1 序文
2 範囲と方法論
2.1 研究の目的
2.2 関係者
2.3 データソース
2.3.1 一次資料
2.3.2 二次情報源
2.4 市場推定
2.4.1 ボトムアップアプローチ
2.4.2 トップダウンアプローチ
2.5 予測方法論
3 エグゼクティブサマリー
4 はじめに
4.1 概要
4.2 主要な業界動向
5 グローバル・インメモリデータベース市場
5.1 市場概要
5.2 市場動向
5.3 COVID-19の影響
5.4 市場予測
6 データタイプ別市場分析
6.1 リレーショナル
6.1.1 市場動向
6.1.2 市場予測
6.2 NoSQL
6.2.1 市場動向
6.2.2 市場予測
6.3 NewSQL
6.3.1 市場動向
6.3.2 市場予測
7 アプリケーション別市場分析
7.1 カスタマーエクスペリエンス管理
7.1.1 市場動向
7.1.2 市場予測
7.2 デザインとイノベーション
7.2.1 市場動向
7.2.2 市場予測
7.3 運用最適化
7.3.1 市場動向
7.3.2 市場予測
7.4 マーケティング管理
7.4.1 市場動向
7.4.2 市場予測
7.5 リアルタイム分析と意思決定
7.5.1 市場動向
7.5.2 市場予測
7.6 その他
7.6.1 市場動向
7.6.2 市場予測
8 エンドユーザー別市場分析
8.1 中小企業
8.1.1 市場動向
8.1.2 市場予測
8.2 大企業
8.2.1 市場動向
8.2.2 市場予測
9 業界別市場分析
9.1 BFSI
9.1.1 市場動向
9.1.2 市場予測
9.2 小売・電子商取引
9.2.1 市場動向
9.2.2 市場予測
9.3 政府・防衛
9.3.1 市場動向
9.3.2 市場予測
9.4 医療
9.4.1 市場動向
9.4.2 市場予測
9.5 製造業
9.5.1 市場動向
9.5.2 市場予測
9.6 電気通信およびITES
9.6.1 市場動向
9.6.2 市場予測
9.7 その他
9.7.1 市場動向
9.7.2 市場予測
10 地域別市場分析
10.1 北米
10.1.1 アメリカ合衆国
10.1.1.1 市場動向
10.1.1.2 市場予測
10.1.2 カナダ
10.1.2.1 市場動向
10.1.2.2 市場予測
10.2 アジア太平洋地域
10.2.1 中国
10.2.1.1 市場動向
10.2.1.2 市場予測
10.2.2 日本
10.2.2.1 市場動向
10.2.2.2 市場予測
10.2.3 インド
10.2.3.1 市場動向
10.2.3.2 市場予測
10.2.4 韓国
10.2.4.1 市場動向
10.2.4.2 市場予測
10.2.5 オーストラリア
10.2.5.1 市場動向
10.2.5.2 市場予測
10.2.6 インドネシア
10.2.6.1 市場動向
10.2.6.2 市場予測
10.2.7 その他
10.2.7.1 市場動向
10.2.7.2 市場予測
10.3 ヨーロッパ
10.3.1 ドイツ
10.3.1.1 市場動向
10.3.1.2 市場予測
10.3.2 フランス
10.3.2.1 市場動向
10.3.2.2 市場予測
10.3.3 イギリス
10.3.3.1 市場動向
10.3.3.2 市場予測
10.3.4 イタリア
10.3.4.1 市場動向
10.3.4.2 市場予測
10.3.5 スペイン
10.3.5.1 市場動向
10.3.5.2 市場予測
10.3.6 ロシア
10.3.6.1 市場動向
10.3.6.2 市場予測
10.3.7 その他
10.3.7.1 市場動向
10.3.7.2 市場予測
10.4 ラテンアメリカ
10.4.1 ブラジル
10.4.1.1 市場動向
10.4.1.2 市場予測
10.4.2 メキシコ
10.4.2.1 市場動向
10.4.2.2 市場予測
10.4.3 その他
10.4.3.1 市場動向
10.4.3.2 市場予測
10.5 中東およびアフリカ
10.5.1 市場動向
10.5.2 国別市場分析
10.5.3 市場予測
11 SWOT分析
11.1 概要
11.2 強み
11.3 弱み
11.4 機会
11.5 脅威
12 バリューチェーン分析
13 ポーターの5つの力分析
13.1 概要
13.2 購買者の交渉力
13.3 供給者の交渉力
13.4 競争の激しさ
13.5 新規参入の脅威
13.6 代替品の脅威
14 価格分析
15 競争環境
15.1 市場構造
15.2 主要プレイヤー
15.3 主要プレイヤーのプロファイル
15.3.1 アルティベース株式会社
15.3.1.1 会社概要
15.3.1.2 製品ポートフォリオ
15.3.2 Amazon Web Services
15.3.2.1 会社概要
15.3.2.2 製品ポートフォリオ
15.3.2.3 SWOT 分析
15.3.3 Datastax
15.3.3.1 会社概要
15.3.3.2 製品ポートフォリオ
15.3.4 Enea AB
15.3.4.1 会社概要
15.3.4.2 製品ポートフォリオ
15.3.4.3 財務情報
15.3.5 IBM Corporation
15.3.5.1 会社概要
15.3.5.2 製品ポートフォリオ
15.3.5.3 財務
15.3.5.4 SWOT分析
15.3.6 コグニティオ株式会社
15.3.6.1 会社概要
15.3.6.2 製品ポートフォリオ
15.3.7 Mcobject LLC
15.3.7.1 会社概要
15.3.7.2 製品ポートフォリオ
15.3.8 Microsoft Corporation
15.3.8.1 会社概要
15.3.8.2 製品ポートフォリオ
15.3.8.3 財務
15.3.8.4 SWOT 分析
15.3.9 オラクル・コーポレーション
15.3.9.1 会社概要
15.3.9.2 製品ポートフォリオ
15.3.9.3 財務
15.3.9.4 SWOT分析
15.3.10 SAP SE
15.3.10.1 会社概要
15.3.10.2 製品ポートフォリオ
15.3.10.3 財務
15.3.10.4 SWOT 分析
15.3.11 Tableau Software
15.3.11.1 会社概要
15.3.11.2 製品ポートフォリオ
15.3.12 テラデータ・コーポレーション
15.3.12.1 会社概要
15.3.12.2 製品ポートフォリオ
15.3.13 VoltDB Inc.
15.3.13.1 会社概要
15.3.13.2 製品ポートフォリオ
15.3.12.3 その他の企業
表2:グローバル:インメモリデータベース市場予測:データタイプ別内訳(百万米ドル)、2025-2033年
表3:グローバル:インメモリデータベース市場予測:用途別内訳(百万米ドル)、2025-2033年
表4:グローバル:インメモリデータベース市場予測:エンドユーザー別内訳(百万米ドル)、2025-2033年
表5:グローバル:インメモリデータベース市場予測:業種別内訳(百万米ドル)、2025-2033年
表6:グローバル:インメモリデータベース市場予測:地域別内訳(百万米ドル)、2025-2033年
表7:グローバル:インメモリデータベース市場:競争構造
表8:グローバル:インメモリデータベース市場:主要プレイヤー
1 Preface
2 Scope and Methodology
2.1 Objectives of the Study
2.2 Stakeholders
2.3 Data Sources
2.3.1 Primary Sources
2.3.2 Secondary Sources
2.4 Market Estimation
2.4.1 Bottom-Up Approach
2.4.2 Top-Down Approach
2.5 Forecasting Methodology
3 Executive Summary
4 Introduction
4.1 Overview
4.2 Key Industry Trends
5 Global In-Memory Database Market
5.1 Market Overview
5.2 Market Performance
5.3 Impact of COVID-19
5.4 Market Forecast
6 Market Breakup by Data Type
6.1 Relational
6.1.1 Market Trends
6.1.2 Market Forecast
6.2 NoSQL
6.2.1 Market Trends
6.2.2 Market Forecast
6.3 NewSQL
6.3.1 Market Trends
6.3.2 Market Forecast
7 Market Breakup by Application
7.1 Customer Experience Management
7.1.1 Market Trends
7.1.2 Market Forecast
7.2 Design & Innovation
7.2.1 Market Trends
7.2.2 Market Forecast
7.3 Operation Optimization
7.3.1 Market Trends
7.3.2 Market Forecast
7.4 Marketing Management
7.4.1 Market Trends
7.4.2 Market Forecast
7.5 Real-Time Analysis and Decision-making
7.5.1 Market Trends
7.5.2 Market Forecast
7.6 Others
7.6.1 Market Trends
7.6.2 Market Forecast
8 Market Breakup by End User
8.1 SMEs
8.1.1 Market Trends
8.1.2 Market Forecast
8.2 Large Enterprises
8.2.1 Market Trends
8.2.2 Market Forecast
9 Market Breakup by Vertical
9.1 BFSI
9.1.1 Market Trends
9.1.2 Market Forecast
9.2 Retail & E-commerce
9.2.1 Market Trends
9.2.2 Market Forecast
9.3 Government & Defense
9.3.1 Market Trends
9.3.2 Market Forecast
9.4 Healthcare
9.4.1 Market Trends
9.4.2 Market Forecast
9.5 Manufacturing
9.5.1 Market Trends
9.5.2 Market Forecast
9.6 Telecom & ITES
9.6.1 Market Trends
9.6.2 Market Forecast
9.7 Others
9.7.1 Market Trends
9.7.2 Market Forecast
10 Market Breakup by Region
10.1 North America
10.1.1 United States
10.1.1.1 Market Trends
10.1.1.2 Market Forecast
10.1.2 Canada
10.1.2.1 Market Trends
10.1.2.2 Market Forecast
10.2 Asia Pacific
10.2.1 China
10.2.1.1 Market Trends
10.2.1.2 Market Forecast
10.2.2 Japan
10.2.2.1 Market Trends
10.2.2.2 Market Forecast
10.2.3 India
10.2.3.1 Market Trends
10.2.3.2 Market Forecast
10.2.4 South Korea
10.2.4.1 Market Trends
10.2.4.2 Market Forecast
10.2.5 Australia
10.2.5.1 Market Trends
10.2.5.2 Market Forecast
10.2.6 Indonesia
10.2.6.1 Market Trends
10.2.6.2 Market Forecast
10.2.7 Others
10.2.7.1 Market Trends
10.2.7.2 Market Forecast
10.3 Europe
10.3.1 Germany
10.3.1.1 Market Trends
10.3.1.2 Market Forecast
10.3.2 France
10.3.2.1 Market Trends
10.3.2.2 Market Forecast
10.3.3 United Kingdom
10.3.3.1 Market Trends
10.3.3.2 Market Forecast
10.3.4 Italy
10.3.4.1 Market Trends
10.3.4.2 Market Forecast
10.3.5 Spain
10.3.5.1 Market Trends
10.3.5.2 Market Forecast
10.3.6 Russia
10.3.6.1 Market Trends
10.3.6.2 Market Forecast
10.3.7 Others
10.3.7.1 Market Trends
10.3.7.2 Market Forecast
10.4 Latin America
10.4.1 Brazil
10.4.1.1 Market Trends
10.4.1.2 Market Forecast
10.4.2 Mexico
10.4.2.1 Market Trends
10.4.2.2 Market Forecast
10.4.3 Others
10.4.3.1 Market Trends
10.4.3.2 Market Forecast
10.5 Middle East and Africa
10.5.1 Market Trends
10.5.2 Market Breakup by Country
10.5.3 Market Forecast
11 SWOT Analysis
11.1 Overview
11.2 Strengths
11.3 Weaknesses
11.4 Opportunities
11.5 Threats
12 Value Chain Analysis
13 Porters Five Forces Analysis
13.1 Overview
13.2 Bargaining Power of Buyers
13.3 Bargaining Power of Suppliers
13.4 Degree of Competition
13.5 Threat of New Entrants
13.6 Threat of Substitutes
14 Price Analysis
15 Competitive Landscape
15.1 Market Structure
15.2 Key Players
15.3 Profiles of Key Players
15.3.1 Altibase Corporation
15.3.1.1 Company Overview
15.3.1.2 Product Portfolio
15.3.2 Amazon Web Services
15.3.2.1 Company Overview
15.3.2.2 Product Portfolio
15.3.2.3 SWOT Analysis
15.3.3 Datastax
15.3.3.1 Company Overview
15.3.3.2 Product Portfolio
15.3.4 Enea AB
15.3.4.1 Company Overview
15.3.4.2 Product Portfolio
15.3.4.3 Financials
15.3.5 IBM Corporation
15.3.5.1 Company Overview
15.3.5.2 Product Portfolio
15.3.5.3 Financials
15.3.5.4 SWOT Analysis
15.3.6 Kognitio Ltd.
15.3.6.1 Company Overview
15.3.6.2 Product Portfolio
15.3.7 Mcobject LLC
15.3.7.1 Company Overview
15.3.7.2 Product Portfolio
15.3.8 Microsoft Corporation
15.3.8.1 Company Overview
15.3.8.2 Product Portfolio
15.3.8.3 Financials
15.3.8.4 SWOT Analysis
15.3.9 Oracle Corporation
15.3.9.1 Company Overview
15.3.9.2 Product Portfolio
15.3.9.3 Financials
15.3.9.4 SWOT Analysis
15.3.10 SAP SE
15.3.10.1 Company Overview
15.3.10.2 Product Portfolio
15.3.10.3 Financials
15.3.10.4 SWOT Analysis
15.3.11 Tableau Software
15.3.11.1 Company Overview
15.3.11.2 Product Portfolio
15.3.12 Teradata Corporation
15.3.12.1 Company Overview
15.3.12.2 Product Portfolio
15.3.13 VoltDB Inc.
15.3.13.1 Company Overview
15.3.13.2 Product Portfolio
※参考情報 インメモリデータベースは、データを主にメモリ内に格納して処理を行うデータベースの一種です。この種のデータベースは、従来のディスクベースのデータベースと比べて、データアクセスの速度が非常に速く、リアルタイム性が求められるアプリケーションに適しています。データベースの読み込みや書き込みが迅速に行えるため、特にビッグデータ解析や高速トランザクション処理を必要とするシナリオで広く使用されています。 インメモリデータベースの主な特徴は、データがRAM(ランダムアクセスメモリ)に格納されていることです。これにより、データの取得や更新がディスクI/Oを伴わずに行われるため、遅延が大幅に削減されます。従来のハードディスクドライブ(HDD)やソリッドステートドライブ(SSD)に依存しないため、速度やパフォーマンスの面で優位性があります。そのため、高頻度でアクセスされるデータや短期間に大量のトランザクションが発生するビジネスクリティカルなアプリケーションにおいて、大きなメリットを提供します。 インメモリデータベースには、データの永続性を保持するためのさまざまな機能が搭載されています。多くのインメモリデータベースは、定期的にデータのスナップショットをディスクに保存したり、トランザクションログを保持したりすることで、システム障害が発生してもデータを復元できるようにしています。このようにして、データの耐障害性を確保しつつ、高速なデータ処理を実現しているのです。 さらに、インメモリデータベースはスケーラビリティの面でも優れています。多くのインメモリデータベースは、クラスタリング技術や分散処理アーキテクチャを活用して、複数のサーバーやノードにデータを分散します。これにより、大量のデータを効率よく処理することができ、同時に多くのユーザーからのリクエストに対応する能力も向上します。 データのセキュリティ面も重要な要素です。インメモリデータベースは、データをメモリに保持するため、適切なセキュリティ対策が講じられていないと、機密情報が漏洩する危険性があります。このため、暗号化技術やアクセス制御リスト(ACL)、認証・認可機能を用いたセキュリティ対策が重要です。これにより、データが不正にアクセスされることを防ぎ、信頼性の高いシステムを構築します。 インメモリデータベースの活用例としては、リアルタイムのビジネスインテリジェンス、オンライン取引処理(OLTP)、センサーデータのストリーミング解析などが挙げられます。また、近年では、機械学習や人工知能(AI)のプラットフォームでもインメモリデータベースが活用されることが増えてきました。これにより、大量のデータを迅速に分析し、リアルタイムで意思決定を行うことが可能になります。 代表的なインメモリデータベースには、SAP HANA、Oracle TimesTen、Microsoft SQL ServerのIn-Memory OLTP、およびApache Igniteなどがあります。これらの製品は、それぞれ異なる特徴を持っており、ユーザーのニーズに応じた選択が求められます。例えば、SAP HANAは大規模なデータ分析を得意としている一方で、Oracle TimesTenは高性能なトランザクション処理を実現しています。 インメモリデータベースは、高速、効率的、柔軟なデータ処理を可能にする一方で、システム設計や運用の複雑さが増す可能性があるため、導入前には十分な検討が必要です。特にコスト面や技術者のスキルセット、既存システムとの統合など、多面的な観点から評価を行うことが重要です。これにより、インメモリデータベースの利点を最大限に生かし、ビジネスニーズに応じた効果的なデータ処理基盤を構築することができるでしょう。 |
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