目次

第1章 調査方法と範囲
1.1. 市場セグメンテーションと範囲
1.1.1. プラットフォーム
1.1.2. 展開
1.1.3. 機能
1.1.4. 垂直市場
1.1.5. 地域範囲
1.1.6. 推定と予測タイムライン
1.2. 調査方法
1.3. 情報調達
1.3.1. 購入データベース
1.3.2. GVR社内データベース
1.3.3. 二次資料
1.3.4. 一次調査
1.3.5. 一次調査の詳細
1.4. 情報またはデータ分析
1.5. 市場の定式化と検証
1.6. モデルの詳細
1.7. 二次資料一覧
1.8. 一次資料一覧
1.9. 目的
第2章 エグゼクティブサマリー
2.1.市場展望
2.2. セグメント展望
2.2.1. プラットフォーム展望
2.2.2. 展開展望
2.2.3. 機能展望
2.2.4. 業種別展望
2.2.5. 地域別展望
2.3. 競合分析
第3章 データ準備ツール市場変数、トレンド、およびスコープ
3.1. 市場系統展望
3.2. 業界バリューチェーン分析
3.3. 市場ダイナミクス
3.3.1. 市場牽引要因分析
3.3.2. 市場制約要因分析
3.3.3. 市場機会分析
3.4. データ準備ツール市場分析ツール
3.4.1. 業界分析 – ポーターズモデル
3.4.1.1. サプライヤーの力
3.4.1.2. バイヤーの力
3.4.1.3. 代替脅威
3.4.1.4.新規参入の脅威
3.4.1.5. 競合関係
3.4.2. PESTEL分析
3.4.2.1. 政治情勢
3.4.2.2. 技術情勢
3.4.2.3. 経済情勢
3.4.2.4. 社会情勢
第4章 データ準備ツール市場：プラットフォームの予測とトレンド分析
4.1. データ準備ツール市場：主なポイント
4.2. データ準備ツール市場：2022年および2030年の動向と市場シェア分析
4.3. セルフサービス
4.3.1. セルフサービス市場の予測と予測、2017年から2030年（百万米ドル）
4.4. データ統合
4.4.1.データ統合市場の推定と予測、2017年から2030年（百万米ドル）
第5章 データ準備ツール市場：導入予測とトレンド分析
5.1. データ準備ツール市場：主なポイント
5.2. データ準備ツール市場：動向と市場シェア分析、2022年および2030年
5.3. オンプレミス
5.3.1. オンプレミス市場の推定と予測、2017年から2030年（百万米ドル）
5.4. クラウド
5.4.1. クラウド市場の推定と予測、2017年から2030年（百万米ドル）
第6章 データ準備ツール市場：機能の推定とトレンド分析
6.1. データ準備ツール市場：主なポイント
6.2. データ準備ツール市場：動向と市場シェア分析、2022年および2030年
6.3. データ収集
6.3.1.データ収集市場の推定と予測、2017年から2030年（百万米ドル）
6.4. データカタログ作成
6.4.1. データカタログ作成市場の推定と予測、2017年から2030年（百万米ドル）
6.5. データ品質
6.5.1. データ品質市場の推定と予測、2017年から2030年（百万米ドル）
6.6. データガバナンス
6.6.1. データガバナンス市場の推定と予測、2017年から2030年（百万米ドル）
6.7. データ取り込み
6.7.1. データ取り込み市場の推定と予測、2017年から2030年（百万米ドル）
6.8. データキュレーション
6.8.1.データキュレーション市場の推定と予測、2017年から2030年（百万米ドル）
第7章 データ準備ツール市場：業種別推定とトレンド分析
7.1. データ準備ツール市場：主なポイント
7.2. データ準備ツール市場：2022年および2030年の動向と市場シェア分析
7.3. ITおよび通信
7.3.1. ITおよび通信市場の推定と予測、2017年から2030年（百万米ドル）
7.4. 小売およびEコマース
7.4.1. 小売およびEコマース市場の推定と予測、2017年から2030年（百万米ドル）
7.5. BFSI
7.5.1. BFSI市場の推定と予測、2017年から2030年（百万米ドル）
7.6. ヘルスケア
7.6.1.ヘルスケア市場の推定と予測、2017年から2030年（百万米ドル）
7.7. エネルギー・公益事業
7.7.1. エネルギー・公益事業市場の推定と予測、2017年から2030年（百万米ドル）
7.8. 運輸
7.8.1. 運輸市場の推定と予測、2017年から2030年（百万米ドル）
7.9. 製造業
7.9.1. 製造業市場の推定と予測、2017年から2030年（百万米ドル）
7.10. その他
7.10.1. その他市場の推定と予測、2017年から2030年（百万米ドル）
第8章 データ準備ツール市場：地域別推定とトレンド分析
8.1. 地域別展望
8.2. 地域別データ準備ツール市場：主なポイント
8.3.北米
8.3.1. 北米市場予測と予測、2017年～2030年（売上高、百万米ドル）
8.3.2. 米国
8.3.2.1. 米国市場予測と予測、2017年～2030年（売上高、百万米ドル）
8.3.3. カナダ
8.3.3.1. カナダ市場予測と予測、2017年～2030年（売上高、百万米ドル）
8.4. 欧州
8.4.1. 欧州市場予測と予測、2017年～2030年（売上高、百万米ドル）
8.4.2. 英国
8.4.2.1. 英国市場予測と予測、2017年～2030年（売上高、百万米ドル）
8.4.3.ドイツ
8.4.3.1. ドイツ市場予測と予測、2017年～2030年（売上高、百万米ドル）
8.4.4. フランス
8.4.4.1. フランス市場予測と予測、2017年～2030年（売上高、百万米ドル）
8.5. アジア太平洋地域
8.5.1. アジア太平洋地域市場予測と予測、2017年～2030年（売上高、百万米ドル）
8.5.2. 日本
8.5.2.1. 日本市場予測と予測、2017年～2030年（売上高、百万米ドル）
8.5.3. 中国
8.5.3.1. 中国市場予測と予測、2017年～2030年（売上高、百万米ドル）
8.5.4. インド
8.5.4.1.インド市場予測と予測、2017年～2030年（売上高、百万米ドル）
8.5.5. オーストラリア
8.5.5.1. オーストラリア市場予測と予測、2017年～2030年（売上高、百万米ドル）
8.5.6. 韓国
8.5.6.1. 韓国市場予測と予測、2017年～2030年（売上高、百万米ドル）
8.6. ラテンアメリカ
8.6.1. ラテンアメリカ市場予測と予測、2017年～2030年（売上高、百万米ドル）
8.6.2. ブラジル
8.6.2.1. ブラジル市場予測と予測、2017年～2030年（売上高、百万米ドル）
8.6.3. メキシコ
8.6.3.1.メキシコ市場予測と予測、2017年～2030年（売上高、百万米ドル）
8.7. MEA（中近東・中東・アフリカ）
8.7.1. MEA市場予測と予測、2017年～2030年（売上高、百万米ドル）
8.7.2. サウジアラビア
8.7.2.1. サウジアラビア市場予測と予測、2017年～2030年（売上高、百万米ドル）
8.7.3. 南アフリカ
8.7.3.1. 南アフリカ市場予測と予測、2017年～2030年（売上高、百万米ドル）
8.7.4. UAE（アラブ首長国連邦）
8.7.4.1. UAE市場予測と予測、2017年～2030年（売上高、百万米ドル）
第9章 競争環境
9.1.主要市場参加者による最近の動向と影響分析
9.2. 市場参加者の分類
9.2.1. Alteryx, Inc.
9.2.1.1. 会社概要
9.2.1.2. 財務実績
9.2.1.3. 製品ベンチマーク
9.2.1.4. 戦略的取り組み
9.2.2. Datawatch Corporation
9.2.2.1. 会社概要
9.2.2.2. 財務実績
9.2.2.3. 製品ベンチマーク
9.2.2.4. 戦略的取り組み
9.2.3. Informatica Inc.
9.2.3.1. 会社概要
9.2.3.2. 財務実績
9.2.3.3. 製品ベンチマーク
9.2.3.4. 戦略的取り組み
9.2.4.インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション
9.2.4.1. 会社概要
9.2.4.2. 財務実績
9.2.4.3. 製品ベンチマーク
9.2.4.4. 戦略的取り組み
9.2.5. マイクロソフト・コーポレーション
9.2.5.1. 会社概要
9.2.5.2. 財務実績
9.2.5.3. 製品ベンチマーク
9.2.5.4. 戦略的取り組み
9.2.6. マイクロ・ストラテジー・インコーポレイテッド
9.2.6.1. 会社概要
9.2.6.2. 財務実績
9.2.6.3. 製品ベンチマーク
9.2.6.4. 戦略的取り組み
9.2.7. QlikTech International AB
9.2.7.1. 会社概要
9.2.7.2. 財務実績
9.2.7.3.製品ベンチマーク
9.2.7.4. 戦略的取り組み
9.2.8. SAP SE
9.2.8.1. 会社概要
9.2.8.2. 財務実績
9.2.8.3. 製品ベンチマーク
9.2.8.4. 戦略的取り組み
9.2.9. SAS Institute Inc.
9.2.9.1. 会社概要
9.2.9.2. 財務実績
9.2.9.3. 製品ベンチマーク
9.2.9.4. 戦略的取り組み
9.2.10. Tibco Software Inc.
9.2.10.1. 会社概要
9.2.10.2. 財務実績
9.2.10.3. 製品ベンチマーク
9.2.10.4. 戦略的取り組み

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope
1.1. Market Segmentation & Scope
1.1.1. Platform
1.1.2. Deployment
1.1.3. Functions
1.1.4. Vertical
1.1.5. Regional scope
1.1.6. Estimates and forecast timeline
1.2. Research Methodology
1.3. Information Procurement
1.3.1. Purchased database
1.3.2. GVR’s internal database
1.3.3. Secondary sources
1.3.4. Primary research
1.3.5. Details of primary research
1.4. Information or Data Analysis
1.5. Market Formulation & Validation
1.6. Model Details
1.7. List of Secondary Sources
1.8. List of Primary Sources
1.9. Objectives
Chapter 2. Executive Summary
2.1. Market Outlook
2.2. Segment Outlook
2.2.1. Platform outlook
2.2.2. Deployment outlook
2.2.3. Functions outlook
2.2.4. Vertical outlook
2.2.5. Regional outlook
2.3. Competitive Insights
Chapter 3. Data Preparation Tools Market Variables, Trends & Scope
3.1. Market Lineage Outlook
3.2. Industry Value Chain Analysis
3.3. Market Dynamics
3.3.1. Market driver analysis
3.3.2. Market restraint analysis
3.3.3. Market opportunity analysis
3.4. Data preparation tools Market Analysis Tools
3.4.1. Industry analysis - Porter’s
3.4.1.1. Supplier power
3.4.1.2. Buyer power
3.4.1.3. Substitution threat
3.4.1.4. Threat of new entrant
3.4.1.5. Competitive rivalry
3.4.2. PESTEL analysis
3.4.2.1. Political landscape
3.4.2.2. Technological landscape
3.4.2.3. Economic landscape
3.4.2.4. Social landscape
Chapter 4. Data Preparation Tools Market: Platform Estimates & Trend Analysis
4.1. Data Preparation Tools Market: Key Takeaways
4.2. Data Preparation Tools Market: Movement & Market Share Analysis, 2022 & 2030
4.3. Self Service
4.3.1. Self service market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
4.4. Data Integration
4.4.1. Data integration market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
Chapter 5. Data Preparation Tools Market: Deployment Estimates & Trend Analysis
5.1. Data Preparation Tools Market: Key Takeaways
5.2. Data Preparation Tools Market: Movement & Market Share Analysis, 2022 & 2030
5.3. On-premise
5.3.1. On-premise market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
5.4. Cloud
5.4.1. Cloud market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
Chapter 6. Data Preparation Tools Market: Functions Estimates & Trend Analysis
6.1. Data Preparation Tools Market: Key Takeaways
6.2. Data Preparation Tools Market: Movement & Market Share Analysis, 2022 & 2030
6.3. Data Collection
6.3.1. Data collection market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
6.4. Data Cataloging
6.4.1. Data Cataloging market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
6.5. Data Quality
6.5.1. Data quality market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
6.6. Data Governance
6.6.1. Data governance market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
6.7. Data Ingestion
6.7.1. Data ingestion market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
6.8. Data Curation
6.8.1. Data curation market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
Chapter 7. Data Preparation Tools Market: Vertical Estimates & Trend Analysis
7.1. Data Preparation Tools Market: Key Takeaways
7.2. Data Preparation Tools Market: Movement & Market Share Analysis, 2022 & 2030
7.3. IT and Telecom
7.3.1. IT and telecom market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
7.4. Retail and E-commerce
7.4.1. Retail and e-commerce market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
7.5. BFSI
7.5.1. BFSI market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
7.6. Healthcare
7.6.1. Healthcare market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
7.7. Energy and Utilities
7.7.1. Energy and utilities market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
7.8. Transportation
7.8.1. Transportation market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
7.9. Manufacturing
7.9.1. Manufacturing market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
7.10. Others
7.10.1. Others market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
Chapter 8. Data Preparation Tools Market: Regional Estimates & Trend Analysis
8.1. Regional Outlook
8.2. Data Preparation Tools Market by Region: Key Takeaway
8.3. North America
8.3.1. North America Market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
8.3.2. U.S.
8.3.2.1. U.S. market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
8.3.3. Canada
8.3.3.1. Canada market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
8.4. Europe
8.4.1. Europe market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
8.4.2. UK
8.4.2.1. UK market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
8.4.3. Germany
8.4.3.1. Germany market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
8.4.4. France
8.4.4.1. France market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
8.5. Asia Pacific
8.5.1. Asia Pacific market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
8.5.2. Japan
8.5.2.1. Japan market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
8.5.3. China
8.5.3.1. China market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
8.5.4. India
8.5.4.1. India market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
8.5.5. Australia
8.5.5.1. Australia market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
8.5.6. South Korea
8.5.6.1. South Korea market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
8.6. Latin America
8.6.1. Latin America Market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
8.6.2. Brazil
8.6.2.1. Brazil market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
8.6.3. Mexico
8.6.3.1. Mexico market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
8.7. MEA
8.7.1. MEA Market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
8.7.2. Saudi Arabia
8.7.2.1. Saudi Arabia market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
8.7.3. South Africa
8.7.3.1. South Africa market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
8.7.4. UAE
8.7.4.1. UAE market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
Chapter 9. Competitive Landscape
9.1. Recent Developments & Impact Analysis, By Key Market Participants
9.2. Market Participant Categorization
9.2.1. Alteryx, Inc.
9.2.1.1. Company overview
9.2.1.2. Financial performance
9.2.1.3. Product benchmarking
9.2.1.4. Strategic initiatives
9.2.2. Datawatch Corporation
9.2.2.1. Company overview
9.2.2.2. Financial performance
9.2.2.3. Product benchmarking
9.2.2.4. Strategic initiatives
9.2.3. Informatica Inc.
9.2.3.1. Company overview
9.2.3.2. Financial performance
9.2.3.3. Product benchmarking
9.2.3.4. Strategic initiatives
9.2.4. International Business Machines Corporation
9.2.4.1. Company overview
9.2.4.2. Financial performance
9.2.4.3. Product benchmarking
9.2.4.4. Strategic initiatives
9.2.5. Microsoft Corporation
9.2.5.1. Company overview
9.2.5.2. Financial performance
9.2.5.3. Product benchmarking
9.2.5.4. Strategic initiatives
9.2.6. Micro Strategy Incorporated
9.2.6.1. Company overview
9.2.6.2. Financial performance
9.2.6.3. Product benchmarking
9.2.6.4. Strategic initiatives
9.2.7. QlikTech International AB
9.2.7.1. Company overview
9.2.7.2. Financial performance
9.2.7.3. Product benchmarking
9.2.7.4. Strategic initiatives
9.2.8. SAP SE
9.2.8.1. Company overview
9.2.8.2. Financial performance
9.2.8.3. Product benchmarking
9.2.8.4. Strategic initiatives
9.2.9. SAS Institute Inc.
9.2.9.1. Company overview
9.2.9.2. Financial performance
9.2.9.3. Product benchmarking
9.2.9.4. Strategic initiatives
9.2.10. Tibco Software Inc.
9.2.10.1. Company overview
9.2.10.2. Financial performance
9.2.10.3. Product benchmarking
9.2.10.4. Strategic initiatives

※参考情報 データ準備ツールは、データ解析や機械学習の前段階として不可欠なプロセスであるデータの収集、クリーニング、変換、整形を支援するためのソフトウェアやプラットフォームです。データ準備は、質の高いデータを生成するために必要な作業であり、データサイエンスにおける成功の鍵を握っています。 データ準備ツールには、いくつかの主要な機能があります。まず、データの収集機能があります。異なるソースからのデータを効率よく集めることができるため、データベース、CSVファイル、API、ウェブスクレイピングなどさまざまな形式からデータを取り込むことが可能です。次に、データクリーニング機能も重要です。収集したデータには、欠損値や重複データ、不正確な情報が含まれている場合が多く、これらを適切に処理し、データの質を向上させるための機能が提供されています。 さらに、データ変換機能も含まれます。データ準備ツールは、異なるフォーマットのデータを統合し、必要に応じて変換することができます。例えば、テキストデータを数値データに変換したり、日付形式を統一することが可能です。この変換プロセスは、モデルの性能を向上させるために非常に重要になります。 データ準備ツールの種類には、さまざまなものがあります。一般的に、プログラミング言語によるライブラリやフレームワーク、ノーコード/ローコードのビジュアルインターフェースを備えたツールに分けられます。 PythonやRでは、PandasやDplyrなどのライブラリが広く使用されています。これらはデータ操作や解析を効率的に行うための強力なツールです。一方、AlteryxやTableau Prep、Knimeなどのノーコード/ローコードツールは、ビジュアルインターフェースを通じてデータをドラッグ＆ドロップで操作できるため、プログラムの知識がないユーザーでもデータ準備が可能です。 データ準備ツールの用途は多岐にわたります。ビジネスインテリジェンスやマーケティング、医療、金融などの分野で使われており、データ分析や予測モデルの構築に向けたデータの整備が求められます。また、企業がデータから洞察を得るためには、データの質が非常に重要であり、データ準備はその基盤を形成します。具体的には、顧客データを解析してターゲッティングを最適化したり、製品の売上データを用いて需要予測モデルを構築したりします。 加えて、関連技術も多くあります。データウェアハウスやデータレイクといったデータストレージ技術は、データ準備プロセスをサポートします。これらのストレージ技術は、大量のデータを効率的に保存でき、データのアクセス性やスケーラビリティを向上させるため、データ準備の際にも重要な役割を果たします。また、ETL（Extract, Transform, Load）ツールもデータの抽出、変換、ロードを自動化するために利用されます。これにより、データ準備の効率が大幅に向上します。 最近では、機械学習のアルゴリズムの発展に伴い、自動データ準備（AutoML）技術も注目されています。これにより、データ準備プロセスを自動化し、ユーザーが手作業で行う必要を減らすことが可能になります。これらの技術の進化により、データ準備はより効率的かつ迅速に行えるようになっています。 データ準備ツールは、データ解析のプロセスにおいて重要な役割を担っています。高品質なデータを準備することで、分析結果の信頼性を向上させ、より良い意思決定をサポートします。そのため、データに基づくビジネス戦略を構築する上で、データ準備ツールの活用が不可欠です。今後もこの分野は進化し続け、多くの企業や専門家にとってますます重要な役割を果たしていくことでしょう。

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