データウェアハウスとは、様々なソースから様々なデータを収集し、それを適宜管理することで、組織に有意義なビジネスインサイトを提供するプロセスです。これに加えて、様々な企業が、異なるタイプの異種データソースからの様々なデータを分析・解釈するために、データ・ウェアハウス・ソフトウェアを使用しています。さらに、データ・ウェアハウスは、ユーザーが膨大な量の情報にアクセスすることを容易にします。データは効果的かつ関連性のある方法で整理され、これが市場の成長を後押しすると予測されています。データウェアハウスの導入が進むことで、企業は事業開発戦略に関する計画のための意思決定や行動を最適化することができます。データウェアハウスは、情報に基づいたビジネス上の意思決定を行うための関連データへの迅速なアクセスを可能にする。

大量のデータに対応するための専用ストレージシステムへのニーズの高まり、高度な分析を行うための列指向データウェアハウスソリューションへの需要の高まり、業務データの低遅延・リアルタイム表示・分析へのニーズの高まりなどが、世界のデータウェアハウス市場の成長を促進する主な要因となっています。さらに、様々なソースからのデータストリームの増加を革新的な方法で活用しようとする企業の意識の高まりや、データウェアハウスが不可欠な企業による最新のビジネスインテリジェンスツールの導入が、市場の成長を促進すると予想されます。逆に、仮想データウェアハウスを採用するという新たなトレンドや、データウェアハウスへのAIの適用の増加は、世界市場の成長に有利な機会を提供すると予想されます。

データウェアハウス市場は、提供形態、データの種類、展開、企業規模、産業分野、地域に基づいて分類されます。提供形態では、ETLソリューション、統計分析、データマイニング、その他に分類されます。データの種類では、非構造化データ、半構造化および構造化データに分類されます。導入モデル別では、オンプレミス、クラウド、ハイブリッドに分類されます。企業規模別では、大企業と中小企業（SME）に分けられます。業種別では、BFSI、IT・通信、官公庁、製造業、小売業、ヘルスケア、メディア・エンターテイメント、その他に分類されています。地域別では、北米、欧州、アジア太平洋、LAMEAに分けて分析しています。

データウェアハウス市場の分析で紹介されている主要プレイヤーは、Actian Corporation、Amazon.com. Inc.、Cloudera, Inc.、Google Inc.、IBM Corporation、Microsoft Corporation、Oracle Corporation、SAP、Snowflake, Inc.、Teradata Corporationです。これらのプレイヤーは、市場への浸透率を高め、業界での地位を強化するために様々な戦略を採用しています。

ステークホルダーにとっての主なメリット
– 本調査では、世界のデータウェアハウス市場の予測と現在および将来のトレンドを詳細に分析し、差し迫った投資ポケットを明らかにします。
– 世界のデータウェアハウス市場規模に対する主要な推進要因、抑制要因、機会とその影響分析に関する情報を提供しています。
– ポーターの5フォース分析では、業界で活動するバイヤーとサプライヤーの力関係を示しています。
– 市場の可能性を判断するために、2021年から2028年までの市場の定量的分析を提供しています。

主要な市場セグメント
提供するサービスの種類別
– ETLソリューション
– 統計解析
– データマイニング
– その他

データタイプ別
– 非構造化データ
– 半構造化および構造化データ

導入モデル別
– オンプレミス
– クラウド
– ハイブリッド

企業規模別
– 大企業
– 中堅・中小企業

業界別
– BFSI
– IT・テレコム
– 官公庁
– 製造業
– 小売業
– ヘルスケア
– メディア・エンタテインメント
– その他

地域別
– 北アメリカ
o アメリカ
カナダ
– ヨーロッパ
o イギリス
o ドイツ
o フランス
o イタリア
o その他のヨーロッパ諸国
– アジアパシフィック
o 中国
o 日本
o インド
o 韓国
o オーストラリア
o その他のアジア太平洋地域
– LAMEA
o ラテンアメリカ
o 中近東
o アフリカ

主要プレイヤー
– アクティアン社
– アマゾン・ドット・コム Inc.
– Cloudera, Inc.
– グーグル・インク
– IBM Corporation
– マイクロソフト株式会社
– オラクル株式会社
– SAP SE
– SNOWFLAKE, INC.
– テラデータ株式会社

https://www.marketreport.jp/data-warehousing-market-type-offering-amr21ju028

第1章:はじめに

1.1.レポートの説明
1.2.ステークホルダーにとっての主なメリット
1.3.主要な市場セグメント
1.4.調査方法

1.4.1.セカンダリーリサーチ
1.4.2.プライマリー・リサーチ
1.4.3.アナリストツールとモデル

第2章：エグゼクティブサマリー

2.1.主な調査結果

2.1.1.インパクトのある要因
2.1.2.上位の投資ポケット

2.2.CXOの視点

第3章：市場の概要

3.1.市場の定義と範囲
3.2.世界のデータウェアハウス市場を形成する主要な力
3.4.市場のダイナミクス

3.4.1.ドライバー

3.4.1.1.仮想データウェアハウスを採用するという新たなトレンド
3.4.1.2.業務データの低レイテンシー、リアルタイム表示、分析の必要性
3.4.1.3 高度な分析を行うための列指向データウェアハウスソリューションの需要の高まり

3.4.2.制限事項

3.4.2.1.複雑さ
3.4.2.2.高い導入コスト

3.4.3.機会

3.4.3.1.仮想データウェアハウスを採用する新たな傾向
3.4.3.2.データウェアハウスにおけるAIの利用拡大

3.5.COVID-19によるデータウェアハウス市場への影響分析

3.5.1.市場規模への影響
3.5.2.消費者の動向、嗜好、予算への影響
3.5.3.経済的影響
3.5.4.ネガティブな影響に対処するための戦略
3.5.5.オポチュニティ・ウィンドウ

第4章:データウェアハウス市場、提供形態別

4.1.概要
4.2.ETLソリューション

4.2.1.主要な市場動向、成長要因、機会
4.2.2.市場規模および予測、地域別
4.2.3.市場分析、国別

4.3.統計的分析

4.3.1.主要な市場動向、成長要因、機会
4.3.2.地域別の市場規模と予測
4.3.3.市場分析、国別

4.4.データマイニング

4.4.1.主要な市場動向、成長要因、機会
4.4.2.市場規模と予測、地域別
4.4.3.市場分析（国別

4.5.その他

4.5.1.主要な市場動向、成長要因、機会
4.5.2.地域別の市場規模と予測
4.5.3.国別にみた市場分析

第5章：データウェアハウス市場、データタイプ別

5.1.概要
5.2.非構造化データ

5.2.1.主要な市場動向、成長要因、機会
5.2.2.市場規模および予測、地域別
5.2.3.市場分析、国別

5.3.半構造化データと構造化データ

5.3.1.主要な市場トレンド、成長要因、機会
5.3.2.市場規模および予測（地域別
5.3.3.市場分析、国別

第6章：データウェアハウス市場：展開モード別

6.1.概要
6.2.オンプレミス

6.2.1.主要な市場動向、成長要因、機会
6.2.2.市場規模および予測、地域別
6.2.3.市場分析、国別

6.3.クラウド

6.3.1.主要な市場トレンド、成長要因、機会
6.3.2.地域別の市場規模と予測
6.3.3.市場分析、国別

6.4.ハイブリッド

6.4.1.主要な市場トレンド、成長要因、機会
6.4.2.地域別の市場規模と予測
6.4.3.国別にみた市場分析

第7章：データウェアハウス市場：組織規模別

7.1.概要
7.2.中小企業

7.2.1.主要な市場動向、成長要因、および機会
7.2.2.市場規模および予測、地域別
7.2.3.市場分析、国別

7.3.大企業

7.3.1.主要な市場動向、成長要因、機会
7.3.2.地域別の市場規模と予測
7.3.3.国別にみた市場分析

第8章：データウェアハウス市場、産業分野別

8.1.概要
8.2.BFSI

8.2.1.主要な市場動向、成長要因、および機会
8.2.2.市場規模および予測（地域別
8.2.3.市場分析、国別

8.3.IT・テレコム

8.3.1.主要な市場動向、成長要因、機会
8.3.2.地域別の市場規模と予測
8.3.3.市場分析（国別

8.4.官公庁

8.4.1.主要な市場トレンド、成長要因、機会
8.4.2.地域別の市場規模と予測
8.4.3.国別にみた市場分析

8.5.製造

8.5.1.主要な市場トレンド、成長要因、機会
8.5.2.地域別の市場規模と予測
8.5.3.市場分析、国別

8.6.小売

8.6.1.主要な市場トレンド、成長要因、機会
8.6.2.地域別の市場規模と予測
8.6.3.市場分析、国別

8.7.ヘルスケア

8.7.1.主要な市場トレンド、成長要因、機会
8.7.2.地域別の市場規模と予測
8.7.3.市場分析（国別

8.8.メディア・エンタテインメント

8.8.1.主要な市場動向、成長要因、機会
8.8.2.地域別の市場規模と予測
8.8.3.市場分析（国別

8.9.その他

8.9.1.主要な市場動向、成長要因、機会
8.9.2.地域別の市場規模と予測
8.9.3.国別にみた市場分析

第9章：地域別データウェアハウス市場

9.1.概要
9.2.北アメリカ

9.2.1.主要な市場動向、成長要因、機会
9.2.2.市場規模および予測、提供タイプ別
9.2.3.データタイプ別市場規模と予測
9.2.4.市場規模および予測：デプロイメントモード別
9.2.5.市場規模・予測：組織規模別
9.2.6.市場規模・予測：産業分野別
9.2.7.国別の市場規模と予測

9.2.7.1.米国

9.2.7.1.1 市場規模および予測：提供タイプ別
9.2.7.1.2.市場規模および予測、データタイプ別
9.2.7.1.3.市場規模および予測：デプロイメントモード別
9.2.7.1.4.市場規模および予測：組織規模別
9.2.7.1.5.市場規模および予測：産業分野別

9.2.7.2.カナダ

9.2.7.2.1.市場規模および予測：提供タイプ別
9.2.7.2.2.市場規模および予測：データタイプ別
9.2.7.2.3.市場規模・予測：デプロイメントモード別
9.2.7.2.4.市場規模および予測：組織規模別
9.2.7.2.5.市場規模および予測：産業バーティカル別

9.3.ヨーロッパ

9.3.1.主要な市場動向、成長要因、機会
9.3.2.提供形態別の市場規模および予測
9.3.3.データタイプ別市場規模・予測
9.3.4.市場規模および予測：デプロイメントモード別
9.3.5.市場規模・予測：組織規模別
9.3.6.市場規模・予測：産業分野別
9.3.7.国別の市場規模と予測

9.3.7.1.イギリス

9.3.7.1.1 市場規模および予測：提供タイプ別
9.3.7.1.2.データタイプ別市場規模と予測
9.3.7.1.3.市場規模・予測：デプロイメントモード別
9.3.7.1.4.市場規模および予測：組織規模別
9.3.7.1.5.市場規模および予測：産業分野別

9.3.7.2.ドイツ

9.3.7.2.1.市場規模および予測：提供タイプ別
9.3.7.2.2.市場規模および予測：データタイプ別
9.3.7.2.3.市場規模および予測：デプロイメントモード別
9.3.7.2.4.市場規模および予測：組織規模別
9.3.7.2.5.市場規模および予測：産業分野別

9.3.7.3.フランス

9.3.7.3.1.市場規模および予測：提供タイプ別
9.3.7.3.2.市場規模および予測：データタイプ別
9.3.7.3.3.市場規模・予測：デプロイメントモード別
9.3.7.3.4.市場規模および予測：組織規模別
9.3.7.3.5.市場規模および予測：産業分野別

9.3.7.4.イタリア

9.3.7.4.1.市場規模と予測、提供タイプ別
9.3.7.4.2.市場規模および予測：データタイプ別
9.3.7.4.3.市場規模および予測：デプロイメントモード別
9.3.7.4.4.市場規模および予測：組織規模別
9.3.7.4.5.市場規模および予測：産業分野別

9.3.7.5.その他のヨーロッパ諸国

9.3.7.5.1.市場規模および予測：提供タイプ別
9.3.7.5.2.市場規模および予測：データタイプ別
9.3.7.5.3.市場規模および予測：デプロイメントモード別
9.3.7.5.4.市場規模および予測：組織規模別
9.3.7.5.5.市場規模・予測：産業バーティカル別

9.4.アジア太平洋地域

9.4.1.主要な市場動向、成長要因、機会
9.4.2.提供形態別の市場規模および予測
9.4.3.データタイプ別の市場規模と予測
9.4.4.市場規模および予測：デプロイメントモード別
9.4.5.市場規模・予測：組織規模別
9.4.6.市場規模・予測：産業分野別
9.4.7.国別の市場規模と予測

9.4.7.1.中国

9.4.7.1.1 市場規模および予測：提供タイプ別
9.4.7.1.2.データタイプ別市場規模と予測
9.4.7.1.3.市場規模および予測：デプロイメントモード別
9.4.7.1.4.市場規模および予測：組織規模別
9.4.7.1.5.市場規模および予測：産業分野別

9.4.7.2.日本

9.4.7.2.1.市場規模および予測：提供タイプ別
9.4.7.2.2 市場規模および予測：データタイプ別
9.4.7.2.3.市場規模および予測：デプロイメントモード別
9.4.7.2.4.市場規模および予測：組織規模別
9.4.7.2.5.市場規模および予測：産業分野別

9.4.7.3.インド

9.4.7.3.1.市場規模および予測：提供タイプ別
9.4.7.3.2.市場規模および予測：データタイプ別
9.4.7.3.3.市場規模・予測：デプロイメントモード別
9.4.7.3.4.市場規模および予測：組織規模別
9.4.7.3.5.市場規模および予測：産業分野別

9.4.7.4.韓国

9.4.7.4.1.市場規模と予測、提供タイプ別
9.4.7.4.2.市場規模および予測、データタイプ別
9.4.7.4.3.市場規模および予測：デプロイメントモード別
9.4.7.4.4.市場規模および予測：組織規模別
9.4.7.4.5.市場規模および予測：産業分野別

9.4.7.5.オーストラリア

9.4.7.5.1.市場規模および予測：提供タイプ別
9.4.7.5.2.市場規模および予測：データタイプ別
9.4.7.5.3.市場規模および予測：デプロイメントモード別
9.4.7.5.4.市場規模および予測：組織規模別
9.4.7.5.5.市場規模および予測：産業バーティカル別

9.4.7.6.その他のアジア・太平洋地域

9.4.7.6.1.市場規模および予測：提供タイプ別
9.4.7.6.2.データタイプ別の市場規模と予測
9.4.7.6.3.展開モード別の市場規模と予測
9.4.7.6.4.市場規模および予測：組織規模別
9.4.7.6.5.市場規模および予測：産業分野別

9.5.ラメア

9.5.1.主要市場動向、成長要因、機会
9.5.2.提供形態別の市場規模と予測
9.5.3.データタイプ別の市場規模と予測
9.5.4.市場規模および予測：デプロイメントモード別
9.5.5.市場規模・予測：組織規模別
9.5.6.市場規模・予測：産業分野別
9.5.7.国別の市場規模と予測

9.5.7.1.ラテンアメリカ

9.5.7.1.1 市場規模および予測：提供タイプ別
9.5.7.1.2.データタイプ別市場規模と予測
9.5.7.1.3.展開モード別市場規模と予測
9.5.7.1.4.市場規模および予測：組織規模別
9.5.7.1.5.市場規模および予測：産業分野別

9.5.7.2.中東地域

9.5.7.2.1.市場規模および予測：提供タイプ別
9.5.7.2.2 市場規模および予測：データタイプ別
9.5.7.2.3.市場規模・予測：デプロイメントモード別
9.5.7.2.4.市場規模と予測：組織規模別
9.5.7.2.5.市場規模および予測：産業分野別

9.5.7.3.アフリカーナ

9.5.7.3.1.提供形態別市場規模と予測
9.5.7.3.2.データタイプ別市場規模と予測
9.5.7.3.3.市場規模・予測：デプロイメントモード別
9.5.7.3.4.市場規模および予測：組織規模別
9.5.7.3.5.市場規模および予測：産業分野別

第10章：競争状況

10.1.主要プレイヤーのポジショニング分析、2019年
10.2.競合他社のダッシュボード
10.3.トップの勝利戦略

第11章:企業プロフィール

11.1.アクティアン・コーポレーション

11.1.1.会社概要
11.1.2.キー・エグゼクティブ
11.1.3.会社スナップショット
11.1.4.製品ポートフォリオ
11.1.5.主な戦略的行動と開発

11.2.Amazon.com, Inc.

11.2.1.会社概要
11.2.2.キー・エグゼクティブ
11.2.3.会社のスナップショット
11.2.4.製品ポートフォリオ
11.2.5.ビジネスパフォーマンス

11.3.Cloudera, Inc.

11.3.1.会社概要
11.3.2.キー・エグゼクティブ
11.3.3.会社スナップショット
11.3.4.オペレーティング・ビジネス・セグメント
11.3.5.製品ポートフォリオ
11.3.6.研究開発費
11.3.7.ビジネスパフォーマンス
11.3.8.主な戦略的行動と開発

11.4.グーグル・エルシー

11.4.1.会社概要
11.4.2.主要な経営陣
11.4.3.会社のスナップショット
11.4.4.製品ポートフォリオ
11.4.5.研究開発費
11.4.6.ビジネスパフォーマンス
11.4.7.主な戦略的行動と開発

11.5.インターナショナル・ビジネス・マシン・コーポレーション

11.5.1.会社概要
11.5.2.主要な経営陣
11.5.3.会社スナップショット
11.5.4.オペレーティング・ビジネス・セグメント
11.5.5.製品ポートフォリオ
11.5.6.研究開発費
11.5.7.ビジネスパフォーマンス
11.5.8.主な戦略的行動と開発

11.6.マイクロソフト株式会社

11.6.1.会社概要
11.6.2.主要役員
11.6.3.会社スナップショット
11.6.4.オペレーティング・ビジネス・セグメント
11.6.5.製品ポートフォリオ
11.6.6.研究開発費
11.6.7.ビジネスパフォーマンス
11.6.8.主な戦略的行動と開発

11.7.オラクル株式会社

11.7.1.会社概要
11.7.2.キー・エグゼクティブ
11.7.3.会社のスナップショット
11.7.4.オペレーティング・ビジネス・セグメント
11.7.5.製品ポートフォリオ
11.7.6.研究開発費
11.7.7.ビジネスパフォーマンス
11.7.8.主要な戦略的動きと開発

11.8.SAP SE

11.8.1.会社概要
11.8.2.キー・エグゼクティブ
11.8.3.会社のスナップショット
11.8.4.オペレーティング・ビジネス・セグメント
11.8.5.製品ポートフォリオ
11.8.6.研究開発費
11.8.7.ビジネスパフォーマンス
11.8.8.主な戦略的行動と開発

11.9.スノーフレーク社

11.9.1.会社概要
11.9.2.キー・エグゼクティブ
11.9.3.会社のスナップショット
11.9.4.製品ポートフォリオ
11.9.5.研究開発費
11.9.6.ビジネスパフォーマンス
11.9.7.主な戦略的行動と開発

11.10.テラデータ・コーポレーション

11.10.1.会社概要
11.10.2.キー・エグゼクティブ
11.10.3.会社スナップショット
11.10.4.製品ポートフォリオ
11.10.5.研究開発費
11.10.6.ビジネスパフォーマンス

表の一覧

表01.データウェアハウス市場の収益、提供タイプ別、2019-2028年（百万ドル
表02.データウェアハウス市場の収益（Etlソリューション）、地域別、2019年～2028年（百万ドル
表03.統計分析用データウェアハウス市場収益、地域別、2019年～2028年(百万ドル)
表04.データマイニング向けデータウェアハウス市場の収益（地域別、2019-2028年）(百万ドル)
表05：その他のデータウェアハウス市場の収益（地域別、2019-2028年）（単位：百万ドル
表06.データウェアハウス市場の収益（データタイプ別、2019-2028年）(百万ドル)
表07.非構造化データ向けデータウェアハウス市場収益（地域別、2019年～2028年）(百万ドル)
表08.半構造化データおよび構造化データのデータウェアハウス市場収益（地域別、2019年～2028年）(百万ドル)
表09.データウェアハウス市場の収益（展開モード別、2019年～2028年）（百万ドル
表10.データウェアハウス市場収益：オンプレミス（地域別）、2019年～2028年（百万ドル
表11.クラウド向けデータウェアハウス市場収益（地域別、2019年～2028年）(百万ドル)
表12 ハイブリッド向けデータウェアハウス市場の収益（地域別、2019年～2028年）（百万ドル
表13：データウェアハウス市場の収益（組織規模別、2019年～2028年）（百万ドル
表14.データウェアハウス市場の収益（中小企業向け）、地域別、2019年～2028年（百万ドル
表15.大企業向けデータウェアハウス市場の収益（地域別、2019年～2028年）（百万ドル
表16：データウェアハウス市場の収益（産業分野別、2019-2028年）（百万ドル
表17：Bfsi向けデータウェアハウス市場の収益（地域別、2019年～2028年）（百万ドル
表18.IT・テレコム向けデータウェアハウス市場の収益（地域別、2019年～2028年）（百万ドル
表19：政府向けデータウェアハウス市場の収益（地域別、2019年～2028年）（百万ドル
表20：製造業向けデータウェアハウス市場の収益（地域別、2019年～2028年）（百万ドル
表21.小売業向けデータウェアハウス市場の収益（地域別、2019年～2028年）（百万ドル
表22.ヘルスケア向けデータウェアハウス市場の収益（地域別、2019年～2028年）（百万ドル
表23：メディア・エンターテインメント向けデータウェアハウス市場収益（地域別、2019年～2028年）（百万ドル
24.その他のデータウェアハウス市場の収益（地域別、2019-2028年）（百万ドル
表25.世界のデータウェアハウス市場の収益（地域別、2019-2028年）（単位：百万ドル
表26.北米のデータウェアハウス市場、提供タイプ別、2019年～2028年(百万ドル)
表27.北米のデータウェアハウス市場、データタイプ別、2019年～2028年(百万ドル)
北米データウェアハウス市場、展開モード別、2019年～2028年(百万ドル)
表29.北米データウェアハウス市場：組織規模別、2019年～2028年(百万ドル)
表30：北米のデータウェアハウス市場：産業分野別、2019年～2028年（百万ドル
表31.北米データウェアハウス市場：国別、2019年～2028年(百万ドル)
表32.米国のデータウェアハウス市場、提供タイプ別、2019年～2028年(百万ドル)
表33.米国のデータウェアハウス市場、データタイプ別、2019年～2028年(百万ドル)
表34.米国のデータウェアハウス市場、展開モード別、2019年～2028年(百万ドル)
表35.米国のデータウェアハウス市場、組織規模別、2019年～2028年(百万ドル)
表36 米国のデータウェアハウス市場、産業分野別、2019年～2028年(百万ドル)
表37.カナダのデータウェアハウス市場、提供タイプ別、2019年～2028年(百万ドル)
表38.カナダデータウェアハウス市場、データタイプ別、2019年～2028年(百万ドル)
表39.カナダのデータウェアハウス市場：展開モード別、2019年～2028年(百万ドル)
表40.カナダデータウェアハウス市場：組織規模別、2019年～2028年(百万ドル)
表41 カナダのデータウェアハウス市場：産業分野別、2019年～2028年(百万ドル)
42.欧州のデータウェアハウス市場：提供タイプ別、2019年～2028年(百万ドル)
4.欧州のデータウェアハウス市場：データタイプ別、2019年～2028年(百万ドル)
表44：欧州のデータウェアハウス市場：導入モード別、2019年～2028年(百万ドル)
表45：欧州のデータウェアハウス市場：組織規模別、2019年～2028年（百万ドル
4.欧州のデータウェアハウス市場：産業分野別、2019年～2028年(百万ドル)
表47.欧州のデータウェアハウス市場：国別、2019年～2028年(百万ドル)
表48.イギリスのデータウェアハウス市場、提供タイプ別、2019年～2028年(百万ドル)
表49.イギリスのデータウェアハウス市場、データタイプ別、2019年～2028年(百万ドル)
表50：英国のデータウェアハウス市場、導入モード別、2019年～2028年(百万ドル)
表51: 英国のデータウェアハウス市場、組織規模別、2019年～2028年(百万ドル)
表52：英国のデータウェアハウス市場：産業分野別、2019年～2028年(百万ドル)
表53 ドイツのデータウェアハウス市場、提供タイプ別、2019年～2028年(百万ドル)
表54.ドイツデータウェアハウス市場、データタイプ別、2019年～2028年(百万ドル)
表55.ドイツのデータウェアハウス市場、展開モード別、2019年～2028年(百万ドル)
表56 ドイツのデータウェアハウス市場：組織規模別、2019年～2028年(百万ドル)
表57 ドイツのデータウェアハウス市場：産業分野別、2019年～2028年(百万ドル)
表58.フランスのデータウェアハウス市場、提供タイプ別、2019年～2028年(百万ドル)
表59.フランスのデータウェアハウス市場：データタイプ別、2019年～2028年(百万ドル)
表60 フランスのデータウェアハウス市場：導入モード別、2019-2028年(百万ドル)
表61.フランスのデータウェアハウス市場：組織規模別、2019年～2028年(百万ドル)
表62.フランスのデータウェアハウス市場：産業分野別、2019年～2028年(百万ドル)
表63.イタリアのデータウェアハウス市場、提供タイプ別、2019年～2028年(百万ドル)
表64.イタリアのデータウェアハウス市場、データタイプ別、2019-2028年(百万ドル)
表65.イタリアのデータウェアハウス市場：導入モード別、2019-2028年(百万ドル)
106.イタリアのデータウェアハウス市場：組織規模別、2019-2028年(百万ドル)
表67 イタリアのデータウェアハウス市場：産業分野別、2019-2028年(百万ドル)
欧州のデータウェアハウス市場：提供タイプ別、2019年～2028年(百万ドル)
欧州のデータウェアハウス市場：データタイプ別、2019年～2028年(百万ドル)
その他の欧州のデータウェアハウス市場：展開モード別、2019-2028年(百万ドル)
欧州のデータウェアハウス市場：組織規模別、2019年～2028年(百万ドル)
欧州データウェアハウス市場：産業分野別、2019-2028年(百万ドル)
アジア太平洋地域のデータウェアハウス市場：提供タイプ別、2019年～2028年(百万ドル)
アジア太平洋地域のデータウェアハウス市場、データタイプ別、2019年～2028年(百万ドル)
75.アジア太平洋地域のデータウェアハウス市場：展開モード別、2019-2028年(百万ドル)
アジア太平洋地域のデータウェアハウス市場：組織規模別、2019年～2028年(百万ドル)
アジア太平洋地域のデータウェアハウス市場：産業分野別、2019-2028年(百万ドル)
78.アジア太平洋地域のデータウェアハウス市場：国別、2019-2028年(百万ドル)
表79.中国のデータウェアハウス市場：提供タイプ別、2019-2028年(百万ドル)
表80.中国データウェアハウス市場：データタイプ別、2019-2028年(百万ドル)
表81.中国のデータウェアハウス市場：展開モード別、2019-2028年(百万ドル)
表82.中国のデータウェアハウス市場：組織規模別、2019年～2028年(百万ドル)
表83.中国データウェアハウス市場：産業分野別、2019年～2028年(百万ドル)
日本のデータウェアハウス市場、提供形態別、2019年～2028年(百万ドル)
表85.日本のデータウェアハウス市場：データタイプ別、2019年～2028年(百万ドル)
表86.日本のデータウェアハウス市場：展開モード別、2019年～2028年(百万ドル)
表87.日本のデータウェアハウス市場：組織規模別、2019年～2028年(百万ドル)
表88.日本のデータウェアハウス市場：産業分野別、2019年～2028年(百万ドル)
表89.インドのデータウェアハウス市場：提供タイプ別、2019年～2028年(百万ドル)
90.インドデータウェアハウス市場：データタイプ別、2019-2028年(百万ドル)
表91.インドのデータウェアハウス市場：導入モード別、2019年～2028年(百万ドル)
表92.インドのデータウェアハウス市場：組織規模別、2019年～2028年(百万ドル)
表93.インドのデータウェアハウス市場：産業分野別、2019年～2028年(百万ドル)
94.韓国のデータウェアハウス市場：提供タイプ別、2019年～2028年(百万ドル)
表95.韓国のデータウェアハウス市場、データタイプ別、2019年～2028年(百万ドル)
表96 韓国のデータウェアハウス市場、展開モード別、2019年～2028年(百万ドル)
97.韓国のデータウェアハウス市場：組織規模別、2019年～2028年(百万ドル)
表98.韓国のデータウェアハウス市場：産業分野別、2019-2028年(百万ドル)
表99.オーストラリアのデータウェアハウス市場、提供タイプ別、2019年～2028年(百万ドル)
表100.オーストラリアデータウェアハウス市場、データタイプ別、2019年～2028年(百万ドル)
表101.オーストラリアのデータウェアハウス市場、展開モード別、2019-2028年(百万ドル)
表102.オーストラリアのデータウェアハウス市場：組織規模別、2019-2028年(百万ドル)
表103.オーストラリアのデータウェアハウス市場：産業分野別、2019年～2028年(百万ドル)
104.その他のアジア太平洋地域のデータウェアハウス市場：提供タイプ別、2019年～2028年(百万ドル)
106.その他のアジア太平洋地域のデータウェアハウス市場：データタイプ別、2019年～2028年(百万ドル)
106.その他のアジア太平洋地域のデータウェアハウス市場：展開モード別、2019年～2028年(百万ドル)
106.その他のアジア太平洋地域のデータウェアハウス市場：組織規模別、2019-2028年(百万ドル)
106.その他のアジア太平洋地域のデータウェアハウス市場：産業分野別、2019-2028年(百万ドル)
アジアのデータウェアハウス市場：提供形態別、2019年～2028年（百万ドル
表110.ラメアのデータウェアハウス市場、データタイプ別、2019年～2028年(百万ドル)
表111.ラメアデータウェアハウス市場：展開モード別、2019年～2028年(百万ドル)
表112.ラメアのデータウェアハウス市場：組織規模別、2019年～2028年(百万ドル)
表113.ラメアのデータウェアハウス市場：産業分野別、2019年～2028年(百万ドル)
表114.中南米のデータウェアハウス市場：国別、2019-2028年(百万ドル)
表115.中南米のデータウェアハウス市場：提供タイプ別、2019-2028年(百万ドル)
表116.中南米データウェアハウス市場、データタイプ別、2019年～2028年(百万ドル)
表117.中南米のデータウェアハウス市場：導入モード別、2019年～2028年(百万ドル)
118.中南米データウェアハウス市場：組織規模別、2019年～2028年(百万ドル)
表119.中南米のデータウェアハウス市場：産業分野別、2019-2028年(百万ドル)
表120.中東のデータウェアハウス市場：提供タイプ別、2019-2028年(百万ドル)
表121.中東のデータウェアハウス市場、データタイプ別、2019年～2028年(百万ドル)
表122.中東のデータウェアハウス市場：導入モード別、2019年～2028年(百万ドル)
表123.中東のデータウェアハウス市場：組織規模別、2019年～2028年(百万ドル)
表124.中東のデータウェアハウス市場：産業分野別、2019年～2028年(百万ドル)
表125.アフリカのデータウェアハウス市場、提供タイプ別、2019年～2028年(百万ドル)
表126.アフリカのデータウェアハウス市場、データタイプ別、2019年～2028年(百万ドル)
表127.アフリカのデータウェアハウス市場、展開モード別、2019年～2028年(百万ドル)
表128.アフリカのデータウェアハウス市場：組織規模別、2019年～2028年(百万ドル)
表129.アフリカのデータウェアハウス市場：産業分野別、2019年～2028年(百万ドル)
表131.アクチアン・コーポレーション：主要幹部
表131.アクチアン・コーポレーション：企業スナップショット
表132.アクチアン・コーポレーション：製品ポートフォリオ
表 133.アクチアン・コーポレーション：主な戦略的行動と開発
表 134.アマゾン・ドット・コム社：主要な経営陣
表135.アマゾン・ドット・コム：会社のスナップショット
表136.アマゾン・ドット・コム社：製品ポートフォリオ
表 137.クラウドデラ社：主要な経営陣
表138.クラウドデラ社：会社のスナップショット
表139.クラウドデラ社：会社概要 オペレーティング・セグメント
表 140.クラウドデラ社：製品ポートフォリオ
表141.クラウドデラ社：主な戦略的行動と開発
表 142.グーグル株式会社 主要な経営者
表143.グーグル：主要役員 企業スナップショット
表144.グーグル：会社概要 製品ポートフォリオ
表145.インターナショナル・ビジネス・マシン・コーポレーション：主要な経営陣
表146.インターナショナル・ビジネス・マシン・コーポレーション：企業スナップショット
表147.インターナショナル・ビジネス・マシン・コーポレーション：営業セグメント
表148.インターナショナル・ビジネス・マシン・コーポレーション：製品ポートフォリオ
表149.マイクロソフト・コーポレーション：キー・エクゼクティブ
表150.マイクロソフト・コーポレーション：会社概要
表151.マイクロソフト・コーポレーション：オペレーティング・セグメント
表152.マイクロソフト・コーポレーション：製品ポートフォリオ
表153.オラクル・コーポレーション：キー・エグゼクティブ
表154.オラクル・コーポレーション：企業スナップショット
表155.オラクル・コーポレーション：事業セグメント
表156.オラクル・コーポレーション：製品ポートフォリオ
表 157.オラクル・コーポレーション：主な戦略的行動と開発
表158.SAP SE : キー・エグゼクティブ
表159.SAP SE：企業スナップショット
表160.SAP SE：オペレーティング・セグメント
表161.SAP SE：製品ポートフォリオ
表 162.スノーフレーク社：主要幹部
表163.スノーフレーク社：会社のスナップショット
表164.スノーフレーク社：製品ポートフォリオ
表 165.スノーフレーク社：主な戦略的行動と開発
表 166.テラデータ・コーポレーション：主要な経営陣
表 167.テラデータ・コーポレーション：会社のスナップショット
表168.テラデータ・コーポレーション：事業セグメント

図の一覧

図1.主要な市場セグメント
図02.世界のデータウェアハウス市場、2019年～2028年
図03.世界のデータウェアハウス市場、地域別、2019年～2029年
図04.データウェアハウス市場：トップインパクトファクター
図05：主要な投資ポケット
06.サプライヤーのバーゲニングパワーは低～中程度
図07：買い手の交渉力は中程度から高い
図08.代替品の脅威は中程度から高程度
図09.低～中程度の新規参入者の脅威
図10.競合他社との競争力が低い～高い
図11.世界のデータウェアハウス市場の収益（提供タイプ別）、2019-2028年（百万ドル
図12.データウェアハウス市場のETLソリューションの国別比較シェア分析、2019年・2028年(%)
図13.統計分析用データウェアハウス市場の国別比較シェア分析、2019年・2028年(%)
図14.データマイニング向けデータウェアハウス市場の国別比較シェア分析、2019年&2028年(%)
図15.その他向けデータウェアハウス市場の比較シェア分析、国別、2019年&2028年(%)
図16.世界のデータウェアハウス市場の収益、データタイプ別、2019年および2028年（単位：百万ドル
図17.非構造化データ用データウェアハウス市場の国別比較シェア分析、2019年および2028年(%)
図18.半構造化データおよび構造化データのデータウェアハウス市場の国別比較シェア分析、2019年および2028年(%)
図19.世界のデータウェアハウス市場の収益、展開モード別、2019年および2028年(百万ドル)
図20.オンプレミス向けデータウェアハウス市場の比較シェア分析、国別、2019年・2028年(%)
図21.クラウド向けデータウェアハウス市場の国別比較シェア分析、2019年&2028年(%)
図22.ハイブリッド向けデータウェアハウス市場の比較シェア分析、国別、2019年&2028年(%)
図23.データウェアハウス市場収益、組織規模別、2019年および2028年(百万ドル)
図24.中小企業向けデータウェアハウス市場の比較シェア分析、国別、2019年 & 2028年(%)
図25.大企業向けデータウェアハウス市場の比較シェア分析、国別、2019年&2028年(%)
図26.データウェアハウス市場の収益、産業分野別、2019年および2028年（単位：百万ドル
図27.Bfsi向けデータウェアハウス市場の比較シェア分析、国別、2019年および2028年(%)
図28.IT・テレコム向けデータウェアハウス市場の国別比較シェア分析、2019年・2028年(%)
図29.政府向けデータウェアハウス市場の国別比較シェア分析、2019年・2028年(%)
図30.製造業向けデータウェアハウス市場の比較シェア分析、国別、2019年&2028年(%)
図31.小売業向けデータウェアハウス市場の国別比較シェア分析、2019年&2028年(%)
図32.ヘルスケア向けデータウェアハウス市場の国別比較シェア分析、2019年&2028年(%)
図33.メディア・エンタテイメント向けデータウェアハウス市場の国別比較シェア分析、2019年・2028年(%)
図34.その他向けデータウェアハウス市場の国別比較シェア分析、2019年&2028年(%)
図35.アメリカのデータウェアハウス市場収益、2019年・2028年（単位：百万ドル
図36.カナダデータウェアハウス市場売上高、2019年～2028年(百万ドル)
図37.英国データウェアハウス市場収益、2019年～2028年(百万ドル)
図38.ドイツのデータウェアハウス市場収益、2019年～2028年(百万ドル)
図39.フランスのデータウェアハウス市場収益、2019年～2028年(百万ドル)
図40.イタリアのデータウェアハウス市場売上高、2019年～2028年(百万ドル)
図41.欧州のその他の地域のデータウェアハウス市場売上高、2019年～2028年(百万ドル)
図42.中国のデータウェアハウス市場の売上高、2019年～2028年(百万ドル)
図43.日本のデータウェアハウス市場の売上高、2019年～2028年(百万ドル)
図44.インドのデータウェアハウス市場売上高、2019年～2028年(百万ドル)
図45.韓国のデータウェアハウス市場の収益、2019年～2028年(百万ドル)
図46.オーストラリアのデータウェアハウス市場売上高、2019年～2028年(百万ドル)
図47.その他のアジア太平洋地域のデータウェアハウス市場売上高、2019年～2028年(百万ドル)
図48.中南米のデータウェアハウス市場売上高、2019年～2028年(百万ドル)
図49.中東データウェアハウス市場売上高、2019年～2028年(百万ドル)
図50.アフリカのデータウェアハウス市場の売上高、2019年～2028年(百万ドル)
図51.主要プレイヤーのポジショニング分析：世界のデータウェアハウス市場
図52.競合他社のダッシュボード
図53.競合他社のダッシュボード
図54.主要プレイヤーのヒートマップ
図55.トップウィニング戦略（年別、2019年～2021年
図56.トップウィニング戦略（開発別、2019年～2021年
図57.トップウィニング戦略（企業別、2019年～2021年
図58.amazon.com, inc.：収益、2018-2020年（百万ドル
図59.アマゾン・ドット・コム・インク: 地域別収益シェア、2020年(%)
図60.R&D支出、2018-2020年(百万ドル)
図61.クラウデラ社: 収益、2018年～2020年(百万ドル)
図62.クラウドデラ社: セグメント別収益シェア、2020年(%)
図63.R&D支出、2018-2020年(百万ドル)
図64.アルファベット社：純売上高、2018-2020年（百万ドル）,
図65.アルファベット社：地域別収益シェア(2020年)
図66.研究開発費、2018-2020年(百万ドル)
図67.インターナショナル・ビジネス・マシン・コーポレーション：収益、2018-2020年（百万ドル
図68.インターナショナル・ビジネス・マシン・コーポレーション：セグメント別収益シェア、2020年(%)
図69.国際ビジネス機械株式会社：地域別収益シェア、2020年(%)
図70.研究開発費、2018-2020年(百万ドル)
図71.マイクロソフト・コーポレーション：収入、2018年～2020年(百万ドル)
図72.マイクロソフト・コーポレーション：セグメント別収益シェア、2020年(%)
図73.マイクロソフト・コーポレーション：地域別売上高シェア、2020年(%)
図74.研究開発費、2018年～2020年(百万ドル)
図75.オラクル・コーポレーション：収益、2018年～2020年(百万ドル)
図76.オラクル・コーポレーション：セグメント別収益シェア、2020年(%)
図77.オラクル・コーポレーション：地域別売上高シェア、2020年(%)
図78.研究開発費、2018年～2020年(百万ドル)
図79.SAP SE：収益、2018年～2020年(百万ドル)
図80.SAP SE：セグメント別収益シェア、2020年(%)
図81.SAP SE：地域別の収益シェア、2020年(%)
図82.研究開発費、2018年～2020年(百万ドル)
図83.スノーフレーク社：純売上高、2018年～2020年(百万ドル)
図84.スノーフレーク社：地域別収益シェア（2020年
図85.研究開発費、2018年～2020年(百万ドル)
図86.テラデータ・コーポレーション.：売上高、2018年～2020年（百万ドル
図87.テラデータ・コーポレーション:地域別収益シェア(2020年)

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