Marktgröße, Marktanteil, Wachstum und Branchenanalyse für Data-Science-Plattformen, nach Typen (On-Premise, On-Demand), Anwendungen (BFSI, Einzelhandel, Gesundheitswesen, IT, Transport, Energie und Versorgung, Regierung und Verteidigung) und regionalen Einblicken und Prognosen bis 2035

Marktgröße für Data-Science-Plattformen

Die Größe des globalen Marktes für Data-Science-Plattformen lag im Jahr 2025 bei 174,12 Milliarden US-Dollar und soll im Jahr 2026 auf 217,63 Milliarden US-Dollar und im Jahr 2027 auf 272,01 Milliarden US-Dollar ansteigen, bevor er bis 2035 1.619,89 Milliarden US-Dollar erreicht. Diese außergewöhnliche Expansion spiegelt eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) von 24,99 % im gesamten Prognosezeitraum von 2026 bis 2026 wider 2035, angetrieben durch die Integration künstlicher Intelligenz, Big-Data-Analysen und die digitale Transformation von Unternehmen. Automatisierte Modellbereitstellung, kollaborative Analyseumgebungen und Cloud-Skalierbarkeit definieren die Entscheidungsfähigkeiten branchenübergreifend neu.

Der Markt für Data Science-Plattformen zeichnet sich durch seine schnelle Konvergenz mit KI, Cloud-Infrastruktur und domänenspezifischer Modellierung aus. Im Gegensatz zu anderen Technologiemärkten lebt es von kontinuierlicher Innovation bei MLOps, Automatisierungspipelines und Echtzeit-Analysefunktionen. Rund 44 % der Unternehmen bevorzugen modulare Plattformen, die auf ihre Branche zugeschnittene Plug-and-Play-Komponenten bieten. Darüber hinaus fordern mittlerweile über 35 % eingebettete Erklärbarkeits- und Bias-Erkennungstools in ihren Plattformen. Dieser Sektor gehört zu den wenigen, in denen Benutzerfreundlichkeit und Skalierbarkeit von Endbenutzern gleichermaßen gewichtet werden, wobei die Langlebigkeit der Plattform von der API-Erweiterbarkeit und der nativen Unterstützung für sich entwickelnde Programmierökosysteme abhängt.

Wichtigste Erkenntnisse

• Marktgröße:Der Markt für Data-Science-Plattformen wurde im Jahr 2024 auf 105,45 Milliarden US-Dollar geschätzt, soll im Jahr 2025 141,61 Milliarden US-Dollar erreichen und bis 2033 voraussichtlich auf 873,12 Milliarden US-Dollar wachsen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 25,53 % entspricht.
• Wachstumstreiber:Ungefähr 78 % der Bereitstellungen erfolgen cloudbasiert und 72 % der Benutzer bevorzugen integrierte Softwarelösungen für End-to-End-Analysen.
• Trends:Etwa 41 % der neu veröffentlichten Plattformen verfügen über AutoML-Funktionen, während 38 % No-Code- oder Low-Code-Funktionen unterstützen, um den Benutzerzugriff zu erweitern.
• Hauptakteure:Zu den Top-Unternehmen, die den Markt anführen, gehören Google Inc., Microsoft Corporation, SAS Institute Inc., Dataiku und Domino Data Lab Inc.
• Regionale Einblicke:Nordamerika hält mit 34 % den größten Marktanteil, gefolgt von Europa mit 25 %, Asien-Pazifik mit 21 % und dem Nahen Osten und Afrika mit 8 %.
• Herausforderungen:Fast 70 % der Benutzer haben Schwierigkeiten, Plattformen in bestehende Systeme zu integrieren, und 20 % berichten von Problemen im Zusammenhang mit veralteten Legacy-Infrastrukturen.
• Auswirkungen auf die Branche:Rund 49 % der Unternehmen erhöhen ihre Analysebudgets, während 35 % gezielt in Multi-Cloud-Funktionen investieren.
• Aktuelle Entwicklungen:Ungefähr 37 % der Benutzer haben die Integration von Azure mit OpenAI übernommen, und die Nutzung der Google AI-Tools ist im letzten Jahr um 28 % gestiegen.

In den Vereinigten Staaten zeigt der Markt für Data-Science-Plattformen eine anhaltende Dynamik und trägt etwa 34 % zur gesamten weltweiten Aktivität bei. Diese beherrschende Stellung wird durch die hohe Akzeptanz auf Unternehmensebene und die fortschrittliche digitale Infrastruktur in Schlüsselbranchen verstärkt. Über 68 % der mittelgroßen bis großen Unternehmen in den USA haben bereits mindestens ein unternehmenstaugliches Data-Science-Tool in ihren Betrieben implementiert. Von diesen Anwendern haben 44 % diese Plattformen direkt in zentrale Entscheidungsprozesse eingebettet und sie für prädiktive Analysen, Kundeneinblicke, Prozessautomatisierung und Finanzmodellierung genutzt.

Der beschleunigte Wandel hin zu Digital-First-Geschäftsmodellen, Cloud-basierten Umgebungen und KI-gesteuerten Frameworks treibt die Marktexpansion weiterhin voran. Etwa 57 % der US-Firmen bevorzugen mittlerweile cloudnative Data-Science-Plattformen aufgrund ihrer Flexibilität, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz. Auf die Sektoren Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen und Einzelhandel entfallen insgesamt 49 % der gesamten Plattformnutzung in den USA, was auf die Nachfrage nach Echtzeitanalysen und der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zurückzuführen ist.

Markttrends für Data-Science-Plattformen

Der Markt für Data-Science-Plattformen erlebt einen rasanten Wandel, der durch die Digitalisierung von Unternehmen, die Einführung von KI und die zunehmende Präferenz für Cloud-native Infrastrukturen vorangetrieben wird. Derzeit sind über 78 % der Data Science Platform-Bereitstellungen cloudbasiert, was auf eine entscheidende Abkehr von traditionellen On-Premise-Frameworks hinweist. Unternehmen bevorzugen integrierte Umgebungen, die Datenmodellierung, Analyse und Automatisierungspipelines vereinheitlichen. Daher machen Plattformsoftwarelösungen mittlerweile etwa 72 % des Weltmarktes aus. Bei der Nutzung durch Unternehmen dominieren große Organisationen die Szene und halten etwa 65 % des Marktes, während kleine und mittlere Unternehmen aufgrund zunehmender Erschwinglichkeit und modularer SaaS-Lösungen schnell aufholen. BFSI bleibt mit fast 24 % der Gesamtakzeptanz eine Top-Branche, da Institutionen diese Plattformen zur Betrugserkennung, Kreditbewertung und Finanzprognose nutzen. Der Einzelhandel folgt dicht dahinter und trägt durch Anwendungsfälle wie die Verfolgung des Verbraucherverhaltens, personalisierte Kampagnen und Nachfrageprognosen über 22 % des weltweiten Anteils bei. Allein in den Vereinigten Staaten berichteten mehr als 68 % der mittleren und großen Unternehmen über den aktiven Einsatz von Data-Science-Tools, wobei etwa 44 % Plattformen in bestehende ERP- oder CRM-Systeme integrieren. Der US-amerikanische Markt für Data-Science-Plattformen trägt mittlerweile fast 34 % zur weltweiten Nutzung bei. Mit der Ausweitung der digitalen Infrastruktur und den Investitionen in die Modernisierung der Analytik werden Data Science-Plattformen zu einer Grundlage für die IT-Strategie von Unternehmen.

Marktdynamik für Data-Science-Plattformen

GELEGENHEIT

Wachsende Durchdringung in mittelständischen Unternehmen und Schwellenländern

Der Markt expandiert über große Konzerne hinaus. Während große Unternehmen 65 % des Marktes ausmachen, treiben mittelständische Unternehmen das Wachstum voran und verzeichneten in den letzten zwei Jahren einen Anstieg der Akzeptanzraten um 22 %. Die Erschwinglichkeit der Cloud und das Aufkommen vorkonfigurierter Vorlagen ermöglichen schnellere Rollouts in der Fertigung, im Einzelhandel und im Gesundheitswesen. Darüber hinaus kommen über 28 % der neuen Bereitstellungen aus dem asiatisch-pazifischen Raum und Lateinamerika, wo Initiativen zur digitalen Transformation an Dynamik gewinnen, unterstützt durch Investitionen der lokalen Regierung in die Analyseinfrastruktur

TREIBER

Steigende Nachfrage nach KI-gestützten Analysen und Cloud-nativer Bereitstellung

In globalen Unternehmen beschleunigt sich die Einführung KI-gestützter Tools. Rund 78 % der Data Science Platform-Implementierungen werden mittlerweile in Cloud-Umgebungen gehostet, was eine wachsende Präferenz für Skalierbarkeit und bedarfsgerechte Ressourcenzuweisung widerspiegelt. Darüber hinaus entscheiden sich etwa 72 % der Benutzer für integrierte Plattformlösungen anstelle fragmentierter Toolchains, was einen Bedarf an End-to-End-Fähigkeiten bei der Modellierung, Bereitstellung und Überwachung signalisiert. Unternehmen suchen nach Plattformen, die mehrsprachige Umgebungen unterstützen und das Modelltraining automatisieren, um schnellere Innovationszyklen zu ermöglichen

Fesseln

"Herausforderungen rund um Compliance, Governance und Datenschutz"

Strenge Compliance-Vorgaben in regulierten Sektoren erschweren die Einführung der Data Science Platform. Rund 24 % der BFSI- und Gesundheitsorganisationen berichten von Bedenken hinsichtlich der Datenlokalität, Überprüfbarkeit und Sicherheit bei der Nutzung von Cloud-Plattformen. Dies hat zu einer langsameren Einführung in Regionen mit hoher Regulierungsaufsicht geführt. Ungefähr 20 % der potenziellen Käufer nennen auch Herausforderungen bei der Integration dieser Plattformen in bestehende IT-Umgebungen, was zu verzögerten Bereitstellungszeitplänen und höherem Betriebsaufwand führt.

HERAUSFORDERUNG

"Hohe technische Integrations- und Anpassungskomplexität"

IT-Führungskräfte in Unternehmen nennen die Integration neuer Plattformen in bestehende Systeme als große Hürde. Ungefähr 70 % der Anwender haben Probleme, wenn sie Data Lakes von Drittanbietern, IoT-Quellen oder ältere ERPs mit ihren Data Science-Plattformen verbinden. Die Anpassung von Arbeitsabläufen, Berechtigungen und Zugriffsprotokollen an Unternehmens-Governance-Modelle erfordert qualifizierte Dateningenieure, deren Anzahl begrenzt ist. Diese Talentlücke, kombiniert mit hohen Onboarding-Kosten, schränkt eine schnellere Skalierung und Plattformnutzung ein.

Segmentierungsanalyse

Der Markt für Data-Science-Plattformen ist nach Bereitstellungstyp und Branchenanwendung segmentiert, was unterschiedliche Muster bei der Akzeptanz offenbart. Lokale Plattformen sind nach wie vor von entscheidender Bedeutung für Branchen, die mit sensiblen Informationen umgehen, beispielsweise in der Regierung und im Gesundheitswesen. Diese Bereitstellungen machen rund 22 % der Marktaktivität aus. Im Gegensatz dazu dominieren On-Demand- oder Cloud-basierte Plattformen mit einem Anteil von fast 78 %, was auf ihre Flexibilität, Kosteneffizienz und einfache Integration in moderne digitale Infrastruktur zurückzuführen ist. Aus Anwendungssicht ist BFSI führend in allen Sektoren, gefolgt von Einzelhandel und Gesundheitswesen, während IT-Dienste, Logistik und öffentliche Verwaltung zunehmend auf Datenwissenschaft setzen, um Entscheidungen zu optimieren und Ergebnisse vorherzusagen.

Nach Typ

• Vor Ort:On-Premise-Plattformen werden von Unternehmen in Sektoren wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen und der Regierung bevorzugt, in denen Datenkontrolle und interne Compliance von größter Bedeutung sind. Dieser Bereitstellungstyp macht etwa 22 % des Gesamtmarktes aus. Es wird häufig von Unternehmen gewählt, die umfassende Anpassungen und eine tiefe Integration mit internen Datenbanken und Tools benötigen.
• Auf Anfrage:Cloudbasierte oder On-Demand-Plattformen dominieren mit etwa 78 % Marktanteil. Diese Plattformen unterstützen Skalierbarkeit, schnellere Bereitstellung und geringere Kapitalkosten. Unternehmen nutzen cloudnative Funktionen wie kollaborative Umgebungen, automatische Skalierung der Rechenleistung und integrierte Modell-Governance, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

Auf Antrag

• BFSI:Mit einem Marktanteil von fast 24 % nutzt der BFSI-Sektor in großem Umfang Data Science-Plattformen zur Betrugserkennung, Kundensegmentierung, Kreditbewertung und Portfoliooptimierung. Risikoanalysen haben sich ebenfalls als Top-Anwendungsfall herausgestellt.
• Einzelhandel:Der Einzelhandelssektor trägt etwa 22 % zum Markt bei und nutzt Plattformen für die Erstellung von Kundenprofilen, Bedarfsprognosen für die Lieferkette und Echtzeit-Marketingautomatisierung. Treueprogramme werden zunehmend durch prädiktive Analysen gesteuert.
• Gesundheitswesen: Bei etwa 15 % der Nutzung setzt das Gesundheitswesen Datenwissenschaft für die klinische Forschung, Behandlungsvorhersage, Patientenrisikobewertung und betriebliche Effizienz in der Krankenhausverwaltung ein.
• IT & Technologie:IT-Unternehmen, die rund 14 % des Marktes ausmachen, nutzen Plattformen zur Infrastrukturüberwachung, zur Modellierung des Kundenverhaltens und zur Entwicklung neuer Produkte mithilfe von KI-Algorithmen.
• Transport & Logistik:Dieses Segment hält einen Anteil von etwa 8 % und wendet Analysen zur Routenplanung, Kraftstoffoptimierung und vorausschauenden Wartung an.
• Energie und Versorgung:Bei einem Anteil von 6 % nutzen Energieversorger Datenwissenschaft, um den Energiebedarf vorherzusagen, die Netzleistung zu verwalten und die Integration erneuerbarer Energien zu simulieren.
• Regierung und Verteidigung:Regierungs- und Verteidigungseinrichtungen tragen etwa 5 % bei und konzentrieren sich auf die Bedrohungsmodellierung, die Optimierung von Bürgerdiensten und die Entwicklung der Smart-City-Infrastruktur.

Regionaler Ausblick

Der Markt für Data-Science-Plattformen weist regionale Unterschiede auf, die durch den digitalen Reifegrad, regulatorische Rahmenbedingungen und technologische Investitionen bedingt sind. Nordamerika ist mit dem höchsten Marktanteil führend, während der asiatisch-pazifische Raum den schnellsten Wachstumskurs aufweist. Europa weist eine stetige Akzeptanz auf, die von staatlich unterstützten KI-Initiativen vorangetrieben wird, während der Nahe Osten und Afrika langsam datenwissenschaftliche Fähigkeiten integrieren, oft durch öffentlich-private Partnerschaften und die Unterstützung multinationaler Anbieter.

Nordamerika

Nordamerika macht etwa 34 bis 40 % des globalen Marktes für Data Science-Plattformen aus. Die USA sind beim regionalen Wachstum führend, da fast 68 % der Unternehmen bereits datengesteuerte Frameworks implementieren. Über 56 % der Unternehmen integrieren hier Plattformen in die Cloud-Infrastruktur und 44 % nutzen sie neben ERP- und CRM-Systemen. Die Region profitiert von einem fortschrittlichen KI-Ökosystem und einer starken Präsenz wichtiger Plattformanbieter.

Europa

Europa repräsentiert etwa 25 % des Weltmarktes, angetrieben durch regulatorische Vorgaben und nationale KI-Strategien. Rund 62 % der europäischen Unternehmen nehmen an Pilotprogrammen oder umfassenden Einführungen teil. Deutschland, Großbritannien und Frankreich tragen den größten Teil bei, wobei Finanzdienstleistungen, Fertigung und Gesundheitswesen die Spitzensegmente darstellen. Die Nutzung von Open-Source ist besonders stark ausgeprägt, insbesondere in akademischen und öffentlichen Projekten.

Asien-Pazifik

Der asiatisch-pazifische Raum entwickelt sich zum am schnellsten wachsenden regionalen Markt und trägt etwa 21 % zum globalen Volumen bei. Länder wie China, Indien, Japan und Südkorea verzeichnen eine schnelle Akzeptanz der Plattformen. Kampagnen zur digitalen Transformation in der Regierung und Smart-City-Initiativen sind wichtige Treiber. Rund 41 % der Unternehmen in der Region nutzen Data Science-Plattformen für Automatisierungs- und Entscheidungsunterstützungsfunktionen, und über 38 % verlassen sich auf Cloud-native Bereitstellungen.

Naher Osten und Afrika

Der Nahe Osten und Afrika trägt etwa 8 % zum Weltmarkt bei, wobei das Wachstum auf die Vereinigten Arabischen Emirate, Saudi-Arabien und Südafrika konzentriert ist. Während der digitale Reifegrad unterschiedlich ist, experimentieren über 36 % der großen Unternehmen in der Region mit Predictive Analytics und Echtzeit-Datenplattformen. Initiativen rund um nationale Datenstrategien ermöglichen eine breitere Akzeptanz, insbesondere im Energie- und Regierungssektor.

LISTE DER WICHTIGSTEN UNTERNEHMEN AUF DEM DATA-SCIENCE-PLATTFORM-MARKT PROFILIERT

Investitionsanalyse und -chancen

Die Investitionen in die Fähigkeiten der Data Science-Plattform nehmen zu, angetrieben durch die digitale Modernisierung und den Bedarf an Wettbewerbsinformationen. Über 49 % der Unternehmen haben ihre jährlichen Analysebudgets erhöht. Die Risikokapitalinvestitionen in Datenanalyse-Startups stiegen um etwa 31 %, wobei der Schwerpunkt auf vertikalisierten Plattformen für Gesundheitswesen, Fintech und Logistik lag. Rund 35 % der Mittel flossen in Cloud-native Plattformen, während 18 % auf MLOps-Tools abzielten. Der asiatisch-pazifische Raum zog aufgrund günstiger politischer Rahmenbedingungen und der schnellen Cloud-Expansion fast 24 % des weltweiten Investitionszuflusses an. Darüber hinaus investieren mehr als 46 % der globalen Unternehmen erneut in Plattform-Upgrades, Modelllebenszyklusmanagement und Multi-Cloud-Funktionen. In den USA haben etwa 53 % der CIOs Pläne bestätigt, ihr Personal im Bereich Data Science im Einklang mit der Einführung der Plattform zu erweitern. Diese Investitionstrends deuten auf eine reife, aber dennoch expandierende Marktlandschaft hin.

Entwicklung neuer Produkte

Der Markt für Data Science-Plattformen erlebt eine Welle innovativer Produktentwicklungen, die sich auf Automatisierung, Skalierbarkeit und Benutzerfreundlichkeit konzentrieren. Ungefähr 38 % der neu veröffentlichten Plattformen bieten mittlerweile No-Code- oder Low-Code-Schnittstellen und machen die Datenmodellierung auch für technisch nicht versierte Benutzer zugänglich. Rund 41 % der Produktaktualisierungen beinhalten erweiterte AutoML-Funktionen (automatisiertes maschinelles Lernen), die automatisiertes Feature-Engineering, Hyperparameter-Tuning und Modell-Neuschulung unterstützen. Darüber hinaus integrieren über 33 % der neuesten Plattformen MLOps-Workflows, um die Modellbereitstellung, Governance und Versionskontrolle zu optimieren.

Im Hinblick auf die Innovation der Datenpipeline integrieren etwa 29 % der neuen Plattformen Echtzeit-Datenverarbeitungs-Engines, um Branchen wie Einzelhandel und Logistik zu bedienen. Auch die plattformübergreifende Kompatibilität nimmt zu – etwa 26 % der neuen Produktlinien bieten eine nahtlose Integration mit beliebten Tools wie Tableau, Power BI und Snowflake. Darüber hinaus konzentrieren sich über 18 % der aktuellen Angebote auf branchenspezifische Anwendungsfälle, insbesondere in den Bereichen Gesundheitsdiagnostik, Finanz-Compliance und Energiemanagement. Unternehmen entscheiden sich zunehmend für Plattformen mit integrierten Analysemodulen für die Wundheilungsversorgung, insbesondere im klinischen Umfeld.

Diese Welle von Produktinnovationen zielt darauf ab, die Zeit bis zur Erkenntnis zu verkürzen, die Abhängigkeit von Datenwissenschaftlern zu verringern und sich an unternehmensweite Compliance- und Skalierbarkeitsanforderungen anzupassen. Die Branche priorisiert weiterhin flexible Bereitstellungsoptionen, benutzerfreundliche Schnittstellen und intelligente Automatisierung als Kernelemente neuer Plattformversionen.

Aktuelle Entwicklungen

• Dataiku führte eine Echtzeit-Entscheidungsmaschine ein, die Streaming-Analysen zur Optimierung der Lieferkette unterstützt und die Verarbeitungsgeschwindigkeit um über 35 % steigert.
• Domino Data Lab hat sich mit NVIDIA zusammengetan, um die Geschwindigkeit des Modelltrainings mithilfe der GPU-Beschleunigung zu steigern und so die Trainingszeit in Unternehmensanwendungsfällen um etwa 42 % zu reduzieren.
• Google Inc. hat Vertex AI mit integrierten MLOps-Lebenszyklus-Tools und AutoML-Erweiterungen aktualisiert, was zu einer 28-prozentigen Akzeptanzsteigerung bei seinen Cloud-nativen Kunden führte.
• SAS Institute Inc. führte branchenspezifische Data-Science-Vorlagen für das Gesundheitswesen und das Finanzwesen ein und meldete eine Verbesserung der Lösungsbereitstellungszeiten um 31 %.
• Die Microsoft Corporation hat Azure Machine Learning Studio native Unterstützung für OpenAI-Modelle hinzugefügt, wobei 37 % der Benutzer die Integration innerhalb von drei Monaten nach der Veröffentlichung übernommen haben.

Berichterstattung melden

Der Data-Science-Plattform-Marktbericht bietet einen umfassenden Überblick über die Branchenleistung, segmentiert nach Bereitstellungstyp, Anwendung und regionaler Nachfrage. Es deckt mehr als 18 Branchen und 20 Länder ab und enthält detaillierte Daten zu Marktanteilen, Akzeptanzrate, Endbenutzerverhalten, Technologietrends und Investitionsbewegungen.

Mehr als 38 % des Berichtsinhalts konzentrieren sich auf Daten auf Anwendungsfallebene und zeigen, wie verschiedene Branchen – von BFSI bis hin zum Gesundheitswesen – diese Plattformen einsetzen, um operative und strategische Ziele zu unterstützen. Der Bericht enthält außerdem über 45 % der Inhalte, die der vergleichenden Analyse von Plattformfunktionen, Integrationsmöglichkeiten und Automatisierungsfunktionen gewidmet sind. Es überprüft über 100 Softwareprodukte im gesamten Ökosystem und vergleicht sie mit technischem Reifegrad und einfacher Implementierung.

Was die Methodik betrifft, so stammen etwa 29 % der Dateneingaben aus Umfragen von Führungskräften, 25 % aus Analysen der Regierung und Dritter und 46 % aus direkten Offenlegungen von Anbietern und Investorenbriefings. Der Bericht enthält mehr als 200 Diagramme und Tabellen, die die Plattformsegmentierung, die Wettbewerbsdynamik, die Bereitstellungszeitpläne und die Herausforderungen für Endbenutzer detailliert beschreiben. Diese strukturierten Erkenntnisse helfen Stakeholdern, fundierte Entscheidungen über Plattforminvestitionen, Integration und Markteintrittsstrategie zu treffen.