Taille de données sur les séries chronologiques Taille du marché des logiciels, partage et analyse de l'industrie, par déploiement (cloud et basé sur le Web), par type d'entreprise (petite et moyenne entreprise et grande entreprise), par application (BFSI, soins de santé, commerce de détail et e-commerce, fabrication, informatique et télécommunication, énergie et utilitaires, et autres), et les prévisions régionales jusqu'en 2032

Le marché mondial des logiciels de données sur les séries chronologiques évolue rapidement, alimenté par la demande croissante d'analyses en temps réel, l'expansion généralisée des appareils IoT et l'intégration croissante des technologies d'IA. Les bases de données de séries chronologiques (TSDB) sont des systèmes de bases de données spécialement conçus pour gérer les données organisées par le temps, souvent appelées données horodatrices. Ces données se compose d'une série de points liés à un horodatage spécifique. La complexité croissante des applications modernes dans diverses industries et la surtension des données produites par les appareils IoT stimulent la nécessité de bases de données spécialisées telles que les TSDB.

• En avril 2021, les logiciels ERA, anciennement connus sous le nom d'Eradb, ont obtenu 15,25 millions USD dans le financement de la série A dirigée par Playground Global, levant son financement total à plus de 22 millions USD. L'investissement facilitera le développement de produits, l'expansion de l'équipe et l'introduction de Erasearch Cloud, un service de gestion de journaux géré.

Impact de l'IA sur le marché des logiciels bases de données chronologiques

L'intelligence artificielle (IA) améliore la fonctionnalité et l'efficacité des TSDB en facilitant l'analyse avancée, la modélisation prédictive et le traitement automatisé des données. L'IA permet aux bases de données de séries chronologiques de prendre en charge les modèles de prévision avancés, fournissant des prédictions plus précises dans l'analyse des marchés financiers, la surveillance des soins de santé et l'automatisation industrielle. Les algorithmes alimentés par l'IA améliorent la détection des anomalies et des modèles irréguliers dans les données de séries chronologiques, ce qui est essentiel dans la cybersécurité, la détection de fraude et les applications de maintenance prédictive. Étant donné que les organisations dépendent davantage de l'IA pour la prise de décision basée sur les données, l'intégration des capacités de l'IA dans les TSDB devient crucial pour gérer le volume et la complexité des données modernes.

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La demande croissante d'analyse en temps réel stimule la croissance du marché

La demande croissante d'analyses en temps réel est un facteur clé qui stimule le marché. Les organisations de divers secteurs dépendent davantage des informations sur les données en temps réel pour prendre des décisions rapides et informées des données essentielles pour optimiser les opérations, maintenir les performances du système et réduire les risques. De plus, l'application croissante d'analyses en temps réel dans des industries telles que la finance, les télécommunications et les soins de santé reflète un changement plus large vers la transformation numérique. Les entreprises visent à améliorer la compétitivité en augmentant l'efficacité et la réactivité grâce à un traitement et une analyse rapides des données. Cette adoption généralisée met en évidence l'importance des solutions TSDB évolutives et optimisées qui peuvent gérer le volume et la vitesse requis pour des analyses efficaces en temps réel.

• En mai 2024, Atlan a levé 105 millions USD dans un tour de financement de la série C dirigé par le Fonds de patrimoine souverain de Singapour, GIC, avec la participation de Meritech Capital. Ce nouvel investissement valorise la société à 750 millions USD et soutiendra l'expansion d'Atlan dans la gestion des données et la gouvernance.

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Les coûts, la complexité de l'intégration et le manque de sensibilisation peuvent entraver la croissance du marché

La mise en œuvre d'un système TSDB exige souvent une infrastructure spécialisée, une maintenance continue et une expertise dans la gestion des données accumulées, ce qui le rend coûteux et à forte intensité de ressources. Ces dépenses peuvent décourager les petites entreprises ou celles qui ont des budgets informatiques contraints d'adopter des solutions TSDB. De plus, la sensibilisation aux avantages uniques que les TSDB offrent sur les bases de données traditionnelles restent limitées. Ce manque de compréhension est particulièrement répandu dans les industries, comme la fabrication et la vente au détail, où l'analyse des séries chronologiques est moins courante, laissant les avantages TSDB largement inexploités dans ces secteurs. Il en résulte des taux d'adoption plus bas, car les décideurs peuvent ignorer l'efficacité et les avantages analytiques que les bases de données de séries chronologiques spécialisées offrent pour améliorer l'efficacité opérationnelle.

Série chronologique Bases de données Opportunité du marché du logiciel

L'intégration des solutions d'IA et de cloud présente la possibilité de croissance du marché

Les organisations visent à extraire des informations exploitables à partir de grands volumes de données horodomagies, augmentant la nécessité d'outils analytiques avancés capables d'utiliser des algorithmes AI et ML. Cette tendance est particulièrement importante dans des industries telles que la finance, les soins de santé et la fabrication, où l'analyse des données en temps réel améliore la prise de décision et stimule l'efficacité opérationnelle. En outre, la transition vers les solutions cloud fournit un cadre évolutif et adaptable pour la mise en œuvre des TSDB, permettant aux organisations de gérer des volumes de données croissants sans les limites associées aux systèmes traditionnels sur site. L'intégration des analyses axées sur l'IA avec déploiement cloud améliore les capacités de gestion des données et favorise l'innovation rapide nécessaire pour s'adapter à l'environnement technologique changeant.

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 des logiciels de bases de données séries chronologiques
• Analyse SWOT consolidée des acteurs clés

Analyse par déploiement

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

Les solutions basées sur le cloud dominent le marché en raison de leur évolutivité et de leur efficacité opérationnelle. Ces solutions fonctionnent sur des infrastructures cloud, offrant divers avantages, notamment l'évolutivité, les économies de coûts potentielles et la gestion simplifiée. Cette méthode de déploiement correspond à la transformation numérique, car les organisations passent de plus en plus vers les plates-formes cloud pour améliorer l'efficacité opérationnelle et permettre un accès à distance.

Les solutions sur le Web devraient obtenir le TCAC le plus élevé, qui est attribué au besoin croissant d'interfaces conviviales et à la préférence pour un accès rapide aux outils analytiques. Les solutions TSDB basées sur le Web devraient être de plus en plus adoptées en raison de leur accessibilité via des navigateurs Web, éliminant le besoin d'installations de logiciels spécialisées. Ce modèle de déploiement est de plus en plus favorisé par les organisations qui recherchent l'accès aux données et hiérarchisent l'utilisabilité sans encourir des frais généraux informatiques substantiels.

Analyse par type d'entreprise

Par type d'entreprise, le marché est divisé en petites et moyennes entreprises et grandes entreprises.

Les grandes entreprises mènent le marché en raison de la possession des ressources et des infrastructures nécessaires pour mettre en œuvre des solutions sophistiquées de gestion des données telles que les bases de données de séries chronologiques. Ces organisations produisent des volumes importants de données horodatrices de divers départements et applications, ce qui rend la gestion efficace des données essentielles. Les grandes entreprises mettent l'accent sur l'analyse en temps réel, la maintenance prédictive et les rapports détaillés, nécessitant des solutions TSDB robustes capables de gérer des volumes de données élevés avec une faible latence.

Les petites et moyennes entreprises devraient montrer le TCAC le plus élevé de la croissance du marché en raison de leur utilisation croissante des solutions cloud. Cela leur permet d'utiliser l'analyse des données tout en évitant des dépenses d'infrastructure importantes. De plus, la nécessité de solutions évolutives et rentables incite les petites et moyennes entreprises à envisager des options TSDB basées sur le cloud qui impliquent un investissement initial inférieur et nécessitent moins de ressources pour la gestion. En outre, la disponibilité croissante des plates-formes TSDB abordables conviviales et abordables adaptées aux PME soutient en outre cette tendance.

Analyse par application

Par application, le marché est divisé en BFSI, des soins de santé, du commerce de détail et du commerce électronique, de la fabrication, de l'informatique et des télécommunications, de l'énergie et des services publics et autres.

L'industrie BFSI est un domaine d'application leader pour les TSDB en raison de sa dépendance à l'égard des données sensibles au temps pour diverses opérations. Les institutions financières suivent et évaluent régulièrement les données concernant les tendances du marché, les transactions et les comportements des clients. La capacité d'analyse en temps réel permet aux organisations du secteur BFSI de prendre des décisions opportunes, de répondre efficacement aux fluctuations de commercialisation et d'améliorer l'efficacité opérationnelle globale. Le besoin de haute disponibilité et de performances dans ce domaine encourage l'utilisation de bases de données de séries chronologiques spécialisées dans ce secteur. De plus, le secteur des soins de santé devrait présenter le TCAC le plus élevé en raison de l'utilisation croissante de dispositifs de santé portables, de télémédecine et de dossiers de santé électroniques, ce qui a conduit à une augmentation substantielle du volume des données de patient horodatrices. Les TSDB jouent un rôle crucial dans la gestion de ces données, permettant aux prestataires de soins de santé de surveiller les vitaux des patients, de suivre les résultats du traitement et d'effectuer des analyses prédictives pour de meilleurs soins aux patients.

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 occupe une position de leader en raison de son adoption précoce des technologies avancées, notamment l'IA, l'IoT et les infrastructures cloud. Cette région bénéficie d'un environnement technologique bien établi, les principaux acteurs du marché aux États-Unis investissent considérablement dans la recherche, le développement et la mise en œuvre de solutions TSDB. Une forte présence d'industries dans les services financiers, les télécommunications et les soins de santé, produisant chacun des volumes importants de données de séries chronologiques, alimente la demande de solutions de base de données robustes et évolutives.

Le marché en Asie-Pacifique devrait présenter le TCAC le plus élevé du marché au cours de la période de prévision. Cette croissance est tirée par plusieurs facteurs, notamment l'industrialisation rapide, l'adoption croissante de la technologie IoT et une augmentation de la transformation numérique. De plus, la montée des initiatives de la ville intelligente et l'adoption croissante des services cloud dans la région stimulent une demande importante de solutions TSDB. De plus, son utilisation croissante des TSDB dans des secteurs tels que la fabrication, l'énergie et la santé positionne la région comme la région avec le potentiel de croissance le plus fort du marché des TSDB.

Players clés couverts

 Les principaux acteurs du marché incluent,

• AffluxDB (États-Unis)
• KX System Inc. (États-Unis)
• Prométhée (États-Unis)
• Amazon Web Service, Inc. (États-Unis)
• Google, LLC (États-Unis)
• DataSax, Inc. (États-Unis)
• Senx SAS (France)
• Trendalyze Ltd. (Royaume-Uni)
• Quasardb SAS (France)
• QuestDB, Inc. (Royaume-Uni)
• Druid (États-Unis)

Développements clés de l'industrie

• En mars 2024, InfluxData a annoncé un partenariat avec AWS pour offrir Native nativement sur la plate-forme AWS sur la plate-forme AWS, permettant aux utilisateurs d'exécuter la version open-source d'InfluxDB dans la console de gestion AWS.
• En septembre 2023, InfluxData a annoncé la publication de InfluxDB Cluster, une base de données de séries chronologiques conçue pour les environnements sur site et sur le cloud privé. Il permet la gestion des données à haute cardinalité tout en maintenant la flexibilité et le contrôle de l'infrastructure de données.