2025-2037 年全球市场规模、预测和趋势亮点
2024 年数据仓库即服务市场规模将超过 50.5 亿美元,预计到 2037 年底将超过 528 亿美元,在预测期内(即 2025-2037 年)复合年增长率超过 22.8%。到2025年,数据仓库即服务的行业规模估计为59.8亿美元。
该行业的增长将受到数据量增加的影响。每年全世界都会产生约 3.27 亿 TB 的数据。因此,为了有效地存储数据,对数据仓库即服务的需求正在增长。
对于没有资金投资昂贵基础设施或软件的公司来说,数据仓库即服务是一个很好的选择。使用 DWaaS 的企业只需支付他们真正使用的资产,就可以节省一大笔钱。此外,由于数据存储在云中,组织无需担心维护硬件或软件,这可以腾出人员专注于业务的其他方面。
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数据仓库即服务行业:增长动力与挑战
增长动力
- 需要增强客户体验
为了增强客户体验,可以利用历史数据。为了提供更好的客户体验,数据仓库彻底改变了创建和部署服务模型的方式。公司可以分析仓库中存储的数据,并进一步改变其服务以满足客户。
- 电子商务活动日益活跃
目前,全球约有 30 亿数字消费者,相当于全球约 32% 的在线购物人口。因此,对 DWaaS 的需求正在上升。此外,电子商务商店监管大量敏感数据,例如信用卡详细信息和客户联系信息,因此使其成为犯罪分子的诱人目标。此外,电子商务企业可能受包括 GDPR 或 CCPA 在内的立法的约束,这些立法规定了它们处理、处理和保存这些信息的方式。因此,通过将敏感数据存储在数据仓库中,电子商务组织可以轻松保护敏感数据。
- DWaaS 中 AI 的使用激增
数据仓库中的数据清理越来越多地使用人工智能 (AI) 实现自动化。通过利用 AI 查找和消除数据仓库中的错误、不一致和缺失数据,自动化数据清理(也称为数据准备)可确保数据正确且值得信赖。
挑战
- 网络攻击增加 -安全性至关重要,因为 DWaaS 的数据对其运行非常敏感且至关重要。网络攻击者不断开发破坏云安全的新方法,因此需要不断创新安全实践。此外,尽管 DWaaS 供应商也需要继续开发此问题的解决方案,但大多数安全漏洞都是由客户疏忽造成的。因此,所有这些因素估计都会阻碍市场需求。
- 架构低效且数据僵化
- 数据仓库即服务 (DWaaS) 成本高昂
数据仓库即服务市场:关键见解
基准年 |
2024年 |
预测年份 |
2025-2037 |
复合年增长率 |
22.8% |
基准年市场规模(2024 年) |
50.5亿美元 |
预测年度市场规模(2037 年) |
528亿美元 |
区域范围 |
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数据仓库即服务细分
最终用户行业(BFSI、IT 和电信、政府、零售、医疗保健)
预计到 2037 年,BFSI 领域的数据仓库即服务市场将占据相当大的收入份额。使用 DWaaS 的主要行业之一是银行、金融服务和保险,或 BFSI。在 BFSI 市场中,减少因虚假/错误索赔、网络钓鱼攻击和网络攻击造成的损失的需求正在迅速增长。这些解决方案通常用于进行预测欺诈分析、提高安全性以及发现虚假或不正确的索赔。DWaaS 的另一个重要应用是计算和传达变量的数值,包括保单导致索赔的可能性、信贷/投资风险和潜在收益。
部署(公共云、私有云、混合云)
预测期内,混合云领域预计将占据全球数据仓库即服务市场约 50% 的份额。鉴于它有机会提供业务连续性、可扩展性并降低运营成本,预计混合云领域将在整个预测期内在全球市场迅速扩张。在未来几年,这些优势预计将推动该领域的扩张。
我们对全球市场的深入分析包括以下部分:
部署 |
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应用 |
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最终用户行业 |
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定制此报告数据仓库即服务行业 - 区域概要
北美市场预测
到 2037 年底,北美数据仓库即服务市场将产生可观的收入,这得益于公有云和私有云等云技术的日益普及。此外,该地区尖端数据仓库基础设施即服务的可用性预计将增加需求。分析解决方案正在迅速被全国各地的企业采用,尤其是零售、BFSI、医疗保健等行业。由于云解决方案提供商的存在以及对管理运营信息的需求不断增长,该地区的市场预计将增长。
亚太市场统计
亚太地区的数据仓库即服务市场在预测期内将出现显著增长。预计该类别将随着包括中国和印度在内的发展中国家在多个垂直领域的技术发展和投资不断扩大而增长。预计该类别将随着包括中国和印度在内的发展中国家在多个垂直领域的技术发展和投资不断扩大而增长。此外,由于该地区企业提供的运营成本较低、生产率较高,全球市场上的一些主要竞争对手预计将面临严重问题。亚太地区的公司正致力于提高客户服务,从而提高客户保留率。
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- Actian在 Google Cloud 上推出了其混合云数据仓库平台 Avalanche。推出该服务的目的是为客户提供易于部署的解决方案,以提供突破性的大规模性能。
- Oracle宣布对其 Oracle 自治数据仓库进行一系列更新,提供无代码工具,可以帮助数据分析师完成以前需要数据工程师和数据科学家完成的任务。
作者致谢: Abhishek Verma
- Report ID: 3880
- Published Date: Oct 10, 2024
- Report Format: PDF, PPT