Mercado de software de bases de datos de series temporales

Tamaño del mercado de software de bases de datos de series temporales

El tamaño del mercado global de software de bases de datos de series temporales se valoró en 320,6 millones de dólares en 2022 y se prevé que alcance los 711,3 millones de dólares en 2030, creciendo a una tasa compuesta anual del 10,68% de 2023 a 2030. En el alcance del trabajo, el informe incluye las soluciones ofrecidas por empresas como 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. y otros.

Las bases de datos de series temporales son particularmente útiles para monitorear sistemas de seguridad inteligentes y se espera que contribuyan al crecimiento del mercado de software de bases de datos de series temporales. Estas bases de datos proporcionan una manera eficiente de manejar datos con marca de tiempo provenientes de sensores de seguridad y otros dispositivos, lo que permite el monitoreo y análisis en tiempo real de violaciones de seguridad. Sin embargo, uno de los desafíos asociados con el software de bases de datos de series temporales es el alto costo de instalación. No obstante, vale la pena señalar que, si bien el costo inicial de instalación puede ser un desafío importante para el mercado de software de bases de datos de series temporales.

Revisión del analista

Se espera que el mercado de software de bases de datos de series temporales crezca en el futuro previsible debido a la creciente adopción de dispositivos de Internet de las cosas (IoT) y el consiguiente crecimiento de datos con marca de tiempo. Se prevé que los avances tecnológicos que permiten el desarrollo de productos rentables contribuyan a este considerable crecimiento del mercado.

Es probable que los beneficios de las bases de datos de series temporales, como su facilidad para monitorear divisas, divisas y precios de valores, amplíen el alcance de aplicación del producto e impulsen el desarrollo del mercado. Además, se prevé que las aplicaciones superiores de estas bases de datos, incluida la detección de violaciones de seguridad inteligentes, el almacenamiento de bases de datos de pagos y la facilitación de aplicaciones del sector energético, impulsen la demanda de software de bases de datos de series temporales a escala global.

Definición de mercado

Una base de datos de series de tiempo o TSDB es una aplicación de software diseñada y optimizada para almacenar, recuperar y administrar datos de series de tiempo de manera eficiente. Este tipo de base de datos está optimizada para gestionar datos que tienen marcas de tiempo y pares de valores y es capaz de procesar y analizar rápidamente grandes volúmenes de datos con una latencia mínima. Se utilizan comúnmente en diversas aplicaciones, como análisis de datos en tiempo real, gestión de datos de sensores y casos de uso de DevOps, todas las cuales están equipadas con IoT.

Estas bases de datos están diseñadas y ajustadas para manejar de manera eficiente datos temporales o con marca de tiempo y tienen la capacidad de analizar rápidamente datos de series de tiempo utilizando SQL. Además, cuentan con funciones analíticas incorporadas para procesos como suavizado, aproximación e interpolación, lo que mejora la velocidad general y la eficiencia del análisis y procesamiento de datos.

Debido a su naturaleza especializada en la gestión eficaz de datos con marca de tiempo y en el alojamiento de diversos tipos de datos temporales, las bases de datos de series temporales han ganado una popularidad significativa en los últimos años. Su arquitectura única les permite funcionar como una base de datos dedicada diseñada para manejar grandes volúmenes de datos de series temporales dentro de una única plataforma, reduciendo así la necesidad de múltiples bases de datos para gestionar diferentes tipos de datos. Este ha sido un factor clave que ha contribuido a su aumento de popularidad, ya que simplifica la gestión de datos y permite un análisis más rápido y eficiente de datos de series temporales.

Estas bases de datos están diseñadas para ser rápidas y pueden funcionar de manera óptima en cualquier entorno basado en la nube o en la web. Además, están diseñados para manejar grandes cantidades de puntos de datos, procesarlos rápidamente y permitir una búsqueda y un análisis rápidos. Muchas de estas bases de datos ofrecen colecciones de series temporales para manejar datos de series temporales, y algunas emplean algoritmos de compresión para administrar los datos de manera eficiente.

En general, las bases de datos de series temporales son sistemas de software especializados que se destacan en el almacenamiento, la gestión y la entrega de datos con marca de tiempo. Están diseñados para manejar grandes conjuntos de datos y ofrecen funciones como análisis integrados, algoritmos de compresión y soporte para consultas SQL para un procesamiento y análisis de datos más rápido.

Dinámica del mercado de software de bases de datos de series temporales

Las bases de datos de series temporales han experimentado una adopción cada vez mayor en los últimos tiempos debido a su capacidad para gestionar y analizar de manera eficiente varios tipos de datos de series temporales dentro de una única plataforma diseñada específicamente. Esto ha adquirido especial importancia en el contexto de la Industria 4.0, que abarca la integración de tecnologías avanzadas y la automatización en los procesos de fabricación y producción.

Para aprovechar las oportunidades que presentan las tecnologías de la Industria 4.0, es fundamental sentar las bases para la transformación digital. Un componente esencial en este proceso es tener una base de datos sólida de series temporales que pueda manejar un alto rendimiento de datos y admitir consultas en tiempo real. Es probable que los factores antes mencionados impulsen el crecimiento del mercado de software de bases de datos de series temporales en un futuro próximo.

El campo de la gestión de bases de datos de series temporales parece enfrentar una escasez de profesionales capacitados, lo que podría obstaculizar el crecimiento del mercado. Sin embargo, la escasez de profesionales capacitados puede limitar la adopción y el uso efectivo de estas herramientas. Las organizaciones en este campo deberían priorizar la inversión en capacitación y mejora de su fuerza laboral para cerrar esta brecha y aprovechar todo el potencial de las bases de datos de series temporales para IoT industrial y más allá.

Análisis de segmentación

El mercado global está segmentado según la implementación, el tamaño de la organización y la geografía.

Por implementación

Según la implementación, el mercado se divide en basado en la nube y basado en la web. El segmento basado en la web tuvo la mayor participación de mercado de software de bases de datos de series temporales, del 53,97% en 2022. Hay varias opciones de software de bases de datos de series temporales disponibles como soluciones basadas en la web, lo que brinda a las empresas la capacidad de acceder y analizar datos con marca de tiempo desde cualquier ubicación. con una conexión a internet.

Varias empresas ofrecen interfaces basadas en web para plataformas como InfluxDB, Amazon Timestream y Dewesoft Historian, lo que permite a los usuarios monitorear y analizar datos en tiempo real desde cualquier dispositivo con acceso a Internet.

Por tamaño de organización

Según el tamaño de la organización, el mercado de software de bases de datos de series temporales se clasifica enyoGrandes empresas y pequeñas y medianas empresas. El segmento de grandes empresas acumuló la mayor cuota de mercado del 66,86% en 2022. Las grandes empresas invierten cada vez más en software de bases de datos de series temporales para gestionar y analizar sus datos con marca de tiempo.

Con la capacidad de manejar y analizar de manera eficiente grandes volúmenes de datos, las bases de datos de series temporales son particularmente relevantes para grandes empresas con necesidades complejas de gestión de datos. Además, a medida que el uso de dispositivos y sensores de IoT continúa creciendo, se espera que aumente la demanda de software de bases de datos de series temporales, lo que generará mayores inversiones por parte de grandes empresas en esta área.

Análisis regional del mercado de software de bases de datos de series temporales

Según la región, el mercado global se clasifica en América del Norte, Europa, Asia Pacífico, MEA y América Latina.

La cuota de mercado de software de bases de datos de series temporales de América del Norte se situó en torno al 37,06% en 2022 en el mercado global, con una valoración de 118,8 millones de dólares debido al creciente número de organizaciones que utilizan software de bases de datos de series temporales para gestionar y analizar sus datos con marca de tiempo. Además, empresas de servicios públicos como National Grid y Con Edison utilizan bases de datos de series temporales para monitorear y analizar datos de consumo de energía en tiempo real.

Otro ejemplo es la industria financiera, donde las bases de datos de series temporales pueden ayudar a monitorear los datos del mercado financiero, como los cambios en el precio de las acciones y las fluctuaciones del tipo de cambio. Los fondos de cobertura, los bancos de inversión y las instituciones financieras suelen utilizar software especializado, como Kdb+ y TickVault, para gestionar y analizar datos con marca de tiempo relacionados con los mercados financieros.

• Por ejemplo, en abril de 2023, KX lanzó kdb Insights Enterprise en Microsoft Azure, que es una plataforma de almacenamiento de datos que ofrece IA,aprendizaje automático(ML) y capacidades de análisis para empresas que buscan lograr innovación impulsada por la IA y al mismo tiempo beneficiarse de una visibilidad mejorada basada en el tiempo sobre las interacciones comerciales, las decisiones y la infraestructura digital.

Panorama competitivo

El informe de mercado de software de bases de datos de series temporales proporcionará información valiosa con énfasis en la naturaleza consolidada de la industria. Los actores destacados se están centrando en varias estrategias comerciales clave, como asociaciones, fusiones y adquisiciones, innovaciones de productos y empresas conjuntas para ampliar su cartera de productos y aumentar sus cuotas de mercado en diferentes regiones.

La expansión y las inversiones son las principales iniciativas estratégicas adoptadas por las empresas de este sector. Los actores de la industria están invirtiendo mucho en actividades de I+D, construcción de nuevas instalaciones de fabricación y optimización de la cadena de suministro.

Lista de empresas clave en el mercado de software de bases de datos de series temporales

• InfluxData Inc.
• Autores de Prometeo
• microsoft
• Escala de tiempo Inc.
• Servicios web de Amazon, Inc.
• DatosStax
• Trendalyze, Inc.
• QuasarDB SAS
• QuestDB
• InflujoDB
• MongoDB, Cª.
• Corporación IBM
• KX sistemas, Inc.

Desarrollos clave de la industria

• Mayo 2023 (Colaboración):KX y Data Intellect unieron fuerzas para ofrecer servicios mejorados para análisis de series temporales y casos de uso de IA basados ​​en kdb+, beneficiando a las empresas que buscan aprovechar datos con marca de tiempo para la innovación impulsada por IA al mejorar sus capacidades de análisis de series temporales.
• Abril de 2023 (lanzamiento):InfluxData anunció su última oferta, InfluxDB 3.0, que proporciona capacidades mejoradas de series temporales y funcionalidades de análisis en toda su gama de productos. Esta base de datos reconstruida y motor de almacenamiento para análisis de series temporales está disponible en los productos en la nube de InfluxData.
• Noviembre de 2022 (lanzamiento):Timescale anunció el lanzamiento de la versión beta privada de una innovadora plataforma de almacenamiento de objetos de bajo costo construida en Amazon S3. Esta capa de almacenamiento basada en el consumo promete ofrecer a los clientes de Timescale Cloud la capacidad de almacenar una cantidad ilimitada de datos, permitiendo a sus aplicaciones aprovechar cantidades masivas de datos de series temporales sin altos costos generales.

El mercado global de software de bases de datos de series temporales está segmentado como:

Por implementación

• Basado en la nube
• Basado en web

Por tamaño de organización

• Grandes Empresas
• Pequeñas y medianas empresas

Por región

• América del norte
  • A NOSOTROS.
  • Canadá
  • México
• Europa
  • Francia
  • Reino Unido
  • España
  • Alemania
  • Italia
  • Rusia
  • Resto de Europa
• Asia Pacífico
  • Porcelana
  • Japón
  • India
  • Corea del Sur
  • Resto de Asia Pacífico
• Medio Oriente y África
  • CCG
  • África del Norte
  • Sudáfrica
  • Resto de Medio Oriente y África
• América Latina
  • Brasil
  • Argentina
  • Resto de América Latina