数据湖市场 规模与份额分析 - 增长趋势与预测 (2023 - 2030)

数据湖市场规模预计将达到 到2030年达到57.10亿美元,从2023年的12.26亿美元增加到24.6% 在预测期间。 一个数据湖是一个集中存储库,存储了大量结构化,半结构化,无结构化的数据. 数据湖允许企业以本土格式存储大量数据,直到需要. 它们帮助各组织从大量数据中获得见解,以帮助实时决策。 数据湖市场的主要驱动力包括数据量不断增长,需要先进的分析,成本优化,以及更快的洞察力.

数据湖市场按照组件,部署,组织规模,业务功能,行业垂直,区域划分. 按组成部分划分,市场分为解决方案(数据发现、数据整合和管理、数据湖分析、数据可视化、其他)和服务(管理服务、专业服务)。 由于越来越需要以原始格式收集、储存和分析数据,解决方案部分占市场份额最大。 数据发现,数据集成,分析,可视化等解决方案正在推动数据湖解决方案的成长.

数据湖市场区域透视:

• 北美 预计在预测期间将成为数据湖的最大市场,2022年占市场份额的30%以上。 北美市场的增长是由于早期采用 数据分析 解决方案、主要技术参与者的存在以及对大数据和AI(人工智能)的投资不断增加。
• 欧洲 预计是数据湖第二大市场,2022年占市场份额的23%以上。 欧洲市场的增长归因于政府对数据保护和隐私的管制、汽车制造公司的存在以及越来越多地采用云为基础的解决办法。
• 亚太 预计市场将成为数据湖增长最快的市场,占2022年市场份额的27%以上。 亚太区域市场的增长归因于各行业数据生成的增加、企业技术支出的增加以及主要分析供应商的战略发展。

图 1. 2022年按区域分列的全球数据湖市场份额(%)

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分析员视图点

数据湖市场在未来几年将出现显著增长。 人们越来越认为,传统数据仓库不足以处理各组织现在掌握的数据的数量、速度和种类。 这已成为数据湖采用的关键驱动器,因为它们为大型无结构数据集的存储和分析提供了灵活、可扩展的解决方案。 对一些组织来说,安全仍然是一种制约,尽管改善治理和出入控制有助于解决关切问题。

由于企业大力投资大数据和先进的分析技术,北美目前主导数据湖市场. 然而,亚太区域的增长速度预计最快。 这是中国、印度等国家的私营企业和政府组织以及寻求利用数据取得战略优势的其他组织采取的数字化转型举措推动的。 零售、制造和保健部门的许多组织已经安装了数据湖,为预测维护、个性化营销和临床研究等病例供电。

数据湖供应商有机会围绕数据整合、质量、编目和搜索进一步扩大能力。 提供自助服务办法也可以加快企业用户的采用。

数据湖市场驱动程序 :

• 不断增长的数据量和多样性: 数据量和种类的持续增长是数据湖市场的主要驱动力. 随着各行业数字化程度的提高,生成的数据数量成倍增长。 此数据来自社交媒体,移动设备,传感器,企业应用等来源. 管理大量结构化、半结构化和无结构化的数据是各组织面临的挑战。 传统的数据管理系统不足以处理速度、数量和种类。 大数据。 。 。 这推动了数据湖的采用,数据湖可以以原始格式摄入数据,并有效地存储数据。 各公司正在实施数据湖,将不同来源的数据合并成一个中央储存库,以便更深入地了解情况。 例如,2022年6月,数据云公司Snowflake推出Unistore,用于建设数据湖并向Snowflake数据云部署数据湖. Unistore允许组织使用雪花的单一综合平台来开发,部署和管理数据湖.
• 高级分析与AI: 高级分析和人工智能(AI)的需要正在催化数据湖的采用. 数据湖允许以其最颗粒格式存储数据,这有助于训练机器学习和AI算法更准确. 原始的、未经处理的数据的提供有助于更好地预测模型。 数据湖对ML(机器学习)/AI(人工技术)工具进行补充,为预测分析,客户分区,预测模型等提供清洁,汇总的数据. 数据湖与ML/AI的结合力量使金融服务、信息技术等行业能够作出明智和更快的决策。
• 实时数据处理 : 实时数据分析是数据湖的重要驱动力. 对于具有时间敏感性的见解,各组织需要能够吸收流数据并能进行实时分析的解决方案。 数据湖允许通过Lambda架构,Apache Spark等能力进行连续的数据摄入和处理. 这使得能够进行最新的分析,而不是对陈旧的数据批次进行分析。 数据湖可以处理来自IOT(英语:Internet of Thing)设备的实时数据,点击流,传感器等,并迅速产生洞察力. 因此,需要由数据驱动的即时决定正在推动数据湖的采用。
• 云部署: 云技术的采用推动了对云基数据湖的需求. 云内数据湖为大数据工作量提供敏捷性,可扩展性,可靠性. AWS,微软Azure,Google Cloud等主要云端供应商提供完全管理的数据湖解决方案. 这就不再需要为精密的数据湖提供基础设施。 基于云的数据湖的弹性可以按照动态要求进行规模化计算和存储. 云数据湖还方便随时从任何地方获取数据。 因此,云层部署的好处正在推动市场增长。

数据湖市场 机会:

• 混合和多云数据湖: 混合云和多云建筑为数据湖市场提供了重要机会. 各组织往往有分布在原始数据中心和多个公共云层的数据。 采用混合和多云数据湖将有助于将各种环境的数据整合为一个统一的平台。 这种综合数据可以提供更深入的商业见解。 混合数据湖可以整合云源和prem源的数据. 多云数据湖允许跨不同云平台的互操作性. 数据湖供应商正在增强混合和多云能力,以帮助各组织实施这些新兴架构。
• 实时和流分析: 实时数据分析为数据湖市场的增长提供了重大机会 对于时间紧迫的见解,企业需要分析数据流而不是静态数据集. 供应商还将数据湖解决方案与流分析工具相结合,用于实时处理。 这有助于各组织及时获得指导决策的见解。 与流水和实时分析相结合的数据湖在今后几年将面临很高的需求。
• 数据民主化 : 通过数据湖实现数据民主化是扩大市场的一个具有影响力的机会。 具有自助分析功能的数据湖使技术用户和非技术用户能够方便地获取数据。 这有助于商业用户根据自身背景获取见解,而无需提供编码专门知识。 数据湖供应商正在加强元数据管理、数据目录和治理能力,以简化数据发现。 增加的数据编制减少了对信息技术/数据的依赖。 数据湖带动的数据民主化倡议支持整个组织基于事实的决策。 例如,2022年9月, 甲骨文语 宣布了一个新的甲骨文统一数据湖服务,帮助客户缩短时间了解情况. 新的云母服务使得开发者更容易将任何类型的数据摄入一个集中的寄存器.
• 边际计算集成: 数据湖与边缘计算解决方案相结合,为创新提供了重大机遇。 随着IOT的采用不断增长,大量数据正在边缘生成. 将边缘分析与数据湖结合起来,可以过滤和合并来自边缘设备的有用数据。 边际计算加上数据湖,通过减少数据传输到云中,可以增强实时分析. 数据湖供应商正在加强与边缘计算平台的整合,以建立这一重要能力。

数据湖市场 趋势:

• 逐渐采用云数据湖: 云基数据湖的采用正日益成为主要趋势。 云数据湖解决方案由AWS,Microsoft Azure,和Google Cloud提供,提供可扩展性,可靠性,弹性等好处. 主要云提供方能够迅速部署安全和充分管理的数据湖。 云数据湖的无服务器结构减少了企业的基础设施间接费用。 这些优势促使人们倾向于云宿数据湖,特别是混合和多云执行。
• 数据Ops 方法: 数据 管理数据管道的操作方法是数据湖市场中新出现的一种趋势。 数据 行动组织将CI/CD等DevOps最佳做法应用于数据分析生命周期. 采用数据Ops培养和过程有助于缩短从原始数据摄入到可操作的见解之间的时间。 敏捷的数据建模,自动数据验证,版本控制系统改善数据工程师,分析师,科学家之间的协作. 这加速了产品的开发和决策。 数据湖供应商正在整合以DataOps为中心的工具,以适应这一趋势。
• 元数据管理: 有效的元数据管理是数据湖中围绕数据资产构建商业环境的上升趋势. 描述性元数据使整个组织更容易发现和管理数据。 数据湖正在实施自动标记、编目、索引和本体学,以维持元数据。 自然语言处理和ML算法提高元数据质量. 全功能数据目录 商业词汇增强自助分析能力. 增强数据准备可以减少下游分析错误. 数据湖解决方案越来越侧重于强有力的元数据能力。 例如,在2023年3月,精确控股、有限责任公司、数据完整性方面的全球领先者,与Snowflake扩大了伙伴关系,这是一个基于云的数据平台,以其数据仓储和分析能力而著称,可以解锁数据,以便作出更好的业务决定。
• MLOPS 整合 : 将数据湖与MLOPS(Machine Learning Operations)平台相结合是一个日益增长的趋势. MLOPS原理有助于部署,监测,并维持规模的机器学习模型. 将数据湖与MLOPS结合,提高了ML管道的可靠性和版本控制. 它能够利用使用CI/CD进程的新数据进行再培训算法。 数据湖提供清洁,变质的数据,以喂养ML模型. 它们存储用于模型开发的培训数据集版本. 联合MLOPS和数据湖能力加速采用AI应用以获得商业价值.

数据湖市场限制:

• 数据安全和隐私问题: 对数据安全和隐私的认识是采用数据湖的关键挑战。 集中储存的数据增加了脆弱性风险,需要强有力的访问控制。 缺乏适当的加密和标识增加了数据盗窃和滥用的机会。 穿越复杂管道的跟踪数据线段变得很困难。 数据湖必须执行严格的认证、颗粒存取政策和审计,以确保数据保护。 隐私条例如GDPR(一般数据保护条例)增加了客户数据的合规间接费用. 解决安全和隐私问题是数据湖供应商的一个重要障碍。 平衡:为了解决数据安全和隐私问题,数据湖市场需要采取一些最佳做法和解决办法,以加强数据的保护和治理。 其中包括:在休息和过境时加密数据,实施出入控制和身份管理,使用数据质量和验证工具,以及利用数据治理和合规框架。
• 复杂数据集成 : 无缝地将不同来源的孤立数据整合到一个统一的数据湖中,是市场增长的障碍。 引入多种结构化,无结构化和半结构化的数据类型会得到曲折. CSV,JSON,AVRO等数据格式之间缺乏互操作性,阻碍了数据整合. 从多个数据库绘制跨数据关系图,应用程序在技术上具有挑战性。 数据流之间缺乏对账导致差异。 在整个管道中难以保持数据的完整性、质量和治理。 平稳的数据集成是一个约束数据湖提供者旨在克服的束缚数据湖. 平衡: 这个问题可以通过优化文件大小和文件数量来解决,以避免性能退化和存储间接费用. 一个通用的拇指规则是拥有大于256MB,小于1GB的文件.
• 人才短缺: 缺乏受过大数据和分析培训的熟练劳动力阻碍了市场增长。 大型数据湖生态系统的部署和管理需要专门知识,而目前缺乏专门知识。 数据工程师必须掌握Hadoop,Spark,Hive,Kafka等多种开源工具. 数据建模师,数据分析师,数据科学家需要利用数据湖进行高级分析的经验. 测试具有跨数据管理跨域知识的专业人员,ML/AI,以及数据可视化是困难的. 技术的迅速发展也要求不断的恢复和培训。 解决数据人才紧缩问题是市场平衡的关键制约因素: 发展和培养现有劳动力,为他们提供持续培训和学习机会,创造职业发展道路和激励措施,培养协作和创新文化,可以促进市场增长。

最近的事态发展:

新产品发射:

• 2022年10月(明宣宗光绪三十一年). 甲骨文语 提供一套全面、全面整合的云应用和云平台服务,将人工智能模型扩展到各行业,以加强客户经验。 为了帮助不同行业的组织创造更精确的客户约定,甲骨文在甲骨文统一中增加了15个基线人工智能模型.
• 2022年8月,任,. 远程数据一个提供云数据库和分析相关软件、产品和服务的美国软件公司宣布了万塔奇克卢德湖(VantageCloud Lake),Teradata的第一个产品建立在全新的下一代云土建筑之上。
• 2022年5月,任,县知县. 远程数据 引入了Teradata Data Lake,用于分析,支持数据交换,提供就地获取分析准备数据的机会。 这有助于各组织加快时间对价值的计算。

采购和伙伴关系:

• 2021年10月,Databricks是一个统一的数据分析平台,旨在协助各组织处理,分析和可视化大量获得的8080 Labs,一家开源数据集成公司,以扩大其创建基于云的数据管道的能力. 这一收购加强了Databricks在数据湖和数据集成市场的存在。
• 2022年6月,Confluent是一家以对Apache Kafka项目的贡献和提供基于Kafka技术的平台而闻名的公司,MongoDB是一个流行的,开源的,面向文件的NoSQL数据库程序,合作简化数据湖与操作数据库之间的实时数据流. 这个联合解决方案帮助开发者建立实时应用程序.
• 2022年2月,Precisely是一家专门从事数据完整性,数据集成,数据质量解决方案的公司,收购了云数据平台Cazena作为服务公司,以扩大其数据湖管理能力. 这一举动恰恰加强了市场地位。

图 2. 全球数据 湖市场份额(%),按构成部分2022分列

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数据湖市场顶级公司:

• 亚马逊网络服务
• 微软
• IBM 网络
• 甲骨文语
• 克劳泰拉
• 信息学
• 远程数据
• 扎罗尼
• 雪花
• 德雷米奥
• 高专
• SAS研究所
• 谷歌
• 阿里巴巴乌云
• 腾讯云
• 贝都
• VMware 软件
• 思爱普
• 戴尔技术
• 华伟

定义: 一个数据湖是一个集中存储库,允许企业以本体格式存储大量结构化,半结构化,无结构化的数据. 数据湖吸收了数据库,传感器,移动应用程序,社交媒体等各种来源的原始数据,以及SaaS(软件作为服务)应用. 这些数据用于通过分析、机器学习和AI获得可操作的见解和协助实时决策。 数据湖克服了传统数据仓库的局限性,允许在没有计划的情况下存储数据. 数据湖有助于各组织从分散在全组织范围的分散式数据资产中获得有意义的见解。 数据湖提供的关键能力包括数据摄入,数据发现,数据准备,数据治理,分析,以及机器学习. 数据湖解决方案的主要提供者包括AWS,微软,Google Cloud,IBM,Oracle,以及Cloudera. 数据湖正在各行业之间产生动力,以推动数据驱动的决策。