データ湖市場 SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2023 - 2030)

データ湖市場規模が期待される 2023年のUS $ 12.26億から2030年までのUS $ 57.10億、CAGRで24.6% 予報期間中。 データ湖は、大量の構造化、半構造化、非構造化データを保存する一元化されたリポジトリです。 データ湖では、企業が必要な範囲で膨大な量のデータを保存することができます。 組織は膨大な量のデータを分析し、リアルタイムの意思決定を支援します。 データ湖市場の主要ドライバーは、データ量を増加させ、高度な分析、コスト最適化、およびより速いインサイトが必要です。

データ湖市場は、コンポーネント、デプロイメント、組織サイズ、ビジネス機能、業界垂直、地域に基づいてセグメント化されています。 コンポーネントによって、市場はソリューション(データ・ディスカバリー、データ統合および管理、データ・レイク・アナリティクス、データ・ビジュアライゼーション、その他)およびサービス(マネージド・サービス、プロフェッショナル・サービス)にセグメント化されます。 成長する必要性による最大の市場シェアのためのソリューションセグメントのアカウントは、その生の形式でデータを収集、保存、分析します。 データ発見、データ統合、分析、可視化などのソリューションは、データ湖ソリューションの成長を促進しています。

データ湖市場の地域洞察:

• 北アメリカ 2022年の市場シェアの30%以上を占める予測期間中のデータ湖の最大の市場であることが期待されます。 北アメリカの市場の成長は、初期の採用に起因する データ分析 ビッグデータおよびAI(人工知能)における主要な技術プレーヤーのソリューション、プレゼンス、および成長投資。
• ヨーロッパ 2022年の市場シェアの23%以上を占めるデータ湖の第2位市場であることが期待されます。 ヨーロッパでの市場成長は、データ保護とプライバシーに関する政府の規制、自動車製造会社の存在、およびクラウドベースのソリューションの採用の増加に起因しています。
• アジアパシフィック 市場は、2022年の市場シェアの27%以上を占めるデータ湖のための最も急速に成長している市場であることが期待されます。 アジアパシフィックの市場の成長は、業界全体のデータ生成、企業による成長技術、および主要な分析ベンダーによる戦略的開発を増加させることにあります。

プロフィール 1.グローバルデータ湖市場シェア(%)、地域別、2022

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アナリストの視点

データ湖市場は、今後数年間で大幅な成長を経験するために表彰されます。 従来型のデータ倉庫は、現在、組織が廃棄したボリューム、速度、様々なデータを処理するために不十分と見なされます。 これは、大規模で非構造化されたデータセットのストレージと分析のための柔軟でスケーラブルなソリューションを提供するため、データ湖の採用のための重要なドライバーになりました。 セキュリティは、ガバナンスとアクセス制御の改善が懸念に対処するのに役立っていますが、一部の組織の拘束力があります。

北米は現在、ビッグデータおよび高度な分析技術で企業による強力な投資により、データ湖市場を支配しています。 しかし、アジアパシフィック地域は最速で成長する見込みです。 これは、中国、インドなどの国の民間企業と政府機関の間でデジタル変革の取り組みによって駆動され、戦略的利点のためのデータを活用しようとしています。 小売、製造、およびヘルスケア分野における多くの組織は、既に予測メンテナンス、パーソナライズされたマーケティング、および臨床研究などのパワーユースケースにデータ湖を導入しています。

データ統合、品質、カタログ作成、検索の周りの機能をさらに拡大するためにデータ湖ベンダーのための機会が存在します。 セルフサービスのオプションを配信することで、ビジネスユーザーの採用を加速できます。

データ湖の市場運転者:

• 成長データ量とバラエティ: データ量および変化の連続的な成長はデータ湖の市場のための主要な運転者です。 業界全体のデジタル化が進んでおり、生成されるデータ量が指数関数的に増加しています。 このデータは、ソーシャルメディア、モバイルデバイス、センサー、企業アプリケーションなどの情報源から来ています。 構造化、半構造化、非構造化データの膨大な量を管理することは、組織にとって課題です。 従来のデータ管理システムは速度、容積およびいろいろなを扱うために不十分です ビッグデータお問い合わせ これは、その生の形式でデータを摂取し、効率的にコストを節約することができるデータ湖の採用を運転しています。 企業がデータ湖を実装し、ソースを分離し、より深い洞察を得るための中央リポジトリにデータを統合します。 たとえば、2022年6月、データクラウド会社であるSnowflakeは、データ湖をスノーフレークデータクラウドに構築・展開するためのUnistoreを立ち上げました。 Unistoreは、組織がSnowflakeのシングル、統合プラットフォームを使用して、データ湖を開発、展開、および管理することができます。
• 高度な分析とAI: 高度な分析と人工知能(AI)の必要性は、データ湖の採用を触媒化しています。 データ湖は、機械学習やAIアルゴリズムをより正確に訓練するのに役立つ、最も詳細なフォーマットでデータの保存を可能にします。 生、加工されていないデータの可用性は、より優れた予測モデリングを容易にします。 データ湖は、予測分析、顧客セグメンテーション、予測モデリングなどのクリーンで集計されたデータを提供することで、ML(機械学習)/AI(人工知能技術)ツールを補完します。 ML/AIとのデータ湖の結合力は、金融サービス、情報技術などの業界を横断するインテリジェントで迅速な意思決定を可能にします。
• リアルタイムのデータ処理: リアルタイムのデータ分析は、データ湖の重要なドライバです。 タイム感度の高いインサイトでは、ストリーミングデータを摂取し、リアルタイムの分析を可能にするソリューションが必要です。 データ湖は、ラムダアーキテクチャ、Apache Sparkなどの機能により、継続的なデータ摂取と処理を可能にします。 これにより、データ・バッチの分析ではなく最新の分析が可能になります。 データ湖は、IoT(モノのインターネット)デバイス、クリックストリーム、センサーなどからリアルタイムデータを処理し、すぐにインサイトを生成できます。 即時のデータ主導の決定の必要性は、データ湖の採用に燃料を供給することです。
• クラウド展開: クラウド技術の採用は、クラウドベースのデータ湖の需要を牽引しています。 クラウドネイティブのデータ湖は、俊敏性、スケーラビリティ、そして大きなデータワークロードの信頼性を提供します。 AWS、Microsoft Azure、Google Cloudなどのクラウドプロバイダは、完全に管理されたデータ湖ソリューションを提供します。 これは、オンプレミスのデータ湖のためのインフラの提供の必要性を排除します。 クラウドベースのデータ湖の弾性は、動的要件に応じて計算とストレージを可能にします。 クラウドデータ湖では、いつでもどこからでもデータへのアクセスも容易にできます。 クラウド展開のメリットは、市場成長を促進します。

データ湖市場 機会:

• ハイブリッドおよびマルチクラウドデータレイク: ハイブリッドクラウドとマルチクラウドアーキテクチャは、データ湖市場にとって重要な機会を提供します。 組織は、多くの場合、オンプレミスデータセンターと複数のパブリッククラウド間でデータを配布しています。 ハイブリッドとマルチクラウドのデータ湖を採用することで、環境間でデータを統一されたプラットフォームに統合できます。 この集計されたデータは、より深いビジネスインサイトを提供できます。 ハイブリッドデータ湖は、クラウドとオンプレミスソースからデータを統合できます。 マルチクラウドデータ湖では、異なるクラウドプラットフォーム間で相互運用性を発揮します。 データ湖ベンダーは、ハイブリッドおよびマルチクラウド機能を強化し、組織がこれらの新興アーキテクチャを実行するのに役立ちます。
• リアルタイムおよびストリーム分析: リアルタイムのデータ分析は、データ湖市場での成長のための主要な機会を提示します タイムクリティカルなインサイトでは、静的データセットではなくデータストリームを分析する必要があります。 ベンダーはまた、リアルタイム処理のためのストリーミング分析ツールを使用してデータ湖ソリューションを統合しています。 これは、組織が意思決定を導くためのタイムリーな洞察を得るのに役立ちます。 ストリーミングとリアルタイムの分析と統合されたデータ湖は、今後数年間で高い需要を経験します。
• データ民主化: データ湖を通じたデータの民主化は、市場拡大のためのインパクトのある機会です。 セルフサービス分析によるデータ湖では、技術的および非技術的なユーザーへのデータアクセスが容易になります。 これにより、ビジネスユーザーは、専門知識をコーディングすることなく、インサイトをコンテキストごとに抽出するのに役立ちます。 データ・レイク・ベンダーは、メタデータ管理、データ・カタログ、およびガバナンス機能を強化し、データ・ディスカバリーを簡素化します。 拡張されたデータの準備により、IT/データチームに対する依存性が低下します。 データの民主化のイニシアチブは、データ湖が組織全体で事実に基づく意思決定を支援します。 たとえば、9月2022で、 オラクル Oracleユニティデータレイクサービスが、顧客がインサイトへの時間を削減できるようにしました。 新しいクラウドネイティブサービスにより、デベロッパがあらゆるタイプのデータを一元化リポジトリに取り込むのが容易になります。
• エッジコンピューティングの統合: エッジコンピューティングソリューションとのデータ湖の統合は、イノベーションのための主要な機会を提示します。 IoT導入が進むにつれて、エッジで大量のデータが生成されます。 データ湖でエッジ分析を組み合わせることで、エッジデバイスから有用なデータのフィルタリングと統合が可能になります。 データ湖と組み合わせたエッジコンピューティングは、クラウドへのデータ転送を減らすことでリアルタイムの分析を強化します。 データ湖ベンダーは、この重要な機能を構築するために、エッジコンピューティングプラットフォームと統合を強化しています。

データ湖市場 トレンド:

• クラウドデータ湖の普及: クラウドベースのデータ湖の採用は、大きなトレンドとして上昇しています。 AWS、Microsoft Azure、Google Cloudが提供するクラウドデータ湖ソリューションは、スケーラビリティ、信頼性、および弾力性などの利点を提供します。 リードクラウドプロバイダは、安全で完全に管理されたデータ湖の迅速な展開を可能にします。 クラウドデータ湖のサーバーレスアーキテクチャは、企業のためのインフラストラクチャのオーバーヘッドを減らします。 これらの利点は、クラウドホストのデータ湖、特にハイブリッドおよびマルチクラウド実装の好みを駆動しています。
• データ出力 方法論: データデータ データを管理するためのOpsアプローチは、データ湖市場で新しい傾向です。 データデータ Ops は、CI/CD のような DevOps のベストプラクティスをデータ分析ライフサイクルに適用します。 DataOps 文化とプロセスを採用することで、生データの摂取量と実用的なインサイト間の時間を短縮できます。 アジャイルデータモデリング、自動データ検証、バージョン管理システムは、データエンジニア、アナリスト、科学者間のコラボレーションを改善します。 製品開発と意思決定を加速します。 データ湖ベンダーは、DataOps中心のツールを統合して、この傾向を合わせています。
• メタデータ管理: 効果的なメタデータ管理は、データ資産の周りのビジネスコンテキストを構築するためのデータ湖の上昇傾向です。 記述的なメタデータにより、企業全体のデータ発見とガバナンスが容易になります。 データ湖は、メタデータを維持するための自動タグ付け、カタログ作成、インデックス作成、およびオントロジーを実行しています。 自然言語処理とMLアルゴリズムにより、メタデータの品質が向上します。 フル機能のデータカタログ、ビジネス用語は、セルフサービス分析を実現します。 拡張されたデータの準備は、ダウンストリーム分析エラーを減らします。 データ湖ソリューションは、堅牢なメタデータ機能に重点を置いています。 たとえば、2023年3月では、データの整合性におけるグローバルリーダーであるPrecisentially Holdings, LLCは、Snowflakeとのパートナーシップを拡大し、データウェアハウジングと分析機能で知られるクラウドベースのデータプラットフォームで、より優れたビジネス意思決定のためのデータのロックを解除します。
• MLOpsの統合: MLOps(機械学習オペレーション)プラットフォームでデータ湖を統合することは、成長傾向にあります。 MLOpsの原則はスケールで機械学習モデルの展開、監視および維持を助けます。 MLOpsとのデータ湖を組み合わせることで、MLパイプラインの信頼性とバージョン管理が向上します。 CI/CD プロセスを使用して新しいデータでアルゴリズムを再学習することができます。 データ湖は、MLモデルをフィードするために、クリーンで変換されたデータを提供します。 モデル開発に用いられるデータセットバージョンのトレーニングを保存します。 共同マウスとデータ湖機能により、ビジネス価値のAIアプリケーションの採用が加速します。

データ湖の市場の抑制:

• データセキュリティとプライバシーに関する懸念: データセキュリティとプライバシーに関する理解は、データ湖の採用のための重要な課題です。 集中データストアは脆弱性リスクを増加させ、堅牢なアクセス制御が必要です。 適切な暗号化とトークン化の欠如は、データの盗難と誤用の可能性を高めます。 複雑なパイプラインを横断したデータを追跡することは困難になります。 データ湖は、厳格な認証、顆粒アクセスポリシー、およびデータ保護を確実にするために監査を実施しなければなりません。 GDPR(一般データ保護規則)のようなプライバシー規制は、顧客データのコンプライアンス・オーバーヘッドを追加します。 セキュリティとプライバシーの懸念に対処することは、データ湖ベンダーにとって重要なハードルです。 カウンターバランス:データのセキュリティとプライバシーの問題に対処するため、データ湖市場は、データの保護とガバナンスを高めることができるいくつかのベストプラクティスとソリューションを採用する必要があります。 これらの中には、データの品質と検証ツールを使用して、アクセス制御とアイデンティティ管理を実行し、データガバナンスとコンプライアンスフレームワークを活用し、残りの部分と輸送中のデータを暗号化します。
• 複雑なデータ統合: 供給源を分散させ、統合されたデータ湖へのサイロデータをシームレスに統合することは、市場成長のための障害です。 多様な構造化、非構造化、半構造化されたデータ型を集約することで、複雑化します。 CSV、JSON、AVROなどのデータフォーマット間での相互運用性が欠如。 複数のデータベースからデータを横断して、アプリは技術的に困難です。 受信データストリーム間の調整の欠如は、矛盾につながる. パイプライン全体のデータの完全性、品質、ガバナンスを維持することは困難です。 スムーズなデータ統合は、データを克服するための拘束力のあるデータ湖プロバイダです。 カウンターバランス: この問題は、ファイルサイズを最適化し、パフォーマンスの劣化やストレージのオーバーヘッドを回避するためのファイル数によって解決することができます。 一般的な親指のルールは、256MBを超えるファイルと1GB未満のファイルを持つことです。
• 才能の不足: ビッグデータと分析で訓練された熟練した労働力の不足は、市場成長を妨げる。 大規模なデータ湖生態系の展開と管理には、現在では希少である専門知識が必要です。 データエンジニアは、Hadoop、Spark、Hive、Kafkaなどの多様なオープンソースツールを習得しなければなりません。 データモデラー、データアナリスト、データサイエンティストは、高度な分析のためにデータ湖を活用する経験を必要とします。 データ管理、ML/AI、データ可視化に関するクロスドメインの知識を持つ専門家を調達することは困難です。 急速な技術の進化はまた連続的なreskillingおよび訓練を必要とします。 データの才能のパンクに対処することは、市場のカウンターバランスのための重要な拘束です。 既存の労働力の開発と育成、継続的なトレーニングと学習機会を提供し、キャリア開発パスとインセンティブの作成、コラボレーションとイノベーションの文化の育成は、市場成長を後押しすることができます。

最近の開発:

新しいプロダクト進水:

• 10月2022日 オラクル クラウドアプリケーションとクラウドプラットフォームサービスの包括的な統合スタックを提供し、業界全体の人工知能モデルを拡大し、顧客体験を向上させることができます。 Oracleは、さまざまな業界の組織がより精密な顧客エンゲージメントを作成するのを支援するために、Oracleは15ベースラインの人工知能(AI)モデルをOracle Unityに追加しました。
• 8月2022日 テラデータクラウドデータベースと分析関連のソフトウェア、製品、サービスを提供する米国ベースのソフトウェア会社である、VanttageCloud Lake、Teradataの新製品は、まったく新しい次世代のクラウドネイティブアーキテクチャ上に構築されました。
• 2022年5月 テラデータ 分析のためのTeradata Data Lakeを導入し、分析読み取りデータにアクセスできるデータスワップをサポートしました。 これは、組織がタイムツー価値を加速するのに役立ちます。

買収とパートナーシップ:

• 2021年10月、Databricksは、組織の処理、分析、および膨大な量のデータを可視化し、オープンソースのデータ統合会社である8080 Labsを買収し、クラウドベースのデータパイプラインを作成する機能を拡大するための統合データ分析プラットフォームです。 データ湖やデータ統合市場におけるDatabricksの存在を強化しました。
• 2022年6月、ConfluentはApache Kafkaプロジェクトへの貢献として知られる会社であり、KafkaテクノロジーとMongoDBに基づいたプラットフォームを提供することで、一般的なオープンソース、ドキュメント指向のNoSQLデータベースプログラムは、データ湖と運用データベース間でリアルタイムのデータストリーミングを簡素化するために提携しています。 この共同ソリューションは、開発者がリアルタイムアプリケーションを構築するのに役立ちます。
• 2022年2月には、データの整合性、データ統合、データ品質ソリューションを専門とする企業であり、サービス会社としてクラウドデータプラットフォームであるCazena社がデータ湖管理機能を拡充しました。 この動きは精密に市場の地位を増強しました。

プロフィール 2.グローバルデータ 湖の市場シェア(%)、部品2022による

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データ湖市場のトップ企業:

• Amazon Webサービス
• マイクロソフト
• IBMの
• オラクル
• ログイン
• インフォマティカ
• テラデータ
• サローニ
• スノーフレーク
• ドレミオ
• ハイピー
• SAS研究所
• サイトマップ
• Alibabaクラウド
• テンセントクラウド
• ログイン
• VMwareの
• ソリューション
• Dellテクノロジー
• ホアウェイ

定義: データ湖は、企業が大規模な構造化、半構造化、および非構造化されたデータをネイティブ形式で保存できる一元化されたリポジトリです。 データベース、センサー、モバイルアプリ、ソーシャルメディア、SaaS(Software as a Service)アプリケーションなど、さまざまなソースから生データを収集します。 このデータは、分析、機械学習、AIを通じて、実用的な洞察を導き出し、リアルタイムの意思決定を支援するために使用されます。 データ湖は、伝統的なデータ倉庫の制限を克服し、スキーマなしでデータの保存を可能にします。 データ湖は、組織が組織全体に広がるサイロデータ資産から有意義な洞察を得るのに役立ちます。 データ湖が提供する主要な機能には、データ収集、データ作成、データガバナンス、分析、機械学習が含まれます。 データ湖ソリューションのリーディングプロバイダには、AWS、Microsoft、Google Cloud、IBM、Oracle、およびClouderaが含まれます。 データ湖は、データ主導の意思決定を後押しするために、業界全体で牽引しています。