世界のビッグデータ ソフトウェア市場規模 - ソフトウェアの種類別 (データベース、データ管理)、導入モード別 (クラウドベース、オンプレミス)、業種別 (BFSI、製造)、エンドユーザー別 (大企業、中小企業)、地理的範囲と予測

ビッグデータソフトウェア市場の規模と予測

ビッグデータソフトウェア市場の規模は、2022年に1,825.6億米ドルと評価され、2030年までに5,571.3億米ドルに達すると予測されており、2023年から2030年にかけてXX%のCAGRで成長すると予測されています。

データの驚異的な増加と、モバイル アプリおよび IoT デバイスの数の急増により、ビッグ データ ソフトウェア市場が前進しています。グローバル ビッグ データ ソフトウェア市場レポートでは、市場の総合的な評価を提供しています。レポートでは、主要なセグメント、傾向、推進要因、制約、競合状況、市場で重要な役割を果たしている要因を包括的に分析しています。

グローバル ビッグ データ ソフトウェア市場の定義

ビッグ データとは、指数関数的に拡大している大量のデータを指します。これは、従来のデータ管理システムでは適切に保存または分析できないほど大規模で複雑なデータ セットです。ボリュームデータのボリュームは重要です。ビッグ データでは、大量の低密度で非構造化データを処理する必要があります。これは、Twitter のデータ フィード、Web サイトやモバイル アプリのクリックストリーム、センサー対応機器など、価値のないデータである可能性があります。特定のビジネスでは、数十ギガバイトのデータになる場合があります。速度データが受信され (場合によっては) 処理される速度を速度と呼びます。データはディスクにコピーされるのではなく、通常、メモリに直接ストリーミングされます。インターネットに接続されたスマート ガジェットの中には、リアルタイムまたはほぼリアルタイムで機能するものがあり、その場での評価と応答が必要です。

多様性とは、提示されるデータの種類の多さを指します。従来のデータ形式は適切に構造化されており、リレーショナル データベースに簡単にインポートできました。ビッグ データの台頭により、新しい非構造化データの種類が進化しました。テキスト、音声、動画などの非構造化および半構造化データ タイプは、意味を導き出してメタデータを提供するために、さらに前処理が必要です。業界の有力者、学者、その他の重要な利害関係者によると、ビッグ データは、過去数年間で、すべての種類の現代産業ではないにしても、ほとんどの種類の産業で間違いなくゲームチェンジャーとなっています。ビッグ データが私たちの日常生活に浸透し続けるにつれて、焦点は誇大宣伝からその応用における真の価値の発見へと移っています。ほとんどの企業は、ビッグ データ プロジェクトを実装する際に、さまざまな目的を念頭に置いています。ほとんどの企業の主な目的は顧客体験の向上ですが、その他の目的には、コスト削減、よりターゲットを絞ったマーケティング、既存の業務の合理化などがあります。最近のデータ侵害により、セキュリティの向上は、ビッグ データ プロジェクトが採用しようとしている重要な目標となっています。

証券取引委員会 (SEC) は、ビッグ データを使用して金融市場の活動を追跡しています。現在、金融市場での違法な取引活動を検出するために、ネットワーク分析と自然言語プロセッサを使用しています。ビッグデータは、金融市場の小売トレーダー、大手銀行、ヘッジファンド、その他のいわゆる「ビッグボーイズ」によって、トレード分析、トレード前の意思決定支援分析、感情測定、予測分析などに活用されています。マネーロンダリング防止、企業リスク管理の需要、「顧客確認」、詐欺対策はすべて、この市場ではビッグデータに大きく依存しています。1010data、Streambase Systems、Panopticon Software、Nice Actimize、Quartet FS は、業界のビッグデータベンダーの一部です。

グローバルビッグデータソフトウェア市場の概要

モノのインターネット (IoT) のセンサーによって生成される膨大な量のデータにより、ビッグデータソフトウェアの需要は時間とともに増加しています。さらに、データ管理および分析ソフトウェアの最先端技術としての人工知能/機械学習 (ML) の台頭と、新興市場での急速なデジタル化が相まって、世界的な需要が高まっています。さらに、現代の企業では、テクノロジー投資の増加に支えられ、現在のビジネス プロセスの詳細な評価につながるデータの重要性が高まっており、これが市場の拡大を牽引しています。ソーシャル メディアやマルチメディア、モノのインターネット (IoT) の台頭により、構造化または非構造化形式での過剰なデータ フローが生み出され、企業が収集するデータの量は継続的に増加しています。たとえば、過去 2 年間で、世界のデータの約 90% が新たに作成されました。

機械と人間によって生成されるデータは、一般的なビジネス データよりも 10 倍の速度で増加しています。たとえば、機械データは人間のデータよりも 50 倍の速度で増加しています。ビッグ データは基本的に消費者主導型で、消費者志向です。データの大部分は「常時接続」の顧客によって生成されます。ほとんどの人は、さまざまなガジェットや (ソーシャル) アプリケーションを通じて、1 日に 4 ～ 6 時間を費やしてデータを消費および生成しています。クリック、スワイプ、通信のたびに、世界中のどこかのデータベースに新しいデータが作成されます。今では誰もがスマートフォンをポケットに入れているため、作成されるデータの量は膨大です。

企業データの増加、急速な技術進歩、スマート デバイスの平均販売価格の低下はすべて、膨大な量の構造化データと非構造化データの作成につながっています。企業が収集するデータの 80% 以上は、従来のリレーショナル データベースに保存されていません。非構造化文書、ソーシャル メディアの投稿、マシン ログ、写真、その他のソースにデータが閉じ込められています。多くの企業が、大量の非構造化データへの対応に苦慮しています。ビッグ データ ソリューションは、特にクラウド コンピューティング時代において、あらゆる規模の企業のデータ処理に不可欠です。最大限の価値を引き出すためには、ビッグデータとデータ分析の複数のソースを集約して管理するフレームワークが必要であることは否定できません。

ユーザーは、ビッグデータ プラットフォームに機密データや企業活動に関する情報を保管します。ただし、ドキュメントの管理と保管には、さまざまな危険や弱点が考えられます。プラットフォームの人気が高まるにつれて、データ侵害、予期しないインシデント、アプリケーションの脆弱性、情報損失に関するセキュリティ上の懸念が広まっています。情報セキュリティとプライバシーに関する懸念は、教育と研究、連邦政府機関、金融サービスなど、さまざまな業界の収益に影響を与える可能性があります。これは企業の評判に深刻なダメージを与え、結果として経営陣の信頼を損なう可能性があります。その結果、刑事罰や法的措置が適用される場合があります。機密情報とデータをデータベースとクラウドに保管することで、サイバー犯罪者は重要な企業情報を破壊し、違法な取引に参加することができます。

AI、機械学習、IoT、ブロックチェーン、データ分析などのテクノロジーの使用により、ビッグデータの状況は変化しています。このようなテクノロジーをビッグデータと統合することで、企業は視覚化機能を改善し、視覚的な表現を通じて複雑なデータをより使いやすくアクセスしやすくすることができます。機械学習技術は、ビジネスインテリジェンスシステムで構造化データと非構造化データを分析するために利用されています。エンドユーザーは、機械学習とデータ分析をビッグデータテクノロジーと組み合わせて使用することで、データを分析し、価格、売上、数量に関する洞察を得て、ターゲット顧客に到達できます。これにより、エンドユーザーは将来の状況を予測し、輸送とサプライチェーンのコンポーネントをより効率的に処理できます。企業は、AIソリューションを使用してリアルタイムの洞察を得て、ネットワークセキュリティを向上させ、デジタル企業を加速し、より良い顧客体験を提供できます。ビッグデータプラットフォームとAIを組み合わせると、ビジネスプロセス、意思決定のスピード、顧客体験がすべて向上します。

このようなテクノロジーの受け入れが拡大しているため、市場は発展すると予想されています。市場の主要プレーヤーは、AIなどの主要なテクノロジーに基づいて改善されたソリューションを提供するために、他の企業との契約締結に取り組んでいます。どの組織でも、データが常にさまざまな場所と形式で保存されているという問題があります。財務部門が消耗品費、給与、その他の財務データを管理していて、製造現場の機械からの情報が製造部門のデータベースに統合されていない場合、製造コストの確認などの基本的な作業でさえ、管理者にとっては手に負えないものになる可能性があります。サイロの問題は、ビッグ データによってさらに深刻になります。これは、膨大なデータ量、内部および外部ソースの多様性、および満たさなければならないさまざまなセキュリティとプライバシーの要件によるものです。レガシー システムも役割を果たしており、分析目的でのデータ統合は不可能ではないにしても困難になっています。

世界のビッグ データ ソフトウェア市場セグメンテーション分析

世界のビッグ データ ソフトウェア市場は、ソフトウェアの種類、展開モード、垂直、エンド ユーザー、および地域に基づいてセグメント化されています。

ソフトウェアの種類別のビッグ データ ソフトウェア市場

• データベース
• データ分析とツール
• データ管理
• データ アプリケーション
• コア テクノロジー

ソフトウェアの種類に基づいて、市場はデータベース、データ分析とツール、データ管理、データ アプリケーション、およびコア テクノロジーに分類されています。データ分析とツールは、ビジネスにおける分析の採用の増加傾向により、最大の市場シェアを占めると予想されています。

ビッグデータ ソフトウェア市場、展開モード別

• クラウド ベース
• オンプレミス

展開モードに基づいて、市場はクラウド ベースとオンプレミスに分割されます。予測期間中、パブリック クラウド セグメントがより大きな市場シェアを占めることになります。パブリック クラウドは、サードパーティによって維持および所有され、他の組織や個人に提供されるネットワーク、ハードウェア、ストレージ、アプリケーション、サービス、およびインターフェイスのコレクションです。これらのビジネスは、基盤となるテクノロジーをエンド カスタマーから隠す、拡張性の高いデータ センターを作成します。パブリック クラウドが実現可能なのは、非常に単純なジョブや繰り返しのジョブを頻繁に処理するためです。たとえば、電子メールはかなり単純なアプリケーションです。その結果、クラウド サービス プロバイダーは環境を最適化して、多数の顧客にサービスを提供できます。

同様に、パブリック クラウド ストレージおよびコンピューティング プロバイダーは、これらの特定のワークロードに対応するためにハードウェアとソフトウェアを最適化します。一方、従来のデータセンターは、非常に多くの異なるアプリケーションとワークロードをサポートしているため、最適化が困難です。企業が追加の処理サイクルを必要とする複雑なデータ分析プロジェクトに取り組んでいる場合、パブリッククラウドは非常に役立ちます。さらに、組織は、ギガバイトあたりのコストがオンプレミスのストレージよりも低いパブリッククラウドにデータを保存することを選択できます。大規模なデータに対するパブリッククラウドの最も差し迫った課題は、セキュリティ要件と許容される遅延の程度です。

ビッグデータソフトウェア市場、垂直別

• BFSI
• 政府および防衛
• ヘルスケアおよびライフサイエンス
• 製造
• 小売および消費財
• メディアおよびエンターテイメント

垂直に基づいて、市場はBFSI、政府および防衛、ヘルスケアおよびライフサイエンス、製造、小売および消費財、およびメディアおよびエンターテイメントに分割されています。垂直に基づいて、BFSIセグメントは、予測期間を通じてより大きな市場規模を占めると予測されています。ビッグ データは、利益を増やしてコストを節約する方法として、多くの業界で注目を集めています。BFSI、製造、小売、消費財、政府および防衛、ヘルスケアおよびライフ サイエンス、通信および IT、メディアおよびエンターテイメント、輸送および物流、およびその他の垂直分野は、ビッグ データ ソフトウェアの最大の導入者です。予測期間中、BFSI セグメントはより大きな市場シェアを占めると予想されます。サービスに関する顧客のフィードバックをリアルタイムで追跡する必要性から、BFSI 業界におけるビッグデータの採用が進んでいます。

エンドユーザー別ビッグデータ ソフトウェア市場

• 大企業
• 中小企業

エンドユーザーに基づいて、市場は大企業と中小企業に分かれています。大企業は大量のデータを扱う組織であるため、市場を活性化させると予想されています。

地域別ビッグデータ ソフトウェア市場

• 北米
• ヨーロッパ
• アジア太平洋
• その他の地域

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