Bases de datos de series temporales Tamaño del mercado del mercado, participación y análisis de la industria, por implementación (basada en la nube y en la web), por tipo de empresa (empresa pequeña y mediana y gran empresa), por aplicación (BFSI, atención médica, minorista y comercio electrónico, fabricación, TI y telecomunicaciones, energía y utilidades, y otras), y prevalecimiento regional hasta 2032 hasta 2032

El mercado global de software de bases de datos de series temporales está evolucionando rápidamente, alimentado por la creciente demanda de análisis en tiempo real, la expansión generalizada de los dispositivos IoT y la creciente integración de las tecnologías de IA. Las bases de datos de series temporales (TSDB) son sistemas de bases de datos diseñados específicamente para administrar datos organizados por el tiempo, a menudo llamados datos de marca de tiempo. Estos datos consisten en una serie de puntos vinculados a una marca de tiempo específica. La creciente complejidad de las aplicaciones modernas en diversas industrias y el aumento en los datos producidos por los dispositivos IoT impulsan la necesidad de bases de datos especializadas como TSDB.

• En abril de 2021, ERA Software, anteriormente conocido como ERADB, obtuvo USD 15.25 millones en fondos de la Serie A dirigido por Playground Global, recaudando su financiamiento total a más de USD 22 millones. La inversión facilitará el desarrollo de productos, la expansión del equipo y la introducción de Erasearch Cloud, un servicio administrado de gestión de registros.

Impacto de la IA en el mercado de software de bases de datos de series temporales

La inteligencia artificial (IA) mejora la funcionalidad y la eficiencia de los TSDB al facilitar el análisis avanzado, el modelado predictivo y el procesamiento de datos automatizado. AI permite que las bases de datos de series temporales admitan modelos de pronóstico avanzados, proporcionando predicciones más precisas en el análisis del mercado financiero, el monitoreo de la salud y la automatización industrial. Los algoritmos con IA mejoran la detección de anomalías y patrones irregulares dentro de los datos de series temporales, lo que es crítico en la seguridad cibernética, la detección de fraude y las aplicaciones de mantenimiento predictivo. A medida que las organizaciones dependen más de la IA para la toma de decisiones basada en datos, la incorporación de capacidades de IA en TSDB se vuelve crucial para gestionar el volumen y la complejidad de los datos modernos de tiempo de tiempo.

Bases de datos de series temporales controlador del mercado de software

La creciente demanda de análisis de análisis de análisis en tiempo real

La creciente demanda de análisis en tiempo real es un factor clave que impulsa el mercado. Las organizaciones en diversos sectores dependen más de los conocimientos de datos en tiempo real para hacer que las decisiones rápidas basadas en datos sean esenciales para optimizar las operaciones, mantener el rendimiento del sistema y reducir los riesgos. Además, la creciente aplicación de análisis en tiempo real en industrias como finanzas, telecomunicaciones y atención médica refleja un cambio más amplio hacia la transformación digital. Las empresas apuntan a mejorar la competitividad al aumentar la eficiencia y la capacidad de respuesta a través del procesamiento y el análisis de datos rápidos. Esta adopción generalizada resalta la importancia de las soluciones TSDB escalables y optimizadas que pueden administrar el volumen y la velocidad requeridos para un análisis efectivo en tiempo real.

• En mayo de 2024, Atlan recaudó USD 105 millones en una ronda de fondos de la Serie C dirigida por el Fondo Sobré de Riqueza Soberano de Singapur, GIC, con la participación de Meritech Capital. Esta nueva inversión valora a la compañía en USD 750 millones y apoyará la expansión de Atlan en la gestión de datos y la gobernanza.

Bases de datos de series de tiempo Restricción del mercado de software

Los costos, la complejidad en la integración y la falta de conciencia pueden obstaculizar el crecimiento del mercado

La implementación de un sistema TSDB a menudo exige una infraestructura especializada, mantenimiento continuo y experiencia en la gestión de datos de tiempo de tiempo, lo que lo hace costoso e intensivo en recursos. Estos gastos pueden desalentar a las empresas más pequeñas o aquellos con presupuestos de TI restringidos de adoptar soluciones TSDB. Además, la conciencia de los beneficios únicos que los TSDB proporcionan sobre las bases de datos tradicionales sigue siendo limitada. Esta falta de comprensión es especialmente frecuente en las industrias, como la fabricación y el comercio minorista, donde el análisis de series de tiempo es menos común, dejando ventajas de TSDB en gran medida sin explotar en estos sectores. Esto da como resultado tasas de adopción más bajas, ya que los tomadores de decisiones pueden pasar por alto las eficiencias y ventajas analíticas que ofrecen las bases de datos de series de tiempo especializadas para mejorar la efectividad operativa.

Bases de datos de series de tiempo Oportunidad de mercado de software

La integración de la IA y las soluciones en la nube presenta la oportunidad para el crecimiento del mercado

Las organizaciones tienen como objetivo extraer información procesable de grandes volúmenes de datos de tiempo de tiempo, lo que aumenta la necesidad de herramientas analíticas avanzadas capaces de utilizar algoritmos AI y ML. Esta tendencia es especialmente prominente en industrias como las finanzas, la atención médica y la fabricación, donde el análisis de datos en tiempo real mejora la toma de decisiones y aumenta la eficiencia operativa. Además, la transición a las soluciones en la nube proporciona un marco escalable y adaptable para implementar TSDB, lo que permite a las organizaciones administrar los crecientes volúmenes de datos sin las limitaciones asociadas con los sistemas tradicionales locales. La integración de los análisis impulsados ​​por la IA con la implementación de la nube mejora las capacidades de gestión de datos y fomenta la rápida innovación necesaria para adaptarse al entorno tecnológico cambiante.

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 software de bases de datos de series temporales
• Análisis FODA consolidado de jugadores clave

Análisis por despliegue

Por implementación, el mercado se divide en la nube y en la web.

Las soluciones basadas en la nube dominan el mercado debido a su escalabilidad y eficiencia operativa. Estas soluciones operan en infraestructura en la nube, proporcionando diversos beneficios, incluida la escalabilidad, el ahorro de costos potenciales y la gestión simplificada. Este método de implementación corresponde con la transformación digital, a medida que las organizaciones hacen una transición cada vez más a las plataformas en la nube para mejorar la eficiencia operativa y habilitar el acceso remoto.

Se espera que las soluciones basadas en la web logren la CAGR más alta, que se atribuye a la creciente necesidad de interfaces fáciles de usar y la preferencia por el acceso rápido a las herramientas analíticas. Se espera que las soluciones de TSDB basadas en la web se adopten cada vez más debido a su accesibilidad a través de los navegadores web, eliminando la necesidad de instalaciones de software especializadas. Este modelo de implementación es cada vez más favorecido por las organizaciones que buscan acceso a datos y priorizan la usabilidad sin incurrir en sobrecarga de TI sustancial.

Análisis por tipo empresarial

Por tipo empresarial, el mercado se divide en una empresa pequeña y media y una gran empresa.

Las grandes empresas lideran el mercado debido a la posesión de los recursos e infraestructura necesarios para implementar soluciones sofisticadas de gestión de datos, como bases de datos de series temporales. Estas organizaciones producen volúmenes significativos de datos de tiempo de tiempo de varios departamentos y aplicaciones, lo que hace que la gestión de datos eficiente sea esencial. Las grandes empresas enfatizan el análisis en tiempo real, el mantenimiento predictivo y los informes detallados, lo que requiere soluciones sólidas TSDB capaces de administrar altos volúmenes de datos con baja latencia.

Se proyecta que las pequeñas y medianas empresas muestren la CAGR más alta en el crecimiento del mercado debido a su uso creciente de soluciones en la nube. Esto les permite utilizar análisis de datos al tiempo que evitan gastos significativos de infraestructura. Además, la necesidad de soluciones escalables y rentables solicita a las pequeñas y medianas empresas a considerar las opciones de TSDB basadas en la nube que implican una inversión inicial más baja y requieren menos recursos para la gestión. Además, la creciente disponibilidad de plataformas TSDB asequibles y fáciles de usar adaptadas para las PYME admite aún más esta tendencia.

Análisis por aplicación

Por aplicación, el mercado se divide en BFSI, atención médica, minorista y comercio electrónico, fabricación, TI y telecomunicaciones, energía y servicios públicos, y otros.

La industria BFSI es un área de aplicación líder para TSDB debido a su dependencia de los datos sensibles al tiempo para diversas operaciones. Las instituciones financieras rastrean regularmente y evalúan los datos sobre las tendencias del mercado, las transacciones y los comportamientos del cliente. La capacidad de análisis en tiempo real permite a las organizaciones del sector BFSI tomar decisiones oportunas, responder de manera efectiva a las fluctuaciones del mercado y mejorar la eficiencia operativa general. La necesidad de alta disponibilidad y rendimiento en este campo fomenta el uso de bases de datos de series de tiempo especializadas en este sector. Además, se prevé que el sector de la salud exhiba la tasa más alta que se debe al uso creciente de dispositivos de salud portátiles, telemedicina y registros electrónicos de salud, que han llevado a un aumento sustancial en el volumen de datos de pacientes con marca de tiempo. Los TSDB juegan un papel crucial en el manejo de estos datos, permiten a los proveedores de atención médica monitorear los vitales de los pacientes, rastrear los resultados del tratamiento y realizar análisis predictivos para una mejor atención al paciente.

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 ocupa una posición de liderazgo debido a su adopción temprana de tecnologías avanzadas, incluidas la IA, IoT y la infraestructura en la nube. Esta región se beneficia de un entorno tecnológico bien establecido, con los principales actores del mercado en los Estados Unidos que invierten significativamente en la investigación, desarrollo e implementación de soluciones TSDB. Una fuerte presencia de industrias en servicios financieros, telecomunicaciones y atención médica, cada una que produce volúmenes significativos de datos de series de tiempo, alimenta la demanda de soluciones de base de datos robustas y escalables.

Se espera que el mercado en Asia Pacífico exhiba la CAGR más alta del mercado durante el período de pronóstico. Este crecimiento es impulsado por varios factores, incluida la industrialización rápida, el aumento de la adopción de la tecnología IoT y un aumento en la transformación digital. Además, el aumento de las iniciativas de la ciudad inteligente y la creciente adopción de servicios en la nube en la región están impulsando una demanda significativa de soluciones de TSDB. Además, su uso creciente de TSDB en sectores como la fabricación, la energía y la atención médica posiciona la región como el área con el potencial de crecimiento más fuerte en el mercado de TSDB.

Jugadores clave cubiertos

 Los jugadores clave en el mercado incluyen,

• InfluxDB (EE. UU.)
• KX System Inc. (EE. UU.)
• Prometeo (EE. UU.)
• Amazon Web Service, Inc. (EE. UU.)
• Google, LLC (EE. UU.)
• DataStax, Inc. (EE. UU.)
• Senx SAS (Francia)
• Trendalyze Ltd. (Reino Unido)
• Quasardb SAS (Francia)
• Questdb, Inc. (U.K.)
• Druid (EE. UU.)

Desarrollos clave de la industria

• En marzo de 2024, InfluxData anunció una asociación con AWS para ofrecer InfluxDB como un servicio administrado en la plataforma AWS, lo que permite a los usuarios ejecutar la versión de código abierto de InfluxDB de forma nativa en la consola de administración de AWS.
• En septiembre de 2023, InfluxData anunció el lanzamiento de InfluxDB Clustered, una base de datos de series temporales diseñada para entornos de nubes privados y locales. Permite la gestión de datos de alta cardinalidad al tiempo que mantiene flexibilidad y control sobre la infraestructura de datos.