Data Lakes-Markt nach Komponente (Lösung, Dienste), nach Bereitstellungsmodus (vor Ort, Cloud-basiert), nach Unternehmensgröße (Großunternehmen, kleine und mittlere Unternehmen (KMU), nach Endbenutzer (IT, BFSI, Einzelhandel, Gesundheitswesen, Medien, Regierung, Gastgewerbe, Bildung) und Region für 2024-2031

Marktbewertung für Data Lakes – 2024–2031

Die Größe des Data Lakes-Marktes wurde im Jahr 2023 auf 13,6 Milliarden USD geschätzt und soll bis 2031 60,2 Milliarden USD erreichen. Das exponentielle Wachstum der Datengenerierung aus verschiedenen Quellen wie IoT-Geräten, sozialen Medien und Online-Transaktionen ist ein wesentlicher Treiber. Unternehmen suchen zunehmend nach Möglichkeiten, diese riesigen Datenmengen effizient zu speichern, zu verwalten und zu analysieren. Data Lakes bieten im Vergleich zu herkömmlichen Data Warehousing kostengünstige Speicherlösungen, insbesondere aufgrund ihrer Skalierbarkeit, sodass Unternehmen riesige Mengen an Informationen speichern können, ohne unnötige Kosten zu verursachen.

Unternehmen erkennen zunehmend die Bedeutung datengesteuerter Entscheidungsfindung. Data Lakes bieten Unternehmen ein zugängliches Repository für ihre Informationen, sodass sie Erkenntnisse gewinnen und fundiertere Entscheidungen treffen können. Prognosen zufolge wird der Markt von 2024 bis 2031 mit einer CAGR von 21,2 % wachsen.

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Markt für Data LakesDefinition/Überblick

Ein Data Lake ist eine Art Data Warehouse, in dem Sie alle Ihre strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten in ihrem ursprünglichen Zustand speichern können. Es ist eine kostengünstige Möglichkeit, den gesamten Datenpool einer Organisation für spätere Analysen zu speichern und so den Betrieb zu verbessern. Ein Data Lake ist nicht dasselbe wie ein Data Warehouse. Ein Data Warehouse kann gefilterte, verarbeitete Daten speichern, ein Data Lake hingegen kann nur eine große Menge an Rohdaten enthalten.

Dieses System erstellt ein zentrales Repository für alle Arten von Daten, sodass Geschäftsbenutzer schnell auf Daten zugreifen, Analysen durchführen und Erkenntnisse gewinnen können. Es hilft dabei, ein Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit, Betriebskosten und Informationsqualität herzustellen. Es wird häufig in der Flugzeug- und Automobilindustrie eingesetzt. Die Branchen IT, BFSI, Einzelhandel, Gesundheitswesen, Medien und Unterhaltung, Fertigung, Regierung, Gastgewerbe und Bildung verwenden alle Data Lakes.

Ein Data Lake ist ein zentrales Speichersystem, das strukturierte und unstrukturierte Daten in beliebigem Umfang speichert und es Organisationen ermöglicht, in ihrer Rohform darauf zuzugreifen. Diese flexible und kostengünstige Lösung speichert riesige Datenmengen, darunter relationale Datenbanken, Protokolldateien, Social-Media-Streams und Sensordaten. Data Lakes enthalten häufig erweiterte Analyse- und maschinelle Lernfunktionen, sodass Organisationen wertvolle Erkenntnisse gewinnen können, ohne die Daten vorher zu transformieren. Diese Skalierbarkeit macht Data Lakes zu einem wesentlichen Bestandteil moderner Datenarchitektur.

Welche Faktoren treiben das Wachstum des Marktes für aktivierte Data Lakes voran?

Die konstante Zunahme von Datenvolumen und -vielfalt ist ein Haupttreiber des Data-Lake-Geschäfts. Mit der zunehmenden Digitalisierung in Unternehmen wächst die Menge der generierten Daten schnell. Diese Daten werden aus mehreren Quellen gesammelt, darunter soziale Medien, Mobilgeräte, Sensoren und Unternehmensanwendungen. Die Verwaltung riesiger Mengen strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten ist für Unternehmen schwierig. Herkömmliche Datenverwaltungsmethoden reichen nicht aus, um die Geschwindigkeit, das Volumen und die Vielfalt von Big Data zu bewältigen. Dies fördert die Einführung von Data Lakes, die Daten in ihrer Rohform nutzen und kostengünstig speichern können. Unternehmen bauen Data Lakes, um Daten aus mehreren Quellen in einem einzigen Repository zu konsolidieren und so tiefere Einblicke zu gewinnen.

Die Nachfrage nach anspruchsvoller Analytik und künstlicher Intelligenz (KI) treibt den Einsatz von Data Lakes voran. Data Lakes ermöglichen die Speicherung von Daten in ihrer granularsten Form und ermöglichen so ein genaueres Training von maschinellem Lernen und KI-Algorithmen. Die Verfügbarkeit von rohen, ungefilterten Daten ermöglicht eine genauere prädiktive Modellierung. Data Lakes ergänzen Techniken des maschinellen Lernens (ML) und der künstlichen Intelligenz (KI), indem sie saubere, aggregierte Daten für prädiktive Analytik, Verbrauchersegmentierung, Vorhersagemodellierung usw. bereitstellen. Die kombinierte Leistungsfähigkeit von Data Lakes mit ML/KI ermöglicht intelligentere und schnellere Entscheidungsfindung in Branchen wie Finanzdienstleistungen und Informationstechnologie.

Die Einführung von Cloud-Technologien treibt die Nachfrage nach Cloud-basierten Data Lakes in die Höhe. Cloud-native Data Lakes machen Big-Data-Workloads agiler, skalierbarer und zuverlässiger. Führende Cloud-Anbieter wie AWS, Microsoft Azure und Google Cloud bieten vollständig verwaltete Data-Lake-Lösungen an. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, eine Infrastruktur für Datenseen vor Ort einzurichten. Die Elastizität von Cloud-basierten Datenseen ermöglicht die Skalierung von Rechenleistung und Speicher basierend auf dynamischen Anforderungen. Cloud-Datenseen ermöglichen Benutzern außerdem den Zugriff auf Daten zu jeder Zeit und von jedem Ort aus. Die Vorteile der Cloud-Einführung treiben die Expansion der Branche voran.

Welche sind die wichtigsten Herausforderungen für den Datenseen-Markt?

Zentralisierte Datenspeicher erhöhen das Risiko von Schwachstellen und erfordern strenge Zugriffskontrollen. Mangelnde Verschlüsselung und Tokenisierung erhöhen das Risiko von Datendiebstahl und -missbrauch. Die Verfolgung der Datenherkunft durch komplizierte Pipelines wird schwierig. Um die Datensicherheit zu gewährleisten, müssen Datenseen über eine strenge Authentifizierung, detaillierte Zugriffskontrollen und Audits verfügen. Datenschutzanforderungen wie die DSGVO (Datenschutz-Grundverordnung) erhöhen die Compliance-Kosten für Verbraucherdaten.

Die Lösung von Sicherheits- und Datenschutzbedenken ist eine Herausforderung für Datenseen-Anbieter. Als Gegengewicht zur Lösung der Probleme von Datensicherheit und Datenschutz muss der Datenseen-Markt einige Best Practices und Lösungen implementieren, die den Datenschutz und die Datenverwaltung verbessern. Dazu gehören die Verschlüsselung von Daten im Ruhezustand und während der Übertragung, die Einführung von Zugriffskontrolle und Identitätsmanagement sowie die Nutzung der Datenqualität.

Das Zusammenführen von isolierten Daten aus mehreren Quellen in einem zusammenhängenden Datensee ist ein Hindernis für die Marktexpansion. Die Aufnahme verschiedener strukturierter, unstrukturierter und halbstrukturierter Datenarten wird komplex. Mangelnde Interoperabilität zwischen Datenformaten wie CSV, JSON und AVRO behindert die Datenkonsolidierung. Das Zuordnen von Beziehungen zwischen Daten aus zahlreichen Datenbanken und Apps ist eine technologische Herausforderung. Diskrepanzen treten auf, wenn eingehende Datenströme nicht abgeglichen werden. Die Aufrechterhaltung der Datenintegrität, -qualität und -verwaltung über Pipelines hinweg ist eine Herausforderung. Die reibungslose Datenintegration ist eine Einschränkung, die Data-Lake-Anbieter überwinden möchten. GegengewichtUm Geschwindigkeitseinbußen und Speicheraufwand zu vermeiden, optimieren Sie Dateigrößen und Dateizahlen. Als Faustregel gilt, dass Dateien größer als 256 MB, aber kleiner als 1 GB sein sollten.

Kategorienspezifische Kenntnisse

Wie wird der Data-Lakes-Markt vom führenden Komponentensegment vorangetrieben?

Basierend auf den Komponenten ist der Markt in Lösungen und Dienste unterteilt. Unter diesen Komponenten führen Lösungen das Komponentensegment auf dem Markt an, indem sie einen großen Umsatzanteil von 61,3 % halten.

Dieses Wachstum der Lösungen ist auf die Organisationen in verschiedenen Branchen zurückzuführen, die zunehmend in Lösungen investieren, um ihre schnell wachsenden Datenmengen effizient zu speichern, zu verwalten und zu skalieren. Es bietet ein zentrales Repository für verschiedene Datentypen und ist damit eine wichtige Komponente der modernen Dateninfrastruktur.

Der Aufstieg cloudbasierter Lösungen von Anbietern wie AWS, Azure und Google Cloud hat die Einführung von Data-Lake-Lösungen weiter vorangetrieben. Diese Cloud-Angebote bieten Skalierbarkeit, Flexibilität und Kosteneffizienz und sind für Unternehmen jeder Größe attraktiv.

Welcher Bereitstellungsmodus dominiert den Data-Lakes-Markt?

Der Cloud-basierte Bereitstellungsmodus dominiert den Markt mit einem Umsatzanteil von 58,6 %. Cloud-basierte Lösungen bieten beispiellose Skalierbarkeit, sodass Unternehmen ihre Datenspeicher- und -verarbeitungskapazitäten bei wachsendem Datenvolumen erweitern können.

Diese Flexibilität ist in der heutigen datenintensiven Landschaft von entscheidender Bedeutung. Sie macht erhebliche Vorabinvestitionen in Hardware und Wartung vor Ort überflüssig. Organisationen können für die von ihnen genutzten Ressourcen zahlen und so die Investitionsausgaben senken.

Cloudbasierte Lösungen können schnell bereitgestellt werden, sodass Organisationen ihre Dateninfrastruktur im Vergleich zu herkömmlichen On-Premise-Lösungen schneller zum Laufen bringen können.

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Länder-/Regionenspezifische Kenntnisse

Welche Faktoren treiben das Marktwachstum in Nordamerika voran?

Die Region Nordamerika dominiert den Markt und sichert sich einen großen Umsatzanteil von 42,8 %. Nordamerika ist die Heimat wichtiger Technologiezentren wie Silicon Valley, die Innovation und die Einführung von Technologien fördern. Diese Region verfügt über ein reichhaltiges Ökosystem von Technologieunternehmen, die die Implementierungen vorantreiben.

Darüber hinaus haben viele große Unternehmen und Cloud-Dienstanbieter wie AWS, Microsoft Azure und Google Cloud ihren Hauptsitz in Nordamerika. Sie investieren massiv in die Dateninfrastruktur.

Nach Nordamerika wird für den asiatisch-pazifischen Raum im Prognosezeitraum die höchste durchschnittliche jährliche Wachstumsrate erwartet. Der asiatisch-pazifische Raum durchläuft eine tiefgreifende digitale Transformation, wobei Unternehmen aus verschiedenen Sektoren auf Technologie setzen, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

Dieser Digitalisierungsschub erzeugt riesige Datenmengen und treibt die Nachfrage nach Datenspeicher- und Analyselösungen an. Dies dürfte das Wachstum des asiatisch-pazifischen Raums im Prognosezeitraum ankurbeln.

Wie wächst der Markt für Datenseen in Europa?

Europa leistet durch verschiedene Anstrengungen und Fortschritte einen wesentlichen Beitrag zur Marktexpansion von Datenseen. Die zunehmende Nutzung von Big Data Analytics in Branchen wie Industrie, Finanzen, Gesundheitswesen und Einzelhandel ist ein wesentlicher Treiber dieses Anstiegs.

Unternehmen in ganz Europa beginnen zu verstehen, wie viel effektiver große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten mit Data Lakes gespeichert und analysiert werden können.

Um außerdem die Compliance aufrechtzuerhalten und aufschlussreiche Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen, wurden Unternehmen durch rechtliche Rahmenbedingungen wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) dazu veranlasst, in hochentwickelte Datenverwaltungssysteme wie Data Lakes zu investieren.

Darüber hinaus wird die Entwicklung modernster Data Lake-Technologien und -Dienste durch Europas robustes Tech-Ökosystem und den starken Fokus auf Innovation unterstützt.

Wettbewerbslandschaft

Im datengesteuerten Zeitalter schwimmen Unternehmen in einem riesigen Ozean an Informationen, wobei Data Lakes ihre Rettungsboote sind. Diese Repositories enthalten vielfältige Rohdaten in ihrem nativen Format, sodass Unternehmen die Leistungsfähigkeit von Analysen nutzen und verborgene Erkenntnisse freisetzen können. Dieser Bericht taucht tief in die dynamische Landschaft des Data-Lakes-Marktes ein.

Einige der prominenten Akteure auf dem Data-Lakes-Markt sind

Amazon Web Services, Microsoft, IBM, Oracle, Cloudera, Informatica, Teradata, Zaloni, Snowflake, Dremio, HPE, SAS Institute, Google, Alibaba Cloud, Tencent Cloud, Baidu, VMware, SAP, Dell Technologies, Huawei.

Neueste Entwicklungen

• Im Dezember 2022 kündigte Atos die Entwicklung einer neuen Lösung in Zusammenarbeit mit AWS an, die es Kunden ermöglicht, unternehmensweite Leistungsindikatoren (KPIs) zu beschleunigen und ordnungsgemäß zu überwachen, indem sie einfachen Zugriff auf Nicht-SAP- und SAP-Datensilos bietet. „Atos‘ AWS Data Lake Accelerator für SAP“ ist eine innovative Lösung, die unternehmensweites Self-Service-Reporting für wichtige Einblicke in tägliche Änderungen liefert, die sich schnell auf Entscheidungen auswirken, die das Endergebnis verbessern.
• Im November 2022 kündigte Amazon Web Services (AWS) die Einführung von Amazon Security Lake an. Diese neue Cybersicherheitslösung zentralisiert Sicherheitsdaten aus lokalen und Cloud-Quellen automatisch in einem speziell entwickelten Data Lake im AWS-Konto eines Benutzers.
• Im April 2022 stellte Google die Vorschau von Big Lake vor. Dieses neue Data-Lake-Speichersystem ermöglicht es Organisationen, Daten in ihren Data Lakes und Warehouses auf dem Cloud Data Summit zu analysieren.

Berichtsumfang

Data Lakes-Markt, von Kategorie

Komponente

• Lösung
• Dienste

Bereitstellungsmodus

• Vor Ort
• Cloud-basiert

Organisationsgröße

• Großunternehmen
• Kleine und mittlere Unternehmen (KMU)

Endbenutzer

• Telekommunikation und IT
• Banken, Finanzdienstleistungen und Versicherungen (BFSI)
• Einzelhandel
Naher Osten & Afrika

Forschungsmethodik der Marktforschung

Um mehr über die Forschungsmethodik und andere Aspekte der Forschungsstudie zu erfahren, wenden Sie sich bitte an unseren .

Gründe für den Kauf dieses Berichts

Qualitative und quantitative Analyse des Marktes basierend auf einer Segmentierung, die sowohl wirtschaftliche als auch nichtwirtschaftliche Faktoren einbezieht Bereitstellung von Marktwertdaten (in Milliarden USD) für jedes Segment und Untersegment Gibt die Region und das Segment an, von denen erwartet wird, dass sie das schnellste Wachstum verzeichnen und den Markt dominieren werden Analyse nach Geografie, die den Verbrauch des Produkts/der Dienstleistung in der Region hervorhebt und die Faktoren angibt, die den Markt in jeder Region beeinflussen Wettbewerbslandschaft, die das Marktranking der wichtigsten Akteure sowie die Einführung neuer Dienstleistungen/Produkte, Partnerschaften, Geschäftserweiterungen und Akquisitionen der profilierten Unternehmen in den letzten fünf Jahren umfasst Ausführliche Unternehmensprofile, bestehend aus Unternehmensübersicht, Unternehmenseinblicken, Produktbenchmarking und SWOT-Analyse für die wichtigsten Marktakteure Die aktuellen sowie zukünftigen Marktaussichten der Branche mit in Bezug auf aktuelle Entwicklungen (darunter Wachstumschancen und -treiber sowie Herausforderungen und Einschränkungen sowohl in Schwellen- als auch in Industrieländern) Beinhaltet eine detaillierte Marktanalyse aus verschiedenen Perspektiven durch Porters Fünf-Kräfte-Analyse Bietet Einblicke in den Markt durch ein Szenario der Marktdynamik entlang der Wertschöpfungskette sowie in die Wachstumschancen des Marktes in den kommenden Jahren 6-monatige Analystenunterstützung nach dem Verkauf

Anpassung des Berichts

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