数据仓库市场规模按数据类型（结构化、非结构化）、部署模式（本地、云、混合）、组织类型（中小企业、大型企业）、产品（统计分析、数据挖掘工具、ETL 解决方案）、应用（零售、电信和 IT、BFSI、制造业、医疗保健、政府）、行业分析报告、区域展望、增长潜力、竞争市场
Published on: 2024-07-07 | No of Pages : 240 | Industry : Media and IT
Publisher : MRA | Format : PDF&Excel
数据仓库市场规模按数据类型（结构化、非结构化）、部署模式（本地、云、混合）、组织类型（中小企业、大型企业）、产品（统计分析、数据挖掘工具、ETL 解决方案）、应用（零售、电信和 IT、BFSI、制造业、医疗保健、政府）、行业分析报告、区域展望、增长潜力、竞争市场
数据仓库市场规模按数据类型（结构化、非结构化）、按部署模型（本地、云、混合）、按组织类型（中小企业、大型企业）、按产品（统计分析、数据挖掘工具、ETL 解决方案）、按应用（零售、电信和 IT、BFSI、制造业、医疗保健、政府）、行业分析报告、区域展望、增长潜力、竞争市场
数据仓库市场规模
2018 年，全球数据仓库市场规模超过 130 亿美元，预计 2019 年至 2025 年期间的复合年增长率将超过 12%。
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数据仓库是指将来自多个不同来源的数据进行整合，包括社交媒体、移动数据和业务应用程序。这些数据用于提供有价值的业务见解和分析报告。首先清理从各种来源获得的异构数据，然后在数据仓库中将其组织成统一格式。企业使用数据仓库工具和数据库管理系统 (DBMS) 访问存储在仓库服务器上的数据，以支持其运营决策。
数据仓库市场的增长归因于企业生成的数据量不断增加以及对商业智能 (BI) 的需求不断增长等因素，以获得竞争优势。各个垂直行业产生的大量数据对现有企业资源施加了巨大压力，迫使他们采用数据仓库解决方案来实现高效、灵活和可扩展的存储。可以使用先进的数据挖掘和 BI 工具来利用这些数据，为用户提供宝贵的业务见解，从而提高运营效率、改善决策、加强客户保留并增加收入来源。
| 报告属性 | 详细信息 |
|---|---|
| 基准年 | 2018 |
| 2018 年数据仓库市场规模 | 130 亿美元 |
| 预测期 | 2019 年至 2025 年 |
| 预测期 2019 年至 2025 年复合年增长率 | 12% |
| 2025 年价值预测 | 300 亿 (美元) |
| 历史数据 | 2014 年至 2018 年 |
| 页数 | 265 |
| 表格、图表和数字 | 429 |
| 涵盖的细分市场 | 数据类型、部署模型、组织类型、产品、应用程序和地区 |
| 增长动力 |
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| 陷阱和挑战 |
|
这个市场有哪些增长机会？
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导致市场增长的另一个因素是云计算的兴起。基于云的服务的日益普及将促进对云数据仓库的需求。企业和政府机构正在实现云数据仓库的经济效益，例如按需计算、无限存储、集成 BI 工具和实惠的定价选项。数据仓库即服务 (DWaaS) 的普及以及非结构化数据在数据分析中的日益普及有望进一步推动市场增长。
数据仓库市场分析
随着企业利用非结构化数据进行高级分析，非结构化数据仓库市场（包括与可识别模型无关的数据）预计在 2019 年至 2025 年期间的复合年增长率将超过 10%。这些数据未以任何格式预先组织，通常包含姓名和地址等富文本信息。非结构化数据仓库日益普及的主要驱动力是关键基础信息的存在。
大数据量的快速增长以及用于处理大数据的新业务分析工具（如 MapReduce 和 Hadoop）的使用凸显了仓储解决方案对非结构化数据的需求。随着具有非结构化数据提取功能的灵活云数据仓库的快速采用，非结构化数据部分预计将在预测期内实现高增长。
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数据挖掘工具有助于自动处理和分析大量数据，以发现具有重要商业价值的模式、趋势或相关性。企业利用此类工具来预测未来结果，帮助他们找到新的机会，例如产品开发和收入扩张。
数据挖掘在欺诈检测、消费者分析、网站优化和确定潜在细分市场的采用率大幅增加。各种数据仓库工具（包括 Azure ML Studio、RStudio、Python 和 SAS）均以实惠的价格提供，使企业能够利用增强的数据洞察力并提高业务生产力。预计到 2025 年，它们将占据数据仓库市场份额的 25% 以上。
如果计算能力和存储具有不同的可扩展性，则在本地存储数据的成本会非常高。云仓库可以立即扩展自身以满足所需的高或低计算需求，从而使其具有极高的成本效益。
云数据仓库在企业中越来越受欢迎，因为它提供了许多好处，包括多种数据类型支持、按需计算、无限存储和灵活的定价模式。由于成本低廉且基础设施要求低，中小企业正在迅速采用云部署模型。政府推动云计算和大数据分析的有利举措也是市场增长的主要动力。
详细了解塑造这个市场的关键细分市场
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BFSI 部门广泛使用数据挖掘和大数据分析，增加了数据仓库解决方案的采用。该行业面临着巨大的压力，需要减少欺诈和恶意网络攻击造成的财务损失。这促使金融机构使用大数据分析。这些机构越来越多地部署预测欺诈分析、检测虚假保险索赔、评估信用风险和确保政府合规的解决方案，从而推动了数据仓库市场的需求。物联网在 BFSI 中的出现，包括 ATM、手机银行和智能信用卡等连接设备，进一步增加了对大数据分析和数据仓库的需求。
大型企业是数据仓库解决方案的早期采用者。内部数据中心、专门的 IT 人员以及用于基础设施开发的财务资源的可用性推动了大型企业的市场增长。他们部署了先进的企业解决方案，例如客户关系管理 (CRM) 和企业资源计划 (ERP)，从而生成了大量有价值的数据，这些数据可用于获得竞争优势。随着混合仓储模型的发展，大型企业可以利用本地数据仓库来利用云仓库的灵活性和可扩展性。
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亚太地区的企业正在建立各种数据中心，以提供大数据解决方案和云数据仓库系统。例如，2019 年，中国电子商务公司阿里巴巴在中国启动了两个基于云的数据中心，旨在为呼和浩特和成都工业区的中国企业提供云数据仓库解决方案。由于无需前期基础设施投资且价格合理，这些服务对中小企业而言也具有经济效益。
由于 IT 基础设施的快速增长、数据中心数量的增加以及云技术的广泛采用，预计亚太数据仓库市场在 2019 年至 2025 年期间的复合年增长率将超过 15%。
数据仓库市场份额
在市场上运营的企业正在采用合作、新数据中心发布和产品开发等策略，以增强现有产品并扩大产品组合，以瞄准更广泛的客户群。例如，2019 年 5 月，甲骨文与开发 Linux 软件的德国公司 SUSE 合作，将其 Oracle Database 19c 数据仓库软件集成到其 SUSE 平台中。此次合作带来了数据仓库软件的新发展，例如混合内存分区和高级诊断。
数据仓库市场上的一些主要公司是
- AWS
- 1010DATA
- Accur8Software
- Actian Corp
- AtScale, Inc.
- Attunity
- Cloudera, Inc.
- 戴尔
- IBM 公司
- Informatica
- Microfocus
- 微软公司
- MarkLogic 公司
- Netavis Software Gmbh
- Oracle Corporation
- Panoply Ltd.
- Pivotal Software, Inc.
- SAP SE
- Sigma 计算
- Snowflake, Inc.
- Teradata
- Talend
- SAS Institute, Inc.
行业背景
数据仓库技术彻底改变了商业智能通过允许组织以经济高效的方式存储和分析大量企业数据。传统上，企业使用数据库管理系统和数据集市根据业务垂直领域分别存储数据。这导致整合来自不同来源的数据变得复杂，并使数据分析变得困难数据量的不断增长以及数据进入传统数据存储系统的速度超出了传统系统的能力。这导致了具有强大计算能力和高存储容量的超大规模数据仓库的发展。云计算的整合技术融入数据仓库以及价格实惠的大数据解决方案的出现，彻底改变了企业利用数据分析的方式。随着云数据仓库的日益普及和大数据分析的广泛使用，对这些解决方案的需求将在预测时间内增加。
数据仓库市场研究报告包括对行业的深入报道， 2014 年至 2025 年美元收入估计和预测，
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按数据类型
- 结构化
- 非结构化
按部署模型
- 本地
- 云
- 混合
按组织类型
- 大型企业
- 中小企业
按产品
- 统计分析
- 数据挖掘工具
- 提取、转换和加载（ETL）解决方案
- 其他
按应用
- 零售
- IT 和电信
- BFSI
- 制造业
- 医疗保健
- 政府
- 其他
以上信息适用于以下地区和国家
- 北美
- 美国
- 加拿大
- 欧洲
- 英国 >德国
- 法国
- 意大利
- 西班牙
- 荷兰
- 中国
- 印度
- 日本
- 韩国
- ANZ
- 东南亚
- 巴西
- 墨西哥
- 哥伦比亚
- 智利
- 沙特阿拉伯
- 南非
- 卡塔尔
- 阿联酋
目录
报告内容
第 1 章。 方法论与范围
1.1. 方法论
1.1.1. 初始数据探索
1.1.2. 统计模型与预测
1.1.3. 行业洞察与验证
1.1.4. 范围
1.1.5. 定义
1.1.6. 方法论与预测参数
1.2. 数据来源
1.2.1. 次要数据
1.2.2. 主要数据
第 2 章 执行摘要
2.1. 数据仓库行业 360º概要，2014 年和 2025 年
2.2. 商业趋势
2.3. 区域趋势
2.4. 数据类型趋势
2.5. 部署模型趋势
2.6. 组织类型趋势
2.7. 产品趋势
2.8. 应用趋势
第 3 章 数据仓库行业洞察
3.1. 简介
3.2. 行业细分
3.3. 行业格局，2014 年和 2025 年2025
3.4. 数据仓库演进
3.5. 数据仓库架构分析
3.6. 数据仓库行业生态系统分析
3.7. 技术与创新格局
3.7.1. 机器学习（ML）与数据仓库的集成
3.7.2. 物联网（IoT）的技术进步
3.7.3. 云技术在数据仓库中的普及
3.8. 监管格局
3.8.1. 信息安全技术 个人信息安全规范 GB/T 35273-2017
3.8.2.欧盟通用数据保护条例（GDPR）
3.8.3. NIST 特别出版物 800-144 - 美国公共云计算安全和隐私指南
3.8.4. 1996 年健康保险流通与责任法案（HIPAA）
3.8.5. 2018 年安全印度国家数字通信政策 - 草案
3.8.6. 支付卡行业数据安全标准（PCI DSS）- 版本 3.2.1
3.9. 行业影响力量
3.9.1.增长动力
3.9.1.1. 对分散数据存储的数据仓库需求不断增长
3.9.1.2. 对 BI 和数据分析的数据挖掘需求不断增长
3.9.1.3. 更多地使用历史数据来提升客户体验
3.9.1.4. 数据仓库中云技术的普及
3.9.2. 行业陷阱和挑战
3.9.2.1. 数据僵化和架构低效
3.9.2.2. 部署成本高昂和 IT 复杂性
3.9.2.3. 数据泄露和网络攻击的威胁
3.10. 波特分析
3.11. PESTEL 分析
3.12. 增长潜力分析
第 4 章。竞争格局
4.1. 简介
4.2. 公司市场份额分析，2018 年
4.3. 主要数据仓库解决方案提供商的竞争分析，2018 年
4.3.1. 亚马逊网络服务 (AWS)
4.3.2. IBM Corporation
4.3.3. 微软公司
4.3.4. 甲骨文公司
4.3.5. SAP SE
4.3.6. Teradata Corporation
4.4. 其他知名参与者的竞争分析，2018 年
4.4.1. Cloudera, Inc.
4.4.2. MarkLogic Corporation
4.4.3. Snowflake Inc.
第 5 章 数据仓库市场，按数据类型
5.1. 主要趋势，按数据类型
5.2. 结构化
5.2.1. 市场估计和预测，2014 年和 2025 年
5.3. 非结构化
5.3.1. 市场估计和预测，2014 年和 2025 年
第 6 章 数据仓库市场，按部署模型
6.1. 主要趋势，按部署模型
6.2.本地
6.2.1. 市场估计和预测，2014 - 2025
6.3. 云
6.3.1. 市场估计和预测，2014 - 2025
6.4. 混合
6.4.1. 市场估计和预测，2014 - 2025
第 7 章 数据仓库市场，按组织类型
7.1. 按组织类型划分的主要趋势
7.2. 大型企业
7.2.1. 市场估计和预测，2014 - 2025
7.3.中小企业
7.3.1.市场估计和预测，2014 年和 2025 年
第 8 章。数据仓库市场，按产品分类
8.1。主要趋势，按产品分类
8.2。统计分析
8.2.1。市场估计和预测，2014 - 2025 年
8.3。数据挖掘工具
8.3.1。市场估计和预测，2014 年和 2025 年
8.4。ETL 解决方案
8.4.1。市场估计和预测，2014 - 2025 年
8.5。其他
8.5.1。市场估计和预测，2014 - 2025
第 9 章。数据仓库市场，按应用划分
9.1. 主要趋势，按应用划分
9.2. 零售
9.2.1。市场估计和预测，2014 - 2025
9.3. 电信和 IT
9.3.1。市场估计和预测，2014 年和 2025 年
9.4. BFSI
9.4.1。市场估计和预测，2014 年和 2025 年
9.5. 制造业
9.5.1。市场估计和预测，2014 - 2025
9.6. 医疗保健
9.6.1. 市场估计和预测，2014 年和 2025 年
9.7. 政府
9.7.1. 市场估计和预测，2014 年和 2025 年
9.8. 其他
9.8.1. 市场估计和预测，2014 年和 2025 年
第 10 章。数据仓库市场，按地区划分
10.1. 按地区划分的主要趋势
10.2. 北美
10.2.1.市场估计和预测，2014 - 2025
10.2.2. 按数据类型划分的市场估计和预测，2014 年至 2025 年
10.2.3. 按部署模型划分的市场估计和预测，2014 年至 2025 年
10.2.4. 按组织类型划分的市场估计和预测，2014 年至 2025 年
10.2.5. 按产品划分的市场估计和预测，2014 年至 2025 年
10.2.6. 按应用划分的市场估计和预测，2014 年至 2025 年
10.2.7.美国
10.2.7.1. 市场估计和预测，2014 - 2025
10.2.7.2. 市场估计和预测，按数据类型，2014 年和 2025 年
10.2.7.3. 市场估计和预测，按部署模型，2014 年和 2025 年
10.2.7.4. 2014 年和 2025 年按组织类型划分的市场估计和预测
10.2.7.5. 2014 年和 2025 年按产品划分的市场估计和预测
10.2.7.6. 2014 年和 2025 年按应用划分的市场估计和预测
10.2.8. 加拿大
10.2.8.1. 市场估计和预测，2014 年 - 2025 年
10.2.8.2. 市场估计和预测，按数据类型，2014 年 – 2025 年
10.2.8.3. 市场估计和预测，按部署模型，2014 年 – 2025 年
10.2.8.4. 市场估计和预测，按组织类型，2014 年 – 2025 年
10.2.8.5. 市场估计和预测，按产品，2014 年 – 2025
10.2.8.6. 2014 年和 2025 年按应用划分的市场估计和预测
10.3. 欧洲
10.3.1. 2014 - 2025 年按数据类型划分的市场估计和预测
10.3.2. 2014 年和 2025 年按数据类型划分的市场估计和预测
10.3.3. 2014 年和 2025 年按部署模型划分的市场估计和预测
10.3.4. 2014 年和 2025 年按组织类型划分的市场估计和预测
10.3.5. 2014 年和 2025 年按产品划分的市场估计和预测
10.3.6. 2014 年和 2025 年按应用划分的市场估计和预测
10.3.7. 英国
10.3.7.1. 2014 - 2025 年市场估计和预测
10.3.7.2. 2014 年和 2025 年按数据类型划分的市场估计和预测
10.3.7.3. 2014 年和 2025 年按部署模型划分的市场估计和预测2025
10.3.7.4. 2014 年和 2025 年按组织类型划分的市场估计和预测
10.3.7.5. 2014 年和 2025 年按产品划分的市场估计和预测
10.3.7.6. 2014 年和 2025 年按应用划分的市场估计和预测
10.3.8. 德国
10.3.8.1. 市场估计和预测，2014 - 2025
10.3.8.2. 按数据类型划分的市场估计和预测，2014 – 2025
10.3.8.3. 市场估计和预测，按部署模型，2014 – 2025
10.3.8.4. 市场估计和预测，按组织类型，2014 – 2025
10.3.8.5. 市场估计和预测，按产品，2014 – 2025
10.3.8.6. 市场估计和预测，按应用，2014 – 2025
10.3.9. 法国
10.3.9.1. 市场估计和预测，2014 - 2025
10.3.9.2. 市场估计和预测，按数据类型，2014 年 - 2025 年
10.3.9.3. 市场估计和预测，按部署模型，2014 年 - 2025 年
10.3.9.4. 市场估计和预测，按组织类型，2014 年 - 2025
10.3.9.5. 市场估计和预测，按产品分类，2014 年 – 2025 年
10.3.9.6. 市场估计和预测，按应用分类，2014 年 – 2025 年
10.3.10. 意大利
10.3.10.1. 市场估计和预测，2014 - 2025 年
10.3.10.2. 市场估计和预测，按数据类型，2014 年 – 2025
10.3.10.3. 按部署模型划分的市场估计和预测，2014 年和 2025 年
10.3.10.4. 按组织类型划分的市场估计和预测，2014 年和 2025 年
10.3.10.5. 按产品划分的市场估计和预测，2014 年和 2025 年
10.3.10.6. 按应用划分的市场估计和预测，2014 年和 2025 年
10.3.11.西班牙
10.3.11.1. 市场估计和预测，2014 - 2025
10.3.11.2. 市场估计和预测，按数据类型，2014 年和 2025 年
10.3.11.3. 市场估计和预测，按部署模型，2014 年和 2025 年
10.3.11.4. 市场估计和预测，按组织类型，2014 年和 2025 年
10.3.11.5. 2014 年和 2025 年按产品划分的市场估计和预测
10.3.11.6. 按应用划分的市场估计和预测，2014 年至 2025 年
10.3.12. 荷兰
10.3.12.1. 市场估计和预测，2014 年至 2025 年
10.3.12.2. 市场估计和预测，按数据类型，2014 年至 2025 年
10.3.12.3. 市场估计和预测，按部署模型，2014 年至 2025 年
10.3.12.4. 市场估计和预测，按组织类型，2014 年至2025
10.3.12.5. 市场估计和预测，按产品划分，2014 年 – 2025 年
10.3.12.6. 市场估计和预测，按应用划分，2014 年 – 2025 年
10.4. 亚太地区
10.4.1. 市场估计和预测，2014 - 2025 年
10.4.2. 市场估计和预测，按数据类型划分，2014 年 – 2025 年
10.4.3. 市场估计和预测，按部署模型划分，2014 年 –
10.4.4. 2014 年至 2025 年按组织类型划分的市场估计和预测
10.4.5. 2014 年至 2025 年按产品划分的市场估计和预测
10.4.6. 2014 年至 2025 年按应用划分的市场估计和预测
10.4.7. 中国
10.4.7.1. 2014 年至 2025 年按产品划分的市场估计和预测
10.4.7.2. 2014 年和 2025 年按数据类型划分的市场估计和预测
10.4.7.3. 2014 年和 2025 年按部署模型划分的市场估计和预测
10.4.7.4. 2014 年和 2025 年按组织类型划分的市场估计和预测
10.4.7.5. 2014 年和 2025 年按产品划分的市场估计和预测
10.4.7.6. 2014 年和 2025 年按应用划分的市场估计和预测
10.4.8. 印度
10.4.8.1. 2014 年 - 2025 年市场估计和预测
10.4.8.2. 2014 年和 2025 年按数据类型划分的市场估计和预测
10.4.8.3. 2014 年和 2025 年按部署模型划分的市场估计和预测
10.4.8.4. 2014 年至 2025 年按组织类型划分的市场估计和预测
10.4.8.5. 市场估计和预测，按产品分类，2014 年 – 2025 年
10.4.8.6. 按应用分类，2014 年 – 2025 年市场估计和预测
10.4.9. 日本
10.4.9.1. 市场估计和预测，2014 年 - 2025 年
10.4.9.2. 按数据类型分类，2014 年 – 2025 年市场估计和预测
10.4.9.3. 2014 年和 2025 年按部署模型划分的市场估计和预测
10.4.9.4. 2014 年和 2025 年按组织类型划分的市场估计和预测
10.4.9.5. 2014 年和 2025 年按产品划分的市场估计和预测
10.4.9.6. 2014 年和 2025 年按应用划分的市场估计和预测
10.4.10. 澳新银行
10.4.10.1. 市场估计和预测，2014 - 2025
10.4.10.2. 市场估计和预测，按数据类型，2014 年和 2025 年
10.4.10.3. 市场估计和预测，按部署模型，2014 年和 2025 年
10.4.10.4. 市场估计和预测，按组织类型，2014 年和 2025 年
10.4.10.5. 市场估计和预测，按产品分类，2014 年 – 2025 年
10.4.10.6. 市场估计和预测，按应用分类，2014 年 – 2025 年
10.4.11. 韩国
10.4.11.1. 市场估计和预测，2014 - 2025 年
10.4.11.2. 市场估计和预测，按数据类型分类，2014 年 – 2025 年
10.4.11.3. 市场估计和预测，按部署模型分类，2014 年 – 2025
10.4.11.4. 市场估计和预测，按组织类型，2014 年和 2025 年
10.4.11.5. 市场估计和预测，按产品，2014 年和 2025 年
10.4.11.6. 市场估计和预测，按应用，2014 年和 2025 年
10.4.12. 东南亚
10.4.12.1. 市场估计和预测，2014 - 2025
10.4.12.2. 市场估计和预测，按数据类型，2014 年和 2025 年
10.4.12.3. 市场估计和预测，按部署模式，2014 年和 2025 年
10.4.12.4. 按组织类型，2014 年和 2025 年市场估计和预测
10.4.12.5. 按产品，2014 年和 2025 年市场估计和预测
10.4.12.6. 按应用，2014 年和 2025 年市场估计和预测
10.5. 拉丁美洲
10.5.1. 市场估计和预测，2014 年 - 2025 年
10.5.2. 2014 年和 2025 年按数据类型划分的市场估计和预测
10.5.3. 按部署模型划分的市场估计和预测，2014 年和 2025 年
10.5.4. 按组织类型划分的市场估计和预测，2014 年和 2025 年
10.5.5. 按产品划分的市场估计和预测，2014 年和 2025 年
10.5.6. 按应用划分的市场估计和预测，2014 年和 2025 年
10.5.7. 巴西
10.5.7.1.市场估计和预测，2014 年 - 2025 年
10.5.7.2. 市场估计和预测，按数据类型，2014 年 – 2025 年
10.5.7.3. 市场估计和预测，按部署模型，2014 年 – 2025 年
10.5.7.4. 市场估计和预测，按组织类型，2014 年 – 2025 年
10.5.7.5. 市场估计和预测，按产品，2014 年 – 2025
10.5.7.6. 市场估计和预测，按应用，2014 年和 2025 年
10.5.8. 墨西哥
10.5.8.1. 市场估计和预测，2014 年 - 2025 年
10.5.8.2. 市场估计和预测，按数据类型，2014 年和 2025 年
10.5.8.3. 市场估计和预测，按部署模型，2014 年和2025
10.5.8.4. 市场估计和预测，按组织类型，2014 年和 2025 年
10.5.8.5. 市场估计和预测，按产品，2014 年和 2025 年
10.5.8.6. 市场估计和预测，按应用，2014 年和 2025 年
10.5.9. 阿根廷
10.5.9.1. 市场估计和预测，2014 - 2025
10.5.9.2. 2014 年和 2025 年按数据类型划分的市场估计和预测
10.5.9.3. 2014 年和 2025 年按部署模型划分的市场估计和预测
10.5.9.4. &