데이터 유형별(구조적, 비구조적), 배포 모델별(온프레미스, 클라우드, 하이브리드), 조직 유형별(중소기업, 대기업), 제품별(통계 분석, 데이터 마이닝 도구, ETL 솔루션)별 데이터 웨어하우징 시장 규모 애플리케이션(소매, 통신 및 IT, BFSI, 제조, 의료, 정부), 산업 분석 보고서, 지역 전망, 성장 잠재력, 경쟁 시장
Published on: 2024-07-07 | No of Pages : 240 | Industry : Media and IT
Publisher : MRA | Format : PDF&Excel
데이터 유형별(구조적, 비구조적), 배포 모델별(온프레미스, 클라우드, 하이브리드), 조직 유형별(중소기업, 대기업), 제품별(통계 분석, 데이터 마이닝 도구, ETL 솔루션)별 데이터 웨어하우징 시장 규모 애플리케이션(소매, 통신 및 IT, BFSI, 제조, 의료, 정부), 산업 분석 보고서, 지역 전망, 성장 잠재력, 경쟁 시장
데이터 유형별(구조적, 비구조적), 배포 모델별(온프레미스, 클라우드, 하이브리드), 조직 유형별(중소기업, 대기업), 서비스별(통계 분석, 데이터 마이닝 도구, ETL 솔루션), 애플리케이션별(소매, 통신 및 IT, BFSI, 제조, 의료, 정부), 산업 분석 보고서 , 지역 전망, 성장 잠재력, 경쟁 시장
데이터 웨어하우징 시장 규모
데이터 웨어하우징 시장 2018년 전 세계적으로 규모가 130억 달러를 초과했으며 2019년부터 2025년까지 연평균 성장률(CAGR) 12% 이상 성장할 것으로 예상됩니다.
주요 시장 동향 파악
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데이터 웨어하우징은 소셜 미디어, 모바일 데이터, 비즈니스 애플리케이션을 비롯한 여러 가지 소스의 데이터를 통합하는 것을 의미합니다. 이 데이터는 귀중한 비즈니스 통찰력과 분석 보고서를 제공하는 데 사용됩니다. 다양한 소스에서 얻은 이기종 데이터를 먼저 정리한 다음 데이터 웨어하우스에서 통합 형식으로 구성합니다. 기업은 데이터 웨어하우징 도구와 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)을 사용하여 웨어하우스 서버에 저장된 데이터에 액세스하여 운영 결정을 지원합니다.
데이터 웨어하우징 시장 성장은 데이터 웨어하우징 시장 성장에 기인합니다. 기업에서 생성되는 데이터가 증가하고 경쟁 우위를 확보하기 위한 비즈니스 인텔리전스(BI)에 대한 필요성이 증가하고 있습니다. 다양한 비즈니스 분야에서 생산되는 방대한 양의 데이터는 기존 기업 리소스에 엄청난 압력을 가하고 있으며, 이로 인해 효율적이고 유연하며 확장 가능한 스토리지를 위한 데이터 웨어하우징 솔루션을 채택해야 합니다. 이 데이터는 고급 데이터 마이닝 및 BI 도구를 사용하여 활용될 수 있으며, 운영 효율성 향상, 더 나은 의사 결정, 고객 유지 강화 및 수익 흐름 증대를 위해 사용자에게 귀중한 비즈니스 통찰력을 제공할 수 있습니다.
| 보고서 속성 | 세부정보 |
|---|---|
| 기준 연도< /th> | 2018 |
| 2018년 데이터 웨어하우징 시장 규모 | 130억 달러(USD) |
| 예측 기간 | 2019년 ~ 2025년 |
| 예측 기간 2019년 ~ 2025년 CAGR | 12% |
| 2025년 가치 예측 | 300억 달러(USD) |
| 과거 데이터 | 2014~2018 |
| No. 페이지 수 | 265 |
| 표, 차트 & 그림 | 429 |
| 대상 세그먼트 | 데이터 유형, 배포 모델, 조직 유형, 서비스, 애플리케이션 및 지역 |
| 성장 동인 |
|
| 함정 & 과제 |
|
이 시장의 성장 기회는 무엇입니까?
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시장 성장을 이끄는 또 다른 요인은 클라우드 컴퓨팅의 증가 추세입니다. 클라우드 기반 서비스의 채택이 증가함에 따라 클라우드 데이터 웨어하우징에 대한 수요가 촉진될 것입니다. 기업과 정부 기관은 주문형 컴퓨팅, 무제한 저장 공간, 통합 BI 도구, 저렴한 가격 옵션 등 클라우드 데이터 웨어하우스의 경제적 이점을 실현하고 있습니다. .DWaaS(Data Warehouse as-a-Service)의 확산과 데이터 분석을 위한 비정형 데이터의 인기 증가로 인해 시장 성장이 더욱 가속화될 것으로 예상됩니다.
데이터 웨어하우징 시장 분석
비정형 인식 가능한 모델과 관련되지 않은 데이터를 포함하는 데이터 웨어하우징 시장은 기업이 고급 분석을 위해 비정형 데이터를 활용함에 따라 2019년부터 2025년까지 CAGR 10% 이상 성장할 것으로 예상됩니다. 데이터는 어떤 형식으로도 미리 구성되지 않으며 일반적으로 이름, 주소 등 텍스트가 많은 정보를 포함합니다. 비정형 데이터 웨어하우징의 인기 증가로 이어지는 주요 원동력은 중요한 기본 정보의 존재입니다.
빅 데이터의 양이 급증하고 이를 처리하기 위해 MapReduce와 같은 새로운 비즈니스 분석 도구의 사용이 증가하고 있습니다. Hadoop은 웨어하우징 솔루션에서 구조화되지 않은 데이터의 필요성을 강조했습니다. 비정형 데이터 수집 기능을 갖춘 유연한 클라우드 데이터 웨어하우스가 빠르게 도입되면서 비정형 데이터 부문은 예측 기간 동안 높은 성장을 보일 것으로 예상됩니다.
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< p> 무료 샘플 다운로드데이터 마이닝 도구는 대량의 데이터를 자동으로 처리하고 분석하여 중요한 비즈니스 가치를 지닌 패턴, 추세 또는 상관 관계를 발견하는 데 도움을 줍니다. 기업은 이러한 도구를 활용하여 미래 결과를 예측하고 제품 개발 및 수익 확장과 같은 새로운 기회를 찾는 데 도움을 줍니다.
사기 탐지, 소비자 프로파일링, 웹사이트 최적화 및 잠재적 시장 부문 결정. Azure ML Studio, RStudio, Python 및 SAS를 포함한 다양한 데이터 웨어하우징 도구를 저렴한 가격에 사용할 수 있으므로 기업은 향상된 데이터 통찰력을 활용하고 비즈니스 생산성을 높일 수 있습니다. 2025년까지 데이터 웨어하우징 시장 점유율의 25% 이상을 차지할 것으로 예상됩니다.
컴퓨팅 성능과 스토리지의 확장성이 다를 경우 온프레미스에 데이터를 저장하는 데 비용이 매우 많이 들 수 있습니다. 클라우드 웨어하우스는 필요에 따라 높거나 낮은 컴퓨팅 요구 사항을 충족하도록 즉시 확장할 수 있어 매우 비용 효율적입니다.
클라우드 데이터 웨어하우징은 다양한 데이터 유형을 비롯한 다양한 이점을 제공하므로 기업들 사이에서 상당한 관심을 끌고 있습니다. 지원, 주문형 컴퓨팅, 무제한 저장 공간 및 유연한 가격 모델을 제공합니다. 저렴한 비용과 낮은 인프라 요구 사항으로 인해 중소기업은 클라우드 배포 모델을 빠르게 채택하고 있습니다. 클라우드 컴퓨팅과 빅 데이터 분석을 촉진하기 위한 정부의 우호적인 이니셔티브도 시장의 주요 성장 동력입니다.
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BFSI 부문의 데이터 마이닝 및 빅 데이터 분석의 광범위한 사용은 데이터 웨어하우징 솔루션의 채택이 증가했습니다. 업계는 사기 및 악의적인 사이버 공격으로 인한 재정적 손실을 줄여야 한다는 큰 압력을 받고 있습니다. 이에 따라 금융기관에서도 빅데이터 분석 활용이 급증하고 있다. 이러한 기관에서는 예측 사기 분석, 허위 보험 청구 감지, 신용 위험 평가, 정부 규정 준수 보장을 위한 솔루션을 점점 더 많이 배포하고 있으며 데이터 웨어하우징 시장 수요를 촉진하고 있습니다. ATM, 모바일 뱅킹, 스마트 신용 카드 등 연결된 장치를 갖춘 BFSI의 IoT 출현으로 빅 데이터 분석 및 데이터 웨어하우징에 대한 수요가 더욱 증가했습니다.
대기업은 데이터 웨어하우징 솔루션을 조기에 채택하고 있습니다. . 사내 데이터 센터, 전담 IT 직원, 인프라 개발을 위한 재정 자원의 가용성은 대기업의 시장 성장을 촉진했습니다. CRM(고객 관계 관리) 및 ERP(전사적 자원 관리)와 같은 고급 엔터프라이즈 솔루션을 배포하여 방대한 양의 귀중한 데이터를 생성하고 이를 경쟁 우위에 활용합니다. 하이브리드 웨어하우징 모델의 개발을 통해 대기업은 온프레미스 데이터 웨어하우징을 사용하여 클라우드 웨어하우스의 유연성과 확장성을 활용할 수 있습니다.
지역별 데이터를 찾고 계십니까?
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아시아 태평양 지역의 기업들은 빅 데이터 솔루션과 클라우드 데이터 웨어하우징 시스템을 제공하기 위해 다양한 데이터 센터를 구축하고 있습니다. 예를 들어, 2019년 중국 전자상거래 회사인 Alibaba는 후허하오터 및 청두 산업 지역의 중국 기업에 클라우드 데이터 웨어하우징 솔루션을 제공하는 것을 목표로 중국에 두 개의 클라우드 기반 데이터 센터를 시작했습니다. 또한 이 서비스는 초기 인프라 투자가 필요 없고 저렴한 가격으로 중소기업에게도 경제적임이 입증되었습니다.
아시아 태평양 데이터 웨어하우징 시장은 빠른 성장으로 인해 2019년부터 2025년까지 연평균 성장률(CAGR) 15% 이상 성장할 것으로 예상됩니다. IT 인프라의 증가, 데이터 센터 수의 증가, 클라우드 기술의 광범위한 채택.
데이터 웨어하우징 시장 점유율
시장에서 활동하는 기업은 협업, 새로운 데이터 센터 출시 및 제품 개발을 통해 기존 제품을 강화하고 더 넓은 고객 기반을 대상으로 포트폴리오를 확장합니다. 예를 들어, 2019년 5월 Oracle은 Oracle Database 19c 데이터 웨어하우스 소프트웨어를 SUSE 플랫폼에 통합하기 위해 Linux 소프트웨어를 개발하는 독일 회사인 SUSE와 파트너십을 맺었습니다. 이번 협력을 통해 하이브리드 메모리 파티셔닝 및 고급 진단과 같은 데이터 웨어하우징 소프트웨어의 새로운 개발이 이루어졌습니다.
데이터 웨어하우징 시장에서 활동하는 주요 회사 중 일부는
- AWS
- 1010DATA
- Accur8Software 입니다.
- 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
- 시그마 컴퓨팅
- Snowflake, Inc.
- Teradata
- Talend
- SAS Institute, Inc.
업계 배경
데이터 웨어하우징 기술은 조직이 방대한 양의 기업 데이터를 비용 효율적으로 저장하고 분석할 수 있도록 하여 비즈니스 인텔리전스에 혁명을 일으켰습니다. 전통적으로 기업에서는 비즈니스 분야에 따라 데이터를 별도로 저장하기 위해 데이터베이스 관리 시스템과 데이터 마트를 사용했습니다. 이로 인해 서로 다른 소스의 데이터를 통합하는 것이 복잡해지고 데이터 분석이 어려워졌습니다. 데이터의 양이 증가하고 데이터가 기존 데이터 스토리지 시스템에 입력되는 속도는 레거시 시스템의 성능을 넘어섰습니다. 그 결과 강력한 컴퓨팅 성능과 높은 저장 용량을 갖춘 초대형 데이터 웨어하우스가 개발되었습니다. 클라우드 컴퓨팅 기술을 데이터 웨어하우징에 통합하고 저렴한 빅 데이터 솔루션을 사용할 수 있게 되면서 기업이 데이터 분석을 활용하는 방식이 중단되었습니다. 클라우드 데이터 웨어하우징의 인기가 높아지고 빅 데이터 분석의 광범위한 사용으로 인해 예측 기간 동안 이러한 솔루션에 대한 수요가 증가할 것입니다.
데이터 웨어하우징 시장 조사 보고서에는 업계에 대한 심층적인 내용이 포함됩니다. 추정치 포함 & 2014년부터 2025년까지 USD 기준 수익 예측,다음 세그먼트에 대해
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데이터 유형별
- 구조화
- 비구조화
배포 모델별
- 온프레미스
- 클라우드
- 하이브리드
조직 유형별
- 대기업 < li>SME
제공
- 통계 분석
- 데이터 마이닝 도구 < li>추출, 변환 & 로드(ETL) 솔루션
- 기타
애플리케이션별
- 소매
- IT & 통신
- BFSI
- 제조
- 의료
- 정부
- 기타
- 북미
- 미국
- 캐나다
- 유럽
- 영국
- 독일
- 프랑스
- 이탈리아
- 스페인
- 네덜란드
- APAC
- 중국
- 인도
- 일본
- 한국
- ANZ
- 동남아시아
- LAMEA
- 브라질
- 멕시코
- 콜롬비아
- 칠레
- MEA
- 사우디아라비아
- 남아프리카공화국< /li>
- 카타르
- UAE
목차
콘텐츠 신고
1장. 방법론 및 범위
1.1. 방법론
1.1.1. 초기 데이터 탐색
1.1.2. 통계 모델 및 예측
1.1.3. 업계 통찰력 및 검증
1.1.4. 범위
1.1.5. 정의
1.1.6. 방법론 및 예측 매개변수
1.2. 데이터 소스
1.2.1. 보조
1.2.2. 기본
2장. 요약
2.1. 데이터 웨어하우징 산업 360º 시놉시스, 2014 – 2025년
2.2. 비즈니스 동향
2.3. 지역 동향
2.4. 데이터 유형 동향
2.5. 배포 모델 동향
2.6. 조직 유형 동향
2.7. 제공 동향
2.8. 지원 동향
3장. 데이터 웨어하우징 산업 통찰력
3.1. 소개
3.2. 산업 세분화
3.3. 산업 환경, 2014년 – 2025년
3.4. 데이터 웨어하우징의 발전
3.5. 데이터 웨어하우징 아키텍처 분석
3.6. 데이터 웨어하우징 산업 생태계 분석
3.7. 기술 & 혁신 환경
3.7.1. 머신러닝(ML)과 데이터 웨어하우징의 통합
3.7.2. 사물 인터넷(IoT)의 기술 발전
3.7.3. 데이터 웨어하우징 분야의 클라우드 기술 확산
3.8. 규제 환경
3.8.1. 정보 보안 기술 - 개인 정보 보안 사양 GB/T 35273-2017
3.8.2. 일반 데이터 보호 규정(GDPR), EU
3.8.3. NIST 특별 간행물 800-144 - 퍼블릭 클라우드 컴퓨팅의 보안 및 개인 정보 보호에 대한 지침, 미국
3.8.4. 1996년 건강 보험 이전 및 책임에 관한 법률(HIPAA)
3.8.5. 2018년 인도 국가 디지털 통신 정책 보안 - 초안
3.8.6. PCI DSS(지불 카드 산업 데이터 보안 표준) - 버전 3.2.1
3.9. 산업 영향력
3.9.1. 성장 동인
3.9.1.1. 이기종 데이터 저장을 위한 데이터 웨어하우스의 필요성 증가
3.9.1.2. 성장 BI 및 데이터 분석을 위한 데이터 마이닝 수요
3.9.1.3. 고객 경험 향상을 위한 과거 데이터 사용 증가
3.9.1.4. 데이터 웨어하우징 분야의 클라우드 기술 확산
3.9.2. 업계의 함정 & 과제
3.9.2.1. 데이터 경직성 및 비효율적인 아키텍처
3.9.2.2. 높은 배포 비용 및 IT 복잡성
3.9.2.3. 데이터 침해 및 사이버 공격 위협
3.10. Porter의 분석
< p>3.11. PESTEL 분석3.12. 성장 잠재력 분석
4장. 경쟁 환경
4.1. 소개
4.2. 회사 시장 점유율 분석, 2018년
4.3. 주요 데이터 웨어하우징 솔루션 공급업체의 경쟁 분석, 2018
4.3.1. 아마존 웹 서비스(AWS)
4.3.2. IBM 주식회사
4.3.3. 마이크로소프트사
4.3.4. 오라클사
4.3.5. SAP SE
4.3.6. 테라데이타 주식회사
4.4. 다른 유명 플레이어의 경쟁 분석, 2018
4.4.1. 클라우데라
4.4.2. 마크로직(주)
4.4.3. Snowflake Inc.
5장. 데이터 유형별 데이터 웨어하우징 시장
5.1. 데이터 유형별 주요 동향
5.2. 구조화됨
5.2.1. 시장 추정 및 전망, 2014년 – 2025년
5.3. 구조화되지 않음
5.3.1. 시장 추정 및 전망, 2014년 – 2025년
6장. 배포 모델별 데이터 웨어하우징 시장
6.1. 배포 모델별 주요 동향
6.2. 온프레미스
6.2.1. 시장 추정 및 예측, 2014~2025
6.3. 클라우드
6.3.1. 시장 추정 및 예측, 2014~2025
6.4. 하이브리드
6.4.1. 시장 추정 및 전망, 2014~2025
7장. 조직 유형별 데이터 웨어하우징 시장
7.1. 조직 유형별 주요 동향
7.2. 대기업
7.2.1. 시장 추정 및 전망, 2014~2025
7.3. 중소기업
7.3.1.시장 추정 및 전망, 2014년 – 2025년
8장. 제공을 통한 데이터 웨어하우징 시장
8.1. 주요 동향
8.2. 통계분석
8.2.1. 시장 추정 및 전망, 2014~2025
8.3. 데이터 마이닝 도구
8.3.1. 시장 추정 및 전망, 2014년 – 2025년
8.4. ETL 솔루션
8.4.1. 시장 추정 및 전망, 2014~2025
8.5. 기타
8.5.1. 시장 추정 및 전망, 2014~2025
9장. 애플리케이션별 데이터 웨어하우징 시장
9.1. 애플리케이션별 주요 동향
9.2. 소매
9.2.1. 시장 추정 및 전망, 2014~2025
9.3. 통신 및 앰프; IT
9.3.1. 시장 추정 및 전망, 2014년 – 2025년
9.4. BFSI
9.4.1. 시장 추정 및 전망, 2014년 – 2025년
9.5. 제조
9.5.1. 시장 추정 및 예측, 2014~2025
9.6. 의료
9.6.1. 시장 추정 및 전망, 2014년 – 2025년
9.7. 정부
9.7.1. 시장 추정 및 전망, 2014년 – 2025년
9.8. 기타
9.8.1. 시장 추정 및 전망, 2014년 – 2025년
10장. 지역별 데이터 웨어하우징 시장
10.1. 지역별 주요 동향
10.2. 북미
10.2.1. 시장 추정 및 예측, 2014~2025
10.2.2. 데이터 유형별 시장 추정 및 전망, 2014년 – 2025년
10.2.3. 배포 모델별 시장 추정 및 전망(2014년) – 2025년
10.2.4. 조직 유형별 시장 추정 및 예측, 2014 – 2025년
10.2.5. 2014년 제품별 시장 추정 및 전망 – 2025년
10.2.6. 애플리케이션별 시장 추정 및 예측, 2014년 – 2025년
10.2.7. 미국
10.2.7.1. 시장 추정 및 전망, 2014~2025
10.2.7.2. 데이터 유형별 시장 추정 및 예측, 2014년 – 2025년
10.2.7.3. 배포 모델별 시장 추정 및 전망(2014년) – 2025년
10.2.7.4. 조직 유형별 시장 추정 및 예측, 2014 – 2025년
10.2.7.5. 2014년 제품별 시장 추정 및 전망 – 2025년
10.2.7.6. 애플리케이션별 시장 추정 및 예측, 2014년 – 2025년
10.2.8. 캐나다
10.2.8.1. 시장 추정 및 전망, 2014~2025
10.2.8.2. 데이터 유형별 시장 추정 및 전망, 2014년 – 2025년
10.2.8.3. 배포 모델별 시장 추정 및 전망(2014년) – 2025년
10.2.8.4. 조직 유형별 시장 추정 및 예측, 2014 – 2025년
10.2.8.5. 2014년 제품별 시장 추정 및 전망 – 2025년
10.2.8.6. 애플리케이션별 시장 추정 및 예측, 2014년 – 2025년
10.3. 유럽
10.3.1. 시장 추정 및 예측, 2014~2025
10.3.2. 데이터 유형별 시장 추정 및 예측, 2014년 – 2025년
10.3.3. 배포 모델별 시장 추정 및 전망(2014년) – 2025년
10.3.4. 조직 유형별 시장 추정 및 예측, 2014 – 2025년
10.3.5. 2014년 제품별 시장 추정 및 전망 – 2025년
10.3.6. 애플리케이션별 시장 추정 및 예측, 2014년 – 2025년
10.3.7. 영국
10.3.7.1. 시장 추정 및 전망, 2014~2025
10.3.7.2. 데이터 유형별 시장 추정 및 전망, 2014년 – 2025년
10.3.7.3. 배포 모델별 시장 추정 및 전망(2014년) – 2025년
10.3.7.4. 조직 유형별 시장 추정 및 예측, 2014 – 2025년
10.3.7.5. 2014년 제품별 시장 추정 및 전망 – 2025년
10.3.7.6. 애플리케이션별 시장 추정 및 예측, 2014년 – 2025년
10.3.8. 독일
10.3.8.1. 시장 추정 및 전망, 2014~2025
10.3.8.2. 데이터 유형별 시장 추정 및 예측,2014년 2025년
10.3.8.3. 배포 모델별 시장 추정 및 전망(2014년) – 2025년
10.3.8.4. 조직 유형별 시장 추정 및 예측, 2014 – 2025년
10.3.8.5. 2014년 제품별 시장 추정 및 전망 – 2025년
10.3.8.6. 애플리케이션별 시장 추정 및 예측, 2014년 – 2025년
10.3.9. 프랑스
10.3.9.1. 시장 추정 및 전망, 2014~2025
10.3.9.2. 데이터 유형별 시장 추정 및 예측, 2014년 – 2025년
10.3.9.3. 배포 모델별 시장 추정 및 전망(2014년) – 2025년
10.3.9.4. 조직 유형별 시장 추정 및 예측, 2014 – 2025년
10.3.9.5. 2014년 제품별 시장 추정 및 전망 – 2025년
10.3.9.6. 애플리케이션별 시장 추정 및 예측, 2014년 – 2025년
10.3.10. 이탈리아
10.3.10.1. 시장 추정 및 전망, 2014~2025
10.3.10.2. 데이터 유형별 시장 추정 및 전망, 2014년 – 2025년
10.3.10.3. 배포 모델별 시장 추정 및 전망(2014년) – 2025년
10.3.10.4. 조직 유형별 시장 추정 및 예측, 2014 – 2025년
10.3.10.5. 2014년 제품별 시장 추정 및 전망 – 2025년
10.3.10.6. 애플리케이션별 시장 추정 및 예측, 2014년 – 2025년
10.3.11. 스페인
10.3.11.1. 시장 추정 및 전망, 2014~2025
10.3.11.2. 데이터 유형별 시장 추정 및 전망, 2014년 – 2025년
10.3.11.3. 배포 모델별 시장 추정 및 전망(2014년) – 2025년
10.3.11.4. 조직 유형별 시장 추정 및 예측, 2014 – 2025년
10.3.11.5. 2014년 제품별 시장 추정 및 전망 – 2025년
10.3.11.6. 애플리케이션별 시장 추정 및 예측,2014년 2025년
10.3.12. 네덜란드
10.3.12.1. 시장 추정 및 전망, 2014~2025
10.3.12.2. 데이터 유형별 시장 추정 및 전망, 2014년 – 2025년
10.3.12.3. 배포 모델별 시장 추정 및 전망(2014년) – 2025년
10.3.12.4. 조직 유형별 시장 추정 및 예측, 2014 – 2025년
10.3.12.5. 2014년 제품별 시장 추정 및 전망 – 2025년
10.3.12.6. 애플리케이션별 시장 추정 및 예측, 2014년 – 2025년
10.4. 아시아 태평양
10.4.1. 시장 추정 및 전망, 2014~2025
10.4.2. 데이터 유형별 시장 추정 및 예측, 2014년 – 2025년
10.4.3. 배포 모델별 시장 추정 및 전망(2014년) – 2025년
10.4.4. 조직 유형별 시장 추정 및 예측, 2014 – 2025년
10.4.5. 2014년 제품별 시장 추정 및 전망 – 2025년
10.4.6. 애플리케이션별 시장 추정 및 예측, 2014년 – 2025년
10.4.7. 중국
10.4.7.1. 시장 추정 및 전망, 2014~2025
10.4.7.2. 데이터 유형별 시장 추정 및 전망, 2014년 – 2025년
10.4.7.3. 배포 모델별 시장 추정 및 전망(2014년) – 2025년
10.4.7.4. 조직 유형별 시장 추정 및 예측, 2014 – 2025년
10.4.7.5. 2014년 제품별 시장 추정 및 전망 – 2025년
10.4.7.6. 애플리케이션별 시장 추정 및 예측, 2014년 – 2025년
10.4.8. 인도
10.4.8.1. 시장 추정 및 전망, 2014~2025
10.4.8.2. 데이터 유형별 시장 추정 및 전망, 2014년 – 2025년
10.4.8.3. 배포 모델별 시장 추정 및 전망(2014년) – 2025년
10.4.8.4. 조직 유형별 시장 추정 및 예측, 2014 – 2025년
10.4.8.5. 시장 추정 및 전망,제공 기준, 2014 – 2025년
10.4.8.6. 애플리케이션별 시장 추정 및 예측, 2014년 – 2025년
10.4.9. 일본
10.4.9.1. 시장 추정 및 전망, 2014~2025
10.4.9.2. 데이터 유형별 시장 추정 및 전망, 2014년 – 2025년
10.4.9.3. 배포 모델별 시장 추정 및 전망(2014년) – 2025년
10.4.9.4. 조직 유형별 시장 추정 및 예측, 2014 – 2025년
10.4.9.5. 2014년 제품별 시장 추정 및 전망 – 2025년
10.4.9.6. 애플리케이션별 시장 추정 및 예측, 2014년 – 2025년
10.4.10. ANZ
10.4.10.1. 시장 추정 및 전망, 2014~2025
10.4.10.2. 데이터 유형별 시장 추정 및 전망, 2014년 – 2025년
10.4.10.3. 배포 모델별 시장 추정 및 전망(2014년) – 2025년
10.4.10.4. 조직 유형별 시장 추정 및 예측, 2014 – 2025년
10.4.10.5. 2014년 제품별 시장 추정 및 전망 – 2025년
10.4.10.6. 애플리케이션별 시장 추정 및 예측, 2014년 – 2025년
10.4.11. 한국
10.4.11.1. 시장 추정 및 전망, 2014~2025
10.4.11.2. 데이터 유형별 시장 추정 및 전망, 2014년 – 2025년
10.4.11.3. 배포 모델별 시장 추정 및 전망(2014년) – 2025년
10.4.11.4. 조직 유형별 시장 추정 및 예측, 2014 – 2025년
10.4.11.5. 2014년 제품별 시장 추정 및 전망 – 2025년
10.4.11.6. 애플리케이션별 시장 추정 및 예측, 2014년 – 2025년
10.4.12. 동남아시아
10.4.12.1. 시장 추정 및 전망, 2014~2025
10.4.12.2. 데이터 유형별 시장 추정 및 전망, 2014년 – 2025년
10.4.12.3. 시장 추정 및 전망,배포 모델별, 2014년 – 2025년
10.4.12.4. 조직 유형별 시장 추정 및 예측, 2014 – 2025년
10.4.12.5. 2014년 제품별 시장 추정 및 전망 – 2025년
10.4.12.6. 애플리케이션별 시장 추정 및 예측, 2014년 – 2025년
10.5. 라틴 아메리카
10.5.1. 시장 추정 및 전망, 2014~2025
10.5.2. 데이터 유형별 시장 추정 및 예측, 2014년 – 2025년
10.5.3. 배포 모델별 시장 추정 및 전망(2014년) – 2025년
10.5.4. 조직 유형별 시장 추정 및 예측, 2014 – 2025년
10.5.5. 2014년 제품별 시장 추정 및 전망 – 2025년
10.5.6. 애플리케이션별 시장 추정 및 예측, 2014년 – 2025년
10.5.7. 브라질
10.5.7.1. 시장 추정 및 전망, 2014~2025
10.5.7.2. 데이터 유형별 시장 추정 및 전망, 2014년 – 2025년
10.5.7.3. 배포 모델별 시장 추정 및 전망(2014년) – 2025년
10.5.7.4. 조직 유형별 시장 추정 및 예측, 2014 – 2025년
10.5.7.5. 2014년 제품별 시장 추정 및 전망 – 2025년
10.5.7.6. 애플리케이션별 시장 추정 및 예측, 2014년 – 2025년
10.5.8. 멕시코
10.5.8.1. 시장 추정 및 전망, 2014~2025
10.5.8.2. 데이터 유형별 시장 추정 및 전망, 2014년 – 2025년
10.5.8.3. 배포 모델별 시장 추정 및 전망(2014년) – 2025년
10.5.8.4. 조직 유형별 시장 추정 및 예측, 2014 – 2025년
10.5.8.5. 2014년 제품별 시장 추정 및 전망 – 2025년
10.5.8.6. 애플리케이션별 시장 추정 및 예측, 2014년 – 2025년
10.5.9. 아르헨티나
10.5.9.1. 시장 추정 및 예측, 2014~2025
10.5.9.2. 데이터 유형별 시장 추정 및 예측, 2014년 – 2025년
10.5.9.3. 배포 모델별 시장 추정 및 전망(2014년) – 2025년
10.5.9.4. &