| ◆英語タイトル：Global Knowledge Graph Market - 2023-2030
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 | ◆商品コード：DATM24MA110
◆発行会社（リサーチ会社）：DataM Intelligence
◆発行日：2023年12月
◆ページ数：232
◆レポート形式：英語 / PDF
◆納品方法：Eメール
◆調査対象地域：グローバル
◆産業分野：IT＆通信
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※上記の日本語題名はH&Iグローバルリサーチが翻訳したものです。英語版原本には日本語表記はありません。
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概要 世界のナレッジグラフ市場は、2022年に7億米ドルに達し、2023年から2030年の予測期間中に年平均成長率22.1%で成長し、2030年には36億米ドルに達する見込みです。
Eコマース、コンテンツ配信、ソーシャルメディア・プラットフォームは、ナレッジグラフを利用してレコメンデーション・システムを構築し、ユーザー体験を向上させ、ユーザー・エンゲージメントを促進しています。多くの企業は、膨大な量の構造化データおよび非構造化データを統合し、理解するための効果的なソリューションを必要としています。ナレッジグラフは、関連する情報をリンクし、コンテキストを提供することで、コンテンツを充実させるために使用されます。
ナレッジグラフは、検索エンジンやディスカバリプラットフォームの効率と精度を向上させ、ユーザーが関連情報をより簡単に見つけることを可能にします。データ・プライバシー規制が厳しくなるにつれ、企業はデータ・ガバナンス・ソリューションを求めています。ナレッジグラフは、データのリネージやデータ利用の可視性を提供することで、データガバナンスを支援します。
ナレッジグラフ市場では、主要プレーヤーによる製品投入の増加により、北米が最大の市場シェアを占めています。例えば、2023年6月7日、世界有数のグラフデータベースおよび分析企業であるNeo4jは、Google Cloud Vertex AIにおけるジェネレーティブAI機能との新製品統合を発表しました。Vertex AIのジェネレーティブAI機能は、ナレッジグラフへの自然言語インタフェースを提供するために使用されます。
ダイナミクス
世界的なモノのインターネット（IoT）の利用拡大
モノのインターネット(IoT)デバイスは多種多様なデータを生成します。ナレッジグラフは、多様なIoTソースからのデータの統合を可能にし、IoTエコシステムの全体的なビューを提供します。IoTデータは、さまざまなフォーマットや規格で提供されます。ナレッジグラフはセマンティックな相互運用性を確立し、さまざまなIoTデバイスからのデータを首尾一貫して理解、分析できるようにします。ナレッジグラフは、このデータをリアルタイムで処理・分析し、IoTイベントや異常に対する迅速な意思決定と対応を可能にします。
IoTデータは、コンテキストの中に置かれることで、より価値が高まります。ナレッジグラフは、IoTデータを関連するエンティティや関係にリンクすることでコンテキストを提供し、より深い洞察を可能にします。ナレッジグラフは、IoTデータと組み合わせることで、予測分析をサポートします。ナレッジグラフは、IoTセンサーが機器の故障を予測する、予知保全のようなアプリケーションで特に役立ちます。ロジスティクスやサプライチェーン管理におけるIoTデバイスは、ナレッジグラフの恩恵を受けます。このグラフは、サプライチェーン全体にわたってリアルタイムの可視性と最適化の機会を提供します。
IoTはスマートシティやインフラの重要な要素です。ナレッジグラフは、交通やユーティリティから公共安全まで、スマートシティのさまざまな側面の管理と最適化に役立ちます。ヘルスケアにおけるIoTは、患者監視デバイスやウェアラブル技術に依存しています。ナレッジグラフにより、医療提供者は患者データを集約・分析し、ケアや医学研究の改善に役立てることができます。
世界的に拡大する機械学習と人工知能の採用
機械学習と人工知能は、ナレッジグラフのコンテンツを充実させるために使用されます。機械学習と人工知能は、テキスト、画像、動画などの非構造化データソースから貴重な洞察を抽出し、その情報をナレッジグラフに入力します。機械学習と人工知能は、データのセマンティクスを理解するのに役立ち、エンティティや概念間の関係の識別を可能にします。これにより、ナレッジグラフ内の接続のコンテキストと関連性が向上します。
ナレッジグラフは、機械学習アルゴリズムによって、電子商取引、コンテンツ配信、パーソナライズされたユーザー体験におけるレコメンデーションシステムをサポートします。AI主導のレコメンデーションは、ユーザーのエンゲージメントと満足度を高めます。人工知能と自然言語処理技術は、ナレッジグラフとの会話型インタラクションを可能にします。チャットボットやバーチャルアシスタントがナレッジグラフにアクセスし、クエリを実行することで、人間に近いインタラクションや即時応答をユーザーに提供します。
低いデータ品質とナレッジグラフの統合
ナレッジグラフのデータ品質が低いと、不正確で古い情報になります。知識ベースの信頼性が損なわれ、誤った結論につながります。ナレッジグラフは、データの全体的なビューを提供し、意味のある接続を可能にするときに最も価値があります。データ統合が不十分だと、このような接続を作成することが困難になり、ナレッジグラフの使いやすさと有用性が制限されます。
一貫性のないデータ構造やフォーマットは、ナレッジグラフ内の意味的一貫性を妨げます。このため、データのリンクや意味づけが困難になります。データ統合が不十分なため、情報が孤立し、分析にアクセスできないデータサイロが発生しました。ナレッジグラフは、このようなサイロ化を解消するために設計されていますが、データ統合が不十分なため、この目標を達成することが困難になっています。
セグメント分析
世界のナレッジグラフ市場は、タイプ、タスク、データソース組織の規模、用途、エンドユーザー、地域によって区分されます。
産業界における構造化ナレッジグラフの採用拡大
データソースに基づき、ナレッジグラフ市場は構造化、非構造化、半構造化に分類されます。世界のナレッジグラフ市場では、構造化セグメントが市場シェアの1/3を占めています。構造化されたデータソースは、よく整理され標準化されたデータを提供し、複数のソースからの情報の統合を容易にします。この統合は、包括的で相互接続されたナレッジグラフを構築する上で極めて重要です。
構造化されたデータソースは、非構造化データや半構造化データと比べて高いデータ品質を提供します。これは、ナレッジグラフ内の情報が正確で信頼できることを保証するために不可欠です。構造化データソースは、明確な定義と標準化されたフォーマットにより、意味的に一貫しています。この一貫性により、ナレッジグラフ内の意味のある関係や接続の作成が容易になります。多くのドメインや業界では、構造化データソースは業界固有の標準や規制に準拠しており、ナレッジグラフ内のコンプライアンスとデータの一貫性を保証しています。
主要プレーヤーによる製品投入の増加は、予測期間中の市場成長を後押しします。例えば、2022年2月1日、テクノロジー企業のClausematch社は、AIを活用した規制のデジタル化を推進するため、構造化ナレッジグラフを市場に投入しました。同社はこの領域でさまざまなプロジェクトに関与しています。規制当局と金融サービス企業は、このグラフをテストし、構造化されたデジタル形式での規制がどのように機能するかを確認することができます。
地理的普及率
北米におけるデジタル広告の高い普及率
人工知能と機械学習プラットフォームの急速な成長により、世界のナレッジグラフ市場で最大の市場シェアを占めるのは北米です。米国とカナダは、大企業の利用が可能なため、最大の市場シェアを占めています。ナレッジグラフは、組織がさまざまなソースからのデータを統合し、構造化データおよび非構造化データからの分析と洞察の導出を容易にするのに役立ちます。
ナレッジグラフは、患者データの統合、創薬、臨床意思決定支援システムなど、ヘルスケアやライフサイエンス分野での役割が高まっています。クロス・リバー・セラピーが2022年に発表したデータによると、米国のヘルスケア産業は世界第3位の経済規模を誇ります。米国の医療支出は国民1人当たり10,224米ドルと最も大きいです。また、北米では、リスク評価、不正検知、ポートフォリオ管理のために金融セクターでナレッジグラフの採用が拡大しており、ナレッジグラフ市場の成長を後押ししています。
競争環境
ナレッジグラフ市場の主なグローバルプレイヤーは、AWS、Cambridge Semantics、Franz Inc.、Google、IBM Corporation、Microsoft、Stardog、Neo4j、Ontotext、Oracleなどです。
COVID-19 影響分析
リモートワークやビジネス環境の変化に対応する必要性から、データ統合への注目が高まっています。多様なデータソースを統合できるナレッジグラフは、データワークフローの合理化を目指す組織にとってより重要なものとなっています。パンデミックは、業界全体のデジタルトランスフォーメーションの取り組みを加速させました。ナレッジグラフを含むデジタル技術に投資した企業や機関は、新常態におけるデータの整理と活用にナレッジグラフが有効であることに気づきました。
パンデミックのダイナミックな性質は、リアルタイム分析の重要性を強調しました。ナレッジグラフをグラフ・データベースやセマンティック・テクノロジーなどのテクノロジーと組み合わせることで、ほぼリアルタイムでデータを連結・分析し、リアルタイムの洞察の基盤を提供します。ヘルスケアなど一部の分野では、医療データの複雑な関係をモデル化し分析するために、ナレッジグラフへの関心が高まっています。その他の分野、特に経済的な課題に直面している分野では、特定のテクノロジーへの投資が減速しています。
ロシア・ウクライナ戦争の影響分析
地政学的な出来事は、世界経済の不確実性を助長します。不確実な経済状況は組織の予算配分に影響を与え、ナレッジグラフ・イニシアチブを含むテクノロジーへの投資決定に影響を与える可能性があります。ナレッジグラフ市場への影響は地域によって異なります。特定の地域が不安定になると、優先順位や投資、プロジェクトのスケジュールがシフトします。
地政学的な出来事によるサプライチェーンの混乱は、テクノロジー・コンポーネントの入手可能性やコストに影響します。ナレッジグラフを導入する組織は、関連技術のサプライチェーンの変化を評価し、それに適応する必要があるかもしれません。地政学的な緊張が続くと、政府の優先事項や技術イニシアティブに対する資金が変化します。政府の支援を受けたり、特定の国家戦略や地域戦略に沿ったナレッジグラフ・プロジェクトが影響を受ける可能性があります。
タイプ別
- 一般的ナレッジグラフ
- 産業別ナレッジグラフ
タスク別
- リンク予測
- エンティティ解決
- リンクベースのクラスタリング
- インターネット
- その他
データソース別
- 構造化
- 非構造化
- 半構造化
組織規模別
- 中小企業
- 大企業
アプリケーション別
- セマンティック検索
- 推薦システム
- データ統合
- ナレッジマネジメント
- AI・機械学習
エンドユーザー別
- ヘルスケア
- Eコマース＆小売
- BFSI
- 政府機関
- メディア＆エンターテイメント
- その他
地域別
- 北米
o 米国
o カナダ
メキシコ
- ヨーロッパ
o ドイツ
イギリス
o フランス
o イタリア
o ロシア
o その他のヨーロッパ
- 南アメリカ
o ブラジル
o アルゼンチン
o その他の南米諸国
- アジア太平洋
o 中国
o インド
o 日本
o オーストラリア
o その他のアジア太平洋地域
- 中東およびアフリカ
主な展開
- 2023年3月21日、コードレス・ナレッジグラフ・プラットフォームのKobaiは、ナレッジグラフ「Kobai Saturn」を発表しました。このナレッジグラフは、ベイクハウス・アーキテクチャのスケール、パフォーマンス、コスト効率を活用した業界初のナレッジグラフです。
- 2023年11月05日、独立系地理空間技術プラットフォームであるFoursquareは、地理空間ナレッジグラフを市場に投入しました。この新しいグラフは、ロケーションインテリジェンスへの参入障壁を下げ、地理空間データクエリ内の重要な洞察を発見するのにかかる時間を制限するのに役立ちます。
- 2022年5月2日、Copyright Clearance Center (CCC)は、CCCエキスパートビューを通じて、堅牢なナレッジグラフ機能を発表しました。
レポートを購入する理由
- タイプ、タスク、データソース組織の規模、アプリケーション、エンドユーザー、地域に基づく世界のナレッジグラフ市場のセグメンテーションを可視化し、主要な商業資産とプレイヤーを理解するためです。
- トレンドと共同開発の分析による商機の特定ができます。
- エクセルデータシートには、すべてのセグメントを含む市場レベルの知識グラフの数多くのデータポイントが含まれています。
- PDFレポートは、徹底的な定性インタビューと綿密な調査の後の包括的な分析で構成されています。
- 主要プレイヤーの主要製品からなる製品マッピングをエクセルで提供します。
世界のナレッジグラフ市場レポートは約85の表、92の図、232ページを提供します。
対象読者
- メーカー/バイヤー
- 業界投資家/投資銀行家
- 研究専門家
- 新興企業 |
1. 方法論と範囲
1.1. 調査方法
1.2. 調査目的と調査範囲
2. 定義と概要
3. エグゼクティブサマリー
3.1. タイプ別スニペット
3.2. タスク別スニペット
3.3. データソース別スニペット
3.4. 組織規模別スニペット
3.5. アプリケーション別スニペット
3.6. エンドユーザー別スニペット
3.7. 地域別スニペット
4. ダイナミクス
4.1. 影響要因
4.1.1. 推進要因
4.1.1.1.世界的なモノのインターネット（IoT）の利用拡大
4.1.1.2.世界的な機械学習と人工知能の採用拡大
4.1.2. 阻害要因
4.1.2.1.低いデータ品質とナレッジグラフの統合
4.1.3. 機会
4.1.4. 影響分析
5. 産業分析
5.1. ポーターのファイブフォース分析
5.2. サプライチェーン分析
5.3. 価格分析
5.4. 規制分析
6. COVID-19の分析
6.1. COVID-19の分析
6.1.1. COVID-19以前のシナリオ
6.1.2. COVID-19中のシナリオ
6.1.3. COVID-19後のシナリオ
6.2. COVID-19中の価格ダイナミクス
6.3. 需給スペクトラム
6.4. パンデミック時の市場に関連する政府の取り組み
6.5. メーカーの戦略的取り組み
6.6. 結論
7. タイプ別
7.1. はじめに
7.1.1. 市場規模分析＆前年比成長率分析（%）、タイプ別
7.1.2. 市場魅力度指数、タイプ別
7.2. 一般知識グラフ
7.2.1. はじめに
7.2.2. 市場規模分析＆前年比成長率分析（%）
7.3. 業界ナレッジグラフ
8. タスク別
8.1. はじめに
8.1.1. タスク別の市場規模分析＆前年比成長率分析（%）
8.1.2. 市場魅力度指数、タスク別
8.2. リンク予測
8.2.1. はじめに
8.2.2. 市場規模分析＆前年比成長率分析（%）
8.3. 事業体解決
8.4. リンクベースのクラスタリング
8.5. インターネット
8.6. その他
9. データソース別
9.1. はじめに
9.1.1. 市場規模分析＆前年比成長率分析（%）、データソース別
9.1.2. 市場魅力度指数、データソース別
9.2. ストラクチャード市場
9.2.1. はじめに
9.2.2. 市場規模分析＆前年比成長率分析（%）
9.3. 非構造化
9.4. 半構造化
10. 組織規模別
10.1. はじめに
10.1.1. 市場規模分析＆前年比成長率分析（%）、組織規模別
10.1.2. 市場魅力度指数、組織規模別
10.2. 中小企業
10.2.1. はじめに
10.2.2. 市場規模分析＆前年比成長率分析（%）
10.3. 大企業
11. 用途別
11.1. 導入
11.1.1. 市場規模分析＆前年比成長率分析（%）、アプリケーション別
11.1.2. 市場魅力度指数、用途別
11.2. セマンティック検索
11.2.1. はじめに
11.2.2. 市場規模分析＆前年比成長率分析（%）
11.3. レコメンデーションシステム
11.4. データ統合
11.5. ナレッジマネジメント
11.6. AIと機械学習
12. エンドユーザー別
12.1. はじめに
12.1.1. 市場規模分析＆前年比成長率分析（%）、エンドユーザー別
12.1.2. 市場魅力度指数、エンドユーザー別
12.2. ヘルスケア市場
12.2.1. 序論
12.2.2. 市場規模分析＆前年比成長率分析（%）
12.3. 電子商取引と小売
12.4. BFSI
12.5. 政府機関
12.6. メディア＆エンターテイメント
12.7. その他
13. 地域別
13.1. はじめに
13.1.1. 地域別市場規模分析＆前年比成長率分析（%）
13.1.2. 市場魅力度指数、地域別
13.2. 北米
13.2.1. 序論
13.2.2. 主な地域別ダイナミクス
13.2.3. 市場規模分析＆前年比成長率分析（%）、タイプ別
13.2.4. 市場規模分析＆前年比成長率分析（%）、タスク別
13.2.5. 市場規模分析＆前年比成長率分析（%）、データソース別
13.2.6. 市場規模分析＆前年比成長率分析（%）、組織規模別
13.2.7. 市場規模分析＆前年比成長率分析（%）、アプリケーション別
13.2.8. 市場規模分析＆前年比成長率分析（%）、エンドユーザー別
13.2.9. 市場規模分析＆前年比成長率分析（%）、国別
13.2.9.1. 米国
13.2.9.2. カナダ
13.2.9.3. メキシコ
13.3. 欧州
13.3.1. はじめに
13.3.2. 主な地域別ダイナミクス
13.3.3. 市場規模分析＆前年比成長率分析（%）、タイプ別
13.3.4. 市場規模分析＆前年比成長率分析（%）、タスク別
13.3.5. 市場規模分析＆前年比成長率分析（%）、データソース別
13.3.6. 市場規模分析＆前年比成長率分析（%）、組織規模別
13.3.7. 市場規模分析＆前年比成長率分析（%）、用途別
13.3.8. 市場規模分析＆前年比成長率分析（%）、エンドユーザー別
13.3.9. 市場規模分析＆前年比成長率分析（%）、国別
13.3.9.1. ドイツ
13.3.9.2. イギリス
13.3.9.3. フランス
13.3.9.4. イタリア
13.3.9.5. ロシア
13.3.9.6. その他のヨーロッパ
13.4. 南米
13.4.1. はじめに
13.4.2. 地域別主要市場
13.4.3. 市場規模分析＆前年比成長率分析（%）、タイプ別
13.4.4. 市場規模分析＆前年比成長率分析（%）、タスク別
13.4.5. 市場規模分析＆前年比成長率分析（%）、データソース別
13.4.6. 市場規模分析＆前年比成長率分析（%）、組織規模別
13.4.7. 市場規模分析＆前年比成長率分析（%）、用途別
13.4.8. 市場規模分析＆前年比成長率分析（%）、エンドユーザー別
13.4.9. 市場規模分析＆前年比成長率分析（%）、国別
13.4.9.1. ブラジル
13.4.9.2. アルゼンチン
13.4.9.3. その他の南米地域
13.5. アジア太平洋
13.5.1. はじめに
13.5.2. 主な地域別ダイナミクス
13.5.3. 市場規模分析＆前年比成長率分析（%）、タイプ別
13.5.4. 市場規模分析＆前年比成長率分析（%）、タスク別
13.5.5. 市場規模分析＆前年比成長率分析（%）、データソース別
13.5.6. 市場規模分析＆前年比成長率分析（%）、組織規模別
13.5.7. 市場規模分析＆前年比成長率分析（%）、用途別
13.5.8. 市場規模分析＆前年比成長率分析（%）、エンドユーザー別
13.5.9. 市場規模分析＆前年比成長率分析（%）、国別
13.5.9.1. 中国
13.5.9.2. インド
13.5.9.3. 日本
13.5.9.4. オーストラリア
13.5.9.5. その他のアジア太平洋地域
13.6. 中東・アフリカ
13.6.1. 序論
13.6.2. 主な地域別ダイナミクス
13.6.3. 市場規模分析＆前年比成長率分析（%）、タイプ別
13.6.4. 市場規模分析＆前年比成長率分析（%）、タスク別
13.6.5. 市場規模分析＆前年比成長率分析（%）、データソース別
13.6.6. 市場規模分析＆前年比成長率分析（%）、組織規模別
13.6.7. 市場規模分析＆前年比成長率分析（%）、用途別
13.6.8. 市場規模分析＆前年比成長率分析（%）、エンドユーザー別
14. 競合情勢
14.1. 競争シナリオ
14.2. 市場ポジショニング／シェア分析
14.3. M&A分析
15. 企業情報
16. 付録
16.1. 会社概要とサービス
16.2. お問い合わせ
1. Methodology and Scope
1.1. Research Methodology
1.2. Research Objective and Scope of the Report
2. Definition and Overview
3. Executive Summary
3.1. Snippet by Type
3.2. Snippet by Task
3.3. Snippet by Data Source
3.4. Snippet by Organization Size
3.5. Snippet by Application
3.6. Snippet by End-User
3.7. Snippet by Region
4. Dynamics
4.1. Impacting Factors
4.1.1. Drivers
4.1.1.1. Growing Use of the Internet of Things (IoT) Globally
4.1.1.2. Growing Adoption of Machine Learning and Artificial Intelligence Globally
4.1.2. Restraints
4.1.2.1. Low Data Quality and Integration of Knowledge Graph
4.1.3. Opportunity
4.1.4. Impact Analysis
5. Industry Analysis
5.1. Porter’s Five Force Analysis
5.2. Supply Chain Analysis
5.3. Pricing Analysis
5.4. Regulatory Analysis
6. COVID-19 Analysis
6.1. Analysis of COVID-19
6.1.1. Scenario Before COVID
6.1.2. Scenario During COVID
6.1.3. Scenario Post COVID
6.2. Pricing Dynamics Amid COVID-19
6.3. Demand-Supply Spectrum
6.4. Government Initiatives Related to the Market During Pandemic
6.5. Manufacturers Strategic Initiatives
6.6. Conclusion
7. By Type
7.1. Introduction
7.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Type
7.1.2. Market Attractiveness Index, By Type
7.2. General Knowledge Graph*
7.2.1. Introduction
7.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
7.3. Industry Knowledge Graph
8. By Task
8.1. Introduction
8.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Task
8.1.2. Market Attractiveness Index, By Task
8.2. Link Prediction*
8.2.1. Introduction
8.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
8.3. Entity Resolution
8.4. Link-based Clustering
8.5. Internet
8.6. Others
9. By Data Source
9.1. Introduction
9.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Data Source
9.1.2. Market Attractiveness Index, By Data Source
9.2. Structured*
9.2.1. Introduction
9.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
9.3. Unstructured
9.4. Semi-structured
10. By Organization Size
10.1. Introduction
10.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Organization Size
10.1.2. Market Attractiveness Index, By Organization Size
10.2. SMEs*
10.2.1. Introduction
10.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
10.3. Large Enterprises
11. By Application
11.1. Introduction
11.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
11.1.2. Market Attractiveness Index, By Application
11.2. Semantic Search*
11.2.1. Introduction
11.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
11.3. Recommendation systems
11.4. Data integration
11.5. Knowledge management
11.6. AI & machine learning
12. By End-User
12.1. Introduction
12.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
12.1.2. Market Attractiveness Index, By End-User
12.2. Healthcare*
12.2.1. Introduction
12.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
12.3. E-commerce & retail
12.4. BFSI
12.5. Government
12.6. Media & entertainment
12.7. Others
13. By Region
13.1. Introduction
13.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Region
13.1.2. Market Attractiveness Index, By Region
13.2. North America
13.2.1. Introduction
13.2.2. Key Region-Specific Dynamics
13.2.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Type
13.2.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Task
13.2.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Data Source
13.2.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Organization Size
13.2.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
13.2.8. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
13.2.9. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
13.2.9.1. U.S.
13.2.9.2. Canada
13.2.9.3. Mexico
13.3. Europe
13.3.1. Introduction
13.3.2. Key Region-Specific Dynamics
13.3.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Type
13.3.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Task
13.3.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Data Source
13.3.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Organization Size
13.3.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
13.3.8. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
13.3.9. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
13.3.9.1. Germany
13.3.9.2. UK
13.3.9.3. France
13.3.9.4. Italy
13.3.9.5. Russia
13.3.9.6. Rest of Europe
13.4. South America
13.4.1. Introduction
13.4.2. Key Region-Specific Dynamics
13.4.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Type
13.4.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Task
13.4.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Data Source
13.4.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Organization Size
13.4.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
13.4.8. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
13.4.9. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
13.4.9.1. Brazil
13.4.9.2. Argentina
13.4.9.3. Rest of South America
13.5. Asia-Pacific
13.5.1. Introduction
13.5.2. Key Region-Specific Dynamics
13.5.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Type
13.5.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Task
13.5.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Data Source
13.5.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Organization Size
13.5.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
13.5.8. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
13.5.9. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
13.5.9.1. China
13.5.9.2. India
13.5.9.3. Japan
13.5.9.4. Australia
13.5.9.5. Rest of Asia-Pacific
13.6. Middle East and Africa
13.6.1. Introduction
13.6.2. Key Region-Specific Dynamics
13.6.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Type
13.6.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Task
13.6.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Data Source
13.6.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Organization Size
13.6.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
13.6.8. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
14. Competitive Landscape
14.1. Competitive Scenario
14.2. Market Positioning/Share Analysis
14.3. Mergers and Acquisitions Analysis
15. Company Profiles
15.1. AWS*
15.1.1. Company Overview
15.1.2. Product Portfolio and Description
15.1.3. Financial Overview
15.1.4. Key Developments
15.2. Cambridge Semantics
15.3. Franz Inc.
15.4. Google
15.5. IBM Corporation
15.6. Microsoft
15.7. Stardog
15.8. Neo4j
15.9. Ontotext
15.10. Oracle
16. Appendix
16.1. About Us and Services
16.2. Contact Us
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