ストリーミングアナリティクス市場：技術別（リアルタイムデータ処理、複雑イベント処理、データ可視化＆レポーティング、イベントストリーム処理）、用途別（不正検知、資産予測管理、リスク管理） - 2029年までの世界予測

Streaming Analytics Market by Technology (Real-time Data Processing, Complex Event Processing, Data Visualization & Reporting, Event Stream Processing), Application (Fraud Detection, Predictive Asset Management, Risk Management) - Global Forecast to 2029

世界のストリーミング分析市場は、2024年の295億3,000万米ドルから2029年には1,258億5,000万米ドルに達し、予測期間中の年平均成長率は33.6％に達すると予測されている。ストリーミング・アナリティクスの活用は... もっと見る

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MarketsandMarkets マーケッツアンドマーケッツ	2024年9月5日	US$4,950 シングルユーザライセンスライセンス・価格情報注文方法はこちら	359	431	英語

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サマリー

世界のストリーミング分析市場は、2024年の295億3,000万米ドルから2029年には1,258億5,000万米ドルに達し、予測期間中の年平均成長率は33.6％に達すると予測されている。ストリーミング・アナリティクスの活用は、リアルタイム処理とデータ分析を利用することで、ビジネスの運営方法に革命をもたらした。ストリーミング・アナリティクスによって、企業はデータを即座に観察して反応することができ、迅速な意思決定のための洞察が得られる。ストリーミング・アナリティクス市場は、企業がトレンドに先手を打ち、問題に迅速に対処することの重要性を理解するにつれて急成長している。ストリーミング・アナリティクスを活用することで、企業は業務効率を改善し、顧客体験を向上させ、新たな成長機会を発見している。
"オファリング別では、ソフトウェアセグメントが予測期間中最大の市場シェアを占めると予測されている。"
ソフトウェアセグメントがストリーミングアナリティクス市場をリードし、最大シェアを占めると予測されている。この増加の主な要因は、リアルタイムデータ処理ソフトウェアの利用が増加していることである。企業は、入ってくるデータを素早く分析し、情報に基づいた意思決定を行うために、ストリーミング分析ソフトウェアへの依存度を高めており、その結果、より迅速でより良い選択ができるようになっている。即座に洞察を提供し、業務強化を支援する洗練された分析ツールへのニーズが、このシフトを後押ししている。リアルタイムデータの重要性を認識する企業が増えていることから、ストリーミング分析市場のソフトウェアセグメントは大きな成長が見込まれている。
"処理タイプ別セグメントでは、リアルタイムストリーミングが予測期間中に最も高いCAGRで成長することが登録されている。"
予測期間中、ストリーミングアナリティクス市場ではリアルタイムストリーミングが最も高い年平均成長率（CAGR）を記録すると予測されている。この成長は、リアルタイムのデータ処理機能に対するニーズの高まりによるものである。企業はストリーミング・アナリティクスを活用してデータを迅速に分析し、リアルタイムの洞察に基づく迅速な意思決定につなげている。リアルタイムのデータ分析の重要性に対する理解が深まるにつれ、ストリーミング・アナリティクス市場は急速な成長が見込まれている。この増加は、急速に変化するデジタル環境において競争力と柔軟性を維持するために最新のデータを利用するという全体的な傾向を示している。

"データタイプ別では、非構造化データが予測期間中に最大の市場シェアを占めると予測"
非構造化データタイプは、予測期間中、ストリーミングアナリティクス市場で最大の市場シェアを占めると予測されている。この傾向は、ソーシャルメディアの投稿、動画、センサーデータなど、大量の非構造化データを瞬時に分析することの重要性が高まっていることを強調している。企業が多様で複雑なデータソースから洞察を導き出すためにストリーミングアナリティクスへの依存度を高めているため、非構造化データタイプの需要が急速に高まっている。このようなデータを効果的に調査・理解する能力により、企業はより迅速で十分な情報に基づいた意思決定を行うことができる。つまり、非構造化データ型はストリーミングアナリティクスの分野で主要な焦点になると予測され、同市場における重要な役割が浮き彫りになっている。

「アプリケーション別では、販売実績トラッキングが予測期間中に最も高いCAGRを記録"
予測期間中、販売実績追跡はストリーミングアナリティクス市場で最も高いCAGRを経験すると予想される。これは主に、企業が販売戦術を最適化し、全体的な成果を向上させる上で役立つ、リアルタイムデータ処理のニーズの高まりによるものである。ストリーミング・アナリティクスを活用することで、企業はリアルタイムの販売データを得ることができ、迅速でより良い意思決定に役立つ。その結果、ストリーミングアナリティクス市場におけるこのアプリケーションは、販売手順の改善と組織目標の達成における重要性を強調し、より速い速度で成長すると予測される。
"業種別では、BFSI分野が予測期間中に最大の市場シェアを占めると予測されている。"
予測期間中、BFSI部門がストリーミングアナリティクス市場で最大の市場シェアを占めると予測されている。この成長は、膨大な量のデータをリアルタイムで効率的に収集・分析したいという需要の高まりが後押ししている。BFSI業界の企業は、ストリーミング分析ソリューションを利用してリアルタイムのデータ処理から重要な情報を抽出し、意思決定の改善、不正行為の特定、リスクの軽減、顧客満足度の向上に役立てている。その結果、BFSI業界ではストリーミングアナリティクス市場の顕著な拡大が見込まれている。

プライマリーの内訳
ストリーミングアナリティクス市場で事業を展開する様々な主要組織の最高経営責任者（CEO）、イノベーション・技術責任者、システムインテグレーター、経営幹部に対して詳細なインタビューを実施。
 企業別：ティアI：35％、ティアII：45％、ティアIII：20
 役職別Cレベルエグゼクティブ35%、取締役25%、その他40%
 地域別北米：40％、欧州：20％、アジア太平洋地域：30％、中東・アフリカ：5％、ラテンアメリカ：5
世界中でストリーミング・アナリティクスのソリューションとサービスを提供している主なベンダーは、IBM（米国）、Microsoft（米国）、Google（米国）、AWS（米国）、SAS Institute（米国）、SAP（ドイツ）、Cloudera（米国）、Teradata（米国）、TIBCO（米国）、Software AG（ドイツ）、Informatica（米国）、Intel（米国）、HPE（米国）、Adobe（米国）、Altair（米国）、Mphasis（インド）、Striim（米国）、Conviva（米国）、INETCO（カナダ）、WSO2（米国）、Iguazio（イスラエル）、Materialize（米国）、StarTree（米国）、Crosser（スウェーデン）、Quix（英国）、Lenses.io（英国）、BangDB（インド）、Imply（米国）、Coralogix（イスラエル）、Ververica（ドイツ）、KX（米国）、Confluent（米国）、Estuary（米国）、Fivetran（米国）、Hazelcast（米国）、DataStax（米国）、Solace（カナダ）、Databricks（米国）、GridGain Systems（米国）。
調査範囲
この調査レポートは、各セグメントのストリーミング分析を対象としています。提供、モデルタイプ、用途、業種、地域など、さまざまなセグメントにわたる市場規模と成長の可能性を推定することを目的としています。市場の主要企業の詳細な競合分析、企業プロフィール、製品や事業の提供に関する主な見解、最近の動向、主要な市場戦略などを含みます。
レポート購入の主な利点
本レポートは、市場リーダー/新規参入者に、ストリーミング分析市場全体とそのサブセグメントの収益数の最も近い近似値に関する情報を提供します。本レポートは、利害関係者が競争状況を理解し、自社のビジネスを位置づけ、適切な市場参入戦略を計画するためのより多くの洞察を得るのに役立つものと思われます。また、利害関係者が市場の鼓動を理解するのに役立ち、主要な市場促進要因、阻害要因、課題、機会に関する情報を提供します。
本レポートは、以下のポイントに関する洞察を提供しています：

- 主な推進要因（移動するデータストリームの統計計算と分析に対する需要の高まり、リアルタイムデータ処理を強化するためのエッジコンピューティングの統合、超個別化された顧客対応に対するニーズの高まり）、阻害要因（互換性の問題と費用の増加、法規制コンプライアンスの複雑さ）、機会（インダストリー4.0に対する投資の高まり、深い洞察と的確な意思決定を引き出す能力）、課題（データストリームの量と速度の管理、データの一貫性に関する問題）の分析。
- 製品開発／イノベーション：ストリーミング分析市場における今後の技術、研究開発活動、新しいソリューションとサービスの開始に関する詳細な洞察。

- 市場開発：有利な市場に関する包括的な情報 - 当レポートでは、さまざまな地域のストリーミング解析市場を分析しています。

- 市場の多様化：新製品とサービス、未開拓の地域、最近の開発、ストリーミング分析市場戦略への投資に関する網羅的な情報。また、ステークホルダーがストリーミング分析市場の鼓動を理解するのに役立ち、主要な市場促進要因、阻害要因、課題、機会に関する情報を提供します。

- 競合評価：ストリーミングアナリティクス市場におけるGoogle（米国）、Microsoft（米国）、SAS Institute（米国）、AWS（米国）などの主要企業の市場シェア、成長戦略、サービス内容を詳細に評価します。

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1 はじめに
1.1 調査目的 35
1.2 市場の定義 35
1.2.1 包含と除外 36
1.3 市場範囲 37
1.3.1 市場セグメンテーション 37
1.4 考慮した年 38
1.5 通貨の検討 38
1.6 利害関係者 39
1.7 変化のまとめ 39
2 調査方法 40
2.1 調査データ 40
2.1.1 二次データ 41
2.1.2 一次データ
2.1.2.1 主要プロファイルの内訳 42
2.1.2.2 業界の専門家による主要な洞察 42
2.2 データの三角測量 43
2.3 市場規模の推定 44
2.3.1 トップダウンアプローチ 44
2.3.2 ボトムアップアプローチ 45
2.4 市場予測 48
2.5 リサーチの前提 49
2.6 調査の限界 51
3 エグゼクティブサマリー 52
4 プレミアムインサイト 59
4.1 ストリーミング分析市場におけるプレーヤーにとっての魅力的な機会 59
4.2 ストリーミング分析市場：主要用途別、2024年～2029年 60
4.3 北米：ストリーミング分析市場：提供サービス別、主要業種別、2024年
主要業種別、2024年 60
4.4 ストリーミング解析市場：地域別、2024年 61
5 市場概要と業界動向 62
5.1 はじめに 62
5.2 市場ダイナミクス 62

5.2.1 推進要因
5.2.1.1 動くデータストリームの統計計算と分析に対する需要の高まり 63
5.2.1.2 エッジコンピューティングの統合によるリアルタイムデータ処理の強化 63
5.2.1.3 超パーソナライズされた顧客対応へのニーズの高まり 63
5.2.2 阻害要因 63
5.2.2.1 互換性の問題と費用の増大 63
5.2.2.2 規制コンプライアンスの複雑さ 64
5.2.3 機会 64
5.2.3.1 インダストリー4.0への投資の増加 64
5.2.3.2 深遠な洞察と的確な意思決定のためのAI技術の統合の増加 64
5.2.4 課題 65
5.2.4.1 増大するデータストリームの量と速度の管理 65
5.2.4.2 データの一貫性に関する問題 65
5.3 ケーススタディ分析 65
5.3.1 ケーススタディ 1：プロアクティブかつ効率的な運用のためのストリーミング分析を活用した Azure によるエレベータ保守の変革 65
5.3.2 ケーススタディ 2：UPS 社、AI で強化された安全な荷物配送に striim と google bigquery を活用 66
5.3.3 ケーススタディ 3: Pinterest における apache flink によるリアルタイムの実験分析 66
5.3.4 ケーススタディ 4：Coralogix のストリーミング分析機能による運用効率の向上とアラート管理の合理化 67
5.3.5 ケーススタディ 5: Netflix 社が apache druid を使用したリアルタイム分析でストリーミング体験を向上 67
5.3.6 ケーススタディ 6: メイシーズが業務効率強化のために striim にアプローチ 68
5.3.7 ケーススタディ 7: イネトコはトランザクション・パフォーマンスを効果的に管理することで、 uba 社のデジタルトランスフォーメーション戦略を支援した 69
5.3.8 ケーススタディ8：Striim社、リアルタイムデータでディスカバリーヘルスを変革し、ヘルスケアの提供を強化 69
5.4 ストリーミング分析市場の進化
5.5 エコシステム分析
5.5.1 ソフトウェアプロバイダー
5.5.2 サービスプロバイダー
5.5.3 クラウドプロバイダー 74
5.5.4 エンドユーザー 74
5.5.5 規制機関 74
5.6 テクノロジー分析 74
5.6.1 主要技術 75
5.6.1.1 データマイニング 75
5.6.1.2 データウェアハウス 75

5.6.1.3 データガバナンス 75
5.6.1.4 ビジネスインテリジェンス
5.6.2 補足技術 76
5.6.2.1 クラウドコンピューティング 76
5.6.2.2 モノのインターネット
5.6.2.3 エッジコンピューティング 76
5.6.3 隣接技術 76
5.6.3.1 機械学習 76
5.6.3.2 データパイプライン
5.6.3.3 変更データの取得
5.6.3.4 NoSQLデータベース 77
5.7 サプライチェーン分析 78
5.8 規制の状況 79
5.8.1 規制機関、政府機関、その他の組織 79
5.8.2 規制 82
5.8.2.1 北米 82
5.8.2.1.1 個人情報保護及び電子文書法（PIPEDA） 82
5.8.2.1.2 カリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA） 83
5.8.2.1.3 グラム・リーチ・ブライリー法（GLB） 83
5.8.2.2 欧州 83
5.8.2.2.1 一般データ保護規則 83
5.8.2.2.2 ネットワーク及び情報システム指令（NIS 指令）-欧州連合 83
5.8.2.2.3 プライバシーと電子通信に関する指令（ePrivacy Directive） 84
5.8.2.3 アジア太平洋地域 84
5.8.2.3.1 個人データ保護法 84
5.8.2.3.2 個人情報の保護に関する法律 84
5.8.2.3.3 重要情報インフラ 84
5.8.2.3.4 国際標準化機構 27001 85
5.8.2.4 中東・アフリカ 85
5.8.2.4.1 個人情報保護法（POPIA）-南アフリカ 85
5.8.2.4.2 ドバイデータ法（アラブ首長国連邦） 85
5.8.2.4.3 ナイジェリアデータ保護規則（NDPR） 85
5.8.2.5 ラテンアメリカ 85
5.8.2.5.1 ブラジルデータ保護法 85
5.8.2.5.2 アルゼンチン個人データ保護法 No.25.326 86
5.8.2.5.3 コロンビアのデータ保護法 86

5.9 特許分析 86
5.9.1 方法論 86
5.9.2 出願特許（文書タイプ別） 86
5.9.3 技術革新と特許出願 87
5.10 主要会議とイベント（2024-2025年） 91
5.11 ポーターの5つの力分析 92
5.11.1 新規参入企業の脅威 93
5.11.2 代替品の脅威 93
5.11.3 供給者の交渉力 93
5.11.4 買い手の交渉力 93
5.11.5 競争相手の強さ 93
5.12 価格分析 94
5.12.1 主要メーカーの平均販売価格動向（上位3用途別） 94
5.12.2 指標価格分析（オファリング別） 95
5.13 顧客ビジネスに影響を与えるトレンド／混乱 96
5.14 主要ステークホルダーと購買基準 97
5.14.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー 97
5.14.2 購入基準 97
5.15 投資と資金調達のシナリオ 98
5.16 ストリーミング分析市場におけるジェネレーティブAIの影響 99
5.16.1 主要ユースケースと市場の可能性 99
5.16.1.1 主なユースケース 99
5.16.2 不正検知 100
5.16.3 予測的資産管理 100
5.16.4 サプライチェーン管理 100
5.16.5 販売実績追跡 100
5.16.6 ロケーション・インテリジェンス 100
5.16.7 ソーシャルメディア・モニタリング 100
6 ストリーミング分析市場：サービス別 101
6.1 はじめに 102
6.1.1 提供ストリーミング分析市場の促進要因 102
6.2 ソフトウェア 103
6.2.1 ストリーミング解析ソフトウェアでリアルタイムの意思決定に革命を起こす 103
6.2.2 ソフトウェア技術別 104
6.2.2.1 リアルタイムデータ処理 105
6.2.2.2 複雑なイベント処理 106
6.2.2.3 データの可視化とレポーティング 107
6.2.2.4 イベントストリーム処理 108
6.2.2.5 その他のソフトウェア技術 109

6.2.3 ソフトウェアの展開モード別 110
6.2.3.1 クラウド 111
6.2.3.1.1 パブリック 113
6.2.3.1.2 プライベート 114
6.2.3.1.3 ハイブリッド 115
6.2.3.2 オンプレミス 116
6.3 サービス 117
6.3.1 ストリーミング分析サービスによるリアルタイムデータ機能の最適化 117
6.3.2 プロフェッショナル・サービス 119
6.3.2.1 コンサルティングサービス 121
6.3.2.2 導入・統合サービス 122
6.3.2.3 サポート＆メンテナンスサービス 123
6.3.3 マネージドサービス 124
7 ストリーミング分析市場：用途別 126
7.1 はじめに 127
7.1.1 アプリケーション：ストリーミング分析市場の促進要因 127
7.2 不正検知 130
7.2.1 効果的な不正検知のためのリアルタイム・ストリーミング分析の活用 130
7.3 販売実績トラッキング 131
7.3.1 リアルタイムストリーミングアナリティクスを活用した販売実績管理の強化 131
7.4 予測的資産管理 132
7.4.1 ストリーミング・アナリティクスの予測的洞察による資産の信頼性向上 132
7.5 リスク管理 133
7.5.1 ストリーミング・アナリティクスによるリスク管理は意思決定を強化する 133
7.6 ネットワーク管理と最適化 134
7.6.1 リアルタイム分析によるネットワークパフォーマンスの向上 134
7.7 ロケーション・インテリジェンス 135
7.7.1 地理空間データを活用した戦略的意思決定 135
7.8 サプライチェーン管理 136
7.8.1 リアルタイムモニタリングによるサプライチェーンの最適化 136
7.9 顧客行動モニタリング 137
7.9.1 ストリーミング分析による顧客エンゲージメントと洞察力の向上 137
7.10 製品イノベーション 138
7.10.1 データ活用による製品開発の迅速化 138
7.11 ソーシャルメディア・モニタリング 139
7.139 11.1 リアルタイムのソーシャルインサイトによるブランドエンゲージメントの強化 139

7.12 リアルタイムの脅威インテリジェンス 140
7.12.1 ストリーミング分析による継続的な脅威検知でサイバーセキュリティを強化 140
7.13 その他のアプリケーション 141
8 ストリーミング分析市場：処理タイプ別 142
8.1 はじめに 143
8.1.1 処理タイプストリーミングアナリティクス市場の促進要因
8.2 バッチ処理 144
8.2.1 バッチ処理はストリーミング分析のスケーラビリティと効率を高める 144
8.3 リアルタイム・ストリーミング 145
8.145 3.1 リアルタイムストリーミングアナリティクスにより、業界全体でデータの即時洞察と意思決定が可能に 146
9 ストリーミング分析市場：データタイプ別 147
9.1 はじめに 148
9.1.1 データタイプ別ストリーミング分析市場の促進要因
9.2 構造化 149
9.2.1 ストリーミング分析における構造化データのリアルタイム処理の最適化 149
9.3 非構造化 150
9.3.1 非構造化データのリアルタイム分析がストリーミングアナリティクスの革新を促進 150
10 ストリーミングアナリティクス市場：垂直市場別 152
10.1 はじめに 153
10.1.1 業種別：ストリーミング分析市場の促進要因 153
10.2 BFSI 155
10.2.1 リアルタイムの意思決定と不正防止のためのストリーミング分析の活用 155
10.2.2 マネーロンダリングの検知 156
10.2.3 支払い詐欺の検知 156
10.2.4 株式市場の監視 157
10.2.5 リアルタイムの信用スコアリング 157
10.2.6 貿易監視 157
10.2.7 その他のBFSIユースケース 157
10.3 小売業と電子商取引 158
10.3.1 ストリーミング分析によるリアルタイム小売戦略の最適化 158
10.3.2 パーソナライズされた商品推奨 159
10.3.3 顧客セグメンテーション 159
10.3.4 トレンド予測 159
10.3.5 顧客360とオムニチャネル体験 160

10.3.6 小売業の在庫管理 160
10.3.7 その他の小売・eコマースのユースケース 160
10.4 ヘルスケア＆ライフサイエンス 160
10.4.1 ストリーミング分析によってヘルスケアとライフサイエンスに革命をもたらすリアルタイムデータ 160
10.4.2 リアルタイムのICUモニタリング 161
10.4.3 予防医療 162
10.4.4 糖尿病管理 162
10.4.5 患者と臨床情報学 162
10.4.6 臨床意思決定支援システム 162
10.4.7 その他のヘルスケア＆ライフサイエンスのユースケース 163
10.5 メディアとエンターテインメント 163
10.5.1 メディアとエンターテイメントにおけるストリーミング分析による視聴者エンゲージメントの促進と収益化の最適化 163
10.5.2 パーソナライズされたコンテンツ推薦 164
10.5.3 視聴者の洞察と最適化 165
10.5.4 広告とターゲットマーケティング戦略 165
10.5.5 キャンペーンの最適化 165
10.5.6 コンテンツ制作 166
10.5.7 その他のメディア＆エンタテインメントのユースケース 166
10.6 通信 166
10.6.1 リアルタイム・ストリーミング分析による通信事業と顧客体験の向上 166
10.6.2 リアルタイム・ネットワーク・モニタリング 167
10.6.3 自動診断と最適化 168
10.6.4 自動ネットワーク分析 168
10.6.5 ネットワークプランニング 168
10.6.6 その他の通信ユースケース 168
10.7 政府・公共部門 169
10.7.1 政府・公共部門におけるリアルタイム意思決定のためのストリーミング分析の重要性の高まり 169
10.7.2 法執行・治安 170
10.7.3 リアルタイムの監視とセキュリティ 170
10.7.4 リアルタイムの情報分析 170
10.7.5 緊急対応の最適化 171
10.7.6 その他の政府・公共部門のユースケース 171
10.8 製造業 171
10.171 8.1 リアルタイム・ストリーミング分析による製造効率の最適化 171
10.172 8.2 生産計画とスケジューリング 173
10.173 8.3 故障予測と予知保全 173
10.173 8.4 製品品質の最適化
10.173 8.5 製品ラインのモニタリング 173
10.173 8.6 需要予測と在庫管理 173
10.174 8.7 その他の製造業のユースケース
10.9 エネルギーと公益事業 174
10.174 9.1 リアルタイムのデータインサイトによるエネルギー生産と配給の最適化 174
10.9.2 リアルタイムのグリッドモニタリングと管理 175
10.9.3 エネルギー最適化 175
10.175 9.4 エネルギー取引
10.9.5 グリッドと資産パフォーマンスの最適化 176
10.9.6 その他のエネルギー＆公益事業のユースケース 176
10.10 輸送と物流 176
10.176 10.1 リアルタイム・ストリーミング分析による業務の最適化と効率化 176
10.177 10.2 リアルタイム車両追跡
10.177 10.3 ルートの最適化と燃料効率 178
10.10.4 車両管理 178
10.178 10.5 ドライバーのパフォーマンスモニタリング
10.178 10.6 その他の輸送と物流のユースケース 178
10.11 その他の垂直分野 179
11 ストリーミング分析市場、地域別 180
11.1 はじめに 181
11.2 北米 182
11.2.1 北米：ストリーミング分析市場の促進要因 183
11.2.2 北米：マクロ経済見通し 183
11.2.3 米国 191
11.2.3.1 より高度でスケーラブルなストリーミング分析ソリューションへの移行ニーズの高まりが市場成長を後押し 191
11.2.4 カナダ 192
11.2.4.1 顧客体験の向上とサプライチェーンの最適化ニーズの高まりが市場を牽引 192
11.3 欧州 193
11.3.1 欧州：ストリーミング分析市場の促進要因 193
11.3.2 欧州：マクロ経済見通し 193
11.3.3 英国 201
11.3.3.1 顧客行動と新たなトレンドから洞察を引き出すニーズの高まりが市場を牽引 201
11.3.4 ドイツ 202
11.3.4.1 増大するデータ量への対応ニーズの高まりが市場を牽引 202
11.3.5 フランス 203
11.3.5.1 継続的なデータストリームからの洞察に対する需要の高まりが市場を押し上げる 203

11.3.6 イタリア 203
11.3.6.1 リアルタイムの洞察に対する需要の高まりと戦略的クラウド移行が市場を促進する 203
11.3.7 スペイン 204
11.3.7.1 リアルタイムインサイトによる意思決定強化ニーズの高まりが市場成長を促進 204
11.3.8 その他のヨーロッパ地域 205
11.4 アジア太平洋地域 206
11.4.1 アジア太平洋地域：ストリーミング分析市場の促進要因 206
11.4.2 アジア太平洋地域：マクロ経済見通し 206
11.4.3 中国 214
11.4.3.1 データストリームを迅速に処理する技術への企業投資の増加が市場を押し上げる 214
11.4.4 日本 215
11.4.4.1 技術革新と強固なITインフラの重視が市場を促進する 215
11.4.5 インド 216
11.4.5.1 IoTデバイスの普及とビッグデータの増加が市場を押し上げる 216
11.4.6 韓国 217
11.4.6.1 スマートシティプロジェクトへの政府投資とイニシアチブの増加が市場を促進 217
11.4.7 アンザス 217
11.4.7.1 リアルタイムデータ処理への需要の高まりが市場を牽引 217
11.4.8 シンガポール 218
11.4.8.1 様々な産業からのリアルタイムデータ需要が市場を牽引 218
11.4.9 その他のアジア太平洋地域 219
11.5 中東・アフリカ 220
11.5.1 中東・アフリカ：ストリーミング分析市場の促進要因 220
11.5.2 中東・アフリカ：マクロ経済見通し 220
11.5.3 中東 228
11.5.3.1 UAE 229
11.5.3.1.1 技術革新とデジタル変革への取り組みが市場成長を促進 229
11.5.3.2 サウジアラビア 230
11.5.3.2.1 行動可能な洞察の獲得と業務効率の強化に注力する傾向が強まり、市場を牽引 230
11.5.3.3 カタール 231
11.5.3.3.1 貴重な洞察を提供するリアルタイムデータ処理への需要の高まりが市場を牽引 231
11.5.3.4 トルコ 231
11.5.3.4.1 デジタルインフラに対する政府支援の高まりが市場を促進 231
11.5.3.5 その他の中東地域 232
11.5.4 アフリカ 233
11.6 ラテンアメリカ 234
11.6.1 南米：ストリーミング分析市場の促進要因 234
11.6.2 ラテンアメリカ：マクロ経済見通し 234
11.6.3 ブラジル 242
11.6.3.1 リアルタイムモニタリングとデータ可視化のニーズの高まりが市場を後押し 242
11.6.4 メキシコ 242
11.6.4.1 リアルタイムの洞察と業務効率化のニーズが市場を牽引 242
11.6.5 アルゼンチン 243
11.6.5.1 クラウドベースのソリューションの採用拡大とデータ処理技術の進歩が市場を押し上げる 243
11.6.6 その他のラテンアメリカ地域 244
12 競争環境 245
12.1 概要 245
12.2 主要プレーヤーの戦略／勝利への権利（2023年） 245
12.3 収益分析 248
12.4 市場シェア分析 249
12.4.1 市場ランキング分析 250
12.5 ブランド／製品の比較 252
12.5.1 アマゾンキネシスストリーム（AWS） 252
12.5.2 グーグル・クラウド・データフロー（グーグル） 252
12.5.3 Azure Stream Analytics（マイクロソフト） 253
12.5.4 rapidminer（アルテア） 253
12.5.5 Spotfire ストリーミング・アナリティクス（Tibco） 253
12.6 企業評価マトリックス：主要プレイヤー（2023年） 253
12.6.1 スター企業 253
12.6.2 新興リーダー 253
12.6.3 浸透型プレーヤー 254
12.6.4 参加企業 254
12.6.5 企業フットプリント：主要プレーヤー、2023年 255
12.6.5.1 企業フットプリント 255
12.6.5.2 地域別フットプリント 256
12.6.5.3 オファリングのフットプリント 257
12.6.5.4 アプリケーションフットプリント 258
12.6.5.5 バーティカル・フットプリント 259
12.7 企業評価マトリックス：新興企業／SM（2023年） 260
12.7.1 進歩的企業 260
12.7.2 対応力のある企業 260
12.7.3 ダイナミック企業 260
12.7.4 スターティング・ブロック 260

12.7.5 競争ベンチマーキング：新興企業／中小企業（2023年） 262
12.7.5.1 主要新興企業／中小企業の詳細リスト 262
12.7.5.2 主要新興企業／中小企業の競争ベンチマーク 264
12.8 競争シナリオと動向 265
12.8.1 製品上市と機能強化 265
12.8.2 取引 267
12.9 企業の評価と財務指標 269
12.9.1 ストリーミング分析市場：主要ベンダーの企業評価と財務指標 269
12.9.2 ストリーミング分析市場：主要ベンダーの年初来(YTD)価格総合リターンと5年間の株式ベータ 270
13 会社プロファイル 271
13.1 はじめに 271
13.2 主要プレーヤー 271
13.2.1 IBM 271
13.2.1.1 事業概要 271
13.2.1.2 提供する製品／ソリューション／サービス 272
13.2.1.3 最近の動向 273
13.2.1.4 MnMの見解 274
13.2.1.4.1 主要な強み 274
13.2.1.4.2 戦略的選択 274
13.2.1.4.3 弱点と競争上の脅威 275
13.2.2 グーグル 276
13.2.2.1 事業概要 276
13.2.2.2 提供する製品／ソリューション／サービス 277
13.2.2.3 最近の動向 278
13.2.2.4 MnMの見解 279
13.2.2.4.1 主要な強み 279
13.2.2.4.2 戦略的選択 279
13.2.2.4.3 弱点と競争上の脅威 279
13.2.3 オラクル 280
13.2.3.1 事業概要 280
13.2.3.2 提供する製品／ソリューション／サービス 281
13.2.3.3 最近の動向 282
13.2.3.4 MnMの見解 283
13.2.3.4.1 主要な強み 283
13.2.3.4.2 戦略的選択 283
13.2.3.4.3 弱点と競争上の脅威 283
13.2.4 マイクロソフト 284
13.2.4.1 事業概要 284
13.2.4.2 提供する製品／ソリューション／サービス 285
13.2.4.3 最近の動向 286
13.2.4.4 MnMの見解 286
13.2.4.4.1 主要な強み 286
13.2.4.4.2 戦略的選択 287
13.2.4.4.3 弱点と競争上の脅威 287
13.2.5 SAP 288
13.2.5.1 事業概要 288
13.2.5.2 提供する製品／ソリューション／サービス 289
13.2.5.3 最近の動向 290
13.2.5.4 MnMの見解 290
13.2.5.4.1 主要な強み 290
13.2.5.4.2 戦略的選択 291
13.2.5.4.3 弱点と競争上の脅威 291
13.2.6 サス・インスティテュート 292
13.2.6.1 事業概要 292
13.2.6.2 提供する製品／ソリューション／サービス 292
13.2.6.3 最近の動向 293
13.2.7 AWS 294
13.2.7.1 事業概要 294
13.2.7.2 提供する製品／ソリューション／サービス 295
13.2.7.3 最近の動向 295
13.2.8 TIBCO 296
13.2.8.1 事業概要 296
13.2.8.2 提供する製品／ソリューション／サービス 296
13.2.8.3 最近の動向 297
13.2.9 ソフトウエアAG 298
13.2.9.1 事業概要 298
13.2.9.2 提供する製品／ソリューション／サービス 299
13.2.9.3 最近の動向 300
13.2.10 インフォマティカ 301
13.2.10.1 事業概要 301
13.2.10.2 提供する製品／ソリューション／サービス 302
13.2.10.3 最近の動向 303
13.2.11 インテル 304
13.2.12 クラウデラ 305
13.2.13 HPE 306
13.2.14 テラデータ 307
13.2.15 ADOBE 308
13.2.16 altair 309
13.2.17 mphasis 310
13.2.18 KX 311

13.2.19 コンフルエント 312
13.2.20 databricks 313
13.2.21 fivetran 314
13.3 中堅・新興企業 315
13.3.1 データスタックス 315
13.3.2 SOLACE 316
13.3.3 コンビーバ 317
13.3.4 STRIIM 318
13.3.5 INETCO 319
13.3.6 WSO2 320
13.3.7 イグアジオ 321
13.3.8 マテリアライズ 322
13.3.9 startree 323
13.3.10 crosser 324
13.3.11 QUIX 325
13.3.12 lenses.io 326
13.3.13 bangdb 327
13.3.14 IMPLY 328
13.3.15 coralogix 329
13.3.16 ververica 330
13.3.17 河口 331
13.3.18 ヘーゼルキャスト 332
13.3.19 グリッドゲイン・システムズ 333
14 隣接市場と関連市場 334
14.1 はじめに
14.2 ビッグデータ市場 334
14.2.1 市場の定義 334
14.2.2 市場概要 335
14.2.2.1 ビッグデータ市場：オファリング別 336
14.2.2.2 ビッグデータ市場：ビジネス機能別 337
14.2.2.3 ビッグデータ市場：データタイプ別 338
14.2.2.4 ビッグデータ市場：業種別 339
14.2.2.5 ビッグデータ市場：地域別 331
14.3 ビデオストリーミングソフトウェア市場 341
14.3.1 市場の定義 341
14.3.2 市場概要 342
14.3.2.1 動画ストリーミングソフトウェア市場：提供製品別 342
14.3.2.2 動画ストリーミング・ソフトウェア市場：ストリーミングタイプ別 343
14.3.2.3 動画ストリーミング・ソフトウェア市場：展開モード別 344
14.3.2.4 動画ストリーミング・ソフトウェア市場：配信チャネル別 343
14.3.2.5 動画ストリーミングソフトウェア市場：収益化モデル別 343
14.3.2.6 動画ストリーミング・ソフトウェア市場：接続デバイス別 346
14.3.2.7 動画ストリーミング・ソフトウェア市場：垂直市場別 347
14.3.2.8 動画ストリーミング・ソフトウェア市場：地域別 348
15 付録 350
15.1 ディスカッションガイド 350
15.2 カスタマイズオプション 357
15.3 関連レポート 357
15.4 著者の詳細 358

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Table of Contents

Summary

The global streaming analytics market is predicted to reach from USD 29.53 billion in 2024 to USD 125.85 billion by 2029, with a CAGR of 33.6% during the forecast period. The utilization of streaming analytics has revolutionized how businesses operate by using real-time processing and data analytics. It allows businesses to observe and react to data instantly, providing quick insights for speedy decision-making. The streaming analytics market is growing quickly as businesses understand the importance of staying proactive on trends and addressing problems promptly. With the use of streaming analytics, organizations are improving operational efficiency, enhance customer experiences, and discover new growth opportunities.
“By offering, the software segment is projected to hold the largest market share during the forecast period.”
The software segment is expected to take the lead and dominate the largest share of the streaming analytics market. The increase is primarily driven by the increasing utilization of real-time data processing software. Businesses are relying increasingly on streaming analytics software to quickly analyze incoming data and make informed decisions, resulting in faster and better choices. The need for sophisticated analytics tools that offer instant insights and assist in enhancing operations is driving this shift. With an increasing number of organizations acknowledging the importance of real-time data, the software segment within the streaming analytics market is expected to experience significant growth.
“By processing type segment, real-time streaming is registered to grow at the highest CAGR during the forecast period.”
During the forecast period, real-time streaming is projected to have the highest compound annual growth rate (CAGR) in the streaming analytics market. This growth is due to the growing need for real-time data processing capabilities. Businesses utilize streaming analytics to quickly analyze data, leading to rapid decision-making based on real-time insights. With a greater understanding of the importance of real-time data analysis, the market for streaming analytics is expected to experience rapid growth. This increase demonstrates the overall trend of using up-to-date data to remain competitive and flexible in a rapidly changing digital environment.

“By data type, unstructured data is projected to hold largest market share during the forecast period”
Unstructured data type is anticipated to hold the largest market share in the streaming analytics market during the forecast period. This trend emphasizes the increasing significance of analyzing massive quantities of unstructured data, such as social media posts, videos, and sensor data, instantaneously. The demand for unstructured data type is rapidly increasing as businesses rely more on streaming analytics to derive insights from diverse and complex data sources. The ability to effectively examine and comprehend this data allows businesses to make quicker, more well-informed decisions. This means that unstructured data type is projected to be the primary focus in the field of streaming analytics, highlighting its crucial role in the market.

“By application, sales performance tracking is registered to have highest CAGR during the forecast period”
During the forecast period, sales performance tracking is expected to experience the highest CAGR in the streaming analytics market. The rise is mainly fueled by the growing need for real time data processing, helping companies in optimizing sales tactics and enhancing overall results. By utilizing streaming analytics businesses are able to get real-time sales data, which helps in quicker and better decision-making. Consequently, this application in the streaming analytics market is anticipated to grow at a faster rate underscoring its significance in improving sales procedures and accomplishing organizational goals.
“By vertical, the BFSI sector is projected to hold the largest market share during the forecast period.”
During the forecast period, the BFSI sector is anticipated to hold the largest market share in the streaming analytics market. This growth is being propelled by the growing demand to effectively gather and analyze vast amounts of data in real-time. Businesses within the BFSI industry are using streaming analytics solutions to extract important information from real-time data processing, leading to improved decision-making, fraud identification, risk mitigation, and customer satisfaction. As a result, the BFSI industry is expected to see notable expansion in the streaming analytics market.

Breakdown of primaries
In-depth interviews were conducted with Chief Executive Officers (CEOs), innovation and technology directors, system integrators, and executives from various key organizations operating in the streaming analytics market.
 By Company: Tier I: 35%, Tier II: 45%, and Tier III: 20%
 By Designation: C-Level Executives: 35%, Directors: 25%, and Others: 40%
 By Region: North America – 40%, Europe – 20%, Asia Pacific – 30%, Middle East & Africa - 5%, and Latin America - 5%
Major vendors offering streaming analytics solution and services across the globe are IBM (US), Microsoft (US), Google (US), AWS (US), SAS Institute (US), SAP (Germany), Cloudera (US), Teradata (US), TIBCO (US), Software AG (Germany), Informatica (US), Intel (US), HPE (US), Adobe (US), Altair (US), Mphasis (India), Striim (US), Conviva (US), INETCO (Canada), WSO2 (US), Iguazio (Israel), Materialize (US), StarTree (US), Crosser (Sweden), Quix (UK), Lenses.io (UK), BangDB (India), Imply (US), Coralogix (Israel), Ververica (Germany), KX (US), Confluent (US), Estuary (US), Fivetran (US), Hazelcast (US), DataStax (US), Solace (Canada), Databricks (US), GridGain Systems (US).
Research Coverage
The market study covers streaming analytics across segments. It aims to estimate the market size and the growth potential across different segments, such as offering, model type, application, vertical, and region. It includes an in-depth competitive analysis of the key players in the market, their company profiles, key observations related to product and business offerings, recent developments, and key market strategies.
Key Benefits of Buying the Report
The report would provide the market leaders/new entrants with information on the closest approximations of the revenue numbers for the overall market for streaming analytics and its subsegments. It would help stakeholders understand the competitive landscape and gain more insights to position their business and plan suitable go-to-market strategies. It also helps stakeholders understand the market's pulse and provides information on key market drivers, restraints, challenges, and opportunities.
The report provides insights on the following pointers:

• Analysis of key drivers (rising demand for statistical computation and analysis of moving data streams, integration of edge computing to enhance real-time data processing, and increased need for hyper-personalized customer interactions), restraints (compatibility issues and higher expenses, and regulatory compliance complexity), opportunities (rising investments in industry 4.0, and ability to extract profound insights and precise decision-making), and challenges (managing volume and velocity of data streams, and issues related to data consistency)
• Product Development/Innovation: Detailed insights on upcoming technologies, research & development activities, and new solutions & service launches in the streaming analytics market.

• Market Development: Comprehensive information about lucrative markets – the report analyses the streaming analytics market across varied regions.

• Market Diversification: Exhaustive information about new products & services, untapped geographies, recent developments, and investments in streaming analytics market strategies; the report also helps stakeholders understand the pulse of the streaming analytics market and provides them with information on key market drivers, restraints, challenges, and opportunities.

• Competitive Assessment: In-depth assessment of market shares, growth strategies, and service offerings of leading players such as Google (US), Microsoft (US), SAS Institute (US), and AWS (US) among others, in the streaming analytics market.

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1 INTRODUCTION 35
1.1 STUDY OBJECTIVES 35
1.2 MARKET DEFINITION 35
1.2.1 INCLUSIONS AND EXCLUSIONS 36
1.3 MARKET SCOPE 37
1.3.1 MARKET SEGMENTATION 37
1.4 YEARS CONSIDERED 38
1.5 CURRENCY CONSIDERED 38
1.6 STAKEHOLDERS 39
1.7 SUMMARY OF CHANGES 39
2 RESEARCH METHODOLOGY 40
2.1 RESEARCH DATA 40
2.1.1 SECONDARY DATA 41
2.1.2 PRIMARY DATA 41
2.1.2.1 Breakup of primary profiles 42
2.1.2.2 Key insights from industry experts 42
2.2 DATA TRIANGULATION 43
2.3 MARKET SIZE ESTIMATION 44
2.3.1 TOP-DOWN APPROACH 44
2.3.2 BOTTOM-UP APPROACH 45
2.4 MARKET FORECAST 48
2.5 RESEARCH ASSUMPTIONS 49
2.6 RESEARCH LIMITATIONS 51
3 EXECUTIVE SUMMARY 52
4 PREMIUM INSIGHTS 59
4.1 ATTRACTIVE OPPORTUNITIES FOR PLAYERS IN STREAMING ANALYTICS MARKET 59
4.2 STREAMING ANALYTICS MARKET, BY KEY APPLICATIONS, 2024–2029 60
4.3 NORTH AMERICA: STREAMING ANALYTICS MARKET, BY OFFERING AND
KEY VERTICALS, 2024 60
4.4 STREAMING ANALYTICS MARKET, BY REGION, 2024 61
5 MARKET OVERVIEW AND INDUSTRY TRENDS 62
5.1 INTRODUCTION 62
5.2 MARKET DYNAMICS 62

5.2.1 DRIVERS 63
5.2.1.1 Rising demand for statistical computation and analysis of moving data streams 63
5.2.1.2 Integration of edge computing to enhance real-time data processing 63
5.2.1.3 Growing need for hyper-personalized customer interactions 63
5.2.2 RESTRAINTS 63
5.2.2.1 Compatibility issues and higher expenses 63
5.2.2.2 Regulatory compliance complexity 64
5.2.3 OPPORTUNITIES 64
5.2.3.1 Rising investments in Industry 4.0 64
5.2.3.2 Increasing integration of AI technologies for profound insights and precise decision-making 64
5.2.4 CHALLENGES 65
5.2.4.1 Managing growing volume and velocity of data streams 65
5.2.4.2 Issues related to data consistency 65
5.3 CASE STUDY ANALYSIS 65
5.3.1 CASE STUDY 1: TRANSFORMING ELEVATOR MAINTENANCE WITH AZURE BY LEVERAGING STREAMING ANALYTICS FOR PROACTIVE AND EFFICIENT OPERATIONS 65
5.3.2 CASE STUDY 2: UPS UTILIZES STRIIM AND GOOGLE BIGQUERY FOR AI-ENHANCED SECURE PACKAGE DELIVERY 66
5.3.3 CASE STUDY 3: REAL-TIME EXPERIMENT ANALYTICS WITH APACHE FLINK AT PINTEREST 66
5.3.4 CASE STUDY 4: ENHANCED OPERATIONAL EFFICIENCY AND STREAMLINED ALERT MANAGEMENT WITH CORALOGIX'S STREAMING ANALYTICS CAPABILITIES 67
5.3.5 CASE STUDY 5: NETFLIX ENHANCES STREAMING EXPERIENCE WITH REAL-TIME ANALYTICS USING APACHE DRUID 67
5.3.6 CASE STUDY 6: MACY’S APPROACHED STRIIM TO ENHANCE ITS OPERATIONAL EFFICIENCY 68
5.3.7 CASE STUDY 7: INETCO HELPED UBA IN ITS DIGITAL TRANSFORMATION STRATEGY BY EFFECTIVELY MANAGING TRANSACTION PERFORMANCE 69
5.3.8 CASE STUDY 8: STRIIM TRANSFORMS DISCOVERY HEALTH WITH REAL-TIME DATA FOR ENHANCED HEALTHCARE DELIVERY 69
5.4 EVOLUTION OF STREAMING ANALYTICS MARKET 70
5.5 ECOSYSTEM ANALYSIS 71
5.5.1 SOFTWARE PROVIDERS 73
5.5.2 SERVICE PROVIDERS 73
5.5.3 CLOUD PROVIDERS 74
5.5.4 END USERS 74
5.5.5 REGULATORY BODIES 74
5.6 TECHNOLOGY ANALYSIS 74
5.6.1 KEY TECHNOLOGIES 75
5.6.1.1 Data mining 75
5.6.1.2 Data warehousing 75

5.6.1.3 Data governance 75
5.6.1.4 Business intelligence 75
5.6.2 COMPLEMENTARY TECHNOLOGIES 76
5.6.2.1 Cloud computing 76
5.6.2.2 Internet of Things 76
5.6.2.3 Edge computing 76
5.6.3 ADJACENT TECHNOLOGIES 76
5.6.3.1 Machine learning 76
5.6.3.2 Data pipeline 77
5.6.3.3 Change data capture 77
5.6.3.4 NoSQL databases 77
5.7 SUPPLY CHAIN ANALYSIS 78
5.8 REGULATORY LANDSCAPE 79
5.8.1 REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 79
5.8.2 REGULATIONS 82
5.8.2.1 North America 82
5.8.2.1.1 Personal Information Protection and Electronic Documents Act (PIPEDA) 82
5.8.2.1.2 California Consumer Privacy Act (CCPA) 83
5.8.2.1.3 Gramm-Leach-Bliley (GLB) Act 83
5.8.2.2 Europe 83
5.8.2.2.1 General Data Protection Regulation 83
5.8.2.2.2 Network and Information Systems Directive (NIS Directive) - European Union 83
5.8.2.2.3 Directive on Privacy and Electronic Communications (ePrivacy Directive) 84
5.8.2.3 Asia Pacific 84
5.8.2.3.1 Personal Data Protection Act 84
5.8.2.3.2 Act on the Protection of Personal Information 84
5.8.2.3.3 Critical Information Infrastructure 84
5.8.2.3.4 International Organization for Standardization 27001 85
5.8.2.4 Middle East & Africa 85
5.8.2.4.1 Protection of Personal Information Act (POPIA) - South Africa 85
5.8.2.4.2 Dubai Data Law - United Arab Emirates (UAE) 85
5.8.2.4.3 Nigerian Data Protection Regulation (NDPR) 85
5.8.2.5 Latin America 85
5.8.2.5.1 Brazil Data Protection Law 85
5.8.2.5.2 Argentina Personal Data Protection Law No. 25.326 86
5.8.2.5.3 Colombian Data Protection Laws 86

5.9 PATENT ANALYSIS 86
5.9.1 METHODOLOGY 86
5.9.2 PATENTS FILED, BY DOCUMENT TYPE 86
5.9.3 INNOVATIONS AND PATENT APPLICATIONS 87
5.10 KEY CONFERENCES AND EVENTS, 2024–2025 91
5.11 PORTER’S FIVE FORCES ANALYSIS 92
5.11.1 THREAT OF NEW ENTRANTS 93
5.11.2 THREAT OF SUBSTITUTES 93
5.11.3 BARGAINING POWER OF SUPPLIERS 93
5.11.4 BARGAINING POWER OF BUYERS 93
5.11.5 INTENSITY OF COMPETITIVE RIVALRY 93
5.12 PRICING ANALYSIS 94
5.12.1 AVERAGE SELLING PRICE TREND OF KEY PLAYERS, BY TOP 3 APPLICATIONS 94
5.12.2 INDICATIVE PRICING ANALYSIS, BY OFFERING 95
5.13 TRENDS/DISRUPTIONS IMPACTING CUSTOMER BUSINESS 96
5.14 KEY STAKEHOLDERS AND BUYING CRITERIA 97
5.14.1 KEY STAKEHOLDERS IN BUYING PROCESS 97
5.14.2 BUYING CRITERIA 97
5.15 INVESTMENT AND FUNDING SCENARIO 98
5.16 IMPACT OF GENERATIVE AI ON STREAMING ANALYTICS MARKET 99
5.16.1 TOP USE CASES AND MARKET POTENTIAL 99
5.16.1.1 Key use cases 99
5.16.2 FRAUD DETECTION 100
5.16.3 PREDICTIVE ASSET MANAGEMENT 100
5.16.4 SUPPLY CHAIN MANAGEMENT 100
5.16.5 SALES PERFORMANCE TRACKING 100
5.16.6 LOCATION INTELLIGENCE 100
5.16.7 SOCIAL MEDIA MONITORING 100
6 STREAMING ANALYTICS MARKET, BY OFFERING 101
6.1 INTRODUCTION 102
6.1.1 OFFERING: STREAMING ANALYTICS MARKET DRIVERS 102
6.2 SOFTWARE 103
6.2.1 REVOLUTIONIZING REAL-TIME DECISION-MAKING WITH STREAMING ANALYTICS SOFTWARE 103
6.2.2 BY SOFTWARE TECHNOLOGY 104
6.2.2.1 Real-time data processing 105
6.2.2.2 Complex event processing 106
6.2.2.3 Data visualization & reporting 107
6.2.2.4 Event stream processing 108
6.2.2.5 Other software technologies 109

6.2.3 BY SOFTWARE DEPLOYMENT MODE 110
6.2.3.1 Cloud 111
6.2.3.1.1 Public 113
6.2.3.1.2 Private 114
6.2.3.1.3 Hybrid 115
6.2.3.2 On-premises 116
6.3 SERVICES 117
6.3.1 OPTIMIZING REAL-TIME DATA CAPABILITIES WITH STREAMING ANALYTICS SERVICES 117
6.3.2 PROFESSIONAL SERVICES 119
6.3.2.1 Consulting services 121
6.3.2.2 Deployment & integration services 122
6.3.2.3 Support & maintenance services 123
6.3.3 MANAGED SERVICES 124
7 STREAMING ANALYTICS MARKET, BY APPLICATION 126
7.1 INTRODUCTION 127
7.1.1 APPLICATION: STREAMING ANALYTICS MARKET DRIVERS 127
7.2 FRAUD DETECTION 130
7.2.1 UTILIZING REAL-TIME STREAMING ANALYTICS FOR EFFECTIVE FRAUD DETECTION 130
7.3 SALES PERFORMANCE TRACKING 131
7.3.1 LEVERAGING REAL-TIME STREAMING ANALYTICS FOR ENHANCED SALES PERFORMANCE MANAGEMENT 131
7.4 PREDICTIVE ASSET MANAGEMENT 132
7.4.1 ENHANCING ASSET RELIABILITY THROUGH STREAMING ANALYTICS PREDICTIVE INSIGHTS 132
7.5 RISK MANAGEMENT 133
7.5.1 RISK MANAGEMENT WITH STREAMING ANALYTICS ENHANCES DECISION-MAKING 133
7.6 NETWORK MANAGEMENT & OPTIMIZATION 134
7.6.1 ENHANCING NETWORK PERFORMANCE WITH REAL-TIME ANALYTICS 134
7.7 LOCATION INTELLIGENCE 135
7.7.1 LEVERAGING GEOSPATIAL DATA FOR STRATEGIC DECISION-MAKING 135
7.8 SUPPLY CHAIN MANAGEMENT 136
7.8.1 OPTIMIZING SUPPLY CHAINS WITH REAL-TIME MONITORING 136
7.9 CUSTOMER ACTIVITY MONITORING 137
7.9.1 BOOSTING CUSTOMER ENGAGEMENT AND INSIGHTS WITH STREAMING ANALYTICS 137
7.10 PRODUCT INNOVATION 138
7.10.1 UTILIZING DATA FOR FASTER PRODUCT DEVELOPMENT 138
7.11 SOCIAL MEDIA MONITORING 139
7.11.1 ENHANCING BRAND ENGAGEMENT WITH REAL-TIME SOCIAL INSIGHTS 139

7.12 REAL-TIME THREAT INTELLIGENCE 140
7.12.1 BOOSTING CYBERSECURITY WITH CONTINUOUS THREAT DETECTION USING STREAMING ANALYTICS 140
7.13 OTHER APPLICATIONS 141
8 STREAMING ANALYTICS MARKET, BY PROCESSING TYPE 142
8.1 INTRODUCTION 143
8.1.1 PROCESSING TYPE: STREAMING ANALYTICS MARKET DRIVERS 143
8.2 BATCH PROCESSING 144
8.2.1 BATCH PROCESSING ENHANCES SCALABILITY AND EFFICIENCY IN STREAMING ANALYTICS 144
8.3 REAL-TIME STREAMING 145
8.3.1 REAL-TIME STREAMING ANALYTICS ENABLES IMMEDIATE DATA INSIGHTS AND DECISION-MAKING ACROSS INDUSTRIES 145
9 STREAMING ANALYTICS MARKET, BY DATA TYPE 147
9.1 INTRODUCTION 148
9.1.1 DATA TYPE: STREAMING ANALYTICS MARKET DRIVERS 148
9.2 STRUCTURED 149
9.2.1 OPTIMIZING REAL-TIME PROCESSING WITH STRUCTURED DATA IN STREAMING ANALYTICS 149
9.3 UNSTRUCTURED 150
9.3.1 REAL-TIME ANALYSIS OF UNSTRUCTURED DATA DRIVES INNOVATION IN STREAMING ANALYTICS 150
10 STREAMING ANALYTICS MARKET, BY VERTICAL 152
10.1 INTRODUCTION 153
10.1.1 VERTICAL: STREAMING ANALYTICS MARKET DRIVERS 153
10.2 BFSI 155
10.2.1 LEVERAGING STREAMING ANALYTICS FOR REAL-TIME DECISION-MAKING AND FRAUD PREVENTION 155
10.2.2 MONEY LAUNDERING DETECTION 156
10.2.3 PAYMENT FRAUD DETECTION 156
10.2.4 STOCK MARKET SURVEILLANCE 157
10.2.5 REAL-TIME CREDIT SCORING 157
10.2.6 TRADE MONITORING 157
10.2.7 OTHER BFSI USE CASES 157
10.3 RETAIL & E-COMMERCE 158
10.3.1 OPTIMIZING REAL-TIME RETAIL STRATEGIES WITH STREAMING ANALYTICS 158
10.3.2 PERSONALIZED PRODUCT RECOMMENDATIONS 159
10.3.3 CUSTOMER SEGMENTATION 159
10.3.4 TREND PREDICTION 159
10.3.5 CUSTOMER 360 & OMNI-CHANNEL EXPERIENCE 160

10.3.6 RETAIL INVENTORY MANAGEMENT 160
10.3.7 OTHER RETAIL & E-COMMERCE USE CASES 160
10.4 HEALTHCARE & LIFE SCIENCES 160
10.4.1 REAL-TIME DATA REVOLUTIONIZING HEALTHCARE AND LIFE SCIENCES THROUGH STREAMING ANALYTICS 160
10.4.2 REAL-TIME ICU MONITORING 161
10.4.3 PREVENTIVE CARE 162
10.4.4 DIABETES MANAGEMENT 162
10.4.5 PATIENTS & CLINICAL INFORMATICS 162
10.4.6 CLINICAL DECISION SUPPORT SYSTEMS 162
10.4.7 OTHER HEALTHCARE & LIFE SCIENCES USE CASES 163
10.5 MEDIA & ENTERTAINMENT 163
10.5.1 STREAMING ANALYTICS DRIVE AUDIENCE ENGAGEMENT AND OPTIMIZE MONETIZATION IN MEDIA AND ENTERTAINMENT 163
10.5.2 PERSONALIZED CONTENT RECOMMENDATIONS 164
10.5.3 VIEWER INSIGHTS & OPTIMIZATION 165
10.5.4 ADVERTISING & TARGETED MARKETING STRATEGIES 165
10.5.5 CAMPAIGN OPTIMIZATION 165
10.5.6 CONTENT CREATION 166
10.5.7 OTHER MEDIA & ENTERTAINMENT USE CASES 166
10.6 TELECOMMUNICATIONS 166
10.6.1 ENHANCING TELECOM OPERATIONS AND CUSTOMER EXPERIENCE WITH REAL-TIME STREAMING ANALYTICS 166
10.6.2 REAL-TIME NETWORK MONITORING 167
10.6.3 AUTOMATED DIAGNOSTICS & OPTIMIZATION 168
10.6.4 AUTOMATED NETWORK ANALYSIS 168
10.6.5 NETWORK PLANNING 168
10.6.6 OTHER TELECOMMUNICATION USE CASES 168
10.7 GOVERNMENT & PUBLIC SECTOR 169
10.7.1 GROWING IMPORTANCE OF STREAMING ANALYTICS IN GOVERNMENT & PUBLIC SECTOR FOR REAL-TIME DECISION-MAKING 169
10.7.2 LAW ENFORCEMENT & PUBLIC SAFETY 170
10.7.3 REAL-TIME SURVEILLANCE & SECURITY 170
10.7.4 REAL-TIME INTELLIGENCE ANALYSIS 170
10.7.5 EMERGENCY RESPONSE OPTIMIZATION 171
10.7.6 OTHER GOVERNMENT & PUBLIC SECTOR USE CASES 171
10.8 MANUFACTURING 171
10.8.1 OPTIMIZING MANUFACTURING EFFICIENCY THROUGH REAL-TIME STREAMING ANALYTICS 171
10.8.2 PRODUCTION PLANNING & SCHEDULING 172
10.8.3 FAULT PREDICTION & PREDICTIVE MAINTENANCE 173
10.8.4 OPTIMIZING PRODUCT QUALITY 173
10.8.5 MONITORING PRODUCT LINES 173
10.8.6 DEMAND FORECASTING & INVENTORY MANAGEMENT 173
10.8.7 OTHER MANUFACTURING USE CASES 174
10.9 ENERGY & UTILITIES 174
10.9.1 OPTIMIZING ENERGY PRODUCTION AND DISTRIBUTION WITH REAL-TIME DATA INSIGHTS 174
10.9.2 REAL-TIME GRID MONITORING & MANAGEMENT 175
10.9.3 ENERGY OPTIMIZATION 175
10.9.4 ENERGY TRADING 175
10.9.5 GRID & ASSET PERFORMANCE OPTIMIZATION 176
10.9.6 OTHER ENERGY & UTILITIES USE CASES 176
10.10 TRANSPORTATION & LOGISTICS 176
10.10.1 OPTIMIZING OPERATIONS AND ENHANCING EFFICIENCY WITH REAL-TIME STREAMING ANALYTICS 176
10.10.2 REAL-TIME VEHICLE TRACKING 177
10.10.3 ROUTE OPTIMIZATION & FUEL EFFICIENCY 178
10.10.4 FLEET MANAGEMENT 178
10.10.5 DRIVER PERFORMANCE MONITORING 178
10.10.6 OTHER TRANSPORTATION & LOGISTICS USE CASES 178
10.11 OTHER VERTICALS 179
11 STREAMING ANALYTICS MARKET, BY REGION 180
11.1 INTRODUCTION 181
11.2 NORTH AMERICA 182
11.2.1 NORTH AMERICA: STREAMING ANALYTICS MARKET DRIVERS 183
11.2.2 NORTH AMERICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 183
11.2.3 US 191
11.2.3.1 Rising need to shift toward more sophisticated and scalable streaming analytics solutions to boost market growth 191
11.2.4 CANADA 192
11.2.4.1 Rising need to enhance customer experience and optimize supply chain to drive market 192
11.3 EUROPE 193
11.3.1 EUROPE: STREAMING ANALYTICS MARKET DRIVERS 193
11.3.2 EUROPE: MACROECONOMIC OUTLOOK 193
11.3.3 UK 201
11.3.3.1 Growing need to extract insights from customer behavior and emerging trends to drive market 201
11.3.4 GERMANY 202
11.3.4.1 Rising need to handle growing volume of data to propel market 202
11.3.5 FRANCE 203
11.3.5.1 Rising demand for insight from continuous streams of data to boost market 203

11.3.6 ITALY 203
11.3.6.1 Rising demand for real-time insights and strategic cloud migrations to propel market 203
11.3.7 SPAIN 204
11.3.7.1 Rising need to enhance decision-making with real-time insight to boost market growth 204
11.3.8 REST OF EUROPE 205
11.4 ASIA PACIFIC 206
11.4.1 ASIA PACIFIC: STREAMING ANALYTICS MARKET DRIVERS 206
11.4.2 ASIA PACIFIC: MACROECONOMIC OUTLOOK 206
11.4.3 CHINA 214
11.4.3.1 Rising investments by businesses in technologies to swiftly process data streams to boost market 214
11.4.4 JAPAN 215
11.4.4.1 Growing emphasis on technological innovation and robust IT infrastructure to propel market 215
11.4.5 INDIA 216
11.4.5.1 Increasing proliferation of IoT devices and rise of big data to boost market 216
11.4.6 SOUTH KOREA 217
11.4.6.1 Rising government investments and initiatives in smart city projects to propel market 217
11.4.7 ANZ 217
11.4.7.1 Rising demand for real-time data processing to drive market 217
11.4.8 SINGAPORE 218
11.4.8.1 Real-time data demand from various industries to drive market 218
11.4.9 REST OF ASIA PACIFIC 219
11.5 MIDDLE EAST & AFRICA 220
11.5.1 MIDDLE EAST & AFRICA: STREAMING ANALYTICS MARKET DRIVERS 220
11.5.2 MIDDLE EAST & AFRICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 220
11.5.3 MIDDLE EAST 228
11.5.3.1 UAE 229
11.5.3.1.1 Commitment to technological innovation and digital transformation to fuel market growth 229
11.5.3.2 SAUDI ARABIA 230
11.5.3.2.1 Growing focus to gain actionable insights and enhance operational efficiency to drive market 230
11.5.3.3 QATAR 231
11.5.3.3.1 Growing demand for real-time data processing to provide valuable insights to drive market 231
11.5.3.4 TURKEY 231
11.5.3.4.1 Growing government support for digital infrastructure to propel market 231
11.5.3.5 REST OF MIDDLE EAST 232
11.5.4 AFRICA 233
11.6 LATIN AMERICA 234
11.6.1 LATIN AMERICA: STREAMING ANALYTICS MARKET DRIVERS 234
11.6.2 LATIN AMERICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 234
11.6.3 BRAZIL 242
11.6.3.1 Rising need for real-time monitoring and data visualization to boost market 242
11.6.4 MEXICO 242
11.6.4.1 Need for real-time insights and operational efficiency to drive market 242
11.6.5 ARGENTINA 243
11.6.5.1 Growing adoption of cloud-based solutions and advancements in data processing technologies to boost market 243
11.6.6 REST OF LATIN AMERICA 244
12 COMPETITIVE LANDSCAPE 245
12.1 OVERVIEW 245
12.2 KEY PLAYER STRATEGIES/RIGHT TO WIN, 2023 245
12.3 REVENUE ANALYSIS 248
12.4 MARKET SHARE ANALYSIS 249
12.4.1 MARKET RANKING ANALYSIS 250
12.5 BRAND/PRODUCT COMPARISON 252
12.5.1 AMAZON KINESIS STREAMS (AWS) 252
12.5.2 GOOGLE CLOUD DATAFLOW (GOOGLE) 252
12.5.3 AZURE STREAM ANALYTICS (MICROSOFT) 253
12.5.4 RAPIDMINER (ALTAIR) 253
12.5.5 SPOTFIRE STREAMING ANALYTICS (TIBCO) 253
12.6 COMPANY EVALUATION MATRIX: KEY PLAYERS, 2023 253
12.6.1 STARS 253
12.6.2 EMERGING LEADERS 253
12.6.3 PERVASIVE PLAYERS 254
12.6.4 PARTICIPANTS 254
12.6.5 COMPANY FOOTPRINT: KEY PLAYERS, 2023 255
12.6.5.1 Company footprint 255
12.6.5.2 Region footprint 256
12.6.5.3 Offering footprint 257
12.6.5.4 Application footprint 258
12.6.5.5 Vertical footprint 259
12.7 COMPANY EVALUATION MATRIX: STARTUPS/SMES, 2023 260
12.7.1 PROGRESSIVE COMPANIES 260
12.7.2 RESPONSIVE COMPANIES 260
12.7.3 DYNAMIC COMPANIES 260
12.7.4 STARTING BLOCKS 260

12.7.5 COMPETITIVE BENCHMARKING: STARTUPS/SMES, 2023 262
12.7.5.1 Detailed list of key startups/SMEs 262
12.7.5.2 Competitive benchmarking of key startups/SMEs 264
12.8 COMPETITIVE SCENARIO AND TRENDS 265
12.8.1 PRODUCT LAUNCHES & ENHANCEMENTS 265
12.8.2 DEALS 267
12.9 COMPANY VALUATION AND FINANCIAL METRICS 269
12.9.1 STREAMING ANALYTICS MARKET: COMPANY VALUATION AND FINANCIAL METRICS OF KEY VENDORS 269
12.9.2 STREAMING ANALYTICS MARKET: YEAR-TO-DATE (YTD) PRICE TOTAL RETURN AND 5-YEAR STOCK BETA OF KEY VENDORS 270
13 COMPANY PROFILES 271
13.1 INTRODUCTION 271
13.2 KEY PLAYERS 271
13.2.1 IBM 271
13.2.1.1 Business overview 271
13.2.1.2 Products/Solutions/Services offered 272
13.2.1.3 Recent developments 273
13.2.1.4 MnM view 274
13.2.1.4.1 Key strengths 274
13.2.1.4.2 Strategic choices 274
13.2.1.4.3 Weaknesses and competitive threats 275
13.2.2 GOOGLE 276
13.2.2.1 Business overview 276
13.2.2.2 Products/Solutions/Services offered 277
13.2.2.3 Recent developments 278
13.2.2.4 MnM view 279
13.2.2.4.1 Key strengths 279
13.2.2.4.2 Strategic choices 279
13.2.2.4.3 Weaknesses and competitive threats 279
13.2.3 ORACLE 280
13.2.3.1 Business overview 280
13.2.3.2 Products/Solutions/Services offered 281
13.2.3.3 Recent developments 282
13.2.3.4 MnM view 283
13.2.3.4.1 Key strengths 283
13.2.3.4.2 Strategic choices 283
13.2.3.4.3 Weaknesses and competitive threats 283
13.2.4 MICROSOFT 284
13.2.4.1 Business overview 284
13.2.4.2 Products/Solutions/Services offered 285
13.2.4.3 Recent developments 286
13.2.4.4 MnM view 286
13.2.4.4.1 Key strengths 286
13.2.4.4.2 Strategic choices 287
13.2.4.4.3 Weaknesses and competitive threats 287
13.2.5 SAP 288
13.2.5.1 Business overview 288
13.2.5.2 Products/Solutions/Services offered 289
13.2.5.3 Recent developments 290
13.2.5.4 MnM view 290
13.2.5.4.1 Key strengths 290
13.2.5.4.2 Strategic choices 291
13.2.5.4.3 Weaknesses and competitive threats 291
13.2.6 SAS INSTITUTE 292
13.2.6.1 Business overview 292
13.2.6.2 Products/Solutions/Services offered 292
13.2.6.3 Recent developments 293
13.2.7 AWS 294
13.2.7.1 Business overview 294
13.2.7.2 Products/Solutions/Services offered 295
13.2.7.3 Recent developments 295
13.2.8 TIBCO 296
13.2.8.1 Business overview 296
13.2.8.2 Products/Solutions/Services offered 296
13.2.8.3 Recent developments 297
13.2.9 SOFTWARE AG 298
13.2.9.1 Business overview 298
13.2.9.2 Products/Solutions/Services offered 299
13.2.9.3 Recent developments 300
13.2.10 INFORMATICA 301
13.2.10.1 Business overview 301
13.2.10.2 Products/Solutions/Services offered 302
13.2.10.3 Recent developments 303
13.2.11 INTEL 304
13.2.12 CLOUDERA 305
13.2.13 HPE 306
13.2.14 TERADATA 307
13.2.15 ADOBE 308
13.2.16 ALTAIR 309
13.2.17 MPHASIS 310
13.2.18 KX 311

13.2.19 CONFLUENT 312
13.2.20 DATABRICKS 313
13.2.21 FIVETRAN 314
13.3 SMES/STARTUPS 315
13.3.1 DATASTAX 315
13.3.2 SOLACE 316
13.3.3 CONVIVA 317
13.3.4 STRIIM 318
13.3.5 INETCO 319
13.3.6 WSO2 320
13.3.7 IGUAZIO 321
13.3.8 MATERIALIZE 322
13.3.9 STARTREE 323
13.3.10 CROSSER 324
13.3.11 QUIX 325
13.3.12 LENSES.IO 326
13.3.13 BANGDB 327
13.3.14 IMPLY 328
13.3.15 CORALOGIX 329
13.3.16 VERVERICA 330
13.3.17 ESTUARY 331
13.3.18 HAZELCAST 332
13.3.19 GRIDGAIN SYSTEMS 333
14 ADJACENT AND RELATED MARKETS 334
14.1 INTRODUCTION 334
14.2 BIG DATA MARKET 334
14.2.1 MARKET DEFINITION 334
14.2.2 MARKET OVERVIEW 335
14.2.2.1 Big data market, by offering 336
14.2.2.2 Big data market, by business function 337
14.2.2.3 Big data market, by data type 338
14.2.2.4 Big data market, by vertical 339
14.2.2.5 Big data market, by region 340
14.3 VIDEO STREAMING SOFTWARE MARKET 341
14.3.1 MARKET DEFINITION 341
14.3.2 MARKET OVERVIEW 342
14.3.2.1 Video streaming software market, by offering 342
14.3.2.2 Video streaming software market, by streaming type 343
14.3.2.3 Video streaming software market, by deployment mode 344
14.3.2.4 Video streaming software market, by delivery channel 345
14.3.2.5 Video streaming software market, by monetization model 345
14.3.2.6 Video streaming software market, by connected device 346
14.3.2.7 Video streaming software market, by vertical 347
14.3.2.8 Video streaming software market, by region 348
15 APPENDIX 350
15.1 DISCUSSION GUIDE 350
15.2 CUSTOMIZATION OPTIONS 357
15.3 RELATED REPORTS 357
15.4 AUTHOR DETAILS 358

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