Base de données en mémoire relationnelle Taille du marché :
Base de données relationnelles in-Memory La taille du marché est estimée à plus de USD 12 141,95 Millions d'ici 2031 sur une valeur de USD 3 518,02 Millions en 2023, en croissance à un TCAC de 16,7% de 2024 à 2031.
Base de données relationnelles en mémoire Portée et aperçu du marché :
La base de données en mémoire relationnelle fait référence à une base de données spécialement conçue qui dépend principalement de la mémoire interne pour le stockage des données. La base de données in-memory facilite un minimum de temps de réponse en éliminant la nécessité d'accéder aux lecteurs de disque standard. De plus, selon l'analyse, la base de données en mémoire offre une gamme d'avantages, y compris une faible latence, un rendement élevé, des réponses en temps réel, une grande évolutivité, etc. Les avantages susmentionnés des bases de données en mémoire sont des déterminants clés pour accroître son utilisation dans les secteurs de la BFSI, des soins de santé, de la vente au détail et du commerce électronique, de la fabrication et d'autres industries.
Base de données en mémoire relationnelle Aperçus du marché :
Dynamique du marché des bases de données en mémoire - (DRO) :
Pilotes clés :
L'utilisation accrue de la base de données relationnelles en mémoire dans le secteur BFSI est à l'origine du marché
La base de données en mémoire relationnelle est principalement utilisée dans le secteur de la BFSI (Banking, Financial Services and Insurance) pour l'analyse en temps réel afin d'améliorer la santé des entreprises et de découvrir des idées pour prendre des décisions éclairées. De plus, la base de données en mémoire est également utilisée par les institutions bancaires et financières pour surveiller les transactions de crédit et prévoir ou détecter les transactions frauduleuses. Selon l'analyse, les avantages de la base de données en mémoire, y compris le temps de réponse exceptionnellement rapide et le débit élevé, le rendent idéal pour l'utilisation dans les applications de traitement des transactions et l'analyse en temps réel à des fins bancaires/financières comme la détection de fraudes, l'atténuation des risques et la gestion de portefeuilles, entre autres.
Des facteurs tels que la numérisation croissante du secteur de la BFSI, la prévalence d'un grand nombre d'institutions bancaires et financières et la nécessité croissante de trouver des solutions efficaces de détection et de contrôle de la fraude dans les entreprises de la BFSI sont parmi les principales perspectives qui motivent la demande du marché.
Par exemple, selon l'Union européenne, il y a environ 5 441 banques opérant dans la région de l'UE, parmi lesquelles l'Allemagne représentait 28 % du nombre total de banques dans l'UE, suivie par la Pologne avec 11 %, l'Autriche et l'Italie avec 9 % chacun, et le reste dans les autres États membres de l'UE.
De plus, selon la Federal Deposit Insurance Corporation (FDIC), les États-Unis comptaient environ 4 136 banques commerciales ainsi que 69,05 succursales au pays en 2022. Ainsi, la prévalence d'un nombre important d'entreprises bancaires augmente l'adoption de la base de données en mémoire pour la détection des fraudes et la surveillance des applications, ce qui prolifère la demande du marché.
La croissance du commerce de détail et du commerce électronique stimule le marché
La base de données en mémoire relationnelle est principalement utilisée dans le secteur de la vente au détail et du commerce électronique pour faciliter la gestion de la chaîne d'approvisionnement tout en favorisant l'efficacité opérationnelle et l'augmentation du volume des ventes. Sur la base de l'analyse, la base de données en mémoire fournit aux détaillants la capacité de réaliser des simulations avancées et détaillées permettant d'identifier les goulets d'étranglement potentiels le long de la chaîne d'approvisionnement et d'ajuster les pratiques du monde réel en conséquence. De plus, les entreprises de vente au détail et de commerce électronique peuvent également utiliser la base de données en mémoire pour l'analyse du streaming en temps réel afin de suivre les stocks, d'améliorer les opérations, de recueillir des informations sur les tendances et de stimuler les volumes de ventes.
L'adoption de la base de données en mémoire est l'un des principaux facteurs, notamment l'augmentation de la numérisation, la préférence croissante des consommateurs pour les achats en ligne et le besoin croissant de solutions d'entreposage et de gestion de détail par les entreprises de détail.
Par exemple, en avril 2022, le gouvernement de l'Inde a annoncé son intention de lancer un réseau de distribution en ligne dans 100 villes indiennes afin de fournir aux consommateurs une alternative aux plateformes multinationales, dont Amazon et Flipkart. De plus, selon le Census Bureau of the Department of Commerce des États-Unis, le secteur du commerce électronique de détail aux États-Unis a été évalué à 265,95 milliards de dollars au cours du troisième trimestre de 2022, soit une hausse significative de 10,8% par rapport à 239,97 milliards de dollars au cours du troisième trimestre de 2021.
Ainsi, la croissance du secteur du commerce de détail et de l'e-commerce est à l'origine de l'adoption de la base de données en mémoire pour faciliter la gestion de la chaîne d'approvisionnement et l'analyse du flux en temps réel pour stimuler l'efficacité opérationnelle et accroître le volume des ventes. Ces facteurs sont à l'origine de la demande du marché.
Restrictions clés :
Les limites et les défis opérationnels associés à la base de données en mémoire limitent le marché
La mise en œuvre de cette base de données en mémoire est associée à peu de limitations et de défis opérationnels, ce qui est un facteur clé limitant la demande relationnelle sur le marché.
Par exemple, les bases de données en mémoire nécessitent un coût total élevé de propriété et sont souvent associées à des problèmes de fiabilité et de redémarrage lorsque les limites de mémoire sont dépassées. De plus, la principale limitation de la base de données en mémoire inclut sa volatilité, dans laquelle toutes les données dans la mémoire peuvent être perdues si le système s'écrase ou perd de la puissance.
De plus, selon l'analyse, la base de données en mémoire est associée à des contraintes de stockage des données en raison des coûts et des contraintes matérielles. Le volume de données qui peuvent être stockées en mémoire est généralement inférieur à la quantité de données qui peuvent être stockées sur le disque. Par conséquent, les limites susmentionnées et les défis opérationnels liés au déploiement d'une base de données en mémoire limitent l'expansion du marché.
Possibilités futures :
La croissance du secteur des soins de santé devrait favoriser les possibilités de marché.
On s'attend à ce que le secteur des soins de santé en pleine croissance présente des débouchés et des tendances potentiels sur le marché des bases de données relationnelles en mémoire. La base de données en mémoire est souvent utilisée dans le secteur des soins de santé pour faciliter l'analyse en temps réel afin d'améliorer l'efficacité organisationnelle tout en offrant une expérience améliorée des patients. L'utilisation de cette base de données permet aux administrateurs de soins de santé d'utiliser des analyses en temps réel pour évaluer les risques cliniques, surveiller la sécurité des patients, personnaliser les résultats des patients et réduire les réadmissions des patients.
Les facteurs tels que la tendance à la hausse des dépenses de soins de santé, l'augmentation de l'incidence des diagnostics et des interventions chirurgicales et le nombre croissant d'admissions chez les patients sont les principaux facteurs à l'origine de l'expansion du secteur des soins de santé.
Par exemple, selon l'American Medical Association, le total des dépenses de santé aux États-Unis a atteint 4,3 billions de dollars en 2021, soit une croissance de 2,7 % par rapport à 2020. En outre, les dépenses de santé aux États-Unis représentaient près de 18,3 % du PIB total en 2021. En outre, la Commission européenne a investi environ 6 milliards de dollars au cours de la période 2021-2027 pour soutenir le secteur des soins de santé en Europe.
Par conséquent, l'industrie croissante des soins de santé devrait accroître l'utilisation de cette base de données en mémoire pour évaluer les risques cliniques, surveiller la sécurité des patients et personnaliser les résultats des patients, ce qui favoriserait les possibilités et les tendances d'expansion du marché au cours de la période de prévision.
Base de données en mémoire relationnelle Rapport sur le marché Insights :
| Attributs du rapport | Détails du rapport |
| Échéancier de l'étude | 2018-2031 |
| Taille du marché en 2031 | USD 12 141,95 Millions |
| TCAC (2024-2031) | 16,7% |
| Par déploiement | Nuage et sur site |
| Taille de l'entreprise | Grandes et moyennes entreprises |
| Par demande | Analyse, gestion de la chaîne d'approvisionnement, détection des fraudes, etc. |
| Par utilisateur final | BFSI, soins de santé, commerce électronique, fabrication et autres |
| Par région | Asie-Pacifique, Europe, Amérique du Nord, Amérique latine, Moyen-Orient et Afrique |
| Acteurs clés | Oracle, SAP, ENEA, Microsoft, IBM Corporation, Amazon Web Services Inc., Volt Active Data Inc., DataStax, McObject, Teradata |
| Géographies couvertes | |
| Amérique du Nord | États-Unis Canada Mexique |
| Europe | Royaume-Uni Allemagne France Espagne Italie Russie Benelux Reste de l'Europe |
| APAC | Chine Corée du Sud Japon Inde Australie ASEAN Reste de l'Asie-Pacifique |
| Moyen-Orient et Afrique | GCC Turquie Afrique du Sud Reste du MEA |
| LATAM | Brésil Argentine Chili Reste du LATAM |
| Couverture du rapport | Prévisions de revenus, paysage concurrentiel, facteurs de croissance, contraintes ou défis, possibilités, environnement et paysage réglementaire, analyse PESTLE, analyse PORTER, paysage technologique clé, analyse de la chaîne de valeur, analyse des coûts et tendances et prévisions régionales |
Analyse sectorielle de la base de données intra-mémoire relationnelle :
Par déploiement :
Basé sur le déploiement, le marché est bifurqué en nuage et sur place. Le segment cloud a représenté une part importante des revenus en 2023. Le déploiement basé sur le cloud offre une collaboration transparente ainsi qu'un accès rapide et rentable à la base de données en mémoire par plusieurs utilisateurs, quel que soit le moment et l'emplacement de l'utilisateur. De plus, les bases de données relationnelles en mémoire basées sur le cloud offrent divers avantages, tels que des dépenses en capital minimes, une mise en œuvre rapide, une facilité d'utilisation et d'intégration, un traitement plus rapide et une plus grande évolutivité. Les avantages ci-dessus du déploiement en nuage sont des facteurs essentiels à son utilisation dans le déploiement des bases de données en mémoire.
Par exemple, SAP offre SAP HANA base de données relationnelles en mémoire qui offre un déploiement flexible dans le cloud public ou privé. SAP HANA offre des capacités avancées d'analyse, de recherche et d'intégration de données pour tous les types de données structurées et non structurées. Ainsi, la disponibilité croissante de la base de données en mémoire pour le déploiement en nuage est un facteur clé qui prolifère l'expansion du segment.
Selon l'analyse, le segment sur place devrait enregistrer une expansion importante du TCAC au cours de la période de prévision. Le déploiement sur site permet aux entreprises de gérer et d'avoir un contrôle complet sur ses intégrations, et de maintenir un contrôle plus strict sur les aspects de sécurité de l'application par rapport aux déploiements basés sur le cloud. De plus, les avantages d'un déploiement sur place, comme une plus grande sécurité, la protection de la vie privée, la réduction des coûts de bande passante du réseau et un contrôle accru du matériel serveur, sont des facteurs déterminants pour accroître son utilisation dans le déploiement des bases de données en mémoire.
Par exemple, Teradata est un fournisseur de la base de données en mémoire qui offre sur place le déploiement de sa base de données pour offrir une sécurité maximale et des performances élevées. Ainsi, l'augmentation de la prévalence de ces fournisseurs de bases de données en mémoire offrant des options de déploiement sur place est un facteur principal qui devrait être à l'origine de l'expansion du marché pendant la période de prévision.
Par taille d'entreprise :
En fonction de la taille de l'entreprise, le marché est séparé en grandes entreprises et petites et moyennes entreprises. Le segment des grandes entreprises représentait la plus grande part des revenus en 2023. Les grandes entreprises se réfèrent à des entreprises qui ont une taille d'entreprise supérieure à la moyenne, qui effectuent de grandes opérations et qui ont des économies d'échelle élevées. Les grandes entreprises sont essentiellement constituées d'une main-d'œuvre plus importante, génèrent des revenus élevés et ont une capacité concurrentielle plus grande que les petites et moyennes entreprises. De plus, les grandes entreprises opérant dans l'industrie de la base de données à mémoire relationnelle ciblent souvent les marchés nationaux et internationaux pour la prestation de services de conception et de fabrication de pointe.
Par exemple, Oracle, SAP et Intel Corporation sont quelques-unes des grandes entreprises qui offrent cette base de données en mémoire pour BFSI, le commerce de détail, les soins de santé et d'autres secteurs industriels. Ainsi, la prévalence des grandes entreprises opérant dans le secteur des bases de données en mémoire est un facteur clé de l'expansion du segment.
Le segment des petites et moyennes entreprises devrait connaître l'expansion du TCAC la plus rapide au cours de la période de prévision. Les petites et moyennes entreprises se réfèrent à des entreprises dont les revenus, la main-d'oeuvre et les actifs sont inférieurs à un certain seuil. Les PME représentent souvent la majorité des entreprises qui opèrent à travers le monde. Les PME sont séparées des grandes entreprises parce qu'elles opèrent différemment avec des opérations plus simples.
Par exemple, Volt Active Data Inc. est une entreprise de taille moyenne basée aux États-Unis qui opère dans le secteur de la base de données relationnelle en mémoire. La base de données en mémoire de l'entreprise offre un traitement en temps réel des données avec une grande évolutivité, précision et résilience. Ainsi, le développement croissant des petites et moyennes entreprises opérant dans le secteur des bases de données en mémoire devrait stimuler l'expansion du segment au cours de la période de prévision.
Par demande :
Sur la base de l'application, le marché est classé en analyse, gestion de la chaîne d'approvisionnement, détection de fraude, et d'autres. Le segment de l'analyse représentait la plus grande part des revenus de 39,54% en 2023. La base de données in-memory est principalement utilisée pour l'analyse en temps réel afin d'améliorer la santé des entreprises et de découvrir des idées pour la prise de décisions éclairées entre les entreprises. En outre, selon l'analyse, la base de données en mémoire stocke les données en mémoire interne pour accélérer l'analyse des données et fournir aux utilisateurs des informations en temps réel, sans compromettre les performances. De plus, la base de données in-memory est principalement utilisée pour l'analyse en temps réel dans de nombreuses industries, dont la BFSI, les soins de santé, le commerce de détail et d'autres.
Par exemple, Oracle offre une base de données in-memory dans son portefeuille qui est intégré avec une gamme de fonctionnalités pour l'application analytique en temps réel avec des performances améliorées et l'évolutivité. Par conséquent, le développement croissant de ces tendances du marché des bases de données en mémoire pour l'application analytique est un facteur essentiel favorisant l'expansion du marché.
Le segment de la détection des fraudes devrait connaître la croissance la plus rapide du TCAC au cours de la période de prévision. La base de données en mémoire est souvent utilisée pour la détection des fraudes, en particulier dans le secteur bancaire et financier. La base de données en mémoire permet aux institutions bancaires et financières de surveiller les transactions de crédit et de prévoir ou de détecter les transactions frauduleuses.
Par exemple, Terdata propose une solution de base de données en mémoire pour la détection des fraudes et les applications de prévention pour les institutions bancaires et financières. La base de données interne de l'entreprise est optimisée pour être utilisée par les institutions financières afin d'automatiser la détection des risques et des fraudes afin d'accroître la rétention des clients. Ainsi, l'utilisation croissante de cette base de données en mémoire pour la détection des fraudes dans les institutions de la BFSI devrait stimuler l'expansion du marché au cours de la période de prévision.
Par utilisateur final :
Basé sur l'utilisateur final, le marché est séparé en BFSI, soins de santé, vente au détail et e-commerce, fabrication, et autres. Le segment de la BFSI représentait la plus grande part des revenus en 2023. Des facteurs tels que la numérisation croissante du secteur de la BFSI, la prévalence d'un nombre important d'institutions bancaires/financières et la nécessité croissante de trouver des solutions efficaces de détection et de contrôle de la fraude dans les entreprises de la BFSI sont des aspects cruciaux de l'expansion du segment de la BFSI.
Par exemple, selon l'Association des banquiers canadiens, le secteur bancaire du Canada comptait 5 711 succursales bancaires en 2021. Par conséquent, la prévalence d'un nombre important d'entreprises bancaires est à l'origine de la demande sur le marché de la base de données en mémoire pour la détection des fraudes et la surveillance des applications, ce qui prolifère l'expansion du marché.
Le segment du commerce de détail et du commerce électronique devrait être témoin du TCAC le plus rapide au cours de la période de prévision. L'expansion du segment de la vente au détail et du commerce électronique est principalement attribuable à de multiples facteurs, dont l'expansion des entreprises de détail, l'augmentation de la préférence des consommateurs pour les achats en ligne et le besoin croissant de solutions d'entreposage et de gestion de détail par les entreprises de détail, entre autres.
Par exemple, selon le rapport Europe E-commerce 2022, le volume des ventes du secteur de la vente au détail en ligne en Hongrie a été évalué à environ 3,7 milliards de dollars en 2021, les commandes en ligne atteignant 68,9 millions au total. Ainsi, le secteur croissant du commerce de détail et du commerce électronique accroît l'adoption de la base de données en mémoire pour faciliter la gestion de la chaîne d'approvisionnement tout en favorisant l'efficacité opérationnelle et l'augmentation du volume des ventes, ce qui stimule la croissance du marché au cours de la période de prévision.
Par région :
Le segment régional comprend l'Amérique du Nord, l'Europe, l'Asie-Pacifique, le Moyen-Orient et l'Afrique, et l'Amérique latine.
L'Asie-Pacifique a représenté la plus grande part du marché des bases de données en mémoire, soit 886,19 millions de dollars en 2023, et devrait atteindre 3 178,76 millions de dollars en 2031, soit le TCAC le plus élevé (17,3 %) au cours de la période de prévision. En outre, dans la région, la Chine a représenté la part maximale des revenus de 31,5 % la même année.
Selon l'analyse des marchés des bases de données relationnelles en mémoire, le rythme croissant de l'industrialisation et du développement crée des opportunités et des tendances lucratives pour les tendances des marchés des bases de données relationnelles en mémoire dans la région Asie-Pacifique. De plus, les tendances de la BFSI, de l'industrie manufacturière et d'autres industries sont parmi les principaux facteurs qui stimulent les tendances du marché des bases de données en mémoire dans la région Asie-Pacifique.
Par exemple, selon Invest India, il y a environ 123 000 succursales bancaires à travers l'Inde en mars 2022. La base de données en mémoire est souvent utilisée dans le secteur BFSI pour surveiller les transactions de crédit et prévoir ou détecter les transactions frauduleuses. Par conséquent, la demande des institutions bancaires/financières devrait être à l'origine de la croissance du marché des bases de données en mémoire dans la région Asie-Pacifique au cours de la période de prévision.
L'Amérique du Nord devrait enregistrer un TCAC de 16,8 % au cours de la période de prévision. L'adoption de cette base de données en mémoire dans la région de l'Amérique du Nord est principalement à l'origine de son utilisation dans le commerce de détail et électronique, le BFSI, les soins de santé et d'autres secteurs.
Par exemple, selon le U.S. Census Bureau du Département du commerce, le secteur du commerce électronique de détail aux États-Unis a été évalué à 227,58 milliards de dollars au cours du deuxième trimestre de 2023, soit une croissance significative de 7,5 % par rapport à 258,61 milliards de dollars au cours du deuxième trimestre de 2022. Ainsi, la croissance du secteur de la vente au détail et du commerce électronique augmente l'adoption de cette base de données en mémoire pour faciliter la gestion de la chaîne d'approvisionnement, ainsi que pour stimuler l'efficacité opérationnelle et l'augmentation du volume des ventes, ce qui favorise la croissance du marché en Amérique du Nord. De plus, l'augmentation des investissements dans les secteurs de la BFSI et des soins de santé devrait stimuler la croissance du marché en Amérique du Nord au cours de la période de prévision.
Les principaux acteurs et parts de marché Insights :
Le marché mondial des bases de données relationnelles en mémoire est très compétitif, les principaux acteurs fournissant cette base de données en mémoire aux marchés nationaux et internationaux. Les principaux intervenants adoptent plusieurs stratégies de recherche-développement (R-D), d'innovation dans les produits et de lancement de l'utilisateur final pour occuper une position solide sur le marché des bases de données relationnelles en mémoire. Les principaux acteurs de l'industrie de la base de données relationnelle en mémoire comprennent :
Développements récents de l'industrie :
- En septembre 2023, Microsoft a annoncé sa dernière version de SQL Server 2019 qui est intégrée avec des fonctionnalités nouvelles et mises à jour, y compris la base de données en mémoire pour fournir une grande évolutivité et des performances sur toutes les charges de travail.
Questions Clés Répondues dans le Rapport
Qu'est-ce qu'une base de données relationnelle en mémoire ? +
Une base de données relationnelle en mémoire fait référence à une base de données spécialement conçue qui dépend principalement de la mémoire interne pour le stockage des données.
Quels détails de segmentation spécifiques sont couverts dans le rapport sur la base de données relationnelle en mémoire et comment le segment dominant impacte-t-il la croissance du marché ? +
Par exemple, en termes de segment de déploiement, le cloud est devenu le segment dominant en 2023, en raison de la prévalence croissante d'un nombre important de fournisseurs de bases de données relationnelles en mémoire proposant un déploiement basé sur le cloud pour les bases de données.
Quels détails de segmentation spécifiques sont couverts dans le rapport sur le marché des bases de données relationnelles en mémoire, et comment le segment le plus rapide devrait-il avoir un impact sur la croissance du marché ? +
Par exemple, en termes d'utilisateurs finaux, le commerce de détail et le commerce électronique ont connu la croissance la plus rapide au cours de la période de prévision en raison de l'adoption croissante de bases de données relationnelles en mémoire par les entreprises de vente au détail pour faciliter la gestion de la chaîne d'approvisionnement et stimuler l'efficacité opérationnelle.
Quelle région/pays devrait connaître le TCAC le plus élevé au cours de la période de prévision, 2024-2031 ? +
L'Asie-Pacifique devrait enregistrer la croissance du TCAC la plus rapide au cours de la période de prévision en raison du rythme rapide de l'industrialisation et de la croissance de plusieurs industries telles que le BFSI, la fabrication et d'autres.
