ITオペレーションアナリティクス（ITOA）市場：技術別（処方的分析、予測分析）、用途別（根本原因分析、アプリケーションパフォーマンス監視（APM）、セキュリティ＆イベント管理、ネットワーク管理、BPM） - 2029年までの世界予測

IT Operations Analytics (ITOA) Market by Technology (Prescriptive analytics, Predictive analytics), Application (Root Cause Analysis, Application Performance Monitoring (APM), Security & Event Management, Network Management, BPM) - Global Forecast to 2029

IT運用アナリティクス（ITOA）の世界市場規模は、2024年に268億米ドル、2029年には1,274億米ドルに達すると予測され、予測期間中の年平均成長率は36.6％を記録する。 IT業界の急速な変化とIT環境の複雑化に伴い... 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13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	363	395	英語

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サマリー

IT運用アナリティクス（ITOA）の世界市場規模は、2024年に268億米ドル、2029年には1,274億米ドルに達すると予測され、予測期間中の年平均成長率は36.6％を記録する。
IT業界の急速な変化とIT環境の複雑化に伴い、膨大な量の運用データが生成されている。以前は、企業は効率的でない従来のデータ分析ツールに頼っていたため、大規模な運用データに対するROIが低くなっていた。ITOAソリューションの導入により、企業は運用データを効率的に分析し、意味のある洞察を導き出すことができるようになった。ITOAソリューションは、組織がITシステムのパフォーマンス問題の原因を迅速に発見し、よりスケーラブルでコスト効率の高い方法で分析するのに役立ちます。組織は、これらのソリューションを導入して、さまざまなアプリケーションから得られる大量の運用データを分析できる。リアルタイムの分析機能を備えたITOAソリューションを導入することで、より優れた分析結果が得られます。
"アプリケーション別では、インフラ管理分野が予測期間中最大の市場規模を維持すると予測されている。"
インフラ管理は、サーバーやストレージ管理を含む、企業内の物理的および仮想的な要素で構成されるITインフラの監督と最適化を含む。これにより、システム、ネットワーク機器、データセンターの円滑かつ効果的な運用が保証される。インフラストラクチャ管理は、IT環境全体のハードウェアとソフトウェアを維持しながら、パフォーマンスと構成を監督します。この点で、ITOA市場のインフラ管理ツールは、IT資産の健全性とパフォーマンスに関するリアルタイムの洞察を提供する。定期的なメンテナンス活動により、パッチの適用、更新、ハードウェアの交換が行われ、システムの中断を回避し、安定性を保つことができる。予測分析技術を利用する企業は、多くの問題が企業の業務に影響を及ぼし始める前に、事前に把握して備えることができる。
"技術別では、ハイブリッドセグメント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。"
予測分析技術は、企業が潜在的な問題を予見し、業務に影響を及ぼす前に取り組むのに役立つ。ITOA市場における過去のデータと機械学習による予測分析によって、ITチームはパターンを発見し、システムの動作を予測し、停止や速度低下を止めることができる。この機能は、今日の複雑なIT環境では特に重要であり、障害やダウンタイムが深刻な業務上・財務上の影響をもたらす可能性があります。シームレスで効率的なIT運用が各企業のレーダーであり続ける中、ITOA市場における予測分析は急速に加速し、成長アジェンダのトップに躍り出る。
「予測期間中、アジア太平洋地域が最も高いCAGRを記録すると予測される。
アジア太平洋地域は現在急拡大しており、ITオペレーションアナリティクス市場で最も急成長している市場として浮上している。ほとんどの組織は、特定のビジネス課題に対処するためにアナリティクスを単独で使い始めているため、パフォーマンスと効率を高める潜在的な価値が限定されています。中国、インド、日本、韓国などの国々では、ダウンタイムと総所有コストを削減するネットワークとセキュリティの管理、異常検知ソリューションに多額の投資が行われている。この地域ではクラウド・コンピューティングの導入が進んでおり、ベンダーはITOAソリューションをクラウドで提供する機会を得ている。ネットワーク・インフラやウェブ・モバイル・アプリケーションのセキュリティ・ギャップを特定するITOAツールの需要が急増している。これらのツールはリスクも低減する。企業は、膨大なIT運用データを分析し、価値ある洞察を引き出すために、ハイエンドのITOAソリューションを導入し始めている。
プライマリーの内訳
ITOA市場で事業を展開するさまざまな主要組織の最高経営責任者（CEO）、革新・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した。
 企業別：ティアI：34％、ティアII：43％、ティアIII：23
 職業別Cレベルのエグゼクティブ：35%、取締役25%、その他40%
 地域別北米：25％、欧州：30％、アジア太平洋地域：30％、中東・アフリカ：10％、中南米：5
世界中でITオペレーション分析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、Microsoft（米国）、IBM（米国）、Oracle（米国）、Cisco（米国）、OpenText（カナダ）、日立製作所（日本）、Dynatrace（米国）、Broadcom（米国）、SolarWinds（米国）、BMC Software（米国）、NetApp（米国）、Elastic（米国）、Nexthink（スイス）、HCL Technologies（インド）、New Relic（米国）、ServiceNow（米国）、Dell Technologies（米国）、HPE（米国）、Cloud Software Group（米国）、Veritas Technologies（米国）、BigPanda（米国）、ExtraHop Networks（米国）、Squadcast（米国）、ScienceLogic（米国）、Apica（スウェーデン）、Diamanti（米国）、MCG（デンマーク）、Evolven（米国）、XPLG（米国）、HEAL Software（米国）、Sumo Logic（米国）、Devo（米国）、meshIQ（米国）、CloudFabrix（米国）。
調査対象範囲
本市場調査は、ITオペレーションアナリティクス（ITOA）をセグメント横断的にカバーしている。提供（ソリューション[クラウド＆オンプレミス]、サービス）、技術、データソース、アプリケーション、エンドユーザー、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。本レポートには、市場における主要企業の詳細な競合分析、企業プロフィール、製品および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が含まれています。
レポート購入の主なメリット
本レポートは、ITオペレーションアナリティクス市場全体とそのサブセグメントにおける収益数の最も近い近似値に関する情報を、同市場の市場リーダー／新規参入者に提供します。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付け、適切な市場参入戦略を計画するためのより良い洞察を得るのに役立ちます。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。
本レポートでは、以下のポイントに関する洞察を提供しています：

- 主な促進要因（膨大な量のIT運用データの急増、複雑なマルチクラウド環境が統合IT運用アナリティクスへの需要を促進、リアルタイムの洞察と自動化のニーズがIT運用アナリティクスソリューションの採用を後押し）、阻害要因（IT運用の頻繁な変更、ITアーキテクチャの複雑化と動的性質）、機会（データセンター数の増加、360度の全体的な可視性に対する企業のニーズの高まり）、課題（現行のITシステムをアップグレードするための組織による限定的な投資、熟練した専門的IT労働力の不足）の分析。
- 製品開発／イノベーション：IT運用アナリティクス（ITOA）市場における今後の技術、研究開発活動、新製品・新サービスの発売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ITオペレーションアナリティクス（ITOA）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、ITオペレーションアナリティクス市場戦略への投資などに関する網羅的な情報を提供します。また、ステークホルダーがITオペレーションアナリティクス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：ITオペレーションアナリティクス市場におけるシスコ（米国）、IBM（米国）、オラクル（米国）、マイクロソフト（米国）、ブロードコム（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 導入 32
1.1 調査目的 32
1.2 市場の定義 32
1.2.1 包含と除外 33
1.3 市場範囲 34
1.3.1 市場セグメンテーション 34
1.3.2 考慮した年数 35
1.4 考慮した通貨 35
1.5 利害関係者 36
2 調査方法 38
2.1 調査データ 38
2.1.1 二次データ 39
2.1.2 一次データ 39
2.1.2.1 主要プロファイルの内訳 40
2.1.2.2 主要業界インサイト 40
2.2 データの三角測量 41
2.3 市場規模の推定 42
2.3.1 トップダウンアプローチ 42
2.3.2 ボトムアップアプローチ 43
2.4 市場予測 47
2.5 調査の前提 48
2.6 調査の限界 50
3 エグゼクティブサマリー 51
4 プレミアムインサイト 57
4.1 ITオペレーションアナリティクス市場におけるプレーヤーにとっての魅力的な機会 57
4.2 ITオペレーションアナリティクス市場：主要エンドユーザー別 57
4.3 北米のITオペレーションアナリティクス市場：提供サービス別、主要業種別 57
主要業種別 58
4.4 ITオペレーションアナリティクス市場：地域別 58
5 市場概要と業界動向 59
5.1 はじめに 59
5.2 市場ダイナミクス 59
5.2.1 推進要因 60
5.2.1.1 膨大な運用データの拡散 60
5.2.1.2 複雑なマルチクラウド環境が統合IT運用分析の需要を促進 60
5.60 2.1.3 リアルタイムの洞察と自動化へのニーズの高まり 60
5.2.2 阻害要因 61
5.2.2.1 IT運用における頻繁な変更 61
5.2.2.2 ITアーキテクチャの複雑化と動的性質の増大 61
5.2.3 機会 61
5.2.3.1 データセンター数の増加 61
5.2.3.2 360 度の全体的な可視性へのニーズの高まり 61
5.2.4 課題 62
5.2.4.1 既存のITシステムをアップグレードするための組織の投資が限られている 62
5.2.4.2 熟練した専門的IT人材の不足 62
5.3 ITオペレーションアナリティクス進化 63
5.4 サプライチェーン分析 65
5.5 エコシステム分析 66
5.5.1 ソリューション・プロバイダー 67
5.5.2 サービスプロバイダー 67
5.5.3 エンドユーザー 67
5.5.4 規制機関 68
5.6 ケーススタディ分析 68
5.6.1 Hpe It 社は、迅速な問題解決のためにオペレーションブリッジ分析を導入した 68
5.6.2 ジュピターショップチャンネルはデータ分析プロセスの統一と合理化のために Splunk を導入した 69
5.6.3 appdynamics はアラスカ航空の完璧なデジタル体験と顧客満足度の向上を支援した 69
5.6.4 BMC ソリューションにより、BUCHANAN TECHNOLOGIES は高いサービス品質を維持しながら、急増する通話量を効果的に管理できるようになった 70
5.6.5 ノーリーズはサイエンセロジックのSL1プラットフォームを導入し、オペレーションの合理化とパフォーマンスの向上を実現した 71
5.6.6 Sumo Logic が Medidata 社の迅速な問題特定と修正を支援 71
5.6.7 スプランクのソリューションが Transunion 社のインシデント根本原因の迅速な発見と顧客満足度の向上に貢献した 72
5.7 規制の状況 73
5.7.1 規制機関、政府機関、その他の組織 73
5.7.1.1 北米 77
5.7.1.1.1 米国 77
5.7.1.1.2 カナダ 77
5.7.1.2 欧州 78
5.7.1.3 アジア太平洋 78
5.7.1.3.1 中国 78
5.7.1.3.2 インド 78
5.7.1.3.3 日本 78
5.7.1.3.4 韓国 78
5.7.1.4 中東・アフリカ 79
5.7.1.4.1 アラブ首長国連邦 79
5.7.1.4.2 KSA 79
5.7.1.5 中南米 79
5.7.1.5.1 ブラジル 79
5.7.1.5.2 メキシコ 79
5.8 特許分析 80
5.8.1 方法論 80
5.8.1.1 出願特許（文書タイプ別） 80
5.8.1.2 イノベーションと特許出願 80
5.8.1.2.1 ITオペレーションアナリティクス市場における主要出願者 81
5.9 技術分析 85
5.9.1 主要技術 85
5.9.1.1 ビッグデータ分析 85
5.9.1.2 人工知能（AI） 86
5.9.1.3 機械学習（ML） 86
5.9.2 補足技術 86
5.9.2.1 クラウドコンピューティング 86
5.9.2.2 IoT 87
5.9.2.3 エッジコンピューティング 87
5.9.2.4 コンテナ化 87
5.9.3 隣接技術 88
5.9.3.1 サイバーセキュリティ 88
5.9.3.2 ロボティック・プロセス・オートメーション 88
5.9.3.3 データレイク 89
5.9.3.4 ブロックチェーン 89
5.10 価格分析 90
5.10.1 主要プレイヤーの平均販売価格動向（上位3アプリケーション別） 90
5.10.2 ITオペレーションアナリティクスソリューションの指標価格分析（オファリング別） 91
5.11 投資と資金調達のシナリオ 92
5.12 ポーターの5つの力分析 92
5.12.1 新規参入企業の脅威 93
5.12.2 代替品の脅威 93
5.12.3 供給者の交渉力 94
5.12.4 買い手の交渉力 94
5.12.5 競争相手の強さ 94
5.13 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱 95
5.14 主要会議とイベント（2024～2025年） 96
5.15 主要ステークホルダーと購買基準 97
5.15.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー 97
5.15.2 購入基準 98
5.16 ITオペレーションアナリティクス市場の技術ロードマップ 99
5.17 ITオペレーションアナリティクスの段階 101
5.17.1 検索 101
5.17.2 視覚化 101
5.17.3 分析 101
5.18 ITオペレーションアナリティクス市場におけるジェネレーティブAIの影響 102
5.18.1 主要なユースケースと市場の可能性 102
5.18.1.1 主なユースケース 102
5.18.2 予知保全 103
5.18.3 自動インシデント対応 103
5.18.4 異常検知 103
5.18.5 キャパシティプランニング 103
5.18.6 根本原因分析 103
5.103 18.7 パフォーマンスモニタリング
6 IT 運用分析市場：提供サービス別 104
6.1 はじめに
6.1.1 オファリングITオペレーションアナリティクス市場の促進要因 105
6.2 ソリューション 107
6.2.1 ITオペレーションにおけるAIとMLの採用増加が市場を牽引 107
6.2.2 クラウド 108
6.2.3 オンプレミス 109
6.3 サービス 110
6.3.1 サービス問題の検出、優先順位付け、診断、解決に対する需要の増加が市場を押し上げる 110
6.3.2 プロフェッショナル・サービス 112
6.3.2.1 コンサルティング 114
6.3.2.2 システム統合と実装 114
6.3.2.3 サポート＆メンテナンス 115
6.3.3 マネージドサービス 116
7 ITオペレーションアナリティクス市場：データソース別 118
7.1 はじめに 119
7.1.1 データソースITオペレーションアナリティクス市場の促進要因 119
7.2 マシンデータ 120
7.2.1 リアルタイムのシステム可視化と分析に対する需要の高まりが市場成長を促進 120
7.3 ワイヤーデータ 121
7.3.1 包括的で偏りのないネットワーク可視性がワイヤーデータの需要を促進 121
7.4 エージェントデータ 122
7.4.1 詳細なパフォーマンス指標へのニーズの高まりがエージェントベースデータの採用を促進 122
7.5 合成データ 123
7.5.1 シミュレートされたユーザー・インタラクションが合成データの利用を促進する 123
7.6 人間データ 124
7.6.1 ユーザーインサイトに対するニーズの高まりがヒューマンデータ分析の需要を加速 124
8 ITオペレーションアナリティクス市場：技術別 126
8.1 はじめに 127
8.1.1 技術：ITオペレーションアナリティクス市場の促進要因 127
8.2 記述的分析 128
8.2.1 傾向とパターンの特定に役立つ過去データの明確な理解 128
8.3 予測分析 129
8.3.1 ダウンタイムを最小化し、システムの信頼性を向上させるための潜在的なシステム問題の予測 129
8.4 記述的分析 130
8.4.1 意思決定と効率を改善するための実用的な洞察 130
8.5 診断アナリティクス 131
8.5.1 信頼性とパフォーマンスを向上させるための問題の根本原因の解明 131
9 ITオペレーションアナリティクス市場：用途別 133
9.1 はじめに 134
9.1.1 アプリケーション：IT運用アナリティクス市場の促進要因 134
9.2 ログ管理と分析 136
9.2.1 IT環境の円滑な運用とセキュリティを確保するためのリアルタイムの洞察とセキュリティ強化 136
9.3 アプリケーション・パフォーマンス・モニタリング 137
9.136 3.1 シームレスなユーザーエクスペリエンスと事業継続性を確保するためのアプリケーションパフォーマンスの最適化 137
9.4 異常検知と根本原因分析 138
9.4.1 ダウンタイムの最小化とシステム・パフォーマンスの向上に対するニーズの高まりが市場を牽引 138
9.5 ネットワーク管理 140
9.5.1 先進的な分析と機械学習が、ネットワーク問題のプロアクティブな検出と対処を支援 140
9.6 ITサービス管理 141
9.6.1 プロセスの自動化と合理化により、手作業の削減、エラーの最小化、レスポンスタイムの改善を実現 141
9.7 インフラ管理 142
9.7.1 主要な測定基準を追跡することで、潜在的な問題への事前対応に役立てる 142
9.8 セキュリティとイベント管理 143
9.8.1 業務効率を高め、シームレスなユーザー・エクスペリエンスを確保するための強固なセキュリティとイベント管理 143
9.9 その他のアプリケーション 145
10 IT運用分析市場（エンドユーザー別） 147
10.1 はじめに 148
10.1.1 エンドユーザー：IT運用アナリティクス市場の促進要因 148
10.2 BFSI 150
10.2.1 詐欺や脅威から顧客データを守るための強固なITOAソリューション 150
10.3 ヘルスケア＆ライフサイエンス 151
10.3.1 リアルタイムのデータ洞察により、患者ケアと業務効率の向上を促進 151
10.4 小売・eコマース 152
10.4.1 リアルタイムデータインサイトによる顧客体験と在庫管理の改善 152
10.5 政府・防衛 153
10.5.1 インフラの監視と分析によるセキュリティ強化 153
10.6 製造業 155
10.6.1 機器のパフォーマンス監視によるダウンタイムの最小化と生産の最適化 155
10.7 IT & ITES 156
10.7.1 リアルタイムのITシステムインサイトによるサービスの信頼性と効率の向上 156
10.8 運輸・物流 157
10.8.1 リアルタイムの追跡とルート管理に対する需要の高まりが市場を押し上げる 157
10.9 エネルギー・公益事業 158
10.9.1 インフラにおける予知保全と運用効率のためのデータ最適化 158
10.10 通信 159
10.10.1 顧客の行動、サービス利用パターン、顧客の関心に対するリアルタイム洞察のニーズが急増し、市場を牽引 159
10.11 その他のエンドユーザー 160
11 ITオペレーションアナリティクス市場：地域別 162
11.1 はじめに 163
11.2 北米 165
11.2.1 北米：ITオペレーションアナリティクス市場の促進要因 165
11.2.2 マクロ経済的展望 165
11.2.3 米国 173
11.2.3.1 IT環境の複雑化と高度なアナリティクスツールに対する需要の増加が市場成長を促進 173
11.2.4 カナダ 174
11.2.4.1 政府の支援とインフラ整備への多額の投資が市場を牽引 174
11.3 欧州 175
11.3.1 欧州：ITオペレーションアナリティクス市場の促進要因 175
11.3.2 欧州：マクロ経済見通しマクロ経済の見通し 176
11.3.3 英国 182
11.3.3.1 厳しいデータ規制と支援政策が市場成長を加速 182
11.3.4 ドイツ 183
11.3.4.1 高いスキルを持つ労働力と強固なインフラが市場を牽引 183
11.3.5 フランス 184
11.3.5.1 高度な分析技術の採用が市場成長を促進する 184
11.3.6 スペイン 185
11.3.6.1 デジタルトランスフォーメーションへの戦略的注力とハイテク分野への大規模投資が市場成長を促進する 185
11.3.7 イタリア 186
11.3.7.1 成長促進に向けた多額の投資と政府の取り組み 186
11.3.8 その他の欧州 187
11.4 アジア太平洋地域 188
11.4.1 アジア太平洋地域：ITオペレーションアナリティクス市場の促進要因 188
11.4.2 マクロ経済見通し 189
11.4.3 中国 197
11.4.3.1 急速な技術進歩と投資が市場を牽引 197
11.4.4 日本 198
11.4.4.1 技術革新に対する政府の支援と大手ハイテク企業の存在が市場を押し上げる 198
11.4.5 インド 199
11.4.5.1 活発な技術環境とデジタル化への取り組みが市場成長を促進する 199
11.4.6 韓国 200
11.4.6.1 技術革新を促進する強固なインフラと政府の取り組み 200
11.4.7 ASEAN 200
11.4.7.1 積極的なAI戦略と堅調なデジタル経済が市場を牽引 200
11.4.8 オーストラリア・ニュージーランド 201
11.4.8.1 AIと高度なデータ分析でITインフラを変革するニーズの高まりが市場成長を促進 201
11.4.9 その他のアジア太平洋地域 202
11.5 中東・アフリカ 203
11.5.1 中東・アフリカ：ITオペレーションアナリティクス市場の促進要因 203
11.5.2 中東・アフリカ：マクロ経済見通し 204

11.5.3 中東 211
11.5.3.1 アラブ首長国連邦 211
11.5.3.1.1 大手ハイテク企業との戦略的提携が市場成長を後押し 211
11.5.3.2 サウジアラビア 212
11.5.3.2.1 投資イニシアティブと戦略的提携が市場成長を促進 212
11.5.3.3 トルコ 213
11.5.3.3.1 デジタルトランスフォーメーションと技術革新が市場を押し上げる 213
11.5.3.4 カタール 214
11.5.3.4.1 デジタル変革のアジェンダと技術への戦略的投資が市場を押し上げる 214
11.5.3.5 その他の中東地域 215
11.5.4 アフリカ 216
11.6 ラテンアメリカ 216
11.6.1 米州：市場牽引要因 217
11.6.2 ラテンアメリカ：マクロ経済見通し 217
11.6.3 ブラジル 224
11.6.3.1 クラウドコンピューティング、AI、ビッグデータ分析の採用拡大が市場成長を後押し 224
11.6.4 メキシコ 225
11.6.4.1 活発な民間セクターとデジタルトランスフォーメーションへの投資拡大が市場を後押し 225
11.6.5 アルゼンチン 226
11.6.5.1 技術の進歩と政府の支援策が市場を牽引 226
11.6.6 その他のラテンアメリカ 227
12 競争環境 228
12.1 概要 228
12.2 主要プレーヤーの戦略／勝利への権利 228
12.3 収益分析 230
12.4 市場シェア分析 231
12.4.1 市場ランキング分析 232
12.5 製品比較分析 234
12.5.1 スプランク IT サービスインテリジェンス（シスコ） 234
12.5.2 IBM ターボノミック（IBM） 234
12.5.3 sciencelogic sl1 (sciencelogic) 235
12.6 企業評価マトリックス：主要企業（2023年） 235
12.6.1 スター企業 235
12.6.2 新興リーダー 235
12.6.3 浸透型プレーヤー 235
12.6.4 参加企業 235

12.6.5 企業フットプリント：主要プレーヤー（2023年） 237
12.6.5.1 企業フットプリント 237
12.6.5.2 地域別フットプリント 238
12.6.5.3 オファリングのフットプリント 239
12.6.5.4 アプリケーションのフットプリント 240
12.7 企業評価マトリックス：新興企業／SM（2023年） 242
12.7.1 進歩的企業 242
12.7.2 対応力のある企業 242
12.7.3 ダイナミックな企業 242
12.7.4 スタートアップ・ブロック 242
12.7.5 競争ベンチマーク：新興企業／SM、2023年 244
12.7.5.1 主要新興企業／中小企業の詳細リスト 244
12.7.5.2 主要新興企業／中小企業の競争ベンチマーク 245
12.8 競争シナリオと動向 246
12.8.1 製品上市 246
12.8.2 取引 249
12.9 企業の評価と財務指標 253
13 会社プロファイル 254
13.1 紹介 254
13.2 主要プレーヤー 255
13.2.1 IBM 255
13.2.1.1 事業概要 255
13.2.1.2 提供する製品／ソリューション／サービス 256
13.2.1.3 最近の動向 257
13.2.1.3.1 製品の発売 257
13.2.1.3.2 取引 258
13.2.1.4 MnMの見解 260
13.2.1.4.1 主要な強み 260
13.2.1.4.2 戦略的選択 261
13.2.1.4.3 弱点と競争上の脅威 261
13.2.2 シスコ 262
13.2.2.1 事業概要 262
13.2.2.2 提供する製品／ソリューション／サービス 263
13.2.2.3 最近の動向 266
13.2.2.3.1 製品の発売 266
13.2.2.3.2 取引 267
13.2.2.4 MnMの見解 269
13.2.2.4.1 主要な強み 269
13.2.2.4.2 戦略的選択 270
13.2.2.4.3 弱点と競争上の脅威 270

13.2.3 オラクル 271
13.2.3.1 事業概要 271
13.2.3.2 提供する製品／ソリューション／サービス 272
13.2.3.3 最近の動向 273
13.2.3.3.1 製品の発売 273
13.2.3.3.2 取引 275
13.2.3.3.3 事業拡大 276
13.2.3.4 MnMの見解 277
13.2.3.4.1 主要な強み 277
13.2.3.4.2 戦略的選択 277
13.2.3.4.3 弱点と競争上の脅威 277
13.2.4 オープンテキスト 278
13.2.4.1 事業概要 278
13.2.4.2 提供する製品／ソリューション／サービス 279
13.2.4.3 最近の動向 280
13.2.4.3.1 製品の発売 280
13.2.4.3.2 取引 281
13.2.4.4 MnMの見解 282
13.2.4.4.1 主要な強み 282
13.2.4.4.2 戦略的選択 283
13.2.4.4.3 弱点と競争上の脅威 283
13.2.5 マイクロソフト 284
13.2.5.1 事業概要 284
13.2.5.2 提供する製品／ソリューション／サービス 285
13.2.5.3 最近の動向 286
13.2.5.3.1 取引 286
13.2.6 ダイナトレイス 288
13.2.6.1 事業概要 288
13.2.6.2 提供する製品／ソリューション／サービス 289
13.2.6.3 最近の動向 290
13.2.6.3.1 製品の発売 290
13.2.6.3.2 取引 293
13.2.7 日立製作所 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 296
13.2.7.3.1 製品発売 296
13.2.7.3.2 取引 298

13.2.8 ブロードコム 300
13.2.8.1 事業概要 300
13.2.8.2 提供する製品／ソリューション／サービス 301
13.2.8.3 最近の動向 302
13.2.8.3.1 製品の発売 302
13.2.8.3.2 取引 302
13.2.9 ソーラーウインズ 303
13.2.9.1 事業概要 303
13.2.9.2 提供する製品／ソリューション／サービス 304
13.2.9.3 最近の動向 305
13.2.9.3.1 製品発表 305
13.2.9.3.2 取引 307
13.2.10 BMCソフトウェア 309
13.2.10.1 事業概要 309
13.2.10.2 提供する製品／ソリューション／サービス 309
13.2.10.3 最近の動向 310
13.2.10.3.1 製品発表 310
13.2.10.3.2 取引 311
13.3 主要プレーヤー 313
13.3.1 NETAPP 313
13.3.2 エラスティック 314
13.3.3 ネクシンク 315
13.3.4 HCLテクノロジーズ 316
13.3.5 ニューレリック 317
13.3.6 servicenow 318
13.3.7 デル・テクノロジーズ 319
13.3.8 HPE 320
13.3.9 クラウド・ソフトウェア・グループ 321
13.3.10 ベリタステクノロジーズ 322
13.4 スタートアップ／中小企業 323
13.4.1 bigpanda 323
13.4.2 エクストラホップ・ネットワークス 324
13.4.3 squadcast 325
13.4.4 sciencelogic 326
13.4.5 APICA 326
13.4.6 ディアマンティ 327
13.4.7 MCG A/S 328
13.4.8 エボルベン 329
13.4.9 XPLG 330
13.4.10 ヒール・ソフトウェア 331
13.4.11 相撲ロジック 332
13.4.12 デボ 333
13.4.13 メシク 334
13.4.14 クラウドファブリックス 335
14 隣接市場および関連市場 336
14.1 はじめに
14.1.1 ビッグデータ市場-2028年までの世界予測 336
14.1.1.1 市場の定義 336
14.1.1.2 市場の概要 336
14.1.1.2.1 ビッグデータ市場：サービス別 338
14.1.1.2.2 ビッグデータソフトウェア市場：タイプ別 339
14.1.1.2.3 ビッグデータ・ソフトウェア市場：展開形態別 339
14.1.1.2.4 ビッグデータ市場：ビジネス機能別 341
14.1.1.2.5 ビッグデータ市場：データタイプ別 342
14.1.1.2.6 ビッグデータ市場：業種別 343
14.1.1.2.7 ビッグデータ市場：地域別 343
14.1.2 AIOPSプラットフォーム市場：2028年までの世界予測 346
14.1.2.1 市場の定義 346
14.1.2.2 市場概要 346
14.1.2.2.1 AIOpsプラットフォーム市場：提供製品別 347
14.1.2.2.2 AIOpsプラットフォーム市場：サービス別 348
14.1.2.2.3 AIOpsプラットフォーム市場：展開モード別 349
14.1.2.2.4 AIOpsプラットフォーム市場：アプリケーション別 349
14.1.2.2.5 AIOpsプラットフォーム市場：業種別 350
14.1.2.2.6 AIOpsプラットフォーム市場：地域別 351
15 付録 353
15.1 ディスカッションガイド 353
15.2 Knowledgestore：Marketsandmarketsのサブスクリプションポータル 359
15.3 カスタマイズオプション 361
15.4 関連レポート 361
15.5 著者の詳細 362

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Table of Contents

Summary

The global IT operations analytics (ITOA) market is valued at USD 26.8 billion in 2024 and is estimated to reach USD 127.4 billion in 2029, registering a CAGR of 36.6% during the forecast period.
With the rapidly changing IT industry and increased complexity of IT environments, a huge amount of operational data is generated. Earlier, enterprises used to rely on traditional data analytics tools that were not efficient which led to less ROI for large operational data. With the introduction of ITOA solutions, organizations could analyze operational data effectively to derive meaningful insights. ITOA solutions help organizations to quickly discover the cause of IT system performance problems and analyze them in a more scalable and cost-effective manner. Organizations can deploy these solutions to analyze significant amounts of operational data obtained from different applications. Deploying ITOA solutions with real-time analytical capabilities provides better analytical results.
“By application, the infrastructure management segment is projected to hold the largest market size during the forecast period.”
Infrastructure management involves supervision and optimization of the IT infrastructure, which consists of both physical and virtual elements in an enterprise, including server and storage management. This assures smooth and effective operation of systems, networking equipment, and data centers. Infrastructure management oversees performance and configurations while maintaining hardware and software for the overall IT environment. In this respect, infrastructure management tools in the ITOA market provide real-time insights about the health and performance of IT assets. Routine maintenance activities are carried out to undertake patching, updates, and hardware replacement for avoiding disruptions and system stability. Companies using predictive analytics technology are able to know and prepare for a number of problems in advance, before they begin to affect the company's operations.
“By technology, hybrid segment is registered to grow at the highest CAGR during the forecast period.”
Predictive analytics tech helps companies foresee and tackle potential problems before they affect operations. By using past data and machine learning predictive analytics in the ITOA market lets IT teams spot patterns, predict system actions, and stop outages or slowdowns. This capability is particularly important in today's complex IT environments, where failures or downtime can result in severe operational and financial consequences. With seamless and efficient IT operations remaining on the radar of every business, predictive analytics within the ITOA market accelerates very fast and moves to the top of the growth agenda.
“Asia Pacific is projected to witness the highest CAGR during the forecast period.”
The Asia Pacific region is currently undergoing rapid expansion and is emerging as the most rapidly growing market in the IT operations analytics market. Most of the organizations have started using analytics in an isolated way to address specific business issues, limiting the potential value to increase performance and efficiency. Countries like China, India, Japan, and South Korea are observing substantial investments in network and security management and anomaly detection solutions that would reduce downtime and total cost of ownership. The increasing adoption of cloud computing in this region provides opportunities to vendors to provide ITOA solutions in cloud. There has been a rapid rise in the demand for ITOA tools that identify security gaps in network infrastructure as well as web and mobile applications. These tools also reduce risks. Organizations have started deploying high-end ITOA solutions for analyzing huge chunks of IT operational data to extract valuable insights.
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 ITOA market.
 By Company: Tier I: 34%, Tier II: 43%, and Tier III: 23%
 By Designation: C-Level Executives: 35%, Directors: 25%, and Others: 40%
 By Region: North America: 25%, Europe: 30%, Asia Pacific: 30%, Middle East & Africa: 10%, Latin America: 5%
Major vendors offering IT operations analytics solutions and services across the globe are Microsoft (US), IBM (US), Oracle (US), Cisco (US), OpenText (Canada), Hitachi (Japan), Dynatrace (US), Broadcom (US), SolarWinds (US), BMC Software (US), NetApp (US), Elastic (US), Nexthink (Switzerland), HCL Technologies (India), New Relic (US), ServiceNow (US), Dell Technologies (US), HPE (US), Cloud Software Group (US), Veritas Technologies (US), BigPanda (US), ExtraHop Networks (US), Squadcast (US), ScienceLogic (US), Apica (Sweden), Diamanti (US), MCG (Denmark), Evolven (US), XPLG (US), HEAL Software (US), Sumo Logic (US), Devo (US), meshIQ (US), and CloudFabrix (US).
Research Coverage
The market study covers IT operations analytics (ITOA) across segments. It aims at estimating the market size and the growth potential across different segments, such as offering (solutions [cloud & on-premises] and services), technology, data source, application, end user and region. It includes an in-depth competitive analysis of the key players in the market, along with 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 in this market with information on the closest approximations of the revenue numbers for the overall market for IT operations analytics and its subsegments. It would help stakeholders understand the competitive landscape and gain more insights better to position their business and plan suitable go-to-market strategies. It also helps stakeholders understand the pulse of the market and provides them with information on key market drivers, restraints, challenges, and opportunities.
The report provides insights on the following pointers:

• Analysis of key drivers (proliferation of huge amounts of IT operations data, complex multi-cloud environments drive demand for unified IT operations analytics, need for real-time insights and automation to boost the adoption of the IT operations analytics solutions), restraints (frequent changes in IT operations, increasing complexities and dynamic nature of IT architecture, opportunities (increasing number of data centers, growing need of companies for holistic 360-degree visibility) and challenges (limited investments by organizations to upgrade the prevailing IT system, lack of skilled professional IT workforce)
• Product Development/Innovation: Detailed insights on upcoming technologies, research & development activities, and new product & service launches in the IT operations analytics (ITOA) market.

• Market Development: Comprehensive information about lucrative markets – the report analyses the IT operations analytics (ITOA) market across varied regions.

• Market Diversification: Exhaustive information about new products & services, untapped geographies, recent developments, and investments in IT operations analytics market strategies; the report also helps stakeholders understand the pulse of the IT operations 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 Cisco (US), IBM (US), Oracle (US), Microsoft (US) and Broadcom (US) among others in the IT operations analytics market.

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1 INTRODUCTION 32
1.1 STUDY OBJECTIVES 32
1.2 MARKET DEFINITION 32
1.2.1 INCLUSIONS AND EXCLUSIONS 33
1.3 MARKET SCOPE 34
1.3.1 MARKET SEGMENTATION 34
1.3.2 YEARS CONSIDERED 35
1.4 CURRENCY CONSIDERED 35
1.5 STAKEHOLDERS 36
2 RESEARCH METHODOLOGY 38
2.1 RESEARCH DATA 38
2.1.1 SECONDARY DATA 39
2.1.2 PRIMARY DATA 39
2.1.2.1 Breakup of primary profiles 40
2.1.2.2 Key industry insights 40
2.2 DATA TRIANGULATION 41
2.3 MARKET SIZE ESTIMATION 42
2.3.1 TOP-DOWN APPROACH 42
2.3.2 BOTTOM-UP APPROACH 43
2.4 MARKET FORECAST 47
2.5 RESEARCH ASSUMPTIONS 48
2.6 LIMITATIONS OF STUDY 50
3 EXECUTIVE SUMMARY 51
4 PREMIUM INSIGHTS 57
4.1 ATTRACTIVE OPPORTUNITIES FOR PLAYERS IN IT OPERATIONS ANALYTICS MARKET 57
4.2 IT OPERATIONS ANALYTICS MARKET, BY KEY END USER 57
4.3 IT OPERATIONS ANALYTICS MARKET IN NORTH AMERICA, BY OFFERING AND
KEY VERTICAL 58
4.4 IT OPERATIONS ANALYTICS MARKET, BY REGION 58
5 MARKET OVERVIEW AND INDUSTRY TRENDS 59
5.1 INTRODUCTION 59
5.2 MARKET DYNAMICS 59
5.2.1 DRIVERS 60
5.2.1.1 Proliferation of extensive operational data 60
5.2.1.2 Complex multi-cloud environments drive demand for unified IT operations analytics 60
5.2.1.3 Increasing need for real-time insights and automation 60
5.2.2 RESTRAINTS 61
5.2.2.1 Frequent changes in IT operations 61
5.2.2.2 Increasing complexities and dynamic nature of IT architecture 61
5.2.3 OPPORTUNITIES 61
5.2.3.1 Rising count of data centers 61
5.2.3.2 Growing need for holistic 360-degree visibility 61
5.2.4 CHALLENGES 62
5.2.4.1 Limited investments by organizations to upgrade prevailing IT systems 62
5.2.4.2 Lack of skilled professional IT workforce 62
5.3 IT OPERATIONS ANALYTICS: EVOLUTION 63
5.4 SUPPLY CHAIN ANALYSIS 65
5.5 ECOSYSTEM ANALYSIS 66
5.5.1 SOLUTION PROVIDERS 67
5.5.2 SERVICE PROVIDERS 67
5.5.3 END USERS 67
5.5.4 REGULATORY BODIES 68
5.6 CASE STUDY ANALYSIS 68
5.6.1 HPE IT IMPLEMENTED OPERATIONS BRIDGE ANALYTICS FOR SPEEDY ISSUE RESOLUTION 68
5.6.2 JUPITER SHOP CHANNEL IMPLEMENTED SPLUNK TO UNIFY AND STREAMLINE DATA ANALYSIS PROCESSES 69
5.6.3 APPDYNAMICS HELPED ALASKA AIRLINES ACHIEVE FLAWLESS DIGITAL EXPERIENCES AND ENHANCED CUSTOMER SATISFACTION 69
5.6.4 BMC SOLUTIONS ENABLED BUCHANAN TECHNOLOGIES TO EFFECTIVELY MANAGE SURGE IN CALL VOLUMES WHILE MAINTAINING HIGH SERVICE QUALITY 70
5.6.5 NORLYS IMPLEMENTED SCIENCELOGIC’S SL1 PLATFORM TO STREAMLINE OPERATIONS AND ENHANCE PERFORMANCE 71
5.6.6 SUMO LOGIC HELPED MEDIDATA IDENTIFY AND CORRECT PROBLEMS QUICKLY 71
5.6.7 SPLUNK SOLUTIONS HELPED TRANSUNION IN QUICK DISCOVERY OF INCIDENT ROOT CAUSES AND INCREASED CUSTOMER SATISFACTION 72
5.7 REGULATORY LANDSCAPE 73
5.7.1 REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 73
5.7.1.1 North America 77
5.7.1.1.1 US 77
5.7.1.1.2 Canada 77
5.7.1.2 Europe 78
5.7.1.3 Asia Pacific 78
5.7.1.3.1 China 78
5.7.1.3.2 India 78
5.7.1.3.3 Japan 78
5.7.1.3.4 South Korea 78
5.7.1.4 Middle East & Africa 79
5.7.1.4.1 UAE 79
5.7.1.4.2 KSA 79
5.7.1.5 Latin America 79
5.7.1.5.1 Brazil 79
5.7.1.5.2 Mexico 79
5.8 PATENT ANALYSIS 80
5.8.1 METHODOLOGY 80
5.8.1.1 Patents filed, by document type 80
5.8.1.2 Innovation and patent applications 80
5.8.1.2.1 Key applicants in IT operations analytics market 81
5.9 TECHNOLOGY ANALYSIS 85
5.9.1 KEY TECHNOLOGIES 85
5.9.1.1 Big data analytics 85
5.9.1.2 Artificial Intelligence (AI) 86
5.9.1.3 Machine Learning (ML) 86
5.9.2 COMPLEMENTARY TECHNOLOGIES 86
5.9.2.1 Cloud computing 86
5.9.2.2 IoT 87
5.9.2.3 Edge computing 87
5.9.2.4 Containerization 87
5.9.3 ADJACENT TECHNOLOGIES 88
5.9.3.1 Cybersecurity 88
5.9.3.2 Robotic process automation 88
5.9.3.3 Data lakes 89
5.9.3.4 Blockchain 89
5.10 PRICING ANALYSIS 90
5.10.1 AVERAGE SELLING PRICE TREND OF KEY PLAYERS, BY TOP THREE APPLICATIONS 90
5.10.2 INDICATIVE PRICING ANALYSIS OF IT OPERATIONS ANALYTICS SOLUTIONS, BY OFFERING 91
5.11 INVESTMENT AND FUNDING SCENARIO 92
5.12 PORTER’S FIVE FORCES ANALYSIS 92
5.12.1 THREAT OF NEW ENTRANTS 93
5.12.2 THREAT OF SUBSTITUTES 93
5.12.3 BARGAINING POWER OF SUPPLIERS 94
5.12.4 BARGAINING POWER OF BUYERS 94
5.12.5 INTENSITY OF COMPETITIVE RIVALRY 94
5.13 TRENDS/DISRUPTIONS IMPACTING CUSTOMERS’ BUSINESSES 95
5.14 KEY CONFERENCES AND EVENTS, 2024–2025 96
5.15 KEY STAKEHOLDERS & BUYING CRITERIA 97
5.15.1 KEY STAKEHOLDERS IN BUYING PROCESS 97
5.15.2 BUYING CRITERIA 98
5.16 TECHNOLOGY ROADMAP OF IT OPERATIONS ANALYTICS MARKET 99
5.17 STAGES OF IT OPERATIONS ANALYTICS 101
5.17.1 SEARCH 101
5.17.2 VISUALIZE 101
5.17.3 ANALYZE 101
5.18 IMPACT OF GENERATIVE AI ON IT OPERATIONS ANALYTICS MARKET 102
5.18.1 TOP USE CASES & MARKET POTENTIAL 102
5.18.1.1 Key use cases 102
5.18.2 PREDICTIVE MAINTENANCE 103
5.18.3 AUTOMATED INCIDENT RESPONSE 103
5.18.4 ANOMALY DETECTION 103
5.18.5 CAPACITY PLANNING 103
5.18.6 ROOT CAUSE ANALYSIS 103
5.18.7 PERFORMANCE MONITORING 103
6 IT OPERATIONS ANALYTICS MARKET, BY OFFERING 104
6.1 INTRODUCTION 105
6.1.1 OFFERING: IT OPERATIONS ANALYTICS MARKET DRIVERS 105
6.2 SOLUTION 107
6.2.1 INCREASING ADOPTION OF AI AND ML IN IT OPERATIONS TO DRIVE MARKET 107
6.2.2 CLOUD 108
6.2.3 ON-PREMISES 109
6.3 SERVICES 110
6.3.1 INCREASING DEMAND FOR DETECTION, PRIORITIZATION, DIAGNOSIS, AND RESOLUTION OF SERVICE ISSUES TO BOOST MARKET 110
6.3.2 PROFESSIONAL SERVICES 112
6.3.2.1 Consulting 114
6.3.2.2 System integration & implementation 114
6.3.2.3 Support & maintenance 115
6.3.3 MANAGED SERVICES 116
7 IT OPERATIONS ANALYTICS MARKET, BY DATA SOURCE 118
7.1 INTRODUCTION 119
7.1.1 DATA SOURCE: IT OPERATIONS ANALYTICS MARKET DRIVERS 119
7.2 MACHINE DATA 120
7.2.1 GROWING DEMAND FOR REAL-TIME SYSTEM VISIBILITY AND ANALYTICS TO BOLSTER MARKET GROWTH 120
7.3 WIRE DATA 121
7.3.1 COMPREHENSIVE, UNBIASED NETWORK VISIBILITY TO DRIVE DEMAND FOR WIRE DATA 121
7.4 AGENT DATA 122
7.4.1 INCREASING NEED FOR DETAILED PERFORMANCE METRICS TO PROPEL ADOPTION OF AGENT-BASED DATA 122
7.5 SYNTHETIC DATA 123
7.5.1 SIMULATED USER INTERACTIONS TO BOOST USE OF SYNTHETIC DATA 123
7.6 HUMAN DATA 124
7.6.1 RISING NEED FOR USER INSIGHTS TO ACCELERATE DEMAND FOR ANALYZING HUMAN DATA 124
8 IT OPERATIONS ANALYTICS MARKET, BY TECHNOLOGY 126
8.1 INTRODUCTION 127
8.1.1 TECHNOLOGY: IT OPERATIONS ANALYTICS MARKET DRIVERS 127
8.2 DESCRIPTIVE ANALYTICS 128
8.2.1 CLEAR UNDERSTANDING OF HISTORICAL DATA TO HELP IDENTIFY TRENDS AND PATTERNS 128
8.3 PREDICTIVE ANALYTICS 129
8.3.1 FORECASTING OF POTENTIAL SYSTEM ISSUES TO MINIMIZE DOWNTIME AND IMPROVE SYSTEM RELIABILITY 129
8.4 PRESCRIPTIVE ANALYTICS 130
8.4.1 ACTIONABLE INSIGHTS TO IMPROVE DECISION-MAKING AND EFFICIENCY 130
8.5 DIAGNOSTIC ANALYTICS 131
8.5.1 UNCOVERING ROOT CAUSES OF ISSUES TO ENHANCE RELIABILITY AND PERFORMANCE 131
9 IT OPERATIONS ANALYTICS MARKET, BY APPLICATION 133
9.1 INTRODUCTION 134
9.1.1 APPLICATION: IT OPERATIONS ANALYTICS MARKET DRIVERS 134
9.2 LOG MANAGEMENT & ANALYSIS 136
9.2.1 REAL-TIME INSIGHTS AND ENHANCED SECURITY TO ENSURE SMOOTH OPERATION AND SECURITY OF IT ENVIRONMENTS 136
9.3 APPLICATION PERFORMANCE MONITORING 137
9.3.1 OPTIMIZED APPLICATION PERFORMANCE TO ENSURE SEAMLESS USER EXPERIENCE AND BUSINESS CONTINUITY 137
9.4 ANOMALY DETECTION & ROOT CAUSE ANALYSIS 138
9.4.1 SURGING NEED FOR MINIMIZING DOWNTIME AND IMPROVING SYSTEM PERFORMANCE TO DRIVE MARKET 138
9.5 NETWORK MANAGEMENT 140
9.5.1 ADVANCED ANALYTICS AND MACHINE LEARNING TO HELP DETECT AND ADDRESS NETWORK ISSUES PROACTIVELY 140
9.6 IT SERVICE MANAGEMENT 141
9.6.1 AUTOMATION AND STREAMLINING OF PROCESSES TO REDUCE MANUAL EFFORT, MINIMIZE ERRORS, AND IMPROVE RESPONSE TIMES 141
9.7 INFRASTRUCTURE MANAGEMENT 142
9.7.1 TRACKING OF KEY METRICS TO HELP IN PROACTIVE ADDRESSING OF POTENTIAL ISSUES 142
9.8 SECURITY & EVENT MANAGEMENT 143
9.8.1 ROBUST SECURITY AND EVENT MANAGEMENT TO ENHANCE OPERATIONAL EFFICIENCY AND ENSURE SEAMLESS USER EXPERIENCE 143
9.9 OTHER APPLICATIONS 145
10 IT OPERATIONS ANALYTICS MARKET, BY END USER 147
10.1 INTRODUCTION 148
10.1.1 END USER: IT OPERATIONS ANALYTICS MARKET DRIVERS 148
10.2 BFSI 150
10.2.1 ROBUST ITOA SOLUTIONS TO HELP PROTECT CUSTOMER DATA FROM FRAUD AND THREATS 150
10.3 HEALTHCARE & LIFE SCIENCES 151
10.3.1 REAL-TIME DATA INSIGHTS TO DRIVE IMPROVED PATIENT CARE AND OPERATIONAL EFFICIENCY 151
10.4 RETAIL & ECOMMERCE 152
10.4.1 IMPROVING CUSTOMER EXPERIENCE AND INVENTORY MANAGEMENT THROUGH REAL-TIME DATA INSIGHTS 152
10.5 GOVERNMENT & DEFENSE 153
10.5.1 ENHANCING SECURITY THROUGH INFRASTRUCTURE MONITORING AND ANALYSIS 153
10.6 MANUFACTURING 155
10.6.1 MINIMIZING DOWNTIME AND OPTIMIZING PRODUCTION THROUGH EQUIPMENT PERFORMANCE MONITORING 155
10.7 IT & ITES 156
10.7.1 ENHANCING SERVICE RELIABILITY AND EFFICIENCY THROUGH REAL-TIME IT SYSTEM INSIGHTS 156
10.8 TRANSPORTATION & LOGISTICS 157
10.8.1 SURGING DEMAND FOR REAL-TIME TRACKING AND ROUTE MANAGEMENT TO BOOST MARKET 157
10.9 ENERGY & UTILITIES 158
10.9.1 OPTIMIZING DATA FOR PREDICTIVE MAINTENANCE AND OPERATIONAL EFFICIENCY IN INFRASTRUCTURE 158
10.10 TELECOMMUNICATION 159
10.10.1 SURGING NEED FOR REAL-TIME INSIGHTS INTO CUSTOMER BEHAVIORS, SERVICE USAGE PATTERNS, AND CUSTOMER INTERESTS TO DRIVE MARKET 159
10.11 OTHER END USERS 160
11 IT OPERATIONS ANALYTICS MARKET, BY REGION 162
11.1 INTRODUCTION 163
11.2 NORTH AMERICA 165
11.2.1 NORTH AMERICA: IT OPERATIONS ANALYTICS MARKET DRIVERS 165
11.2.2 MACROECONOMIC OUTLOOK 165
11.2.3 US 173
11.2.3.1 Increasing complexity of IT environments and increasing demand for advanced analytics tools to fuel market growth 173
11.2.4 CANADA 174
11.2.4.1 Government support and significant investments in infrastructure development to drive market 174
11.3 EUROPE 175
11.3.1 EUROPE: IT OPERATIONS ANALYTICS MARKET DRIVERS 175
11.3.2 EUROPE: MACROECONOMIC OUTLOOK 176
11.3.3 UK 182
11.3.3.1 Stringent data regulations and supportive policies to accelerate market growth 182
11.3.4 GERMANY 183
11.3.4.1 Highly skilled workforce and robust infrastructure to drive market 183
11.3.5 FRANCE 184
11.3.5.1 Adoption of advanced analytical technologies to foster market growth 184
11.3.6 SPAIN 185
11.3.6.1 Strategic focus on digital transformation and significant investments in high-tech sectors to bolster market growth 185
11.3.7 ITALY 186
11.3.7.1 Significant investments and government initiatives to foster growth 186
11.3.8 REST OF EUROPE 187
11.4 ASIA PACIFIC 188
11.4.1 ASIA PACIFIC: IT OPERATIONS ANALYTICS MARKET DRIVERS 188
11.4.2 MACROECONOMIC OUTLOOK 189
11.4.3 CHINA 197
11.4.3.1 Rapid technological advancements and investments to drive market 197
11.4.4 JAPAN 198
11.4.4.1 Government support for technological innovation and presence of leading tech companies to boost market 198
11.4.5 INDIA 199
11.4.5.1 Thriving technology landscape and increasing digitalization efforts to fuel market growth 199
11.4.6 SOUTH KOREA 200
11.4.6.1 Robust infrastructure and government initiatives to drive technological innovation 200
11.4.7 ASEAN 200
11.4.7.1 Proactive AI strategies and robust digital economies to drive market 200
11.4.8 AUSTRALIA & NEW ZEALAND 201
11.4.8.1 Growing need to revolutionize IT infrastructure with AI and advanced data analytics to fuel market growth 201
11.4.9 REST OF ASIA PACIFIC 202
11.5 MIDDLE EAST & AFRICA 203
11.5.1 MIDDLE EAST & AFRICA: IT OPERATIONS ANALYTICS MARKET DRIVERS 203
11.5.2 MIDDLE EAST & AFRICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 204

11.5.3 MIDDLE EAST 211
11.5.3.1 UAE 211
11.5.3.1.1 Strategic partnerships with leading tech giants to favor market growth 211
11.5.3.2 Saudi Arabia 212
11.5.3.2.1 Investment initiatives and strategic collaborations to propel market growth 212
11.5.3.3 Turkey 213
11.5.3.3.1 Digital transformation and tech innovation to boost market 213
11.5.3.4 Qatar 214
11.5.3.4.1 Digital transformation agenda and strategic investments in technology to boost market 214
11.5.3.5 Rest of Middle East 215
11.5.4 AFRICA 216
11.6 LATIN AMERICA 216
11.6.1 LATIN AMERICA: MARKET DRIVERS 217
11.6.2 LATIN AMERICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 217
11.6.3 BRAZIL 224
11.6.3.1 Increasing adoption of cloud computing, AI, and big data analytics to bolster market growth 224
11.6.4 MEXICO 225
11.6.4.1 Dynamic private sector and growing investments in digital transformation to boost market 225
11.6.5 ARGENTINA 226
11.6.5.1 Advancements in technology and supportive government initiatives to drive market 226
11.6.6 REST OF LATIN AMERICA 227
12 COMPETITIVE LANDSCAPE 228
12.1 OVERVIEW 228
12.2 KEY PLAYER STRATEGIES/RIGHT TO WIN 228
12.3 REVENUE ANALYSIS 230
12.4 MARKET SHARE ANALYSIS 231
12.4.1 MARKET RANKING ANALYSIS 232
12.5 PRODUCT COMPARATIVE ANALYSIS 234
12.5.1 SPLUNK IT SERVICE INTELLIGENCE (CISCO) 234
12.5.2 IBM TURBONOMIC (IBM) 234
12.5.3 SCIENCELOGIC SL1 (SCIENCELOGIC) 235
12.6 COMPANY EVALUATION MATRIX: KEY PLAYERS, 2023 235
12.6.1 STARS 235
12.6.2 EMERGING LEADERS 235
12.6.3 PERVASIVE PLAYERS 235
12.6.4 PARTICIPANTS 235

12.6.5 COMPANY FOOTPRINT: KEY PLAYERS, 2023 237
12.6.5.1 Company footprint 237
12.6.5.2 Region footprint 238
12.6.5.3 Offering footprint 239
12.6.5.4 Application footprint 240
12.7 COMPANY EVALUATION MATRIX: STARTUPS/SMES, 2023 242
12.7.1 PROGRESSIVE COMPANIES 242
12.7.2 RESPONSIVE COMPANIES 242
12.7.3 DYNAMIC COMPANIES 242
12.7.4 STARTING BLOCKS 242
12.7.5 COMPETITIVE BENCHMARKING: STARTUPS/SMES, 2023 244
12.7.5.1 Detailed list of key startups/SMEs 244
12.7.5.2 Competitive benchmarking of key startups/SMEs 245
12.8 COMPETITIVE SCENARIO AND TRENDS 246
12.8.1 PRODUCT LAUNCHES 246
12.8.2 DEALS 249
12.9 COMPANY VALUATION AND FINANCIAL METRICS 253
13 COMPANY PROFILES 254
13.1 INTRODUCTION 254
13.2 MAJOR PLAYERS 255
13.2.1 IBM 255
13.2.1.1 Business overview 255
13.2.1.2 Products/Solutions/Services offered 256
13.2.1.3 Recent developments 257
13.2.1.3.1 Product launches 257
13.2.1.3.2 Deals 258
13.2.1.4 MnM view 260
13.2.1.4.1 Key strengths 260
13.2.1.4.2 Strategic choices 261
13.2.1.4.3 Weaknesses and competitive threats 261
13.2.2 CISCO 262
13.2.2.1 Business overview 262
13.2.2.2 Products/Solutions/Services offered 263
13.2.2.3 Recent developments 266
13.2.2.3.1 Product launches 266
13.2.2.3.2 Deals 267
13.2.2.4 MnM view 269
13.2.2.4.1 Key strengths 269
13.2.2.4.2 Strategic choices 270
13.2.2.4.3 Weaknesses and competitive threats 270

13.2.3 ORACLE 271
13.2.3.1 Business overview 271
13.2.3.2 Products/Solutions/Services offered 272
13.2.3.3 Recent developments 273
13.2.3.3.1 Product launches 273
13.2.3.3.2 Deals 275
13.2.3.3.3 Expansions 276
13.2.3.4 MnM view 277
13.2.3.4.1 Key strengths 277
13.2.3.4.2 Strategic choices 277
13.2.3.4.3 Weaknesses and competitive threats 277
13.2.4 OPENTEXT 278
13.2.4.1 Business overview 278
13.2.4.2 Products/Solutions/Services offered 279
13.2.4.3 Recent developments 280
13.2.4.3.1 Product launches 280
13.2.4.3.2 Deals 281
13.2.4.4 MnM view 282
13.2.4.4.1 Key strengths 282
13.2.4.4.2 Strategic choices 283
13.2.4.4.3 Weaknesses and competitive threats 283
13.2.5 MICROSOFT 284
13.2.5.1 Business overview 284
13.2.5.2 Products/Solutions/Services offered 285
13.2.5.3 Recent developments 286
13.2.5.3.1 Deals 286
13.2.6 DYNATRACE 288
13.2.6.1 Business overview 288
13.2.6.2 Products/Solutions/Services offered 289
13.2.6.3 Recent developments 290
13.2.6.3.1 Product launches 290
13.2.6.3.2 Deals 293
13.2.7 HITACHI 294
13.2.7.1 Business overview 294
13.2.7.2 Products/Solutions/Services offered 295
13.2.7.3 Recent developments 296
13.2.7.3.1 Product launches 296
13.2.7.3.2 Deals 298

13.2.8 BROADCOM 300
13.2.8.1 Business overview 300
13.2.8.2 Products/Solutions/Services offered 301
13.2.8.3 Recent developments 302
13.2.8.3.1 Product launches 302
13.2.8.3.2 Deals 302
13.2.9 SOLARWINDS 303
13.2.9.1 Business overview 303
13.2.9.2 Products/Solutions/Services offered 304
13.2.9.3 Recent developments 305
13.2.9.3.1 Product launches 305
13.2.9.3.2 Deals 307
13.2.10 BMC SOFTWARE 309
13.2.10.1 Business overview 309
13.2.10.2 Products/Solutions/Services offered 309
13.2.10.3 Recent developments 310
13.2.10.3.1 Product launches 310
13.2.10.3.2 Deals 311
13.3 MAJOR PLAYERS 313
13.3.1 NETAPP 313
13.3.2 ELASTIC 314
13.3.3 NEXTHINK 315
13.3.4 HCL TECHNOLOGIES 316
13.3.5 NEW RELIC 317
13.3.6 SERVICENOW 318
13.3.7 DELL TECHNOLOGIES 319
13.3.8 HPE 320
13.3.9 CLOUD SOFTWARE GROUP 321
13.3.10 VERITAS TECHNOLOGIES 322
13.4 STARTUPS/SMES 323
13.4.1 BIGPANDA 323
13.4.2 EXTRAHOP NETWORKS 324
13.4.3 SQUADCAST 325
13.4.4 SCIENCELOGIC 326
13.4.5 APICA 326
13.4.6 DIAMANTI 327
13.4.7 MCG A/S 328
13.4.8 EVOLVEN 329
13.4.9 XPLG 330
13.4.10 HEAL SOFTWARE 331
13.4.11 SUMO LOGIC 332
13.4.12 DEVO 333
13.4.13 MESHIQ 334
13.4.14 CLOUDFABRIX 335
14 ADJACENT AND RELATED MARKETS 336
14.1 INTRODUCTION 336
14.1.1 BIG DATA MARKET—GLOBAL FORECAST TO 2028 336
14.1.1.1 Market definition 336
14.1.1.2 Market overview 336
14.1.1.2.1 Big data market, by offering 338
14.1.1.2.2 Big data software market, by type 339
14.1.1.2.3 Big data software market, by deployment mode 340
14.1.1.2.4 Big data market, by business function 341
14.1.1.2.5 Big data market, by data type 342
14.1.1.2.6 Big data market, by vertical 343
14.1.1.2.7 Big data market, by region 345
14.1.2 AIOPS PLATFORM MARKET—GLOBAL FORECAST TO 2028 346
14.1.2.1 Market definition 346
14.1.2.2 Market overview 346
14.1.2.2.1 AIOps platform market, by offering 347
14.1.2.2.2 AIOps platform market, by service 348
14.1.2.2.3 AIOps platform market, by deployment mode 349
14.1.2.2.4 AIOps platform market, by application 349
14.1.2.2.5 AIOps platform market, by vertical 350
14.1.2.2.6 AIOps platform market, by region 351
15 APPENDIX 353
15.1 DISCUSSION GUIDE 353
15.2 KNOWLEDGESTORE: MARKETSANDMARKETS’ SUBSCRIPTION PORTAL 359
15.3 CUSTOMIZATION OPTIONS 361
15.4 RELATED REPORTS 361
15.5 AUTHOR DETAILS 362

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