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表紙：データ統合の世界市場-2023年～2030年
市場調査レポート
商品コード
1297827

データ統合の世界市場-2023年～2030年

Global Data Integration Market - 2023-2030
出版日: | 発行: DataM Intelligence | ページ情報: 英文 210 Pages | 納期: 約2営業日

● お客様のご希望に応じて、既存データの加工や未掲載情報（例：国別セグメント）の追加などの対応が可能です。　 詳細はお問い合わせください。

価格
価格表記: USDを日本円(税抜)に換算
本日の銀行送金レート: 1USD=156.76円
データ統合の世界市場-2023年～2030年
出版日: 2023年06月15日
発行: DataM Intelligence
ページ情報: 英文 210 Pages
納期: 約2営業日
ご注意事項 :
本レポートは最新情報反映のため適宜更新し、内容構成変更を行う場合があります。ご検討の際はお問い合わせください。
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  • 概要
  • 目次
概要

市場概要

世界のデータ統合市場は、2022年に116億米ドルに達し、2030年には263億米ドルに達すると予測され、予測期間2023-2030年のCAGRは10.8%で成長します。世界のデータ統合市場は、新興諸国における政府サービスのデジタル化の進行に伴い、継続的な成長が見られると思われます。政府が市民の公共サービスへのアクセスを改善し、腐敗を削減しようと努めているため、さまざまな情報源からのさまざまなデータの統合が重要になっています。これにより、カスタマイズされたデータ統合ツールやサービスに対する需要が増加します。

世界のデータ統合市場は激しい競争を目の当たりにしています。大手企業は市場での地位を固めるために戦略的買収を行っています。例えば、2023年5月、米国のソフトウェア企業であるQlikは、同じく米国のデータ統合技術専門企業であるTalend Inc.の買収を発表しました。この買収により、Qlikが提供するデータ統合プラットフォームの品質が大幅に向上すると期待されています。

市場力学

ビジネスプロセス自動化の台頭

業務の合理化、効率化、手作業の削減を目的に、ビジネスプロセスの自動化を導入する企業が増えています。組織は、企業資源計画（ERP）、顧客関係管理（CRM）、サプライチェーン管理（SCM）、人事管理（HRM）システムなど、さまざまな自動化システムを導入し、業務を最適化しています。

データ統合は、さまざまな自動化システム、アプリケーション、ワークフローにまたがるデータを接続・統合することで、ビジネスプロセスの自動化において重要な役割を果たします。統合されたデータは、異なるプロセス間のシームレスな情報の流れを可能にし、組織はエンドツーエンドのビジネスプロセスを自動化し、より高い業務効率を達成することができます。

データ統合は、自動化システム間を流れるデータの一貫性と正確性を保証します。データ統合には、データの検証、クレンジング、変換、マッピングが含まれ、データ形式、構造、セマンティクスを整合させる。統合によってデータの一貫性と正確性を維持することで、企業は意思決定、報告、コンプライアンス、その他の重要なビジネスプロセスにおいて、信頼できるデータに頼ることができます。

リアルタイムの洞察に対する需要の高まり

リアルタイムの洞察により、組織はタイムリーで十分な情報に基づいた意思決定を行うことができます。ペースの速い現代のビジネス環境では、企業は市場の変化、顧客のニーズ、新たなビジネスチャンスに迅速に対応するために、さまざまなソースから最新の情報にアクセスする必要があります。データ統合は、リアルタイムでデータを収集、集約、分析する上で重要な役割を果たし、組織が効果的な意思決定を行うために、業務を包括的かつ正確に把握できるようにします。

リアルタイムの洞察により、組織は継続的に業績を監視し、最適化することができます。複数のソースからのデータをリアルタイムで統合することで、組織は業務、顧客とのやり取り、サプライ・チェーン、その他の重要な分野を総合的に把握することができます。リアルタイムの可視性により、ボトルネックを特定し、動向を把握し、効率改善、コスト削減、リソース配分の最適化、全体的な業績向上のための積極的な行動をとることができます。

相互運用性の欠如

データ統合には、さまざまなシステム、アプリケーション、プラットフォームからのデータの接続と統合が含まれます。しかし、システムによって使用するデータ形式、プロトコル、標準が異なることが多く、データをシームレスに交換・統合することは困難です。システム間の相互運用性の欠如は、データ統合プロセスの障害となり、異なる環境間でのスムーズなデータの流れを阻害します。

多くの組織は、オンプレミスシステムとクラウドプラットフォームやサードパーティアプリケーションを組み合わせたハイブリッドIT環境で運用しています。このような異種環境間の相互運用性の欠如が、統合の課題を生み出しています。データ統合ソリューションは、データの一貫性とアクセシビリティを確保するために、これらの多様な環境間でデータをシームレスに接続・統合できなければなりません。相互運用性の欠如は、ハイブリッド環境におけるデータの統合を阻害します。

多くの組織は、特定のベンダー独自のテクノロジー、フォーマット、またはプラットフォームに依存するようになります。その結果、他のシステムやプラットフォームとのデータ統合ソリューションの相互運用性が制限される可能性があります。組織は、互換性の問題から、異なるベンダーのデータを統合したり、ベンダー間で移行したりする際に課題に直面する可能性があります。ベンダーロックインの懸念は、データ統合ソリューションの採用に対する抑止力として機能します。

COVID-19の影響分析

COVID-19の大流行により、企業は、リモートワーク、オンライン業務、顧客行動の変化に適応するため、デジタルトランスフォーメーションへの取り組みを加速する必要に迫られました。その結果、さまざまなシステムのデータを接続・統合し、分散環境でのシームレスな運用を可能にするデータ統合ソリューションに対する需要が高まっています。

パンデミックによる不確実性は、意思決定のためのリアルタイムの洞察の重要性を浮き彫りにしました。パンデミックによって引き起こされた大きな変化は、パンデミック後にさらに加速しました。パンデミック後は、世界の主要産業でデータ統合の導入が進むとみられます。

AIの影響分析

機械学習や自然言語処理などのAI技術は、データ統合ソリューションに統合されつつあります。AIを活用したデータ統合は、インテリジェントなデータマッピング、データクレンジング、データ変換を可能にし、統合プロセスの効率と精度を向上させる。

AIはデータ統合における繰り返し作業を自動化し、手作業を減らして統合プロセスをスピードアップします。AIアルゴリズムはデータ構造を分析し、最適な統合ワークフローを提案し、統合パイプラインの開発とメンテナンスを簡素化します。AIはまた、統合データのパターン、異常、相関関係を特定することで人間の能力を拡張し、組織が価値ある洞察を導き出せるようにします。

ロシア・ウクライナ紛争の影響

紛争はウクライナのデータ統合市場を混乱させました。多くのウクライナの民間企業が海外に進出し、企業が継続性を確保しようとしたため、データ統合ツールやサービスに対する需要が一時的に高まっています。さらに、ウクライナ政府も戦時中に重要な政府サービスを維持しようとしたため、需要が増加しました。

紛争後、欧米諸国がロシアに課した制裁措置により、ロシアのデータ統合市場は大きな混乱に陥っています。欧米企業が制裁により事業を停止したため、ロシアの多くの産業がデータ統合ツールやサービスを奪われました。そのため、国内のソフトウェアベンダーの需要が高まっています。

目次

第1章 調査手法と調査範囲

第2章 定義と概要

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 市場力学

  • 影響要因
    • 促進要因
      • データ主導の意思決定に対するニーズの高まり
      • デジタルトランスフォーメーションへの取り組みの増加
      • ビジネスプロセス自動化の台頭
      • リアルタイムの洞察に対する需要の高まり
    • 抑制要因
      • データのセキュリティとプライバシーに関する懸念の高まり
      • 相互運用性の欠如
    • 機会
    • 影響分析

第5章 業界分析

  • ポーターのファイブフォース分析
  • サプライチェーン分析
  • 価格分析
  • 規制分析

第6章 COVID-19分析

第7章 展開方法別

  • オンプレミス
  • オンデマンド

第8章 コンポーネント別

  • サービス
  • ツール

第9章 アプリケーション別

  • 人事（HR）
  • マーケティング＆セールス
  • オペレーション

第10章 エンドユーザー別

  • BFSI
  • 政府・防衛
  • IT・通信
  • ヘルスケア・ライフサイエンス
  • その他

第11章 地域別

  • 北米
    • 米国
    • カナダ
    • メキシコ
  • 欧州
    • ドイツ
    • 英国
    • フランス
    • イタリア
    • スペイン
    • その他欧州
  • 南米
    • ブラジル
    • アルゼンチン
    • その他南米
  • アジア太平洋
    • 中国
    • インド
    • 日本
    • オーストラリア
    • その他アジア太平洋地域
  • 中東・アフリカ

第12章 競合情勢

  • 競合シナリオ
  • 市況/シェア分析
  • M&A分析

第13章 企業プロファイル

  • Cisco Systems, Inc.
    • 企業概要
    • 展開方法のポートフォリオと説明
    • 財務概要
    • 最近の動向
  • IBM
  • Oracle Corporation
  • SAP SE
  • Microsoft
  • Precisely
  • QlikTech International AB
  • Informatica Inc.
  • SAS Institute Inc.
  • Actian Corporation

第14章 付録

目次
Product Code: ICT666

Market Overview

The Global Data Integration Market reached US$ 11.6 billion in 2022 and is expected to reach US$ 26.3 billion by 2030, growing with a CAGR of 10.8% during the forecast period 2023-2030. The global data integration market will witness continued growth with the ongoing digitization of government services in developing countries. As governments are striving to improve access to public services for citizens and reduce corruption, the integration of various data points from different sources attains importance. It will lead to an increase in demand for customized data integration tools and services.

The global data integration market is witnessing intense competition. Major players are undertaking strategic acquisitions to consolidate their position in the market. For instance, in May 2023, Qlik, a U.S.-based software company, announced the acquisition of Talend Inc., another U.S.-based company specializing in data integration technologies. The acquisition is expected to significantly improve the quality of Qlik's data integration platform offerings.

Market Dynamics

Rise in Business Process Automation

Organizations are increasingly adopting business process automation to streamline operations, improve efficiency, and reduce manual effort. Organizations implement various automated systems, such as enterprise resource planning (ERP), customer relationship management (CRM), supply chain management (SCM), and human resources management (HRM) systems, to optimize their operations.

Data integration plays a crucial role in business process automation by connecting and integrating data across various automated systems, applications, and workflows. Integrated data enables seamless information flow between different processes, allowing organizations to automate end-to-end business processes and achieve greater operational efficiency.

Data integration ensures that data flowing between automated systems is consistent and accurate. It involves data validation, cleansing, transformation, and mapping to align data formats, structures, and semantics. By maintaining data consistency and accuracy through integration, organizations can rely on reliable data for decision making, reporting, compliance, and other critical business processes.

Increasing Demand For Real-Time Insights

Real-time insights enable organizations to make timely and informed decisions. In the modern fast-paced business environment, organizations need access to up-to-date information from various sources to respond quickly to market changes, customer needs, and emerging opportunities. Data integration plays a crucial role in collecting, aggregating, and analyzing data in real time, ensuring that organizations have a comprehensive and accurate view of their operations for effective decision making.

Real-time insights empower organizations to monitor and optimize their business performance continuously. By integrating data from multiple sources in real time, organizations can gain a holistic view of their operations, customer interactions, supply chain, and other key areas. The real-time visibility allows them to identify bottlenecks, spot trends, and take proactive actions to improve efficiency, reduce costs, optimize resource allocation, and enhance overall business performance.

Lack of Interoperability

Data integration involves connecting and integrating data from various systems, applications, and platforms. However, different systems often use different data formats, protocols, and standards, making it difficult to seamlessly exchange and integrate data. The lack of interoperability between systems creates obstacles in the data integration process and hampers the smooth flow of data across different environments.

Many organizations operate in hybrid IT environments, combining on-premises systems with cloud platforms and third-party applications. The lack of interoperability between these disparate environments creates integration challenges. Data integration solutions must be able to seamlessly connect and integrate data across these diverse environments to ensure data consistency and accessibility. The absence of interoperability impedes the integration of data in hybrid environments.

Many organizations become dependent on a specific vendor's proprietary technologies, formats, or platforms. It can limit the interoperability of data integration solutions with other systems or platforms. Organizations may face challenges in integrating data from different vendors or transitioning between vendors due to compatibility issues. The fear of vendor lock-in acts as a deterrent to adopting data integration solutions.

COVID-19 Impact Analysis

The COVID-19 pandemic forced organizations to accelerate their digital transformation initiatives to adapt to remote work, online operations, and changing customer behaviors. It led to an increased demand for data integration solutions to connect and integrate data from various systems and enable seamless operations in a distributed environment.

The uncertainty caused by the pandemic highlighted the importance of real-time insights for decision-making. The profound changes caused by the pandemic only accelerated in the post-pandemic period. The post-pandemic period is likely to witness increasing adoption of data integration by major industries globally.

AI Impact Analysis

AI technologies, such as machine learning and natural language processing, are being integrated into data integration solutions. AI-powered data integration enables intelligent data mapping, data cleansing, and data transformation, improving the efficiency and accuracy of the integration process.

AI automates repetitive tasks in data integration, reducing manual effort and speeding up the integration process. AI algorithms can analyze data structures and suggest optimal integration workflows, simplifying the development and maintenance of integration pipelines. AI also augments human capabilities by identifying patterns, anomalies, and correlations in integrated data, enabling organizations to derive valuable insights.

Russia- Ukraine War Impact

The conflict disrupted the data integration market in Ukraine. Many private Ukrainian businesses established themselves abroad which led to a temporary rise in demand for data integration tools and services as businesses sought to ensure continuity. Furthermore, increased demand was also witnessed by the Ukrainian government as it sought to maintain some critical government services during the war.

Sanctions imposed on Russia by Western countries in the wake of the conflict have led to major disruptions in the Russian data integration market. Many Russian industries have been deprived of data integration tools and services as western companies ceased operations due to sanctions. It has led to increased demand from domestic software vendors.

Segment Analysis

The global data integration market is segmented based on deployment method, component, application, end-user and region.

Data Integration Tools are the Most Widely Used Component of the Global Market

Data integration tools provide the necessary software and infrastructure to facilitate the integration of data from various sources. The tools offer features like data extraction, transformation, cleansing, mapping, and loading (ETL), data synchronization, data virtualization, and data replication. The tools provide a user-friendly interface and a range of functionalities to support the integration process.

Data integration tools cater to a wide range of use cases, making them applicable across industries and business functions. The tools support integration requirements for data warehousing, business intelligence, cloud migration, application integration, master data management, data governance, and more. The versatility of data integration tools makes them widely adopted by organizations across various sectors.

Geographical Analysis

Asia-Pacific is Expected to Grow at a Faster Pace During the Forecast Period

The Asia-Pacific data integration market is expected to grow at a faster CAGR of 12.5% during the forecast period. Asia-Pacific is witnessing robust economic growth, with countries like China, India, Vietnam and Malaysia having some of the highest growth rates. The rapid economic growth is expected to create new growth opportunities for the data integration market.

Asia-Pacific is embracing digital transformation initiatives across various industries. Organizations are adopting advanced technologies such as cloud computing, big data analytics, AI, and IoT to drive efficiency, innovation, and customer-centricity. Data integration is playing a critical role in connecting and integrating data from different sources and systems, enabling organizations to leverage the utility of these technologies.

The adoption of cloud computing is witnessing a significant rise in Asia-Pacific. Organizations are leveraging cloud-based data integration solutions to overcome infrastructure limitations, improve scalability, and reduce IT costs. The region's expanding cloud infrastructure and investment in data centers is also contributing to the growth of the Asia-Pacific data integration market.

Competitive Landscape

The major global players include: Cisco Systems, Inc., IBM, Oracle Corporation, SAP SE, Microsoft, Precisely, QlikTech International AB, Informatica Inc., SAS Institute Inc. and Actian Corporation.

Why Purchase the Report?

  • To visualize the global data integration market segmentation based on deployment method, component, application, end-user and region, as well as understand key commercial assets and players.
  • Identify commercial opportunities by analyzing trends and co-development.
  • Excel data sheet with numerous data points of data integration market-level with all segments.
  • PDF report consists of a comprehensive analysis after exhaustive qualitative interviews and an in-depth study.
  • Product mapping available as Excel consisting of key products of all the major players.

The global data integration market report would provide approximately 64 tables, 67 figures and 210 Pages.

Target Audience 2023

  • Data-Driven Businesses
  • Data Management System Companies
  • Industry Investors/Investment Bankers
  • Research Professionals

Table of Contents

1. Methodology and Scope

  • 1.1. Research Methodology
  • 1.2. Research Objective and Scope of the Report

2. Definition and Overview

3. Executive Summary

  • 3.1. Snippet by Deployment Method
  • 3.2. Snippet by Component
  • 3.3. Snippet by Application
  • 3.4. Snippet by End-User
  • 3.5. Snippet by Region

4. Dynamics

  • 4.1. Impacting Factors
    • 4.1.1. Drivers
      • 4.1.1.1. Growing Need for Data-Driven Decision Making
      • 4.1.1.2. Increasing Adoption of Digital Transformation Initiatives
      • 4.1.1.3. Rise in Business Process Automation
      • 4.1.1.4. Increasing Demand for Real-Time Insights
    • 4.1.2. Restraints
      • 4.1.2.1. Growing Concerns about Data Security and Privacy
      • 4.1.2.2. Lack of Interoperability
    • 4.1.3. Opportunity
    • 4.1.4. Impact Analysis

5. Industry Analysis

  • 5.1. Porter's Five Force Analysis
  • 5.2. Supply Chain Analysis
  • 5.3. Pricing Analysis
  • 5.4. Regulatory Analysis

6. COVID-19 Analysis

  • 6.1. Analysis of COVID-19
    • 6.1.1. Scenario Before COVID
    • 6.1.2. Scenario During COVID
    • 6.1.3. Scenario Post COVID
  • 6.2. Pricing Dynamics Amid COVID-19
  • 6.3. Demand-Supply Spectrum
  • 6.4. Government Initiatives Related to the Market During Pandemic
  • 6.5. Manufacturers Strategic Initiatives
  • 6.6. Conclusion

7. By Deployment Method

  • 7.1. Introduction
    • 7.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment Method
    • 7.1.2. Market Attractiveness Index, By Deployment Method
  • 7.2. On-premises*
    • 7.2.1. Introduction
    • 7.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
  • 7.3. On-demand

8. By Component

  • 8.1. Introduction
    • 8.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Component
    • 8.1.2. Market Attractiveness Index, By Component
  • 8.2. Services*
    • 8.2.1. Introduction
    • 8.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
  • 8.3. Tools

9. By Application

  • 9.1. Introduction
    • 9.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
    • 9.1.2. Market Attractiveness Index, By Application
  • 9.2. Human Resources (HR)*
    • 9.2.1. Introduction
    • 9.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
  • 9.3. Marketing & Sales
  • 9.4. Operations

10. By End-User

  • 10.1. Introduction
    • 10.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
    • 10.1.2. Market Attractiveness Index, By End-User
  • 10.2. BFSI*
    • 10.2.1. Introduction
    • 10.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
  • 10.3. Government & Defence
  • 10.4. IT and Telecommunications
  • 10.5. Healthcare & Life Sciences
  • 10.6. Others

11. By Region

  • 11.1. Introduction
    • 11.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Region
    • 11.1.2. Market Attractiveness Index, By Region
  • 11.2. North America
    • 11.2.1. Introduction
    • 11.2.2. Key Region-Specific Dynamics
    • 11.2.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment Method
    • 11.2.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Component
    • 11.2.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
    • 11.2.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
    • 11.2.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
      • 11.2.7.1. The U.S.
      • 11.2.7.2. Canada
      • 11.2.7.3. Mexico
  • 11.3. Europe
    • 11.3.1. Introduction
    • 11.3.2. Key Region-Specific Dynamics
    • 11.3.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment Method
    • 11.3.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Component
    • 11.3.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
    • 11.3.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
    • 11.3.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
      • 11.3.7.1. Germany
      • 11.3.7.2. The UK
      • 11.3.7.3. France
      • 11.3.7.4. Italy
      • 11.3.7.5. Spain
      • 11.3.7.6. Rest of Europe
  • 11.4. South America
    • 11.4.1. Introduction
    • 11.4.2. Key Region-Specific Dynamics
    • 11.4.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment Method
    • 11.4.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Component
    • 11.4.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
    • 11.4.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
    • 11.4.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
      • 11.4.7.1. Brazil
      • 11.4.7.2. Argentina
      • 11.4.7.3. Rest of South America
  • 11.5. Asia-Pacific
    • 11.5.1. Introduction
    • 11.5.2. Key Region-Specific Dynamics
    • 11.5.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment Method
    • 11.5.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Component
    • 11.5.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
    • 11.5.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
    • 11.5.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
      • 11.5.7.1. China
      • 11.5.7.2. India
      • 11.5.7.3. Japan
      • 11.5.7.4. Australia
      • 11.5.7.5. Rest of Asia-Pacific
  • 11.6. Middle East and Africa
    • 11.6.1. Introduction
    • 11.6.2. Key Region-Specific Dynamics
    • 11.6.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment Method
    • 11.6.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Component
    • 11.6.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
    • 11.6.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User

12. Competitive Landscape

  • 12.1. Competitive Scenario
  • 12.2. Market Positioning/Share Analysis
  • 12.3. Mergers and Acquisitions Analysis

13. Company Profiles

  • 13.1. Cisco Systems, Inc.*
    • 13.1.1. Company Overview
    • 13.1.2. Deployment Method Portfolio and Description
    • 13.1.3. Financial Overview
    • 13.1.4. Recent Developments
  • 13.2. IBM
  • 13.3. Oracle Corporation
  • 13.4. SAP SE
  • 13.5. Microsoft
  • 13.6. Precisely
  • 13.7. QlikTech International AB
  • 13.8. Informatica Inc.
  • 13.9. SAS Institute Inc.
  • 13.10. Actian Corporation

LIST NOT EXHAUSTIVE

14. Appendix

  • 14.1. About Us and Services
  • 14.2. Contact Us