2025-2037 年全球市場規模、預測與趨勢亮點
2024 年資料倉儲即服務市場規模將超過 50.5 億美元,預計到 2037 年底將超過 528 億美元,在預測期內(即 2025-2037 年)複合年增長率超過 22.8%。到2025年,資料倉儲即服務的產業規模估計為59.8億美元。
到 2024 年,資料倉儲即服務的產業規模預計將達到 50 億美元。該行業的成長將受到數據量增加的影響。全球每年約產生 3.27 億 TB 的數據。因此,為了有效地儲存數據,對資料倉儲即服務的需求不斷增長。
對於沒有資金投資昂貴的基礎設施或軟體的公司來說,資料倉儲即服務是一個很好的選擇。使用 DWaaS 的企業只需為他們真正使用的資產付費即可節省大量資金。此外,組織無需擔心維護硬體或軟體,因為資料儲存在雲端中,這可以讓人員專注於業務的其他方面。
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資料倉儲作為服務業:成長動力與挑戰
成長動力
- 需要增強客戶體驗
為了增強客戶的體驗,可以利用歷史數據。為了提供更好的客戶體驗,資料倉儲徹底改變了服務模型的建立和部署方式。公司可以分析倉庫中儲存的數據,並進一步更改其服務以滿足客戶需求。
- 不斷成長的電子商務活動
目前,全球約有 30 億數位消費者,相當於約 32% 的人口進行線上購物。因此,對 DWaaS 的需求正在上升。此外,電子商務商店監管許多敏感數據,例如信用卡詳細資訊和客戶聯絡信息,從而使它們成為犯罪分子的誘人目標。此外,電子商務企業可能須遵守包括 GDPR 或 CCPA 在內的立法,以規範其處理、加工和保存此資訊的方式。因此,電子商務組織可以透過將敏感資料儲存在資料倉儲中來輕鬆保護敏感資料。
- DWaaS 中人工智慧的使用激增
資料倉儲中的資料清理越來越多地使用人工智慧 (AI) 來實現自動化。透過利用人工智慧來尋找並消除資料倉儲中的錯誤、不一致和遺失數據,自動資料清理(也稱為資料準備)可確保資料正確且值得信賴。
挑戰
- 網路攻擊的增加 -由於 DWaaS 的資料非常敏感且對其運行至關重要,因此安全性至關重要。網路攻擊者不斷開發破壞雲端安全的新方法,因此需要不斷創新安全實踐。此外,雖然DWaaS供應商也需要繼續開發解決方案來解決這個問題,但大多數安全漏洞都是由客戶疏忽造成的。因此,所有這些因素預計都會阻礙市場需求。
- 低效率的架構和資料僵化
- 資料倉儲即服務 (DWaaS) 成本高昂
資料倉儲即服務市場:關鍵見解
基準年 |
2024年 |
預測年份 |
2025-2037 |
複合年增長率 |
22.8% |
基準年市場規模(2024 年) |
50.5億美元 |
預測年度市場規模(2037 年) |
528億美元 |
區域範圍 |
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資料倉儲即服務細分
最終用戶產業(BFSI、IT 與電信、政府、零售、醫療保健)
BFSI 領域的資料倉儲作為服務市場預計到 2037 年底將獲得約 150 億美元的收入。在 BFSI 市場中,減少因虛假/錯誤索賠、網路釣魚攻擊和網路攻擊造成的損失的需求正在迅速增長。這些解決方案通常用於進行預測性詐欺分析、提高安全性以及發現虛假或不正確的索賠。 DWaaS 的另一個重要應用是變數數值的計算和通信,包括保單導致索賠的可能性、信用/投資風險和潛在收益。
部署(公有雲、私有雲、混合雲)
據估計,在預測期內,混合雲領域將佔據全球資料倉儲即服務市場約 50% 的份額。鑑於混合雲有機會提供業務連續性、可擴展性並降低營運成本,預計混合雲產業將在整個預測期內在全球市場上經歷快速擴張。未來幾年,預計這些優勢將推動細分市場的擴張。
我們對全球市場的深入分析包括以下部分:
部署 |
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應用 |
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最終用戶產業 |
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定制此报告資料倉儲作為服務業 - 區域概要
北美市場預測
在公有雲和私有雲等雲端技術日益普及的支援下,北美資料倉儲即服務市場預計到 2037 年底將產生約 200 億美元的收入。此外,該地區尖端資料倉儲基礎設施即服務的可用性預計將增加需求。分析解決方案正迅速被全國各地的企業採用,特別是在零售、BFSI、醫療保健等行業。由於雲端解決方案提供商的存在以及管理營運資訊的需求不斷增長,預計該地區的市場將會成長。
亞太地區市場統計
亞太地區的資料倉儲即服務市場將在預測期內顯著成長。預計,由於中國和印度等發展中國家在多個垂直領域的技術開發和投資不斷擴大,該類別將會成長。預計,由於中國和印度等發展中國家在多個垂直領域的技術開發和投資不斷擴大,該類別將會成長。此外,由於該地區企業提供的營運成本較低且生產力較高,預計全球市場上的許多主要競爭對手將面臨嚴重問題。亞太地區的公司致力於加強客戶服務,進而提高客戶保留率。
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In the News
- Actian在 Google Cloud 上交付了混合雲資料倉儲平台 Avalanche。該服務的推出旨在為客戶提供易於部署的解決方案,從而實現大規模的突破性效能。
- Oracle宣布對其 Oracle 自治資料倉儲進行一系列更新,提供無程式碼工具,幫助資料分析師完成先前需要資料工程師和資料科學家完成的任務。
作者致谢: Abhishek Verma
- Report ID: 3880
- Published Date: Oct 10, 2024
- Report Format: PDF, PPT