Marktgröße der Graph-Datenbank, Anteils- und Branchenanalyse, nach Komponente (Software, Dienste), nach Typ (relational (SQL), nicht-relational (NoSQL)), nach Analysetyp (Community-Analyse, Konnektivitätsanalyse, Zentralitätsanalyse), nach Bereitstellung (Cloud, vor Ort), nach Anwendung (Identitäts- und Zugriffsverwaltung, Kundenanalysen, Empfehlungsmaschine), nach Endbenutzer (BFSI, IT und Telekommunikation, Einzelhandel, Gesundheitswesen) und regionale Prognose 2023-2030

Eine Diagrammdatenbank ist eine spezialisierte Plattform für die Bearbeitung und Erstellung von Diagrammen, die nur einem einzigen Zweck dient. Diese Diagramme enthalten Eigenschaften, Knoten und Kanten, die zum Speichern und Darstellen von Daten in relationalen Datenbanken verwendet werden. Diagrammanalyse ist ein weiterer häufig verwendeter Begriff für Diagrammdatenbanken. Dieser Begriff bezieht sich auf die Analyse von Diagrammdaten in Diagrammformaten unter Verwendung von Datenbeziehungen als Kanten und Punkten als Knoten.

Darüber hinaus handelt es sich bei Graphdatenbanken um transaktionale Technologien der Online-Transaktionsverarbeitungsdatenbank (OLTP). Darüber hinaus dürften die zunehmende Akzeptanz von KI-basierten Graphdatenbankdiensten und -tools sowie die steigende Nachfrage nach Lösungen, die Abfragen mit geringer Latenz verarbeiten können, das Wachstum des Marktes vorantreiben. Ebenso wird erwartet, dass der rasche Bedarf an komplexen Identitätsmustern und der Virtualisierung von Big-Data-Analysen in naher Zukunft das Wachstum des Marktes für Graphdatenbanken ankurbeln wird.

Der Ausbruch von COVID 19 hat die Dynamik der Geschäftsabläufe weltweit verändert. COVID 19 hatte positive Auswirkungen auf den Markt für Diagrammdatenbanken, da viele Regierungsorganisationen und Privatsektoren die Diagrammdatenbank zur Bewältigung von Unsicherheiten in Echtzeit einführten. Auch der Einsatz von auf künstlicher Intelligenz basierenden Diagrammdatenbanken hat während COVID 19 zugenommen. Dies hat Kunden dabei geholfen, komplexe Lieferketten zu verwalten und Arbeitnehmer bei Störungen ihres Lebens und ihrer Arbeit zu unterstützen.

Key Market Driver -

� Real time big data mining with visualization is anticipated to fuel the growth of graph database market. � Increasing demand for solutions that can process low latency queries is expected to drive the growth graph database market

Key Market Restraint -

� Lack of programming and standardization ease is anticipated to hinder the growth of the market. � Lack of technical expertise is also expected to restrict the market growth.

Abgedeckte Hauptakteure:

Die wichtigsten Akteure auf dem Markt für Graphdatenbanken sind Microsoft Corporation, Amazon Web Services, Inc., Ontotext, Hewlett Packard Enterprise, Teradata Corporation, Stardog Union Inc., Objectivity Inc., MangoDB, Orient DB, Oracle Corporation, Neon4j Inc. , TIBCO Software, Franz Inc., DataStax, IBM Corporation, ArangoDB, Blazegraph, Openlink Software, MarkLogic Corporation, GraphBase und TigerGraph Inc., unter anderem.

Große Marktteilnehmer verfolgen verschiedene organische und anorganische Strategien wie Zusammenarbeit, Übernahmen, Einführung neuer Produkte, Produktverbesserung, Fusionen und Partnerschaften, um ihre Marktpräsenz zu verbessern. Beispielsweise ging MANTA im April 2021 eine Partnerschaft mit Neo4j ein, um die Plattform von MANTA für die Pipeline-Analyse in die Graphdatenbank-Technologie von Neo4j zu integrieren. Diese Partnerschaft wird Kunden dabei helfen, große Datenmengen mit verbesserter Graphdatenbanktechnologie schneller zu verarbeiten.

Regionale Analyse:

Nordamerika wird aufgrund des Aufkommens technologiebasierter Industrien und Unternehmen voraussichtlich ein erhebliches Marktwachstum verzeichnen, was erhebliche Wachstumschancen für Graphdatenbank-Akteure in der Region geschaffen hat, da die meisten Unternehmen auf Daten angewiesen sind, was die Einführung von Graphen vorantreibt Datenbankdienste und -tools sowie verwandte Technologien. Darüber hinaus fördern auch Investitionen von Anbietern das Wachstum des Marktes, so sammelte beispielsweise TigerGraph mit Hauptsitz in Kalifornien, USA, 32 Millionen US-Dollar für Graphdatenbank-Tools.

Auch im asiatisch-pazifischen Raum wird aufgrund der zunehmenden Verbreitung von IoT-Geräten, Fertigungsunternehmen und dem Aufkommen von Anbietern von Graphdatenbanken auf Basis künstlicher Intelligenz ein deutliches Wachstum bei Graphdatenbanken erwartet. Darüber hinaus nutzen viele asiatische Länder informationsintensive Technologien, um sich einen Wettbewerbsvorteil gegenüber anderen Akteuren zu verschaffen. Es ist wahrscheinlicher, dass diese Faktoren Chancen für Anbieter von Graphdatenbanken schaffen und das Marktwachstum in der Region vorantreiben.

Der Nahe Osten und Afrika dürften aufgrund der steigenden Nachfrage nach verbesserten Datenvisualisierungstools eher wachsen. Darüber hinaus wird erwartet, dass viele Initiativen der Regierungen in der Region das Wachstum des Marktes vorantreiben werden. Beispielsweise wird erwartet, dass NEOM, ein mega-futuristisches Stadtprojekt, fortschrittliche Technologien wie erneuerbare Energien, Robotik, intelligente Fahrzeuge, IoT-Geräte, Big-Data-Analysen und Diagrammdatenbanksysteme implementiert, die für die Stadtplanung, die Analyse des Klimawandels und die Planung verwendet werden können Route usw. Es wird erwartet, dass auch Europa das Wachstum vorantreiben wird, da intelligente Technologien weit verbreitet sind, die Benutzern helfen, Big-Data-Visualisierung in Echtzeit zu erhalten.

Umfangreiche Einblicke in den Markt gewinnen, Anfrage zur Anpassung

Segmentierung

Wichtige Branchenentwicklungen

• Mai 2020 – Amazon Web Services, Inc. hat Amazon Kendra eingeführt, um Unternehmen bei der Indizierung ihrer internen Datenquellen zu unterstützen, was die Suche nach Daten erleichtert und Endbenutzern hilft, präzise Antworten auf Anfragen in natürlicher Sprache zu erhalten .


• Juni 2021 – Neo4J hat die neueste Version 4.3 seiner Graphdatenbank veröffentlicht. Die neueste Version der Graph-Datenbank umfasst unter anderem Graph Data Science, Beziehungseigenschaftsindizes, neue intelligente E/A-Planung und parallelisierte Sicherung.


• April 2021 – MarkLogic Corporation hat MarkLogic Data Hub Central mit No-Code/Low-Code-Benutzeroberfläche eingeführt. Die Einführung von MarkLogic ermöglicht Unternehmen eine klare Roadmap für die Cloud-Modernisierung, indem sie die Nutzung der Dateninfrastruktur einfacher und flexibler macht.


• Oktober 2020 – Die Microsoft Corporation hat ein neues künstliches Intelligenzsystem eingeführt, das Bilder beschreibt und beschriftet. Das System ist auf Azure Cognitive Services verfügbar.