데이터 Warehousing 시장 크기

데이터 Warehousing 가격표 크기가 2018 년 전 세계적으로 13 억 달러를 초과했으며 2019 년과 2025 년 사이에 12% 이상의 CAGR에서 성장할 것으로 예상됩니다.

Data warehousing은 소셜 미디어, 모바일 데이터 및 비즈니스 애플리케이션을 포함한 여러 해체 소스에서 데이터의 amalgamation을 의미합니다. 이 데이터는 귀중한 비즈니스 통찰력과 분석 보고서를 전달하는 데 사용됩니다. 다양한 소스에서 얻은 Heterogeneous 자료는 첫번째 청결하고 그 후에 자료 창고에 있는 통합 체재로 편성됩니다. 엔터프라이즈는 데이터 warehousing 도구 및 데이터베이스 관리 시스템 (DBMS)을 사용하여 창고 서버에 저장된 데이터에 액세스하여 운영 결정을 지원합니다.

Data warehousing 시장 성장은 기업의 증가량과 비즈니스 인텔리전스(BI)가 경쟁력 있는 장점을 얻기 위해 기업과 성장하는 필요성 등 요인에 영향을 미칩니다. 다양한 비즈니스 수직에 의해 생산 된 데이터의 광대 한 볼륨은 기존 기업 자원에 엄청난 압력을 발휘하고 효율적인, 유연한, 확장 가능한 스토리지에 대한 데이터 창고 솔루션을 채택 할 수 있습니다. 이 데이터는 고급 데이터 마이닝 및 BI 도구를 사용하여 활용 될 수 있습니다, 증가된 운영 효율, 더 나은 결정 만들기, 고객 유지 강화, 및 증가 수익을 위해 사용자에게 귀중한 비즈니스 통찰력을 제공.

시장 성장을 선도하는 또 다른 요인은 클라우드 컴퓨팅의 상승 추세입니다. 클라우드 기반 서비스의 성장 채택은 클라우드 데이터 warehousing에 대한 수요를 촉진합니다. 기업 및 정부 기관은 경제 혜택을 실현하고 있습니다. 클라우드 데이터 창고On-demand 컴퓨팅, 무제한 스토리지, 통합 BI 도구 및 저렴한 가격 옵션과 같은. Data Warehouse as-a-Service (DWaaS)의 확산과 데이터 분석을위한 통합되지 않은 데이터의 증가 인기는 연료 시장 성장에 더 기대됩니다.

데이터 Warehousing 시장 분석

인식 가능한 모델과 관련되지 않은 데이터가 포함되지 않은 데이터 warehousing 시장은 2019년부터 2025년까지 10% 이상의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 데이터는 어떤 형식에서 사전 제작되지 않으며 일반적으로 이름과 주소와 같은 텍스트 풍부한 정보를 포함합니다. 가장 큰 구동력은 구조화되지 않은 데이터 warehousing의 증가 된 인기를 선도하는 것은 중요한 정보의 존재입니다.

MapReduce 및 Hadoop와 같은 취급을위한 새로운 비즈니스 분석 도구의 Big Data 및 사용량의 급속하게 증가하여 창고 솔루션에 통합 된 데이터에 대한 필요성을 강조했습니다. 유연 클라우드 데이터 창고의 급속한 채택으로 통합되지 않은 데이터 인제스트레이션을 통해 비축되지 않은 데이터 세그먼트는 예측 기간에 높은 성장을 목격 할 것으로 예상됩니다.

데이터 마이닝 도구는 중요한 비즈니스 가치를 파악하는 패턴, 트렌드, 상관관계를 발견하기 위해 대용량의 데이터의 자동화 처리 및 분석에 필수적입니다. 기업은 향후 결과를 예측하기 위해 이러한 도구를 활용하고 제품 개발 및 수익 확장과 같은 새로운 기회를 찾을 수 있도록 도와줍니다.

Data Mining은 채택에 실질적인 증가를 목격했습니다. 사기 탐지, 소비자 프로파일링, 웹 사이트 최적화 및 잠재적 시장 세그먼트 결정. Azure ML Studio, RStudio, Python 및 SAS를 포함한 다양한 데이터 warehousing 도구는 합리적인 가격으로 엔터프라이즈를 사용하여 향상된 데이터 통찰력과 비즈니스 생산성을 높일 수 있습니다. 그들은 2025 년 데이터 warehousing 시장 점유율의 25 % 이상을 차지하는 것으로 예측됩니다.

Storing data on-premise는 컴퓨팅 전력 및 저장이 다른 확장성이 있으면 매우 비쌉니다. 클라우드 창고는 필요한 만큼 높은 또는 낮은 컴퓨팅 요구 사항으로 즉시 확장 할 수 있습니다.

Cloud data warehousing은 여러 데이터 유형 지원, 주문형 컴퓨팅, 무제한 스토리지 및 유연한 가격 모델을 포함한 다양한 혜택을 제공합니다. SME는 저렴한 비용과 낮은 인프라 요건으로 인해 클라우드 배포 모델을 신속하게 채택하고 있습니다. 클라우드 컴퓨팅 및 빅 데이터 분석의 촉진을 위한 호의적인 정부 이니셔티브는 시장의 최고 성장 드라이버이기도 합니다.

BFSI 부문의 데이터 마이닝 및 빅 데이터 분석의 광범위한 사용은 데이터 창고 솔루션을 채택했습니다. 업계는 사기 및 악의적 인 사이버 공격에 기인 한 금융 손실에 자를 수 있는 거대한 압력의 밑에 있습니다. 이것은 금융 기관 중 큰 데이터 분석의 사용을 크게했습니다. 이 기관은 점점 예측적인 사기 분석을위한 솔루션을 배치하고 가짜 보험 청구를 감지하고 신용 위험을 평가하고 정부 준수를 보장하고 데이터 창고 시장 수요를 연료를 공급합니다. ATM, 모바일 뱅킹 및 스마트 신용 카드와 같은 연결된 장치가있는 BFSI의 IoT의 출현은 Big Data 분석 및 데이터 warehousing에 대한 수요를 더 늘렸습니다.

큰 기업은 자료 warehousing 해결책의 초기 채택합니다. 사내 데이터 센터, 전용 IT 직원 및 인프라 개발을위한 금융 자원의 가용성은 큰 기업 중 시장 성장을 연료했습니다. CRM(Customer Relationship Management) 및 Enterprise Resource Planning(ERP)과 같은 고급 엔터프라이즈 솔루션을 배포하여 경쟁력 있는 이점을 활용한 광범위한 가치 데이터를 생성합니다. 하이브리드 warehousing 모델의 개발으로 대형 기업은 온프레미스 데이터 창고를 사용하여 클라우드 창고의 유연성과 확장성을 견딜 수 있습니다.

아시아 태평양 기업은 빅 데이터 솔루션과 클라우드 데이터 웨어러싱 시스템을 제공하는 다양한 데이터 센터를 구축하고 있습니다. 예를 들어, 2019 년 중국 전자 상거래 회사 인 Alibaba는 Hohhot 및 Chengdu 산업 분야에서 중국 기업에 클라우드 데이터 창고 솔루션을 제공하는 데 중점을 두는 두 개의 클라우드 기반 데이터 센터를 출시했습니다. 이 서비스는 전방 인프라 투자 및 저렴한 가격으로 인해 SME에 경제적으로 투자하고 있습니다.

아시아 태평양 데이터 warehousing 시장은 IT 인프라의 급속한 성장으로 인해 2019에서 2025 % 이상의 CAGR에서 성장을 목격 할 것으로 예상되며 데이터 센터의 수를 늘리고 클라우드 기술의 광범위한 채택이 가능합니다.

데이터 Warehousing 시장 공유

시장에서 운영되는 기업은 협업, 새로운 데이터 센터 출시 및 제품 개발과 같은 전략을 채택하고 기존 제품을 강화하고 더 넓은 고객 기반을 목표로 포트폴리오를 확장합니다. 예를 들어, 2019 년 5 월, 오라클은 SUSE와 파트너 관계를 맺고, 독일 회사들은 Oracle Database 19c 데이터 창고 소프트웨어를 SUSE 플랫폼으로 통합했습니다. 협업은 하이브리드 메모리 파티션 및 고급 진단과 같은 데이터 warehousing 소프트웨어의 새로운 개발을 가져옵니다.

데이터 warehousing 시장에서 운영되는 주요 기업 중 일부는

• 사이트맵
• 1010 자료
• Accur8소프트웨어
• 회사 소개
• 주식회사 아스칼
• 관내 시설
• 클라우드라, Inc.
• 주요 특징
• 구글 +
• IBM 회사
• 언어 선택
• Microfocus의 장점
• Microsoft 회사
• MarkLogic 회사
• Netavis 소프트웨어 Gmbh
• Oracle 기업
• 팝업레이어 알림
• Pivotal 소프트웨어, Inc.
• SAP 세트
• Sigma 컴퓨팅
• 스노우레이크, Inc.
• 사이트맵
• 팟캐스트
• SAS 연구소

기업 배경

Data warehousing 기술은 조직이 효율적으로 저장하고 엔터프라이즈 데이터의 광대한 볼륨을 분석 할 수 있도록하여 비즈니스 인텔리전스를 혁신했습니다. 전통적으로 기업은 데이터베이스 관리 시스템 및 데이터 마트를 사용하여 비즈니스 수직에 따라 데이터를 저장합니다. 이 complications 에 integrating data from disparate source and made data analytics difficult. 데이터의 상승량 및 데이터가 기존 데이터 저장 시스템에 입력된 속도는 레거시 시스템의 기능을 넘어졌습니다. 이것은 견고한 컴퓨팅 전력 및 높은 저장 용량을 갖춘 초중량 데이터 창고의 개발에서 유래했습니다. 클라우드 컴퓨팅 기술을 데이터 warehousing에 통합하고 저렴한 빅 데이터 솔루션의 가용성은 엔터프라이즈가 데이터 분석에 대한 혼란을 유발했습니다. 클라우드 데이터 warehousing의 성장 인기와 큰 데이터 분석의 광범위한 사용으로, 이 솔루션의 수요는 예측 시간 동안 증가 할 것입니다.

Data warehousing 시장 조사 보고서는 업계의 심층적 인 적용을 포함합니다. 2014년부터 2025년까지 USD의 수익률 및 예측, 뒤에 오는 세그먼트를 위해:

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