DATENMARKT SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2023 - 2030)

Die Größe des Datensees wird voraussichtlich erreichen US$ 57.10 Billion bis 2030, von US$ 12.26 Billion in 2023, bei einem CAGR von 24.6% während des Prognosezeitraums. Ein Datensee ist ein zentralisiertes Repository, das große Menge an strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten speichert. Datenseen ermöglichen es Unternehmen, riesige Datenmengen in ihrem nativen Format zu speichern, bis es benötigt wird. Sie helfen Organisationen, Erkenntnisse aus riesigen Datenmengen abzuleiten, um Echtzeitentscheidungen zu unterstützen. Zu den wichtigsten Treibern des Datenseemarktes zählen das wachsende Datenvolumen, das Bedürfnis nach fortschrittlicher Analytik, Kostenoptimierung und schnellere Einblicke.

Der Datenseemarkt wird auf Basis von Komponente, Bereitstellung, Organisationsgröße, Geschäftsfunktion, Industrie vertikal und Region segmentiert. Der Markt wird durch die Komponente in Lösungen (Data Discovery, Data Integration and Management, Data Lake Analytics, Data Visualization, Others) und Services (Managed Services, Professional Services) segmentiert. Aufgrund des wachsenden Bedarfs an Datenerhebung, -speicherung und -analyse im Rohformat macht das Segment Lösungen den größten Marktanteil aus. Lösungen wie Datenerfassung, Datenintegration, Analytik und Visualisierung treiben das Wachstum von Datenseelösungen.

Data Lake Market Regional Insights:

• Nordamerika erwartet wird, dass der größte Markt für Datenseen während des Prognosezeitraums, der 2022 über 30% des Marktanteils ausmachte. Das Wachstum des Marktes in Nordamerika wird auf die vorzeitige Annahme des Marktes zurückgeführt Datenanalyse Lösungen, Präsenz von großen Technologie-Spielern und wachsende Investitionen in Big Data und AI(Künstliche Intelligenz).
• Europa wird voraussichtlich der zweitgrößte Markt für Datenseen sein, der 2022 über 23% des Marktanteils ausmachte. Das Wachstum des Marktes in Europa wird auf die staatlichen Regelungen zum Datenschutz und zur Privatsphäre, die Präsenz von Automobilherstellern und die zunehmende Einführung von Cloud-basierten Lösungen zurückgeführt.
• Asien-Pazifik Der Markt wird voraussichtlich der am schnellsten wachsende Markt für Datenseen sein, der 2022 über 27% des Marktanteils ausmacht. Das Wachstum des Marktes in Asien-Pazifik ist darauf zurückzuführen, dass die Datenerzeugung in allen Branchen, wachsende Technologieausgaben von Unternehmen und strategische Entwicklungen von führenden Analytiker-Anbietern erhöht wird.

Abbildung 1. Global Data Lake Market Share (%), nach Region, 2022

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Analyst’s Viewpoint

Der Datenseemarkt ist bereit, in den kommenden Jahren ein signifikantes Wachstum zu erleben. Traditionelle Datenlager werden zunehmend als unzureichend angesehen, um das Volumen, die Geschwindigkeit und die Vielfalt der Daten zu handhaben, die Organisationen jetzt zur Verfügung haben. Dies ist ein wichtiger Treiber für die Datensee-Adoption, da sie eine flexible, skalierbare Lösung für die Speicherung und Analyse von großen, unstrukturierten Datensätzen bieten. Die Sicherheit ist weiterhin ein Rückhalt für einige Organisationen, obwohl verbesserte Regierungsführung und Zugangskontrollen dazu beigetragen haben, Probleme zu lösen.

Nordamerika dominiert derzeit den Datenseemarkt aufgrund starker Investitionen von Unternehmen in Big Data und fortschrittliche Analysetechnologien. Die Region Asien-Pazifik wird jedoch mit der schnellsten Rate wachsen. Dies wird von digitalen Transformationsinitiativen sowohl unter privaten Unternehmen als auch Regierungsorganisationen in Ländern wie China, Indien und anderen, die versuchen, Daten für strategische Vorteile zu nutzen. Viele Organisationen im Einzelhandel, im verarbeitenden Gewerbe und im Gesundheitswesen haben bereits Datenseen zur Stromnutzung von Fällen wie vorausschauende Wartung, personalisiertes Marketing und klinische Forschung umgesetzt.

Möglichkeiten bestehen für Daten-See-Anbieter, um die Fähigkeiten rund um die Datenintegration, Qualität, Katalogisierung und Suche zu erweitern. Die Bereitstellung von Self-Service-Optionen könnte auch die Annahme unter Geschäftsnutzern beschleunigen.

Data Lake Market Drivers:

• Wachsende Datenmenge und Vielfalt: Das kontinuierliche Wachstum des Datenvolumens und der Vielfalt ist ein wichtiger Treiber für den Datenseemarkt. Mit zunehmender Digitalisierung in allen Branchen multipliziert sich die Anzahl der erzeugten Daten exponentiell. Diese Daten stammen aus Quellen wie Social Media, Mobilgeräte, Sensoren, Unternehmensanwendungen usw. Die Verwaltung großer Mengen strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten ist eine Herausforderung für Organisationen. Traditionelle Datenmanagementsysteme sind unzureichend, um die Geschwindigkeit, Volumen und Vielfalt zu bewältigen große Daten. Dies treibt die Annahme von Datenseen, die Daten in seinem Rohformat aufnehmen können und sie effizient speichern können. Unternehmen implementieren Datenseen, um Daten aus unterschiedlichen Quellen zu einem zentralen Repository für tiefere Erkenntnisse zu konsolidieren. Im Juni 2022 startete Snowflake, ein Data Cloud-Unternehmen, Unistore zum Aufbau und zur Bereitstellung von Datenseen in die Snowflake Data Cloud. Unistore ermöglicht es Unternehmen, Snowflakes einzelne, integrierte Plattform zu nutzen, um Datenseen zu entwickeln, bereitzustellen und zu regieren.
• Advanced Analytics und AI: Die Notwendigkeit für fortgeschrittene Analytik und Künstliche Intelligenz (KI) katalysiert die Annahme von Datenseen. Datenseen ermöglichen die Speicherung von Daten in ihrem körnigen Format, was das maschinelle Lernen und die AI-Algorithmen genauer trainieren hilft. Die Verfügbarkeit von Rohdaten ermöglicht eine bessere prädiktive Modellierung. Datenseen ergänzen ML(Machine Learning)/AI(Künstlertechnik)-Tools, indem sie saubere, aggregierte Daten für Vorhersageanalysen, Kundensegmentierung, Prognosemodellierung usw. bereitstellen. Die kombinierte Stromstärke von Datenseen mit ML/AI ermöglicht eine intelligente und schnellere Entscheidungsfindung in Branchen wie Finanzdienstleistungen, Informationstechnologie usw.
• Echtzeit-Datenverarbeitung: Echtzeit-Datenanalyse ist ein wichtiger Treiber für Datenseen. Für zeitsensitive Erkenntnisse benötigen Organisationen Lösungen, die Streaming-Daten erfassen und Echtzeitanalysen ermöglichen. Datenseen ermöglichen eine kontinuierliche Datenaufnahme und Verarbeitung durch Fähigkeiten wie Lambda-Architekturen, Apache Spark, etc. Dies ermöglicht eine aktuelle Analyse statt Analyse auf Stale-Datensätzen. Datenseen können Echtzeitdaten von IoT (Internet of Thing) Geräten, Clickstreams, Sensoren usw. verarbeiten und schnell Einblicke generieren. Die Notwendigkeit einer sofortigen datengesteuerten Entscheidung ist somit die Einführung von Datenseen.
• Cloud Bereitstellung: Die Annahme von Cloud-Technologien treibt die Nachfrage nach Cloud-basierten Datenseen an. Cloud-native Datenseen bieten Agilität, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit für Big Data Workloads. Führende Cloud-Anbieter wie AWS, Microsoft Azure und Google Cloud bieten voll verwaltete Datenseelösungen. Damit entfällt die Notwendigkeit, Infrastruktur für On-Premise-Datenseen bereitzustellen. Die Elastizität von Cloud-basierten Datenseen ermöglicht die Skalierung der Berechnung und Speicherung nach dynamischen Anforderungen. Cloud-Datenseen erleichtern den Zugriff auf Daten jederzeit und von überall. Die Vorteile der Cloud-Bereitstellung sind somit das Marktwachstum.

Datenmarkt Möglichkeiten:

• Hybrid- und Multi-Cloud-Datenseen: Hybride Cloud- und Multi-Cloud-Architekturen bieten eine wichtige Gelegenheit für den Datenseemarkt. Organisationen haben oft Daten über On-Premise-Datenzentren und mehrere öffentliche Clouds verteilt. Die Einführung von Hybrid- und Multi-Cloud-Datenseen würde dazu beitragen, Daten über Umgebungen zu einer einheitlichen Plattform zu konsolidieren. Diese aggregierten Daten können tiefere Geschäftseinsichten bieten. Hybride Datenseen können Daten aus Cloud- und On-Prem-Quellen integrieren. Multi-Cloud Datenseen ermöglichen Interoperabilität über verschiedene Cloud-Plattformen. Data Lake-Anbieter verbessern Hybrid- und Multi-Cloud-Funktionen, um Organisationen bei der Umsetzung dieser aufstrebenden Architekturen zu unterstützen.
• Echtzeit und Stream Analytics: Echtzeit-Datenanalyse bietet eine große Chance für Wachstum im Datenseemarkt Für zeitkritische Erkenntnisse müssen Unternehmen Datenströme anstatt statischer Datensätze analysieren. Anbieter integrieren auch Datenseelösungen mit Streaming-Analyse-Tools für Echtzeit-Verarbeitung. Dies hilft Organisationen, rechtzeitige Einblicke in die Entscheidungsfindung zu gewinnen. Datenseen, die mit Streaming und Echtzeitanalysen integriert sind, werden in den kommenden Jahren eine hohe Nachfrage erfahren.
• Data Democratization: Die Demokratisierung der Daten durch Datenseen ist eine effektvolle Gelegenheit zur Markterweiterung. Datenseen mit Self-Service-Analyse ermöglichen einfachen Datenzugriff auf technische und nicht-technische Anwender. Dies hilft Business-Nutzern, Einblicke nach ihrem Kontext zu gewinnen, ohne Know-how zu kodieren. Data See-Anbieter verbessern die Metadatenverwaltung, Datenkataloge und Governance-Funktionen, um die Datenerfassung zu vereinfachen. Die erweiterte Datenaufbereitung reduziert Abhängigkeiten von IT/Datenteams. Die von den Datenseen betriebenen Demokratisierungsinitiativen unterstützen faktische Entscheidungsfindungen in der gesamten Organisation. Zum Beispiel im September 2022, Oracle kündigte einen neuen Oracle Unity Data Lake Service an, um Kunden dabei zu unterstützen, die Zeit auf Erkenntnisse zu reduzieren. Der neue Cloud-Native Service erleichtert Entwicklern die Aufnahme von Daten jeglicher Art in ein zentralisiertes Repository.
• Edge Computing Integration: Die Integration von Datenseen mit Edge Computing-Lösungen bietet eine große Chance für Innovation. Da die IoT-Adoption wächst, werden riesige Datenmengen am Rand generiert. Die Kombination von Kantenanalysen mit Datenseen würde die Filterung und Konsolidierung von Nutzdaten von Kantengeräten ermöglichen. Edge Computing in Verbindung mit Datenseen verbessert Echtzeitanalysen, indem Datentransfers in die Cloud reduziert werden. Data See-Anbieter verbessern die Integration mit Edge-Computing-Plattformen, um diese wichtige Fähigkeit aufzubauen.

Datenmarkt Trends:

• Wachsende Annahme von Cloud Data Lakes: Die Annahme von Cloud-basierten Datenseen steigt als großer Trend. Cloud-Daten See-Lösungen von AWS, Microsoft Azure und Google Cloud bieten Vorteile wie Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Elastizität. Führende Cloud-Anbieter ermöglichen die schnelle Bereitstellung sicherer und vollständig verwalteter Datenseen. Serverlose Architektur von Cloud-Datenseen reduziert Infrastruktur-Oberleitungen für Unternehmen. Diese Vorteile sind die Vorliebe für Cloud-gehostete Datenseen, insbesondere Hybrid- und Multi-Cloud-Implementierungen.
• Datenblätter Methodik: Daten Ops-Ansätze für die Verwaltung von Datenpipelines sind ein aufstrebender Trend im Datenseemarkt. Daten Ops gilt für DevOps Best Practices wie CI/CD für Datenanalysen Lebenszyklus. Die Einführung von DataOps-Kultur und -Prozessen hilft, die Zeit zwischen der Rohdatenaufnahme zu handlungsfähigen Erkenntnissen zu verkürzen. Agile Datenmodellierung, automatisierte Datenvalidierung, Versionskontrollsysteme verbessern die Zusammenarbeit zwischen Dateningenieuren, Analytikern, Wissenschaftlern. Dies beschleunigt die Produktentwicklung und Entscheidungsfindung. Data-See-Anbieter integrieren DataOps-centric-Tools, um diesen Trend auszurichten.
• Metadata Management: Effektives Metadatenmanagement ist ein steigender Trend für Datenseen, um Geschäftskontexte rund um Datenbestände zu erstellen. Deskriptive Metadaten ermöglichen eine einfachere unternehmensweite Datenerfassung und -verwaltung. Datenseen implementieren automatisiertes Tagging, Kataloging, Indexing und Ontologien, um Metadaten zu erhalten. Natürliche Sprachverarbeitung und ML-Algorithmen verbessern die Metadatenqualität. Vollständige Datenkataloge, Business Glossare ermöglichen Self-Service-Analysen. Die erweiterte Datenaufbereitung reduziert nachgelagerte Analysefehler. Datenseelösungen konzentrieren sich zunehmend auf robuste Metadatenfunktionen. So ist Precisely Holdings, LLC, der weltweit führende Anbieter von Datenintegrität, eine erweiterte Partnerschaft mit Snowflake im März 2023 eine Cloud-basierte Datenplattform, die bekannt ist, um Daten für bessere Geschäftsentscheidungen zu entsperren.
• MLOps Integration: Die Integration von Datenseen mit MLOps(Machine Learning Operations) Plattformen ist ein wachsender Trend. MLOps Prinzipien helfen bei der Bereitstellung, Überwachung und Aufrechterhaltung von maschinellen Lernmodellen im Maßstab. Die Kombination von Datenseen mit MLOps verbessert die Zuverlässigkeit und Versionskontrolle von ML Pipelines. Es ermöglicht die Umschulung von Algorithmen mit neuen Daten mittels CI/CD-Prozessen. Datenseen liefern saubere, transformierte Daten zum Feed von ML-Modellen. Sie speichern Trainingsdatensätze für die Modellentwicklung. Gemeinsame MLOps und Datensee-Funktionen beschleunigen die Annahme von KI-Anwendungen für den Geschäftswert.

Data Lake Market Restraints:

• Datenschutz und Datenschutz: Der Umgang mit Datensicherheit und Datenschutz sind die wichtigsten Herausforderungen für die Datensee-Adoption. Zentralisierte Datenspeicher erhöhen Sicherheitsrisiken und benötigen robuste Zugriffskontrollen. Mangel an korrekter Verschlüsselung und Tokenisierung erhöht Chancen auf Datendiebstahl und Missbrauch. Das Tracking von Daten über komplexe Pipelines wird schwierig. Datenseen müssen strenge Authentifizierung, körnige Zugangsrichtlinien und Auditing implementieren, um den Datenschutz zu gewährleisten. Datenschutzbestimmungen wie DSGVO (Allgemeine Datenschutz-Grundverordnung) fügen Compliance-Überköpfe für Kundendaten hinzu. Die Behandlung von Sicherheits- und Datenschutzproblemen ist eine wichtige Hürde für Datensee-Anbieter. Gegengewicht: Um das Problem der Datensicherheit und Datenschutzbedenken zu lösen, muss der Datenseemarkt einige beste Praktiken und Lösungen annehmen, die den Schutz und die Governance von Daten verbessern können. Einige davon sind die Verschlüsselung von Daten im Rest und im Transit, die Implementierung von Zugriffskontrolle und Identitätsmanagement, die Verwendung von Datenqualität und Validierungstools und die Nutzung von Daten Governance und Compliance-Rahmen.
• Komplexe Datenintegration: Die nahtlose Integration von Silodaten aus unterschiedlichen Quellen in einen einheitlichen Datensee ist ein Hindernis für das Marktwachstum. Die Aufnahme diverser strukturierter, unstrukturierter und halbstrukturierter Datentypen wird verschärft. Mangel an Interoperabilität über Datenformate wie CSV, JSON, AVRO usw. Die Verknüpfung von Daten aus mehreren Datenbanken ist technisch schwierig. Das Fehlen einer Versöhnung zwischen eingehenden Datenströmen führt zu Diskrepanzen. Die Aufrechterhaltung der Datenintegrität, Qualität und Governance in Pipelines ist schwierig. Glatte Datenintegration ist ein Rückhaltedaten See Provider Ziel zu überwinden. Gegengewicht: Dieses Problem kann gelöst werden, indem die Dateigrößen und die Anzahl der Dateien optimiert werden, um Leistungsabbau und Speicherüberkopf zu vermeiden. Eine allgemeine Regel des Daumens ist Dateien, die größer sind als 256 MB und kleiner als 1 GB.
• Talent Shortage: Der Mangel an qualifizierten Arbeitskräften, die in großen Daten und Analysen ausgebildet sind, behindert das Marktwachstum. Die Bereitstellung und Verwaltung von groß angelegten Datenseeökosystemen erfordert Fachwissen, das derzeit knapp ist. Data Engineers müssen verschiedene Open Source Tools wie Hadoop, Spark, Hive, Kafka, etc. beherrschen. Datenmodellierer, Datenanalysten und Datenwissenschaftler benötigen Erfahrung in der Nutzung von Datenseen für fortgeschrittene Analytik. Sourcing-Profis mit Cross-Domain-Wissen über das Datenmanagement, ML/AI, und Datenvisualisierung ist hart. Eine rasche technologische Entwicklung erfordert auch eine kontinuierliche Umschulung und Ausbildung. Der Umgang mit dem Datentalent-Crunch ist eine zentrale Einschränkung für den Markt Counterbalance: Die Entwicklung und Pflege bestehender Arbeitskräfte, die ihnen kontinuierliche Schulungs- und Lernmöglichkeiten bieten, Karriereentwicklungswege und Anreize schaffen und eine Kultur der Zusammenarbeit und Innovation fördern, kann das Marktwachstum fördern.

Aktuelle Entwicklungen:

Neue Produkte:

• Im Oktober 2022, Oracle bietet einen umfassenden und vollständig integrierten Stapel von Cloud-Anwendungen und Cloud-Plattform-Services, die künstliche Intelligenz-Modelle in Branchen erweitern, um Kundenerlebnisse zu verbessern. Um Organisationen in verschiedenen Branchen zu helfen, präzisere Kundenengagements zu schaffen, hat Oracle 15 Basis-Kunststoff-Intelligenz-Modelle zu Oracle Unity hinzugefügt.
• Im August 2022, Tertiäre, ein U.S.-basiertes Software-Unternehmen, das Cloud-Datenbank und analytische Software, Produkte und Dienstleistungen zur Verfügung stellt, kündigte VantageCloud Lake, Teradatas erstes Produkt, das auf einer neuen, Cloud-Native Architektur der nächsten Generation gebaut wurde.
• Im Mai 2022, Tertiäre Einführung des Teradata Data Lake für Analytik mit Unterstützung von Datenswaps, die den Zugang zu analytischen Daten ermöglichen. Dies hilft Organisationen, Zeit-zu-Wert zu beschleunigen.

Erwerb und Partnerschaften:

• Im Oktober 2021 ist Databricks eine einheitliche Datenanalyseplattform, die Unternehmen bei der Verarbeitung, Analyse und Visualisierung großer Datenmengen unterstützt, die von 8080 Labs, einem Open Source-Datenintegrationsunternehmen, erfasst wurden. Diese Akquisition verstärkte die Präsenz von Databricks in den Datensee- und Datenintegrationsmärkten.
• Im Juni 2022 ist Confluent ein Unternehmen bekannt für seine Beiträge zum Projekt Apache Kafka und für die Bereitstellung einer Plattform auf Basis der Kafka-Technologie und MongoDB ist ein beliebtes, Open-Source-, dokumentorientiertes NoSQL-Datenbankprogramm, das zur Vereinfachung der Echtzeit-Datenströme zwischen Datenseen und operativen Datenbanken zusammenarbeitet. Diese gemeinsame Lösung hilft Entwicklern, Echtzeit-Anwendungen zu erstellen.
• Im Februar 2022 ist Precisely ein Unternehmen, das sich auf Datenintegrität, Datenintegration und Datenqualitätslösungen spezialisiert hat, die Cazena, eine Cloud-Datenplattform als Service-Unternehmen, erworben hat, um seine Datensee-Management-Funktionen zu erweitern. Dies verstärkte die Marktposition von Precisely.

Abbildung 2. Globale Daten Marktanteil der Seen (%), Von Komponente 2022

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Top-Unternehmen im Data Lake Market:

• Amazon Web Services
• Microsoft
• IBM
• Oracle
• In den Warenkorb
• In den Warenkorb
• Tertiäre
• Zaloni
• Schneeflocke
• Dremio
• HPE
• SAS Institut
• Google
• Alibaba Cloud
• Zehntausende
• Baidu
• VMware
• SAP
• Dell Technologies
• Huawei

Definition: Ein Datensee ist ein zentralisiertes Repository, das es Unternehmen ermöglicht, riesige Mengen an strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten in seinem nativen Format zu speichern. Datenseen haben Rohdaten aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken, Sensoren, mobile Apps, Social Media und SaaS(Software as a Services) Anwendungen aufgenommen. Diese Daten dienen der Ableitung von handlungsfähigen Erkenntnissen und helfen Echtzeit-Entscheidungen durch Analytik, maschinelles Lernen und KI. Datenseen überwinden Einschränkungen herkömmlicher Datenlager und ermöglichen die Speicherung von Daten ohne Schemas. Datenseen helfen Organisationen, sinnvolle Einblicke aus Silodaten Assets über die Organisation verteilt zu gewinnen. Zu den wichtigsten Funktionen von Datenseen zählen Datenaufnahme, Datenerfassung, Datenaufbereitung, Datenverwaltung, Analytik und maschinelles Lernen. Zu den führenden Anbietern von Datenseelösungen gehören AWS, Microsoft, Google Cloud, IBM, Oracle und Cloudera. Datenseen gewinnen Traktion in allen Branchen, um datengetriebene Entscheidungsfindung zu steigern.