In-Memory Database Market Size, Share, and Industry Analysis, By Deployment (Cloud and On-premise), By Processing Type (Online Analytical Processing (OLAP) and Online Transaction Processing (OLTP)), By Application (Transaction, Reporting, Analytics, and Others), By Industry (BFSI, IT & Telecom, Retail & E-Commerce, Healthcare, Government & Defense, Manufacturing, and Others), and Regional Forecast till 2032

El mercado global de bases de datos en memoria está experimentando un fuerte crecimiento, alimentado por la creciente demanda de análisis de datos de alta velocidad, procesamiento de datos en tiempo real y aplicaciones que requieren un rendimiento de baja latencia. Es un tipo de sistema de gestión de bases de datos (DBMS) que almacena datos directamente en la memoria principal (RAM) del sistema en lugar de en el almacenamiento de disco. Las bases de datos tradicionales dependen del almacenamiento basado en disco, donde las velocidades de lectura y escritura están limitadas por las limitaciones físicas de acceder a los datos en los discos. Mientras que las bases de datos en memoria eliminan este cuello de botella almacenando datos en la memoria, lo que permite un procesamiento y recuperación de consulta más rápido. Además, el uso creciente de la computación en la nube, la creciente necesidad de análisis de big data y la integración de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático en las operaciones comerciales llevan a las organizaciones a adoptar soluciones de bases de datos en memoria.

• En agosto de 2021, Samsung introdujo su tecnología de procesamiento en memoria en una gama más amplia de aplicaciones más allá de la IA y el aprendizaje automático. Esta tecnología tiene como objetivo mejorar el rendimiento y la eficiencia al permitir el procesamiento de datos directamente dentro de la memoria, lo que reduce la necesidad de una extensa transferencia de datos hacia y desde los procesadores.

Impacto de la IA en el mercado de bases de datos en memoria

La inteligencia artificial (IA) está transformando el mercado debido a su demanda de acceso rápido a grandes conjuntos de datos, que las soluciones en memoria pueden proporcionar de manera eficiente. Las bases de datos en memoria admiten flujos de trabajo de IA al proporcionar una recuperación y análisis de datos más rápidos, lo que permite que los sistemas de IA procesen y respondan a datos con un retraso mínimo. Los modelos de IA permiten análisis en tiempo real, mantenimiento predictivo y detección de fraude para la toma de decisiones oportunas. Además, los algoritmos de IA aprovechan la menor latencia ofrecida por las bases de datos en memoria durante las fases de capacitación e inferencias, particularmente mientras procesan grandes conjuntos de datos o manejan flujos de datos en tiempo real. Esta eficiencia es crítica para aplicaciones como sistemas autónomos, recomendaciones personalizadas y gestión de redes inteligentes.

• En octubre de 2024, MSI introdujo plataformas de servidores impulsadas por las CPU de la serie EPYC 9005 de AMD, con hasta 192 núcleos y 384 hilos, diseñadas para mejorar el rendimiento y la eficiencia energética en los centros de datos. Estos sistemas tienen como objetivo mejorar el rendimiento, particularmente para la IA, las aplicaciones en la nube y las operaciones comerciales críticas, al tiempo que se centran en la eficiencia energética.
• Según los expertos de la industria, el mercado de bases de datos en memoria registró un tamaño de mercado de USD 10.56 mil millones en 2024.

La introducción de estos servidores de alta capacidad es significativa para el mercado de bases de datos en memoria, ya que ofrecen la infraestructura esencial requerida para satisfacer las demandas de alto rendimiento y memoria típicas de las bases de datos en memoria.

Driver del mercado de bases de datos en memoria

Aumento de la demanda de análisis de análisis de análisis en tiempo real

Las industrias, como las finanzas, las telecomunicaciones y el comercio electrónico dependen más de los análisis en tiempo real para facilitar operaciones esenciales como la detección de fraude, los precios dinámicos y las recomendaciones personalizadas. La creciente cantidad de datos en tiempo real producidos por dispositivos IoT, redes sociales y varias actividades en línea requiere un procesamiento de baja latencia para un análisis rápido y la toma de decisiones informadas. Además, la creciente importancia de la IA y el aprendizaje automático impulsa la demanda de bases de datos en memoria. Estas tecnologías requieren un acceso rápido a los datos y un cálculo eficiente para la capacitación y ejecución del modelo. Además, el cambio hacia la computación en la nube y la aparición de la computación de borde son factores importantes para las organizaciones. Estas organizaciones buscan soluciones de base de datos escalables y de alto rendimiento para manejar cargas de trabajo distribuidas e híbridas. Por lo tanto, los elementos anteriores destacan la necesidad de una gestión de datos efectiva y escalable en el panorama digital actual.

Restricción del mercado de bases de datos en memoria

Altos costos de implementación e inquietudes de complejidades de integración pueden impedir el crecimiento del mercado

Una preocupación importante del mercado es el alto costo de implementación de las bases de datos en memoria, que requieren grandes cantidades de RAM que son significativamente más generales que las opciones de almacenamiento de disco convencional. Esta carga financiera puede plantear desafíos para el despliegue de sistemas en memoria, particularmente para pequeñas y medianas empresas. Además, las organizaciones pueden enfrentar desafíos de integración al pasar de las bases de datos tradicionales a los sistemas en memoria. Esta transición requiere modificaciones sustanciales a la infraestructura y procesos de TI actual. Dichos cambios pueden dar lugar a un posible tiempo de inactividad o interrupciones durante la fase de implementación. El mercado de bases de datos en memoria encuentra varias restricciones notables que pueden obstaculizar su crecimiento y adopción.

Oportunidad de mercado de bases de datos en memoria

Los modelos comerciales basados ​​en datos presentan una oportunidad significativa para el crecimiento del mercado

Las organizaciones reconocen cada vez más el valor de las ideas de datos en tiempo real para la toma de decisiones, lo que está creciendo la necesidad de sistemas que puedan procesar y analizar grandes volúmenes de datos de manera rápida y eficiente. Las bases de datos en memoria pueden abordar esta necesidad facilitando la recuperación de datos más rápida y procesando cruciales para aplicaciones como análisis predictivo, personalización del cliente y mejorando la eficiencia operativa. Además, la aparición de tecnologías como la computación de borde mejora las oportunidades para bases de datos en memoria al facilitar el análisis de datos rápidos. Esta proximidad minimiza la latencia en el procesamiento de datos, lo que permite a las empresas en varios sectores responder de manera más efectiva a la información en tiempo real.

Segmentación

Ideas clave

El informe cubre las siguientes ideas clave:

• Micro indicadores económicos
• Conductores, restricciones, tendencias y oportunidades
• Estrategias comerciales adoptadas por los jugadores clave
• Impacto de la IA en el mercado global de bases de datos en memoria
• Análisis FODA consolidado de jugadores clave

Análisis por despliegue

Por despliegue, el mercado se divide en la nube y en las instalaciones.

La implementación en la nube es el método principal en el mercado debido a que las organizaciones se mueven hacia las arquitecturas basadas en la nube para lograr una mayor flexibilidad, menores costos y una mayor agilidad en la gestión de sus datos. Aloja bases de datos en memoria en plataformas en la nube, lo que permite a las organizaciones acceder a datos y aplicaciones a través de Internet. Además, las bases de datos en memoria basadas en la nube pueden conectarse con múltiples servicios, lo que permite a las organizaciones crear soluciones de datos integrales sin la carga de administrar hardware físico.

Además, se espera que el despliegue local sea testigo de la CAGR más alta durante el período previsto. Este crecimiento está impulsado por la creciente adopción de los servicios de computación en la nube en varias industrias. Implica instalar y administrar bases de datos en memoria dentro de la infraestructura física de la organización. Este modelo proporciona un control completo sobre sus datos y entorno de base de datos, lo que permite configuraciones personalizadas para cumplir con requisitos específicos.

Análisis por tipo de procesamiento

Mediante el tipo de procesamiento, el mercado se divide en el procesamiento analítico en línea (OLAP) y el procesamiento de transacciones en línea (OLTP).

El procesamiento de transacciones en línea (OLTP) domina el mercado de la base de datos en memoria debido a su uso generalizado en entornos transaccionales críticos de alto volumen. OLTP es una aplicación transaccional que maneja un gran volumen de transacciones cortas, repetitivas e interactivas. La creciente demanda de gestión de transacciones en tiempo real en sectores como la banca, las finanzas y el comercio electrónico es un impulsor clave detrás del uso generalizado de los sistemas OLTP.

Se prevé que el procesamiento analítico en línea (OLAP) tenga la CAGR más alta en el período previsto, impulsado por la creciente necesidad de análisis de big data, inteligencia empresarial y toma de decisiones en tiempo real en varias industrias. OLAP es un método de procesamiento centrado en manejar consultas complejas que realizan un análisis multidimensional de grandes conjuntos de datos. Se utiliza en sistemas de soporte de decisiones que requieren funciones detalladas de consultas e informes.

• Los expertos de la industria afirman que se anticipa que OLAP proyecta el 18.70% de la CAGR para 2032.

Análisis por aplicación

Por aplicación, el mercado se divide en transacciones, informes, análisis y otros.

El procesamiento de transacciones domina el mercado debido a la demanda de requisitos de acceso a datos de alta frecuencia y baja latencia. Las instituciones financieras dependen de bases de datos en memoria para manejar transacciones de alta frecuencia, incluido el procesamiento de pagos en tiempo real, el comercio de acciones y la detección de fraude. Es la aplicación principal para bases de datos en memoria, especialmente en sectores como banca, servicios financieros y seguros (BFSI).

Se proyecta que Analytics en tiempo real tendrá la CAGR más alta en el mercado de bases de datos en memoria. A medida que las empresas en varios sectores dependen cada vez más de los datos en tiempo real para la toma de decisiones, la necesidad de un procesamiento de datos rápido y eficiente aumenta constantemente. Además, la demanda de análisis de datos rápidos y escalables ha aumentado, lo que hace que las bases de datos en memoria sean una herramienta crítica para aplicaciones analíticas.

• En junio de 2023, Oracle presentó el Exadata X10M, que integra un procesamiento mejorado en la memoria, capacidades avanzadas de aprendizaje automático e infraestructura en la nube. Cuenta con mejoras en el rendimiento, la escalabilidad y la seguridad, lo que lo hace adecuado para varias aplicaciones.

Los avances en Exadata X10M destacan la evolución continua de las tecnologías de bases de datos en memoria, enfatizando la importancia de la velocidad y la eficiencia en la gestión de datos.

Análisis por industria

Por industria, el mercado se divide en BFSI, TI y telecomunicaciones, comercio minorista y comercio electrónico, atención médica, gobierno y defensa, fabricación y otros.

BFSI lidera el mercado debido a su dependencia del acceso a datos de alta velocidad y la necesidad de evaluación de riesgos en tiempo real, detección de fraude y sistemas de negociación. La necesidad de procesamiento de datos en tiempo real en los mercados financieros, combinado con estrictas demandas regulatorias de cumplimiento y seguridad, convierte a BFSI en el usuario más grande de tecnología de bases de datos en memoria. Además, las instituciones financieras deben monitorear las transacciones constantemente para identificar el fraude potencial.

Se prevé que la industria minorista y de comercio electrónico sea testigo de la CAGR más alta durante el período de pronóstico, impulsada por la creciente necesidad de personalización en tiempo real, gestión de inventario eficiente y la capacidad de procesar grandes volúmenes de datos de transacciones durante los períodos de alto tráfico. Estas compañías son importantes adoptantes de tecnología de bases de datos en memoria, ya que la industria requiere una gestión de inventario efectiva y la capacidad de proporcionar experiencias personalizadas de los clientes.

Análisis regional

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En términos de geografía, el mercado global está segmentado en América del Norte, Europa, Asia Pacífico, América del Sur y Oriente Medio y África.

América del Norte posee la mayor parte del mercado debido a su ecosistema tecnológico establecido, fuertes inversiones en innovación y una adopción generalizada de tecnologías avanzadas. Las organizaciones en la región enfatizan la importancia del análisis de datos en tiempo real para la toma de decisiones informadas y la mejora de las interacciones del cliente, lo que hace que las bases de datos en memoria críticas para mantener una ventaja competitiva. Además, la presencia de proveedores de servicios en la nube y un entorno de colaboración para los avances tecnológicos contribuyen aún más al dominio de la región.

• En agosto de 2023, Memverge, XConn Technologies, Samsung y H3 Platform demostraron los beneficios de Compute Express Link (CXL) en la Cumbre de Memoria Flash en California, EE. UU. Su colaboración mostró capacidades de agrupación de memoria que mejoran la eficiencia y la velocidad en el procesamiento de cargas de trabajo, particularmente para AI generativa. Los avances en CXL son pertinentes para el mercado de bases de datos en memoria, ya que ofrecen potenciales mejoras en la capacidad y el rendimiento de la memoria.
• Según los expertos de la industria, América del Norte dominó por USD 3.4 mil millones en el tamaño del mercado, en 2022.

Se espera que el mercado Asia Pacífico exhiba la CAGR más alta durante el período de pronóstico, impulsado por una rápida transformación digital, aumentando la adopción de servicios en la nube y un aumento en la generación de datos de dispositivos IoT y tecnologías inteligentes. La región se está convirtiendo en un mercado de alto crecimiento para bases de datos en memoria, en gran parte debido al rápido desarrollo económico, el aumento de los niveles de digitalización y una población creciente que está más familiarizada con la tecnología. Además, un paisaje industrial diverso, que incluye fabricación, telecomunicaciones y finanzas, aprovecha soluciones en memoria para un análisis de datos mejorado y la eficiencia operativa.

Jugadores clave cubiertos

El informe incluye los perfiles de los siguientes jugadores clave:

• Oracle Corporation (EE. UU.)
• Teradata Corporation (EE. UU.)
• Microsoft Corporation (EE. UU.)
• SAP SE (Alemania)
• Amazon Web Services (EE. UU.)
• IBM Corporation (EE. UU.)
• Enea AB (Suecia)
• Altibase Corp. (Corea del Sur)
• Tibco Software Inc. (EE. UU.)
• Voltdb Inc. (EE. UU.)

Desarrollos clave de la industria

• En abril de 2024, SAP lanzó el SAP Hana Cloud Vector Engine, que integra modelos de idiomas grandes (LLM) con datos de la empresa en tiempo real. Permite a las empresas integrar modelos de idiomas grandes (LLM) con datos organizacionales en tiempo real y procesos comerciales. Apoya el desarrollo de aplicaciones avanzadas para una toma de decisiones y eficiencia operativa más efectiva.
• En noviembre de 2023, Microsoft se asoció con Databricks, con el objetivo de mejorar las capacidades de análisis de datos. Esta colaboración facilita el desarrollo de modelos de aprendizaje automático, optimiza el procesamiento de datos y permite a las empresas aprovechar los análisis en tiempo real de manera más eficiente.