Marché allemand du Big Data, par composant (matériel, logiciel, service), par technologie (analyse prédictive, apprentissage automatique, Hadoop), par taille d'organisation (grande entreprise, petite et moyenne entreprise), par développement (sur site, cloud), par utilisateur final (BFSI, fabrication, informatique, gouvernement, autres) par région, concurrence, prévisions et opportunités, 2019-202
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 CustomizationMarché allemand du Big Data, par composant (matériel, logiciel, service), par technologie (analyse prédictive, apprentissage automatique, Hadoop), par taille d'organisation (grande entreprise, petite et moyenne entreprise), par développement (sur site, cloud), par utilisateur final (BFSI, fabrication, informatique, gouvernement, autres) par région, concurrence, prévisions et opportunités, 2019-202
| Période de prévision | 2025-2029 |
| Taille du marché (2023) | 4,51 milliards USD |
| Taille du marché (2029) | 7,58 milliards USD |
| TCAC (2024-2029) | 8,88 % |
| Segment à la croissance la plus rapide | BFSI |
| Le plus grand Marché | Sud-Ouest de l'Allemagne |
Aperçu du marché
Allemagne
Le marché du Big Data englobe les technologies, les services et les solutions conçus pour gérer, analyser et extraire de la valeur de vastes volumes de données structurées et non structurées. Ce marché comprend une gamme de produits tels que des systèmes de stockage de données, des cadres de traitement de données, des outils d'analyse et des plateformes de visualisation. Les composants clés de l'écosystème du Big Data impliquent la gestion des données, y compris la collecte, l'intégration et le stockage, ainsi que des analyses avancées qui utilisent l'apprentissage automatique, l'intelligence artificielle et les méthodes statistiques pour obtenir des informations exploitables. Le marché dessert divers secteurs, notamment la finance, la santé, la vente au détail et le gouvernement, où il soutient la prise de décision, améliore l'efficacité opérationnelle et favorise l'innovation. Alors que les organisations reconnaissent de plus en plus la valeur des stratégies axées sur les données, le marché du Big Data est porté par le volume et la variété croissants des données générées, les avancées technologiques et le besoin d'analyses en temps réel. Ce marché dynamique continue d'évoluer avec les technologies et méthodologies émergentes qui améliorent les capacités de traitement des données et offrent de nouvelles perspectives, ce qui en fait un élément essentiel de la veille économique et de la planification stratégique modernes.
Principaux moteurs du marché
Augmentation de la génération et de la consommation de données
La croissance exponentielle de la génération et de la consommation de données est un moteur important du marché allemand du Big Data. Avec la prolifération des appareils numériques, des médias sociaux, des capteurs IoT (Internet des objets) et des transactions en ligne, de vastes quantités de données sont générées chaque seconde. En Allemagne, des secteurs tels que la fabrication, l'automobile, la finance et la vente au détail sont à l'avant-garde de cette explosion de données. L'essor des initiatives de l'industrie 4.0 dans le secteur manufacturier, par exemple, a conduit à la mise en œuvre d'usines intelligentes dans lesquelles les capteurs et les appareils connectés produisent des données en temps réel. Ces données sont utilisées pour optimiser les processus, améliorer la qualité des produits et renforcer l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement. De plus, l'adoption croissante de stratégies de transformation numérique par les entreprises allemandes entraîne un besoin de solutions Big Data avancées. Les organisations exploitent l'analyse des données pour mieux comprendre le comportement des clients, les tendances du marché et les performances opérationnelles. Par exemple, les détaillants analysent les habitudes d'achat des consommateurs pour personnaliser les efforts marketing et améliorer l'expérience client. Les institutions financières utilisent l'analyse des données pour détecter les activités frauduleuses, gérer les risques et améliorer les processus de prise de décision. Le volume et la complexité des données générées nécessitent des technologies Big Data sophistiquées pour gérer, analyser et tirer des enseignements exploitables de ces informations.
Le soutien du gouvernement allemand à la numérisation et à l'innovation accélère encore davantage la génération de données. Des initiatives telles que la stratégie numérique 2025 visent à améliorer l'infrastructure numérique de l'Allemagne et à promouvoir l'utilisation de technologies avancées. À mesure que les entreprises et les entités du secteur public adoptent ces technologies, la demande de solutions Big Data continue d'augmenter. En résumé, l'augmentation massive de la génération et de la consommation de données dans divers secteurs est un moteur clé du marché du Big Data en Allemagne, propulsant la demande de solutions robustes de gestion et d'analyse des données.
Progrès dans les technologies du Big Data
Les progrès des technologies du Big Data sont un moteur majeur du marché allemand du Big Data. L'évolution rapide de technologies telles que Hadoop, Apache Spark et les cadres de calcul distribué a considérablement amélioré la capacité de traitement et d'analyse de grands ensembles de données. Ces technologies offrent des solutions évolutives et efficaces pour gérer de vastes quantités de données, permettant aux organisations d'obtenir des informations précieuses et de prendre des décisions basées sur les données.
En Allemagne, les entreprises adoptent de plus en plus ces technologies avancées pour rester compétitives dans une économie axée sur les données. Par exemple, l'industrie automobile exploite les technologies du Big Data pour analyser les données de performance des véhicules, optimiser les processus de fabrication et développer des solutions de conduite autonome. De même, le secteur de la santé utilise des analyses avancées pour améliorer les soins aux patients, prédire les épidémies et rationaliser les opérations.
L'intégration de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle (IA) aux technologies du Big Data a encore élargi leurs capacités. Les outils d’analyse basés sur l’IA peuvent identifier des modèles et des tendances dans de grands ensembles de données qui seraient difficiles à détecter par des humains. Cela améliore la précision des prévisions et permet une prise de décision plus efficace. Par exemple, les institutions financières utilisent des algorithmes basés sur l’IA pour analyser les tendances du marché et prendre des décisions d’investissement, tandis que les détaillants utilisent l’IA pour personnaliser les recommandations des clients et optimiser la gestion des stocks. En outre, le développement de solutions Big Data basées sur le cloud offre flexibilité et évolutivité aux organisations. Les plateformes cloud offrent un accès à la demande aux ressources de stockage et de traitement des données, ce qui permet aux entreprises de faire évoluer leurs opérations Big Data en fonction de leurs besoins. Cela réduit le besoin d’investissements initiaux importants dans l’infrastructure et permet aux organisations de se concentrer sur l’extraction d’informations à partir de leurs données.
Les avancées dans les technologies Big Data, notamment les cadres de calcul distribué, l’apprentissage automatique, l’IA et les solutions cloud, stimulent la croissance du marché Big Data en Allemagne. Ces technologies améliorent les capacités de traitement des données, permettent des analyses sophistiquées et répondent aux besoins évolutifs des entreprises dans divers secteurs.
Politiques et initiatives gouvernementales de soutien
Les politiques et initiatives gouvernementales de soutien jouent un rôle essentiel dans la conduite du marché allemand du Big Data. Le gouvernement allemand a mis en œuvre diverses stratégies et programmes pour promouvoir la numérisation, l'innovation et l'adoption de technologies avancées, y compris le Big Data. Ces initiatives créent un environnement propice à la croissance du marché du Big Data en fournissant un financement, des ressources et un soutien réglementaire.
L'une des principales initiatives est la stratégie numérique 2025 de l'Allemagne, qui vise à renforcer l'infrastructure numérique du pays et à promouvoir l'utilisation des technologies numériques dans divers secteurs. Cette stratégie comprend des mesures visant à améliorer la connectivité des données, à soutenir la recherche et le développement et à favoriser la collaboration entre les entreprises, les instituts de recherche et les agences gouvernementales. En promouvant la numérisation et l'innovation, la stratégie numérique 2025 encourage l'adoption des technologies et des solutions Big Data. De plus, le gouvernement allemand soutient les activités de recherche et développement (R&D) liées au Big Data par le biais de programmes de financement et de subventions. Ces programmes aident les entreprises et les institutions de recherche à améliorer leurs capacités Big Data, à développer de nouvelles technologies et à explorer des cas d'utilisation innovants. Les initiatives de recherche soutenues par le gouvernement contribuent également au développement de nouvelles méthodologies et de meilleures pratiques en matière d'analyse du Big Data.
Les réglementations relatives à la confidentialité et à la sécurité des données sont un autre domaine dans lequel les politiques gouvernementales ont un impact sur le marché du Big Data. L'Allemagne dispose de lois strictes sur la protection des données, telles que la loi fédérale sur la protection des données (BDSG) et le règlement général sur la protection des données (RGPD), qui garantissent le traitement responsable des données personnelles. Si ces réglementations imposent certaines exigences aux organisations, elles favorisent également le développement de solutions Big Data sécurisées et conformes. Les entreprises investissent dans des technologies et des pratiques conformes aux réglementations sur la protection des données, créant ainsi une demande de solutions qui répondent aux préoccupations en matière de confidentialité et de sécurité. En outre, l'accent mis par le gouvernement sur le développement des compétences numériques et l'éducation soutient la croissance du marché du Big Data. Les programmes visant à améliorer la culture numérique et à former la main-d'œuvre à la science et à l'analyse des données contribuent à la disponibilité des professionnels qualifiés nécessaires à la mise en œuvre et à la gestion des solutions Big Data.
Les politiques et initiatives gouvernementales de soutien, notamment les stratégies numériques, le financement de la R&D, les réglementations sur la protection des données et les programmes de développement des compétences, sont les principaux moteurs du marché allemand du Big Data. Ces efforts créent un environnement favorable à l'adoption et à l'avancement des technologies Big Data, favorisant la croissance et l'innovation dans le secteur.
Principaux défis du marché
Préoccupations liées à la confidentialité et à la sécurité des données
L'un des principaux défis auxquels est confronté le marché allemand du Big Data est la confidentialité et la sécurité des données. Alors que les organisations s'appuient de plus en plus sur les technologies Big Data pour analyser de vastes quantités d'informations, elles sont également confrontées à une surveillance croissante de la manière dont elles traitent et protègent les données sensibles. En Allemagne, où les réglementations en matière de protection des données sont particulièrement strictes, garantir le respect des lois sur la confidentialité lors de la gestion et de l'analyse de grands ensembles de données représente un défi complexe.
Le paysage allemand de la confidentialité des données est régi par la loi fédérale sur la protection des données (BDSG) et le règlement général sur la protection des données (RGPD), qui imposent des exigences strictes en matière de collecte, de stockage et de traitement des données. Ces réglementations sont conçues pour protéger les informations personnelles des individus et garantir que les organisations traitent les données de manière responsable. Le respect de ces réglementations nécessite des mesures de protection des données robustes, notamment le cryptage des données, l'anonymisation et les contrôles d'accès sécurisés.
Les organisations en Allemagne doivent s'adapter à ces exigences réglementaires tout en tirant parti des technologies Big Data. Le défi consiste à équilibrer la nécessité d'une analyse détaillée des données avec l'impératif de protéger la vie privée des individus. Par exemple, les entreprises doivent mettre en œuvre des mécanismes pour anonymiser ou pseudonymiser les données afin d'empêcher l'identification des individus lors de l'analyse. Ce processus peut être complexe et peut nécessiter des techniques et des technologies avancées, ce qui peut augmenter le coût et la complexité de la gestion des données. En outre, l'augmentation des violations de données et des cyberattaques constitue une menace importante pour la sécurité des données. Les organisations qui collectent et stockent de grandes quantités de données deviennent des cibles attrayantes pour les acteurs malveillants qui cherchent à exploiter les vulnérabilités. Assurer la sécurité des systèmes Big Data contre de telles menaces implique d'investir dans des mesures de sécurité avancées, notamment des pare-feu, des systèmes de détection d'intrusion et des audits de sécurité réguliers. Cependant, la nature évolutive des cybermenaces signifie que les organisations doivent continuellement mettre à jour et améliorer leurs protocoles de sécurité, ce qui peut nécessiter beaucoup de ressources.
Le défi est encore aggravé par le besoin de transparence et de responsabilité dans les pratiques de traitement des données. Les organisations doivent fournir des informations claires aux individus sur la manière dont leurs données sont collectées, utilisées et protégées. Cette exigence de transparence ajoute un niveau de complexité supplémentaire à la gestion des données et nécessite des stratégies de communication efficaces.
Intégration et gestion de diverses sources de données
Un autre défi majeur sur le marché allemand du Big Data est l'intégration et la gestion de diverses sources de données. Les organisations traitent de plus en plus d'une grande variété de types de données, notamment des données structurées provenant de bases de données, des données non structurées provenant de médias sociaux et de documents, et des données semi-structurées provenant de fichiers journaux et de données de capteurs. La gestion et l'intégration de ces sources de données disparates dans un format cohérent et utilisable présentent des difficultés techniques et logistiques importantes.
L'intégration des données consiste à combiner des données provenant de plusieurs sources pour fournir une vue unifiée à des fins d'analyse. Ce processus nécessite la capacité de gérer divers formats, structures et sources de données, ce qui peut être complexe et prendre du temps. En Allemagne, où des secteurs tels que la fabrication, l'automobile et la finance génèrent de grands volumes de données à partir de différents systèmes et plateformes, le défi de l'intégration devient plus prononcé. Par exemple, une entreprise automobile peut avoir besoin d'intégrer des données provenant de capteurs de véhicules, de commentaires des clients et de systèmes de chaîne d'approvisionnement pour obtenir des informations complètes sur les performances des produits et la satisfaction des clients.
La complexité de l'intégration des données est aggravée par la nécessité de garantir la qualité et la cohérence des données. Des données incohérentes ou inexactes peuvent conduire à des analyses et à des prises de décision peu fiables. Les organisations doivent mettre en œuvre des processus de nettoyage et de validation des données pour résoudre des problèmes tels que les entrées en double, les valeurs manquantes et les erreurs de formatage. Ces processus nécessitent des outils et des techniques avancés pour garantir que les données intégrées sont exactes, complètes et adaptées à l'analyse. De plus, la gestion de diverses sources de données nécessite une gouvernance et une architecture de données robustes. Les organisations doivent établir des politiques et des procédures claires pour la gestion des données, y compris le stockage des données, le contrôle d'accès et la gestion des métadonnées. Le développement d'une architecture de données évolutive et flexible capable de s'adapter au volume et à la variété croissants des données est essentiel pour une gestion efficace.
Le défi de l'intégration et de la gestion de diverses sources de données implique également de résoudre les problèmes d'interopérabilité. Différents systèmes et applications peuvent utiliser des formats ou des protocoles de données incompatibles, ce qui rend difficile la combinaison de données provenant de diverses sources. Les organisations peuvent avoir besoin d'investir dans des intergiciels ou des plates-formes d'intégration qui facilitent l'échange de données et garantissent la compatibilité entre différents systèmes.
Principales tendances du marché
Adoption accrue de solutions Big Data basées sur le cloud
L'une des tendances marquantes du marché allemand du Big Data est l'adoption accrue de solutions Big Data basées sur le cloud. Les entreprises allemandes cherchent à améliorer leurs capacités de gestion des données et à faire évoluer efficacement leurs opérations. Les plateformes basées sur le cloud offrent des avantages considérables. Ces solutions offrent flexibilité, évolutivité et rentabilité, répondant à la demande croissante de capacités robustes de traitement et de stockage des données.
Les solutions Big Data basées sur le cloud, notamment les plateformes telles qu'Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure et Google Cloud Platform, offrent aux entreprises la possibilité de stocker et d'analyser de vastes volumes de données sans avoir besoin d'une infrastructure sur site importante. Ce passage au cloud permet aux entreprises d'augmenter ou de réduire leurs opérations de données en fonction de leurs besoins, réduisant ainsi la charge de gestion du matériel et de l'infrastructure physiques. En outre, les plateformes cloud incluent souvent des outils et des services avancés pour l'analyse des données, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle, qui améliorent les capacités d'analyse du Big Data.
En Allemagne, l'adoption de solutions basées sur le cloud est motivée par plusieurs facteurs. Le besoin de traitement et d'analyse des données en temps réel a augmenté à mesure que les entreprises cherchent à obtenir des informations opportunes et à prendre des décisions basées sur les données. Les solutions cloud facilitent cela en offrant un accès à la demande aux ressources informatiques et en permettant aux organisations de traiter les données à grande échelle. En outre, le cloud fournit un environnement sécurisé et conforme pour la gestion des données sensibles, ce qui est crucial compte tenu des réglementations strictes en matière de protection des données en Allemagne.
Un autre facteur qui favorise l'adoption de solutions Big Data basées sur le cloud est l'essor des initiatives de transformation numérique. Les entreprises allemandes exploitent de plus en plus les technologies cloud pour moderniser leur infrastructure informatique et adopter des approches innovantes en matière de gestion des données. Cette tendance est soutenue par la stratégie numérique 2025 du gouvernement allemand, qui promeut l'adoption des technologies numériques et le développement de l'infrastructure numérique.
L'adoption croissante de solutions Big Data basées sur le cloud en Allemagne reflète le besoin croissant de capacités de gestion et d'analyse des données évolutives, flexibles et rentables. Alors que les organisations continuent d'adopter la transformation numérique et cherchent à exploiter leurs données pour obtenir un avantage stratégique, les plateformes basées sur le cloud deviennent un élément central de leurs stratégies Big Data.
émergence de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique dans l'analyse des données
L'émergence de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML) dans l'analyse des données est une tendance importante sur le marché allemand du Big Data. Les technologies d'IA et de ML transforment la façon dont les organisations analysent et interprètent les données, permettant d'obtenir des informations plus sophistiquées et plus précises. Cette tendance est motivée par le besoin croissant de capacités d'analyse avancées et par le volume et la complexité croissants des données.
Les algorithmes d'IA et de ML peuvent analyser de grands ensembles de données, identifier des modèles et faire des prédictions avec un degré élevé de précision. En Allemagne, les entreprises exploitent ces technologies pour mieux comprendre le comportement des clients, optimiser leurs opérations et améliorer leurs processus décisionnels. Par exemple, dans le secteur financier, l’IA et le ML sont utilisés pour détecter les transactions frauduleuses, évaluer le risque de crédit et automatiser les stratégies commerciales. Dans le commerce de détail, ces technologies aident les entreprises à personnaliser l’expérience client, à gérer les stocks et à prévoir la demande.
L’intégration de l’IA et du ML dans l’analyse du Big Data est également motivée par les progrès technologiques et la disponibilité d’outils et de plateformes sophistiqués. De nombreuses solutions Big Data basées sur le cloud incluent désormais des fonctionnalités d’IA et de ML, permettant aux organisations de mettre en œuvre des analyses avancées sans nécessiter une expertise interne approfondie. Cette démocratisation des outils d’IA et de ML permet aux entreprises d’adopter plus facilement ces technologies et de les intégrer dans leurs stratégies de données. En outre, l’essor de l’IA et du ML dans l’analyse des données est soutenu par la recherche et le développement continus dans le domaine. Les institutions de recherche et les entreprises technologiques allemandes sont à l’avant-garde du développement d’algorithmes d’IA et de ML innovants, contribuant à l’avancement de l’analyse du Big Data. La disponibilité de talents spécialisés en IA et en ML et la croissance des startups axées sur l'IA en Allemagne favorisent également cette tendance.
Informations sectorielles
Informations sur les composants
Les
Les organisations générant et collectant de grandes quantités de données ont besoin d'outils logiciels puissants pour traiter et analyser efficacement ces informations. Les plateformes d'analyse avancées, les outils de veille stratégique et les cadres d'apprentissage automatique sont essentiels pour transformer les données brutes en informations exploitables. Ces solutions logicielles permettent aux entreprises de découvrir les tendances, de prédire les résultats futurs et de prendre des décisions basées sur les données, favorisant ainsi l'efficacité et l'innovation dans divers secteurs tels que la finance, la santé et la fabrication.
La complexité des données a considérablement augmenté, englobant des données structurées, non structurées et semi-structurées provenant de diverses sources. Les solutions logicielles sont conçues pour gérer cette complexité en intégrant, en gérant et en analysant les données provenant de plusieurs sources de manière transparente. Les plateformes de gestion des données, les entrepôts de données et les lacs de données sont des exemples de logiciels qui facilitent ce processus, garantissant que les organisations peuvent tirer des informations utiles d'ensembles de données divers et volumineux.
L'analyse des données en temps réel est devenue de plus en plus importante pour que les entreprises restent compétitives. Les solutions logicielles qui offrent des capacités de traitement et d'analyse des données en temps réel permettent aux organisations de réagir rapidement aux changements du marché, d'optimiser les opérations et d'améliorer l'expérience client. Cette capacité en temps réel est cruciale pour des secteurs tels que la finance, où une prise de décision rapide est essentielle.
L'évolutivité et la flexibilité offertes par les solutions logicielles contribuent à leur domination. Les plateformes logicielles basées sur le cloud fournissent un accès à la demande aux ressources de traitement et de stockage des données, permettant aux organisations de faire évoluer leurs opérations efficacement sans investissement initial important dans l'infrastructure physique.
Informations régionales
Le sud-ouest de l'Allemagne détenait la plus grande part de marché en 2023.
La région bénéficie d'un écosystème d'innovation robuste soutenu par des institutions de recherche et des universités de premier plan. Des institutions telles que l'Institut de technologie de Karlsruhe (KIT) et l'Université de Stuttgart favorisent les avancées dans les domaines de la science des données, de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle. Ces institutions collaborent avec les leaders du secteur pour développer des solutions et des technologies Big Data de pointe, favorisant ainsi un environnement dynamique pour l'innovation et les applications.
Le sud-ouest de l'Allemagne dispose d'une infrastructure informatique bien développée, comprenant des centres de données, des services cloud et des solutions de connectivité. L'infrastructure de la région prend en charge le stockage, le traitement et l'analyse efficaces de grands ensembles de données, ce qui en fait un lieu attrayant pour les initiatives Big Data. La présence de fournisseurs de services informatiques et d'entreprises technologiques bien établis renforce encore la capacité de la région à soutenir et à faire progresser les technologies Big Data.
Les initiatives gouvernementales régionales et nationales qui favorisent la numérisation et le progrès technologique contribuent également à la domination du sud-ouest de l'Allemagne. Les programmes et financements visant à soutenir la transformation numérique, la recherche et le développement et l'innovation créent un environnement favorable à la croissance du marché du Big Data.
Développements récents
- En janvier 2024, Alibaba Cloud a récemment organisé un sommet sur l'IA et le Big Data à Singapour, où elle a dévoilé une suite complète de solutions de calcul IA et de Big Data adaptées aux marchés mondiaux. Ces innovations s'alignent sur l'objectif stratégique d'Alibaba Cloud de faire progresser la transformation numérique pilotée par l'IA pour les clients internationaux. Au cours du sommet, Alibaba Cloud a présenté une plateforme de services d'IA sans serveur et des produits Big Data avancés dotés de la technologie du moteur vectoriel. Ces nouveaux outils sont conçus pour améliorer considérablement le développement et l'application des modèles d'IA. En outre, Alibaba Cloud a annoncé le déploiement mondial de PAI-QuickStart, un produit qui rationalise l'ensemble du flux de travail de modélisation de l'IA, de la formation et du déploiement à l'inférence, en exploitant des modèles open source et en éliminant le besoin de codage.
- En mai 2024, OM1 a lancé trois produits innovants OM1 Orion, OM1 Lyra et OM1 Polaris, tous utilisant PhenOM, une plate-forme de phénotypage numérique pilotée par l'IA adaptée à la médecine personnalisée et à la recherche clinique. OM1 s'est positionné comme un leader dans la fourniture d'informations sur les preuves du monde réel (RWE) du laboratoire au chevet du patient. En intégrant des technologies d'IA prédictives et génératives avancées à des données cliniques complètes, l'entreprise fournit aux acteurs de la santé des informations exploitables et des capacités de prise de décision améliorées.
- En mai 2023, IBM a dévoilé IBM Watsonx, une plateforme d'IA et de données de pointe visant à permettre aux entreprises de faire évoluer et d'améliorer l'efficacité de l'IA avancée grâce à des données fiables. Pour exploiter tout le potentiel de l'IA, les entreprises ont besoin d'une pile technologique robuste pour la formation, le réglage fin et le déploiement des modèles d'IA, y compris les modèles de base et les capacités d'apprentissage automatique. IBM Watsonx propose une solution complète tout-en-un qui intègre des données fiables, accélère le traitement et assure la gouvernance, avec la flexibilité nécessaire pour fonctionner dans n'importe quel environnement cloud.
Principaux acteurs du marché
- IBMCorporation
- MicrosoftCorporation
- AmazonWeb Services, Inc.
- OracleCorporation
- SAPSE
- HewlettPackard Enterprise Société
- Cloudera, Inc.
- TeradataCorporation
- SplunkInc.
- SnowflakeInc.
| Par composant | Par Technologie | Par Taille de l'organisation | Par Développement | Par Utilisateur final | Par région |
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