Autoren:
Preeti Wadhwani, Aishwarya Ambekar
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Data Warehousing-Markt Größe und Anteil 2019 - 2025
Berichts-ID: GMI3744
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Veröffentlichungsdatum: September 2019
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Berichtsformat: PDF/Excel/Armaturenbrett/Plattform
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Data Warehousing-Markt
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Data Warehousing-Markt
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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.:
Häufig gestellte Fragen (FAQs):
Forschungsmethodik, Datenquellen und Validierungsprozess
Dieser Bericht beruht auf einem strukturierten Forschungsprozess, der direkte Gespräche mit Branchenakteuren, eigene Modellierung und eine sorgfältige Gegenprüfung miteinander verbindet. Er stützt sich nicht allein auf Sekundärrecherche.
Unser Forschungsprozess in 6 Schritten
1. Forschungsdesign und fachliche Begleitung durch Analysten
Die Forschungsmethodik von GMI basiert auf menschlicher Fachkompetenz, sorgfältiger Validierung und vollständiger Transparenz. Jede Erkenntnis, Trendanalyse und Prognose in unseren Berichten wird von erfahrenen Analysten erarbeitet, die die Besonderheiten Ihres Marktes verstehen.
Unser Ansatz verbindet umfassende Primärforschung durch direkten Austausch mit Branchenakteuren und Fachleuten mit fundierter Sekundärforschung aus verifizierten weltweiten Quellen. Mithilfe quantifizierter Wirkungsanalysen erstellen wir belastbare Prognosen und gewährleisten zugleich die Rückverfolgbarkeit von den ursprünglichen Datenquellen bis zu den endgültigen Ergebnissen.
2. Primärforschung
Die Primärforschung bildet das Rückgrat unserer Methodik und trägt rund 80 % zu den gewonnenen Erkenntnissen bei. Durch den direkten Austausch mit Branchenakteuren sichern wir Genauigkeit und Analysetiefe. Unser strukturiertes Interviewprogramm umfasst regionale und globale Märkte und bezieht Beiträge von Führungskräften der obersten Ebene, Mitgliedern der Geschäftsleitung und Fachleuten ein. Diese Gespräche liefern strategische, operative und technische Perspektiven und ermöglichen ausgewogene Erkenntnisse und verlässliche Marktprognosen.
3. Data Mining und Marktanalyse
Data Mining ist ein wichtiger Bestandteil unseres Forschungsprozesses und macht rund 20 % unserer gesamten Methodik aus. Anhand der Umsatzanteile führender Unternehmen analysieren wir die Marktstruktur, erkennen Branchentrends und bewerten makroökonomische Faktoren. Relevante Daten aus kostenpflichtigen und frei zugänglichen Quellen werden zu einer verlässlichen Datenbank zusammengeführt. Diese Informationen unterstützen die Primärforschung und die Ermittlung der Marktgröße; wichtige Akteure wie Händler, Hersteller und Verbände überprüfen die Ergebnisse.
4. Ermittlung der Marktgröße
Wir ermitteln die Marktgröße nach einem Bottom-up-Ansatz. Ausgangspunkt sind Unternehmensumsätze, die direkt in Primärinterviews erhoben werden, sowie Produktionsmengen der Hersteller und Angaben zu Installationen oder Implementierungen. Diese Daten werden über die regionalen Märkte hinweg zusammengeführt, um eine globale Schätzung abzuleiten, die auf der tatsächlichen Branchenaktivität beruht.
5. Prognosemodell und zentrale Annahmen
Jede Prognose dokumentiert ausdrücklich:
✓ Zentrale Wachstumstreiber und deren angenommene Auswirkungen
✓ Wachstumshemmende Faktoren und Szenarien zur Abschwächung ihrer Wirkung
✓ Regulatorische Annahmen und das Risiko von Politikwechseln
✓ Parameter der Technologieadoptionskurve
✓ Makroökonomische Annahmen (BIP-Wachstum, Inflation, Wechselkurse)
✓ Wettbewerbsdynamik und Erwartungen zu Markteintritten und -austritten
6. Validierung und Qualitätssicherung
In der Schlussphase prüfen Fachleute die gefilterten Daten manuell, um Nuancen und Kontextfehler zu erkennen, die automatisierte Systeme möglicherweise übersehen. Diese fachliche Prüfung bildet eine entscheidende zusätzliche Ebene der Qualitätssicherung und stellt sicher, dass die Daten den Forschungszielen und fachspezifischen Standards entsprechen.
Unser dreistufiger Validierungsprozess sorgt für eine möglichst hohe Zuverlässigkeit der Daten:
✓ Statistische Validierung
✓ Validierung durch Fachleute
✓ Abgleich mit der Marktrealität
Vertrauen und Glaubwürdigkeit
Verifizierte Datenquellen
Fachpublikationen
Branchenzeitschriften, Fachpublikationen und spezialisierte Medien
Branchendatenbanken
Eigene und externe Marktdatenbanken
RRegulatorische Einreichungen
Staatliche Beschaffungsunterlagen und Dokumente zur Regierungspolitik
Wissenschaftliche Forschung
Universitätsstudien und Berichte spezialisierter Forschungsinstitute
Unternehmensberichte
Geschäftsberichte, Investorenpräsentationen und Einreichungen
Experteninterviews
Führungskräfte der obersten Ebene, Einkaufsverantwortliche und technische Fachleute
GMI-Archiv
Mehr als 13.000 veröffentlichte Studien in über 20 Branchen
Handelsdaten
Import- und Exportmengen, HS-Codes und Zolldaten
Untersuchte und bewertete Parameter
Jeder Datenpunkt in diesem Bericht wird durch Primärinterviews, echte Bottom-up-Modellierung und sorgfältige Gegenprüfungen validiert. Erfahren Sie mehr über unseren Forschungsprozess →