Размер рынка хранилищ данных по типу данных (структурированные, неструктурированные), по модели развертывания (локальное, облачное, гибридное), по типу организации (МСП, крупные предприятия), по предложению (статистический анализ, инструменты интеллектуального анализа данных, решения ETL), по Применение (розничная торговля, телекоммуникации и ИТ, BFSI, производство, здравоохранение, правительство)
Published on: 2024-07-07 | No of Pages : 240 | Industry : Media and IT
Publisher : MRA | Format : PDF&Excel
Размер рынка хранилищ данных по типу данных (структурированные, неструктурированные), по модели развертывания (локальное, облачное, гибридное), по типу организации (МСП, крупные предприятия), по предложению (статистический анализ, инструменты интеллектуального анализа данных, решения ETL), по Применение (розничная торговля, телекоммуникации и ИТ, BFSI, производство, здравоохранение, правительство)
Размер рынка хранилищ данных по типу данных (структурированные, неструктурированные), по модели развертывания (локально, Облако, гибрид), по типу организации (МСП, крупные предприятия), по предложению (статистический анализ, инструменты интеллектуального анализа данных, решения ETL), по применению (розничная торговля, телекоммуникации и ИТ, BFSI, производство, здравоохранение, правительство), отчет об отраслевом анализе , Региональные перспективы, потенциал роста, конкурентный рынок
Размер рынка хранилищ данных
Рынок хранилищ данных в 2018 году во всем мире размер превысил 13 миллиардов долларов США, и, по оценкам, в период с 2019 по 2025 год его рост составит более 12 % в год.
Чтобы понять основные рыночные тенденции
Скачать бесплатный образец
Хранилище данных — это объединение данных из нескольких разрозненных источников, включая социальные сети, мобильные данные и бизнес-приложения. Эти данные используются для предоставления ценной бизнес-информации и аналитических отчетов. Разнородные данные, полученные из различных источников, сначала очищаются, а затем организуются в консолидированный формат в хранилище данных. Предприятия используют инструменты хранилищ данных и систему управления базами данных (СУБД) для доступа к данным, хранящимся на серверах хранилища, для поддержки своих операционных решений.
Рост рынка хранилищ данных объясняется такими факторами, как увеличение объема данных, генерируемых предприятиями, и растущая потребность в бизнес-аналитике (BI) для получения конкурентных преимуществ. Огромные объемы данных, производимые различными вертикалями бизнеса, оказывают огромное давление на существующие корпоративные ресурсы, вынуждая их применять решения для хранилищ данных для эффективного, гибкого и масштабируемого хранения. Эти данные можно использовать с помощью передовых инструментов интеллектуального анализа данных и бизнес-аналитики, предоставляя пользователям ценную бизнес-информацию для повышения операционной эффективности, лучшего принятия решений, усиления удержания клиентов и увеличения потоков доходов.
| 2018 |
| 13 миллиардов (долларов США) |
| 2019–2025 гг. |
| 12% |
| 30 миллиардов (долларов США) |
| 2014–2018 годы |
| 265 |
| 429 |
| Тип данных, модель развертывания, тип организации, предложение, приложение и регион |
|
|
Каковы возможности роста на этом рынке?
Скачать бесплатно Пример
Еще одним фактором, ведущим к росту рынка, является растущая тенденция облачных вычислений. Растущее распространение облачных сервисов будет способствовать увеличению спроса на облачные хранилища данных. Предприятия и государственные учреждения осознают экономические преимущества облачного хранилища данных, такие как вычисления по требованию, неограниченное хранилище, интегрированные инструменты бизнес-аналитики и доступные цены. .Ожидается, что распространение хранилища данных как услуги (DWaaS) и растущая популярность неструктурированных данных для анализа данных будут способствовать росту рынка.
Анализ рынка хранилищ данных
Неструктурированные Ожидается, что рынок хранилищ данных, который включает в себя данные, не связанные с узнаваемой моделью, будет расти со среднегодовым темпом более 10% в период с 2019 по 2025 год, поскольку предприятия используют неструктурированные данные для расширенной аналитики. Данные не организованы заранее в каком-либо формате и обычно содержат текстовую информацию, такую как имена и адреса. Основной движущей силой, ведущей к росту популярности хранилищ неструктурированных данных, является наличие важной базовой информации.
Быстро растущие объемы больших данных и использование новых инструментов бизнес-аналитики для их обработки, таких как MapReduce и Hadoop подчеркнули необходимость неструктурированных данных в решениях для хранения данных. Ожидается, что благодаря быстрому внедрению гибких облачных хранилищ данных с приемом неструктурированных данных в сегменте неструктурированных данных в течение прогнозируемого периода будет наблюдаться высокий рост.
Узнайте больше о ключевых сегментах, формирующих этот рынок.
< p> Загрузить бесплатный образецИнструменты интеллектуального анализа данных помогают автоматизировать обработку и анализ больших объемов данных для обнаружения закономерностей, тенденций или корреляций, которые имеют важную ценность для бизнеса. Предприятия используют такие инструменты для прогнозирования будущих результатов, помогая им находить новые возможности, такие как разработка продуктов и увеличение доходов.
Интеллектуальный анализ данных стал свидетелем значительного увеличения его внедрения для обнаружение мошенничества, составление профилей потребителей, оптимизация веб-сайтов и определение потенциальных сегментов рынка. Широкий спектр инструментов хранилищ данных, включая Azure ML Studio, RStudio, Python и SAS, доступен по доступным ценам, что позволяет предприятиям извлечь выгоду из расширенного анализа данных и повысить продуктивность бизнеса. По прогнозам, к 2025 году на их долю придется более 25 % рынка хранилищ данных.
Хранение данных на месте может стать очень дорогим, если вычислительная мощность и хранилище имеют разную масштабируемость. Облачные хранилища данных могут мгновенно масштабироваться для удовлетворения требуемых высоких или низких вычислительных потребностей, что делает их очень экономически эффективными.
Облачные хранилища данных набирают популярность среди предприятий, поскольку они предоставляют многочисленные преимущества, включая возможность использования нескольких типов данных. поддержка, вычисления по требованию, неограниченное хранилище и гибкие модели ценообразования. МСП быстро внедряют модель развертывания облака из-за доступных затрат и низких требований к инфраструктуре. Благоприятные правительственные инициативы по продвижению облачных вычислений и анализа больших данных также являются главным драйвером роста рынка.
Узнайте больше о ключевых сегментах, формирующих этот рынок
Загрузите бесплатный образец
Широкое использование интеллектуального анализа данных и анализа больших данных в секторе BFSI увеличилось внедрение решений для хранения данных. Отрасль находится под огромным давлением, требующим сокращения финансовых потерь, вызванных мошенничеством и злонамеренными кибератаками. Это привело к резкому увеличению использования аналитики больших данных среди финансовых учреждений. Эти учреждения все чаще внедряют решения для прогнозной аналитики мошенничества, обнаружения фальшивых страховых претензий, оценки кредитного риска и обеспечения соблюдения требований правительства, что стимулирует спрос на рынке хранилищ данных. Появление Интернета вещей в BFSI с подключенными устройствами, такими как банкоматы, мобильные банковские услуги и смарт-кредитные карты, еще больше увеличило спрос на аналитику больших данных и хранилища данных.
Крупные предприятия первыми внедряют решения для хранилищ данных. . Собственные центры обработки данных, специализированный ИТ-персонал и наличие финансовых ресурсов для развития инфраструктуры способствовали росту рынка среди крупных предприятий. Они внедряют передовые корпоративные решения, такие как управление взаимоотношениями с клиентами (CRM) и планирование ресурсов предприятия (ERP), генерируя огромное количество ценных данных, которые используются для получения конкурентных преимуществ. Благодаря разработке гибридных моделей складирования крупные предприятия могут использовать гибкость и масштабируемость облачных хранилищ, используя локальные хранилища данных.
Ищете данные для конкретного региона?
Скачать бесплатно Пример
Предприятия в Азиатско-Тихоокеанском регионе создают различные центры обработки данных для предоставления решений для больших данных и систем облачных хранилищ данных. Например, в 2019 году китайская компания электронной коммерции Alibaba запустила в Китае два облачных центра обработки данных, нацеленных на предоставление облачных решений для хранения данных китайским предприятиям в промышленных районах Хух-Хото и Чэнду. Эти услуги также оказываются экономически выгодными для МСП благодаря отсутствию первоначальных инвестиций в инфраструктуру и доступным ценам.
Ожидается, что на рынке хранилищ данных Азиатско-Тихоокеанского региона среднегодовой темп роста составит более 15% в период с 2019 по 2025 год из-за быстрого роста. ИТ-инфраструктуры, увеличение количества центров обработки данных и широкомасштабное внедрение облачных технологий.
Доля рынка хранилищ данных
Предприятия, работающие на рынке, принимают такие стратегии, как сотрудничество, запуск новых центров обработки данных и разработку продуктов для улучшения существующих предложений и расширения портфолио для охвата более широкой клиентской базы. Например, в мае 2019 года Oracle заключила партнерское соглашение с SUSE, немецкой компанией, разрабатывающей программное обеспечение Linux, для интеграции программного обеспечения хранилища данных Oracle Database 19c в свою платформу SUSE. Сотрудничество приносит новые разработки в области программного обеспечения для хранения данных, такие как гибридное разделение памяти и расширенная диагностика.
Крупнейшими компаниями, работающими на рынке хранилищ данных, являются
- 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.
Общая информация об отрасли
Технологии хранилищ данных произвели революцию в бизнес-аналитике, позволив организациям экономично хранить и анализировать огромные объемы корпоративных данных. Традиционно предприятия использовали системы управления базами данных и витрины данных для хранения данных отдельно в зависимости от вертикалей бизнеса. Это привело к сложностям в интеграции данных из разрозненных источников и затруднило анализ данных. Растущие объемы данных и скорость, с которой данные поступали в традиционные системы хранения данных, были за пределами возможностей устаревших систем. Это привело к разработке гипермасштабируемых хранилищ данных с надежной вычислительной мощностью и большой емкостью хранения. Интеграция технологий облачных вычислений в хранилища данных и доступность доступных решений для обработки больших данных привели к изменению методов использования аналитики данных предприятиями. С растущей популярностью облачных хранилищ данных и широким использованием аналитики больших данных спрос на эти решения будет расти в течение прогнозируемого периода времени.
Отчет об исследовании рынка хранилищ данных включает в себя углубленное освещение отрасли, с оценками & прогноз по выручке в долларах США с 2014 по 2025 год,для следующих сегментов
Нажмите здесь, чтобы купить раздел этого отчета
По типу данных
- Структурировано
- Неструктурировано
По модели развертывания
- Локально
- Облако
- Гибридное
По типу организации
- Крупные предприятия < li>МСП
Предлагая
- Статистический анализ
- Инструменты интеллектуального анализа данных < li>Извлечение, преобразование и усиление; Решения для загрузки (ETL)
- Другие
По приложению
- Розничная торговля
- ИТ и усилители; Телекоммуникации
- BFSI
- Производство
- Здравоохранение
- Правительство
- Другое
- Северная Америка
- США
- Канада
- Европа
- Великобритания
- Германия
- Франция
- Италия
- Испания
- Нидерланды
- Азиатско-Тихоокеанский регион
- Китай
- Индия
- Япония
- Южная Корея
- АНЗ
- Юго-Восточная Азия
- LAMEA
- Бразилия
- Мексика
- Колумбия
- Чили
- MEA
- Саудовская Аравия
- Южная Африка< /li>
- Катар
- ОАЭ
Оглавление
Содержимое отчета
Глава 1. Методология и Область применения
1.1. Методика
1.1.1. Первичное исследование данных
1.1.2. Статистическая модель и прогноз
1.1.3. Отраслевая информация и проверка
1.1.4. Область применения
1.1.5. Определения
1.1.6. Методология и параметры прогноза
1.2. Источники данных
1.2.1. Вторичный
1.2.2. Первичный
Глава 2. Резюме
2.1. Хранилище данных индустрия 360º синопсис, 2014 – 2025
2.2. Тенденции бизнеса
2.3. Региональные тенденции
2.4. Тенденции типов данных
2.5. Тенденции в моделях развертывания
2.6. Тенденции типов организаций
2.7. Предлагая тенденции
2.8. Тенденции применения
Глава 3. Аналитика индустрии хранилищ данных
3.1. Введение
3.2. Сегментация отрасли
3.3. Отраслевой ландшафт, 2014 г. – 2025
3.4. Эволюция хранилищ данных
3.5. Анализ архитектуры хранилища данных
3.6. Анализ экосистемы отрасли хранилищ данных
3.7. Технологии и усилители; инновационный ландшафт
3.7.1. Интеграция машинного обучения (ML) с хранилищами данных
3.7.2. Технологические достижения в области Интернета вещей (IoT)
3.7.3. Распространение облачных технологий в хранилищах данных
3.8. Нормативно-правовая база
3.8.1. Технология информационной безопасности – Спецификация безопасности личной информации GB/T 35273-2017
3.8.2. Общий регламент по защите данных (GDPR), ЕС
3.8.3. Специальная публикация NIST 800-144 — Рекомендации по безопасности и конфиденциальности в общедоступных облачных вычислениях, США
3.8.4. Закон о переносимости и подотчетности медицинского страхования (HIPAA) 1996 г.
3.8.5. Национальная политика в области цифровых коммуникаций «Безопасная Индия» на 2018 год — проект
3.8.6. Стандарт безопасности данных индустрии платежных карт (PCI DSS) – версия 3.2.1
3.9. Воздействующие силы отрасли
3.9.1. Драйверы роста
3.9.1.1. Растущая потребность в хранилищах данных для хранения разрозненных данных
3.9.1.2. Рост потребность в интеллектуальном анализе данных для BI и анализа данных
3.9.1.3. Распространение использования исторических данных для улучшения качества обслуживания клиентов
3.9.1.4. Распространение облачных технологий в хранилищах данных
3.9.2. Промышленные ловушки & проблемы
3.9.2.1. Негибкость данных и неэффективная архитектура
3.9.2.2. Высокие затраты на развертывание и сложность ИТ
3.9.2.3. Угроза утечки данных и кибератак
3.10. Анализ Портера
< p>3.11. PESTEL-анализ3.12. Анализ потенциала роста
Глава 4. Конкурентная среда
4.1. Введение
4.2. Анализ доли рынка компании, 2018 год
4.3. Конкурентный анализ крупнейших поставщиков решений для хранилищ данных, 2018 год
4.3.1. Веб-сервисы Amazon (AWS)
4.3.2. Корпорация IBM
4.3.3. Корпорация Microsoft
4.3.4. Корпорация Oracle
4.3.5. SAP SE
4.3.6. Корпорация Teradata
4.4. Конкурентный анализ других известных игроков, 2018 год
4.4.1. Клаудера, Инк.
4.4.2. Корпорация МаркЛогик
4.4.3. Snowflake Inc.
Глава 5. Рынок хранилищ данных по типам данных
5.1. Ключевые тенденции по типам данных
5.2. Структурировано
5.2.1. Оценки и прогнозы рынка, 2014 г. – 2025
5.3. Неструктурированный
5.3.1. Оценки и прогнозы рынка, 2014 г. – 2025
Глава 6. Рынок хранилищ данных по моделям развертывания
6.1. Ключевые тенденции по моделям развертывания
6.2. Локально
6.2.1. Оценки и прогнозы рынка, 2014–2025 гг.
6.3. Облако
6.3.1. Оценки и прогнозы рынка, 2014–2025 гг.
6.4. Гибрид
6.4.1. Оценки и прогнозы рынка, 2014–2025 гг.
Глава 7. Рынок хранилищ данных по типу организации
7.1. Ключевые тенденции по типам организаций
7.2. Крупные предприятия
7.2.1. Оценки и прогнозы рынка, 2014–2025 гг.
7.3. МСП
7.3.1.Оценки и прогнозы рынка, 2014 г. – 2025
Глава 8. Рынок хранилищ данных, предлагая
8.1. Ключевые тенденции, предлагая
8.2. Статистический анализ
8.2.1. Оценка и прогноз рынка, 2014–2025 гг.
8.3. Инструменты интеллектуального анализа данных
8.3.1. Оценки и прогнозы рынка, 2014 г. – 2025
8.4. ETL-решения
8.4.1. Оценка и прогноз рынка, 2014–2025 гг.
8.5. Прочее
8.5.1. Оценки и прогнозы рынка, 2014–2025 гг.
Глава 9. Рынок хранилищ данных по приложениям
9.1. Ключевые тенденции по приложениям
9.2. Розничная торговля
9.2.1. Оценки и прогнозы рынка, 2014–2025 гг.
9.3. Телекоммуникации и усилители; ИТ
9.3.1. Оценки и прогнозы рынка, 2014 г. – 2025
9.4. БФСИ
9.4.1. Оценки и прогнозы рынка, 2014 г. – 2025
9.5. Производство
9.5.1. Оценки и прогнозы рынка, 2014–2025 гг.
9.6. Здравоохранение
9.6.1. Оценки и прогнозы рынка, 2014 г. – 2025
9.7. Правительство
9.7.1. Оценки и прогнозы рынка, 2014 г. – 2025
9.8. Прочее
9.8.1. Оценки и прогнозы рынка, 2014 г. – 2025 г.
Глава 10. Рынок хранилищ данных по регионам
10.1. Ключевые тенденции по регионам
10.2. Северная Америка
10.2.1. Оценки и прогнозы рынка, 2014–2025 гг.
10.2.2. Оценки и прогнозы рынка по типам данных, 2014 г. – 2025
10.2.3. Оценки и прогнозы рынка по моделям развертывания, 2014 г. – 2025
10.2.4. Оценки и прогнозы рынка по типам организаций, 2014 г. – 2025
10.2.5. Оценки и прогнозы рынка по предложениям, 2014 г. – 2025
10.2.6. Оценки и прогнозы рынка по приложениям, 2014 г. – 2025
10.2.7. США
10.2.7.1. Оценки и прогнозы рынка, 2014–2025 гг.
10.2.7.2. Оценки и прогнозы рынка по типам данных, 2014 г. – 2025
10.2.7.3. Оценки и прогнозы рынка по моделям развертывания, 2014 г. – 2025
10.2.7.4. Оценки и прогнозы рынка по типам организаций, 2014 г. – 2025
10.2.7.5. Оценки и прогнозы рынка по предложениям, 2014 г. – 2025
10.2.7.6. Оценки и прогнозы рынка по приложениям, 2014 г. – 2025 год
10.2.8. Канада
10.2.8.1. Оценки и прогнозы рынка, 2014–2025 гг.
10.2.8.2. Оценки и прогнозы рынка по типам данных, 2014 г. – 2025
10.2.8.3. Оценки и прогнозы рынка по моделям развертывания, 2014 г. – 2025
10.2.8.4. Оценки и прогнозы рынка по типам организаций, 2014 г. – 2025
10.2.8.5. Оценки и прогнозы рынка по предложениям, 2014 г. – 2025
10.2.8.6. Оценки и прогнозы рынка по приложениям, 2014 г. – 2025 год
10.3. Европа
10.3.1. Оценки и прогнозы рынка, 2014–2025 гг.
10.3.2. Оценки и прогнозы рынка по типам данных, 2014 г. – 2025
10.3.3. Оценки и прогнозы рынка по моделям развертывания, 2014 г. – 2025
10.3.4. Оценки и прогнозы рынка по типам организаций, 2014 г. – 2025
10.3.5. Оценки и прогнозы рынка по предложениям, 2014 г. – 2025
10.3.6. Оценки и прогнозы рынка по приложениям, 2014 г. – 2025
10.3.7. Великобритания
10.3.7.1. Оценки и прогнозы рынка, 2014–2025 гг.
10.3.7.2. Оценки и прогнозы рынка по типам данных, 2014 г. – 2025
10.3.7.3. Оценки и прогнозы рынка по моделям развертывания, 2014 г. – 2025
10.3.7.4. Оценки и прогнозы рынка по типам организаций, 2014 г. – 2025
10.3.7.5. Оценки и прогнозы рынка по предложениям, 2014 г. – 2025
10.3.7.6. Оценки и прогнозы рынка по приложениям, 2014 г. – 2025 год
10.3.8. Германия
10.3.8.1. Оценки и прогнозы рынка, 2014–2025 гг.
10.3.8.2. Рыночные оценки и прогнозы по типам данных,2014 год – 2025
10.3.8.3. Оценки и прогнозы рынка по моделям развертывания, 2014 г. – 2025
10.3.8.4. Оценки и прогнозы рынка по типам организаций, 2014 г. – 2025
10.3.8.5. Оценки и прогнозы рынка по предложениям, 2014 г. – 2025
10.3.8.6. Оценки и прогнозы рынка по приложениям, 2014 г. – 2025
10.3.9. Франция
10.3.9.1. Оценки и прогнозы рынка, 2014–2025 гг.
10.3.9.2. Оценки и прогнозы рынка по типам данных, 2014 г. – 2025
10.3.9.3. Оценки и прогнозы рынка по моделям развертывания, 2014 г. – 2025
10.3.9.4. Оценки и прогнозы рынка по типам организаций, 2014 г. – 2025
10.3.9.5. Оценки и прогнозы рынка по предложениям, 2014 г. – 2025
10.3.9.6. Оценки и прогнозы рынка по приложениям, 2014 г. – 2025
10.3.10. Италия
10.3.10.1. Оценки и прогнозы рынка, 2014–2025 гг.
10.3.10.2. Оценки и прогнозы рынка по типам данных, 2014 г. – 2025
10.3.10.3. Оценки и прогнозы рынка по моделям развертывания, 2014 г. – 2025
10.3.10.4. Оценки и прогнозы рынка по типам организаций, 2014 г. – 2025
10.3.10.5. Оценки и прогнозы рынка по предложениям, 2014 г. – 2025
10.3.10.6. Оценки и прогнозы рынка по приложениям, 2014 г. – 2025
10.3.11. Испания
10.3.11.1. Оценка и прогноз рынка, 2014–2025 гг.
10.3.11.2. Оценки и прогнозы рынка по типам данных, 2014 г. – 2025
10.3.11.3. Оценки и прогнозы рынка по моделям развертывания, 2014 г. – 2025
10.3.11.4. Оценки и прогнозы рынка по типам организаций, 2014 г. – 2025
10.3.11.5. Оценки и прогнозы рынка по предложениям, 2014 г. – 2025
10.3.11.6. Оценки и прогнозы рынка по приложениям,2014 год – 2025
10.3.12. Нидерланды
10.3.12.1. Оценки и прогнозы рынка, 2014–2025 гг.
10.3.12.2. Оценки и прогнозы рынка по типам данных, 2014 г. – 2025
10.3.12.3. Оценки и прогнозы рынка по моделям развертывания, 2014 г. – 2025
10.3.12.4. Оценки и прогнозы рынка по типам организаций, 2014 г. – 2025
10.3.12.5. Оценки и прогнозы рынка по предложениям, 2014 г. – 2025
10.3.12.6. Оценки и прогнозы рынка по приложениям, 2014 г. – 2025
10.4. Азиатско-Тихоокеанский регион
10.4.1. Оценки и прогнозы рынка, 2014–2025 гг.
10.4.2. Оценки и прогнозы рынка по типам данных, 2014 г. – 2025
10.4.3. Оценки и прогнозы рынка по моделям развертывания, 2014 г. – 2025
10.4.4. Оценки и прогнозы рынка по типам организаций, 2014 г. – 2025
10.4.5. Оценки и прогнозы рынка по предложениям, 2014 г. – 2025
10.4.6. Оценки и прогнозы рынка по приложениям, 2014 г. – 2025
10.4.7. Китай
10.4.7.1. Оценки и прогнозы рынка, 2014–2025 гг.
10.4.7.2. Оценки и прогнозы рынка по типам данных, 2014 г. – 2025
10.4.7.3. Оценки и прогнозы рынка по моделям развертывания, 2014 г. – 2025
10.4.7.4. Оценки и прогнозы рынка по типам организаций, 2014 г. – 2025
10.4.7.5. Оценки и прогнозы рынка по предложениям, 2014 г. – 2025
10.4.7.6. Оценки и прогнозы рынка по приложениям, 2014 г. – 2025 год
10.4.8. Индия
10.4.8.1. Оценки и прогнозы рынка, 2014–2025 гг.
10.4.8.2. Оценки и прогнозы рынка по типам данных, 2014 г. – 2025
10.4.8.3. Оценки и прогнозы рынка по моделям развертывания, 2014 г. – 2025
10.4.8.4. Оценки и прогнозы рынка по типам организаций, 2014 г. – 2025
10.4.8.5. Оценки и прогнозы рынка,по предложению, 2014 г. – 2025
10.4.8.6. Оценки и прогнозы рынка по приложениям, 2014 г. – 2025
10.4.9. Япония
10.4.9.1. Оценки и прогнозы рынка, 2014–2025 гг.
10.4.9.2. Оценки и прогнозы рынка по типам данных, 2014 г. – 2025
10.4.9.3. Оценки и прогнозы рынка по моделям развертывания, 2014 г. – 2025
10.4.9.4. Оценки и прогнозы рынка по типам организаций, 2014 г. – 2025
10.4.9.5. Оценки и прогнозы рынка по предложениям, 2014 г. – 2025
10.4.9.6. Оценки и прогнозы рынка по приложениям, 2014 г. – 2025
10.4.10. АНЗ
10.4.10.1. Оценки и прогнозы рынка, 2014–2025 гг.
10.4.10.2. Оценки и прогнозы рынка по типам данных, 2014 г. – 2025
10.4.10.3. Оценки и прогнозы рынка по моделям развертывания, 2014 г. – 2025
10.4.10.4. Оценки и прогнозы рынка по типам организаций, 2014 г. – 2025
10.4.10.5. Оценки и прогнозы рынка по предложениям, 2014 г. – 2025
10.4.10.6. Оценки и прогнозы рынка по приложениям, 2014 г. – 2025
10.4.11. Южная Корея
10.4.11.1. Оценка и прогноз рынка, 2014–2025 гг.
10.4.11.2. Оценки и прогнозы рынка по типам данных, 2014 г. – 2025
10.4.11.3. Оценки и прогнозы рынка по моделям развертывания, 2014 г. – 2025
10.4.11.4. Оценки и прогнозы рынка по типам организаций, 2014 г. – 2025
10.4.11.5. Оценки и прогнозы рынка по предложениям, 2014 г. – 2025
10.4.11.6. Оценки и прогнозы рынка по приложениям, 2014 г. – 2025
10.4.12. Юго-Восточная Азия
10.4.12.1. Оценка и прогноз рынка, 2014–2025 гг.
10.4.12.2. Оценки и прогнозы рынка по типам данных, 2014 г. – 2025
10.4.12.3. Рыночные оценки и прогнозы,по модели развертывания, 2014 г. – 2025
10.4.12.4. Оценки и прогнозы рынка по типам организаций, 2014 г. – 2025
10.4.12.5. Оценки и прогнозы рынка по предложениям, 2014 г. – 2025
10.4.12.6. Оценки и прогнозы рынка по приложениям, 2014 г. – 2025
10.5. Латинская Америка
10.5.1. Оценки и прогнозы рынка, 2014–2025 гг.
10.5.2. Оценки и прогнозы рынка по типам данных, 2014 г. – 2025
10.5.3. Оценки и прогнозы рынка по моделям развертывания, 2014 г. – 2025
10.5.4. Оценки и прогнозы рынка по типам организаций, 2014 г. – 2025
10.5.5. Оценки и прогнозы рынка по предложениям, 2014 г. – 2025
10.5.6. Оценки и прогнозы рынка по приложениям, 2014 г. – 2025
10.5.7. Бразилия
10.5.7.1. Оценки и прогнозы рынка, 2014–2025 гг.
10.5.7.2. Оценки и прогнозы рынка по типам данных, 2014 г. – 2025
10.5.7.3. Оценки и прогнозы рынка по моделям развертывания, 2014 г. – 2025
10.5.7.4. Оценки и прогнозы рынка по типам организаций, 2014 г. – 2025
10.5.7.5. Оценки и прогнозы рынка по предложениям, 2014 г. – 2025
10.5.7.6. Оценки и прогнозы рынка по приложениям, 2014 г. – 2025
10.5.8. Мексика
10.5.8.1. Оценки и прогнозы рынка, 2014–2025 гг.
10.5.8.2. Оценки и прогнозы рынка по типам данных, 2014 г. – 2025
10.5.8.3. Оценки и прогнозы рынка по моделям развертывания, 2014 г. – 2025
10.5.8.4. Оценки и прогнозы рынка по типам организаций, 2014 г. – 2025
10.5.8.5. Оценки и прогнозы рынка по предложениям, 2014 г. – 2025
10.5.8.6. Оценки и прогнозы рынка по приложениям, 2014 г. – 2025
10.5.9. Аргентина
10.5.9.1. Оценки и прогнозы рынка, 2014–2025 гг.
10.5.9.2. Оценки и прогнозы рынка по типам данных, 2014 г. – 2025
10.5.9.3. Оценки и прогнозы рынка по моделям развертывания, 2014 г. – 2025
10.5.9.4. &