データウェアハウス・アズ・ア・サービス市場規模とシェア
Mordor Intelligenceによるデータウェアハウス・アズ・ア・サービス市場分析
データウェアハウス・アズ・ア・サービス市場規模は2025年に60.9億米ドルに達し、2030年には168.8億米ドルまで上昇すると予測され、予測期間中に22.6%のCAGRを示します。最新のクラウドネイティブ分析に対する強い需要、企業の人工知能ワークロードの増加、従量制課金の費用効率性が主要な成長エンジンです。パブリッククラウドプラットフォームが現在の展開を支配していますが、企業がロックインを回避しながらワークロードの配置を最適化するため、マルチクラウドとハイブリッドアーキテクチャが全体的な拡大を上回るペースで成長しています。大企業は依然として支出の大部分を占めていますが、セルフサービスツールが参入障壁を下げ、サーバーレススケーリングが容量計画を不要にするため、中小企業(SME)の採用が急速に増加しています。業界別では、金融サービスが採用ペースをリードしており、統一された臨床・研究データが精密医療プログラムを加速するため、ヘルスケア・ライフサイエンスが最も急速な成長を記録しています。競争の激しさは中程度にとどまり、ハイパースケールプロバイダーが統合エコシステムを活用する一方、専門企業はマルチクラウドポータビリティと組み込み機械学習機能で差別化を図っています。
レポートの主要ポイント
- 展開モデル別では、パブリッククラウドセグメントが2024年のデータウェアハウス・アズ・ア・サービス市場シェアの65.5%を占め、ハイブリッドおよびマルチクラウド展開は2030年まで24.6%のCAGRを記録すると予測されています。
- 企業規模別では、大企業が2024年のデータウェアハウス・アズ・ア・サービス市場規模の62.2%のシェアを保持し、SMEは2030年まで26.4%のCAGRで拡大すると予想されています。
- エンドユーザー業界別では、銀行・金融サービス・保険(BFSI)が2024年の収益シェアの24.5%を獲得し、ヘルスケア・ライフサイエンスは同期間に23.2%のCAGRで成長すると予測されています。
- サービスタイプ別では、エンタープライズDWaaSが2024年のデータウェアハウス・アズ・ア・サービス市場規模の42.4%を保持し、データレイクハウス・アズ・ア・サービスは2030年まで28.2%のCAGRで前進する予定です。
- 地域別では、北米が2024年収益の38.6%を占め、アジア太平洋地域は2030年まで24.8%のCAGRで最も速いペースを示しています。
グローバル データウェアハウス・アズ・ア・サービス市場動向と洞察
推進要因インパクト分析
| 推進要因 | (~) CAGR予測へのインパクト% | 地理的関連性 | インパクトタイムライン |
|---|---|---|---|
| クラウド移行とリアルタイム分析ブーム | +6.2% | グローバル - 北米・欧州がリード | 中期(2-4年) |
| AI/ML駆動ウェアハウジング需要 | +5.8% | グローバル - テクノロジーハブに集中 | 短期(≤ 2年) |
| BFSIデジタルファーストロードマップ | +3.4% | 北米・欧州・アジア太平洋の金融センター | 中期(2-4年) |
| 従量制課金への移行 | +2.9% | グローバル - SME集中地域 | 短期(≤ 2年) |
| エッジ・トゥ・クラウド低遅延ウェアハウジング | +2.1% | アジア太平洋・北米製造業コリドー | 長期(≥ 4年) |
| グリーンウェアハウジングとカーボン報告フォーカス | +1.8% | 欧州・北米・選定アジア太平洋市場 | 長期(≥ 4年) |
| 情報源: Mordor Intelligence | |||
クラウド移行とリアルタイム分析ブーム
企業は定期的なバッチレポートから、ミリ秒以下のダッシュボードと予測モデルにフィードするストリーミングアーキテクチャに移行しています。ABBは40の異なるERPシステムからのデータを単一のSnowflakeインスタンスに統合し、リアルタイム生産可視性を通じて数百万ドルの節約を実現しました[1]Snowflake Inc., "ABB Unifies Data from 40 ERPs," snowflake.com。エッジゲートウェイは製造ライン近くで時間に敏感なテレメトリをフィルタリングし、クラウドデータウェアハウスは容量のボトルネックなしに複雑な結合と過去トレンド分析を実行します。これらの低遅延パイプラインは、自律機器最適化、動的価格設定、瞬時詐欺制御をサポートします。接続デバイスがさらに普及するにつれ、リアルタイム分析は最優先の支出項目であり続け、固定ノードではなく取り込み率に基づいてスケールする弾力的なDWaaS容量への需要を強化します。
AI/ML駆動ウェアハウジング需要
現代のデータウェアハウス層は、構造化テーブルと非構造化ファイルを融合し、ストレージ層内でのモデルトレーニングを可能にしています。SnowflakeとNVIDIAの協業では、推論加速中にデータがセキュリティ境界を離れることがないよう、コンピュートクラスター alongside に特化されたGPUを組み込んでいます[2]Snowflake Inc. & NVIDIA Corp., "Full-Stack AI Platform Partnership," snowflake.com。Databricksは、データサイエンティストがダッシュボードを動かす同じSQLエンドポイントを使用してペタバイトスケールのログ上で機能を構築できるレイクハウスストレージフォーマットを統合しています。大規模言語モデルに駆動される自然言語クエリアシスタントは、ビジネスユーザーの分析アクセスを民主化し、より広範囲な組織採用を促進し、データウェアハウス・アズ・ア・サービス市場全体のコンピュート消費を増加させています。
BFSIデジタルファーストロードマップ
銀行と保険会社は、厳格な監査義務を満たしながらリアルタイムインサイトのためにリスク、取引、顧客データを統合するクラウドデータウェアハウスを追求しています。Capgeminiの報告によると、グローバル銀行幹部の95%がクラウド分析をデジタルファースト戦略の基盤と見なしています。高頻度詐欺検出エンジンは、市場急騰時に弾力的にスケールし、毎日数十億の取引に対して継続的なクエリを実行します。マルチクラウド展開は、企業が管轄区域全体でデータ居住法を満たしながら単一ベンダー露出を制限することを支援します。オープンバンキングAPIは、ガバナンスを損なうことなくパートナー統合を満たすため、ウェアハウスをミリ秒レスポンス時間に向けてさらに押し進めています。
従量制課金への移行
使用量ベース課金が固定容量ライセンスに取って代わり、顧客が変動するワークロードに合わせて支出を調整できるようになります。Finoutのベンチマークでは、サーバーレス、従量制ウェアハウスに移行後、企業が総所有コストから50%以上を削減したことが示されています。SMEは、初期ハードウェア購入なしでエンタープライズグレードの分析を開始できるため特に恩恵を受けます。FinOpsチームは、コスト超過を防ぐために自動クエリプロファイリングとストレージ階層化ポリシーを適用し、ベンダーは需要の秒単位で適切なサイズのリソースを提供するインテリジェント自動スケーリングアルゴリズムを継続的に改良しています。
阻害要因インパクト分析
| 阻害要因 | (~) CAGR予測へのインパクト% | 地理的関連性 | インパクトタイムライン |
|---|---|---|---|
| サイバーセキュリティとプライバシーリスク | -3.7% | グローバル - 規制セクターで最高 | 短期(≤ 2年) |
| 予測困難なクラウドコスト拡散 | -2.8% | グローバル - SMEとコスト意識産業が最も影響を受ける | 中期(2-4年) |
| ベンダーロックインへの懸念 | -2.1% | 北米・欧州企業 | 中期(2-4年) |
| FinOps/データ可観測性スキル不足 | -1.9% | グローバル - 新興市場で深刻 | 長期(≥ 4年) |
| 情報源: Mordor Intelligence | |||
サイバーセキュリティとプライバシーリスク
欧州の一般データ保護規則要件とアジアの新しい現地化法令は、国境を越えたデータ移動を制限し、多国籍クラウド戦略を複雑化しています。第三者クラウド内での機密資産の統合は脅威アクターにとっての魅力を高め、企業に包括的暗号化、ゼロトラスト・アクセス、継続的姿勢監視の展開を強制しています。共有責任セキュリティモデル自体が責任の境界線を曖昧にし、特に専用のクラウドセキュリティ人材を欠くチームでは、調達サイクルを延長し、採用を遅らせることがあります。
予測困難なクラウドコスト拡散
従量制課金は資本支出を最適化しますが、ガバナンス・ガードレールが実装に遅れをとると、不安定なクエリ量が予算超過を引き起こす可能性があります。Brooklyn Dataは、プロアクティブ監視が導入されるまで、調整不良のSQLと過度のデータスキャンが複数の中規模市場クライアントの月次支出を倍増させたことを発見しました。地域間出力料金と隠れたオーケストレーション料金が総経済性をさらに不明瞭にし、金融・エンジニアリングチームが拡張的なワークロードを承認する前にリアルタイムダッシュボードと異常アラートを導入するよう促しています。
セグメント分析
展開モデル別:パブリッククラウドの支配がマルチクラウド革新を推進
パブリッククラウドプラットフォームは、企業がターンキー拡張性とグローバル可用性を優先したため、2024年のデータウェアハウス・アズ・ア・サービス市場規模の65.5%を占めました。AWSは深いサービス統合により世界収益の約34%を獲得し、Microsoft Azureは調達を容易にした確立されたOffice 365のフットプリントから恩恵を受けました。プライベートクラウドインスタンスは、主権義務が外部ホスティングを排除する場合に持続しますが、より高い運用オーバーヘッドが成長を抑制します。
ハイブリッドおよびマルチクラウド展開は、企業がロックインを回避し、地域コスト差を活用し、機密データセットを好ましい主権プラットフォームに配置するため、分析をプロバイダー間に分散することで2030年まで24.6%のCAGRを記録すると予測されています。Google CloudのBigQuery Omniは、物理的なデータ移動なしでクラウド間クエリを可能にし、相互運用性機能が出力料金と遅延ペナルティを削減する方法を示しています[3]Google Cloud, "Introducing BigQuery Omni," cloud.google.com。SnowflakeのオープンPolarisカタログは、AWS、Azure、Google Cloud間でメタデータを標準化することで移行をさらに容易にします。
注記: レポート購入時に各セグメントのセグメントシェアが利用可能
エンドユーザー企業規模別:SME採用が民主化分析を通じて加速
大組織は、複雑なガバナンスニーズと複数部門の分析エステートにより、2024年のデータウェアハウス・アズ・ア・サービス市場シェアの62.2%を支配しました。彼らは高度なセキュリティ層を展開し、数千の同時ユーザーをサポートし、ウェアハウスをレガシーERP、CRM、リスクエンジンと統合します。
対照的に、サーバーレスエンジンが容量計画ハードルを取り除くため、SMEは最高の増分収益を推進し、2030年まで26.4%のCAGRで拡大します。ローコード取り込みコネクタと自然言語クエリインターフェースにより、ビジネスアナリストが専用データサイエンスチームなしで予測モデルを立ち上げることができ、大規模な同業他社との能力格差を縮小します。学術研究は、ハードウェア予算ではなく、文化的変化がSME分析プログラムの主要成功要因であることを強調しています。
エンドユーザー業界別:ヘルスケア変革が業界別革新を推進
BFSIは2024年収益の24.5%で支出をリードし、取引日中のリスク計算、ストレステスト、規制報告に弾力的ウェアハウスを頼っています。取引ピーク時の高同時性ニーズが、クラウドバースト容量への選好を強化します。
臨床研究者がゲノム、画像、電子医療記録データを単一のレイクハウス環境に統合して薬物発見と個別化治療設計を加速するため、ヘルスケア・ライフサイエンスワークロードは23.2%のCAGRを記録すると予測されています。小売業者は密接に続き、推奨エンジンと需要予測モデルのためのクリックストリーム分析を活用し、製造業者は予測保守インサイトを活用して全体設備効率を15%向上させています。
注記: レポート購入時に各セグメントのセグメントシェアが利用可能
サービスタイプ別:データレイクハウスアーキテクチャが分析ランドスケープを再構築
エンタープライズDWaaSサービスは、成熟したガバナンス機能とレガシーBIツールとの互換性で好まれ、2024年のデータウェアハウス・アズ・ア・サービス市場規模の42.4%を維持しました。運用データストア変種は、トランザクションシステムに負担をかけることなくミリ秒レベルの決定ループをサポートします。
企業が構造化テーブルと非構造化メディア用の単一コピーストレージを求めるため、レイクハウス・アズ・ア・サービス提供は28.2%のCAGRで急騰する予定です。Apache IcebergやDelta Lakeなどのオープンフォーマットは、従来のウェアハウス専用のACIDトランザクションとタイムトラベルクエリを提供しながら、エンジン非依存を維持します。ベクトルインデックスキャッシュとカラム書き換え最適化を提供する分析加速アドオンは、ウェアハウスとレイクハウスの両方のエステートを補完し、大規模ユーザーフリートでのクエリパフォーマンスを向上させます。
地域分析
北米は豊富なデータセンター容量、有利なクラウド調達ポリシー、テクノロジー、金融、ヘルスケア業界にわたる深いスキルベースに支えられ、2024年のグローバル収益の39.6%を占めました。ハイパースケーラーは継続的に地域特有のAIアクセラレーターとソブリンクラウドゾーンを立ち上げ、プレミアム分析ティアへの需要を持続させています。メイン州のクラウド移行に代表される連邦・州機関は、公共部門ワークロードに対するクラウドウェアハウスをさらに検証しています[4]Oracle Corp., "State of Maine Analytics Modernization," oracle.com。
アジア太平洋地域は、大規模ハイパースケール構築と政府デジタル経済ロードマップに支えられ、2030年まで24.8%のCAGRで最も成長が速い地域です。シンガポールのGovTechなどの公共部門模範例は、規制の明確性と国家支援のクラウドトレーニングが企業採用サイクルを短縮する方法を強調しています。
欧州は高い分析需要と厳格な主権立法のバランスをとっています。ベンダーはEU専用地域、機密コンピューティング・エンクレーブ、ソブリンメタデータサービスの立ち上げで対応しています。多国籍金融機関は、国境を越えたリスク分析を維持しながら現地居住規則を遵守するため、分散データメッシュアーキテクチャを実装しています。南米と中東・アフリカは、eコマース拡大とスマートシティイニシアチブに関連する成長機会プールを示していますが、インフラストラクチャ格差とマクロ経済の不安定性が近期的な取り込みを抑制しています。
競争環境
市場は中程度に集中しています。Amazon Web Servicesは、RedshiftとサポートサービスカタログAudioExtensiveの拡大を活用し、グローバル収益の約3分の1でリードしています。Microsoft Azureは、SynapseとFabricを既に生産性スタックにコミットした企業向けの緊密に統合された分析レイヤーとして位置づけています。Google Cloudは、BigQueryのサーバーレスモデルと組み込み機械学習ツールに推進されて最も速く成長しています。
専門企業が競争圧力を加えています。Snowflakeは、クラウド間ポータビリティとネイティブコラボレーション機能を通じて差別化し、Databricksはデータエンジニアリングとデータサイエンスワークフローを融合するオープンレイクハウスパラダイムを支持しています。ClickHouseとFireboltは、テラバイトスケールでサブセカンドレスポンスが必須のゲーミングとアドテクシナリオで、超高性能カラムストアワークロードを標的としています。
戦略的動きはAIを埋め込む競争を強調しています。Oracleは、対応可能ワークロードを拡大し、エコシステムギャップを埋めるため、フラッグシップデータベースをAWSインフラストラクチャ上で利用可能にしました。IBMは、ハイブリッド顧客を捕らえるため、bring-your-own-cloudモデルを使用してAzure上でDb2 Warehouse SaaSを立ち上げました。Informaticaは、管理されたIcebergテーブルとネイティブGenAIデータプリパレーション機能をサポートするため、Databricksとパートナーシップを結び、統一されたAI対応データセットに置かれるプレミアムを強調しています。
データウェアハウス・アズ・ア・サービス業界リーダー
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Amazon Web Services Inc.
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IBM Corporation
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Microsoft Corporation
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Snowflake Inc.
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Google LLC
- *免責事項:主要選手の並び順不同
最近の業界動向
- 2025年7月:Oracle Database@AWSがバージニア北部とオレゴンで一般利用可能となり、20の追加地域がロードマップに登場。
- 2025年6月:IBM Db2 Warehouse SaaSがBYOCモデルの下でAzure上でローンチし、マルチクラウド分析オプションを拡大。
- 2025年6月:InformaticaがDatabricksとの提携を深め、Managed Iceberg TablesをサポートしIDMCでGenAI機能を発表。
- 2025年2月:SAPとDatabricksがSAP Business Data Cloud内でSAP Databricksを導入し、2.5億米ドルの移行資金に支援。
グローバル データウェアハウス・アズ・ア・サービス市場レポート範囲
データウェアハウス・アズ・ア・サービス(DWaaS)として知られるアウトソーシングモデルでは、顧客がデータを提供し、管理サービスに対して支払います。対照的に、クラウドサービスプロバイダーがデータウェアハウスに必要なハードウェアおよびソフトウェアリソースを構成・収容します。
データウェアハウス・アズ・ア・サービス市場は、組織規模(大企業、中小企業)、エンドユーザー業界(BFSI、政府、ヘルスケア、eコマース・小売、メディア・エンターテインメント)、地域(北米(米国、カナダ)、欧州(ドイツ、英国、フランス、スペイン、その他欧州)、アジア太平洋(中国、日本、インド、オーストラリア、その他アジア太平洋)、ラテンアメリカ(ブラジル、メキシコ、アルゼンチン、その他ラテンアメリカ)、中東・アフリカ(UAE、サウジアラビア、南アフリカ、その他MEA))でセグメント化されています。
市場規模と予測は、上記すべてのセグメントについて価値(百万米ドル)で提供されています。
| パブリッククラウド |
| プライベートクラウド |
| ハイブリッド/マルチクラウド |
| 大企業 |
| 中小企業 |
| BFSI |
| 政府・公共部門 |
| ヘルスケア・ライフサイエンス |
| 小売・eコマース |
| 通信・IT |
| メディア・エンターテインメント |
| 製造業 |
| エンタープライズDWaaS |
| 運用データストア・アズ・ア・サービス |
| データレイクハウス・アズ・ア・サービス |
| 分析加速サービス |
| 北米 | 米国 | |
| カナダ | ||
| メキシコ | ||
| 南米 | ブラジル | |
| アルゼンチン | ||
| その他南米 | ||
| 欧州 | ドイツ | |
| 英国 | ||
| フランス | ||
| イタリア | ||
| スペイン | ||
| ロシア | ||
| その他欧州 | ||
| アジア太平洋 | 中国 | |
| 日本 | ||
| インド | ||
| 韓国 | ||
| オーストラリア・ニュージーランド | ||
| その他アジア太平洋 | ||
| 中東・アフリカ | 中東 | サウジアラビア |
| アラブ首長国連邦 | ||
| トルコ | ||
| その他中東 | ||
| アフリカ | 南アフリカ | |
| ナイジェリア | ||
| エジプト | ||
| その他アフリカ | ||
| 展開モデル別 | パブリッククラウド | ||
| プライベートクラウド | |||
| ハイブリッド/マルチクラウド | |||
| エンドユーザー企業規模別 | 大企業 | ||
| 中小企業 | |||
| エンドユーザー業界別 | BFSI | ||
| 政府・公共部門 | |||
| ヘルスケア・ライフサイエンス | |||
| 小売・eコマース | |||
| 通信・IT | |||
| メディア・エンターテインメント | |||
| 製造業 | |||
| サービスタイプ別 | エンタープライズDWaaS | ||
| 運用データストア・アズ・ア・サービス | |||
| データレイクハウス・アズ・ア・サービス | |||
| 分析加速サービス | |||
| 地域別 | 北米 | 米国 | |
| カナダ | |||
| メキシコ | |||
| 南米 | ブラジル | ||
| アルゼンチン | |||
| その他南米 | |||
| 欧州 | ドイツ | ||
| 英国 | |||
| フランス | |||
| イタリア | |||
| スペイン | |||
| ロシア | |||
| その他欧州 | |||
| アジア太平洋 | 中国 | ||
| 日本 | |||
| インド | |||
| 韓国 | |||
| オーストラリア・ニュージーランド | |||
| その他アジア太平洋 | |||
| 中東・アフリカ | 中東 | サウジアラビア | |
| アラブ首長国連邦 | |||
| トルコ | |||
| その他中東 | |||
| アフリカ | 南アフリカ | ||
| ナイジェリア | |||
| エジプト | |||
| その他アフリカ | |||
レポートで回答される主な質問
データウェアハウス・アズ・ア・サービス市場の現在の価値は何ですか?
データウェアハウス・アズ・ア・サービス市場規模は2025年に60.9億米ドルです。
どの展開モデルが市場をリードしていますか?
パブリッククラウド展開は2024年収益の65.5%を占め、完全管理スケーラビリティへの選好を反映しています。
アジア太平洋地域はどの程度の速さで拡大していますか?
アジア太平洋地域は2030年まで24.8%のCAGR予測で最高の地域ペースを示しています。
なぜSMEはDWaaSを採用するのですか?
サーバーレスアーキテクチャと従量制課金により、SMEは初期ハードウェアコストを避けながらエンタープライズグレードの分析を獲得できます。
最終更新日: