インメモリーコンピューティングの世界市場規模：コンポーネント別、用途別、業界別、地域別、範囲および予測

インメモリーコンピューティングの市場規模と予測

インメモリーコンピューティングの市場規模は、2023年に114億米ドルと評価され、2024～2030年の予測期間中に16.5％のCAGRで成長し、2030年には245億米ドルに達すると予測されています。

インメモリーコンピューティングの世界市場促進要因

インメモリーコンピューティング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。

リアルタイム分析への需要

リアルタイムのデータ分析と意思決定に対する要求が高まっているため、さまざまな分野の企業がインメモリーコンピューティング・システムを導入し、大量のデータを迅速に処理・分析しています。

ビッグデータとIoTの拡大

インメモリーコンピューティングは、ソーシャルメディア、センサー、IoTデバイスなど、複数のソースから作成されるビッグデータの増加により必要とされる、より高速なデータ処理機能を提供できます。

パフォーマンスとスケーラビリティ

インメモリーコンピューティングは、従来のディスクベースのシステムよりもはるかに高速なデータアクセスと処理速度を提供します。

迅速なレスポンスタイムへの要求

金融、eコマース、通信などの分野において、不正検知、レコメンデーション・エンジン、カスタマーサポートなどのアプリケーションには、低レイテンシのレスポンスタイムが必要です。データ・アクセス時間を短縮することで、インメモリーコンピューティングはこれらの要件を満たすのに役立ちます。

コスト削減

コストのかかるハードウェアの更新、メンテナンス、エネルギー使用の必要性を低減することで、インメモリーコンピューティング・ソリューションは、当初は従来のシステムよりもコストがかかるとしても、長期的なコスト削減につながります。

ソフトウェアとハードウェア技術の向上

インメモリーコンピューティング・ソリューションの採用は、ソフトウェアの最適化技術や、マルチコア・プロセッサや高速メモリ・モジュールの利用可能性の向上などのハードウェア技術の継続的な改善によって推進されています。

リアルタイム・ビジネス・インテリジェンス

消費者行動、業界動向、業務効率を理解するため、企業はますますリアルタイム・ビジネス・インテリジェンスに依存するようになっています。リアルタイムBIアプリケーションは、データ処理と分析を高速化するインメモリーコンピューティングによって可能になります。

デジタルトランスフォーメーションへの取り組み

ITインフラとアプリケーションをアップグレードし、デジタル経済においてより革新的で競争力のある柔軟な企業になるために、企業はインメモリーコンピューティングを導入しています。

世界のインメモリーコンピューティング市場の抑制要因

インメモリーコンピューティング市場には、いくつかの要因が抑制要因や課題として作用する可能性があります。これらには以下のようなものがあります：

高い初期投資

IMCソリューションの実装には、ハードウェア、ソフトウェア、経験が大量に必要になることが多いです。このため、中小企業や予算が限られている企業は、IMC技術の導入を断念する可能性があります。

実装の複雑さ

IMCソリューションの導入は難しく、ソフトウェアとハードウェアの両方の統合に関する知識が必要になる場合があります。必要な技術的ノウハウやリソースを持たない企業にとっては、この複雑さが導入の妨げになる可能性があります。

データ・セキュリティの問題

データ・セキュリティとプライバシーは、機密データがインメモリーコンピューティングのために処理され、メモリに保存される際に生じる問題です。強力なセキュリティ対策が保証されない場合、企業はIMCソリューションの導入に消極的になる可能性があります。

互換性の問題

IMCソリューションを現行のITアプリケーションやインフラと統合することは、特にレガシーシステムを使用している企業にとっては困難な場合があります。互換性の問題が発生する可能性があり、修正にはより多くの時間と労力が必要となります。

限られたスケーラビリティ

IMCはパフォーマンスとスピードに優れているが、アプリケーションによってはスケーラビリティが問題になることがあります。企業は、データ量の増加に伴う需要の高まりに応じてIMCインフラを拡張することが難しくなる可能性があります。

ベンダーロックイン

組織が特定のベンダーのIMCソリューションを採用し、アップデートや継続的な保守をそのプロバイダーに依存するようになると発生します。これは、適応性を低下させ、全体的な経費を増加させる可能性があります。

規制コンプライアンス

金融、ヘルスケア、政府などの分野では、データ処理と保存を管理する厳しい規制が適用されます。IMCの導入は、特にデータガバナンスと監査可能性の分野において、これらの法規制を遵守することの難しさに直面する可能性があります。

パフォーマンスのトレードオフ

IMCはパフォーマンス面で顕著な利点をもたらすが、データの耐久性と永続性が損なわれる可能性があります。組織は、IMCソリューションが独自のニーズを満たすことを保証するために、これらのトレードオフを綿密に評価することが不可欠です。

目次

第1章 イントロダクション

• 市場の定義
• 市場セグメンテーション
• 調査手法

第2章 エグゼクティブサマリー

• 主な調査結果
• 市場概要
• 市場ハイライト

第3章 市場概要

• 市場規模と成長の可能性
• 市場動向
• 市場促進要因
• 市場抑制要因
• 市場機会
• ポーターのファイブフォース分析

第4章 インメモリーコンピューティング市場：コンポーネント別

• ハードウェア
• ソフトウェア
• サービス

第5章 インメモリーコンピューティング市場：用途別

• 不正検知
• リスク管理
• リアルタイム分析
• 高頻度取引

第6章 インメモリーコンピューティング市場：業界別

• 銀行、金融サービス、保険（BFSI）
• ヘルスケア
• 小売
• テレコム

第7章 地域分析

• 北米
• 米国
• カナダ
• メキシコ
• 欧州
• 英国
• ドイツ
• フランス
• イタリア
• アジア太平洋
• 中国
• 日本
• インド
• オーストラリア
• ラテンアメリカ
• ブラジル
• アルゼンチン
• チリ
• 中東・アフリカ
• 南アフリカ
• サウジアラビア
• アラブ首長国連邦

第8章 市場力学

• 市場促進要因
• 市場抑制要因
• 市場機会
• COVID-19の市場への影響

第9章 競合情勢

• 主要企業
• 市場シェア分析

第10章 企業プロファイル

• GridGain Systems
• Redis Labs
• Hazelcast
• Apache Ignite
• GigaSpaces
• IBM Corporation
• Oracle Corporation
• Pivotal Software
• Inc.（acquired by VMware）
• Software AG
• TIBCO Software Inc.

第11章 市場の展望と機会

• 新興技術
• 今後の市場動向
• 投資機会

第12章 付録

• 略語リスト
• 出典と参考文献

In Memory Computing Market Size And Forecast

In Memory Computing Market size was valued at USD 11.4 billion in 2023 and is projected to reach USD 24.5 billion by 2030 , growing at a CAGR of 16.5% during the forecast period 2024-2030. Global In Memory Computing Market Drivers The market drivers for the In Memory Computing Market can be influenced by various factors. These may include:

Demand for Real-Time Analytics

: Businesses in a variety of sectors are implementing in-memory computing systems to quickly process and analyze massive amounts of data due to the growing requirement for real-time data analysis and decision-making.

Expanding Big Data and IoT

: In-memory computing can offer faster data processing capabilities, which are required due to the growth of big data created from multiple sources, including social media, sensors, and IoT devices.

Performance and Scalability

: Applications demanding high performance and scalability would benefit greatly from in-memory computing, which provides far faster data access and processing speeds than conventional disk-based systems.

Requirement for Quicker Response Times

: Low-latency response times are necessary for applications like fraud detection, recommendation engines, and customer support in sectors including finance, e-commerce, and telecommunications. By shortening data access times, in-memory computing assists in meeting these requirements.

Cost Reduction

: By lowering the need for costly hardware updates, maintenance, and energy usage, in-memory computing solutions can result in long-term cost reductions even if they may initially cost more than traditional systems.

Improvements in Software and Hardware Technologies

: The adoption of in-memory computing solutions is being propelled by ongoing improvements in software optimization techniques and hardware technologies, such as the growing availability of multi-core processors and high-speed memory modules.

Real-time business intelligence

: To understand consumer behavior, industry trends, and operational effectiveness, businesses are depending more and more on real-time business intelligence. Real-time BI applications are made possible by in-memory computing, which speeds up data processing and analysis.

Initiatives for Digital Transformation

: To upgrade their IT infrastructure and applications and become more innovative, competitive, and flexible in the digital economy, organizations are implementing in-memory computing..

Global In Memory Computing Market Restraints

Several factors can act as restraints or challenges for the In Memory Computing Market. These may include:

High Initial Investment

: Hardware, software, and experience are often needed in large quantities for the implementation of IMC solutions. This may discourage smaller businesses or those with tighter budgets from implementing IMC technology.

Implementation Complexity

: Implementing IMC solutions can be difficult and need knowledge of both software and hardware integration. Adoption may be hampered by this complexity for businesses without the requisite technological know-how or resources.

Data Security Issues

: Data security and privacy are issues that arise when sensitive data is processed and stored in memory for in-memory computing. If strong security measures aren't guaranteed, organizations could be reluctant to implement IMC solutions.

Compatibility Issues

: It can be difficult to integrate IMC solutions with current IT applications and infrastructure, especially for enterprises that use legacy systems. There could be compatibility problems, which would need more time and effort to fix.

Limited Scalability

: IMC has great performance and speed, but for some applications, scalability may be an issue. Organizations may find it more difficult to scale their IMC infrastructure in response to rising demand as data quantities rise.

Vendor lock-in

: It occurs when an organization adopts IMC solutions from a specific vendor and becomes reliant on that provider for updates and continuous maintenance. This may reduce adaptability and raise overall expenses.

Regulatory Compliance

: Tight regulations controlling data processing and storage apply to sectors like finance, healthcare, and government. IMC implementations may face difficulties adhering to these laws, especially in the areas of data governance and auditability.

Performance Trade-offs

: Although IMC provides notable performance advantages, data durability and persistence may be compromised. It is imperative for organizations to meticulously assess these trade-offs in order to guarantee that IMC solutions satisfy their unique needs..

Global In Memory Computing Market Segmentation Analysis

The Global In Memory Computing Market is Segmented on the basis of By Component, By Application, By Vertical and Geography.

By Component

Hardware

: memory modules, and servers are all included in the hardware category.

Software

: This section covers data analytics software, caching software, and in-memory databases.

Services

: Implementation, support, and consulting services are included in this category..

By Application

Fraud detection

: By evaluating vast volumes of data from numerous sources in real time, in-memory computing is utilized to identify fraudulent activities.

Risk management

: By examining market, customer, and other pertinent data, in-memory computing is utilized to evaluate and manage risks in real-time.

Real-time analytics

: Real-time analytics on massive volumes of data, including financial, social media, and sensor data, are carried out using in-memory computers.

High-frequency trading

: By evaluating market data and making judgments instantly, in-memory computing allows for the execution of high-frequency transactions in milliseconds..

By Vertical

The banking, financial services, and insurance (BFSI)

: These industry is the one that utilizes in-memory computing the most because of the necessity for real-time regulatory compliance, risk management, and fraud detection.

Healthcare

: To analyze patient data, enhance patient care, and carry out medical research, the healthcare industry is utilizing in-memory computing more and more.

Retail

: To enhance inventory management, fight fraud, and tailor the consumer experience, the retail industry is utilizing in-memory computing.

Telecoms

: To monitor network traffic, identify fraud, and enhance customer service, the telecoms industry uses in-memory computing..

By Geography

North America:

Market conditions and demand in the United States, Canada, and Mexico.

Europe:

Analysis of the In Memory Computing Market in European countries.

Asia-Pacific:

Focusing on countries like China, India, Japan, South Korea, and others.

Middle East and Africa:

Examining market dynamics in the Middle East and African regions.

Latin America:

Covering market trends and developments in countries across Latin America.

Key Players

The major players in the In Memory Computing Market are:

GridGain Systems

Redis Labs

Hazelcast

Apache Ignite

GigaSpaces

IBM Corporation

Oracle Corporation

Pivotal Software

Inc. (acquired by VMware)

Software AG

TIBCO Software Inc.

TABLE OF CONTENTS

1. Introduction

• Market Definition
• Market Segmentation
• Research Methodology

2. Executive Summary

• Key Findings
• Market Overview
• Market Highlights

3. Market Overview

• Market Size and Growth Potential
• Market Trends
• Market Drivers
• Market Restraints
• Market Opportunities
• Porter's Five Forces Analysis

4.

In Memory Computing Market, By Component

• Hardware
• Software
• Services

5. In Memory Computing Market, By Application

• Fraud detection
• Risk management
• Real-time analytics
• High-frequency trading

6. In Memory Computing Market, By Vertical

• The banking, financial services and insurance (BFSI)
• Healthcare
• Retail
• Telecoms

7. Regional Analysis

• North America
• United States
• Canada
• Mexico
• Europe
• United Kingdom
• Germany
• France
• Italy
• Asia-Pacific
• China
• Japan
• India
• Australia
• Latin America
• Brazil
• Argentina
• Chile
• Middle East and Africa
• South Africa
• Saudi Arabia
• UAE

8. Market Dynamics

• Market Drivers
• Market Restraints
• Market Opportunities
• Impact of COVID-19 on the Market

9. Competitive Landscape

• Key Players
• Market Share Analysis

10. Company Profiles

• GridGain Systems
• Redis Labs
• Hazelcast
• Apache Ignite
• GigaSpaces
• IBM Corporation
• Oracle Corporation
• Pivotal Software
• Inc. (acquired by VMware)
• Software AG
• TIBCO Software Inc.

11. Market Outlook and Opportunities

• Emerging Technologies
• Future Market Trends
• Investment Opportunities

12. Appendix

• List of Abbreviations
• Sources and References