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市場調査レポート
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1766086

ナレッジグラフの世界市場：将来予測 (2032年まで) - コンポーネント別・展開方式別・組織規模別・用途別・エンドユーザー別・地域別の分析

Knowledge Graph Market Forecasts to 2032 - Global Analysis By Component (Solutions and Services), Deployment Mode, Organization Size, Application, End User and By Geography

出版日
ページ情報
英文 200+ Pages
納期
2～3営業日
カスタマイズ可能
価格
価格表記: USDを日本円(税抜)に換算
本日の銀行送金レート: 1USD=148.02円
ナレッジグラフの世界市場：将来予測 (2032年まで) - コンポーネント別・展開方式別・組織規模別・用途別・エンドユーザー別・地域別の分析
出版日: 2025年07月07日
発行: Stratistics Market Research Consulting
ページ情報: 英文 200+ Pages
納期: 2～3営業日
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  • 概要
  • 図表
  • 目次
概要

Stratistics MRCによると、世界のナレッジグラフ市場は2025年に15億4,000万米ドルを占め、2032年には42億4,000万米ドルに達すると予測され、予測期間中のCAGRは15.5%です。

ナレッジグラフは、ノード（実体）とエッジ（関係）を持つ順序グラフで、実世界の実体とその関係を表します。複数のソースからのデータを組み合わせて文脈と意味を作り出すことで、機械が人間と同様にデータを分析することを可能にします。ナレッジグラフは、人工知能、検索エンジン、データ分析において、情報検索、意味検索、意思決定を強化します。ナレッジグラフは、推論、クエリ、複雑なデータセットにおける不明瞭なパターンの発見を容易にします。インテリジェントな用途やシステムのための企業レベルの知識モデルや、グーグル・ナレッジグラフはその顕著な例です。

AIとセマンティック検索機能に対する需要の高まり

膨大な量の非構造化データから価値ある洞察を引き出すために、AIは企業でますます利用されるようになっています。目的と文脈を理解することで、セマンティック検索はユーザー体験を向上させ、検索結果の精度を高める。ナレッジグラフは、ロボットがデータの関係性を処理できるようにすることで、レコメンデーションエンジンやチャットボットなどのインテリジェントな用途に力を与えます。企業は自動化とよりインテリジェントな意思決定を目指し、ナレッジグラフとAIソリューションを組み合わせています。eコマース、医療、金融などの業界では、この動向によって市場拡大が加速しています。

高い複雑性と熟練した専門家の不足

オントロジー設計とデータモデリングの複雑さは、現在のITチームをしばしば圧倒します。さらに、レガシーシステムとの統合は、技術的な負担を増大させ、採用を遅らせます。RDF、SPARQL、OWLのようなナレッジグラフテクノロジーの有資格専門家の不足は、大きな障害となっています。企業レベルのソリューションの採用と拡張性は、この人材不足によって制約を受けます。そのため、多くの企業はナレッジグラフへの取り組みへの本格的な投資をためらっています。

インダストリー4.0とデジタルの採用拡大

ナレッジグラフは、さまざまなデータソースを結び付け、よりインテリジェントな自動化と意思決定を促進するために組織で使用されています。コンテクスチュアル・インテリジェンスとリアルタイムのデータ統合は、工場や企業のデジタル化に伴い、ますます必要性が高まっています。インダストリー4.0の目的に沿って、ナレッジグラフは複雑な非構造化データから整理された洞察を提供します。ナレッジグラフは、プロセス最適化のための予測分析をサポートし、機械学習モデルを改善します。拡張可能なナレッジグラフ・ソリューションのニーズは、リンクデータへの依存度が高まる市場によって高まっています。

データプライバシーの懸念と規制遵守

CCPAやGDPRのようなプライバシー規制を厳格に遵守する必要があるため、サイロ間のデータ統合は組織にとって困難です。徹底したナレッジグラフの構築は、データの共有と再利用を制限するこれらの規則によって、より困難になっています。企業は、データ漏洩や潜在的な法的影響に対する懸念から、グラフベースのソリューションに取り組むことをためらっています。さらに、匿名化手法ではデータの品質が低下することが多く、ナレッジグラフのパフォーマンスに影響します。その結果、企業は慎重な姿勢を崩しておらず、市場導入が遅れています。

COVID-19の影響

COVID-19の流行は、デジタルトランスフォーメーションを加速し、高度なデータ管理ツールの需要を高めることで、ナレッジグラフ市場に大きな影響を与えました。組織が遠隔操作にシフトするにつれて、効率的なデータ統合、文脈化、リアルタイムの洞察に対するニーズが急増しました。医療、eコマース、金融などの業界では、ナレッジグラフを活用して意思決定を合理化し、顧客体験を向上させました。当初はIT予算に混乱が生じたもの、長期的には好影響をもたらし、企業全体でセマンティック技術とAI主導のデータフレームワークの採用を促進しました。

予測期間中、ソリューション・セグメントが最大となる見込み

ソリューション分野は、高度なデータ統合、セマンティック検索、リレーションシップマッピング機能により、予測期間中最大の市場シェアを占めると予想されます。これらのソリューションにより、企業は複雑なデータセットからより深い洞察を導き出し、インテリジェントな意思決定を行うことができます。顧客体験の向上、サービスのパーソナライズ、業務の効率化を目的に、これらのツールを採用する企業が増えています。AIを活用したソリューションへの需要は、医療、金融、eコマースなどの業界への展開を加速させています。

予測期間中、医療・ライフサイエンス分野のCAGRが最も高くなる見込み

予測期間中、医療・ライフサイエンス分野は、膨大な臨床データセットの高度なデータ統合とセマンティック検索を可能にすることで、最も高い成長率を記録すると予測されています。ナレッジグラフは、コンテクストが豊富なデータモデリングを通じて、創薬、患者ケア、臨床試験の最適化を強化します。ナレッジグラフは、異なる医療記録、ゲノムデータ、研究論文を結びつけることで、リアルタイムの洞察と個別化医療をサポートします。また、複雑な生物医学的関係の統一されたビューを提供することで、意思決定を改善します。このようなインテリジェントなデータ構造化のニーズの高まりが、この分野での強力な採用を後押ししています。

最大シェアの地域：

予測期間中、アジア太平洋は、eコマース、医療、金融などの分野でデジタルトランスフォーメーションが進んでいることから、最大の市場シェアを占めると予想されます。中国、日本、インドなどの国々は、AIとセマンティック技術に多額の投資を行っており、採用を促進しています。技術に精通した人々の存在と政府主導のAIイニシアチブは、市場をさらに強化しています。さらに、データ主導の意思決定と自然言語処理への関心の高まりが、洞察力の強化と自動化のためのナレッジグラフの導入を企業に促しており、この地域をイノベーションと市場拡大の温床にしています。

CAGRが最も高い地域：

予測期間中、北米地域はグーグル、マイクロソフト、IBMなどのハイテク大手によって最も高いCAGRを示すと予測されています。エンタープライズAI、高度なアナリティクス、パーソナライズされた顧客体験に対する高い需要が市場成長を後押ししています。この地域は、確立されたクラウドインフラストラクチャとセマンティックウェブ技術への大規模な研究開発投資の恩恵を受けています。ナレッジグラフは、医療、BFSI、メディアなどの分野で、データ統合の改善、検索機能の強化、ビジネスインテリジェンスの推進にますます利用されるようになっています。規制コンプライアンスやデータプライバシーへの配慮も、同地域におけるソリューションの開発と展開を形成しています。

無料のカスタマイズサービス

当レポートをご購読のお客様には、以下の無料カスタマイズオプションのいずれかをご利用いただけます：

  • 企業プロファイル
    • 追加企業の包括的プロファイリング（3社まで）
    • 主要企業のSWOT分析（3社まで）
  • 地域区分
    • 顧客の関心に応じた主要国の市場推計・予測・CAGR（注：フィージビリティチェックによる）
  • 競合ベンチマーキング
    • 製品ポートフォリオ、地理的プレゼンス、戦略的提携に基づく主要企業のベンチマーキング

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 序論

  • 概要
  • ステークホルダー
  • 分析範囲
  • 分析手法
    • データマイニング
    • データ分析
    • データ検証
    • 分析アプローチ
  • 分析資料
    • 一次調査資料
    • 二次調査情報源
    • 前提条件

第3章 市場動向の分析

  • イントロダクション
  • 促進要因
  • 抑制要因
  • 市場機会
  • 脅威
  • エンドユーザー分析
  • 新興市場
  • 新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) の影響

第4章 ポーターのファイブフォース分析

  • サプライヤーの交渉力
  • バイヤーの交渉力
  • 代替製品の脅威
  • 新規参入企業の脅威
  • 企業間競争

第5章 世界のナレッジグラフ市場：コンポーネント別

  • ソリューション
  • サービス

第6章 世界のナレッジグラフ市場：展開方式別

  • オンプレミス
  • クラウドベース

第7章 世界のナレッジグラフ市場：組織規模別

  • 中小企業
  • 大企業

第8章 世界のナレッジグラフ市場：用途別

  • データ管理
  • 情報検索
  • レコメンデーションエンジン
  • リスク・コンプライアンス管理
  • データ統合
  • セマンティック検索
  • その他の用途

第9章 世界のナレッジグラフ市場：エンドユーザー別

  • 医療・ライフサイエンス
  • 小売業・eコマース
  • メディア・エンターテインメント
  • 政府・公共部門
  • IT・通信
  • 製造業
  • 教育
  • その他のエンドユーザー

第10章 世界のナレッジグラフ市場：地域別

  • 北米
    • 米国
    • カナダ
    • メキシコ
  • 欧州
    • ドイツ
    • 英国
    • イタリア
    • フランス
    • スペイン
    • その他欧州
  • アジア太平洋
    • 日本
    • 中国
    • インド
    • オーストラリア
    • ニュージーランド
    • 韓国
    • その他アジア太平洋
  • 南米
    • アルゼンチン
    • ブラジル
    • チリ
    • その他南米
  • 中東・アフリカ
    • サウジアラビア
    • アラブ首長国連邦
    • カタール
    • 南アフリカ
    • その他中東・アフリカ

第11章 主な発展

  • 契約、事業提携・協力、合弁事業
  • 企業合併・買収 (M&A)
  • 新製品の発売
  • 事業拡張
  • その他の主要戦略

第12章 企業プロファイリング

  • Neo4j
  • Franz Inc
  • Graphwise
  • IBM
  • Microsoft
  • Amazon Web Services（AWS）
  • Google（Alphabet）
  • Oracle
  • SAP
  • TigerGraph
  • Stardog
  • Ontotext
  • Cambridge Semantics
  • ArangoDB
  • Bitnine
  • DataStax
  • Diffbot Technologies
  • Datavid
図表

List of Tables

  • Table 1 Global Knowledge Graph Market Outlook, By Region (2024-2032) ($MN)
  • Table 2 Global Knowledge Graph Market Outlook, By Component (2024-2032) ($MN)
  • Table 3 Global Knowledge Graph Market Outlook, By Solutions (2024-2032) ($MN)
  • Table 4 Global Knowledge Graph Market Outlook, By Services (2024-2032) ($MN)
  • Table 5 Global Knowledge Graph Market Outlook, By Deployment Mode (2024-2032) ($MN)
  • Table 6 Global Knowledge Graph Market Outlook, By On-Premises (2024-2032) ($MN)
  • Table 7 Global Knowledge Graph Market Outlook, By Cloud-Based (2024-2032) ($MN)
  • Table 8 Global Knowledge Graph Market Outlook, By Organization Size (2024-2032) ($MN)
  • Table 9 Global Knowledge Graph Market Outlook, By Small and Medium-sized Enterprises (SMEs) (2024-2032) ($MN)
  • Table 10 Global Knowledge Graph Market Outlook, By Large Enterprises (2024-2032) ($MN)
  • Table 11 Global Knowledge Graph Market Outlook, By Application (2024-2032) ($MN)
  • Table 12 Global Knowledge Graph Market Outlook, By Data Management (2024-2032) ($MN)
  • Table 13 Global Knowledge Graph Market Outlook, By Information Retrieval (2024-2032) ($MN)
  • Table 14 Global Knowledge Graph Market Outlook, By Recommendation Engines (2024-2032) ($MN)
  • Table 15 Global Knowledge Graph Market Outlook, By Risk and Compliance Management (2024-2032) ($MN)
  • Table 16 Global Knowledge Graph Market Outlook, By Data Integration (2024-2032) ($MN)
  • Table 17 Global Knowledge Graph Market Outlook, By Semantic Search (2024-2032) ($MN)
  • Table 18 Global Knowledge Graph Market Outlook, By Other Applications (2024-2032) ($MN)
  • Table 19 Global Knowledge Graph Market Outlook, By End User (2024-2032) ($MN)
  • Table 20 Global Knowledge Graph Market Outlook, By Healthcare and Life Sciences (2024-2032) ($MN)
  • Table 21 Global Knowledge Graph Market Outlook, By Retail and E-commerce (2024-2032) ($MN)
  • Table 22 Global Knowledge Graph Market Outlook, By Media and Entertainment (2024-2032) ($MN)
  • Table 23 Global Knowledge Graph Market Outlook, By Government and Public Sector (2024-2032) ($MN)
  • Table 24 Global Knowledge Graph Market Outlook, By IT and Telecommunications (2024-2032) ($MN)
  • Table 25 Global Knowledge Graph Market Outlook, By Manufacturing (2024-2032) ($MN)
  • Table 26 Global Knowledge Graph Market Outlook, By Education (2024-2032) ($MN)
  • Table 27 Global Knowledge Graph Market Outlook, By Other End Users (2024-2032) ($MN)

Note: Tables for North America, Europe, APAC, South America, and Middle East & Africa Regions are also represented in the same manner as above.

目次
Product Code: SMRC29941

According to Stratistics MRC, the Global Knowledge Graph Market is accounted for $1.54 billion in 2025 and is expected to reach $4.24 billion by 2032 growing at a CAGR of 15.5% during the forecast period. A knowledge graph is an ordered graph with nodes (entities) and edges (relationships) that represents real-world entities and their relationships. It allows machines to analyse data similarly to humans by combining data from several sources to create context and meaning. Knowledge graphs enhance information retrieval, semantic search, and decision-making in artificial intelligence, search engines, and data analytics. They facilitate inference, querying, and the discovery of obscure patterns in intricate datasets. Enterprise-level knowledge models for intelligent applications and systems, as well as Google Knowledge Graph, are notable examples.

Market Dynamics:

Driver:

Growing demand for AI and semantic search capabilities

AI is being used by businesses more and more to extract valuable insights from massive amounts of unstructured data. By comprehending purpose and context, semantic search improves user experience and increases the precision of search results. Knowledge graphs power intelligent applications like recommendation engines and chatbots by allowing robots to process data relationships. Businesses are combining knowledge graphs with AI solutions as they aim for automation and more intelligent decision-making. Market expansion is being accelerated by this trend in industries like e-commerce, healthcare, and finance.

Restraint:

High complexity and lack of skilled professionals

The complexity of ontology design and data modelling frequently overwhelms current IT teams. Furthermore, integrating with legacy systems delays adoption by increasing the technical burden. The lack of qualified experts with knowledge graph technologies like RDF, SPARQL, and OWL is a significant obstacle. The adoption and scalability of enterprise-level solutions are constrained by this talent shortage. Many companies are therefore hesitant to make a full investment in knowledge graph initiatives.

Opportunity:

Rising adoption of industry 4.0 and digital

Knowledge graphs are being used by organisations to link different data sources, facilitating more intelligent automation and decision-making. Contextual intelligence and real-time data integration are becoming more and more necessary as factories and businesses digitise. In line with the objectives of Industry 4.0, knowledge graphs offer organised insights from complicated, unstructured data. They support predictive analytics for process optimisation and improve machine learning models. The need for scalable knowledge graph solutions is being driven by the market's increasing reliance on linked data.

Threat:

Data privacy concerns and regulatory compliance

Integrating data across silos is difficult for organisations because of the stringent adherence to privacy regulations like the CCPA and GDPR. Building thorough knowledge graphs is made more difficult by these rules, which limit the sharing and reuse of data. Businesses are hesitant to engage in graph-based solutions due to concerns about data breaches and potential legal repercussions. Furthermore, anonymisation methods frequently result in lower-quality data, which affects knowledge graph performance. Businesses continue to be cautious as a result, which slows market adoption.

Covid-19 Impact

The COVID-19 pandemic significantly influenced the Knowledge Graph market by accelerating digital transformation and increasing demand for advanced data management tools. As organizations shifted to remote operations, the need for efficient data integration, contextualization, and real-time insights surged. Industries such as healthcare, e-commerce, and finance leveraged knowledge graphs to streamline decision-making and enhance customer experiences. Despite initial disruptions in IT budgets, the long-term impact was positive, driving adoption of semantic technologies and AI-driven data frameworks across enterprises.

The solutions segment is expected to be the largest during the forecast period

The solutions segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, due to advanced data integration, semantic search, and relationship mapping capabilities. These solutions enable organizations to derive deeper insights from complex datasets, driving intelligent decision-making. Businesses increasingly adopt these tools to enhance customer experience, personalize services, and streamline operations. The demand for AI-powered solutions accelerates their deployment across industries like healthcare, finance, and e-commerce.

The healthcare and life sciences segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

Over the forecast period, the healthcare and life sciences segment is predicted to witness the highest growth rate by enabling advanced data integration and semantic search across vast clinical datasets. It enhances drug discovery, patient care, and clinical trial optimization through context-rich data modeling. Knowledge graphs support real-time insights and personalized medicine by connecting disparate health records, genomic data, and research articles. They also improve decision-making by offering a unified view of complex biomedical relationships. This growing need for intelligent data structuring drives strong adoption in the sector.

Region with largest share:

During the forecast period, the Asia Pacific region is expected to hold the largest market share due to the increasing digital transformation across sectors like e-commerce, healthcare, and finance. Countries such as China, Japan, and India are heavily investing in AI and semantic technologies, driving adoption. The presence of tech-savvy populations and government-led AI initiatives further bolster the market. Additionally, growing interest in data-driven decision-making and natural language processing is encouraging enterprises to deploy knowledge graphs for enhanced insights and automation, making the region a hotbed for innovation and market expansion.

Region with highest CAGR:

Over the forecast period, the North America region is anticipated to exhibit the highest CAGR by tech giants such as Google, Microsoft, and IBM. High demand for enterprise AI, advanced analytics, and personalized customer experiences is propelling market growth. The region benefits from well-established cloud infrastructure and significant R&D investment in semantic web technologies. Knowledge graphs are increasingly used in sectors like healthcare, BFSI, and media for improving data integration, enhancing search capabilities, and driving business intelligence. Regulatory compliance and data privacy considerations also shape the development and deployment of solutions in the region.

Key players in the market

Some of the key players profiled in the Knowledge Graph Market include Neo4j, Franz Inc, Graphwise, IBM, Microsoft, Amazon Web Services (AWS), Google (Alphabet), Oracle, SAP, TigerGraph, Stardog, Ontotext, Cambridge Semantics, ArangoDB, Bitnine, DataStax, Diffbot Technologies and Datavid.

Key Developments:

In March 2024, Neo4j partnered with Microsoft to offer unified GenAI and data solutions, enhancing the development of explainable AI systems using knowledge graphs. This collaboration integrates Neo4j's graph technology with Microsoft Azure's AI capabilities, enabling enterprises to build accurate, transparent, and context-aware AI applications that minimize hallucinations and ensure data-driven decision-making across various domains.

In January 2024, Franz Inc. launched AllegroGraph Cloud, a hosted Neuro-Symbolic AI and Knowledge Graph platform delivering enterprise-grade capabilities through a fully managed service, enabling organizations to build intelligent applications with scalable, secure, and flexible deployment.

Components Covered:

  • Solutions
  • Services

Deployment Modes Covered:

  • On-Premises
  • Cloud-Based

Organization Sizes Covered:

  • Small and Medium-sized Enterprises (SMEs)
  • Large Enterprises

Applications Covered:

  • Data Management
  • Information Retrieval
  • Recommendation Engines
  • Risk and Compliance Management
  • Data Integration
  • Semantic Search
  • Other Applications

End Users Covered:

  • Healthcare and Life Sciences
  • Retail and E-commerce
  • Media and Entertainment
  • Government and Public Sector
  • IT and Telecommunications
  • Manufacturing
  • Education
  • Other End Users

Regions Covered:

  • North America
    • US
    • Canada
    • Mexico
  • Europe
    • Germany
    • UK
    • Italy
    • France
    • Spain
    • Rest of Europe
  • Asia Pacific
    • Japan
    • China
    • India
    • Australia
    • New Zealand
    • South Korea
    • Rest of Asia Pacific
  • South America
    • Argentina
    • Brazil
    • Chile
    • Rest of South America
  • Middle East & Africa
    • Saudi Arabia
    • UAE
    • Qatar
    • South Africa
    • Rest of Middle East & Africa

What our report offers:

  • Market share assessments for the regional and country-level segments
  • Strategic recommendations for the new entrants
  • Covers Market data for the years 2024, 2025, 2026, 2028, and 2032
  • Market Trends (Drivers, Constraints, Opportunities, Threats, Challenges, Investment Opportunities, and recommendations)
  • Strategic recommendations in key business segments based on the market estimations
  • Competitive landscaping mapping the key common trends
  • Company profiling with detailed strategies, financials, and recent developments
  • Supply chain trends mapping the latest technological advancements

Free Customization Offerings:

All the customers of this report will be entitled to receive one of the following free customization options:

  • Company Profiling
    • Comprehensive profiling of additional market players (up to 3)
    • SWOT Analysis of key players (up to 3)
  • Regional Segmentation
    • Market estimations, Forecasts and CAGR of any prominent country as per the client's interest (Note: Depends on feasibility check)
  • Competitive Benchmarking
    • Benchmarking of key players based on product portfolio, geographical presence, and strategic alliances

Table of Contents

1 Executive Summary

2 Preface

  • 2.1 Abstract
  • 2.2 Stake Holders
  • 2.3 Research Scope
  • 2.4 Research Methodology
    • 2.4.1 Data Mining
    • 2.4.2 Data Analysis
    • 2.4.3 Data Validation
    • 2.4.4 Research Approach
  • 2.5 Research Sources
    • 2.5.1 Primary Research Sources
    • 2.5.2 Secondary Research Sources
    • 2.5.3 Assumptions

3 Market Trend Analysis

  • 3.1 Introduction
  • 3.2 Drivers
  • 3.3 Restraints
  • 3.4 Opportunities
  • 3.5 Threats
  • 3.6 Application Analysis
  • 3.7 End User Analysis
  • 3.8 Emerging Markets
  • 3.9 Impact of Covid-19

4 Porters Five Force Analysis

  • 4.1 Bargaining power of suppliers
  • 4.2 Bargaining power of buyers
  • 4.3 Threat of substitutes
  • 4.4 Threat of new entrants
  • 4.5 Competitive rivalry

5 Global Knowledge Graph Market, By Component

  • 5.1 Introduction
  • 5.2 Solutions
  • 5.3 Services

6 Global Knowledge Graph Market, By Deployment Mode

  • 6.1 Introduction
  • 6.2 On-Premises
  • 6.3 Cloud-Based

7 Global Knowledge Graph Market, By Organization Size

  • 7.1 Introduction
  • 7.2 Small and Medium-sized Enterprises (SMEs)
  • 7.3 Large Enterprises

8 Global Knowledge Graph Market, By Application

  • 8.1 Introduction
  • 8.2 Data Management
  • 8.3 Information Retrieval
  • 8.4 Recommendation Engines
  • 8.5 Risk and Compliance Management
  • 8.6 Data Integration
  • 8.7 Semantic Search
  • 8.8 Other Applications

9 Global Knowledge Graph Market, By End User

  • 9.1 Introduction
  • 9.2 Healthcare and Life Sciences
  • 9.3 Retail and E-commerce
  • 9.4 Media and Entertainment
  • 9.5 Government and Public Sector
  • 9.6 IT and Telecommunications
  • 9.7 Manufacturing
  • 9.8 Education
  • 9.9 Other End Users

10 Global Knowledge Graph Market, By Geography

  • 10.1 Introduction
  • 10.2 North America
    • 10.2.1 US
    • 10.2.2 Canada
    • 10.2.3 Mexico
  • 10.3 Europe
    • 10.3.1 Germany
    • 10.3.2 UK
    • 10.3.3 Italy
    • 10.3.4 France
    • 10.3.5 Spain
    • 10.3.6 Rest of Europe
  • 10.4 Asia Pacific
    • 10.4.1 Japan
    • 10.4.2 China
    • 10.4.3 India
    • 10.4.4 Australia
    • 10.4.5 New Zealand
    • 10.4.6 South Korea
    • 10.4.7 Rest of Asia Pacific
  • 10.5 South America
    • 10.5.1 Argentina
    • 10.5.2 Brazil
    • 10.5.3 Chile
    • 10.5.4 Rest of South America
  • 10.6 Middle East & Africa
    • 10.6.1 Saudi Arabia
    • 10.6.2 UAE
    • 10.6.3 Qatar
    • 10.6.4 South Africa
    • 10.6.5 Rest of Middle East & Africa

11 Key Developments

  • 11.1 Agreements, Partnerships, Collaborations and Joint Ventures
  • 11.2 Acquisitions & Mergers
  • 11.3 New Product Launch
  • 11.4 Expansions
  • 11.5 Other Key Strategies

12 Company Profiling

  • 12.1 Neo4j
  • 12.2 Franz Inc
  • 12.3 Graphwise
  • 12.4 IBM
  • 12.5 Microsoft
  • 12.6 Amazon Web Services (AWS)
  • 12.7 Google (Alphabet)
  • 12.8 Oracle
  • 12.9 SAP
  • 12.10 TigerGraph
  • 12.11 Stardog
  • 12.12 Ontotext
  • 12.12 Cambridge Semantics
  • 12.14 ArangoDB
  • 12.15 Bitnine
  • 12.16 DataStax
  • 12.17 Diffbot Technologies
  • 12.18 Datavid