データウェアハウス市場規模：データタイプ別（構造化、非構造化）、導入モデル別（オンプレミス、クラウド、ハイブリッド）、組織タイプ別（中小企業、大企業）、サービス別（統計分析、データマイニングツール、ETLソリューション）、アプリケーション別（小売、通信・IT、BFSI、製造、ヘルスケア、政府機関）、業界分析レポート、地域別展望、成長ポテンシャル、競合市場シェア＆予測、2019年～2025年
データタイプ別（構造化、非構造化）、導入モデル別（オンプレミス、クラウド、ハイブリッド）、組織タイプ別（中小企業、大企業）、提供サービス別（統計分析、データマイニングツール、ETLソリューション）、アプリケーション別（小売、通信・IT、BFSI、製造、ヘルスケア、政府機関）、業界分析レポート、地域別展望、成長ポテンシャル、予測
レポートID: GMI3744
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発行日: September 2019
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レポート形式: PDF
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著者:
Preeti Wadhwani, Preeti Wadhwani
データウェアハウス 市場規模
データウェアハウス マーケット 2018年のグローバル規模は13億米ドルに上り、2019年と2025年の間に12%以上のCAGRで成長すると予想されます。
データウェアハウスは、ソーシャルメディア、モバイルデータ、およびビジネスアプリケーションを含む複数の分散ソースからのデータの集約を意味します。 このデータは、貴重なビジネスインサイトや分析レポートの提供に使用されます。 様々な情報源から得られた異物データは、最初に洗浄され、倉庫データの連結形式に整理されます。 企業は、データウェアハウジングツールとデータベース管理システム(DBMS)を使用して、倉庫サーバーに保存されたデータにアクセスし、運用上の決定をサポートします。
データウェアハウジング市場成長は、企業によって生成されたデータの増加量や、ビジネスインテリジェンス(BI)の成長ニーズなど、競争上の優位性を得る要因に起因しています。 さまざまなビジネスの垂直で生成された膨大なデータ量は、既存のエンタープライズリソースに大きな圧力を発揮し、効率的な、柔軟性、スケーラブルなストレージのためのデータウェアハウジングソリューションを採用しています。 このデータは、高度なデータマイニングとBIツールを使用して活用でき、運用効率の向上、意思決定の改善、顧客保持の強化、収益ストリームの増大のために、ユーザーに価値のあるビジネスインサイトを提供します。
市場成長につながるもう一つの要因は、クラウドコンピューティングの上昇傾向です。 クラウドベースのサービスの採用は、クラウドデータウェアハウスの需要を容易にします。 企業や政府機関は、オンデマンドコンピューティング、無制限のストレージ、統合BIツール、手頃な価格の価格設定オプションなどのクラウドデータ倉庫の経済上の利点を現実化しています。 データウェアハウスをサービス(DWaaS)として活用し、データ分析のための非構造化データの普及率が高まっています。
データウェアハウス 市場分析
構造化されていないデータウェアハウジング市場は、認識できないモデルに関連しないデータを含む、企業は、高度な分析のために非構造化されたデータを活用して、2019年から2025年にかけて10%以上のCAGRで成長する見込みです。 データは、任意の形式で事前に編成されず、通常、名前やアドレスなどのテキストリッチな情報が含まれています。 構造化されていないデータウェアハウジングの人気が増加する主要な駆動力は、重要な基礎情報の存在です。
MapReduce や Hadoop などの新しいビジネス分析ツールのビッグデータと使用量が急速に増加し、未構造のデータを倉庫ソリューションで利用する必要がありました。 構造化されていないデータ摂取による柔軟なクラウドデータ倉庫の急速な導入により、未構造化されていないデータセグメントは予測期間の高成長を目撃する見込みです。
データマイニングツールは、重要なビジネス価値を保持するパターン、傾向、または相関を発見するために大量のデータの自動処理と分析を支援します。 企業は、そのようなツールを活用して将来の結果を予測し、製品開発や収益拡大などの新しい機会を見つけるのを支援しています。
データマイニングは、その採用の大きな増加を目撃しました 不正検知, 消費者のプロファイリング, ウェブサイトの最適化, 潜在的な市場セグメントを決定します. Azure ML Studio、RStudio、Python、SASなどのさまざまなデータウェアハウジングツールが手頃な価格で利用可能で、企業はデータインサイトを強化し、ビジネスの生産性を向上させることができます。 2025年までのデータ倉庫市場シェアの25%以上を占める見込みです。
計算力とストレージが異なるスケーラビリティを持っている場合は、データをオンプレミスを抑えることは非常に高価になることができます。 クラウド倉庫は、要求に応じて高または低コンピューティングのニーズとして即座にスケールアップし、コスト効率の高いものにすることができます。
クラウドデータウェアハウジングは、複数のデータ型サポート、オンデマンドコンピューティング、無制限のストレージ、および柔軟な価格モデルを含む多数の利点を提供するため、企業間で重要な牽引を獲得しています。 SMEは、手頃な価格のコストと低インフラ要件により、クラウド展開モデルを急速に採用しています。 クラウドコンピューティングとビッグデータ分析を促進するための好ましい政府の取り組みは、市場のためのチーフ成長ドライバーです。
BFSIセクターによるデータマイニングとビッグデータ分析の広範な使用により、データウェアハウジングソリューションの採用が増加しました。 業界は、不正や悪意のあるサイバー攻撃による財務損失を削減する巨大な圧力下にあります。 これは、金融機関間でビッグデータ分析の使用を監視しています。 これらの機関は、予測的な不正分析のためのソリューションを展開しています。, 偽の保険の請求を検出します。, 信用リスクを評価します。, 政府のコンプライアンスを確保します。, データの倉庫市場需要を燃料に. ATM、モバイルバンキング、スマートクレジットカードなどのコネクティッドデバイスを備えたBFSIのIoTの出現により、ビッグデータ分析やデータウェアハウスの需要が高まっています。
大規模な企業は、データウェアハウジングソリューションの早期採用者です。 社内のデータセンター、専用ITスタッフ、インフラ開発のための財務リソースの可用性は、大企業の間で市場成長を燃料供給しています。 顧客関係管理(CRM)やエンタープライズリソースプランニング(ERP)などの高度なエンタープライズソリューションを展開し、膨大な価値のあるデータを生成し、競争上の優位性に活用されています。 ハイブリッドウェアハウジングモデルの開発により、大企業は、オンプレミスのデータウェアハウジングを使用してクラウド倉庫の柔軟性とスケーラビリティを活用することができます。
アジアパシフィックの企業は、ビッグデータソリューションとクラウドデータウェアハウスシステムを提供するさまざまなデータセンターを確立しています。 例えば、2019年、中国の電子商取引会社、Alibabaは中国で2つのクラウドベースのデータセンターを立ち上げ、HohhotおよびChengdu産業分野における中国企業にクラウドデータ倉庫ソリューションを提供することを目標としています。 サービスは、前方インフラ投資や手頃な価格の価格で中小企業にとっても経済的です。
アジア・パシフィックのデータ倉庫市場は、ITインフラの急成長、データセンターの増大、クラウドテクノロジーの幅広い採用により、2019年から2025年までに15%以上のCAGRで成長を目撃する見込みです。
データウェアハウス マーケットシェア
市場で稼働している企業は、コラボレーション、新しいデータセンターの立ち上げ、製品開発などの戦略を採用し、既存の製品を強化し、より広い顧客基盤をターゲットにするためのポートフォリオを拡大しています。 例えば、2019年5月、Oracleは、Oracleデータベース19cのデータ倉庫ソフトウェアをSUEプラットフォームに統合するための、ドイツ企業であるSUSEと提携しました。 コラボレーションは、ハイブリッドメモリの分割や高度な診断などのデータウェアハウスソフトウェアで新しい開発をもたらします。
データウェアハウジング市場で稼働している主要企業の中には、
業界背景
データウェアハウジング技術は、組織が企業データの膨大な量をコスト効率よく保存し、分析できるようにすることで、ビジネスインテリジェンスに革命をもたらしました。 伝統的に、企業は、データベース管理システムとデータマートを使用して、ビジネスの垂直に基づいてデータを個別に保存しました。 これにより、データを分散源から統合し、データの分析を困難にすることにつながりました。 従来のデータストレージシステムに入力したデータと速度の上昇量は、レガシーシステムの能力を超えていました。 これにより、堅牢なコンピューティング力と高いストレージ容量を備えたハイパースケールのデータ倉庫の開発が実現しました。 クラウドコンピューティング技術の統合は、データウェアハウジングと手頃な価格のビッグデータソリューションの可用性により、企業はデータ分析を活用しました。 クラウドデータウェアハウジングの普及とビッグデータ分析の広範な使用により、これらのソリューションの需要は予測の間隔を増加させます。
データウェアハウス市場調査レポートには、業界の詳細なカバレッジが含まれています。 2014年から2025年までのUSDの収益の面での見積もりと予測、次の区分のため:
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研究方法論、データソース、検証プロセス
本レポートは、直接的な業界との対話、独自のモデリング、厳格な相互検証に基づく体系的な研究プロセスに基づいており、単なる机上調査ではありません。
6ステップの研究プロセス
1. 研究設計とアナリストの監督
GMIでは、私たちの研究方法論は人間の専門知識、厳格な検証、そして完全な透明性の基盤の上に構築されています。私たちのレポートにおけるすべての洞察、トレンド分析、予測は、お客様の市場の微妙なニュアンスを理解する経験豊富なアナリストによって開発されています。
私たちのアプローチは、業界の参加者や専門家との直接的な関わりを通じた広範な一次調査を統合し、検証済みのグローバルソースからの包括的な二次調査で補完しています。元のデータソースから最終的な洞察までの完全なトレーサビリティを維持しながら、信頼性の高い予測を提供するために定量化された影響分析を適用しています。
2. 一次研究
一次調査は私たちの方法論の根幹を形成し、全体的な洞察の約80%を貢献しています。分析の正確さと深さを確保するために、業界参加者との直接的な関わりが含まれます。私たちの構造化されたインタビュープログラムは、経営幹部、取締役、そして専門家からのインプットを得て、地域およびグローバル市場をカバーしています。これらのやり取りは、戦略的、運用的、技術的な視点を提供し、包括的な洞察と信頼性の高い市場予測を可能にします。
3. データマイニングと市場分析
データマイニングは私たちの研究プロセスの重要な部分であり、全体的な方法論の約20%を貢献しています。主要プレーヤーの収益シェア分析を通じて、市場構造の分析、業界トレンドの特定、マクロ経済要因の評価が含まれます。関連データは有料および無料のソースから収集され、信頼性の高いデータベースを構築します。この情報は、販売代理店、メーカー、協会などの主要ステークホルダーからの検証を受け、一次調査と市場規模の算定をサポートするために統合されます。
4. 市場規模算定
私たちの市場規模算定はボトムアップアプローチに基づいており、一次インタビューを通じて直接収集された企業の収益データから始まり、製造業者の生産量データや設置・展開統計が加わります。これらのインプットを地域市場全体でまとめ、実際の業界活動に基づいたグローバルな推定値を算出します。
5. 予測モデルと主要な前提条件
すべての予測には以下の明示的な文書化が含まれます：
✓ 主要な成長ドライバーとその代演内容
✓ 抑制要因と緩和シナリオ
✓ 規制上の代演内容と政策変更リスク
✓ 技術普及曲線パラメータ
✓ マクロ経済の代演内容（GDP成長、インフレ、通貨）
✓ 競争の動態と市場参入/椭退の見通し
6. 検証と品質保証
最終段階では人による検証が行われます。ドメイン専門家がフィルタリングされたデータを手動でレビューし、自動化システムには視点や文脈上の誤りを発見します。この専門家レビューにより、品質保証の重要な層が加わり、データが研究目標および分野固有の基準に沖していることが確保されます。
私たちの3層構造の検証プロセスは、データの信頼性を最大化します：
✓ 統計的検証
✓ 専門家検証
✓ 市場実態チェック
信頼性と信用
検証済みデータソース
業界誌・トレード出版物
セキュリティ・防衛分野の専門誌とトレードプレス
業界データベース
独自および第三者市場データベース
規制申請書類
政府調達記録と政策文書
学術研究
大学研究および専門機関のレポート
企業レポート
年次報告書、投資家向けプレゼンテーション、届出書類
専門家インタビュー
経営幹部、調達担当者、技術スペシャリスト
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貿易データ
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