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市場調査レポート
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データベース自動化：市場シェア分析、業界動向と統計、成長予測（2024～2029年）

Database Automation - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2024 - 2029)
出版日: | 発行: Mordor Intelligence | ページ情報: 英文 120 Pages | 納期: 2～3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。

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本日の銀行送金レート: 1USD=155.95円
データベース自動化：市場シェア分析、業界動向と統計、成長予測（2024～2029年）
出版日: 2024年02月15日
発行: Mordor Intelligence
ページ情報: 英文 120 Pages
納期: 2～3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

データベース自動化市場規模は、2024年に23億5,000万米ドルと推定され、2029年までに69億9,000万米ドルに達すると予測されており、予測期間（2024年から2029年）中に24.38%のCAGRで成長します。

データベース自動化- 市場

業界全体でのデータ量の増加、冗長データベース管理プロセスの自動化、自動テストソリューションの必要性、市場投入までの時間を短縮するニーズの高まりにより、業界全体でデータベース自動化の需要が高まることが予想されます。ただし、データモデリングとスキーマ生成に関して人間の介入が必要なため、成長が妨げられる可能性があります。

主なハイライト

  • 一部のテクノロジー専門家は依然として、重要な情報システムのバックアップ、スケーリング、調整、監視、セキュリティ保護などの日常的な作業に追われていますが、自律型データベースにより、これらの作業の複雑さと時間が軽減されます。
  • 最新のデータパイプラインは、従来のものよりも複雑です。 IoTなどの新しいデータソース、非構造化データなどの形式、Apache KafkaやPythonなどのプラットフォームと言語により、より複雑なパイプラインが作成されています。データベースの自動化では、AIと機械学習を活用して、プロビジョニング、セキュリティ、更新、可用性、パフォーマンス、変更管理、エラー防止の完全なエンドツーエンドの自動化を実現します。また、クエリの最適化、自動メモリ管理、ストレージ管理を含む、完全なデータベースの自動化を実現します。セルフチューニングデータベース。
  • 市場のベンダーは柔軟な従量課金制の価格モデルに基づいて製品の価格を設定しており、これによりオンプレミスのデータウェアハウスの維持コストが削減されます。たとえば、中国の物流、配送、物流会社であるKerry EASは、Oracleの自律型データベースを使用しています。同社は、1億件を超えるデータ記録の分析にかかる時間を30分から10秒に短縮し、従量課金制モデルを活用することでIT管理コストを大幅に削減し、投資収益率を向上させました。
  • 新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の感染拡大により、世界各地でロックダウンが発生し、ミッションクリティカルなアプリケーションやデータベースへのデジタル負荷が増大し、データベース自動化の需要が急増したため、ITチームは多大なプレッシャーにさらされています。この需要の高まりに合わせてより多くの顧客を獲得するために、ベンダーは無料のツールやその他の製品を低コストで提供しました。業界全体でデータが増加するにつれて、市場は長期的に急速に成長すると予想されています。

データベース自動化市場の動向

大きな成長が期待されるIT・通信業界

  • 通信業界はデータ生成速度が最も高い分野の1つであり、企業は主に大規模なデータ統合を目的としたクラウドサービスを提供しています。通信顧客の間でクラウドのニーズが拡大するにつれ、データベース自動化と通信会社とのパートナーシップが一般的な傾向になりつつあります。たとえば、イタリアにあるイタリアの通信会社であるSielte SPAは、24時間365日稼働し、自動フェイルオーバーとリカバリを提供するデータベースソリューションであるSomenines Cluster Controlを選択して、ダウンタイムを最小限に抑え、データセンターが停止した場合でも安定したサービスを保証しました。下。
  • 巨大な規模で機械学習（ML）と深層学習（DL）を活用するアプリケーションに対する需要が高まっているため、データベース自動化ベンダーはより包括的な人工知能（AI）を確立するようますます促されることが予想されます。 Liquibaseが実施した「アプリケーション配信におけるデータベースデプロイメントの状況」調査によると、すべてのアプリケーション変更の57%で、対応するデータベースの変更が必要です。大規模で疎なデータセットに対する機械学習と深層学習には、テラバイト規模のデータを保存し、高速並列計算を実行できるデータ管理システムが必要です。このタスクにはデータ自動化ソリューションが最適です。したがって、ITおよび通信業界ではさらに急速に成長しています。
  • さらに、開発プロセスと運用プロセスを統合してデータベースの変更を効率的に同期、検証、管理、適用するために、ソフトウェア開発者と運用エンジニア間の開発、展開、文書化、テスト、監視プロセスを自動化するDevOpsの実装の重要性も高まっており、業界におけるデータベース自動化の成長が見込まれています。
  • さらに、膨大なデータを効率的に管理するためにパブリッククラウドとプライベートクラウドの採用が増えているため、より優れたコスト効率の高いデータベース自動化ソリューションの必要性も高まっています。たとえば、Oracle Autonomous Databaseは、クラウドの柔軟性と機械学習の能力を組み合わせています。同社によれば、このソリューションにより、運用の完全な自動化とチューニングにより管理コストが最大80%削減され、その時点で必要なリソースに対してのみ請求することでランタイムコストが最大90%削減されるとのことです。

北米が主要なシェアを握ると予想される

  • 大手IT企業による業務効率の向上と合理化を目的としたビッグデータソリューションの導入が増加しており、企業オフィスのデータセンターの拡大が推進されています。したがって、これらの企業、主に中小企業は、従来のデータセンターインフラストラクチャではなく、コンテナ化されたマイクロデータセンターを採用しています。この地域のテクノロジー採用の優位性により、これらの動向は、この地域のデータベース自動化市場の成長をさらに促進すると予想されます。
  • この地域は、Tier 2都市におけるモジュール型データセンターへの投資を通じて、データセンターインフラストラクチャソリューションの継続的な成長を維持してきました。これらの投資により、データセンターインフラストラクチャ管理ソリューションプロバイダーの台頭が可能になります。米国は、インフラを近代化するためにいくつかの努力を行ってきました。たとえば、米国陸軍はプライベートクラウドコンピューティングサービスとデータセンターの展開に約2億4,900万米ドルを投資する予定です。
  • さらに、カナダ政府は「クラウドファースト」戦略を採用しており、情報技術への投資、取り組み、戦略、プロジェクトを開始する際に、クラウドサービスが主要な提供オプションとして特定および評価されています。また、クラウドにより、カナダ政府は民間プロバイダーのイノベーションを活用して情報技術の機敏性を高めることができると期待されています。
  • さらに、カリフォルニア州では2020年初めに消費者プライバシー法（CCPA）が施行され、データベースコンプライアンスの必要性がさらに高まります。これらすべての要素を組み合わせると、企業には適応性があり、安全で効率的なデータベースシステムと、シンプルなデータベース管理ツールとプロセスが必要になることがわかります。

データベース自動化業界の概要

データベース自動化市場は、市場における大手企業の存在と激しい競合により、適度に細分化されています。市場のプレーヤーは、顧客に最適なソリューションを提供し、競争上の優位性を獲得するために、パートナーシップや買収などの戦略を採用しています。高額な投資、確立されたプレーヤーの存在、継続的に進化するテクノロジーなどの要因が、市場への新規参入者の障壁となっています。

2022年 10月。オラクルとHSBCは、銀行のデジタル変革を促進するための戦略的パートナーシップを開始しました。複数年契約により、HSBCはいくつかのデータベースシステムを最新化し、HSBCのデータセンターでマネージドインフラストラクチャサービスとして提供されるクラウドコンピューティングプラットフォームであるOracle Exadata Cloud@Customerに移行することになりました。この導入は、銀行の重要なシステムとサービスの維持と拡張に役立つと考えられます。

その他の特典

  • エクセル形式の市場予測（ME）シート
  • 3か月のアナリストサポート

目次

第1章 イントロダクション

  • 調査の前提条件と市場の定義
  • 調査範囲

第2章 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 市場洞察

  • 市場概要
  • 業界の魅力- ポーターのファイブフォース分析
    • 供給企業の交渉力
    • 買い手の交渉力
    • 新規参入業者の脅威
    • 代替品の脅威
    • 競争企業間の敵対関係の激しさ
  • COVID-19が世界のデータベース自動化市場に与える影響

第5章 市場力学

  • 市場促進要因
    • 業界全体で増え続けるデータ量
    • 反復的なデータベース管理プロセスを自動化する需要の高まり
  • 市場の課題
    • 人間の関与の必要性

第6章 市場セグメンテーション

  • 成分
    • 解決
      • データベースのパッチとリリースの自動化
      • アプリケーションリリースの自動化
      • データベーステストの自動化
    • サービス
  • 展開モード
    • クラウド
    • オンプレミス
  • エンタープライズサイズ
    • 大企業
    • 中小企業
  • エンドユーザー産業
    • 銀行、金融サービス、保険（BFSI）
    • ITとテレコム
    • eコマースと小売
    • 製造業
    • 政府と防衛
    • その他（製造、メディア、エンターテイメント）
  • 地域
    • 北米
    • 欧州
    • アジア太平洋
    • ラテンアメリカ
    • 中東とアフリカ

第7章 競合情勢

  • 企業プロファイル
    • Oracle Corporation
    • BMC Software, Inc.
    • Amazon Web Services, Inc.
    • SAP SE
    • IBM Corporation
    • IDERA, Inc.
    • Quest Software Inc.
    • Datavail
    • CA Technologies（Broadcom Inc）
    • Bryter US Inc.

第8章 投資分析

第9章 市場の将来

目次
Product Code: 71772

The Database Automation Market size is estimated at USD 2.35 billion in 2024, and is expected to reach USD 6.99 billion by 2029, growing at a CAGR of 24.38% during the forecast period (2024-2029).

Database Automation - Market

The increasing volume of data across industries, the need to automate redundant database management processes, automated testing solutions, and the growing need for faster speed to market is expected to grow the demand for database automation across industries. However, the need for human intervention when it comes to data modeling and schema generation might hinder growth.

Key Highlights

  • While some technology professionals are still consumed with routine operations such as backing up, scaling, tuning, monitoring, and securing critical information systems, autonomous databases make these activities less complicated and time-consuming.
  • Modern data pipelines are more complex than traditional ones. New data sources like IoT, formats such as unstructured data, and platforms and languages such as Apache Kafka and Python are creating more complex pipelines. Database automation leverages AI and machine learning to provide full, end-to-end automation for provisioning, security, updates, availability, performance, change management, and error prevention and includes query optimization, automatic memory management, and storage management to provide a completely self-tuning database.
  • Vendors in the market are pricing their products on flexible pay-as-you-go pricing models, which reduces the costs of maintaining on-premises data warehouses. For instance, Kerry EAS, a Logistics, shipping, and logistics company in China, uses Oracle's autonomous database. The company reduced the time taken to analyze its 100 million-plus data records from 30 minutes to 10 seconds and significantly reduced IT management costs, and increased return on investment by leveraging the pay-as-you-go model.
  • The spread of COVID-19 led to lockdowns in various parts of the globe, putting the IT teams under tremendous pressure due to increased digital loads on mission-critical applications and databases, spiking the demand for database automation. To acquire more customers during this increased demand, the vendors offered free tools and other offerings at a lower cost. The market is expected to grow rapidly in the long term as data grows across industries.

Database Automation Market Trends

IT and Telecommunication industry is Expected to Witness Significant Growth

  • Telecom is among the sectors with the highest rate of data generation, and companies are offering cloud services mainly oriented to large-scale data integration. As the need for cloud is expanding among telecom clients, the partnership between database automation and telecom companies is becoming a common trend. For instance, Sielte S.P.A., an Italian Telecommunications company located in Italy, opted for Severalnines Cluster Control, a database solution that can operate 24x7 and offered automatic failover and recovery to minimize downtime and ensure a stable service even in the event of a data center going down.
  • The increasing demand for applications leveraging machine learning (ML) and deep learning (DL) on a gigantic scale is anticipated to increasingly push database automation vendors to establish a more comprehensive array of artificial intelligence (AI). According to the State of Database Deployments in Application Delivery survey conducted by Liquibase, 57% of all application changes require a corresponding database change. Machine learning and deep learning on large, sparse data sets require a data management system that can store terabytes of data and perform fast parallel computations-tasks for which data automation solutions are ideally suited; hence is growing more rapidly in the IT and telecommunications industry.
  • Moreover, increasing emphasis on implementing DevOps to automate the development, deployment, documentation, testing, and monitoring processes between software developers and operations engineers for integrating the development and operations processes to synchronize efficiently, validate, manage, and apply database changes is also proliferating the growth of database automation in the industry.
  • Furthermore, the increasing adoption of public and private clouds to efficiently manage humongous data also increases the need for better and cost-effective database automation solutions. For instance, Oracle Autonomous Database combines the cloud's flexibility with machine learning's power. The company claims the solution can reduce administration costs by up to 80% with full operations automation and tuning and runtime costs by up to 90% by billing only for resources needed at any given time.

North America is Expected to Hold Major Share

  • The increasing deployment of Big Data solutions by major IT enterprises to enhance efficiency and streamline their business operations is driving the expansion of data centers in corporate offices. Hence, these enterprises, mainly small and medium enterprises, are adopting containerized and micro data centers over conventional data center infrastructures. These trends are expected to augment further the growth of the database automation market in the region, owing to the dominance of the area in technology adoption.
  • The region has maintained continued growth in data center infrastructure solutions through modular data center investments in tier-2 cities. These investments will enable data center infrastructure management solutions providers to rise. The United States has made several efforts to modernize its infrastructure. For instance, the US Army plans to invest approximately USD 249 million to deploy private cloud computing services and data centers.
  • Moreover, the Government of Canada has a 'cloud-first' strategy, whereby cloud services are identified and evaluated as the principal delivery option when initiating information technology investments, initiatives, strategies, and projects. The cloud is also expected to allow the Government of Canada to harness the innovation of private-sector providers to make its information technology more agile.
  • Moreover, Consumer Privacy Act (CCPA) takes effect at the start of 2020 in California, adding to the need for database compliance. The combination of all these factors indicates that companies will need adaptable, secure, efficient database systems, and simple database management tools and processes.

Database Automation Industry Overview

The database automation market is moderately fragmented owing to the presence of big players in the market and intense competition. The players in the market are adopting strategies such as partnerships and acquisitions to offer the best solutions to the customers and gain a competitive advantage. Factors such as high investment, the presence of established players, and continuously evolving technology act as barriers for new entrants in the market.

In October 2022. Oracle and HSBC launched a strategic partnership to hasten the bank's digital transformation. By the multi-year contract, HSBC was to modernize and move a few database systems to Oracle Exadata Cloud@Customer, a cloud computing platform provided as a managed infrastructure service in HSBC's data centers. The deployment was likely to aid in maintaining and scaling the bank's vital systems and services.

Additional Benefits:

  • The market estimate (ME) sheet in Excel format
  • 3 months of analyst support

TABLE OF CONTENTS

1 INTRODUCTION

  • 1.1 Study Assumptions and Market Definition
  • 1.2 Scope of the Study

2 RESEARCH METHODOLOGY

3 EXECUTIVE SUMMARY

4 MARKET INSIGHTS

  • 4.1 Market Overview
  • 4.2 Industry Attractiveness - Porter's Five Forces Analysis
    • 4.2.1 Bargaining Power of Suppliers
    • 4.2.2 Bargaining Power of Buyers
    • 4.2.3 Threat of New Entrants
    • 4.2.4 Threat of Substitutes
    • 4.2.5 Intensity of Competitive Rivalry
  • 4.3 IMPACT OF COVID-19 ON THE GLOBAL DATABASE AUTOMATION MARKET

5 MARKET DYNAMICS

  • 5.1 Market Drivers
    • 5.1.1 Continuously Growing Volumes of Data Across Verticals
    • 5.1.2 Increasing Demand for Automating Repetitive Database Management Processes
  • 5.2 Market Challenges
    • 5.2.1 The Need for Human Involvement

6 MARKET SEGMENTATION

  • 6.1 Component
    • 6.1.1 Solution
      • 6.1.1.1 Database Patch and Release Automation
      • 6.1.1.2 Application Release Automation
      • 6.1.1.3 Database Test Automation
    • 6.1.2 Services
  • 6.2 Deployment Mode
    • 6.2.1 Cloud
    • 6.2.2 On-Premises
  • 6.3 Enterprise Size
    • 6.3.1 Large Enterprises
    • 6.3.2 Small and Medium-Sized Enterprises
  • 6.4 End-user Industry
    • 6.4.1 Banking, Financial Services and Insurance (BFSI)
    • 6.4.2 IT and Telecom
    • 6.4.3 E-commerce and Retail
    • 6.4.4 Manufacturing
    • 6.4.5 Government and Defense
    • 6.4.6 Others (Manufacturing, Media and Entertainment)
  • 6.5 Geography
    • 6.5.1 North America
    • 6.5.2 Europe
    • 6.5.3 Asia-Pacific
    • 6.5.4 Latin America
    • 6.5.5 Middle East and Africa

7 COMPETITIVE LANDSCAPE

  • 7.1 Company Profiles
    • 7.1.1 Oracle Corporation
    • 7.1.2 BMC Software, Inc.
    • 7.1.3 Amazon Web Services, Inc.
    • 7.1.4 SAP SE
    • 7.1.5 IBM Corporation
    • 7.1.6 IDERA, Inc.
    • 7.1.7 Quest Software Inc.
    • 7.1.8 Datavail
    • 7.1.9 CA Technologies (Broadcom Inc)
    • 7.1.10 Bryter US Inc.

8 INVESTMENT ANALYSIS

9 FUTURE OF THE MARKET