市場概要
ストリーミング分析市場は、予測期間中の年平均成長率(CAGR)33.6%で、2024年の295.3億米ドルから2029年には1258.5億米ドルに成長すると予測されています。市場の主な成長要因のひとつは、リアルタイムでのデータ処理に対する需要の高まりです。ストリーミング分析により、企業はさまざまなソースからデータを常に収集、処理、検証することで、業務効率を改善することができます。また、さまざまな業種の企業が意思決定を強化し、異常を迅速に特定できるようになるため、顧客体験の向上と運用コストの削減につながります。例えば、BFSI企業はストリーミング分析を活用してデータを即座に分析し、金融包摂の大幅な改善を実現しています。これにより、迅速な融資実行、不正行為の特定、融資のデフォルトの早期予測が可能になり、結果として業務効率の向上と利益の増加につながります。小売およびeコマース企業も、ストリーミング分析を活用することで、効率性の向上、クラウド移行によるコスト削減、顧客とのやりとりの強化、アプリケーションの展開加速、市場での競争力を維持するためのデジタル変革イニシアティブ全体の強化を実現できます。
推進要因:ストリーミング分析におけるエッジコンピューティングの統合によるリアルタイムデータ処理の強化 エッジコンピューティングの統合は、迅速な意思決定のためのリアルタイムデータ処理を促進し、ストリーミング分析市場の成長にとって重要です。企業はデータを中央で処理するのではなくエッジで処理することで、データストリームを迅速に分析し、低レイテンシで貴重な洞察を得ることができます。この機能により、企業は重要な出来事に迅速に対応でき、業務効率と顧客とのやり取りを改善できます。ストリーミング分析市場は、IoTデバイスの利用拡大や、ヘルスケア、製造、通信などの分野における即時データ分析のニーズの高まりにより、大幅な成長が見込まれています。さらに、エッジコンピューティングとストリーミング分析を統合することで、中央サーバーに送信されるデータの量が減り、帯域幅の制約が緩和され、機密データをローカルデバイスに保存することでセキュリティが向上します。
抑制要因:レガシーシステムとの統合と互換性の問題 ストリーミング分析市場の成長は、レガシーシステムとの統合と互換性の問題、およびコスト増によって著しく妨げられています。製造業やエネルギー・公益事業など、さまざまな分野の企業は、現代のストリーミング分析に必要な柔軟性や計算能力を持たないレガシーシステムに依存しています。これらのレガシーシステムは、独自のフォーマットや柔軟性に欠ける構造を頻繁に使用しているため、最新のストリーミング分析ソリューションに接続しようとすると問題が生じます。これにより、複雑でコストと時間がかかる統合プロセスが必要となり、最新技術の導入が妨げられる可能性があります。さらに、レガシーシステムではデータをリアルタイムで処理できない可能性があり、ストリーミング分析の有効性が低下し、有益な洞察を迅速に得る能力が妨げられる可能性があります。
機会:AIとML技術の統合を拡大し、リアルタイムの意思決定と業務効率を向上 ストリーミング分析におけるAIとML技術の統合に対する需要の高まりは、企業にとってリアルタイムのデータ処理を改善する大きな機会となります。AIとMLアルゴリズムは、自動化された分析機能を使用して、企業が大量のデータからパターンや傾向を迅速に発見することを可能にします。この機能は、タイムリーな情報が結果に大きく影響する金融サービスやヘルスケア・ライフサイエンスなどの業界において特に有益です。AI主導のストリーミング分析は、顧客行動や市場動向の予測を支援し、戦略計画やリスク管理の強化につながります。自動化へのシフトは、データ分析に基づく意思決定のニーズの高まりと一致しています。これらのテクノロジーを活用することで、企業は業務効率を改善し、カスタマイズされた顧客対応を提供することができ、急速に変化するデジタル環境における競争優位性を高めることができます。
課題:増大するデータストリームの量と速度の管理 ストリーミング分析市場の成長は、データストリームの量と速度の増大によって制限されています。さまざまな業界の企業が意思決定にリアルタイムのデータをますます活用するようになっているため、絶え間なく生成される大量のデータを処理し分析するという課題に取り組む必要があります。従来の分析システムでは、膨大な量のデータを処理することが困難な場合があり、大量のデータストリームを処理できる高度で拡張性の高いシステムの採用が必要となります。さらに、データの生成速度と管理の必要性(データ速度)が加速するにつれ、複雑性も増大します。有益な洞察を得るための迅速なデータ処理の必要性が高まり、現在のテクノロジーは限界に達しており、リアルタイム分析の進歩が必要とされています。大規模なインフラと高度な分析ツールの必要性は、企業にとって課題であり、ストリーミング分析市場の成長を妨げ、コストを増大させています
ストリーミング分析市場のエコシステムは、ソフトウェアプロバイダー、サービスプロバイダー、クラウドプロバイダー、規制当局、エンドユーザーで構成されています。 これらの関係者は、ツール、インフラ、コンプライアンス、実装の提供を通じて迅速なデータ処理を促進し、データセキュリティとプライバシーを保護しながら、洞察の抽出、生産性の向上、十分な情報に基づく意思決定に役立つよう各分野を支援しています。
産業分野別に見ると、予測期間中、BFSIセグメントが最大の市場シェアを占めると予測されています。 予測期間中、BFSIセグメントが最大の市場シェアを占めると予測されています。BFSIセクターは、業務効率とデータに基づく意思決定を大幅に改善するために、ストリーミング分析ソリューションを急速に導入しています。ストリーミング分析を利用することで、金融機関はデータをリアルタイムで分析し、不正行為の検出や異常の認識のために取引を常に監視することができます。さらにリスク管理を改善し、規制へのコンプライアンスを確保することで、潜在的な脅威に迅速に対応することが可能になります。また、ユーザーの行動を即座に調査し、きわめてカスタマイズされたサービスやプロモーションを提供することで、ストリーミング分析によってパーソナライズされた顧客体験を実現することができます。
アプリケーション別では、予測期間中に不正検出セグメントが最大の市場シェアを占めると予測されています。 予測期間中、不正検出セグメントが最大の市場シェアを占めると予測されています。この成長は、サイバー脅威の複雑化と、BFSI、ヘルスケア、eコマースなどのセクターにおけるオンライン詐欺の増加によって促進されています。デジタル取引への企業の依存が高まるにつれ、不正行為を特定するためのストリーミング分析のニーズが大幅に増加しています。これらのソリューションは、リアルタイムのデータ分析と機械学習アルゴリズムを使用して疑わしいパターンを検出し、リスクが悪化する前に軽減します。ストリーミング分析は、取引パターンやその他のデータストリームをリアルタイムで検証することで、企業がリスクに先手を打って対処し、セキュリティを向上させ、多額の損失を回避することを可能にします。
予測期間中、北米が最大の市場シェアを占める見通しです。 予測期間中、北米がストリーミング分析市場で最大のシェアを占めると推定されています。この成長は主に、IoTデバイスの広範な使用と、AIおよびML技術の統合の拡大によって促進されています。これらの進歩により、リアルタイムデータの処理能力が強化され、さまざまな業界に貴重な洞察が提供されています。さらに、ストリーミング分析ソリューションを提供する複数のベンダーの存在も、北米全域におけるストリーミング分析市場の成長を後押ししています。
主要企業
ストリーミング分析市場における主要なソフトウェアおよびサービスプロバイダーには、IBM(米国)、マイクロソフト(米国)、グーグル(米国)、AWS(米国)、SAS Institute(米国)、SAP(ドイツ)、Cloudera(米国)、Teradata(米国)、TIBCO(米国)、Software AG(ドイツ)、Informatica(米国)、インテル(米国)、HPE(米国 )、アドビ(米国)、アルテア(米国)、Mphasis(インド)、Striim(米国)、Conviva(米国)、INETCO(カナダ)、WSO2(米国)、Iguazio(イスラエル)、Materialize(米国)、StarTree(米国)、Crosser(スウェーデン)、Quix(英国)、Lenses.io(英国)、Bang DB(インド)、インプライ(米国)、コラロジックス(イスラエル)、ヴェルベリカ(ドイツ)、KX(米国)、コンフルエント(米国)、エストゥアリー(米国)、ファイブトラン(米国)、ヘイゼルキャスト(米国)、データスタックス(米国)、ソラス(カナダ)、データブリックス(米国)、グリッドゲイン・システムズ(米国)などです。これらの企業は、製品発表、買収、パートナーシップ締結などの有機的および非有機的成長戦略を活用し、市場での地位を強化しています。
この調査レポートでは、ストリーミング分析市場を製品、アプリケーション、業種、地域別に分類しています。
製品: ソフトウェア テクノロジー別 リアルタイムデータ処理 複合イベント処理 データ視覚化およびレポート イベントストリーム処理 その他(データ取り込み、データストレージ 導入形態別 クラウド パブリック プライベート ハイブリッド オンプレミス サービス プロフェッショナルサービス コンサルティングサービス 導入および統合サービス サポートおよび保守サービス マネージドサービス アプリケーション別: 不正検出 営業実績トラッキング 予測的資産管理 リスク管理 ネットワーク管理および最適化 位置情報 サプライチェーン管理 顧客行動モニタリング 製品イノベーション ソーシャルメディアモニタリング リアルタイム脅威インテリジェンス その他のアプリケーション 処理タイプ別: バッチ処理 リアルタイムストリーミング データタイプ別: 構造化 非構造化 業種別: 金融 マネーロンダリング検出 決済詐欺検出 株式市場監視 リアルタイム信用スコアリング 貿易モニタリング その他(市場リスク分析、運用リスクおよび流動性リスク 小売およびeコマース パーソナライズされた製品推奨 顧客セグメント化 トレンド予測 顧客360度およびオムニチャネル体験 小売在庫管理 その他(販売時点管理、動的製品バンドル ヘルスケアおよびライフサイエンス リアルタイム集中治療室モニタリング 予防医療 糖尿病管理 患者および臨床情報学 臨床意思決定支援システム その他(遠隔医療サービス、臨床データ管理 メディアおよびエンターテインメント パーソナライズされたコンテンツ推奨 視聴者インサイトおよび最適化 広告およびターゲットを絞ったマーケティング戦略 キャンペーン最適化 コンテンツ作成 その他(コンテンツ制作の合理化、動的広告挿入 電気通信 リアルタイムネットワーク監視 自動診断および最適化 自動ネットワーク分析 ネットワーク計画 その他(顧客体験の向上、電気通信収益保証 政府および公共部門 法執行および公共安全 リアルタイム監視およびセキュリティ リアルタイム情報分析 緊急対応の最適化 その他(市民サービス、スマートシティ管理 製造 生産計画およびスケジューリング 故障予測および予測メンテナンス 製品品質の最適化 製品ラインのモニタリング 需要予測および在庫管理 その他(保証分析の最適化、スマート製造 エネルギーおよび公益事業 リアルタイムグリッド監視および管理 エネルギーの最適化 エネルギー取引 グリッドおよび資産パフォーマンスの最適化 その他(デマンドレスポンスおよび負荷管理、メンテナンススケジュールの最適化 輸送およびロジスティクス リアルタイム車両追跡 ルート最適化および燃料効率 車両管理 ドライバーのパフォーマンスモニタリング その他(輸送資産のメンテナンス、フライト運航の最適化 その他の業種(教育、旅行およびホスピタリティ
地域別: 北米 米国 カナダ ヨーロッパ 英国 フランス ドイツ イタリア スペイン ヨーロッパのその他 アジア太平洋 中国 日本 インド 韓国 オーストラリア・ニュージーランド シンガポール アジア太平洋のその他 中東およびアフリカ 中東 サウジアラビア アラブ首長国連邦 カタール トルコ 中東のその他 アフリカ 中南米 ブラジル メキシコ アルゼンチン 中南米のその他
2024年7月、IBMはリアルタイムデータ統合のリーダー企業であるStreamSetsを買収し、データ統合と可視化の機能を強化しました。 この買収により、パイプラインの可視化、自動化されたデータドリフト検出、エンドツーエンドのデータリネージの進歩により、IBMの顧客はより効果的にデータにアクセスし、分析できるようになります。 この統合により、ハイブリッドおよびマルチクラウド環境向けのIBMのソリューションが強化されます。 2024年4月、SAS InstituteとAWSは、SASがホストするマネージドサービスをAWSプラットフォームに拡大し、AWS MarketplaceでSAS Viya Workbenchを立ち上げることで、提携関係を強化しました。この提携により、ストリーミング分析機能が強化され、ユーザーは広範な機械学習モデルをリアルタイムで管理し、そこから洞察を引き出すことができるようになります。これは、Georgia-Pacificがこれらの技術を使用して高性能なAI開発を行ったことでも実証されています。 2024年4月、InformaticaとGoogle Cloudは、Informaticaのデータ管理機能をGoogle Cloudのプラットフォームと統合する拡張機能の提供を開始し、提携関係を拡大しました。この提携は、信頼性の高い顧客データ分析とエンタープライズAIアプリケーションの強化に重点を置いており、ストリーミング分析に重点を置いて、リアルタイムの洞察とより迅速なデータ主導の意思決定を提供します。 2024年1月、マイクロソフトは、高度な視覚化、クエリ作成の簡素化、デバッグツールの強化を含む、Azure Stream AnalyticsのNo-Code Editorの機能強化を発表しました。このアップデートでは、より幅広いデータソースとデータ送信先をサポートするための接続性も拡大され、初心者から上級者まで、より直感的で使いやすい体験を提供することを目指しています。 2023年9月、IBMはClouderaと提携し、Apache Kafkaを使用したリアルタイムのデータ移動とストリーミング分析を強化しました。この提携は、IBMのAIソリューションとClouderaのエンタープライズグレードのデータプラットフォームを統合することで、データ主導の意思決定を加速することを目的としており、顧客はより迅速なデータパイプライン開発、クラウド移行の改善、ハイブリッド環境全体にわたる安全で信頼性の高いデータという恩恵を受けます。
【目次】
1 はじめに(ページ番号 - 35)
1.1 調査目的
1.2 市場定義
1.2.1 対象範囲および対象外
1.3 市場範囲
1.3.1 市場細分化
1.4 対象年数
1.5 通貨単位
1.6 利害関係者
1.7 変更の概要
2 調査方法 (ページ番号 - 40)
2.1 調査データ
2.1.1 二次データ
2.1.2 一次データ
2.1.2.1 一次プロファイルの内訳
2.1.2.2 業界専門家による主な洞察
2.2 データ照合
2.3 市場規模の推定
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
2.4 市場予測
2.5 調査の前提
2.6 調査の限界
3 エグゼクティブサマリー(ページ番号 - 52)
4 プレミアムインサイト(ページ番号 - 59)
4.1 ストリーミングアナリティクス市場におけるプレイヤーにとっての魅力的な機会
4.2 主要アプリケーション別市場、2024年~2029年
4.3 北米:サービス別および主要業種別市場、2024年
4.4 地域別ストリーミング分析市場、2024年
5 市場概要および業界動向(ページ番号 - 62)
5.1 はじめに
5.2 市場力学
5.2.1 促進要因
5.2.1.1 移動データストリームの統計計算および分析に対する需要の高まり
5.2.1.2 リアルタイムデータ処理の強化に向けたエッジコンピューティングの統合
5.2.1.3 高度にパーソナライズされた顧客対応に対するニーズの高まり
5.2.2 抑制要因
5.2.2.1 互換性の問題とコスト増
5.2.2.2 規制順守の複雑さ
5.2.3 機会
5.2.3.1 インダストリー4.0への投資の増加
5.2.3.2 深い洞察と正確な意思決定のためのAI技術の統合の増加
5.2.4 課題
5.2.4.1 増大するデータストリームの量と速度の管理
5.2.4.2 データの整合性に関する問題
5.3 ケーススタディの分析
5.3.1 ケーススタディ 1: プロアクティブで効率的な運用を実現するストリーミング分析を活用した Azure によるエレベーターの保守の変革
5.3.2 事例研究 2: UPS 社は STRIIM と Google BigQuery を利用して AI による強化された安全なパッケージ配送を実現
5.3.3 事例研究 3: Pinterest 社における Apache Flink を利用したリアルタイムの実験分析
5.3.4 事例研究 4: コーラリックスのストリーミング分析機能で運用効率を向上し、アラート管理を合理化
5.3.5 事例研究 5: ネットフリックスは、Apache Druid を使用したリアルタイム分析でストリーミング体験を向上
5.3.6 事例研究 6: Macy's は業務効率の向上に Striim を採用
5.3.7 事例研究 7: Inetco はトランザクションパフォーマンスの効率的な管理により、UBA のデジタル変革戦略を支援
5.3.8 事例研究8:ストリームがリアルタイムデータでディスカバリーヘルスを変革し、医療提供を強化
5.4 ストリーミング分析市場の進化
5.5 エコシステム分析
5.5.1 ソフトウェアプロバイダー
5.5.2 サービスプロバイダー
5.5.3 クラウドプロバイダー
5.5.4 エンドユーザー
5.5.5 規制当局
5.6.1.1 データマイニング
5.6.1.2 データウェアハウス
5.6.1.3 データガバナンス
5.6.1.4 ビジネスインテリジェンス
5.6.2.1 クラウドコンピューティング
5.6.2.2 モノのインターネット
5.6.2.3 エッジコンピューティング
5.6.3.1 機械学習
5.6.3.2 データパイプライン
5.6.3.3 変更データキャプチャ
5.6.3.4 NoSQLデータベース
5.7 サプライチェーン分析
5.8 規制環境
5.8.1 規制当局、政府機関、その他の組織
5.8.2 規制
5.8.2.1 北米
5.8.2.1.1 個人情報保護および電子文書法(PIPEDA)
5.8.2.1.2 カリフォルニア消費者プライバシー法(CCPA)
5.8.2.1.3 グラム・リーチ・ブライリー法(GLB法)
5.8.2.2 欧州
5.8.2.2.1 一般データ保護規則
5.8.2.2.2 ネットワークおよび情報システム指令(NIS指令) - 欧州連合
5.8.2.2.3 プライバシーおよび電子通信に関する指令(eプライバシー指令)
5.8.2.3 アジア太平洋
5.8.2.3.1 個人情報保護法
5.8.2.3.2 個人情報の保護に関する法律
5.8.2.3.3 重要情報インフラ
5.8.2.3.4 国際標準化機構 27001
5.8.2.4 中東およびアフリカ
5.8.2.4.1 個人情報保護法(POPIA) - 南アフリカ
5.8.2.4.2 ドバイデータ法 - アラブ首長国連邦(UAE)
5.8.2.4.3 ナイジェリアデータ保護規制(NDPR)
5.8.2.5 ラテンアメリカ
5.8.2.5.1 ブラジルデータ保護法
5.8.2.5.2 アルゼンチン個人データ保護法第25.326号
5.8.2.5.3 コロンビアデータ保護法
5.9 特許分析
5.9.1 方法論
5.9.2 書類の種類別出願特許
5.9.3 革新と特許申請
5.1 2024年~2025年の主要な会議およびイベント
5.11 ポーターのファイブフォース分析
5.11.1 新規参入者の脅威
5.11.2 代替品の脅威
5.11.3 供給業者の交渉力
5.11.4 購入者の交渉力
5.11.5 競争相手の激しさ
5.12 価格分析
5.12.1 主要企業の平均販売価格動向、上位3アプリケーション別
5.12.2 オファリング別、参考価格分析
5.13 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド/混乱
5.14 主要関係者と購買基準
5.14.1 購買プロセスにおける主要関係者
5.14.2 購入基準
5.15 投資と資金調達のシナリオ
5.16 生成AIがストリーミング分析市場に与える影響
5.16.1 主なユースケースと市場の可能性
5.16.1.1 主なユースケース
5.16.2 不正検出
5.16.3 予測的資産管理
5.16.4 サプライチェーン管理
5.16.5 販売実績の追跡
5.16.6 位置情報
5.16.7 ソーシャルメディアモニタリング
6 ストリーミング分析市場、提供別(ページ番号 - 101)
6.1 はじめに
6.1.1 製品:市場の推進要因
6.2 ソフトウェア
6.2.1 ストリーミング分析ソフトウェアによるリアルタイム意思決定の変革
6.2.2 ソフトウェア技術別
6.2.2.1 リアルタイムデータ処理
6.2.2.2 複合イベント処理
6.2.2.3 データの視覚化およびレポート
6.2.2.4 イベントストリーム処理
6.2.2.5 その他のソフトウェア技術
6.2.3 ソフトウェアの導入形態別
6.2.3.1 クラウド
6.2.3.1.1 パブリック
6.2.3.1.2 プライベート
6.2.3.1.3 ハイブリッド
6.2.3.2 オンプレミス
6.3 サービス
6.3.1 ストリーミング分析サービスによるリアルタイムデータ機能の最適化
6.3.2 プロフェッショナルサービス
6.3.2.1 コンサルティングサービス
6.3.2.2 展開および統合サービス
6.3.2.3 サポートおよび保守サービス
6.3.3 マネージドサービス
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