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市場調査レポート
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1433501

インメモリ分析- 市場シェア分析、産業動向・統計、成長予測（2024年～2029年）

In-Memory Analytics - 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

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インメモリ分析- 市場シェア分析、産業動向・統計、成長予測（2024年～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

インメモリ分析市場規模は、2024年に29億8,000万米ドルと推定され、2029年までに69億3,000万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18.38%のCAGRで成長します。

インメモリ分析- 市場

新しい永続メモリテクノロジは、現在動向になりつつあるBMI対応アーキテクチャ（インメモリコンピューティング）を採用するコストと複雑さを軽減するのに役立ちます。永続メモリは、DRAMとNANDフラッシュメモリの間の新しいメモリ層を表し、高性能のワークロードに経済的な大容量メモリを提供できます。このオプションにより、コストを管理しながら、アプリケーションのパフォーマンス、可用性、起動時間、ロード方法、およびセキュリティの実践を改善できます。

主なハイライト

  • ハイパーコネクティビティ、クラウドコンピューティング、ビッグデータなどのテクノロジー動向が社会やビジネスの動向と密接に関連しており、主要な業界全体でのデジタルトランスフォーメーションにより、リアルタイム分析の導入が進んでいます。これにより、企業はハイブリッドトランザクション/分析処理（HTAP）戦略の導入を開始できるようになり、コストを削減しながらビッグデータセットに対するリアルタイムの洞察を提供することでデータ処理に革命をもたらす可能性があります。
  • 世界中でデータ量が増え続けているため、このデータを保存し、簡単にアクセスして分析し、有意義な洞察を生成し、ビジネス上の意思決定を行うための分析ソリューションに対する需要が生じています。インメモリ分析は、ビッグデータがメモリに保存されるため、速度が向上し、遅延が最小限に抑えられるため、組織がビッグデータの課題を克服するのに役立ちます。新しいテクノロジーは、データ量の増大にさらに貢献しています。
  • メタバース、仮想現実、拡張現実、その他の新興テクノロジーが今日注目を集めており、大量の構造化データと非構造化データがさらに作成されることが予想されており、インメモリ分析ソリューションの需要が創出されると予測されています。ウェアラブル機器の急増。スマートデバイスとモノのインターネットが市場の成長を促進します。たとえば、Ciscoによると、コネクテッドウェアラブルデバイスの増加は、2022年には11億500万デバイスに達すると予測されており、これもデータ量の増加に寄与しています。
  • しかし、製品に対する認知度の欠如と従来の分析ツールの普及率の高さが市場の成長を抑制しています。インメモリでは結果がすぐに得られない場合があります。テクノロジーとアーキテクチャを交換するだけで実現できるはずです。何が起こっているかを管理するにはスキルと専門知識が必要ですが、それが大きく欠けています。
  • 新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のパンデミックの発生により、あらゆる業界でデジタル技術の導入が加速し、分析ソリューションの需要を促進する膨大な量のデータが生成されました。COVID-19感染症のパンデミックによるヘルスケアでのAR/VRおよびスマートデバイスの採用の増加により、データ主導の意思決定を行うための分析ソリューションの需要も加速しました。このようなソリューションの実装が成功すれば、より多くのベンダーや企業がインメモリ分析ソリューションを採用するよう奨励され、予測期間中の調査対象市場の成長への道が開かれる可能性があります。

インメモリ分析市場の動向

製造業が市場の成長を牽引

  • 製造部門では、インメモリ分析市場が大幅に成長すると予想されています。インダストリー4.0と新しいテクノロジーの進歩により、製造部門全体の成長が加速しました。 In-Memory-Analytics（IMA）は、欠陥追跡および予測機能を強化してサプライチェーンを改善し、全体的な運用効率を向上させることで、製造品質を向上させ、サポートコストを削減するために、多くの製造組織での使用が増えています。
  • データウェアハウスのクエリとレポートのパフォーマンスは良好である必要があります。 SAP HANAなどのインメモリデータベースの利点の1つは、トランザクションデータを必ずしも専用のデータウェアハウスにコピーする必要がないことです。分析ビューまたは計算ビューを操作テーブル、トランザクションテーブル上に作成して、データのレポートと分析に使用できるディメンションビューを作成できます。
  • エンタープライズデータベースからのインメモリビッグデータ分析は、変化に関するリアルタイムデータをキャプチャし、それをマシンデータやセンサーデータと統合して業務の全体像を提供することで、製造業の生産性を向上させます。移動中のデータは、交通状況や機器の状態など、タイムクリティカルな運用イベントに対応するために分析されます。
  • さらに、製造業の拠点の拡大と製造プロセスのデジタル化に対する意識の高まりが、調査対象市場の成長をサポートすると予想されます。例えば、インド産業内貿易促進省とMOSPIによると、製造業の年間生産成長率は22年度に11.40%増加しました。
  • さらに、コネクテッドファクトリーは、各プロセスをより深く理解するためにデバイスと要素が通信できるようにするため、未来の製造業の中心となります。分析の実装は、コネクテッドファクトリの重要なコンポーネントです。スマートファクトリーの増加により、テクノロジーにより、機械、人員、センサーが製造プロセス全体を通じてシームレスかつ自動化された方法で情報を交換できるようになります。接続された機器によって生成されたデータは膨大な量の情報を生成し、エッジ接続と計算テクノロジーの助けを借りて、この情報は根本的に新しい方法で分析および理解できます。

アジア太平洋は大きな成長を遂げる

  • アジア太平洋地域のインメモリ分析市場は、エンドユーザーのデジタル化の進展と、特に中国とインドにおける中小企業によるコスト効率の高いクラウドベースの分析ソフトウェアの採用の増加によって牽引されています。
  • 中国、インド、日本などの国々は、BPOやKPOなどの企業のハブとして機能し、世界的に製造工場としても知られています。このような組織の基本的な基盤は、意思決定に保存、分析、使用する必要がある膨大な量のデータです。これにより、インアナリティクス市場の需要が高まります。
  • モバイル技術とサービスは、アジア太平洋の経済において引き続き重要な役割を果たしています。意識の高まりと、地域全体での4Gおよび5Gカバレッジの急増も、分析ソリューションの需要を加速させています。たとえば、VIAVI Solutionsによると、2022年時点で中国は356都市が5Gをカバーしており、ほとんどの都市で5Gが利用可能であるという点でアジア太平洋地域の先頭に立っている国であり、フィリピン（105）などがこれに続く。、韓国（85）など。
  • これとは別に、デジタルソリューションの導入を促進する政府の取り組みも、アジア太平洋地域の調査対象市場の成長を促進します。たとえば、インド政府は、国内の貿易の見積もり、都市化の分析、鉄道の予約なしの乗客の分析など、さまざまな目的でビッグデータを使用しています。中国経済は、その優位性を維持し、成長を維持するために、この変化を促進する手段の一つとしてビッグデータを活用し、より高価値でより先進的な産業における先端技術の導入を強化する可能性もあり、これは研究対象の分野の成長を助けることになると思われます。アジア太平洋地域の市場。

インメモリ分析業界の概要

インメモリ分析市場は、いくつかの主要企業と新規参入者が競合情勢を形成しており、かなりの市場シェアを占めており、競争が激しいです。また、戦略的提携、買収、製品/技術の新発売により、市場における競争は激化しています。 SAP SE、IBM Corporation、SAS Institute, Inc.などが主要なプレーヤーです。

2023年 4月に、SAP SEはSAP HANA 2.0 SPS 0.7を更新し、強化された機械学習機能、更新されたSDA/SDIアダプター認定、新しいデータプロビジョニング機能、保存期間付きのバックアップとリカバリなどの重要な機能を追加しました。 SAP HANAの最新バージョンでは、TCO、スケーラビリティ、信頼性、ユーザーエクスペリエンスの点で多くの改善が施されています。インメモリコンピューティングを合理化して民主化し、組織内のさらに多くの人が素早い応答と貴重な洞察を得ることができるようにします。

2023年 3月、Exasolは、インメモリ分析データベースの新しいリリースと機能強化を発表しました。同社は、この新しいリリースは、コスト、パフォーマンス、柔軟性の間で妥協を必要としないソリューションを顧客に提供するという同社の献身的な姿勢を示していると述べています。

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
  • 産業バリューチェーン分析
  • 業界の魅力度-ポーターのファイブフォース分析
    • 買い手／消費者の交渉力
    • 供給企業の交渉力
    • 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強さ

第5章 市場力学

  • 市場促進要因
    • リアルタイム分析の採用につながるエンドユーザーのデジタルトランスフォーメーション
    • 迅速な分析手法を求めるデータ量の増加
    • 計算技術の進歩
  • 市場抑制要因
    • エンドユーザーの認識不足

第6章 市場セグメンテーション

  • デプロイメント別
    • オンプレミス
    • クラウド
  • エンドユーザー産業別
    • BFSI
    • 小売
    • IT・通信
    • 製造業
    • 政府・公共機関
    • その他エンドユーザー産業
  • 地域別
    • 北米
    • 欧州
    • アジア太平洋
    • ラテンアメリカ
    • 中東・アフリカ

第7章 競合情勢

  • 企業プロファイル
    • SAP SE
    • IBM Corporation
    • Oracle Corporation
    • Activeviam
    • Amazon Web Services, Inc.
    • Information Builders, Inc.
    • Kognitio Ltd.
    • Microstrategy Incorporated
    • SAS Institute, Inc.
    • Software AG

第8章 市場機会と今後の動向

第9章 投資分析

目次
Product Code: 62302

The In-Memory Analytics Market size is estimated at USD 2.98 billion in 2024, and is expected to reach USD 6.93 billion by 2029, growing at a CAGR of 18.38% during the forecast period (2024-2029).

In-Memory Analytics - Market

New persistent memory technologies will help reduce the costs and complexity of adopting BMI-enabled architectures (in-memory computing), which is becoming a trend nowadays. Persistent memory represents a new layer of memory between the DRAM and NAND flash memory, which can provide economical mass memory for high-performance workloads. This option can improve application performance, availability, boot times, load methods, and security practices while controlling costs.

Key Highlights

  • Digital transformation across all major industries leads to the adoption of real-time analytics as technology trends such as hyper-connectivity, cloud computing, and big data go hand-in-hand with social and business trends. It will enable enterprises to start implementing hybrid transactional/analytical processing (HTAP) strategies, which have the potential to revolutionize data processing by providing real-time insights into big data sets while simultaneously driving down costs.
  • The continuously growing volumes of data worldwide create demand for analytics solutions to store, easily access, and analyze this data to generate meaningful insights and make business decisions. In-memory analytics helps organizations overcome the challenges of big data as it is stored in memory that boosts speed and minimizes latency. The emerging technologies further contribute to growing data volume.
  • The metaverse, virtual reality, augmented reality, and other emerging technologies are gaining traction nowadays and are expected to further create huge amounts of structured and unstructured data, projected to create demand for in-memory analytics solutions. The growing proliferation of wearables. Smart devices and the Internet of Things fuel the market growth. For instance, according to Cisco, the growth in connected wearable devices, which was forecasted to reach 1,105 million devices in 2022, also contributes to the growing volume of data.
  • However, the lack of awareness about the product and higher penetration of conventional analytics tools is restraining the market growth. In-memory may not immediately produce the results; one should desire simply by swapping out technologies and architecture. It requires skills and expertise to manage what's happening, which is profoundly lacking.
  • The outbreak of the COVID-19 pandemic accelerated the adoption of digital technologies across all industries and created a huge amount of data which drove the demand for analytics solutions. The increased adoption of AR/VR and smart devices in healthcare due to the COVID-19 pandemic also accelerated the demand for analytics solutions to make data-driven decisions. The successful implementation of such solutions will likely encourage more vendors and businesses to adopt in-memory analytics solutions, paving the way for the studied market's growth during the forecast period.

In-Memory Analytics Market Trends

Manufacturing Sector to Drive the Market Growth

  • The manufacturing sector is expected to witness significant growth in the in-memory analytics market. Industry 4.0 and new technology advancements accelerated growth across the manufacturing sector. In-Memory-Analytics (IMA) is increasingly used by many manufacturing organizations to improve manufacturing quality and reduce support costs by enhancing defect tracking and forecasting capabilities to improve supply chains, resulting in overall operational efficiencies.
  • The query and reporting performance of the data warehouse should be good. One of the advantages of in-memory databases, such as SAP HANA, is that the transactional data does not necessarily need to be copied to a dedicated data warehouse. Analytical or calculation views can be created over the operational, transactional tables to create a dimensional view that can be used to report and analyze the data.
  • In-memory Big Data analytics from enterprise databases is capturing real-time data on change and integrating it with machine data and sensor data to provide a holistic view of operations, thereby enhancing productivity in the manufacturing industry. Data-in-motion is analyzed to react to time-critical operational events, such as traffic or equipment conditions.
  • Furthermore, the expanding footprint of manufacturing industry and the increasing awareness about digitization of manufacturing processes are anticipated to support the growth of the studied market. For instance, according to the Department for Promotion of Industry and Internal Trade (India) and MOSPI, the annual growth rate of production in the manufacturing industry increased by 11.40% in FY22.
  • Moreover, the connected factory is at the center to the future of manufacturing, as it enables devices and elements to communicate in order to gain a better understanding of each process. Implementing analytics is an essential component of a connected factory. The increased smart factories where the technology enables machines, personnel and sensors to exchange information in a seamless and automated manner throughout the manufacturing process. Data generated by connected equipment generates a vast amount of information, and with the aid of edge connectivity and computational technology, this information can be analysed and understood in radically new ways.

Asia-Pacific to Witness Significant Growth

  • The in-memory analytics market in the Asia-Pacific region is driven by the growing digitization of end-users and the rising adoption of cost-effective cloud-based analytical software by SMBs, especially in China and India.
  • Countries such as China, India, and Japan act as hubs for enterprises such as BPOs and KPOs and are also known as manufacturing factories worldwide. The very basic foundation of such organizations is the huge quantities of data that need to be stored, analyzed, and used for decision-making. This drives the demand for the in-analytics market.
  • Mobile technology and services continue to play an important role in the economy of Asia-Pacific. The growing awareness and a surge in 4G and 5G coverage across the region also accelerate the demand for analytics solutions. For instance, according to VIAVI Solutions, China was the leading country in the Asia-Pacific region in terms of 5G availability in most cities, as the country had 356 cities covered by 5G in 2022, followed by countries such as the Philippines (105), and South Korea (85), among others.
  • Apart from this, government initiatives promoting the adoption of digital solutions also drive the growth of the studied market in the Asia-Pacific region. For instance, the Indian government uses big data for various purposes, such as getting an estimate of trade in the country, urbanization analysis, and unreserved railway passengers analysis. To maintain its edge and sustain its growth, China's economy may also enhance its adoption of advanced technologies to a higher value and in more advanced industries, with big data as one of the instruments to facilitate this shift, which will aid the growth of the studied market in the Asia-Pacific region.

In-Memory Analytics Industry Overview

The in-memory analytics market is competitive as several key players and new entrants form a competitive landscape, accounting for a substantial market share. Also, strategic partnerships, acquisitions, and new launches of product/technology are increasing high rivalry in the market. SAP SE, IBM Corporation, SAS Institute, Inc., and others are key players.

In April 2023, SAP SE updated its SAP HANA 2.0 SPS 0.7 with significant features such as enhanced machine learning capabilities, updated SDA/SDI adapter certifications, new data provisioning capabilities, backup & recovery with retention periods, and others. The newest version of SAP HANA offers many improvements in terms of TCO, scalability, reliability, and user experience. It streamlines and democratizes in-memory computing, allowing even more people within your organization to get quick responses and valuable insights.

In March 2023, Exasol announced new releases and enhancements to its In-Memory Analytics Database. The company states that the new release demonstrates its dedication to providing its customers with a solution that does not necessitate compromise between cost, performance, and flexibility.

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 Value Chain Analysis
  • 4.3 Industry Attractiveness - Porter's Five Forces Analysis
    • 4.3.1 Bargaining Power of Buyers/Consumers
    • 4.3.2 Bargaining Power of Suppliers
    • 4.3.3 Threat of New Entrants
    • 4.3.4 Threat of Substitute Products
    • 4.3.5 Intensity of Competitive Rivalry

5 MARKET DYNAMICS

  • 5.1 Market Drivers
    • 5.1.1 Digital Transformation of End-users Leading to Adoption of Real-Time Analytics
    • 5.1.2 Growing Data Volume Demanding Swift Analytical Methods
    • 5.1.3 Advancements in Computational Technology
  • 5.2 Market Restraints
    • 5.2.1 Lack of Awareness in End-users

6 MARKET SEGMENTATION

  • 6.1 By Deployment
    • 6.1.1 On-Premise
    • 6.1.2 Cloud
  • 6.2 By End-user Industry
    • 6.2.1 BFSI
    • 6.2.2 Retail
    • 6.2.3 IT and Telecommunications
    • 6.2.4 Manufacturing
    • 6.2.5 Government and Public Sector
    • 6.2.6 Other End-user Industries
  • 6.3 By Geography
    • 6.3.1 North America
    • 6.3.2 Europe
    • 6.3.3 Asia-Pacific
    • 6.3.4 Latin America
    • 6.3.5 Middle East & Africa

7 COMPETITIVE LANDSCAPE

  • 7.1 Company Profiles
    • 7.1.1 SAP SE
    • 7.1.2 IBM Corporation
    • 7.1.3 Oracle Corporation
    • 7.1.4 Activeviam
    • 7.1.5 Amazon Web Services, Inc.
    • 7.1.6 Information Builders, Inc.
    • 7.1.7 Kognitio Ltd.
    • 7.1.8 Microstrategy Incorporated
    • 7.1.9 SAS Institute, Inc.
    • 7.1.10 Software AG

8 MARKET OPPORTUNITIES AND FUTURE TRENDS

9 INVESTMENT ANALYSIS