Mercado de software de bancos de dados de séries temporais

Tamanho do mercado de software de bancos de dados de séries temporais

O tamanho global do mercado de software de bancos de dados de séries temporais foi avaliado em US$ 320,6 milhões em 2022 e deve atingir US$ 711,3 milhões até 2030, crescendo a um CAGR de 10,68% de 2023 a 2030. No escopo de trabalho, o relatório inclui soluções oferecidas 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. . e outros.

Os bancos de dados de séries temporais são particularmente úteis para monitorar sistemas de segurança inteligentes e deverão contribuir para o crescimento do mercado de software de banco de dados de séries temporais. Esses bancos de dados fornecem uma maneira eficiente de lidar com dados com registro de data e hora de sensores de segurança e outros dispositivos, permitindo monitoramento e análise em tempo real de violações de segurança. No entanto, um dos desafios associados ao software de banco de dados de séries temporais é o alto custo de instalação. No entanto, vale a pena notar que, embora o custo inicial de instalação possa ser um desafio significativo para o mercado de software de bancos de dados de séries temporais.

Revisão do analista

Espera-se que o mercado de software de bancos de dados de séries temporais cresça em um futuro previsível devido à crescente adoção de dispositivos de Internet das Coisas (IoT) e ao consequente crescimento de dados com carimbo de data/hora. Prevê-se que os avanços tecnológicos que permitem o desenvolvimento de produtos com boa relação custo-benefício contribuam para esse crescimento considerável do mercado.

Os benefícios dos bancos de dados de séries temporais, como a facilidade no monitoramento de moedas, forex e preços de títulos, provavelmente expandirão o escopo de aplicação do produto e impulsionarão o desenvolvimento do mercado. Além disso, projeta-se que as aplicações superiores destas bases de dados, incluindo a deteção de violações de segurança inteligentes, o armazenamento de bases de dados de pagamentos e a facilitação de aplicações no setor energético, impulsionem a procura de software de bases de dados de séries temporais à escala global.

Definição de mercado

Um banco de dados de série temporal ou TSDB é um aplicativo de software projetado e otimizado para armazenar, recuperar e gerenciar dados de série temporal com eficiência. Esse tipo de banco de dados é otimizado para gerenciar dados que possuem carimbos de data/hora e pares de valores e é capaz de processar e analisar rapidamente grandes volumes de dados com latência mínima. Eles são comumente usados ​​em vários aplicativos, como análise de dados em tempo real, gerenciamento de dados de sensores e casos de uso de DevOps, todos equipados com IoT.

Esses bancos de dados são projetados e ajustados para lidar com eficiência com dados temporais ou com registro de data e hora e têm a capacidade de analisar rapidamente dados de séries temporais usando SQL. Eles ainda apresentam funções analíticas integradas para processos como suavização, aproximação e interpolação, aumentando assim a velocidade geral e a eficiência da análise e processamento de dados.

Devido à sua natureza especializada no gerenciamento eficaz de dados com registro de data e hora e na acomodação de diversos tipos de dados temporais, os bancos de dados de séries temporais ganharam popularidade significativa nos últimos anos. Sua arquitetura exclusiva permite que funcionem como um banco de dados dedicado projetado para lidar com grandes volumes de dados de séries temporais em uma única plataforma, reduzindo assim a necessidade de vários bancos de dados para gerenciar diferentes tipos de dados. Este tem sido um fator chave que contribui para o seu aumento em popularidade, pois simplifica o gerenciamento de dados e permite uma análise mais rápida e eficiente de dados de séries temporais.

Esses bancos de dados são projetados para serem rápidos e podem operar de maneira ideal em qualquer ambiente baseado em nuvem ou na Web. Eles são ainda projetados para lidar com um grande número de pontos de dados, processá-los rapidamente e permitir pesquisas e análises rápidas. Muitos desses bancos de dados oferecem coleções de séries temporais para lidar com dados de séries temporais, e alguns empregam algoritmos de compactação para gerenciar os dados com eficiência.

No geral, os bancos de dados de série temporal são sistemas de software especializados que se destacam no armazenamento, gerenciamento e fornecimento de dados com registro de data e hora. Eles são projetados para lidar com grandes conjuntos de dados e oferecer recursos como análises integradas, algoritmos de compactação e suporte para consultas SQL para processamento e análise de dados mais rápidos.

Dinâmica do mercado de software de bancos de dados de séries temporais

Os bancos de dados de séries temporais têm sido cada vez mais adotados nos últimos tempos devido à sua capacidade de gerenciar e analisar com eficiência vários tipos de dados de séries temporais em uma única plataforma desenvolvida especificamente para esse fim. Isto tornou-se especialmente importante no contexto da Indústria 4.0, que engloba a integração de tecnologias avançadas e automação nos processos de fabrico e produção.

Para aproveitar as oportunidades apresentadas pelas tecnologias da Indústria 4.0, é fundamental estabelecer as bases para a transformação digital. Um componente essencial nesse processo é ter um banco de dados robusto de série temporal que possa lidar com alto rendimento de dados e suportar consultas em tempo real. Os fatores acima mencionados provavelmente impulsionarão o crescimento do mercado de software de bancos de dados de séries temporais em um futuro próximo.

A área de gerenciamento de banco de dados de séries temporais parece enfrentar uma escassez de profissionais qualificados, o que poderia potencialmente dificultar o crescimento do mercado. Contudo, a escassez de profissionais qualificados pode limitar a adoção e utilização eficazes destas ferramentas. As organizações neste campo devem priorizar o investimento na formação e na qualificação da sua força de trabalho para colmatar esta lacuna e aproveitar todo o potencial das bases de dados de séries temporais para a IoT Industrial e muito mais.

Análise de Segmentação

O mercado global é segmentado com base na implantação, tamanho da organização e geografia.

Por implantação

Com base na implantação, o mercado é bifurcado em baseado em nuvem e baseado na web. O segmento baseado na web detinha a maior participação de mercado de software de banco de dados de série temporal de 53,97% em 2022. Várias opções de software de banco de dados de série temporal estão disponíveis como soluções baseadas na web, fornecendo às empresas a capacidade de acessar e analisar dados com carimbo de data e hora de qualquer local. com uma conexão à Internet.

Várias empresas oferecem interfaces baseadas na web para plataformas como InfluxDB, Amazon Timestream e Dewesoft Historian, permitindo aos usuários monitorar e analisar dados em tempo real a partir de qualquer dispositivo acessível pela Internet.

Por tamanho da organização

Com base no tamanho da organização, o mercado de software de bancos de dados de séries temporais é categorizado emeugrandes empresas e pequenas e médias empresas. O segmento de grandes empresas acumulou a maior participação de mercado de 66,86% em 2022. As grandes empresas estão investindo cada vez mais em software de banco de dados de séries temporais para gerenciar e analisar seus dados com carimbo de data/hora.

Com a capacidade de lidar e analisar com eficiência grandes volumes de dados, os bancos de dados de séries temporais são particularmente relevantes para grandes empresas com necessidades complexas de gerenciamento de dados. Além disso, à medida que a utilização de dispositivos e sensores IoT continua a crescer, espera-se que a procura por software de bases de dados de séries temporais aumente, levando a novos investimentos de grandes empresas nesta área.

Análise regional do mercado de software de bancos de dados de séries temporais

Com base na região, o mercado global é classificado em América do Norte, Europa, Ásia-Pacífico, MEA e América Latina.

A participação de mercado de software de bancos de dados de séries temporais da América do Norte ficou em torno de 37,06% em 2022 no mercado global, com uma avaliação de US$ 118,8 milhões devido ao número crescente de organizações que usam software de banco de dados de séries temporais para gerenciar e analisar seus dados com carimbo de tempo. Além disso, empresas de serviços públicos como a National Grid e a Con Edison utilizam bancos de dados de séries temporais para monitorar e analisar dados de consumo de energia em tempo real.

Outro exemplo é o setor financeiro, onde os bancos de dados de séries temporais podem ajudar no monitoramento de dados do mercado financeiro, como alterações nos preços das ações e flutuações nas taxas de câmbio. Os fundos de hedge, os bancos de investimento e as instituições financeiras utilizam frequentemente software especializado, como o Kdb+ e o TickVault, para gerir e analisar dados com carimbo de data/hora relacionados aos mercados financeiros.

• Por exemplo, em abril de 2023, a KX lançou o kdb Insights Enterprise no Microsoft Azure, que é uma plataforma de armazenamento de dados que oferece IA,aprendizado de máquina(ML) e recursos analíticos para empresas que buscam alcançar inovação orientada por IA e, ao mesmo tempo, se beneficiam de maior visibilidade baseada no tempo em interações de negócios, decisões e infraestrutura digital.

Cenário Competitivo

O relatório de mercado de software de bancos de dados de séries temporais fornecerá informações valiosas com ênfase na natureza consolidada do setor. Atores proeminentes estão se concentrando em diversas estratégias de negócios importantes, como parcerias, fusões e aquisições, inovações de produtos e joint ventures para expandir seu portfólio de produtos e aumentar suas participações de mercado em diferentes regiões.

Expansão e investimentos são as principais iniciativas estratégicas adotadas pelas empresas do setor. Os intervenientes da indústria estão a investir extensivamente em atividades de I&D, na construção de novas instalações de produção e na otimização da cadeia de abastecimento.

Lista das principais empresas no mercado de software de bancos de dados de séries temporais

• InfluxData Inc.
• Autores Prometeu
• Microsoft
• Escala de tempo Inc.
• Amazon Web Services, Inc.
• DataStax
• Tendêncialyze, Inc.
• QuasarDB SAS
• QuestDB
• InfluxoDB
• MongoDB, Inc.
• Corporação IBM
• KX Sistemas, Inc.

Principais desenvolvimentos da indústria

• Maio de 2023 (Colaboração):KX e Data Intellect uniram forças para oferecer serviços aprimorados para análise de séries temporais e casos de uso de IA baseados em kdb+, beneficiando empresas que buscam aproveitar dados com registro de data e hora para inovação orientada por IA, aprimorando seus recursos de análise de séries temporais.
• Abril de 2023 (lançamento):A InfluxData anunciou sua oferta mais recente, InfluxDB 3.0, que fornece recursos aprimorados de série temporal e funcionalidades analíticas em toda a sua linha de produtos. Esse banco de dados reconstruído e mecanismo de armazenamento para análise de séries temporais estão prontamente disponíveis nos produtos em nuvem da InfluxData.
• Novembro de 2022 (lançamento):A Timescale anunciou o lançamento beta privado de uma plataforma inovadora de armazenamento de objetos de baixo custo construída no Amazon S3. Essa camada de armazenamento baseada em consumo promete oferecer aos clientes do Timescale Cloud a capacidade de armazenar uma quantidade ilimitada de dados, capacitando seus aplicativos a aproveitar grandes quantidades de dados de séries temporais sem altos custos indiretos.

O mercado global de software de bancos de dados de séries temporais é segmentado como:

Por implantação

• Baseado em nuvem
• Baseado na Web

Por tamanho da organização

• Grandes Empresas
• Pequenas e Médias Empresas

Por região

• América do Norte
  • NÓS.
  • Canadá
  • México
• Europa
  • França
  • Reino Unido
  • Espanha
  • Alemanha
  • Itália
  • Rússia
  • Resto da Europa
• Ásia-Pacífico
  • China
  • Japão
  • Índia
  • Coréia do Sul
  • Resto da Ásia-Pacífico
• Oriente Médio e África
  • CCG
  • Norte da África
  • África do Sul
  • Resto do Médio Oriente e África
• América latina
  • Brasil
  • Argentina
  • Resto da América Latina