グラフデータベースの世界市場規模：企業規模別、最終用途別、用途別、地域別、範囲および予測

グラフデータベースの市場規模と予測

グラフデータベースの市場規模は、2023年に17億4,213万米ドルと評価され、2024-2030年の予測期間中に20.86%のCAGRで成長し、2030年には54億2,847万米ドルに達すると予測されています。

グラフデータベースの世界市場促進要因

グラフデータベース市場の成長と発展は、特定の主要な市場促進要因に起因しています。これらの要因は、グラフデータベースが様々な分野でどのように需要され、採用されるかに大きな影響を与えます。

接続データの成長：

グラフデータベースは、より複雑で相互接続されたデータセットを扱うビジネスにおいて、関係性の表現とクエリに優れています。グラフデータベースは、コネクテッド・データが複数の業界で重要性を増すにつれて、ますます需要が高まっています。

ナレッジグラフの出現：

人工知能、機械学習、データ分析などの分野では、情報をグラフ構造で配置するナレッジグラフの人気が高まっています。ナレッジ・グラフはグラフデータベースを介してのみ作成・照会が可能であり、これが普及の原因となっています。

アナリティクスと機械学習の進歩：

グラフデータベースは、データの関係やパターンを効率的に処理し、高度な分析や機械学習に関連するアプリケーションを可能にします。グラフデータベースは、企業がデータからより多くの知見を引き出したいと考えていることから、分析や機械学習と組み合わせることで、ますます需要が高まっています。

リアルタイムのデータ処理：

グラフデータベースはリアルタイムでデータを処理できるため、迅速な回答や洞察を必要とするアプリケーションに適しています。不正検知、レコメンデーションシステム、ネットワーク分析などの場面で、特に役立ちます。

セキュリティと不正検知のニーズの高まり：

グラフデータベースは、リンクされたデータのパターンや異常を特定できるため、詐欺のセキュリティや検知アプリケーションに有用です。セキュリティ・ソリューションにおけるグラフデータベースのニーズの高まりは、サイバーセキュリティの脅威が進化し続けている結果です。

ネットワークおよびIT運用管理：

異なるコンポーネント間の依存関係をモデル化し評価することで、グラフデータベースはネットワークおよびIT運用管理に不可欠です。これは、ITシステムの信頼性を保証し、パフォーマンスを最適化し、ボトルネックを特定するために必要です。

ソーシャルメディアとレコメンデーション・システムの普及：

ソーシャルメディア・プラットフォームとレコメンデーション・システムの主要な構成要素は、人、コンテンツ、アイテムのつながりを認識し、活用する能力です。グラフデータベースは、ソーシャルメディアやeコマース業界において、この種のアプリケーションに最適であるため、ますます人気が高まっています。

健康・生命科学分野での応用：

グラフデータベースは、健康科学における患者データの管理や分析、複雑な生物学的相互作用のモデリングに有用です。複雑な関係を描写する能力により、これらの重要な分野での採用が進んでいます。

グラフデータベースの世界市場抑制要因

グラフデータベース市場には多くの成長余地があるが、それを困難にする業界の制約がいくつかあります。業界の利害関係者は、これらの困難を理解することが不可欠です。重要な市場制限には次のようなものがある：

複雑さと学習曲線：

特に、従来のリレーショナル・データベースから乗り換える場合、グラフデータベースの導入と維持には学習曲線が必要となります。この複雑さに尻込みする企業もあるかもしれないです。

スケーラビリティの問題：

グラフデータベースは、高度に相互接続されたデータではうまく機能するが、データセットが大きくなるにつれて、スケーラビリティの問題が現れる可能性があります。常に懸念されるのは、増大するデータ量に対応するための効果的なスケーリングを確保することです。

データ統合の問題：

グラフデータベースと現在のシステムやデータ・ソースとの統合が困難な場合があります。グラフデータベースと他のデータベース・タイプや組織内の古いシステムとを接続しようとすると、互換性の問題が発生する可能性があります。

限られた標準化：

グラフデータベースの市場は十分に標準化されていないため、様々なシステム間でクエリ言語やデータモデリング技術に違いが生じる。標準化されていないため、データの移植性や相互運用性が損なわれる可能性があります。

一部のクエリにおけるパフォーマンスの問題：

グラフデータベースはある種のクエリではうまく機能するが、より大きなデータセットやより複雑なクエリを扱う場合、パフォーマンスの問題が生じる可能性があります。最適化の問題により、クエリの実行が遅くなる可能性があります。

実装とメンテナンスのコスト：

グラフデータベースの導入には、特に大規模な組織では、ハードウェア・インフラストラクチャ、ソフトウェア・ライセンス、トレーニングのための高額な初期費用がかかる場合があります。また、継続的なメンテナンスのコストも考慮しなければならないです。

セキュリティとプライバシーの課題：

グラフデータベースにおけるデータのセキュリティとプライバシーを保証することは非常に重要です。しかし、強力なセキュリティ対策を講じることは難しく、企業は不正アクセスやデータ漏洩などの問題に対処する必要があります。

市場知識と教育：

多くの企業は、グラフデータベースが提供するすべての機能や利点を知らない可能性があります。特に、このテクノロジーにまだ馴染みのない企業にとっては、グラフデータベースの利点に関する知識や指導が不足していることが、潜在的な障壁のひとつとなっています。

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 グラフデータベース市場：企業規模別

• 中小企業（SMEs）
• 大企業

第5章 グラフデータベース市場：エンドユーザー分野別

• IT・通信
• 医療・ライフサイエンス
• 金融サービス
• 小売・eコマース
• 政府・防衛

第6章 グラフデータベース市場：用途別

• 不正検知とリスク管理
• レコメンデーションシステム
• ナレッジグラフ
• ネットワークとIT運用管理

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

• DataStax（US）
• Stardog Union（US）
• Cambridge Semantics（US）
• Franz Inc.（US）
• Objectivity Inc.（US）
• GraphBase（Australia）
• Bitnine Co, Ltd.（South Korea）
• OpenLink Software（US）
• TIBCO Software, Inc.（US）

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

Graph Database Market Size And Forecast

Graph Database Market size was valued at USD 1742.13 Million in 2023 and is projected to reach USD 5428.47 Million by 2030, growing at a CAGR of 20.86% during the forecast period 2024-2030. To Learn More: Global Graph Database Market Drivers The growth and development of the Graph Database Market is attributed to certain main market drivers. These factors have a big impact on how Graph Database are demanded and adopted in different sectors. Several of the major market forces are as follows:

Growth of Connected Data:

Graph databases are excellent at expressing and querying relationships as businesses work with datasets that are more complex and interconnected. Graph databases are becoming more and more in demand as connected data gains significance across multiple industries.

Knowledge Graph Emergence:

In fields like artificial intelligence, machine learning, and data analytics, knowledge graphs-which arrange information in a graph structure-are becoming more and more popular. Knowledge graphs can only be created and queried via graph databases, which is what is causing their widespread use.

Analytics and Machine Learning Advancements:

Graph databases handle relationships and patterns in data effectively, enabling applications related to advanced analytics and machine learning. Graph databases are becoming more and more in demand when combined with analytics and machine learning as businesses want to extract more insights from their data.

Real-Time Data Processing:

Graph databases can process data in real-time, which makes them appropriate for applications that need quick answers and insights. In situations like fraud detection, recommendation systems, and network analysis, this is especially helpful.

Increasing Need for Security and Fraud Detection:

Graph databases are useful for fraud security and detection applications because they can identify patterns and abnormalities in linked data. The growing need for graph databases in security solutions is a result of the ongoing evolution of cybersecurity threats.

Network and IT Operations Management:

By modeling and evaluating dependencies between different components, graph databases are essential to network and IT operations management. This is necessary to guarantee the dependability of IT systems, optimize performance, and locate bottlenecks.

Greater Uptake of Social Media and Recommendation Systems:

A major component of social media platforms and recommendation systems is their ability to recognize and make use of the connections among people, content, and items. Graph databases are becoming more and more popular in the social media and e-commerce industries since they are ideal for these kinds of applications.

Applications in the Health and Life Sciences:

Graph databases are useful for managing and analyzing patient data in the health sciences as well as for modeling intricate biological interactions. Their adoption is being driven in these important sectors by their ability to depict complex relationships.

Global Graph Database Market Restraints

The Graph Database Market has a lot of room to grow, but there are several industry limitations that could make it harder for it to do so. It's imperative that industry stakeholders comprehend these difficulties. Among the significant market limitations are:

Complexity and Learning Curve:

Organizations may encounter a learning curve when implementing and maintaining graph databases, particularly if they are switching from conventional relational databases. Some firms may be put off by this complexity.

Scalability Issues:

Graph databases work well with highly interconnected data, however as datasets get larger, scalability issues could appear. One constant concern is ensuring effective scaling to handle growing data volumes.

Problems with Data Integration:

There may be difficulties integrating graph databases with current systems and data sources. When attempting to connect graph databases with other database types or older systems inside an organization, compatibility problems may occur.

Limited Standardization:

The market for graph databases is not well standardized, which causes differences in query languages and data modeling techniques amongst various systems. Data portability and interoperability may suffer from this lack of standards.

Performance Issues with Some Queries:

Graph databases work well with some kinds of queries, but when working with larger datasets or more complicated queries, performance issues may arise. Issues with optimization could slow down the execution of a query.

Cost of Implementation and Maintenance:

Graph database implementation, particularly in large organizations, may include high upfront expenses for hardware infrastructure, software licenses, and training. Costs for ongoing maintenance may also be taken into account.

Security and Privacy Challenges:

It's critical to guarantee the security and privacy of data in graph databases. But putting strong security measures in place may be difficult, and businesses need to deal with issues like illegal access and data breaches.

Market Knowledge and Education:

It's possible that many firms are unaware of all the features and advantages that graph databases offer. One potential barrier is a lack of knowledge and instruction regarding the benefits of graph databases, particularly for companies that are not yet familiar with this technology.

Global Graph Database Market Segmentation Analysis

The Global Graph Database Market is segmented on the basis of Enterprise Size, End-Use Sector, Application, and Geography.

By Enterprise Size:

Small and Medium Enterprises (SMEs):

Graph database systems designed to meet the demands and scalability specifications of smaller companies.

Large Enterprises:

All-inclusive graph database systems made to handle the intricate data requirements of big businesses.

By End-Use Sector:

IT and Telecommunications:

Graph databases are utilized in network administration, cybersecurity, and relationship analysis of telecom data.

Health and Life Sciences:

Drug development, biological relationship analysis, and patient data management are some of the applications.

Financial Services:

Used in financial transactions for relationship analysis, risk management, and fraud detection.

Retail and E-commerce:

Helping with customer relationship management, supply chain optimization, and recommendation engines.

Government and Defense:

Used for network mapping, threat identification, and intelligence analysis.

By Application:

Fraud Detection and Risk Management:

Using graph databases, patterns and relationships that point to fraudulent activity are found.

Recommendation systems:

Used in content and e-commerce platforms to offer tailored suggestions based on user activity.

Knowledge Graphs:

Used for information retrieval and semantic understanding, knowledge graphs can be created and queried.

Network and IT Operations Management:

Dependency analysis and modeling in IT systems is made possible by graph databases.

By Geography:

North America

Europe

Asia-Pacific

Latin America

Middle East

Key Players

The major players in the Graph Database Market are:

DataStax (US)

Stardog Union (US)

Cambridge Semantics (US)

Franz Inc. (US)

Objectivity Inc. (US)

GraphBase (Australia)

Bitnine Co, Ltd. (South Korea)

OpenLink Software (US)

TIBCO Software, Inc. (US)

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. Graph Database Market , By Enterprise Size

• Small and Medium Enterprises (SMEs)
• Large Enterprises

5. Graph Database Market, By End-Use Sector

• IT and Telecommunications
• Health and Life Sciences
• Financial Services
• Retail and E-commerce
• Government and Defense

6. Graph Database Market , By Application

• Fraud Detection and Risk Management
• Recommendation systems
• Knowledge Graphs
• Network and IT Operations Management

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

• DataStax (US)
• Stardog Union (US)
• Cambridge Semantics (US)
• Franz Inc. (US)
• Objectivity Inc. (US)
• GraphBase (Australia)
• Bitnine Co, Ltd. (South Korea)
• OpenLink Software (US)
• TIBCO Software, Inc. (US)

11. Market Outlook and Opportunities

• Emerging Technologies
• Future Market Trends
• Investment Opportunities

12. Appendix

• List of Abbreviations
• Sources and References