グローバルグラフデータベース市場規模、シェア、トレンド分析レポート – 業界概要と2031年までの予測

グラフデータベース市場分析

グラフ データベース市場は、大規模なデータセット内の複雑な関係を効率的に処理できる高度なデータ管理ソリューションに対するニーズの高まりに牽引され、大幅な成長を遂げています。グラフ構造を利用してデータを表現および保存するグラフ データベースは、リアルタイム分析と柔軟なデータ モデリングを必要とするアプリケーションのパフォーマンスを強化します。さまざまなデータ ポイントをシームレスに接続できるため、金融、通信、ソーシャル ネットワーキングなど、さまざまな分野に最適です。人工知能と機械学習機能の統合などの最近の開発により、グラフ データベースの機能がさらに強化され、企業はより深い洞察を得て意思決定を改善できるようになりました。さらに、クラウドベースのグラフ データベース ソリューションの採用が増えているため、アクセス性が高まり、運用コストが削減されています。組織がデータ主導の戦略を優先し続けるため、グラフ データベース市場は今後数年間で堅調な成長を遂げる見込みで、より洗練されたデータ アーキテクチャへの幅広い傾向を反映しています。

グラフデータベース市場規模

世界のグラフ データベース市場規模は、2023 年に 22 億 9,000 万米ドルと評価され、2024 年から 2031 年の予測期間中に 18.20% の CAGR で成長し、2031 年には 87 億 2,000 万米ドルに達すると予測されています。市場価値、成長率、市場セグメント、地理的範囲、市場プレーヤー、市場シナリオなどの市場洞察に加えて、Data Bridge Market Research チームがまとめた市場レポートには、詳細な専門家分析、輸入/輸出分析、価格分析、生産消費分析、ペストル分析が含まれています。

グラフデータベース市場の動向

「クラウドベースのグラフデータベースの採用増加」

グラフ データベース市場は、データ接続性と分析機能を強化するイノベーションに支えられ、急速に進化しています。 1 つの顕著な傾向は、スケーラビリティ、柔軟性、およびインフラストラクチャ コストの削減を実現するクラウドベースのグラフ データベースの採用の増加です。 これらのソリューションにより、組織はオンプレミスのハードウェアを管理する負担なしにグラフ データベースのパワーを活用できます。 さらに、機械学習と人工知能の進歩がグラフ データベースに統合され、複雑なデータ関係から予測分析やより深い洞察が得られるようになっています。 この傾向は、複雑なデータ接続を理解することが運用効率と意思決定を改善するために不可欠な金融や医療などの分野で特に顕著です。 これらのイノベーションが市場を形成し続けるにつれて、組織はデータの潜在能力を最大限に活用できるようになります。

レポートの範囲とグラフデータベース市場セグメンテーション    

グラフデータベース市場の定義

グラフ データベースは、高度に相互接続されたデータを保存、管理、およびクエリするために設計された NoSQL データベースの一種です。データを行やテーブルに整理する従来のリレーショナル データベースとは異なり、グラフ データベースはノード、エッジ、およびプロパティを使用してデータ ポイントを直接表し、接続します。ノードはエンティティ (人や製品など) を表し、エッジはこれらのエンティティ間の関係を表し、プロパティは両方の関連詳細を格納します。この構造により、グラフ データベースは複雑な関係を迅速かつ効率的に分析できるため、データ接続の理解が不可欠なソーシャル ネットワーク、不正検出、推奨エンジン、ネットワーク分析などのアプリケーションに最適です。

グラフデータベース市場動向

ドライバー

• リアルタイムデータ分析の必要性の高まり

不正検出、推奨エンジン、ソーシャル ネットワーク分析などの重要なアプリケーションでより正確な洞察が求められる中、大規模で複雑なデータをリアルタイムで分析する需要が業界全体で高まっています。従来のデータベースでは、こうしたデータ タイプの複雑な関係性を扱うのが困難でしたが、接続されたデータの管理とクエリを効率的に実行できるグラフ データベースは理想的なソリューションです。グラフ データベースを使用すると、組織はデータの関係性を瞬時に視覚化して分析できるため、隠れたパターンを発見し、意思決定を強化できます。高度に接続されたデータをリアルタイムで処理できるこの機能は、グラフ データベース テクノロジの市場成長の大きな原動力となっています。

• クラウドベースのソリューションの増加

Cloud-based graph database solutions are transforming the way organizations deploy and manage graph technologies by offering streamlined, scalable, and flexible infrastructure. Unlike on-premise solutions, cloud-based graph databases allow companies to scale resources up or down as needed, making them accessible and cost-effective for both small and large enterprises. This flexibility is particularly beneficial in industries that experience fluctuating data loads or require rapid deployment, as it minimizes upfront costs and infrastructure demands. Additionally, cloud solutions simplify maintenance and updates, enabling organizations to focus on extracting insights from data rather than managing hardware. This scalability and ease of deployment drive the growth of cloud-based graph database adoption.

Opportunities

• Increased Adoption in Healthcare and Life Sciences

Graph databases are uniquely positioned to support healthcare advancements, particularly in areas such as drug discovery, genomics, and patient data management. As the fields of personalized medicine and precision healthcare expand, the ability to analyze complex biomedical data networks becomes crucial. Graph databases can quickly map and interpret intricate relationships within genetic data, disease pathways, and patient histories, offering insights that traditional databases struggle to uncover. For instance, in drug discovery, graph databases help identify connections between compounds, targets, and diseases, accelerating research timelines. This capability to reveal critical biomedical relationships is a significant growth opportunity in the healthcare sector for graph database technology.

• Expansion into IoT and Smart Cities

The rapid increase in IoT devices is creating vast networks of interconnected smart sensors and systems, particularly in smart cities and industrial IoT applications. Graph databases offer an effective solution for managing and analyzing these complex networks, enabling real-time insights across multiple devices and data points. For instance, in smart cities, graph databases can support traffic management by analyzing patterns in real time to optimize flow and reduce congestion. Similarly, in industrial IoT, they facilitate predictive maintenance by identifying equipment anomalies and forecasting failures. This capability to efficiently handle large-scale, interconnected data networks represents a strong growth opportunity for graph databases in IoT applications.

Restraints/Challenges

• Limited Workforce Expertise

The graph database market is significantly impacted by a shortage of professionals with the necessary expertise in graph database technologies. This scarcity of skilled personnel presents a major challenge for organizations seeking to implement and maintain these advanced systems. As companies look to adopt graph databases for their ability to manage complex data relationships, the lack of qualified individuals for tasks such as setup, optimization, and ongoing maintenance becomes a barrier to successful integration. This skills gap hinders the effective deployment of graph database solutions slows overall market growth, as organizations may delay adoption due to concerns over support and expertise.

• Lack of Standardization

The lack of uniform standards in graph database technologies poses a significant restraint in the market, particularly for organizations managing diverse database ecosystems. Unlike relational databases, which follow well-defined structures and standards, graph databases vary widely in data models, query languages, and storage approaches. This inconsistency leads to compatibility and interoperability issues, making it difficult for businesses to integrate graph databases seamlessly with existing systems. Companies with complex, multi-database environments often face added costs and complexities, as they may need custom solutions or middleware to bridge these gaps, which hinders the broader adoption of graph databases across industries.

Graph Database Market Scope

The market is segmented on the basis of type, application, database, deployment model, analysis type, size, component, and end user. The growth amongst these segments will help you analyze meagre growth segments in the industries and provide the users with a valuable market overview and market insights to help them make strategic decisions for identifying core market applications.

  Type

• Resource Description Framework (RDF)
• Labeled Property Graph (LPG)

Application

• Fraud Detection
• Prevention
• Recommendation Engine

Database

• Relational (SQL)
• Non-relational (NoSQL)

Deployment Model

• On-premise
• Cloud

Analysis Type

• Path Analysis
• Connectivity Analysis
• Community Analysis
• Centrality Analysis

Size

• Large Enterprises
• Small and Medium Enterprises

Component

• Software
• Services

End User

• Banking
• Financial Services and Insurance
• Telecom and IT
• Healthcare and Lifesciences
• Transportation and Logistics
• Retail and E-commerce
• Energy and Utilities
• Government and Public
• Manufacturing
• Others

Graph Database Market Regional Analysis

The market is analyzed and market size insights and trends are provided by type, application, database, deployment model, analysis type, size, component, and end user as referenced above.

The countries covered in the market report are U.S., Canada, Mexico in North America, Germany, Sweden, Poland, Denmark, Italy, U.K., France, Spain, Netherland, Belgium, Switzerland, Turkey, Russia, Rest of Europe in Europe, Japan, China, India, South Korea, New Zealand, Vietnam, Australia, Singapore, Malaysia, Thailand, Indonesia, Philippines, Rest of Asia-Pacific (APAC) in Asia-Pacific (APAC), Brazil, Argentina, Rest of South America as a part of South America, U.A.E, Saudi Arabia, Oman, Qatar, Kuwait, South Africa, Rest of Middle East and Africa (MEA) as a part of Middle East and Africa (MEA).

North America leads the graph database market in revenue and market share, primarily due to the presence of established fintech solutions and the region's early adoption of this technology. Additionally, continuous advancements in information technology are expected to further accelerate market growth in North America. The combination of a robust tech ecosystem and innovative developments positions this region at the forefront of the graph database industry.

Asia-Pacific region is anticipated to achieve the highest compound annual growth rate from 2024 to 2031, driven by the growing opportunities for smaller graph database vendors to introduce innovative solutions across various sectors. This surge in demand is fueled by the region's rapidly evolving technology landscape and the increasing recognition of the benefits of graph databases in managing complex data relationships. As more industries in Asia-Pacific embrace digital transformation, the market for graph database solutions is expected to expand significantly.

The country section of the report also provides individual market impacting factors and changes in market regulation that impact the current and future trends of the market. Data points such as down-stream and upstream value chain analysis, technical trends and porter's five forces analysis, case studies are some of the pointers used to forecast the market scenario for individual countries. Also, the presence and availability of global brands and their challenges faced due to large or scarce competition from local and domestic brands, impact of domestic tariffs and trade routes are considered while providing forecast analysis of the country data.

Graph Database Market Share

The market competitive landscape provides details by competitor. Details included are company overview, company financials, revenue generated, market potential, investment in research and development, new market initiatives, global presence, production sites and facilities, production capacities, company strengths and weaknesses, product launch, product width and breadth, application dominance. The above data points provided are only related to the companies' focus related to market.

Graph Database Market Leaders Operating in the Market Are:

• Hewlett Packard Enterprise Development LP (U.S.)
• IBM (U.S.)
• Microsoft (U.S.)
• Siemens (Germany)
• ANSYS, Inc. (U.S.)
• SAP SE (Germany)
• オラクル（米国）
• ロバート・ボッシュ GmbH (ドイツ)
• アトスSE（フランス）
• ABB（スイス）
• ケルトン（インド）
• AVEVAグループリミテッド（英国）
• DXCテクノロジー社（米国）
• アルテアエンジニアリング社（米国）
• Hexaware Technologies Limited（インド）
• タタコンサルタンシーサービシズリミテッド（インド）
• インフォシス・リミテッド（インド）
• NTTデータグループ株式会社（日本）
• クラウドソフトウェアグループ社（米国）
• Redis Ltd (米国)

グラフデータベース市場の最新動向

• 2023年5月、AWSはグラフデータベースのランドスケープを定義し、オープンソース標準を設定する主要プレーヤーであるNeo4jと提携しました。AWSマーケットプレイスの販売者として、Neo4jはグラフデータベース分野のリーダーとしての地位を確立しています。さらに、同社はAWSデータおよび分析コンピテンシーを獲得しており、AWSプラットフォーム上で高度なデータソリューションを提供する専門知識を強調しています。
• 2023年5月、SAPとGoogle Cloudは、データランドスケープの合理化とビジネスデータの可能性の最大化を目的とした包括的なオープンデータオファリングの開始を特徴とする強化されたパートナーシップを発表しました。この新しいイニシアチブは、SAPとGoogle Cloudのデータと分析テクノロジーを組み合わせて、エンタープライズデータのアクセシビリティと有用性を強化します。さらに、エンタープライズ人工知能開発の進歩を推進し、企業のイノベーションと洞察力を高めることを目指しています。
• 2023年4月、Neo4jはシンガポールにおけるグラフ技術の需要の高まりに対応するため、Imperium Solutionsと提携しました。このコラボレーションを通じて、Imperium Solutionsは、複雑なエンタープライズレベルの課題を解決することで知られる大手グラフデータベースプロバイダーであるNeo4jの潜在能力を顧客が最大限に引き出せるよう支援します。このパートナーシップは、膨大なデータセット内の関係性とパターンを効率的に識別する能力を強化し、地域の企業にさらなる価値をもたらすことを目的としています。
• 2023年2月、IBMは、開発者が最小限のコーディングでGraphQL APIを迅速に構築できる革新的なアーキテクチャを備えたGraphQLサーバーの開発元であるStepZen Inc.の買収を発表しました。StepZenは、さまざまなAPIアプローチとシームレスに統合できる高い柔軟性を実現するように設計されています。さらに、SaaS（Software as a Service）ソリューションとして提供されるほか、プライベートクラウドやオンプレミスのデータセンターでの展開もサポートし、多様なビジネスニーズに対応します。
• 2022年12月、LSEGとマイクロソフトは、クラウドインフラストラクチャの強化と並行して、次世代のデータおよび分析ソリューションの開発を目的とした10年間の戦略的パートナーシップを締結しました。このコラボレーションの一環として、マイクロソフトは株式取得を通じてLSEGに株式投資を行います。このパートナーシップでは、Microsoft Azure、人工知能、Microsoft Teamsを活用してLSEGのデータインフラストラクチャを設計し、ユーザー向けの革新的な生産性、データ分析、モデリングソリューションを作成します。

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