세계의 헬스케어용 빅데이터 시장 규모 조사 : 하드웨어별, 소프트웨어별, 서비스 유형별, 용도별, 지역별 예측(2022-2032년)

Global Big Data in Healthcare Market Size Study, by Hardware, by Software, by Service Type, by Application, and Regional Forecasts 2022-2032

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한글목차

세계 헬스케어용 빅데이터 시장은 2023년 약 251억 달러로 평가되며, 2024-2032년 예측 기간 동안 18.48% 이상의 견조한 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다.

헬스케어용 빅데이터는 의료 기관이 정보에 입각한 의사결정을 내릴 수 있도록 대규모 데이터 세트를 광범위하게 활용하는 것을 의미합니다. 여기에는 예측 분석, 처방 분석, 기술 분석을 적용하여 환자 건강 데이터를 평가하고, 효율성을 높이고, 비즈니스 수익을 촉진하는 것이 포함됩니다. 헬스케어용 빅데이터 분석의 복잡한 프로세스에는 광범위한 데이터 세트를 면밀히 조사하여 숨겨진 패턴, 시장 동향, 알려지지 않은 상관관계, 고객 선호도를 파악하여 정보에 입각한 임상 및 비즈니스 의사결정을 촉진하는 것이 포함됩니다. 집단건강관리에서 빅데이터 솔루션에 대한 수요가 급증하고 건강 관리 및 전략 최적화를 위한 비즈니스 인텔리전스의 필요성이 증가함에 따라 시장 성장이 촉진될 것으로 예상됩니다.

헬스케어용 빅데이터 시장은 치료 관리, 조기 질병 예측, 입원 절차의 진보에 대한 수요 증가로 인해 전 세계적으로 견조한 성장이 예상됩니다. 헬스케어용 빅데이터는 인구의 건강 상태를 예측하는 데 있어 매우 중요한 역할을 하고 있으며, 이는 시장 성장을 더욱 촉진할 것으로 예상됩니다. 임상 데이터와 청구 데이터를 통합된 분석 플랫폼으로 통합하는 것은 비용 효율적인 환자 치료와 집단건강관리를 위해 매우 중요합니다. 또한, 전자 의료 기록의 증가, 개인 맞춤형 의료에 대한 수요 증가, 실시간 의사결정의 필요성이 헬스케어용 빅데이터 시장의 성장을 촉진하고 있습니다. 헬스케어 분야는 의료비 절감, 환자 결과 개선, 보다 효율적인 의료 서비스 제공에 도움이 되는 빅데이터 분석의 발전으로 인해 큰 혜택을 누리고 있습니다.

헬스케어용 빅데이터는 의료 서비스 제공자가 더 나은 의사결정을 내리고 개인화된 의료 서비스를 제공할 수 있게함으로써 업계에 혁명을 일으킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 임상 데이터와 청구 데이터의 통합은 환자의 결과를 개선하고 의료기관의 비용을 절감하는 데 도움이 될 수 있습니다. 비정형 의료 데이터의 증가는 헬스케어용 빅데이터의 성장을 촉진하고 있으며, 유전체 및 약리유전체학 등의 분야에서의 발전은 이 산업의 확장에 기여하고 있습니다.

북미 헬스케어용 빅데이터 시장은 2023년 97억 5,000만 달러 규모에 달했으며, 조사 기간 동안 상당한 CAGR 성장률을 보일 것으로 예측됩니다. 이 시장에서 북미의 우위는 IoT의 성장과 서비스 제공 강화 및 정부 규제를 위한 환자 데이터 분석 모델에 대한 수요 증가에 기인합니다. 아시아태평양은 e-헬스, 원격의료, 모바일 헬스 서비스의 인기 증가와 만성질환 유병률 증가로 인해 2024년부터 2032년까지 가장 빠른 CAGR 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 헬스케어 IT 스타트업의 급증, 대기업과 하이테크 스타트업의 수많은 제휴, R&D 투자 증가는 아시아태평양의 시장 성장에 더욱 기여하고 있습니다.

목차

제1장 헬스케어용 빅데이터 세계 시장 : 주요 요약

• 헬스케어용 빅데이터 세계 시장 규모와 예측(2022-2032년)
• 지역별 개요
• 부문별 개요
  • 하드웨어별
  • 소프트웨어별
  • 서비스 유형별
  • 용도별
• 주요 동향
• 불황의 영향
• 애널리스트의 결론과 제안

제2장 세계의 헬스케어용 빅데이터 시장 정의와 조사 가정

• 조사 목적
• 시장 정의
• 조사 가정
  • 포함과 제외
  • 제한사항
  • 공급측 분석
    • 입수 가능성
    • 인프라
    • 규제 환경
    • 시장 경쟁
    • 경제성(소비자의 관점)
  • 수요측 분석
    • 규제 프레임워크
    • 기술의 진보
    • 친환경
    • 소비자 의식과 수용
• 조사 방법
• 조사 대상 연도
• 통화 환산율

제3장 세계의 헬스케어용 빅데이터 시장 역학

• 시장 성장 촉진요인
  • 인구집단건강 분석에 대한 수요가 시장 성장을 촉진
  • 임상 데이터와 청구 데이터의 통합
• 시장 과제
  • 데이터 프라이버시와 보안에 관한 우려
• 시장 기회
  • 유전체학과 약물유전체학의 진보

제4장 세계의 헬스케어용 빅데이터 시장 : 산업 분석

• Porter's Five Forces 모델
  • 공급 기업의 교섭력
  • 구매자의 교섭력
  • 신규 참여업체의 위협
  • 대체품의 위협
  • 경쟁 기업 간의 경쟁 관계
  • Porter's Five Forces 모델로의 미래지향적 접근법
  • Porter's Five Forces의 영향 분석
• PESTEL 분석
  • 정치
  • 경제
  • 사회
  • 기술
  • 환경
  • 법률
• 주요 투자 기회
• 주요 성공 전략
• 파괴적 동향
• 업계 전문가의 관점
• 애널리스트의 결론과 제안

제5장 헬스케어용 빅데이터 세계 시장 규모와 예측 : 하드웨어별, 2022-2032년

• 부문 대시보드
• 헬스케어용 빅데이터 세계 시장 : 하드웨어별 매출 동향 분석, 2022년·2032년
  • VPN
  • 방화벽
  • 라우터
  • 데이터 스토리지
  • 이메일 서비스·액세스 포인트

제6장 헬스케어용 빅데이터 세계 시장 규모와 예측 : 소프트웨어별, 2022-2032년

• 부문 대시보드
• 헬스케어용 빅데이터 세계 시장 : 소프트웨어별 매출 동향 분석, 2022년·2032년
  • EHR
  • 수익 주기 관리
  • 인력 관리
  • 진료 관리

제7장 헬스케어용 빅데이터 세계 시장 규모와 예측 : 서비스 유형별, 2022-2032년

• 부문 대시보드
• 헬스케어용 빅데이터 세계 시장 : 서비스 유형별 매출 동향 분석, 2022년·2032년
  • 기술적
  • 예측적
  • 처방적

제8장 헬스케어용 빅데이터 세계 시장 규모와 예측 : 용도별, 2022-2032년

• 부문 대시보드
• 헬스케어용 빅데이터 세계 시장 : 용도별 매출 동향 분석, 2022년·2032년
  • 임상 분석
  • 재무 분석
  • 운영 분석

제9장 헬스케어용 빅데이터 세계 시장 규모와 예측 : 지역별, 2022-2032년

• 북미
  • 미국
  • 캐나다
• 유럽
  • 영국
  • 독일
  • 프랑스
  • 스페인
  • 이탈리아
  • 기타 유럽
• 아시아태평양
  • 중국
  • 인도
  • 일본
  • 호주
  • 한국
  • 기타 아시아태평양
• 라틴아메리카
  • 브라질
  • 멕시코
  • 기타 라틴아메리카
• 중동 및 아프리카
  • 남아프리카공화국
  • 기타 중동 및 아프리카

제10장 경쟁 정보

• 주요 기업 SWOT 분석
• 주요 시장 전략
• 기업 개요
  • Dell
    • 주요 정보
    • 개요
    • 재무(데이터 가용성에 따라 다름)
    • 제품 개요
    • 시장 전략
  • Epic System Corporation
  • McKesson
  • Optum
  • Cognizant
  • Siemens
  • Cerner Corporation
  • Philips
  • GE Healthcare
  • Xerox

제11장 조사 과정

ksm

영문 목차

영문목차

The Global Big Data in Healthcare Market is valued approximately at USD 25.1 billion in 2023 and is anticipated to grow with a healthy growth rate of more than 18.48% over the forecast period 2024-2032. Big data in healthcare signifies the extensive use of large datasets to assist healthcare organizations in making well-informed decisions. This encompasses the application of predictive, prescriptive, and descriptive analytics to evaluate patient health data, enhance efficiency, and drive business revenue. The intricate process of big data analytics in healthcare involves scrutinizing extensive data sets to uncover hidden patterns, market trends, unknown correlations, and customer preferences, thereby facilitating informed clinical and business decisions. The burgeoning demand for big data solutions in population health management and the escalating necessity for business intelligence to optimize health administration and strategy are projected to propel market growth.

The market for big data in healthcare is anticipated to witness robust growth globally, driven by the increasing demand for advancements in care management, early disease prediction, and hospitalization procedures. Big data in healthcare plays a pivotal role in predicting population health, which is expected to further spur market growth. Integrating clinical and claims data into a unified platform for analysis is crucial for cost-effective patient care and population health management. Additionally, the expanding volume of electronic health records, the rising demand for personalized medicine, and the need for real-time decision-making are fueling the growth of the big data in healthcare market. The healthcare sector significantly benefits from advancements in big data analytics, as it aids in reducing healthcare costs, enhancing patient outcomes, and providing more efficient care.

Big data in healthcare possesses the potential to revolutionize the industry by enabling healthcare providers to make better-informed decisions and deliver personalized care. The amalgamation of clinical and claims data can also lead to improvements in patient outcomes and cost savings for healthcare organizations. The increasing amount of unstructured medical data is propelling the growth of big data in healthcare, and advancements in areas such as genomics and pharmacogenomics are contributing to this industry's expansion.

The North American big data in healthcare market accounted for USD 9.75 billion in 2023 and is projected to exhibit significant CAGR growth during the study period. North America's dominance in this market is attributed to the growth of IoT and the rising demand for analytical models on patient data for enhanced service delivery and government regulations. The Asia Pacific region is expected to witness the fastest CAGR growth from 2024 to 2032, driven by the growing popularity of eHealth, telemedicine, and mHealth services, as well as the increasing prevalence of chronic diseases. The surge in healthcare IT startups, numerous partnerships between large corporations and tech startups, and rising investments in R&D further contribute to the market growth in the Asia-Pacific region.

Major market players included in this report are:

• McKesson
• Cognizant
• Epic System Corporation
• Cerner Corporation
• Dell
• GE Healthcare
• Optum
• Siemens
• Philips
• Xerox

The detailed segments and sub-segment of the market are explained below:

By Hardware:

• VPNS
• Firewalls
• Routers
• Data Storage
• Email Service and Access Points

By Software:

• EHR
• Revenue Cycle Management
• Workforce Management
• Practice Management

By Service Type:

• Descriptive
• Predictive
• Prescriptive

By Application:

• Clinical Analysis
• Financial Analysis
• Operational Analysis

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
• RoLA
• Middle East & Africa
• Saudi Arabia
• South Africa
• RoMEA

Years considered for the study are as follows:

• Historical year - 2022
• Base year - 2023
• Forecast period - 2024 to 2032

Key Takeaways:

• Market Estimates & Forecast for 10 years from 2022 to 2032.
• Annualized revenues and regional level analysis for each market segment.
• Detailed analysis of geographical landscape with Country level analysis of major regions.
• Competitive landscape with information on major players in the market.
• Analysis of key business strategies and recommendations on future market approach.
• Analysis of competitive structure of the market.
• Demand side and supply side analysis of the market.

Table of Contents

Chapter 1. Global Big Data in Healthcare Market Executive Summary

• 1.1. Global Big Data in Healthcare Market Size & Forecast (2022-2032)
• 1.2. Regional Summary
• 1.3. Segmental Summary
  • 1.3.1. By Hardware
  • 1.3.2. By Software
  • 1.3.3. By Service Type
  • 1.3.4. By Application
• 1.4. Key Trends
• 1.5. Recession Impact
• 1.6. Analyst Recommendation & Conclusion

Chapter 2. Global Big Data in Healthcare Market Definition and Research Assumptions

• 2.1. Research Objective
• 2.2. Market Definition
• 2.3. Research Assumptions
  • 2.3.1. Inclusion & Exclusion
  • 2.3.2. Limitations
  • 2.3.3. Supply Side Analysis
    • 2.3.3.1. Availability
    • 2.3.3.2. Infrastructure
    • 2.3.3.3. Regulatory Environment
    • 2.3.3.4. Market Competition
    • 2.3.3.5. Economic Viability (Consumer's Perspective)
  • 2.3.4. Demand Side Analysis
    • 2.3.4.1. Regulatory frameworks
    • 2.3.4.2. Technological Advancements
    • 2.3.4.3. Environmental Considerations
    • 2.3.4.4. Consumer Awareness & Acceptance
• 2.4. Estimation Methodology
• 2.5. Years Considered for the Study
• 2.6. Currency Conversion Rates

Chapter 3. Global Big Data in Healthcare Market Dynamics

• 3.1. Market Drivers
  • 3.1.1. Demand for Population Health Analytics to Boost Market Growth
  • 3.1.2. Integration of Clinical and Claims Data
• 3.2. Market Challenges
  • 3.2.1. Data Privacy and Security Concerns
• 3.3. Market Opportunities
  • 3.3.1. Advancements in Genomics and Pharmacogenomics

Chapter 4. Global Big Data in Healthcare 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
  • 4.1.6. Futuristic Approach to Porter's 5 Force Model
  • 4.1.7. Porter's 5 Force Impact Analysis
• 4.2. PESTEL Analysis
  • 4.2.1. Political
  • 4.2.2. Economical
  • 4.2.3. Social
  • 4.2.4. Technological
  • 4.2.5. Environmental
  • 4.2.6. Legal
• 4.3. Top investment opportunity
• 4.4. Top winning strategies
• 4.5. Disruptive Trends
• 4.6. Industry Expert Perspective
• 4.7. Analyst Recommendation & Conclusion

Chapter 5. Global Big Data in Healthcare Market Size & Forecasts by Hardware 2022-2032

• 5.1. Segment Dashboard
• 5.2. Global Big Data in Healthcare Market: Hardware Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
  • 5.2.1. VPNS
  • 5.2.2. Firewalls
  • 5.2.3. Routers
  • 5.2.4. Data Storage
  • 5.2.5. Email Service and Access Points

Chapter 6. Global Big Data in Healthcare Market Size & Forecasts by Software 2022-2032

• 6.1. Segment Dashboard
• 6.2. Global Big Data in Healthcare Market: Software Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
  • 6.2.1. EHR
  • 6.2.2. Revenue Cycle Management
  • 6.2.3. Workforce Management
  • 6.2.4. Practice Management

Chapter 7. Global Big Data in Healthcare Market Size & Forecasts by Service Type 2022-2032

• 7.1. Segment Dashboard
• 7.2. Global Big Data in Healthcare Market: Service Type Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
  • 7.2.1. Descriptive
  • 7.2.2. Predictive
  • 7.2.3. Prescriptive

Chapter 8. Global Big Data in Healthcare Market Size & Forecasts by Application 2022-2032

• 8.1. Segment Dashboard
• 8.2. Global Big Data in Healthcare Market: Application Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
  • 8.2.1. Clinical Analysis
  • 8.2.2. Financial Analysis
  • 8.2.3. Operational Analysis

Chapter 9. Global Big Data in Healthcare Market Size & Forecasts by Region 2022-2032

• 9.1. North America Big Data in Healthcare Market
  • 9.1.1. U.S. Big Data in Healthcare Market
    • 9.1.1.1. Hardware breakdown size & forecasts, 2022-2032
    • 9.1.1.2. Software breakdown size & forecasts, 2022-2032
    • 9.1.1.3. Service Type breakdown size & forecasts, 2022-2032
    • 9.1.1.4. Application breakdown size & forecasts, 2022-2032
  • 9.1.2. Canada Big Data in Healthcare Market
• 9.2. Europe Big Data in Healthcare Market
  • 9.2.1. UK Big Data in Healthcare Market
  • 9.2.2. Germany Big Data in Healthcare Market
  • 9.2.3. France Big Data in Healthcare Market
  • 9.2.4. Spain Big Data in Healthcare Market
  • 9.2.5. Italy Big Data in Healthcare Market
  • 9.2.6. Rest of Europe Big Data in Healthcare Market
• 9.3. Asia Pacific Big Data in Healthcare Market
  • 9.3.1. China Big Data in Healthcare Market
  • 9.3.2. India Big Data in Healthcare Market
  • 9.3.3. Japan Big Data in Healthcare Market
  • 9.3.4. Australia Big Data in Healthcare Market
  • 9.3.5. South Korea Big Data in Healthcare Market
  • 9.3.6. Rest of Asia Pacific Big Data in Healthcare Market
• 9.4. Latin America Big Data in Healthcare Market
  • 9.4.1. Brazil Big Data in Healthcare Market
  • 9.4.2. Mexico Big Data in Healthcare Market
  • 9.4.3. Rest of Latin America Big Data in Healthcare Market
• 9.5. Middle East & Africa Big Data in Healthcare Market
  • 9.5.2. South Africa Big Data in Healthcare Market
  • 9.5.3. Rest of Middle East & Africa Big Data in Healthcare Market

Chapter 10. Competitive Intelligence

• 10.1. Key Company SWOT Analysis
• 10.2. Top Market Strategies
• 10.3. Company Profiles
  • 10.3.1. Dell
    • 10.3.1.1. Key Information
    • 10.3.1.2. Overview
    • 10.3.1.3. Financial (Subject to Data Availability)
    • 10.3.1.4. Product Summary
    • 10.3.1.5. Market Strategies
  • 10.3.2. Epic System Corporation
  • 10.3.3. McKesson
  • 10.3.4. Optum
  • 10.3.5. Cognizant
  • 10.3.6. Siemens
  • 10.3.7. Cerner Corporation
  • 10.3.8. Philips
  • 10.3.9. GE Healthcare
  • 10.3.10. Xerox

Chapter 11. Research Process

• 11.1. Research Process
  • 11.1.1. Data Mining
  • 11.1.2. Analysis
  • 11.1.3. Market Estimation
  • 11.1.4. Validation
  • 11.1.5. Publishing
• 11.2. Research Attributes

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