Рынок DATA LAKE SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2023 - 2030)

Ожидается, что объем рынка озера данных достигнет 57,10 млрд долларов США к 2030 году, с 12,26 млрд долларов США в 2023 году, при CAGR 24,6% в течение прогнозируемого периода. Озеро данных — это централизованное хранилище, в котором хранится огромное количество структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных. Озера данных позволяют предприятиям хранить огромное количество данных в своем родном формате до тех пор, пока это не понадобится. Они помогают организациям извлекать информацию из огромного количества данных для принятия решений в режиме реального времени. Ключевыми драйверами рынка озера данных являются растущий объем данных, потребность в расширенной аналитике, оптимизация затрат и более быстрая оценка.

Рынок озера данных сегментирован на основе компонентов, развертывания, размера организации, бизнес-функции, отраслевой вертикали и региона. По компонентам рынок сегментируется на решения (Data Discovery, Data Integration and Management, Data Lake Analytics, Data Visualization, Others) и сервисы (Managed Services, Professional Services). На сегмент решений приходится наибольшая доля рынка из-за растущей потребности в сборе, хранении и анализе данных в сыром формате. Такие решения, как обнаружение данных, интеграция данных, аналитика и визуализация, стимулируют рост решений Data Lake.

Обзор рынка Data Lake:

• Северная Америка Ожидается, что в течение прогнозируемого периода он станет крупнейшим рынком данных озер, на долю которого в 2022 году пришлось более 30% рынка. Рост рынка в Северной Америке объясняется ранним принятием Анализ данных Решения, присутствие крупных технологических игроков и растущие инвестиции в большие данные и искусственный интеллект.
• Европа Ожидается, что он станет вторым по величине рынком для озер данных, на долю которого в 2022 году пришлось более 23% рынка. Рост рынка в Европе объясняется государственными правилами, касающимися защиты данных и конфиденциальности, присутствия компаний-производителей автомобилей и растущего внедрения облачных решений.
• Азиатско-Тихоокеанский регион Ожидается, что рынок будет самым быстрорастущим рынком для озер данных, на долю которого в 2022 году придется более 27% рынка. Рост рынка в Азиатско-Тихоокеанском регионе связан с увеличением генерации данных в различных отраслях промышленности, ростом расходов предприятий на технологии и стратегическими разработками ведущих поставщиков аналитики.

Фигура 1. Доля рынка озера глобальных данных (%), по регионам, 2022 год

To learn more about this report, request sample copy

Точка зрения аналитика

Рынок озера данных ожидает значительный рост в ближайшие годы. Традиционные хранилища данных все чаще рассматриваются как недостаточные для обработки объема, скорости и разнообразия данных, которые организации теперь имеют в своем распоряжении. Это стало ключевым драйвером для внедрения озера данных, поскольку они обеспечивают гибкое масштабируемое решение для хранения и аналитики больших неструктурированных наборов данных. Безопасность по-прежнему является сдерживающим фактором для некоторых организаций, хотя улучшение управления и контроля доступа помогли решить проблемы.

Северная Америка в настоящее время доминирует на рынке озера данных благодаря сильным инвестициям предприятий в большие данные и передовые аналитические технологии. Ожидается, что Азиатско-Тихоокеанский регион будет расти самыми быстрыми темпами. Это обусловлено инициативами по цифровой трансформации как частных предприятий, так и государственных организаций в таких странах, как Китай, Индия и другие, стремящиеся использовать данные для стратегических преимуществ. Многие организации в розничной торговле, производстве и здравоохранении уже внедрили озера данных для таких случаев использования энергии, как прогнозное обслуживание, персонализированный маркетинг и клинические исследования.

Существуют возможности для поставщиков озер данных для дальнейшего расширения возможностей интеграции данных, качества, каталогизации и поиска. Предоставление вариантов самообслуживания также может ускорить внедрение среди бизнес-пользователей.

Драйверы рынка Data Lake:

• Растущий объем и разнообразие данных: Постоянный рост объема и разнообразия данных является основным драйвером для рынка данных. С ростом цифровизации в разных отраслях объем генерируемых данных увеличивается экспоненциально. Эти данные поступают из таких источников, как социальные сети, мобильные устройства, датчики, корпоративные приложения и т. Д. Управление огромными объемами структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных является проблемой для организаций. Традиционные системы управления данными не отвечают требованиям скорости, объема и разнообразия. большие данные. Это стимулирует принятие озер данных, которые могут принимать данные в сыром формате и эффективно хранить их. Компании внедряют озера данных для консолидации данных из разрозненных источников в центральное хранилище для более глубокого понимания. Например, в июне 2022 года Snowflake, компания по облаку данных, запустила Unistore для создания и развертывания озер данных в облаке данных Snowflake. Unistore позволяет организациям использовать единую интегрированную платформу Snowflake для разработки, развертывания и управления озерами данных.
• Advanced Analytics и AI: Потребность в продвинутой аналитике и искусственном интеллекте (ИИ) катализирует принятие озер данных. Озера данных позволяют хранить данные в самом гранулярном формате, что помогает более точно обучать алгоритмы машинного обучения и ИИ. Наличие необработанных, необработанных данных облегчает прогнозирование. Озера данных дополняют инструменты ML (машинное обучение) / AI (искусственные технологии), предоставляя чистые агрегированные данные для прогнозной аналитики, сегментации клиентов, моделирования прогнозов и т. Д. Комбинированная мощность озер данных с ML / AI позволяет принимать интеллектуальные и быстрые решения в таких отраслях, как финансовые услуги, информационные технологии и т. Д.
• Обработка данных в реальном времени: Аналитика данных в режиме реального времени является важным драйвером для озер данных. Для учета времени организациям нужны решения, которые могут принимать потоковые данные и обеспечивать аналитику в режиме реального времени. Озера данных обеспечивают непрерывный прием и обработку данных с помощью таких возможностей, как архитектура лямбда, Apache Spark и т. Д. Это позволяет использовать современную аналитику вместо анализа устаревших данных. Озера данных могут обрабатывать данные в реальном времени с устройств IoT (Интернет вещей), потоков кликов, датчиков и т. Д. И быстро генерировать идеи. Таким образом, необходимость принятия мгновенных решений, основанных на данных, подпитывает принятие озер данных.
• Облачное развертывание: Принятие облачных технологий стимулирует спрос на облачные озера данных. Облачные озера данных обеспечивают гибкость, масштабируемость и надежность для рабочих нагрузок больших данных. Ведущие облачные провайдеры, такие как AWS, Microsoft Azure и Google Cloud, предлагают полностью управляемые решения для обработки данных. Это устраняет необходимость создания инфраструктуры для локальных озер данных. Эластичность облачных озер данных позволяет масштабировать вычисления и хранение в соответствии с динамическими требованиями. Облачные озера данных также облегчают доступ к данным в любое время и из любого места. Таким образом, преимущества облачного развертывания стимулируют рост рынка.

Рынок Data Lake Возможности:

• Гибридные и многооблачные озера данных: Гибридное облако и многооблачная архитектура представляют собой важную возможность для рынка данных. Организации часто имеют данные, распределенные по локальным центрам обработки данных и нескольким публичным облакам. Принятие гибридных и многооблачных озер данных поможет объединить данные по средам в единую платформу. Эти агрегированные данные могут дать более глубокое понимание бизнеса. Гибридные озера данных могут интегрировать данные из облачных и первичных источников. Озера данных с несколькими облаками обеспечивают совместимость на различных облачных платформах. Вендоры Data Lake расширяют возможности гибридных и многооблачных вычислений, помогая организациям внедрять новые архитектуры.
• Аналитика потокового и реального времени: Аналитика данных в реальном времени представляет собой важную возможность для роста на рынке озера данных. Для критически важной для времени информации предприятиям необходимо анализировать потоки данных вместо статических наборов данных. Продавцы также интегрируют решения для озера данных с инструментами потоковой аналитики для обработки в режиме реального времени. Это помогает организациям получать своевременную информацию для принятия решений. Озера данных, интегрированные с потоковой передачей и аналитикой в реальном времени, будут испытывать высокий спрос в ближайшие годы.
• Демократизация данных: Демократизация данных через озера данных является важной возможностью для расширения рынка. Озера данных с аналитикой самообслуживания обеспечивают легкий доступ к данным для технических и нетехнических пользователей. Это помогает бизнес-пользователям извлекать идеи в соответствии с их контекстом без опыта кодирования. Поставщики озер данных расширяют возможности управления метаданными, каталогами данных и управления для упрощения обнаружения данных. Расширенная подготовка данных снижает зависимость от ИТ/команд данных. Инициативы по демократизации данных, основанные на озерах данных, поддерживают принятие решений на основе фактов во всей организации. Например, в сентябре 2022 года, Oracle Компания Oracle анонсировала новую услугу Oracle Unity Data Lake Service, которая поможет клиентам сократить время на поиск информации. Новый облачный сервис облегчает разработчикам проникновение данных любого типа в централизованное хранилище.
• Интеграция Edge Computing: Интеграция озер данных с периферийными вычислительными решениями открывает большие возможности для инноваций. По мере роста внедрения IoT огромные объемы данных генерируются на грани. Сочетание краевой аналитики с озерами данных позволит фильтровать и консолидировать полезные данные с периферийных устройств. Краевые вычисления в сочетании с озерами данных улучшают аналитику в реальном времени, уменьшая передачу данных в облако. Вендоры Data Lake расширяют интеграцию с периферийными вычислительными платформами для создания этой важной возможности.

Рынок Data Lake Тренды:

• Растущее использование облачных озер данных: Принятие облачных озер данных растет как основная тенденция. Решения Cloud Data Lake, предлагаемые AWS, Microsoft Azure и Google Cloud, обеспечивают такие преимущества, как масштабируемость, надежность и эластичность. Ведущие облачные провайдеры обеспечивают быстрое развертывание защищенных и полностью управляемых озер данных. Безсерверная архитектура озер облачных данных снижает накладные расходы на инфраструктуру предприятий. Эти преимущества стимулируют предпочтение облачных озер данных, особенно гибридных и многооблачных реализаций.
• DataOps Методология: Данные Опс-подход к управлению конвейерами данных является новой тенденцией на рынке озера данных. Данные Ops применяет лучшие практики DevOps, такие как CI / CD, к жизненному циклу анализа данных. Принятие культуры и процессов DataOps помогает сократить время между приемом сырых данных и практическими идеями. Гибкое моделирование данных, автоматизированная проверка данных, системы контроля версий улучшают взаимодействие между инженерами данных, аналитиками, учеными. Это ускоряет разработку продукта и принятие решений. Вендоры Data Lake интегрируют инструменты, ориентированные на DataOps, чтобы соответствовать этой тенденции.
• Управление метаданными: Эффективное управление метаданными является растущей тенденцией для озер данных, чтобы построить бизнес-контекст вокруг активов данных. Описательные метаданные облегчают обнаружение и управление данными в масштабах всего предприятия. Озера данных внедряют автоматизированную маркировку, каталогизацию, индексацию и онтологии для поддержания метаданных. Обработка естественного языка и алгоритмы ML повышают качество метаданных. Полнофункциональные каталоги данных, бизнес-глоссарии расширяют возможности аналитики самообслуживания. Дополненная подготовка данных уменьшает ошибки аналитики. Решения Data Lake все больше ориентированы на надежные возможности метаданных. Например, в марте 2023 года Precisely Holdings, LLC, мировой лидер в области целостности данных, расширила партнерство со Snowflake - облачной платформой данных, известной своими возможностями хранения данных и аналитики для разблокировки данных для лучших бизнес-решений.
• MLOPS интеграция: Интеграция озер данных с платформами MLOps (Machine Learning Operations) является растущей тенденцией. Принципы MLOps помогают развертывать, контролировать и поддерживать модели машинного обучения в масштабе. Объединение озер данных с MLOps повышает надежность и контроль версий трубопроводов ML. Он позволяет переподготовить алгоритмы с новыми данными с использованием процессов CI/CD. Озера данных обеспечивают чистые, преобразованные данные для питания моделей ML. Они хранят обучающие версии набора данных, используемые для разработки моделей. Совместные возможности MLOps и Data Lake ускоряют принятие приложений ИИ для бизнеса.

Сдерживающие факторы рынка Data Lake:

• Проблемы безопасности и конфиденциальности данных: Опасения по поводу безопасности и конфиденциальности данных являются ключевыми проблемами для принятия данных. Централизованные хранилища данных увеличивают риски уязвимости и требуют надежного контроля доступа. Отсутствие надлежащего шифрования и токенизации повышает вероятность кражи и неправильного использования данных. Отслеживание линии передачи данных по сложным трубопроводам затруднено. Озера данных должны внедрять строгие правила аутентификации, гранулированного доступа и аудита для обеспечения защиты данных. Правила конфиденциальности, такие как GDPR (Общий регламент по защите данных), добавляют накладные расходы на соблюдение данных клиентов. Решение проблем безопасности и конфиденциальности является важным препятствием для поставщиков данных. Чтобы решить проблему безопасности и конфиденциальности данных, рынок данных должен принять некоторые лучшие практики и решения, которые могут повысить защиту и управление данными. Некоторые из них включают в себя шифрование данных в состоянии покоя и в пути, внедрение контроля доступа и управления идентификацией, использование инструментов качества и проверки данных и использование механизмов управления данными и соблюдения.
• Комплексная интеграция данных: Бесшовная интеграция изолированных данных из разрозненных источников в единое озеро данных является препятствием для роста рынка. Проглатывание различных структурированных, неструктурированных и полуструктурированных типов данных становится запутанным. Отсутствие взаимодействия между форматами данных, такими как CSV, JSON, AVRO и т. д., препятствует консолидации данных. Картирование отношений между данными из нескольких баз данных, приложений технически сложно. Отсутствие согласования между поступающими потоками данных приводит к расхождениям. Поддержание целостности, качества и управления данными во всех трубопроводах затруднено. Гладкая интеграция данных является сдерживающим фактором, который поставщики данных стремятся преодолеть. Контрбаланс: Эта проблема может быть решена путем оптимизации размеров файлов и количества файлов, чтобы избежать ухудшения производительности и накладных расходов на хранение. Общее правило заключается в том, чтобы иметь файлы, которые больше 256 МБ и меньше 1 ГБ.
• Нехватка талантов: Нехватка квалифицированной рабочей силы, обученной большим данным и аналитике, препятствует росту рынка. Развертывание и управление крупномасштабными экосистемами озера данных требует специальных знаний, которых в настоящее время не хватает. Инженеры данных должны освоить различные инструменты с открытым исходным кодом, такие как Hadoop, Spark, Hive, Kafka и т. Д. Моделировщики данных, аналитики данных и ученые данных нуждаются в опыте использования озер данных для расширенной аналитики. Поиск специалистов с междоменными знаниями в области управления данными, ML / AI и визуализации данных затруднен. Быстрая технологическая эволюция также требует постоянного переподготовки и обучения. Решение проблемы нехватки данных является ключевым сдерживающим фактором для рыночного дисбаланса: Развитие и развитие существующей рабочей силы, предоставление им возможностей непрерывного обучения и обучения, создание путей развития карьеры и стимулов, а также содействие культуре сотрудничества и инноваций могут стимулировать рост рынка.

Последние события:

Запуск нового продукта:

• В октябре 2022 года, Oracle Компания предлагает комплексный и полностью интегрированный стек облачных приложений и сервисов облачных платформ, которые расширяют модели искусственного интеллекта в различных отраслях для повышения качества обслуживания клиентов. Чтобы помочь организациям в разных отраслях создавать более точные взаимодействия с клиентами, Oracle добавила 15 базовых моделей искусственного интеллекта (ИИ) в Oracle Unity.
• В августе 2022 года, ТерадатаАмериканская компания-разработчик программного обеспечения, которая предоставляет облачные базы данных и аналитическое программное обеспечение, продукты и услуги, анонсировала VantageCloud Lake, первый продукт Teradata, построенный на совершенно новой облачной архитектуре следующего поколения.
• В мае 2022 года, Терадата Компания представила Teradata Data Lake для аналитики с поддержкой свопов данных, которые обеспечивают доступ к готовым к аналитике данным. Это помогает организациям ускорить отсчет времени.

Приобретение и партнерство:

• В октябре 2021 года Databricks является единой платформой для анализа данных, предназначенной для оказания помощи организациям в обработке, анализе и визуализации больших объемов данных, приобретенных 8080 Labs, компанией по интеграции данных с открытым исходным кодом, для расширения своих возможностей по созданию облачных конвейеров данных. Это приобретение укрепило присутствие Databricks на рынках данных и интеграции данных.
• В июне 2022 года Confluent - компания, известная своим вкладом в проект Apache Kafka и за предоставление платформы на основе технологии Kafka, а MongoDB - популярная программа баз данных NoSQL с открытым исходным кодом, ориентированная на документы, которая сотрудничает для упрощения потоковой передачи данных в режиме реального времени между озерами данных и операционными базами данных. Это совместное решение помогает разработчикам создавать приложения в реальном времени.
• В феврале 2022 года компания Precisely, специализирующаяся на решениях в области целостности данных, интеграции данных и качества данных, приобрела облачную платформу данных Cazena в качестве сервисной компании для расширения своих возможностей управления озерами данных. Этот шаг укрепил позиции Precisely на рынке.

Фигура 2.Глобальные данные Доля рынка озера (%) по компоненту 2022

To learn more about this report, request sample copy

Лучшие компании на рынке Data Lake:

• Amazon Web Services
• Microsoft
• IBM
• Oracle
• Облако
• информатика
• Терадата
• Залони
• снежинка
• Дремио
• HPE
• Институт SAS
• Google
• Alibaba Cloud
• Облако Tencent
• Байду
• VMware
• САП
• Dell Technologies
• Huawei

Определение: Озеро данных - это централизованное хранилище, которое позволяет предприятиям хранить огромное количество структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных в своем родном формате. Данные поглощают необработанные данные из различных источников, таких как базы данных, датчики, мобильные приложения, социальные сети и приложения SaaS (программное обеспечение как услуги). Эти данные используются для получения практических идей и помощи в принятии решений в реальном времени с помощью аналитики, машинного обучения и ИИ. Озера данных преодолевают ограничения традиционных хранилищ данных и позволяют хранить данные без схем. Озера данных помогают организациям получить значимую информацию от изолированных активов данных, распределенных по всей организации. Ключевые возможности, предлагаемые озерами данных, включают в себя прием данных, обнаружение данных, подготовку данных, управление данными, аналитику и машинное обучение. Ведущие поставщики решений для озера данных включают AWS, Microsoft, Google Cloud, IBM, Oracle и Cloudera. Озера данных набирают обороты в разных отраслях, чтобы стимулировать принятие решений, основанных на данных.