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 グローバル高性能データ分析市場：2026年版Global High-Performance Data Analytics Market: 2026 Edition 世界のハイパフォーマンス・データ分析市場は、2024年に1,086.6億米ドルと評価されました。市場規模は2030年までに3,518.7億米ドルに達すると予想されています。ハイパフォーマンス・データ分析（HPDA）とは、... もっと見る
サマリー
世界のハイパフォーマンス・データ分析市場は、2024年に1,086.6億米ドルと評価されました。市場規模は2030年までに3,518.7億米ドルに達すると予想されています。ハイパフォーマンス・データ分析（HPDA）とは、ハイパフォーマンス・コンピューティング（HPC）機能と高度なデータ分析技術を統合し、大規模なデータセットを効率的に処理・分析することを指します。高度なコンピューティング技術と堅牢な分析ツールを統合することで、企業はより迅速な洞察の獲得、意思決定プロセスの強化、そして事業全体にわたるイノベーションの推進が可能になります。
今後数年間、高性能データ分析市場は、いくつかのトレンドの融合により、継続的な成長が見込まれています。その重要な要因の一つは、医療、金融、製造業など、業界全体におけるリアルタイムデータ処理の需要の高まりです。ビッグデータ、人工知能（AI）、クラウドコンピューティング技術の急速な導入により、組織は膨大なデータセットを効率的に分析できるようになっています。さらに、組織が効率性の向上とコスト削減に注力するにつれて、様々な分野で高性能データ分析ソリューションの需要が高まると予想されます。まとめると、競争優位性を獲得し、イノベーションを推進するためにデータを活用することの価値が業界の間でますます認識されるにつれ、世界の高性能データ分析市場は持続的な成長に向けて好位置につけています。技術の進歩、進化するビジネスニーズ、そして持続可能性への重点が相まって、今後数年間の高性能データ分析の展望は大きく変わっていくでしょう。市場は、2025年から2030年の予測期間中、約22%のCAGRで成長すると予想されています。
市場セグメンテーション分析:
コンポーネント別:
レポートによると、世界の高性能データ分析市場は、ハードウェア、ソフトウェア、サービスの3つのコンポーネントに分類されています。大規模なデータ処理とストレージニーズに対応する高度なコンピューティングインフラストラクチャの需要増加により、ハードウェアセグメントは2024年に市場の大部分のシェアを獲得しました。高性能データ分析は、膨大な量のデータを効率的に処理するために不可欠な、サーバーや専用プロセッサなどの強力なハードウェアに依存しています。一方、サービスセグメントは、企業が業務を最適化するためにクラウドコンピューティング、データ管理、分析コンサルティングなどの専門サービスを求める傾向が高まっているため、最も高いCAGRで成長すると予想されています。これらのサービスは、組織が技術と専門知識への多額の社内投資を行うことなく、複雑なデータ分析ソリューションを実装および管理するのに役立ちます。
展開別:
導入形態に基づいて、世界の高性能データ分析市場はオンプレミスとオンデマンドの2つのセグメントに分けられます。導入形態の中で、オンデマンド型の高性能データ分析セグメントは2024年に市場を席巻しました。この市場の優位性は、企業に拡張性、柔軟性、そして費用対効果を提供するクラウドベースのソリューションの導入拡大に起因しています。オンデマンド分析により、組織はオンプレミスインフラへの多額の先行投資を必要とせずに、強力なデータ処理機能にアクセスできます。必要に応じてリソースを拡張し、使用した分だけ支払い、高度な分析ソリューションを迅速に導入できるため、効率的で動的なデータドリブンなインサイトを求める企業にとって、オンデマンドサービスはますます魅力的なものとなっています。
組織規模別:
組織規模に基づいて、市場は大企業と中小企業の2つのセグメントに分けられます。大企業セグメントは、膨大で複雑なデータセットを管理するための高度な分析ソリューションへの投資能力により、世界の高性能データ分析市場で大きなシェアを占めています。これらの組織は、競争力を維持するために、ビジネスインテリジェンス、予測モデリング、AI主導の意思決定のための強力なツールを必要としています。セキュリティとコンプライアンスのニーズに合わせてオンプレミスまたはハイブリッドのインフラストラクチャを実装する能力に加え、AI、機械学習、クラウドテクノロジーの導入拡大が市場の成長をさらに促進しています。データドリブンな意思決定と自動化のニーズの高まりは、今後数年間、このセグメントの成長を支え続けるでしょう。
エンドユーザー別:
本レポートは、世界の高性能データ分析市場をエンドユーザー別に区分し、BFSI（銀行・金融サービス・保険）、小売・電子商取引、エネルギー・公益事業、政府・防衛、その他に分類しています。BFSIセグメントは、世界の高性能データ分析市場で大きなシェアを占めています。このセグメントの成長を牽引する主な要因は、意思決定、リスク管理、不正検出、顧客パーソナライゼーションを強化するためのリアルタイムデータ分析の需要の高まりです。金融機関や保険会社は大量の機密データを取り扱うため、業務効率の向上、規制基準へのコンプライアンス確保、そして顧客に合わせたサービス提供における競争優位性獲得のために、高性能分析を活用しています。金融サービスにおけるAIと機械学習の導入拡大は、この分野における高度な分析ソリューションの需要をさらに高めています。
地域別:
本レポートは、北米（米国、メキシコ、カナダ）、欧州（ドイツ、英国、フランス、イタリア、その他欧州）、アジア太平洋（中国、日本、インド、その他アジア太平洋）、その他世界という地理的事業に基づいて、高性能データ分析市場に関する洞察を提供しています。北米の高性能データ分析市場は、同地域の強力な技術インフラストラクチャ、高度な分析の広範な採用、AI、機械学習、クラウド技術に投資する大手企業の存在により、2024年に最高の市場シェアを獲得しました。さらに、北米の金融、ヘルスケア、小売などの業界では、業務効率を高め、競争力を維持するために、データ主導の洞察にますます依存しており、高性能データ分析ソリューションの需要を促進しています。米国は、その高度な技術インフラストラクチャ、研究開発への高水準の投資、高性能データ分析の革新をリードする大手テクノロジー企業の存在により、北米内で大部分のシェアを占めています。
アジア太平洋地域では、様々な業界における急速なデジタルトランスフォーメーション、クラウドコンピューティングやAI技術への投資の増加、そして企業や消費者が生成するデータ量の増加により、高性能データ分析市場が勢いを増しています。この地域のテクノロジーエコシステムの拡大と、スマートシティやデジタルエコノミーを推進する政府の取り組みは、高度なデータ分析ソリューションの導入をさらに促進しています。
市場動向:
成長の原動力:
世界的な高性能データ分析市場の成長は、データ量の増加、クラウドコンピューティングの採用の増加、OT / IoTおよび接続デバイスの急増、ITおよびデータベース産業の数の急速な増加など、多くの成長ドライバーによって支えられると予測されています。データ駆動型の意思決定への注目の高まりは、世界的な高性能データ分析（HPDA）市場の成長を促進する重要なトレンドです。さまざまな業界の組織が、戦略的決定を形成し、競争上の優位性を獲得するためのデータの価値を認識しています。生成されるデータ量の増加に伴い、企業は従来の意思決定プロセスから、高度な分析を活用して実用的な洞察を抽出するアプローチに移行しています。この変化により、企業は運用効率を向上させ、リソースを最適化し、意思決定能力を強化することができます。その結果、大規模で複雑なデータセットを迅速に処理、分析、解釈し、組織がリアルタイムまたはほぼリアルタイムで情報に基づいた意思決定を行うことができるHPDAソリューションの需要が高まっています。
課題:
しかし、データプライバシーに関する懸念の高まり、初期投資コストの大幅な増加など、さまざまな課題により、市場の成長はマイナスの影響を受けるでしょう。
トレンド:
エッジコンピューティングの拡大、AIなどの先進技術の台頭、ハイパフォーマンスコンピューティングの進化、リアルタイム分析の採用急増など、さまざまな最新トレンドにより、市場は予測期間中に急速な成長が見込まれています。企業がデータのプライバシー、セキュリティ、倫理的使用に関する厳格な規則を満たすようますます圧力を受ける中、規制コンプライアンス要件の高まりがグローバルなハイパフォーマンスデータ分析（HPDA）市場を形成しています。GDPR、CCPAなどの規制、医療と金融の分野固有の義務により、組織はデータのセキュリティ、ガバナンス、透明性を確保するHPDAソリューションへの投資を促しています。これらのソリューションは、データ主権法を遵守しながら、大規模なデータセットの管理、データ使用状況の追跡、機密情報の保護に役立ちます。コンプライアンスの重要性が高まるにつれて、安全でコンプライアンスに準拠したHPDAプラットフォームの需要が市場の成長を促進しています。
COVID-19の影響分析と今後の方向性:
COVID-19パンデミックは、企業が急速にデジタル化およびクラウドベースの業務に移行したことで、世界のハイパフォーマンス・データ分析（HPDA）市場にプラスの影響を与えました。デジタルトランスフォーメーションの急速な進展により、生成されるデータ量が増加し、膨大なデータセットを管理・分析し、そこからインサイトを抽出するための高度な分析の必要性が浮き彫りになりました。リモートワークの増加とクラウドインフラへの依存度の高まりは、企業が業務の最適化、意思決定の強化、競争力の維持を目指す中で、HPDAソリューションに新たなビジネスチャンスをもたらしました。また、パンデミックは分析分野におけるAIと機械学習の導入を加速させ、堅牢で拡張性の高いデータ分析プラットフォームの需要を高めました。
競争環境:
世界的な高性能データ分析市場は、既存の業界リーダーと新興企業が混在しており、競争が激しい市場です。世界の高性能データ分析市場における主要プレーヤーは以下の通りです。
IBMコーポレーション
マイクロソフト株式会社
Alphabet Inc. (Google Cloud Platform)
Amazon.Com, Inc.（Amazon Web Services, Inc.）
インテルコーポレーション
行為SE
オラクル社
ヒューレット・パッカード・エンタープライズ社
デル テクノロジーズ株式会社
SASインスティテュート株式会社
富士通株式会社
テラデータ・コーポレーション
ジュニパーネットワークス株式会社
主要企業は、この市場における競争力を維持するために、新製品の発売や新興市場への製品投入など、戦略的イニシアチブに継続的に投資しています。例えば、2025年1月には、Amazon Web Services（AWS）はHERE Technologiesとの提携を発表しました。AWSのクラウドインフラストラクチャとHEREのマッピングソリューションを組み合わせることで、ソフトウェア定義車両（SDV）の開発を強化するためです。同様に、2024年4月には、SASが、生成型AIアシスタントや構築済みAIモデルなど、アナリティクスユーザーがAIを活用してより効率的にデータにアクセスし、分析できるようにするための一連の機能を発表しました。
目次
目次
1. 概要
2. はじめに
2.1 高性能データ分析：概要
2.1.1 高性能データ分析入門
2.1.2 高性能データ分析（HPDA）の主な利点
2.2 高性能データ分析セグメンテーション：概要
2.2.1 高性能データ分析セグメンテーション
3. 世界市場分析
3.1 世界の高性能データ分析市場：分析
3.1.1 世界の高性能データ分析市場：概要
3.1.2 世界の高性能データ分析市場規模
3.1.3 コンポーネント別グローバル高性能データ分析市場（ハードウェア、ソフトウェア、サービス）
3.1.4 導入別グローバル高性能データ分析市場（オンプレミスとオンデマンド）
3.1.5 組織規模別グローバル高性能データ分析市場（大企業および中小企業）
3.1.6 エンドユーザー別グローバル高性能データ分析市場（BFSI、小売・電子商取引、エネルギー・公益事業、政府・防衛、その他）
3.1.7 地域別グローバル高性能データ分析市場
3.2 世界の高性能データ分析市場：コンポーネント分析
3.2.1 グローバル高性能データ分析市場コンポーネント：概要
3.2.2 世界のハードウェア高性能データ分析市場（金額ベース）
3.2.3 世界のソフトウェア高性能データ分析市場（金額ベース）
3.2.4 グローバルサービス高性能データ分析市場（価値別）
3.3 グローバル高性能データ分析市場：導入分析
3.3.1 グローバル高性能データ分析市場（導入別）：概要
3.3.2 世界のオンデマンド高性能データ分析市場（金額ベース）
3.3.3 オンプレミス型高性能データ分析市場規模
3.4 世界の高性能データ分析市場：組織規模分析
3.4.1 組織規模別グローバル高性能データ分析市場：概要
3.4.2 世界の大企業向け高性能データ分析市場（金額ベース）
3.4.3 世界の中小企業向け高性能データ分析市場（金額ベース）
3.5 世界の高性能データ分析市場：エンドユーザー産業分析
3.5.1 エンドユーザー産業別グローバル高性能データ分析市場：概要
3.5.2 世界のBFSI向け高性能データ分析市場（金額ベース）
3.5.3 世界の小売・Eコマース向け高性能データ分析市場（金額ベース）
3.5.4 世界のエネルギー・公益事業向け高性能データ分析市場（金額ベース）
3.5.5 世界の政府・防衛向け高性能データ分析市場（金額ベース）
3.5.6 世界のその他の高性能データ分析市場（金額ベース）
4. 地域市場分析
4.1 北米の高性能データ分析市場：分析
4.1.1 北米の高性能データ分析市場：概要
4.1.2 北米の高性能データ分析市場（金額ベース）
4.1.3 北米地域別高性能データ分析市場
4.1.4 米国の高性能データ分析市場（金額ベース）
4.1.5 カナダの高性能データ分析市場（金額ベース）
4.1.6 メキシコの高性能データ分析市場（金額ベース）
4.2 欧州の高性能データ分析市場：分析
4.2.1 欧州の高性能データ分析市場：概要
4.2.2 欧州の高性能データ分析市場（金額ベース）
4.2.3 欧州地域別高性能データ分析市場
4.2.4 ドイツの高性能データ分析市場（金額ベース）
4.2.5 英国の高性能データ分析市場（金額ベース）
4.2.6 フランスの高性能データ分析市場（金額ベース）
4.2.7 イタリアの高性能データ分析市場（金額ベース）
4.2.8 欧州のその他の地域における高性能データ分析市場（金額ベース）
4.3 アジア太平洋地域の高性能データ分析市場：分析
4.3.1 アジア太平洋地域の高性能データ分析市場：概要
4.3.2 アジア太平洋地域の高性能データ分析市場（金額ベース）
4.3.3 アジア太平洋地域の高性能データ分析市場（地域別）
4.3.4 中国の高性能データ分析市場（金額ベース）
4.3.5 日本の高性能データ分析市場規模
4.3.6 インドの高性能データ分析市場（金額ベース）
4.3.7 アジア太平洋地域のその他の地域における高性能データ分析市場（金額ベース）
4.4 その他の世界の高性能データ分析市場：分析
4.4.1 その他の世界の高性能データ分析市場：概要
4.4.2 その他の世界の高性能データ分析市場（金額ベース）
5. COVID-19の影響
5.1 COVID-19による世界の高性能データ分析市場への影響
5.2 COVID-19後の世界の高性能データ分析市場への影響
6. 市場の動向
6.1 成長の原動力
6.1.1 データ量の拡大
6.1.2 クラウドコンピューティングの導入拡大
6.1.3 OT/IoTと接続デバイスの普及
6.1.4 ITおよびデータベース産業の急速な成長
6.1.5 データに基づく意思決定の重要性の高まり
6.2 課題
6.2.1 データプライバシーに関する懸念の高まり
6.2.2 初期投資コストが大きい
6.3 市場動向
6.3.1 エッジコンピューティングの拡大
6.3.2 AIなどの先進技術の急速な発展
6.3.3 高性能コンピューティング活動の進歩
6.3.4 規制遵守要件の高まり
6.3.5 リアルタイム分析の導入の急増
7. 競争環境
7.1 世界の高性能データ分析市場：競争環境
8. 会社概要
8.1 IBMコーポレーション
8.1.1 事業概要
8.1.2 事業セグメント
8.1.3 ビジネス戦略
8.2 マイクロソフト社
8.2.1 事業概要
8.2.2 事業セグメント
8.2.3 ビジネス戦略
8.3 Alphabet Inc.（Google Cloud Platform）
8.3.1 事業概要
8.3.2 事業セグメント
8.3.3 ビジネス戦略
8.4 Amazon.Com, Inc.（Amazon Web Services, Inc.）
8.4.1 事業概要
8.4.2 事業セグメント
8.4.3 ビジネス戦略
8.5 インテルコーポレーション
8.5.1 事業概要
8.5.2 動作地域
8.5.3 ビジネス戦略
8.6 行為 SE
8.6.1 事業概要
8.6.2 動作地域
8.6.3 ビジネス戦略
8.7 オラクル社
8.7.1 事業概要
8.7.2 事業セグメント
8.7.3 ビジネス戦略
8.8 ヒューレット・パッカード・エンタープライズ社
8.8.1 事業概要
8.8.2 事業セグメント
8.8.3 ビジネス戦略
8.9 デルテクノロジーズ株式会社
8.9.1 事業概要
8.9.2 事業セグメント
8.9.3 ビジネス戦略
8.10 SASインスティテュート株式会社
8.10.1 事業概要
8.10.2 運用地域
8.10.3 ビジネス戦略
8.11 富士通株式会社
8.11.1 事業概要
8.11.2 事業セグメント
8.11.3 ビジネス戦略
8.12 テラデータ株式会社
8.12.1 事業概要
8.12.2 事業セグメント
8.12.3 ビジネス戦略
8.13 ジュニパーネットワークス株式会社
8.13.1 事業概要
8.13.2 運用地域
8.13.3 ビジネス戦略
図表一覧
図1: 高性能データ分析（HPDA）の主な利点
図2: 高性能データ分析セグメンテーション
図3：世界の高性能データ分析市場規模（2020～2024年、10億米ドル）
図4：世界の高性能データ分析市場規模（2025～2030年、10億米ドル）
図5：世界の高性能データ分析市場（コンポーネント別）2024年（パーセンテージ、％）
図6：導入別グローバル高性能データ分析市場（2024年、パーセンテージ、％）
図7：組織規模別グローバル高性能データ分析市場；2024年（割合、％）
図8：エンドユーザー別グローバル高性能データ分析市場（2024年、パーセンテージ、％）
図9：地域別グローバル高性能データ分析市場；2024年（パーセンテージ、％）
図10：世界のハードウェア高性能データ分析市場（金額別）2020～2024年（10億米ドル）
図11：世界のハードウェア高性能データ分析市場（金額ベース）2025～2030年（10億米ドル）
図12：世界のソフトウェア高性能データ分析市場（金額別）2020～2024年（10億米ドル）
図13：世界のソフトウェア高性能データ分析市場（金額ベース）2025～2030年（10億米ドル）
図14：グローバルサービス高性能データ分析市場（金額ベース）2020-2024年（10億米ドル）
図15：グローバルサービス高性能データ分析市場（価値別）2025～2030年（10億米ドル）
図16：世界のオンデマンド高性能データ分析市場（金額別）2020～2024年（10億米ドル）
図17：世界のオンデマンド高性能データ分析市場（金額ベース）2025～2030年（10億米ドル）
図18：オンプレミス型高性能データ分析市場（金額ベース）2020～2024年（10億米ドル）
図19：オンプレミス型高性能データ分析市場（金額ベース）2025～2030年（10億米ドル）
図20：世界の大企業向け高性能データ分析市場（金額別）2020～2024年（10億米ドル）
図21：世界の大企業向け高性能データ分析市場（金額ベース）2025～2030年（10億米ドル）
図22：世界の中小企業向け高性能データ分析市場（金額別）2020～2024年（10億米ドル）
図23：世界の中小企業向け高性能データ分析市場（金額ベース）2025～2030年（10億米ドル）
図24：世界のBFSI向け高性能データ分析市場（金額別）2020～2024年（10億米ドル）
図25：世界のBFSI向け高性能データ分析市場（価値別）2025～2030年（10億米ドル）
図26：世界の小売・Eコマース向け高性能データ分析市場（金額ベース）2020～2024年（10億米ドル）
図27：世界の小売・Eコマース向け高性能データ分析市場（金額ベース）2025～2030年（10億米ドル）
図28：世界のエネルギー・公益事業向け高性能データ分析市場（金額ベース）2020～2024年（10億米ドル）
図29：世界のエネルギー・公益事業向け高性能データ分析市場（金額ベース）2025～2030年（10億米ドル）
図30：世界の政府および防衛向け高性能データ分析市場（金額別）2020～2024年（10億米ドル）
図31：世界の政府および防衛向け高性能データ分析市場（金額ベース）2025～2030年（10億米ドル）
図32：世界のその他の高性能データ分析市場（金額別）2020～2024年（10億米ドル）
図33：世界のその他の高性能データ分析市場（金額別）2025～2030年（10億米ドル）
図34：北米の高性能データ分析市場（金額別）2020～2024年（10億米ドル）
図35：北米の高性能データ分析市場（金額ベース）2025-2030年（10億米ドル）
図36：北米の高性能データ分析市場（地域別）2024年（パーセンテージ、％）
図37：米国の高性能データ分析市場（金額ベース）2020～2024年（10億米ドル）
図38：米国の高性能データ分析市場（金額ベース）2025～2030年（10億米ドル）
図39：カナダの高性能データ分析市場（金額別）2020～2024年（10億米ドル）
図40：カナダの高性能データ分析市場（金額別）2025～2030年（10億米ドル）
図41：メキシコの高性能データ分析市場（金額別）2020～2024年（10億米ドル）
図42：メキシコの高性能データ分析市場（金額ベース）2025-2030年（10億米ドル）
図43：欧州の高性能データ分析市場（金額別）2020～2024年（10億米ドル）
図44：欧州の高性能データ分析市場（金額ベース）2025～2030年（10億米ドル）
図45：ヨーロッパの高性能データ分析市場（地域別）2024年（パーセンテージ、％）
図46：ドイツの高性能データ分析市場規模（2020～2024年、10億米ドル）
図47：ドイツの高性能データ分析市場（金額ベース）2025～2030年（10億米ドル）
図48：英国の高性能データ分析市場（金額別）2020～2024年（10億米ドル）
図49：英国の高性能データ分析市場（金額別）2020～2024年（10億米ドル）
図50：フランスの高性能データ分析市場（金額別）2020～2024年（10億米ドル）
図51：フランスの高性能データ分析市場（金額ベース）2025-2030年（10億米ドル）
図52：イタリアの高性能データ分析市場（金額別）2020～2024年（10億米ドル）
図53：イタリアの高性能データ分析市場（金額ベース）2025-2030年（10億米ドル）
図54：その他の欧州地域における高性能データ分析市場（金額ベース）2020～2024年（10億米ドル）
図55：その他の欧州地域における高性能データ分析市場（金額ベース）2025～2030年（10億米ドル）
図56：アジア太平洋地域の高性能データ分析市場（金額別）2020～2024年（10億米ドル）
図57：アジア太平洋地域の高性能データ分析市場（金額別）2020～2024年（10億米ドル）
図58：アジア太平洋地域の高性能データ分析市場（地域別）2024年（パーセンテージ、％）
図59：中国の高性能データ分析市場規模（2020～2024年、10億米ドル）
図60：中国の高性能データ分析市場規模（2025～2030年、10億米ドル）
図61：日本における高性能データ分析市場規模（2020年～2024年）（10億米ドル）
図62：日本における高性能データ分析市場規模（2025～2030年、10億米ドル）
図63：インドの高性能データ分析市場（金額別）2020～2024年（10億米ドル）
図64：インドの高性能データ分析市場（金額ベース）2025-2030年（10億米ドル）
図65：アジア太平洋地域のその他の地域における高性能データ分析市場（金額ベース）2020～2024年（10億米ドル）
図66：アジア太平洋地域のその他の地域における高性能データ分析市場（金額ベース）2025～2030年（10億米ドル）
図67：世界のその他の高性能データ分析市場（金額別）2020～2024年（10億米ドル）
図68：世界のその他の高性能データ分析市場（金額ベース）2025-2030年（10億米ドル）
図69：2019～2024年におけるデータ/情報の生成、取得、コピー、消費量（ゼタバイト）
図70：パブリッククラウド管理およびセキュリティサービスの世界のエンドユーザー支出；2019～2024年（10億米ドル）
図71：世界のアクティブIoT接続数（インストールベース）2022～2029年（10億）
図72：世界のビッグデータ市場収益予測；2021～2026年（10億米ドル）
図73：エッジコンピューティングへの世界支出；2022～2026年（10億米ドル）
図74：世界の人工知能市場；2021～2030年（10億米ドル）
図75：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（IBM）のセグメント別収益；2023年（パーセント、％）
図76：マイクロソフト社のセグメント別収益；2023年（パーセント、％）
図77：アルファベット社の収益（タイプ別）2023年（パーセント、％）
図78: Amazon.Com, Inc. セグメント別純売上高; 2023年 (パーセンテージ、%)
図79: Amazon.Com, Inc. セグメント別純売上高; 2023年 (パーセンテージ、%)
図80：アトスSEの地域別収益（2023年、パーセンテージ、％）
図81：オラクル社のセグメント別収益（2023年、パーセンテージ、％）
図82：ヒューレット・パッカード・エンタープライズ社のセグメント別純収益（2023年、パーセンテージ、％）
図83：デル・テクノロジーズ社のセグメント別純収益（2023年、パーセンテージ、％）
図84：SAS Institute Inc.の地域別売上高；2023年（パーセント、％）
図85：富士通株式会社セグメント別売上高；2023年（パーセント、％）
図86：テラデータ社の事業セグメント別収益；2023年（パーセント、％）
図87：ジュニパーネットワークス社の地域別収益（2023年、パーセンテージ、％）
表1：世界の高性能データ分析市場：最近の動向と製品提供
Summary
The global high-performance data analytics market was valued at US$108.66 billion in 2024. The market value is expected to reach US$351.87 billion by 2030. High-Performance Data Analytics (HPDA) can be defined as the integration of high-performance computing (HPC) capabilities with advanced data analytics techniques to efficiently process and analyze large datasets. By integrating advanced computing techniques with robust analytical tools, businesses can achieve faster insights, enhance decision-making processes, and drive innovation across their operations. Table of Contents1. Executive Summary
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