作者:
Preeti Wadhwani, Aishwarya Ambekar
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数据仓库市场规模按数据类型（结构化、非结构化）、按部署模型（本地、云、混合）、按组织类型（中小企业、大型企业）、按产品（统计分析、数据挖掘工具、ETL 解决方案）、按应用（零售、电信和 IT、BFSI、制造、医疗保健、政府）、行业分析报告、区域展望、增长潜力、竞争市场份额及预测，2019 - 2025 年
报告 ID: GMI3744
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发布日期: September 2019
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报告格式: PDF/Excel/仪表板/平台
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数据仓库市场
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数据仓库市场
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数据仓储 市场规模
数据仓储 市场 2018年全球规模已超过130亿美元,估计2019至2025年CAGR增长率将超过12%。
数据仓储是指从几个不同来源,包括社交媒体,移动数据,以及商业应用中的数据被合并. 这一数据用于提供宝贵的商业见解和分析报告。 从各种来源获得的异质数据首先被清洗,再被整理成数据仓的综合格式. 企业使用数据仓储工具和数据库管理系统(DBMS)访问存储在仓库服务器上的数据,以支持其业务决策.
数据仓储市场的增长归因于一些因素,如企业生成的数据数量不断增加,以及商业情报部门越来越需要获得竞争优势。 各种企业纵向生产的大量数据给现有企业资源造成了巨大压力,迫使它们采用数据仓储解决方案来进行高效、灵活和可扩展的存储。 可以利用先进的数据挖掘和BI工具来利用这些数据,为用户提供宝贵的业务见解,以提高业务效率,改进决策,加强客户保留,并增加收入流。
导致市场增长的另一个因素是云计算上升的趋势. 越来越多地采用以云为基础的服务将便利对云数据储存的需求。 企业和政府机构正在实现 云数据仓,如点播计算,无限存储,综合BI工具,以及负担得起的定价选项等. 数据仓库作为一种服务(DWAaS)的扩散以及数据分析方面无结构数据越来越受欢迎,预计还会促进市场增长。
数据仓储 市场分析
包括与可识别模型无关的数据的无结构数据仓储市场,预计2019年至2025年,随着企业利用无结构数据进行高级分析,CAGR增长率将超过10%. 数据不以任何格式预先组织,通常包含名称和地址等内容丰富的信息. 导致无结构数据仓储越来越受欢迎的主要推动力是存在关键的基本信息。
" 大数据 " 的量迅速增加,并使用了新的商业分析工具来处理,例如MapReduce和Hadoop,这突出说明了在仓储解决方案中需要无结构的数据。 随着灵活云数据仓库的迅速采用和无结构数据摄入,无结构数据段预计将在预测期间出现高增长.
数据挖掘工具有助于对大量数据进行自动化处理和分析,以发现具有重要商业价值的模式、趋势或关联。 企业利用这些工具预测未来的成果,帮助它们找到产品开发和扩大收入等新机会。
数据挖掘在采用数据采集方法方面大幅增加。 发现欺诈行为,消费者概况,网站优化,并确定潜在的市场环节. 各种数据仓储工具,包括Azure ML Studio、RStudio、Python和SAS,以负担得起的价格提供,使企业能够利用增强的数据洞察力并提高生产力。 预计到2025年,它们占数据仓储市场份额的25%以上。
如果计算功率和存储具有不同的可扩展性,存储-精度数据可能会变得非常昂贵. 云层仓库可以立即扩大自身规模,按要求提供高或低的计算需要,使其具有很高的成本效益.
云层数据仓储在企业中正得到很大的推动,因为它提供了许多好处,包括多种数据类型支持、按需计算、无限存储和灵活的定价模式。 由于成本低和基础设施要求低,中小企业正在迅速采用云部署模式。 政府促进云计算和大数据分析的有利举措也是市场的主要增长动力。
BFSI部门广泛使用数据挖掘和大数据分析方法,增加了数据仓储解决方案的采用. 该行业面临巨大压力,要削减欺诈和恶意网络攻击造成的财政损失. 这在金融机构中迅速使用了大数据分析。 这些机构越来越多地采用预测性欺诈分析、发现假保险索赔、评估信用风险、确保政府遵守规定、为数据仓储市场需求提供燃料的解决方案。 BFSI的IoT以自动取款机,移动银行,智能信用卡等连接设备的出现,进一步增加了对"大数据分析"和数据仓储的需求.
大型企业是数据仓储解决方案的早期采用者. 内部数据中心、专门的信息技术工作人员以及可用于基础设施发展的财政资源推动了大型企业的市场增长。 它们采用先进的企业解决方案,如客户关系管理(客户关系管理)和企业资源规划(机构资源规划),产生大量宝贵数据,为竞争优势而利用这些数据。 随着混合仓储模式的发展,大型企业可以利用上层数据仓储,利用云仓的灵活性和可扩展性.
亚太的企业正在建立各种数据中心,提供大数据解决方案和云数据储存系统。 例如,2019年,中国电子商务公司阿里巴巴在中国启动了两个以云为主的数据中心,旨在为位于霍霍特和成都工业区的中国企业提供云数据仓储解决方案. 由于没有前期基础设施投资和负担得起的价格,这些服务对中小企业也证明是经济的。
由于信息技术基础设施的迅速增长、数据中心数量的增加以及云技术的广泛采用,预计2019至2025年亚太数据仓储市场将增长15%以上。
数据仓储 市场份额
在市场上经营的企业正在采取各种战略,如协作、新的数据中心启动和产品开发等,以加强现有的供货,并扩大其投资组合,以针对更广泛的客户基础。 例如,在2019年5月,Oracle与德国公司SUSE合作开发了Linux软件,将Oracle数据库19c数据仓库软件整合到其SUSE平台. 协作带来了混合内存分出和高级诊断等数据仓储软件的新发展.
在数据仓市场运营的一些主要公司是:
工业背景
数据仓储技术通过允许各组织以成本效益高的方式存储和分析大量企业数据,使商业智能发生了革命性的变化. 传统上,企业使用数据库管理系统和数据壁图分别储存基于企业垂直的数据. 这导致在整合不同来源的数据方面出现复杂情况,使数据分析变得困难。 数据量的增加和数据进入传统数据储存系统的速度超出了遗留系统的能力。 这导致开发了具有强大计算能力和高存储能力的超规模数据仓库。 将云计算技术纳入数据仓储和提供负担得起的大数据解决方案,使企业利用数据分析的方式受到干扰。 随着云数据仓日益受欢迎和大数据分析的广泛使用,对这些解决方案的需求将超过预测的时间跨度。
数据仓储市场研究报告包括对该行业的深入报道, 按2014年至2025年美元收入估计和预测,用于下列部分:
根据数据 类型
按部署模式
按组织类型
通过提供
通过应用程序
已就下列区域和国家提供了上述资料:数字 :
常见问题 (FAQs):
研究方法、数据来源与验证流程
本报告采用系统化的研究流程，以与行业参与者直接交流、自主建模和严格的交叉验证为核心，而非仅依赖案头研究。
我们的六步研究流程
1. 研究设计与分析师监督
GMI 的研究方法以专业人员的经验、严格的验证和充分的透明度为基础。我们报告中的每项洞察、趋势分析和预测均由了解目标市场细微差别的资深分析师完成。
我们通过与行业参与者和专家直接交流开展广泛的一手调研，并辅以基于经过核实的全球来源所进行的全面二手研究。我们运用量化影响分析提供可靠的预测，同时确保从原始数据来源到最终研究结论的全程可追溯性。
2. 一手调研
一手调研是我们研究方法的支柱，贡献了整体洞察的近 80%。我们直接接触行业参与者，以确保分析的准确性和深度。我们结构化的访谈计划覆盖区域及全球市场，收集企业高管、董事和领域专家的意见。这些交流提供战略、运营和技术视角，使研究结论更加全面，市场预测更加可靠。
3. 数据挖掘与市场分析
数据挖掘是研究流程的重要组成部分，在整体研究方法中约占 20%。我们通过分析主要企业的收入份额，研究市场结构、识别行业趋势并评估宏观经济因素。我们从付费和免费来源收集相关数据，建立可靠的数据库。这些信息随后用于支持一手调研和市场规模测算，并由分销商、制造商和行业协会等关键利益相关方进行验证。
4. 市场规模测算
我们采用自下而上的方法测算市场规模。首先使用一手访谈直接获得的企业收入数据，同时结合制造商的产量以及安装量或部署量统计。随后按区域市场汇总这些数据，得出以实际行业活动为依据的全球市场估算值。
5. 预测模型与关键假设
每项预测均明确记录以下内容：
✓ 主要增长驱动因素及其假定影响
✓ 增长制约因素及缓解情景
✓ 监管假设与政策变化风险
✓ 技术采用曲线参数
✓ 宏观经济假设（GDP 增长、通货膨胀、汇率）
✓ 竞争格局及市场进入和退出预期
6. 验证与质量保证
在最后阶段，领域专家会人工审查筛选后的数据，识别自动化系统可能遗漏的细微差别和语境错误。专家审查是质量保证的关键环节，可确保数据符合研究目标和相关领域的专业标准。
我们的三层验证流程致力于最大程度地保障数据可靠性：
✓ 统计验证
✓ 专家验证
✓ 与市场实际情况核对
信任与公信力
经过核实的数据来源
行业出版物
行业期刊、专业出版物和专业媒体
行业数据库
自有及第三方市场数据库
监管申报文件
政府采购记录及政策文件
学术研究
大学研究成果及专业机构报告
企业报告
年度报告、投资者演示材料及申报文件
专家访谈
企业高管、采购负责人和技术专家
GMI 研究档案
覆盖 20 多个行业领域的 13,000 多份已发布的研究报告
贸易数据
进出口量、HS 编码及海关记录
研究与评估的参数
本报告中的每个数据点均经过一手访谈、基于实际数据的自下而上建模以及严格的交叉核查验证。 了解我们的研究流程 →