全球大数据软件市场规模按软件类型（数据库、数据管理）、部署模式（基于云、本地）、垂直行业（BFSI、制造业）、最终用户（大型企业、中小型企业）、地理范围和预测划分

大数据软件市场规模及预测

2022 年大数据软件市场规模价值 1825.6 亿美元，预计到 2030 年将达到 5571.3 亿美元，2023 年至 2030 年的复合年增长率为 XX%。

数据的急剧增长以及移动应用和物联网设备数量的激增，正在推动大数据软件市场向前发展。全球大数据软件市场报告对市场进行了全面评估。该报告对关键细分市场、趋势、驱动因素、限制因素、竞争格局以及在市场中发挥重要作用的因素进行了全面分析。

全球大数据软件市场定义

大数据是指以指数级增长的大量数据集合。这是一个非常庞大和复杂的数据集，传统数据管理系统无法正确存储或分析它。数量：数据量很重要。您必须使用大数据处理大量低密度、非结构化数据。这可能是无价值的数据，例如 Twitter 数据提要、网站或移动应用程序上的点击流或支持传感器的设备。对于某些企业来说，这可能是数十 GB 的数据。速度：接收数据和（可能）采取行动的速度称为速度。数据通常直接流式传输到内存中，而不是复制到磁盘上。一些联网的智能设备实时或近实时运行，需要即时评估和响应。

多样性是指呈现的数据类型众多。传统数据格式结构良好，可以简单地导入关系数据库。随着大数据的兴起，新的非结构化数据类型已经发展起来。非结构化和半结构化数据类型（例如文本、音频和视频）需要进一步预处理才能获得含义并提供元数据。据行业影响者、学者和其他重要利益相关者称，过去几年，大数据无疑改变了大多数（如果不是全部）现代行业。随着大数据继续渗透到我们的日常生活中，人们的关注点已从炒作转向发现其应用中的真正价值。大多数企业在实施大数据项目时都有许多目标。虽然大多数公司的主要目的是改善客户体验，但其他目标包括降低成本、更有针对性的营销和简化现有运营。最近的数据泄露使提高安全性成为大数据项目试图实现的一个关键目标。

美国证券交易委员会 (SEC) 使用大数据来跟踪金融市场活动。他们目前正在使用网络分析和自然语言处理器来捕捉金融市场的非法交易活动。散户交易商、大银行、对冲基金和金融市场中其他所谓的“大佬”利用大数据进行交易分析、交易前决策支持分析、情绪测量和预测分析等。在这个市场中，反洗钱、需求企业风险管理、“了解你的客户”和欺诈缓解都在很大程度上依赖于大数据。1010data、Streambase Systems、Panopticon Software、Nice Actimize 和 Quartet FS 是该行业的一些大数据供应商。

全球大数据软件市场概览

由于物联网传感器产生的大量数据，对大数据软件的需求随着时间的推移而增加 (IoT)。此外，人工智能/机器学习 (ML) 作为数据管理和分析软件的尖端技术的兴起，加上新兴市场的快速数字化，正在推动全球需求。此外，数据在现代公司中的重要性日益增加，再加上技术投资的增加，导致对当前业务流程的深入评估，正在推动市场扩张。由于社交媒体、多媒体和物联网 (IoT) 的兴起，产生了大量的结构化或非结构化数据流，企业收集的数据量一直在不断扩大。例如，在过去两年中，全球约 90% 的数据都是由机器和人类产生的。

机器和人类产生的数据的增长速度是典型商业数据的十倍。例如，机器数据的增长速度是人类数据的 50 倍。大数据本质上是由消费者驱动和导向的；绝大多数数据是由“始终在线”的客户生成的。大多数人每天花 4 到 6 个小时通过各种小工具和（社交）应用程序消费和生成数据。每次点击、滑动或通信都会在世界各地的数据库中创建新数据。由于现在每个人都有智能手机，因此产生的数据量是惊人的。

企业数据量的不断增长、技术的快速进步以及智能设备平均销售价格的下降都促成了大量结构化和非结构化数据的产生。企业收集的 80% 以上的数据并未存储在传统的关系数据库中。非结构化文件、社交媒体帖子、机器日志、照片和其他来源都是数据被困的地方。许多企业都在努力跟上大量非结构化数据的步伐。大数据解决方案对于处理各种规模企业的数据都至关重要，尤其是在云计算时代。不可否认，需要一个框架来聚合和管理多个大数据和数据分析来源，以便提取最大价值。

用户在大数据平台上保存有关公司活动的敏感数据和信息。然而，在文档管理和存储方面，存在各种可能的危险和弱点。随着平台越来越受欢迎，对数据泄露、意外事件、应用程序漏洞和信息丢失的安全担忧也变得越来越普遍。对信息安全和隐私的担忧可能会影响各种行业的收入，包括教育和研究、联邦政府组织和金融服务。这可能会严重损害公司的声誉，从而削弱管理层的信心。因此，可能会受到刑事处罚甚至法律制裁。通过将敏感信息和数据保存在数据库和云中，网络犯罪分子可以破坏关键的公司信息并参与非法交易。

人工智能、机器学习、物联网、区块链和数据分析等技术的使用正在改变大数据格局。将这些技术与大数据相结合，可使企业提高可视化能力，使复杂数据更易于使用，并通过可视化表示形式访问。机器学习技术用于商业智能系统，以分析结构化和非结构化数据。最终用户可以分析数据，并利用机器学习和数据分析结合大数据技术，获得有关奖品、销售和数量的见解，从而接触目标客户。这使最终用户能够预测未来情况，并更有效地处理运输和供应链组件。企业可以使用人工智能解决方案获得实时见解，以提高网络安全性、加速数字公司的发展并提供更好的客户体验。大数据平台和人工智能相结合，业务流程、决策速度和客户体验都会得到改善。

由于此类技术的接受度越来越高，市场有望发展。市场的主要参与者正在努力与其他公司达成协议，以基于人工智能等关键技术提供更好的解决方案。任何组织中任何数据的问题在于，它总是保存在许多位置和形式中。当财务部门按部就班地跟踪供应费用、工资单和其他财务数据，而生产部门的数据库中没有集成来自制造车间机器的信息时，查看生产成本等基本活动可能会让经理感到不知所措。大数据使孤岛问题变得更加严重。这是由于数据量巨大，内部和外部来源种类繁多，以及必须满足各种安全和隐私要求。遗留系统也发挥了一定作用，使得出于分析目的的数据整合变得困难，甚至不可能。

全球大数据软件市场：细分分析

全球大数据软件市场根据软件类型、部署模式、垂直、最终用户和地理位置进行细分。

按软件类型划分的大数据软件市场

• 数据库
• 数据分析和工具
• 数据管理
• 数据应用程序
• 核心技术

根据软件类型，市场细分为数据库、数据分析和工具、数据管理、数据应用程序和核心技术。由于业务中采用分析的趋势日益增长，数据分析和工具预计将占据最大的市场份额。

大数据软件市场，按部署模式

• 基于云
• 本地

根据部署模式，市场细分为基于云和本地。在预测期内，公共云部分将占据更大的市场份额。公共云是由第三方维护和拥有的网络、硬件、存储、应用程序、服务和接口的集合，可供其他组织和个人使用。这些企业创建了一个高度可扩展的数据中心，向最终客户隐藏了底层技术。公共云是可行的，因为它们经常处理非常简单或重复的工作。例如，电子邮件是一个相当简单的应用程序。因此，云服务提供商可以优化环境，以便为大量客户提供服务。

同样，公共云存储和计算提供商优化其硬件和软件以满足这些特定的工作负载。另一方面，传统数据中心很难优化，因为它支持许多不同的应用程序和工作负载。当公司正在进行需要额外处理周期的复杂数据分析项目时，公共云可能非常有用。此外，组织可以选择将数据存储在公共云中，因为公共云每 GB 的成本低于本地存储。对于大数据，公共云面临的最紧迫挑战是安全要求和可以容忍的延迟程度。

按垂直行业划分的大数据软件市场

• BFSI
• 政府和国防
• 医疗保健和生命科学
• 制造业
• 零售和消费品
• 媒体和娱乐

根据垂直行业，市场细分为 BFSI、政府和国防、医疗保健和生命科学、制造业、零售和消费品以及媒体和娱乐。根据垂直行业，预计 BFSI 部门在整个预测期内将占据更大的市场规模。大数据正成为许多行业提高利润和节省成本的一种方式。BFSI、制造业、零售业和消费品、政府和国防、医疗保健和生命科学、电信和 IT、媒体和娱乐、运输和物流以及其他垂直行业是大数据软件的最大采用者。在预测期内，BFSI 部门预计将占据更大的市场份额。实时跟踪客户对服务的反馈的必要性正在推动 BFSI 行业垂直领域对大数据的采用。

按最终用户划分的大数据软件市场

• 大型企业
• 中小企业

根据最终用户，市场细分为大型企业和中小企业。预计大型企业将推动市场发展，因为这些组织涉及处理大量数据。

按地理位置划分的大数据软件市场

• 北美
• 欧洲
• 亚太地区
• 世界其他地区

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