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市場調査レポート
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1615886

インメモリ分析の世界市場規模：コンポーネント別、用途別、組織規模別、業界別、地域範囲別および予測

Global In-Memory Analytics Market Size By Components, By Application, By Organization Size, By Industry Vertical, By Geographic Scope And Forecast

出版日
ページ情報
英文 202 Pages
納期
2～3営業日
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=146.82円
インメモリ分析の世界市場規模：コンポーネント別、用途別、組織規模別、業界別、地域範囲別および予測
出版日: 2024年11月14日
発行: Verified Market Research
ページ情報: 英文 202 Pages
納期: 2～3営業日
GIIご利用のメリット
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  • 概要
  • 目次
概要

インメモリ分析の市場規模と予測

インメモリ分析市場の市場規模は、2023年に29億8,000万米ドルと評価され、2024年から2030年の予測期間中に18.38%のCAGRで成長し、2030年には69億3,000万米ドルに達すると予測されています。

世界のインメモリ分析市場促進要因

インメモリ分析市場の市場促進要因は、様々な要因の影響を受ける可能性があります。

ビジネス意思決定の加速

ビジネスにおける意思決定の迅速化：リアルタイムのデータ処理は、迅速な洞察と意思決定を行うために、企業にとってますます必要になってきています。インメモリ分析の採用は、従来のディスクベースの手法よりも迅速にデータを分析できる能力によって促進されています。

ビッグデータの成長：

ビッグデータが指数関数的に拡大し続ける中、企業は膨大な量のデータを分析するための、より高速で効果的な方法を考え出す必要に迫られています。ビッグデータ管理には、インメモリ分析が提供するスピードとスケーラビリティが必要です。

技術の進歩：

インメモリ分析は、RAM価格の低下や計算速度の向上など、テクノロジーの改善により、より手頃な価格で広く利用できるようになりました。

ビジネスインテリジェンス（BI）ツールの利用拡大：

組織は、インメモリ分析を活用してレポート作成、データ可視化、意思決定を改善するBIツールをますます活用するようになっています。

クラウドの採用：

クラウドプラットフォームは必要なスケールとインフラを提供するため、クラウドコンピューティングへの移行により、インメモリ分析・ソリューションの実装が容易になりました。

競合優位性：

データ処理速度を向上させ、より柔軟で知識豊富なビジネス戦略を可能にすることで、企業は競争上の優位性を得るためにインメモリ分析を導入しています。

IoTとの統合：

モノのインターネット（IoT）が成長するにつれ、リアルタイムでの処理を必要とする膨大な量のデータが生成されます。モノのインターネットのデータを効率的に分析するには、インメモリ分析が必要です。

予測分析の強化：

予測分析は、パターンや行動を予測する手段として、ますます需要が高まっています。インメモリ分析を使用すると、データ処理を高速化できるため、予測モデルのパフォーマンスが向上します。

世界のインメモリ分析市場の抑制要因

導入コストの高さ：

インメモリ分析・ソリューションの導入には多額の先行投資が必要です。これには、専用ソフトウェア、大容量のRAMを搭載したハードウェア、これらのシステムを現在のITインフラと統合するための価格が含まれます。中小企業（SME）にとって、このような出費は手の届かないものになる可能性があります。

統合の複雑さ：

インメモリ分析を現行のレガシーシステムやデータベースと統合するのは、困難で時間がかかるかもしれません。シームレスな統合には特定のスキルと経験が必要なため、組織はしばしば困難に直面します。

データセキュリティの問題：

インメモリー・アナリティクスでは大量のデータをリアルタイムで管理する必要があるため、そのようなデータのプライバシーとセキュリティを保護することが極めて重要です。企業は、データ漏洩の可能性や厳格なセキュリティ・プロトコルの必要性から、こうしたソリューションの導入を躊躇するかもしれないです。

スケーラビリティの問題：

インメモリ分析では高速なデータ処理が可能ですが、大量のデータを管理するためにシステムを拡張することは高価で困難な場合があります。これらのシステムのスケーラビリティは、RAMのハードウェア制約によって影響を受ける可能性があります。

ハードウェア依存性

：特に大きなRAMサイズは、インメモリ分析に利用できる高性能ハードウェアに不可欠です。この依存性は、メンテナンスやハードウェアの故障の問題を引き起こし、システムの信頼性に影響を与える可能性があります。

熟練労働者の不在：

インメモリ分析の採用には、テクノロジーとビジネス文脈での適用方法を理解する知識豊富な専門家が必要です。このような有資格者の不足により、これらのソリューションの採用と効率的な利用が妨げられる可能性があります。

規制とコンプライアンスに関する懸念：

データ処理、保存、プライバシーに関する規制は、分野や地域によって異なります。こうした規制を乗り越えるのは困難で、市場によってはインメモリ分析ツールの利用が妨げられる可能性があります。

市場の理解と認識：

インメモリ分析の利点にもかかわらず、潜在的なユーザーはまだインメモリ分析を十分に理解しておらず、認知度も低いです。その費用や複雑性に関する神話が、市場の拡大を妨げている可能性があります。

代替技術の競合：

データアナリティクス業界では、クラウドベースのアナリティクス、機械学習ソリューション、従来のデータウェアハウスなど、数多くのテクノロジーが競合しています。インメモリー・アナリティクスの成長は、さまざまな代替技術との競合によって制限される可能性があります。

目次

第1章 インメモリ分析の世界市場：イントロダクション

  • 市場概要
  • 調査範囲
  • 前提条件

第2章 エグゼクティブサマリー

第3章 VERIFIED MARKET RESEARCHの調査手法

  • データマイニング
  • 検証
  • プライマリーインタビュー
  • データソース一覧

第4章 インメモリ分析の世界市場展望

  • 概要
  • 市場力学
    • 促進要因
    • 抑制要因
    • 機会
  • ポーターのファイブフォースモデル
  • バリューチェーン分析

第5章 インメモリ分析の世界市場：コンポーネント別

  • 概要
  • サービス
  • ソフトウェア

第6章 インメモリ分析の世界市場：組織規模別

  • 概要
  • 中小企業（SMB）
  • 大企業

第7章 インメモリ分析の世界市場：業界別

  • 概要
  • 通信・IT
  • 銀行、金融サービス、保険（BFSI）
  • ヘルスケア、ライフサイエンス
  • 製造、政府、防衛
  • エネルギー・公益事業
  • 小売・eコマース
  • 運輸・物流
  • メディア・娯楽
  • その他

第8章 インメモリ分析の世界市場：用途別

  • 概要
  • リスク管理と不正検知
  • 販売とマーケティングの最適化
  • 財務管理
  • サプライチェーンの最適化
  • 予測的資産管理
  • 製品・プロセス管理
  • その他

第9章 インメモリ分析の世界市場：地域別

  • 概要
  • 北米
    • 米国
    • カナダ
    • メキシコ
  • 欧州
    • ドイツ
    • 英国
    • フランス
    • その他欧州
  • アジア太平洋
    • 中国
    • 日本
    • インド
    • その他アジア太平洋地域
  • 世界のその他の地域
    • ラテンアメリカ
    • 中東・アフリカ

第10章 世界のインメモリ分析市場の競合情勢

  • 概要
  • 各社の市場ランキング
  • 主な発展戦略

第11章 企業プロファイル

  • SAP（Germany）
  • Oracle（US）
  • Kognitio（UK）
  • MicroStrategy（US）
  • SAS Institute（US）
  • ActiveViam（UK）
  • IBM（US）
  • Information Builders（US）
  • Hitachi（Japan）
  • Software AG（Germany）

第12章 主な発展

  • 製品の上市／開発
  • 合併と買収
  • 事業拡大
  • パートナーシップと提携

第13章 付録

  • 関連調査
目次
Product Code: 4733

In-Memory Analytics Market Size And Forecast

In Memory Analytics Market size was valued at USD 2.98 Billion in 2023 and is projected to reach USD 6.93 Billion by 2030 , growing at a CAGR of 18.38% during the forecast period 2024-2030.

Global In-Memory Analytics Market Drivers

The market drivers for the In-Memory Analytics Market can be influenced by various factors. These may include: Accelerating Business Decisions: Real-time data processing is becoming more and more necessary for businesses in order to obtain fast insights and make choices. Adoption of in-memory analytics is fueled by its ability to analyze data more quickly than with conventional disk-based techniques.

Big Data Growth:

As big data continues to expand exponentially, businesses are under pressure to come up with faster, more effective methods for analyzing vast amounts of data. Big data management requires speed and scalability, which in-memory analytics offers.

Technological Advancements:

In-memory analytics is now more affordable and widely available thanks to improvements in technology, including lower RAM prices and faster computation.

Growing Use of Business Intelligence (BI) Tools:

Organizations are utilizing BI tools more and more, which make use of in-memory analytics to improve reporting, data visualization, and decision-making.

Cloud Adoption:

As cloud platforms offer the required scale and infrastructure, the move to cloud computing has made it easier to implement in-memory analytics solutions.

Competitive Advantage:

By boosting their data processing speeds and enabling more flexible and knowledgeable business strategies, organizations are implementing in-memory analytics to obtain a competitive advantage.

Integration with IoT:

As the Internet of Things (IoT) grows, enormous volumes of data are produced that require processing in real time. Efficient analysis of Internet of Things data requires in-memory analytics.

Enhancing Predictive Analytics:

Predictive analytics is becoming more and more in demand as a means of predicting patterns and behavior. Predictive models perform better when using in-memory analytics since it allows for faster data processing.

Global In-Memory Analytics Market Restraints

High Expenses of Implementation:

Implementing in-memory analytics solutions comes with a hefty upfront investment. This covers the price of specialized software, hardware with lots of RAM, and integrating these systems with the current IT infrastructure. For small and medium-sized businesses (SMEs), these expenses could be unaffordable.

Integration Complexity:

It might be difficult and time-consuming to integrate in-memory analytics with current legacy systems and databases. Organizations frequently face difficulties because seamless integration requires specific skills and experience.

Data Security Issues:

As in-memory analytics requires managing massive amounts of data in real-time, protecting the privacy and security of such data is crucial. Organizations may be discouraged from implementing these solutions by the possibility of data breaches and the requirement for strict security protocols.

Problems with Scalability:

Although in-memory analytics provides fast data processing, scaling these systems to manage large amounts of data can be expensive and difficult. The scalability of these systems may be impacted by the RAM's hardware constraints.

Hardware Dependency

: Large RAM sizes, in particular, are essential for high-performance hardware to be available for in-memory analytics. This dependence may affect the system's dependability by causing problems with maintenance and hardware malfunctions.

Absence of Skilled Workers:

Adoption of in-memory analytics necessitates knowledgeable experts who comprehend the technology as well as how business contexts apply it. The adoption and efficient use of these solutions may be hampered by the lack of such qualified workers.

Concerns about Regulation and Compliance:

Regulations pertaining to data processing, storage, and privacy differ between sectors and geographical areas. It can be difficult to navigate these rules, and doing so may prevent the use of in-memory analytics tools in some markets.

Understanding and Perception of the Market:

Potential users still don't fully comprehend or are aware of in-memory analytics, despite its benefits. Myths regarding its expense and complexity may impede the expansion of the market.

Alternative Technologies' Competition:

Numerous technologies, including cloud-based analytics, machine learning solutions, and traditional data warehousing, are competing in the data analytics industry. The growth of in-memory analytics may be limited by the competition from various alternatives.

Global In-Memory Analytics Market Segmentation Analysis

The Global In-Memory Analytics Market is segmented on the basis of Components, Applications, Organizational Size, Industry Vertical, and Geography.

In-Memory Analytics Market, By Components

  • Softwares
  • Services

Based on Components, the in-memory analytics market is bifurcated into Services and Software. The Software segment is anticipated to dominate the global market during the forecasted period, attributing to the factors such as increased speed, quick data analysis, and achieving real-time intuitions from the stored data. The reduced prices in RAM and technological advancements in computing power will help the Software segment prosper during the forecasted period.

In-Memory Analytics Market, By Organization Size

  • Small and Medium-Sized Businesses (SMBs)
  • Large Enterprises

Based on Organization Size, the in-memory analytics market is bifurcated into Small and Medium-Sized Businesses (SMBs) and Large Enterprises. Small and Medium-Sized Businesses are anticipated to witness the highest CAGR growth during the forecast period. It is due to small enterprises' advancement from outdated analytical tools to advanced in-memory analytical tools. The intense competition among the business further aids the segment growth.

In-Memory Analytics Market, By Industry Vertical

  • Banking, Financial Services, and Insurance (BFSI)
  • Telecommunications and IT
  • Retail and eCommerce
  • Healthcare and Life sciences
  • Manufacturing, Government, and Defense
  • Energy and Utilities
  • Media and Entertainment
  • Transportation and logistics
  • Others

Based on Industry Vertical, The In-Memory Analytics Market is bifurcated into Banking, Financial Services, and Insurance (BFSI), Telecommunications and IT, Retail and eCommerce, Healthcare and Life sciences, Manufacturing, Government, and Defense, Energy and Utilities, Media and Entertainment, Transportation and logistics, and Others. Banking, Financial Services, and Insurance (BFSI) will dominate the market during the forecasted period. It is because BSFI assembles large amounts of data from many sources; in-memory analytics also allows the user to manage fraud detection in real time, easing the user to make quick decisions.

In-Memory Analytics Market, By Applications

  • Risk management and fraud detection
  • Sales and marketing optimization
  • Financial management
  • Supply chain optimization
  • Predictive asset management
  • Product and process management
  • Others

Based on Applications, The In-Memory Analytics Market is bifurcated into Risk management and fraud detection, Sales and marketing optimization, Financial Management, Supply chain optimization, Predictive asset management, Product and process management, and Others. The Risk Management and Fraud Detection segment will lead the market during the forecast period. The domination can be attributed to the rapid risk intelligence capabilities to fight financial and operational risks. The companies use advanced analytical tools to identify, monitor, analyze, address, and quickly recuperate from significant risk events.

In-Memory Analytics Market, By Geography

  • North America
  • Europe
  • Asia Pacific
  • Rest of the world
  • On the basis of Geography, The Global In-Memory Analytics Market is classified into North America, Europe, Asia Pacific, and the Rest of the world. North America is anticipated to lead the global market for in-memory analytics, owing to the massive number of in-memory analytics vendors in the region. The early adoption of new technologies and the increased focus on data analytics by several leading organizations further aid the market growth in the given area.

Key Players

  • The major players in the In-Memory Analytics Market are:
  • Oracle
  • SAP
  • MicroStrategy
  • ActiveViam
  • Information Builders
  • Hitachi
  • International Business Machines
  • Software
  • SAS Institute

TABLE OF CONTENTS

1 INTRODUCTION TO THE GLOBAL IN-MEMORY ANALYTICS MARKET

  • 1.1 Overview of the Market
  • 1.2 Scope of Report
  • 1.3 Assumptions

2 EXECUTIVE SUMMARY

3 RESEARCH METHODOLOGY OF VERIFIED MARKET RESEARCH

  • 3.1 Data Mining
  • 3.2 Validation
  • 3.3 Primary Interviews
  • 3.4 List of Data Sources

4 GLOBAL IN-MEMORY ANALYTICS MARKET OUTLOOK

  • 4.1 Overview
  • 4.2 Market Dynamics
    • 4.2.1 Drivers
    • 4.2.2 Restraints
    • 4.2.3 Opportunities
  • 4.3 Porter's Five Force Model
  • 4.4 Value Chain Analysis

5 GLOBAL IN-MEMORY ANALYTICS MARKET, BY COMPONENTS

  • 5.1 Overview
  • 5.2 Services
  • 5.3 Softwares

6 GLOBAL IN-MEMORY ANALYTICS MARKET, BY ORGANIZATION SIZE

  • 6.1 Overview
  • 6.2 Small and Medium-Sized Businesses (SMBs)
  • 6.3 Large Enterprises

7 GLOBAL IN-MEMORY ANALYTICS MARKET, BY INDUSTRY VERTICAL

  • 7.1 Overview
  • 7.2 Telecommunications and IT
  • 7.3 Banking, Financial Services, and Insurance (BFSI)
  • 7.4 Healthcare and Life sciences
  • 7.5 Manufacturing, Government, and Defense
  • 7.6 Energy and Utilities
  • 7.7 Retail and eCommerce
  • 7.8 Transportation and logistics
  • 7.9 Media and Entertainment
  • 7.10 Others

8 GLOBAL IN-MEMORY ANALYTICS MARKET, BY APPLICATION

  • 8.1 Overview
  • 8.2 Risk management and fraud detection
  • 8.3 Sales and marketing optimization
  • 8.4 Financial management
  • 8.5 Supply chain optimization
  • 8.6 Predictive asset management
  • 8.7 Product and process management
  • 8.8 Others

9 GLOBAL IN-MEMORY ANALYTICS MARKET, BY GEOGRAPHY

  • 9.1 Overview
  • 9.2 North America
    • 9.2.1 The US.
    • 9.2.2 Canada
    • 9.2.3 Mexico
  • 9.3 Europe
    • 9.3.1 Germany
    • 9.3.2 The UK.
    • 9.3.3 France
    • 9.3.4 Rest of Europe
  • 9.4 Asia Pacific
    • 9.4.1 China
    • 9.4.2 Japan
    • 9.4.3 India
    • 9.4.4 Rest of Asia Pacific
  • 9.5 Rest of the World
    • 9.5.1 Latin America
    • 9.5.2 The Middle East and Africa

10 GLOBAL IN-MEMORY ANALYTICS MARKET COMPETITIVE LANDSCAPE

  • 10.1 Overview
  • 10.2 Company Market Ranking
  • 10.3 Key Development Strategies

11 COMPANY PROFILES

  • 11.1 SAP (Germany)
    • 11.1.1 Overview
    • 11.1.2 Financial Performance
    • 11.1.3 Product Outlook
    • 11.1.4 Key Developments
  • 11.2 Oracle (US)
    • 11.2.1 Overview
    • 11.2.2 Financial Performance
    • 11.2.3 Product Outlook
    • 11.2.4 Key Developments
  • 11.3 Kognitio (UK)
    • 11.3.1 Overview
    • 11.3.2 Financial Performance
    • 11.3.3 Product Outlook
    • 11.3.4 Key Developments
  • 11.4 MicroStrategy (US)
    • 11.4.1 Overview
    • 11.4.2 Financial Performance
    • 11.4.3 Product Outlook
    • 11.4.4 Key Developments
  • 11.5 SAS Institute (US)
    • 11.5.1 Overview
    • 11.5.2 Financial Performance
    • 11.5.3 Product Outlook
    • 11.5.4 Key Developments
  • 11.6 ActiveViam (UK)
    • 11.6.1 Overview
    • 11.6.2 Financial Performance
    • 11.6.3 Product Outlook
    • 11.6.4 Key Development
  • 11.7 IBM (US)
    • 11.7.1 Overview
    • 11.7.2 Financial Performance
    • 11.7.3 Product Outlook
    • 11.7.4 Key Developments
  • 11.8 Information Builders (US)
    • 11.8.1 Overview
    • 11.8.2 Financial Performance
    • 11.8.3 Product Outlook
    • 11.8.4 Key Developments
  • 11.9 Hitachi (Japan)
    • 11.9.1 Overview
    • 11.9.2 Financial Performance
    • 11.9.3 Product Outlook
    • 11.9.4 Key Development
  • 11.10 Software AG (Germany)
    • 11.10.1 Overview
    • 11.10.2 Financial Performance
    • 11.10.3 Product Outlook
    • 11.10.4 Key Development

12 KEY DEVELOPMENTS

  • 12.1 Product Launches/Developments
  • 12.2 Mergers and Acquisitions
  • 12.3 Business Expansions
  • 12.4 Partnerships and Collaborations

13 Appendix

  • 13.1 Related Research