세계의 E-Commerce용 빅데이터 시장 규모 조사 및 예측 : 컴포넌트별, 전개별, 유형별, 최종사용자별, 지역별 분석(2022-2029년)

Global Big Data in E-commerce Market Size study & Forecast, by Component, by Deployment, by Type, by End-use and Regional Analysis, 2022-2029

US $ 4,950 ￦ 7,024,000

Unprintable PDF (Single User License)

PDF 보고서를 1명만 이용할 수 있는 라이선스입니다. 인쇄 불가능하며, 텍스트의 Copy&Paste도 불가능합니다.

US $ 6,250 ￦ 8,869,000

Printable PDF (Enterprise License)

PDF 보고서를 동일 기업의 모든 분이 이용할 수 있는 라이선스입니다. 인쇄 가능하며 인쇄물의 이용 범위는 PDF 이용 범위와 동일합니다.

한글목차

E-Commerce 시장에서 빅데이터는 온라인 거래, 고객과의 상호 작용 및 기타 디지털 소스에서 생성되는 방대하고 복잡한 구조화 및 비구조화된 데이터 집합을 의미합니다.

기타 활동에는 고객 행동, 선호도, 구매 내역, 웹사이트 트래픽, 소셜 미디어 활동 등이 포함됩니다. 세계 E-Commerce용 빅데이터 시장의 주요 동인은 데이터 생성량 증가와 개인화된 쇼핑 경험에 대한 수요 증가입니다.

세계 각국 정부는 E-Commerce용 빅데이터 활용을 지원하여 국내의 디지털화를 촉진하고 있습니다. 예를 들어, 2019년 호주 정부는 '디지털 경제 전략'을 발표하여 빅데이터 인프라 구축을 촉진하고 E-Commerce 시장을 포함한 다양한 산업에서 빅데이터 활용을 촉진하는 계획을 포함시켰습니다. 또한, 기술 발전과 E-Commerce용 빅데이터 도입에 대한 정부의 지원 증가는 2022-2029년 예측 기간 동안 시장에 유리한 성장 기회를 창출하고 있습니다. 그러나 E-Commerce용 빅데이터의 높은 비용은 2022-2029년 예측 기간 동안 시장 성장을 저해하는 요인으로 작용할 것으로 보입니다.

E-Commerce용 빅데이터 세계 시장 조사에서 고려된 주요 지역은 아시아태평양, 북미, 유럽, 중남미 및 기타 지역입니다. 북미는 E-Commerce용 빅데이터 도입과 관련하여 주요 지역 중 하나입니다. 이 지역에는 고객의 행동, 선호도, 구매 패턴에 대한 인사이트를 얻기 위해 빅데이터 분석에 많은 투자를 하고 있는 기존 E-Commerce 업체들이 많이 있습니다. 또한 빅데이터는 공급망 관리 개선, 가격 전략 최적화, 전반적인 고객 경험 강화에도 활용되고 있습니다. 아시아태평양은 E-Commerce용 빅데이터 도입 측면에서 빠르게 추격하고 있습니다. 알리바바, JD.com, 플립카트(Flipkart) 등 급성장하고 있는 이커머스 기업들이 빅데이터를 활용해 경쟁력을 높이고 있습니다. 빅데이터는 상품 추천 개선, 마케팅 캠페인 개인화, 가격 전략 최적화 등에 활용되고 있습니다.

이 조사의 목적은 최근 몇 년 동안 다양한 부문과 국가의 시장 규모를 파악하고 향후 몇 년 동안 시장 규모를 예측하는 것입니다. 이 보고서는 조사 대상 국가의 산업의 질적, 양적 측면을 모두 포함하도록 설계되었습니다.

또한 시장의 미래 성장을 규정하는 촉진요인과 과제 등 중요한 측면에 대한 자세한 정보도 제공합니다. 또한, 경쟁 환경과 주요 기업의 경쟁 상황에 대한 상세한 분석과 함께 이해관계자가 투자할 수 있는 미시적 시장에서의 잠재적 기회도 포함합니다.

목차

제1장 주요 요약

• 시장 현황
• 세계 시장·부문별 시장 추정과 예측, 2019-2029년
  • E-Commerce용 빅데이터 시장, 지역별, 2019-2029년
  • E-Commerce용 빅데이터 시장 : 컴포넌트별, 2019-2029년
  • E-Commerce용 빅데이터 시장 : 전개별, 2019-2029년
  • E-Commerce용 빅데이터 시장 : 유형별, 2019-2029년
  • E-Commerce용 빅데이터 시장 : 최종사용별, 2019-2029년
• 주요 동향
• 조사 방법
• 조사 가정

제2장 E-Commerce용 빅데이터 세계 시장 정의와 범위

• 조사 목적
• 시장 정의와 범위
  • 본 조사의 대상 범위
  • 산업 진화
• 본 조사의 대상 연도
• 통화 환산율

제3장 세계의 E-Commerce용 빅데이터 시장 역학

• E-Commerce용 빅데이터 시장 영향 분석(2019-2029년)
  • 시장 성장 촉진요인
    • 데이터 생성 증가
    • 맞춤화된 쇼핑 경험에 대한 수요 상승
  • 시장 과제
    • E-Commerce용 빅데이터의 고비용화
  • 시장 기회
    • 기술적인 진보
    • 정부 지원 강화

제4장 세계의 E-Commerce용 빅데이터 시장 산업 분석

• Porter's 5 Force 모델
  • 공급 기업의 교섭력
  • 구매자의 교섭력
  • 신규 참여업체의 위협
  • 대체품의 위협
  • 경쟁 기업간 경쟁 관계
• Porter's 5 Force 모델의 미래지향적 접근법(2019-2029년)
• PEST 분석
  • 정치적
  • 경제적
  • 사회적
  • 기술적
• 투자 채용 모델
• 애널리스트의 결론과 제안
• 탑 클래스 투자 기회
• 주요 성공 전략

제5장 위험 평가 : COVID-19의 영향

• COVID-19가 업계에 미치는 전체적인 영향에 대한 평가
• COVID-19 이전과 COVID-19 이후 시장 시나리오

제6장 세계의 E-Commerce용 빅데이터 시장, 컴포넌트별

• 시장 현황
• E-Commerce용 빅데이터 세계 시장 : 컴포넌트별), 실적 - 잠재성 분석
• E-Commerce용 빅데이터 세계 시장, 컴포넌트별 추정·예측 2019-2029
• E-Commerce용 빅데이터 시장, 하위 부문별 분석
  • E-Commerce용 빅데이터·소프트웨어
  • E-Commerce용 빅데이터 하드웨어

제7장 E-Commerce용 빅데이터 세계 시장 : 전개별

• 시장 현황
• E-Commerce용 빅데이터 세계 시장 : 전개별, 실적 - 잠재성 분석
• E-Commerce용 빅데이터 세계 시장, 전개별 추정·예측 2019-2029
• E-Commerce용 빅데이터 시장, 하위 부문별 분석
  • 클라우드
  • 온프레미스

제8장 E-Commerce용 빅데이터 세계 시장, 유형별

• 시장 현황
• E-Commerce용 빅데이터 세계 시장 : 유형별, 실적 - 잠재성 분석
• E-Commerce용 빅데이터 세계 시장, 유형별 추정·예측 2019-2029
• E-Commerce용 빅데이터 시장, 하위 부문별 분석
  • E-Commerce의 구조화된 빅데이터
  • E-Commerce의 비구조화 빅데이터
  • E-Commerce의 반구조화 빅데이터

제9장 E-Commerce용 빅데이터 세계 시장 : 최종사용자별

• 시장 현황
• E-Commerce용 빅데이터 세계 시장 : 최종사용별, 실적 - 잠재성 분석
• E-Commerce용 빅데이터 세계 시장, 최종사용별 추정·예측 2019-2029
• E-Commerce용 빅데이터 시장, 하위 부문별 분석
  • E-Commerce의 온라인 크라시파이드
  • 온라인 교육
  • 온라인 금융
  • 온라인 소매업
  • 온라인 여행·레저
  • 기타 최종사용

제10장 E-Commerce용 빅데이터 세계 시장 : 지역별 분석

• E-Commerce용 빅데이터 시장, 지역별 시장 현황
• 북미
  • 미국
    • 컴포넌트별 추정·예측, 2019-2029년
    • 전개별 추정·예측, 2019-2029년
    • 유형별 추정·예측, 2019-2029년
    • 최종사용별 추정·예측, 2019-2029년
  • 캐나다
• 유럽의 E-Commerce용 빅데이터 시장 현황
  • 영국
  • 독일
  • 프랑스
  • 스페인
  • 이탈리아
  • 기타 유럽
• 아시아태평양의 E-Commerce용 빅데이터 시장 현황
  • 중국
  • 인도
  • 일본
  • 호주
  • 한국
  • 기타 아시아태평양
• 라틴아메리카의 E-Commerce용 빅데이터 시장 현황
  • 브라질
  • 멕시코
• 세계 기타 지역

제11장 경쟁 정보

• 주요 시장 전략
• 기업 개요
  • Amazon Web Services, Inc.
    • 주요 정보
    • 개요
    • 재무 정보(데이터 제공 가능한 경우에 한함)
    • 제품 개요
    • 최근의 개발 상황
  • Data Inc.
  • Dell Inc.
  • Facebook
  • Hitachi, Ltd.
  • International Business Machines Corporation
  • Microsoft Corp.
  • Oracle Corp.
  • Palantir Technologies, Inc.
  • SAS Institute Inc.

제12장 조사 과정

• 조사 과정
  • 데이터 마이닝
  • 분석
  • 시장 추정
  • 승인
  • 출판
• 조사 특징
• 조사 가정

ksm

영문 목차

영문목차

Global Big Data in E-commerce Market is valued at approximately USD XX billion in 2021 and is anticipated to grow with a healthy growth rate of more than XX% over the forecast period 2022-2029. In the e-commerce market, Big Data refers to the vast and complex sets of structured and unstructured data generated by online transactions, customer interactions, and other digital sources. This data includes customer behavior, preferences, purchase history, website traffic, and social media activity, among others. The major driving factor for the Global Big Data in E-commerce Market is increased data generation and growing demand for personalized shopping experiences.

The government around the world is supporting the use of big data in e-commerce and excelling the digitalization in the country. For instance, in 2019, the Australian government launched the "Digital Economy Strategy," which includes plans to promote the development of Big Data infrastructure and promote the use of Big Data in various industries, including the E-commerce market. Moreover, technological advancements and rising government support for the adoption of big data in e-commerce is creating a lucrative growth opportunity for the market over the forecast period 2022-2029. However, the high cost of Big Data in E-commerce stifles market growth throughout the forecast period of 2022-2029.

The key regions considered for the Global Big Data in E-commerce Market study includes Asia Pacific, North America, Europe, Latin America, and Rest of the World. North America is one of the leading regions when it comes to the adoption of Big Data in e-commerce. The region has a large number of established e-commerce players who have invested heavily in Big Data analytics to gain insights into customer behavior, preferences, and purchasing patterns. Big Data is also being used to improve supply chain management, optimize pricing strategies, and enhance the overall customer experience. The Asia-Pacific region is rapidly catching up in terms of Big Data adoption in e-commerce. The region has many fast-growing e-commerce companies such as Alibaba, JD.com, and Flipkart which are using Big Data to gain a competitive edge. Big Data is being used to improve product recommendations, personalize marketing campaigns, and optimize pricing strategies.

Major market players included in this report are:

• Amazon Web Services, Inc.
• Data Inc.
• Dell Inc.
• Facebook
• Hitachi, Ltd.
• International Business Machines Corporation
• Microsoft Corp.
• Oracle Corp.
• Palantir Technologies, Inc.
• SAS Institute Inc.

Recent Developments in the Market:

• In July 2020, Shopify launched a new feature called Shopify Balance, which uses big data to help small business owners manage their finances and cash flow more effectively.
• In January 2020, Zara's parent company Inditex announced plans to use big data and artificial intelligence to improve its supply chain operations and reduce waste.

Global Big Data in E-commerce Market Report Scope:

• Historical Data: 2019-2020-2021
• Base Year for Estimation: 2021
• Forecast period: 2022-2029
• Report Coverage: Revenue forecast, Company Ranking, Competitive Landscape, Growth factors, and Trends
• Segments Covered: Component, Deployment, Type, End-use, Region
• Regional Scope: North America; Europe; Asia Pacific; Latin America; Rest of the World
• Customization Scope: Free report customization (equivalent up to 8 analyst's working hours) with purchase. Addition or alteration to country, regional & segment scope*

The objective of the study is to define market sizes of different segments & countries in recent years and to forecast the values to the coming years. The report is designed to incorporate both qualitative and quantitative aspects of the industry within countries involved in the study.

The report also caters detailed information about the crucial aspects such as driving factors & challenges which will define the future growth of the market. Additionally, it also incorporates potential opportunities in micro markets for stakeholders to invest along with the detailed analysis of competitive landscape and Component offerings of key players. The detailed segments and sub-segment of the market are explained below.

By Component:

• Big Data Software in the E-commerce
• Big Data Hardware in the E-commerce

By Deployment:

• Cloud-based
• On-premises

By Type:

• Structured Big Data in the E-commerce
• Unstructured Big Data in the E-commerce
• Semi-structured Big Data in the E-commerce

By End-use:

• Online Classifieds in the E-commerce
• Online Education
• Online Financials
• Online Retail
• Online Travel and Leisure
• Other End Uses

By Region:

• North America
• U.S.
• Canada
• Europe
• UK
• Germany
• France
• Spain
• Italy
• ROE
• Asia Pacific
• China
• India
• Japan
• Australia
• South Korea
• RoAPAC
• Latin America
• Brazil
• Mexico
• Rest of the World

Table of Contents

Chapter 1. Executive Summary

• 1.1. Market Snapshot
• 1.2. Global & Segmental Market Estimates & Forecasts, 2019-2029 (USD Billion)
  • 1.2.1. Big Data in E-commerce Market, by Region, 2019-2029 (USD Billion)
  • 1.2.2. Big Data in E-commerce Market, by Component, 2019-2029 (USD Billion)
  • 1.2.3. Big Data in E-commerce Market, by Deployment, 2019-2029 (USD Billion)
  • 1.2.4. Big Data in E-commerce Market, by Type, 2019-2029 (USD Billion)
  • 1.2.5. Big Data in E-commerce Market, by End-use, 2019-2029 (USD Billion)
• 1.3. Key Trends
• 1.4. Estimation Methodology
• 1.5. Research Assumption

Chapter 2. Global Big Data in E-commerce Market Definition and Scope

• 2.1. Objective of the Study
• 2.2. Market Definition & Scope
  • 2.2.1. Scope of the Study
  • 2.2.2. Industry Evolution
• 2.3. Years Considered for the Study
• 2.4. Currency Conversion Rates

Chapter 3. Global Big Data in E-commerce Market Dynamics

• 3.1. Big Data in E-commerce Market Impact Analysis (2019-2029)
  • 3.1.1. Market Drivers
    • 3.1.1.1. Increased Data Generation
    • 3.1.1.2. Growing demand for personalized shopping experiences
  • 3.1.2. Market Challenges
    • 3.1.2.1. High Cost of Big Data in E-commerce
  • 3.1.3. Market Opportunities
    • 3.1.3.1. Technological Advancements
    • 3.1.3.2. Rising Government Support

Chapter 4. Global Big Data in E-commerce Market Industry Analysis

• 4.1. Porter's 5 Force Model
  • 4.1.1. Bargaining Power of Suppliers
  • 4.1.2. Bargaining Power of Buyers
  • 4.1.3. Threat of New Entrants
  • 4.1.4. Threat of Substitutes
  • 4.1.5. Competitive Rivalry
• 4.2. Futuristic Approach to Porter's 5 Force Model (2019-2029)
• 4.3. PEST Analysis
  • 4.3.1. Political
  • 4.3.2. Economical
  • 4.3.3. Social
  • 4.3.4. Technological
• 4.4. Investment Adoption Model
• 4.5. Analyst Recommendation & Conclusion
• 4.6. Top investment opportunity
• 4.7. Top winning strategies

Chapter 5. Risk Assessment: COVID-19 Impact

• 5.1. Assessment of the overall impact of COVID-19 on the industry
• 5.2. Pre COVID-19 and post COVID-19 Market scenario

Chapter 6. Global Big Data in E-commerce Market, by Component

• 6.1. Market Snapshot
• 6.2. Global Big Data in E-commerce Market by Component, Performance - Potential Analysis
• 6.3. Global Big Data in E-commerce Market Estimates & Forecasts by Component 2019-2029 (USD Billion)
• 6.4. Big Data in E-commerce Market, Sub Segment Analysis
  • 6.4.1. Big Data Software in the E-commerce
  • 6.4.2. Big Data Hardware in the E-commerce

Chapter 7. Global Big Data in E-commerce Market, by Deployment

• 7.1. Market Snapshot
• 7.2. Global Big Data in E-commerce Market by Deployment, Performance - Potential Analysis
• 7.3. Global Big Data in E-commerce Market Estimates & Forecasts by Deployment 2019-2029 (USD Billion)
• 7.4. Big Data in E-commerce Market, Sub Segment Analysis
  • 7.4.1. Cloud-based
  • 7.4.2. On-premises

Chapter 8. Global Big Data in E-commerce Market, by Type

• 8.1. Market Snapshot
• 8.2. Global Big Data in E-commerce Market by Type, Performance - Potential Analysis
• 8.3. Global Big Data in E-commerce Market Estimates & Forecasts by Type 2019-2029 (USD Billion)
• 8.4. Big Data in E-commerce Market, Sub Segment Analysis
  • 8.4.1. Structured Big Data in the E-commerce
  • 8.4.2. Unstructured Big Data in the E-commerce
  • 8.4.3. Semi-structured Big Data in the E-commerce

Chapter 9. Global Big Data in E-commerce Market, by End-use

• 9.1. Market Snapshot
• 9.2. Global Big Data in E-commerce Market by End-use, Performance - Potential Analysis
• 9.3. Global Big Data in E-commerce Market Estimates & Forecasts by End-use 2019-2029 (USD Billion)
• 9.4. Big Data in E-commerce Market, Sub Segment Analysis
  • 9.4.1. Online Classifieds in the E-commerce
  • 9.4.2. Online Education
  • 9.4.3. Online Financials
  • 9.4.4. Online Retail
  • 9.4.5. Online Travel and Leisure
  • 9.4.6. Other End Uses

Chapter 10. Global Big Data in E-commerce Market, Regional Analysis

• 10.1. Big Data in E-commerce Market, Regional Market Snapshot
• 10.2. North America Big Data in E-commerce Market
  • 10.2.1. U.S. Big Data in E-commerce Market
    • 10.2.1.1. Component breakdown estimates & forecasts, 2019-2029
    • 10.2.1.2. Deployment breakdown estimates & forecasts, 2019-2029
    • 10.2.1.3. Type breakdown estimates & forecasts, 2019-2029
    • 10.2.1.4. End-use breakdown estimates & forecasts, 2019-2029
  • 10.2.2. Canada Big Data in E-commerce Market
• 10.3. Europe Big Data in E-commerce Market Snapshot
  • 10.3.1. U.K. Big Data in E-commerce Market
  • 10.3.2. Germany Big Data in E-commerce Market
  • 10.3.3. France Big Data in E-commerce Market
  • 10.3.4. Spain Big Data in E-commerce Market
  • 10.3.5. Italy Big Data in E-commerce Market
  • 10.3.6. Rest of Europe Big Data in E-commerce Market
• 10.4. Asia-Pacific Big Data in E-commerce Market Snapshot
  • 10.4.1. China Big Data in E-commerce Market
  • 10.4.2. India Big Data in E-commerce Market
  • 10.4.3. Japan Big Data in E-commerce Market
  • 10.4.4. Australia Big Data in E-commerce Market
  • 10.4.5. South Korea Big Data in E-commerce Market
  • 10.4.6. Rest of Asia Pacific Big Data in E-commerce Market
• 10.5. Latin America Big Data in E-commerce Market Snapshot
  • 10.5.1. Brazil Big Data in E-commerce Market
  • 10.5.2. Mexico Big Data in E-commerce Market
• 10.6. Rest of The World Big Data in E-commerce Market

Chapter 11. Competitive Intelligence

• 11.1. Top Market Strategies
• 11.2. Company Profiles
  • 11.2.1. Amazon Web Services, Inc.
    • 11.2.1.1. Key Information
    • 11.2.1.2. Overview
    • 11.2.1.3. Financial (Subject to Data Availability)
    • 11.2.1.4. Product Summary
    • 11.2.1.5. Recent Developments
  • 11.2.2. Data Inc.
  • 11.2.3. Dell Inc.
  • 11.2.4. Facebook
  • 11.2.5. Hitachi, Ltd.
  • 11.2.6. International Business Machines Corporation
  • 11.2.7. Microsoft Corp.
  • 11.2.8. Oracle Corp.
  • 11.2.9. Palantir Technologies, Inc.
  • 11.2.10. SAS Institute Inc.

Chapter 12. Research Process

• 12.1. Research Process
  • 12.1.1. Data Mining
  • 12.1.2. Analysis
  • 12.1.3. Market Estimation
  • 12.1.4. Validation
  • 12.1.5. Publishing
• 12.2. Research Attributes
• 12.3. Research Assumption

관련자료