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市場調查報告書
商品編碼
1858860

資料湖庫市場機會、成長促進因素、產業趨勢分析及預測（2025-2034 年）

Data Lakehouse Market Opportunity, Growth Drivers, Industry Trend Analysis, and Forecast 2025 - 2034
出版日期: | 出版商: Global Market Insights Inc. | 英文 220 Pages | 商品交期: 2-3個工作天內

價格
簡介目錄

2024 年全球資料湖市場價值為 119 億美元，預計到 2034 年將以 25% 的複合年成長率成長至 1,059 億美元。

數據湖屋市場 - IMG1

這種顯著成長源自於企業日益尋求將資料湖的經濟性與傳統資料倉儲的分析能力結合。湖屋架構提供統一訪問，從而實現可擴展的分析、即時洞察以及增強的人工智慧和機器學習性能。企業正在優先考慮能夠減少資料孤島、改善治理並支援混合雲端和本地環境的平台，尤其是在醫療保健和銀行、金融服務和保險 (BFSI) 等受監管行業。隨著無程式碼工具和自助式 BI 平台的日益普及，IT 部門以外的業務使用者和資料專業人員現在可以獨立利用這些系統。培訓生態系統也不斷擴展，越來越多的供應商強調教育和技能提升，以確保企業能夠自信地部署和擴展湖屋平台。隨著混合雲和多雲部署成為常態，湖屋為企業提供了更高的敏捷性、集中式資料存取和長期成本效益，從而推動了其在北美、歐洲和亞太地區的廣泛應用。

市場範圍
起始年份 2024
預測年份 2025-2034
起始值 119億美元
預測值 1059億美元
複合年成長率 25%

到2024年，解決方案領域將佔據68%的市場佔有率，並將在2034年之前以23.6%的複合年成長率成長。各組織正在採用現代化的湖倉式資料中心技術，將資料儲存、治理和分析整合到單一平台中。這項轉變的主要驅動力是對提升營運效率、簡化基礎設施以及支援人工智慧和機器學習等高需求工作負載的需求。企業傾向於採用具有彈性運算、無伺服器架構以及儲存和運算分離等特性的雲端原生系統，以提高效率並降低成本。

大型企業在2024年佔據了71%的市場佔有率，預計在2025年至2034年期間將以24.5%的複合年成長率成長。這些公司正在將多個傳統平台整合到統一的湖倉式環境中，以集中管理、改善協作並減少冗餘工作流程。湖倉式模型使大型組織能夠擴展人工智慧/機器學習專案、提升分析能力並確保更好的資料合規性。由於混合雲和多雲環境的靈活性，企業範圍內的採用正在加速，這些環境也增強了彈性並控制了成本。

2024年，美國資料湖庫市場規模預計達35億美元。北美地區在湖庫應用方面仍處於領先地位，其中美國佔據最高的區域市場佔有率。快速的數位轉型、廣泛的雲端運算應用以及領先技術供應商的入駐，推動了對即時資料處理、整合分析和企業級人工智慧解決方案的需求。 IT、金融服務、醫療保健和零售等產業在強大的雲端基礎設施和高技能人才的支持下，持續引領市場需求。

全球資料湖庫市場的主要競爭者包括Google、Databricks、微軟、Starburst Data、Dremio、IBM、亞馬遜網路服務（AWS）、Snowflake、Cloudera 和 Teradata。為了鞏固其在資料湖庫領域的地位，各公司正致力於透過人工智慧整合、無伺服器架構以及增強對多雲部署的支援來擴展其平台功能。主要供應商正大力投資於培訓機構、認證和社群建立項目，以提升企業用戶的技能並增強客戶忠誠度。他們也積極尋求與雲端服務供應商、技術合作夥伴以及產業特定服務整合商建立策略聯盟，以擴大覆蓋範圍並提高互通性。

目錄

第1章：方法論

  • 市場範圍和定義
  • 研究設計
    • 研究方法
    • 資料收集方法
  • 資料探勘來源
    • 全球的
    • 地區/國家
  • 基準估算和計算
    • 基準年計算
    • 市場估算的關鍵趨勢
  • 初步研究和驗證
    • 原始資料
  • 預測模型
  • 研究假設和局限性

第2章：執行概要

第3章：行業洞察

  • 產業生態系分析
    • 供應商格局
    • 利潤率
    • 成本結構
    • 每個階段的價值增加
    • 影響價值鏈的因素
    • 中斷
  • 產業影響因素
    • 成長促進因素
      • 資料湖與資料倉儲的融合
      • 人工智慧/機器學習與即時分析需求
      • 雲端供應商生態系統擴展
      • 數據民主化與自助式商業智慧
    • 產業陷阱與挑戰
      • 高昂的實施和遷移成本
      • 互通性和合規性挑戰
    • 市場機遇
      • 混合雲端和多雲部署
      • 業界專屬湖畔別墅解決方案
      • 政府主導的數位轉型和技能提升計劃
      • 與生成式人工智慧和高級分析技術的整合
  • 成長潛力分析
  • 監管環境
    • 北美洲
    • 歐洲
    • 亞太地區
    • 拉丁美洲
    • 中東和非洲
  • 波特的分析
  • PESTEL 分析
  • 技術與創新格局
    • 當前技術趨勢
    • 新興技術
  • 成本細分分析
  • 專利分析
  • 永續性和環境方面
    • 永續實踐
    • 減少廢棄物策略
    • 生產中的能源效率
    • 環保舉措
    • 碳足跡考量
  • 企業資料架構現代化趨勢
    • 遺留系統遷移模式
    • 雲端優先與混合部署策略
    • 資料整合與統一計劃
    • 多雲資料策略演進
  • 組織能力與技能發展
    • 數據工程人才市場分析
    • 培訓和認證計劃的採用
    • 外包與內部開發趨勢
    • 變革管理與使用者採納策略
  • 效能和可擴展性要求
    • 總擁有成本分析框架
    • 雲端成本管理和財務營運採用
    • 資源利用最佳化模式
    • 價值實現與商業案例開發
  • 供應商選擇與合作策略
    • 多供應商模式與單供應商模式分析
    • 開源解決方案與專有解決方案的比較
    • 供應商鎖定緩解策略
    • 策略夥伴關係與聯盟模式
  • 安全與風險管理框架
    • 零信任架構實作
    • 資料加密和存取控制策略
    • 威脅偵測與反應能力
    • 合規性審計和報告要求
  • 投資與融資分析

第4章：競爭格局

  • 介紹
  • 公司市佔率分析
    • 北美洲
    • 歐洲
    • 亞太地區
    • 拉丁美洲
    • MEA
  • 主要市場參與者的競爭分析
  • 競爭定位矩陣
  • 戰略展望矩陣
  • 關鍵進展
    • 併購
    • 合作夥伴關係與合作
    • 新產品發布
    • 擴張計劃和資金
  • 市場集中度分析
  • 服務交付模式比較
  • 專業服務生態系分析
  • 託管服務提供者格局

第5章：市場估算與預測：依組件分類，2021-2034年

  • 主要趨勢
  • 解決方案
    • 資料儲存
    • 資料整合
    • 分析與商業智慧
    • 治理與安全
    • 機器學習/人工智慧工具
  • 服務
    • 專業服務
      • 系統整合
      • 培訓與諮詢
      • 支援與維護
    • 託管服務

第6章：市場估算與預測：依部署模式分類，2021-2034年

  • 主要趨勢
  • 現場
  • 基於雲端的
  • 混合

第7章：市場估算與預測：依企業規模分類，2021-2034年

  • 主要趨勢
  • 大型企業
  • 中小企業

第8章：市場估算與預測：依產業垂直領域分類，2021-2034年

  • 主要趨勢
  • 金融服務業
  • 資訊科技與電信
  • 零售與電子商務
  • 衛生保健
  • 製造業
  • 其他

第9章：市場估計與預測：依地區分類，2021-2034年

  • 主要趨勢
  • 北美洲
    • 美國
    • 加拿大
  • 歐洲
    • 德國
    • 英國
    • 法國
    • 義大利
    • 西班牙
    • 北歐
    • 俄羅斯
    • 波蘭
    • 捷克共和國
  • 亞太地區
    • 中國
    • 印度
    • 日本
    • 韓國
    • 澳新銀行
    • 越南
    • 印尼
  • 拉丁美洲
    • 巴西
    • 墨西哥
    • 阿根廷
  • MEA
    • 南非
    • 沙烏地阿拉伯
    • 阿拉伯聯合大公國

第10章：公司簡介

  • Global companies
    • Amazon Web Services (AWS)
    • Databricks
    • Google
    • IBM
    • Microsoft
    • Oracle
    • Palantir Technologies
    • Snowflake
  • Regional companies
    • Alteryx
    • Cloudera
    • HPE (Hewlett Packard Enterprise)
    • Informatica
    • Qlik Technologies
    • SAP
    • SAS Institute
    • Teradata
  • Emerging companies
    • CelerData
    • Dremio
    • Firebolt Analytics
    • Kyvos Insights
    • Onehouse
    • Starburst Data
    • StarTree
    • Tabular Technologies
簡介目錄
Product Code: 14841

The Global Data Lakehouse Market was valued at USD 11.9 billion in 2024 and is estimated to grow at a CAGR of 25% to reach USD 105.9 billion by 2034.

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This remarkable growth stems from organizations increasingly seeking to merge the affordability of data lakes with the analytical capabilities of traditional data warehouses. Lakehouse architecture delivers unified access, enabling scalable analytics, real-time insights, and enhanced AI and machine learning performance. Businesses are prioritizing platforms that reduce silos, improve governance, and support hybrid cloud and on-premises environments, especially in regulated sectors like healthcare and BFSI. With the rising adoption of no-code tools and self-service BI platforms, business users and data professionals beyond IT can now leverage these systems independently. Training ecosystems have also expanded, with more providers emphasizing education and upskilling to ensure organizations feel confident deploying and scaling lakehouse platforms. As hybrid and multi-cloud deployments become the norm, lakehouses are offering enterprises increased agility, centralized data access, and long-term cost efficiency, driving widespread adoption across North America, Europe, and APAC.

Market Scope
Start Year2024
Forecast Year2025-2034
Start Value$11.9 Billion
Forecast Value$105.9 Billion
CAGR25%

In 2024, the solutions segment held a 68% share and will grow at a CAGR of 23.6% through 2034. Organizations are adopting modern lakehouse technologies that integrate data storage, governance, and analytics into a single platform. This transition is largely driven by the demand for improved operational performance, simplified infrastructure, and support for high-demand workloads like AI and ML. Businesses are favoring cloud-native systems that feature elastic compute, serverless architecture, and separation of storage and compute to increase efficiency while lowering costs.

The large enterprises segment held a 71% share in 2024 and is projected to grow at a CAGR of 24.5% during 2025-2034. These companies are consolidating multiple legacy platforms into unified lakehouse environments to centralize governance, improve collaboration, and reduce redundant workstreams. The lakehouse model allows large organizations to scale AI/ML initiatives, improve analytics capabilities, and ensure better data compliance. Enterprise-wide adoption is accelerating due to the flexibility of hybrid and multi-cloud environments, which also enhance resiliency and cost control.

US Data Lakehouse Market was valued at USD 3.5 billion in 2024. North America remains at the forefront of lakehouse adoption, with the US accounting for the highest regional share. Rapid digital transformation, widespread cloud adoption, and the presence of leading technology vendors have fueled demand for real-time data processing, integrated analytics, and enterprise-scale AI solutions. Sectors like IT, financial services, healthcare, and retail continue to lead demand, supported by robust cloud infrastructure and a highly skilled workforce.

Key players shaping the competitive landscape in the Global Data Lakehouse Market include Google, Databricks, Microsoft, Starburst Data, Dremio, IBM, Amazon Web Services, Snowflake, Cloudera, and Teradata. To strengthen their position in the data lakehouse sector, companies are focusing on expanding their platform capabilities through AI integration, serverless architecture, and enhanced support for multi-cloud deployments. Major vendors are investing heavily in training academies, certifications, and community-building initiatives to upskill enterprise users and deepen customer loyalty. Strategic alliances with cloud providers, technology partners, and industry-specific service integrators are being pursued to expand reach and improve interoperability.

Table of Contents

Chapter 1 Methodology

  • 1.1 Market scope and definition
  • 1.2 Research design
    • 1.2.1 Research approach
    • 1.2.2 Data collection methods
  • 1.3 Data mining sources
    • 1.3.1 Global
    • 1.3.2 Regional/Country
  • 1.4 Base estimates and calculations
    • 1.4.1 Base year calculation
    • 1.4.2 Key trends for market estimation
  • 1.5 Primary research and validation
    • 1.5.1 Primary sources
  • 1.6 Forecast model
  • 1.7 Research assumptions and limitations

Chapter 2 Executive Summary

  • 2.1 Industry 360° synopsis
  • 2.2 Key market trends
    • 2.2.1 Regional
    • 2.2.2 Component
    • 2.2.3 Deployment mode
    • 2.2.4 Enterprise size
    • 2.2.5 Industry vertical
  • 2.3 TAM analysis, 2025-2034
  • 2.4 CXO perspectives: Strategic imperatives
    • 2.4.1 Executive decision points
    • 2.4.2 Critical success factors
  • 2.5 Future outlook and recommendations

Chapter 3 Industry Insights

  • 3.1 Industry ecosystem analysis
    • 3.1.1 Supplier landscape
    • 3.1.2 Profit margin
    • 3.1.3 Cost structure
    • 3.1.4 Value addition at each stage
    • 3.1.5 Factor affecting the value chain
    • 3.1.6 Disruptions
  • 3.2 Industry impact forces
    • 3.2.1 Growth drivers
      • 3.2.1.1 Convergence of data lakes & warehouses
      • 3.2.1.2 AI/ML and real-time analytics demand
      • 3.2.1.3 Cloud vendor ecosystem expansion
      • 3.2.1.4 Data democratization & self-service BI
    • 3.2.2 Industry pitfalls and challenges
      • 3.2.2.1 High implementation & migration costs
      • 3.2.2.2 Interoperability & compliance challenges
    • 3.2.3 Market opportunities
      • 3.2.3.1 Hybrid & multi-cloud deployments
      • 3.2.3.2 Industry-specific lakehouse solutions
      • 3.2.3.3 Government-led digital transformation & skilling initiatives
      • 3.2.3.4 Integration with generative AI & advanced analytics
  • 3.3 Growth potential analysis
  • 3.4 Regulatory landscape
    • 3.4.1 North America
    • 3.4.2 Europe
    • 3.4.3 Asia Pacific
    • 3.4.4 Latin America
    • 3.4.5 Middle East & Africa
  • 3.5 Porter's analysis
  • 3.6 PESTEL analysis
  • 3.7 Technology and innovation landscape
    • 3.7.1 Current technological trends
    • 3.7.2 Emerging technologies
  • 3.8 Cost breakdown analysis
  • 3.9 Patent analysis
  • 3.10 Sustainability and environmental aspects
    • 3.10.1 Sustainable practices
    • 3.10.2 Waste reduction strategies
    • 3.10.3 Energy efficiency in production
    • 3.10.4 Eco-friendly initiatives
    • 3.10.5 Carbon footprint considerations
  • 3.11 Enterprise data architecture modernization trends
    • 3.11.1 Legacy system migration patterns
    • 3.11.2 Cloud-first vs hybrid adoption strategies
    • 3.11.3 Data consolidation & unification initiatives
    • 3.11.4 Multi-cloud data strategy evolution
  • 3.12 Organizational capability & skills development
    • 3.12.1 Data engineering talent market analysis
    • 3.12.2 Training & certification program adoption
    • 3.12.3 Outsourcing vs in-house development trends
    • 3.12.4 Change management & user adoption strategies
  • 3.13 Performance & scalability requirements
    • 3.13.1 Total cost of ownership analysis framework
    • 3.13.2 Cloud cost management & FinOps adoption
    • 3.13.3 Resource utilization optimization patterns
    • 3.13.4 Value realization & business case development
  • 3.14 Vendor selection & partnership strategies
    • 3.14.1 Multi-vendor vs single-vendor approach analysis
    • 3.14.2 Open source vs proprietary solution evaluation
    • 3.14.3 Vendor lock-in mitigation strategies
    • 3.14.4 Strategic partnership & alliance patterns
  • 3.15 Security & risk management framework
    • 3.15.1 Zero trust architecture implementation
    • 3.15.2 Data encryption & access control strategies
    • 3.15.3 Threat detection & response capabilities
    • 3.15.4 Compliance audit & reporting requirements
  • 3.16 Investment & funding analysis

Chapter 4 Competitive Landscape, 2024

  • 4.1 Introduction
  • 4.2 Company market share analysis
    • 4.2.1 North America
    • 4.2.2 Europe
    • 4.2.3 Asia Pacific
    • 4.2.4 LATAM
    • 4.2.5 MEA
  • 4.3 Competitive analysis of major market players
  • 4.4 Competitive positioning matrix
  • 4.5 Strategic outlook matrix
  • 4.6 Key developments
    • 4.6.1 Mergers & acquisitions
    • 4.6.2 Partnerships & collaborations
    • 4.6.3 New product launches
    • 4.6.4 Expansion plans and funding
  • 4.7 Market concentration analysis
  • 4.8 Service delivery model comparison
  • 4.9 Professional services ecosystem analysis
  • 4.10 Managed services provider landscape

Chapter 5 Market Estimates & Forecast, By Component, 2021 - 2034 ($Mn)

  • 5.1 Key trends
  • 5.2 Solution
    • 5.2.1 Data storage
    • 5.2.2 Data integration
    • 5.2.3 Analytics & BI
    • 5.2.4 Governance & security
    • 5.2.5 ML/AI tools
  • 5.3 Services
    • 5.3.1 Professional services
      • 5.3.1.1 System integration
      • 5.3.1.2 Training & consulting
      • 5.3.1.3 Support & maintenance
    • 5.3.2 Managed services

Chapter 6 Market Estimates & Forecast, By Deployment mode, 2021 - 2034 ($Mn)

  • 6.1 Key trends
  • 6.2 On-premises
  • 6.3 Cloud-based
  • 6.4 Hybrid

Chapter 7 Market Estimates & Forecast, By Enterprise size, 2021 - 2034 ($Mn)

  • 7.1 Key trends
  • 7.2 Large enterprises
  • 7.3 Small & medium enterprises (SMEs)

Chapter 8 Market Estimates & Forecast, By Industry vertical, 2021 - 2034 ($Mn)

  • 8.1 Key trends
  • 8.2 BFSI
  • 8.3 IT & Telecom
  • 8.4 Retail & E-commerce
  • 8.5 Healthcare
  • 8.6 Manufacturing
  • 8.7 Others

Chapter 9 Market Estimates & Forecast, By Region, 2021 - 2034 ($Mn)

  • 9.1 Key trends
  • 9.2 North America
    • 9.2.1 US
    • 9.2.2 Canada
  • 9.3 Europe
    • 9.3.1 Germany
    • 9.3.2 UK
    • 9.3.3 France
    • 9.3.4 Italy
    • 9.3.5 Spain
    • 9.3.6 Nordics
    • 9.3.7 Russia
    • 9.3.8 Poland
    • 9.3.9 Czech Republic
  • 9.4 Asia Pacific
    • 9.4.1 China
    • 9.4.2 India
    • 9.4.3 Japan
    • 9.4.4 South Korea
    • 9.4.5 ANZ
    • 9.4.6 Vietnam
    • 9.4.7 Indonesia
  • 9.5 Latin America
    • 9.5.1 Brazil
    • 9.5.2 Mexico
    • 9.5.3 Argentina
  • 9.6 MEA
    • 9.6.1 South Africa
    • 9.6.2 Saudi Arabia
    • 9.6.3 UAE

Chapter 10 Company Profiles

  • 10.1 Global companies
    • 10.1.1 Amazon Web Services (AWS)
    • 10.1.2 Databricks
    • 10.1.3 Google
    • 10.1.4 IBM
    • 10.1.5 Microsoft
    • 10.1.6 Oracle
    • 10.1.7 Palantir Technologies
    • 10.1.8 Snowflake
  • 10.2 Regional companies
    • 10.2.1 Alteryx
    • 10.2.2 Cloudera
    • 10.2.3 HPE (Hewlett Packard Enterprise)
    • 10.2.4 Informatica
    • 10.2.5 Qlik Technologies
    • 10.2.6 SAP
    • 10.2.7 SAS Institute
    • 10.2.8 Teradata
  • 10.3 Emerging companies
    • 10.3.1 CelerData
    • 10.3.2 Dremio
    • 10.3.3 Firebolt Analytics
    • 10.3.4 Kyvos Insights
    • 10.3.5 Onehouse
    • 10.3.6 Starburst Data
    • 10.3.7 StarTree
    • 10.3.8 Tabular Technologies