Global Relational Database Market
Marktgröße in Milliarden USD
CAGR :
% 
USD
62.61 Billion
USD
140.18 Billion
2023
2031
 Prognosezeitraum |
2024 –2031 |
 Marktgröße (Basisjahr) | USD 62.61 Billion |
 Marktgröße (Prognosejahr) | USD 140.18 Billion |
 CAGR |
% |
| Wichtige Marktteilnehmer |
Globaler Markt für relationale Datenbanken nach Typ (In-Memory, festplattenbasiert und andere), Bereitstellung (Cloud-basiert und vor Ort), Endbenutzer (BFSI, IT und Telekommunikation, Einzelhandel und E-Commerce , Fertigung, Gesundheitswesen und andere) – Branchentrends und Prognose bis 2031.
Marktanalyse und Größe relationaler Datenbanken
Der Markt für relationale Datenbanken wächst aufgrund ihrer grundlegenden Rolle im Datenmanagement von Unternehmen weiterhin. Zu den wichtigsten Treibern zählen das zunehmende Datenvolumen, die Nachfrage nach Echtzeitanalysen und die Einführung cloudbasierter Lösungen. Große Akteure wie Oracle, Microsoft und IBM dominieren den Markt und bieten skalierbare und effiziente Datenbanklösungen für unterschiedliche Geschäftsanforderungen.
Data Bridge Market Research analysiert, dass der globale Markt für relationale Datenbanken, der im Jahr 2023 62,61 Milliarden USD betrug, bis 2031 voraussichtlich 140,18 Milliarden USD erreichen wird und im Prognosezeitraum 2024–2031 eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von 10,60 % aufweisen wird. „Cloud“ dominiert das Entwicklungssegment des globalen Marktes für relationale Datenbanken aufgrund seiner Skalierbarkeit, Kosteneffizienz und Zugänglichkeitsvorteile und zieht Unternehmen an, die nach flexiblen Datenverwaltungslösungen suchen. Neben Markteinblicken wie Marktwert, Wachstumsrate, Marktsegmenten, geografischer Abdeckung, Marktteilnehmern und Marktszenario enthält der vom Data Bridge Market Research-Team zusammengestellte Marktbericht eine eingehende Expertenanalyse, Import-/Exportanalyse, Preisanalyse, Produktionsverbrauchsanalyse und PESTLE-Analyse.
Berichtsumfang und Marktsegmentierung
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Berichtsmetrik |
Details |
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Prognosezeitraum |
2024 bis 2031 |
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Basisjahr |
2023 |
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Historische Jahre |
2022 ((Angepasst 2016 bis 2021) |
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Quantitative Einheiten |
Umsatz in Mrd. USD, Volumen in Einheiten, Preise in USD |
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Abgedeckte Segmente |
Typ (In-Memory, festplattenbasiert und andere), Bereitstellung (Cloud-basiert und vor Ort), Endbenutzer (BFSI, IT und Telekommunikation, Einzelhandel und E-Commerce, Fertigung, Gesundheitswesen und andere) |
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Abgedeckte Länder |
USA, Kanada, Mexiko, Brasilien, Argentinien, Restliches Südamerika, Deutschland, Italien, Großbritannien, Frankreich, Spanien, Niederlande, Belgien, Schweiz, Türkei, Russland, Restliches Europa, Japan, China, Indien, Südkorea, Australien, Singapur, Malaysia, Thailand, Indonesien, Philippinen, Restlicher Asien-Pazifik-Raum, Saudi-Arabien, Vereinigte Arabische Emirate, Südafrika, Ägypten, Israel, Restlicher Naher Osten und Afrika |
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Abgedeckte Marktteilnehmer |
Oracle (USA), Microsoft (USA), SAP SE (Deutschland), Teradata Corporation (USA), IBM (USA), PostgreSQL (USA), Amazon.com Inc (USA), MariaDB (Finnland), Informix Corporation (USA), Sequel Pro (USA), SingleStore (USA), TmaxSoft (Südkorea), Connx Solutions (USA), MongoDB (USA), Couchbase (USA), Aerospike (USA) und andere |
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Marktchancen |
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Marktdefinition
Eine relationale Datenbank ist ein Datenbanktyp, der Daten in Tabellen mit Zeilen und Spalten speichert und organisiert, wobei jede Zeile einen Datensatz und jede Spalte ein bestimmtes Attribut der Daten darstellt. Diese Datenbanken verwenden eine strukturierte Abfragesprache (SQL) zum Verwalten und Abfragen von Daten und bieten ein leistungsstarkes Framework zum effizienten Speichern und Abrufen von Informationen.
Marktdynamik relationaler Datenbanken
Treiber
- Wachsende Nachfrage nach Datenintegration und -management
Da Unternehmen weltweit immer größere Datenmengen generieren, besteht ein erhöhter Bedarf an effizienten Lösungen zur Datenintegration und -verwaltung. Relationale Datenbanken bieten strukturierte Datenspeicher- und -abruffunktionen und sind daher für Unternehmen, die ihre Daten effektiv konsolidieren und verwalten möchten, unverzichtbar.
- Steigende Nutzung von Cloud Computing
Die Verbreitung des Cloud-Computing hat den Markt für relationale Datenbanken erheblich beeinflusst. Cloudbasierte relationale Datenbankdienste bieten Skalierbarkeit, Flexibilität und Kosteneffizienz und werden daher in verschiedenen Branchen immer häufiger eingesetzt. Unternehmen nutzen Cloud-Datenbanken, um Abläufe zu optimieren, die Zugänglichkeit zu verbessern und Infrastrukturkosten zu senken.
Gelegenheiten
- Integration von Big Data-Analysen
Die Integration relationaler Datenbanken mit Big Data-Analyseplattformen bietet eine große Chance für Marktwachstum. Unternehmen verlassen sich zunehmend auf Datenanalysen, um aus riesigen Mengen strukturierter Daten, die in relationalen Datenbanken gespeichert sind, umsetzbare Erkenntnisse abzuleiten. Diese Integration erleichtert erweiterte Analysen, prädiktive Modellierung und Entscheidungsprozesse und treibt die Nachfrage nach relationalen Datenbanklösungen an .
- Schwellenmärkte und Branchen
Die zunehmende Verbreitung relationaler Datenbanken in Schwellenmärkten und Branchen wie dem Gesundheitswesen, dem Einzelhandel und der Fertigung bietet Marktteilnehmern lukrative Möglichkeiten. Da diese Sektoren ihre Abläufe digitalisieren und datengesteuerte Ansätze einsetzen, wird die Nachfrage nach relationalen Datenbanklösungen zum Speichern, Verwalten und Analysieren von Daten voraussichtlich stark ansteigen .
- Fortschritte in der Datenbanktechnologie
Laufende Fortschritte bei Datenbanktechnologien, darunter In-Memory-Computing, verteilte Datenbanken und Graphdatenbanken, bieten Möglichkeiten für Innovationen auf dem Markt für relationale Datenbanken. Anbieter investieren in Forschung und Entwicklung, um die Leistung, Skalierbarkeit und Sicherheit relationaler Datenbanksysteme zu verbessern und so den sich entwickelnden Kundenbedürfnissen und -präferenzen gerecht zu werden .
Einschränkungen/Herausforderungen
- Bedenken hinsichtlich Datensicherheit und Datenschutz
Trotz der Vorteile relationaler Datenbanken sind Datenschutz- und Datenschutzbedenken weiterhin ein erhebliches Hindernis für das Marktwachstum. Aufsehenerregende Datenschutzverletzungen und gesetzliche Compliance-Anforderungen haben das Bewusstsein dafür geschärft, wie wichtig es ist, vertrauliche Informationen in Datenbanken zu schützen. Um diese Bedenken auszuräumen, sind robuste Sicherheitsmaßnahmen und Compliance-Frameworks erforderlich, die für einige Organisationen eine Herausforderung darstellen können .
- Konkurrenz durch NoSQL und neue Datenbankparadigmen
Der Markt für relationale Datenbanken sieht sich zunehmender Konkurrenz durch NoSQL-Datenbanken und neue Datenbankparadigmen wie NewSQL und Distributed-Ledger-Technologie (DLT) ausgesetzt. Diese Alternativen bieten Vorteile wie Schemaflexibilität, horizontale Skalierbarkeit und Unterstützung für unstrukturierte Daten und stellen damit die traditionelle Dominanz relationaler Datenbanken in Frage.
Dieser Marktbericht enthält Einzelheiten zu neuen Entwicklungen, Handelsvorschriften, Import-Export-Analysen, Produktionsanalysen, Wertschöpfungskettenoptimierungen, Marktanteilen, dem Einfluss inländischer und lokaler Marktteilnehmer, analysiert Chancen in Bezug auf neu entstehende Einnahmequellen, Änderungen der Marktvorschriften, strategische Marktwachstumsanalysen, Marktgröße, Kategoriemarktwachstum, Anwendungsnischen und -dominanz, Produktzulassungen, Produkteinführungen, geografischen Expansionen und technologischen Innovationen auf dem Markt. Um weitere Informationen über den Markt zu erhalten, wenden Sie sich an Data Bridge Market Research, um ein Analyst Briefing zu erhalten. Unser Team hilft Ihnen dabei, eine fundierte Marktentscheidung zu treffen, um Marktwachstum zu erzielen.
Jüngste Entwicklung
- Im Oktober 2023 hat Microsoft ein neues kostenloses Angebot für Azure SQL-Datenbanken eingeführt, das als öffentliche Vorschau verfügbar ist und eine erhebliche Erweiterung seiner Cloud-Dienste darstellt. Mit diesem Angebot können Benutzer auf eine 32 GB große, serverlose Azure SQL-Datenbank für allgemeine Zwecke mit 100.000 vCore-Sekunden kostenloser monatlicher Rechenleistung zugreifen.
- Im Oktober 2022 stellte Oracle mit der Einführung von Oracle Database 23c Beta seine neuesten Fortschritte in der Datenbanktechnologie vor. Diese Version ist auf unterschiedliche Datentypen, Workloads und Entwicklungsstile zugeschnitten und enthält eine Reihe von Innovationen in den Datenbankdiensten und im Produktportfolio von Oracle.
Marktumfang für relationale Datenbanken
Der Markt ist nach Typ, Einsatz und Endbenutzer segmentiert. Das Wachstum dieser Segmente hilft Ihnen bei der Analyse schwacher Wachstumssegmente in den Branchen und bietet den Benutzern einen wertvollen Marktüberblick und Markteinblicke, die ihnen bei der strategischen Entscheidungsfindung zur Identifizierung der wichtigsten Marktanwendungen helfen.
Typ
- Im Speicher
- Festplattenbasiert
- Sonstiges
Einsatz
- Cloudbasiert
- Vor Ort
Endbenutzer
- BFSI
- IT und Telekommunikation
- Einzelhandel und E-Commerce
- Herstellung
- Gesundheitspflege
- Sonstiges
Relationale Datenbanken – Marktregionenanalyse/Einblicke
Der Markt wird analysiert und es werden Einblicke in die Marktgröße und Trends nach Region, Typ, Einsatz und Endbenutzer wie oben angegeben bereitgestellt.
Die abgedeckten Regionen sind Nordamerika, Südamerika, Europa, Asien-Pazifik sowie der Nahe Osten und Afrika. Die im globalen Marktbericht für relationale Datenbanken abgedeckten Länder sind die USA, Kanada, Mexiko, Brasilien, Argentinien, der Rest von Südamerika, Deutschland, Italien, Großbritannien, Frankreich, Spanien, Niederlande, Belgien, Schweiz, Türkei, Russland, Rest von Europa, Japan, China, Indien, Südkorea, Australien, Singapur, Malaysia, Thailand, Indonesien, Philippinen, Rest von Asien-Pazifik, Saudi-Arabien, Vereinigte Arabische Emirate, Südafrika, Ägypten, Israel, Rest des Nahen Ostens und Afrika.
Aufgrund einer hohen Konzentration an Technologieunternehmen, einer robusten Infrastruktur und der frühen Einführung des Cloud-Computing entwickelt sich die nordamerikanische Region zur dominierenden Kraft auf dem globalen Markt relationaler Datenbanken.
Europa dürfte die am schnellsten wachsende Region sein, da Unternehmen verschiedenster Branchen zunehmend in Initiativen zur digitalen Transformation investieren und so die Nachfrage nach relationalen Datenbanklösungen für die effektive Verwaltung und Analyse ihrer Daten vor dem Hintergrund sich entwickelnder regulatorischer Rahmenbedingungen steigern.
Der regionale Abschnitt des Berichts enthält auch Angaben zu einzelnen marktbeeinflussenden Faktoren und Änderungen der Regulierung auf dem Inlandsmarkt, die sich auf die aktuellen und zukünftigen Trends des Marktes auswirken. Datenpunkte wie die Analyse der nachgelagerten und vorgelagerten Wertschöpfungskette, technische Trends und Porters Fünf-Kräfte-Analyse sowie Fallstudien sind einige der Anhaltspunkte, die zur Prognose des Marktszenarios für einzelne Länder verwendet werden. Bei der Bereitstellung einer Prognoseanalyse der regionalen Daten werden auch die Präsenz und Verfügbarkeit globaler Marken und die Herausforderungen aufgrund großer oder geringer Konkurrenz durch lokale und inländische Marken, die Auswirkungen inländischer Zölle und Handelsrouten berücksichtigt.
Wettbewerbsumfeld und Datenbank-Marktanteilsanalyse
Die Wettbewerbslandschaft des Marktes liefert Einzelheiten zu den einzelnen Wettbewerbern. Die enthaltenen Einzelheiten umfassen Unternehmensübersicht, Unternehmensfinanzen, erzielten Umsatz, Marktpotenzial, Investitionen in Forschung und Entwicklung, neue Marktinitiativen, regionale Präsenz, Stärken und Schwächen des Unternehmens, Produkteinführung, Produktbreite und -umfang, Anwendungsdominanz. Die oben angegebenen Datenpunkte beziehen sich nur auf den Fokus der Unternehmen in Bezug auf den Markt.
Einige der wichtigsten Akteure auf dem Markt sind:
- Oracle (USA)
- Microsoft (US)
- SAP SE (Deutschland)
- Teradata Corporation (USA)
- IBM (USA)
- PostgreSQL (USA)
- Amazon.com Inc (USA)
- MariaDB (Finnland)
- Informix Corporation (USA)
- Sequel Pro (USA)
- SingleStore (USA)
- TmaxSoft (Südkorea)
- Connx Solutions (USA)
- MongoDB (USA)
- Couchbase (USA)
- Aerospike (USA)
SKU-
Erhalten Sie Online-Zugriff auf den Bericht zur weltweit ersten Market Intelligence Cloud
- Interaktives Datenanalyse-Dashboard
- Unternehmensanalyse-Dashboard für Chancen mit hohem Wachstumspotenzial
- Zugriff für Research-Analysten für Anpassungen und Abfragen
- Konkurrenzanalyse mit interaktivem Dashboard
- Aktuelle Nachrichten, Updates und Trendanalyse
- Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit der Benchmark-Analyse für eine umfassende Konkurrenzverfolgung
Inhaltsverzeichnis
1. INTRODUCTION
1.1 OBJECTIVES OF THE STUDY
1.2 MARKET DEFINITION
1.3 OVERVIEW OF GLOBAL RELATIONAL 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 RELATIONAL DATABASE MARKET
2.2.1 VENDOR POSITIONING GRID
2.2.2 TECHNOLOGY LIFE LINE CURVE
2.2.3 MARKET GUIDE
2.2.4 COMPANY POSITIONING GRID
2.2.5 MULTIVARIATE MODELLING
2.2.6 STANDARDS OF MEASUREMENT
2.2.7 TOP TO BOTTOM ANALYSIS
2.2.8 VENDOR SHARE ANALYSIS
2.2.9 DATA POINTS FROM KEY PRIMARY INTERVIEWS
2.2.10 DATA POINTS FROM KEY SECONDARY DATABASES
2.3 GLOBAL RELATIONAL 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 TECHNOLOGICAL TRENDS
5.2 PORTER’S FIVE FORCES ANALYSIS
5.3 REGULATORY STANDARDS
5.4 CASE STUDY
5.5 COMPANY COMPARATIVE ANALYSIS
6. GLOBAL RELATIONAL DATABASE MARKET, BY OFFERING
6.1 OVERVIEW
6.2 SOLUTION
6.2.1 TRADITIONAL RELATIONAL DATABASE MANAGEMENT SYSTEMS (RDBMS)
6.2.1.1. ENTERPRISE RDBMS
6.2.1.2. STANDARD RDBMS
6.2.1.3. OPEN-SOURCE RDBMS
6.2.2 CLOUD-BASED RELATIONAL DATABASES
6.2.2.1. PUBLIC CLOUD RDBMS
6.2.2.2. PRIVATE CLOUD RDBMS
6.2.2.3. HYBRID CLOUD RDBMS
6.2.3 DISTRIBUTED RELATIONAL DATABASES
6.2.3.1. DISTRIBUTED SQL DATABASES
6.2.3.2. MULTI-MODEL DATABASES
6.2.4 IN-MEMORY DATABASES
6.2.5 EMBEDDED RELATIONAL DATABASES
6.2.6 DATA WAREHOUSE SOLUTIONS
6.2.6.1. CLOUD DATA WAREHOUSES
6.2.6.2. ON-PREMISES DATA WAREHOUSES
6.2.7 DATABASE AS A SERVICE (DBAAS)
6.2.7.1. MANAGED RDBMS SERVICES
6.2.7.2. SERVERLESS DATABASES
6.2.8 HIGH-PERFORMANCE RELATIONAL DATABASES
6.2.9 SPECIALIZED RELATIONAL DATABASES
6.2.9.1. GEOSPATIAL DATABASES
6.2.9.2. TIME-SERIES DATABASES
6.2.10 DATA INTEGRATION AND REPLICATION SOLUTIONS
6.2.10.1. DATA INTEGRATION TOOLS
6.2.10.2. DATA REPLICATION SOLUTIONS
6.2.11 OTHERS
6.3 SERVICE
6.3.1 DATABASE DESIGN AND ARCHITECTURE SERVICES
6.3.2 DEPLOYMENT & INTEGRATION
6.3.3 MANAGED DATABASE SERVICES
6.3.3.1. DATABASE AS A SERVICE (DBAAS)
6.3.3.2. DATABASE HOSTING
6.3.3.3. MANAGED BACKUP AND RECOVERY
6.3.4 SUPPORT & MAINTENANCE
6.3.4.1. TECHNICAL SUPPORT
6.3.4.2. CONSULTING SERVICES
6.3.4.3. TRAINING AND WORKSHOPS
6.3.5 COMPLIANCE AND AUDITING SERVICES
6.3.5.1. COMPLIANCE AUDITS
6.3.5.2. AUDIT TRAILS
7. GLOBAL RELATIONAL DATABASE MARKET, BY TYPE
7.1 OVERVIEW
7.2 IN-MEMORY
7.3 DISK-BASED
8. GLOBAL RELATIONAL DATABASE MARKET, BY DATABASE TYPE
8.1 OVERVIEW
8.2 RELATIONAL DATABASE MANAGEMENT SYSTEMS (RDBMS)
8.2.1 TRADITIONAL RDBMS
8.2.2 NEWSQL
8.3 DISTRIBUTED DATABASES
8.3.1 DISTRIBUTED SQL DATABASES
8.3.2 MULTI-MODEL DATABASES
9. GLOBAL RELATIONAL DATABASE MARKET, BY FUNCTIONALITY
9.1 OVERVIEW
9.2 TRANSACTIONAL DATABASES
9.3 ANALYTICAL DATABASES
9.4 OPERATIONAL DATABASES
10. GLOBAL RELATIONAL DATABASE MARKET, BY TECHNOLOGY
10.1 OVERVIEW
10.2 SQL DATABASES
10.2.1 TRADITIONAL SQL
10.2.2 ADVANCED SQL
10.3 NOSQL DATABASES
10.3.1 DOCUMENT STORES
10.3.2 KEY-VALUE STORES
10.3.3 COLUMN STORES
11. GLOBAL RELATIONAL DATABASE MARKET, BY DEPLOYMENT
11.1 OVERVIEW
11.2 CLOUD-BASED
11.2.1 PUBLIC CLOUD
11.2.2 PRIVATE CLOUD
11.2.3 HYBRID CLOUD
11.3 ON-PREMISES
11.3.1 ENTERPRISE DATABASES
11.3.2 SMB DATABASES
12. GLOBAL RELATIONAL DATABASE MARKET, BY ORGANIZATION SIZE
12.1 OVERVIEW
12.2 LARGE SCALE ORGANIZATIONS
12.2.1 BY DEPLOYMENT
12.2.1.1. CLOUD-BASED
12.2.1.2. ON-PREMISES
12.3 MEDIUM SCALE ORGANIZATIONS
12.3.1 BY DEPLOYMENT
12.3.1.1. CLOUD-BASED
12.3.1.2. ON-PREMISES
12.4 SMALL SCALE ORGANIZATIONS
12.4.1 BY DEPLOYMENT
12.4.1.1. CLOUD-BASED
12.4.1.2. ON-PREMISES
13. GLOBAL RELATIONAL DATABASE MARKET, BY END USER
13.1 OVERVIEW
13.2 BFSI
13.2.1 BY OFFEIRNG
13.2.1.1. SOLUTION
13.2.1.2. SERVICE
13.2.1.2.1. DEPLOYMENT & INTEGRATION
13.2.1.2.2. CONSULTING & TRAINING
13.2.1.2.3. SUPPORT & MAINTENANCE
13.3 IT AND TELECOM
13.3.1 BY OFFEIRNG
13.3.1.1. SOLUTION
13.3.1.2. SERVICE
13.3.1.2.1. DEPLOYMENT & INTEGRATION
13.3.1.2.2. CONSULTING & TRAINING
13.3.1.2.3. SUPPORT & MAINTENANCE
13.4 RETAIL AND E-COMMERCE
13.4.1 BY OFFEIRNG
13.4.1.1. SOLUTION
13.4.1.2. SERVICE
13.4.1.2.1. DEPLOYMENT & INTEGRATION
13.4.1.2.2. CONSULTING & TRAINING
13.4.1.2.3. SUPPORT & MAINTENANCE
13.5 MANUFACTURING
13.5.1 BY OFFEIRNG
13.5.1.1. SOLUTION
13.5.1.2. SERVICE
13.5.1.2.1. DEPLOYMENT & INTEGRATION
13.5.1.2.2. CONSULTING & TRAINING
13.5.1.2.3. SUPPORT & MAINTENANCE
13.6 HEALTHCARE
13.6.1 BY TYPE
13.6.1.1. PATIENT RECORDS MANAGEMENT
13.6.1.2. CLINICIAL TRIAL AND RESEARCH DATA
13.6.1.3. OTHERS
13.6.2 BY OFFEIRNG
13.6.2.1. SOLUTION
13.6.2.2. SERVICE
13.6.2.2.1. DEPLOYMENT & INTEGRATION
13.6.2.2.2. CONSULTING & TRAINING
13.6.2.2.3. SUPPORT & MAINTENANCE
13.7 GOVERNMENT
13.7.1 BY TYPE
13.7.1.1. REGULATORY COMPLIANCE
13.7.1.2. DATA MANAGEMENT
13.7.1.3. OTHERS
13.7.2 BY OFFEIRNG
13.7.2.1. SOLUTION
13.7.2.2. SERVICE
13.7.2.2.1. DEPLOYMENT & INTEGRATION
13.7.2.2.2. CONSULTING & TRAINING
13.7.2.2.3. SUPPORT & MAINTENANCE
13.8 EDUCATION
13.8.1 BY TYPE
13.8.1.1. INSTITUTIONAL DATA
13.8.1.2. LEARNING MANAGEMENT SYSTEMS (LMS)
13.8.1.3. OTHERS
13.8.2 BY OFFEIRNG
13.8.2.1. SOLUTION
13.8.2.2. SERVICE
13.8.2.2.1. DEPLOYMENT & INTEGRATION
13.8.2.2.2. CONSULTING & TRAINING
13.8.2.2.3. SUPPORT & MAINTENANCE
13.9 OTHERS
13.9.1 BY OFFEIRNG
13.9.1.1. SOLUTION
13.9.1.2. SERVICE
13.9.1.2.1. DEPLOYMENT & INTEGRATION
13.9.1.2.2. CONSULTING & TRAINING
13.9.1.2.3. SUPPORT & MAINTENANCE
14. GLOBAL RELATIONAL DATABASE MARKET, BY REGION
14.1 GLOBAL RELATIONAL DATABASE MARKET SEGMENTATION PROVIDED ABOVE IS REPRESENTED IN THIS CHAPTER BY COUNTRY)
14.1.1 NORTH AMERICA
14.1.1.1. U.S.
14.1.1.2. CANADA
14.1.1.3. MEXICO
14.1.2 EUROPE
14.1.2.1. GERMANY
14.1.2.2. U.K.
14.1.2.3. FRANCE
14.1.2.4. ITALY
14.1.2.5. SPAIN
14.1.2.6. THE NETHERLANDS
14.1.2.7. SWITZERLAND
14.1.2.8. TURKEY
14.1.2.9. BELGIUM
14.1.2.10. RUSSIA
14.1.2.11. NORWAY
14.1.2.12. SWEDEN
14.1.2.13. DENMARK
14.1.2.14. POLAND
14.1.2.15. FINLAND
14.1.2.16. REST OF EUROPE
14.1.3 ASIA-PACIFIC
14.1.3.1. CHINA
14.1.3.2. JAPAN
14.1.3.3. SOUTH KOREA
14.1.3.4. INDIA
14.1.3.5. SINGAPORE
14.1.3.6. AUSTRALIA
14.1.3.7. NEW ZEALAND
14.1.3.8. MALAYSIA
14.1.3.9. PHILIPPINES
14.1.3.10. THAILAND
14.1.3.11. INDONESIA
14.1.3.12. TAIWAN
14.1.3.13. VIETNAM
14.1.3.14. REST OF ASIA-PACIFIC
14.1.4 SOUTH AMERICA
14.1.4.1. BRAZIL
14.1.4.2. ARGENTINA
14.1.4.3. REST OF SOUTH AMERICA
14.1.5 MIDDLE EAST AND AFRICA
14.1.5.1. SOUTH AFRICA
14.1.5.2. EGYPT
14.1.5.3. SAUDI ARABIA
14.1.5.4. U.A.E
14.1.5.5. ISRAEL
14.1.5.6. OMAN
14.1.5.7. BAHRAIN
14.1.5.8. KUWAIT
14.1.5.9. QATAR
14.1.5.10. REST OF MIDDLE EAST AND AFRICA
14.1.6 KEY PRIMARY INSIGHTS: BY MAJOR COUNTRIES
15. GLOBAL RELATIONAL DATABASE MARKET, COMPANY LANDSCAPE
15.1 COMPANY SHARE ANALYSIS: GLOBAL
15.2 COMPANY SHARE ANALYSIS: NORTH AMERICA
15.3 COMPANY SHARE ANALYSIS: EUROPE
15.4 COMPANY SHARE ANALYSIS: ASIA-PACIFIC
15.5 MERGERS & ACQUISITIONS
15.6 NEW PRODUCT DEVELOPMENT & APPROVALS
15.7 EXPANSIONS
15.8 REGULATORY CHANGES
15.9 PARTNERSHIP AND OTHER STRATEGIC DEVELOPMENTS
16. GLOBAL RELATIONAL DATABASE MARKET, SWOT AND DBMR ANALYSIS
17. GLOBAL RELATIONAL DATABASE MARKET, COMPANY PROFILE
17.1 ORACLE
17.1.1 COMPANY SNAPSHOT
17.1.2 REVENUE ANALYSIS
17.1.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
17.1.4 PRODUCT PORTFOLIO
17.1.5 RECENT DEVELOPMENTS
17.2 IBM
17.2.1 COMPANY SNAPSHOT
17.2.2 REVENUE ANALYSIS
17.2.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
17.2.4 PRODUCT PORTFOLIO
17.2.5 RECENT DEVELOPMENTS
17.3 MICROSOFT
17.3.1 COMPANY SNAPSHOT
17.3.2 REVENUE ANALYSIS
17.3.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
17.3.4 PRODUCT PORTFOLIO
17.3.5 RECENT DEVELOPMENTS
17.4 SAP
17.4.1 COMPANY SNAPSHOT
17.4.2 REVENUE ANALYSIS
17.4.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
17.4.4 PRODUCT PORTFOLIO
17.4.5 RECENT DEVELOPMENTS
17.5 AMAZON
17.5.1 COMPANY SNAPSHOT
17.5.2 REVENUE ANALYSIS
17.5.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
17.5.4 PRODUCT PORTFOLIO
17.5.5 RECENT DEVELOPMENTS
17.6 GOOGLE
17.6.1 COMPANY SNAPSHOT
17.6.2 REVENUE ANALYSIS
17.6.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
17.6.4 PRODUCT PORTFOLIO
17.6.5 RECENT DEVELOPMENTS
17.7 SAP SE
17.7.1 COMPANY SNAPSHOT
17.7.2 REVENUE ANALYSIS
17.7.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
17.7.4 PRODUCT PORTFOLIO
17.7.5 RECENT DEVELOPMENTS
17.8 SNOWFLAKE INC.
17.8.1 COMPANY SNAPSHOT
17.8.2 REVENUE ANALYSIS
17.8.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
17.8.4 PRODUCT PORTFOLIO
17.8.5 RECENT DEVELOPMENTS
17.9 REDIS LABS
17.9.1 COMPANY SNAPSHOT
17.9.2 REVENUE ANALYSIS
17.9.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
17.9.4 PRODUCT PORTFOLIO
17.9.5 RECENT DEVELOPMENTS
17.10 TERADATA CORPORATION
17.10.1 COMPANY SNAPSHOT
17.10.2 REVENUE ANALYSIS
17.10.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
17.10.4 PRODUCT PORTFOLIO
17.10.5 RECENT DEVELOPMENTS
17.11 VERTICA (HEWLETT PACKARD ENTERPRISE)
17.11.1 COMPANY SNAPSHOT
17.11.2 REVENUE ANALYSIS
17.11.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
17.11.4 PRODUCT PORTFOLIO
17.11.5 RECENT DEVELOPMENTS
17.12 CLOUDERA, INC.
17.12.1 COMPANY SNAPSHOT
17.12.2 REVENUE ANALYSIS
17.12.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
17.12.4 PRODUCT PORTFOLIO
17.12.5 RECENT DEVELOPMENTS
17.13 YUGABYTE, INC.
17.13.1 COMPANY SNAPSHOT
17.13.2 REVENUE ANALYSIS
17.13.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
17.13.4 PRODUCT PORTFOLIO
17.13.5 RECENT DEVELOPMENTS
17.14 DASSAULT SYSTÈMES
17.14.1 COMPANY SNAPSHOT
17.14.2 REVENUE ANALYSIS
17.14.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
17.14.4 PRODUCT PORTFOLIO
17.14.5 RECENT DEVELOPMENTS
17.15 EXASOL
17.15.1 COMPANY SNAPSHOT
17.15.2 REVENUE ANALYSIS
17.15.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
17.15.4 PRODUCT PORTFOLIO
17.15.5 RECENT DEVELOPMENTS
17.16 ACTIAN CORPORATION
17.16.1 COMPANY SNAPSHOT
17.16.2 REVENUE ANALYSIS
17.16.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
17.16.4 PRODUCT PORTFOLIO
17.16.5 RECENT DEVELOPMENTS
17.17 COUCHBASE, INC.
17.17.1 COMPANY SNAPSHOT
17.17.2 REVENUE ANALYSIS
17.17.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
17.17.4 PRODUCT PORTFOLIO
17.17.5 RECENT DEVELOPMENTS
17.18 MARIADB
17.18.1 COMPANY SNAPSHOT
17.18.2 REVENUE ANALYSIS
17.18.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
17.18.4 PRODUCT PORTFOLIO
17.18.5 RECENT DEVELOPMENTS
17.19 SINGLESTORE, INC.
17.19.1 COMPANY SNAPSHOT
17.19.2 REVENUE ANALYSIS
17.19.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
17.19.4 PRODUCT PORTFOLIO
17.19.5 RECENT DEVELOPMENTS
17.20 KINETICA DB INC.
17.20.1 COMPANY SNAPSHOT
17.20.2 REVENUE ANALYSIS
17.20.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
17.20.4 PRODUCT PORTFOLIO
17.20.5 RECENT DEVELOPMENTS
17.21 ALTIBASE
17.21.1 COMPANY SNAPSHOT
17.21.2 REVENUE ANALYSIS
17.21.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
17.21.4 PRODUCT PORTFOLIO
17.21.5 RECENT DEVELOPMENTS
17.22 SOFTWARE AG
17.22.1 COMPANY SNAPSHOT
17.22.2 REVENUE ANALYSIS
17.22.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
17.22.4 PRODUCT PORTFOLIO
17.22.5 RECENT DEVELOPMENTS
17.23 T-SYSTEMS INTERNATIONAL GMBH
17.23.1 COMPANY SNAPSHOT
17.23.2 REVENUE ANALYSIS
17.23.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
17.23.4 PRODUCT PORTFOLIO
17.23.5 RECENT DEVELOPMENTS
17.24 OCA SOLUTIONS
17.24.1 COMPANY SNAPSHOT
17.24.2 REVENUE ANALYSIS
17.24.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
17.24.4 PRODUCT PORTFOLIO
17.24.5 RECENT DEVELOPMENTS
17.25 HUAWEI CLOUD COMPUTING TECHNOLOGIES CO., LTD.
17.25.1 COMPANY SNAPSHOT
17.25.2 REVENUE ANALYSIS
17.25.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
17.25.4 PRODUCT PORTFOLIO
17.25.5 RECENT DEVELOPMENTS
18. CONCLUSION
19. QUESTIONNAIRE
20. RELATED REPORTS
21. ABOUT DATA BRIDGE MARKET RESEARCH
Forschungsmethodik
Die Datenerfassung und Basisjahresanalyse werden mithilfe von Datenerfassungsmodulen mit großen Stichprobengrößen durchgeführt. Die Phase umfasst das Erhalten von Marktinformationen oder verwandten Daten aus verschiedenen Quellen und Strategien. Sie umfasst die Prüfung und Planung aller aus der Vergangenheit im Voraus erfassten Daten. Sie umfasst auch die Prüfung von Informationsinkonsistenzen, die in verschiedenen Informationsquellen auftreten. Die Marktdaten werden mithilfe von marktstatistischen und kohärenten Modellen analysiert und geschätzt. Darüber hinaus sind Marktanteilsanalyse und Schlüsseltrendanalyse die wichtigsten Erfolgsfaktoren im Marktbericht. Um mehr zu erfahren, fordern Sie bitte einen Analystenanruf an oder geben Sie Ihre Anfrage ein.
Die wichtigste Forschungsmethodik, die vom DBMR-Forschungsteam verwendet wird, ist die Datentriangulation, die Data Mining, die Analyse der Auswirkungen von Datenvariablen auf den Markt und die primäre (Branchenexperten-)Validierung umfasst. Zu den Datenmodellen gehören ein Lieferantenpositionierungsraster, eine Marktzeitlinienanalyse, ein Marktüberblick und -leitfaden, ein Firmenpositionierungsraster, eine Patentanalyse, eine Preisanalyse, eine Firmenmarktanteilsanalyse, Messstandards, eine globale versus eine regionale und Lieferantenanteilsanalyse. Um mehr über die Forschungsmethodik zu erfahren, senden Sie eine Anfrage an unsere Branchenexperten.
Anpassung möglich
Data Bridge Market Research ist ein führendes Unternehmen in der fortgeschrittenen formativen Forschung. Wir sind stolz darauf, unseren bestehenden und neuen Kunden Daten und Analysen zu bieten, die zu ihren Zielen passen. Der Bericht kann angepasst werden, um Preistrendanalysen von Zielmarken, Marktverständnis für zusätzliche Länder (fordern Sie die Länderliste an), Daten zu klinischen Studienergebnissen, Literaturübersicht, Analysen des Marktes für aufgearbeitete Produkte und Produktbasis einzuschließen. Marktanalysen von Zielkonkurrenten können von technologiebasierten Analysen bis hin zu Marktportfoliostrategien analysiert werden. Wir können so viele Wettbewerber hinzufügen, wie Sie Daten in dem von Ihnen gewünschten Format und Datenstil benötigen. Unser Analystenteam kann Ihnen auch Daten in groben Excel-Rohdateien und Pivot-Tabellen (Fact Book) bereitstellen oder Sie bei der Erstellung von Präsentationen aus den im Bericht verfügbaren Datensätzen unterstützen.
