Bancos de dados de séries temporais Tamanho do mercado de software, compartilhamento e análise do setor, por implantação (em nuvem e web), por tipo corporativo (pequena e média empresarial e grande empresa), por aplicativo (BFSI, saúde, varejo e comércio eletrônico, fabricação, TI e telecomunicações, energia e utilitários, e outros) e previsões regionais até 2032

O mercado de software de bancos de dados de séries temporais globais está evoluindo rapidamente, alimentado pelo aumento da demanda por análises em tempo real, pela expansão generalizada dos dispositivos IoT e pela crescente integração das tecnologias de IA. Os bancos de dados de séries temporais (TSDBs) são sistemas de banco de dados projetados especificamente para gerenciar dados organizados pelo tempo, geralmente chamados de dados de registro de data e hora. Esses dados consistem em uma série de pontos vinculados a um registro de data e hora específicos. A crescente complexidade das aplicações modernas em vários setores e o aumento nos dados produzidos pelos dispositivos IoT impulsionam a necessidade de bancos de dados especializados, como o TSDBS.

• Em abril de 2021, a ERA Software, anteriormente conhecida como ERADB, garantiu US $ 15,25 milhões em financiamento da Série A, liderados pelo Playground Global, elevando seu financiamento total para mais de US $ 22 milhões. O investimento facilitará o desenvolvimento de produtos, a expansão da equipe e a introdução da Erasearch Cloud, um serviço de gerenciamento de logs gerenciado.

Impacto da IA ​​no mercado de software de bancos de dados de séries temporais

A inteligência artificial (IA) melhora a funcionalidade e a eficiência dos TSDBs, facilitando análises avançadas, modelagem preditiva e processamento automatizado de dados. A IA permite que os bancos de dados de séries temporais suportem modelos avançados de previsão, fornecendo previsões mais precisas em análises de mercado financeiro, monitoramento de assistência médica e automação industrial. Os algoritmos movidos a IA melhoram a detecção de anomalias e padrões irregulares em dados de séries temporais, o que é crítico na segurança cibernética, detecção de fraude e aplicações de manutenção preditiva. À medida que as organizações dependem mais da IA ​​para a tomada de decisões orientadas a dados, a incorporação de recursos de IA no TSDBS se torna crucial para gerenciar o volume e a complexidade dos dados modernos de registro de data e hora.

Driver de mercado de bancos de dados de séries temporais

A crescente demanda por análise em tempo real impulsiona o crescimento do mercado

A crescente demanda por análises em tempo real é um fator-chave que impulsiona o mercado. As organizações em diversos setores dependem mais de insights de dados em tempo real para tomar decisões rápidas e informadas por dados essenciais para otimizar operações, manter o desempenho do sistema e reduzir os riscos. Além disso, a crescente aplicação de análises em tempo real em indústrias como finanças, telecomunicações e assistência médica reflete uma mudança mais ampla em direção à transformação digital. As empresas pretendem aumentar a competitividade, aumentando a eficiência e a capacidade de resposta por meio do processamento e análise de dados rápidos. Essa adoção generalizada destaca a importância de soluções TSDB escaláveis ​​e otimizadas que podem gerenciar o volume e a velocidade necessários para uma análise eficaz em tempo real.

• Em maio de 2024, a Atlan levantou 105 milhões de dólares em uma rodada de financiamento da Série C, liderada pelo Soberano Wealth Fund de Cingapura, GIC, com a participação da Meritech Capital. Esse novo investimento valoriza a empresa em US $ 750 milhões e apoiará a expansão da Atlan no gerenciamento e governança de dados.

Bancos de dados de séries temporais Restrição de mercado de software

Custos, complexidade na integração e falta de conscientização podem impedir o crescimento do mercado

A implementação de um sistema TSDB geralmente exige infraestrutura especializada, manutenção contínua e experiência no gerenciamento de dados de registro de data e hora, tornando-os caros e intensivos em recursos. Essas despesas podem desencorajar empresas menores ou com orçamentos de TI restritivos da adoção de soluções TSDB. Além disso, a conscientização dos benefícios exclusivos que os TSDBs fornecem sobre os bancos de dados tradicionais permanecem limitados. Essa falta de entendimento é especialmente prevalente em indústrias, como fabricação e varejo, onde a análise das séries temporais é menos comum, deixando as vantagens do TSDB amplamente inexploradas nesses setores. Isso resulta em taxas de adoção mais baixas, pois os tomadores de decisão podem ignorar as eficiências e as vantagens analíticas que os bancos de dados de séries temporais especializadas oferecem para melhorar a eficácia operacional.

Oportunidade de mercado de software de bancos de dados de séries temporais

A integração das soluções de IA e Cloud apresenta a oportunidade de crescimento do mercado

As organizações pretendem extrair insights acionáveis ​​de grandes volumes de dados de registro de data e hora, aumentando a necessidade de ferramentas analíticas avançadas capazes de utilizar os algoritmos AI e ML. Essa tendência é especialmente proeminente em indústrias como finanças, assistência médica e manufatura, onde a análise de dados em tempo real aprimora a tomada de decisões e aumenta a eficiência operacional. Além disso, a transição para a Cloud Solutions fornece uma estrutura escalável e adaptável para a implementação do TSDBS, permitindo que as organizações gerenciem volumes de dados crescentes sem as limitações associadas aos sistemas tradicionais no local. A integração da análise orientada pela IA com a implantação em nuvem aprimora os recursos de gerenciamento de dados e promove a inovação rápida necessária para se adaptar à mudança do ambiente tecnológico.

Segmentação

Insights principais

O relatório abrange as seguintes informações importantes:

• Micro Macro Economic Indicadores
• Motoristas, restrições, tendências e oportunidades
• Estratégias de negócios adotadas pelos principais players
• Impacto da IA ​​no mercado de software de bancos de dados de séries temporais globais
• Análise SWOT consolidada dos principais players

Análise por implantação

Por implantação, o mercado é dividido em nuvem e na Web.

As soluções baseadas em nuvem dominam o mercado devido à sua escalabilidade e eficiência operacional. Essas soluções operam em infraestrutura em nuvem, fornecendo vários benefícios, incluindo escalabilidade, economia de custos potenciais e gerenciamento simplificado. Esse método de implantação corresponde à transformação digital, à medida que as organizações passam cada vez mais para plataformas em nuvem para melhorar a eficiência operacional e permitir o acesso remoto.

Espera-se que as soluções baseadas na Web atinjam o CAGR mais alto, que é atribuído à crescente necessidade de interfaces amigáveis ​​e à preferência pelo acesso rápido a ferramentas analíticas. Espera-se que as soluções TSDB baseadas na Web sejam cada vez mais adotadas devido à sua acessibilidade através de navegadores da Web, eliminando a necessidade de instalações especializadas de software. Esse modelo de implantação é cada vez mais favorecido por organizações que buscam acesso a dados e priorizam a usabilidade sem incorrer em uma sobrecarga substancial de TI.

Análise por tipo corporativo

Por tipo corporativo, o mercado é dividido em pequenas e médias empresas e grandes empresas.

As grandes empresas lideram o mercado devido à posse dos recursos e infraestrutura necessários para implementar soluções sofisticadas de gerenciamento de dados, como bancos de dados de séries temporais. Essas organizações produzem volumes significativos de dados de registro de data e hora de vários departamentos e aplicativos, tornando essencial o gerenciamento de dados eficientes. As grandes empresas enfatizam análises em tempo real, manutenção preditiva e relatórios detalhados, necessitando de soluções robustas do TSDB capazes de gerenciar volumes de dados altos com baixa latência.

As pequenas e médias empresas são projetadas para mostrar o maior CAGR no crescimento do mercado devido ao crescente uso de soluções em nuvem. Isso lhes permite utilizar a análise de dados, evitando despesas significativas de infraestrutura. Além disso, a necessidade de soluções escaláveis ​​e econômicas solicita pequenas e médias empresas a considerar as opções TSDB baseadas em nuvem que envolvem investimentos iniciais mais baixos e exigem menos recursos para a gerência. Além disso, a crescente disponibilidade de plataformas TSDB fáceis de usar e acessíveis adaptadas para PMEs suporta ainda essa tendência.

Análise por aplicação

Por aplicação, o mercado é dividido em BFSI, saúde, varejo e comércio eletrônico, fabricação, TI e telecomunicações, energia e serviços públicos e outros.

A indústria da BFSI é uma área de aplicação líder para o TSDBS devido à sua dependência de dados sensíveis ao tempo para várias operações. As instituições financeiras rastreiam e avaliam regularmente os dados sobre tendências, transações e comportamentos de clientes do mercado. A capacidade de análise em tempo real permite que as organizações do setor da BFSI tomem decisões oportunas, respondam efetivamente às flutuações de mercado e melhorem a eficiência operacional geral. A necessidade de alta disponibilidade e desempenho nesse campo incentiva o uso de bancos de dados de séries temporais especializadas nesse setor. Além disso, o setor de saúde deve exibir o maior CAGR devido ao crescente uso de dispositivos de saúde vestíveis, telemedicina e registros eletrônicos de saúde, que levaram a um aumento substancial no volume de dados de pacientes com registro de data e hora. Os TSDBs desempenham um papel crucial no gerenciamento desses dados, permitindo que os prestadores de serviços de saúde monitorem os vitais dos pacientes, rastreem os resultados do tratamento e realizem análises preditivas para melhor atendimento ao paciente.

Análise Regional

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Em termos de geografia, o mercado global é segmentado na América do Norte, Europa, Ásia -Pacífico, América do Sul e Oriente Médio e África.

A América do Norte ocupa uma posição de liderança devido à adoção precoce de tecnologias avançadas, incluindo IA, IoT e infraestrutura em nuvem. Essa região se beneficia de um ambiente tecnológico bem estabelecido, com os principais participantes do mercado nos EUA investindo significativamente na pesquisa, desenvolvimento e implementação de soluções TSDB. Uma forte presença de indústrias em serviços financeiros, telecomunicações e assistência médica, cada um produzindo volumes significativos de dados de séries temporais, alimenta a demanda por soluções de banco de dados robustas e escaláveis.

Espera -se que o mercado da Ásia -Pacífico exiba o CAGR mais alto do mercado durante o período de previsão. Esse crescimento é impulsionado por vários fatores, incluindo a rápida industrialização, o aumento da adoção da tecnologia da IoT e um aumento na transformação digital. Além disso, a ascensão das iniciativas da cidade inteligente e a crescente adoção de serviços em nuvem na região estão impulsionando uma demanda significativa por soluções TSDB. Além disso, seu crescente uso de TSDBs em setores como fabricação, energia e saúde posiciona a região como a área com o potencial de crescimento mais forte no mercado de TSDB.

Os principais jogadores cobertos

 Os principais players do mercado incluem,

• InfluxDB (EUA)
• KX System Inc. (EUA)
• Prometheus (EUA)
• Amazon Web Service, Inc. (EUA)
• Google, LLC (EUA)
• DataStax, Inc. (EUA)
• Senx SAS (França)
• Trendalyze Ltd. (Reino Unido)
• Quasardb SAS (França)
• Questdb, Inc. (Reino Unido)
• Druid (EUA)

Principais desenvolvimentos da indústria

• Em março de 2024, o InfluxData anunciou uma parceria com a AWS para oferecer ao InfluxDB como um serviço gerenciado na plataforma da AWS, permitindo que os usuários executem a versão de código aberto do InfluxDB no AWS Management Console.
• Em setembro de 2023, o InfluxData anunciou o lançamento do InfluxDB Clustered, um banco de dados de séries temporais projetado para ambientes locais e privados em nuvem privada. Ele permite o gerenciamento de dados de alta cardinalidade, mantendo a flexibilidade e o controle sobre a infraestrutura de dados.