Marktgröße und Wachstumsprognose für Data-as-a-Service 2027–2036, nach Segmenten (Bereitstellung, Unternehmensgröße, Endnutzung), regionalen Nachfragetrends (Nordamerika, Asien-Pazifik, Europa), wichtigen Ländereinblicken (USA, Japan, Südkorea, Deutschland, Frankreich, Italien) und Wettbewerbslandschaft
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Marktgröße und Wachstumsaussichten
Der Markt für Daten-als-Dienstleistung (Data as a Service, DaaS) hatte 2026 einen Wert von 26,6 Milliarden US-Dollar und soll von 2027 bis 2036 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 26,7 % wachsen und bis 2036 283,56 Milliarden US-Dollar übersteigen. Der Branchenumsatz für 2027 wird auf 32,58 Milliarden US-Dollar geschätzt.
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Regionale Marktdynamik
- Nordamerika hielt im Jahr 2026 einen Marktanteil von 37,42 %, was auf eine ausgereifte Cloud-Infrastruktur, eine starke Nachfrage von Unternehmen nach abonnementbasierten Datendiensten und etablierte Analyse-Ökosysteme zurückzuführen ist.
- Für den asiatisch-pazifischen Raum wird ein Wachstum von 29,92 % CAGR erwartet, da die rasante Digitalisierung und die zunehmende Verbreitung von Cloud-Lösungen Unternehmen dazu anregen, flexible On-Demand-Datendienste für operative Erkenntnisse und Kundeneinblicke zu nutzen.
Segmentdynamik
- Die öffentliche Bereitstellung wird 2026 mit einem Anteil von 41,73 % führend sein, da sie skalierbaren Zugriff, eine geringere Infrastrukturbelastung und eine schnellere Implementierung ermöglicht und Organisationen unterstützt, die flexible und standardisierte Datennutzungsmodelle priorisieren.
- Kleine und mittlere Unternehmen stellen das am schnellsten wachsende Segment dar, da servicebasierter Datenzugriff den Infrastrukturbedarf reduziert und die Markteintrittsbarrieren senkt, was eine kosteneffiziente Einführung im Einklang mit begrenzten internen Ressourcen ermöglicht.
Treiber der Marktexpansion
- Schnelle Einführung von KI-gestützten Analyseplattformen in Unternehmen, die eine Monetarisierung von Daten in Echtzeit ermöglichen.
- Ausbau der Cloud-nativen Dateninfrastruktur zur Unterstützung skalierbarer branchenübergreifender Datendienste.
- Die zunehmende Verbreitung von Edge Computing ermöglicht dezentrale Echtzeit-Datenverarbeitungsfunktionen.
Führende Marktteilnehmer
- Zu den führenden Anbietern von Daten als Dienstleistung gehören Amazon Web Services, Inc. (USA), Oracle Corporation (USA), Salesforce, Inc. (USA), SAP SE (Deutschland), International Business Machines Corporation (USA), Google LLC (USA), Bloomberg L.P. (USA), ZoomInfo Technologies Inc. (USA), Nielsen Holdings plc (USA) und Crunchbase Inc. (USA).
Globale Marktprognose im Überblick
Marktausblick
- Marktgröße 2026: 26,6 Milliarden US-Dollar
- Geschätzte Marktgröße 2027: 32,58 Milliarden US-Dollar.
- Prognostizierte Marktgröße: 283,56 Milliarden US-Dollar bis 2036
- Wachstumsprognose: 26,7 % jährliches Wachstum (2027–2036)
Regionaler und segmentbezogener Ausblick
- Führender regionaler Markt: Nordamerika
- Regionales Zentrum mit hohem Wachstumspotenzial: Asien-Pazifik
- Kernumsatzsegment: Öffentlich (Bereitstellung) | Großunternehmen (Unternehmensgröße) | Banken, Finanzdienstleistungen und Versicherungen (Endnutzung)
- Segment „Neue Chancen“: Hybrid (Bereitstellung) | Kleine und mittlere Unternehmen (Großunternehmen) | Einzelhandel und E-Commerce (Endnutzung)
Marktwachstumstreiber und Branchentrends
Schnelle Einführung KI-gestützter Analyseplattformen in Unternehmen, die die Monetarisierung von Echtzeitdaten ermöglichen
Unternehmen setzen zunehmend auf künstliche Intelligenz und fortschrittliche Analysen, um aus großen und kontinuierlich generierten Datensätzen kommerziellen Nutzen zu ziehen. Dieser Wandel wird den Markt für Daten-als-Dienstleistung (Data-as-a-Service) vorantreiben, da Organisationen nach sofort einsatzbereiten Datenprodukten, analytischen Erkenntnissen und Monetarisierungsfunktionen suchen, ohne jede Datenverarbeitungsfunktion intern entwickeln zu müssen. KI-gestützte Plattformen können Muster erkennen, die Dateninterpretation automatisieren und zeitnah Informationen für Bereiche wie Kundenanalyse, Risikomanagement, operative Abläufe und strategische Entscheidungsfindung liefern. Dadurch werden extern bereitgestellte Datendienste für Unternehmen, die schnellere Erkenntnisse gewinnen möchten, relevanter.
Ausbau der Cloud-nativen Dateninfrastruktur zur Unterstützung skalierbarer branchenübergreifender Datendienste
Die Migration von Unternehmens-Workloads in Cloud-native Umgebungen schafft eine flexible Grundlage für die Bereitstellung von Datenprodukten branchen- und marktübergreifend. Im Markt für Daten als Service (Data as a Service, DaaS) ermöglicht die Cloud-Infrastruktur Anbietern die Aggregation, Verwaltung, Sicherung und Verteilung von Datensätzen, ohne dass Kunden umfangreiche On-Premise-Systeme betreiben müssen. Skalierbare Speicher- und Rechenressourcen ermöglichen es Datendiensten zudem, sich an veränderte Workloads anzupassen, während Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) und Cloud-basierte Bereitstellungsmodelle die Integration externer Datensätze und Analysen in bestehende Arbeitsabläufe vereinfachen.
Die zunehmende Verbreitung von Edge Computing ermöglicht dezentrale Echtzeit-Datenverarbeitungskapazitäten
Da vernetzte Geräte und verteilte digitale Systeme Daten näher am Ort der Geschäftsaktivitäten generieren, legen Unternehmen zunehmend Wert auf die Verarbeitung von Informationen mit minimaler Latenz. Edge Computing wird die Nachfrage nach Data-as-a-Service (DaaS) steigern, indem es Anforderungen an Dienste schafft, die in der Lage sind, Daten zu erfassen, zu verarbeiten und Erkenntnisse über geografisch verteilte Umgebungen hinweg bereitzustellen. Die Echtzeit-Datenverarbeitung kann Anwendungen wie die industrielle Überwachung, vernetzte Infrastrukturen, den Einzelhandel und autonome Systeme unterstützen, bei denen die Übertragung aller Informationen an zentrale Rechenzentren zu Verzögerungen führen oder den Bandbreitenbedarf erhöhen kann.
| Wachstumstreiber | Auswirkung auf CAGR | Regulatorischer Einfluss | Geografische Relevanz | Adoptionsrate | Zeitrahmen der Auswirkungen |
|---|---|---|---|---|---|
| Schnelle Einführung KI-gestützter Analyseplattformen in Unternehmen, die die Monetarisierung von Echtzeitdaten ermöglichen | 2.50% | Hoch | Nordamerika, Europa | Hoch | Kurzfristig |
| Ausbau der Cloud-nativen Dateninfrastruktur zur Unterstützung skalierbarer branchenübergreifender Datendienste | 2.30% | Mäßig | Nordamerika, Asien-Pazifik | Hoch | Kurzfristig |
| Die zunehmende Verbreitung von Edge Computing ermöglicht dezentrale Echtzeit-Datenverarbeitungskapazitäten | 2.00% | Hoch | Asien-Pazifik, Europa | Medium | Halbjahresprüfung |
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Regionale Nachfragedynamik
Nordamerika (größte Region)
Nordamerika wird 2026 einen Marktanteil von 37,42 % im Bereich Data-as-a-Service (DaaS) erreichen. Grundlage hierfür sind eine ausgereifte digitale Wirtschaft, eine umfassende Cloud-Infrastruktur und die weitverbreitete Nutzung datengetriebener Entscheidungsfindung in Unternehmen. Organisationen aus den Bereichen Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Einzelhandel, Fertigung und Technologie setzen zunehmend auf externe Datenressourcen, um Analysen, Kundeninformationen, operative Planung und strategische Entscheidungsfindung zu verbessern, ohne alle Datenkapazitäten intern vorhalten zu müssen. Die starke Nachfrage nach skalierbaren Cloud-Diensten, der zunehmende Einsatz von künstlicher Intelligenz und die verstärkte Integration von Echtzeitdaten in Geschäftsprozesse stärken den regionalen Markt. Fortschrittliche Data-Governance- Praktiken und Investitionen in Cybersicherheit und Interoperabilität fördern zusätzlich das Vertrauen der Unternehmen in externe Datenlösungen.
Asien-Pazifik (Region mit dem schnellsten Wachstum)
Der asiatisch-pazifische Raum ist die am schnellsten wachsende Region, angetrieben durch die rasante digitale Transformation, die zunehmende Nutzung von Cloud-Lösungen und die stetig steigende Menge an Unternehmens- und Verbraucherdaten. Unternehmen in Schwellen- und etablierten Volkswirtschaften suchen flexiblen Zugriff auf externe Datensätze und Analysefunktionen, um den digitalen Handel, Finanzdienstleistungen, intelligente Infrastrukturen und die Modernisierung der Industrie zu unterstützen. Verbesserungen bei Konnektivität und Dateninfrastruktur erweitern den potenziellen Kundenstamm, während die zunehmende Nutzung von künstlicher Intelligenz und Analytik die Nachfrage nach hochwertigen, leicht zugänglichen Daten steigert. Das wachsende digitale Ökosystem der Region und der stärkere Fokus auf technologiebasierte Geschäftsmodelle schaffen optimale Bedingungen für die weitere Nutzung von Daten-als-Dienstleistung-Angeboten.
| Parameter | Nordamerika | Asien-Pazifik | Europa | Lateinamerika | Nahost und Afrika |
|---|---|---|---|---|---|
| InnovationszentrumiSkalaEntstehendEntwickelt sich Fortgeschritten | |||||
| Kostensensibilität der RegioniSkalaNiedrigMittel Hoch | |||||
| Regulatorisches UmfeldiSkalaRestriktivNeutral Unterstützend | |||||
| NachfragetreiberiSkalaSchwachModerat Stark | |||||
| EntwicklungsstandiSkalaAufstrebendEntwickelt sich Entwickelt | |||||
| AdoptionsrateiSkalaNiedrigMittel Hoch | |||||
| Neue Marktteilnehmer / Start-upsiSkalaGeringModerat Hoch | |||||
| Makroökonomische IndikatoreniSkalaSchwachStabil Stark |
Key Country Insights
Deutschland
Fokus auf industrielle DatenintegrationDeutschland setzt auf Data-as-a-Service-Lösungen, die Datensätze aus Fertigung, Lieferkette und industriellem IoT miteinander verbinden. Deutsche Unternehmen priorisieren sichere Frameworks für den Datenaustausch und Compliance-basierte Plattformen, die operative Erkenntnisse ermöglichen, ohne die Anforderungen an die Datensouveränität zu beeinträchtigen.
Frankreich
Agenda für souveränes DatenmanagementFrankreich setzt verstärkt auf Daten-as-a-Service-Plattformen, die den nationalen und europäischen Zielen der Daten-Governance entsprechen. Französische Organisationen bevorzugen zunehmend Anbieter, die sicheres Hosting, transparente Datenherkunft und Interoperabilität für branchenübergreifende Datenkooperationsprojekte gewährleisten.
Italien
SME-Analytics-AktivierungDer italienische Markt für Daten-als-Dienstleistung wird von kleinen und mittelständischen Unternehmen geprägt, die externe Datenplattformen nutzen, um ihre operative Transparenz und Kundenbindung zu verbessern. Italienische Unternehmen suchen nach kosteneffizienten Dienstleistungen, die umsetzbare Erkenntnisse liefern, ohne dass dafür nennenswerte Investitionen in die interne Dateninfrastruktur erforderlich sind.
Japan 🇯🇵
Katalysator für die Modernisierung von UnternehmenIn Japan ist die Nutzung von Daten als Dienstleistung eng mit Initiativen zur digitalen Transformation in den Bereichen Finanzen, Einzelhandel und Fertigung verknüpft. Japanische Unternehmen investieren zunehmend in kuratierte Datendienste, die die Komplexität bestehender Systeme reduzieren und die abteilungsübergreifenden Analysemöglichkeiten verbessern.
Südkorea
Treiber der KI-DateninfrastrukturSüdkorea baut die Nutzung von Daten als Dienstleistung aus, um KI-Anwendungen, intelligente Fabriken und digitale öffentliche Dienste zu unterstützen. Unternehmen in Südkorea suchen nach skalierbaren Datenbereitstellungsmodellen, die einen zeitnahen Zugriff auf strukturierte und unstrukturierte Datensätze für fortgeschrittene Analysen ermöglichen.
Vereinigte Staaten
Cloud-Datenmonetarisierungs-HubDer US-amerikanische Markt für Daten-als-Dienstleistung konzentriert sich auf Unternehmen, die externe Datenquellen für KI-Modelle, Kundenanalysen und Echtzeit-Entscheidungsfindung suchen. Organisationen in den USA priorisieren zunehmend integrierte Datenplattformen, die die Verwaltung vereinfachen und Multi-Cloud-Umgebungen unterstützen.
Markt für Daten als Dienstleistung Share (%), von Einsatz, 2026
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Kostenlosen Musterbericht anfordernSegmentanalyse der Bereitstellungsarten: Öffentlich (größtes Segment) vs. Hybrid (am schnellsten wachsendes Segment)
Das Segment der öffentlichen Bereitstellungslösungen erreichte 2026 einen Marktanteil von 41,73 % am Data-as-a-Service-Markt. Dies ist auf die Zugänglichkeit und Skalierbarkeit zurückzuführen, die durch gemeinsam genutzte Cloud-Infrastruktur ermöglicht werden. Öffentliche Bereitstellungslösungen erlauben Unternehmen den Zugriff auf Datenressourcen, ohne eine umfangreiche dedizierte Infrastruktur unterhalten zu müssen. Dadurch ist sie besonders attraktiv für Unternehmen, die flexible Datenmanagement- und Analysefunktionen benötigen. Die zunehmende Nutzung cloudbasierter digitaler Prozesse, das wachsende Datenvolumen in Unternehmen und die Nachfrage nach skalierbaren Analyseumgebungen verstärken die Bedeutung öffentlicher Bereitstellungslösungen. Unternehmen profitieren zudem von einem schnelleren Zugriff auf Datendienste und einer geringeren operativen Belastung durch die Verwaltung physischer Infrastruktur.
Hybride Bereitstellungsmodelle verzeichnen das schnellste Wachstum, da Unternehmen die Flexibilität cloudbasierter Dienste mit einer besseren Kontrolle über sensible oder geschäftskritische Daten kombinieren möchten. Eine hybride Architektur ermöglicht die Verteilung von Workloads und Informationen gemäß Sicherheits-, Compliance-, Leistungs- und Betriebsanforderungen, anstatt sich auf eine einzige Bereitstellungsumgebung zu verlassen. Zunehmende Anforderungen an die Daten-Governance, komplexe IT-Architekturen in Unternehmen und die Notwendigkeit, bestehende Infrastrukturen mit modernen Cloud-Diensten zu integrieren, fördern die Einführung hybrider Ansätze. Dieses Modell ist besonders relevant für Unternehmen, die eine Cloud-Transformation anstreben und gleichzeitig ausgewählte Workloads in kontrollierten Umgebungen beibehalten möchten.
Analyse der Unternehmensgrößensegmente: Großunternehmen (größtes Segment) vs. kleine und mittlere Unternehmen (am schnellsten wachsendes Segment)
Großunternehmen hielten 2026 den größten Anteil am Markt für Daten-als-Dienstleistung (Data-as-a-Service, DaaS). Dies spiegelt ihre umfangreichen Datenumgebungen, ihre hochentwickelte Technologieinfrastruktur und ihren größeren Bedarf an skalierbarem Informationsmanagement wider. Große Unternehmen verwalten Daten typischerweise über mehrere Geschäftsfunktionen und operative Systeme hinweg, wodurch eine Nachfrage nach Diensten entsteht, die Daten konsolidieren, verarbeiten und für Analysen und Entscheidungsfindung bereitstellen können. Ihre kontinuierlichen Investitionen in die digitale Transformation, fortgeschrittene Analytik und Cloud-Infrastruktur fördern die starke Akzeptanz von DaaS-Angeboten. Darüber hinaus macht die Notwendigkeit, Daten aus zunehmend verteilten Betrieben zu integrieren, skalierbare externe Datendienste für große Unternehmen, die eine höhere operative Agilität anstreben, wertvoll.
Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) stellen das am schnellsten wachsende Unternehmenssegment dar, da Data-as-a-Service-Lösungen immer zugänglicher werden, ohne dass eine umfangreiche interne Dateninfrastruktur erforderlich ist. Diese Unternehmen können extern verwaltete Datenkapazitäten nutzen, um auf Analyse-, Integrations- und Datenmanagementressourcen zuzugreifen und gleichzeitig die Komplexität des Aufbaus und der Wartung eigener Systeme zu reduzieren. Die zunehmende Digitalisierung, die Nachfrage nach datengestützten Entscheidungen und die Verfügbarkeit skalierbarer Cloud-Dienste senken die Hürden für fortschrittliche Datenfunktionen. Da kleinere Unternehmen zunehmend Wert auf operative Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit legen, wird Data-as-a-Service zu einer attraktiven Möglichkeit, ihre Analysefähigkeiten ohne substanzielle Infrastrukturanforderungen zu erweitern.
| Segment | Untersegment | Größtes Segment | Am schnellsten wachsend |
|---|---|---|---|
| Einsatz | Öffentlich, Privat, Hybrid | Öffentlich | Hybrid |
| Unternehmensgröße | Großunternehmen, kleine und mittlere Unternehmen | Großorganisation | Kleine und mittlere Organisationen |
| Endverwendung | Banken, Finanzdienstleistungen und Versicherungen (BFSI), IT und Telekommunikation, Regierung, Einzelhandel und E-Commerce, Gesundheitswesen, Sonstige | BFSI | Einzelhandel & E-Commerce |
Wettbewerbslandschaft und Marktpositionierung
Wichtige Unternehmen im Markt für Daten als Dienstleistung:
1. Amazon Web Services Inc. (Vereinigte Staaten)
2. Oracle Corporation (Vereinigte Staaten)
3. Salesforce Inc. (Vereinigte Staaten)
4. SAP SE (Deutschland)
5. International Business Machines Corporation (Vereinigte Staaten)
6. Google LLC (Vereinigte Staaten)
7. Bloomberg LP (Vereinigte Staaten)
8. ZoomInfo Technologies Inc. (Vereinigte Staaten)
9. Nielsen Holdings plc (Vereinigte Staaten)
10. Crunchbase Inc. (Vereinigte Staaten)
Der Markt für Daten als Dienstleistung wächst rasant aufgrund der zunehmenden Abhängigkeit von skalierbaren Echtzeit-Datenanalyselösungen. Die Integration fortschrittlicher Analysen ermöglicht umfassendere Vorhersagefähigkeiten in Unternehmenssystemen. Die wachsende Vernetzung des Ökosystems unterstützt nahtlosere Datenmonetarisierungsmodelle.
| Unternehmen | Marktanteil | Unternehmensumsatz | Umsatz-CAGR (%) | Produktportfolio | Geografische Präsenz | Innovations- / F&E-Schwerpunkt | Strategische Entwicklungen |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Amazon Web Services Inc. (United States) | |||||||
| Oracle Corporation (United States) | |||||||
| Salesforce Inc. (United States) | |||||||
| SAP SE (Germany) | |||||||
| International Business Machines Corporation (United States) | |||||||
| Google LLC (United States) | |||||||
| Bloomberg L.P. (United States) | |||||||
| ZoomInfo Technologies Inc. (United States) | |||||||
| Nielsen Holdings plc (United States) | |||||||
| Crunchbase Inc. (United States). |
Industry Development / News
| Unternehmensname | Datum | Wichtige Entwicklung |
|---|---|---|
| Caresyntax | Juni 2026 | Caresyntax hat sich in einer erweiterten Serie-C-Finanzierungsrunde 180 Millionen US-Dollar gesichert, um den Ausbau seiner Analyseplattform für Präzisionschirurgie zu beschleunigen. Das Kapital dient strategischen Fusionen und Übernahmen sowie der Verbesserung der KI-gestützten Infrastruktur für klinische Daten als Dienstleistung und stärkt so die Fähigkeit des Unternehmens, Krankenhäusern und Gesundheitssystemen in großem Umfang praxisrelevante chirurgische Erkenntnisse bereitzustellen. |
| Yorkshire Water | Juni 2026 | Yorkshire Water hat sich mit der Netmore Group zusammengetan, um 1,3 Millionen LoRaWAN-fähige intelligente Wasserzähler zu installieren. Diese groß angelegte Infrastrukturinitiative ermöglicht die Echtzeit-Erfassung von Versorgungsdaten und bildet die Grundlage für fortschrittliche Data-as-a-Service-Anwendungen in den Bereichen Verbrauchsanalyse, Infrastrukturüberwachung und Betriebseffizienz im gesamten britischen Wasserverteilungsnetz. |
| Funnel | Juni 2026 | Funnel hat Adtriba übernommen, um spezialisierte Marketingmessung und Attributionsmodellierung in seine bestehende Intelligence-Plattform zu integrieren. Durch die Akquisition erweitert Funnel seine Data-as-a-Service-Fähigkeiten für Marketingorganisationen in Unternehmen und ermöglicht so eine einheitliche Performance-Analyse über fragmentierte digitale Kanäle hinweg. Dies wiederum erlaubt präzisere, datengestützte Investitionsentscheidungen. |
| Terradepth | Juni 2026 | Terradepth ist eine strategische Partnerschaft mit Hypack eingegangen, um Software zur Erfassung und Vermessung von Ozeandaten zu integrieren. Die Zusammenarbeit fördert cloudbasierte hydrographische Daten-als-Dienstleistung und verbessert die Zugänglichkeit und Nutzbarkeit hochauflösender Geodaten für maritime Operationen, Verteidigung und Umweltüberwachung. |
| Stellantis | Mai 2026 | Stellantis hat eine bedeutende Flotten- und Technologiepartnerschaft mit SIXT geschlossen, um Fahrzeuge bereitzustellen und digitale Systeme für den Mietwagenbetrieb zu integrieren. Die Zusammenarbeit fördert die Kommerzialisierung von Automotive-Data-as-a-Service-Anwendungen, indem sie Erkenntnisse aus vernetzten Fahrzeugen und Flottenmanagement-Telemetrie nutzt, um die operative Leistungsfähigkeit und neue Mobilitätsdienstleistungen zu steigern. |
| IQVIA | Februar 2024 | IQVIA ist eine strategische Kooperation mit Boehringer Ingelheim eingegangen, um seine DaaS+-Plattform einzuführen. Diese Vereinbarung integriert die Data-as-a-Service-Infrastruktur von IQVIA direkt in die Vertriebs- und Forschungsprozesse der Pharmaindustrie und ermöglicht so fortschrittliche Analysen im Gesundheitswesen sowie einen optimierten Datenzugriff zur Unterstützung klinischer und betriebswirtschaftlicher Entscheidungen entlang der gesamten Wertschöpfungskette der Life Sciences. |
| Asurint | Februar 2024 | Asurint hat seine Infrastruktur für Hintergrundüberprüfungen und Compliance durch die Übernahme von CIC durch AMCP erweitert. Diese Transaktion vergrößert die zugrunde liegenden Datenbestände des Unternehmens erheblich, verbessert die Zuverlässigkeit und Tiefe seiner Informationsdienste und unterstützt robustere Risikobewertungsprozesse für Personal- und Compliance-Teams in Unternehmen. |
| Feedzai | Januar 2024 | Feedzai hat Demyst übernommen, um seine Risikomanagement-Plattform durch fortschrittliche externe Datenorchestrierung zu erweitern. Durch die Integration verschiedener Drittanbieter-Datensätze in sein Ökosystem zur Bekämpfung von Finanzkriminalität stärkt die Übernahme die Data-as-a-Service-Infrastruktur von Feedzai und ermöglicht Finanzinstituten eine schnellere und präzisere Betrugserkennung sowie fundiertere Entscheidungen im Bereich Compliance. |
| Mobilisights | Januar 2024 | Mobilisights, die Data-as-a-Service-Tochtergesellschaft von Stellantis, hat sich mit OCTO Telematics zusammengetan, um vernetzte Fahrzeugdaten operativ nutzbar zu machen. Die Kooperation ermöglicht den strukturierten Zugriff auf fahrzeuggenerierte Datensätze und liefert so wertvolle Erkenntnisse für Flottenanalysen und Sicherheitsanwendungen im gesamten Transportwesen. Dies stellt eine wichtige Erweiterung der kommerziellen Anwendung von Fahrzeugtelemetrie dar. |
| brain.space | Januar 2024 | brain.space hat sich in einer Serie-A-Finanzierungsrunde 11 Millionen US-Dollar gesichert, um sein Ökosystem für Gehirndaten als Dienstleistung auszubauen. Das Unternehmen konzentriert sich auf die Standardisierung der neurologischen Datenerfassung, um Anwendungen in der kognitiven Forschung und der generativen KI-gestützten Verhaltensmodellierung zu unterstützen. Damit bietet es eine neuartige Daten-als-Dienstleistung-Ebene für die nutzerzentrierte KI-Entwicklung. |
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Markt für Daten als Dienstleistung — Individuelle Segmente
| Segment | Untersegment |
|---|---|
| Preismodell | Abonnementbasiert, nutzungsbasiert, gestaffelt/nutzungsbasiert, Unternehmenslizenzierung |
| Datenbereitstellungsmodell | API-basierte, Cloud-Plattform-, dateibasierte und eingebettete Datendienste |
| Datenquellentyp | Daten aus erster Hand, Daten von Drittanbietern, öffentliche/offene Daten, alternative Daten |
Markt für Daten als Dienstleistung — Individuelles Inhaltsverzeichnis
| Individuelles Kapitel | Chapter Details |
|---|---|
| Bewertung der Datenmonetarisierungsstrategie |
|
| Trendanalyse der Datenbeschaffung in Unternehmen |
|
| Bewertung der Chancen von KI-gestützten Datendiensten |
|
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