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市場調査レポート
商品コード
1604123

データファブリック：企業導入における課題の克服

Overcoming Challenges in Bringing Data Fabrics to Industrial Enterprises

出版日
発行
ABI Research
ページ情報
英文 11 Pages
納期
即日から翌営業日
データファブリック：企業導入における課題の克服
出版日: 2024年11月14日
発行: ABI Research
ページ情報: 英文 11 Pages
納期: 即日から翌営業日
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  • 概要
  • 目次
概要

当レポートでは、データファブリックの企業への導入の動向を調査し、産業界によるデータ生成量のデータソース別の推移・予測、データファブリックの企業導入の際にベンダーが直面する課題、課題克服に向けた提言、主要企業とエコシステムなどをまとめています。

実用的なメリット：

  • データファブリックの技術、データガバナンス、管理、企業に導入する際にベンダーが直面する組織的・商業的課題についての詳細な理解をえられます
  • クラウドサービスプロバイダーに対する、技術的課題を軽減するための製品提供の調整方法に関する実行可能な提言を得られます
  • エコシステムパートナーシップを活用することで、サプライヤーが運用/管理や組織の課題に対処するための詳細なガイダンスを得られます

重要な質問への回答：

  • データ統合ベンダー/クラウドサービスプロバイダーは、データファブリックを企業に導入する際にどのような課題に直面しているか？
  • ベンダーは技術的な課題を軽減するために、どのように自社のサービスを調整できるか？
  • データガバナンス体制とコンプライアンス体制を最大限に遵守するためには、どのような手順が必要か？
  • データファブリックサプライヤーは、どのように企業の運用管理上の課題を解決できるか？
  • 企業展開に伴う商業的課題とは何か？ベンダーはこれらの課題をどのように軽減できるか？

調査ハイライト：

  • 2030年までの産業界によるデータ生成量をデータソース別に詳細に分類
  • 製造業における接続動向の詳細分析：固定回線と無線接続の動向を幅広く検証し、固定回線の支配的な役割を概説
  • データファブリックを企業に導入するためのベンダーの課題を広範にマッピング
  • 技術の進歩とエコシステムパートナーシップにより、ベンダーがこれらの課題に対処するための提言

目次

第1章 主な調査結果

第2章 主要予測

第3章 主要企業とエコシステム

  • AMAZON WEB SERVICES
  • DATABRICKS
  • DENODO
  • IBM
  • INFORMATICA
  • ORACLE
  • MICROSOFT
  • QLIK
  • SNOWFLAKE

第4章 企業にデータファブリックを導入する際の課題

第5章 データファブリックの導入を促進するための課題の克服

第6章 総論

目次
Product Code: AN-6152

Actionable Benefits:

  • Detailed understanding of technology, data governance, management, and organizational and commercial challenges that vendors face in bringing the data fabric concept to enterprises.
  • Actionable recommendations for cloud service providers on how to adjust their product offerings to mitigate technology challenges.
  • Detailed guidance on how ecosystem partnerships can help suppliers address operational/management and organizational challenges.

Critical Questions Answered:

  • What challenges do data integration vendors/cloud service providers face in bringing data fabric deployments to enterprises?
  • How can vendors adjust their offering to mitigate technology challenges?
  • What steps are necessary to implement maximum adherence to data governance regimes and compliance arrangements?
  • How can data fabric suppliers help enterprises solve operational and management challenges?
  • What are the commercial challenges that targeted enterprise deployments entail? And how can vendors mitigate these challenges?

Research Highlights:

  • Detailed breakdown of industrial data generation through 2030, broken down by different sources of data.
  • In-depth analysis of connectivity trends in manufacturing: extensive review of fixed-line versus wireless connectivity trends, outlining the dominant role of fixed-line.
  • Extensive map of challenges for vendors to bring data fabric deployments to enterprises.
  • Recommendations for vendors to address these challenges with technology advancements and ecosystem partnerships.

Who Should Read This?

  • Product development managers charged with overcoming technical hurdles and designing products that balance flexibility with scalability.
  • Sales and business development executives facing the challenge of positioning and selling complex data fabric solutions in an evolving industrial market.
  • Chief Technology Officers (CTOs) needing to align product roadmaps with market demands while navigating the complex interoperability, security, and customization requirements of large-scale manufacturing and industrial clients.

TABLE OF CONTENTS

1 KEY FINDINGS

2 KEY FORECASTS

3 KEY COMPANIES AND ECOSYSTEMS

  • 3.1 AMAZON WEB SERVICES
  • 3.2 DATABRICKS
  • 3.3 DENODO
  • 3.4 IBM
  • 3.5 INFORMATICA
  • 3.6 ORACLE
  • 3.7 MICROSOFT
  • 3.8 QLIK
  • 3.9 SNOWFLAKE

4 CHALLENGES IN BRINGING DATA FABRICS TO ENTERPRISES

5 OVERCOMING CHALLENGES TO FOSTER DATA FABRIC DEPLOYMENTS

6 CLOSING REMARKS