Data Warehousing-Marktgröße nach Datentyp (strukturiert, unstrukturiert), nach Bereitstellungsmodell (vor Ort, Cloud, Hybrid), nach Organisationstyp (KMU, Großunternehmen), nach Angebot (statistische Analyse, Data Mining-Tools, ETL-Lösungen), nach Anwendung (Einzelhandel, Telekommunikation und IT, BFSI, Fertigung, Gesundheitswesen, Regierung), Branchenanalysebericht, regionaler Ausblick, Wachstums
Published on: 2024-07-07 | No of Pages : 240 | Industry : Media and IT
Publisher : MRA | Format : PDF&Excel
Data Warehousing-Marktgröße nach Datentyp (strukturiert, unstrukturiert), nach Bereitstellungsmodell (vor Ort, Cloud, Hybrid), nach Organisationstyp (KMU, Großunternehmen), nach Angebot (statistische Analyse, Data Mining-Tools, ETL-Lösungen), nach Anwendung (Einzelhandel, Telekommunikation und IT, BFSI, Fertigung, Gesundheitswesen, Regierung), Branchenanalysebericht, regionaler Ausblick, Wachstums
Größe des Data Warehousing-Marktes nach Datentyp (strukturiert, unstrukturiert), nach Bereitstellungsmodell (vor Ort, Cloud, Hybrid), nach Organisationstyp (KMU, Großunternehmen), nach Angebot (statistische Analyse, Data-Mining-Tools, ETL-Lösungen), nach Anwendung (Einzelhandel, Telekommunikation und IT, BFSI, Fertigung, Gesundheitswesen, Regierung), Branchenanalysebericht, regionaler Ausblick, Wachstumspotenzial, Wettbewerbsmarkt
Größe des Data Warehousing-Marktes
Der Data Warehousing-Markt hatte 2018 weltweit eine Größe von über 13 Milliarden USD und wird zwischen 2019 und 2025 voraussichtlich um über 12 % CAGR wachsen.
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Data Warehousing bezeichnet die Zusammenführung von Daten aus mehreren unterschiedlichen Quellen, darunter soziale Medien, mobile Daten und Geschäftsanwendungen. Diese Daten werden verwendet, um wertvolle Geschäftseinblicke und Analyseberichte zu liefern. Heterogene Daten aus verschiedenen Quellen werden zunächst bereinigt und dann im Data Warehouse in ein konsolidiertes Format gebracht. Unternehmen verwenden Data Warehousing-Tools und Datenbankverwaltungssysteme (DBMS), um auf die auf Warehouse-Servern gespeicherten Daten zuzugreifen und ihre betrieblichen Entscheidungen zu unterstützen.
Das Wachstum des Data Warehousing-Marktes wird Faktoren wie der zunehmenden Menge an von Unternehmen generierten Daten und dem wachsenden Bedarf an Business Intelligence (BI) zur Erlangung von Wettbewerbsvorteilen zugeschrieben. Die riesigen Datenmengen, die von verschiedenen Geschäftsbereichen produziert werden, üben enormen Druck auf die vorhandenen Unternehmensressourcen aus und zwingen sie, Data Warehousing-Lösungen für eine effiziente, flexible und skalierbare Speicherung zu übernehmen. Diese Daten können mithilfe fortschrittlicher Data Mining- und BI-Tools genutzt werden und bieten Benutzern wertvolle Geschäftseinblicke für eine höhere Betriebseffizienz, bessere Entscheidungsfindung, Stärkung der Kundenbindung und Erhöhung der Einnahmequellen.
| Berichtsattribut | Details |
|---|---|
| Basisjahr | 2018 |
| Größe des Data Warehousing-Marktes im Jahr 2018 | 13 Milliarden (USD) |
| Prognosezeitraum | 2019 bis 2025 |
| Prognosezeitraum 2019 bis 2025 CAGR | 12 % |
| Wertprognose 2025 | 30 Milliarden (USD) |
| Historische Daten für | 2014 bis 2018 |
| Anzahl der Seiten | 265 |
| Tabellen, Diagramme und Zahlen | 429 |
| Abgedeckte Segmente | Datentyp, Bereitstellungsmodell, Organisationstyp, Angebot, Anwendung und Region |
| Wachstumstreiber |
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| Fallstricke und Herausforderungen |
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Ein weiterer Faktor, der zum Marktwachstum führt, ist der steigende Trend zum Cloud-Computing. Die zunehmende Einführung von Cloud-basierten Diensten wird die Nachfrage nach Cloud-Data-Warehousing fördern. Unternehmen und Regierungsbehörden erkennen die wirtschaftlichen Vorteile von Cloud-Data-Warehouses, wie z. B. On-Demand-Computing, unbegrenzter Speicherplatz, integrierte BI-Tools und erschwingliche Preisoptionen.Die Verbreitung von Data Warehouse as-a-Service (DWaaS) und die steigende Beliebtheit unstrukturierter Daten für Datenanalysen dürften das Marktwachstum weiter ankurbeln.
Analyse des Data-Warehousing-Marktes
Der Markt für unstrukturiertes Data Warehousing, das Daten umfasst, die keinem erkennbaren Modell zugeordnet sind, wird voraussichtlich von 2019 bis 2025 um über 10 % CAGR wachsen, da Unternehmen unstrukturierte Daten für erweiterte Analysen nutzen. Die Daten sind in keinem Format vororganisiert und enthalten normalerweise textreiche Informationen wie Namen und Adressen. Die wichtigste treibende Kraft für die zunehmende Beliebtheit von unstrukturiertem Data Warehousing ist das Vorhandensein entscheidender zugrunde liegender Informationen.
Die schnell wachsenden Mengen an Big Data und die Verwendung neuer Business-Analytics-Tools zu ihrer Verarbeitung, wie etwa MapReduce und Hadoop, haben den Bedarf an unstrukturierten Daten in Warehousing-Lösungen hervorgehoben. Mit der schnellen Einführung flexibler Cloud-Data-Warehouses mit unstrukturierter Datenaufnahme wird das Segment der unstrukturierten Daten im Prognosezeitraum voraussichtlich ein hohes Wachstum verzeichnen.
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Data-Mining-Tools unterstützen die automatische Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen, um Muster, Trends oder Korrelationen zu erkennen, die einen wichtigen Geschäftswert haben. Unternehmen nutzen solche Tools, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen und neue Möglichkeiten wie Produktentwicklung und Umsatzsteigerung zu finden.
Data-Mining wird derzeit stark zur Betrugserkennung, zur Erstellung von Verbraucherprofilen, zur Website-Optimierung und zur Bestimmung potenzieller Marktsegmente eingesetzt. Eine Vielzahl von Data-Warehousing-Tools, darunter Azure ML Studio, RStudio, Python und SAS, sind zu erschwinglichen Preisen erhältlich und ermöglichen es Unternehmen, von verbesserten Datenerkenntnissen zu profitieren und die Geschäftsproduktivität zu steigern. Prognosen zufolge werden sie bis 2025 über 25 % des Data Warehousing-Marktanteils ausmachen.
Die Speicherung von Daten vor Ort kann sehr teuer werden, wenn Rechenleistung und Speicher unterschiedlich skalierbar sind. Cloud-Warehouses können sich sofort selbst skalieren, um so hohe oder niedrige Rechenleistungsanforderungen wie erforderlich zu erfüllen, was sie äußerst kosteneffizient macht.
Cloud-Data-Warehousing gewinnt bei Unternehmen zunehmend an Bedeutung, da es zahlreiche Vorteile bietet, darunter die Unterstützung mehrerer Datentypen, On-Demand-Computing, unbegrenzten Speicherplatz und flexible Preismodelle. Aufgrund der erschwinglichen Kosten und der geringen Infrastrukturanforderungen übernehmen KMU das Cloud-Bereitstellungsmodell schnell. Günstige Regierungsinitiativen zur Förderung von Cloud Computing und Big Data Analytics sind ebenfalls ein Hauptwachstumstreiber für den Markt.
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Die umfangreiche Nutzung von Data Mining und Big Data Analytics durch den BFSI-Sektor hat die Einführung von Data Warehousing-Lösungen erhöht. Die Branche steht unter enormem Druck, finanzielle Verluste durch Betrug und böswillige Cyberangriffe zu reduzieren. Dies hat die Verwendung von Big Data Analytics bei Finanzinstituten stark ansteigen lassen. Diese Institute setzen zunehmend Lösungen für prädiktive Betrugsanalysen, die Erkennung gefälschter Versicherungsansprüche, die Bewertung von Kreditrisiken und die Gewährleistung der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften ein, was die Nachfrage nach Data Warehousing-Markt ankurbelt. Das Aufkommen des IoT im BFSI mit vernetzten Geräten wie Geldautomaten, Mobile Banking und Smart-Kreditkarten hat die Nachfrage nach Big Data Analytics und Data Warehousing weiter erhöht.
Großunternehmen sind frühe Anwender von Data Warehousing-Lösungen. Eigene Rechenzentren, dediziertes IT-Personal und die Verfügbarkeit finanzieller Ressourcen für die Infrastrukturentwicklung haben das Marktwachstum bei großen Unternehmen angekurbelt. Sie setzen fortschrittliche Unternehmenslösungen wie Customer Relationship Management (CRM) und Enterprise Resource Planning (ERP) ein und generieren so riesige Mengen wertvoller Daten, die sie für ihren Wettbewerbsvorteil nutzen können. Durch die Entwicklung hybrider Warehousing-Modelle können große Unternehmen die Flexibilität und Skalierbarkeit von Cloud-Warehouses mithilfe von Data Warehousing vor Ort nutzen.
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Unternehmen im asiatisch-pazifischen Raum errichten verschiedene Rechenzentren, um Big Data-Lösungen und Cloud-Data-Warehousing-Systeme anzubieten. So hat das chinesische E-Commerce-Unternehmen Alibaba 2019 zwei Cloud-basierte Rechenzentren in China eröffnet, die darauf abzielen, chinesischen Unternehmen in den Industriegebieten Hohhot und Chengdu Cloud-Data-Warehousing-Lösungen anzubieten. Die Dienste sind auch für KMU wirtschaftlich, da keine Vorabinvestitionen in die Infrastruktur erforderlich sind und die Preise erschwinglich sind.
Der Data-Warehousing-Markt im Asien-Pazifik-Raum wird aufgrund des schnellen Wachstums der IT-Infrastruktur, der steigenden Zahl von Rechenzentren und der großflächigen Einführung von Cloud-Technologien zwischen 2019 und 2025 voraussichtlich ein Wachstum von über 15 % CAGR verzeichnen.
Marktanteil von Data Warehousing
Unternehmen auf dem Markt verfolgen Strategien wie Kooperationen, die Eröffnung neuer Rechenzentren und Produktentwicklungen, um ihr bestehendes Angebot zu verbessern und ihr Portfolio für die Ansprache einer breiteren Kundenbasis zu erweitern. Im Mai 2019 beispielsweise ging Oracle eine Partnerschaft mit SUSE ein, einem deutschen Unternehmen, das Linux-Software entwickelt, um seine Data-Warehouse-Software Oracle Database 19c in seine SUSE-Plattform zu integrieren. Die Zusammenarbeit bringt neue Entwicklungen im Bereich Data-Warehousing-Software wie hybride Speicherpartitionierung und erweiterte Diagnose.
Einige der größten Unternehmen, die auf dem Data Warehousing-Markt tätig sind, sind
- AWS
- 1010DATA
- Accur8Software
- Actian Corp
- AtScale, Inc.
- Attunity
- Cloudera, Inc.
- Dell
- IBM Corporation
- Informatica
- Microfocus
- Microsoft Corporation
- MarkLogic Corporation
- Netavis Software Gmbh
- Oracle Corporation
- Panoply Ltd.
- Pivotal Software, Inc.
- SAP SE
- Sigma Computing
- Snowflake, Inc.
- Teradata
- Talend
- SAS Institute, Inc.
Branchenhintergrund
Data Warehousing-Technologie hat die Business Intelligence revolutioniert, indem sie es Unternehmen ermöglicht, große Mengen an Unternehmensdaten kostengünstig zu speichern und zu analysieren. Traditionell nutzten Unternehmen Datenbankmanagementsysteme und Data Marts, um Daten getrennt nach Geschäftsbereichen zu speichern. Dies führte zu Komplikationen bei der Integration von Daten aus unterschiedlichen Quellen und erschwerte die Datenanalyse. Die steigenden Datenmengen und die Geschwindigkeit, mit der Daten in traditionelle Datenspeichersysteme eingingen, überstiegen die Kapazitäten der Altsysteme. Dies führte zur Entwicklung von Hyperscale-Data Warehouses mit robuster Rechenleistung und hoher Speicherkapazitäten. Die Integration von Cloud-Computing-Technologien in Data Warehousing und die Verfügbarkeit erschwinglicher Big-Data-Lösungen führten zu einer Umwälzung in der Art und Weise, wie Unternehmen Datenanalysen nutzen. Mit der wachsenden Popularität von Cloud Data Warehousing und der umfassenden Nutzung von Big Data Analytics wird die Nachfrage nach diesen Lösungen im Prognosezeitraum steigen.
Der Marktforschungsbericht zum Data Warehousing umfasst eine detaillierte Berichterstattung über die Branche, mit Schätzungen und Prognosen hinsichtlich des Umsatzes in USD von 2014 bis 2025,für die folgenden Segmente
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Nach Datentyp
- Strukturiert
- Unstrukturiert
Nach Bereitstellungsmodell
- Vor Ort
- Cloud
- Hybrid
Nach Organisationstyp
- Großunternehmen
- KMU
Nach Angebot
- Statistische Analyse
- Data-Mining-Tools
- Extrahieren, Transformieren und Load (ETL)-Lösungen
- Sonstige
Nach Anwendung
- Einzelhandel
- IT & Telekommunikation
- BFSI
- Produktion
- Gesundheitswesen
- Regierung
- Andere
Die oben genannten Informationen wurden für die folgenden Regionen und Länder bereitgestellt
- Nordamerika
- USA
- Kanada
- Europa
- Vereinigtes Königreich >Deutschland
- Frankreich
- Italien
- Spanien
- Niederlande
- China
- Indien
- Japan
- Südostasien
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- Mexiko
- Kolumbien
- Chile
- Saudi-Arabien
- Südafrika
- Katar
- VAE
Inhaltsverzeichnis
Berichtsinhalt
Kapitel 1. Methodik und Umfang
1.1. Methodik
1.1.1. Erste Datenerkundung
1.1.2. Statistisches Modell und Prognose
1.1.3. Brancheneinblicke und Validierung
1.1.4. Umfang
1.1.5. Definitionen
1.1.6. Methodik und Prognoseparameter
1.2. Datenquellen
1.2.1. Sekundär
1.2.2. Primär
Kapitel 2. Zusammenfassung
2.1. Data Warehousing-Branche 360º Zusammenfassung, 2014 – 2025
2.2. Geschäftstrends
2.3. Regionale Trends
2.4. Datentyptrends
2.5. Bereitstellungsmodelltrends
2.6. Organisationstyptrends
2.7. Angebotstrends
2.8. Anwendungstrends
Kapitel 3. Data Warehousing – Brancheneinblicke
3.1. Einführung
3.2. Branchensegmentierung
3.3. Branchenlandschaft, 2014 – 2025
3.4. Entwicklung des Data Warehousing
3.5. Analyse der Data Warehousing-Architektur
3.6. Analyse des Ökosystems der Data Warehousing-Branche
3.7. Technologie- und Innovationslandschaft
3.7.1. Integration von maschinellem Lernen (ML) mit Data Warehousing
3.7.2. Technologische Fortschritte im Internet der Dinge (IoT)
3.7.3. Verbreitung der Cloud-Technologie im Data Warehousing
3.8. Regulatorische Landschaft
3.8.1. Informationssicherheitstechnologie – Spezifikation zur persönlichen Informationssicherheit GB/T 35273-2017
3.8.2. Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), EU
3.8.3. Die NIST-Sonderveröffentlichung 800-144 – Richtlinien zu Sicherheit und Datenschutz im öffentlichen Cloud-Computing, USA
3.8.4. Der Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) von 1996
3.8.5. Secure India National Digital Communications Policy 2018 – Entwurf
3.8.6. Payment Card Industry Data Security Standard (PCI DSS) – Version 3.2.1
3.9. Einflussfaktoren der Branche
3.9.1. Wachstumstreiber
3.9.1.1. Steigender Bedarf an Data Warehouses zur unterschiedlichen Datenspeicherung
3.9.1.2. Steigende Nachfrage nach Data Mining für BI und Datenanalyse
3.9.1.3. Zunehmende Nutzung historischer Daten zur Verbesserung des Kundenerlebnisses
3.9.1.4. Verbreitung von Cloud-Technologie im Data Warehousing
3.9.2. Fallstricke der Branche & Herausforderungen
3.9.2.1. Datenstarrheit und ineffiziente Architektur
3.9.2.2. Hohe Bereitstellungskosten und IT-Komplexität
3.9.2.3. Bedrohung durch Datenschutzverletzungen und Cyberangriffe
3.10. Porters Analyse
3.11. PESTEL-Analyse
3.12. Analyse des Wachstumspotenzials
Kapitel 4. Wettbewerbslandschaft
4.1. Einführung
4.2. Marktanteilsanalyse des Unternehmens, 2018
4.3. Wettbewerbsanalyse der wichtigsten Anbieter von Data-Warehousing-Lösungen, 2018
4.3.1. Amazon Web Services (AWS)
4.3.2. IBM Corporation
4.3.3. Microsoft Corporation
4.3.4. Oracle Corporation
4.3.5. SAP SE
4.3.6. Teradata Corporation
4.4. Wettbewerbsanalyse anderer führender Akteure, 2018
4.4.1. Cloudera, Inc.
4.4.2. MarkLogic Corporation
4.4.3. Snowflake Inc.
Kapitel 5. Data Warehousing-Markt nach Datentyp
5.1. Wichtige Trends nach Datentyp
5.2. Strukturiert
5.2.1. Marktschätzungen und Prognose, 2014 – 2025
5.3. Unstrukturiert
5.3.1. Marktschätzungen und Prognose, 2014 – 2025
Kapitel 6. Data Warehousing-Markt nach Bereitstellungsmodell
6.1. Wichtige Trends nach Bereitstellungsmodell
6.2. Vor Ort
6.2.1. Marktschätzungen und Prognose, 2014 – 2025
6.3. Cloud
6.3.1. Marktschätzungen und Prognose, 2014 – 2025
6.4. Hybrid
6.4.1. Marktschätzungen und Prognose, 2014 – 2025
Kapitel 7. Data Warehousing-Markt nach Organisationstyp
7.1. Wichtige Trends nach Organisationstyp
7.2. Große Unternehmen
7.2.1. Marktschätzungen und Prognose, 2014 – 2025
7.3. KMU
7.3.1.Marktschätzungen und Prognosen, 2014 – 2025
Kapitel 8. Data Warehousing-Markt, nach Angebot
8.1. Wichtige Trends, nach Angebot
8.2. Statistische Analyse
8.2.1. Marktschätzungen und Prognosen, 2014 – 2025
8.3. Data-Mining-Tools
8.3.1. Marktschätzungen und Prognosen, 2014 – 2025
8.4. ETL-Lösungen
8.4.1. Marktschätzungen und Prognosen, 2014 – 2025
8.5. Sonstige
8.5.1. Marktschätzungen und Prognose, 2014 – 2025
Kapitel 9. Data Warehousing-Markt, nach Anwendung
9.1. Wichtige Trends, nach Anwendung
9.2. Einzelhandel
9.2.1. Marktschätzungen und Prognose, 2014 – 2025
9.3. Telekommunikation und IT
9.3.1. Marktschätzungen und Prognose, 2014 – 2025
9.4. BFSI
9.4.1. Marktschätzungen und Prognose 2025
9.5. Fertigung
9.5.1. Marktschätzungen und Prognose, 2014 – 2025
9.6. Gesundheitswesen
9.6.1. Marktschätzungen und Prognose, 2014 – 2025
9.7. Regierung
9.7.1. Marktschätzungen und Prognose, 2014 – 2025
9.8. Sonstige
9.8.1. Marktschätzungen und Prognose, 2014 – 2025
Kapitel 10. Data Warehousing-Markt nach Regionen
10.1. Wichtige Trends nach Region
10.2. Nordamerika
10.2.1. Marktschätzungen und -prognosen, 2014 – 2025
10.2.2. Marktschätzungen und -prognosen nach Datentyp, 2014 – 2025
10.2.3. Marktschätzungen und -prognosen nach Bereitstellungsmodell, 2014 – 2025
10.2.4. Marktschätzungen und -prognosen nach Organisationstyp, 2014 – 2025
10.2.5. Marktschätzungen und -prognosen nach Angebot, 2014 – 2025
10.2.6. Marktschätzungen und -prognosen nach Anwendung, 2014 – 2025
10.2.7. USA
10.2.7.1. Marktschätzungen und -prognosen, 2014 – 2025
10.2.7.2. Marktschätzungen und -prognosen nach Datentyp, 2014 – 2025
10.2.7.3. Marktschätzungen und -prognosen nach Bereitstellungsmodell, 2014 – 2025
10.2.7.4. Marktschätzungen und -prognosen nach Organisationstyp, 2014 – 2025
10.2.7.5. Marktschätzungen und -prognosen nach Angebot, 2014 – 2025
10.2.7.6. Marktschätzungen und -prognosen nach Anwendung, 2014 – 2025
10.2.8. Kanada
10.2.8.1. Marktschätzungen und -prognosen, 2014 – 2025
10.2.8.2. Marktschätzungen und -prognosen nach Datentyp, 2014 – 2025
10.2.8.3. Marktschätzungen und -prognosen nach Bereitstellungsmodell, 2014 – 2025
10.2.8.4. Marktschätzungen und -prognosen nach Organisationstyp, 2014 – 2025
10.2.8.5. Marktschätzungen und -prognosen nach Angebot, 2014 – 2025
10.2.8.6. Marktschätzungen und -prognosen nach Anwendung, 2014 – 2025
10.3. Europa
10.3.1. Marktschätzungen und -prognosen, 2014 – 2025
10.3.2. Marktschätzungen und -prognosen nach Datentyp, 2014 – 2025
10.3.3. Marktschätzungen und -prognosen nach Bereitstellungsmodell, 2014 – 2025
10.3.4. Marktschätzungen und -prognosen nach Organisationstyp, 2014 – 2025
10.3.5. Marktschätzungen und -prognosen nach Angebot, 2014 – 2025
10.3.6. Marktschätzungen und -prognosen nach Anwendung, 2014 – 2025
10.3.7. Vereinigtes Königreich
10.3.7.1. Marktschätzungen und -prognosen, 2014 – 2025
10.3.7.2. Marktschätzungen und -prognosen nach Datentyp, 2014 – 2025
10.3.7.3. Marktschätzungen und -prognose nach Bereitstellungsmodell, 2014 – 2025
10.3.7.4. Marktschätzungen und -prognose nach Organisationstyp, 2014 – 2025
10.3.7.5. Marktschätzungen und -prognose nach Angebot, 2014 – 2025
10.3.7.6. Marktschätzungen und -prognose nach Anwendung, 2014 – 2025
10.3.8. Deutschland
10.3.8.1. Marktschätzungen und Prognosen, 2014 - 2025
10.3.8.2. Marktschätzungen und Prognosen, nach Datentyp,2014 – 2025
10.3.8.3. Marktschätzungen und -prognose nach Bereitstellungsmodell, 2014 – 2025
10.3.8.4. Marktschätzungen und -prognose nach Organisationstyp, 2014 – 2025
10.3.8.5. Marktschätzungen und -prognose nach Angebot, 2014 – 2025
10.3.8.6. Marktschätzungen und -prognose nach Anwendung, 2014 – 2025
10.3.9. Frankreich
10.3.9.1. Marktschätzungen und -prognose, 2014 – 2025
10.3.9.2. Marktschätzungen und -prognose nach Datentyp, 2014 – 2025
10.3.9.3. Marktschätzungen und -prognose nach Bereitstellungsmodell, 2014 – 2025
10.3.9.4. Marktschätzungen und -prognose nach Organisationstyp, 2014 – 2025
10.3.9.5. Marktschätzungen und -prognosen nach Angebot, 2014 – 2025
10.3.9.6. Marktschätzungen und -prognosen nach Anwendung, 2014 – 2025
10.3.10. Italien
10.3.10.1. Marktschätzungen und -prognosen, 2014 – 2025
10.3.10.2. Marktschätzungen und -prognosen nach Datentyp, 2014 – 2025
10.3.10.3. Marktschätzungen und -prognose nach Bereitstellungsmodell, 2014 – 2025
10.3.10.4. Marktschätzungen und -prognose nach Organisationstyp, 2014 – 2025
10.3.10.5. Marktschätzungen und -prognose nach Angebot, 2014 – 2025
10.3.10.6. Marktschätzungen und -prognose nach Anwendung, 2014 – 2025
10.3.11. Spanien
10.3.11.1. Marktschätzungen und -prognose, 2014 – 2025
10.3.11.2. Marktschätzungen und -prognose nach Datentyp, 2014 – 2025
10.3.11.3. Marktschätzungen und -prognose nach Bereitstellungsmodell, 2014 – 2025
10.3.11.4. Marktschätzungen und -prognose nach Organisationstyp, 2014 – 2025
10.3.11.5. Marktschätzungen und Prognosen nach Angebot, 2014 – 2025
10.3.11.6. Marktschätzungen und Prognosen nach Anwendung,2014 – 2025
10.3.12. Niederlande
10.3.12.1. Marktschätzungen und -prognosen, 2014 – 2025
10.3.12.2. Marktschätzungen und -prognosen nach Datentyp, 2014 – 2025
10.3.12.3. Marktschätzungen und -prognosen nach Bereitstellungsmodell, 2014 – 2025
10.3.12.4. Marktschätzungen und -prognosen nach Organisationstyp, 2014 – 2025
10.3.12.5. Marktschätzungen und -prognose nach Angebot, 2014 – 2025
10.3.12.6. Marktschätzungen und -prognose nach Anwendung, 2014 – 2025
10.4. Asien-Pazifik
10.4.1. Marktschätzungen und -prognose, 2014 – 2025
10.4.2. Marktschätzungen und -prognose nach Datentyp, 2014 – 2025
10.4.3. Marktschätzungen und -prognose nach Bereitstellungsmodell, 2014 – 2025
10.4.4. Marktschätzungen und -prognose nach Organisationstyp, 2014 – 2025
10.4.5. Marktschätzungen und -prognose nach Angebot, 2014 – 2025
10.4.6. Marktschätzungen und -prognose nach Anwendung, 2014 – 2025
10.4.7. China
10.4.7.1. Marktschätzungen und -prognose, 2014 – 2025
10.4.7.2. Marktschätzungen und -prognosen nach Datentyp, 2014 – 2025
10.4.7.3. Marktschätzungen und -prognosen nach Bereitstellungsmodell, 2014 – 2025
10.4.7.4. Marktschätzungen und -prognosen nach Organisationstyp, 2014 – 2025
10.4.7.5. Marktschätzungen und -prognosen nach Angebot, 2014 – 2025
10.4.7.6. Marktschätzungen und -prognosen nach Anwendung, 2014 – 2025
10.4.8. Indien
10.4.8.1. Marktschätzungen und -prognosen, 2014 – 2025
10.4.8.2. Marktschätzungen und -prognosen nach Datentyp, 2014 – 2025
10.4.8.3. Marktschätzungen und -prognosen nach Bereitstellungsmodell, 2014 – 2025
10.4.8.4. Marktschätzungen und Prognosen nach Organisationstyp, 2014 – 2025
10.4.8.5. Marktschätzungen und Prognosen,nach Angebot, 2014 – 2025
10.4.8.6. Marktschätzungen und -prognosen nach Anwendung, 2014 – 2025
10.4.9. Japan
10.4.9.1. Marktschätzungen und -prognosen, 2014 - 2025
10.4.9.2. Marktschätzungen und -prognosen nach Datentyp, 2014 – 2025
10.4.9.3. Marktschätzungen und -prognosen nach Bereitstellungsmodell, 2014 – 2025
10.4.9.4. Marktschätzungen und -prognosen nach Organisationstyp, 2014 – 2025
10.4.9.5. Marktschätzungen und -prognosen nach Angebot, 2014 – 2025
10.4.9.6. Marktschätzungen und -prognosen nach Anwendung, 2014 – 2025
10.4.10. ANZ
10.4.10.1. Marktschätzungen und Prognose, 2014 – 2025
10.4.10.2. Marktschätzungen und Prognose nach Datentyp, 2014 – 2025
10.4.10.3. Marktschätzungen und Prognose nach Bereitstellungsmodell, 2014 – 2025
10.4.10.4. Marktschätzungen und Prognose nach Organisationstyp, 2014 – 2025
10.4.10.5. Marktschätzungen und -prognosen nach Angebot, 2014 – 2025
10.4.10.6. Marktschätzungen und -prognosen nach Anwendung, 2014 – 2025
10.4.11. Südkorea
10.4.11.1. Marktschätzungen und -prognosen, 2014 - 2025
10.4.11.2. Marktschätzungen und -prognosen nach Datentyp, 2014 – 2025
10.4.11.3. Marktschätzungen und -prognosen nach Bereitstellungsmodell, 2014 – 2025
10.4.11.4. Marktschätzungen und -prognosen nach Organisationstyp, 2014 – 2025
10.4.11.5. Marktschätzungen und -prognosen nach Angebot, 2014 – 2025
10.4.11.6. Marktschätzungen und -prognosen nach Anwendung, 2014 – 2025
10.4.12. Südostasien
10.4.12.1. Marktschätzungen und Prognosen, 2014 – 2025
10.4.12.2. Marktschätzungen und Prognosen nach Datentyp, 2014 – 2025
10.4.12.3. Marktschätzungen und Prognosen,nach Bereitstellungsmodell, 2014 – 2025
10.4.12.4. Marktschätzungen und -prognose nach Organisationstyp, 2014 – 2025
10.4.12.5. Marktschätzungen und -prognose nach Angebot, 2014 – 2025
10.4.12.6. Marktschätzungen und -prognose nach Anwendung, 2014 – 2025
10.5. Lateinamerika
10.5.1. Marktschätzungen und -prognose, 2014 – 2025
10.5.2. Marktschätzungen und -prognosen nach Datentyp, 2014 – 2025
10.5.3. Marktschätzungen und -prognosen nach Bereitstellungsmodell, 2014 – 2025
10.5.4. Marktschätzungen und -prognosen nach Organisationstyp, 2014 – 2025
10.5.5. Marktschätzungen und -prognosen nach Angebot, 2014 – 2025
10.5.6. Marktschätzungen und -prognosen nach Anwendung, 2014 – 2025
10.5.7. Brasilien
10.5.7.1. Marktschätzungen und -prognosen, 2014 – 2025
10.5.7.2. Marktschätzungen und -prognosen nach Datentyp, 2014 – 2025
10.5.7.3. Marktschätzungen und -prognosen nach Bereitstellungsmodell, 2014 – 2025
10.5.7.4. Marktschätzungen und -prognosen nach Organisationstyp, 2014 – 2025
10.5.7.5. Marktschätzungen und -prognosen nach Angebot, 2014 – 2025
10.5.7.6. Marktschätzungen und -prognosen nach Anwendung, 2014 – 2025
10.5.8. Mexiko
10.5.8.1. Marktschätzungen und -prognosen, 2014 - 2025
10.5.8.2. Marktschätzungen und -prognosen nach Datentyp, 2014 – 2025
10.5.8.3. Marktschätzungen und -prognosen nach Bereitstellungsmodell, 2014 – 2025
10.5.8.4. Marktschätzungen und -prognosen nach Organisationstyp, 2014 – 2025
10.5.8.5. Marktschätzungen und -prognosen nach Angebot, 2014 – 2025
10.5.8.6. Marktschätzungen und -prognosen nach Anwendung, 2014 – 2025
10.5.9. Argentinien
10.5.9.1. Marktschätzungen und Prognose, 2014 – 2025
10.5.9.2. Marktschätzungen und Prognosen nach Datentyp, 2014 – 2025
10.5.9.3. Marktschätzungen und Prognosen nach Bereitstellungsmodell, 2014 – 2025
10.5.9.4. &