Global Graph Database Market
市场规模（十亿美元）
CAGR :
% 
USD
2.70 Billion
USD
10.28 Billion
2024
2032
 Forecast Period |
2025 –2032 |
 Market Size (Base Year) |
USD 2.70 Billion |
 Market Size (Forecast Year) |
USD 10.28 Billion |
 CAGR |
% |
| Major Markets Players |
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全球圖形資料庫市場細分，按類型（資源描述框架（RDF）和標記屬性圖（LPG））、部署模型（內部部署和雲端）、分析類型（路徑分析、連接分析、社群分析和中心化分析）、規模（內部部署和雲端）、分析類型（路徑分析、連接分析、社群分析和中心化分析）、規模（大型企業中小型企業）、大型企業和電信IT、醫療保健和生命科學、運輸和物流、零售和電子商務、能源和公用事業、政府和公共、製造業等） - 行業趨勢和預測到 2032 年
圖形資料庫市場規模
- 2024 年全球圖形資料庫市場規模為27 億美元，預計到 2032 年將達到 102.8 億美元，預測期內 複合年增長率為 18.20%。
- 市場成長主要得益於圖形資料庫在 BFSI、電信和電子商務等行業中越來越多地用於即時數據分析、詐欺檢測和推薦引擎
- 此外，企業資料日益複雜，對可擴展、高效能解決方案的需求不斷增長，以揭示隱藏的關係，使得圖形資料庫成為現代資料基礎設施的關鍵工具，從而顯著加速市場擴張。
圖形資料庫市場分析
- 圖形資料庫旨在根據關聯式儲存、管理和查詢數據，對於希望從各種應用（例如詐欺偵測、推薦系統和網路分析）中高度連接且複雜的資料集中獲取洞察力的企業而言，它正變得至關重要。
- 圖形資料庫需求的不斷增長主要是由於即時分析需求的不斷增長、人工智慧和機器學習的日益普及以及各行各業產生的非結構化和半結構化資料量的不斷增加
- 由於早期採用高級分析工具、對人工智慧和機器學習的大力投資，以及 BFSI、醫療保健和 IT 等行業對即時數據處理的需求不斷增長，北美在 2024 年佔據圖形資料庫市場的主導地位，市場份額為42.5%。
- 由於企業數位化程度不斷提高、政府支持的智慧城市計畫以及中國、印度、日本和韓國等經濟體的雲端運算快速採用，預計亞太地區將成為預測期內圖形資料庫市場成長最快的地區
- 由於人們越來越傾向於可擴展、經濟高效且免維護的部署方案，雲端運算領域在 2024 年佔據了市場主導地位。基於雲端的圖形資料庫提供按需效能、與其他雲端服務的簡化整合以及全球可存取性，使其成為分散式團隊和現代應用程式開發的理想選擇。
報告範圍和圖形資料庫市場細分
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屬性 |
圖形資料庫關鍵市場洞察 |
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涵蓋的領域 |
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覆蓋國家 |
北美洲
歐洲
亞太
中東和非洲
南美洲
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主要市場參與者 |
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市場機會 |
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加值資料資訊集 |
除了市場價值、成長率、市場區隔、地理覆蓋範圍、市場參與者和市場情景等市場洞察之外，Data Bridge 市場研究團隊策劃的市場報告還包括深入的專家分析、進出口分析、定價分析、生產消費分析和 pestle 分析。 |
圖形資料庫市場趨勢
“基於雲端的圖形資料庫的採用日益增加”
- 全球圖形資料庫市場的一個重要且加速發展的趨勢是越來越多地採用基於雲端的部署模型，從而增強了分散式資料環境中的可擴展性、靈活性和即時協作
- 例如，AWS 上完全託管的圖形資料庫服務 Amazon Neptune 支援 RDF 和屬性圖模型，廣泛用於知識圖譜和詐欺偵測。同樣，微軟的 Azure Cosmos DB 也原生支援 Gremlin API，從而支援雲端可擴充的圖形資料庫解決方案。
- 基於雲端的圖形資料庫使組織能夠以最小的基礎設施開銷管理海量互聯數據，從而實現更快的部署並更輕鬆地與現有的雲端原生服務整合。 Google Cloud 與 Neo4j AuraDB 的整合使用戶無需管理後端系統即可建立進階分析和推薦引擎。
- 這些平台透過在經濟高效的按需環境中利用以關係為中心的資料建模，支援身分存取管理、即時詐欺分析和個人化內容交付等用例
- 這種向雲端原生圖解決方案的轉變正在從根本上重塑企業從複雜數據中獲取洞察的方式。 Neo4j 和 TigerGraph 等公司正在積極擴展其雲端服務，以滿足 BFSI、電信和零售等行業日益增長的需求。
- 隨著企業尋求實現資料基礎設施現代化、縮短洞察時間並實現與人工智慧和機器學習工作流程的無縫集成，對基於雲端的圖形資料庫的需求正在迅速增長
圖形資料庫市場動態
司機
“即時數據分析需求日益增長”
- 各行各業對即時數據分析的需求不斷增長，這是圖形資料庫需求不斷增長的重要驅動力
- 例如，2024年3月，Neo4j宣布對其圖數據科學平台進行重大更新，增強了即時推薦和詐欺檢測功能，這些功能正被金融科技公司和電商平台迅速採用。預計主要參與者的此類發展將在未來幾年推動圖數據庫市場的發展。
- 隨著企業面臨日益增長的高度互聯資料量，圖數據庫能夠即時分析傳統資料庫無法有效處理的關係和模式。這在檢測詐欺交易、識別供應鏈中斷以及支援個人化內容引擎等用例中至關重要。
- 此外，銀行、電信和零售等行業對即時洞察的需求日益增長，促使企業從批次模型轉向由圖形技術支援的即時分析解決方案
- TigerGraph、Amazon Neptune 和 Microsoft Azure Cosmos DB 等公司提供的基於雲端的解決方案正在進一步擴展即時圖形分析的存取範圍，使企業能夠在不同的營運環境中快速且經濟高效地部署這些功能
克制/挑戰
“勞動力專業知識有限”
- 圖形資料庫技術人才的匱乏，對更廣泛的市場採用和部署構成了重大挑戰。由於圖形資料庫需要圖論、Cypher 或 Gremlin 等查詢語言以及模式設計方面的專業知識，許多組織難以找到能夠有效實施和管理這些系統的合格專業人員。
- 例如，儘管 Neo4j 已被廣泛採用，但許多企業在招募熟悉其架構和圖查詢語言的開發人員時仍面臨陡峭的學習曲線。這種專業知識的缺乏可能會導致部署進度緩慢、實施配置錯誤以及圖資料庫功能利用不足。
- 透過有針對性的培訓計畫、認證課程和使用者友好的開發工具來應對這項挑戰，對於市場擴張至關重要。 TigerGraph 和 Neo4j 等公司已經推出了教育計畫和社群支援平台，以建立熟練的用戶群，但人才缺口仍然是擴展高級圖譜解決方案的瓶頸。
- 此外，圖技術的快速創新可能會讓傳統IT團隊不堪重負，進一步擴大專業知識缺口。這個問題在缺乏資源投資專業培訓的中小企業中尤其明顯。
- 透過策略夥伴關係、學術合作和簡化工具來彌補人才短缺，對於確保組織能夠充分利用圖形資料庫的潛力進行即時分析、詐欺檢測和知識圖譜應用至關重要
圖形資料庫市場範圍
市場根據類型、應用程式、資料庫、部署模型、分析類型、規模、元件和最終用戶進行細分。
• 依類型
根據類型，圖資料庫市場可細分為資源描述框架 (RDF) 和標記屬性圖 (LPG)。標記屬性圖 (LPG) 細分市場在 2024 年佔據了最大的市場收入份額，這得益於其能夠靈活地表示節點、邊和鍵值屬性的複雜關係。 LPG 直覺的資料建模結構支援知識圖譜、推薦引擎和即時詐欺偵測等用例，並具有高效能，使其適用於事務型和分析型工作負載。
預計 RDF 領域將在 2025 年至 2032 年間實現最快的複合年增長率，這得益於其標準化的語義網框架以及與連結數據和基於本體的推理的強大兼容性。 RDF 在政府和學術領域日益受到採用，用於資料整合和符合 W3C 標準，尤其是在需要跨異質資料來源實現強大互通性的專案中。
• 按應用
根據應用，圖形資料庫市場細分為詐欺偵測、預防和推薦引擎。詐欺檢測和預防在2024年佔據了最大的收入份額，這得益於其在銀行和電子商務領域的日益普及，旨在發現隱藏的模式並即時檢測異常。圖形資料庫擅長透過互聯資料洞察識別可疑行為，為企業提供先進的工具來打擊日益複雜的詐欺手段。
預計推薦引擎領域將在2025年至2032年期間錄得最快增長率，這得益於零售、串流媒體和社交平台等行業對超個人化用戶體驗的需求。基於圖譜的推薦利用多維關係來提供精準的內容和產品建議，從而顯著提高客戶參與度和滿意度。
• 依資料庫
根據資料庫類型，圖形資料庫市場細分為關聯式資料庫 (SQL) 和非關係型資料庫 (NoSQL)。非關係型資料庫 (NoSQL) 在 2024 年佔據了最大的市場份額，這歸功於其高可擴展性、模式靈活性以及處理非結構化和半結構化資料的能力。 NoSQL 圖形資料庫支援敏捷應用程式開發和即時分析，使其在社交網路、網路安全和知識管理等動態環境中廣泛應用。
隨著企業將圖形功能整合到傳統的 SQL 環境中，關聯式資料庫 (SQL) 領域預計將在 2025 年至 2032 年間以最快的複合年增長率成長。這種混合方法使組織能夠利用現有的關係型基礎架構，同時獲得高階關係查詢功能，從而最大限度地減少營運中斷和培訓需求。
• 按部署模型
根據部署模式，圖形資料庫市場可分為本地部署和雲端部署。雲端部署在 2024 年佔據了最大的收入份額，這得益於人們對可擴展、經濟高效且免維護的部署方案日益增長的偏好。基於雲端的圖形資料庫提供按需效能、與其他雲端服務的簡化整合以及全球可存取性，使其成為分散式團隊和現代應用程式開發的理想選擇。
預計2025年至2032年間，本地部署領域將迎來最快的成長，尤其是在金融、醫療保健和國防等監管嚴格的行業的企業。這些組織更傾向於本地部署，以獲得更強大的資料控制力、更嚴格的隱私權政策合規性以及抵禦外部威脅的安全性。
• 依分析類型
根據分析類型，圖形資料庫市場細分為路徑分析、連結性分析、社群分析和中心性分析。路徑分析在2024年佔據了最大的市場份額，這得益於其在優化物流、偵測詐欺鍊和繪製客戶旅程圖方面的關鍵作用。它使企業能夠了解交易和營運數據中的序列、依賴關係和因果關係。
預計社群分析將在2025年至2032年間實現最快的複合年增長率，這得益於其在行銷、社群網路分析和網路安全領域的應用。它有助於識別集群、影響者群體和行為模式，從而實現更有針對性的干預措施，並深入了解生態系統動態。
• 依尺寸
根據組織規模，市場細分為大型企業和中小型企業 (SME)。大型企業在 2024 年佔據了最大的收入份額，這要歸功於它們需要管理跨部門和跨地區的大量複雜資料集。這些組織利用圖形資料庫進行企業知識圖譜建構、詐欺分析和供應鏈優化。
由於數位轉型措施的增加以及雲端圖形解決方案的普及，預計中小企業市場將在2025年至2032年間實現最快成長。中小企業無需在傳統基礎設施上投入巨資，即可獲得更深入的客戶洞察和更精簡的決策流程。
• 按組件
根據組件，圖形資料庫市場細分為軟體和服務。軟體領域在2024年佔據了最大的市場份額，這歸因於圖形引擎和資料庫管理平台在資料查詢、視覺化和整合方面的日益普及。持續的產品創新和日益增長的開源可用性進一步增強了這一領域。
預計2025年至2032年期間，服務業將以最高的複合年增長率成長，這得益於諮詢、培訓、整合和支援服務需求的不斷增長。隨著越來越多的組織探索圖形技術，專家服務對於確保其順利採用、效能調優以及與業務目標的策略一致性至關重要。
• 按最終用戶
根據最終用戶，圖形資料庫市場細分為銀行、金融服務 和保險 (BFSI)、電信和 IT、醫療保健和生命科學、運輸和物流、零售和電子商務、能源和公用事業、政府和公共部門、製造業以及其他領域。受強大的詐欺偵測、風險管理和法規遵循需求的推動，BFSI 領域在 2024 年佔據了最大的市場份額。圖形資料庫為 BFSI 參與者提供了繪製複雜交易關係和追蹤金融犯罪網絡的能力。
由於基因組學、藥物研發和患者數據整合等領域的應用日益增多，預計醫療保健和生命科學領域將在2025年至2032年期間實現最快的複合年增長率。圖譜技術使研究人員和臨床醫生能夠在互聯環境下分析生物網路和醫療記錄，從而加速創新和個人化醫療。
圖形資料庫市場區域分析
- 北美在圖形資料庫市場佔據主導地位，2024 年的收入份額最高，為 42.5%，這得益於早期採用高級分析工具、對人工智慧和機器學習的大力投資，以及 BFSI、醫療保健和 IT 等行業對即時資料處理的需求不斷增長
- 該地區的組織利用圖形資料庫進行結構化和非結構化資料集的欺詐檢測、推薦引擎和複雜網路分析
- 市場擴張得益於領先供應商的存在、雲端運算的不斷增長以及企業對可擴展、高效能資料管理解決方案的需求
美國圖形資料庫市場洞察
2024年，美國圖形資料庫市場佔據了北美最大的收入份額，這得益於企業數位化的廣泛推進以及基於圖形的分析技術與資料平台的整合。美國先進的雲端基礎設施和以數據為中心的監管環境，促進了金融、醫療保健和零售業的應用。在強大的解決方案供應商和雲端平台生態系統的支持下，美國企業越來越多地部署圖形資料庫，以提升客戶體驗、實現網路安全和關係智慧。
歐洲圖形資料庫市場洞察
預計歐洲圖形資料庫市場在整個預測期內將維持強勁的複合年增長率，這主要得益於《通用資料保護規範》(GDPR) 等嚴格的資料治理標準，以及該地區對資料沿襲、透明度和互通性的日益關注。電信、金融服務和保險業 (BFSI) 以及公共服務領域對人工智慧驅動洞察的需求日益增長，推動了市場的成長。企業正在採用圖形技術來增強詐欺偵測能力、提高供應鏈視覺性，並推動跨數位管道的個人化策略。
英國圖形資料庫市場洞察
英國圖數據庫市場預計在預測期內將實現強勁的複合年增長率，這得益於數位轉型投資的不斷增加以及網路分析在政府和金融領域日益增長的重要性。英國不斷擴張的金融科技格局和對網路安全的重視，正在推動對基於圖的詐欺偵測和客戶旅程地圖解決方案的需求。專注於語意知識圖譜建構的研究機構和企業的採用率也不斷提高。
德國圖形資料庫市場洞察
在預測期內，德國圖形資料庫市場預計將穩定成長，這得益於該國對工業 4.0、資料自動化和智慧決策的重視。德國企業正在利用圖形資料庫來優化生產網路、預測性維護和 IT 營運。圖形分析與遺留系統和 ERP 平台的整合正日益受到關注，尤其是在汽車、製造和公共部門領域。
亞太圖形資料庫市場洞察
受企業數位轉型、政府支持的智慧城市計畫以及中國、印度、日本和韓國等經濟體快速採用雲端運算技術的推動，亞太地區圖形資料庫市場預計在2025年至2032年間實現最快的複合年增長率。各組織正在轉向圖形資料庫，以支援詐欺偵測、個人化服務以及跨分散式環境的複雜資料整合。
日本圖形資料庫市場洞察
日本圖形資料庫市場正在穩步增長，這得益於該國強大的技術基礎設施和對人工智慧增強型數據解決方案日益增長的需求。企業和政府機構正在使用圖形資料庫來改進語義搜尋、優化物流並檢測網路安全威脅中的模式。圖形分析與物聯網和智慧製造系統的整合也為該市場提供了支持，這與日本「社會5.0」的目標相契合。
中國圖資料庫市場洞察
2024年，中國圖資料庫市場佔據亞太地區最大收入份額，這得益於政府大力推動數據創新，以及科技、金融和物流業的強勁需求。中國快速發展的數位生態系統正在利用圖數據庫來支援推薦系統、詐欺檢測和供應鏈智慧。在龐大的人才庫和優惠的政策框架的支持下，國內供應商正在圖數據庫領域積極創新。
圖形資料庫市場佔有率
圖形資料庫產業主要由知名公司主導，包括：
- 惠普企業開發有限公司（美國）
- IBM（美國）
- 微軟（美國）
- 西門子（德國）
- ANSYS公司（美國）
- SAP SE（德國）
- 甲骨文（美國）
- 羅伯特·博世有限公司（德國）
- Atos SE（法國）
- ABB（瑞士）
- 凱爾頓（印度）
- AVEVA集團有限公司（英國）
- DXC科技公司（美國）
- Altair Engineering, Inc.（美國）
- Hexaware Technologies Limited.（印度）
- 塔塔諮詢服務有限公司（印度）
- 印孚瑟斯有限公司（印度）
- NTT DATA集團公司（日本）
- Cloud Software Group, Inc.（美國）
- Redis Ltd（美國）
全球圖形資料庫市場的最新發展
- 2023 年 5 月，AWS 與 Neo4j 達成合作。 Neo4j 是定義圖形資料庫格局和製定開源標準的關鍵參與者。身為 AWS Marketplace 賣家，Neo4j 已成為圖形資料庫領域的領導者。此外，該公司還獲得了 AWS 數據和分析能力認證，彰顯了其在 AWS 平台上交付高階數據解決方案的專業知識。
- 2023年5月，SAP與Google雲端宣布加強合作，推出一項全面的開放資料解決方案，旨在簡化資料格局，最大限度地挖掘業務資料的潛力。這項新計畫整合了SAP和Google雲端的資料和分析技術，以增強企業資料的可存取性和實用性。此外，該計劃還旨在推動企業人工智慧發展的進步，為企業帶來更多創新和洞察。
- 2023年4月，Neo4j 與 Imperium Solutions 合作，以滿足新加坡日益增長的圖形技術需求。透過此次合作，Imperium Solutions 將幫助客戶充分釋放 Neo4j 的潛力。 Neo4j 是一家領先的圖形資料庫供應商，以解決複雜的企業級挑戰而聞名。此次合作旨在增強在海量資料集中高效識別關係和模式的能力，從而為該地區的企業創造更大的價值。
- 2023 年 2 月，IBM 宣布收購 StepZen Inc.，該公司是 GraphQL 伺服器的創建者，其創新架構使開發者能夠快速建立 GraphQL API，並且只需極少的編碼。 StepZen 的設計旨在實現高度靈活性，並與各種 API 方法無縫整合。此外，它以軟體即服務 (SaaS) 解決方案的形式提供，同時也支援在私有雲和本地資料中心部署，以滿足多樣化的業務需求。
- 2022年12月，倫敦證券交易所集團與微軟達成了為期10年的策略合作夥伴關係，旨在開發下一代數據和分析解決方案，並增強雲端基礎設施。作為此次合作的一部分，微軟將透過股權收購的方式對倫敦證券交易所集團進行股權投資。此次合作將利用Microsoft Azure、人工智慧和Microsoft Teams來設計倫敦證券交易所集團的資料基礎設施，並為使用者打造創新的生產力、資料分析和建模解決方案。
SKU-
Get online access to the report on the World's First Market Intelligence Cloud
- Interactive Data Analysis Dashboard
- Company Analysis Dashboard for high growth potential opportunities
- Research Analyst Access for customization & queries
- Competitor Analysis with Interactive dashboard
- Latest News, Updates & Trend analysis
- Harness the Power of Benchmark Analysis for Comprehensive Competitor Tracking
目录
1 INTRODUCTION
1.1 OBJECTIVES OF THE STUDY
1.2 MARKET DEFINITION
1.3 OVERVIEW OF GLOBAL GRAPH DATABASE MARKET
1.4 CURRENCY AND PRICING
1.5 LIMITATION
1.6 MARKETS COVERED
2 MARKET SEGMENTATION
2.1 KEY TAKEAWAYS
2.2 ARRIVING AT THE GLOBAL GRAPH DATABASE MARKET
2.2.1 VENDOR POSITIONING GRID
2.2.2 TECHNOLOGY LIFE LINE CURVE
2.2.3 MARKET GUIDE
2.2.4 MULTIVARIATE MODELLING
2.2.5 TOP TO BOTTOM ANALYSIS
2.2.6 STANDARDS OF MEASUREMENT
2.2.7 VENDOR SHARE ANALYSIS
2.2.8 DATA POINTS FROM KEY PRIMARY INTERVIEWS
2.2.9 DATA POINTS FROM KEY SECONDARY DATABASES
2.3 GLOBAL GRAPH DATABASE MARKET: RESEARCH SNAPSHOT
2.4 ASSUMPTIONS
3 MARKET OVERVIEW
3.1 DRIVERS
3.2 RESTRAINTS
3.3 OPPORTUNITIES
3.4 CHALLENGES
4 EXECUTIVE SUMMARY
5 PREMIUM INSIGHTS
5.1 PORTER’S FIVE FORCES ANALYSIS
5.2 REGULATORY STANDARDS
5.3 INDUSTRY ANALYSIS & FUTURISTIC SCENARIO
5.4 PENETRATION AND GROWTH POSPECT MAPPING
5.5 NEW BUSINESS AND EMERGING BUSINESS'S REVENUE OPPORTUNITIES
5.6 TECHNOLOGY ANALYSIS
5.6.1 KEY TECHNOLOGIES
5.6.2 COMPLEMENTARY TECHNOLOGIES
5.6.3 ADJACENT TECHNOLOGIES
FIGURE 1 TECHNOLOGY MATRIX
Company Product/Service offered
5.7 COMPANY COMPETITIVE ANALYSIS
5.7.1 STRATEGIC DEVELOPMENT
5.7.2 TECHNOLOGY IMPLEMENTATION PROCESS
5.7.2.1. CHALLENGES
5.7.2.2. INHOUSE IMPLEMENTATION/OUTSOURCED (THIRD PARTY) IMPLEMENTATION
5.7.3 CUSTOMER BASE
5.7.4 SERVICE POSITIONING
5.7.5 CUSTOMER FEEDBACK/RATING (B2B OR B2C)
5.7.6 APPLICATION REACH
5.7.7 SERVICE PLATFORM MATRIX
FIGURE 2 COMPANY COMPARATIVE ANALYSIS
Parameters Company A
Market Share
Growth (%)
Target Audience
Price Structure
Market Strategies
Customer Feedback
Service Positioning
Customer Feedback/Rating
Strategic Development
Application Reach
6 COMPANY SERVICE PLATFORM MATRIX
6.1 USED CASES & ITS ANALYSIS
7 FIG 4. USED CASE ANALYSIS
Company Product/Service offered
8 GLOBAL GRAPH DATABASE MARKET, BY MODEL TYPE
8.1 OVERVIEW
8.2 RESOURCE DESCRIPTION FRAMEWORK (RDF)
8.3 LABELED PROPERTY GRAPH (LPG)
8.4 HYPERGRAPHS
8.5 OTHERS
9 GLOBAL GRAPH DATABASE MARKET, BY SET OF OBJECTS
9.1 OVERVIEW
9.2 NODES
9.3 EDGES
9.4 OTHERS
10 GLOBAL GRAPH DATABASE MARKET, BY OFFERING
10.1 OVERVIEW
10.2 SOLUTION
10.2.1 BY DEPLOYMENT TYPE
10.2.1.1. ON-PREMISE
10.2.1.2. CLOUD
10.3 SERVICES
10.3.1 PROFESSIONAL SERVICES
10.3.2 MANAGED SERVICES
11 GLOBAL GRAPH DATABASE MARKET, BY ANALYSIS TYPE
11.1 OVERVIEW
11.2 PATH ANALYSIS
11.3 CONNECTIVITY ANALYSIS
11.4 COMMUNITY ANALYSIS
11.5 CENTRALITY ANALYSIS
12 GLOBAL GRAPH DATABASE MARKET, BY APPLICATION
12.1 OVERVIEW
12.2 FRAUD DETECTION
12.3 REAL-TIME RECOMMENDATION ENGINES
12.4 MASTER DATA MANAGEMENT (MDM)
12.5 NETWORK AND IT OPERATIONS
12.6 IDENTITY AND ACCESS MANAGEMENT (IAM)
13 GLOBAL GRAPH DATABASE MARKET, BY ORGANISATION TYPE
13.1 OVERVIEW
13.2 LARGE ENTERPRISES
13.3 SMALL & MEDIUM ENTERPRISES
14 GLOBAL GRAPH DATABASE MARKET, BY DEPLOYMENT MODE
14.1 OVERVIEW
14.2 ON-PREMISE
14.3 CLOUD
15 GLOBAL GRAPH DATABASE MARKET, BY END USER
15.1 OVERVIEW
15.2 MANUFACTURING & AUTOMOTIVE
15.2.1 BY OFFERING
15.2.1.1. SOLUTION
15.2.1.1.1. BY DEPLOYMENT TYPE
15.2.1.1.1.1 ON-PREMISE
15.2.1.1.1.2 CLOUD
15.2.1.1.1.3 SERVICES
15.2.1.1.1.4 PROFESSIONAL SERVICES
15.2.1.1.1.5 MANAGED SERVICES
15.3 RETAIL AND E-COMMERCE
15.3.1 SOLUTION
15.3.1.1. BY DEPLOYMENT TYPE
15.3.1.1.1. ON-PREMISE
15.3.1.1.2. CLOUD
15.3.1.2. SERVICES
15.3.1.2.1. PROFESSIONAL SERVICES
15.3.1.2.2. MANAGED SERVICES
15.4 HEALTHCARE AND PHARMACEUTICALS
15.4.1 SOLUTION
15.4.1.1. BY DEPLOYMENT TYPE
15.4.1.1.1. ON-PREMISE
15.4.1.1.2. CLOUD
15.4.1.2. SERVICES
15.4.1.2.1. PROFESSIONAL SERVICES
15.4.1.2.2. MANAGED SERVICES
15.5 BANKING, FINANCIAL SERVICES & INSURANCE
15.5.1 SOLUTION
15.5.1.1. BY DEPLOYMENT TYPE
15.5.1.1.1. ON-PREMISE
15.5.1.1.2. CLOUD
15.5.1.2. SERVICES
15.5.1.2.1. PROFESSIONAL SERVICES
15.5.1.2.2. MANAGED SERVICES
15.6 ENERGY & UTILITIES
15.6.1 SOLUTION
15.6.1.1. BY DEPLOYMENT TYPE
15.6.1.1.1. ON-PREMISE
15.6.1.1.2. CLOUD
15.6.1.2. SERVICES
15.6.1.2.1. PROFESSIONAL SERVICES
15.6.1.2.2. MANAGED SERVICES
15.7 GOVERNMENT & PUBLIC
15.7.1 SOLUTION
15.7.1.1. BY DEPLOYMENT TYPE
15.7.1.1.1. ON-PREMISE
15.7.1.1.2. CLOUD
15.7.1.2. SERVICES
15.7.1.2.1. PROFESSIONAL SERVICES
15.7.1.2.2. MANAGED SERVICES
15.8 TELECOM & IT
15.8.1 SOLUTION
15.8.1.1. BY DEPLOYMENT TYPE
15.8.1.1.1. ON-PREMISE
15.8.1.1.2. CLOUD
15.8.1.2. SERVICES
15.8.1.2.1. PROFESSIONAL SERVICES
15.8.1.2.2. MANAGED SERVICES
15.9 TRANSPORTATION & LOGISTICS
15.9.1 SOLUTION
15.9.1.1. BY DEPLOYMENT TYPE
15.9.1.1.1. ON-PREMISE
15.9.1.1.2. CLOUD
15.9.1.2. SERVICES
15.9.1.2.1. PROFESSIONAL SERVICES
15.9.1.2.2. MANAGED SERVICES
15.1 OTHERS
16 GLOBAL GRAPH DATABASE MARKET, BY REGION
16.1 GLOBAL GRAPH DATABASE MARKET, (ALL SEGMENTATION PROVIDED ABOVE IS REPRESENTED IN THIS CHAPTER BY COUNTRY)
16.1.1 NORTH AMERICA
16.1.1.1. U.S.
16.1.1.2. CANADA
16.1.1.3. MEXICO
16.1.2 EUROPE
16.1.2.1. GERMANY
16.1.2.2. FRANCE
16.1.2.3. U.K.
16.1.2.4. ITALY
16.1.2.5. SPAIN
16.1.2.6. RUSSIA
16.1.2.7. TURKEY
16.1.2.8. BELGIUM
16.1.2.9. NETHERLANDS
16.1.2.10. SWITZERLAND
16.1.2.11. SWEDEN
16.1.2.12. DENMARK
16.1.2.13. POLAND
16.1.2.14. REST OF EUROPE
16.1.3 ASIA PACIFIC
16.1.3.1. JAPAN
16.1.3.2. CHINA
16.1.3.3. SOUTH KOREA
16.1.3.4. INDIA
16.1.3.5. AUSTRALIA AND NEW ZEALAND
16.1.3.6. SINGAPORE
16.1.3.7. THAILAND
16.1.3.8. MALAYSIA
16.1.3.9. INDONESIA
16.1.3.10. PHILIPPINES
16.1.3.11. TAIWAN
16.1.3.12. VIETNAM
16.1.3.13. REST OF ASIA PACIFIC
16.1.4 SOUTH AMERICA
16.1.4.1. BRAZIL
16.1.4.2. ARGENTINA
16.1.4.3. REST OF SOUTH AMERICA
16.1.5 MIDDLE EAST AND AFRICA
16.1.5.1. SOUTH AFRICA
16.1.5.2. EGYPT
16.1.5.3. SAUDI ARABIA
16.1.5.4. U.A.E
16.1.5.5. ISRAEL
16.1.5.6. KUWAIT
16.1.5.7. QATAR
16.1.5.8. REST OF MIDDLE EAST AND AFRICA
16.2 KEY PRIMARY INSIGHTS: BY MAJOR COUNTRIES
17 GLOBAL GRAPH DATABASE MARKET, COMPANY LANDSCAPE
17.1 COMPANY SHARE ANALYSIS: GLOBAL
17.2 COMPANY SHARE ANALYSIS: NORTH AMERICA
17.3 COMPANY SHARE ANALYSIS: EUROPE
17.4 COMPANY SHARE ANALYSIS: ASIA-PACIFIC
17.5 MERGERS & ACQUISITIONS
17.6 NEW PRODUCT DEVELOPMENT & APPROVALS
17.7 EXPANSIONS
17.8 REGULATORY CHANGES
17.9 PARTNERSHIP AND OTHER STRATEGIC DEVELOPMENTS
18 GLOBAL GRAPH DATABASE MARKET, SWOT ANALYSIS
19 GLOBAL GRAPH DATABASE MARKET, COMPANY PROFILE
19.1 MICROSOFT CORPORATION
19.1.1 COMPANY SNAPSHOT
19.1.2 REVENUE ANALYSIS
19.1.3 PRODUCT PORTFOLIO
19.1.4 RECENT DEVELOPMENTS
19.2 IBM CORPORATION
19.2.1 COMPANY SNAPSHOT
19.2.2 REVENUE ANALYSIS
19.2.3 PRODUCT PORTFOLIO
19.2.4 RECENT DEVELOPMENTS
19.3 NEO4J INC.
19.3.1 COMPANY SNAPSHOT
19.3.2 REVENUE ANALYSIS
19.3.3 PRODUCT PORTFOLIO
19.3.4 RECENT DEVELOPMENTS
19.4 ORACLE CORPORATION
19.4.1 COMPANY SNAPSHOT
19.4.2 REVENUE ANALYSIS
19.4.3 PRODUCT PORTFOLIO
19.4.4 RECENT DEVELOPMENTS
19.5 DATASTAX INC.
19.5.1 COMPANY SNAPSHOT
19.5.2 REVENUE ANALYSIS
19.5.3 PRODUCT PORTFOLIO
19.5.4 RECENT DEVELOPMENTS
19.6 ARANGOGRAPH DB
19.6.1 COMPANY SNAPSHOT
19.6.2 REVENUE ANALYSIS
19.6.3 PRODUCT PORTFOLIO
19.6.4 RECENT DEVELOPMENTS
19.7 TIGERGRAPH
19.7.1 COMPANY SNAPSHOT
19.7.2 REVENUE ANALYSIS
19.7.3 PRODUCT PORTFOLIO
19.7.4 RECENT DEVELOPMENTS
19.8 AMAZON WEB SERVICES INC.
19.8.1 COMPANY SNAPSHOT
19.8.2 REVENUE ANALYSIS
19.8.3 PRODUCT PORTFOLIO
19.8.4 RECENT DEVELOPMENTS
19.9 ONTOTEXT INC.
19.9.1 COMPANY SNAPSHOT
19.9.2 REVENUE ANALYSIS
19.9.3 PRODUCT PORTFOLIO
19.9.4 RECENT DEVELOPMENTS
19.1 STARDOG UNION
19.10.1 COMPANY SNAPSHOT
19.10.2 REVENUE ANALYSIS
19.10.3 PRODUCT PORTFOLIO
19.10.4 RECENT DEVELOPMENTS
19.11 SAP SE
19.11.1 COMPANY SNAPSHOT
19.11.2 REVENUE ANALYSIS
19.11.3 PRODUCT PORTFOLIO
19.11.4 RECENT DEVELOPMENTS
19.12 MARKLOGIC CORPORATION
19.12.1 COMPANY SNAPSHOT
19.12.2 REVENUE ANALYSIS
19.12.3 PRODUCT PORTFOLIO
19.12.4 RECENT DEVELOPMENTS
19.13 TIBCO SOFTWARE INC. (CLOUD SOFTWARE GROUP)
19.13.1 COMPANY SNAPSHOT
19.13.2 REVENUE ANALYSIS
19.13.3 PRODUCT PORTFOLIO
19.13.4 RECENT DEVELOPMENTS
19.14 FRANZ INC.
19.14.1 COMPANY SNAPSHOT
19.14.2 REVENUE ANALYSIS
19.14.3 PRODUCT PORTFOLIO
19.14.4 RECENT DEVELOPMENTS
19.15 OPENLINK SOFTWARE
19.15.1 COMPANY SNAPSHOT
19.15.2 REVENUE ANALYSIS
19.15.3 PRODUCT PORTFOLIO
19.15.4 RECENT DEVELOPMENTS
19.16 BITNINE CO. LTD.
19.16.1 COMPANY SNAPSHOT
19.16.2 REVENUE ANALYSIS
19.16.3 PRODUCT PORTFOLIO
19.16.4 RECENT DEVELOPMENTS
19.17 FLUREE
19.17.1 COMPANY SNAPSHOT
19.17.2 REVENUE ANALYSIS
19.17.3 PRODUCT PORTFOLIO
19.17.4 RECENT DEVELOPMENTS
19.18 DGRAPH
19.18.1 COMPANY SNAPSHOT
19.18.2 REVENUE ANALYSIS
19.18.3 PRODUCT PORTFOLIO
19.18.4 RECENT DEVELOPMENTS
19.19 REDIS LABS
19.19.1 COMPANY SNAPSHOT
19.19.2 REVENUE ANALYSIS
19.19.3 PRODUCT PORTFOLIO
19.19.4 RECENT DEVELOPMENTS
19.2 ALTAIR ENGINEERING INC.
19.20.1 COMPANY SNAPSHOT
19.20.2 REVENUE ANALYSIS
19.20.3 PRODUCT PORTFOLIO
19.20.4 RECENT DEVELOPMENTS
NOTE: THE COMPANIES PROFILED IS NOT EXHAUSTIVE LIST AND IS AS PER OUR PREVIOUS CLIENT REQUIREMENT. WE PROFILE MORE THAN 100 COMPANIES IN OUR STUDY AND HENCE THE LIST OF COMPANIES CAN BE MODIFIED OR REPLACED ON REQUEST
20 RELATED REPORTS
21 QUESTIONNAIRE
22 ABOUT DATA BRIDGE MARKET RESEARCH
研究方法
数据收集和基准年分析是使用具有大样本量的数据收集模块完成的。该阶段包括通过各种来源和策略获取市场信息或相关数据。它包括提前检查和规划从过去获得的所有数据。它同样包括检查不同信息源中出现的信息不一致。使用市场统计和连贯模型分析和估计市场数据。此外，市场份额分析和关键趋势分析是市场报告中的主要成功因素。要了解更多信息，请请求分析师致电或下拉您的询问。
DBMR 研究团队使用的关键研究方法是数据三角测量，其中包括数据挖掘、数据变量对市场影响的分析和主要（行业专家）验证。数据模型包括供应商定位网格、市场时间线分析、市场概览和指南、公司定位网格、专利分析、定价分析、公司市场份额分析、测量标准、全球与区域和供应商份额分析。要了解有关研究方法的更多信息，请向我们的行业专家咨询。
可定制
Data Bridge Market Research 是高级形成性研究领域的领导者。我们为向现有和新客户提供符合其目标的数据和分析而感到自豪。报告可定制，包括目标品牌的价格趋势分析、了解其他国家的市场（索取国家列表）、临床试验结果数据、文献综述、翻新市场和产品基础分析。目标竞争对手的市场分析可以从基于技术的分析到市场组合策略进行分析。我们可以按照您所需的格式和数据样式添加您需要的任意数量的竞争对手数据。我们的分析师团队还可以为您提供原始 Excel 文件数据透视表（事实手册）中的数据，或者可以帮助您根据报告中的数据集创建演示文稿。
