市場調査レポート
商品コード
1470836
インメモリ分析市場:コンポーネント、アプリケーション、展開モデル、組織規模、業界別-2024年~2030年の世界予測In-Memory Analytics Market by Component (Service, Software), Application (Financial Management, Predictive Asset Management, Product & Process Management), Deployment Model, Organization Size, Industry Vertical - Global Forecast 2024-2030 |
● 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。
インメモリ分析市場:コンポーネント、アプリケーション、展開モデル、組織規模、業界別-2024年~2030年の世界予測 |
出版日: 2024年04月17日
発行: 360iResearch
ページ情報: 英文 180 Pages
納期: 即日から翌営業日
|
インメモリ分析市場規模は2023年に28億4,000万米ドルと推計され、2024年には32億米ドルに達し、CAGR 12.84%で2030年には66億3,000万米ドルに達すると予測されています。
インメモリ分析とは、分析処理のためにハードディスクドライブからではなく、メモリからデータを利用するビジネスインテリジェンス技術のことです。この革新的な手法は、主に処理速度を高速化するように設計されており、企業は複雑な分析やシミュレーションをリアルタイムまたはそれに近い形で効率的な応答時間で実施することができます。リアルタイム・アナリティクスの需要の高まりと採用、ビッグデータの急速な増加は、インメモリ分析の拡大に大きく寄与しています。さらに、人工知能(AI)や機械学習(ML)などの技術の進歩により、インメモリ分析システムとの統合が進んでいます。しかし、インメモリ分析システムの導入には高いコストがかかるため、特に中小企業にとってはハードルが高いです。また、データのセキュリティやプライバシーの問題も大きな課題です。データはRAMに保存されるため、不正アクセスやシステム障害時のデータ消失の潜在的リスクがあります。しかし、大手企業はデータ・プライバシーの問題を改善するため、常に新しい技術と進歩に投資しています。さらに、世界中のデータセンターの拡大とクラウド・コンピューティング技術の採用は、市場内分析分野に大きなチャンスをもたらしています。
主な市場の統計 | |
---|---|
基準年[2023] | 28億4,000万米ドル |
予測年[2024] | 32億米ドル |
予測年 [2030] | 66億3,000万米ドル |
CAGR(%) | 12.84% |
コンポーネント高度なソフトウェア・ソリューションを開発するための研究開発の増加
サービス・セグメントには、企業のインメモリ・データ処理要件を管理するために設計された、多数のカスタマイズ・ソリューションが含まれます。サービスは、ソフトウェアの円滑な機能を確保するための導入コンサルティングからサポート・ソリューションまで多岐にわたる。ユニークなサービス・セグメントには、過去と現在のデータ記録に基づいて将来のビジネス動向を予測する組織を支援する予測分析も含まれます。一方、インメモリ分析のソフトウェア・コンポーネントは、高速計算や分析を実行するように設計されています。これらのソフトウェア・セグメントは、トランザクション処理、テキスト分析、データ統合、リアルタイム・レポートなど、ビジネス・ニーズに特化して作られることが多いです。このようなソフトウェアの主な特性には、高速処理、広範なスケーラビリティ、データ・セキュリティの強化などがあります。ソフトウェア開発における技術進歩の影響は、複雑なデータ構造や分析モデルの進化をさらに促進し、インメモリ分析の全体的な有効性に寄与しています。
展開モデル:クラウド展開による拡張性の向上と初期コストの削減
クラウド展開モデルでは、インメモリ分析ソリューションは第三者サービスプロバイダーのサーバー上でホストされます。このモデルは、サブスクリプションベースモデル(SaaS)で運用されるため、初期投資を抑えることができます。また、拡張性、敏捷性、迅速なデプロイメントが可能です。クラウド・モデルは、メンテナンスの負担、ハードウェア・コスト、社内のIT専門家の必要性を大幅に軽減します。しかし、セキュリティ、データ・プライバシー、規制コンプライアンスに関連する穴は、潜在的な欠点となる可能性があります。一方、オンプレミスの展開モデルでは、インメモリ分析ソリューションを企業のサーバーにホスティングします。このモデルでは、アプリケーション、データ、セキュリティをより高いレベルで管理できるため、機密データを扱う組織や厳格なコンプライアンス要件を持つ組織には好ましい選択肢となります。オンプレミスモデルは、インターネットの帯域幅の変動に影響されないため、インメモリ分析システムの安定したパフォーマンスを保証します。
組織規模:大企業からデータベースの意思決定への高い投資
大企業とは、通常、高水準の収益を維持し、250人以上の従業員を雇用している組織と定義されます。その規模から、大企業はビジネスインテリジェンスとデータに基づく意思決定を管理するための高度な戦略とシステムを採用することが多いです。インメモリ分析は、膨大な量のデータをリアルタイムで分析し、タイムリーで十分な情報に基づいた意思決定を可能にするため、こうした組織にとって非常に有益です。インメモリ分析の高度な機能に投資する大企業では、システムのパフォーマンスと効率の向上、顧客行動に対する洞察力の向上、プロセスの最適化、そして最終的な収益の増加がしばしば見られます。一方、中小企業(SMB)は一般的に年間売上高が低く、従業員数も数人から数百人と幅広いです。中小企業はこのテクノロジーを活用して詳細なレポートを作成し、業務や顧客に関する洞察を瞬時に提供することで、業務効率と生産性を向上させています。
業界別:意思決定と業務効率向上のため、製造業で導入が進む
エネルギー・公共事業分野では、スマートグリッドから生成される膨大なデータを効率的に管理し、負荷予測、メンテナンス、停電管理などの重要な領域で十分な情報に基づいた意思決定を行うために、インメモリ分析が採用されています。これらの分析ソリューションにより、この分野の組織は業務効率を高め、データ運用の複雑さを軽減することができます。政府・防衛分野では、急増するデータの管理だけでなく、セキュリティの強化、迅速な意思決定、市民へのサービス向上など、さまざまな分野で資金やリソースの活用を最適化するためにインメモリ分析が活用されています。ヘルスケアとライフサイエンスは、個別化医療と精密医療を推進し、患者ケアを改善し、診断精度を高めるために、これらのソリューションに投資しています。インメモリ分析により、ヘルスケア機関はリアルタイムでデータを分析・処理できるようになり、即座の医療判断が可能になります。製造企業はインメモリ分析の利点を活用し、動向予測、在庫の最適化、オペレーションの合理化、コスト削減に取り組んでいます。インメモリ分析は、製造プロセスに対するリアルタイムな考察を提供し、効率と競合の両方を強化します。メディア&エンターテイメント業界では、インメモリ分析を利用することで、ユーザーの行動、嗜好、動向をより深く理解し、パーソナライズされたコンテンツやターゲット広告を作成し、顧客エンゲージメントを高めています。同様に、小売・eコマース業界では、リアルタイム分析が顧客体験のパーソナライズ、購買行動の予測、サプライチェーン管理の最適化に役立ち、全体的な業績を向上させています。IT・通信業界では、ネットワーク・パフォーマンスの最適化、ダウンタイムの最小化、サービス品質の向上にインメモリ分析が活用されています。リアルタイムの意思決定能力を強化し、顧客体験を向上させます。運輸・ロジスティクス業界では、インメモリ分析がルーティングとスケジューリングの改善、車両管理の最適化、資産追跡の保護に採用されています。これらのソリューションは、不測の事態に即座に対応し、業務効率を向上させます。
地域別の洞察
米国とカナダは、南北アメリカ地域のインメモリ分析市場の大部分を占めています。堅牢な技術インフラと、あらゆる規模の企業によるビッグデータ分析への注目の高まりにより、革新的なソリューションへの需要が高まり続けています。欧州では、EU諸国がGDPR規制を通じてデータ保護の高い基準を維持しており、安全なインメモリ分析ソリューションに対する消費者の嗜好に影響を与えています。欧州を拠点とする大手企業は、インメモリ・コンピューティング・プラットフォームに関連する研究に多額の投資を行っており、業界全体のエンタープライズ・ソフトウェア・アプリケーションを改善しています。アジア太平洋地域、特に中国、日本、インドでは、急速な技術進歩が見られ、人工知能(AI)、機械学習、クラウド・コンピューティングなどの新興・新技術に多額の投資が行われています。その結果、これらの技術によって生成される膨大な量のデータを処理するための迅速な分析ソリューションに対する需要が高まっています。また、インドなどではスマートシティプロジェクトが増加しており、インメモリ分析ソリューションプロバイダーに新たな機会が生まれています。
FPNVポジショニング・マトリックス
FPNVポジショニングマトリックスはインメモリ分析市場の評価において極めて重要です。事業戦略と製品満足度に関連する主要指標を調査し、ベンダーの包括的な評価を提供します。この綿密な分析により、ユーザーは各自の要件に沿った十分な情報に基づいた意思決定を行うことができます。評価に基づき、ベンダーは成功の度合いが異なる4つの象限に分類されます:フォアフロント(F)、パスファインダー(P)、ニッチ(N)、バイタル(V)です。
市場シェア分析
市場シェア分析は、インメモリ分析市場におけるベンダーの現状について、洞察に満ちた詳細な調査を提供する包括的なツールです。全体的な収益、顧客基盤、その他の主要指標についてベンダーの貢献度を綿密に比較・分析することで、企業の業績や市場シェア争いの際に直面する課題について理解を深めることができます。さらに、この分析により、調査対象基準年に観察された累積、断片化の優位性、合併の特徴などの要因を含む、この分野の競合特性に関する貴重な考察が得られます。このような詳細レベルの拡大により、ベンダーはより多くの情報に基づいた意思決定を行い、市場で競争優位に立つための効果的な戦略を考案することができます。
1.市場の浸透度:主要企業が提供する市場に関する包括的な情報を提示しています。
2.市場の開拓度:有利な新興市場を深く掘り下げ、成熟市場セグメントにおける浸透度を分析しています。
3.市場の多様化:新製品の発売、未開拓の地域、最近の開発、投資に関する詳細な情報を提供します。
4.競合の評価と情報:市場シェア、戦略、製品、認証、規制状況、特許状況、主要企業の製造能力などを網羅的に評価します。
5.製品開発およびイノベーション:将来の技術、研究開発活動、画期的な製品開発に関する知的洞察を提供します。
1.インメモリ分析市場の市場規模および予測は?
2.インメモリ分析市場の予測期間中に投資を検討すべき製品、セグメント、用途、分野は何か?
3.インメモリ分析市場の技術動向と規制枠組みは?
4.インメモリ分析市場における主要ベンダーの市場シェアは?
5.インメモリ分析市場への参入に適した形態や戦略的手段は?
[180 Pages Report] The In-Memory Analytics Market size was estimated at USD 2.84 billion in 2023 and expected to reach USD 3.20 billion in 2024, at a CAGR 12.84% to reach USD 6.63 billion by 2030.
In-memory analytics refers to a business intelligence technique that entails the application of data from memory rather than from hard disk drives for analytical processing. This innovative method is primarily designed to expedite the processing speed, allowing organizations to conduct complex analyses and simulations in real-time or near-real-time with an efficient response time. The increasing demand and adoption of real-time analytics and the rapid growth of big data have significantly contributed to the expansion of in-memory analytics. Furthermore, advancements in technology such as Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) have resulted in greater integration with in-memory analytics systems. However, the high cost associated with implementing in-memory analytics systems can pose hurdles for businesses, particularly for SMEs. Data security and privacy concerns also present significant challenges. As data is stored in RAM, there are potential risks of unauthorized access or data loss in case of system failures. However, major players are constantly investing in newer technologies and advancements to improve data privacy issues. Furthermore, the expansion of data centers across the world and the adoption of cloud computing technologies present huge opportunities for the in-market analytics space.
KEY MARKET STATISTICS | |
---|---|
Base Year [2023] | USD 2.84 billion |
Estimated Year [2024] | USD 3.20 billion |
Forecast Year [2030] | USD 6.63 billion |
CAGR (%) | 12.84% |
Component: Increasing R&D to develop advanced software solution
The service segment includes a plethora of customized solutions designed to assist businesses in managing their in-memory data processing requirements. Services range from implementation consultations to support solutions, ensuring the smooth functioning of the software. Unique service segments also account for predictive analytics, which assists organizations in forecasting future business trends based on past and present data records. On the other hand, the software component of in-memory analytics is engineered to perform high-speed computations and analyses. These software segments are often crafted specific to business needs, whether it's transaction processing, text analytics, data integration, or real-time reporting. Key attributes of such software include high processing speed, extensive scalability, and enhanced data security. The influence of technological advancements on software developments has further facilitated the evolution of complex data structures and analytical models, contributing to the overall efficacy of in-memory analytics.
Deployment Model: Cloud deployment offering increased scalability and reduced upfront costs
In the cloud deployment model, the in-memory analytics solution is hosted on the server of third-party service providers. This model lowers the upfront capital investment as it operates on a subscription-based model (SaaS). It provides scalability, agility, and the advantage of quick deployments. The cloud model significantly reduces the burden of maintenance, hardware costs, and the necessity for in-house IT expertise. However, the perforations related to security, data privacy, and regulatory compliance could be potential drawbacks. On the other side, the on-premises deployment model hosts the in-memory analytics solution on the company's servers. This model yields higher levels of control over the applications, data, and security, making it the preferred choice for organizations that handle sensitive data or have strict compliance requirements. The on-premises model guarantees the consistent performance of the In-Memory Analytics system as it's not affected by the fluctuating bandwidth of the Internet.
Organization Size: High investment from large enterprises to data-based decision making
Large enterprises are typically defined as organizations that maintain a high level of revenue, and employ more than 250 personnel. Given their size, large enterprises often employ sophisticated strategies and systems for managing business intelligence and data-based decision making. In-memory analytics proves to be highly beneficial for these organizations as it enables analyzing vast amounts of data in real-time, thereby facilitating timely and informed decision making. Large enterprises investing in the advanced capabilities of In-memory analytics often see improved system performance and efficiency, increased insights into customer behavior, improved process optimization, and ultimately increased revenues. On the other hand, small and medium-Sized businesses (SMBs) typically have lower annual revenues and maintain a workforce that ranges anywhere from a handful of employees to several hundred. SMBs leverage this technology to create detailed reports and provide instantaneous insights about their operations or clientele, improving business efficiency and productivity.
Industry Vertical: Rising deployment across manufacturing sector for decision-making and enhancing operational efficiency
The energy & utilities sector is adopting in-memory analytics to efficiently manage the escalating amount of data generated from smart grids and to make informed decisions in critical realms such as load forecasting, maintenance, and outage management. These analytical solutions enable organizations in this sector to augment their operational efficiency and reduce the complexity of data operations. The government & defense vertical is using in-memory analytics to not only manage burgeoning data but also to enhance security, make faster decisions, and improve services offered to citizens, thereby optimizing the use of funds and resources in multiple sectors. Healthcare & life sciences are investing in these solutions to drive personalized and precision medicine, improve patient care, and enhance diagnostic accuracy. In-memory analytics allow health organizations to analyze and process data in real time, thus making immediate healthcare decisions possible. Manufacturing companies are leveraging the advantages of in-memory analytics to forecast trends, optimize inventory, streamline operations, and reduce costs. It offers real-time insights into manufacturing processes, enhancing both efficiency and competitiveness. The media & entertainment industries use in-memory analytics to better understand user behavior, preferences, and trends, thereby creating personalized content and targeted advertising, increasing customer engagement. Similarly, within the retail & eCommerce industry, real-time analytics help in personalizing the customer experience, predicting purchasing behavior and optimizing supply chain management, thus enhancing overall business performance. The telecommunications & IT sector is using in-memory analytics to optimize network performance, minimize downtime, and improve quality of service. It bolsters real-time decision-making capabilities and enhances customer experience. Transportation & logistics industry, in-memory analytics are being employed to improve routing and scheduling, optimize fleet management, and safeguard asset tracking. These solutions assist in executing immediate adjustments to unforeseen changes, thereby ensuring improved operational efficiency.
Regional Insights
The United States and Canada form a significant portion of the in-memory analytics market in the Americas region. With robust technological infrastructure and an increased focus on big data analytics by businesses of all sizes, demand for innovative solutions continues to rise. In Europe, EU countries maintain high standards for data protection through GDPR regulations, which influence consumer preferences towards secure in-memory analytical solutions. Leading European-based organizations have heavily invested in research related to in-memory computing platforms that have improved enterprise software applications across industries. The Asia-Pacific region, particularly China, Japan, and India, is witnessing rapid technological advancements and considerable investments in emerging and novel technologies, including Artificial Intelligence (AI), Machine learning, and cloud computing. As a result, there is a growing demand for speedy analytical solutions to process vast amounts of data generated by these technologies. The increasing number of smart city projects in countries such as India also creates new opportunities for in-memory analytics solution providers.
FPNV Positioning Matrix
The FPNV Positioning Matrix is pivotal in evaluating the In-Memory Analytics Market. It offers a comprehensive assessment of vendors, examining key metrics related to Business Strategy and Product Satisfaction. This in-depth analysis empowers users to make well-informed decisions aligned with their requirements. Based on the evaluation, the vendors are then categorized into four distinct quadrants representing varying levels of success: Forefront (F), Pathfinder (P), Niche (N), or Vital (V).
Market Share Analysis
The Market Share Analysis is a comprehensive tool that provides an insightful and in-depth examination of the current state of vendors in the In-Memory Analytics Market. By meticulously comparing and analyzing vendor contributions in terms of overall revenue, customer base, and other key metrics, we can offer companies a greater understanding of their performance and the challenges they face when competing for market share. Additionally, this analysis provides valuable insights into the competitive nature of the sector, including factors such as accumulation, fragmentation dominance, and amalgamation traits observed over the base year period studied. With this expanded level of detail, vendors can make more informed decisions and devise effective strategies to gain a competitive edge in the market.
Key Company Profiles
The report delves into recent significant developments in the In-Memory Analytics Market, highlighting leading vendors and their innovative profiles. These include ActiveViam Group, Advizor Solutions, Inc, Aerospike, Inc., Altair Engineering Inc., Alteryx, Amazon Web Services, Inc., Cisco Systems, Inc., Cloud Software Group, Inc., Dell Inc., Exasol AG, GridGain Systems, Inc., Hitachi Vantara LLC, InetSoft Technology Corp., Intel Corporation, International Business Machines Corporation, Microsoft Corporation, MicroStrategy Incorporated, Oracle Corporation, PARIS Technologies International, Inc., QlikTech International AB, SAP SE, SAS Institute Inc., Snowflake Inc., Software AG, and TIBCO Software Inc..
Market Segmentation & Coverage
1. Market Penetration: It presents comprehensive information on the market provided by key players.
2. Market Development: It delves deep into lucrative emerging markets and analyzes the penetration across mature market segments.
3. Market Diversification: It provides detailed information on new product launches, untapped geographic regions, recent developments, and investments.
4. Competitive Assessment & Intelligence: It conducts an exhaustive assessment of market shares, strategies, products, certifications, regulatory approvals, patent landscape, and manufacturing capabilities of the leading players.
5. Product Development & Innovation: It offers intelligent insights on future technologies, R&D activities, and breakthrough product developments.
1. What is the market size and forecast of the In-Memory Analytics Market?
2. Which products, segments, applications, and areas should one consider investing in over the forecast period in the In-Memory Analytics Market?
3. What are the technology trends and regulatory frameworks in the In-Memory Analytics Market?
4. What is the market share of the leading vendors in the In-Memory Analytics Market?
5. Which modes and strategic moves are suitable for entering the In-Memory Analytics Market?