Marktgröße, Marktanteil, Wachstum und Branchenanalyse für Zeitreihendatenbanken-Software, nach Bereitstellung (webbasiert, cloudbasiert), nach Organisationsgröße (große Unternehmen, kleine und mittlere Unternehmen) und regionaler Analyse, 2023-2030

Marktgröße für Software für Zeitreihendatenbanken

Die globale Marktgröße für Zeitreihendatenbank-Software wurde im Jahr 2022 auf 320,6 Millionen US-Dollar geschätzt und wird bis 2030 voraussichtlich 711,3 Millionen US-Dollar erreichen, was einem jährlichen Wachstum von 10,68 % von 2023 bis 2030 entspricht. Im Rahmen der Arbeit enthält der Bericht angebotene Lösungen von Unternehmen wie InfluxData Inc., Prometheus Authors, Microsoft, Timescale Inc., Amazon Web Services, Inc., DataStax, Trendalyze, Inc., QuasarDB SAS, QuestDB, InfluxDB, MongoDB, Inc., IBM Corporation, KX Systems, Inc . und andere.

Zeitreihendatenbanken sind besonders nützlich für die Überwachung intelligenter Sicherheitssysteme und dürften zum Wachstum des Marktes für Zeitreihendatenbanksoftware beitragen. Diese Datenbanken bieten eine effiziente Möglichkeit, zeitgestempelte Daten von Sicherheitssensoren und anderen Geräten zu verarbeiten und ermöglichen so eine Echtzeitüberwachung und -analyse von Sicherheitsverstößen. Eine der Herausforderungen bei Zeitreihen-Datenbanksoftware sind jedoch die hohen Installationskosten. Dennoch ist anzumerken, dass die Vorlaufkosten für die Installation eine erhebliche Herausforderung für den Softwaremarkt für Zeitreihendatenbanken darstellen können.

Analystenbewertung

Es wird erwartet, dass der Softwaremarkt für Zeitreihendatenbanken in absehbarer Zukunft aufgrund der zunehmenden Verbreitung von IoT-Geräten (Internet of Things) und dem daraus resultierenden Wachstum zeitgestempelter Daten wachsen wird. Es wird erwartet, dass technologische Fortschritte, die eine kostengünstige Produktentwicklung ermöglichen, zu diesem beträchtlichen Marktwachstum beitragen werden.

Die Vorteile von Zeitreihendatenbanken, wie z. B. ihre einfache Überwachung von Währungs-, Devisen- und Wertpapierpreisen, dürften den Anwendungsbereich des Produkts erweitern und die Marktentwicklung vorantreiben. Darüber hinaus wird erwartet, dass die überlegenen Anwendungen dieser Datenbanken, einschließlich der Erkennung intelligenter Sicherheitsverletzungen, der Speicherung von Zahlungsdatenbanken und der Erleichterung von Anwendungen im Energiesektor, die Nachfrage nach Zeitreihen-Datenbanksoftware auf globaler Ebene steigern werden.

Marktdefinition

Eine Zeitreihendatenbank oder TSDB ist eine Softwareanwendung, die zum effizienten Speichern, Abrufen und Verwalten von Zeitreihendaten entwickelt und optimiert wurde. Dieser Datenbanktyp ist für die Verwaltung von Daten mit Zeitstempeln und Wertepaaren optimiert und kann große Datenmengen mit minimaler Latenz schnell verarbeiten und analysieren. Sie werden häufig in verschiedenen Anwendungen wie Echtzeit-Datenanalyse, Sensordatenmanagement und DevOps-Anwendungsfällen eingesetzt, die alle mit IoT ausgestattet sind.

Diese Datenbanken sind so konzipiert und optimiert, dass sie zeitgestempelte oder zeitliche Daten effizient verarbeiten und Zeitreihendaten mithilfe von SQL schnell analysieren können. Darüber hinaus verfügen sie über integrierte Analysefunktionen für Prozesse wie Glättung, Approximation und Interpolation, wodurch die Gesamtgeschwindigkeit und Effizienz der Datenanalyse und -verarbeitung erhöht wird.

Aufgrund ihrer Spezialisierung auf die effektive Verwaltung zeitgestempelter Daten und die Aufnahme verschiedener Arten zeitlicher Daten haben Zeitreihendatenbanken in den letzten Jahren erheblich an Popularität gewonnen. Ihre einzigartige Architektur ermöglicht es ihnen, als dedizierte Datenbank zu fungieren, die für die Verarbeitung großer Mengen an Zeitreihendaten innerhalb einer einzigen Plattform konzipiert ist, wodurch die Notwendigkeit mehrerer Datenbanken zur Verwaltung verschiedener Datentypen reduziert wird. Dies war ein entscheidender Faktor für ihre zunehmende Beliebtheit, da es die Datenverwaltung vereinfacht und eine schnellere und effizientere Analyse von Zeitreihendaten ermöglicht.

Diese Datenbanken sind auf Geschwindigkeit ausgelegt und können in jeder cloudbasierten oder webbasierten Umgebung optimal funktionieren. Darüber hinaus sind sie darauf ausgelegt, große Mengen an Datenpunkten zu verarbeiten, diese schnell zu verarbeiten und eine schnelle Suche und Analyse zu ermöglichen. Viele dieser Datenbanken bieten Zeitreihensammlungen für die Verarbeitung von Zeitreihendaten, wobei einige Komprimierungsalgorithmen verwenden, um die Daten effizient zu verwalten.

Insgesamt handelt es sich bei Zeitreihendatenbanken um spezialisierte Softwaresysteme, die sich durch die Speicherung, Verwaltung und Bereitstellung zeitgestempelter Daten auszeichnen. Sie sind für die Verarbeitung großer Datenmengen konzipiert und bieten Funktionen wie integrierte Analysen, Komprimierungsalgorithmen und Unterstützung für SQL-Abfragen für eine schnellere Datenverarbeitung und -analyse.

Marktdynamik für Software für Zeitreihendatenbanken

Zeitreihendatenbanken erfreuen sich in jüngster Zeit zunehmender Beliebtheit, da sie in der Lage sind, verschiedene Arten von Zeitreihendaten innerhalb einer einzigen, speziell entwickelten Plattform effizient zu verwalten und zu analysieren. Besonders wichtig ist dies im Kontext von Industrie 4.0, das die Integration fortschrittlicher Technologien und Automatisierung in Fertigungs- und Produktionsprozessen umfasst.

Um die Chancen der Industrie 4.0-Technologien nutzen zu können, ist es entscheidend, die Grundlagen für die digitale Transformation zu schaffen. Eine wesentliche Komponente in diesem Prozess ist eine robuste Zeitreihendatenbank, die einen hohen Datendurchsatz bewältigen kann und Echtzeitabfragen unterstützt. Die oben genannten Faktoren dürften in naher Zukunft das Wachstum des Marktes für Zeitreihendatenbank-Software vorantreiben.

Im Bereich der Verwaltung von Zeitreihendatenbanken scheint es an qualifizierten Fachkräften zu mangeln, was möglicherweise das Marktwachstum behindern könnte. Der Mangel an qualifizierten Fachkräften kann jedoch die effektive Einführung und Nutzung dieser Tools einschränken. Unternehmen in diesem Bereich sollten Investitionen in die Schulung und Weiterqualifizierung ihrer Belegschaft priorisieren, um diese Lücke zu schließen und das volle Potenzial von Zeitreihendatenbanken für das industrielle IoT und darüber hinaus auszuschöpfen.

Segmentierungsanalyse

Der globale Markt ist nach Einsatz, Unternehmensgröße und Geografie segmentiert.

Durch Bereitstellung

Basierend auf der Bereitstellung wird der Markt in cloudbasierte und webbasierte Lösungen unterteilt. Das webbasierte Segment hielt im Jahr 2022 mit 53,97 % den größten Marktanteil für Zeitreihendatenbanksoftware. Mehrere Zeitreihendatenbanksoftwareoptionen sind als webbasierte Lösungen verfügbar und bieten Unternehmen die Möglichkeit, von jedem Ort aus auf zeitgestempelte Daten zuzugreifen und diese zu analysieren mit einer Internetverbindung.

Mehrere Unternehmen bieten webbasierte Schnittstellen für Plattformen wie InfluxDB, Amazon Timestream und Dewesoft Historian an, die es Benutzern ermöglichen, Daten in Echtzeit von jedem über das Internet zugänglichen Gerät aus zu überwachen und zu analysieren.

Nach Organisationsgröße

Basierend auf der Unternehmensgröße wird der Markt für Zeitreihendatenbank-Software in Kategorien eingeteiltlGroße Unternehmen sowie kleine und mittlere Unternehmen. Das Segment der Großunternehmen konnte im Jahr 2022 mit 66,86 % den größten Marktanteil erzielen. Große Unternehmen investieren zunehmend in Zeitreihen-Datenbanksoftware, um ihre mit Zeitstempeln versehenen Daten zu verwalten und zu analysieren.

Aufgrund der Fähigkeit, große Datenmengen effizient zu verarbeiten und zu analysieren, sind Zeitreihendatenbanken besonders für große Unternehmen mit komplexen Datenverwaltungsanforderungen relevant. Da der Einsatz von IoT-Geräten und -Sensoren weiter zunimmt, wird außerdem erwartet, dass die Nachfrage nach Zeitreihen-Datenbanksoftware steigt, was zu weiteren Investitionen großer Unternehmen in diesem Bereich führt.

Regionale Analyse des Marktes für Zeitreihendatenbank-Software

Basierend auf der Region wird der globale Markt in Nordamerika, Europa, den asiatisch-pazifischen Raum, MEA und Lateinamerika unterteilt.

Der Anteil des nordamerikanischen Marktes für Zeitreihendatenbanksoftware lag im Jahr 2022 auf dem Weltmarkt bei rund 37,06 %, mit einer Bewertung von 118,8 Millionen US-Dollar, was auf die zunehmende Zahl von Organisationen zurückzuführen ist, die Zeitreihendatenbanksoftware zur Verwaltung und Analyse ihrer mit Zeitstempeln versehenen Daten verwenden. Darüber hinaus nutzen Versorgungsunternehmen wie National Grid und Con Edison Zeitreihendatenbanken, um Stromverbrauchsdaten in Echtzeit zu überwachen und zu analysieren.

Ein weiteres Beispiel ist die Finanzbranche, wo Zeitreihendatenbanken bei der Überwachung von Finanzmarktdaten wie Aktienkursänderungen und Wechselkursschwankungen hilfreich sein können. Hedgefonds, Investmentbanken und Finanzinstitute nutzen häufig spezielle Software wie Kdb+ und TickVault, um zeitgestempelte Daten zu Finanzmärkten zu verwalten und zu analysieren.

• Beispielsweise startete KX im April 2023 kdb Insights Enterprise auf Microsoft Azure, einer Daten-Timehouse-Plattform, die KI bietet,maschinelles Lernen(ML) und Analysefunktionen für Unternehmen, die KI-gesteuerte Innovationen erreichen und gleichzeitig von einer verbesserten zeitbasierten Sichtbarkeit von Geschäftsinteraktionen, Entscheidungen und digitaler Infrastruktur profitieren möchten.

Wettbewerbslandschaft

Der Marktbericht für Software für Zeitreihendatenbanken bietet wertvolle Einblicke, wobei der Schwerpunkt auf dem konsolidierten Charakter der Branche liegt. Prominente Akteure konzentrieren sich auf mehrere wichtige Geschäftsstrategien wie Partnerschaften, Fusionen und Übernahmen, Produktinnovationen und Joint Ventures, um ihr Produktportfolio zu erweitern und ihre Marktanteile in verschiedenen Regionen zu erhöhen.

Expansion und Investitionen sind die wichtigsten strategischen Initiativen von Unternehmen in diesem Sektor. Die Akteure der Branche investieren umfassend in F&E-Aktivitäten, den Bau neuer Produktionsanlagen und die Optimierung der Lieferkette.

Liste der wichtigsten Unternehmen im Softwaremarkt für Zeitreihendatenbanken

• InfluxData Inc.
• Prometheus-Autoren
• Microsoft
• Timescale Inc.
• Amazon Web Services, Inc.
• DataStax
• Trendalyze, Inc.
• QuasarDB SAS
• QuestDB
• InfluxDB
• MongoDB, Inc.
• IBM Corporation
• KX Systems, Inc.

Wichtige Branchenentwicklungen

• Mai 2023 (Zusammenarbeit):KX und Data Intellect haben sich zusammengetan, um verbesserte Dienste für Zeitreihenanalysen und KI-Anwendungsfälle auf Basis von kdb+ anzubieten. Dies kommt Unternehmen zugute, die zeitgestempelte Daten für KI-gesteuerte Innovationen nutzen möchten, indem sie ihre Zeitreihenanalysefähigkeiten verbessern.
• April 2023 (Start):InfluxData kündigte sein neuestes Angebot an, InfluxDB 3.0, das erweiterte Zeitreihenfunktionen und Analysefunktionen für seine gesamte Produktpalette bietet. Diese neu erstellte Datenbank und Speicher-Engine für Zeitreihenanalysen ist in den Cloud-Produkten von InfluxData verfügbar.
• November 2022 (Start):Timescale kündigte den privaten Beta-Start einer innovativen, kostengünstigen Objektspeicherplattform auf Basis von Amazon S3 an. Diese verbrauchsbasierte Speicherschicht verspricht Timescale Cloud-Kunden die Möglichkeit zu bieten, unbegrenzte Datenmengen zu speichern und ihre Anwendungen in die Lage zu versetzen, riesige Mengen an Zeitreihendaten ohne hohe Gemeinkosten zu nutzen.

Der globale Markt für Zeitreihendatenbank-Software ist wie folgt unterteilt:

Durch Bereitstellung

• Cloudbasiert
• Webbasiert

Nach Organisationsgröße

• Große Unternehmen
• Kleine und mittlere Unternehmen

Nach Region

• Nordamerika
  • UNS.
  • Kanada
  • Mexiko
• Europa
  • Frankreich
  • Vereinigtes Königreich
  • Spanien
  • Deutschland
  • Italien
  • Russland
  • Restliches Europa
• Asien-Pazifik
  • China
  • Japan
  • Indien
  • Südkorea
  • Rest des asiatisch-pazifischen Raums
• Naher Osten und Afrika
  • GCC
  • Nordafrika
  • Südafrika
  • Rest des Nahen Ostens und Afrikas
• Lateinamerika
  • Brasilien
  • Argentinien
  • Rest Lateinamerikas