Data Warehousing-Marktgröße nach Datentyp (strukturiert, unstrukturiert), nach Bereitstellungsmodell (vor Ort, Cloud, Hybrid), nach Organisationstyp (KMU, Großunternehmen), nach Angebot (statistische Analyse, Data Mining-Tools, ETL-Lösungen), nach Anwendung (Einzelhandel, Telekommunikation und IT, BFSI, Fertigung, Gesundheitswesen, Regierung), Branchenanalysebericht, regionaler Ausblick, Wachstumspotenzial, Wettbewerbsmarktanteil und Prognose, 2019 – 2025
Berichts-ID: GMI3744
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Veröffentlichungsdatum: September 2019
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Berichtsformat: PDF
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Autoren:
Preeti Wadhwani, Preeti Wadhwani
Datenspeicherung Marktgröße
Datenspeicherung Markt Größe über 13 Mrd. USD, weltweit im Jahr 2018 und wird zwischen 2019 und 2025 auf über 12% CAGR wachsen.
Data Warehousing bezieht sich auf die Amalgamation von Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich Social Media, mobile Daten und Geschäftsanwendungen. Diese Daten werden verwendet, um wertvolle geschäftliche Erkenntnisse und analytische Berichte zu liefern. Heterogene Daten, die aus verschiedenen Quellen gewonnen werden, werden zunächst gereinigt und dann in einem konsolidierten Format im Datenlager organisiert. Unternehmen nutzen Data Warehousing Tools und Datenbank Management System (DBMS), um auf die auf Lagerservern gespeicherten Daten zuzugreifen, um ihre operativen Entscheidungen zu unterstützen.
Die Datenspeicherung des Marktwachstums wird auf Faktoren wie die zunehmende Menge an Daten, die von Unternehmen generiert werden, und die wachsende Notwendigkeit für Business Intelligence (BI) zu Wettbewerbsvorteilen zurückgeführt. Die riesigen Datenmengen, die durch verschiedene Unternehmensvertikale erzeugt werden, übt enormen Druck auf bestehende Unternehmensressourcen aus und zwingt sie dazu, Data Warehousing-Lösungen für eine effiziente, flexible und skalierbare Speicherung zu übernehmen. Diese Daten können mithilfe fortschrittlicher Data Mining- und BI-Tools genutzt werden, um Anwendern wertvolle Einblicke in die operative Effizienz, bessere Entscheidungsfindung, Stärkung der Kundenbindung und Steigerung der Umsatzströme zu bieten.
Ein weiterer Faktor, der zum Marktwachstum führt, ist der steigende Trend des Cloud Computing. Die zunehmende Übernahme von Cloud-basierten Services wird die Nachfrage nach Cloud-Daten-Warehousing erleichtern. Unternehmen und Regierungsbehörden erkennen die wirtschaftlichen Vorteile von Cloud-Datenlager, wie On-Demand-Computing, unbegrenzte Speicherung, integrierte BI-Tools und erschwingliche Preisoptionen. Die Verbreitung von Data Warehouse as-a-Service (DWaaS) und die zunehmende Beliebtheit unstrukturierter Daten für die Datenanalytik werden weiterhin erwartet, dass das Marktwachstum getrieben wird.
Datenspeicherung Marktanalyse
Der nicht strukturierte Datenspeichermarkt, der Daten enthält, die nicht mit einem erkennbaren Modell verbunden sind, wird von 2019 bis 2025 mit über 10% CAGR wachsen, da Unternehmen unstrukturierte Daten für fortgeschrittene Analytik nutzen. Die Daten werden in keinem Format vororganisiert und enthalten in der Regel textreiche Informationen wie Namen und Adressen. Die große treibende Kraft, die zur zunehmenden Popularität der unstrukturierten Datenspeicherung führt, ist das Vorhandensein von entscheidenden zugrunde liegenden Informationen.
Die rapide steigenden Bände von Big Data und die Verwendung neuer Business Analytics-Tools für die Handhabung, wie MapReduce und Hadoop, haben die Notwendigkeit von unstrukturierten Daten in Warehousing-Lösungen hervorgehoben. Mit der schnellen Übernahme flexibler Cloud-Datenlager mit unstrukturierter Datenaufnahme wird erwartet, dass das unstrukturierte Datensegment über den Prognosezeitraum ein hohes Wachstum aufweist.
Data Mining Tools helfen bei der automatisierten Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen, um Muster, Trends oder Korrelationen zu entdecken, die einen wichtigen Geschäftswert halten. Unternehmen nutzen solche Tools, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen und ihnen dabei zu helfen, neue Möglichkeiten wie Produktentwicklung und Umsatzerweiterung zu finden.
Der Datenbergbau hat eine beträchtliche Zunahme seiner Annahme für Betrugsbekämpfung, Verbraucherprofilierung, Website-Optimierung und Ermittlung potenzieller Marktsegmente. Eine Vielzahl von Daten-Warehousing-Tools, darunter Azure ML Studio, RStudio, Python und SAS, sind zu erschwinglichen Preisen verfügbar, so dass Unternehmen auf erweiterte Dateneinsichten und die Unternehmensproduktivität steigern können. Sie werden voraussichtlich bis 2025 über 25 % des Datenvorsorgemarktanteils ausmachen.
Das Speichern von Daten on-premise kann sehr teuer werden, wenn Rechenleistung und Speicher unterschiedliche Skalierbarkeit haben. Cloud-Lager können sich sofort skalieren, um so hohe oder niedrige Rechenanforderungen wie erforderlich zu liefern, was sie sehr kostengünstig macht.
Cloud-Daten-Warehousing gewinnt signifikante Traktion zwischen Unternehmen, da es zahlreiche Vorteile bietet, darunter mehrere Datentyp-Unterstützung, On-Demand-Computing, unbegrenzte Speicherung und flexible Preismodelle. KMU übernehmen aufgrund erschwinglicher Kosten und geringer Infrastrukturanforderungen schnell das Cloud-Bereitstellungsmodell. Favorable Regierungsinitiativen zur Förderung von Cloud Computing und Big Data Analytics sind auch ein führender Wachstumstreiber für den Markt.
Der umfangreiche Einsatz von Data Mining und Big Data Analytics durch den BFSI-Sektor hat die Einführung von Data Warehousing Lösungen erhöht. Die Branche ist unter großem Druck, um die finanziellen Verluste durch Betrüger und schädliche Cyber-Angriffe zu reduzieren. Dies hat die Verwendung großer Datenanalysen unter Finanzinstituten übertroffen. Diese Institute setzen immer mehr Lösungen für prognostizierende Betrugsanalysen ein, ermitteln gefälschte Versicherungsansprüche, bewerten das Kreditrisiko und gewährleisten die Einhaltung der Regierung und treiben die Nachfrage nach Daten vor. Das Aufkommen von IoT in BFSI mit angeschlossenen Geräten wie Geldautomaten, Mobile Banking und Smart-Creditkarten hat die Nachfrage nach Big Data Analytics und Data Warehousing weiter erhöht.
Große Unternehmen sind Frühanwender von Data Warehousing Lösungen. Eigene Rechenzentren, engagierte IT-Mitarbeiter und die Verfügbarkeit von Finanzmitteln für die Infrastrukturentwicklung haben das Marktwachstum bei großen Unternehmen gefördert. Sie setzen fortschrittliche Unternehmenslösungen wie Customer Relationship Management (CRM) und Enterprise Resource Planning (ERP) ein, die eine Vielzahl wertvoller Daten generieren, die für Wettbewerbsvorteile genutzt werden. Mit der Entwicklung von Hybrid-Warehousing-Modellen können große Unternehmen die Flexibilität und Skalierbarkeit von Cloud-Lager mithilfe von On-Premise-Data-Warehousing nutzen.
Unternehmen in Asien-Pazifik etablieren verschiedene Rechenzentren für die Bereitstellung großer Datenlösungen und Cloud-Daten-Warehousing-Systeme. So startete Alibaba im Jahr 2019 zwei Cloud-basierte Rechenzentren in China, die darauf abzielten, Cloud-Daten-Warehousing-Lösungen für chinesische Unternehmen in den Industriegebieten Hohhot und Chengdu anzubieten. Die Dienstleistungen belegen auch für KMU wirtschaftlich, da es keine Infrastrukturinvestitionen und erschwingliche Preise gibt.
Der Asien-Pazifik-Datenschutzmarkt wird von 2019 bis 2025 durch das rasche Wachstum der IT-Infrastruktur, die zunehmende Zahl von Rechenzentren und die weitläufige Übernahme von Cloud-Technologien mit einem Wachstum von über 15% CAGR rechnen.
Datenspeicherung Marktanteil
Unternehmen, die auf dem Markt tätig sind, übernehmen Strategien wie Kollaborationen, neue Datacenter-Starts und Produktentwicklungen, um ihr bestehendes Angebot zu verbessern und ihr Portfolio zu erweitern, um eine breitere Kundenbasis anzustreben. Zum Beispiel hat Oracle im Mai 2019 mit SUSE, einem deutschen Unternehmen, das Linux-Software entwickelt, seine Oracle Database 19c Data Warehouse Software in seine SUSE-Plattform integriert. Die Zusammenarbeit bringt neue Entwicklungen in der Daten-Warehousing-Software wie Hybrid-Speicher-Partitionierung und fortgeschrittene Diagnostik.
Einige der großen Unternehmen, die auf dem Datenlagermarkt tätig sind, sind
Hintergrund der Branche
Die Data Warehousing-Technologie hat die Business Intelligence revolutioniert, indem Unternehmen ermöglicht, große Mengen von Unternehmensdaten kostengünstig zu speichern und zu analysieren. Traditionell nutzten die Unternehmen Datenbank-Management-Systeme und Daten-Marts für die Speicherung von Daten getrennt auf der Grundlage von Business-Strecken. Dies führte zu Komplikationen bei der Integration von Daten aus unterschiedlichen Quellen und erschwerte die Datenanalyse. Die steigenden Datenmengen und die Geschwindigkeit, mit der Daten in traditionelle Datenspeichersysteme eingegeben wurden, waren über die Fähigkeiten von Altsystemen hinaus. Dies führte zur Entwicklung von Hyper-Skala-Datenlagern mit robuster Rechenleistung und hoher Speicherkapazität. Die Integration von Cloud Computing-Technologien in die Datenspeicherung und die Verfügbarkeit von erschwinglichen Big Data-Lösungen verursachten eine Störung in der Art, wie Unternehmen Datenanalysen nutzen. Mit der wachsenden Popularität von Cloud-Daten warehousing und umfangreiche Nutzung von Big Data Analytics wird die Nachfrage nach diesen Lösungen im Laufe der Prognosezeiten zunehmen.
Der Datenspeichermarktforschungsbericht beinhaltet eine eingehende Erfassung der Industrie, mit Schätzungen und Prognosen hinsichtlich des Umsatzes in USD von 2014 bis 2025, für folgende Segmente:
Nach Angaben Typ
Durch Einsatzmodell
Nach Art der Organisation
Durch Angebot
Anwendung
Die oben genannten Informationen wurden für die folgenden Regionen und Länder bereitgestellt.:
Forschungsmethodik, Datenquellen und Validierungsprozess
Dieser Bericht basiert auf einem strukturierten Forschungsprozess, der auf direkten Branchengesprächen, proprietärer Modellierung und rigoroser Kreuzvalidierung aufbaut – und nicht nur auf Schreibtischrecherche.
Unser 6-stufiger Forschungsprozess
1. Forschungsdesign und Analystenüberwachung
Bei GMI basiert unsere Forschungsmethodik auf menschlicher Expertise, strenger Validierung und vollständiger Transparenz. Jeder Einblick, jede Trendanalyse und jede Prognose in unseren Berichten wird von erfahrenen Analysten entwickelt, die die Nuancen Ihres Marktes verstehen.
Unser Ansatz integriert umfangreiche Primärforschung durch direktes Engagement mit Branchenteilnehmern und Experten, ergänzt durch umfassende Sekundärforschung aus verifizierten globalen Quellen. Wir wenden quantifizierte Wirkungsanalysen an, um zuverlässige Prognosen zu liefern, während wir vollständige Rückverfolgbarkeit von den ursprünglichen Datenquellen bis zu den endgültigen Erkenntnissen aufrechterhalten.
2. Primärforschung
Die Primärforschung bildet das Rückgrat unserer Methodik und trägt nahezu 80% zu den Gesamterkenntnissen bei. Sie umfasst direktes Engagement mit Branchenteilnehmern, um Genauigkeit und Tiefe in der Analyse zu gewährleisten. Unser strukturiertes Interviewprogramm deckt regionale und globale Märkte ab, mit Beiträgen von Führungskräften, Direktoren und Fachexperten. Diese Interaktionen bieten strategische, operative und technische Perspektiven und ermöglichen umfassende Einblicke und zuverlässige Marktprognosen.
3. Data Mining und Marktanalyse
Data Mining ist ein wesentlicher Teil unseres Forschungsprozesses und trägt etwa 20% zur Gesamtmethodik bei. Es umfasst die Analyse der Marktstruktur, die Identifizierung von Branchentrends und die Bewertung makroökonomischer Faktoren durch Umsatzanteilsanalyse der wichtigsten Akteure. Relevante Daten werden aus kostenpflichtigen und kostenlosen Quellen gesammelt, um eine zuverlässige Datenbank aufzubauen. Diese Informationen werden dann integriert, um die Primärforschung und Marktdimensionierung zu unterstützen, mit Validierung durch wichtige Stakeholder wie Distributoren, Hersteller und Verbände.
4. Marktgrößenbestimmung
Unsere Marktgrößenbestimmung basiert auf einem Bottom-up-Ansatz, beginnend mit Unternehmenserlösdaten, die direkt durch Primärinterviews erhoben werden, ergänzt durch Produktionsvolumendaten von Herstellern und Installations- oder Einsatzstatistiken. Diese Eingaben werden über regionale Märkte hinweg zusammengefügt, um zu einer globalen Schätzung zu gelangen, die in der tatsächlichen Branchenaktivität verankert bleibt.
5. Prognosemodell und Schlüsselannahmen
Jede Prognose enthält eine explizite Dokumentation von:
✓ Wichtigste Wachstumstreiber und ihr angenommener Einfluss
✓ Hemmende Faktoren und Minderungsszenarien
✓ Regulatorische Annahmen und das Risiko von Politikwechseln
✓ Parameter der Technologieadoptionskurve
✓ Makroökonomische Annahmen (BIP-Wachstum, Inflation, Währung)
✓ Wettbewerbsdynamik und Erwartungen beim Markteintritt/-austritt
6. Validierung und Qualitätssicherung
In den letzten Phasen erfolgt eine manuelle Validierung durch Fachexperten, die gefilterte Daten überprüfen, um Nuancen und kontextuelle Fehler zu identifizieren, die automatisierte Systeme möglicherweise übersehen. Diese Expertenprüfung fügt eine kritische Ebene der Qualitätssicherung hinzu und stellt sicher, dass die Daten den Forschungszielen und domainenspezifischen Standards entsprechen.
Unser dreistufiger Validierungsprozess gewährleistet maximale Datenzuverlässigkeit:
✓ Statistische Validierung
✓ Expertenvalidierung
✓ Marktrealitätscheck
Vertrauen & Glaubwürdigkeit
Verifizierte Datenquellen
Fachpublikationen
Fachzeitschriften und Handelspresse im Sicherheits- und Verteidigungssektor
Branchendatenbanken
Eigenentwickelte und Drittanbieter-Marktdatenbanken
Regulatorische Einreichungen
Staatliche Beschaffungsunterlagen und Richtliniendokumente
Akademische Forschung
Universitätsstudien und Berichte spezialisierter Institutionen
Unternehmensberichte
Jahresberichte, Investorenpräsentationen und Einreichungen
Experteninterviews
C-Suite, Beschaffungsleiter und technische Spezialisten
GMI-Archiv
Über 13.000 veröffentlichte Studien in mehr als 30 Branchensegmenten
Handelsdaten
Import-/Exportvolumina, HS-Codes und Zollunterlagen
Untersuchte und bewertete Parameter
Jeder Datenpunkt in diesem Bericht wird durch Primärinterviews, echtes Bottom-up-Modelling und strenge Querprüfungen validiert. Mehr über unseren Forschungsprozess erfahren →