データレイク-市場シェア分析、産業動向・統計、2024年～2029年の成長予測

データレイク市場の今年度の市場規模は111億4,000万米ドルで、CAGRは22.4%を記録し、5年後には377億6,000万米ドルに達すると予測されています。

データレイクは、大量の生データ、構造化データ、半構造化データ、非構造化データを格納する中央リポジトリであり、データから価値ある洞察を引き出そうとする組織にとって貴重な資産となります。

主要ハイライト

• ビッグデータの台頭と高度な分析ソリューションの必要性が、データレイクの需要を高めました。企業は、膨大で多様な種類のデータを効率的に保管・処理したいと考えていました。
• モノのインターネット（IoT）の採用によるデータの急増は、データレイク市場の大きな促進要因となっています。IoTデバイスは膨大な量のデータを生成し、多くの場合リアルタイムで発生します。データレイクは、パフォーマンスを低下させることなく、この大量のデータ流入を処理することができます。
• データレイクは、組織が高度な分析機能を活用し、今日のデータ主導のビジネス情勢において競合優位性を獲得することを可能にします。企業がデータ主導洞察の重要性を認識し続ける中、高度なアナリティクス機能を備えたデータレイクの需要は拡大すると予想されます。
• オンボーディングの遅れとデータ統合の課題は、市場におけるデータレイクの成長と採用を抑制する大きな要因となっています。さまざまなソースからのデータをデータレイクに統合するのは複雑で時間がかかります。組織は異なるフォーマット、データベース、システムでデータを保存している可能性があり、データを調和させ、効果的に統合するには多大な労力を要します。
• COVID-19の大流行は、オンラインショッピング、遠隔学習、バーチャル医療、データ生成の増加など、消費者行動の変化を増大させました。データレイクは、さまざまな業界にわたって大量に流入するデータの処理と分析に適したソリューションを提供します。

データレイク市場動向

BFSI部門のエンドユーザーが大きな市場シェアを占める見込み

• BFSI部門は、顧客取引データ、口座情報、金融市場データ、保険金請求、信用スコアなど、膨大な量のデータを生成・処理しています。データレイクは、この大量の多様なデータを管理、処理、分析するためのスケーラブルで柔軟なソリューションをBFSI組織に提供します。
• データレイクにより、BFSI組織は銀行取引、クレジットカード利用、オンライン取引など、複数のソースからの顧客データを統合して分析できるようになります。この統合されたビューは、顧客の行動、嗜好、ニーズに関する貴重な洞察を得るのに役立ち、パーソナライズされた対象マーケティングを促進します。
• データレイクは、取引データ、ユーザーの行動パターン、過去の記録など、さまざまな種類のデータを一元的に保管する場所です。高度なアナリティクスと機械学習アルゴリズムを適用することで、BFSI組織は不正行為をより効果的に検知・防止することができます。
• インド準備銀行によると、2023会計年度、インド準備銀行（RBI）はインド全土で1万3,000件以上の銀行詐欺事件を報告しました。これは前年度に比べて増加し、過去10年間の動向を逆転させました。銀行詐欺の総額は1兆3,800億インドルピー（170億米ドル）から3,020億インドルピー（36億8,000万米ドル）に減少しました。
• BFSIセクターは、信用リスク、市場リスク、オペレーショナル・リスクなど様々なリスクに直面しています。データレイクにより、銀行や保険会社はリスク関連データを集約・分析し、情報に基づいた意思決定、エクスポージャーの管理、規制要件の遵守が可能になります。
• 多くの企業が銀行・金融ソリューションを立ち上げ、開発しています。2022年9月、Web3企業向けの最初の金融データレイクを作ったTres社は、F2、Mantis、New Form、The Chainsmokers、Blockdaemon Ventures、Kenetic、Alchemyの支援を受け、大胆なスタートベンチャーが主導するシードフェーズで760万米ドルを調達したと発表しました。

北米が大きな市場シェアを占める見込み

• 北米はデータレイクの導入において主要な地域の1つであり、技術に精通した数多くの産業、クラウドインフラ、データ主導の意思決定への強いこだわりなど、さまざまな要因がその原動力となっています。
• 北米には、IT、通信、BFSI、医療、小売、製造など、データ集約型の産業が数多く存在します。これらの産業が生成する大量のデータは、スケーラブルで柔軟なデータ保存・処理ソリューションとしてのデータレイクの需要を促進しています。
• この地域では、クラウドコンピューティングが定着し、広く採用されています。クラウドベースのデータレイクは、コスト効率、拡大性、導入の容易さなど数多くの利点を備えており、あらゆる規模の企業にとって魅力的な選択肢となっています。
• 北米の企業は、先進的なアナリティクスや人工知能（AI）技術をいち早く導入してきました。データレイクは、多様で大規模なデータセットの一元的な保管場所を提供することで、こうしたデータ駆動型アプリケーションの基盤を提供します。
• この地域では、モノのインターネット（IoT）とビッグデータ技術の成長により、大量の多様なデータが生成されています。データレイクは、IoTデバイスやビッグデータソースからの複雑で大量のデータを処理するのに適しています。

データレイク業界概要

データレイク市場は、Microsoft Corporation、Amazon.com Inc.、Capgemini SE、Oracle Corporation、Teradata Corporationなどの主要企業によって断片化されています。市場の参入企業は、製品提供を強化し、持続可能な競争優位性を獲得するために、提携や買収などの戦略を採用しています。

2022年10月、キャップジェミニは、長年の顧客であるパナソニックオートモーティブシステムズがデータエコシステムを手に入れると発表しました。この新しいプラットフォームは、データに基づいて意思決定を行い、新しいアイデアを開発する際の組織の改善に役立ちます。これは、より効率的で信頼性の高い抽出につながります。

2022年8月、テラデータは次世代クラウドネイティブアーキテクチャで構築されたテラデータ製品「VantageCloud Lake」を発表しました。VantageCloud Lakeは、深い歴史とテラデータの専門知識に基づき、VantageCloud Enterpriseと呼ばれるクラウドにおけるTeradata Vantageの実証済みのパワーを、クラウドで生まれ、自動的に弾力性を持ち、低コストのオブジェクト・ストアを中核に活用し、使いやすく、拡大しやすいように設計された製品にもたらすことができます。

その他の特典：

• エクセル形式の市場予測（ME）シート
• 3ヶ月間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
• 業界の魅力度-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
• 業界バリューチェーン分析
• COVID-19の業界への影響評価

第5章 市場力学

• 市場促進要因
  • IoT化によるデータの拡散
  • 高度な分析機能へのニーズ
• 市場抑制要因
  • データレイクのオンボーディングとデータ統合の遅れ

第6章 市場セグメンテーション

• オファリング別
  • ソリューション
  • サービス別
• 展開別
  • クラウドベース
  • オンプレミス
• 業界別
  • IT・通信
  • BFSI
  • 医療
  • 小売
  • 製造業
  • その他のエンドユーザー業界別
• 地域別
  • 北米
    • 米国
    • カナダ
  • 欧州
    • 英国
    • ドイツ
    • フランス
    • イタリア
    • その他の欧州
  • アジア太平洋
    • 中国
    • 日本
    • インド
    • その他のアジア太平洋
  • ラテンアメリカ
    • メキシコ
    • ブラジル
    • アルゼンチン
    • その他のラテンアメリカ
  • 中東・アフリカ
    • アラブ首長国連邦
    • サウジアラビア
    • 南アフリカ
    • その他の中東とアフリカ

第7章 競合情勢

• 主要ベンダーのプロファイル
  • Microsoft Corporation
  • Amazon.com Inc.
  • Capgemini SE
  • Oracle Corporation
  • Teradata Corporation
  • SAP SE
  • IBM Corporation
  • Solix Technologies Inc.
  • Informatica Corporation
  • Dell EMC
  • Snowflake Computing Inc.
  • Hitachi Data Systems

第8章 投資分析

第9章 市場の将来

Data Lakes Market was valued at USD 11.14 billion in the current year and is expected to register a CAGR of 22.4%, reaching USD 37.76 billion in five years. A data lake is a central repository that stores large volumes of raw, structured, semi-structured, and unstructured data, making it a valuable asset for organizations seeking to extract valuable insights from their data.

Key Highlights

• The rise of big data and the need for advanced analytics solutions fueled the demand for data lakes. Organizations wanted to store and process vast amounts of diverse data types efficiently.
• The proliferation of data due to adopting the Internet of Things (IoT) has been a significant driver of the data lakes market. IoT devices generate an enormous volume of data, often in real time. Data lakes can handle this massive influx of data without compromising performance.
• Data lakes enable organizations to leverage advanced analytics capabilities and gain a competitive advantage in today's data-driven business landscape. As businesses continue to recognize the importance of data-driven insights, the demand for data lakes with advanced analytics features is expected to grow.
• Slow onboarding and data integration challenges have been significant factors restraining the growth and adoption of data lakes in the market. Integrating data from various sources into a data lake can be complex and time-consuming. Organizations may store data in different formats, databases, and systems, requiring significant effort to harmonize and consolidate the data effectively.
• The COVID-19 pandemic increased the changes in consumer behavior, such as increased online shopping, remote learning, virtual healthcare, and data generation. Data lakes provide suitable solutions for handling and analyzing the massive influx of data across various industries.

Data Lake Market Trends

BFSI End-user Vertical Segment is Expected to Hold Significant Market Share

• The BFSI sector generates and handles vast amounts of data, including customer transaction data, account information, financial market data, insurance claims, credit scores, etc. Data lakes provide BSI organizations with a scalable and flexible solution for managing, processing, and analyzing this massive volume of diverse data.
• Data lakes enable BFSI organizations to consolidate and analyze customer data from multiple sources, such as banking transactions, credit card usage, and online interactions. This consolidated view helps gain valuable insights into customer behavior, preferences, and needs, facilitating personalized, targeted marketing.
• Data lakes are a central repository for diverse data types, including transactional data, user behavior patterns, and historical records. By applying advanced analytics and machine learning algorithms, BFSI organizations can detect and prevent fraudulent activities more effectively.
• According to the Reserve Bank of India, In the financial year 2023, the Reserve Bank of India (RBI) reported more than 13 thousand bank fraud cases across India. This was an increase compared to the previous year and turned around the last decade's trend. The total value of bank frauds decreased from INR 1.38 trillion (USD 0.017 trillion) to INR 302 billion (USD 3.68 billion).
• The BFSI Sector faces various risks, including credit, market, and operational risks. Data lakes allow banks and insurance companies to aggregate and analyze risk-related data to make informed decisions, manage exposures, and comply with regulatory requirements.
• Many companies are launching and developing banking and finance solutions. In September 2022, Tres, the company that made the first financial data lake for Web3 enterprises, announced that it had raised USD 7.6 million in a seed phase led by bold start ventures, with help from F2, Mantis, New Form, The Chainsmokers, Blockdaemon Ventures, Kenetic, and Alchemy.

North America is Expected to Hold Significant Market Share

• North America is one of the leading regions in data lake adoption, driven by various factors, including numerous tech-savy industries, cloud infrastructure, and a strong focus on data-driven decision-making.
• North America has many data-intensive industries, such as information technology, telecom, BFSI, healthcare, retail, and manufacturing. The massive volume of data these industries generate drives the demand for data lakes as a scalable and flexible data storage and processing solution.
• Cloud computing is well-established and widely adopted in this region. Cloud-based data lakes offer numerous advantages, including cost-efficiency, scalability, and ease of implementation, making them an attractive choice for businesses of all sizes.
• North American enterprises have been early adopters of advanced analytics and artificial intelligence (AI) technologies. Data lakes provide a foundation for these data-driven applications by offering a centralized repository for diverse and large datasets.
• The growth of the Internet of Things (IoT) and big data technologies in the region generate massive amounts of diverse data. Data lakes are well suited to handle the complexity and volume of data from IoT devices and big data sources.

Data Lake Industry Overview

The Data Lakes Market is fragmented with major players like Microsoft Corporation, Amazon.com Inc., Capgemini SE, Oracle Corporation, and Teradata Corporation. Players in the market are adopting strategies such as partnerships and acquisitions to enhance their product offerings and gain sustainable competitive advantage.

In October 2022, Capgemini announced that long-time client Panasonic Automotive Systems would get a data ecosystem. The new platform can help an organization improve at making decisions based on data and developing new ideas. This can lead to more efficient and reliable extraction.

In August 2022, Teradata announced VantageCloud Lake, Teradata's product built on a next-generation cloud-native architecture. Based on the deep history and Teradata expertise, VantageCloud Lake can bring the proven power of Teradata Vantage in the cloud, called VantageCloud Enterprise, to an offering that is born in the cloud and designed to be automatically elastic and leverage low-cost object store at its core, easy to use and scale.

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 Industry Value Chain Analysis
• 4.4 Assessment of Impact of COVID-19 on the Industry

5 MARKET DYNAMICS

• 5.1 Market Drivers
  • 5.1.1 Proliferation of Data due to the Adoption of IoT
  • 5.1.2 Need for Advanced Analytic Capabilities
• 5.2 Market Restraints
  • 5.2.1 Slow Onboarding and Data Integration of Data Lakes

6 MARKET SEGMENTATION

• 6.1 By Offering
  • 6.1.1 Solution
  • 6.1.2 Service
• 6.2 By Deployment
  • 6.2.1 Cloud-based
  • 6.2.2 On-premise
• 6.3 By End-user Vertical
  • 6.3.1 IT and Telecom
  • 6.3.2 BFSI
  • 6.3.3 Healthcare
  • 6.3.4 Retail
  • 6.3.5 Manufacturing
  • 6.3.6 Other End-user Verticals
• 6.4 By Geography
  • 6.4.1 North America
    • 6.4.1.1 United States
    • 6.4.1.2 Canada
  • 6.4.2 Europe
    • 6.4.2.1 United Kingdom
    • 6.4.2.2 Germany
    • 6.4.2.3 France
    • 6.4.2.4 Italy
    • 6.4.2.5 Rest of Europe
  • 6.4.3 Asia Pacific
    • 6.4.3.1 China
    • 6.4.3.2 Japan
    • 6.4.3.3 India
    • 6.4.3.4 Rest of Asia Pacific
  • 6.4.4 Latin America
    • 6.4.4.1 Mexico
    • 6.4.4.2 Brazil
    • 6.4.4.3 Argentina
    • 6.4.4.4 Rest of Latin America
  • 6.4.5 Middle East and Africa
    • 6.4.5.1 United Arab Emirates
    • 6.4.5.2 Saudi Arabia
    • 6.4.5.3 South Africa
    • 6.4.5.4 Rest of Middle East and Africa

7 COMPETITIVE LANDSCAPE

• 7.1 Key Vendor Profiles
  • 7.1.1 Microsoft Corporation
  • 7.1.2 Amazon.com Inc.
  • 7.1.3 Capgemini SE
  • 7.1.4 Oracle Corporation
  • 7.1.5 Teradata Corporation
  • 7.1.6 SAP SE
  • 7.1.7 IBM Corporation
  • 7.1.8 Solix Technologies Inc.
  • 7.1.9 Informatica Corporation
  • 7.1.10 Dell EMC
  • 7.1.11 Snowflake Computing Inc.
  • 7.1.12 Hitachi Data Systems

8 INVESTMENT ANALYSIS

9 FUTURE OF THE MARKET