MERCADO DE LAGO DE DADOS SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2023 - 2030)

O tamanho do mercado do lago de dados é esperado para alcançar US$ 57,10 bilhões até 2030, de US$ 12,26 bilhões em 2023, em um CAGR de 24,6% durante o período de previsão. Um lago de dados é um repositório centralizado que armazena grande quantidade de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. Os lagos de dados permitem que as empresas armazenem uma vasta quantidade de dados em seu formato nativo até que seja necessário. Eles ajudam as organizações a obter insights de grandes quantidades de dados para ajudar a tomar decisões em tempo real. Os principais drivers do mercado do lago de dados incluem o aumento do volume de dados, a necessidade de análises avançadas, otimização de custos e insights mais rápidos.

O mercado do lago de dados é segmentado com base no componente, implantação, tamanho da organização, função empresarial, vertical da indústria e região. Por componente, o mercado é segmentado em soluções (Data Discovery, Data Integration and Management, Data Lake Analytics, Data Visualization, Others) e serviços (Managed Services, Professional Services). O segmento de soluções representa a maior quota de mercado devido à crescente necessidade de coleta, armazenamento e análise de dados em seu formato bruto. Soluções como descoberta de dados, integração de dados, análise e visualização estão impulsionando o crescimento de soluções de data Lake.

Data Lake Market Regional Insights:

• América do Norte espera-se que seja o maior mercado para os lagos de dados durante o período de previsão, que representou mais de 30% da quota de mercado em 2022. O crescimento do mercado na América do Norte é atribuído à adoção precoce do análise de dados soluções, presença de grandes players de tecnologia e crescentes investimentos em grandes dados e AI (Inteligência Artificial).
• Europa Espera-se que seja o segundo maior mercado para os lagos de dados, que representou mais de 23% da quota de mercado em 2022. O crescimento do mercado na Europa é atribuído aos regulamentos governamentais relativos à proteção e privacidade de dados, presença de empresas de manufatura automotiva e crescente adoção de soluções baseadas em nuvem.
• Ásia Pacífico espera-se que o mercado seja o mais rápido crescimento para os lagos de dados, representando mais de 27% da quota de mercado em 2022. O crescimento do mercado na Ásia-Pacífico é atribuído ao aumento da geração de dados em todas as indústrias, ao crescimento dos gastos tecnológicos pelas empresas e aos desenvolvimentos estratégicos pelos principais fornecedores de análise.

Figura 1. Global Data Lake Market Share (%), por Região, 2022

To learn more about this report, request sample copy

Ponto de vista do analista

O mercado do lago de dados está pronto para experimentar um crescimento significativo nos próximos anos. Os armazéns de dados tradicionais são cada vez mais vistos como inadequados para lidar com o volume, velocidade e variedade de dados que as organizações agora têm à sua disposição. Isso se tornou um driver chave para a adoção de data Lake, pois eles fornecem uma solução flexível e escalável para armazenamento e análise de conjuntos de dados grandes e não estruturados. A segurança continua a ser uma restrição para algumas organizações, embora os controles de governança e acesso melhorados tenham ajudado a resolver as preocupações.

A América do Norte domina atualmente o mercado do lago de dados devido a fortes investimentos por empresas em grandes dados e tecnologias avançadas de análise. No entanto, espera-se que a região Ásia-Pacífico cresça à taxa mais rápida. Isso é impulsionado por iniciativas de transformação digital entre empresas privadas e organizações governamentais em países como China, Índia e outros que procuram alavancar dados para vantagens estratégicas. Muitas organizações nos setores de varejo, manufatura e saúde já implementaram lagos de dados para usar casos como manutenção preditiva, marketing personalizado e pesquisa clínica.

Existem oportunidades para os fornecedores de data Lake para expandir ainda mais os recursos em torno da integração de dados, qualidade, catalogação e pesquisa. Oferecer opções de autoatendimento também pode acelerar a adoção entre os usuários de negócios.

Drivers para o Data Lake Market:

• Volume de dados crescente e variedade: O crescimento contínuo do volume de dados e da variedade é um grande driver para o mercado do lago de dados. Com o aumento da digitalização em todas as indústrias, a quantidade de dados gerados é multiplicando-se exponencialmente. Estes dados são provenientes de fontes como redes sociais, dispositivos móveis, sensores, aplicações empresariais, etc. Gerenciar enormes volumes de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados é um desafio para as organizações. Os sistemas tradicionais de gerenciamento de dados são inadequados para lidar com a velocidade, volume e variedade de big data. Isso está impulsionando a adoção de lagos de dados, que podem ingerir dados em seu formato bruto e armazená-lo custar de forma eficiente. As empresas estão implementando lagos de dados para consolidar dados de fontes diferentes em um repositório central para insights mais profundos. Por exemplo, em junho de 2022, a Snowflake, uma empresa de nuvem de dados, lançou a Unistore para construir e implantar lagos de dados para a nuvem de dados do floco de neve. A Unistore permite que as organizações usem a plataforma única e integrada da Snowflake para desenvolver, implantar e governar lagos de dados.
• Análise avançada e AI: A necessidade de análises avançadas e Inteligência Artificial (AI) está catalisando a adoção de lagos de dados. Os lagos de dados permitem o armazenamento de dados em seu formato mais granular, o que ajuda a treinar o aprendizado de máquina e algoritmos de IA com mais precisão. A disponibilidade de dados brutos e não processados facilita melhor modelagem preditiva. Os lagos de dados complementam as ferramentas ML(Machine Learning)/AI (Artificial Technology) fornecendo dados limpos e agregados para análise preditiva, segmentação de clientes, modelagem de previsão, etc. O poder combinado dos lagos de dados com ML/AI está permitindo uma tomada de decisão inteligente e mais rápida através de indústrias como serviços financeiros, Tecnologia da Informação etc.
• Processamento de dados em tempo real: Análise de dados em tempo real é um driver importante para lagos de dados. Para insights sensíveis ao tempo, as organizações precisam de soluções que possam ingerir dados de streaming e permitir análises em tempo real. Os lagos de dados permitem ingestão contínua de dados e processamento através de recursos como arquiteturas lambda, Apache Spark, etc. Isso permite análises atualizadas em vez de análises em lotes de dados básicos. Os lagos de dados podem lidar com dados em tempo real de dispositivos IoT (Internet of Thing), clickstream, sensores, etc. e gerar rapidamente insights. A necessidade de decisões imediatas baseadas em dados é, portanto, alimentando a adoção de lagos de dados.
• Implementação em nuvem: A adoção de tecnologias de nuvem está impulsionando a demanda por lagos de dados baseados em nuvem. Os lagos de dados nativos em nuvem fornecem agilidade, escalabilidade e confiabilidade para grandes cargas de trabalho de dados. Os principais fornecedores de nuvem como AWS, Microsoft Azure e Google Cloud oferecem soluções totalmente gerenciadas para o lago de dados. Isso elimina a necessidade de fornecer infraestrutura para lagos de dados on-premise. A elasticidade dos lagos de dados baseados em nuvem permite dimensionar computação e armazenamento conforme requisitos dinâmicos. Os lagos de dados em nuvem também facilitam o acesso aos dados a qualquer momento e de qualquer lugar. Os benefícios da implantação da nuvem estão impulsionando o crescimento do mercado.

Mercado de Lago de Dados Oportunidades:

• Lagos de dados híbridos e multinuvem: Nuvem híbrida e arquiteturas multi-nuvem apresentam uma importante oportunidade para o mercado do lago de dados. As organizações muitas vezes têm dados distribuídos em data centers no local e várias nuvens públicas. Adotar lagos de dados híbridos e multinud ajudaria a consolidar dados em ambientes em uma plataforma unificada. Esses dados agregados podem oferecer insights de negócios mais profundos. Os lagos de dados híbridos podem integrar dados de fontes de nuvem e no local. Os lagos de dados de várias nuvens permitem a interoperabilidade em diferentes plataformas de nuvem. Os fornecedores de lagos de dados estão aprimorando as capacidades híbridas e multinud para ajudar as organizações a implementar essas arquiteturas emergentes.
• Em tempo real e Stream Analytics: Análise de dados em tempo real apresenta uma grande oportunidade para o crescimento no mercado do lago de dados Para insights críticos de tempo, as empresas precisam analisar fluxos de dados em vez de conjuntos de dados estáticos. Os fornecedores também estão integrando soluções de data Lake com ferramentas de análise de streaming para processamento em tempo real. Isso ajuda as organizações a obter insights oportunos para orientar a tomada de decisões. Os lagos de dados integrados com streaming e análise em tempo real experimentarão alta demanda nos próximos anos.
• Democratização de dados: A democratização dos dados através dos lagos de dados é uma oportunidade impactante para a expansão do mercado. Os lagos de dados com análise de autoatendimento permitem fácil acesso aos dados a usuários técnicos e não técnicos. Isso ajuda os usuários de negócios a extrair insights de acordo com seu contexto sem a codificação de conhecimentos. Os fornecedores do lago de dados estão aprimorando o gerenciamento de metadados, catálogos de dados e recursos de governança para simplificar a descoberta de dados. A preparação de dados aumentada reduz as dependências das equipes de TI/dados. As iniciativas de democratização de dados alimentadas pelos lagos de dados apoiam a tomada de decisões baseadas em fatos através da organização. Por exemplo, em setembro de 2022, Oracle anunciou um novo Oracle Unity Data Lake Service para ajudar os clientes a reduzir o tempo para insights. O novo serviço nativo em nuvem torna mais fácil para os desenvolvedores ingerir dados de qualquer tipo em um repositório centralizado.
• Integração de computação de borda: A integração de lagos de dados com soluções de computação de borda apresenta uma grande oportunidade para a inovação. À medida que a adoção da IoT cresce, grandes quantidades de dados estão sendo gerados na borda. Combinar análise de borda com lagos de dados permitiria a filtragem e consolidação de dados úteis de dispositivos de borda. A computação de borda juntamente com os lagos de dados aumenta a análise em tempo real, reduzindo as transferências de dados para a nuvem. Os fornecedores de lagos de dados estão melhorando as integrações com plataformas de computação de borda para construir essa capacidade importante.

Mercado de Lago de Dados Evolução:

• Adoção crescente de Cloud Data Lakes: A adoção de lagos de dados baseados em nuvem está aumentando como uma tendência principal. As soluções do lago de dados da nuvem oferecidas pela AWS, Microsoft Azure e Google Cloud oferecem benefícios como escalabilidade, confiabilidade e elasticidade. Os principais fornecedores de nuvem permitem a rápida implantação de lagos de dados seguros e totalmente gerenciados. Arquitetura sem servidor de lagos de dados em nuvem reduz as despesas de infraestrutura para empresas. Essas vantagens estão impulsionando a preferência por lagos de dados hospedados na nuvem, especialmente implementações híbridas e multinud.
• DataOps Metodologia: Dados Abordagens de operações para gerenciar pipelines de dados é uma tendência emergente no mercado do lago de dados. Dados As operações aplicam as melhores práticas da DevOps, como CI/CD, ao ciclo de vida de análise de dados. Adotar a cultura e os processos DataOps ajuda a reduzir o tempo entre a ingestão de dados brutos para insights acionáveis. Modelagem de dados ágeis, validação de dados automatizada, sistemas de controle de versão melhorar a colaboração entre engenheiros de dados, analistas, cientistas. Isso acelera o desenvolvimento do produto e a tomada de decisão. Os fornecedores de lagos de dados estão integrando ferramentas centradas em DataOps para se alinhar com essa tendência.
• Gerenciamento de Metadados: O gerenciamento eficaz de metadados é uma tendência crescente para os lagos de dados, para construir o contexto empresarial em torno dos ativos de dados. Metadados descritivos permitem uma descoberta e governança de dados mais fáceis em toda a empresa. Os lagos de dados estão implementando marcação automática, catalogação, indexação e ontologias para manter metadados. Processamento de linguagem natural e algoritmos ML aumentam a qualidade dos metadados. Catálogos de dados completos, os glossários de negócios capacitam a análise de autoatendimento. A preparação de dados aumentada reduz os erros de análise a jusante. As soluções do lago de dados estão cada vez mais focadas em recursos robustos de metadados. Por exemplo, em março de 2023, a Precisely Holdings, LLC, líder global em integridade de dados, parceria expandida com a Snowflake é uma plataforma de dados baseada em nuvem conhecida por suas capacidades de armazenamento de dados e análise para desbloquear dados para melhores decisões de negócios.
• Integração MLOps: Integrar lagos de dados com plataformas MLOps (Machine Learning Operations) é uma tendência crescente. Os princípios do MLOps ajudam a implantar, monitorar e manter modelos de aprendizado de máquina em escala. Combinar lagos de dados com MLOps melhora a confiabilidade e controle de versão de pipelines ML. Permite a reciclagem de algoritmos com novos dados usando processos CI/CD. Os lagos de dados fornecem dados limpos e transformados para alimentar modelos ML. Eles armazenam versões de dataset de treinamento usadas para desenvolvimento de modelos. Os MLOps conjuntos e os recursos do lago de dados aceleram a adoção de aplicativos de IA para valor de negócios.

Data Lake Market Restraints:

• Preocupações de Segurança e Privacidade de Dados: As apreensões em torno da segurança dos dados e privacidade são os principais desafios para a adoção do data Lake. As lojas de dados centralizadas aumentam os riscos de vulnerabilidade e precisam de controles de acesso robustos. A falta de criptografia adequada e tokenization aumenta as chances de roubo de dados e mau uso. Acompanhar a linhagem de dados através de pipelines complexos torna-se difícil. Os lagos de dados devem implementar uma autenticação rigorosa, políticas de acesso granular e auditoria para garantir a proteção de dados. Os regulamentos de privacidade como o GDPR (Regulamento Geral de Proteção de Dados) adicionam sobrecargas de conformidade para dados do cliente. Enfrentar preocupações de segurança e privacidade é um obstáculo importante para os fornecedores de data Lake. Contrapeso: para lidar com o problema das preocupações de segurança e privacidade de dados, o mercado do lago de dados precisa adotar algumas melhores práticas e soluções que possam melhorar a proteção e governança de dados. Algumas delas são, criptografando dados em repouso e em trânsito, implementando controle de acesso e gerenciamento de identidade, usando ferramentas de qualidade e validação de dados e aproveitando estruturas de governança e conformidade de dados.
• Integração de dados complexa: Integrar facilmente dados siloed de fontes diferentes em um lago de dados unificado é um obstáculo para o crescimento do mercado. A ingestão de diversos tipos de dados estruturados, não estruturados e semiestruturados é convoluída. Falta de interoperabilidade em formatos de dados como CSV, JSON, AVRO, etc. dificulta a consolidação de dados. Mapear relacionamentos entre dados de vários bancos de dados, aplicativos é tecnicamente desafiador. A ausência de reconciliação entre fluxos de dados recebidos leva a discrepâncias. Manter a integridade dos dados, a qualidade e a governança em todo o pipeline é difícil. A integração de dados suaves é um fornecedor de dados de restrição que visa superar. Contrapeso: Este problema pode ser resolvido otimizando os tamanhos de arquivos e o número de arquivos para evitar a degradação do desempenho e a sobrecarga de armazenamento. Uma regra geral do polegar é ter arquivos que são maiores que 256 MB e menores que 1 GB.
• Curta de Talento: A escassez de mão-de-obra qualificada treinada em grandes dados e análises está dificultando o crescimento do mercado. Empregar e gerenciar ecossistemas de lagos de dados de grande escala requer experiência, que é atualmente escassa. Os engenheiros de dados devem dominar diversas ferramentas de código aberto como Hadoop, Spark, Hive, Kafka, etc. Modeladores de dados, analistas de dados e cientistas de dados precisam de experiência em alavancar lagos de dados para análises avançadas. Sourcing profissionais com conhecimento de domínio cruzado em gerenciamento de dados, ML/AI, e visualização de dados é difícil. A rápida evolução tecnológica também necessita de uma reciclagem e formação contínuas. Dirigir-se à trincheira de talentos de dados é uma restrição chave para o mercado Contrapeso: Desenvolver e nutrir a força de trabalho existente, proporcionando-lhes oportunidades contínuas de treinamento e aprendizagem, criando caminhos e incentivos de desenvolvimento de carreira, e promover uma cultura de colaboração e inovação pode aumentar o crescimento do mercado.

Desenvolvimentos recentes:

Novo produto lança:

• Em outubro de 2022, Oracle ofereceu uma pilha abrangente e totalmente integrada de aplicações em nuvem e serviços de plataforma em nuvem que expandem modelos de inteligência artificial em todas as indústrias para melhorar as experiências dos clientes. Para ajudar as organizações em diferentes indústrias a criar engajamentos mais precisos do cliente, a Oracle adicionou 15 modelos de inteligência artificial de base (AI) para a Oracle Unity.
• Em agosto de 2022, Teradata, uma empresa de software baseada nos EUA que fornece banco de dados em nuvem e software, produtos e serviços relacionados com a análise, anunciou VantageCloud Lake, primeiro produto da Teradata construído em uma nova arquitetura nativa em nuvem de última geração.
• Em Maio de 2022, Teradata introduziu o Teradata Data Lake para análise com suporte para swaps de dados que fornecem acesso no local a dados prontos para análise. Isso ajuda as organizações a acelerar o tempo para o valor.

Aquisição e parcerias:

• Em outubro de 2021, a Databricks é uma plataforma de análise de dados unificada projetada para ajudar as organizações no processamento, análise e visualização de grandes volumes de dados adquiridos 8080 Labs, uma empresa de integração de dados de código aberto, para expandir suas capacidades para criar pipelines de dados baseados em nuvem. Esta aquisição fortaleceu a presença da Databricks nos mercados de integração de dados e de dados.
• Em junho de 2022, a Confluent é uma empresa conhecida por suas contribuições para o projeto Apache Kafka e por fornecer uma plataforma baseada na tecnologia Kafka e MongoDB é um popular programa de banco de dados NoSQL de código aberto, orientado para documentos, parceiro para simplificar a transmissão de dados em tempo real entre lagos de dados e bancos de dados operacionais. Esta solução conjunta ajuda os desenvolvedores a construir aplicações em tempo real.
• Em fevereiro de 2022, é uma empresa especializada em integridade de dados, integração de dados e soluções de qualidade de dados adquiridos Cazena, uma plataforma de dados em nuvem como uma empresa de serviços, para expandir seus recursos de gerenciamento de lagos de dados. Este movimento fortaleceu a posição de mercado da Precisamente.

Figura 2. Dados globais Lake Market Share (%), Por Componente 2022

To learn more about this report, request sample copy

Principais empresas no Mercado Data Lake:

• Amazon Web Services
• Microsoft Microsoft
• IBM
• Oracle
• Cloudera
• Informatica
• Teradata
• Zaloni
• Floco de neve
• Dremio
• HPE
• Instituto SAS
• Google - Serviço técnico para computadores
• Nuvem de Alibaba
• Tencent Cloud
• Baidu
• VMware
• SAP
• Tecnologias da Dell
• Huawei

Definição: Um lago de dados é um repositório centralizado que permite que as empresas armazenem enorme quantidade de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados em seu formato nativo. Os lagos de dados ingerem dados brutos de várias fontes, como bancos de dados, sensores, aplicativos móveis, mídia social e aplicações SaaS(Software as a Services). Esses dados são usados para obter insights acionáveis e ajudar a tomar decisões em tempo real através de análises, aprendizado de máquina e IA. Os lagos de dados superam as limitações dos armazéns de dados tradicionais e permitem o armazenamento de dados sem esquemas. Os lagos de dados ajudam as organizações a obter insights significativos de ativos de dados siloed espalhados pela organização. Os principais recursos oferecidos pelos lagos de dados incluem ingestão de dados, descoberta de dados, preparação de dados, governança de dados, análise e aprendizado de máquina. Os principais fornecedores de soluções para o lago de dados incluem AWS, Microsoft, Google Cloud, IBM, Oracle e Cloudera. Os lagos de dados estão ganhando tração em todas as indústrias para aumentar a tomada de decisões orientadas a dados.