Global Data Fabric Market Size, Share, and COVID-19 Impact Analysis, By Type (Disk-based, In-memory), By Deployment (On-premises, Cloud), By Application (Fraud Detection & Security Management, Governance, Risk & Compliance Management, Customer Experience Management, Sales & Marketing Management, Business Process Management, Others), By Enterprise Size (SMEs, Large Enterprise), By End User (BFSI, IT & Telecom, Retail & E-Commerce,医疗保健与生命科学，制造业，政府，能源与公用事业，媒体与娱乐，教育，其他）以及地区（北美，欧洲，亚太地区，拉丁美洲，中东和非洲），分析和预测2022-2030

数据结构市场：全球份额和增长轨迹

全球数据结构市场规模在2023年的价值为25.5亿美元，预计将从2024年的33.4亿美元增长到2031年的209.4亿美元，在预测期间的复合年增长率为29.97％。

全球数据结构市场正在迅速增长。组织正在处理跨混合和多云设置的更多数据。数据结构通过使数据平稳访问，集成和控制数据来帮助。它可以与来自不同来源的结构化和非结构化数据一起使用。

该技术正在改变数据的管理方式。它支持实时见解，自动化发现并确保强大的治理。它在复杂的数字系统中运行良好。

由于对灵活数据工具的需求不断增加，市场正在扩大。医疗保健，银行，零售，电信和制造业的数字化转型是关键驱动力。越来越多的公司正在使用云原生平台和实时分析。他们需要更好的数据连接。数据面料将系统连接到一个统一的层。

诸如AI，ML和数据虚拟化正在增强数据结构。现在，它支持预测分析和客户个性化。它还提高了运营效率。数据结构已成为智能业务决策的核心部分。

关键市场趋势推动产品采用

几个关键趋势是推动数据结构解决方案的快速采用：

多云和混合环境的兴起
现在，许多组织使用混合和多云设置。这会带来诸如数据孤岛，延迟和格式不匹配之类的挑战。数据织物通过提供统一的体系结构来减轻这些结构。它允许跨平台和位置访问数据。这可以帮助企业保持敏捷并满足合规性需求。 ServiceNow将于2024年10月发布了工作流数据结构。其新的RaptordB Pro Engine和“ Zero Copy”接口提供了实时的，统一的统一访问结构化和非结构化业务数据，从而实现了AI驱动的工作流程和自动化。

数据量和复杂性激增
由于IoT，移动应用程序，社交媒体和企业工具，数据正在快速增长。传统方法无法处理这种复杂性。数据结构使用实时的，元数据驱动的系统组织并连接此数据。随着数据的增长并变得更加复杂，它会适应。

对实时分析的强调越来越重视
公司希望迅速见解以保持竞争力。数据结构通过允许快速访问连接的数据源来支持这一点。这为整个企业的实时分析，AI模型和机器学习提供了动力。

人工智能和自动化的整合
现代数据结构平台使用AI和自动化来简化关键任务。这些包括数据发现，分类，跟踪和治理。这可以提高效率和数据质量，同时减少手动努力。

越来越多的监管和安全问题
GDPR，HIPAA和CCPA等法律变得越来越普遍。组织需要强大的治理才能保持合规性。数据结构有助于中央策略控制。它可以确保法律合规性而不会降低灵活性。

主要参与者及其竞争定位

数据结构市场具有很高的竞争力，并且不断发展。领先的公司通过添加先进的AI功能，强大的云集成和改善的安全性来脱颖而出。

统治景观的著名公司包括： - IBM Corporation，Oracle Corporation，SAP SE，Microsoft Corporation，Talend S.A.，Denodo Technologies，Netapp Inc.，Splunk Inc.，Splunk Inc.，Informatica，Hewlett Packard Enterprise（HPE）

这些公司专注于合作伙伴关系，收购和新产品开发。例如，IBM的用于数据的云PAK使用数据结构来改善混合云的使用。 Microsoft还在其Azure Synapse平台中添加了数据织物功能。

消费者行为分析

对数据结构的需求是由关键的消费者行为驱动的：

企业推动数据驱动的决策
越来越多的公司希望做出更快，更智能的决定。他们正在投资可轻松访问数据的工具。利益相关者需要在正确的时间进行正确的数据，而不会依赖于IT团队过多。

需要运营效率
企业正在尝试减少数据准备时间。他们还想要更快的见解。数据结构通过自动化集成和治理来帮助。这降低了摩擦，并提高了整个团队的生产力。

渴望改善客户体验
在零售和金融方面，公司希望个性化客户互动。数据结构有助于从不同平台统一客户数据。这支持了更多量身定制和竞争性的体验。

专注于数据治理和信任
人们更多地关心数据隐私和信任。组织需要表现出控制和责任。数据结构平台提供可见性，控制和审核工具。这有助于建立对数据管理方式的信任。

定价趋势

数据织物定价根据几个因素而变化。这些包括部署类型（云或本地），可扩展性，功能和供应商协议。大多数顶级供应商都提供分层定价。这有助于为小型企业和大型企业提供服务。

前期成本似乎很高。但是，长期利益通常证明投资是合理的。这些包括更好的数据质量，更快的见解和降低IT成本。 SaaS和基于消费的定价模型也在吸引。它们使数据结构对中型公司更负担得起。

增长因素

推动数据结构市场增长的关键因素包括：

跨行业的数字化转型
医疗保健和制造等行业正在数字化。他们旨在提高创新和效率。数据面料通过删除数据孤岛并提供企业数据的全视图来帮助。

云和边缘计算中的进步
边缘计算变得越来越普遍。现在管理分布式数据更重要。数据结构平稳地连接边缘设备和云平台。这使数据保持一致和可靠。

AI和ML支持
AI和ML需要高质量的数据才能正常工作。数据结构提供清洁，相关且组织良好的数据。这使得对智能应用程序至关重要。随着2024年3月的AI数据融合产品的发布，K2View使Google Gemini和Microsoft Copilot（Microsoft Copilot）的生成AI框架可以轻松与结构化企业数据集相结合，从而获得更好的实时智能和分析。

监管合规需求
数据规则变得更加严格。公司需要数据跟踪，元数据和政策控制的工具。数据结构具有强大的治理功能。

监管景观

数据结构市场遵循严格的法规。这些专注于数据安全，隐私和合规性。供应商和用户必须遵守区域和行业规则。关键法规包括：

• 通用数据保护法规（GDPR）
• 加利福尼亚州消费者隐私法（CCPA）
• 健康保险可移植性和问责制法（HIPAA）
• 金融业监管机构（FINRA）

为了符合这些规则，解决方案使用访问控件，数据掩盖和加密。它们还包括审核步道。领先的供应商获得了ISO/IEC 27001之类的认证。这显示了他们对安全和合规性的承诺。

最近的发展

最近的变化正在推动数据结构市场：

• AI驱动的元数据管理：Informatica和Talend推出了AI工具。这些工具自动发现并在大型数据集中对数据进行分类。
• 混合云合作伙伴关系：IBM和AWS扩大了他们的伙伴关系。他们现在在关节混合云解决方案中提供数据结构。
• 开源集成：现在，更多的供应商支持开源工具和API。这使集成更加容易，更灵活。
• 边缘到云的数据结构：新工具在边缘和云之间实时同步数据。这有助于制造和物流等领域。

这些创新正在塑造市场的未来。

当前和未来的增长影响

需求供应分析
对数据结构的需求是推动供应商扩展和提供更多产品。但是数据专业人员短缺。部署是复杂的，并且限制了采用，尤其是对于中小型企业。

差距分析
数据结构市场在许多地区仍然存在到期差距。许多组织没有适当实施的专业知识或基础架构。为了克服这些挑战，供应商正在投资培训，教育和更简单的部署模型。

数据结构市场的顶级公司

• IBM公司
• Oracle Corporation
• SAP SE
• 微软公司
• Talend S.A.
• Denodo技术
• Netapp Inc.
• Splunk Inc.
• Informatica
• Hewlett Packard Enterprise（HPE）

数据结构市场：报告快照

数据结构市场：高增长片段

• 云数据结构： - 云是数字转换的新常态，随着它的可扩展，灵活和成本效益，云数据结构有望显着增长。
• AI和ML集成平台： - 将数据结构与AI/ML集成的平台将领导采用。这些将使企业能够大规模地自动化决策和预测分析。

主要创新

数据结构空间中的显着创新：

• 统一数据治理平台：将安全性，合规性和生命周期管理结合在一起的工具。
• 自我修复数据管道：实时检测和修复数据错误，减少停机时间并确保数据可靠性的自动化功能。
• 实时流集成：支持从物联网和事件驱动来源的流流数据进行实时摄入和分析的工具。

数据结构市场：潜在的增长机会

• 扩展到新兴经济体：在亚太，拉丁美洲和非洲等地，数字基础设施正在变得越来越好。这些地区有未开发的市场，为具有负担得起且可扩展的解决方案的供应商提供了巨大的机会。
• 与数字双胞胎和边缘AI集成：数据结构现在正在与数字双胞胎和Edge AI等新技术合并。这种组合为更智能的运营创造了新的机会，尤其是在制造和物流方面。

推断说：

数据结构市场将迅速增长。这种增长是由实时可靠数据的需求不断增长的。在混合和多云环境中，需求尤其强劲。数字化转型正在加速世界。结果，企业专注于结合数据访问，治理和分析的平台。

AI和自动化是数据结构的核心。它已成为企业数据架构的关键部分。数据织物有助于分解数据孤岛。它还改善了对数据的信任。这支持了更好，更快的决策。由于这些好处，数据结构将发挥重要作用。它将有助于塑造数据驱动的业务的未来。