Dimensione del mercato del data warehousing per tipo di dati (strutturato, non strutturato), per modello di implementazione (on premise, cloud, ibrido), per tipo di organizzazione (PMI, grandi imprese), per offerta (analisi statistica, strumenti di data mining, soluzioni ETL), per Applicazione (vendita al dettaglio, telecomunicazioni e IT, BFSI, produzione, sanità, governo), rapporto di analisi de
Published on: 2024-07-07 | No of Pages : 240 | Industry : Media and IT
Publisher : MRA | Format : PDF&Excel
Dimensione del mercato del data warehousing per tipo di dati (strutturato, non strutturato), per modello di implementazione (on premise, cloud, ibrido), per tipo di organizzazione (PMI, grandi imprese), per offerta (analisi statistica, strumenti di data mining, soluzioni ETL), per Applicazione (vendita al dettaglio, telecomunicazioni e IT, BFSI, produzione, sanità, governo), rapporto di analisi de
Dimensione del mercato del data warehousing per tipo di dati (strutturato, non strutturato), per modello di distribuzione (on premise, Cloud, ibrido), per tipo di organizzazione (PMI, grandi imprese), per offerta (analisi statistica, strumenti di data mining, soluzioni ETL), per applicazione (vendita al dettaglio, telecomunicazioni e IT, BFSI, produzione, sanità, governo), rapporto di analisi del settore , prospettive regionali, potenziale di crescita, mercato competitivo
Dimensione del mercato del data warehousing
Mercato del data warehousing le dimensioni hanno superato i 13 miliardi di dollari a livello globale nel 2018 e si stima che cresceranno a un CAGR superiore al 12% tra il 2019 e il 2025.
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Il data warehousing si riferisce alla fusione di dati provenienti da diverse fonti disparate, inclusi social media, dati mobili e applicazioni aziendali. Questi dati vengono utilizzati per fornire preziosi approfondimenti aziendali e report analitici. I dati eterogenei ottenuti da varie fonti vengono prima ripuliti e poi organizzati in un formato consolidato nel data warehouse. Le aziende utilizzano strumenti di data warehousing e Database Management System (DBMS) per accedere ai dati archiviati sui server di magazzino per supportare le loro decisioni operative.
La crescita del mercato del data warehousing è attribuita a fattori come la crescente quantità dei dati generati dalle imprese e la crescente necessità di Business Intelligence (BI) per ottenere un vantaggio competitivo. Gli enormi volumi di dati prodotti dai vari settori aziendali verticali stanno esercitando un'enorme pressione sulle risorse aziendali esistenti, costringendole ad adottare soluzioni di data warehousing per uno storage efficiente, flessibile e scalabile. Questi dati possono essere sfruttati utilizzando strumenti avanzati di data mining e BI, fornendo preziose informazioni aziendali agli utenti per una maggiore efficienza operativa, un migliore processo decisionale, il rafforzamento della fidelizzazione dei clienti e l’aumento dei flussi di entrate.
| Attributo report | Dettagli |
|---|---|
| Anno base< /th> | 2018 |
| Dimensioni del mercato del data warehousing nel 2018 | 13 miliardi (USD) |
| Periodo di previsione | dal 2019 al 2025 |
| Periodo di previsione dal 2019 al 2025 CAGR | 12% |
| Proiezione di valore per il 2025 | 30 miliardi (USD) |
| Dati storici per | dal 2014 al 2018 |
| No. di pagine | 265 |
| Tabelle, grafici e amp; Cifre | 429 |
| Segmenti coperti | Tipo di dati, modello di distribuzione, tipo di organizzazione, offerta, applicazione e regione |
| Fattori di crescita |
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| Insidie e problemi Sfide |
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Un altro fattore che porta alla crescita del mercato è la tendenza crescente del cloud computing. La crescente adozione di servizi basati su cloud faciliterà la domanda di data warehousing nel cloud. Le aziende e gli enti governativi stanno realizzando i vantaggi economici del data warehouse sul cloud, come elaborazione on-demand, spazio di archiviazione illimitato, strumenti di BI integrati e opzioni di prezzo convenienti .Si prevede che la proliferazione del Data Warehouse as-a-Service (DWaaS) e la crescente popolarità dei dati non strutturati per l'analisi dei dati alimenteranno ulteriormente la crescita del mercato.
Analisi di mercato del Data Warehousing
Non strutturato Si prevede che il mercato del data warehousing, che include dati non associati a un modello riconoscibile, crescerà a un CAGR superiore al 10% dal 2019 al 2025 poiché le aziende sfruttano i dati non strutturati per l’analisi avanzata. I dati non sono pre-organizzati in alcun formato e solitamente contengono informazioni ricche di testo come nomi e indirizzi. La principale forza trainante che porta alla crescente popolarità del data warehousing non strutturato è la presenza di informazioni sottostanti cruciali.
Il rapido aumento dei volumi di Big Data e l'utilizzo di nuovi strumenti di analisi aziendale per gestirli, come MapReduce e Hadoop, hanno evidenziato la necessità di dati non strutturati nelle soluzioni di warehousing. Con la rapida adozione di data warehouse cloud flessibili con acquisizione di dati non strutturati, si prevede che il segmento dei dati non strutturati registrerà una crescita elevata nel periodo di previsione.
Scopri di più sui segmenti chiave che plasmano questo mercato
< p> Scarica campione gratuitoGli strumenti di data mining aiutano nell'elaborazione e nell'analisi automatizzata di grandi volumi di dati per scoprire modelli, tendenze o correlazioni che hanno un importante valore aziendale. Le aziende sfruttano tali strumenti per prevedere i risultati futuri, aiutandole a trovare nuove opportunità come lo sviluppo del prodotto e l'espansione dei ricavi.
Il data mining ha visto un aumento sostanziale nella sua adozione per rilevamento delle frodi, profilazione dei consumatori, ottimizzazione dei siti web e determinazione di potenziali segmenti di mercato. Un'ampia varietà di strumenti di data warehousing, tra cui Azure ML Studio, RStudio, Python e SAS, è disponibile a prezzi convenienti, consentendo alle aziende di trarre vantaggio da informazioni avanzate sui dati e aumentare la produttività aziendale. Si prevede che rappresenteranno oltre il 25% della quota di mercato del data warehousing entro il 2025.
L'archiviazione dei dati in sede può diventare molto costosa se la potenza di calcolo e l'archiviazione hanno una scalabilità diversa. I cloud warehouse possono scalarsi istantaneamente per soddisfare le esigenze di elaborazione più o meno elevate richieste, il che li rende estremamente convenienti.
Il data warehousing sul cloud sta guadagnando notevole popolarità tra le aziende poiché offre numerosi vantaggi, tra cui più tipi di dati supporto, elaborazione su richiesta, spazio di archiviazione illimitato e modelli di prezzo flessibili. Le PMI stanno rapidamente adottando il modello di implementazione del cloud grazie ai costi accessibili e ai bassi requisiti infrastrutturali. Anche le iniziative governative favorevoli per promuovere il cloud computing e l’analisi dei big data rappresentano uno dei principali motori di crescita del mercato.
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L'uso estensivo del data mining e dell'analisi dei big data da parte del settore BFSI ha ha aumentato l’adozione di soluzioni di data warehousing. Il settore è sottoposto a enormi pressioni per ridurre le perdite finanziarie causate da frodi e attacchi informatici dannosi. Ciò ha aumentato l’uso dell’analisi dei big data tra le istituzioni finanziarie. Queste istituzioni stanno implementando sempre più soluzioni per l’analisi predittiva delle frodi, il rilevamento di false richieste di indennizzo assicurativo, la valutazione del rischio di credito e la garanzia della conformità governativa, alimentando la domanda del mercato del data warehousing. L'avvento dell'IoT in BFSI con dispositivi connessi come bancomat, mobile banking e carte di credito intelligenti ha ulteriormente aumentato la domanda di analisi dei Big Data e data warehousing.
Le grandi imprese sono le prime ad adottare soluzioni di data warehousing . Data center interni, personale IT dedicato e disponibilità di risorse finanziarie per lo sviluppo delle infrastrutture hanno alimentato la crescita del mercato tra le grandi imprese. Distribuiscono soluzioni aziendali avanzate, come Customer Relationship Management (CRM) ed Enterprise Resource Planning (ERP), generando una grande quantità di dati preziosi, che vengono sfruttati per un vantaggio competitivo. Con lo sviluppo di modelli di warehousing ibrido, le grandi aziende possono sfruttare la flessibilità e la scalabilità del cloud warehouse utilizzando il data warehousing in sede.
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Le aziende nella regione Asia-Pacifico stanno creando vari data center per fornire soluzioni per big data e sistemi di data warehousing nel cloud. Ad esempio, nel 2019, la società cinese di e-commerce Alibaba ha lanciato due data center basati su cloud in Cina, mirati a fornire soluzioni di data warehousing nel cloud alle imprese cinesi nelle aree industriali di Hohhot e Chengdu. I servizi si stanno dimostrando economici anche per le PMI grazie all'assenza di investimenti iniziali in infrastrutture e a prezzi convenienti.
Si prevede che il mercato del data warehousing nell'Asia del Pacifico registrerà una crescita CAGR superiore al 15% dal 2019 al 2025 a causa della rapida crescita dell'infrastruttura IT, un numero crescente di data center e l'adozione su larga scala delle tecnologie cloud.
Quota di mercato del data warehousing
Le aziende che operano nel mercato stanno adottando strategie come collaborazioni, lancio di nuovi data center e sviluppo di prodotti per migliorare le offerte esistenti ed espandere il proprio portafoglio per rivolgersi a una base di clienti più ampia. Ad esempio, nel maggio 2019, Oracle ha collaborato con SUSE, un'azienda tedesca che sviluppa software Linux, per integrare il suo software di data warehouse Oracle Database 19c nella sua piattaforma SUSE. La collaborazione porta nuovi sviluppi nel software di data warehousing come il partizionamento della memoria ibrida e la diagnostica avanzata.
Alcune delle principali aziende che operano nel mercato del data warehousing sono
- 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.
Contesto del settore
La tecnologia di data warehousing ha rivoluzionato la business intelligence consentendo alle organizzazioni di archiviare e analizzare in modo conveniente grandi volumi di dati aziendali. Tradizionalmente, le aziende utilizzavano sistemi di gestione di database e data mart per archiviare i dati separatamente in base ai verticali aziendali. Ciò ha portato a complicazioni nell’integrazione di dati provenienti da fonti disparate e ha reso difficile l’analisi dei dati. I crescenti volumi di dati e la velocità con cui i dati entravano nei tradizionali sistemi di archiviazione dati andavano oltre le capacità dei sistemi legacy. Ciò ha portato allo sviluppo di data warehouse su vasta scala con una solida potenza di calcolo ed elevate capacità di archiviazione. L’integrazione delle tecnologie di cloud computing nel data warehousing e la disponibilità di soluzioni big data a prezzi accessibili hanno causato un cambiamento nel modo in cui le aziende sfruttano l’analisi dei dati. Con la crescente popolarità del data warehousing nel cloud e l'ampio utilizzo dell'analisi dei big data, la domanda di queste soluzioni aumenterà nel periodo previsto.
Il rapporto di ricerca di mercato del data warehousing include una copertura approfondita del settore, con preventivi & previsioni in termini di entrate in USD dal 2014 al 2025,per i seguenti segmenti
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Per tipo di dati
- Strutturato
- Non strutturato
Per modello di distribuzione
- On-premise
- Cloud
- Ibrido
Per tipo di organizzazione
- Grandi imprese < li>PMI
Offrendo
- Analisi statistica
- Strumenti di data mining < li>Estrai, trasforma e amp; Carica soluzioni (ETL)
- Altro
Per applicazione
- Vendita al dettaglio
- IT & Telecomunicazioni
- BFSI
- Manifatturiero
- Sanità
- Governo
- Altro
- Nord America
- Stati Uniti
- Canada
- Europa
- Regno Unito
- Germania
- Francia
- Italia
- Spagna
- Paesi Bassi
- APAC
- Cina
- India
- Giappone
- Corea del Sud
- ANZ
- Sud-est asiatico
- LAMEA
- Brasile
- Messico
- Colombia
- Cile
- MEA
- Arabia Saudita
- Sudafrica< /li>
- Qatar
- UAE
Sommario
Segnala contenuto
Capitolo 1. Metodologia e Ambito
1.1. Metodologia
1.1.1. Esplorazione iniziale dei dati
1.1.2. Modello statistico e previsione
1.1.3. Approfondimenti e convalida del settore
1.1.4. Ambito
1.1.5. Definizioni
1.1.6. Metodologia e parametri di previsione
1.2. Fonti dati
1.2.1. Secondario
1.2.2. Primaria
Capitolo 2. Riepilogo esecutivo
2.1. Archiviazione dati industria 360º sinossi, 2014 – 2025
2.2. Tendenze aziendali
2.3. Tendenze regionali
2.4. Tendenze del tipo di dati
2.5. Tendenze del modello di distribuzione
2.6. Tendenze del tipo di organizzazione
2.7. Tendenze dell'offerta
2.8. Tendenze applicative
Capitolo 3. Approfondimenti sul settore del data warehousing
3.1. Introduzione
3.2. Segmentazione del settore
3.3. Panorama del settore, 2014 - 2025
3.4. Evoluzione del data warehousing
3.5. Analisi dell'architettura del data warehousing
3.6. Analisi dell'ecosistema del settore del data warehousing
3.7. Tecnologia e panorama dell'innovazione
3.7.1. Integrazione del Machine Learning (ML) con il data warehousing
3.7.2. Progressi tecnologici nell'Internet delle cose (IoT)
3.7.3. Proliferazione della tecnologia cloud nel data warehousing
3.8. Panorama normativo
3.8.1. Tecnologia di sicurezza delle informazioni - Specifiche di sicurezza delle informazioni personali GB/T 35273-2017
3.8.2. Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR), UE
3.8.3. Pubblicazione speciale NIST 800-144 - Linee guida sulla sicurezza e la privacy nel cloud computing pubblico, Stati Uniti
3.8.4. Legge sulla portabilità e responsabilità dell'assicurazione sanitaria (HIPAA) del 1996
3.8.5. Politica nazionale sulle comunicazioni digitali sicure per l'India 2018 - Bozza
3.8.6. Standard di sicurezza dei dati del settore delle carte di pagamento (PCI DSS) - versione 3.2.1
3.9. Forze di impatto del settore
3.9.1. Fattori di crescita
3.9.1.1. Crescente necessità di data warehouse per l'archiviazione di dati disparati
3.9.1.2. Crescita domanda di data mining per BI e analisi dei dati
3.9.1.3. Uso crescente di dati storici per migliorare l'esperienza del cliente
3.9.1.4. Proliferazione della tecnologia cloud nel data warehousing
3.9.2. Insidie e problemi del settore sfide
3.9.2.1. Rigidità dei dati e architettura inefficiente
3.9.2.2. Costi di implementazione elevati e complessità IT
3.9.2.3. Minaccia di violazione dei dati e attacchi informatici
3.10. Analisi di Porter
< p>3.11. Analisi PESTEL3.12. Analisi del potenziale di crescita
Capitolo 4. Panorama competitivo
4.1. Introduzione
4.2. Analisi delle quote di mercato delle aziende, 2018
4.3. Analisi competitiva dei principali fornitori di soluzioni di data warehousing, 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. Analisi competitiva di altri attori importanti, 2018
4.4.1. Cloudera, Inc.
4.4.2. MarkLogic Corporation
4.4.3. Snowflake Inc.
Capitolo 5. Mercato del data warehousing, per tipo di dati
5.1. Tendenze principali, per tipo di dati
5.2. Strutturato
5.2.1. Stime e previsioni di mercato, 2014 - 2025
5.3. Non strutturato
5.3.1. Stime e previsioni di mercato, 2014 - 2025
Capitolo 6. Mercato del data warehousing, per modello di implementazione
6.1. Tendenze principali, per modello di implementazione
6.2. In sede
6.2.1. Stime e previsioni di mercato, 2014 - 2025
6.3. Nuvola
6.3.1. Stime e previsioni di mercato, 2014 - 2025
6.4. Ibrido
6.4.1. Stime e previsioni di mercato, 2014 - 2025
Capitolo 7. Mercato del data warehousing, per tipo di organizzazione
7.1. Tendenze principali, per tipo di organizzazione
7.2. Grandi imprese
7.2.1. Stime e previsioni di mercato, 2014 - 2025
7.3. PMI
7.3.1.Stime e previsioni di mercato, 2014 - 2025
Capitolo 8. Mercato del data warehousing, per offerta
8.1. Tendenze chiave, offrendo
8.2. Analisi statistica
8.2.1. Stime e previsioni di mercato, 2014 - 2025
8.3. Strumenti di data mining
8.3.1. Stime e previsioni di mercato, 2014 - 2025
8.4. Soluzioni ETL
8.4.1. Stime e previsioni di mercato, 2014 - 2025
8.5. Altri
8.5.1. Stime e previsioni di mercato, 2014 - 2025
Capitolo 9. Mercato del data warehousing, per applicazione
9.1. Tendenze principali, per applicazione
9.2. Vendita al dettaglio
9.2.1. Stime e previsioni di mercato, 2014 - 2025
9.3. Telecomunicazioni e IT
9.3.1. Stime e previsioni di mercato, 2014 - 2025
9.4. BFSI
9.4.1. Stime e previsioni di mercato, 2014 - 2025
9.5. Produzione
9.5.1. Stime e previsioni di mercato, 2014 - 2025
9.6. Sanità
9.6.1. Stime e previsioni di mercato, 2014 - 2025
9.7. Governo
9.7.1. Stime e previsioni di mercato, 2014 - 2025
9.8. Altri
9.8.1. Stime e previsioni di mercato, 2014 - 2025
Capitolo 10. Mercato del data warehousing, per regione
10.1. Tendenze principali, per regione
10.2. Nord America
10.2.1. Stime e previsioni di mercato, 2014 - 2025
10.2.2. Stime e previsioni di mercato, per tipo di dati, 2014– 2025
10.2.3. Stime e previsioni di mercato, per modello di implementazione, 2014 - 2025
10.2.4. Stime e previsioni di mercato, per tipo di organizzazione, 2014 - 2025
10.2.5. Stime e previsioni di mercato, per offerta, 2014– 2025
10.2.6. Stime e previsioni di mercato, per applicazione, 2014 - 2025
10.2.7. Stati Uniti
10.2.7.1. Stime e previsioni di mercato, 2014 - 2025
10.2.7.2. Stime e previsioni di mercato, per tipo di dati, 2014 - 2025
10.2.7.3. Stime e previsioni di mercato, per modello di implementazione, 2014 - 2025
10.2.7.4. Stime e previsioni di mercato, per tipo di organizzazione, 2014 - 2025
10.2.7.5. Stime e previsioni di mercato, per offerta, 2014– 2025
10.2.7.6. Stime e previsioni di mercato, per applicazione, 2014 - 2025
10.2.8. Canada
10.2.8.1. Stime e previsioni di mercato, 2014 - 2025
10.2.8.2. Stime e previsioni di mercato, per tipo di dati, 2014 - 2025
10.2.8.3. Stime e previsioni di mercato, per modello di implementazione, 2014 - 2025
10.2.8.4. Stime e previsioni di mercato, per tipo di organizzazione, 2014 - 2025
10.2.8.5. Stime e previsioni di mercato, per offerta, 2014– 2025
10.2.8.6. Stime e previsioni di mercato, per applicazione, 2014 - 2025
10.3. Europa
10.3.1. Stime e previsioni di mercato, 2014 - 2025
10.3.2. Stime e previsioni di mercato, per tipo di dati, 2014 - 2025
10.3.3. Stime e previsioni di mercato, per modello di implementazione, 2014 - 2025
10.3.4. Stime e previsioni di mercato, per tipo di organizzazione, 2014 - 2025
10.3.5. Stime e previsioni di mercato, per offerta, 2014– 2025
10.3.6. Stime e previsioni di mercato, per applicazione, 2014 - 2025
10.3.7. Regno Unito
10.3.7.1. Stime e previsioni di mercato, 2014 - 2025
10.3.7.2. Stime e previsioni di mercato, per tipo di dati, 2014 - 2025
10.3.7.3. Stime e previsioni di mercato, per modello di implementazione, 2014 - 2025
10.3.7.4. Stime e previsioni di mercato, per tipo di organizzazione, 2014 - 2025
10.3.7.5. Stime e previsioni di mercato, per offerta, 2014– 2025
10.3.7.6. Stime e previsioni di mercato, per applicazione, 2014 - 2025
10.3.8. Germania
10.3.8.1. Stime e previsioni di mercato, 2014 - 2025
10.3.8.2. Stime e previsioni di mercato, per tipologia di dati,2014 - 2025
10.3.8.3. Stime e previsioni di mercato, per modello di implementazione, 2014 - 2025
10.3.8.4. Stime e previsioni di mercato, per tipo di organizzazione, 2014 - 2025
10.3.8.5. Stime e previsioni di mercato, per offerta, 2014– 2025
10.3.8.6. Stime e previsioni di mercato, per applicazione, 2014 - 2025
10.3.9. Francia
10.3.9.1. Stime e previsioni di mercato, 2014 - 2025
10.3.9.2. Stime e previsioni di mercato, per tipo di dati, 2014 - 2025
10.3.9.3. Stime e previsioni di mercato, per modello di implementazione, 2014 - 2025
10.3.9.4. Stime e previsioni di mercato, per tipo di organizzazione, 2014 - 2025
10.3.9.5. Stime e previsioni di mercato, per offerta, 2014– 2025
10.3.9.6. Stime e previsioni di mercato, per applicazione, 2014 - 2025
10.3.10. Italia
10.3.10.1. Stime e previsioni di mercato, 2014 - 2025
10.3.10.2. Stime e previsioni di mercato, per tipo di dati, 2014 - 2025
10.3.10.3. Stime e previsioni di mercato, per modello di implementazione, 2014 - 2025
10.3.10.4. Stime e previsioni di mercato, per tipo di organizzazione, 2014 - 2025
10.3.10.5. Stime e previsioni di mercato, per offerta, 2014– 2025
10.3.10.6. Stime e previsioni di mercato, per applicazione, 2014 - 2025
10.3.11. Spagna
10.3.11.1. Stime e previsioni di mercato, 2014 - 2025
10.3.11.2. Stime e previsioni di mercato, per tipo di dati, 2014 - 2025
10.3.11.3. Stime e previsioni di mercato, per modello di implementazione, 2014 - 2025
10.3.11.4. Stime e previsioni di mercato, per tipo di organizzazione, 2014 - 2025
10.3.11.5. Stime e previsioni di mercato, per offerta, 2014– 2025
10.3.11.6. Stime e previsioni di mercato, per applicazione,2014 - 2025
10.3.12. Paesi Bassi
10.3.12.1. Stime e previsioni di mercato, 2014 - 2025
10.3.12.2. Stime e previsioni di mercato, per tipo di dati, 2014 - 2025
10.3.12.3. Stime e previsioni di mercato, per modello di implementazione, 2014 - 2025
10.3.12.4. Stime e previsioni di mercato, per tipo di organizzazione, 2014 - 2025
10.3.12.5. Stime e previsioni di mercato, per offerta, 2014– 2025
10.3.12.6. Stime e previsioni di mercato, per applicazione, 2014 - 2025
10.4. Asia Pacifico
10.4.1. Stime e previsioni di mercato, 2014 - 2025
10.4.2. Stime e previsioni di mercato, per tipo di dati, 2014 - 2025
10.4.3. Stime e previsioni di mercato, per modello di implementazione, 2014 - 2025
10.4.4. Stime e previsioni di mercato, per tipo di organizzazione, 2014 - 2025
10.4.5. Stime e previsioni di mercato, per offerta, 2014– 2025
10.4.6. Stime e previsioni di mercato, per applicazione, 2014 - 2025
10.4.7. Cina
10.4.7.1. Stime e previsioni di mercato, 2014 - 2025
10.4.7.2. Stime e previsioni di mercato, per tipo di dati, 2014 - 2025
10.4.7.3. Stime e previsioni di mercato, per modello di implementazione, 2014 - 2025
10.4.7.4. Stime e previsioni di mercato, per tipo di organizzazione, 2014 - 2025
10.4.7.5. Stime e previsioni di mercato, per offerta, 2014– 2025
10.4.7.6. Stime e previsioni di mercato, per applicazione, 2014 - 2025
10.4.8. India
10.4.8.1. Stime e previsioni di mercato, 2014 - 2025
10.4.8.2. Stime e previsioni di mercato, per tipo di dati, 2014 - 2025
10.4.8.3. Stime e previsioni di mercato, per modello di implementazione, 2014 - 2025
10.4.8.4. Stime e previsioni di mercato, per tipo di organizzazione, 2014 - 2025
10.4.8.5. Stime e previsioni di mercato,offrendo, 2014 - 2025
10.4.8.6. Stime e previsioni di mercato, per applicazione, 2014 - 2025
10.4.9. Giappone
10.4.9.1. Stime e previsioni di mercato, 2014 - 2025
10.4.9.2. Stime e previsioni di mercato, per tipo di dati, 2014 - 2025
10.4.9.3. Stime e previsioni di mercato, per modello di implementazione, 2014 - 2025
10.4.9.4. Stime e previsioni di mercato, per tipo di organizzazione, 2014 - 2025
10.4.9.5. Stime e previsioni di mercato, per offerta, 2014– 2025
10.4.9.6. Stime e previsioni di mercato, per applicazione, 2014 - 2025
10.4.10. ANZ
10.4.10.1. Stime e previsioni di mercato, 2014 - 2025
10.4.10.2. Stime e previsioni di mercato, per tipo di dati, 2014 - 2025
10.4.10.3. Stime e previsioni di mercato, per modello di implementazione, 2014 - 2025
10.4.10.4. Stime e previsioni di mercato, per tipo di organizzazione, 2014 - 2025
10.4.10.5. Stime e previsioni di mercato, per offerta, 2014– 2025
10.4.10.6. Stime e previsioni di mercato, per applicazione, 2014 - 2025
10.4.11. Corea del Sud
10.4.11.1. Stime e previsioni di mercato, 2014 - 2025
10.4.11.2. Stime e previsioni di mercato, per tipo di dati, 2014 - 2025
10.4.11.3. Stime e previsioni di mercato, per modello di implementazione, 2014 - 2025
10.4.11.4. Stime e previsioni di mercato, per tipo di organizzazione, 2014 - 2025
10.4.11.5. Stime e previsioni di mercato, per offerta, 2014– 2025
10.4.11.6. Stime e previsioni di mercato, per applicazione, 2014 - 2025
10.4.12. Sud-est asiatico
10.4.12.1. Stime e previsioni di mercato, 2014 - 2025
10.4.12.2. Stime e previsioni di mercato, per tipo di dati, 2014 - 2025
10.4.12.3. Stime e previsioni di mercato,per modello di distribuzione, 2014 – 2025
10.4.12.4. Stime e previsioni di mercato, per tipo di organizzazione, 2014 - 2025
10.4.12.5. Stime e previsioni di mercato, per offerta, 2014– 2025
10.4.12.6. Stime e previsioni di mercato, per applicazione, 2014 - 2025
10.5. America Latina
10.5.1. Stime e previsioni di mercato, 2014 - 2025
10.5.2. Stime e previsioni di mercato, per tipo di dati, 2014 - 2025
10.5.3. Stime e previsioni di mercato, per modello di implementazione, 2014 - 2025
10.5.4. Stime e previsioni di mercato, per tipo di organizzazione, 2014 - 2025
10.5.5. Stime e previsioni di mercato, per offerta, 2014– 2025
10.5.6. Stime e previsioni di mercato, per applicazione, 2014 - 2025
10.5.7. Brasile
10.5.7.1. Stime e previsioni di mercato, 2014 - 2025
10.5.7.2. Stime e previsioni di mercato, per tipo di dati, 2014– 2025
10.5.7.3. Stime e previsioni di mercato, per modello di implementazione, 2014 - 2025
10.5.7.4. Stime e previsioni di mercato, per tipo di organizzazione, 2014 - 2025
10.5.7.5. Stime e previsioni di mercato, per offerta, 2014– 2025
10.5.7.6. Stime e previsioni di mercato, per applicazione, 2014 - 2025
10.5.8. Messico
10.5.8.1. Stime e previsioni di mercato, 2014 - 2025
10.5.8.2. Stime e previsioni di mercato, per tipo di dati, 2014– 2025
10.5.8.3. Stime e previsioni di mercato, per modello di implementazione, 2014 - 2025
10.5.8.4. Stime e previsioni di mercato, per tipo di organizzazione, 2014 - 2025
10.5.8.5. Stime e previsioni di mercato, per offerta, 2014– 2025
10.5.8.6. Stime e previsioni di mercato, per applicazione, 2014 - 2025
10.5.9. Argentina
10.5.9.1. Stime e previsioni di mercato, 2014 - 2025
10.5.9.2. Stime e previsioni di mercato, per tipo di dati, 2014 - 2025
10.5.9.3. Stime e previsioni di mercato, per modello di implementazione, 2014 - 2025
10.5.9.4. &