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Die Größe des Graph Database Market wurde im Jahr 2022 auf 2,6 Mrd. USD geschätzt und wird voraussichtlich einen CAGR von über 18% zwischen 2023 und 2032 registrieren. Die erhöhte Nachfrage nach Realtime Big Daten Bergbau und Visualisierung ist deutlich treibendes Marktwachstum. Diese ermöglichen es Unternehmen, versteckte Muster zu entdecken, Anomalien zu erkennen und fundierte Entscheidungen in Echtzeit zu treffen. Diese Fähigkeit brennt die Annahme von Graphendatenbanken in allen Branchen, das Wachstum des Marktes, da Unternehmen priorisieren datengesteuerte Entscheidungs- und Hebeldiagramm-Datenbanken für dynamische, Echtzeit-Einsichten.
Da Unternehmen ihre Daten und Anwendungen in die Cloud migrieren, steigt die Nachfrage nach Cloud-basierten Graphendatenbanken, erweitert den Markt und ermöglicht Unternehmen aller Größen, die Macht der Graphiktechnologie für verschiedene Anwendungsfälle. So hat Neo4j im Juni 2023 neue Integrationen mit der Vertex AI von Google Cloud gezeigt, die fortschrittliche generative AI-Funktionen in seine Graphendatenbank und Analyselösungen einbeziehen.
Berichtsattribute | Details |
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Basisjahr: | 2022 |
Graph Size in 2022: | USD 2.6 Billion |
Prognosezeitraum: | 2023 to 2032 |
Prognosezeitraum 2023 to 2032 CAGR: | 18% |
2032Wertprojektion: | USD 13.1 Billion |
Historische Daten für: | 2018 - 2022 |
Anzahl der Seiten: | 300 |
Tabellen, Diagramme & Abbildungen: | 390 |
Abgedeckte Segmente | Komponenten, Typ, Einsatzmodell, Anwendung und Industrie Vertikal |
Wachstumstreiber: |
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Fallstricke und Herausforderungen: |
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Die Komplexität der Datenintegration in Graphendatenbanken stellt die Herausforderung, unterschiedliche Datenquellen in eine einheitliche Graphendatenbank zu harmonisieren. Verschiedene Datenformate, Schemas und Quellen können zu Problemen wie Datensilos & Datentransformation Engpässen führen. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, sollten Organisationen in robuste Tools für Extra-, Transform-, Load- (ETL) und Middleware investieren, die Datenintegrationsprozesse optimieren. Zusätzlich werden standardisierte Datenformate übernommen und eingesetzt Datenintegration Experten können die Integration unterschiedlicher Datenquellen in eine Graphendatenbank vereinfachen.
Die COVID-19 Pandemie wirkte sich aufgrund von beschleunigten digitalen Transformationsinitiativen positiv auf den Graphendatenbankmarkt aus. Mit Remote-Arbeit und Online-Interaktionen, die zur Norm werden, stützten sich Organisationen zunehmend auf datengesteuerte Entscheidungsfindung, bei der Graph-Datenbanken übertreffen. Industrien, einschließlich betriebsbereite Graphendatenbanken für Kontaktverfolgung und Patientenmanagement. Darüber hinaus beobachtete E-Commerce und Social Media eine erhöhte Nachfrage nach personalisierten Empfehlungen und förderte die Annahme von Graphendatenbanken.
Die Integration von Graphendatenbanken mit Graphanalyse und Machine Learning (ML) ist ein kontinuierlicher Trend im Graphendatenbankmarkt. Durch die Verwendung von Graphanalysen können Organisationen komplizierte Muster aufdecken, Anomalien identifizieren und wertvolle Erkenntnisse aus komplexen Zusammenhängen innerhalb ihrer Daten gewinnen. Die Integration von ML verbessert diese Fähigkeiten weiter und ermöglicht eine vorausschauende Modellierung und automatisierte Entscheidungsfindung basierend auf graphischen Mustern. Dieser Trend ermöglicht Unternehmen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, Kundenerlebnisse zu verbessern, Betrug zu erkennen und die Operationen zu optimieren, so dass Graphendatenbanken eine entscheidende Komponente für fortgeschrittene Analytik & AI-getriebene Anwendungen sind.
Führende Anbieter bieten DBaaS-Optionen, so dass es zunehmend zugänglich für eine breite Palette von Unternehmen, die die Vorteile von Graph-Datenbanken ohne das Management Overhead suchen. Datenbank-as-a-Service-Startups wie EdgeDB, Aiven, Compose und Tesora Corp. fördern das Marktwachstum.
Das Software-Segment entfiel 2022 auf rund 69 % des Marktanteils der Graphendatenbank und erwartet ein robustes Wachstum. Die zunehmende Übernahme von Graphendatenbanken in allen Branchen treibt die Nachfrage nach Graphendatenbanksoftwarelösungen an. Der steigende Trend von Cloud-basierten Angeboten und Graphen Datenbank als Service (DBaaS) erfordert die Bereitstellung und Verwaltung von Softwarekomponenten. Jedoch werden laufende Softwarefortschritte, Open-Source-Optionen und branchenspezifische Anwendungen das Segmentwachstum steigern, da Organisationen effiziente und skalierbare Softwarelösungen suchen, um die Leistungsfähigkeit der Graphiktechnologie für die Datenanalyse und Erkenntnisse zu nutzen.
Das IT & Telecom-Segment hatte 2022 rund 25% Marktanteil. IT & Telekommunikationsunternehmen übernehmen zunehmend Graphendatenbanken, um ihr Netzwerkmanagement zu verbessern, die Infrastruktur zu optimieren und Kundenerlebnisse zu verbessern. Sie nutzen Graphendatenbanken, um komplexe Zusammenhänge zwischen Netzwerkkomponenten zu modellieren, Netzwerkverkehrsmuster zu analysieren, Anomalien zu erkennen und potenzielle Probleme in Echtzeit vorherzusagen. Durch die Nutzung der Fähigkeit der Graphendatenbank, miteinander verbundene Daten zu verfolgen und abzufragen, erreichen diese Unternehmen eine effiziente Ressourcenzuweisung, reduzierte Ausfallzeiten und bessere Servicequalität.
Nordamerika dominierte den globalen Graphendatenbankmarkt mit einem Anteil von über 33% im Jahr 2022. Die Region beherbergt ein blühendes Technologie-Ökosystem mit einem starken Schwerpunkt auf datengetriebenen Entscheidungsfindungen und macht es zu einem reifen Markt für Graphen-Datenbankannahme. Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen, E-Commerce und Social Media, die sich stark auf Graphendatenbanken für Betrugserkennung, Empfehlungssysteme und Kundenanalysen verlassen, sind in Nordamerika prominent. Darüber hinaus steigt die Nachfrage nach Cloud-basierten Lösungen und die Präsenz von großen Graphendatenbankherstellern in der Region.
Hauptakteure der Graphendatenbankbranche sind:
Diese Akteure konzentrieren sich auf strategische Partnerschaften, neue Produkteinführungen und Vermarktungsbemühungen zur Markterweiterung. Sie investieren auch stark in die Forschung, um innovative Produkte und Garner maximale Markteinnahmen einzuführen.
Anwendung
Typ
Durch Einsatzmodell
Von der Komponente
Von Industrie Vertical
Die vorstehenden Angaben sind für die folgenden Regionen und Länder angegeben: