【分析レポート：リサーチ】データファブリックの産業企業への導入における課題の克服

Overcoming Challenges in Bringing Data Fabrics to Industrial Enterprises

実行可能なメリットデータファブリックのコンセプトを企業に導入する際にベンダーが直面する技術、データガバナンス、管理、組織および商業上の課題についての詳細な理解。技術的な課題を軽... もっと見る

データファブリック

出版社	出版年月	電子版価格	ページ数	言語
ABI Research ABIリサーチ	2024年11月14日	US$1,950 ベーシックライセンスライセンス・価格情報注文方法はこちら	11	英語

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サマリー

実行可能なメリット

データファブリックのコンセプトを企業に導入する際にベンダーが直面する技術、データガバナンス、管理、組織および商業上の課題についての詳細な理解。
技術的な課題を軽減するために、クラウドサービスプロバイダーが製品提供をどのように調整すべきかについての実行可能な提案。
エコシステムパートナーシップがサプライヤーの業務/管理および組織上の課題への対応にどのように役立つかについての詳しいガイダンス。

重要な質問への回答

データ統合ベンダーやクラウドサービスプロバイダーがデータファブリックの導入を企業に展開する際に直面する課題とは？
ベンダーは、技術的な課題を軽減するために、どのような形で製品提供を調整することができるか？
データガバナンス体制やコンプライアンス体制に最大限準拠するための導入ステップとは？
データファブリックのサプライヤーは、企業が運用や管理上の課題を解決する上で、どのような支援ができるか？
企業への導入を目的とした場合、どのような商業的な課題が伴うか？また、ベンダーはどのようにしてこれらの課題を軽減できるか？

調査のハイライト

2030年までの産業データの生成について、さまざまなデータソース別に詳細に分類。
製造業における接続性のトレンドに関する詳細な分析：有線接続と無線接続のトレンドを広範に検証し、有線接続の優位性を概説。
データファブリックの導入を企業に展開するベンダーが直面する課題の広範なマップ。
ベンダーがテクノロジーの進歩とエコシステム・パートナーシップを活用してこれらの課題に対処するための提言。

このレポートはどのような方にお読みいただけるでしょうか？

技術的なハードルを克服し、柔軟性と拡張性のバランスが取れた製品設計を担当する製品開発マネージャー。
進化する産業市場において、複雑なデータファブリックソリューションのポジショニングと販売に課題を抱える営業および事業開発のエグゼクティブ。
大規模な製造および産業顧客の複雑な相互運用性、セキュリティ、およびカスタマイズ要件に対応しながら、製品ロードマップを市場の需要に一致させる必要のある最高技術責任者（CTO）。

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Summary

このレポートでは、データファブリックのコンセプトを企業に導入する際にベンダーが直面する技術、データガバナンス、管理、組織および商業上の課題について分析しています。

Report　Description

Actionable Benefits

Detailed understanding of technology, data governance, management, and organizational and commercial challenges that vendors face in bringing the data fabric concept to enterprises.
Actionable recommendations for cloud service providers on how to adjust their product offerings to mitigate technology challenges.
Detailed guidance on how ecosystem partnerships can help suppliers address operational/management and organizational challenges.

Critical Questions Answered

What challenges do data integration vendors/cloud service providers face in bringing data fabric deployments to enterprises?
How can vendors adjust their offering to mitigate technology challenges?
What steps are necessary to implement maximum adherence to data governance regimes and compliance arrangements?
How can data fabric suppliers help enterprises solve operational and management challenges?
What are the commercial challenges that targeted enterprise deployments entail? And how can vendors mitigate these challenges?

Research Highlights

Detailed breakdown of industrial data generation through 2030, broken down by different sources of data.
In-depth analysis of connectivity trends in manufacturing: extensive review of fixed-line versus wireless connectivity trends, outlining the dominant role of fixed-line.
Extensive map of challenges for vendors to bring data fabric deployments to enterprises.
Recommendations for vendors to address these challenges with technology advancements and ecosystem partnerships.

Who Should Read This?

Product development managers charged with overcoming technical hurdles and designing products that balance flexibility with scalability.
Sales and business development executives facing the challenge of positioning and selling complex data fabric solutions in an evolving industrial market.
Chief Technology Officers (CTOs) needing to align product roadmaps with market demands while navigating the complex interoperability, security, and customization requirements of large-scale manufacturing and industrial clients.

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1. KEY FINDINGS

2. KEY FORECASTS

3. KEY COMPANIES AND ECOSYSTEMS

3.1. AMAZON WEB SERVICES

3.2. DATABRICKS

3.3. DENODO

3.4. IBM

3.5. INFORMATICA

3.6. ORACLE

3.7. MICROSOFT

3.8. QLIK

3.9. SNOWFLAKE

4. CHALLENGES IN BRINGING DATA FABRICS TO ENTERPRISES

5. OVERCOMING CHALLENGES TO FOSTER DATA FABRIC DEPLOYMENTS

6. CLOSING REMARKS

Companies Mentioned

AWS

Databricks

Denodo

IBM Corp

Informatica

Microsoft Corporation

Oracle Corporation

Qlik Technologies Inc.

Snowflake

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