Marktgröße von Datenbankautomatisierung Industrie
| Studienzeitraum | 2019 - 2029 |
| Marktgröße (2024) | USD 2.92 Billion |
| Marktgröße (2029) | USD 8.70 Billion |
| CAGR (2024 - 2029) | 24.38 % |
| Schnellstwachsender Markt | Asien-Pazifik |
| Größter Markt | Nordamerika |
| Marktkonzentration | Mittel |
Hauptakteure
*Haftungsausschluss: Hauptakteure in keiner bestimmten Reihenfolge sortiert |
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Marktanalyse für Datenbankautomatisierung
Die Größe des Datenbankautomatisierungsmarkts wird im Jahr 2024 auf 2,35 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis 2029 6,99 Milliarden US-Dollar erreichen, was einem durchschnittlichen jährlichen Wachstum von 24,38 % im Prognosezeitraum (2024–2029) entspricht
Das zunehmende Datenvolumen in allen Branchen, die Notwendigkeit, redundante Datenbankverwaltungsprozesse, automatisierte Testlösungen und der wachsende Bedarf an einer schnelleren Markteinführung zu automatisieren, wird voraussichtlich die Nachfrage nach Datenbankautomatisierung in allen Branchen steigern. Allerdings könnte die Notwendigkeit menschlicher Eingriffe bei der Datenmodellierung und Schemagenerierung das Wachstum behindern
- Während einige Technologieexperten immer noch mit Routineaufgaben wie dem Sichern, Skalieren, Optimieren, Überwachen und Sichern kritischer Informationssysteme beschäftigt sind, machen autonome Datenbanken diese Aktivitäten weniger kompliziert und zeitaufwändig.
- Moderne Datenpipelines sind komplexer als herkömmliche. Neue Datenquellen wie IoT, Formate wie unstrukturierte Daten sowie Plattformen und Sprachen wie Apache Kafka und Python schaffen komplexere Pipelines. Die Datenbankautomatisierung nutzt KI und maschinelles Lernen, um eine vollständige End-to-End-Automatisierung für Bereitstellung, Sicherheit, Updates, Verfügbarkeit, Leistung, Änderungsmanagement und Fehlervermeidung bereitzustellen, und umfasst Abfrageoptimierung, automatische Speicherverwaltung und Speicherverwaltung, um eine vollständige Bereitstellung zu ermöglichen Selbstoptimierende Datenbank.
- Anbieter auf dem Markt kalkulieren ihre Produkte nach flexiblen Pay-as-you-go-Preismodellen, was die Kosten für die Wartung lokaler Data Warehouses senkt. Beispielsweise nutzt Kerry EAS, ein Logistik-, Versand- und Logistikunternehmen in China, die autonome Datenbank von Oracle. Das Unternehmen verkürzte den Zeitaufwand für die Analyse seiner über 100 Millionen Datensätze von 30 Minuten auf 10 Sekunden, senkte die IT-Verwaltungskosten erheblich und steigerte die Kapitalrendite durch die Nutzung des Pay-as-you-go-Modells.
- Die Ausbreitung von COVID-19 führte zu Sperrungen in verschiedenen Teilen der Welt, was die IT-Teams aufgrund der zunehmenden digitalen Belastung geschäftskritischer Anwendungen und Datenbanken enorm unter Druck setzte und die Nachfrage nach Datenbankautomatisierung in die Höhe trieb. Um angesichts dieser gestiegenen Nachfrage mehr Kunden zu gewinnen, boten die Anbieter kostenlose Tools und andere Angebote zu geringeren Kosten an. Es wird erwartet, dass der Markt langfristig schnell wächst, da die Datenmenge branchenübergreifend wächst.
