レポートコンテンツ
第1章 方法論とスコープ
1.1 研究設計
1.1.1 研究アプローチ
1.1.2.1 データ収集方法
1.2 ベース見積りと計算
1.2.1.1.2.1.1 基礎年計算
1.2.2.3 市場予測のための主要な傾向
1.3 予測モデル
1.4 第一次研究と検証
1.4.1 プライマリソース
.4.2 の データマイニングソース
1.5 市場定義
第2章 エグゼクティブ・サマリー
2.1 業界 360ツイート 相乗症、2021 - 2032
第3章 業界の洞察
3.1 産業生態系分析
3.2 サプライヤーの風景
3.2.1 テクノロジープロバイダー
3.2.23 クラウドサービスプロバイダ
3.2.3システムインテグレータ
3.2.4の エンドユーザー
3.3 利益証拠金分析
3.4 技術とイノベーションの風景
3.5 特許分析
3.6 の 主なニュースと取り組み
3.7 規制風景
3.8 の 衝撃力
3.8.1成長の運転者
3.8.1.1の ビジネスインテリジェンスと分析の重要性の拡大
3.8.1.2の特長 クラウドベースの技術の採用拡大
3.8.1.3の特長 ビッグデータとIoTの活用
3.8.1.4の特長 AI・機械学習の需要増加
3.8.2 産業下落と課題
3.8.2.1の特長 クラウドデータ倉庫の複雑なコスト構造
3.8.2.2の特長 熟練したリソースの欠如
3.9 成長潜在的な分析
3.10 ポーターの分析
3.11 PESTEL分析
第4章 競争力のある風景、2023年
4.1 はじめに
サイズ: 4.2 企業市場シェア分析
4.3 競争的な位置のマトリックス
4.4 戦略的展望行列
第5章 マーケット見積りと予想、2021年 - 2032年($Bn)
5.1マイル 主なトレンド
5.2 DWaaSの
5.3 データストレージ
第6章 市場予測、組織規模、2021年～2032年($Bn)
6.1 の 主なトレンド
6.2 大企業
6.2.1 DWaaSの
6.2.26 データストレージ
6.3 中小企業
6.3.1 DWaaSの特長
6.3.2の データストレージ
第7章 市場予測、デプロイメントモデルによる、2021 - 2032($Bn)
7.1マイル 主なトレンド
7.2 パブリッククラウド
7.3 プライベートクラウド
7.4 ハイブリッドクラウド
第8章 市場予測、適用による、2021 - 2032($Bn)
8.1 の 主なトレンド
8.2 顧客分析
8.3マイル データの近代化
8.4 ビジネスインテリジェンス
8.5 予測分析
8.6 その他
第9章 市場予測、業界別垂直、2021 - 2032($Bn)
9.11(日) 主なトレンド
9.2 ヘルスケア
9.3 政府
9.4 BFSIの特長
9.5 IT&テレコム
9.6 小売および消費者
9.7 製造業及び自動車
9.8 その他
第10章 市場予測、地域別、2021 - 2032年($Mn)
10月1日 主なトレンド
10.2 北アメリカ
10.2.1 米国
10.2.2 カナダ
10.3 ヨーロッパ
10.3.1 イギリス
10.3.2 ドイツ
10.3.3 フランス
10月4日 イタリア
10.3.5 スペイン
10.3.6 ロシア
10.3.7 ノルディック
10.3.8の ヨーロッパの残り
10.4の アジアパシフィック
10.4.1 の 中国語(簡体)
10.4.2 インド
10.4.3 日本
10.4.4 韓国
10.4.5 オーストラリア
10.4.6 シンガポール
10.4.7の アジア太平洋地域
10.5 ラテンアメリカ
10.5.1 ブラジル
10.5.2 メキシコ
10.5.3 アルゼンチン
10.5.4の ラテンアメリカの残り
10.6 メア
10.6.1 UAE
10.6.2 南アフリカ
10.6.3 サウジアラビア
10.6.4マイル MEAの残り
第11章 会社案内
11.1 Alibabaクラウド
11.2 アマゾンウェブサービス株式会社
11.3 Apache Hive(アパッチ・ハイブ)
11.4 ライセンスデータ
11.5 株式会社Cloudera
11.6 防火ボルト
11.7 グーグル合同会社
11.8 Huaweiの技術Co.、株式会社
11.9 国際ビジネスマシン株式会社
11.10 コグニオ
11.11 マイクロソフト株式会社
11.12 MySQLの ヒートウェーブ
11.13 OpenTextバーティカ
11.14 オラクル株式会社
11.15 パルアクセル
11.16 SAP SEの
11.17 株式会社スノーフレーク
11月18日 トレジャーデータ
11.19 テラデータ株式会社
11.20 Yellowbrickデータ
クラウドデータ倉庫市場規模
クラウドデータ倉庫市場規模は2023年に1億米ドルで評価され、2024年と2032年の間に22.5%を超えるCAGRを登録すると推定されています。 ビジネスインテリジェンスと分析の重要性が高まっています。 ビジネスインテリジェンスソリューションは、クリーンで構造化されたデータの単一のストアに依存しています。 従来のデータウェアハウスは、様々な情報源から、増え続けるボリュームと多様性を処理することができない、サイロ化することができます。
データベース、CRMシステム、ソーシャルメディア、IoTデバイスなど、さまざまなソースからデータを収集するための単一のプラットフォームを提供します。 この単一のデータ湖では、BIツールが組織のデータの全体的なビューからインサイトを抽出することができます。 これに伴い、クラウドデータ倉庫は、セルフサービスのビジネスインテリジェンス機能を提供します。 これにより、管理者は、データアナリストだけでなく、ユーザーフレンドリーなインターフェイスや視覚化ツールを使用してデータにアクセスし、学習することができます。 データのこの民主化は、企業内のデータ主導の文化を奨励し、より多くの個人が教育された決定を下すことを可能にします。
クラウドベースのテクノロジーの普及は、クラウドデータ倉庫市場の採用を主導する上で重要な役割を果たしています。 従来のデータウェアハウスでは、幅広いITインフラや運用スキルが求められます。 一方、クラウドデータ倉庫は、クラウドサービスプロバイダに対するこれらの責任を委託しています。 これにより、組織のITスタッフが重要な業務や戦略的なプロジェクトに集中することができます。
さらに、クラウドデータ倉庫は柔軟性を提供し、組織がデータストレージを縮小し、必要に応じて電力を上下に処理できるようにします。 この適応性は、変化する環境で働く企業にとって不可欠です。 クラウドデータ倉庫は、インターネット接続でどこからでもアクセス可能です。 これにより、地理的に分散したチームは、データ分析と意思決定を組み合わせて作業することができます。
クラウドデータ倉庫の複雑なコスト構造は、クラウドデータ倉庫市場にとって大きな課題であり、その成長を遅らせる可能性があります。 従来型のデータウェアハウスとは異なり、初期費用を必要とするクラウドデータウェアハウスは、ペイ・アス・ユー・ゴー・プライシング・モデルを採用しています。 コストをスケールアップするのに役立ちますが、データの充電倉庫を正しく予測するのは困難です。
データストレージ、クエリに使用されるコンピューティングリソース、データエグレスコスト(クラウド倉庫からデータを転送する)、管理ニーズなどの要因は、すべての全体的な充電に大きな影響を及ぼす可能性があります。 慎重に監視し、コストを最適化しない場合、ビジネスは予期しない高価なクラウドデータ倉庫費に直面している可能性があります。
クラウドデータ倉庫市場動向
クラウドデータ倉庫業界におけるビッグデータとIoTの拡大が進んでいます。 ビッグデータとIoTの両方が、企業が保存して管理しなければならないデータの量に大きな上昇に貢献します。 ビッグデータとは、ソーシャルメディア、センサーデータ、顧客取引など、さまざまなソースから大きなデータセットを指します。 同様に、IoTデバイスは、工場内の機械測定から収集したデータをウェアラブルから収集するデータの範囲で、データの安定したストリームを生成します。
従来型のデータ倉庫では、増加するデータ数や様々なデータに対応できなくなっています。 さらに、クラウドデータ倉庫は自然にスケーラブルで、企業がストレージスペースを変更し、要件に基づいて電力を処理します。
例えば、2023年7月、IBMはDb2倉庫の次世代を立ち上げました。 この開発により、クラウドオブジェクトストレージに存在するDb2カラム組織テーブルのクラウドネイティブサポートを導入しました。 クエリのパフォーマンスを高め、ストレージコストを削減し、常にオン、ミッションクリティカルなワークロードのための費用対効果の高いソリューションを提供します。 高度なキャッシング技術とクラウドオブジェクトストレージとの互換性の統合により、Db2倉庫プラットフォーム内の分析、拡張性の向上、およびデータガバナンスの強化が容易になります。
クラウドデータ倉庫市場分析
組織規模に基づいて、市場は大企業と中小企業に分けられます。 2032年までにクラウドデータ倉庫市場シェアの約65%を保有する大企業セグメントを予定しています。 大規模な組織は、消費者取引、財務記録、運用データ、およびマーケティングイニシアチブなどの多くの情報源から大量のデータを頻繁に処理します。 従来のデータ倉庫は、このレベルのデータ量と複雑性を管理する上で課題に遭遇する可能性があります。
クラウドデータ倉庫は、大規模データセットを効率的に保存・管理するために必要なスケールと柔軟性を提供します。 大規模な企業は、運用を改善し、市場動向を発見し、競争上の優位性を得るために、データ主導のインサイトに著しく依存しています。 クラウドデータ倉庫は、ビッグデータ分析ツールと機械学習プラットフォームとインターフェイスし、大規模なデータセットで高度な分析を可能にします。
業界を垂直にし、クラウドデータ倉庫市場は、ヘルスケア、政府、BFSI、IT&テレコム、小売&コンシューマー、製造&自動車などに分類されています。 2023年に約19%の市場シェアを占めるヘルスケアセグメント。 ヘルスケア分野は、電子健康記録(EHR)の採用、患者データを生成する医療機器の増殖、ゲノムとカスタマイズされた治療の出現、およびウェアラブルおよびテレメディシンの上昇の使用によるデータ量における途方もない拡張を経験しています。
従来型のデータウェアハウスは、データ量や複雑性を増加させない。 大規模な医療データセットは、クラウドデータ倉庫を介して効果的に保存および管理される場合があります。これは、本質的なスケーラビリティを持っています。 さらに、クラウドデータ倉庫では、医療会社が、カスタマイズされた医薬品、予測分析、臨床研究など、患者様のケアに役立つさまざまな目的にデータを利用することができます。
北米クラウドデータ倉庫市場は2023年に36%の収益シェアを記録しました。 北米は、Amazon Web Services(AWS)、Microsoft Azure、Google Cloud Platform(GCP)などの著名なクラウドサービスプロバイダです。 これらの組織は、あらゆる規模の企業の要求を満たす強力なクラウドデータ倉庫ソリューションを提供します。 また、シリコンバレーなどの北米における重要な技術ハブの存在は、クラウドデータ倉庫を含むクラウドベースの技術の革新と早期導入を促します。
また、北米の企業は、他の地域よりもクラウド利用に利用することが多いです。 従来のオンプレミスのデータ倉庫と比較して、よりスケーラビリティ、柔軟性、コスト効率性を提供するクラウドデータ倉庫に最適な環境を提供します。 北米では、GDPRやHIPAAなどの厳しいデータプライバシー基準があります。 クラウドデータ倉庫は、安全なストレージ、アクセス制限、データの暗号化を提供することで、これらの規則を遵守するのに役立つ場合があります。 データセキュリティに重点を置いたのは、北米におけるクラウドデータ倉庫導入の重要なドライバーです。
クラウドデータ倉庫市場シェア
Snowflake Inc.とAmazon Web Services, Inc.は、クラウドデータ倉庫業界における市場シェアの20%以上を保持しています。 この業界の企業は、市場規模を拡大するためのいくつかの重要な戦略を採用しています。 Snowflake Inc.は、金融、ヘルスケア、小売、製造などの分野におけるフットプリントを拡大し、特殊なソリューション、特定のユースケースのためのテンプレート、各業界の異なる要件と規制に合わせるコンプライアンス認定を提供することで努力しています。
Amazon Web Services, Inc.は、オンプレミスのデータソース、ハイブリッドクラウドのセットアップ、マルチクラウド環境とのスムーズな統合を可能にし、ハイブリッドおよびマルチクラウド機能を実現します。これにより、クライアントは現在のITシステムと共にAWSデータウェアハウスソリューションを利用することができます。
クラウドデータ倉庫市場企業
クラウドデータ倉庫業界で稼働している主要企業は以下のとおりです。
クラウドデータ倉庫業界ニュース
雲のデータ倉庫の市場調査のレポートは企業の深い適用範囲を含んでいます 2021年から2032年までの収益(USD Billion)の面での見積もりと予測 以下のセグメントの場合:
市場、提供によって
市場、組織規模による
市場、展開モデルによる
市場、適用による
市場、企業によって縦
上記情報は、以下の地域および国に提供いたします。