Taille du marché de la base de données en mémoire, partage et analyse de l'industrie, par déploiement (cloud et sur site), par type de traitement (traitement analytique en ligne (OLAP) et traitement des transactions en ligne (OLTP)), par application (transaction, reporting, analytique, et autres), par l'industrie (BFSI, IT & Telecom, Retail et e-commerce, 2032

Le marché mondial de la base de données en mémoire connaît une forte croissance, alimenté par la demande croissante d'analyses de données à grande vitesse, le traitement des données en temps réel et les applications qui nécessitent des performances à faible latence. Il s'agit d'un type de système de gestion de base de données (DBMS) qui stocke les données directement dans la mémoire principale du système (RAM) plutôt que sur le stockage du disque. Les bases de données traditionnelles dépendent du stockage basé sur le disque, où les vitesses de lecture et d'écriture sont limitées par les limites physiques de l'accès aux données sur les disques. Alors que les bases de données en mémoire suppriment ce goulot d'étranglement en stockant des données en mémoire, permettant un traitement et une récupération de requête plus rapides. En outre, l'utilisation croissante du cloud computing, le besoin croissant d'analyse des mégadonnées et l'intégration de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique dans les opérations commerciales entraînent des organisations pour adopter des solutions de base de données en mémoire.

• En août 2021, Samsung a introduit sa technologie de traitement en mémoire à une gamme plus large d'applications au-delà de l'IA et de l'apprentissage automatique. Cette technologie vise à améliorer les performances et l'efficacité en permettant le traitement des données directement dans la mémoire, ce qui réduit le besoin d'un transfert de données étendu vers et depuis les processeurs.

Impact de l'IA sur le marché de la base de données en mémoire

L'intelligence artificielle (IA) transforme le marché en raison de sa demande d'accès rapide aux grands ensembles de données, que les solutions en mémoire peuvent fournir efficacement. Les bases de données en mémoire prennent en charge les workflows d'IA en fournissant une récupération et une analyse des données plus rapides, permettant aux systèmes d'IA de traiter et de répondre aux données avec un retard minimal. Les modèles d'IA permettent des analyses en temps réel, une maintenance prédictive et une détection de fraude pour la prise de décision en temps opportun. De plus, les algorithmes AI profitent de la latence inférieure offerte par les bases de données en mémoire lors des phases de formation et d'inférence, en particulier lors du traitement de grands ensembles de données ou de la gestion des flux de données en temps réel. Cette efficacité est essentielle pour les applications telles que les systèmes autonomes, les recommandations personnalisées et la gestion des grilles intelligentes.

• En octobre 2024, MSI a introduit des plates-formes de serveurs alimentées par des processeurs EPYC 9005 d'AMD, avec jusqu'à 192 cœurs et 384 threads, conçus pour améliorer les performances et l'efficacité énergétique dans les centres de données. Ces systèmes visent à améliorer les performances, en particulier pour l'IA, les applications cloud et les opérations commerciales critiques, tout en se concentrant sur l'efficacité énergétique.
• Selon les experts de l'industrie, le marché de la base de données en mémoire a enregistré une taille de marché de 10,56 milliards USD en 2024.

L'introduction de ces serveurs à haute capacité est significative pour le marché de la base de données en mémoire car ils offrent l'infrastructure essentielle requise pour répondre aux performances élevées et aux demandes de mémoire typiques des bases de données en mémoire.

Pilote de marché de la base de données en mémoire

L'augmentation de la demande d'analyses en temps réel stimule la croissance du marché

Les industries, telles que les finances, les télécommunications et le commerce électronique, dépendent davantage des analyses en temps réel pour faciliter les opérations essentielles telles que la détection de fraude, les prix dynamiques et les recommandations personnalisées. La quantité croissante de données en temps réel produites par les appareils IoT, les médias sociaux et diverses activités en ligne nécessite un traitement à faible latence pour une analyse rapide et une prise de décision éclairée. De plus, la signification croissante de l'IA et de l'apprentissage automatique entraînent la demande de bases de données en mémoire. Ces technologies nécessitent un accès rapide aux données et un calcul efficace pour la formation et l'exécution du modèle. En outre, le changement vers le cloud computing et l'émergence de l'informatique des bords sont des facteurs importants pour les organisations. Ces organisations recherchent des solutions de base de données évolutives et haute performance pour gérer les charges de travail distribuées et hybrides. Par conséquent, les éléments ci-dessus mettent en évidence la nécessité d'une gestion des données efficace et évolutive dans le paysage numérique actuel.

Retenue du marché de la base de données en mémoire

Les coûts élevés de la mise en œuvre et des complexités d'intégration des problèmes peuvent entraver la croissance du marché

Une préoccupation majeure du marché est le coût élevé de mise en œuvre des bases de données en mémoire, qui nécessitent de grandes quantités de RAM qui sont beaucoup plus chères que les options de stockage du disque conventionnelles. Ce fardeau financier peut poser des défis pour le déploiement de systèmes en mémoire, en particulier pour les petites et moyennes entreprises. De plus, les organisations peuvent faire face à des défis d'intégration lorsqu'ils passent des bases de données traditionnelles aux systèmes en mémoire. Cette transition nécessite des modifications substantielles à l'infrastructure et processus informatiques actuels. De tels changements peuvent entraîner des temps d'arrêt potentiels ou des perturbations pendant la phase de mise en œuvre. Le marché de la base de données en mémoire rencontre diverses contraintes notables qui peuvent entraver sa croissance et son adoption.

Opportunité de marché de la base de données en mémoire

Les modèles commerciaux axés sur les données offrent une opportunité importante pour la croissance du marché

Les organisations reconnaissent de plus en plus la valeur des informations sur les données en temps réel pour la prise de décision, ce qui augmente la nécessité de systèmes qui peuvent traiter et analyser de gros volumes de données rapidement et efficacement. Les bases de données en mémoire peuvent répondre à ce besoin en facilitant la récupération des données plus rapide et en traitement crucial pour les applications telles que l'analyse prédictive, la personnalisation des clients et l'amélioration de l'efficacité opérationnelle. De plus, l'émergence de technologies telles que Edge Computing améliore les opportunités de bases de données en mémoire en facilitant l'analyse rapide des données. Cette proximité minimise la latence dans le traitement des données, permettant aux entreprises de divers secteurs de réagir plus efficacement aux informations en temps réel.

Segmentation

Idées clés

Le rapport couvre les idées clés suivantes:

• Micro-indicateurs macroéconomiques
• Conducteurs, contraintes, tendances et opportunités
• Stratégies commerciales adoptées par les acteurs clés
• Impact de l'IA sur le marché mondial de la base de données en mémoire
• Analyse SWOT consolidée des acteurs clés

Analyse par déploiement

Par déploiement, le marché est divisé en cloud et sur site.

Le déploiement cloud est la principale méthode du marché en raison des organisations qui se déplacent vers des architectures basées sur le cloud pour obtenir une plus grande flexibilité, une baisse des coûts et une agilité accrue dans la gestion de leurs données. Il héberge des bases de données en mémoire sur les plates-formes cloud, permettant aux organisations d'accéder aux données et aux applications sur Internet. De plus, les bases de données en mémoire basées sur le cloud peuvent se connecter avec plusieurs services, permettant aux organisations de créer des solutions de données complètes sans le fardeau de la gestion du matériel physique.

De plus, le déploiement sur site devrait être assisté au TCAC le plus élevé au cours de la période prévue. Cette croissance est tirée par l'adoption croissante des services de cloud computing dans diverses industries. Il s'agit d'installer et de gérer des bases de données en mémoire au sein de l'infrastructure physique de l'organisation. Ce modèle fournit un contrôle complet sur leurs données et environnement de base de données, permettant aux configurations sur mesure de répondre aux exigences spécifiques.

Analyse par type de traitement

Par type de traitement, le marché est divisé en traitement analytique en ligne (OLAP) et traitement des transactions en ligne (OLTP).

Le traitement des transactions en ligne (OLTP) domine le marché de la base de données en mémoire en raison de son utilisation généralisée dans des environnements transactionnels critiques à haut volume. OLTP est une application transactionnelle qui gère un grand volume de transactions courtes, répétitives et interactives. La demande croissante de gestion des transactions en temps réel dans des secteurs tels que la banque, la finance et le commerce électronique est un moteur clé derrière l'utilisation généralisée des systèmes OLTP.

Le traitement analytique en ligne (OLAP) devrait avoir le TCAC le plus élevé de la période prévue, tirée par le besoin croissant d'analyse des mégadonnées, de l'intelligence d'affaires et de prise de décision en temps réel dans diverses industries. OLAP est une méthode de traitement axée sur la gestion des requêtes complexes qui effectuent une analyse multidimensionnelle de grands ensembles de données. Il est utilisé dans les systèmes d'assistance à la décision qui nécessitent des fonctions détaillées de requête et de rapport.

• Les experts de l'industrie déclarent que l'OLAP devrait projeter 18,70% du TCAC d'ici 2032.

Analyse par application

Par application, le marché est divisé en transaction, rapport, analyse et autres.

Le traitement des transactions domine le marché en raison de la demande d'exigences d'accès aux données à haute fréquence et à faible latence. Les institutions financières dépendent des bases de données en mémoire pour gérer les transactions à haute fréquence, y compris le traitement des paiements en temps réel, le négociation des actions et la détection de fraude. Il s'agit de la principale application des bases de données en mémoire, en particulier dans des secteurs tels que la banque, les services financiers et l'assurance (BFSI).

L'analyse en temps réel devrait avoir le TCAC le plus élevé du marché de la base de données en mémoire. Étant donné que les entreprises de divers secteurs dépendent de plus en plus des données en temps réel pour la prise de décision, la nécessité d'un traitement des données rapide et efficace augmente régulièrement. De plus, la demande d'analyses de données rapides et évolutives a augmenté, faisant des bases de données en mémoire un outil critique pour les applications analytiques.

• En juin 2023, Oracle a introduit l'Exadata X10M, qui intègre un traitement amélioré en mémoire, des capacités d'apprentissage automatique avancées et une infrastructure cloud. Il propose des améliorations des performances, de l'évolutivité et de la sécurité, ce qui le rend adapté à diverses applications.

Les progrès de l'Exadata X10M mettent en évidence l'évolution continue des technologies de base de données en mémoire, soulignant l'importance de la vitesse et de l'efficacité de la gestion des données.

Analyse par industrie

Par industrie, le marché est divisé en BFSI, informatique et télécommunications, commerce de détail et e-commerce, soins de santé, gouvernement et défense, fabrication et autres.

BFSI mène le marché en raison de sa dépendance à l'égard de l'accès aux données à grande vitesse et de la nécessité d'une évaluation des risques en temps réel, d'une détection de fraude et d'un trading. Le besoin de traitement des données en temps réel sur les marchés financiers, combiné à des exigences réglementaires strictes de conformité et de sécurité, fait de BFSI le plus grand utilisateur de la technologie de base de données en mémoire. De plus, les institutions financières doivent constamment surveiller les transactions pour identifier la fraude potentielle.

L'industrie de la vente au détail et du commerce électronique devrait assister au TCAC le plus élevé au cours de la période de prévision, tirée par le besoin croissant de personnalisation en temps réel, de gestion efficace des stocks et de la capacité de traiter de grandes volumes de données de transaction pendant les périodes à fort trafic. Ces entreprises sont des adoptants importants de la technologie de base de données en mémoire, car l'industrie nécessite une gestion efficace des stocks et la capacité de fournir des expériences client personnalisées.

Analyse régionale

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En termes de géographie, le marché mondial est segmenté en Amérique du Nord, en Europe, en Asie-Pacifique, en Amérique du Sud et au Moyen-Orient et en Afrique.

L'Amérique du Nord détient la plus grande part du marché en raison de son écosystème technologique établi, des investissements solides dans l'innovation et de l'adoption généralisée des technologies avancées. Les organisations de la région soulignent l'importance de l'analyse des données en temps réel pour la prise de décision éclairée et l'amélioration des interactions des clients, ce qui rend les bases de données en mémoire essentielles pour maintenir un avantage concurrentiel. De plus, la présence de fournisseurs de services cloud et un environnement collaboratif pour les progrès technologiques contribuent encore à la domination de la région.

• En août 2023, la plate-forme de MEMVERGE, XConn Technologies, Samsung et H3 a démontré les avantages de Calpe Express Link (CXL) au Sommet Flash Memory en Californie, aux États-Unis, leur collaboration a présenté des capacités de mise en commun de la mémoire qui améliorent l'efficacité et la vitesse dans le traitement des charges de travail, en particulier pour l'IA générative. Les progrès de CXL sont pertinents pour le marché de la base de données en mémoire car ils offrent des améliorations potentielles de la capacité de mémoire et des performances.
• Selon les experts de l'industrie, l'Amérique du Nord a dominé par 3,4 milliards de dollars de taille du marché, en 2022.

Le marché Asie-Pacifique devrait présenter le TCAC le plus élevé au cours de la période de prévision, tiré par une transformation numérique rapide, une adoption croissante des services cloud et une augmentation de la génération de données à partir d'appareils IoT et de technologies intelligentes. La région devient un marché à forte croissance pour les bases de données en mémoire, en grande partie en raison du développement économique rapide, de l'augmentation des niveaux de numérisation et d'une population croissante qui connaît davantage la technologie. En outre, un paysage industriel diversifié, notamment la fabrication, les télécommunications et les finances, exploite des solutions en mémoire pour une analyse améliorée des données et une efficacité opérationnelle.

Players clés couverts

Le rapport comprend les profils des principaux acteurs suivants:

• Oracle Corporation (États-Unis)
• Teradata Corporation (États-Unis)
• Microsoft Corporation (États-Unis)
• SAP SE (Allemagne)
• Amazon Web Services (États-Unis)
• IBM Corporation (États-Unis)
• Enea AB (Suède)
• Altibase Corp. (Corée du Sud)
• Tibco Software Inc. (États-Unis)
• Voltdb Inc. (États-Unis)

Développements clés de l'industrie

• En avril 2024, SAP a lancé le SAP HANA Cloud Vector Engine, qui intègre des modèles de grandes langues (LLM) avec les données de l'entreprise en temps réel. Il permet aux entreprises d'intégrer des modèles de grandes langues (LLM) avec des données organisationnelles en temps réel et des processus métier. Il soutient le développement d'applications avancées pour une prise de décision et une efficacité opérationnelle plus efficaces.
• En novembre 2023, Microsoft s'est associé à Databricks, visant à améliorer les capacités d'analyse des données. Cette collaboration facilite le développement de modèles d'apprentissage automatique, rationalise le traitement des données et permet aux entreprises de tirer parti des analyses en temps réel plus efficacement.