DATA LAKE MARKET ANALISI DI DIMENSIONI E QUOTE - TENDENZE E PREVISIONI DI CRESCITA (2023 - 2030)

La dimensione del mercato del lago dati è prevista per raggiungere 57,10 miliardi entro il 2030, da 12,26 miliardi di dollari nel 2023, ad un CAGR del 24,6% durante il periodo previsto. Un data lake è un repository centralizzato che memorizza enorme quantità di dati strutturati, semistrutturati e non strutturati. I laghi dati consentono alle aziende di memorizzare una vasta quantità di dati nel suo formato nativo fino a quando non è necessario. Aiutano le organizzazioni a ricavare informazioni da enormi quantità di dati per aiutare il processo decisionale in tempo reale. I driver chiave del mercato dei dati lago includono la crescita del volume dei dati, la necessità di analisi avanzate, l'ottimizzazione dei costi e approfondimenti più rapidi.

Il mercato del lago di dati è segmentato in base a componenti, distribuzione, dimensione dell'organizzazione, funzione aziendale, verticale del settore e regione. Per componente, il mercato è segmentato in soluzioni (Data Discovery, Data Integration and Management, Data Lake Analytics, Data Visualization, Others) e servizi (Managed Services, Professional Services). Il segmento delle soluzioni rappresenta la più grande quota di mercato a causa della crescente necessità di raccogliere, memorizzare e analizzare i dati nel suo formato grezzo. Soluzioni come la scoperta dei dati, l'integrazione dei dati, l'analisi e la visualizzazione stanno guidando la crescita delle soluzioni data lake.

Data Lake Market Insights Regional:

• Nord America dovrebbe essere il più grande mercato per i laghi di dati durante il periodo di previsione, che ha rappresentato oltre il 30% della quota di mercato nel 2022. La crescita del mercato in Nord America è attribuita alla prima adozione di analisi dei dati soluzioni, presenza di grandi player tecnologici e investimenti in grandi dati e AI (Intelligenza Artificiale).
• Europa dovrebbe essere il secondo mercato più grande per i laghi dati, che ha rappresentato oltre il 23% della quota di mercato nel 2022. La crescita del mercato in Europa è attribuita alle normative governative in materia di protezione dei dati e privacy, presenza di aziende manifatturiere automobilistiche e crescente adozione di soluzioni basate su cloud.
• Asia Pacifico Il mercato dovrebbe essere il mercato in crescita più rapida per i laghi di dati, che rappresentano oltre il 27% della quota di mercato nel 2022. La crescita del mercato in Asia Pacifico è attribuita all'aumento della produzione di dati in tutti i settori, alla crescente spesa tecnologica da parte delle imprese e agli sviluppi strategici da parte dei principali fornitori di analisi.

Figura 1. Global Data Lake Market Share (%), per Regione, 2022

Per saperne di più su questo report, richiedi copia campione

Il punto di vista di Analyst

Il mercato del lago di dati è pronto a sperimentare una crescita significativa nei prossimi anni. I magazzini di dati tradizionali sono sempre più considerati insufficienti per gestire il volume, la velocità e la varietà di dati che le organizzazioni ora hanno a loro disposizione. Questo è diventato un driver chiave per l'adozione di data lake in quanto forniscono una soluzione flessibile e scalabile per lo storage e l'analisi di grandi e non strutturati dataset. La sicurezza continua ad essere un ostacolo per alcune organizzazioni, anche se i migliori controlli di governance e accesso hanno contribuito a risolvere le preoccupazioni.

Nord America attualmente domina il mercato dei dati lago a causa di forti investimenti da parte delle imprese in big data e tecnologie di analisi avanzate. Tuttavia, la regione Asia-Pacifico dovrebbe crescere al tasso più veloce. Questo è guidato da iniziative di trasformazione digitale tra imprese private e organizzazioni governative in nazioni come Cina, India e altri che cercano di sfruttare i dati per i vantaggi strategici. Molte organizzazioni nel settore retail, manifatturiero e sanitario hanno già implementato i laghi di dati per alimentare casi come manutenzione predittiva, marketing personalizzato e ricerca clinica.

Esistono opportunità per i fornitori di data lake per espandere ulteriormente le capacità di integrazione dei dati, qualità, catalogazione e ricerca. Fornire opzioni self-service potrebbe anche accelerare l'adozione tra gli utenti aziendali.

Driver per il mercato del lago di dati:

• Crescere volume e varietà di dati: La crescita continua del volume e della varietà dei dati è un driver importante per il mercato dei dati lago. Con l'aumento della digitalizzazione in tutti i settori, la quantità di dati generati si moltiplica esponenzialmente. Questi dati provengono da fonti come social media, dispositivi mobili, sensori, applicazioni aziendali, ecc. Gestire volumi enormi di dati strutturati, semistrutturati e non strutturati è una sfida per le organizzazioni. I sistemi di gestione dei dati tradizionali sono inadeguati a gestire velocità, volume e varietà grandi dati. Questo sta guidando l'adozione dei laghi di dati, che possono ingerire i dati nel suo formato grezzo e memorizzarlo costa in modo efficiente. Le aziende stanno implementando laghi dati per consolidare i dati da fonti disparate in un repository centrale per approfondimenti. Ad esempio, nel giugno del 2022, Snowflake, una società di data cloud, lanciò Unistore per la costruzione e la distribuzione di data lakes alla Snowflake Data Cloud. Unistore consente alle organizzazioni di utilizzare la piattaforma unica e integrata di Snowflake per sviluppare, distribuire e governare i laghi dati.
• Analisi avanzata e AI: La necessità di analisi avanzate e intelligenza artificiale (AI) sta catalizzando l'adozione dei laghi dati. I laghi di dati permettono la memorizzazione dei dati nel suo formato più granulare, che aiuta a formare gli algoritmi di machine learning e AI più accuratamente. La disponibilità di dati grezzi e non elaborati facilita una migliore modellazione predittiva. I laghi di dati completano gli strumenti ML (Machine Learning)/AI (Artificial Technology) fornendo dati puliti e aggregati per analisi predittive, segmentazione dei clienti, modellistica previsione, ecc. La potenza combinata dei laghi dati con ML/AI consente un processo decisionale intelligente e veloce in settori quali servizi finanziari, Information Technology ecc.
• Elaborazione dati in tempo reale: L'analisi dei dati in tempo reale è un driver importante per i laghi dati. Per informazioni sensibili al tempo, le organizzazioni hanno bisogno di soluzioni che possano ingerire i dati in streaming e attivare analisi in tempo reale. I laghi dati consentono l'ingestione e l'elaborazione continua dei dati attraverso funzionalità come le architetture di ambda, Apache Spark, ecc. Questo consente analisi aggiornate invece di analisi su lotti dati stanti. I laghi dati possono gestire i dati in tempo reale da dispositivi IoT (Internet of Thing), clickstream, sensori, ecc. e generare rapidamente informazioni. La necessità di decisioni istantanee basate sui dati sta alimentando l'adozione di laghi dati.
• Cloud Deployment: L'adozione delle tecnologie cloud sta guidando la domanda di data lake basati su cloud. I laghi dati cloud-native forniscono agilità, scalabilità e affidabilità per grandi carichi di lavoro dati. I principali fornitori di cloud come AWS, Microsoft Azure e Google Cloud offrono soluzioni per il lago di dati completamente gestite. Ciò elimina la necessità di fornire infrastrutture per i laghi dati on-premise. L'elasticità dei laghi dati basati su cloud consente di scalare la computazione e lo storage secondo i requisiti dinamici. I laghi di dati cloud facilitano anche l'accesso ai dati in qualsiasi momento e da qualsiasi luogo. I vantaggi della distribuzione cloud stanno quindi propellendo la crescita del mercato.

Data Lake Market Opportunità:

• Ibridi e Multi-cloud Data Lakes: Le architetture cloud e multi-cloud ibride presentano un'importante opportunità per il mercato dei dati del lago. Le organizzazioni spesso hanno dati distribuiti attraverso i data center on-premise e più cloud pubblici. L'adozione di laghi dati ibridi e multi-cloud aiuterebbe a consolidare i dati in ambienti in una piattaforma unificata. Questi dati aggregati possono offrire approfondimenti aziendali. I laghi di dati ibridi possono integrare i dati da fonti cloud e on-prem. I laghi dati multi-cloud consentono l'interoperabilità attraverso diverse piattaforme cloud. I fornitori di data lake stanno migliorando le capacità ibride e multi-cloud per aiutare le organizzazioni a implementare queste architetture emergenti.
• Analisi in tempo reale e in streaming: L'analisi dei dati in tempo reale presenta una grande opportunità di crescita nel mercato del lago di dati Per informazioni puntuali, le aziende devono analizzare i flussi di dati anziché i set di dati statici. I fornitori integrano anche soluzioni per laghi dati con strumenti di analisi in streaming per l'elaborazione in tempo reale. Questo aiuta le organizzazioni a ottenere informazioni tempestive per guidare il processo decisionale. I laghi di dati integrati con lo streaming e l'analisi in tempo reale saranno molto richiesti nei prossimi anni.
• Democratizzazione dei dati: La democratizzazione dei dati attraverso i laghi di dati è un'opportunità efficace per l'espansione del mercato. I laghi dati con analisi self-service consentono un facile accesso ai dati agli utenti tecnici e non tecnici. Questo aiuta gli utenti aziendali a estrarre le informazioni secondo il loro contesto senza codificare le competenze. I fornitori di data lake stanno migliorando la gestione dei metadati, i cataloghi di dati e le capacità di governance per semplificare la scoperta dei dati. La preparazione dei dati aumentata riduce le dipendenze sui team IT/data. Le iniziative di democratizzazione dei dati alimentate dai laghi di dati sostengono il processo decisionale basato sul fatto in tutta l'organizzazione. Per esempio, nel settembre 2022, Oracle ha annunciato un nuovo servizio Oracle Unity Data Lake per aiutare i clienti a ridurre il tempo alle informazioni. Il nuovo servizio cloud-native rende più facile per gli sviluppatori di ingerire i dati di qualsiasi tipo in un repository centralizzato.
• Integrazione Edge Computing: L'integrazione dei laghi dati con soluzioni di edge computing presenta una grande opportunità di innovazione. Mentre l'adozione IoT cresce, enormi quantità di dati vengono generati al limite. Combinando l'analisi dei bordi con i laghi di dati consentirebbe il filtraggio e il consolidamento di dati utili da dispositivi di bordo. Edge computing accoppiato con data lakes migliora l'analisi in tempo reale riducendo i trasferimenti di dati al cloud. I fornitori del lago di dati stanno migliorando le integrazioni con piattaforme di calcolo dei bordi per costruire questa importante capacità.

Data Lake Market Tendenze:

• Crescendo l'adozione di Cloud Data Lakes: L'adozione dei laghi dati basati su cloud sta aumentando come una tendenza importante. Le soluzioni cloud data lake offerte da AWS, Microsoft Azure e Google Cloud offrono vantaggi come scalabilità, affidabilità e elasticità. I principali fornitori di cloud consentono l'implementazione rapida di laghi dati sicuri e completamente gestiti. L'architettura senza server dei laghi dei dati cloud riduce i sovraccarichi delle infrastrutture per le imprese. Questi vantaggi sono la preferenza di guida per i laghi dati ospitati cloud, in particolare le implementazioni ibrido e multi-cloud.
• Dati Metodologia: Dati Gli approcci Ops per la gestione delle pipeline di dati sono un trend emergente nel mercato dei data lake. Dati Ops applica le best practice DevOps come CI/CD al ciclo di vita di analisi dei dati. Adottare la cultura e i processi di DataOps aiuta a ridurre il tempo tra l'ingestione di dati grezzi a insights attuabili. La modellazione dei dati Agile, la convalida automatizzata dei dati, i sistemi di controllo delle versioni migliorano la collaborazione tra ingegneri, analisti, scienziati. Questo accelera lo sviluppo del prodotto e il processo decisionale. I fornitori di data lake stanno integrando strumenti DataOps-centric per allineare con questa tendenza.
• Gestione dei dati: Efficace gestione dei metadati è una tendenza crescente per i laghi di dati, per costruire contesto aziendale intorno alle attività di dati. I metadati descrittivi consentono una più facile scoperta e governance dei dati a livello aziendale. I laghi dei dati stanno implementando tagging automatizzato, catalogazione, indicizzazione e onlogie per mantenere i metadati. L'elaborazione del linguaggio naturale e gli algoritmi ML migliorano la qualità dei metadati. Cataloghi dati completi, glossari aziendali abilitano l'analisi self-service. La preparazione dei dati aumentata riduce gli errori di analisi a valle. Le soluzioni data lake sono sempre più focalizzate sulle robuste capacità di metadati. Ad esempio, nel marzo 2023, Precisely Holdings, LLC, leader globale nell'integrità dei dati, la partnership ampliata con Snowflake è una piattaforma di dati basata su cloud nota per le sue capacità di archiviazione e analisi dei dati per sbloccare i dati per decisioni aziendali migliori.
• Integrazione MLOps: L'integrazione dei laghi di dati con piattaforme MLOps(Machine Learning Operations) è una tendenza crescente. I principi MLOps aiutano a distribuire, monitorare e mantenere i modelli di apprendimento automatico in scala. La combinazione dei laghi dati con MLOps migliora l'affidabilità e il controllo delle versioni delle pipeline ML. Consente di riqualificare algoritmi con nuovi dati utilizzando processi CI/CD. I laghi dati forniscono dati puliti e trasformati per alimentare modelli ML. Conservano le versioni di dataset di formazione utilizzate per lo sviluppo del modello. Le capacità di MLOps e data lake comuni accelerano l'adozione di applicazioni AI per il valore aziendale.

Restrizioni di mercato del lago di dati:

• Preoccupazioni per la sicurezza e la privacy: Apprendimento circa la sicurezza dei dati e la privacy sono le sfide chiave per l'adozione dei dati lago. I data stores centralizzati aumentano i rischi di vulnerabilità e necessitano di controlli di accesso robusti. La mancanza di corretta crittografia e tokenizzazione aumenta le probabilità di furto di dati e uso improprio. Il tracciamento della linea di dati attraverso condotte complesse diventa difficile. I laghi dati devono implementare l'autenticazione rigorosa, le politiche di accesso granulare e l'auditing per garantire la protezione dei dati. Le normative sulla privacy come GDPR(General Data Protection Regulation) aggiungono le overhead di conformità per i dati dei clienti. Affrontare le preoccupazioni sulla sicurezza e sulla privacy è un ostacolo importante per i fornitori di dati lago. Controbilancia: per affrontare il problema della sicurezza dei dati e delle preoccupazioni sulla privacy, il mercato dei dati deve adottare alcune best practice e soluzioni che possono migliorare la protezione e la governance dei dati. Alcuni di questi sono, crittografando i dati a riposo e in transito, implementando il controllo dell'accesso e la gestione dell'identità, utilizzando strumenti di qualità e convalida dei dati, e sfruttando la governance dei dati e i quadri di conformità.
• Integrazione dati complessa: Integrare senza soluzione di continuità i dati siloed da fonti disparate in un lago di dati unificato è un ostacolo per la crescita del mercato. Ingerire diversi tipi di dati strutturati, non strutturati e semi-strutturati viene convoluto. La mancanza di interoperabilità attraverso formati di dati come CSV, JSON, AVRO, ecc ostacola il consolidamento dei dati. La mappatura delle relazioni tra i dati da più database, applicazioni è tecnicamente impegnativo. L'assenza di riconciliazione tra flussi di dati in arrivo porta a discrepanze. Mantenere l'integrità dei dati, la qualità e la governance durante le tubazioni è difficile. L'integrazione dei dati è una limitazione dei dati che i fornitori di laghi mirano a superare. Controbilancia: Questo problema può essere risolto ottimizzando le dimensioni dei file e il numero di file per evitare il degrado delle prestazioni e il sovraccarico di archiviazione. Una regola generale del pollice è avere file che sono più grandi di 256 MB e più piccoli di 1 GB.
• Talent Shortage: La carenza di lavoratori qualificati formati in grandi dati e analisi ostacola la crescita del mercato. La distribuzione e la gestione di ecosistemi lacustri su larga scala richiedono competenze, che attualmente è scarsa. Gli ingegneri devono padroneggiare diversi strumenti open source come Hadoop, Spark, Hive, Kafka, ecc. Modelli di dati, analisti di dati e scienziati di dati hanno bisogno di esperienza nel sfruttare i laghi di dati per analisi avanzate. Sourcing professionisti con conoscenze cross-domain attraverso la gestione dei dati, ML/AI, e la visualizzazione dei dati è difficile. La rapida evoluzione tecnologica richiede anche un continuo rigonfiamento e formazione. Affrontare il talento dei dati crunch è una chiave per il mercato controbilancia: Sviluppare e nutrire la forza lavoro esistente, fornendo loro continue opportunità di formazione e apprendimento, creando percorsi di sviluppo della carriera e incentivi, e promuovere una cultura di collaborazione e innovazione può aumentare la crescita del mercato.

Recenti sviluppi:

Nuovi prodotti:

• Nell'ottobre del 2022, Oracle ha offerto uno stack completo e completamente integrato di applicazioni cloud e servizi di piattaforma cloud che ampliano i modelli di intelligenza artificiale in tutte le industrie per migliorare le esperienze dei clienti. Per aiutare le organizzazioni di diverse industrie a creare più precisi impegni dei clienti, Oracle ha aggiunto 15 modelli di intelligenza artificiale base (AI) a Oracle Unity.
• Nell'agosto del 2022, Teradata, una società di software statunitense che fornisce database cloud e software, prodotti e servizi correlati all'analisi, ha annunciato VantageCloud Lake, il primo prodotto di Teradata costruito su un'architettura cloud-native di nuova generazione.
• Nel maggio 2022, Teradata ha introdotto il Teradata Data Lake per l'analisi con il supporto per gli swap di dati che forniscono l'accesso in-place ai dati di analytics-ready. Questo aiuta le organizzazioni ad accelerare il time-to-value.

Acquisizione e partnership:

• Nell'ottobre del 2021, Databricks è una piattaforma di analisi dei dati unificata progettata per aiutare le organizzazioni nel trattamento, nell'analisi e nella visualizzazione di grandi volumi di dati acquisiti 8080 Labs, una società di integrazione dei dati open source, ad espandere le sue capacità per creare pipeline di dati basate su cloud. Questa acquisizione ha rafforzato la presenza di Databricks nei mercati di integrazione dei dati.
• Nel giugno 2022, Confluent è una società nota per i suoi contributi al progetto Apache Kafka e per la fornitura di una piattaforma basata sulla tecnologia Kafka e MongoDB è un popolare, open-source, programma di database NoSQL orientato ai documenti partner per semplificare lo streaming di dati in tempo reale tra data lake e database operativi. Questa soluzione congiunta aiuta gli sviluppatori a costruire applicazioni in tempo reale.
• Nel febbraio 2022,Precisely è una società specializzata in integrità dei dati, integrazione dei dati e soluzioni di qualità dei dati acquisiti Cazena, una piattaforma di dati cloud come società di servizi, per espandere le sue capacità di gestione dei laghi dati. Questa mossa ha rafforzato la posizione di mercato di Precisely.

Figura 2. Dati globali Quota del mercato del lago (%), Per componente 2022

Per saperne di più su questo report, richiedi copia campione

Le migliori aziende del mercato Data Lake:

• Servizi web Amazon
• Microsoft
• IBM
• Oracle
• Cloudera
• Informatica
• Teradata
• Zaloni
• Fiocco di neve
• Dremio
• HPE
• Istituto SAS
• Google Google
• Alibaba Cloud
• Tencent Cloud
• Baidu
• VMware
• SAP
• Tecnologie Dell
• Huawei Huawei

Definizione: Un data lake è un repository centralizzato che consente alle aziende di memorizzare enorme quantità di dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati nel suo formato nativo. I laghi dati ingeriscono dati grezzi da varie fonti come database, sensori, applicazioni mobili, social media e applicazioni SaaS (Software as a Services). Questi dati vengono utilizzati per ricavare informazioni attuabili e aiutare il processo decisionale in tempo reale attraverso analisi, machine learning e AI. I laghi di dati superano le limitazioni dei magazzini di dati tradizionali e consentono lo stoccaggio dei dati senza schemi. I laghi di dati aiutano le organizzazioni a ottenere informazioni significative dai beni di dati siloed diffusi in tutta l'organizzazione. Le funzionalità principali offerte dai laghi di dati includono l'ingestione dei dati, la scoperta dei dati, la preparazione dei dati, la governance dei dati, l'analisi e l'apprendimento automatico. I principali fornitori di soluzioni di data lake includono AWS, Microsoft, Google Cloud, IBM, Oracle e Cloudera. I laghi di dati stanno guadagnando trazione attraverso le industrie per aumentare il processo decisionale basato sui dati.