Marktgröße für In-Memory-Data-Grids
| Studienzeitraum | 2019 - 2029 |
| Marktgröße (2024) | USD 3.80 Milliarden |
| Marktgröße (2029) | USD 9.17 Milliarden |
| CAGR(2024 - 2029) | 19.23 % |
| Schnellstwachsender Markt | Asien-Pazifik |
| Größter Markt | Nordamerika |
Hauptakteure
*Haftungsausschluss: Hauptakteure in keiner bestimmten Reihenfolge sortiert |
Wie können wir helfen?
Marktanalyse für In-Memory-Data-Grids
Die Größe des In-Memory-Data-Grid-Marktes wird im Jahr 2024 auf 3,80 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis 2029 9,17 Milliarden US-Dollar erreichen, was einem durchschnittlichen jährlichen Wachstum von 19,23 % im Prognosezeitraum (2024–2029) entspricht.
Da der Bedarf an Betrugs- und Risikomanagementfunktionen in Echtzeit weiter wächst, wird erwartet, dass die Akzeptanz von In-Memory-Data-Grid-Lösungen zunehmen wird.
- In-Memory-Data-Grid-Lösungen erfreuen sich aufgrund ihrer Fähigkeit, Hochgeschwindigkeitsdatenverarbeitungs- und -analysefunktionen bereitzustellen, immer größerer Beliebtheit. Mit dem Wachstum des Cloud Computing setzen Unternehmen zunehmend auf Cloud-basierte In-Memory-Data-Grid-Lösungen, die die nötige Flexibilität und Skalierbarkeit bieten, um große Datenmengen zu verarbeiten, ohne dass eine lokale Infrastruktur erforderlich ist.
- Darüber hinaus hat die Pandemie die Bedeutung der Echtzeit-Datenverarbeitung und -analyse hervorgehoben, die ein Schlüsselmerkmal von In-Memory-Data-Grid-Lösungen ist. Infolgedessen begannen Unternehmen in verschiedenen Branchen, in diese Lösungen zu investieren, um eine schnellere Entscheidungsfindung zu ermöglichen und die allgemeine betriebliche Effizienz zu verbessern, was die Nachfrage auf dem Markt ankurbelte.
- Da die Implementierung und Verwaltung von In-Memory-Data-Grid-Lösungen komplex ist und technisches Fachwissen erfordert, behindert ihre Einführung bei Unternehmen mit begrenzten technischen Ressourcen das Marktwachstum. Darüber hinaus bremsen Faktoren wie höhere Kosten und Datensicherheit das Marktwachstum weiter.
- Die Pandemie führte zu einer plötzlichen Verlagerung hin zu Remote-Arbeit, E-Commerce und Online-Diensten, was zu einem Anstieg der Nachfrage nach In-Memory-Data-Grid-Lösungen geführt hat. Da immer mehr Menschen remote arbeiten, ist der Bedarf an zuverlässigen und effizienten Datenverarbeitungs- und Analyselösungen gestiegen, was zu einer steigenden Nachfrage nach In-Memory-Data-Grid-Produkten geführt hat.
- Die Unterbrechungen der Lieferkette führten jedoch zu Verzögerungen bei der Produkteinführung und -auslieferung, was sich negativ auf das Marktwachstum auswirkte. Darüber hinaus führten die reduzierten IT-Budgets und finanziellen Zwänge, mit denen Unternehmen konfrontiert sind, zu einem Rückgang der Einführung von In-Memory-Data-Grid-Lösungen.
Markttrends für In-Memory-Data-Grids
Wachsender Bedarf an Echtzeit-Datenverarbeitung in BFSI treibt das Marktwachstum voran
- Die zunehmende Digitalisierung zwingt Finanzunternehmen dazu, einen schlanken, flexiblen und effizienten Ansatz für die Betreuung ihrer Kunden zu entwickeln. Finanzinstitute arbeiten mit kritischen Informationen, die bei unsachgemäßer Verarbeitung schwerwiegende finanzielle und ethische Auswirkungen haben können. Daher suchen Finanzorganisationen weltweit nach In-Memory-Data-Grid-Lösungen, um Daten in Echtzeit zu verarbeiten und ihre geschäftskritischen Anwendungen zu verbessern.
- Die zunehmende Einführung von Cloud Computing in der BFSI-Branche treibt auch die Nachfrage nach In-Memory-Datengrids voran, da cloudbasierte In-Memory-Datengrid-Lösungen im Vergleich zur Herstellung traditioneller Lösungen vor Ort eine größere Flexibilität, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz bieten sie zu einer geeigneten Option für BFSI-Organisationen.
- Darüber hinaus erhöht der wachsende Bedarf an Echtzeit-Datenverarbeitung in der BFSI-Branche die Nachfrage nach In-Memory-Datengrids zur Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen im Speicher, nach schnellem Datenzugriff und nach Eignung für cloudbasierte Bereitstellungen.
- Führende Banken verlassen sich in hohem Maße auf GridGain Systems Inc., einen der führenden Anbieter von In-Memory-Datengrids, um ihnen bei der Bereitstellung eines integrierten Omnichannel-Banking-Erlebnisses zu helfen. Durch den Einsatz der GridGain-Lösung haben Unternehmen digitale Kanäle schneller und skalierbarer gemacht, zuvor isolierte Daten für den nahtlosen Austausch über Kanäle hinweg geöffnet und prozessinternes HTAP mithilfe von Echtzeit-Streaming-Analysen, maschinellem Lernen und Deep Learning implementiert, um die Daten zu überwachen und zu verbessern Proaktiv ein umfassendes Banking-Erlebnis bieten.
- Darüber hinaus verzeichneten Banken aufgrund des COVID-19-Ausbruchs einen starken Anstieg interner und externer Betrugsfälle. Das Rettungspaket zur Bekämpfung des COVID-19-Ausbruchs erhöhte Betrug, falsche Behauptungen und andere Betrügereien. Viele der von Finanzinstituten und Regierungsbehörden eingesetzten Systeme benötigten eine angemessene Überprüfung der Identität und Ansprüche von Antragstellern. So verzeichnete die japanische Polizei nach Angaben der National Police Agency Japan im Jahr 2022 1.136 Online-Banking-Betrugsfälle, was einen deutlichen Anstieg im Vergleich zum Vorjahr darstellt.
Um die wichtigsten Trends zu verstehen, Musterbericht herunterladen
Nordamerika wird voraussichtlich den größten Anteil halten
- Es wird erwartet, dass Nordamerika im Prognosezeitraum einen größeren Anteil am In-Memory-Data-Grid-Markt ausmachen wird, da die Unternehmen zunehmend behördliche Vorschriften einhalten, um die Einführung von In-Memory-Data-Grids in allen Unternehmen zu fördern, was auf ein potenzielles Marktwachstum hindeutet.
- Die Akzeptanz eines In-Memory-Datengrids nimmt in der Region zu, was in erster Linie auf die steigende Nachfrage nach schnellerer Verarbeitung und Analyse von Big Data in Verbindung mit der Notwendigkeit einer Vereinfachung der Architektur bei zunehmender Anzahl verschiedener Datenquellen zurückzuführen ist. Technologieverbesserungen, die die Gesamtbetriebskosten optimieren, sind ein weiterer Faktor, der das Marktwachstum vorantreibt.
- Das Wachstum neuer Geschäftserkenntnisse trägt zur Expansion des Marktes in den Vereinigten Staaten bei, da verschiedene Datenquellen zunehmen. Mehrere Unternehmen nutzen Big Data, um das Marketing und das Kundenerlebnis zu verbessern und Betrug und Risiken zu erkennen, die die Geschäftsleistung direkt steigern können. Nach Angaben der in den USA ansässigen Coalition Against Insurance Fraud sind 5–10 % der Schadenskosten amerikanischer und kanadischer Versicherer auf Betrug zurückzuführen. Einige Versicherer rechnen mit einer Gesamtsumme von bis zu 20 % der Schadenkosten. Über alle Versicherungssparten im nordamerikanischen Raum hinweg belaufen sich die geschätzten Kosten auf 80 bis 90 Milliarden US-Dollar.
- Auch die Gesundheitsbranche, die die Cloud für ihre elektronischen Gesundheitsdaten (EHR) und andere Unternehmensanwendungen nutzt, entwickelt sich zu einer großartigen Datenquelle. Laut GNS Healthcare, einem in den USA ansässigen Datenanalyseunternehmen, generiert die US-amerikanische Gesundheitsbranche beispielsweise jährlich schätzungsweise 1,2 Milliarden klinische Pflegedokumente. Daher wird erwartet, dass das Datenwachstum in den Endverbraucherbranchen zu einer Echtzeitverarbeitung und damit zu Chancen für den Markt führen wird.
- Die Präsenz eines prominenten Akteurs, der sich weiterhin rasch bei Global-2000-Organisationen durchsetzt, darunter viele der weltweit führenden Finanzinstitute wie JPMorgan Chase, National Australia Bank, Lloyds Banking Group, UBS und viele mehr, trägt dazu bei Umsatzgenerierung in der Region.
Um geografische Trends zu verstehen, Musterbericht herunterladen
Überblick über die In-Memory-Data-Grid-Branche
Der In-Memory Data Grid-Markt ist fragmentiert und besteht aus verschiedenen Anbietern wie GridGain, Hazelcast, Software AG, Oracle Corporation, GigaSpaces Technologies Inc. und anderen. Anbieter setzen verschiedene organische und anorganische Wachstumsstrategien ein, wie z. B. Partnerschaften und Kooperationen, die Einführung neuer Produkte sowie Fusionen und Übernahmen, um ihre Präsenz zu stärken und auf dem Markt zu konkurrieren.
Im März 2022 brachte Hazelcast eine Open-Source-In-Memory-Stream-Verarbeitungs-Engine mit InApps-Technologie auf den Markt, um die Verarbeitung nahezu in Echtzeit für datenintensive Anwendungen wie Smart-Home-Sensoren, In-Store-E-Commerce-Systeme und Social-Media-Plattformen zu ermöglichen , Protokollanalyse, Überwachung und Betrugserkennung. Das Unternehmen veröffentlichte außerdem Version 3.8 von Hazelcast IMDG, die erweiterte Funktionen für die Verwaltung von Persistenz und Bereitstellungen in mehreren Rechenzentren umfasst.
Im März 2022 fügte Hazelcast seiner In-Memory-Data-Grid-Software weitere SQL-Streaming-Datenfunktionen und Tiering hinzu, sodass Echtzeit- und ältere Informationen gleichzeitig abgefragt werden können. Das Unternehmen speichert grundsätzlich eine Menge Daten im Speicher, sodass auf sie viel schneller zugegriffen, sie verarbeitet und analysiert werden können, als wenn sie sequenziell von SSDs oder Festplattenlaufwerken gelesen werden.
Marktführer im Bereich In-Memory-Data-Grids
-
Hazelcast Inc.
-
IBM Corporation
-
GridGain Systems Inc.
-
TIBCO Software Inc.
-
Oracle Corporation
*Haftungsausschluss: Hauptakteure in keiner bestimmten Reihenfolge sortiert
Mehr Details zu Marktteilnehmern und Wettbewerbern benötigt?
Marktnachrichten für In-Memory-Data-Grids
- Mai 2022 Intesa Sanpaolo, eine der größten Banken Italiens, nutzt Optane DIMMs und In-Memory-Software für ihre Server und sorgt dafür, dass Anwendungen schneller laufen. Damit ist die Bank in der Lage, eine Datenbankinstanz mit softwaredefinierten Memory-to-Memory-Diensten in etwa zwei Sekunden von Speicherlaufwerken wiederherzustellen.
- März 2022 Hazelcast hat seine In-Memory-Data-Grid-Software um mehr SQL-Streaming-Datenfunktionen und Tiering erweitert, sodass Echtzeit- und ältere Informationen gleichzeitig abgefragt werden können.
In-Memory-Data-Grid-Marktbericht – Inhaltsverzeichnis
1. INTRODUCTION
1.1 Study Assumptions and Market Definition
1.2 Scope of the Study
2. RESEARCH METHODOLOGY
3. EXECUTIVE SUMMARY
4. MARKET INSIGHTS
4.1 Market Overview
4.2 Industry Attractiveness - Porter's Five Forces Analysis
4.2.1 Bargaining Power of Buyers/Consumers
4.2.2 Bargaining Power of Suppliers
4.2.3 Threat of New Entrants
4.2.4 Threat of Substitute Products
4.2.5 Intensity of Competitive Rivalry
4.3 Assessment of the Impact of COVID-19 on the Market
5. MARKET DYNAMICS
5.1 Market Drivers
5.1.1 Increasing Need for Attaining Unprecedented Levels of Speed at Data Processing
5.1.2 Growth of Big Data
5.2 Market Challenges
5.2.1 Maintaining Data Security
6. MARKET SEGMENTATION
6.1 By Component
6.1.1 Solution
6.1.2 Services
6.2 By Deployment Type
6.2.1 On-premise
6.2.2 Cloud
6.3 By End-user Industry
6.3.1 BFSI
6.3.2 IT and Telecommunication
6.3.3 Retail
6.3.4 Healthcare
6.3.5 Transportation and Logistics
6.3.6 Other End-User Industries
6.4 By Geography
6.4.1 North America
6.4.2 Europe
6.4.3 Asia-Pacific
6.4.4 Latin America
6.4.5 Middle East and Africa
7. COMPETITIVE LANDSCAPE
7.1 Company Profiles
7.1.1 Hazelcast Inc.
7.1.2 GridGain Systems Inc.
7.1.3 Oracle Corporation
7.1.4 IBM Corporation
7.1.5 Pivotal (VMware Inc.)
7.1.6 GigaSpaces Technologies Inc.
7.1.7 Software AG
7.1.8 ScaleOut Software
7.1.9 Alachisoft
7.1.10 TIBCO Software Inc.
- *List Not Exhaustive
8. INVESTMENT ANALYSIS
9. FUTURE OF THE MARKET
Segmentierung der In-Memory-Data-Grid-Branche
In Memory Data Grids sind für die Datenverarbeitung mit extrem hohen Geschwindigkeiten konzipiert. Sie sind für die Erstellung und Ausführung umfangreicher Anwendungen konzipiert, die mehr Arbeitsspeicher (RAM) benötigen, als normalerweise auf einem einzelnen Computerserver verfügbar ist. Sie sind besonders wertvoll für Anwendungen, die umfangreiche parallele Verarbeitung großer Datenmengen durchführen.
Der In-Memory-Data-Grid-Markt ist segmentiert nach Komponente (Lösung, Dienste), Bereitstellungstyp (On-Premise, Cloud), Endbenutzerbranche (BFSI, Gesundheitswesen, Einzelhandel, IT und Telekommunikation, Transport und Logistik) und Geografie ( Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik, Lateinamerika, Naher Osten und Afrika). Die Marktgrößen und Prognosen werden für alle oben genannten Segmente in Wert (USD) angegeben.
| Nach Komponente | ||
| ||
|
| Nach Bereitstellungstyp | ||
| ||
|
| Nach Endverbraucherbranche | ||
| ||
| ||
| ||
| ||
| ||
|
| Nach Geographie | ||
| ||
| ||
| ||
| ||
|
Häufig gestellte Fragen zur In-Memory-Data-Grid-Marktforschung
Wie groß ist der In-Memory-Data-Grid-Markt?
Es wird erwartet, dass die Größe des In-Memory-Data-Grid-Marktes im Jahr 2024 3,80 Milliarden US-Dollar erreichen und bis 2029 mit einer jährlichen Wachstumsrate von 19,23 % auf 9,17 Milliarden US-Dollar wachsen wird.
Wie groß ist der In-Memory-Data-Grid-Markt derzeit?
Im Jahr 2024 wird die Größe des In-Memory-Data-Grid-Marktes voraussichtlich 3,80 Milliarden US-Dollar erreichen.
Wer sind die Hauptakteure auf dem In-Memory-Data-Grid-Markt?
Hazelcast Inc., IBM Corporation, GridGain Systems Inc., TIBCO Software Inc., Oracle Corporation sind die wichtigsten Unternehmen, die im In-Memory-Data-Grid-Markt tätig sind.
Welches ist die am schnellsten wachsende Region im In-Memory-Data-Grid-Markt?
Schätzungen zufolge wird der asiatisch-pazifische Raum im Prognosezeitraum (2024–2029) mit der höchsten CAGR wachsen.
Welche Region hat den größten Anteil am In-Memory-Data-Grid-Markt?
Im Jahr 2024 hat Nordamerika den größten Marktanteil im In-Memory-Data-Grid-Markt.
Welche Jahre deckt dieser In-Memory-Data-Grid-Markt ab und wie groß war der Markt im Jahr 2023?
Im Jahr 2023 wurde die Größe des In-Memory-Data-Grid-Marktes auf 3,19 Milliarden US-Dollar geschätzt. Der Bericht deckt die historische Marktgröße des In-Memory-Data-Grid-Marktes für die Jahre 2019, 2020, 2021, 2022 und 2023 ab. Der Bericht prognostiziert auch die Größe des In-Memory-Data-Grid-Marktes für die Jahre 2024, 2025, 2026, 2027, 2028 und 2029.
Branchenbericht In Memory Data Grid.
Statistiken für den Marktanteil, die Größe und die Umsatzwachstumsrate von In Memory Data Grid im Jahr 2024, erstellt von Mordor Intelligence™ Industry Reports. Die In-Memory-Data-Grid-Analyse umfasst eine Marktprognose (Aussichten für 2024 bis 2029) und einen historischen Überblick. Holen Sie sich ein Beispiel dieser Branchenanalyse als kostenlosen PDF-Download.
Im Speicherdatenraster Schnappschüsse melden
