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    Global Big Data Healthcare Market

    ID: MRFR/HCIT/0442-CR
    260 Pages
    Rahul Gotadki
    February 2021

    ヘルスケア市場のビッグデータ調査レポート: ハードウェア別 (VPN、ファイアウォール、ルーター、データ ストレージ、電子メール サーバーとアクセス ポイント)、ソフトウェア別 (EHR、収益サイクル管理、労働力管理、診療管理)、サービス タイプ別 (記述的、予測的、処方的)、アプリケーション別 (臨床分析、財務分析、運営分析)、および地域別 (北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、および世界のその他の地域) の情報 – までの市場予測2032年

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    Big Data in Healthcare Market Research Report- Forecast till 2032 Infographic
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    Table of Contents

    ヘルスケアにおける世界のビッグデータ市場の概要

    ヘルスケアにおけるビッグデータ市場規模は、2023年に751億米ドルと評価され、2024年の859億1,000万米ドルから2032年には1,829億5,000万米ドルに拡大すると予測されており、予測期間(2024~2032年)中に14.4%の年平均成長率(CAGR)を示します。

    ヘルスケアにおけるビッグデータとは、大規模なデータセットを使用して、ヘルスケア組織が情​​報に基づいた意思決定を行うことを支援することを指します。これには、予測的、処方的、および記述的な分析を使用して、患者のヘルスケア情報を評価し、有効性を改善し、ビジネス収益を向上させることが含まれます。

    ヘルスケア市場におけるビッグデータの概要

    出典:二次調査、一次調査、MRFRデータベース、アナリストレビュー

    2024年1月:Uppaluri K&Hパーソナライズ医療クリニックは、K&Hクリニックの診断部門であるGenepoweRxによって開発された最先端の人工知能(AI)プラットフォームであるGeneConnectRxを導入しました。パーソナライズ医療におけるこの画期的な進歩は根本的な変化を意味し、医療従事者が各個人の特定の遺伝子構成に応じて治療をカスタマイズすることを可能にします。 GeneConnectRx は、計算科学者、分子生物学者、バイオインフォマティクス専門家、ケモインフォマティクス専門家など、多様な専門家チームのコラボレーションによって誕生しました。

    このチームは 2 年以上にわたり、複雑な疾患の治療ターゲットの特定に成功しました。 eneConnectRx は、AI 主導の創薬を変革し、精密医療を発展させることを目指しています。現在、同社の取り組みは、脳腫瘍、単一遺伝子性糖尿病、パーキンソン病、高コレステロール、自閉症の治療ターゲットの検証に集中しています。AIG 病院とのパートナーシップにより、AIG の薬理ゲノム研究などの革新的なプロジェクトが実現しました。 GeneConnectRx は、社内データ、世界中のリソース、高度なモデルを組み合わせて、画期的な創薬のための新しい化合物を予測します。

    2024 年 2 月: ヘルスケア テクノロジー企業の Arcadia は、オープン レイクハウス アーキテクチャを採用した最新のデータ プラットフォームを発表しました。この高度なプラットフォームは、ヘルスケア企業がビッグデータを効果的に活用する能力を向上させることを目的としています。Arcadiaのデータプラットフォームは、以前のバージョンと比較して速度と俊敏性が大幅に向上しています。これにより、ヘルスケア企業はデジタル変革を促進し、生成型人工知能(AI)ソリューションをすぐに採用することができます。Arcadiaの高度なデータプラットフォームは現在広くアクセス可能であり、Umpqua Healthを含む15を超えるクライアントによって正常に実装されています。

    オレゴン州南部のこのヘルスケアグループは、わずか数分で毎日データを更新できるシステムを導入しました。このパフォーマンスにより、ユーザーはデータをすばやくアクティブ化できるため、より迅速な洞察が得られ、情報に基づいた意思決定を行うために最も正確で最新の情報が活用されているという自信が高まります。

    2022年9月、Salesforce inc.は、Salesforce Customer 360プラットフォーム全体を支えるハイパースケールのリアルタイムデータプラットフォームであるGenieを発表しました。したがって、診療所や病院などの医療分野で事業を展開している企業であれば、Genie を使用して情報を、販売、サービス提供システム、市場自動化ソリューション、または顧客の情報需要に応じて自動的に調整される e コマース チャネルを通じてパーソナライズされたインタラクションに変換できます。

    2022 年 3 月、Microsoft は米国で Azure Health Data Services を開始しました。これは、クラウドで保護された健康情報 (PHI) をサポートするために特別に設計された、サービスとしてのプラットフォーム (PAAS) です。

    タイ政府は、2022 年 3 月から医療機関向けビッグデータ ポータルの使用を開始しました。国家公衆衛生改革委員会は最近、12 の政府機関と提携して、医療サービスの質を高めるためのデジタル ソリューションを実装しました。

    ヘルスケアおよびライフ サイエンスのクラウド変革サービス、マネージド サービス、および分析プラットフォームのプロバイダーである Healthcare Triangle Inc.その結果、彼らは5年間で2500万ドルをシンガポール市場に投資する予定です。

    2022年1月にNature Public Health Emergency Collection Journalに掲載された、ポーランドの医療施設217か所を調査した研究記事によると、ビッグデータ分析はさまざまな方法で医療施設を支援しています。直接調査では、ポーランドの病院は構造化データソースと非構造化データソースを活用し、管理、ビジネス、臨床分析にアクセスし、施設全体でビッグデータを採用することにより、今年、データ駆動型ケアに向かっていることがわかりました。

    オラクルは2021年12月に総額283億米ドルの取引でCernerを買収しました。両社は、Cernerの医療クライアントのクラウドAIおよび機械学習アプリの拡張を目指しています。これにより、予測期間のビッグデータ医療クラウド展開ソリューションの予測において革新の余地が生まれます。

    2021年9月、Salesforce Inc.はHealth Cloud 2.0を発表しました。これは、企業や政府が従業員だけでなく地域社会のメンバーにもより良い労働者の安全基準と福利厚生を提供できるように構築されたテクノロジーです。

    2020年6月、英国政府は米国に拠点を置くビッグデータ企業であるPalantirと提携し、COVID-19の発生により適切に対処するために患者記録を調べました。そのため、この種のベンチャーは医療業界に関連するビッグデータの需要を高め、市場に大きな影響を与えています。

    医療市場におけるビッグデータの動向

    市場成長を後押しする人口健康分析の需要

    医療におけるビッグデータ市場の成長は、ケア管理、病気の早期予測、入院プロセスの改善に対する需要の高まりにより、世界的に増加すると予想されています。医療におけるビッグデータは、人口の健康状態を予測するために使用され、市場の成長を促進することも期待されています。臨床データと請求データを単一のプラットフォームに統合して分析することは、費用対効果の高い患者ケアと集団健康管理に不可欠です。

    さらに、電子医療記録の量の増加、個別化医療の需要の高まり、リアルタイムの意思決定の必要性が、医療におけるビッグデータ市場の成長を牽引しています。医療分野は、ビッグデータ分析の進歩から大きな恩恵を受けており、医療費の削減、患者の転帰の改善、より効率的なケアの提供に役立っています。

    医療におけるビッグデータは、医療提供者がより多くの情報に基づいた決定を下し、個別化ケアを提供できるようにすることで、業界に革命を起こす可能性を秘めています。臨床データと請求データを統合することで、患者の転帰の改善や医療機関のコスト削減にもつながります。非構造化医療データの増加が医療におけるビッグデータ市場の成長を牽引しており、ゲノミクスや薬理ゲノミクスなどの分野の進歩がこの業界の成長に貢献しています。したがって、この要因が市場の CAGR を牽引しています。

    図 1: 医療分析におけるビッグデータ

    出典: 二次調査、一次調査、MRFR データベース、アナリストレビュー

    医療におけるビッグデータ市場セグメントの洞察

    医療におけるビッグデータ ハードウェアの洞察

    ハードウェアに基づく医療におけるビッグデータの市場区分には、VPN、ファイアウォール、ルーター、データ ストレージ、電子メール サーバー、アクセス ポイントが含まれます。ファイアウォール セグメントは 2021 年に大多数のシェアを占め、医療におけるビッグデータ市場の収益の約 62% を占めました。医療におけるサイバー攻撃の高度化により、高度なファイアウォール ハードウェアの必要性が高まっており、より強力なセキュリティ対策の需要が高まっています。その結果、医療ビッグデータ市場におけるエッジルーター市場セグメントの成長が見込まれています。

    医療ビッグデータソフトウェアに関する洞察

    医療ビッグデータ市場は、種類別にEHR、収益サイクル管理、ワークフォース管理、診療管理に分類されています。2021年の医療ビッグデータ市場収益では、EHRセグメントが過半数のシェアを占めました。ヘルスケア業界におけるビッグデータとは、さまざまなソースから収集された膨大な量の健康データを指し、これを分析することで、患者ケア、治療結果、市場動向など、ヘルスケアのさまざまな側面についての洞察を得ることができます。

    この豊富な健康データは、データマイニング、機械学習、自然言語処理、予測分析など、さまざまなツールと手法を使用して分析され、臨床意思決定の支援、患者の転帰の改善、コストの削減、ヘルスケア全体の質の向上に役立つ貴重な洞察が明らかになります。

    ヘルスケアサービスタイプにおけるビッグデータに関する洞察

    アプリケーションに基づいて、ヘルスケア業界のビッグデータには、記述的、予測的、および処方的が含まれます。2021年には、処方的セグメントが市場の大部分のシェアを占めました。処方的分析では、AI、ディープラーニング、機械学習などの最先端技術を使用して、企業の現在の活動の将来的な影響を明らかにします。この高度なタイプの分析は、どのようなアクションが将来最適な結果につながるかについての洞察を提供することで、組織が情報に基づいたデータ主導の意思決定を行うのに役立ちます。

    医療におけるビッグデータ アプリケーションの洞察

    アプリケーションは、医療市場におけるビッグデータ データを臨床分析、財務分析、および運用分析に分割しています。臨床分析セグメントは 2021 年に市場を支配し、2024 年から 2032 年の予測期間中に医療におけるビッグデータ市場で最も急速に成長するセグメントになると予測されています。臨床データ分析は、大量の医療データを収集して解釈し、複雑な医療の問題を特定して対処するのに役立ちます。

    図 2: 医療市場におけるビッグデータ (アプリケーション別、2022 年 & 2030 年(10 億米ドル) ヘルスケア市場におけるビッグデータ:アプリケーション別、2022 年と 2030 年(10 億米ドル)

    出典:二次調査、一次調査、MRFR データベース、アナリストレビュー

    ヘルスケアにおけるビッグデータ:地域別の洞察

    地域別に、この調査では北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、その他の世界各国の市場分析を提供しています。北米のヘルスケアにおけるビッグデータ市場は 2022 年に 97 億 5,000 万米ドルに達し、調査期間中に大幅な CAGR 成長を示すことが予想されています。北米は医療分野におけるビッグデータ市場において大きな貢献を果たすと予想されており、中でも米国は主要な貢献国であり、北米市場の55%以上を占めています。北米が医療分野におけるビッグデータ市場を支配しているのは、IoTの成長と、サービス提供の改善や政府規制の強化に向けた患者データ分析モデルの需要の高まりによるものです。

    さらに、市場レポートで調査されている主要国は、米国、カナダ、ドイツ、フランス、英国、イタリア、スペイン、中国、日本、インド、オーストラリア、韓国、ブラジルです。

    図 3: ヘルスケアにおけるビッグデータ市場シェア 2022 年 地域別 (%) ヘルスケアにおけるビッグデータ市場シェア 2022 年 地域別 (%)

    出典: 二次調査、一次調査、MRFR データベース、アナリストレビュー

    ヨーロッパのヘルスケアにおけるビッグデータ市場は、2 番目に大きな市場シェアを占めています。欧州連合(EU)は、一般データ保護規則(GDPR)など、個人データとプライバシーを保護するためのいくつかの規制を実施しており、医療業界でのビッグデータの採用に対して、この地域での受け入れ態勢が強化されています。EUはまた、eヘルスソリューションの開発に多額の投資を行っており、医療ビッグデータ市場の成長を促す環境を提供しています。さらに、英国の医療ビッグデータ市場は最大の市場シェアを占め、ドイツの医療ビッグデータ市場は、この地域で最も急速に成長している市場でした。

    アジア太平洋地域の医療ビッグデータ市場は、2024年から2032年にかけて最も高いCAGRで成長すると予想されています。eヘルス、遠隔医療、mHealthサービスの人気の高まりや、慢性疾患を持つ人々の増加により、アジア太平洋地域の医療業界ではビッグデータの需要が急増しています。さらに、ヘルスケアITスタートアップの台頭、大企業とテクノロジー系スタートアップの提携数の増加、そして研究開発への投資の増加も、アジア太平洋地域のヘルスケア市場におけるビッグデータの成長に貢献しています。さらに、中国のヘルスケアビッグデータ市場は最大の市場シェアを占め、インドのヘルスケアビッグデータ市場は同地域で最も急速に成長している市場でした。

    ヘルスケアにおけるビッグデータ:主要市場プレーヤーと競合分析

    主要市場プレーヤーは、製品ラインの拡充を目指して研究開発に多額の投資を行っており、これがヘルスケアビッグデータ市場のさらなる成長につながるでしょう。競争力を維持するために、企業は製品のイノベーション、費用対効果、顧客基盤の拡大に注力する必要があります。市場の発展に合わせた新製品や改良製品を開発することができます。他の組織との連携も、企業が市場での存在感を高め、事業基盤を拡大するのに役立ちます。合併や買収も、新たな市場、技術、リソースへのアクセスを提供することで、企業の市場シェア拡大に貢献します。全体として、このような戦略的取り組みは、競争の激しいヘルスケア市場のビッグデータにおいて、企業が優位に立つために役立ちます。

    ヘルスケア業界のビッグデータにおいて、メーカーが顧客に利益をもたらし、市場セクターを拡大するために採用する主要なビジネス戦略の1つは、現地で製造して運用コストを削減することです。近年、COVID-19パンデミックにより、ヘルスケア業界におけるビッグデータは大きなメリットをもたらすために不可欠なものとなっています。GEヘルスケア、オプタム・シーメンス、フィリップスなどのヘルスケアビッグデータ市場の主要プレーヤーは、研究開発活動への投資により市場需要の拡大に取り組んでいます。

    GEヘルスケアは、テクノロジーとデータ分析を通じて革新的なヘルスケアソリューションとサービスを提供することにより、患者ケアと転帰の改善に取り組んでいます。2020年6月、同社のエジソンインテリジェンスプラットフォームは、データ統合、分析、意思決定サポートのための統合プラットフォームを提供し、臨床医がより多くの情報に基づいた意思決定を行い、患者の転帰を改善できるようにしています。

    オプタム社は、薬局の給付を管理し、ヘルスケアサービスを提供するアメリカの企業です。 2011年にユナイテッドヘルス・グループの一員となり、ユナイテッドヘルス・グループの既存の薬局サービスとヘルスケアサービスがオプタム・ブランドの下で統合されて誕生しました。このブランドは、オプタムヘルス、オプタムインサイト、オプタムRxの3つの主要部門で構成されています。2022年4月、幅広いヘルスケアサービスを提供するオプタムと、ヘルスケアテクノロジーのリーダーであるチェンジ・ヘルスケアの合併期限は、両社の合意により2022年12月31日に延期されました。

    ヘルスケアにおけるビッグデータ市場の主要企業には以下が含まれます。

    • マッケソン
    • コグニザント
    • エピック・システム・コーポレーション
    • サーナー・コーポレーション
    • デル
    • GEヘルスケア
    • オプタム
    • シーメンス
    • フィリップス
    • ゼロックス

    医療業界におけるビッグデータの動向

    2022年3月:Azure Health Data Servicesは、PHI(医療情報医療情報)の管理と分析を簡素化し、医療機関がデータのプライバシーとセキュリティを維持しながら、洞察を得て情報に基づいた意思決定を行えるようにすることを目的としています。Azure API for FHIR、Azure Cognitive Search、Azure Machine Learningなどのツールを提供し、医療提供者、研究者、その他の医療関係者を支援します。

    2020年11月:Change HealthcareのSDoH Analyticsは、ビッグデータ分析を活用して、社会的決定要因が健康成果に与える影響をより深く理解できるプラットフォームです。医療機関はこの情報を活用して、貧困、健康的な食品へのアクセス不足、交通手段の不足など、健康状態の悪化につながる非医学的要因に対処することで、患者ケアの改善とコスト削減を実現できます。

    医療におけるビッグデータ市場のセグメンテーション

    医療におけるビッグデータ関連ハードウェアの展望(10億米ドル、2018~2030年)

    • VPN
    • ファイアウォール
    • ルーター
    • データストレージ
    • メールサービスとアクセスポイント

    医療におけるビッグデータ関連ソフトウェアの展望(10億米ドル、2018~2030年)

    • EHR
    • 収益サイクル管理
    • 人材管理
    • 診療管理

    ヘルスケアにおけるビッグデータ:サービスタイプ別展望(10億米ドル、2018~2030年)

    • 記述的
    • 予測的
    • 処方的

    ヘルスケアにおけるビッグデータ活用の展望(10億米ドル、2018~2030年)

    • 臨床分析
    • 財務分析
    • 運用分析

    ヘルスケアにおけるビッグデータ:地域別展望

      • 北アメリカ
        • 米国
        • カナダ
      • ヨーロッパ
        • ドイツ
        • フランス
        • イギリス
        • イタリア
        • スペイン
        • 残りの部分ヨーロッパ
      • アジア太平洋
        • 中国
        • 日本
        • インド
        • オーストラリア
        • 韓国
        • オーストラリア
        • その他のアジア太平洋地域
      • 世界のその他の地域
        • 中東
        • アフリカ
        • ラテン語アメリカ

    1 はじめに 1.1 定義 1.2 研究範囲 1.2.1 研究目的 1.2.2 前提条件と制限事項 1.2.2.1 前提 1.2.2.2 制限事項 1.3 市場構造 2 調査方法 2.1 調査プロセス 2.2 一次調査 2.3 二次調査 3 市場ダイナミクス 3.1 推進要因 3.2 制約 3.3 機会 3.4 マクロ経済指標 4 市場要因分析 4.1 ポーターの5つの力モデル 4.2 サプライヤーの交渉力 4.3 バイヤーの交渉力 4.4 新規参入の脅威 4.5 代替品の脅威 4.6 競争の激しさ 5 ヘルスケアにおけるビッグデータ市場(コンポーネント別)サービス 5.1 概要 5.2 コンポーネント 5.2.1 ハードウェア 5.2.2 ルーター ファイアウォール 5.2.3 仮想プライベート ネットワーク (VPN) 5.2.4 データ ストレージ 5.2.4.1 データ センター/オンプレミス ストレージ 5.2.4.2 クラウド ストレージ/オンデマンド ストレージ 5.2.5 メール サーバー 5.2.6 ワイヤレス アクセス ポイント 5.3 ソフトウェアの種類 5.3.1 電子健康記録 (EHR) ソフトウェア 5.3.2 診療管理ソフトウェア 5.3.3 収益サイクル管理ソフトウェア 5.3.4 人材管理ソフトウェア 5.3.5 その他 5.4 ソフトウェアの導入タイプ 5.4.1オンプレミスソフトウェア 5.4.2 オンデマンドソフトウェア 6 ヘルスケアにおける世界のビッグデータ市場(分析サービスタイプ別) 6.1 概要 6.2 記述的分析 6.3 予測的分析 6.4 処方的分析 7 ヘルスケアにおける世界のビッグデータ市場(分析サービスアプリケーション別) 7.1 概要 7.2 臨床データ分析 7.2.1 質の高いケア 7.2.2 集団健康管理 7.2.3 臨床意思決定支援 7.2.4 精密医療 7.2.5 レポートとコンプライアンス 7.3 財務分析 7.3.1 請求処理 7.3.2 収益サイクル 7.3.3 管理 7.3.4 リスク評価 7.4 運用分析 7.4.1 人材分析 7.4.2 サプライ チェーン分析 8 地域別、世界の医療ビッグ データ市場 8.1 北米 8.1.1 概要 8.2 ヨーロッパ 8.2.1 概要 8.3 アジア太平洋 8.3.1 概要 8.4 中東およびアフリカ 8.4.1 概要 9 競争環境 9.1 市場プレーヤーが採用する主要戦略 9.1.1 戦略的パートナーシップ 9.1.2 合併と買収 10 会社概要 10.1 Cerner Corporation 10.1.1 概要 10.1.2 製品概要 10.1.3 財務 10.1.4 主な開発状況 10.2 Cognizant 10.2.1 概要 10.2.2 製品概要 10.2.3 財務 10.2.4 主な開発状況 10.3 Dell 10.3.1 概要 10.3.2 製品概要 10.3.3 財務 10.3.4 主な開発状況 10.4 GE Healthcare 10.4.1 概要 10.4.2 製品概要 10.4.3 財務 10.4.4 主な開発 10.5 Mckesson 10.5.1 概要 10.5.2 製品概要 10.5.3 財務 10.5.4 主な開発 10.7 Optum 10.7.1 概要 10.7.2 製品概要 10.7.3 財務 10.7.4 主な開発 10.7 Philips 10.7.1 概要 10.7.2 製品概要 10.7.3 財務 10.7.4 主な開発 10.8 Siemens 10.8.1概要 10.8.2 製品概要 10.8.3 財務 10.8.4 主な動向 10.9 ゼロックス 10.9.1 概要 10.9.2 製品概要 10.9.3 財務 10.9.4 主な動向 10.10 その他 11 結論 11.1 主な調査結果 11.1.1 CEOの視点から 11.1.2 市場の満たされていないニーズ 11.2 注目すべき主要企業 11.3 ヘルスケア業界におけるビッグデータの予測 12 付録

    市場セグメンテーション医療分​​野におけるビッグデータ活用ハードウェアの展望(10億米ドル、2018~2030年)

    • VPN

    • ファイアウォール

    • ルーター

    • データストレージ

    • メールサービスとアクセスポイント

    医療分​​野におけるビッグデータ活用ソフトウェアの展望(10億米ドル、2018~2030年)

    • EHR

    • 収益サイクル管理

    • 人材管理

    • 実践管理

    ヘルスケアにおけるビッグデータ サービスタイプ別展望(10億米ドル、2018~2030年)

    • 記述的

    • 予測的

    • 処方的

    ヘルスケアアプリケーションにおけるビッグデータ展望(10億米ドル、2018~2030年)

    • 臨床分析

    • 財務分析

    • 運用分析

    ヘルスケアにおけるビッグデータ 地域別展望(10億米ドル、2018~2030年)

    • 北米展望(10億米ドル(2018~2030年、10億米ドル)

      • 北米の医療分野におけるビッグデータ(ハードウェア別)

        • VPN

        • ファイアウォール

        • ルーター

        • データストレージ

        • メールサービスとアクセスポイント

      • 北米の医療分野におけるビッグデータ(ソフトウェア別)

        • EHR

        • 収益サイクル管理

        • 人材管理

        • 実践管理

      • 北米の医療分野におけるビッグデータ(サービスタイプ別)

        • 記述的

        • 予測的

        • 処方的

      • 北米の医療分野におけるビッグデータ(アプリケーション別)

        • 臨床分析

        • 財務分析

        • 運用分析

      • 米国見通し(10億米ドル、 2018~2030年)

      • 米国の医療分野におけるビッグデータ(ハードウェア別)

        • VPN

        • ファイアウォール

        • ルーター

        • データストレージ

        • メールサービスとアクセスポイント

      • 米国の医療分野におけるビッグデータ(ソフトウェア別)

        • EHR

        • 収益サイクル管理

        • 人材管理

        • 実践管理

      • 米国における医療サービス分野別ビッグデータ活用状況

        • 記述的

        • 予測的

        • 処方的

     

      • 米国における医療サービス分野別ビッグデータ活用状況

        • 臨床分析

        • 財務分析

        • 運用分析

      • カナダ展望(10億米ドル、 2018~2030年)

      • カナダの医療分野におけるビッグデータ活用(ハードウェア別)

        • VPN

        • ファイアウォール

        • ルーター

        • データストレージ

        • メールサービスとアクセスポイント

      • カナダの医療分野におけるビッグデータ活用(ソフトウェア別)

        • EHR

        • 収益サイクル管理

        • 人材管理

        • 実践管理

      • カナダの医療分野におけるビッグデータ(サービスタイプ別)

        • 記述的

        • 予測的

        • 処方的

      • カナダの医療分野におけるビッグデータ(アプリケーション別)

        • 臨床分析

        • 財務分析

        • 運用分析

    • ヨーロッパの展望(10億米ドル、 2018~2030年)

      • 欧州の医療分野におけるビッグデータ(ハードウェア別)

        • VPN

        • ファイアウォール

        • ルーター

        • データストレージ

        • メールサービスとアクセスポイント

      • 欧州の医療分野におけるビッグデータ(ソフトウェア別)

        • EHR

        • 収益サイクル管理

        • 人材管理

        • 実践管理

      • 欧州の医療分野におけるビッグデータ(サービスタイプ別)

        • 記述的

        • 予測的

        • 処方的

      • 欧州の医療分野におけるビッグデータ(アプリケーション別)

        • 臨床分析

        • 財務分析

        • 運用分析

      • ドイツ 展望(10億米ドル、 2018-2030)

      • ドイツの医療分野におけるビッグデータ活用状況(ハードウェア別)

        • VPN

        • ファイアウォール

        • ルーター

        • データストレージ

        • メールサービスとアクセスポイント

      • ドイツの医療分野におけるビッグデータ活用状況(ソフトウェア別)

        • EHR

        • 収益サイクル管理

        • 人材管理

        • 実践管理

      • ドイツの医療分野におけるビッグデータ(サービスタイプ別)

        • 記述的

        • 予測的

        • 処方的

      • ドイツの医療分野におけるビッグデータ(アプリケーション別)

        • 臨床分析

        • 財務分析

        • 運用分析

      • フランスの展望(10億米ドル、 2018~2030年)

      • フランスの医療分野におけるビッグデータ活用状況(ハードウェア別)

        • VPN

        • ファイアウォール

        • ルーター

        • データストレージ

        • メールサービスとアクセスポイント

      • フランスの医療分野におけるビッグデータ活用状況(ソフトウェア別)

        • EHR

        • 収益サイクル管理

        • 人材管理

        • 実践管理

      • フランスの医療分野におけるビッグデータ(サービスタイプ別)

        • 記述的

        • 予測的

        • 処方的

      • フランスの医療分野におけるビッグデータ(アプリケーション別)

        • 臨床分析

        • 財務分析

        • 運用分析

      • 英国見通し(10億米ドル、 2018~2030年)

      • 英国の医療分野におけるビッグデータ活用(ハードウェア別)

        • VPN

        • ファイアウォール

        • ルーター

        • データストレージ

        • メールサービスとアクセスポイント

      • 英国の医療分野におけるビッグデータ活用(ソフトウェア別)

        • EHR

        • 収益サイクル管理

        • 人材管理

        • 実践管理

      • 英国の医療分野におけるビッグデータ(サービスタイプ別)

        • 記述的

        • 予測的

        • 処方的

      • 英国の医療分野におけるビッグデータ(アプリケーション別)

        • 臨床分析

        • 財務分析

        • 運用分析

      • イタリア見通し(10億米ドル、 2018~2030年)

      • イタリアの医療分野におけるビッグデータ(ハードウェア別)

        • VPN

        • ファイアウォール

        • ルーター

        • データストレージ

        • メールサービスとアクセスポイント

      • イタリアの医療分野におけるビッグデータ(ソフトウェア別)

        • EHR

        • 収益サイクル管理

        • 人材管理

        • 実践管理

      • イタリアの医療におけるビッグデータ(サービスタイプ別)

        • 記述的

        • 予測的

        • 処方的

      • イタリアの医療におけるビッグデータ(アプリケーション別)

        • 臨床分析

        • 財務分析

        • 運用分析

     

      • スペイン 展望(10億米ドル、2018~2030年)

      • スペインの医療分野におけるビッグデータ(ハードウェア別)

        • VPN

        • ファイアウォール

        • ルーター

        • データストレージ

        • メールサービスとアクセスポイント

      • スペインの医療分野におけるビッグデータ(ソフトウェア別)

        • EHR

        • 収益サイクルマネジメント

        • 人材管理

        • 診療管理

      • スペインの医療におけるビッグデータ活用(サービスタイプ別)

        • 記述的

        • 予測的

        • 処方的

      • スペインの医療におけるビッグデータ活用(アプリケーション別)

        • 臨床分析

        • 財務分析

        • 運用分析

      • その他ヨーロッパ地域 展望(10億米ドル、2018~2030年)

      • その他ヨーロッパ地域 医療分野におけるビッグデータ(ハードウェア別)

        • VPN

        • ファイアウォール

        • ルーター

        • データストレージ

        • メールサービスとアクセスポイント

      • その他ヨーロッパ地域 医療分野におけるビッグデータ(ハードウェア別)ソフトウェア

        • EHR

        • 収益サイクル管理

        • 人材管理

        • 診療管理

      • その他のヨーロッパ地域における医療分野におけるビッグデータ(サービスタイプ別)

        • 記述的

        • 予測的

        • 処方的

      • その他のヨーロッパ地域における医療分野におけるビッグデータ(アプリケーション別)

        • 臨床分析

        • 財務分析

        • 運用分析

    • アジア太平洋地域の展望(10億米ドル、2018~2030年)

      • アジア太平洋地域の医療分野におけるビッグデータ(ハードウェア別)

        • VPN

        • ファイアウォール

        • ルーター

        • データストレージ

        • メールサービスとアクセスポイント

      • アジア太平洋地域ソフトウェア別医療ビッグデータ

        • EHR

        • 収益サイクル管理

        • 人材管理

        • 診療管理

      • サービスタイプ別アジア太平洋地域医療ビッグデータ

        • 記述的

        • 予測的

        • 処方的

      • アプリケーション別アジア太平洋地域医療ビッグデータ

        • 臨床分析

        • 財務分析

        • 運用分析

      • 中国展望(10億米ドル、2018~2030年)

      • 中国の医療分野におけるビッグデータ(ハードウェア別)

        • VPN

        • ファイアウォール

        • ルーター

        • データストレージ

        • メールサービスとアクセスポイント

      • 中国の医療分野におけるビッグデータ(ハードウェア別)ソフトウェア

        • EHR

        • 収益サイクル管理

        • 人材管理

        • 診療管理

      • サービスタイプ別医療分野における中国のビッグデータ活用

        • 記述的

        • 予測的

        • 処方的

      • アプリケーション別医療分野における中国のビッグデータ活用

        • 臨床分析

        • 財務分析

        • 運用分析

      • 日本展望(10億米ドル、2018~2030年)

      • 日本の医療分野におけるビッグデータ(ハードウェア別)

        • VPN

        • ファイアウォール

        • ルーター

        • データストレージ

        • メールサービスとアクセスポイント

      • 日本の医療分野におけるビッグデータ(ハードウェア別)ソフトウェア

        • EHR

        • 収益サイクル管理

        • 人材管理

        • 診療管理

      • 医療分​​野におけるビッグデータ活用(サービスタイプ別)

        • 記述的

        • 予測的

        • 処方的

      • 医療分​​野におけるビッグデータ活用(アプリケーション別)

        • 臨床分析

        • 財務分析

        • 運用分析

      • インド 展望(10億米ドル、2018~2030年)

      • インドの医療分野におけるビッグデータ(ハードウェア別)

        • VPN

        • ファイアウォール

        • ルーター

        • データストレージ

        • メールサービスとアクセスポイント

      • インドの医療分野におけるビッグデータ(ハードウェア別)ソフトウェア

        • EHR

        • 収益サイクル管理

        • 人材管理

        • 診療管理

      • インドの医療分野におけるビッグデータ活用(サービスタイプ別)

        • 記述的

        • 予測的

        • 処方的

      • インドの医療分野におけるビッグデータ活用(アプリケーション別)

        • 臨床分析

        • 財務分析

        • 運用分析

      • オーストラリア 展望(10億米ドル、2018~2030年)

      • オーストラリアの医療分野におけるビッグデータ(ハードウェア別)

        • VPN

        • ファイアウォール

        • ルーター

        • データストレージ

        • メールサービスとアクセスポイント

      • オーストラリアの医療分野におけるビッグデータ(ハードウェア別)ソフトウェア

        • EHR

        • 収益サイクル管理

        • 人材管理

        • 診療管理

      • オーストラリアの医療におけるビッグデータ(サービスタイプ別)

        • 記述的

        • 予測的

        • 処方的

      • オーストラリアの医療におけるビッグデータ(アプリケーション別)

        • 臨床分析

        • 財務分析

        • 運用分析

      • その他アジア太平洋地域における医療分野におけるビッグデータ市場(10億米ドル、2018~2030年)の展望

      • その他アジア太平洋地域における医療分野におけるビッグデータ市場(ハードウェア別)

        • VPN

        • ファイアウォール

        • ルーター

        • データストレージ

        • メールサービスとアクセスポイント

      • その他アジア太平洋地域における医療分野におけるビッグデータ市場(ハードウェア別)ソフトウェア

        • EHR

        • 収益サイクル管理

        • 人材管理

        • 診療管理

      • その他アジア太平洋地域における医療分野におけるビッグデータ(サービスタイプ別)

        • 記述的

        • 予測的

        • 処方的

      • その他アジア太平洋地域における医療分野におけるビッグデータ(アプリケーション別)

        • 臨床分析

        • 財務分析

        • 運用分析

    • その他の地域における医療分野のビッグデータ市場規模(10億米ドル、2018~2030年)

      • その他の地域における医療分野におけるビッグデータ市場(ハードウェア別)

        • VPN

        • ファイアウォール

        • ルーター

        • データストレージ

        • メールサービスとアクセスポイント

      • その他の地域世界の医療分野におけるビッグデータ(ソフトウェア別)

        • EHR

        • 収益サイクル管理

        • 人材管理

        • 診療管理

      • その他の地域の医療分野におけるビッグデータ(サービスタイプ別)

        • 記述的

        • 予測的

        • 処方的

      • その他の地域の医療分野におけるビッグデータ(アプリケーション別)

        • 臨床分析

        • 財務分析

        • 運用分析

      • 中東の医療分​​野におけるビッグデータ市場(ハードウェア別)

        • VPN

        • ファイアウォール

        • ルーター

        • データストレージ

        • メールサービスとアクセスポイント

      • 医療分​​野におけるビッグデータ市場(ソフトウェア別)

        • EHR

        • 収益サイクルマネジメント

        • 人材管理

        • 診療管理

      • 中東の医療におけるビッグデータ活用(サービスタイプ別)

        • 記述的

        • 予測的

        • 処方的

      • 中東の医療におけるビッグデータ活用(アプリケーション別)

        • 臨床分析

        • 財務分析

        • 運用分析

      • アフリカの展望(10億米ドル、2018~2030年)

      • アフリカの医療分野におけるビッグデータ(ハードウェア別)

        • VPN

        • ファイアウォール

        • ルーター

        • データストレージ

        • メールサービスとアクセスポイント

      • アフリカの医療分野におけるビッグデータ(ソフトウェア別)

        • EHR

        • 収益サイクル管理

        • 人材管理

        • 診療管理

      • アフリカの医療におけるビッグデータ活用(サービスタイプ別)

        • 記述的

        • 予測的

        • 処方的

      • アフリカの医療におけるビッグデータ活用(アプリケーション別)

        • 臨床分析

        • 財務分析

        • 運用分析

      • ラテンアメリカにおける医療分​​野におけるビッグデータ市場(ハードウェア別)

        • VPN

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        • データストレージ

        • メールサービスとアクセスポイント

      • ラテンアメリカにおける医療分野におけるビッグデータ市場(ソフトウェア別)

        • EHR

        • 収益サイクルマネジメント

        • 人材管理

        • 診療管理

      • ラテンアメリカの医療分野におけるビッグデータ活用(サービスタイプ別)

        • 記述的

        • 予測的

        • 処方的

      • ラテンアメリカの医療分野におけるビッグデータ活用(アプリケーション別)

        • 臨床分析

        • 財務分析

        • 業務分析

    Big Data in Healthcare Market Research Report- Forecast till 2032 Infographic
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    Customer Strories

    “I am very pleased with how market segments have been defined in a relevant way for my purposes (such as "Portable Freezers & refrigerators" and "last-mile"). In general the report is well structured. Thanks very much for your efforts.”

    Victoria Milne Founder
    Case Study

    Chemicals and Materials