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市場調査レポート
商品コード
1351059
データパイプラインツールの2030年までの市場予測:セグメント別、地域別の世界分析Data Pipeline Tools Market Forecasts to 2030 - Global Analysis By Product Type, Component, Deployment Mode, Organization Size, Application, End User and By Geography |
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カスタマイズ可能
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データパイプラインツールの2030年までの市場予測:セグメント別、地域別の世界分析 |
出版日: 2023年09月01日
発行: Stratistics Market Research Consulting
ページ情報: 英文 175+ Pages
納期: 2~3営業日
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Stratistics MRCによると、世界のデータパイプラインツール市場は2023年に84億米ドルを占め、予測期間中のCAGRは22.3%で成長し、2030年には345億米ドルに達すると予測されています。
データパイプラインは、アナリティクス、データサイエンス、人工知能(AI)、機械学習に特化したソリューションであり、あるシステムのデータを別のシステムに移動して利用できるようにします。データパイプラインの基本的な機能は、ソースからデータを取得し、変換と処理のルールを適用し、必要な場所にデータを配信することです。データは、それが収集または保存される主要な場所から、データパイプラインを介して他のデータ入力とマージされる二次的な場所に送られます。セキュリティやプライバシーへの懸念から、多くの企業はデータをオンプレミスのシステムに置いています。このような企業は、時としてデータパイプラインテクノロジーも必要とします。
Software AGの調査によると、世界には78億人の個人がおり、それぞれが毎日2.5億バイトのデータを生成しています。データパイプラインは、生の情報を洞察、アプリケーション、機械学習、人工知能(AI)システムに適したデータに変えます。
データは、それを必要とする企業がいつでもアクセスできる必要があります。従来のパイプラインでは、ビジネス内の多くのグループがデータにアクセスできる必要があります。障害や障害が同時に発生する可能性もあります。企業は、何日も何週間もかかる代わりに、データ・ストレージと処理能力を迅速かつ低コストで拡張する必要があります。レガシーデータパイプラインは、柔軟性に欠け、正確性に欠け、動作が緩慢で、デバッグが難しく、拡張が困難な場合が多いです。生産と管理には多くの時間と費用、労力が必要です。さらに、多くの手順に互換性がないことが多いため、企業のピーク時の業務に影響を与えます。その結果、最先端のパイプライン・テクノロジーは、従来のシステムの何分の一かのコストで、即座にクラウドの柔軟性を提供します。
データ主導型組織における意思決定と業務運営の基礎となる主要エンジンはデータです。特に、インフラのアップグレード、M&A、リストラ、マイグレーションなどの際には、データが不正確または不完全になる可能性があります。顧客からのクレームや分析結果の低下は、データ・アクセスの欠如が企業にもたらす損害のほんの一例に過ぎないです。このようなパイプラインの完全性は、データエンジニアがアップグレード、維持、検証に多大な労力を費やすものです。したがって、市場は上記のような問題によって阻害されています。
企業がデータを必要とするときは、いつでもデータにアクセスできなければならないです。企業内の複数の組織が一度にデータ・アクセスを要求した場合、従来のパイプラインではシャットダウンや中断が発生する可能性があります。ビジネスでは、何日も何週間もかかるのではなく、迅速かつ経済的にデータ・ストレージと処理能力を拡大できる必要があります。レガシーなデータ・パイプラインは、一般的に硬直的で遅く、エラーを含み、トラブルシューティングが困難で、拡張が難しいです。また、作成と管理の両方に、多大な時間、費用、労力を費やす必要があります。さらに、一般的に多くのプロセスを同時進行させることができないため、繁忙期には会社のパフォーマンスに悪影響を及ぼします。先進的なデータ・パイプラインは、従来のシステムの数分の一のコストで即座に柔軟性を提供し、市場の成長機会を幅広く生み出します。
組織は、最先端のデータパイプラインテクノロジーを使って、社内外のさまざまなデータ・ソースから大量のデータを収集・統合し、情報のサイロ化を解消して、価値あるビジネス・インテリジェンスを提供しなければならないです。知識や能力が乏しいため、従業員はデータパイプラインソリューションを採用できないです。ビジネスがサイロの中で機能することが多いため、様々なアプリケーションや業界を完全に理解するためには、データパイプラインがますます必要になっています。数多くの調査や出版物によると、組織の従業員には十分な知識やスキルがないことが日常的に調査されており、これが市場の成長を妨げています。
COVID-19の発生はデータパイプライン製品の市場に好影響を与えました。大半の人々が在宅勤務のライフスタイルを採用し始めたことで、動画、音声、電子メール、その他のインターネット・プラットフォームの形で、整理された、半構造化された、そして非構造化された膨大な量のデータが生み出されました。また、データ破損事件が世界的に増加するにつれて、この技術の人気も高まっています。特にCOVID-19の大流行以来、生成されるデータ量は劇的に増加しています。そのため、ツールはデータの流れを保護し、データ破損の可能性を低くするように設計されています。その結果、前述の理由がデータパイプライン産業の拡大を加速させました。
ストリーミングデータパイプラインセグメントは、生成されたまま使用される点から、有利な成長を遂げると推定されます。データレイク、データウェアハウス、メッセージングシステム、データストリームはすべて、ストリーミングデータパイプラインを使用して公開することができます。リアルタイム分析、MLモデリング、レポーティング、BIダッシュボード作成のために、オンプレミスシステムからクラウドデータウェアハウスにデータをストリーミングすることで、ストリーミングデータパイプラインは企業が洞察に満ちた情報を得られるよう支援します。処理とストレージの柔軟性、俊敏性、コスト効率はすべて、ワークロードをクラウドに移行するメリットです。
インド、中国、米国、フランス、イタリアなどの国々では中小企業が広く存在しているため、中小企業セグメントは予測期間中に最も高いCAGR成長を遂げると予測されています。成長計画を発展させ、大規模な競合他社との競争を成功させるために、中小企業はデータを活用して重要なビジネス選択を行うことができます。中小企業(SME)は、特に新興諸国や過渡期の国々において、産業の成長、ひいては経済全体の発展を支える強力な力となっています。データインサイトの活用により、中小企業セクターは、データを幅広く活用できるのは巨大企業だけだという神話を払拭しつつあります。
Microsoft Corporation、IBM Corporation、AWS, Inc.などの主要な業界プレーヤーがこの地域に存在し、世界市場の方向性を決定する上で重要な役割を果たしていると考えられることから、予測期間中、北米が最大の市場シェアを占めると予測されます。北米の業界に影響を与える主な変数は、大容量データの迅速な転送と、それに続く信頼できるデータの開発です。データパイプラインシステムは、米国とカナダの様々な産業および商業組織で使用され、業務の合理化、データセキュリティの軽減、地域の経済成長を後押ししています。
欧州は、技術革新の高まりと人工知能(AI)や機械学習(ML)のような新技術の出現により、予測期間中のCAGRが最も高くなると予測されます。英国やフランスでは、さまざまなソースからのさまざまなデータセットを単一のクラウドを介して統合したいという要望が高まっているため、データパイプラインと統合に対する要求が高まっており、予測期間中の市場の牽引役となると予測されます。
Note: Tables for North America, Europe, APAC, South America, and Middle East & Africa Regions are also represented in the same manner as above.
According to Stratistics MRC, the Global Data Pipeline Tools Market is accounted for $8.4 billion in 2023 and is expected to reach $34.5 billion by 2030 growing at a CAGR of 22.3% during the forecast period. Data pipelines are specialized solutions for analytics, data science, artificial intelligence (AI), and machine learning that allow data from one system to move to and be used in another system. A data pipeline's fundamental function is to take data from the source, apply transformation and processing rules, and then deliver the data where it is needed. Data is sent from a main place where it is gathered or stored to a secondary location where it is merged with other data inputs via a data pipeline. Due to security and privacy concerns, many firms put data on an on-premises system. These businesses occasionally need data pipeline technologies as well.
According to research by Software AG, there are 7.8 billion individuals in the globe, and each one generates 2.5 quintillion bytes of data each day. Data pipelines turn raw information into data that is suitable for insights, applications, machine learning, and artificial intelligence (AI) systems.
Data should be accessible at all times to businesses that require it. Traditional pipelines demand that many groups within a business have access to data. Outages and disturbances may happen concurrently. Instead of requiring days or weeks, organizations must grow data storage and processing capabilities rapidly and inexpensively. Legacy data pipelines are frequently inflexible, precise, sluggish, challenging to debug, and difficult to grow. A lot of time, money, and effort are needed for production and management. Additionally, it affects peak company operations since many procedures are often incompatible. As a result, cutting-edge pipeline technologies offer instant cloud flexibility at a fraction of the cost of conventional systems.
The main engine underlying decision-making and business operations in data-driven organizations is data. Particularly during occasions like infrastructure upgrades, mergers and acquisitions, restructurings, and migrations, data might become inaccurate or incomplete. Customer complaints to subpar analytical results are just a few of the ways that a lack of data access may hurt a firm. The integrity of these pipelines is something that data engineers spend a substantial amount of effort upgrading, maintaining, and verifying. Thus, the market is being hampered by the above issues.
Anytime a business needs data, they must be able to access it. When several organizations in a business demand data access at once, traditional pipelines may have shutdowns and interruptions. The business should be able to swiftly and economically grow its data storage and processing capacity, rather than needing many days or weeks. Legacy data pipelines typically display rigidity and slowness, include errors, are challenging to troubleshoot, and are challenging to expand. They need a significant outlay of time, money, and effort during both their creation and management. Additionally, they typically are unable to operate many processes concurrently, which hurt the company's performance during busy times. Advanced data pipelines offer the immediate flexibility of the conventional systems at a fraction of the cost which create wide range of opportunities for the growth of the market.
Organizations must use cutting-edge data pipeline technology to gather and integrate massive amounts of data from various internal and external data sources, merge the information silos, and provide valuable business intelligence. Because of their poor knowledge and abilities, the workforce is unable to adopt data pipeline solutions. Because businesses frequently function in silos, a data pipeline is increasingly necessary to gain a thorough understanding of a variety of applications and industries. Numerous studies and publications assert that polls routinely show that employees in organizations have insufficient knowledge and skills which hinders the market growth.
The COVID-19 outbreak had a favorable effect on the market for data pipeline products. A vast amount of organized, semi-structured, and unstructured data in the forms of video, audio, emails, and other internet platforms was produced as the majority of people began to adopt the work-from-home lifestyle. The technologies are also growing in popularity as data corruption events increase globally. The amount of data produced has increased dramatically, particularly since the COVID-19 pandemic. Tools are therefore designed to safeguard data flow and lower the chance of data corruption. As a result, the aforementioned reasons accelerated the expansion of the data pipeline industry.
The streaming data pipeline segment is estimated to have a lucrative growth, due to the point of use as it is being generated. Data lakes, data warehouses, messaging systems, and data streams may all be published to using streaming data pipelines. By streaming data from on-premises systems to cloud data warehouses for real-time analytics, ML modelling, reporting, and producing BI dashboards, streaming data pipelines assist enterprises in gaining insightful information. The flexibility, agility, and cost-effectiveness of processing and storage are all benefits of moving workloads to the cloud.
The small and medium enterprises segment is anticipated to witness the highest CAGR growth during the forecast period, due to the widespread presence of small and medium-sized businesses in nations like India, China, the United States, France, and Italy. In order to develop in their growth plan and successfully compete with their larger competitors, SMEs can utilize data to make crucial business choices. Small and medium-sized businesses (SMEs), particularly in emerging and transitional countries, are a potent force behind industrial growth and, consequently, overall economic development. By utilizing data insights, the SME sector is dispelling the myth that giant corporations are the only ones that can utilize data extensively.
Given that major industry players like Microsoft Corporation, IBM Corporation, and AWS, Inc. are believed to be present in this region and play a significant role in determining the direction of the global market, North America is predicted to hold the largest market share during the forecast period. The primary variables influencing the North American industry are the quick transfer of large data volumes and the subsequent development of trustworthy data. Data pipeline systems are used by a variety of industrial and commercial organizations in the United States and Canada to streamline operations, lessen data security, and boost regional economic growth.
Europe is projected to have the highest CAGR over the forecast period, due to rising innovation and the emergence of new technologies like artificial intelligence (AI) and machine learning (ML), In the U.K. and France, there is an increasing requirement for data pipelines and integration due to the growing desire to integrate various data sets from various sources via a single cloud, which is anticipated to drive the market over the projected period.
Some of the key players profiled in the Data Pipeline Tools Market include: Amazon Web Services, Inc., Actian Corporation, Blendo, Google LLC, Hevo Data Inc., IBM, Informatica, Inc, K2VIEW, Microsoft Corporation, Oracle, Precisely Holdings, LLC, SAP SE, Skyvia, Snap Logic Inc., Snowflake, Inc., Software AG and Tibco Software, Inc.
In August 2023, Amazon Connect launches granular access controls for the agent activity audit report, this new capability enables customers to define who is able to see the historical agent statuses (e.g. "Available") for specific agents.
In August 2023, Amazon Detective launches in the AWS Israel (Tel Aviv) Region, Detective also automatically group's related findings from Amazon GuardDuty and Amazon Inspector to show you combined threats and vulnerabilities to help security analysts identify and prioritize potential high severity security risks.
In June 2023, Oracle Introduces Generative AI Capabilities to Help HR Boost Productivity, the new capabilities are embedded in existing HR processes to drive faster business value, improve productivity, enhance the candidate and employee experience, and streamline HR processes.