Cloud-Data-Warehouse-Markt – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognose, segmentiert nach Bereitstellungsmodus (Public Cloud, Private Cloud, Hybrid Cloud), nach Unternehmensgröße (Großunternehmen, KMU), nach Komponente (Hardware, Software, Dienste), nach Branchenvertikalen (BFSI, Gesundheitswesen, Einzelhandel, Fertigung), nach Funktion (Datenintegration, Datenmanagement, Business
Published Date: January - 2025 | Publisher: MIR | No of Pages: 320 | Industry: ICT | Format: Report available in PDF / Excel Format
View Details Buy Now 2890 Download Sample Ask for Discount Request CustomizationCloud-Data-Warehouse-Markt – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognose, segmentiert nach Bereitstellungsmodus (Public Cloud, Private Cloud, Hybrid Cloud), nach Unternehmensgröße (Großunternehmen, KMU), nach Komponente (Hardware, Software, Dienste), nach Branchenvertikalen (BFSI, Gesundheitswesen, Einzelhandel, Fertigung), nach Funktion (Datenintegration, Datenmanagement, Business
| Prognosezeitraum | 2025-2029 |
| Marktgröße (2023) | 6,9 Milliarden USD |
| Marktgröße (2029) | 26,69 Milliarden USD |
| CAGR (2024-2029) | 25,1 % |
| Am schnellsten wachsendes Segment | Private Cloud |
| Größter Markt | Norden Amerika |
Marktübersicht
Der globale Markt für Cloud-Data-Warehouses wurde im Jahr 2023 auf 6,9 Milliarden USD geschätzt und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich ein robustes Wachstum mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 25,1 % bis 2029F verzeichnen.
Der Aufstieg des globalen Marktes für Cloud-Data-Warehouses wird durch die zunehmende Bedeutung von Datenanalyse- und Business-Intelligence-Initiativen weiter vorangetrieben. Unternehmen nutzen Cloud-Data-Warehouses, um die Leistungsfähigkeit von Echtzeitanalysen, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz zu nutzen und sich so einen Wettbewerbsvorteil in der sich schnell entwickelnden digitalen Landschaft zu verschaffen. Da Unternehmen datengesteuerte Strategien priorisieren, wird der globale Markt für Cloud-Data-Warehouses seinen Aufstieg fortsetzen und eine solide Grundlage für moderne Datenverwaltungs- und Analyseanforderungen auf globaler Ebene bieten
Wichtige Markttreiber
Skalierbarkeit und Flexibilität
Der globale Markt für Cloud-Data-Warehouses wird durch den zwingenden Bedarf an Skalierbarkeit und Flexibilität bei der Handhabung großer und dynamischer Datensätze angetrieben. Herkömmliche On-Premise-Data-Warehouses sind häufig nur eingeschränkt in der Lage, sich an die schwankenden Anforderungen der Datenspeicherung und -verarbeitung anzupassen. Cloud-Data-Warehouses hingegen bieten beispiellose Skalierbarkeit, sodass Unternehmen ihre Ressourcen je nach Bedarf nahtlos nach oben oder unten skalieren können. Diese Flexibilität ist besonders wichtig im heutigen schnelllebigen Geschäftsumfeld, in dem die Datenmengen ständig wachsen und Unternehmen flexible Lösungen benötigen, die sich an unterschiedliche Arbeitslasten anpassen können, ohne Kompromisse bei der Leistung einzugehen.
Kosteneffizienz und Pay-as-you-go-Modell
Ein wesentlicher Treiber für den Aufstieg des globalen Cloud-Data-Warehouse-Marktes ist die Kosteneffizienz, die mit Cloud-basierten Lösungen verbunden ist. Cloud-Data-Warehouses arbeiten nach einem Pay-as-you-go-Modell, sodass Unternehmen nur für die Ressourcen zahlen, die sie verbrauchen. Dadurch entfallen erhebliche Vorabinvestitionen in Hardware und Infrastruktur, was es zu einer finanziell attraktiven Option für Unternehmen macht. Das Cloud-Modell ermöglicht es Unternehmen auch, Kosten zu optimieren, indem sie Ressourcen je nach Bedarf skalieren und so unnötige Ausgaben vermeiden, die mit der Aufrechterhaltung überschüssiger Kapazitäten in Zeiten geringerer Datenaktivität verbunden sind. Dieser kosteneffiziente Ansatz spricht ein breites Spektrum von Unternehmen an, von Startups mit Budgetbeschränkungen bis hin zu großen Unternehmen, die nach effizienten Möglichkeiten suchen, ihre wachsenden Datensätze zu verwalten und zu analysieren.
Erweiterte Analytik und Business Intelligence
Die wachsende Bedeutung datengesteuerter Entscheidungsfindung ist ein wichtiger Treiber für den Aufschwung des globalen Cloud-Data-Warehouse-Marktes. Moderne Unternehmen benötigen erweiterte Analytik- und Business-Intelligence-Funktionen, um wertvolle Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen. Cloud-Data-Warehouses bieten eine Grundlage für diese Analytik, indem sie die Integration mit verschiedenen Analysetools, Plattformen für maschinelles Lernen und Visualisierungstechnologien ermöglichen. Die Möglichkeit, komplexe Analysen in Echtzeit auf riesigen Datensätzen durchzuführen, ermöglicht es Unternehmen, schnell fundierte Entscheidungen zu treffen und sich so einen Wettbewerbsvorteil in einer zunehmend datenzentrierten Geschäftslandschaft zu verschaffen.
Integration mit neuen Technologien
Die Integration von Cloud-Data-Warehouses mit neuen Technologien wie künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) treibt ihre Einführung in allen Branchen voran. Diese Technologien nutzen die enorme Verarbeitungsleistung und Speicherkapazität von Cloud-Data-Warehouses, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen, Trends vorherzusagen und Entscheidungsprozesse zu automatisieren. Die Synergie zwischen Cloud-Data-Warehouses und KI/ML-Anwendungen ermöglicht es Unternehmen, verborgene Muster in ihren Daten aufzudecken, prädiktive Modelle zu verbessern und Abläufe zu optimieren. Da Unternehmen versuchen, das Potenzial dieser transformativen Technologien zu nutzen, steigt die Nachfrage nach Cloud-Data-Warehouses, die sich nahtlos in KI- und ML-Lösungen integrieren lassen, deutlich an.
Globaler Datenzugriff und Zusammenarbeit
Der Bedarf an globalem Datenzugriff und Zusammenarbeit ist ein zwingender Treiber, der das Wachstum des globalen Cloud-Data-Warehouse-Marktes fördert. Cloud-Data Warehouses ermöglichen eine zentrale Speicherung und einen einfachen Zugriff auf Daten von verschiedenen geografischen Standorten aus. Dies ist besonders wichtig in einer Geschäftslandschaft, in der Teams weltweit verteilt sind und gemeinsame Entscheidungen auf Echtzeitzugriff auf einen einheitlichen Datensatz angewiesen sind. Die Cloud-Infrastruktur stellt sicher, dass Stakeholder in verschiedenen Regionen nahtlos zusammenarbeiten, Erkenntnisse austauschen und an datengesteuerten Initiativen arbeiten können, ohne sich um Datensilos oder Zugriffsbeschränkungen sorgen zu müssen. Diese globale Zugänglichkeit verbessert nicht nur die betriebliche Effizienz, sondern unterstützt Unternehmen auch dabei, die Herausforderungen einer vernetzten und geografisch verteilten Geschäftsumgebung zu meistern.
Wichtige Marktherausforderungen
Bedenken hinsichtlich Datensicherheit und Compliance
Eine der größten Herausforderungen für den globalen Cloud-Data-Warehouse-Markt ist die anhaltende Sorge hinsichtlich Datensicherheit und Compliance. Da Unternehmen zunehmend sensible und vertrauliche Daten in Cloud-basierte Lager migrieren, steigt das Bewusstsein für potenzielle Sicherheitslücken und Probleme bei der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Der Schutz der Daten vor unbefugtem Zugriff, Datenlecks und anderen Cyberbedrohungen ist von größter Bedeutung. Darüber hinaus erhöht die Einhaltung regionaler und branchenspezifischer Vorschriften wie DSGVO, HIPAA und anderer die Komplexität. Die Bewältigung dieser Herausforderungen erfordert robuste Verschlüsselungsmechanismen, strenge Zugriffskontrollen und kontinuierliche Überwachung, um die Datenintegrität zu schützen und die Einhaltung sich entwickelnder Datenschutzvorschriften sicherzustellen. Da Cloud-Datenlager zu einem integralen Bestandteil kritischer Geschäftsprozesse werden, muss die Branche diese Sicherheitsbedenken proaktiv angehen, um Vertrauen und eine breitere Akzeptanz zu fördern.
Komplexität der Datenintegration und -migration
Eine erhebliche Herausforderung auf dem globalen Cloud-Datenlagermarkt ist die mit der Datenintegration und -migration verbundene Komplexität. Viele Unternehmen arbeiten in hybriden Umgebungen, in denen die Daten auf lokale Systeme, Legacy-Datenbanken und verschiedene Cloud-Plattformen verteilt sind. Die nahtlose Integration dieser unterschiedlichen Datenquellen in ein zentrales Cloud-Datenlager stellt technische Herausforderungen dar. Insbesondere die Datenmigration erfordert eine sorgfältige Planung, um Störungen zu vermeiden, Datenkonsistenz sicherzustellen und Ausfallzeiten zu minimieren. Probleme wie Datenformatunterschiede, Schemafehlanpassungen und unterschiedliche Datenqualitätsstandards erschweren den Integrationsprozess zusätzlich. Die Bewältigung dieser Herausforderungen erfordert robuste Datenintegrationstools, umfassende Migrationsstrategien und ein tiefes Verständnis der Feinheiten, die mit der Umstellung von traditionellen Architekturen auf Cloud-basierte Lösungen verbunden sind.
Leistungs- und Latenzprobleme
Leistungs- und Latenzprobleme stellen eine erhebliche Herausforderung für den globalen Cloud-Data-Warehouse-Markt dar. Trotz der Fortschritte bei der Cloud-Infrastruktur können Unternehmen bei der Verarbeitung großer Datensätze oder komplexer Abfragen auf Latenzprobleme stoßen. Die physische Entfernung zwischen Benutzern und den Cloud-Data-Warehouse-Servern kann zu Verzögerungen beim Abrufen und Verarbeiten von Daten beitragen. Um dies zu beheben, müssen Cloud-Data-Warehouse-Anbieter ihre Infrastruktur für Vorgänge mit geringer Latenz optimieren und sicherstellen, dass die Leistung auch bei steigenden Datenmengen konstant bleibt. Darüber hinaus müssen Unternehmen effiziente Datenmodellierungspraktiken, Abfrageoptimierungen und Caching-Strategien implementieren, um Leistungsengpässe zu vermeiden und Benutzern ein reaktionsschnelles Analyseerlebnis zu bieten.
Anbieterbindung und Interoperabilität
Eine ständige Herausforderung auf dem globalen Cloud-Data-Warehouse-Markt ist das Risiko der Anbieterbindung und von Interoperabilitätsproblemen. Unternehmen, die sich auf einen bestimmten Cloud-Data-Warehouse-Anbieter festlegen, können beim Versuch, den Anbieter zu wechseln, auf Herausforderungen stoßen, da proprietäre Datenformate, spezielle Funktionen und anbieterspezifische Tools vorhanden sind. Dies kann die Flexibilität und die strategischen Optionen von Unternehmen einschränken und möglicherweise zu einer Abhängigkeit von einem einzigen Anbieter führen. Interoperabilitätsprobleme treten auf, wenn Unternehmen versuchen, mehrere Cloud-Dienste zu integrieren oder zwischen verschiedenen Cloud-Plattformen zu migrieren. Die Festlegung von Industriestandards für Datenformate und die Förderung der Interoperabilität zwischen Cloud-Data-Warehouses sind unerlässlich, um diese Herausforderungen zu bewältigen. Ein Gleichgewicht zwischen den einzigartigen Funktionen der Anbieter und der Gewährleistung der Kompatibilität mit breiteren Ökosystemen ist entscheidend, um Unternehmen die Agilität und Freiheit zu geben, sich an veränderte Geschäftsanforderungen anzupassen.
Wichtige Markttrends
Aufstieg von Multi-Cloud-Bereitstellungen
Ein wichtiger Trend, der den globalen Cloud-Data-Warehouse-Markt prägt, ist die zunehmende Einführung von Multi-Cloud-Bereitstellungen. Unternehmen nutzen mehrere Cloud-Anbieter gleichzeitig, um Risiken zu streuen, eine Abhängigkeit von einem Anbieter zu vermeiden und Kosten zu optimieren. Dieser Trend ermöglicht es Unternehmen, die besten Dienste verschiedener Cloud-Anbieter für spezifische Anforderungen auszuwählen und gleichzeitig Flexibilität und Skalierbarkeit beizubehalten. Multi-Cloud-Data-Warehouse-Architekturen ermöglichen eine nahtlose Datenbewegung zwischen Clouds und stellen sicher, dass Unternehmen die Stärken verschiedener Plattformen nutzen können. Dieser Trend wird durch die Erkenntnis vorangetrieben, dass ein einheitlicher Ansatz möglicherweise nicht mit den unterschiedlichen Anforderungen verschiedener Geschäftseinheiten oder der sich entwickelnden Natur von Datenworkloads übereinstimmt. Da Unternehmen sich in komplexen Landschaften zurechtfinden müssen, werden Multi-Cloud-Strategien zum integralen Bestandteil eines ausgewogenen und agilen Cloud-Data-Warehouse-Ökosystems.
Entwicklung hin zu serverlosen Architekturen
Ein neuer Trend auf dem globalen Cloud-Data-Warehouse-Markt ist die Entwicklung hin zu serverlosen Architekturen. Serverloses Computing macht es für Unternehmen überflüssig, Server zu verwalten und bereitzustellen, sodass sie sich auf Anwendungslogik und Datenanalyse konzentrieren können. Serverlose Data Warehouses ermöglichen automatische Skalierung, reduzierten Betriebsaufwand und Kostenoptimierung, indem nur der tatsächliche Ressourcenverbrauch in Rechnung gestellt wird. Dieser Trend steht im Einklang mit dem breiteren Branchenwandel hin zu agileren und kostengünstigeren Lösungen. Unternehmen setzen zunehmend auf serverlose Data-Warehousing-Optionen, um Abläufe zu optimieren, die Effizienz zu steigern und dynamisch auf unterschiedliche Arbeitslasten zu reagieren. Da serverlose Architekturen immer ausgereifter werden, wird erwartet, dass sie eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung der zukünftigen Landschaft von Cloud-Data-Warehouses spielen werden.
Integration von maschinellem Lernen und KI
Die Integration von maschinellem Lernen (ML) und künstlicher Intelligenz (KI) in Cloud-Data-Warehouses ist ein transformierender Trend auf dem Markt. Unternehmen nutzen die Rechenleistung von Cloud-Data-Warehouses, um erweiterte Analyse-, prädiktive Modellierungs- und Entscheidungsfunktionen zu implementieren. ML- und KI-Algorithmen können große Datensätze im Data Warehouse analysieren, Muster aufdecken und umsetzbare Erkenntnisse ableiten. Dieser Trend wird durch die wachsende Anerkennung des Werts vorangetrieben, den KI und ML für datengesteuerte Entscheidungsprozesse bringen. Cloud-Data-Warehouses entwickeln sich zu intelligenten Plattformen, die nicht nur Daten speichern und verarbeiten können, sondern auch datengesteuerte Innovationen durch integrierte KI- und ML-Funktionen ermöglichen. Da Unternehmen versuchen, mehr Wert aus ihren Daten zu schöpfen, wird die Konvergenz von Cloud-Data-Warehouses mit KI und ML zu einem strategischen Muss.
Fokus auf Data-Lake-Integration
Ein bemerkenswerter Trend auf dem globalen Cloud-Data-Warehouse-Markt ist die zunehmende Betonung der Integration von Data Lakes mit Cloud-Data-Warehouses. Data Lakes, die große Mengen an Rohdaten und unstrukturierten Daten speichern, ergänzen die in Data Warehouses gespeicherten strukturierten Daten. Die Integration von Data Lakes ermöglicht es Unternehmen, die Vorteile beider Umgebungen zu nutzen und eine umfassende Lösung für unterschiedliche Datentypen bereitzustellen. Dieser Trend wird durch den Wunsch vorangetrieben, Datensilos aufzubrechen, funktionsübergreifende Analysen zu ermöglichen und der wachsenden Vielfalt von Datenquellen gerecht zu werden. Durch die nahtlose Integration von Data Lakes mit Cloud-Data-Warehouses können Unternehmen eine einheitliche Analyseplattform erstellen, die strukturierte und unstrukturierte Daten verarbeiten kann und umfassendere und aufschlussreichere Analysen ermöglicht.
Wachsende Bedeutung von Echtzeitanalysen
Echtzeitanalysen gewinnen als Schlüsseltrend auf dem globalen Cloud-Data-Warehouse-Markt an Bedeutung. Unternehmen fordern zunehmend die Möglichkeit, Daten in Echtzeit zu analysieren, damit sie sofort fundierte Entscheidungen treffen können. Cloud-Data-Warehouses mit Echtzeitanalysefunktionen bieten einen Wettbewerbsvorteil in Branchen, in denen zeitnahe Erkenntnisse entscheidend sind, wie z. B. Finanzen, E-Commerce und Telekommunikation. Dieser Trend wird durch die zunehmende Notwendigkeit für Unternehmen vorangetrieben, schnell auf sich ändernde Marktbedingungen, Kundenverhalten und Betriebsdynamiken zu reagieren. Cloud-Data-Warehouses mit robusten Echtzeit-Analysefunktionen ermöglichen es Unternehmen, Daten bei ihrer Generierung zu überwachen, zu analysieren und darauf zu reagieren. Dies fördert Agilität und Reaktionsfähigkeit in einem schnelllebigen Geschäftsumfeld. Da die Nachfrage nach Echtzeit-Einsichten weiter wächst, wird dieser Trend voraussichtlich die Entwicklung von Cloud-Data-Warehouses und ihre Rolle bei der Unterstützung dynamischer Entscheidungsprozesse prägen.
Segmentale Einblicke
Komponenten-Einblicke
Der globale Cloud-Data-Warehouse-Markt war Zeuge der eindeutigen Dominanz des Softwarekomponentensegments, und diese Dominanz wird voraussichtlich während des gesamten Prognosezeitraums robust anhalten. Die Softwarekomponente ist der Dreh- und Angelpunkt von Cloud-Data-Warehouse-Ökosystemen und umfasst die Kerntechnologien, die Datenspeicherung, -verarbeitung und -analyse ermöglichen. Da Unternehmen zunehmend auf Cloud-basierte Lösungen umsteigen, ist die Nachfrage nach anspruchsvollen Softwarefunktionen stark gestiegen. Cloud-Data-Warehouse-Software bietet wichtige Funktionen wie Datenverwaltung, Abfrageoptimierung und Analysetools, sodass Benutzer aus riesigen Datensätzen umsetzbare Erkenntnisse gewinnen können. Das Softwaresegment ist durch Angebote führender Anbieter gekennzeichnet, die sich auf Data-Warehousing-Lösungen spezialisiert haben und ihre Plattformen mit erweiterten Funktionen, Skalierbarkeit und benutzerfreundlichen Schnittstellen erweitern wollen. Diese Dominanz der Softwarekomponente unterstreicht die entscheidende Rolle, die Software bei der Gestaltung der Effizienz, Funktionalität und Gesamtleistung von Cloud-Data-Warehouses spielt. Während Hardware und Dienste wichtige unterstützende Rollen spielen, ist es die Softwarekomponente, die als treibende Kraft hinter der Einführung, Integration und Optimierung von Cloud-Data-Warehousing-Lösungen dient. Während sich der Markt weiterentwickelt, wird das Softwaresegment seine Bedeutung beibehalten, angetrieben von laufenden Innovationen, Funktionserweiterungen und der entscheidenden Rolle, die es bei der Erfüllung der vielfältigen und wachsenden Anforderungen von Organisationen spielt, die Cloud-Data-Warehousing für ihre Analyse- und Business-Intelligence-Anforderungen nutzen.
Bereitstellungsmodus
Der globale Cloud-Data-Warehouse-Markt erlebte eine bemerkenswerte Dominanz des Public-Cloud-Bereitstellungsmodus, und dieser Trend wird voraussichtlich während des gesamten Prognosezeitraums anhalten. Die Bereitstellung in der Public Cloud hat sich als bevorzugte Wahl für Organisationen herausgestellt, die skalierbare, kostengünstige und leicht zugängliche Data-Warehouse-Lösungen suchen. Public-Cloud-Angebote, die von großen Cloud-Dienstanbietern wie Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure und Google Cloud Platform bereitgestellt werden, bieten die Flexibilität, Ressourcen je nach Bedarf zu skalieren, wodurch erhebliche Vorabinvestitionen in die Infrastruktur entfallen. Dieser Bereitstellungsmodus entspricht dem Branchentrend hin zu Agilität und Effizienz und ermöglicht es Unternehmen, sich schnell an sich entwickelnde Datenanforderungen anzupassen. Darüber hinaus gewährleistet die globale Infrastruktur der öffentlichen Cloud eine weitreichende Zugänglichkeit, sodass Unternehmen Datenanalyse- und Business-Intelligence-Tools nahtlos an verschiedenen geografischen Standorten nutzen können. Das Pay-as-you-go-Modell der öffentlichen Cloud verbessert die Kosteneffizienz zusätzlich und macht sie zu einer attraktiven Option für Unternehmen jeder Größe. Während private und hybride Cloud-Bereitstellungen weiterhin ihre Nischenanwendungsfälle haben, bedeutet die Dominanz der öffentlichen Cloud auf dem globalen Cloud-Data-Warehouse-Markt eine breitere Branchenpräferenz für die Agilität, Skalierbarkeit und Zugänglichkeit, die öffentliche Cloud-Lösungen bieten. Da Unternehmen für ihre Analyse- und Datenverarbeitungsanforderungen zunehmend auf Cloud-Data-Warehouses zurückgreifen, wird erwartet, dass die Dynamik hinter der Bereitstellung öffentlicher Clouds anhält und ihre Position als vorherrschender Bereitstellungsmodus in der sich entwickelnden Landschaft cloudbasierter Data-Warehouses festigt.
Regionale Einblicke
Nordamerika hat sich als dominierende Region auf dem globalen Cloud-Data-Warehouse-Markt herauskristallisiert, und diese Dominanz wird voraussichtlich während des gesamten Prognosezeitraums deutlich anhalten. Die nordamerikanische Region, die die Vereinigten Staaten und Kanada umfasst, ist eine Brutstätte für technologische Innovationen und die frühe Einführung cloudbasierter Lösungen. Die starke Präsenz großer Cloud-Dienstanbieter, gepaart mit dem florierenden Ökosystem von Unternehmen aus verschiedenen Branchen, hat Nordamerika an die Spitze der Einführung von Cloud-Data-Warehouses katapultiert. Unternehmen in dieser Region investieren eifrig in fortschrittliche Datenanalyse- und Business-Intelligence-Tools, was die Nachfrage nach Cloud-Data-Warehouses ankurbelt, um aus ihren riesigen Datensätzen umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Darüber hinaus beschleunigt die Vorliebe der Region für die digitale Transformation, gepaart mit der Verbreitung datenzentrierter Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen und Technologie, die Einführung von Cloud-Data-Warehousing-Lösungen weiter. Die gut etablierte Cloud-Infrastruktur, gepaart mit einem ausgereiften Geschäftsumfeld, das datengesteuerte Entscheidungsfindung schätzt, positioniert Nordamerika als Marktführer auf dem Weltmarkt. Da die Abhängigkeit von Datenanalysen branchenübergreifend weiter zunimmt, wird erwartet, dass die Dominanz Nordamerikas anhält, mit anhaltenden Investitionen in Cloud-Data-Warehousing-Technologien und einem anhaltenden Fokus auf die Nutzung von Daten für strategische Vorteile. Während andere Regionen erheblich zum Weltmarkt beitragen, positionieren Nordamerikas technologisches Können, seine wirtschaftliche Stärke und seine datenzentrierte Geschäftslandschaft das Land als treibende Kraft hinter dem anhaltenden Wachstum und der Dominanz des globalen Cloud-Data-Warehouse-Marktes.
Jüngste Entwicklungen
Im Juli 2023 stellte International Business Machines Corp. (IBM) wesentliche Upgrades der IBM Db2 Warehouse-Plattform vor. Die neueste Version des Warehouse integriert Cloud-Objektspeicher und beinhaltet erweiterte Caching-Mechanismen. Diese Verbesserungen führen zu einer bemerkenswerten Vervierfachung der Abfrageantwortzeiten und senken gleichzeitig die Speicherkosten um 34 %.
Wichtige Marktteilnehmer
- Snowflake Inc.
- Amazon Web Services, Inc.
- Microsoft Corporation
- Google LLC
- Oracle Corporation
- IBM Corporation
- Teradata Corporation
- SAP SE
- Yellowbrick Data, Inc.
- Cloudera, Inc.
| Von Komponente | Nach Bereitstellungsmodus | Nach Funktion | Nach Branchenvertikalen | Nach Organisationsgröße | Nach Region |
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