世界のデータメッシュ市場規模は2023年に12億米ドルとなり、2023年から2028年にかけて年平均成長率16.4％で成長すると予測されている。2028年の収益予測は25億ドルに達すると予測されている。推計の基準年は2022年で、過去データは2023年から2028年までである。
様々なビジネス促進要因から、データメッシュ市場は予測期間中に大きく成長すると予測されている。クラウドネイティブテクノロジーの採用が増加し、強固なガバナンスとセキュリティを維持し、俊敏性とイノベーションを促進するデータパイプラインをカスタマイズすることも、市場の成長を促進する要因となっている。
市場ダイナミクス
促進要因 データの民主化とアクセシビリティに対するニーズの高まり データの民主化とアクセシビリティへの要求は、データメッシュ市場を前進させる極めて重要な原動力となっている。データメッシュアーキテクチャの枠組みの中で、このニーズは、組織全体のさまざまな利害関係者が関連性のある信頼できるデータにシームレスにアクセスできるようにする方向へのシフトを意味する。データを民主化することで、組織は従来のサイロを解体し、多様なチームがそれぞれの役割や目的に関連するデータに自律的にアクセスし、理解し、活用できる文化を醸成する。このような民主化アプローチにより、コラボレーションが促進されるだけでなく、リアルタイムで状況に応じたデータに素早くアクセスできるようになるため、意思決定プロセスが加速される。さらに、データのオーナーシップと責任感をチーム全体に浸透させることで、イノベーションを促進し、効率化を推進します。データメッシュ戦略は、データをセルフサービスで管理可能なドメインにカプセル化することでアクセシビリティを優先し、データが利用可能であるだけでなく、それを必要とする人々にとって理解しやすく使いやすいものであることを保証する。このようなデータの民主化とアクセシビリティへのシフトは、データメッシュ市場の基本的な原動力を形成し、データ主導の環境における俊敏性、情報に基づく意思決定、イノベーションを目指す組織の進化するニーズに対応しています。
制約： セキュリティとコンプライアンスの難問への対応 データ・メッシュのパラダイムが急成長する中、セキュリティとコンプライアンスにまつわる複雑な問題が重大な制約となり、イノベーションと機密情報の保護との間で慎重にバランスを取ることが求められている。データ・メッシュは、データ・ドメインの所有権が分散しているため、細心の注意が必要なセキュリティ上の課題が無数に存在する。データがさまざまなドメインに分断され、組織内のさまざまなチームが所有するようになると、一貫したセキュリティ対策とコンプライアンス基準の確保がますます複雑になります。このような断片化は、データ侵害、不正アクセス、多様なデータセット間でのセキュリティ・プロトコルの一貫性のない適用のリスクを本質的に高めます。データの民主化とドメインレベルでの自律性の促進を重視するデータメッシュは、セキュリティ上の懸念をさらに悪化させる。このようなセキュリティとコンプライアンスの難問に対処するには、堅牢な暗号化、アクセス制御メカニズム、一貫した監査、データ・メッシュ・アーキテクチャ全体にわたるモニタリングの実践を包含する包括的な戦略が必要である。今日のデータ主導のエコシステムにおいて、機密情報の保護と完全性を確保しつつ、データメッシュの可能性をフルに発揮するには、このバランスを達成することが重要です。
チャンス データガバナンスのためのきめ細かなコントロール データメッシュアーキテクチャの進化するランドスケープにおいて、フェデレーテッド・コンピューテーショナル・ガバナンスのコンセプトは、組織が分散データをどのように管理・統治するかというパラダイムシフトをもたらす、重要な機会として浮上している。このアプローチは、ガバナンスが一元化されるのではなく、組織内の様々なデータ領域や専門領域に分散される分散型モデルを表している。連携コンピューテーショナル・ガバナンスは、相互接続されたデータ・ドメイン間でコンプライアンス、セキュリティ、品質を確保しながら、コラボレーションと意思決定を促進するフレームワークである。この文脈の中で、連携コンピューテーショナル・ガバナンスは、中央の管理機関ではなく、ドメイン固有の専門家がデータの品質、セキュリティ、プライバシーを確保する責任を負う、連携データ・オーナーシップの確立を可能にする。この分散された所有権は、データ・スチュワードとドメイン・エキスパートの間で説明責任と所有権の感覚を育み、ガバナンスの実践を各データ・ドメインのニュアンスと複雑さにより密接に合わせる。さらにこのフレームワークは、メタデータ管理とデータカタログをドメイン間で統合し、一貫したメタデータ標準とガバナンスポリシーを確保しながら、データ資産の発見と理解を促進する。この分散型ガバナンス・モデルは、新しいアイデアの迅速なプロトタイピングを促し、データ主導の意思決定を促進し、コンプライアンスとセキュリティ標準を損なうことなく、新規のデータ活用事例の探求を容易にする。そのため、連携型コンピューテーショナルガバナンスの採用が増加し、データメッシュ市場に成長機会をもたらすと予想される。
課題：データサイロ間のギャップを埋める データのサイロ、つまり異なる部門やシステム内に隔離された強固な情報リポジトリは、現代のデータ・エコシステムに求められる相互接続性と俊敏性を実現する上で大きな障害となっている。このようなサイロは、多くの場合、レガシーインフラストラクチャ、多様なデータフォーマット、互換性のないテクノロジー、組織内の部門別のデータ所有権に起因する。課題は、これらの障壁を取り除くだけでなく、自律性や完全性を損なうことなく、異種データソースを調和させることにある。データ・メッシュ・アーキテクチャの文脈では、データの所有権と管理が分散化されているため、この課題はさらに深刻になる。データ・メッシュの各ドメインやチームは独立して運営され、独自のルール、フォーマット、ガバナンス・プロトコルでデータ・ドメインを管理する。この分散化は、個々のユニットに権限を与える一方で、データのサイロ化の問題を悪化させる可能性がある。これらのドメインの自律性を損なうことなく、コラボレーションと相互運用性を促進するフレームワークを確立することが不可欠だ。データ・メッシュのフレームワークの中でデータのサイロを橋渡しする複雑さは、革新的なアプローチを必要とする。データメッシュ市場に参入する企業は、各データドメインの主権を尊重しつつ、シームレスなデータ交換と統合を促進する技術と方法論を導入するという課題に直面している。そのためには、強固なデータガバナンス・フレームワーク、標準化されたプロトコル、ドメイン間でのデータ発見・アクセス・共有を可能にする相互運用可能なツールが必要となる。さらに、サイロを効果的に打破するためには、包括的なビジネス目標との整合性とコラボレーションの文化を醸成することが重要になります。この課題に対処するには、技術的な進歩が必要なだけでなく、企業は変更管理戦略にも投資し、データの民主化を優先する文化を醸成しながら、セキュリティとプライバシーの基準へのコンプライアンスを確保する必要があります。
アプローチ別では、細粒度セグメントが予測期間中に最も高いCAGRを記録する。 アプローチ別のデータメッシュ市場には、細粒度メッシュ、ハイブリッド連携メッシュ、バリューチェーン連携メッシュ、粗粒度メッシュが含まれる。データメッシュの広範な文脈の中で、細粒度メッシュセグメントは、いくつかの極めて重要な要因によって顕著な成長を目撃している。データメッシュの中でもこの特殊なニッチは、緻密で粒度の細かいデータ管理に焦点を当て、正確で詳細なデータ管理に対する組織の進化するニーズに対応している。データの複雑性と多様性の急増に加え、ミクロレベルでより的を絞ったデータ処理の必要性が、きめ細かなメッシュソリューションの需要を押し上げている。
業種別では、ヘルスケアとライフサイエンスが予測期間中のCAGRが最も高い。 ヘルスケア・ライフサイエンス分野は予測期間中にさらに成長すると予測されている。患者記録、ゲノム情報、研究データなど、ヘルスケアデータの量が増加しているため、データメッシュのような革新的なアプローチが必要とされている。データメッシュの分散化された性質は、ヘルスケアおよびライフサイエンス内の多様で専門的なドメインに合致し、異なるデータソース間のより良い統合と分析を可能にする。さらに、医療機関や研究機関間での相互運用性とデータ共有が重視されていることも、データ・メッシュ・フレームワークの採用を後押ししている。さらに、個別化医療やプレシジョン・ヘルスケアの重要性の高まりは、包括的で領域固有のデータインサイトに大きく依存しているため、データメッシュは魅力的なソリューションとなっている。
ビジネス機能別では、HR分野が予測期間中に最も高いCAGRを記録する。 データメッシュはHRビジネス機能の展望を再構築しており、いくつかの影響力のある要因によって顕著な成長を遂げている。従業員中心の戦略への注目が高まるにつれ、従業員データをよりパーソナライズされた形で理解することが求められ、データメッシュフレームワークの採用を促進している。人事部門は、従業員エンゲージメント指標、パフォーマンスデータ、スキルインベントリなど、多様なデータソースの複雑性を処理するために、これらのフレームワークを活用している。さらに、人事部門におけるAIとアナリティクスの重要性が高まっているため、全体的かつ領域指向のデータアプローチが必要とされており、データメッシュの基本理念と合致している。
地域別では、北米が予測期間中に最大の市場規模を目撃する。 北米はデータメッシュ市場において著しい技術的成長を遂げている。この地域の企業は、複雑なデータの課題に対処する可能性を認識し、データメッシュのパラダイムをますます受け入れている。特筆すべき傾向として、データメッシュの原則に特化したツールやプラットフォームの台頭が挙げられる。これらのソリューションは、分散型データアーキテクチャを促進し、多様なドメインやチーム間でのシームレスな統合、ガバナンス、アクセシビリティを可能にすることを目的としている。
主な市場プレイヤー
データメッシュソリューションおよびサービスプロバイダーは、市場での提供を強化するために、製品のアップグレード、新製品の発売、パートナーシップ、契約、事業拡大、M&Aなど、さまざまな種類の有機的・無機的成長戦略を実施している。データメッシュ市場の主要企業には、IBM（米国）、AWS（米国）、SAP（ドイツ）、オラクル（米国）、インフォマティカ（米国）、K2view（米国）、Talend（米国）、Denodo（米国）、HPE（米国）、NetApp（米国）、Teradata（米国）、Monte Carlo（米国）、Radiant Logic（米国）、Snowflake（米国）、Google（米国）、Microsoft（米国）、Global IDs（米国）などがある、 Estuary（米国）、DataKitchen（米国）、Databricks（米国）、Cinchy（カナダ）、Intenda（オランダ）、Ataccama（カナダ）、Alation（米国）、Collibra（米国）、Dremio（米国）、Starburst（米国）、Nexla（米国）、NextData（オーストラリア）、Hevo Data（米国）、Atlan（米国）、CluedIn（デンマーク）、Iguazio（イスラエル）、Alex Solutions（オーストラリア）。
この調査レポートは、データメッシュ市場を提供、アプローチ、ビジネス機能、用途、業種、地域に基づいて分類しています。
オファリング別 ソリューション データ統合と配信 ETL（抽出、変換、ロード） データパイプラインとワークフロー管理 データマッピングと変換 統合データガバナンス メタデータ管理 データ品質とセキュリティ コンプライアンスと規制ツール データ運用 モニタリングと監視可能性 データカタログとディスカバリー データライフサイクル管理 データ変換とオーケストレーション スキーマの進化 データ・オーケストレーションと同期化プラットフォーム その他のソリューション 導入形態別ソリューション クラウド オンプレミス サービス プロフェッショナル・サービス コンサルティングとインプリメンテーション サポートとメンテナンス トレーニングと教育 アドバイザリーと戦略 導入と展開 ガバナンスとセキュリティ マネージド・サービス ビジネス機能別 財務・会計 セールス＆マーケティング 研究開発 オペレーション＆サプライチェーン 人事 ITSM アプローチ別 きめ細かさ 完全統合メッシュ 完全に統制されたメッシュ ハイブリッド統合メッシュ バリューチェーンに沿ったメッシュ 粗い粒度 整列メッシュ ガバメントメッシュ アプリケーション別 カスタマー・エクスペリエンス管理 データ・プライバシー管理 チャットボット／バーチャルアシスタント キャンペーン管理 IoTモニタリング その他のアプリケーション 業種別 BFSI ヘルスケア＆ライフサイエンス テレコム 小売・Eコマース 政府・公共機関 エネルギー・公益事業 IT・ITeS 運輸・物流 製造業 その他の業種 地域別 北米 米国 カナダ 欧州 英国 ドイツ フランス イタリア スペイン その他のヨーロッパ アジア太平洋 中国 インド 日本 オーストラリア・ニュージーランド（ANZ） 韓国 ASEAN諸国 その他のアジア太平洋地域 中東・アフリカ GCC 南アフリカ エジプト トルコ その他の中東・アフリカ ラテンアメリカ ブラジル メキシコ アルゼンチン その他のラテンアメリカ
2023年12月、IBM Cloud Pak for DataチームはCloud Pak for Data（CPD）バージョン4.8の一般提供を発表した。このリリースには、CPDプラットフォームとサービスの管理と保守を強化したサービス性を中心に、さまざまな機能が含まれています。これらのサービス性の向上により、プラットフォームに関するより多くの情報が提供され、CPD本番ワークロードの安定した環境を積極的に確保することができます。 2023年9月、オラクルとマイクロソフトは、Oracle Cloud Infrastructure（OCI）上で稼働し、Microsoft Azureデータセンターで展開されるオラクル・データベース・サービスへの直接アクセスを顧客に提供するOracle Database at Azureを発表した。 2023年6月、インフォマティカは、AIを活用したエンドツーエンドのデータ管理プラットフォーム「Intelligent Data Management Cloud（IDMC）」をAWSアジア太平洋地域（東京）で提供開始すると発表した。 2023年4月、シーメンスとIBMは、統合ソフトウェア・ソリューションの開発で協力することで、長期的なパートナーシップを拡大すると発表した。この新しいソフトウェア・ソリューションは、システム・エンジニアリング、サービス・ライフサイクル管理、資産管理のためのそれぞれの製品を統合する。 SAPは2023年3月、SAP Business Technology Platform（SAP BTP）上に構築された包括的なデータサービスであるSAP Datasphereを発表した。SAP Datasphereは、あらゆるデータ専門家がミッションクリティカルなビジネスデータにシームレスかつスケーラブルにアクセスできるようにするものである。最先端のデータフロー機能により、企業はエンタープライズ規模でパイプラインを自動生成することができます。また、ビジネスセマンティックレイヤーを高度なモデリング機能で強化しました。
【目次】
1 はじめに （ページ - 41） 1.1 調査目的 1.2 市場の定義 1.2.1 包含と除外 1.3 調査範囲 1.3.1 市場セグメンテーション 1.3.2 対象地域 1.4 考慮した年数 1.5 通貨 1.6 利害関係者
2 調査方法 (ページ - 46) 2.1 調査データ 図1 データメッシュ市場：調査デザイン 2.1.1 二次データ 2.1.2 一次データ 表1 一次インタビュー 2.1.2.1 一次プロフィールの内訳 2.1.2.2 主要業界インサイト 2.2 市場ブレークアップとデータ三角測量 図2 データ三角測量 2.3 市場規模の推定 図3 データメッシュ市場：トップダウンアプローチとボトムアップアプローチ 2.3.1 トップダウンアプローチ 2.3.2 ボトムアップアプローチ 図4 市場規模推定手法-アプローチ1（サプライサイド）： データメッシュ市場のソリューション／サービスからの収益 図5 市場規模推定手法-アプローチ2（ボトムアップ）（供給側）： データメッシュ市場の全ソリューション／サービスからの総収入 図 6 市場規模推定手法-アプローチ 3、ボトムアップ（供給側）： データメッシュ市場のすべてのソリューション／サービスからの総収入 図7 市場規模推定手法-アプローチ4、ボトムアップ（需要側）： データメッシュ支出全体に占めるデータメッシュのシェア 2.4 市場予測 表2 要因分析 2.5 調査の前提 2.6 制限事項 2.7 景気後退の影響 表3 世界のデータメッシュ市場に対する景気後退の影響
3 経済サマリー（ページ数 - 59） 表4 データメッシュの世界市場規模と成長率、2019～2022年（百万米ドル、前年比） 表5 2023-2028年の世界市場規模と成長率（百万米ドル、前年比） 図8 2023年に市場を支配するのはソリューション分野 図9 2023年にはデータ統合と配信が最大市場シェアを占める 図10 2023年にはプロフェッショナルサービスが市場を支配する 図11 2023年にはコンサルティング＆インプリメンテーション・サービスが市場を支配する 図12 2023年には顧客経験管理分野が市場を支配する 図13 2023年に市場をリードするのはクラウドセグメント 図14 2023年には粗視化セグメントが最大の市場シェアを占める 図15 2023年に最大の市場シェアを占めるのはセールス＆マーケティング分野 figure 16 予測期間中に最も高い成長率を達成するのはヘルスケア＆ライフサイエンス分野 図17 2023年に最大の市場シェアを占めるのは北米、最も高い成長率を示すのはアジア太平洋地域
4 プレミアムインサイト（ページ数 - 67） 4.1 データメッシュ市場におけるプレーヤーにとっての魅力的な機会 図18 データの民主化と顧客体験向上のためのアクセシビリティに対するニーズの高まりが市場成長を後押し 4.2 世界市場における景気後退の概要 図19：2023年の前年比成長率はわずかな減少にとどまる見込み 4.3 市場：上位3つのアプリケーション 図 20：予測期間中に最も高い成長率で成長する iot モニタリング分野 4.4 北米：市場：サービス別、主要業種別 図 21 2023 年にはソリューションと Bfsi 分野が北米で大きなシェアを占める 4.5 地域別市場 図 22 2023 年には北米が最大シェアを占める
5 市場概要と業界動向（ページ - 70） 5.1 はじめに 5.2 市場ダイナミクス 図 23 データメッシュ市場：促進要因、阻害要因、機会、課題 5.2.1 推進要因 5.2.1.1 テーラーメイドのデータパイプラインが俊敏性とイノベーションを促進 5.2.1.2 データの民主化とアクセシビリティに対するニーズの高まり 5.2.1.3 クラウドネイティブ技術の採用の増加 5.2.1.4 堅牢なガバナンスとセキュリティの維持 5.2.2 制約事項 5.2.2.1 セキュリティとコンプライアンスの難問への対応 5.2.3 チャンス 5.2.3.1 データメッシュによる金融サービスの変革 5.2.3.2 データガバナンスのためのきめ細かなコントロールの実現 5.2.4 課題 5.2.4.1 データサイロ間のギャップを埋める 5.2.4.2 分散型システムにおける高品質データの維持 5.3 データメッシュ市場の進化 図24 市場の進化 5.4 市場：アーキテクチャ 図25 市場：アーキテクチャ 5.5 バリューチェーン分析 図26 市場：バリューチェーン分析 5.6 エコシステム/市場マップ 表6 市場エコシステム 図27 市場エコシステムの主要プレイヤー 5.6.1 市場：プラットフォームプロバイダー 5.6.2 市場：ソフトウェアプロバイダー 5.6.3 市場：サービスプロバイダー 5.6.4 市場：クラウドプロバイダー 5.6.5 市場：エンドユーザー 5.6.6 データメッシュ市場：規制機関 5.7 ケーススタディ分析 5.7.1 Hevoの導入により、イーベリーは信頼性の高いデータ製品を構築し、迅速な意思決定を可能にした。 5.7.2 starburstの導入により、bank hapoalimはシームレスなスケーラビリティを実現 5.7.3 ファクトセットがdremioでアプリケーションを近代化し、データアクセスを高速化、複雑性を解消 5.7.4 ハンガリーの otp bank が dremio を利用して顧客ニーズの把握と可視化を実現 5.7.5 ノバントヘルスがスターバースト・プラットフォームを導入し、高速パフォーマンス、タイムリーなアクセス、エンジニアリング・サポートを実現 5.7.6 レッドクリフ・ラボ、hevo データを使用して軍事レベルの精度でカスタマージャーニーを最適化 5.7.7 collibra 社、envision healthcare 社とその患者の保険請求問題への取り組みを支援 5.7.8 ataccamaのソリューションがTモバイルの大きな利益達成を支援 5.7.9 ハイネケンがデータ統合、統合、分析のためにコリブラ・データ・インテリジェンス・プラットフォームを導入 5.7.10 アドビ、コリブラからMysqlデータベースへ指標定義を移行し、データ文化を強化 5.7.11 ホーンブロワー社、ヘボデータを利用して効率化を達成 5.7.12 ドレミオのデータレイクエンジンがヘンケルのサプライチェーンにおける洞察を加速し、効率化を推進 5.8 テクノロジー分析 5.8.1 主要テクノロジー 5.8.1.1 データレイクとウェアハウス 5.8.1.2 クラウドコンピューティング 5.8.1.3 AI/ML 5.8.1.4 ビッグデータとアナリティクス 5.8.2 隣接テクノロジー 5.8.2.1 拡張現実（AR）と仮想現実（VR） 5.8.2.2 デブオプス 5.8.2.3 継続的インテグレーション（CI）/継続的デリバリー（CD）パイプライン 5.8.2.4 デジタルツインズ 5.9 関税と規制の状況 5.9.1 データメッシュ・ソフトウェアに関連する関税 表7 データメッシュ・ソフトウェアに関連する関税（2022年 5.9.2 規制の状況 5.9.2.1 規制機関、政府機関、その他の組織 表8 北米：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト 表9 欧州： 規制機関、政府機関、その他の組織のリスト 表10 アジア太平洋地域：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト 表11 中東・アフリカ：規制機関・政府機関・その他の団体リスト 表 12 ラテンアメリカ：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト 5.9.3 データメッシュ市場：規制 5.9.3.1 北米 5.9.3.1.1 カリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA） 5.9.3.1.2 医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律（HIPAA） 5.9.3.1.3 連邦取引委員会（FTC）規制 5.9.3.1.4 サーベンス・オクスリー法（SOX法） 5.9.3.2 欧州 5.9.3.2.1 一般データ保護規則（GDPR） 5.9.3.2.2 競争法（独占禁止法） 5.9.3.2.3 eプライバシー指令 5.9.3.2.4 データガバナンス規制 5.9.3.3 アジア太平洋地域 5.9.3.3.1 個人データ保護法（PDPA） 5.9.3.3.2 サイバーセキュリティ法規制 5.9.3.3.3 クラウドコンピューティング規制 5.9.3.3.4 eコマースとデータガバナンスポリシー 5.9.3.4 中東・アフリカ 5.9.3.4.1 電気通信に関する規制と許認可 5.9.3.4.2 サイバーセキュリティのフレームワークとコンプライアンス 5.9.3.5 ラテンアメリカ 5.9.3.5.1 一般データ保護規則（LGPD）-ブラジル 5.9.3.5.2 データ保護法 - アルゼンチン 5.10 特許分析 5.10.1 方法論 5.10.2 出願特許（文書タイプ別 表13 出願された特許、2013-2023年 5.10.3 技術革新と特許出願 図28 特許付与総件数、2013-2023年 5.10.3.1 データメッシュ市場における上位10件の出願人 図29 市場における出願人トップ10、2013-2023年 表14 市場における特許所有者トップ20、2013-2023年 表15 市場において付与された特許のリスト（2023年 図 30 付与された特許の地域分析（2013-2023年 5.11 価格分析 5.11.1 主要プレイヤーの平均販売価格動向（ソフトウェアタイプ別 図31 主要プレイヤーの平均販売価格動向（主要ソフトウェアタイプ別 表16 主要プレイヤーの平均販売価格動向（主要ソフトウェアタイプ別 5.11.2 データメッシュベンダー別の指標価格分析 表17 データメッシュベンダーの参考価格水準 5.12 データメッシュ手法 5.12.1 クエリ駆動型アプローチ 5.12.2 イベント駆動型アプローチ 5.12.3 ファイルベースのアプローチ 5.13 主要なカンファレンスとイベント 表18 データメッシュ市場：カンファレンスとイベントの詳細リスト（2023～2024年 5.14 ポーターのファイブフォース分析 5.14.1 市場 表19 ポーターの5つの力が市場に与える影響 図 32 ポーターの5つの力分析 5.14.1.1 新規参入の脅威 5.14.1.2 代替品の脅威 5.14.1.3 供給者の交渉力 5.14.1.4 買い手の交渉力 5.14.1.5 競合の激しさ 5.15 データメッシュ技術のロードマップ 図 33 データメッシュ技術のロードマップ 5.16 データメッシュのビジネスモデル 5.16.1 データ製品モデル 5.16.2 データマーケットプレイスモデル 5.16.3 データ仲介モデル 5.16.4 データユーティリティモデル 5.16.5 データエコシステムモデル 5.17 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱 図 34 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱 5.18 主要ステークホルダーと購買基準 5.18.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー 図 35 上位 3 つのアプリケーションの購買プロセスにおける関係者の影響力 表 20 上位 3 つのアプリケーションの購買プロセスにおける関係者の影響力 5.18.2 購入基準 図36 上位3アプリケーションの主な購買基準 表 21 上位 3 アプリケーションの主な購買基準
6 データメッシュ市場, オファリング別 (ページ - 122) 6.1 はじめに 6.1.1 オファリング 市場牽引要因 図 37 サービス分野は予測期間中に高い成長率を記録する 表 22：オファリング別市場（2019～2022 年）（百万米ドル 表23 オファリング別市場、2023～2028年（百万米ドル） 6.2 ソリューション 図 38 データトランスフォーメーション＆オーケストレーション分野は予測期間中に最も高い成長率を示す 表24 ソリューション別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表25 ソリューション別市場、2023～2028年（百万米ドル） 表 26 ソリューション： 市場：地域別、2019-2022年（百万米ドル） 表27 ソリューション： 市場：地域別、2023-2028年（百万米ドル） 6.2.1 データ統合と配信 6.2.1.1 相互運用性と互換性を重視するデータ統合＆配信ソリューション 表 28 データ統合＆配信：市場、地域別、2019～2022 年（百万米ドル） 表29 データ統合＆配信：地域別市場、2023～2028年（百万米ドル） 6.2.1.1.1 抽出、変換、ロード（ETL）プロセス 6.2.1.1.2 データパイプラインとワークフロー管理 6.2.1.1.3 データマッピングと変換 6.2.2 連携データガバナンス 6.2.2.1 機敏性を阻害することなく規制基準へのコンプライアンスを確保するための統合データガバナンスソリューション 表30 連携データガバナンス：データメッシュ市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル） 表31 連携データガバナンス：地域別市場、2023年～2028年（百万米ドル） 6.2.2.1.1 メタデータ管理 6.2.2.1.2 データ品質とセキュリティ 6.2.2.1.3 コンプライアンス＆規制ツール 6.2.3 データ運用 6.2.3.1 セルフサービスデータインフラストラクチャプラットフォームの進歩がデータ運用ソリューションの需要を押し上げる 表 32 データ運用 市場, 地域別, 2019-2022 (百万米ドル) 表33 データ運用： 地域別市場、2023-2028年（百万米ドル） 6.2.3.1.1 モニタリングと観測可能性 6.2.3.1.2 データのカタログ化と発見 6.2.3.1.3 データライフサイクル管理 6.2.4 データ変換 6.2.4.1 物件関連データを一元化し、タスク自動化を促進するCRMソリューション 表34 データ変換：市場、地域別、2019～2022年（百万米ドル） 表35 データ変換：市場、地域別、2023～2028年（百万米ドル） 6.2.4.1.1 スキーマの進化 6.2.4.1.2 データオーケストレーション＆同期プラットフォーム 6.2.5 その他のソリューション 表 36 その他のソリューション データメッシュ市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 37 その他のソリューション 地域別市場、2023-2028年（百万米ドル） 6.3 展開モード 図 39：予測期間中、オンプレミス分野はより高い成長率で成長する 表 38 データメッシュソリューション市場：展開モード別、2019-2022 年（百万米ドル） 表39 データメッシュソリューション市場、展開モード別、2023～2028年（百万米ドル） 6.3.1 クラウド 6.3.1.1 共有リソースへのアクセス性とコスト効率の高い拡張性を提供するクラウド展開 表 40 クラウド：データメッシュソリューション市場、地域別、2019～2022 年（百万米ドル） 表41 クラウド：データメッシュソリューション市場、地域別、2023～2028年（百万米ドル） 6.3.2 オンプレミス 6.3.2.1 オンプレミスの導入状況により、よりソースに近いデータ処理が可能になり、スピードの向上とレイテンシの低減が実現 表 42 オンプレミス： データメッシュソリューション市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 43 オンプレミス： データメッシュソリューション市場、地域別、2023-2028年（百万米ドル） 6.4 サービス 図 40 マネージドサービス分野は予測期間中に高い成長率を示す 表44：サービス別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表45 サービス別市場：2023-2028年（百万米ドル） 表 46 サービス： 市場：地域別、2019-2022年（百万米ドル） 表 47 サービス： 市場：地域別、2023-2028年（百万米ドル） 6.4.1 プロフェッショナルサービス 図 41 トレーニング＆教育サービス分野は予測期間中に最も高い成長率を記録する 表 48：プロフェッショナルサービス別市場（2019-2022 年）（百万米ドル 表49 専門サービス別市場：2023-2028年（百万米ドル） 表 50 プロフェッショナルサービス： 市場：地域別、2019-2022年（百万米ドル） 表51 プロフェッショナルサービス 市場：地域別、2023-2028年（百万米ドル） 6.4.1.1 コンサルティング＆インプリメンテーション 6.4.1.1.1 コンサルティング＆インプリメンテーションサービスによる円滑な移行と最大限の価値実現 表 52 コンサルティング＆インプリメンテーション：市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル） 表53 コンサルティング＆インプリメンテーション：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル） 6.4.1.2 サポート＆メンテナンス 6.4.1.2.1 組織固有のニーズに合わせた包括的なサポートを提供するサポート＆保守サービス 表 54 サポート＆メンテナンス：データメッシュ市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 55 サポート＆メンテナンス：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 6.4.1.3 トレーニング＆教育 6.4.1.3.1 ドメイン固有のデータモデリング、インフラ管理、相互運用性の側面に対処するためのトレーニングプログラムと教育イニシアティブ 表 56 トレーニング＆教育：市場、地域別、2019～2022 年（百万米ドル） 表 57 トレーニング＆教育：市場、地域別、2023～2028年（百万米ドル） 6.4.1.4 アドバイザリー＆戦略 6.4.1.4.1 データ所有の分散化の機会を特定し、オーダーメイドの戦略を策定するアドバイザリー＆戦略サービス 表58 アドバイザリー＆戦略：市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル） 表59 アドバイザリー＆戦略：市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル） 6.4.1.5 導入と展開 6.4.1.5.1 サービスプロバイダーはデータメッシュ導入のための標準化手法の開発に注力 表 60 導入と展開： 市場, 地域別, 2019-2022 (百万米ドル) 表 61 導入と展開： 市場、地域別、2023-2028年（百万米ドル） 6.4.1.6 ガバナンスとセキュリティ 6.4.1.6.1 データを管理・保護するための適応可能なフレームワークを提供するガバナンス＆セキュリティサービス 表 62 ガバナンスとセキュリティ 市場, 地域別, 2019-2022 (百万米ドル) 表 63 ガバナンスとセキュリティ： 地域別市場、2023-2028年（百万米ドル） 6.4.2 マネージド・サービス 表 64 マネージドサービス 市場：地域別、2019-2022年（百万米ドル） 表 65 マネージドサービス： 地域別市場、2023-2028年（百万米ドル）
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