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Feb 4, 2020 12:41 AM ET

Graph Datenbankmarkt wächst bei CAGR von 22,6% im Prognosezeitraum 2020-2025


Graph Datenbankmarkt wächst bei CAGR von 22,6% im Prognosezeitraum 2020-2025

iCrowd Newswire - Feb 4, 2020

Der Graph Database Market wird bis 2025 voraussichtlich 3,21 Milliarden US-Dollar erreichen und im Prognosezeitraum 2020-2025 mit einem CAGR von 22,6 % wachsen. Das Wachstum des Graph-Datenbankmarktes kann auf die Zunahme der Anwendungsbereiche der Graph-Datenbank, die Zunahme der Penetration von verbundenen Daten zur Optimierung der Marketingleistung, den Anstieg der Einführung von Graph-Datenbank-Software im Gesundheitswesen, den Anstieg der Notwendigkeit einer besseren Reaktionszeit und -genauigkeit zur Entdeckung neuer Datenkorrelationen usw. zurückgeführt werden. Die zunehmende Einführung von Cloud-basierten Lösungen zur Verbesserung von Geschäftsprozessen wird das Wachstum von Graph Database Marketweiter ankurbeln. Die zunehmende Nutzung der Virtualisierung in Big Data-Analysen und technologische Fortschritte in der Graph-Datenbank dürften im Prognosezeitraum lukrative Marktchancen schaffen.

Key Takeaways

Komponententyp – Segmentanalyse

Das Softwaresegment wurde analysiert, um den Großteil des Anteils am Graph Database Market im Prognosezeitraum 2020-2025 aufgrund der steigenden Nachfrage nach Software zuzuschreiben, da kontinuierlich ein riesiges Datenvolumen generiert wird, durch das die Verwaltung von Daten eine traditionelle relationale Datenbankinfrastruktur ist für Unternehmen schwierig. Diese Unternehmen müssen ihre Daten effizient und effektiv verwalten, um ihre Produktivität zu steigern und die Geschäftskontinuität aufrechtzuerhalten. Die Verbreitung von Daten, die Big Data darstellen, hat Anbieter gezwungen, Grafikdatenbanksoftware zu entwerfen und IT-Teams dabei zu helfen, ihren Entscheidungsprozess zu vereinfachen und zu verwalten. So sammelte Dgraph im Juli 2019 11,5 Millionen US-Dollar für skalierbare Graphendatenbanklösungen ein. So werden Graph-Datenbanktools unter datensensiblen Organisationen immer häufiger, um mit den ständig wachsenden Datenmengen fertig zu werden, was auf die Möglichkeit für das Wachstum des Graph Database Market hinweist.

Endbenutzer – Segmentanalyse

Unter den Endverbrauchern wird erwartet, dass der Sektor der Gesundheits- und Biowissenschaften den Graph Database Market mit dem höchsten CAGR von 12,48% im Prognosezeitraum 2020-2025 dominieren wird. Graph Datenbanksoftware spielt eine Schlüsselrolle im Gesundheits- und Life-Sciences-Bereich für die Erfassung von Patienteninformationen und für die Bereitstellung dieser Informationen an zahlreiche Patienten oder Gesundheitsdienstleister. Organisationen und Institutionen im Gesundheitswesen nutzen Graph-Datenbank-Tools, um die betriebliche Effizienz, Sicherheit, Kostensenkung und Improvisierung der Qualität der Patientenversorgung zu verbessern und zu verbessern, wodurch ihre Einführung im Gesundheitswesen befeuert wird. Branchenvorschriften wie HIPPA und HITECH enthalten Richtlinien für den Datenschutz im Gesundheitswesen und die sichere Übermittlung elektronischer Gesundheitsdaten. Auf das Gesundheitswesen fokussierte Start-ups nutzen die Graph-Datenbanktechnologie, um den unerfüllten Bedürfnissen der Kunden gerecht zu werden. Zephyr Health beispielsweise, ein gesundheitsorientiertes Start-up, nutzt die Graphdatenbanktechnologie als einen wichtigen Bestandteil seines Serviceangebots. Darüber hinaus nutzen Organisationen des Gesundheitswesens durch den Einsatz von Graph-Datenbank-Technologie die Verbindungen innerhalb ihrer vorhandenen Daten, wie z. B. vernetztes Genom oder Informationen im Zusammenhang mit Patientenbehandlungen, was für den Markt für Graphendatenbanken opportunistisch ist.

Geographie – Segmentanalyse

Nordamerika dominierte den Markt für Graphendatenbanken, auf den 42 % derund dieser Trend dürfte sich auch im Prognosezeitraum 2020-2025 fortsetzen. Das Aufkommen technologiebasierter Unternehmen und Branchen hat die erheblichen Wachstumschancen für die Anbieter von Graph-Datenbanken in dieser Region geschaffen, da die Organisationen in hohem Maße auf Daten angewiesen sind, was die Einführung von Graph-Datenbank-Tools und verwandten Technologien. Die zunehmende Zahl von Fertigungsunternehmen, die Verbreitung von Internet of Things (IoT)-Geräten und das Aufkommen von KI werden das Marktwachstum in dieser Region weiter ankurbeln. Die schnelle Generierung von Daten über Branchenvertikale hinweg und die zunehmenden Investitionen in neue Technologien wie Machine Learning (ML) dürften die Nachfrage nach Graphdatenbanktools während des Prognosezeitraums ankurbeln. Steigende Investitionen verschiedener Anbieter von Graphendatenbanken in diesen Regionen werden das Wachstum des Marktes weiter ankurbeln. So sammelte TigerGraph, ein kalifornischer Softwareentwickler, im September 2019 32 Millionen US-Dollar für Graph-Datenbank-Tools ein.

Treiber – Smart Display Market

Graph-Datenbanken erleichtern die Verteilung aller Daten über Rechenzentren oder Cloud-Regionen hinweg, machen Geschäftsanwendungen maßstabsgetreu und können Einblicke und Erfahrungen in Echtzeit erstellen. Darüber hinaus hilft es, Einblicke durch Datenvisualisierungen anzuzeigen und bietet eine Echtzeitvorhersage für Streaming-Daten. Daher wird die Graph-Datenbank verwendet, um Geschäftsprozesse zu verbessern, die Entscheidungsfindung zu verbessern und die Fähigkeit zu erreichen, Entscheidungen entsprechend den Anforderungen zu automatisieren, zu optimieren und zu lenken, um festgelegte Geschäftsziele zu erreichen. Der wachsende Konsens in Bezug auf Graph-Datenbanken ist der direkteste Weg, um Geschäftsentscheidungen aus dem in den Daten gefundenen Wert zu extrahieren.

Graph-Datenbanken sind in hohem Maße für stark miteinander verbundene Daten konzipiert. Es funktioniert am besten, wenn die Daten verbunden sind, und sollte durch die Verknüpfung oder den Verweise auf andere Daten dargestellt werden. Zum Beispiel die Anwendung der Graph-Datenbank-Technologie in sozialen Netzwerken. Darüber hinaus bietet die Graphdatenbanktechnologie für hochvernetzte Daten zahlreiche Vorteile im Vergleich zu anderen relationalen Datenbanken, einschließlich verbesserter Leistung, verbesserter Flexibilität und einfacherer Datenmodellierung, die lukrative Chancen für den Graph-Datenbankmarkt bieten dürften. Zum Beispiel können hochvernetzte Daten viele Verknüpfungen verursachen, die in der Regel teuer sind. Nach über sieben selbst-/rekursiven Verknüpfungen verlangsamt sich das relationale Datenbankverwaltungssystem im Vergleich zu Graphendatenbanken erheblich.

Herausforderungen – Graph Database Market.

Obwohl Graph-Datenbanken technisch NoSQL-Datenbanken sind, können sie in der Praxis nicht über einen kostengünstigen Cluster implementiert werden, sondern müssen auf einem einzelnen Computer ausgeführt werden. Dies ist der Grund für die rapide Leistungseinbußen in einem Netzwerk. Ein weiterer potenzieller Nachteil besteht darin, dass Entwickler ihre Abfragen mit Java schreiben müssen, da es keine Standard Query Language (SQL) gibt, um Daten aus Diagrammdatenbanken abzurufen, was bedeutet, dass teure Programmierer oder Entwickler SparcQL oder eine der anderen Abfragen verwenden. Sprachen, die zur Unterstützung von Diagrammdatenbanken entwickelt wurden. Diese Herausforderungen können das Wachstum des Graph Database Market behindern.

Marktlandschaft

Der Graph Database Market wird von großen Lösungsanbietern wie IBM (US), Microsoft (US), Oracle (US), AWS (US), Neo4j (US), OrientDB (UK), TIBCO (US), Franz (US), OpenLink Software (US), MarkLogic (US), TigerGraph (US), DataStax (US), Ontotext ( Bulgarien), Stardog (US), Cray (US), ArangoDB (US), Bitnine (US), Objectivity (US), Memgraph (UK), Cambridge Semantics (US), Fluree (US) und Blazegraph (US). Investitionen, Produkteinführungen zusammen mit Partnerschaften sind die wichtigsten Strategien der Akteure im Graph Database Market

Produkteinführungen / Kooperationen / Investitionen

Im November 2018 sammelte Neo4j 80 Millionen US-Dollar für Diagrammdatenbanken der nächsten Generation ein, um seine Entwicklertools zu erweitern und beliebte Anwendungsfälle zu unterstützen, insbesondere graphenfähige künstliche Intelligenz.(AI) und Machine Learning (ML) Systeme.

Im April 2019 gaben Neo4j und Google Cloud eine strategische Partnerschaft bekannt, die die Neo4j Graph-Datenbank als nahtlose Erfahrung in GCP-Konsolen-, Abrechnungs- und Support-Services anbieten wird.

Im Juli 2019 startete TigerGraph das PartnerGraph-Programm, um die wachsende Nachfrage nach Graph Analytics in KI und Machine Learning zu decken. Neues Programm ermöglicht Partnern die Nutzung der führenden skalierbaren Graphendatenbank und Der Analyseplattform.

Über IndustryARC:

IndustryARC konzentriert sich in erster Linie auf die Marktforschung von Cutting Edge Technologies und Neuere Anwendungen. Unsere Custom Research Services wurden entwickelt, um Einblicke in den ständigen Wandel in der globalen Angebots-Nachfrage-Lücke der Märkte zu geben. Unser starkes Team von Analysten ermöglicht es uns, die Kundenforschungsanforderungen schnell und mit einer Vielzahl von Optionen für Ihr Unternehmen zu erfüllen. Alle anderen kundenspezifischen Anforderungen können mit unserem Team besprochen werden, senden Sie eine E-Mail an sales@industryarc.com, um mehr über unsere Beratungsleistungen zu besprechen.

Mr. Venkat Reddy
Vertriebsleiter
E-Mail: sales@industryarc.com
Kontakt Vertrieb: 1970-236-3677

Contact Information:

Mr. Venkat Reddy
Sales Director
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