MARCHé DES LACS DE DONNéES ANALYSE DE LA TAILLE ET DE LA PART DE MARCHÉ - TENDANCES ET PRÉVISIONS DE CROISSANCE (2023 - 2030)

Les données sur la taille du marché des lacs devraient atteindre 57,10 milliards de dollars É.-U. d'ici 2030, contre 12,26 milliards en 2023, avec un TCAC de 24,6 % pendant la période de prévision. Un lac de données est un dépôt centralisé qui stocke une grande quantité de données structurées, semi-structurées et non structurées. Les lacs de données permettent aux entreprises de stocker une grande quantité de données dans leur format natif jusqu'à ce qu'il soit nécessaire. Elles aident les organisations à tirer des enseignements d'énormes quantités de données pour faciliter la prise de décisions en temps réel. Les principaux moteurs du marché des lacs de données comprennent l'augmentation du volume de données, le besoin d'analyses avancées, l'optimisation des coûts et des perspectives plus rapides.

Le marché des lacs de données est segmenté en fonction de la composante, du déploiement, de la taille de l'organisation, de la fonction commerciale, de la verticale de l'industrie et de la région. Par composante, le marché est segmenté en solutions (découverte, intégration et gestion des données, Data Lake Analytics, Data Visualization, Autres) et services (Services gérés, Services professionnels). Le segment des solutions représente la plus grande part de marché en raison du besoin croissant de recueillir, stocker et analyser les données dans leur format brut. Des solutions comme la découverte de données, l'intégration de données, l'analyse et la visualisation sont à l'origine de la croissance des solutions de data lake.

Marché des lacs de données Perspectives régionales :

• Amérique du Nord On s'attend à ce que ce soit le plus grand marché pour les lacs de données au cours de la période de prévision, qui représentait plus de 30 % de la part de marché en 2022. La croissance du marché en Amérique du Nord est attribuable à l'adoption rapide de analyse des données solutions, présence d'acteurs technologiques majeurs et investissements croissants dans les mégadonnées et l'intelligence artificielle.
• Europe On s'attend à ce qu'il s'agisse du deuxième plus grand marché des lacs de données, qui représentait plus de 23 % de la part de marché en 2022. La croissance du marché en Europe est attribuée aux réglementations gouvernementales concernant la protection des données et la vie privée, la présence d'entreprises de fabrication automobile et l'adoption croissante de solutions basées sur le cloud.
• Asie-Pacifique Le marché des lacs de données devrait connaître la croissance la plus rapide, représentant plus de 27 % de la part de marché en 2022. La croissance du marché en Asie-Pacifique est attribuable à l'accroissement de la production de données entre les industries, à l'augmentation des dépenses technologiques des entreprises et aux développements stratégiques des principaux fournisseurs d'analyse.

Graphique 1. Part de marché mondiale de Data Lake (%), par région, 2022

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Analystes Point de vue

Le marché des lacs de données est sur le point de connaître une croissance significative dans les années à venir. Les entrepôts de données traditionnels sont de plus en plus considérés comme inadéquats pour traiter le volume, la vitesse et la variété des données dont disposent les organisations. Ceci est devenu un moteur clé pour l'adoption de données lac car ils fournissent une solution flexible et évolutive pour le stockage et l'analyse de grands ensembles de données non structurés. La sécurité continue d'être un frein pour certaines organisations, bien que l'amélioration de la gouvernance et des contrôles d'accès ait contribué à répondre aux préoccupations.

L'Amérique du Nord domine actuellement le marché des lacs de données en raison des investissements importants des entreprises dans les mégadonnées et les technologies d'analyse de pointe. Toutefois, la région Asie-Pacifique devrait connaître la croissance la plus rapide. Cela est motivé par des initiatives de transformation numérique entre entreprises privées et organisations gouvernementales dans des pays comme la Chine, l'Inde et d'autres qui cherchent à tirer parti des données pour obtenir des avantages stratégiques. De nombreuses organisations du secteur de la vente au détail, de la fabrication et des soins de santé ont déjà mis en place des lacs de données pour alimenter des cas d'utilisation comme la maintenance prédictive, le marketing personnalisé et la recherche clinique.

Il existe des possibilités pour les vendeurs de data lake d'élargir leurs capacités en matière d'intégration de données, de qualité, de catalogage et de recherche. Offrir des options de libre-service pourrait également accélérer l'adoption parmi les utilisateurs commerciaux.

Pilotes du marché de Data Lake :

• Volume et variété des données croissantes : La croissance continue du volume et de la variété des données est un facteur important pour le marché des données sur les lacs. Avec la numérisation croissante entre les industries, la quantité de données générées se multiplie de façon exponentielle. Ces données proviennent de sources comme les médias sociaux, les appareils mobiles, les capteurs, les applications d'entreprise, etc. La gestion d'énormes volumes de données structurées, semi-structurées et non structurées est un défi pour les organisations. Les systèmes traditionnels de gestion des données sont insuffisants pour gérer la vitesse, le volume et la variété des données massives. Cela conduit à l'adoption de lacs de données, qui peuvent ingérer les données dans leur format brut et les stocker efficacement. Les entreprises mettent en place des lacs de données pour regrouper les données provenant de sources disparates en un dépôt central pour obtenir des renseignements plus détaillés. Par exemple, en juin 2022, Snowflake, une société de cloud de données, a lancé Unistore pour construire et déployer des lacs de données dans le Cloud de données de Snowflake. Unistore permet aux organisations d'utiliser la plate-forme unique intégrée de Snowflakes pour développer, déployer et gouverner les lacs de données.
• Analyse avancée et IA : La nécessité d'une analyse avancée et de l'intelligence artificielle (IA) catalyse l'adoption de lacs de données. Les lacs de données permettent le stockage des données dans leur format le plus granulaire, ce qui aide à former plus précisément les algorithmes d'apprentissage automatique et d'IA. La disponibilité de données brutes non traitées facilite une meilleure modélisation prédictive. Les lacs de données complètent les outils ML (Machine Learning)/AI (Technologie artificielle) en fournissant des données propres et agrégées pour l'analyse prédictive, la segmentation des clients, la modélisation des prévisions, etc. La puissance combinée des lacs de données avec le ML/AI permet une prise de décision intelligente et plus rapide dans les industries comme les services financiers, les technologies de l'information, etc.
• Traitement des données en temps réel : L'analyse des données en temps réel est un facteur important pour les lacs de données. Pour les informations sensibles au temps, les organisations ont besoin de solutions qui peuvent ingérer les données en streaming et permettre l'analyse en temps réel. Les lacs de données permettent l'ingestion et le traitement continus de données grâce à des capacités comme les architectures lambda, Apache Spark, etc. Cela permet une analyse à jour au lieu d'une analyse sur des lots de données périmés. Les lacs de données peuvent gérer des données en temps réel à partir d'appareils IoT (Internet of Thing), de clickstreams, de capteurs, etc. et générer rapidement des informations. La nécessité de prendre des décisions immédiates en fonction des données alimente donc l'adoption de lacs de données.
• Déploiement nuageux : L'adoption des technologies du cloud est à l'origine de la demande de lacs de données basés sur le nuage. Les lacs de données d'origine nuageuse offrent agilité, évolutivité et fiabilité pour les charges de travail des mégadonnées. Les principaux fournisseurs de cloud comme AWS, Microsoft Azure et Google Cloud offrent des solutions de data lake entièrement gérées. Cela élimine la nécessité de fournir une infrastructure pour les lacs de données sur site. L'élasticité des lacs de données basés sur les nuages permet de calculer et de stocker l'échelle selon les exigences dynamiques. Les lacs de données en nuage facilitent également l'accès aux données à tout moment et de n'importe où. Les avantages du déploiement du cloud propulsent ainsi la croissance du marché.

Marché des lacs de données Possibilités :

• Lacs de données hybrides et multiclouds : Les architectures de nuages hybrides et multiclouds offrent une opportunité importante pour le marché des lacs de données. Les organisations diffusent souvent des données dans les centres de données locaux et dans de multiples nuages publics. L'adoption de lacs de données hybrides et multicloud aiderait à regrouper les données entre les environnements en une plate-forme unifiée. Ces données agrégées peuvent offrir des perspectives commerciales plus approfondies. Les lacs de données hybrides peuvent intégrer des données provenant de sources nuageuses et de sources sur site. Les lacs de données multicloud permettent l'interopérabilité entre différentes plates-formes nuageuses. Les fournisseurs de Data Lake améliorent les capacités hybrides et multicloud pour aider les organisations à mettre en oeuvre ces architectures émergentes.
• Analyse en temps réel et en flux : L'analyse des données en temps réel offre une opportunité majeure de croissance sur le marché des lacs de données Pour obtenir des renseignements critiques sur le temps, les entreprises doivent analyser les flux de données plutôt que les ensembles de données statiques. Les fournisseurs intègrent également des solutions data lake avec des outils d'analyse en streaming pour le traitement en temps réel. Cela aide les organisations à obtenir des renseignements opportuns pour guider la prise de décisions. Les lacs de données intégrés au streaming et à l'analyse en temps réel connaîtront une forte demande dans les années à venir.
• Démocratisation des données : La démocratisation des données par les lacs de données est une occasion importante d'expansion du marché. Les lacs de données avec analyse en libre-service permettent un accès facile aux données aux utilisateurs techniques et non techniques. Cela aide les utilisateurs d'affaires à extraire des informations selon leur contexte sans l'expertise de codage. Les fournisseurs de Data Lake améliorent la gestion des métadonnées, les catalogues de données et les capacités de gouvernance pour simplifier la découverte de données. La préparation accrue des données réduit la dépendance à l'égard des équipes de TI/données. Les initiatives de démocratisation des données alimentées par les lacs de données appuient la prise de décisions fondées sur les faits dans l'ensemble de l'organisation. Par exemple, en septembre 2022, Oracle a annoncé un nouveau service Oracle Unity Data Lake pour aider les clients à réduire le temps consacré aux informations. Le nouveau service cloud-native permet aux développeurs d'ingérer plus facilement des données de n'importe quel type dans un dépôt centralisé.
• Intégration de l'informatique de bord : L'intégration des lacs de données avec les solutions de calcul de bord offre une occasion majeure d'innovation. À mesure que l'adoption de l'IoT grandit, d'énormes quantités de données sont générées à la périphérie. La combinaison de l'analyse des bords et des lacs de données permettrait de filtrer et de consolider les données utiles des appareils de bord. Le calcul de bord associé à des lacs de données améliore l'analyse en temps réel en réduisant les transferts de données vers le cloud. Les fournisseurs de Data Lake améliorent les intégrations avec les plates-formes de calcul de bord pour construire cette importante capacité.

Marché des lacs de données Tendances :

• Adoption croissante des lacs de données sur les nuages : L'adoption de lacs de données à base de nuages est une tendance majeure. Les solutions Cloud Data Lake proposées par AWS, Microsoft Azure et Google Cloud offrent des avantages tels que l'évolutivité, la fiabilité et l'élasticité. Les principaux fournisseurs de cloud permettent le déploiement rapide de lacs de données sécurisés et entièrement gérés. L'architecture sans serveur des lacs de données en nuage réduit les frais généraux d'infrastructure pour les entreprises. Ces avantages stimulent la préférence pour les lacs de données hébergés par les nuages, en particulier les implémentations hybrides et multiclouds.
• DonnéesOp Méthodologie: Données Les approches opérationnelles de gestion des pipelines de données sont une tendance émergente sur le marché des lacs de données. Données Ops applique les meilleures pratiques DevOps comme IC/CD au cycle de vie de l'analyse des données. L'adoption de la culture et des processus DataOps permet de raccourcir le temps entre l'ingestion de données brutes et des informations exploitables. La modélisation des données agiles, la validation automatisée des données, les systèmes de contrôle des versions améliorent la collaboration entre ingénieurs, analystes, scientifiques. Cela accélère le développement des produits et la prise de décisions. Les fournisseurs de Data Lake intègrent des outils centrés sur DataOps pour s'aligner sur cette tendance.
• Gestion des métadonnées : La gestion efficace des métadonnées est une tendance à la hausse pour les lacs de données, afin de créer un contexte opérationnel autour des actifs de données. Les métadonnées descriptives facilitent la découverte et la gouvernance des données à l'échelle de l'entreprise. Les lacs de données mettent en place un marquage automatisé, le catalogage, l'indexation et l'ontologie pour maintenir les métadonnées. Le traitement du langage naturel et les algorithmes ML améliorent la qualité des métadonnées. Catalogues de données complets, glossaires d'affaires permettent l'analyse en libre-service. La préparation accrue des données réduit les erreurs d'analyse en aval. Les solutions Data Lake sont de plus en plus axées sur des capacités de métadonnées robustes. Par exemple, en mars 2023, Precisely Holdings, LLC, leader mondial de l'intégrité des données, un partenariat élargi avec Snowflake est une plate-forme de données basée sur le cloud connue pour ses capacités d'entreposage et d'analyse de données afin de débloquer des données pour de meilleures décisions d'affaires.
• Intégration des MLOps : L'intégration des lacs de données aux plates-formes MLOps (Machine Learning Operations) est une tendance croissante. Les principes MLOps aident à déployer, surveiller et maintenir les modèles d'apprentissage automatique à l'échelle. La combinaison des lacs de données et des MLOps améliore la fiabilité et le contrôle des versions des pipelines ML. Il permet d'utiliser des algorithmes de recyclage avec de nouvelles données en utilisant des processus CI/CD. Les lacs de données fournissent des données propres et transformées pour alimenter les modèles ML. Ils stockent les versions des ensembles de données de formation utilisées pour le développement de modèles. Les MLOps conjoints et les capacités de data lake accélèrent l'adoption des applications d'IA pour la valeur opérationnelle.

Limites du marché du lac Data :

• Sécurité des données et protection des renseignements personnels : Les appréhensions concernant la sécurité et la confidentialité des données sont les principaux défis pour l'adoption des lacs de données. Les dépôts centralisés de données augmentent les risques de vulnérabilité et nécessitent des contrôles d'accès robustes. L'absence de chiffrement approprié et de tokenisation augmente les chances de vol de données et d'abus. Le suivi de la lignée de données sur des pipelines complexes devient difficile. Les lacs de données doivent appliquer des politiques d'authentification rigoureuses, d'accès granulaire et de vérification pour assurer la protection des données. Les règles de confidentialité telles que le RGPD(Général Data Protection Regulation) ajoutent des frais généraux de conformité pour les données du client. La résolution des problèmes de sécurité et de confidentialité est un obstacle important pour les vendeurs de data lake. Contrepoids: pour résoudre le problème de la sécurité des données et de la vie privée, le marché des lacs de données doit adopter certaines bonnes pratiques et solutions qui peuvent améliorer la protection et la gouvernance des données. Certaines d'entre elles consistent à chiffrer les données au repos et en transit, à mettre en œuvre le contrôle d'accès et la gestion de l'identité, à utiliser des outils de qualité et de validation des données et à tirer parti des cadres de gouvernance et de conformité des données.
• Intégration de données complexes : L'intégration sans faille de données siloées provenant de sources disparates dans un lac de données unifié constitue un obstacle à la croissance du marché. L'ingestion de divers types de données structurés, non structurés et semi-structurés se fait convoluer. Le manque d'interopérabilité entre les formats de données tels que CSV, JSON, AVRO, etc. entrave la consolidation des données. Cartographier les relations entre les données de plusieurs bases de données, les applications est techniquement difficile. L'absence de rapprochement entre les flux de données entrants entraîne des écarts. Il est difficile de maintenir l'intégrité, la qualité et la gouvernance des données tout au long des pipelines. L'intégration des données en douceur est une contrainte que les fournisseurs de données de lac visent à surmonter. Contrepoids Ce problème peut être résolu en optimisant la taille des fichiers et le nombre de fichiers afin d'éviter la dégradation des performances et les frais de stockage. Une règle générale est d'avoir des fichiers de plus de 256 Mo et de moins de 1 Go.
• Manque de talents : La pénurie de main-d'œuvre qualifiée formée au big data et à l'analyse entrave la croissance du marché. Le déploiement et la gestion des écosystèmes lacustres à grande échelle nécessitent une expertise, qui est actuellement rare. Les ingénieurs de données doivent maîtriser divers outils open source comme Hadoop, Spark, Hive, Kafka, etc. Les modélisateurs de données, les analystes de données et les spécialistes des données ont besoin d'expérience pour exploiter les lacs de données pour des analyses avancées. Il est difficile d'aider les professionnels qui possèdent des connaissances transversales dans la gestion des données, le ML/AI et la visualisation des données. L'évolution rapide de la technologie nécessite également un recyclage et une formation continus. Remédier à la crise des talents en matière de données est une contrainte essentielle pour le marché. Le développement et l'éducation de la main-d'œuvre existante, en leur offrant des possibilités de formation continue et d'apprentissage, en créant des voies de développement de carrière et des incitations, et en favorisant une culture de collaboration et d'innovation peuvent stimuler la croissance du marché.

Faits nouveaux :

Lancement de nouveaux produits :

• En octobre 2022, Oracle offre une pile complète et entièrement intégrée d'applications en nuage et de services de plateforme en nuage qui élargissent les modèles d'intelligence artificielle dans toutes les industries pour améliorer l'expérience client. Pour aider les organisations de différentes industries à créer des engagements clients plus précis, Oracle a ajouté 15 modèles d'intelligence artificielle de base (AI) à Oracle Unity.
• En août 2022, Téradonnées, une société de logiciels basée aux États-Unis qui fournit une base de données en nuage et des logiciels, produits et services liés à l'analyse, a annoncé VantageCloud Lake, Teradata, premier produit construit sur une toute nouvelle architecture cloud-native de nouvelle génération.
• En mai 2022, Téradonnées a introduit le lac Téradata Data pour l'analyse avec le soutien des swaps de données qui fournissent un accès en place aux données prêtes à l'analyse. Cela aide les organisations à accélérer le délai de mise en valeur.

Acquisition et partenariats :

• En octobre 2021, Databricks est une plateforme d'analyse de données unifiée conçue pour aider les organisations à traiter, analyser et visualiser de grands volumes de données acquises 8080 Labs, une société d'intégration de données open source, afin d'élargir ses capacités pour créer des pipelines de données en nuage. Cette acquisition a renforcé la présence de Databricks dans le lac de données et les marchés de l'intégration des données.
• En juin 2022, Confluent est une entreprise connue pour ses contributions au projet Apache Kafka et pour avoir fourni une plateforme basée sur la technologie Kafka et MongoDB est un programme de base de données NoSQL populaire, open-source et axé sur les documents. Cette solution commune aide les développeurs à construire des applications en temps réel.
• En février 2022, exactement est une entreprise qui se spécialise dans l'intégrité des données, l'intégration des données, et les solutions de qualité des données acquis Cazena, une plate-forme de données en nuage en tant que société de services, pour développer ses capacités de gestion des lacs de données. Ce mouvement a renforcé précisément la position du marché.

Graphique 2. Données mondiales Part de marché du lac (%), par composante 2022

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Les principales entreprises du marché de Data Lake :

• Services Web Amazon
• Microsoft
• IBM
• Oracle
• Nuageurs
• Information
• Téradonnées
• Zaloni
• Flocon de neige
• Dremio
• HPE
• Institut SAS
• Google
• Nuage d'Alibaba
• Nuage Tencent
• Baidu
• VMware
• SAP
• Dell Technologies
• Huawei

Définition: Un lac de données est un dépôt centralisé qui permet aux entreprises de stocker une grande quantité de données structurées, semi-structurées et non structurées dans son format natif. Les lacs de données ingèrent des données brutes provenant de diverses sources comme les bases de données, les capteurs, les applications mobiles, les médias sociaux et les applications SaaS (logiciels comme services). Ces données sont utilisées pour obtenir des renseignements concrets et aider à prendre des décisions en temps réel par l'analyse, l'apprentissage automatique et l'IA. Les lacs de données dépassent les limites des entrepôts de données traditionnels et permettent le stockage de données sans schéma. Les lacs de données aident les organisations à obtenir des renseignements significatifs sur les actifs de données siloed répartis dans l'ensemble de l'organisation. Les principales capacités offertes par les lacs de données comprennent l'ingestion de données, la découverte de données, la préparation de données, la gouvernance des données, l'analyse et l'apprentissage automatique. Les principaux fournisseurs de solutions de data lake incluent AWS, Microsoft, Google Cloud, IBM, Oracle et Cloudera. Les lacs de données gagnent en traction entre les industries pour stimuler la prise de décision axée sur les données.