サービス市場としてのデータ、展開（パブリック、プライベート、ハイブリッド）、組織規模（SME、LE）、エンドユーザー（BFSI、ヘルスケア、小売、IT、テレコム）、価格モデル（ボリュームベースモデル、データタイプベースモデル）、ソリューション、プロフェッショナルサービス — 2030年までの予測

サービスとしてのデータ市場の概要:

産業部門はクラウドコンピューティングシステムを手に入れ、インフラストラクチャとデータ関連サービスを近代化しています。このような適応により、近年、サービスとしてのデータの市場価値が高まっています。Data as a Serviceを利用した業界は、データの俊敏性を向上させ、洞察を得るまでの時間を短縮し、信頼性とデータの整合性を高めることができます。

サービス市場としてのデータCOVID 19分析：
COVID19のパンデミックは、移動の制限によるいくつかの国で経済の減速を引き起こし、いくつかの業界は生産作業を停止しました。そのため、産業界は遠隔地から働き始めていました。この文化はデジタルソリューションの需要を高めており、多くの業界はデータ主導型であるため、重要なデータの助けを借りて重要な決定が下されます。パンデミックは、近年のサービスとしてのデータ市場の全体的な成長にプラスの影響を与えています。

Data as a Serviceモデルは、企業にカスタマイズされたソフトウェアソリューションを提供します。パンデミックにより在宅勤務の傾向が産業部門にもたらされたため、遠隔地の従業員はサイバー攻撃に対してより脆弱になっています。Device-as-a-Service モデルは、管理ソリューションと防御ツールキットで構成されているため、この要因により需要が高まっています。Data as a Serviceは、システムが企業のセキュリティプロトコルに準拠していることを確認するために、パスワードの管理やデータロギングなどのセキュリティ対策を実行します。

マーケットダイナミクス:
マーケットドライバー:
Data-as-a-Serviceは、近年、監査および会計事務所でますます利用されています。この利用は監査会社に利益をもたらし、監査人はソフトウェアの助けを借りてこれまで以上にクライアントの組織をよりよく理解するようになっています。サービスとしてのデータを使用すると、データアナリストはサンプルではなく完全なデータセットをテストし、組織のデータを比較してリスク評価を実行し、さらに調査が必要な項目を指摘できます。Data as a Serviceモデルのこのような迅速なパフォーマンスにより、サービス市場の成長としてデータ全体が増加しました。

データとしてのサービスモデルは、データの冗長性を排除し、運用コストを合理化しながら、データ関連サービスを効率的に実行します。Data as a Serviceの効率は、エンタープライズリソースプランニング、顧客リソース管理、電子商取引、サプライチェーン管理などのいくつかのテクノロジーによるものです。PEに必要なセットアップ時間の短縮ストレージと処理がデータとしてのサービス市場の需要を増大させたため、重要なデータプロセスを改革します。

市場機会:
サービスとしてのデータモデルの特徴は、サービスとしてのデータ市場が成長する機会を増やしています。Data as a Service モデルでは、組織全体が複数のタスクやデータ関連の問題に対処できるようにするために、データをクラウド内の任意の 1 つの場所で利用できるようにする必要があります。このような要因により、コミュニケーションが向上し、クライアントの要件に対する理解が深まりました。クラウドの採用が失敗する可能性が非常に低く、組織が混乱しにくいため、組織の全体的な機能が向上しました。

大規模な組織では、ワークロードが重い場合があります。柔軟なData as a Serviceシステムは、より高いスケーラビリティを提供し、より多くのリソースを瞬時に許可します。サービスとしてのデータモデルは、特定のワークロードのリソースの使用率を最適化するため、処理コストとデータ管理コストを最適化できます。リソースの割り当ては、それに応じて調整することもできます。このような慣行は、DaaSシステムを導入した組織に大きな利益をもたらしました。これらの特性により、Data as a Serviceの市場価値が高まっています。

市場の制約:
DaaS プラットフォームは、データ処理のためのツールの数を減らすことができます。そのような場合、ユーザーはシステム上でホストされているツールのみで作業しなければならない場合があります。DaaSシステムがさまざまなツールの可用性を制限する方法により、Data as a Service市場の需要が大幅に減少しました。いくつかの企業は、最大限の柔軟性を提供する DaaS ソリューションを選択する必要があります。

データ転送プロセスには時間がかかる場合があります。その時間は、転送されるデータの量と、転送される組織の頻度に大きく依存します。データをDaaSプラットフォームに転送するのが好きです。さらに、このような場合、データ帯域幅が限られているため、データ処理と転送速度がさらに遅れる可能性があります。課題を軽減するために、企業はエッジコンピューティング戦略とデータ圧縮技術を採用して、そのようなプロセスの速度を向上させることに注力しています。

市場の課題:
Data as a Serviceは情報漏えいから保護されておらず、環境内のデータに簡単にアクセスできるため、組織は追加のセキュリティ対策の導入を検討する必要があります。さらに、Data as a Service システムは、ビジネスクリティカルなデータセットを複数の脆弱性にさらす可能性があります。これは、Data as a Serviceシステムを導入する際の組織にとって大きな課題でした。さらに、機密性の問題、大量のデータセットを管理する際のデータの整合性は、Data as a Service（サービスとしてのデータ）業界にとって依然として困難です。

データ処理の最も重要な部分であるデータ検証は、展開が困難です。このような要因により、組織は品質基準を満たすことが制限されています。さらに、追加のコンプライアンス手順の要件により、サービスとしてのデータ業界の成長が制限されています。機密データがクラウドシステムに転送されると、コンプライアンスの問題が発生します。

累積成長分析:
Data as a Service システムは、データ管理戦略です。