Рассматривая возможность принятия науки о данных для вашего следующего проекта по разработке программного обеспечения в 2025 году? Тогда вы должны знать топ-статистику науки о данных на 2025 год, охватывающую принятие, рентабельность инвестиций, тенденции найма, инструменты и прогнозы. Ну, даже если вы создаете свою команду по науке о данных, знание этих идей о росте науки о данных, тенденциях и прогнозах поможет направлять более разумные решения для вашего бизнеса.

Задаетесь вопросом, почему наука о данных продолжает иметь решающее значение в 2025 году и далее? Тогда давайте скажем вам, что предприятия в разных отраслях и во всем мире удваивают ИИ, автоматизацию и передовую аналитику данных, чтобы оставаться актуальными. Итак, будучи в центре разработки программного обеспечения следующего поколения, инвестируя в развитие технологий и технологий. Data Science Услуги Это становится больше, чем просто необходимостью.

Но что говорят цифры? Как быстро растет наука о данных? Сколько стоит нанять талантов в области данных? И, что более важно, как ваш бизнес может превратить науку о данных в ощутимые результаты?

В этом блоге мы собрали самую важную, самую современную статистику о науке о данных в 2025 году и далее, от размера рынка и использования инструментов до эталонов рентабельности инвестиций и тенденций найма.

Итак, независимо от того, являетесь ли вы основателем, оценивающим потенциал науки о данных для принятия или техническим директором, масштабирующим вашу стратегию ИИ, в этом отчете собраны прогнозы на 2025 год и практические идеи, которые вам нужно знать.

Data Science Рост рынка и статистика принятия бизнеса

В этом разделе рассматриваются размеры рынка платформ для обработки данных с CAGR, потенциал роста, текущие и предстоящие тенденции и характер внедрения науки о данных для лучшего понимания.

Размер рынка платформы Data Science (2025)

1.Если мы просто увидим текущий сценарий, то к 2025 году глобальный размер данных может составить около 181 зеттабайт, говорится в исследовании рынка США, проведенном Scoop.

2. Исследование USA Today показывает, что размер рынка науки о данных составит 166,89 млрд долларов в 2025 году. С учетом этого ожидается, что Северная Америка станет крупнейшим источником внедрения науки о данных, с 38% от общего рынка.

3. Согласно отчету Precedence Research, размер рынка платформы для обработки данных может вырасти до 676,51 млрд долларов к 2034 году при CAGR 16,20%.

Сколько компаний задумываются о внедрении науки о данных?

4.Если мы посмотрим на графики для принятия науки о данных после реализации стоимости этой технологии, то было увеличение спроса на 31%. Наймите Data Data Science С 2019 г. (Scoop — исследование рынка США).

5,66% лидеров в области данных предпочитают больше инвестировать в услуги по обработке данных и аналитике для стимулирования инноваций.

6.Большинство организаций инвестируют 55% своего бюджета в большие данные, чтобы обеспечить свои ИТ-решения данными.

7. Компании, которые инвестируют в услуги больших данных, могут увеличить свои доходы от бизнеса на 8%.

8,56% руководителей компаний, занимающихся данными, увеличивают свои инвестиции в услуги аналитики и обработки больших данных.

9.По данным Harvard Business Review, 90,5% организаций считают ИИ и данные своим главным приоритетом.

Статистика данных и тенденции принятия во всех отраслях

Давайте посмотрим, как различные отрасли внедряют и используют науку о данных:

Здравоохранение

10.В опросе, проведенном Arcadia и HIMSS с участием 100 лидеров здравоохранения из США, 55% респондентов проголосовали за планирование агрегирования неструктурированных данных, таких как изображения, аудио или PDF-файлы, для сокращения трудоемкого ручного обзора и разблокировки информации, например, незадокументированного состояния, для лучшего информирования о доставке медицинской помощи.

С другой стороны, 29-30% респондентов утверждают, что данные помогают им повысить производительность труда и определить возможности экономии средств.

Финансы

11. В 2025 году 45% финансовых организаций стремятся максимизировать ценность данных путем внедрения анализа финансовых данных.

12,36% финансовых учреждений используют данные для случаев использования управления рисками.

13. Опрос NVIDIA показал, что 35% финансовых организаций США используют данные и ИИ для повышения операционной эффективности, 20% для снижения общей стоимости владения (TCO) и 1/3 для снижения затрат более чем на 10%.

Образование

14.В докладе IDC говорится, что 99,4% высших учебных заведений США видят большой потенциал в области данных и искусственного интеллекта, чтобы обеспечить им конкурентное преимущество.

15. Ivy Tech Community College использовал данные науки для извлечения полезных данных из 10 000 курсовых разделов, выявил 16 000 студентов, подверженных риску неудачи, и спас 3000 студентов от неудачи в семестр. 98% студентов, с которыми связались, получили по крайней мере оценку C в экзамене.Google для образования)

Розничная торговля

16. Согласно опросу IBM, 62% ритейлеров испытали улучшение рыночной конкуренции после внедрения услуг больших данных и аналитики.

17. В докладе Forrester говорится, что компании, ориентированные на понимание, могут достичь роста в 8,5 раза больше, чем начинающие, достигнув роста доходов на 20%.

Спорт

18. По оценкам, мировой рынок спортивной аналитики к 2032 году достигнет 19477 млн. долл. при ПДК 20,2% на прогнозный период 2025-2032 гг. (Credence Research)

19. Формула 1 (F1) Спорт использует данные науки и облако AWS, чтобы собрать более 1,1 миллиона телеметрических точек данных, полученных от автомобиля F1, содержащего 300 датчиков. Это дополнительно объединяет и анализирует данные с 70-летней историей этого вида спорта, чтобы извлечь богатые идеи для создания гоночной стратегии, основанной на данных, и обогатить опыт поклонников.

20.Футбольная ассоциация (ФА) ввела данные для работы по уговорам людей вернуться в игру после отмененных матчей. Это помогло им получить 60 000 новых участников в футбольные клубы, добиться 25%-ного скачка в регистрации молодежи для продажи билетов и управлять 1,5 миллионами игроков.

Статистика о роли науки о данных в интеграции ИИ / ML

Если вы проверите СтатистикаСуществует значительный вклад решений в области науки о данных, которые помогают добиться успеха в проектах ИИ. Некоторые из популярных статистических данных о роли науки о данных в интеграции ИИ / ML включают:

21. По данным Gartner, 85% проектов по разработке моделей ИИ терпят неудачу из-за использования плохого и нерелевантного качества данных в обучении. 

22. Исследование MIT показывает, что организации со зрелым управлением данными достигают в 2,5 раза более высокой отдачи от инвестиций в ИИ.

23.Опрос McKinsey & Company показывает, что 72% компаний приняли ИИ по крайней мере, в одной бизнес-функции. Значительная часть из них также имеет централизованные функции в области науки о данных.

Статистика роста данных в разных случаях использования

Большинство организаций используют науку о данных для сценариев использования и приложений, таких как прогнозная аналитика, сегментация и персонализация клиентов, обнаружение мошенничества и оценка рисков и многие другие. Давайте посмотрим на статистику вокруг этих различных случаев использования и приложений в области науки о данных:

Прогнозная аналитика

24. В докладе за 2025 год указывается, что 3 из 5 организаций используют аналитику данных для стимулирования бизнес-инноваций.

25. Более 90% организаций достигли измеримой ценности благодаря своим инвестициям в данные и аналитику.

26. Более 95% интегрировали прогнозную аналитику на основе ИИ в свои маркетинговые стратегии, из которых 44% полностью интегрировали ее в свою стратегию.

Сегментация и персонализация клиентов

27. Гиперперсонализация может помочь снизить затраты на привлечение клиентов на 50%, поднять доходы на 5-15% и увеличить рентабельность инвестиций в маркетинг на 10-30%.

28.При реализации маркетинговых стратегий с гиперперсонализацией около 30% лиц, принимающих решения в области B2C-маркетинга, сталкиваются с проблемами в области управления качеством данных, которые могут помочь решить решения в области данных и искусственного интеллекта.

Обнаружение мошенничества и оценка рисков

29. Более 50% случаев мошенничества, происходящих по всему миру, совершаются с помощью ИИ. 92% финансовых учреждений определили, что большинство случаев мошенничества совершается с использованием генеративного ИИ. 

30. Борьба с этими мошенничеством, основанными на ИИ, требует сильной защиты Решения на базе ИИСледовательно, 90% финансовых учреждений используют решения на основе ИИ для защиты потребителей от угроз контрафакции, которые наука о данных может помочь обучить быть надежными.

Оптимизация цепочки поставок и инвентаризации

31. По прогнозам МГИ, 85% компаний планируют оптимизировать запасы и Операции управления цепочками поставок с использованием ИИАвтоматическая идентификация (83%), расширенная аналитика (78%) и многие другие.

32,81% специалистов в области цепочки поставок считают, что аналитика будет иметь важное значение для снижения затрат.

Обучение модели ИИ и оптимизация

33. Около 72% команд ИИ/МЛ полагаются на науку о данных для очистки, преобразования и маркировки данных для обучения надежных моделей.

34. Компании, использующие ориентированные на данные подходы к ИИ, видят 10-кратное повышение производительности в области ИИ. Разработка модели ИИ По сравнению с традиционными подходами. (Блог Дэвида Суинора)

Наем и таланты требуют статистики для ученых данных (2025)

Рынок талантов в области науки о данных сталкивается с парадоксом — растущий спрос сталкивается с критическим дефицитом навыков. Следовательно, необходимо знать статистику работы ученых-датчиков, чтобы получить представление о найме лучших талантов. Давайте посмотрим на статистику спроса на найм и таланты для ученых-данных:

Темпы роста занятости (2025 против предыдущих лет)

35. Ученые-датологи заняли 4 место в лучших технологических рабочих местах, 6 место в лучших STEM-работах и 8 место в лучших рабочих местах в чартах США.

36. Исследование Simplilearn показывает, что спрос на роль науки о данных, как ожидается, будет расти ежегодно на 28% к 2026 году. Он также добавляет, что к 2026 году будет создано 11,5 млн новых рабочих мест для науки о данных.

37. Если вы видите количество вакансий для ученых в 2025 году, то в США число смен работы составляет около 73 100.

38. По данным Бюро статистики труда США, значительный рост числа рабочих мест в области науки о данных на 36% отмечается в период с 2023 по 2033 год.

39. Рынок ИИ/данных во Вьетнаме растет на 28-30% CAGR (2021-2025), платя от 1500 до 3000 долларов в месяц, а руководящие должности могут просить от 5000 до 7000 долларов в месяц.

40. По данным Mordor Intelligence, рынок больших данных в Индии, как ожидается, достигнет 3,38 млрд долларов к 2029 году при CAGR 7,66%. 

41. Ученые-данные стали одним из 10 самых востребованных специалистов в ОАЭ.

42. Если вы изучите глобальные вакансии для ученых-данных, то 38,1% искали экспертов по доменам (тип специализации), 53,5% для универсальных специалистов и 5,4% для ученых-данных с полным стеком. (365datascience)

Найм статистики сложности

43.По данным опроса Upwork, 60% менеджеров по найму в США сообщают о трудностях с поиском талантов для заполнения ролей в области науки о данных и аналитики.

44. В Германии на 6 месяцев задерживаются найм специалистов по данным и ИИ, при этом 75% работодателей сталкиваются с проблемами найма.

45. Во Франции около 80% работодателей сообщают о проблемах с наймом специалистов по обработке данных с растущим разрывом в талантах и миграцией многих специалистов в Швейцарию и США.

46. В Соединенном Королевстве, хотя у них в 1,8 раза больше специалистов по ИИ, чем в среднем по ЕС, 80% британских работодателей считают сложным нанимать хороших специалистов по данным и ИИ из-за несоответствия навыков и влияния США.

47. В Ирландии отмечается рост дефицита талантов в области ИИ, что обусловлено тем, что индийские таланты не могут удержать специалистов, а 81% работодателей сталкиваются с проблемами при найме на работу.

48. Польша повышает спрос на экспертов в области ИИ, при этом 75% работодателей сталкиваются с трудностями при найме хороших талантов из-за Западной Европы и влияния США.

49. Согласно результатам опроса, проведенного американской компанией Alteryx, 41% предприятий ОАЭ легко находят опыт анализа данных.

50. Значительная часть предприятий ОАЭ (32%) сталкиваются с трудностями в поиске квалифицированных специалистов по аналитике.

Удаленная работа Vs тенденции работы на месте

51. Хотя роли науки о данных пользуются большим спросом, на них приходится лишь 5% полностью удаленных вакансий (365datascience).

52.Последний опрос Statista показал, что около 53% работников в США работают в гибридной установке.

53. Недавний поиск работы в LinkedIn показал, что 60 482 из 79 000+ рабочих мест Data Scientist, перечисленных в Индии, были на месте.

Но если вы видите, специалисты по данным, работающие на месте, могут обеспечить более простой обмен знаниями, более быструю итерацию и более эффективную связь с другими командами. Это приводит к лучшим решениям и более оптимизированному рабочему процессу.

Кроме того, специалисты по данным должны выбирать рабочие места на месте, поскольку у них больше возможностей для общения с высшими руководителями и заинтересованными сторонами, что потенциально может привести к более быстрому карьерному росту.

Сколько стоят ученые данных? (2025) Зарплаты, наем и бюджетная статистика

Средняя зарплата в мире для специалистов по данным падает между 60 000 и 200 000 долларов в год. Она может варьироваться в зависимости от таких факторов, как опыт, местоположение и промышленность.

Средняя зарплата в разных странах

54. В Индии средняя заработная плата для специалистов по обработке данных составляет около 12,50,000 фунтов стерлингов в год.

55. В США средняя зарплата специалистов по данным составляет около 120-240 тыс. долл. в год.

56. В Великобритании средняя зарплата для специалистов по обработке данных составляет около 60 000 фунтов стерлингов в год.

57. Средняя зарплата специалиста по данным в Германии составляет около 68 000 евро в год.

58. Средняя зарплата для специалиста по данным в Канаде составляет около 101 092 канадских долларов в год или 49 канадских долларов в час.

59. Средняя годовая зарплата Data Scientist в Австралии колеблется от $115 000 до $135 000. (SEEK и Randstad)

60. Средняя месячная зарплата Data Scientist в ОАЭ составляет около 13 565 дирхамов.

Распределение расходов на наем (включая обучение и набор персонала)

61. В среднем компании в основном платят 15-25% зарплат специалистов по обработке данных своим агентствам по найму/подбору персонала.

62. Многие компании предпочитают тратить 1-5% своей заработной платы на программы обучения и повышения квалификации для ученых-данных, которых они нанимают.

63.В то время как стоимость погрузки на борт ученого-исследователя данных может быть немного выше из-за необходимых специальных навыков и опыта, она, вероятно, будет в пределах общего диапазона в 4700 долларов или аналогичной суммы.

В доме Vs Аутсорсинг Командные сравнения

64. По данным Deloitte, 57% компаний рассматривают аутсорсинг ИТ-требований для экономии затрат.

65. Подавляющее большинство предприятий, в том числе 80% по всему миру, используют аутсорсинг в той или иной степени (MyOutDesk)

66. По данным Statista, прогноз глобальных расходов на ИТ в аутсорсинге в 2025 году оценивается примерно в 1,74 млрд. долл. 

67. Глобальный рынок аутсорсинга аналитики данных переживает значительный рост, прогнозируемая стоимость которого к 2032 году составит 183,17 млрд долларов, показывает Fortune Business Insights.

68. Согласно отраслевым исследованиям, предприятия могут потенциально сэкономить до 70% на затратах на рабочую силу, передавая ИТ-услуги Индии. 

69. Если вы планируете нанять специалистов по обработке данных или аутсорсинговые услуги в Индию, вы можете сэкономить примерно 80% от стоимости.

70. Примерно 42% предприятий в настоящее время объединяются внутренний и аутсорсинг Команды, чтобы сбалансировать контроль затрат с качеством таланта.

Статистика о наиболее часто используемых языках программирования и инструментах для проектов в области науки о данных

Данные поступают неструктурированным образом из нескольких источников. Для получения наилучшей ценности из этих данных требуются методы, инструменты и технологии, такие как Python, R, Jupyter Notebooks и многое другое. Давайте посмотрим на статистику о самых популярных языках и инструментах программирования в области науки о данных:

Python

Когда мы слышим о науке и Услуги по развитию ИИ/ML Если говорить о связанных требованиях, то Python, как правило, является лучшим вариантом. Давайте проверим, насколько этот язык программирования заинтересован в проектах по науке о данных:

71. Python занимает около 68% рынка для проектов в области науки о данных.

72. Python остается доминирующим как в стартапах, так и на предприятиях, причем 76% спроса на стартапы и 71% на предприятиях для проектов в области науки о данных.

73. Если вы видите объявления о работе с данными, то вы обнаружите, что 84,6% из них упоминают Python в необходимых навыках языка программирования (365DataScience)

R

Если Python, то R определенно является лучшей альтернативой, используемой более чем 2 миллионами статистиков и ученых-данных по всему миру.

74,43% корпоративных групп по обработке данных предпочитают использовать R с Python.

75. Большинство ученых используют R для 38% биостатистики.

76. Не только это, R также известен как 65% предпочтений ученых-исследователей данных для академических исследований.

76,45,9% вакансий для специалистов по данным упоминают R как необходимый язык программирования.

SQL

Удивительно, но SQL также является одной из ведущих технологий, наиболее востребованных для проектов в области науки о данных.

77,58,5% специалистов по поиску талантов требуют от специалистов по обработке данных знания SQL.

Кроме того, существуют требования к другим языкам программирования, включая Java (13,2%), Go (7,9%), JavaScript (4,0%) и другие 5,3%.

Тензорфлоу

79. TensorFlow, один из Лучшие фреймворки Python, охватывает 38,31% доли рынка в категории науки о данных и машинного обучения. (6sense)

80. В настоящее время более 1500 клиентов используют TensorFlow для своей разнообразной науки о данных и Услуги по развитию ОД.

81. Если мы проверим конкретно, то около 456 клиентов используют TensorFlow для проектов в области науки о данных, а 400 других используют его для проектов в области анализа данных.

82. Большинство из 5630 американских компаний в основном используют TensorFlow для своих проектов в области науки о данных и машинного обучения.

Ноутбуки Jupyter

83.Когда используется опрос JetBrains о IDE или редакторах, используемых для проектов по анализу данных и анализа данных, тогда 42% ученых-датчиков проголосовали за ноутбуки Jupyter.

84,69% ученых используют ноутбуки Jupyter для анализа данных, 68% для экспериментов по запросу данных / данных, 64% для визуализации, 43% для прототипирования моделей и 9% для оркестровки.

Databricks Notebooks (альбом)

85. Более 10 000 организаций по всему миру, включая Grammarly, Comcast и более 60% компаний из списка Fortune 500, используют платформу Databricks Data Intelligence Platform для проектов в области данных, аналитики и искусственного интеллекта.

Статистика принятия облачных платформ для проектов в области науки о данных

Когда дело доходит до использования облачных платформ для проектов в области науки о данных, большинство ученых-датчиков предпочитают использовать AWS и Microsoft Azure.

86. При найме специалистов по обработке данных на 2025 год 26,7% профилей вакансий упоминали облачные навыки AWS в своей основе, причем 3% требовали знаний об Amazon S3 и Lambda около 0,3% (365DataScience)

87. С AWS облачные навыки Azure также становятся все более ценными, с 15,6% для вакансий ученых-исследователей данных в 2025 году.

88. По сравнению с этими двумя облаками, специалисты по данным с навыками Google Cloud Platform видят гораздо меньше — 3,4%.

Что может дать наука о данных? (2025) Impact Metrics & Case Studies

89. По данным Forbes, организации, управляемые данными, в 23 раза чаще приобретают клиентов и в 19 раз чаще становятся прибыльными.

90. General Electric (GE) переживает 15%-ное увеличение операционной эффективности после использования данных для сценариев использования технического обслуживания, основанных на данных.

91. GE также сэкономила около 50 миллионов долларов на расходах на техническое обслуживание благодаря моделям прогнозного обслуживания, основанным на данных.

92. Siemens добилась сокращения незапланированных производственных простоев на 20% и 25 млн. долл. с тех пор, как компания внедрила прогнозное техническое обслуживание с использованием данных.

93. PathAI, патологическая программа, используемая в секторе здравоохранения, сократила время на анализ и отчетность результатов на 50%, неверную диагностику на 20% и колоссальное улучшение точности диагностики на 25%.

94. PayPal использовала данные науки для выявления случаев мошенничества, что помогло им сообщить впечатляющий 99,9% точность в выявлении и смягчении этих действий, сэкономив пользователям около 2 миллиардов долларов потенциальных потерь.

95. Сингапур использовал данные науки в системе управления трафиком в реальном времени, что помогло им уменьшить пиковые часы загруженности на 25%.

96.В Барселоне реализованы интеллектуальные парковочные решения с использованием решения для науки о данных, которое помогло гражданам сэкономить время на поиске парковочных мест на 30%.

97. Персонализация приложения Amazon для покупок помогает им значительно повысить рейтинг кликов по рекомендациям по продуктам до 68%.

Ключевые выносы

Цифры не лгут - будь то здравоохранение, финансы или электронная коммерция, наука о данных оказывает значительное влияние на каждую отрасль. От оптимизации операций и сокращения мошенничества до повышения качества обслуживания клиентов с помощью таких вариантов использования, как персонализация, прогнозная аналитика и любые другие, наука о данных действительно приносит бизнес-ценность, несомненно.

Из этой статистики науки о данных мы можем только подвести итог: спрос на навыки и услуги в области науки о данных будет расти. И по мере его развития он также будет создавать проблемы, от поиска правильных талантов до управления затратами.

Это подходящее время, чтобы действовать в соответствии со стратегиями науки о данных для улучшения результатов.

FAQs О статистике Data Science