ハイパフォーマンスデータ分析市場規模は、2023年の852億8,000万米ドルから2028年には2,151億4,000万米ドルに成長し、予測期間（2023年～2028年）のCAGRは20.33%となる見込みです。
強力なハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）システムによる高解像度のデータ処理能力と、ビッグデータ分析の採用拡大が、高データパフォーマンス分析市場の成長を促す主な要因となっている。
主なハイライト
多くの企業が顧客行動をより深く理解するために大規模データ分析に依存しており、こうした要件も市場拡大を促進すると予想される。アナリティクスとAIは、ますます強力な処理、ネットワーキング、ストレージのインフラを必要とする。このため、AIベースのイノベーションと生産性を高めるためにHPCソリューションを採用する企業が増えている。
高性能データ分析（HPDA）は、データ分析と高性能コンピューティングを組み合わせて、パターンと洞察を発見する。高性能クラウドコンピューティングとデータアナリティクスにより、非常に大規模なデータコレクションをリアルタイムで分析することが可能になりました。
HadoopとSparkは、複雑なモデリングやシミュレーションに長年利用されてきた高速コンピューティングへのアクセスが不足している大規模データ分析技術の一例です。入出力のボトルネックを防ぐため、高性能データ分析には、処理部間の極めて迅速な通信という利点もある。エラー検出、グラフモデリング、グラフ可視化、ストリーミング分析、探索的データ分析、アーキテクチャ分析も、高性能データ分析の利点である。
企業は、ハッカーやサイバー攻撃から個人データを保護することに成功したとしても、個人データを使用するリスクを依然として抱えている。データプライバシー法が存在するにもかかわらず、合法的にデータを取得した企業がそれをどのように使用するかについては、まだ未解決の懸念がある。そのため、顧客データのプライバシー侵害に対する懸念が、多くのエンドユーザー企業における市場の成長を制限している。
データとアナリティクスは、企業における臨床上および業務上の意思決定を明確にし、サポートすることができる。例えば、COVID-19患者の治療に必要な医薬品の評価と検証は、研究者間で共有される可能性のある実臨床データに依存する。多くのHPDAサービスプロバイダーは、臨床研究者のパンデミックとの闘いを支援するために、学術プロジェクト用のCOVID-19データサイエンスワークスペースへの無料アクセスを備えたソフトウェアソリューションを医療システム向けに提供しており、これがパンデミック時の市場成長を後押しした。
市場動向
エネルギー・公益事業分野が急成長
エネルギー・公益産業もまた、先端技術の登場によって大規模な変革が起きている他の分野のひとつである。この業界に影響を与えている主要な技術的原動力の1つは、ビッグデータとアナリティクスの出現である。
例えば、2022年11月、エネルギー部門に製品とサービスを提供するハリバートン社は、最も評判の高いエネルギー特化型SaaSプラットフォームであるエンベラスと新たに複数年のパートナーシップを結び、エンベラスのソフトウェア、アナリティクス、インテリジェンスを業務全体で使用することになった。この契約は、エネルギー産業の発展においてテクノロジーとデータ分析が果たすであろう重要な役割を浮き彫りにしている。
化石燃料の不足は、太陽光、波力、風力タービンなどの代替エネルギー源を生み出し、その消費量は高いペースで増加している。そのため、これらのエネルギー源の挙動や適応を理解するために、高性能のデータ分析ツールを使用する高度なツールの使用が不可欠となっている。例えば、フランスのエネルギー・サービス会社であるEdeliaは、ほぼリアルタイムでエネルギー使用量を監視し、消費者が消費をコントロールして二酸化炭素排出量を削減できるようにする、複雑なエネルギー消費監視・管理ソリューションを発表した。
エネルギー・ユーティリティ企業は、センサー、クラウド・コンピューティング技術、ワイヤレス、電力計画、ネットワーク通信など、スマート技術を応用している。これらは、一定期間にわたって収集される大規模なデータセットを生成する。そのため、質の高い情報が必要とされ、市場の成長を後押ししている。例えば、スマートメーターと電力を使用する電力会社は、約100万世帯分のデータを1年間、15分ごとに約3ペタバイト集めることができる。
エネルギー・公益セクターの大企業の多くは、業務効率を高めるため、社内で高性能のデータ分析プラットフォームを開発している。例えば、石油化学メーカーのシェルは2022年8月、組織全体でデータをより効果的に活用することで、業務効率が向上したと主張している。これは同社の新しいShell.aiプラットフォームによって可能になったもので、社内のデータチームによると、データ分析と人工知能を民主化することで、数百人のエンジニア、科学者、アナリストが共に開発できるようになったという。
北米が引き続き市場を支配する見込み
北米地域は、主要プレイヤーの存在により、需要面で市場を支配している。高い投資率、さまざまな企業間の積極的な協力関係の存在、BFSIや小売などの分野におけるHPDAの応用拡大などが、この地域の市場成長を促進するいくつかの要因となっている。
データ分析のためのデータ準備、トレーニング、展開ワークフローはCPUコンピューティングに大きく依存しており、以前は時間がかかり、手間がかかっていた。この地域は米国とカナダという2つの先進経済圏で構成されており、エンドツーエンドのアナリティクスワークフローのパフォーマンスを向上させるためにデータサイエンスの高速化を採用し、さまざまな業界でコスト削減を実現しながら価値創造を加速させている。
高性能データ分析の可能性を活用することで、企業はより迅速に製品を生み出し、より良い顧客サービスを提供し、企業全体のイノベーションを促進することができる。この地域の多くの企業は、データ分析能力を強化するために、業界全体で使用できるHPDAソフトウェアを開発している。例えば、米HPE社は、より優れたシミュレーション、データ分析、人工知能の実行を可能にする、サービスとしてのHPCを発表した。
この地域のデータ分析ソフトウェアプロバイダーは、HPCやAIなどの高度な機能をソリューションに含めることで、ポートフォリオを拡大している。例えば、2022年12月、SambaNovaの次世代Data Scaleシステムの導入により、企業は戦術的なAIの実装からスケーラブルで全社的なソリューションに切り替えることができ、組織はData Scaleでより迅速にROIを達成することができる。
さらに、2022年12月には、米国のフルサービス投資銀行であるStifel Financial Corpが、市場データ分析を改善し、リアルタイムの意思決定をサポートするためにKXを選択しました。KXは時系列データベースkdb+とリアルタイム分析エンジンを開発しました。Stifelはkdb+のスピードとスケーラビリティをデータ入力と処理に利用することで、取引執行分析とオペレーションを強化し、顧客に付加価値を提供する。このように、BFSI分野でのビジネスを拡大するためのHPDAソフトウェアの需要が、この地域の市場を牽引している。
高性能データ分析産業の概要
世界の高性能データ分析市場の競争環境は、多くの企業が存在するため断片化している。主要ベンダーは、市場が投影する膨大な見込みのため、継続的に技術革新を行っている。各社はM&Aを実施し、研究開発活動などに巨額の資金を投じている。
2022年11月、ハイパフォーマンス・ストレージ・プロバイダーのPanasasは、同社のPanFSソフトウェア・ラインナップにデータ・インサイトとモビリティ・ツールを追加することを発表した。プレビューとPanMoveソフトウェア・ソリューションは、ハイパフォーマンス・コンピューティング（HPC）、ハイパフォーマンス・データ・アナリティクス（HPDA）、人工知能・機械学習（AI/ML）のワークロードを大規模に展開する組織において、データ資産の可視性と可搬性を向上させることを目的としている。これらは、Panasasストレージにデータ管理と分析ツールをもたらす。
2022年11月、AWSはデータベースとアナリティクスのポートフォリオに5つの新機能を追加し、ユーザーがペタバイト規模のデータをより迅速かつ容易に取り扱い、分析できるようにした。Amazon Document DB、Amazon OpenSearch Service、Amazon Athenaのこれらの新機能により、顧客はハイパフォーマンスなデータベースとアナリティクスのワークロードを大規模に運用しやすくなる。
2022年10月、StriimはBigQuery用の高性能統合ソフトウェアを発表した。これは、Oracle、MS-SQL、PostgreSQL、MySQLなどのエンタープライズグレードのデータベースからGoogle Cloud BigQueryのエンタープライズデータウェアハウスへのデータの統合と複製を行う初のストリーミングSaaSソリューションである。CDC（チェンジ・データ・キャプチャ）技術を使用しており、同社による自社開発である。顧客は、何百ものテーブルからトランザクションデータをエンドツーエンドで秒以下のレイテンシーでBigQueryに送信する新しいデータパイプラインを迅速にセットアップして、リアルタイム分析を可能にし、一刻を争う業務上の問題に対処することができる。
【目次】
1 はじめに
1.1 調査の前提
1.2 調査範囲
2 調査方法
3 エグゼクティブ・サマリー
4 市場ダイナミクス
4.1 市場概要
4.2 市場促進要因
4.2.1 世界的なIT・データベース産業の増加
4.2.2 データ量の増加
4.2.3 ハイパフォーマンスコンピューティングの進歩
4.3 市場の阻害要因
4.3.1 高い投資コスト
4.3.2 厳しい政府規制
4.4 産業バリューチェーン分析
4.5 産業の魅力 – ポーターのファイブフォース分析
4.5.1 サプライヤーの交渉力
4.5.2 バイヤー／消費者の交渉力
4.5.3 新規参入者の脅威
4.5.4 代替製品の脅威
4.5.5 競争ライバルの激しさ
4.6 技術スナップショット
4.6.1 グリッドコンピューティング
4.6.2 インデータベース分析
4.6.3 インメモリー分析
5 市場の区分
5.1 コンポーネント別
5.1.1 ソフトウェア
5.1.2 サービス
5.2 デプロイメント別
5.2.1 オンプレミス
5.2.2 オンデマンド
5.3 組織規模別
5.3.1 中小企業
5.3.2 大企業
5.4 エンドユーザー産業別
5.4.1 BFSI
5.4.2 政府・防衛
5.4.3 エネルギー・公益事業
5.4.4 小売・Eコマース
5.4.5 その他のエンドユーザー産業
5.5 地域
5.5.1 北米
5.5.1.1 米国
5.5.1.2 カナダ
5.5.2 欧州
5.5.2.1 イギリス
5.5.2.2 ドイツ
5.5.2.3 フランス
5.5.2.4 その他のヨーロッパ
5.5.3 アジア太平洋
5.5.3.1 中国
5.5.3.2 インド
5.5.3.3 日本
5.5.3.4 その他のアジア太平洋地域
5.5.4 ラテンアメリカ
5.5.4.1 メキシコ
5.5.4.2 ブラジル
5.5.4.3 その他のラテンアメリカ地域
5.5.5 中東・アフリカ
5.5.5.1 アラブ首長国連邦
5.5.5.2 サウジアラビア
5.5.5.3 その他の中東・アフリカ地域
6 競争環境
6.1 企業プロファイル
6.1.1 SAS Institute, Inc.
6.1.2 Hewlett Packard Enterprise Development LP
6.1.3 オラクル・コーポレーション
6.1.4 ATOS SE
6.1.5 Juniper Networks, Inc.
6.1.6 デル
6.1.7 IBM Corporation (Red Hat, Inc.)
6.1.8 Cisco Systems, Inc.
6.1.9 インテル・コーポレーション
6.1.10 Cray Inc.
6.1.11 テラデータ
7 投資分析
8 市場機会と将来動向
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