- Zusammenfassung
Marktgröße relationaler In-Memory-Datenbanken:
Der Markt für relationale In-Memory-Datenbanken wird voraussichtlich bis 2031 ein Volumen von über 12.141,95 Millionen US-Dollar erreichen, ausgehend von einem Wert von 3.518,02 Millionen US-Dollar im Jahr 2023. Das Marktwachstum wird von 2024 bis 2031 mit einer jährlichen Wachstumsrate von 16,7 % zunehmen.
Marktumfang und -übersicht relationaler In-Memory-Datenbanken:
Relationale In-Memory-Datenbanken sind speziell entwickelte Datenbanken, die primär internen Speicher zur Datenspeicherung nutzen. Sie ermöglichen minimale Antwortzeiten, da kein Zugriff auf Standardfestplatten erforderlich ist. Darüber hinaus bieten sie laut Analyse eine Reihe von Vorteilen, darunter geringe Latenz, hohen Durchsatz, Echtzeitantworten und hohe Skalierbarkeit. Die oben genannten Vorteile von In-Memory-Datenbanken sind entscheidende Faktoren für ihre zunehmende Nutzung in den Bereichen BFSI, Gesundheitswesen, Einzelhandel und ... E-Commerce, Fertigung und andere Branchen.
Markteinblicke in relationale In-Memory-Datenbanken:
Marktdynamik relationaler In-Memory-Datenbanken - (DRO):
Wichtige Treiber:
Die zunehmende Nutzung relationaler In-Memory-Datenbanken im BFSI-Sektor treibt den Markt an
Relationale In-Memory-Datenbanken werden hauptsächlich im BFSI-Sektor (Banken, Finanzdienstleistungen und Versicherungen) für Echtzeitanalysen eingesetzt, um die Geschäftsentwicklung zu verbessern und Erkenntnisse zu gewinnen. fundierte Entscheidungsfindung. Darüber hinaus wird die In-Memory-Datenbank auch von Banken und Finanzinstituten zur Überwachung von Kredittransaktionen und zur Vorhersage oder Erkennung betrügerischer Transaktionen verwendet. Laut der Analyse eignen sich In-Memory-Datenbanken aufgrund ihrer außergewöhnlich schnellen Reaktionszeit und ihres hohen Durchsatzes ideal für den Einsatz in Transaktionsverarbeitungsanwendungen und Echtzeitanalysen für Bank- und Finanzzwecke wie Betrugserkennung, Risikominderung und Portfoliomanagement.
Die zunehmende Digitalisierung des Finanzsektors, die hohe Anzahl an Banken und Finanzinstituten sowie der steigende Bedarf an effizienten Lösungen zur Betrugserkennung und -überwachung in Finanzinstituten zählen zu den wichtigsten Wachstumstreibern der Marktnachfrage.
So sind beispielsweise laut Angaben der Europäischen Union rund 5.441 Banken in der EU tätig, darunter 28 % der gesamten Bankenzahl in Deutschland, gefolgt von Polen mit 11 %, Österreich und Italien mit jeweils 9 % und den übrigen EU-Mitgliedstaaten.
Darüber hinaus gibt es laut der Federal Deposit Insurance Corporation (FDIC) in den Vereinigten Staaten rund 4.136 Geschäftsbanken sowie insgesamt 69.905 Banken. Filialen im ganzen Land ab 2022. Die zunehmende Verbreitung von In-Memory-Datenbanken in der Betrugserkennung und -überwachung durch eine beträchtliche Anzahl von Banken führt somit zu einer verstärkten Nutzung dieser Datenbank und damit zu einer steigenden Nachfrage.
Wachsender Einzelhandels- und E-Commerce-Sektor beflügelt den Markt
Relationale In-Memory-Datenbanken werden vor allem im Einzelhandel und E-Commerce eingesetzt, um das Supply-Chain-Management zu vereinfachen und gleichzeitig die Betriebseffizienz und das Umsatzvolumen zu steigern. Basierend auf der Analyse ermöglicht die In-Memory-Datenbank Einzelhändlern die Durchführung komplexer, detaillierter Simulationen, um potenzielle Engpässe entlang der Lieferkette zu identifizieren und entsprechende Anpassungen an reale Abläufe vorzunehmen. Darüber hinaus können Einzelhandel und E-Commerce E-Commerce-Unternehmen können die In-Memory-Datenbank auch für Echtzeit-Streaming-Analysen nutzen, um Lagerbestände zu verfolgen, Betriebsabläufe zu optimieren, Trendanalysen zu gewinnen und den Umsatz zu steigern.
Faktoren wie die zunehmende Digitalisierung, die zunehmende Vorliebe der Verbraucher für Online-Shopping und der wachsende Bedarf an Lager- und Managementlösungen für den Einzelhandel zählen zu den Haupttreibern der In-Memory-Datenbank.
So kündigte die indische Regierung im April 2022 den Plan an, ein Online-Einzelhandelsnetzwerk in 100 indischen Städten aufzubauen, um Verbrauchern eine Alternative zu multinationalen Plattformen wie Amazon und Flipkart zu bieten. Laut dem U.S. Census Bureau des Handelsministeriums wurde der E-Commerce-Sektor im Einzelhandel der Vereinigten Staaten im dritten Quartal 2022 auf 265,95 Milliarden US-Dollar geschätzt. Dies entspricht einem deutlichen Anstieg von 10,8 % im Vergleich zu 239,97 Milliarden US-Dollar im dritten Quartal 2021.
Der wachsende Einzelhandels- und E-Commerce-Sektor treibt daher die Einführung von In-Memory-Datenbanken zur Vereinfachung des Lieferkettenmanagements und von Echtzeit-Streaming-Analysen zur Steigerung der Betriebseffizienz und des Umsatzes weiter voran. Die oben genannten Faktoren treiben die Marktnachfrage.
Wichtigste Einschränkungen:
Einschränkungen und betriebliche Herausforderungen im Zusammenhang mit In-Memory-Datenbanken bremsen den Markt
Die Implementierung dieser In-Memory-Datenbank ist mit einigen Einschränkungen und betrieblichen Herausforderungen verbunden, was ein wesentlicher Faktor ist, der die Marktnachfrage nach relationalen In-Memory-Datenbanken begrenzt.
In-Memory-Datenbanken verursachen beispielsweise hohe Gesamtbetriebskosten und sind häufig mit Zuverlässigkeitsproblemen und Neustartverzögerungen verbunden, wenn die Speichergrenzen überschritten werden. Eine weitere Haupteinschränkung von In-Memory-Datenbanken ist ihre Volatilität, da alle Daten im Speicher bei einem Systemabsturz oder Stromausfall verloren gehen können.
Darüber hinaus sind In-Memory-Datenbanken laut Analyse aufgrund von Kosten- und Hardwarebeschränkungen mit Einschränkungen bei der Datenspeicherung verbunden. Das im Arbeitsspeicher speicherbare Datenvolumen ist in der Regel geringer als die auf der Festplatte speicherbare Datenmenge. Daher schränken die oben genannten Einschränkungen und operativen Herausforderungen im Zusammenhang mit der Bereitstellung einer In-Memory-Datenbank das Marktwachstum ein.
Zukünftige Chancen:
Der wachsende Gesundheitssektor wird voraussichtlich potenzielle Marktchancen eröffnen.
Der wachsende Gesundheitssektor wird voraussichtlich potenzielle Marktchancen und Trends für relationale In-Memory-Datenbanken bieten. In-Memory-Datenbanken werden im Gesundheitswesen häufig eingesetzt, um Echtzeitanalysen zu ermöglichen, die organisatorische Effizienz zu steigern und gleichzeitig ein verbessertes Patientenerlebnis zu bieten. Die Nutzung dieser In-Memory-Datenbank ermöglicht es Gesundheitsadministratoren, Echtzeitanalysen zur Bewertung klinischer Risiken, zur Überwachung der Patientensicherheit, zur Personalisierung von Patientenergebnissen und zur Reduzierung von Patientenrückaufnahmen zu nutzen.
Faktoren wie der steigende Trend bei den Gesundheitsausgaben, die zunehmende Häufigkeit diagnostischer und chirurgischer Eingriffe sowie die steigende Zahl stationärer Aufnahmen sind Hauptfaktoren für das Wachstum der Gesundheitsbranche.
Laut der American Medical Association beliefen sich die gesamten Gesundheitsausgaben in den USA im Jahr 2021 auf 4,3 Billionen US-Dollar, was einem Wachstum von 2,7 % gegenüber 2020 entspricht. Darüber hinaus machten die Gesundheitsausgaben in den USA im Jahr 2021 fast 18,3 % des gesamten BIP aus. Darüber hinaus investierte die Europäische Kommission im Zeitraum 2021–2027 rund 6 Milliarden US-Dollar in die Unterstützung des europäischen Gesundheitssektors.
Daher wird erwartet, dass die wachsende Gesundheitsbranche die Nutzung dieser In-Memory-Datenbank zur Bewertung klinischer Risiko, Überwachung der Patientensicherheit und Personalisierung der Patientenergebnisse. Dies fördert Chancen und Trends für die Marktexpansion im Prognosezeitraum.
Marktbericht zu relationalen In-Memory-Datenbanken:
| Berichtsattribute | Berichtsdetails |
| Zeitplan der Studie | 2018–2031 |
| Marktgröße 2031 | 12.141,95 Millionen USD |
| CAGR (2024–2031) | 16,7 % |
| Nach Bereitstellung | Cloud und On-Premise |
| Nach Unternehmensgröße | Großunternehmen sowie kleine und mittlere Unternehmen |
| Nach Anwendung | Analyse, Lieferkettenmanagement, Betrugserkennung und andere |
| Nach Endnutzer | BFSI, Gesundheitswesen, Einzelhandel & E-Commerce, Fertigung und andere |
| Nach Regionen | Asien-Pazifik, Europa, Nordamerika, Lateinamerika, Naher Osten und Afrika |
| Wichtige Akteure | Oracle, SAP, ENEA, Microsoft, IBM Corporation, Amazon Web Services Inc., Volt Active Data Inc., DataStax, McObject, Teradata |
| Abgedeckte Regionen | |
| Nordamerika | USA Kanada Mexiko |
| Europa | Großbritannien Deutschland Frankreich Spanien Italien Russland Benelux Rest Europa |
| APAC | China Südkorea Japan Indien Australien ASEAN Restlicher Asien-Pazifik-Raum |
| Naher Osten und Afrika | GCC Türkei Südafrika Restlicher Naher Osten |
| LATAM | Brasilien Argentinien Chile Rest von Lateinamerika |
| Berichtsumfang | Umsatzprognose, Wettbewerbsumfeld, Wachstumsfaktoren, Einschränkungen oder Herausforderungen, Chancen, Umfeld und regulatorisches Umfeld, PESTLE-Analyse, PORTER-Analyse, Schlüsseltechnologielandschaft, Wertschöpfungskettenanalyse, Kostenanalyse sowie regionale Trends und Prognose |
Marktsegmentanalyse relationaler In-Memory-Datenbanken:
Nach Bereitstellung:
Der Markt ist je nach Bereitstellung in Cloud- und On-Premise-Lösungen unterteilt. Das Cloud-Segment erzielte im Jahr 2023 einen erheblichen Umsatzanteil. Die Cloud-basierte Bereitstellung ermöglicht nahtlose Zusammenarbeit sowie schnellen und kostengünstigen Zugriff auf die In-Memory-Datenbank für mehrere Benutzer, unabhängig von Zeit und Standort. Darüber hinaus bieten Cloud-basierte relationale In-Memory-Datenbanken verschiedene Vorteile wie minimale Investitionskosten, schnelle Implementierung, einfache Nutzung und Integration, schnellere Verarbeitung und höhere Skalierbarkeit. Diese Vorteile der Cloud-basierten Bereitstellung sind wesentliche Faktoren für die Nutzung von In-Memory-Datenbanken.
SAP bietet beispielsweise die relationale In-Memory-Datenbank SAP HANA an, die sich flexibel in der Public oder Private Cloud einsetzen lässt. SAP HANA bietet erweiterte Analyse-, Such- und Datenintegrationsfunktionen für alle Arten strukturierter und unstrukturierter Daten. Die zunehmende Verfügbarkeit von In-Memory-Datenbanken für die Cloud-Bereitstellung ist daher ein Schlüsselfaktor für das Wachstum dieses Segments.
Laut der Analyse wird das On-Premise-Segment im Prognosezeitraum voraussichtlich ein deutliches CAGR-Wachstum verzeichnen. Die On-Premise-Bereitstellung ermöglicht Unternehmen die Verwaltung und vollständige Kontrolle über ihre Integrationen sowie eine bessere Kontrolle der Anwendungssicherheit im Vergleich zu Cloud-Bereitstellungen. Darüber hinaus sind die Vorteile der On-Premise-Bereitstellung wie höhere Sicherheit, Datenschutz, geringere Netzwerkbandbreitenkosten und mehr Kontrolle über die Serverhardware entscheidende Faktoren für die zunehmende Nutzung von In-Memory-Datenbanken.
Teradata beispielsweise ist ein Anbieter von In-Memory-Datenbanken und bietet die On-Premise-Bereitstellung seiner Datenbanken an, um maximale Sicherheit und hohe Leistung zu gewährleisten. Die zunehmende Verbreitung von In-Memory-Datenbankanbietern mit On-Premise-Bereitstellung dürfte das Marktwachstum im Prognosezeitraum maßgeblich vorantreiben.
Nach Unternehmensgröße:
Basierend auf der Unternehmensgröße wird der Markt in Großunternehmen sowie kleine und mittlere Unternehmen unterteilt. Das Segment der Großunternehmen erwirtschaftete im Jahr 2023 den größten Umsatzanteil. Großunternehmen sind Unternehmen mit überdurchschnittlicher Größe, umfangreichen Geschäftsaktivitäten und hohen Skaleneffekten. Sie verfügen im Vergleich zu kleinen und mittleren Unternehmen über eine größere Belegschaft, einen höheren Umsatz und eine höhere Wettbewerbsfähigkeit. Große Unternehmen im Bereich relationaler In-Memory-Datenbanken zielen häufig auf nationale und internationale Märkte ab, um fortschrittliche Design- und Fertigungsdienstleistungen anzubieten.
Beispielsweise bieten Oracle, SAP und Intel Corporation diese In-Memory-Datenbanken für Finanzdienstleistungen, Einzelhandel, Gesundheitswesen und andere Branchen an. Die starke Präsenz großer Unternehmen im In-Memory-Datenbanksektor ist daher ein Schlüsselfaktor für das Wachstum dieses Segments.
Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) werden im Prognosezeitraum voraussichtlich das schnellste Wachstum pro Aktie verzeichnen. KMU sind Unternehmen, deren Umsatz, Mitarbeiterzahl und Vermögenswerte unter einem bestimmten Schwellenwert liegen. KMU machen oft den Großteil der weltweit tätigen Unternehmen aus. KMU unterscheiden sich von Großunternehmen, da sie einfachere Abläufe haben und anders funktionieren.
Volt Active Data Inc. ist beispielsweise ein mittelständisches Unternehmen mit Sitz in den USA, das im Bereich relationaler In-Memory-Datenbanken tätig ist. Die In-Memory-Datenbank des Unternehmens bietet Echtzeit-Datenverarbeitung mit hoher Skalierbarkeit, Genauigkeit und Ausfallsicherheit. Die zunehmende Entwicklung kleiner und mittlerer Unternehmen im In-Memory-Datenbanksektor dürfte das Wachstum dieses Segments im Prognosezeitraum vorantreiben.
Nach Anwendung:
Der Markt unterteilt sich nach Anwendung in Analytik, Lieferkettenmanagement, Betrugserkennung und weitere Bereiche. Das Analytiksegment erzielte im Jahr 2023 mit 39,54 % den größten Umsatzanteil. In-Memory-Datenbanken werden hauptsächlich für Echtzeitanalysen eingesetzt, um die Geschäftsentwicklung zu verbessern und Erkenntnisse für fundierte Entscheidungen zu gewinnen. Darüber hinaus speichert die In-Memory-Datenbank Daten im internen Speicher, um die Datenanalyse zu beschleunigen und Nutzern Echtzeit-Einblicke zu bieten, ohne Kompromisse bei der Leistung einzugehen. Darüber hinaus werden In-Memory-Datenbanken vor allem für Echtzeitanalysen in verschiedenen Branchen eingesetzt, darunter Finanzwesen, Gesundheitswesen, Einzelhandel und andere.
Oracle bietet beispielsweise In-Memory-Datenbanken in seinem Portfolio an, die eine Reihe von Funktionen für Echtzeitanalysen mit verbesserter Leistung und Skalierbarkeit bieten. Daher ist die zunehmende Entwicklung dieser Markttrends für In-Memory-Datenbanken im Bereich Analyseanwendungen ein wichtiger Faktor für das Marktwachstum.
Das Segment Betrugserkennung wird im Prognosezeitraum voraussichtlich das schnellste CAGR-Wachstum verzeichnen. In-Memory-Datenbanken werden häufig für Betrugserkennungsanwendungen eingesetzt, insbesondere im Banken- und Finanzsektor. Sie ermöglichen es Banken und Finanzinstituten, Kredittransaktionen zu überwachen und betrügerische Transaktionen vorherzusagen oder zu erkennen.
Terdata bietet beispielsweise In-Memory-Datenbanklösungen zur Betrugserkennung und -prävention für Banken und Finanzinstitute an. Die In-Memory-Datenbank des Unternehmens ist für die Nutzung durch Finanzinstitute optimiert, um die Risiko- und Betrugserkennung zu automatisieren und so die Kundenbindung zu erhöhen. Daher wird erwartet, dass die zunehmende Nutzung dieser In-Memory-Datenbank zur Betrugserkennung in BFSI-Institutionen das Marktwachstum im Prognosezeitraum ankurbeln wird.
Nach Endnutzer:
Der Markt ist nach Endnutzer unterteilt. in BFSI, Gesundheitswesen, Einzelhandel & E-Commerce, Fertigung und anderen Bereichen. Das BFSI-Segment erwirtschaftete im Jahr 2023 den größten Umsatzanteil. Faktoren wie die zunehmende Digitalisierung des BFSI-Sektors, die Präsenz einer beträchtlichen Anzahl von Banken/Finanzinstituten und der steigende Bedarf an effizienten Lösungen zur Betrugserkennung und -überwachung in BFSI-Unternehmen sind entscheidende Aspekte für das Wachstum des BFSI-Segments.
Laut der Canadian Bankers Association bestand der Bankensektor in Kanada im Jahr 2021 beispielsweise aus 5.711 Bankfilialen. Die Präsenz einer beträchtlichen Anzahl von Bankunternehmen treibt daher die Marktnachfrage nach In-Memory-Datenbanken für Anwendungen zur Betrugserkennung und -überwachung an und fördert so das Marktwachstum.
Das Segment Einzelhandel & E-Commerce wird im Prognosezeitraum voraussichtlich die höchste durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) verzeichnen. Das Wachstum des Einzelhandels- und E-Commerce-Segments Das E-Commerce-Segment wird hauptsächlich von mehreren Faktoren angetrieben, darunter der Expansion von Einzelhandelsunternehmen, der zunehmenden Präferenz der Verbraucher für Online-Shopping und dem wachsenden Bedarf an Lager- und Managementlösungen für den Einzelhandel.
Laut dem Europe E-Commerce Report 2022 belief sich beispielsweise das Umsatzvolumen des Online-Einzelhandels in Ungarn im Jahr 2021 auf rund 3,7 Milliarden US-Dollar, wobei die Online-Bestellungen insgesamt bis zu 68,9 Millionen erreichten. Somit ist der wachsende Einzelhandel & Der E-Commerce-Sektor setzt zunehmend auf In-Memory-Datenbanken, um das Supply-Chain-Management zu vereinfachen und gleichzeitig die Betriebseffizienz und das Umsatzvolumen zu steigern. Dies wiederum fördert das Marktwachstum im Prognosezeitraum.
Nach Regionen:
Das regionale Segment umfasst Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik, den Nahen Osten und Afrika sowie Lateinamerika.
Der asiatisch-pazifische Raum hatte 2023 mit 886,19 Millionen US-Dollar den größten Marktanteil im Bereich relationaler In-Memory-Datenbanken. Bis 2031 wird ein Marktanteil von 3.178,76 Millionen US-Dollar erwartet. Damit verzeichnete der asiatisch-pazifische Raum die höchste jährliche Wachstumsrate (CAGR) von 17,3 %. China erzielte im selben Jahr mit 31,5 % den höchsten Umsatzanteil in der Region.
Laut Marktanalyse für relationale In-Memory-Datenbanken schafft die zunehmende Industrialisierung und Entwicklung lukrative Chancen und Trends für den Markt für relationale In-Memory-Datenbanken im asiatisch-pazifischen Raum. Darüber hinaus zählen die Trends im Finanz- und Finanzsektor, der Fertigung und anderen Branchen zu den wichtigsten Wachstumsfaktoren für relationale In-Memory-Datenbanken im asiatisch-pazifischen Raum.
Laut Invest India gab es beispielsweise im März 2022 in Indien rund 123.000 Bankfilialen. In-Memory-Datenbanken werden im Finanz- und Finanzsektor häufig zur Überwachung von Kredittransaktionen sowie zur Vorhersage und Erkennung betrügerischer Transaktionen eingesetzt. Daher wird erwartet, dass die Nachfrage von Banken und Finanzinstituten das Marktwachstum für relationale In-Memory-Datenbanken im asiatisch-pazifischen Raum im Prognosezeitraum vorantreiben wird.
Für Nordamerika wird im Prognosezeitraum eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) von 16,8 % erwartet. Die Verbreitung dieser In-Memory-Datenbank in Nordamerika ist vor allem auf ihre Nutzung im Einzelhandel und in der Finanzbranche zurückzuführen. E-Commerce, Finanz- und Versicherungswesen, Gesundheitswesen und weitere Branchen.
Laut dem U.S. Census Bureau des Handelsministeriums wurde der E-Commerce-Sektor im Einzelhandel der USA im zweiten Quartal 2023 auf 227,58 Milliarden US-Dollar geschätzt. Dies entspricht einem deutlichen Wachstum von 7,5 % im Vergleich zu 258,61 Milliarden US-Dollar im zweiten Quartal 2022. Das Wachstum im Einzelhandels- und E-Commerce-Sektor fördert die Nutzung dieser In-Memory-Datenbank zur Vereinfachung des Supply-Chain-Managements, steigert die Betriebseffizienz und das Umsatzvolumen und fördert so das Marktwachstum in Nordamerika. Darüber hinaus werden steigende Investitionen in den Bereichen Finanzdienstleistungen, Gesundheit und Soziales sowie im Gesundheitswesen das Marktwachstum in Nordamerika im Prognosezeitraum voraussichtlich vorantreiben.
Wichtige Akteure & Marktanteilsanalysen:
Der globale Markt für relationale In-Memory-Datenbanken ist hart umkämpft. Wichtige Anbieter dieser Datenbanken bedienen den nationalen und internationalen Markt. Wichtige Akteure verfolgen verschiedene Strategien in Forschung und Entwicklung (F&E), Produktinnovation und Markteinführungen, um ihre Position im Markt für relationale In-Memory-Datenbanken zu behaupten. Zu den wichtigsten Akteuren im Bereich relationaler In-Memory-Datenbanken zählen:
Aktuelle Branchenentwicklungen:
- Im September 2023 kündigte Microsoft die neueste Version von SQL Server 2019 an, die mit neuen und aktualisierte Funktionen, einschließlich einer In-Memory-Datenbank, für hohe Skalierbarkeit und Leistung bei allen Workloads.
