En Memory Data Grid Tamaño del mercado y análisis de participación tendencias de crecimiento y pronósticos (2024-2029)

El mercado de In Memory Data Grid está segmentado por componente (solución, servicios), tipo de implementación (local, nube), industria de usuario final (BFSI, atención médica, comercio minorista, TI y telecomunicaciones, transporte y logística) y geografía ( América del Norte, Europa, Asia-Pacífico, América Latina, Oriente Medio y África). Los tamaños de mercado y los pronósticos se proporcionan en términos de valor (USD) para todos los segmentos anteriores.

Tamaño del mercado de la cuadrícula de datos en memoria

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Resumen del mercado de cuadrícula de datos en memoria
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Período de Estudio 2019 - 2029
Volumen del mercado (2024) USD 3.80 mil millones de dólares
Volumen del mercado (2029) USD 9.17 mil millones de dólares
CAGR(2024 - 2029) 19.23 %
Mercado de Crecimiento Más Rápido Asia Pacífico
Mercado Más Grande América del norte

Principales actores

Principales actores del mercado de cuadrícula de datos en memoria

*Nota aclaratoria: los principales jugadores no se ordenaron de un modo en especial

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Análisis de mercado de cuadrícula de datos en memoria

El tamaño del mercado de In Memory Data Grid se estima en 3,80 mil millones de dólares en 2024 y se espera que alcance los 9,17 mil millones de dólares en 2029, creciendo a una tasa compuesta anual del 19,23% durante el período previsto (2024-2029).

A medida que continúa creciendo la necesidad de capacidades de gestión de riesgos y fraude en tiempo real, se espera que aumente la adopción de soluciones de cuadrícula de datos en memoria.

  • Las soluciones de cuadrícula de datos en memoria han ido ganando cada vez más adopción debido a su capacidad para proporcionar capacidades de análisis y procesamiento de datos de alta velocidad. Con el crecimiento de la computación en la nube, las empresas adoptan cada vez más soluciones de cuadrícula de datos en memoria basadas en la nube que brindan la flexibilidad y escalabilidad necesarias para manejar grandes cantidades de datos sin la necesidad de una infraestructura local.
  • Además, la pandemia enfatizó la importancia del procesamiento y análisis de datos en tiempo real, que es una característica clave de las soluciones de cuadrícula de datos en memoria. Como resultado, empresas de diversas industrias comenzaron a invertir en estas soluciones para permitir una toma de decisiones más rápida y mejorar la eficiencia operativa general impulsando la demanda en el mercado.
  • Dado que la implementación y gestión de soluciones de red de datos en memoria son complejas y requieren experiencia técnica, su adopción por parte de empresas con recursos técnicos limitados está obstaculizando el crecimiento del mercado. Además, factores como el mayor costo y la seguridad de los datos están frenando aún más el crecimiento del mercado.
  • La pandemia provocó un cambio repentino hacia el trabajo remoto, el comercio electrónico y los servicios en línea, lo que ha generado un aumento en la demanda de soluciones de redes de datos en memoria. Con más personas trabajando de forma remota, ha aumentado la necesidad de soluciones de análisis y procesamiento de datos confiables y eficientes, lo que ha llevado a un aumento en la demanda de productos de cuadrícula de datos en memoria.
  • Sin embargo, las interrupciones de la cadena de suministro provocaron retrasos en el lanzamiento y la entrega de productos, lo que afectó el crecimiento del mercado. Además, los reducidos presupuestos de TI y las limitaciones financieras que enfrentan las empresas dieron como resultado una disminución en la adopción de soluciones de cuadrícula de datos en memoria.

Tendencias del mercado de cuadrícula de datos en memoria

La creciente necesidad de procesamiento de datos en tiempo real en BFSI impulsa el crecimiento del mercado

  • La creciente digitalización está obligando a las empresas financieras a desarrollar un enfoque ágil, flexible y eficiente para atender a sus clientes. Las instituciones financieras manejan información crítica que, si no se procesa adecuadamente, puede tener graves implicaciones financieras y éticas. Por lo tanto, las organizaciones financieras de todo el mundo buscan soluciones de cuadrícula de datos en memoria para procesar datos en tiempo real y mejorar sus aplicaciones críticas para el negocio.
  • La creciente adopción de la computación en la nube en la industria BFSI también está impulsando la demanda de redes de datos en memoria, ya que las soluciones de redes de datos en memoria basadas en la nube brindan mayor flexibilidad, escalabilidad y rentabilidad en comparación con las soluciones tradicionales locales. una opción adecuada para las organizaciones BFSI.
  • Además, la creciente necesidad de procesamiento de datos en tiempo real en la industria BFSI está aumentando la demanda de redes de datos en memoria para almacenar y procesar grandes volúmenes de datos en la memoria, acceso a datos de alta velocidad y idoneidad para implementaciones basadas en la nube.
  • Los bancos líderes dependen en gran medida de GridGain Systems Inc., uno de los proveedores destacados de redes de datos en memoria, para ayudarles a ofrecer una experiencia bancaria omnicanal integrada. Al utilizar la solución GridGain, las organizaciones agregaron velocidad y escala a los canales digitales, abrieron datos previamente aislados para compartirlos sin problemas entre canales e implementaron HTAP en el proceso utilizando análisis de transmisión en tiempo real, aprendizaje automático y profundo para monitorear y mejorar la experiencia bancaria de extremo a extremo de forma proactiva.
  • Además, los bancos presenciaron un fuerte aumento de los casos de fraude interno y externo a raíz del brote de COVID-19. El paquete de rescate del brote de COVID-19 aumentó el fraude, las reclamaciones falsas y otras estafas. Muchos de los sistemas que las instituciones financieras y agencias gubernamentales implementaron necesitaban para verificar adecuadamente la identidad y las reclamaciones de los solicitantes. Por ejemplo, según la Agencia Nacional de Policía de Japón, la policía de Japón registró 1.136 casos de fraude bancario en línea en 2022, lo que representó un aumento sustancial en comparación con el año anterior.
Mercado In Memory Data Grid número de casos de fraude bancario en línea registrados por la policía en Japón, 2015-2022

Se espera que América del Norte tenga una participación importante

  • Se espera que América del Norte represente una mayor proporción del mercado de redes de datos en memoria durante el período previsto debido al creciente cumplimiento normativo entre las organizaciones para impulsar la adopción de redes de datos en memoria en todas las empresas, lo que indica un crecimiento potencial del mercado.
  • La adopción de una cuadrícula de datos en memoria está aumentando en la región, lo que se atribuye principalmente a la creciente demanda de procesamiento y análisis más rápidos de big data, junto con la necesidad de simplificar la arquitectura a medida que aumenta el número de diversas fuentes de datos. Las mejoras tecnológicas que optimizan el costo total de propiedad son otro factor que impulsa el crecimiento del mercado.
  • El crecimiento de nuevos conocimientos comerciales contribuye a expandir el mercado en los Estados Unidos a medida que aumentan las diversas fuentes de datos. Varias empresas están aprovechando el big data para mejorar el marketing y la experiencia del cliente e identificar fraudes y riesgos que pueden fortalecer directamente el desempeño empresarial. Según la Coalición contra el Fraude de Seguros, con sede en Estados Unidos, el fraude representa entre el 5% y el 10% de los costes de las reclamaciones para las aseguradoras estadounidenses y canadienses. Algunas aseguradoras esperan que el total llegue al 20% de los costes de las reclamaciones. En todas las líneas de seguros de la región de América del Norte, el costo estimado oscila entre 80 mil millones y 90 mil millones de dólares.
  • La industria de la salud, que adopta la nube para sus datos de registros médicos electrónicos (EHR) y otras aplicaciones empresariales, también se está convirtiendo en una gran fuente de datos. Por ejemplo, según GNS Healthcare, una empresa de análisis de datos con sede en EE. UU., la industria sanitaria de ese país genera aproximadamente 1.200 millones de documentos de atención clínica al año. Por lo tanto, se prevé que el crecimiento de los datos en las industrias de usuarios finales creará un procesamiento en tiempo real, creando así oportunidades para el mercado.
  • La presencia de un actor destacado, que continúa viendo una rápida adopción entre las organizaciones Global 2000, incluidas muchas de las principales instituciones financieras del mundo, como JPMorgan Chase, National Australia Bank, Lloyds Banking Group, UBS y muchas más, está contribuyendo a la generación de ingresos en la región.
Mercado In Memory Data Grid tasa de crecimiento por región

Descripción general de la industria de la cuadrícula de datos en memoria

El mercado de In-Memory Data Grid está fragmentado y consta de varios proveedores como GridGain, Hazelcast, Software AG, Oracle Corporation, GigaSpaces Technologies Inc. y otros. Los proveedores están implementando varias estrategias de crecimiento orgánico e inorgánico, como asociaciones y colaboraciones, lanzamientos de nuevos productos y fusiones y adquisiciones, para fortalecer su presencia y competir en el mercado.

En marzo de 2022, Hazelcast lanzó un motor de procesamiento de flujo en memoria liviano de código abierto, tecnología InApps, para permitir el procesamiento casi en tiempo real para aplicaciones con uso intensivo de datos, como sensores domésticos inteligentes, sistemas de comercio electrónico en tiendas y plataformas de redes sociales. , análisis de registros, seguimiento y detección de fraude. La compañía también lanzó la versión 3.8 de Hazelcast IMDG, que incluye capacidades avanzadas para gestionar la persistencia y las implementaciones de múltiples centros de datos.

En marzo de 2022, Hazelcast agregó más capacidades de transmisión de datos SQL y niveles a su software de cuadrícula de datos en memoria para que se pueda consultar simultáneamente información antigua y en tiempo real. Básicamente, la empresa almacena una gran cantidad de datos en la memoria para que se pueda acceder a ellos, procesarlos y analizarlos mucho más rápido que leyéndolos secuencialmente desde SSD o unidades de disco.

Líderes del mercado de cuadrícula de datos en memoria

  1. Hazelcast Inc.

  2. IBM Corporation

  3. GridGain Systems Inc.

  4. TIBCO Software Inc.

  5. Oracle Corporation

*Nota aclaratoria: los principales jugadores no se ordenaron de un modo en especial

En la concentración del mercado de cuadrícula de datos de memoria
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Noticias del mercado de In Memory Data Grid

  • Mayo de 2022 Intesa Sanpaolo, uno de los bancos más grandes de Italia, utiliza DIMM Optane y software en memoria para sus servidores y hace que las aplicaciones se ejecuten más rápido. Con esto, el banco puede recuperar una instancia de base de datos desde unidades de almacenamiento en aproximadamente dos segundos con servicios de memoria a memoria definidos por software.
  • Marzo de 2022 Hazelcast mejoró su software de cuadrícula de datos en memoria con más capacidades de transmisión de datos SQL y niveles para que se pueda consultar información antigua y en tiempo real al mismo tiempo.

Informe de mercado de cuadrícula de datos en memoria tabla de contenidos

  1. 1. INTRODUCCIÓN

    1. 1.1 Supuestos de estudio y definición de mercado

      1. 1.2 Alcance del estudio

      2. 2. METODOLOGÍA DE INVESTIGACIÓN

        1. 3. RESUMEN EJECUTIVO

          1. 4. PERSPECTIVAS DEL MERCADO

            1. 4.1 Visión general del mercado

              1. 4.2 Atractivo de la industria: análisis de las cinco fuerzas de Porter

                1. 4.2.1 Poder de negociación de los compradores/consumidores

                  1. 4.2.2 El poder de negociacion de los proveedores

                    1. 4.2.3 Amenaza de nuevos participantes

                      1. 4.2.4 Amenaza de productos sustitutos

                        1. 4.2.5 La intensidad de la rivalidad competitiva

                        2. 4.3 Evaluación del Impacto del COVID-19 en el Mercado

                        3. 5. DINÁMICA DEL MERCADO

                          1. 5.1 Indicadores de mercado

                            1. 5.1.1 Necesidad creciente de alcanzar niveles de velocidad sin precedentes en el procesamiento de datos

                              1. 5.1.2 Crecimiento de los grandes datos

                              2. 5.2 Desafíos del mercado

                                1. 5.2.1 Mantener la seguridad de los datos

                              3. 6. SEGMENTACIÓN DE MERCADO

                                1. 6.1 Por componente

                                  1. 6.1.1 Solución

                                    1. 6.1.2 Servicios

                                    2. 6.2 Por tipo de implementación

                                      1. 6.2.1 En la premisa

                                        1. 6.2.2 Nube

                                        2. 6.3 Por industria de usuarios finales

                                          1. 6.3.1 BFSI

                                            1. 6.3.2 TI y telecomunicaciones

                                              1. 6.3.3 Minorista

                                                1. 6.3.4 Cuidado de la salud

                                                  1. 6.3.5 Transporte y Logística

                                                    1. 6.3.6 Otras industrias de usuarios finales

                                                    2. 6.4 Por geografía

                                                      1. 6.4.1 América del norte

                                                        1. 6.4.2 Europa

                                                          1. 6.4.3 Asia-Pacífico

                                                            1. 6.4.4 América Latina

                                                              1. 6.4.5 Medio Oriente y África

                                                            2. 7. PANORAMA COMPETITIVO

                                                              1. 7.1 Perfiles de empresa

                                                                1. 7.1.1 Hazelcast Inc.

                                                                  1. 7.1.2 GridGain Systems Inc.

                                                                    1. 7.1.3 Oracle Corporation

                                                                      1. 7.1.4 IBM Corporation

                                                                        1. 7.1.5 Pivotal (VMware Inc.)

                                                                          1. 7.1.6 GigaSpaces Technologies Inc.

                                                                            1. 7.1.7 Software AG

                                                                              1. 7.1.8 ScaleOut Software

                                                                                1. 7.1.9 Alachisoft

                                                                                  1. 7.1.10 TIBCO Software Inc.

                                                                                2. 8. ANÁLISIS DE INVERSIONES

                                                                                  1. 9. FUTURO DEL MERCADO

                                                                                    bookmark Puedes comprar partes de este informe. Consulta los precios para secciones específicas
                                                                                    Obtenga un desglose de precios ahora

                                                                                    Segmentación de la industria de cuadrícula de datos en memoria

                                                                                    In Memory Data Grids está diseñado para el procesamiento de datos a velocidades extremadamente altas. Están diseñados para crear y ejecutar aplicaciones a gran escala que necesitan más memoria de acceso aleatorio (RAM) de la que normalmente está disponible en un único servidor informático. Son especialmente valiosos para aplicaciones que realizan un procesamiento paralelo extenso en grandes conjuntos de datos.

                                                                                    El mercado de In Memory Data Grid está segmentado por componente (solución, servicios), tipo de implementación (local, nube), industria de usuario final (BFSI, atención médica, comercio minorista, TI y telecomunicaciones, transporte y logística) y geografía ( América del Norte, Europa, Asia-Pacífico, América Latina, Oriente Medio y África). Los tamaños de mercado y los pronósticos se proporcionan en términos de valor (USD) para todos los segmentos anteriores.

                                                                                    Por componente
                                                                                    Solución
                                                                                    Servicios
                                                                                    Por tipo de implementación
                                                                                    En la premisa
                                                                                    Nube
                                                                                    Por industria de usuarios finales
                                                                                    BFSI
                                                                                    TI y telecomunicaciones
                                                                                    Minorista
                                                                                    Cuidado de la salud
                                                                                    Transporte y Logística
                                                                                    Otras industrias de usuarios finales
                                                                                    Por geografía
                                                                                    América del norte
                                                                                    Europa
                                                                                    Asia-Pacífico
                                                                                    América Latina
                                                                                    Medio Oriente y África

                                                                                    Preguntas frecuentes sobre investigación de mercado de cuadrícula de datos en memoria

                                                                                    Se espera que el tamaño del mercado de In Memory Data Grid alcance los 3,80 mil millones de dólares en 2024 y crezca a una tasa compuesta anual del 19,23% hasta alcanzar los 9,17 mil millones de dólares en 2029.

                                                                                    En 2024, se espera que el tamaño del mercado de In Memory Data Grid alcance los 3.800 millones de dólares.

                                                                                    Hazelcast Inc., IBM Corporation, GridGain Systems Inc., TIBCO Software Inc., Oracle Corporation son las principales empresas que operan en In Memory Data Grid Market.

                                                                                    Se estima que Asia Pacífico crecerá a la CAGR más alta durante el período previsto (2024-2029).

                                                                                    En 2024, América del Norte representa la mayor cuota de mercado en In Memory Data Grid Market.

                                                                                    En 2023, el tamaño del mercado de In Memory Data Grid se estimó en 3,19 mil millones de dólares. El informe cubre el tamaño histórico del mercado de Cuadrícula de datos en memoria para los años 2019, 2020, 2021, 2022 y 2023. El informe también pronostica el tamaño del mercado de Cuadrícula de datos en memoria para los años 2024, 2025, 2026, 2027, 2028 y 2029.

                                                                                    Informe de la industria de cuadrícula de datos en memoria

                                                                                    Estadísticas para la participación de mercado, el tamaño y la tasa de crecimiento de ingresos de In Memory Data Grid en 2024, creadas por Mordor Intelligence™ Industry Reports. El análisis de In Memory Data Grid incluye una perspectiva de pronóstico del mercado (de 2024 a 2029) y una descripción histórica. Obtenga una muestra de este análisis de la industria como descarga gratuita del informe en PDF.

                                                                                    close-icon
                                                                                    80% de nuestros clientes buscan informes hechos a la medida. ¿Cómo quieres que adaptemos el tuyo?

                                                                                    Por favor ingrese un ID de correo electrónico válido

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