企業のデータ競争に勝つためにデータソリューションプロバイダーが備えるべきデータ統合の特性

当レポートでは、データソリューションプロバイダーが備えるべきデータ統合の特性を調査し、データ統合ツールが備えるべき必須特性、データ統合ツールの差別化因子、主要企業とエコシステム参入企業、データ統合の利用事例と顧客のメリットなどの分析をまとめています。

実用的なメリット：

• 完全で堅牢なデータ統合ツールのためのデータ統合の必須条件
• データ統合市場の市場機会の予測
• データ統合ソリューションの比較：クラウドプロバイダーデータ管理技術プロバイダー

重要な質問への回答：

• ハイブリッドクラウドデータ管理をサポートするために、データ統合ツールはどのような主要特性を備えていなければならないか？
• ETL (抽出・変換・ロード) とデータ仮想化アプローチの競合上の優位性は？
• データ統合プロバイダーは、データ統合市場における事業機会をどのように見極めることができるか？

調査ハイライト：

• 基本的なデータ統合ツールと堅牢なデータ統合ツールを差別化する特徴を特定します
• 具体的な使用事例を、ETLベースとデータ仮想化ベースの統合アプローチの競合上の優位性にマッピングします
• データ統合プロバイダーが独自のツール差別化因子でどのように顧客を獲得するかについて特定します

目次

第1章 重要ポイント

第2章 主要予測

第3章 主要企業とエコシステム参入企業

第3.1章 クラウドデータ統合プロバイダー

第3.2章 専門データ統合プロバイダー

第4章 データ統合の利用事例と顧客のメリット

第4.1章 さまざまなシナリオにおけるETLとデータ仮想化の競合上の優位性

第4.2章 データ統合の顧客

第5章 提言・総論

Actionable Benefits:

• Data integration must-haves for a complete and robust data integration tool.
• Market opportunity forecast of the data integration market.
• Comparison of data integration solutions by cloud providers and data management technology providers.

Critical Questions Answered:

• What key characteristics must data integration tools have to support hybrid cloud data management?
• What are the competitive advantages between an Extract, Transform, and Load (ETL) and a data virtualization approach?
• How can data integration providers identify opportunities in the data integration market?

Research Highlights:

• Identify characteristics that differentiate between a basic and robust data integration tool.
• Map specific use cases to the competitive advantage of an ETL-based and a data virtualization-based integration approach.
• Identify how data integration providers win over customers through unique tool differentiators.

Who Should Read This?

• Market intelligence managers at data integration providers looking to gain an understanding of the competition.
• Cloud hyperscalers looking to acquire specialized data management providers as part of an overall cloud data management strategy.
• Data management product engineers tasked with integrating new features into a data integration solution.

TABLE OF CONTENTS

1 KEY TAKEAWAYS

2 KEY FORECASTS

3 KEY COMPANIES AND ECOSYSTEM PLAYERS

31 CLOUD DATA INTEGRATION PROVIDERS

32 SPECIALIZED DATA INTEGRATION PROVIDERS

4 DATA INTEGRATION USE CASES AND CUSTOMER WINS

41 ETL VERSUS DATA VIRTUALIZATION COMPETITIVE ADVANTAGES FOR DIFFERENT SCENARIOS

42 DATA INTEGRATION CUSTOMER WINS MANUFACTURING

5 RECOMMENDATIONS AND CLOSING REMARKS