数据织物市场 分析

全球数据结构市场规模在2022年价值18.3亿美元,预计2023年至2030年的复合年增长率为25.1%。 全球数据结构市场将出现显著增长,原因是对商业灵活性和数据可获取性的需求激增。 越来越需要数据协作和以安全的方式集中利用各种数据来源,这正在推动市场增长。 此外,对BFSI部门数据分析的日益需要也正在推动数据结构市场的增长。

全球数据织物市场:区域透视

预计北美将在预测期间在全球数据结构市场取得显著增长,这一由云带动的活动有所增加,而且本区域的云市场也在不断扩大。 例如,根据 " 和谐市场洞察 " ,加拿大近33%的公司正在采取 " 云先行 " 的做法,而其中54%的公司仍然有 " 云先行 " 的心态。 此外,由于日益需要改变本区域各企业的数字数据生态系统,本区域主要市场参与者的存在十分活跃。 因此,预计这些因素将在今后推动整个区域的市场增长。

预计欧洲将在预测期间显示全球数据结构市场的强劲增长,因为不同行业对数据管理流程的控制、管理和自动化的需求日益增加,对全方位通道数据分析的需求也有所增加。 此外,混合云的日益发展也推动了该区域市场的增长。 由于一些欧洲公司由于与云迁移有关的建筑和成本问题,正在转向混合云平台,因此该区域市场将继续繁荣。

图1:数据配置 2022年按地区分列的市场份额(%)

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全球数据织物市场驱动 :

商业数据种类和数量不断增加,以促进市场增长

随着社交媒体网络的出现,近年来通过在线应用程序,门户网站,网站生成的数据数量有所增加. 人们对快速获取图像、文字和视频等数据的需求正在推动对数据结构解决方案的需求。 这是因为数据结构能够整合各种数据来源,提供一个平台,无缝地积累统一环境。 因此,企业生成的数据数量上升正在推动数据结构的采用,而这又有望推动全球数据结构市场在预测期间的增长。

日益需要商业灵活性和数据获取,以推动市场增长

确保不同筒仓数据的可用性、准确性和安全转移、多样性、纯量和存取要求的需要正在迅速增长。 因此,各企业越来越多地采用数据结构解决方案,因为它提供统一的数据访问门户,包括数据虚拟化、数据移动和与内置安全有关的应用程序对应用程序连接。 与此同时,企业正在考虑将数据结构作为一种战略工具,以提供适当的集成解决办法,对当前数据基础设施的战略组成部分产生有利可图的影响,因为这有助于企业精简和最大限度地利用数据。 因此,预计这一因素将在今后支持市场的增长。

全球数据织物市场 机会:

预计新兴区域数据数量的上升将在预测期间为全球数据结构市场创造大量机会。 由于工业4.0和数字化的出现,特别是新兴国家的工业4.0和数字化正在扩散通过这些举措生成的数据。 工业4.0的出现增加了通过机对机通信系统的数据生成量,这些系统被称为工业互联网(IIoT)设备. 因此,对可靠和安全的数据结构的需求不断增加,这反过来又在全球市场创造增长机会。

在预测期间,数据结构解决方案投资的积极回报正在全球数据结构市场上创造各种机会。 对数据结构的投资以不同方式为各组织提供了积极的RoI。 使用数据编织系统,提高操作效率. 消除 纸张 通过使用数据结构解决方案,可以形成表格并尽量减少交接延误。 这些解决办法能够更准确地针对最佳前景、有效利用现有资源和价格风险。 这反过来在许多方面转化为投资的积极回报。 因此,这一因素可能在市场上提供多种机会。

全球数据织物市场 趋势:

越来越多地采用数据管理办法,以加强数据安全,是一个主要趋势

对于成功的结果和适当的业务运作而言,强有力和安全的数据十分重要。 为企业获取安全数据,需要遵守对消费者或客户敏感数据的全球保障条例。 一些公司正在寻找保护数据的解决办法,这导致采用数据管理办法。 预计这反过来将支持全球数据结构市场在预测期间的增长。

在建筑中实施人工智能和机器学习解决方案

通过实施这些先进技术,包括: 大赦国际 机器学习提高了建筑的运作能力。 例如2021年12月,身份统一公司Radiant Logic推出Radiant One智能身份数据平台作为身份数据库,以加强遵守和安全能力. 这进一步加强了数据安全性能. 因此,在不久的将来,全球数字布料市场很可能出现大幅增长。

全球数据基础设施市场限制:

对阻碍市场增长的数据结构认识不足

由于安全风险,各组织仍然不愿采用边际技术,特别是与储存技术有关的技术。 即使数据结构具有可靠性和安全性,但由于认识不足,在几个区域采用这种结构的程度很低。 与此同时,实施这些解决方案需要修改结构。 这些因素进一步影响到对数据结构解决方案的试验和运行的投资。 因此,今后几年全球数据结构市场的增长可能受阻。

关于整合遗留系统以阻碍市场增长的问题

关于使用传统方法评价和储存商业数据的行政理念,如数据地图和数据仓库,是阻碍市场增长的一个主要因素。 由于企业日益认识到采用数据结构可产生可持续影响。 然而,由于缺乏明确界定的接口和熟练的专业人员,造成遗留系统一体化的问题。 预计这一因素又会阻碍全球数据结构市场在预测期间的增长。

图2: 2022年按企业规模分列的数据制成品市场份额(%)

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全球数据织物市场分割:

全球数据结构市场报告分为部署、类型、企业规模和工业纵向。

根据部署情况,市场被分割为 " On-promise " 。, (中文). 云门. 其中, 正在准备 预计在预测期间,全球市场将处于主导地位,这归因于所有企业越来越多地采用基于前提的数据结构解决方案,其好处包括为企业创造一个协调一致的分析环境。 随着现成资产的增加,对数据结构的需求正在增加,这反过来又有可能支持市场的增长。

云段区 预计在不久的将来还将有显著增长,这是由于从磁盘向云层存储的迁移活动增加,导致对云层数据结构解决方案的需求增加。 这些解决方案提供无缝和安全的数据传输。 与此同时,混合云部署的增加正在迅速扩散这些解决方案的采用,因为这些解决方案能够利用若干基础设施实例。 因此,这一部门有可能促进市场的增长。

基于类型,市场被分割成基于磁盘的数据 Fabric, (中文). 和内存数据 Fabric. 其中, 基于磁盘 数据配置 预计在预测期间,全球市场将处于主导地位。 这是由于越来越多的数据仓和相关数据中心推动采用基于磁盘的数据结构解决方案。 与此同时,各种数据储存库对优化整合和管理数据的需求增加,也有可能在不久的将来推动这一部分的增长。

内存数据结构片段 预计近期内还将有显著增长,这是由于越来越多地采用模拟数据结构解决方案。 内存数据库需要较少的时间来分析信息,因为它使用硬件内存来存储数据. 它可以在商品硬件生态系统和云层的前提上部署。 例如,在2020年3月,甲骨文推出了一个新的解决方案,即甲骨文一致性版本14.1.1,在行业中创造了新的应用.

根据企业规模,市场分为中小型企业, (中文). 和大型企业。 其中, 大型企业 预计在预测期间,全球市场将占主导地位,这要归功于大型企业信息技术基础设施支出的增加。 这又推动了数据管理服务采用数据结构解决方案。 数据结构可以统一数据仓,边缘设备,数据中心复制数据,以及云实例,云体的平稳传输,跨边缘的数据,以及现场部署. 由于这些优势,大企业越来越多地采用数据结构解决方案,这进一步推动了这一部分的发展。

小和中型( M) 企业部分 预计在不久的将来还将有显著增长,这是由于对组织现有数据进行优化和分析的需要日益增加。 利用数据织件在云、边缘装置和立面上提供标准化的数据管理做法。 与此同时,数据结构的各种其他好处正在推动这一部分的发展。

基于产业纵向,市场被分割成BFSI, (中文). 电信和信息技术, (中文). 零售, (中文). 保健, (中文). 制造业, (中文). 政府, (中文). 能源和公用事业, (中文). 媒体娱乐( E), (中文). 以及其他人的意见 其中, 伯利兹 预计在预测期间,全球市场将处于主导地位,这归功于各种好处,如分析、获取和管理大量数据,从而驱动了BFSI行业对数据结构的需求。 与此同时,金融业正越来越多地采用数据结构解决方案,将数据驱动的方法纳入其业务,同时利用数据处理抵押贷款、减少风险、确保客户满意和管理欺诈。 因此,这反过来又推动了这一部分在全球数据结构市场的增长。

电信和信息技术部分 预计在不久的将来还将有显著增长,这是由于对数据结构的需求增加,以克服多云和混合云部署模式的数据管理方面的各种挑战。 随着这一行业的不断增长,数据结构解决方案的采用正在迅速上升。 因此,预计该部分在未来将获得显著增长。

全球数据架构 市场:关键动态

2020年10月时, 改革小组 和Cinchy宣布了自动化和加强管理和数据收集的伙伴关系。

2021年8月,EY扩大了与EY的战略伙伴关系. 微软公司. 进一步使EYs商业智慧与微软的云技术相配合,为特定客户设计长期价值.

2021年11月,Nasdaq推出了管理下的数据解决方案Data Fabric,为投资管理公司提供支持,以扩大数据基础设施,改善治理,质量和诚信.

2022年4月,Privitar和Denodo宣布建立伙伴关系,目的是提供先进的现代数据,并将安全数据置于所有数据网的核心,以及通过数据虚拟化充电的逻辑数据结构.

全球数据架构 市场:关键公司洞察

全球数据结构市场竞争激烈。 这归因于由于价值链参与者正在进行的研发和努力而不断推出新技术。 此外,主要行为者正在采取各种商业增长战略,以便在区域和全球基础上扩大它们的存在。 全球数据织物市场的一些关键角色有:德诺多技术,Talend,Global IDs.,Sprunk Inc.,Hewlett Packard Entertainment Company,Software AG,IBM Corporation,SAP SE,NetApp,和甲骨文公司.

* 定义: 数据结构是获取和利用公司数据资产的一种新方法,而不论数据资产位于何处 — — 或位于云中。 它改善企业的数据获取、可用性和绩效,并促成数据驱动的业务转型和创新。