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市場調査レポート
商品コード
1615896
データファブリックの世界市場規模:コンポーネント別、用途別、組織規模別、地域別、範囲および予測Global Data Fabric Market Size By Component, By Application, By Organization Size (Large Enterprises, Small and Medium-sized Enterprises ), By Geographic Scope And Forecast |
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データファブリックの世界市場規模:コンポーネント別、用途別、組織規模別、地域別、範囲および予測 |
出版日: 2024年08月14日
発行: Verified Market Research
ページ情報: 英文 202 Pages
納期: 2~3営業日
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データファブリック市場規模は、2024年に25億5,000万米ドルと評価され、2024年から2031年にかけて25.10%のCAGRで成長し、2031年には130億2,000万米ドルに達すると予測されています。データファブリックは、データ管理に対する変革をもたらすアプローチであり、組織のデータ資産を一元化する、統一された拡張性のある安全なプラットフォームを提供します。データファブリックは包括的なソリューションとして機能し、オンプレミス、クラウドベース、サードパーティシステムを問わず、さまざまなデータソースを単一のまとまった環境に統合します。この統合により、異種システムやアプリケーション間でのシームレスなデータフローが促進され、企業はより効率的かつ効果的にデータを管理できるようになります。その中核となるデータファブリックは一元管理を実現し、データ資産の監視とガバナンスを簡素化します。データアーキテクチャとテクノロジーを一元化することで、企業は厳格なデータガバナンスを実施し、企業全体のデータ品質、一貫性、セキュリティを確保することができます。
この一元化されたアプローチにより、データの整合性が強化され、規制基準へのコンプライアンスがサポートされます。
拡張性はデータファブリックソリューションの重要な特徴であり、増大するデータ量と複雑化する最新のデータ環境に対応できるように設計されています。組織が拡大し、データニーズが進化しても、データファブリックはパフォーマンスやセキュリティを損なうことなく、これらの変化に対応することができます。
さらに、データファブリックはアクセシビリティを強化し、権限のあるユーザーやアプリケーションが一元化されたプラットフォームからデータに安全にアクセスできるようにします。これにより、データが組織全体で利用可能かつ実用的であることが保証され、より優れた意思決定と業務効率が促進されます。
相互運用性は、データファブリックのもう一つの重要な利点です。幅広いデータ形式、テクノロジー、システムとの互換性を確保することで、データファブリックは多用途で統合されたデータエコシステムをサポートします。この機能により、企業は多様なデータソースやツールを活用し、統合の課題を最小限に抑えながらデータ資産の価値を最大化することができます。
世界のデータファブリック市場を形成している主な市場力学
データ生成:
企業データの量、多様性、複雑性の増大。センサーやカメラなどのコネクテッドデバイスの普及に伴うデータ生成の急増により、企業が管理・分析する必要のあるデータタイプの範囲が大幅に拡大しています。企業はこの増大するデータプールから価値ある洞察を引き出そうと努力しており、データファブリック・ソリューションに対する需要は加速しています。
人工知能:
人工知能(AI)と機械学習(ML)のデータ統合ツールへの統合は、データファブリック・ソリューションの機能を強化し、より効率的なデータ管理とより深い分析的洞察を提供しています。
構造化データと非構造化データ:
小売、eコマース、通信、銀行、医療サービス、BFSI(銀行、金融サービス、保険)など、さまざまな業界で構造化データと非構造化データの普及が進み、効率的なリアルタイムデータ分析・管理ソリューションへの需要が急増しています。
デジタル・プラットフォーム:
業界特有の要件や、ソーシャルメディア・ネットワーク、オンライン・アプリケーション、デジタル・プラットフォームから生成されるデータの急増が、市場の成長をさらに後押ししています。
ビジネス俊敏性へのニーズの高まり:
ビジネスの俊敏性に対するニーズの高まりと、異なる組織のサイロをまたいだ安全で正確なデータ転送が、データファブリック・ソリューションの採用を後押ししています。これらのソリューションは、データ仮想化、シームレスなデータ移動、安全なアプリケーション間接続を包含する統合データアクセスポータルを提供します。
主な課題
データ管理の欠如
データ管理は、財務、人事、営業、オペレーションなど、さまざまな業務分野のバックボーンとして機能し、データ主導型ビジネスにおいて重要な要素です。しかし、現在のデータファブリック設計では、過去のデータ・トランザクションを効果的に追跡・管理する仕組みが組み込まれていないことが多いです。この見落としは、分析、モデリング、意思決定のために履歴データに依存するデータサイエンティスト、ビジネスアナリスト、機械学習エンジニアにとって課題となります。
スキルギャップ
データファブリック・ソリューションの導入と管理を成功させるには、データ・エンジニアリング、データ・サイエンス、クラウド・コンピューティングなどの高度な技術に精通した人材が必要です。しかし、こうした複雑なシステムを効果的に導入・管理するために必要な専門知識を持つ専門家の不足は顕著です。
相互運用性の課題
:さまざまなプラットフォーム、テクノロジー、データソース間でシームレスな相互運用性を実現することは、データファブリック市場において依然として手ごわい課題です。データファブリック・ソリューションは、多様な環境からのデータを統合し、調和させる必要がありますが、互換性の問題が発生し、これらのシステムの有効性と効率が低下する可能性があります。このような相互運用性の問題は、データ管理プロセスの断片化につながり、データファブリック・ソリューションの有用性と可能性を制限することになります。
専門知識の要件
:データファブリック・ソリューションの導入と管理には、データエンジニアリング、データサイエンス、クラウドインフラストラクチャなど、複数の領域における専門的な知識とスキルが必要です。このような専門知識の必要性は、企業が熟練した専門家のトレーニングや雇用に投資する必要があるため、大きな制約となり得る。
データサイロ
:データ・サイロを克服し、真にデータ駆動型の企業文化を組織内に醸成することも、データファブリック市場における重要な課題です。断片化されたデータ環境は、組織データの統一された包括的なビューを作成するという目標を損なうため、データ・サイロへの対処に失敗すると、データファブリック・ソリューションの有効性が制限される可能性があります。
主要動向
データ・アクセシビリティとビジネス・アジリティに対する需要の高まり
:企業は、データを効率的に整理し、重要な情報に即座にアクセスできるソリューションをますます優先するようになっています。従来のビッグデータプラットフォームは強力ではあるが、データファブリックのような迅速なデータアクセスを重視した設計によって補完され、時には取って代わられつつあります。このシフトは、企業が情報に基づいた意思決定を行うためにデータに素早くアクセスして活用し、全体的な俊敏性と対応力を高める必要性によって推進されています。
AIとMLの統合による洞察力の強化
:人工知能(AI)と機械学習(ML)アルゴリズムのデータファブリック・ソリューションへの統合は、組織がデータから洞察を得る方法を変革する成長トレンドです。
インテリジェントな自動化
:データファブリックは、データ管理プロセスを合理化するために、AIを活用した自動化をますます取り入れています。データの発見、取り込み、クレンジング、ガバナンスなど、従来は手作業で多大な労力を要していたタスクも、インテリジェントなデータファブリック・ソリューションを使用することで自動化できるようになりました。この自動化により、データ管理に必要な時間とリソースが削減され、精度が向上し、業務効率が高まります。企業が生産性を最大化し、データ管理の複雑さを軽減しようとする中、データファブリックにおけるインテリジェントな自動化の動向は加速し、市場の成長をさらに促進すると予想されます。
クラウド・サービスとの統合
これらのソリューションは、データレイク、データウェアハウス、高度な分析ツールなどのクラウドサービスとシームレスに統合されます。データファブリックは、ハイブリッド環境やマルチクラウド環境にわたって異種のデータソースを接続する統一レイヤーとして機能し、企業がデータを総合的に管理できるようにします。この統合により、ストレージや処理からアナリティクスやガバナンスに至るまで、多様なデータニーズをサポートする包括的なデータ管理プラットフォームが提供されます。企業がクラウドへの移行を進め、クラウドネイティブなアーキテクチャを採用する中、データファブリックがクラウドサービスと統合し、強化する能力は、その普及と市場拡大において重要な役割を果たすと思われます。
Data Fabric Market size was valued at USD 2.55 Billion in 2024 and is projected to reach USD 13.02 Billion by 2031, growing at a CAGR of 25.10% from 2024 to 2031. The data fabric is a transformative approach to data management, offering a unified, scalable, and secure platform that centralizes an organization's data assets. A data fabric serves as a comprehensive solution, integrating various data sources whether on-premises, cloud-based, or from third-party systems into a single cohesive environment. This integration facilitates seamless data flow across disparate systems and applications, enabling organizations to manage their data more efficiently and effectively. At its core, a data fabric provides centralized management, which simplifies the oversight and governance of data assets. By unifying data architecture and technology, it enables organizations to enforce rigorous data governance practices, ensuring data quality, consistency, and security across the enterprise.
This centralized approach enhances data integrity and supports compliance with regulatory standards.
Scalability is a key feature of data fabric solutions, designed to handle growing data volumes and the increasing complexity of modern data environments. As organizations expand and their data needs evolve, data fabrics can adapt to accommodate these changes without compromising performance or security.
Additionally, data fabrics offer enhanced accessibility, allowing authorized users and applications to securely access data from a centralized platform. This ensures that data remains available and actionable across the organization, fostering better decision-making and operational efficiency.
Interoperability is another critical advantage of data fabrics. By ensuring compatibility with a wide range of data formats, technologies, and systems, data fabrics support a versatile and integrated data ecosystem. This capability allows organizations to leverage diverse data sources and tools, maximizing the value of their data assets while minimizing integration challenges.
The key market dynamics that are shaping the global data fabric market include:
Data Generation:
The increasing volume, diversity, and complexity of corporate data. The surge in data generation, driven by the proliferation of connected devices such as sensors and cameras, has significantly expanded the range of data types businesses need to manage and analyze. As companies strive to extract valuable insights from this growing data pool, the demand for data fabric solutions is accelerating.
Artificial Intelligence:
The integration of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) into data integration tools is enhancing the capabilities of data fabric solutions, offering more efficient data management and deeper analytical insights.
Structured and Unstructured Data:
The increasing prevalence of structured and unstructured data across various industries, including retail, e-commerce, telecommunications, banking, medical services, and BFSI (Banking, Financial Services, and Insurance) is surging demand for efficient real-time data analysis and management solutions.
Digital Platforms:
The industry-specific requirements, and the proliferation of data generated from social media networks, online applications, and digital platforms further fuel market growth
Growing Need for Business Agility:
The increasing need for business agility and the secure, accurate transfer of data across different organizational silos are driving the adoption of data fabric solutions. These solutions offer a unified data access portal that encompasses data virtualization, seamless data movement, and secure application-to-application connections.
Key Challenges
Lack of Data Management
: Data management is a critical element in data-driven businesses, serving as the backbone for various operational areas, including finance, human resources, sales, and operations. However, current data fabric designs often fail to incorporate mechanisms for tracking and managing historical data transactions effectively. This oversight creates challenges for data scientists, business analysts, and machine learning engineers who rely on historical data for analysis, modeling, and decision-making.
Skills Gap
: The successful implementation and management of data fabric solutions require a workforce proficient in advanced technologies, including data engineering, data science, and cloud computing. However, there is a noticeable shortage of professionals with the necessary expertise to effectively deploy and manage these complex systems.
Interoperability Challenges
: Achieving seamless interoperability across various platforms, technologies, and data sources remains a formidable challenge in the data fabric market. Data fabric solutions must integrate and harmonize data from diverse environments, but compatibility issues can arise, reducing the effectiveness and efficiency of these systems. These interoperability problems can lead to fragmented data management processes, limiting the utility and potential of data fabric solutions.
Specialized Expertise Requirement
: The deployment and management of data fabric solutions demand specialized knowledge and skills in multiple domains, including data engineering, data science, and cloud infrastructure. This need for specialized expertise can be a significant constraint, as it requires businesses to invest in training or hiring skilled professionals.
Data Silos
: Overcoming data silos and fostering a truly data-driven culture within organizations is another significant challenge in the data fabric market. Failure to address data silos can limit the effectiveness of data fabric solutions, as fragmented data environments undermine the goal of creating a unified, comprehensive view of organizational data.
Key Trends
Increasing Demand for Data Accessibility and Business Agility
: Businesses are increasingly prioritizing solutions that organize data effectively and provide immediate access to critical information. Traditional big data platforms, while powerful, are being complemented and sometimes replaced by designs that emphasize rapid data accessibility, such as data fabric. This shift is driven by the need for businesses to quickly access and utilize data to make informed decisions, enhancing overall agility and responsiveness.
Enhanced Insights Through AI and ML Integration
: The integration of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) algorithms into data fabric solutions is a growing trend that is transforming how organizations derive insights from their data.
Intelligent Automation
: Data fabrics are increasingly incorporating AI-powered automation to streamline data management processes. Tasks such as data discovery, ingestion, cleansing, and governance, which traditionally required significant manual effort, can now be automated using intelligent data fabric solutions. This automation reduces the time and resources needed to manage data, improves accuracy, and enhances operational efficiency. As organizations seek to maximize productivity and reduce the complexity of data management, the trend toward intelligent automation within data fabrics is expected to accelerate, further driving market growth.
Integration with Cloud Services
: The seamless integration of these solutions with cloud services, including data lakes, data warehouses, and advanced analytics tools. Data fabrics act as a unifying layer that connects disparate data sources across hybrid and multi-cloud environments, enabling organizations to manage their data holistically. This integration provides a comprehensive data management platform that supports diverse data needs, from storage and processing to analytics and governance. As businesses continue to migrate to the cloud and adopt cloud-native architectures, the ability of data fabrics to integrate with and enhance cloud services will play a crucial role in their widespread adoption and market expansion.
Our reports include actionable data and forward-looking analysis that help you craft pitches, create business plans, build presentations and write proposals.
Here is a more detailed regional analysis of the global data fabric market:
North America
North America holds a dominant position in the global data fabric market, driven by the robust presence of numerous companies offering advanced data management solutions, particularly in the United States.
The region has long been a pioneer in the adoption of cutting-edge technologies, which has solidified its leadership in this market. The U.S. market, in particular, benefits from the concentration of a significant number of data centers and the growing collection of data from unstructured sources, which are critical factors propelling market growth.
The United States serves as the epicenter for data management innovation, with a high density of solution providers and a strong emphasis on digital infrastructure. The country's economy is resilient, and recent substantial investments in digital infrastructure have further strengthened its position in the data fabric market.
The rapid adoption of new and innovative technologies in the region creates a fertile environment for vendors, offering significant opportunities to capitalize on the increasing volume of information generated by IT devices.
In addition, the U.S. market is bolstered by strict laws and regulations aimed at protecting data, which have prompted organizations to seek out advanced data management solutions like data fabric. This regulatory environment, coupled with the exponential growth in data generated by various IT devices, drives the demand for sophisticated data fabric solutions.
Furthermore, the region is witnessing substantial investments in key technologies such as artificial intelligence (AI), the Internet of Things (IoT), and big data, which are expected to further enhance the capabilities of data fabric solutions and contribute to market expansion.
As organizations in the region generate and manage increasingly large volumes of data, the demand for innovative data fabric solutions will only intensify, further consolidating North America's leadership in this critical market.
Asia Pacific
Asia Pacific is anticipated to witness the fastest growth in the global fabric market during the forecast period driven by the rapidly transforming the region's digital landscape. Among the most significant drivers is the accelerated construction of data centers across APAC, coupled with a widespread shift toward digitalization.
As organizations in the region increasingly adopt digital technologies, the demand for sophisticated data management solutions, such as data fabric, is expected to surge.
China, in particular, plays a pivotal role in this growth trajectory. As the second-largest market for data centers globally, behind only the United States, China is at the forefront of this digital transformation.
The country's rapid expansion in data center infrastructure is accompanied by a growing emphasis on Internet of Things (IoT) adoption and advancements in analytics technologies. These developments are setting the stage for deeper penetration of data fabric solutions across the region.
Moreover, China's big data sector is expected to maintain stable growth in the coming years, driven by both government initiatives and private sector investments in digital infrastructure.
The country's strategic focus on enhancing its digital economy, and leadership in data center adoption, positions China as a key market for data fabric solutions.
As China continues to invest in and expand its digital capabilities, the adoption of data fabric technologies is likely to accelerate, further boosting market growth.
The Global Data Fabric Market is segmented based on Component, Application, Organization Size, And Geography.
Based on Component, the Global Data Fabric Market is bifurcated into Software and Services. The software segment dominates in the global data fabric market by providing core functionality through essential components like data integration tools, metadata management systems, and data governance platforms. These software solutions offer significant customization and flexibility, enabling organizations to tailor data fabric implementations to meet their specific needs, which has led to their widespread adoption and dominance in the market.
Based on the Application, the Global Data Fabric Market is bifurcated into Fraud Detection and Security Management, Customer Experience and Compliance Management, Sales and Marketing, and Business Process Management. The fraud detection and security management segment accounted for the largest share of revenue in the global data fabric market. A robust data fabric serves as a foundational element within a cybersecurity ecosystem, enhancing business data sets. By integrating data fabric, organizations can significantly improve the efficiency of their business processes while bolstering data protection through effective defensive strategies.
Based on Organization Size, the Global Data Fabric Market is bifurcated into Large Enterprises, Small and Medium-sized Enterprises (SMEs). The large enterprises segment dominates the global data fabric market. Larger companies are increasingly relying on vast amounts of digital data, and this trend is only growing. These organizations often integrate and manage their data across various systems, creating a need for solutions that can maximize the value of the immense data stored within their structures. With the introduction of advanced data management technologies such as data pipelining, data governance, data orchestration, and data cataloging, there is a rising demand for designs that can effectively harness and optimize this data.
Based on Geography, the Global Data Fabric Market is classified into North America, Europe, Asia Pacific, and the Rest of the World. North America holds a commanding position in the global data fabric market, driven by the robust presence of numerous companies offering advanced data management solutions, particularly in the United States. The region has long been a pioneer in the adoption of cutting-edge technologies, which has solidified its leadership in this market. The U.S. market, in particular, benefits from the concentration of a significant number of data centers and the growing collection of data from unstructured sources, which are critical factors propelling market growth.
Our market analysis also entails a section solely dedicated to such major players wherein our analysts provide an insight into the financial statements of all the major players, along with product benchmarking and SWOT analysis. The competitive landscape section also includes key development strategies, market share, and market ranking analysis of the above-mentioned players globally.