| Hadoopビッグデータ分析市場は、2023年からの予測期間中に16.10%の年平均成長率（CAGR）が見込まれており、効率的なオープンソースプラットフォームとして、大量の構造化および非構造化データを迅速かつ効率的に保存・処理する能力を有しています。クラスタにコンピュート・ノードを追加することで、スケーラビリティも確保されています。 ビッグデータの収集、保存、処理の自動化が進む中、ビッグデータ分析市場は再構築され、成長する見込みです。企業はデジタルトランスフォーメーションを進め、セルフサービスソリューションを追加することで、データ量はギガバイトからテラバイト、さらにはペタバイトへと増加しています。しかし、従来のRDBMSツールでは期待される結果が得られず、企業は膨大なデータから利益を最大限に引き出せない可能性があります。このため、Hadoopのようなデータプラットフォームの支持が高まっています。 インダストリー4.0の実践が全産業で広がる中で、ビッグデータ分析の受け入れが進むと期待されており、特にスマート製造の収益は2023年までに2166億3千万米ドルに達すると予想されています。ビッグデータ解析はプロセスの効率や製品性能の向上に寄与するため、スマート製造戦略の一部として重要視されています。 一方で、認知度の低さやセキュリティへの懸念が市場成長の障害となっています。特に中小企業にとって個人データの安全な保管は重要な課題であり、増加するサイバー攻撃は組織に大きな損失をもたらす可能性があります。これらの脆弱性から、企業はビッグデータ環境の導入をためらうこともあります。COVID-19の影響でハードウェアの供給が減少し、ITインフラストラクチャーの成長が鈍化しています。 小売業界では、ビッグデータ分析の活用が進んでおり、顧客行動の理解、需要予測、価格設定の最適化などが行われています。小売業者は高度なアナリティクスを通じて市場での競争力を維持し、コスト削減や顧客体験の向上を図っています。例えば、ファッション小売企業のH&Mはビッグデータを利用してマーチャンダイジングを調整し、収益を向上させています。 北米地域では大きな成長が期待されており、IBMやMicrosoft、SASなどの企業が市場において重要な役割を果たしています。これらの企業は、オープンソースのビッグデータ分析技術をクラウドに導入することで、市場の成長を促進しています。新しいビジネス洞察の成長は、米国のビッグデータ分析市場の拡大に寄与しており、顧客体験やマーケティングの強化に役立っています。 市場は中程度の競争で、一部の主要プレーヤーがシェアを支配していますが、マネージドサービスアナリティクスの発展により新たな競合が登場し、商圏を拡大しています。Alteryxは新しいクラウド上のアナリティクスプラットフォームを発表し、企業全体のアナリティクスを加速する手段を提供しています。 このように、Hadoopビッグデータ分析市場は今後の成長が見込まれ、企業におけるデータ活用の重要性が高まっています。 |
Hadoopビッグデータ分析市場は、予測期間中に16.10%のCAGRを記録する見込みです。Hadoopは効率的なオープンソースのビッグデータ分析プラットフォームであり、コモディティハードウェアのクラスタを使用することで、大量の構造化データおよび非構造化データを迅速かつ効率的に保存および処理することができる。さらに処理が必要な場合は、クラスタにコンピュート・ノードを追加できるため、スケーラブルである。
主なハイライト
ビッグデータの収集、保存、処理の自動化が進むことで、ビッグデータ分析市場の成長が再構築され、強化されると予想される。
各業界の企業はデジタルトランスフォーメーションを進めており、より多くのセルフサービスソリューションを追加している。そのため、テキスト、ファイル、画像、写真などの非構造化データの量は大幅に増加しており、データ量はギガバイトからテラバイト、ペタバイトへと増加している。しかし、RDBMSのような従来のツールでは期待した結果が得られず、企業は日々生成される膨大なデータから完全な利益を得られない可能性がある。そのため、Hadoopのようなデータ・プラットフォームは、企業がテラバイト級のデータ量に移行するにつれて支持を集めている。
全産業でインダストリー4.0の実践が拡大することで、予測期間中にビッグデータ分析を受け入れる余地が広がる。スマート製造の収益は2023年までに2,166億3,000万米ドルに達すると予想されており、ビッグデータ解析はプロセスの効率と製品の性能を向上させるため、スマート製造戦略の一部になると期待されている。
認知度の低さとセキュリティへの懸念が、市場成長を阻む大きな理由である。現在、このペースの速い世界で個人データを安全に保管することは、中小企業にとっても最も重要な課題となっている。増加するサイバー攻撃は、組織に莫大な損失を与え、ブランド・アイデンティティにも支障をきたす。データベースやビジュアル・ダッシュボードは企業の脆弱性を増大させるため、企業はビッグデータ環境の導入をためらうかもしれない。
COVID-19はテクノロジーセクターのあらゆる要素に影響を与えており、ハードウェアのサプライチェーンにおける流通や製造活動の減少により、ITインフラストラクチャーの成長が鈍化している。
Hadoopビッグデータ分析市場動向小売業界が成長を目撃する
小売業界は、高度なアナリティクスとビッグデータ技術によって大きな変革を遂げつつある。eコマースやオンラインショッピングの成長、顧客ロイヤリティをめぐる競争の激化に伴い、小売業者はビッグデータ分析を活用して市場での競争力を維持しようとしている。
小売業界では、顧客行動の理解、需要の予測、価格設定の最適化など、あらゆる小売段階でビッグデータ分析が活用されている。小売業におけるビッグデータ活用の多くは、システム全体のコスト削減、オンラインと店舗での顧客体験の向上、データ主導の適応型サプライチェーン、リアルタイムの分析とターゲティングです。
MapR テクノロジーズなどのベンダーは、小売業者がオンライン・オフラインの顧客データ、電子商取引、クリックストリームデータ、電子メール、ソーシャルメディア、コールセンターの記録など、多種多様なデータを1つの中央レポジトリに保存、統合、分析できるビッグデータプラットフォームを提供している。
最近では、ファッション小売企業のH&Mが、実店舗でのマーチャンダイジングを調整するためにビッグデータの利用を開始した。このファッション小売業者は、返品、レシート、ロイヤルティカードのデータから洞察を得るためにアルゴリズムを使用し、収益を向上させている。
北米地域は大きな成長が見込まれる
IBM Corporation、Microsoft Corporation、SAS Institute, Inc.、Alteryx, Inc.、Fair Isaac Corporation、Microstrategy Incorporatedなどが挙げられる。最近、マイクロソフトはHortonworksとの提携を拡大し、オープンソースのビッグデータ分析とApache Hadoopをクラウドに導入することに貢献した。このような大手企業による製品提供の強化のための提携は、予測期間中の市場の成長を積極的に促進すると予想される。
新たなビジネス洞察の成長が、米国におけるビッグデータ分析市場の拡大に寄与している。ビッグデータは同地域の多くの企業にとって、顧客体験の向上、マーケティングの強化、不正や無駄の特定など、業績強化に直結する成果の達成に役立っている。
米国では多くの新しいツールが登場し、データへのアクセスがますます容易になっている。ビッグデータを活用するために必要な技術や、作業環境を構築するために必要な専門知識の多くは複雑である。しかし、エンドユーザーにとって使いやすいソリューションが続々と登場しており、企業は既製のパッケージで、ハードウェアの統合やコーディングのスキルをあまり必要とせずに始めることができる。
産業概要
Hadoopビッグデータ分析市場の競争は中程度で、少数の主要プレーヤーで構成されている。現在、一部の競合企業が市場シェアで市場を支配している。しかし、マネージドサービスアナリティクスの発展により、新たな競合が市場シェアを拡大し、その結果、新興市場全体で商圏を拡大している。
2022年10月 – AlteryxはAlteryx Analytics Cloudプラットフォームの新たな開発を導入することを発表しました。Alteryx Analytics Cloudプラットフォームは、クラウド上で統合されたアプローチしやすいエンドツーエンドのアナリティクスを提供し、新しいクラウド、機械学習、セキュリティの進歩が企業全体のアナリティクスを加速し、ビジネスを変える洞察を提供します。
【目次】
1 はじめに
1.1 前提条件と市場定義
1.2 調査範囲
2 調査方法
3 エグゼクティブサマリー
4 市場の洞察
4.1 市場概要
4.2 業界バリューチェーン分析
4.3 産業の魅力度-ポーターのファイブフォース分析
4.3.1 サプライヤーの交渉力
4.3.2 買い手／消費者の交渉力
4.3.3 新規参入者の脅威
4.3.4 代替製品の脅威
4.3.5 競争ライバルの激しさ
5 市場のダイナミクス
5.1 市場促進要因
5.1.1 非構造化データの増大
5.1.2 IoTとインダストリー4.0の登場
5.2 市場の阻害要因
5.2.1 セキュリティへの懸念とスキルギャップ
6 市場区分
6.1 ソリューション
6.1.1 データ発見と可視化（DDV）
6.1.2 高度分析（AA）
6.2 エンドユーザー
6.2.1 BFSI
6.2.2 小売
6.2.3 ITおよび電気通信
6.2.4 ヘルスケア・ライフサイエンス
6.2.5 製造業
6.2.6 メディアとエンターテインメント
6.2.7 その他のエンドユーザー
6.3 地域
6.3.1 北米
6.3.1.1 米国
6.3.1.2 カナダ
6.3.2 欧州
6.3.2.1 イギリス
6.3.2.2 ドイツ
6.3.2.3 その他のヨーロッパ
6.3.3 アジア太平洋
6.3.3.1 中国
6.3.3.2 日本
6.3.3.3 その他のアジア太平洋地域
6.3.4 中南米
6.3.5 中東・アフリカ
…
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