グラフデータベース市場：ソリューション別（グラフ拡張、グラフ処理エンジン、ネイティブグラフデータベース、ナレッジグラフエンジン）、用途別（データガバナンスとマスターデータ管理、インフラストラクチャと資産管理） - 2030年までの世界予測

Graph Database Market by Solutions (Graph Extension, Graph Processing Engines, Native Graph Database, Knowledge Graph Engines), Application (Data Governance and Master Data Management, Infrastructure and Asset Management) - Global Forecast to 2030

グラフデータベース市場は、2024年に5億760万米ドル、2030年には21億4300万米ドル、年間平均成長率（CAGR）27.1％と推定される。グラフデータベースは、より正確で深い洞察に基づくデータ分析を可能にすることで... もっと見る

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MarketsandMarkets マーケッツアンドマーケッツ	2025年1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	通常2営業日以内	369	443	英語

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サマリー

グラフデータベース市場は、2024年に5億760万米ドル、2030年には21億4300万米ドル、年間平均成長率（CAGR）27.1％と推定される。グラフデータベースは、より正確で深い洞察に基づくデータ分析を可能にすることで、AIとMLの台頭の最前線にある。グラフ・データベースは、相互接続されたデータを非常にうまく扱うことができるため、AI/MLモデルは、従来のシステムでは見逃してしまうような、より深い関係や隠れたパターンを見つけることができる。複雑なデータ構造をグラフ・データベースがサポートすることで、予測精度が向上し、不正検知、パーソナライズされたレコメンデーション、顧客インサイトなどのアプリケーションに不可欠なものとなる。AIとMLの進歩により、グラフ・データベースは膨大なデータセットをサポートできるようになり、予測可能性が高まり、データ主導の意思決定が極めて信頼できるものになる。
"業種別では、BFSIセグメントが予測期間中最大の市場規模を握るだろう。"
グラフ・データベースは、複雑に相互接続されたデータセットに対するリアルタイムの洞察を可能にすることで、BFSI分野に革命をもたらす。従来の分析ソリューションでは見過ごされていた、複数の接続にまたがる複雑なパターンを検出できるため、決済詐欺に特に効果的です。グラフ・データベースは、規制遵守のために、社内の財務データと制裁措置や政治的に露出している人物（PEP）リストなどの外部データベースをリンクさせることで、リスクを軽減するのに役立つ。また、様々な財務記録やトランザクション間の関係を分析することで、信用リスク評価の改善にも役立ちます。顧客エンゲージメントでは、グラフ・データベースは360度の完全なビューの開発を支援し、チャネルからのデータを統合して、解約を最小限に抑えながらパーソナライゼーションとクロスセリングを強化する。このような総合的なアプローチにより、BFSI機関は顧客の期待に応じたサービスを提供し、進化する顧客とダイナミックな市場において適切な存在であり続けることができる。
「インフラストラクチャーと資産管理分野は、予測期間中に最も速い成長率を記録するだろう。
グラフデータベースは、複雑な資産ネットワークと相互関係のモデリングを可能にすることで、インフラストラクチャと資産管理に重要なサポートを提供します。これにより、組織は資産のステータス、位置、ライフサイクルを効率的に追跡し、インフラ全体のリアルタイムビューを得ることができる。この機能により、メンテナンス計画を最適化し、リスクを特定することができるため、資産の利用やアップグレードに関する賢明な意思決定に役立ちます。さらに、グラフ・データベースは、予知保全とパフォーマンス改善により、パターンと依存関係を特定するのに役立ちます。グラフ・データベースは、メンテナンス記録、使用統計、稼働状況などのデータポイントを関連付けることで、リソースの利用を強化し、ダウンタイムを削減し、運用効率を向上させる。
「予測期間中、アジア太平洋地域が最も高い市場成長率を示す。
アジア太平洋地域のグラフ・データベース市場は、相互接続されたデータを管理するためのより高度なソリューションを求める企業や政府によって牽引力を増している。日本では、富士通がナレッジグラフと生成AI技術の融合に重要な役割を果たし、論理的推論を向上させ、AIの幻覚を減少させている。GENIACのようなプロジェクトでの進歩は計り知れない。AIとグラフ技術のこの融合は、会話AIにも応用され、ビジネスのアウトプットをより信頼性の高い正確なものにしている。インドでは、革新的な都市構想や物流分野でグラフデータベースが導入されており、Neo4jなどの企業がビッグデータを管理し、リアルタイムの意思決定を強化するソリューションを提供している。同様に韓国では、スマートシティやインダストリー4.0の実現に向け、より優れたデータ管理や分析サービスを提供するため、通信から製造業までさまざまな分野でグラフデータベースが広く導入されている。

グラフデータベー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）、取締役、その他の経営幹部に対して詳細なインタビューを実施した。

- 企業タイプ別ティア1 - 40%、ティア2 - 35%、ティア3 - 25
- 役職別取締役 -25%、マネージャー -35%、その他 -40
- 地域別北米37%、欧州42%、アジア太平洋地域21
グラフ・データベース市場の主要プレーヤーは、IBM Corporation（米国）、Oracle（米国）、Microsoft Corporation（米国）、AWS（米国）、Neo4j（米国）、RelationaAI（米国）、Progress Software（米国）、TigerGraph（米国）、Stardog（米国）、Datastax（米国）、Franz Inc（米国）、Ontotext（ブルガリア）、Openlink Software（米国）、Dgraph Labs（米国）、Graphwise（米国）、Altair（米国）、Bitnine（韓国）、ArangoDB（米国）、Fluree（米国）、Blazegraph（米国）、Memgraph（英国）、Objectivity（米国）、GraphBase（オーストラリア）、Graph Story（米国）、Oxford Semantic Technologies（英国）、FalkorDB（イスラエル）。これらのプレイヤーは、グラフデータベース市場の足跡を拡大するために、パートナーシップ、契約、コラボレーション、新製品の発表、機能強化、買収など様々な成長戦略を採用している。

調査対象範囲
この調査レポートは、さまざまなセグメントにわたるグラフデータベースの市場規模をカバーしています。ソリューション（タイプ別（グラフ拡張、グラフ処理エンジン、ネイティブグラフデータベース、ナレッジグラフエンジン）、導入タイプ（クラウド、オンプレミス）、サービス（プロフェッショナルサービス（コンサルティングサービス、導入・統合サービス、サポート・保守サービス）、マネージドサービス）、モデルタイプ（リソース記述フレームワーク、プロパティグラフ（ラベル付きプロパティグラフ（LPG）、型付きプロパティグラフ））、アプリケーション（データガバナンスとマスターデータ管理、データ分析とビジネスインテリジェンス、ナレッジとコンテンツ管理、バーチャルアシスタント、セルフサービスデータ・デジタル資産ディスカバリー、製品・構成管理、インフラ・資産管理、プロセス最適化・リソース管理、リスク管理、コンプライアンス、規制報告、市場・顧客インテリジェンス、販売最適化、その他アプリケーション）、業種別（銀行・金融サービス・保険（BFSI）、小売・eコマース、ヘルスケア・ライフサイエンス・製薬、通信・テクノロジー、政府、製造・自動車、メディア・エンターテイメント、エネルギー・公共事業・インフラ、旅行・ホスピタリティ、輸送・物流、その他業種）、地域別（北米、欧州、アジア太平洋、中東・アフリカ、中南米）。この調査には、主要市場プレイヤーの詳細な競合分析、会社概要、製品および事業提供に関する主な見解、最近の動向、市場戦略などが含まれます。

レポート購入の主な利点
本レポートは、世界のグラフデータベース市場の収益数およびサブセグメントの最も近い近似値に関する情報で、市場リーダー/新規参入者を支援します。本レポートは、利害関係者が競争状況を理解し、自社のビジネスをより良く位置づけ、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ちます。さらに、本レポートは、市場の脈拍を理解し、主要な市場促進要因、阻害要因、課題、および機会に関する情報を提供するために、利害関係者に洞察を提供します。
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：

主な促進要因の分析（生成AIに対する需要の高まり、結果の可視化を伴うリアルタイムのビッグデータマイニングを組み込む必要性、低レイテンシのクエリを処理するソリューションに対する需要の高まり、BFSI、小売、メディア＆エンターテイメント業界全体にわたる膨大なデータ生成、ビッグデータ分析への仮想化の急速な利用）、グラフデータベース市場の成長に影響を与える阻害要因（標準化とプログラミングの容易さの不足）機会（データの統合と知識グラフの急速な普及、複雑な科学研究に対処するためのセマンティックな知識グラフの提供、オープンな知識ネットワークの出現の重視）、課題（技術的専門知識の不足）。

製品開発/イノベーション：グラフデータベース市場における今後の技術、研究開発活動、新製品・新サービスの発表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を提供し、様々な地域のグラフデータベース市場を分析します。
市場の多様化：グラフデータベース市場における新製品＆サービス、未開拓の地域、最近の開発、投資に関する情報を網羅的に提供します。
競合評価：IBM Corporation（米国）、Oracle（米国）、Microsoft Corporation（米国）、AWS（米国）、Neo4j（米国）、RelationalAI（米国）、Progress Software（米国）、TigerGraph（米国）、Stardog（米国）、Datastax（米国）、Franz Inc、Ontotext（ブルガリア）、Openlink Software（米国）、Dgraph Labs（米国）、Graphwise（米国）、Altair（米国）、Bitnine（韓国）ArangoDB（米国）、Fluree（米国）、Blazegraph（米国）、Memgraph（英国）、Objectivity（米国）、GraphBase（オーストラリア）、Graph Story（米国）、Oxford Semantic Tecnologies（英国）、FalkorDB（イスラエル）。

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1 はじめに
1.1 調査目的
1.2 市場の定義
1.3 調査範囲 43
1.3.1 市場セグメンテーション 43
1.3.2 対象と除外 44
1.3.3 考慮した年数 44
1.4 考慮した通貨 45
1.5 利害関係者
1.6 変更点のまとめ 46
2 調査方法 47
2.1 調査データ 47
2.1.1 二次データ 48
2.1.1.1 二次資料からの主要データ 48
2.1.2 一次データ 49
2.1.2.1 専門家への一次インタビュー 49
2.1.2.2 一次インタビューの内訳 49
2.1.2.3 主要な業界インサイト 50
2.2 市場規模の推定 50
2.2.1 トップダウンアプローチ 50
2.2.1.1 供給サイド分析 51
2.2.2 ボトムアップアプローチ 51
2.2.2.1 需要サイド分析 52
2.3 データの三角測量 54
2.4 研究の前提 55
2.5 研究の限界 56
2.6 リスク評価 56
3 エグゼクティブ・サマリー 57
4 プレミアムインサイト 59
4.1 グラフデータベース市場における主要企業のビジネスチャンス 59
4.2 グラフデータベース市場：提供サービス別 59
4.3 グラフデータベース市場：サービス別 60
4.4 グラフデータベース市場：プロフェッショナルサービス別 60
4.5 グラフデータベース市場：用途別 60
4.6 グラフデータベース市場：モデルタイプ別 61
4.7 グラフデータベース市場：業種別 61
4.8 北米：グラフデータベース市場：オファリング・モデルタイプ別 62
5 市場の概要と業界動向 63
5.1 市場のダイナミクス 63
5.1.1 推進要因 63
5.1.1.1 Gen AIアプリケーションの増加 63
5.1.1.2 リアルタイムのビッグデータマイニングと結果の可視化に対するニーズの急増 64
5.1.1.3 低遅延クエリを処理できるソリューションに対する需要の高まり 64
5.1.1.4 ビッグデータ分析のための仮想化の急速な利用 65
5.1.1.5 非構造化コンテンツのセマンティック検索に対する需要の高まり 65
5.1.2 制約事項 65
5.1.2.1 標準化とプログラミングの容易さの欠如 65
5.1.2.2 データ管理技術の急速な普及 65
5.1.2.3 高い実装コスト 66
5.1.3 機会 66
5.1.3.1 データの統一化とナレッジグラフの急速な普及 66
5.1.3.2 複雑科学研究に対処するための意味的ナレッジグラフの提供 66
5.1.3.3 オープンな知識ネットワークの出現の重視 67
5.1.4 課題 67
5.1.4.1 技術的専門知識の不足 67
5.1.4.2 単一のアプリケーションやユースケースで知識グラフの利点を示すことの難しさ 68
5.2 グラフデータベース市場におけるベストプラクティス 68
5.2.1 ユースケースの検証 68
5.2.2 非効率な探索パターンの回避 68
5.2.3 データモデリングの利用 69
5.2.4 データの一貫性の確保 69
5.2.5 コスモスDBのパーティショニング 69
5.2.6 グラフデータベースにおけるチームの専門性の育成 69
5.3 グラフデータベース市場の進化
5.4 エコシステム分析
5.5 ケーススタディ分析
5.5.1 neo4j を活用したナレッジグラフにより、intuit 社はリアルタイムの洞察を提供し、セキュリティ脅威への迅速な対応を実現した 73
5.5.2 Westjet 社は、neo4j のグラフ技術を統合することで、顧客の予約体験を改善した 74
5.5.3 ニューデイは、Tigergraph クラウドによって不正検知能力を向上させた 74
5.5.4 サイバーレジリエンスのリーダーは、Tigergraphを活用し、次世代クラウドベースのサイバーセキュリティサービスを強化した 75
5.5.5 xboxは、グラフ分析機能を強化するためにTigergraphを選択した 76
5.5.6 dgraphの最先端データベース・ソリューションは、Mooncampのバックエンド業務の合理化を実現 76
5.5.7 Neo4jのグラフ・データベースとアプリケーション・プラットフォームは、Kerberosの複雑な法的義務の管理を支援 77
5.5.8 BLAZEGRAPHは、グラフクエリを使用したYAHOO7のネイティブリアルタイム広告の推進を支援 78
5.5.9 neo4jは、icuのチームがパナマ文書流出の要素間のつながりを視覚化し、分析することを可能にした 78
5.5.10 Neo4jのグラフテクノロジーは、米国を支援した。設備メンテナンスの追跡と分析による軍備管理 79
5.5.11 ジャガー・ランドローバーは、タイガーグラフのソリューションにより、在庫コストの削減と収益性の向上を達成した 79
5.5.12 メイシーズ、カタログデータの更新時間を6倍に短縮 80
5.5.13 メタファクトとオントテキストにより、グローバル製薬会社は研究開発のナレッジディスカバリーを促進 80
5.6 サプライチェーン分析
5.7 投資と資金調達のシナリオ 82
5.8 グラフ・データベース市場におけるジェネレーティブAIのインパクト 82
5.8.1 グラフ・データベースにおけるジェネレーティブAIのユースケース 83
5.8.1.1 Neo4j LLMナレッジグラフ・ビルダーは、構造化されていないテキストからノードと関係を抽出することを可能にした 83
5.8.1.2 Data²の主力分析プラットフォームreViewは、顧客データをNeo4jのナレッジグラフに統合することで、強力な洞察を提供する 83
5.8.1.3 JPモルガンはLLMを活用して不正行為を検知した 83
5.8.1.4 マスターカードはGenAI機能を活用して不正検知システムを強化した 84
5.9 グラフデータベース市場の技術ロードマップ 85
5.10 規制の状況 86
5.10.1 規制機関、政府機関、その他の組織 86
5.10.2 主な規制 89
5.10.2.1 北米 89
5.10.2.1.1 SCR 17：人工知能法案（カリフォルニア州） 89
5.10.2.1.2 S1103：人工知能自動決定法案（コネチカット州） 90
5.10.2.1.3 国家人工知能イニシアチブ法（NAIIA） 90
5.10.2.1.4 人工知能およびデータ法（AIDA）（カナダ） 90
5.10.2.1.5 サイバーセキュリティ成熟度モデル認証（CMMC）（米国） 91
5.10.2.2 欧州 91
5.10.2.2.1 欧州連合（EU） - 人工知能法（AIA） 91
5.10.2.2.2 一般データ保護規則（欧州） 91
5.10.2.3 アジア太平洋地域 92
5.10.2.3.1 生成型人工知能サービスに関する暫定行政措置（中国） 92
5.10.2.3.2 国家AI戦略（シンガポール） 92
5.10.2.3.3 広島AIプロセス総合政策フレームワーク（日本） 93
5.10.2.4 中東・アフリカ 94
5.10.2.4.1 人工知能国家戦略（アラブ首長国連邦） 94
5.10.2.4.2 国家人工知能戦略（カタール） 94
5.10.2.4.3 AI倫理原則とガイドライン（ドバイ） 94
5.10.2.5 ラテンアメリカ 95
5.10.2.5.1 サンティアゴ宣言（チリ） 95
5.10.2.5.2 ブラジルの人工知能戦略-EBIA 95
5.11 特許分析 96
5.11.1 方法論 96
5.11.2 主要特許のリスト 97
5.12 技術分析 98
5.12.1 主要技術 99
5.12.1.1 セマンティック・ウェブ 99
5.12.1.2 生成AIと自然言語処理 99
5.12.1.3 グラフRAG 99
5.12.2 補完技術 100
5.12.2.1 クラウドコンピューティング 100
5.12.2.2 AIとML 100
5.12.2.3 ビッグデータとアナリティクス 101
5.12.2.4 グラフ・ニューラル・ネットワーク 101
5.12.2.5 ベクターデータベースと全文検索エンジン 101
5.12.2.6 マルチモーダルデータベース 101
5.12.3 隣接技術 102
5.12.3.1 デジタルツイン 102
5.12.3.2 IoT 102
5.12.3.3 ブロックチェーン 102
5.12.3.4 エッジコンピューティング 102
5.13 価格分析 103
5.13.1 主要企業の平均販売価格（国別、2023年） 103
5.13.2 主要プレーヤー別の指標価格分析（2023年） 104
5.14 主要会議とイベント（2024～2025年） 106
5.15 ポーターの5つの力分析 108
5.15.1 新規参入の脅威 109
5.15.2 代替品の脅威 109
5.15.3 供給者の交渉力 109
5.15.4 買い手の交渉力 109
5.15.5 競合の激しさ 109

5.16 顧客ビジネスに影響を与えるトレンド／混乱 110
5.17 主要ステークホルダーと購買基準 111
5.17.1 購買プロセスにおける主要ステークホルダー 111
5.17.2 購入基準 112
6 グラフデータベース市場：提供製品別 113
6.1 はじめに 114
6.1.1 オファリンググラフデータベース市場の促進要因 114
6.2 ソリューション 115
6.2.1 生産性向上と事業継続性へのニーズの高まりが市場を牽引 115
6.2.2 ソリューションタイプ別 117
6.2.2.1 グラフ拡張 117
6.2.2.2 グラフ処理エンジン 118
6.2.2.3 ネイティブグラフデータベース 119
6.2.2.4 ナレッジグラフエンジン 119
6.2.3 導入形態別 120
6.2.3.1 クラウド 121
6.2.3.2 オンプレミス 121
6.3 サービス 122
6.3.1 マネージド・サービス 124
6.3.1.1 グラフデータベースソリューションの保守・更新のための専門スキルが市場を牽引 124
6.3.2 プロフェッショナルサービス 125
6.3.2.1 コンサルティングサービス 126
6.3.2.1.1 グラフデータベースと分析・仮想化フレームワークの統合が市場を押し上げる 126
6.3.2.2 導入・統合サービス 127
6.3.2.2.1 システム関連の問題を効果的に克服するニーズの高まりが市場を牽引 127
6.3.2.3 サポート＆保守サービス 128
6.3.2.3.1 導入後の運用エコシステムのアップグレードや保守のためのサービスが市場成長を促進 128
7 グラフデータベース市場：モデルタイプ別 130
7.1 はじめに
7.1.1 モデルタイプグラフデータベース市場の促進要因
7.2 リソース記述フレームワーク 132
7.2.1 インテリジェントなデータ管理ソリューションへのニーズがグラフデータベースの需要を牽引 132
7.3 プロパティグラフ 133
7.133 3.1 多数のエンティティ間の関係を見つけたいという要求の高まりが市場を押し上げる 133
7.3.1.1 ラベル付きプロパティグラフ 134
7.3.1.2 型付きプロパティグラフ 134
8 グラフデータベース市場（用途別） 135
8.1 はじめに 136
8.1.1 アプリケーション：グラフデータベース市場の促進要因 136
8.2 データガバナンスとマスターデータ管理 138
8.2.1 複雑なデータ関係を管理、統合、保護するニーズが市場を牽引 138
8.3 データ分析とビジネスインテリジェンス 139
8.3.1 複雑な操作に対する優れたクエリ性能が市場を押し上げる 139
8.4 ナレッジ＆コンテンツ管理 140
8.4.1 直感的でダイナミックな情報の整理、接続、検索方法が市場の成長を促進する 140
8.5 バーチャルアシスタント、セルフサービスデータ、デジタル資産ディスカバリー 141
8.5.1 パーソナライズされ、インテリジェントで、コンテキストを意識したインタラクションが市場成長を支える 141
8.6 製品とコンフィギュレーション管理 142
8.6.1 チーム間の相互依存関係を可視化することで、トレーサビリティを確保し、より良い意思決定を行う 142
8.7 インフラ・資産管理 143
8.7.1 市場牽引のための資産間の複雑な関係のモデリングと分析 143
8.8 プロセス最適化とリソース管理 144
8.8.1 グラフ・データ・サイエンスによる複雑で相互接続されたデータの分析でプロセスを最適化 144
8.9 リスク管理、コンプライアンス、規制当局への報告 145
8.9.1 市場活性化のためのつながりを可視化することによるリスクの特定と評価 145
8.10 市場・顧客インテリジェンスと販売最適化 146
8.10.1 グラフデータベースによる営業効果と顧客エンゲージメントの向上 146
8.11 その他のアプリケーション 147
9 グラフデータベース市場（業種別） 149
9.1 はじめに
9.1.1 バーティカル：グラフデータベース市場の促進要因
9.2 銀行、金融サービス、保険 152
9.2.1 金融標準の採用拡大と規制遵守が市場を牽引 152
9.2.2 ケーススタディ 153
9.2.2.1 不正検知とリスク管理 153
9.2.2.1.1 Neo4jを活用したシステムにより、BNPパリバ・パーソナル・ファイナンスは不正を20%削減 153
9.2.2.1.2 チューリッヒ・スイスはNeo4jで不正調査を強化した 154
9.2.2.2 マネーロンダリング防止 154
9.2.2.2.1 米国の銀行がTigerGraphのグラフ分析機能を活用し、複雑なマネーロンダリングネットワークを検知 154
9.2.2.2.2 KERBEROS社はNeo4jのグラフデータベースとStructrアプリケーションプラットフォームでマネーロンダリング機能を強化した 155
9.2.2.3 ID・アクセス管理 155
9.2.2.3.1 マーケットを牽引する複雑な関係のマッピングとクエリー機能 155
9.2.2.4 リスク管理 155
9.2.2.4.1 リスクインテリジェンス機能を強化するグラフデータベースツールやサービスの利用が増加し、市場成長を促進 155
9.2.2.4.2 UBSはデータの系統性とガバナンスを改善するためにNeo4jのグラフデータベースを導入した 156
9.2.2.4.3 マリオネットは、様々なデータベースをNeo4jのグラフ・データベースと統合し、信用リスクの低減と手数料の削減を実現した 156
9.2.2.5 データ統合とガバナンス 156
9.2.2.5.1 データのセキュリティとプライバシーの最適化 156
9.2.2.5.2 リアルタイムのモニタリングと監査 157
9.2.2.6 顧客確認（KYC）プロセス 157
9.2.2.6.1 Neo4jのグラフ技術が金融機関のコンプライアンス・ワークフローの時間短縮に貢献 157
9.2.2.7 銀行 IT システムの運用回復力 158
9.2.2.7.1 Stardog 社のプラットフォームは、相互接続されたデータを簡単にナビゲートでき、組織が依存関係を特定し、システミック・リスクを分析するのに役立った 158
9.2.2.8 規制コンプライアンス 158
9.2.2.8.1 RDFoc による規制コンプライアンスの合理化 158
9.2.2.9 顧客 360°ビュー 159
9.2.2.9.1 複数のソースからのデータを統合することによる、各顧客の統一された全体的視点 159
9.2.2.10 市場分析とトレンド検出 159
9.2.2.10.1 組織の複雑な関係をより深く洞察し、顧客体験を向上させるグラフデータベース 159
9.2.2.11 政策インパクト分析 160
9.2.2.11.1 変化する規制への迅速な対応、混乱の最小化、業務効率の維持のためのリアルタイム更新 160
9.2.2.12 セルフサービスによるデータとデジタル資産の発見 160
9.2.2.12.1 技術的な専門知識を持たないユーザーが独自にデータを見つけ、探索し、扱えるようにすることが市場成長を促進する 160
9.2.2.13 顧客サポート 160
9.2.2.13.1 迅速な問題解決、パーソナライズされた対応、カスタマイズされた推奨が市場を押し上げる 160

9.3 小売・eコマース 160
9.3.1 リアルタイムで顧客の行動を把握するニーズの高まりが市場を牽引する 160
リアルタイムで把握する必要性が高まっている 160
9.3.2 ケーススタディ 162
9.3.2.1 eコマースにおける不正検知 162
9.3.2.1.1 ペイパルはリアルタイムグラフデータベースとグラフ分析を活用し、不正行為に効果的に対処した 162
9.3.2.2 ダイナミックプライシングの最適化 162
9.3.2.2.1 Neo4jベースのシステム導入により、マリオットの価格設定業務の効率性と拡張性が大幅に向上 162
9.3.2.3 パーソナライズされた商品推奨 162
9.3.2.3.1 Neo4jのグラフベースのアプローチにより、ウォルマートはオンラインショッピングエクスペリエンスを向上させ、競争力を維持することができた 163
9.3.2.3.2 AboutYouはArangoDBでパーソナライズされたショッピングを変革し、エンゲージメントと効率を向上させた 163
9.3.2.4 マーケットバスケット分析 163
9.3.2.4.1 製品価格と消費者行動の関係を分析し、最適化された価格戦略の開発をサポート 163
9.3.2.5 顧客体験の向上 163
9.3.2.5.1 小売業はタイガーグラフのプラットフォームにより店舗運営の強化と顧客満足度の向上を実現 164
9.3.2.6 チャーン予測・防止 164
9.3.2.6.1 離脱リスクのある顧客を特定するための解約予測 164
9.3.2.7 ソーシャルメディアが購買行動に与える影響 164
9.3.2.7.1 消費者の購買意思決定に影響を与えるソーシャルメディアのダイナミクスを理解し活用する必要性の高まりが市場成長を促進する 164
9.3.2.8 商品構成と推奨 165
9.3.2.8.1 Neo4jのグラフデータベースがeBayのシームレスでインテリジェントな商品発見体験を実現 165
9.3.2.9 顧客セグメンテーションとターゲティング 165
9.3.2.9.1 ターゲティング広告とパーソナライズされたショッピング体験で売上を促進 165
9.3.2.10 顧客360°ビュー 165
9.3.2.10.1 顧客の購買行動の追跡が市場成長を促進する 165
9.3.2.10.2 Neo4jはヘステンス社にデータ、オペレーション、顧客、パートナーの包括的な360度ビューを構築させた 166
9.3.2.11 レビューと評判の管理 166
9.3.2.11.1 顧客レビューを強化・管理し、レピュテーションを守る 166
9.3.2.12 顧客サポート 166
9.3.2.12.1 顧客満足度の向上、迅速な対応、顧客ロイヤルティの強化 166
9.4 通信とテクノロジー 166
9.4.1 サービス向上への需要の高まりが市場を牽引 166
9.4.2 ケーススタディ 168
9.4.2.1 ネットワークの最適化と管理 168
9.4.2.1.1 オーストラリアの大手通信事業者がArangoDBでネットワーク監視とセキュリティを強化 168
9.4.2.2 データ統合とガバナンス 168
9.4.2.2.1 D&BはNeo4jのグラフ技術を利用して大幅な収益増と顧客基盤の拡大を達成 168
9.4.2.3 IT資産管理 168
9.4.2.3.1 Orange社はArangoDBを活用してデジタルツインプラットフォームを構築し、プロセスの最適化を強化 168
9.4.2.4 ネットワークセキュリティ分析 169
9.4.2.4.1 Zeta Globalは拡張性、伸縮性、費用対効果でAmazon Neptuneを採用 169
9.4.2.5 IoT デバイス管理と接続性 169
9.4.2.5.1 BT GroupはNeo4jを活用し、迅速な在庫管理と業務の効率化を実現 169
9.4.2.5.2 Amazon Neptuneの機能により、通信・IT部門はデバイスオーケストレーションの強化とIoTデータのシームレスな統合を実現 169
9.4.2.6 セルフサービス型データ＆デジタル資産ディスカバリー 170
9.4.2.6.1 セルフサービス・データ＆デジタル資産ディスカバリーによる通信業務の最適化 170
9.4.2.7 ID＆アクセス管理 170
9.4.2.7.1 相互接続されたデータモデルにより、Telenor Norway はパフォーマンスのボトルネックを解消し、より迅速な洞察を実現 170
9.4.2.7.2 TigerGraph によるアイデンティティ管理とレコメンデーションの強化 170
9.4.2.8 メタデータのエンリッチメント 170
9.4.2.8.1 Cisco 社におけるメタデータエンリッチメントによるドキュメントの検索性の向上 170
9.4.2.9 サービスインシデント管理 171
9.4.2.9.1 Neo4jを利用したインテリジェントネットワーク分析ツールによるプロアクティブなインシデント管理 171
9.5 ヘルスケア、ライフサイエンス、製薬 171
9.171 5.1 患者中心の体験の向上とリアルタイム治療のニーズが市場を牽引 171
9.5.2 ケーススタディ 173
9.5.2.1 創薬・医薬品開発 173
9.5.2.1.1 ノバルティスは最先端の生物学的知見を創薬に活用 173
9.173 5.2.1.2 グラフを活用したナレッジマッピングによる生物多様性の洞察の革新 173

9.5.2.2 臨床試験管理 173
9.5.2.2.1 Neo4jのナレッジグラフベースのアプリケーションがノボノルディスクのエンドツーエンドの一貫性と自動化の向上を支援 173
9.5.2.3 医療請求処理 174
9.5.2.3.1 UnitedHealth社はグラフデータベースにより医療請求処理を改善した 174
9.5.2.4 クリニカルインテリジェンス 174
9.5.2.4.1 ユナイテッドヘルス・グループはグラフデータベースを導入し、患者ケアを強化した 174
9.174 5.2.4.2 Dooloo社は、パーソナライズされたデータ主導の洞察を提供するためにNeo4jのグラフデータプラットフォームを採用した 174
9.5.2.5 医療ネットワークプロバイダーの分析 174
9.5.2.5.1 ボストン・サイエンティフィック社は複雑な医療サプライチェーン分析を簡素化するために Neo4j のグラフデータサイエンスライブラリを利用した 175
9.5.2.5.2 Amgen社はTigerGraphでデータ分析とスケーラビリティを強化し、ヘルスケアのインサイトに活用 175
9.5.2.6 顧客サポート
9.5.2.6.1 イグザクト・サイエンシズはTigerGraphを活用したDoctor-and-Product 360ソリューションの導入により顧客エンゲージメントを強化 175
9.5.2.6.2 グラフRAGを活用したチャットボットによるヘルスケアカスタマーサポートの最適化 176
9.5.2.7 ペイシェントジャーニー＆ケアパス分析 176
9.5.2.7.1 Neo4jのスケーラブルで相互接続されたデータモデルにより、Care-for-Rareはサイロ化された膨大なデータセットを実用的な医療インサイトに変換できるようになった 176
9.5.2.8 セルフサービスによるデータとデジタル資産の発見 176
9.176 5.2.8.1 ベーリンガーインゲルハイム社は、スタードッグを活用したエンタープライズナレッジグラフにより、サイロ化された研究データという課題に対処できるようになった。
9.6 政府・公共機関 177
9.6.1 データセキュリティ強化と高度なインテリジェンスへのニーズの高まりが市場を牽引 177
9.6.2 ケーススタディ 178
9.6.2.1 政府サービスの最適化 178
9.178 6.2.1.1 シームレスなデータ洞察と意思決定強化のためのスタードッグVoiceboxによる政府機関の強化 178
9.6.2.2 法規制分析 178
9.6.2.2.1 グラフデータベースによる法規制分析の合理化で、コンプライアンスと意思決定を強化 178
9.6.2.3 危機管理・災害対応計画 179
9.6.2.3.1 グラフデータベースによるサイバーセキュリティ強化 179
9.6.2.4 環境影響分析とESG 179
9.6.2.4.1 NASA はスタードッグのエンタープライズナレッジプラットフォームを活用し、シームレスな統合と分析を実現した 179

9.6.2.5 セキュリティと法執行のためのソーシャルネットワーク分析 179
9.6.2.5.1 世界的な金融機関が Neo4j と Linkurious Enterprise（LE）を活用して不正検知を強化 179
9.6.2.6 政策インパクト分析 180
9.6.2.6.1 IDB におけるナレッジグラフによる情報アクセスの変革 180
9.6.2.7 知識管理 180
9.6.2.7.1 Neo4jのグラフデータベースがNASAの過去の知見の活用を支援し、プロジェクトのタイムライン短縮と災害防止を実現 180
9.6.2.8 データ統合とガバナンス 180
9.6.2.8.1 グラフ技術による製品ライフサイクル管理の変革 180
9.7 製造業と自動車 181
9.7.1 工場設備の寿命を延ばし、生産リスクの遅延を減らして成長を促進する必要性の高まり 181
9.7.2 ケーススタディ 182
9.7.2.1 設備管理と予知保全 182
9.7.2.1.1 柔軟かつ堅牢な運用のためのグラフデータベースの活用 182
9.7.2.2 製品ライフサイクル管理 182
9.7.2.2.1 日系自動車メーカーは、Neo4j を活用したナレッジグラフで製品ライフサイクルと検証を最適化した 182
9.7.2.3 製造プロセスの最適化 183
9.7.2.3.1 Stardog Voicebox と Databricks による製造プロセスの最適化で品質と効率を向上 183
9.7.2.3.2 フォードはTigerGraphで製造効率を向上させた 183
9.7.2.4 車両の安全性と信頼性の向上 183
9.7.2.4.1 先端技術とグラフデータベースによる車両の安全性向上 183
9.7.2.5 工業プロセスの最適化 184
9.7.2.5.1 シーメンスのナレッジグラフとAI駆動オートメーションによるスマート製造の強化 184
9.7.2.5.2 Neo4jとAWSによる自動車価格とプロセスの最適化 184
9.7.2.6 根本原因分析 184
9.7.2.6.1 ナレッジグラフを活用した透明で効果的な根本原因分析 184
9.7.2.7 在庫管理と需要予測 185
9.7.2.7.1 動的在庫計算とコスト分析による在庫管理の最適化 185
9.7.2.8 サービスインシデント管理 185
9.7.2.8.1 製造業や自動車業界におけるグラフデータベースによるサービスインシデント管理の改善 185
9.7.2.9 スタッフとリソースの割り当て 185
9.7.2.9.1 グラフデータベースを活用した資源・人員配置の効率化 185

9.7.2.10 製品構成と推奨 186
9.7.2.10.1 コックス・オートモーティブはAmazon Neptuneを利用してIDグラフを構築し、ショッパー情報の大規模データセットを接続・分析している 186
9.8 メディアとエンターテインメント 186
9.8.1 市場成長を促進するモデリング需要-ユーザーの嗜好とコンテンツ・インタラクション 186
9.8.2 ケーススタディ 187
9.8.2.1 コンテンツのレコメンデーションとパーソナライゼーション 187
9.8.2.1.1 グラフデータベースにより、メディア企業は精度の高いコンテンツ推薦とパーソナライズされた体験を提供できる 187
9.187 8.2.1.2 Kickdynamic社はAWSクラウド上でTigerGraphを採用し、レコメンデーションエンジンを稼働させている 187
9.8.2.1.3 Musimapはパーソナライズされた音楽レコメンデーションを提供するためにNeo4jグラフデータベースを採用 188
9.8.2.2 ソーシャルメディアの影響力分析 188
9.8.2.2.1 Myntelligence社はTigerGraphのリアルタイム分析でソーシャルメディアキャンペーンを最適化 188
9.8.2.2.2 TigerGraphの高度な分析機能により、OpenCorporates社は複雑な調査クエリをリアルタイムのレスポンスタイムでサポート 188
9.8.2.3 コンテンツ推薦システム 189
9.8.2.3.1 IppenDigital 社が TigerGraph のグラフデータベース技術を採用したことで、超パーソナライズされたコンテンツ推薦が可能になった 189
9.8.2.3.2 ネットフリックスはパーソナライゼーションとスケーラビリティのためにグラフデータベースを活用した 189
9.8.2.4 ユーザーエンゲージメントの分析 189
9.8.2.4.1 企業がユーザー間の複雑な関連性を把握・分析することを可能にする 189
9.8.2.4.2 グラフ技術によるXfinityのパーソナライズドスマートホームオートメーション 190
9.8.2.5 著作権とライセンス管理 190
9.8.2.5.1 グラフデータベース技術によるメディア・エンターテイメント業界のライセンス・著作権管理の強化 190
9.8.2.6 ナレッジ管理 190
9.8.2.6.1 コラボレーションを強化し、意思決定を加速するグラフ技術 190
9.8.2.7 視聴者のセグメンテーションとターゲティング 191
9.8.2.7.1 最大限の効果を得るための視聴者セグメンテーションとターゲティングの最適化 191
9.8.2.8 セルフサービスによるデータとデジタル資産の発見 191
9.191 8.2.8.1 増大する資産を効率的に扱うために必要な一貫したメタデータ管理、強固なセキュリティ、ユーザーのトレーニング、拡張性 191

9.9 エネルギーと公益事業 191
9.9.1 オペレーショナルリスクとコストの低減に対する需要の高まりが市場を牽引 191
9.9.2 ケーススタディ 192
9.9.2.1 スマートグリッド管理 192
9.9.2.1.1 複雑な関係と相互接続データを管理するグラフデータベースの採用 192
9.9.2.2 エネルギー取引の最適化 193
9.9.2.2.1 グラフデータベース技術による効率的なエネルギー取引の実現 193
9.9.2.3 再生可能エネルギーの統合と最適化 193
9.193 9.2.3.1 エネルギーエコシステム全体の可視性を高めるグラフデータベース 193
9.9.2.4 公共インフラ管理 193
9.9.2.4.1 グラフデータベースによる公共インフラ管理の強化 193
9.9.2.5 顧客エンゲージメントと課金 194
9.194 9.2.5.1 顧客満足度向上のための課金プロセスの簡素化 194
9.9.2.6 サービスインシデント管理 194
9.194 9.2.6.1 グラフベースのデジタルツインでエネルギーグリッド管理を変革し、リアルタイムの洞察とコスト削減を実現 194
9.9.2.7 環境影響分析と ESG 195
9.9.2.7.1 グラフデータベースによるエネルギーの持続可能性と環境影響の最適化 195
9.9.2.7.2 データ管理と洞察を強化する先進技術の統合 195
9.9.2.8 鉄道資産管理 195
9.9.2.8.1 カスタマイズされたナレッジグラフにより、よりスマートな意思決定、予知保全、コスト効率の高い運行が可能になる 195
9.9.2.9 スタッフと資源配分 196
9.9.2.9.1 持続可能なエネルギー運用のための人員と資源配分の最適化 196
9.10 トラベル＆ホスピタリティ 196
9.10.1 市場拡大を促進するために、より良い顧客体験のための旅行プランの育成に注力する 196
9.10.2 ケーススタディ 197
9.10.2.1 パーソナライズされた旅行推奨 197
9.197 10.2.1.1 グラフデータベースによるパーソナライズド旅行推奨の革新 197
9.10.2.2 動的価格最適化 197
9.10.2.2.1 グラフデータベースによる動的価格管理の変革 197
9.10.2.3 カスタマージャーニーマッピング 198
9.10.2.3.1 カスタマージャーニーマッピングによるパーソナライズされた推奨 198
9.10.2.4 予約管理 198
9.10.2.4.1 グラフデータベースはシームレスな顧客体験と効率的な運用を保証する 198
9.10.2.5 顧客体験管理 198
9.10.2.5.1 統一されたデータと実用的な洞察による顧客体験の変革 198
9.10.2.6 商品構成と推奨 199
9.10.2.6.1 旅行とホスピタリティにおけるダイナミックな商品構成とパーソナライズされた推奨 199
9.11 運輸・ロジスティクス 199
9.11.1 完全かつリアルタイムの可視性を獲得して市場を牽引する必要性の高まり 199
9.11.2 ロンドン交通局(TFL)はネオ4Jによるデジタルツインで渋滞を10%削減した 199
9.11.3 ユースケース 200
9.11.3.1 ルート最適化と車両管理 200
9.11.3.1.1 Careem 社は AWS により不正検知の強化を達成した 200
9.11.3.1.2 高精度データによる配送ルートの最適化とロジスティクスの拡張 201
9.11.3.2 サプライチェーン管理 201
9.11.3.2.1 Google CloudとNeo4jによるサプライチェーンの変革 201
9.11.3.3 資産追跡と管理 201
9.11.3.3.1 資産、場所、関係者間の複雑な関係と依存関係をモデル化するグラフデータベース 201
9.11.3.4 設備保全と予知保全 201
9.11.3.4.1 グラフデータベースを活用した予測的洞察による機器メンテナンスの最適化 201
9.11.3.5 サプライチェーン管理 202
9.11.3.5.1 リアルタイムデジタルツインソリューションによるサプライチェーンの可視性革命 202
9.11.3.6 ベンダーとサプライヤーの分析 202
9.202 11.3.6.1 グラフデータベースによるサプライチェーンの包括的な可視化 202
9.11.3.7 オペレーションの効率化と意思決定 202
9.202 11.3.7.1 高精度データによる配送ルートの最適化とロジスティクスの拡大 203
9.12 その他の業種 203
10 グラフデータベース市場：地域別 204
10.1 はじめに 205
10.2 北米 206
10.2.1 北米：マクロ経済の展望 206
10.2.2 米国 213
10.2.2.1 グラフデータベースの医学分野や政治運動での利用拡大が市場成長を促進 213

10.2.3 カナダ 219
10.2.3.1 厳しいデータ規制と研究分野でのグラフデータベースの広範な応用が成長を促進 219
10.3 欧州 219
10.3.1 欧州：マクロ経済見通し 219
10.3.2 英国 225
10.3.2.1 政府の取り組みと医療に特化したプロジェクトが市場成長を牽引 225
10.3.3 イタリア 230
10.3.3.1 金融分野でのグラフデータベース利用の増加が市場成長を加速 230
10.3.4 ドイツ 235
10.3.4.1 相互運用性強化への関心の高まりが市場を後押し 235
10.3.5 フランス 235
10.3.5.1 グラフデータベースがイノベーションを促進し、主要産業でデータ主導の意思決定が可能に 235
10.3.6 スペイン 236
10.3.6.1 政府のイニシアティブと地理的研究が市場成長を後押し 236
10.3.7 その他の欧州 236
10.4 アジア太平洋地域 237
10.4.1 アジア太平洋地域：マクロ経済見通し 237
10.4.2 中国 244
10.4.2.1 主要プレーヤーと通信事業におけるグラフデータベースの利用が市場成長を促進 244
10.4.3 インド 249
10.4.3.1 デジタル変革への注力の高まりが市場成長を後押し 249
10.4.4 日本 254
10.4.4.1 ナレッジグラフと生成AIの統合が市場成長を促進 254
10.4.5 オーストラリア・ニュージーランド 255
10.4.5.1 戦略的イニシアティブと大手プレイヤーの存在がグラフデータベースの採用を促進 255
10.4.6 韓国 255
10.4.6.1 不正検知、ネットワーク分析、AIを活用したイノベーションにおけるグラフデータベースの用途拡大が市場成長を後押し 255
10.4.7 その他のアジア太平洋地域 255
10.5 中東・アフリカ 256
10.5.1 中東・アフリカ：マクロ経済見通し 256
10.5.2 中東 262
10.5.2.1 KSA 263
10.5.2.1.1 デジタル化への取り組みが市場成長を牽引 263

10.5.2.2 UAE 268
10.5.2.2.1 環境に関する洞察や研究協力のためのグラフデータベース活用の増加が市場成長を促進 268
10.5.2.3 カタール 268
10.5.2.3.1 高度なデータ分析と相互接続されたデータ管理ソリューションへの需要の高まりが市場成長を促進 268
10.5.2.4 トルコ 268
10.5.2.4.1 データ分析、意思決定、イノベーションの課題に対処するグラフ技術の採用が増加 268
10.5.2.5 その他の中東地域 269
10.5.3 アフリカ 269
10.5.3.1 クラウドとAI技術への戦略的投資がグラフデータベースの採用を促進 269
10.6 ラテンアメリカ 269
10.6.1 ラテンアメリカ：マクロ経済見通し 270
10.6.2 ブラジル 276
10.6.2.1 全産業でグラフデータベースの採用が拡大、主要な協業イニシアティブが市場を牽引 276
10.6.3 アルゼンチン 281
10.6.3.1 クラウドインフラとAIの進化がグラフデータベースの拡張性を高める 281
10.6.4 メキシコ 281
10.6.4.1 クラウドインフラへの投資の増加でグラフデータベースの導入が加速 281
10.6.5 その他のラテンアメリカ 281
11 競争環境 282
11.1 はじめに 282
11.2 主要プレーヤーの戦略／勝利への権利 282
11.3 市場シェア分析、2024年 284
11.3.1 市場ランキング分析 286
11.4 収益分析、2019-2023 287
11.5 企業評価マトリックス：主要プレーヤー、2024年 287
11.5.1 スター企業 287
11.5.2 新興リーダー 287
11.5.3 浸透型プレーヤー 288
11.5.4 参加企業 288
11.5.5 企業フットプリント：主要プレーヤー、2024年 289
11.5.5.1 企業フットプリント 289
11.5.5.2 オファリングのフットプリント 289
11.5.5.3 モデルタイプのフットプリント 290
11.5.5.4 アプリケーションフットプリント 291
11.5.5.5 垂直フットプリント 291
11.5.5.6 地域別フットプリント 292

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Table of Contents

Summary

The Graph Database market is estimated at USD 507.6 million in 2024 to USD 2,143.0 million by 2030, at a Compound Annual Growth Rate (CAGR) of 27.1%. Graph databases are at the forefront of the rise of AI and ML by making it possible to analyze data more accurately and with deeper insights. Graph databases handle interconnected data very well, and this is what enables AI/ML models to find more profound relationships and hidden patterns that traditional systems might miss. Complex data structures are supported by graph databases, improving predictive accuracy and making them indispensable in applications such as fraud detection, personalized recommendations, and customer insights. With AI and ML advancement, graph databases are available to support massive datasets so that the predictability would be higher, and the data-driven decisions could be quite reliable.
"By vertical, the BFSI segment will hold the largest market size during the forecast period.”
Graph databases revolutionize the BFSI sector by allowing real-time insights into complex, interconnected datasets. It is especially effective in payment fraud because it can detect intricate patterns that stretch over multiple connections, which are otherwise missed by traditional analytics solutions. Graph databases help reduce risks by linking internal financial data with external databases, including sanctions and politically exposed persons (PEP) lists, for regulatory compliance. The databases also help improve credit risk evaluation, analyzing relationships across various financial records and transactions. In customer engagement, graph databases aid in developing a complete 360-degree view and integrate data from channels to enhance personalization and cross-selling while minimizing churn. This holistic approach allows BFSI institutions to provide tailored services and remain relevant in evolving customer expectations and dynamic markets.
“The Infrastructure and Asset Management segment will register the fastest growth rate during the forecast period.”
Graph databases provide Infrastructure and Asset Management with crucial support by enabling the modeling of complex asset networks and interrelations. They allow organizations to efficiently track the status, location, and lifecycle of assets to have an overall real-time view of the infrastructure. This facility helps optimize maintenance planning and identifies risk, therefore helping make wise decisions on asset utilization and upgrade. In addition, graph databases help identify patterns and dependencies with predictive maintenance and performance improvement. They enhance resource use, reduce downtime, and improve operational efficiency by correlating data points like maintenance records, usage statistics, and operational conditions.
“Asia Pacific will witness the highest market growth rate during the forecast period.”
The graph database market in Asia-Pacific is gaining traction due to businesses and governments seeking more advanced solutions to managing interconnected data. In Japan, Fujitsu has played a critical role in merging knowledge graphs with generative AI technologies to improve logical reasoning and decrease AI hallucinations. Progress made has been immense with such projects as GENIAC. This fusion of AI and graph technology is also being applied to conversational AI, making the outputs of businesses more reliable and accurate. Graph databases are being implemented in India in innovative city initiatives and logistics sectors, with companies such as Neo4j providing solutions to manage big data and enhance real-time decision-making. Similarly, in South Korea, graph databases are being widely implemented across various sectors, from the telecom to the manufacturing industry, to provide better data management and analytics services toward implementing a smart city and Industry 4.0.

In-depth interviews have been conducted with chief executive officers (CEOs), Directors, and other executives from various key organizations operating in the Graph Database market.

• By Company Type: Tier 1 – 40%, Tier 2 – 35%, and Tier 3 – 25%
• By Designation: Directors –25%, Managers – 35%, and Others – 40%
• By Region: North America – 37%, Europe – 42%, Asia Pacific – 21
The major players in the Graph Database market include IBM Corporation (US), Oracle (US), Microsoft Corporation (US), AWS (US), Neo4j (US), RelationaAI (US), Progress Software (US), TigerGraph (US), Stardog (US), Datastax (US), Franz Inc (US), Ontotext (Bulgaria), Openlink Software (US), Dgraph Labs (US), Graphwise (US), Altair (US), Bitnine ( South Korea) ArangoDB (US), Fluree (US), Blazegraph (US), Memgraph UK), Objectivity (US), GraphBase (Australia), Graph Story (US), Oxford Semantic Technologies (UK), and FalkorDB (Israel). These players have adopted various growth strategies, such as partnerships, agreements and collaborations, new product launches, enhancements, and acquisitions to expand their Graph Database market footprint.

Research Coverage
The market study covers the Graph Database market size across different segments. It aims at estimating the market size and the growth potential across various segments, including by offering (solutions (by type (Graph Extension, Graph Processing Engines, Native Graph Database, Knowledge Graph Engines) by deployment type (cloud, on-premises) and services (professional services (consulting services, deployment and integration services, support and maintenance services) managed services) by model type (resource description framework, property graph (Labeled property graph (LPG), Typed property graph)), by application (data governance and master data management , data analytics and business intelligence, knowledge and content management, virtual assistants, self-service data and digital asset discovery, product and configuration management, infrastructure and asset management, process optimization and resource management, risk management, compliance, regulatory reporting, market and customer intelligence, sales optimization, other applications) by vertical (Banking, Financial Services, and Insurance (BFSI), retail and e-commerce, healthcare, life sciences, and pharmaceuticals, telecom and technology, government, manufacturing and automotive, media & entertainment, energy, utilities and infrastructure, travel and hospitality, transportation and logistics, other verticals) and Region (North America, Europe, Asia Pacific, Middle East & Africa, and Latin America). The study includes an in-depth competitive analysis of the leading market players, their company profiles, key observations related to product and business offerings, recent developments, and market strategies.

Key Benefits of Buying the Report
The report will help the market leaders/new entrants with information on the closest approximations of the global Graph Database market’s revenue numbers and subsegments. This report will help stakeholders understand the competitive landscape and gain more insights to position their businesses better and plan suitable go-to-market strategies. Moreover, the report will provide insights for stakeholders to understand the market’s pulse and provide them with information on key market drivers, restraints, challenges, and opportunities.
The report provides insights on the following pointers:

Analysis of key drivers (the rising demand for generative AI, need to incorporate real-time big data mining with result visualization, growing demand for solutions to process low-latency queries, massive data generation across BFSI, retail, and media & entertainment industries, rapid use of virtualization for big data analytics), restraints (shortage of standardization and programming ease) opportunities (data unification and rapid proliferation of knowledge graphs, provision of semantic knowledgeable graphs to address complex-scientific research, emphasis on the emergence of open knowledge networks), and challenges (lack of technical expertise) influencing the growth of the Graph Database market.

Product Development/Innovation: Detailed insights on upcoming technologies, research & development activities, and new product & service launches in the Graph Database market.
Market Development: The report provides comprehensive information about lucrative markets and analyses the Graph Database market across various regions.
Market Diversification: Exhaustive information about new products & services, untapped geographies, recent developments, and investments in the Graph Database market.
Competitive Assessment: In-depth assessment of market shares, growth strategies, and service offerings of leading include IBM Corporation (US), Oracle (US), Microsoft Corporation (US), AWS (US), Neo4j (US), RelationalAI (US), Progress Software (US), TigerGraph (US), Stardog (US), Datastax (US), Franz Inc (US), Ontotext (Bulgaria), Openlink Software (US), Dgraph Labs (US), Graphwise (US), Altair (US), Bitnine ( South Korea) ArangoDB (US), Fluree (US), Blazegraph (US), Memgraph UK), Objectivity (US), GraphBase (Australia), Graph Story (US), Oxford Semantic Tecnologies (UK), and FalkorDB (Israel).

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1 INTRODUCTION 42
1.1 STUDY OBJECTIVES 42
1.2 MARKET DEFINITION 42
1.3 STUDY SCOPE 43
1.3.1 MARKET SEGMENTATION 43
1.3.2 INCLUSIONS AND EXCLUSIONS 44
1.3.3 YEARS CONSIDERED 44
1.4 CURRENCY CONSIDERED 45
1.5 STAKEHOLDERS 45
1.6 SUMMARY OF CHANGES 46
2 RESEARCH METHODOLOGY 47
2.1 RESEARCH DATA 47
2.1.1 SECONDARY DATA 48
2.1.1.1 Key data from secondary sources 48
2.1.2 PRIMARY DATA 49
2.1.2.1 Primary interviews with experts 49
2.1.2.2 Breakdown of primary interviews 49
2.1.2.3 Key industry insights 50
2.2 MARKET SIZE ESTIMATION 50
2.2.1 TOP-DOWN APPROACH 50
2.2.1.1 Supply-side analysis 51
2.2.2 BOTTOM-UP APPROACH 51
2.2.2.1 Demand-side analysis 52
2.3 DATA TRIANGULATION 54
2.4 RESEARCH ASSUMPTIONS 55
2.5 RESEARCH LIMITATIONS 56
2.6 RISK ASSESSMENT 56
3 EXECUTIVE SUMMARY 57
4 PREMIUM INSIGHTS 59
4.1 OPPORTUNITIES FOR KEY PLAYERS IN GRAPH DATABASE MARKET 59
4.2 GRAPH DATABASE MARKET, BY OFFERING 59
4.3 GRAPH DATABASE MARKET, BY SERVICE 60
4.4 GRAPH DATABASE MARKET, BY PROFESSIONAL SERVICE 60
4.5 GRAPH DATABASE MARKET, BY APPLICATION 60
4.6 GRAPH DATABASE MARKET, BY MODEL TYPE 61
4.7 GRAPH DATABASE MARKET, BY VERTICAL 61
4.8 NORTH AMERICA: GRAPH DATABASE MARKET, BY OFFERING AND MODEL TYPE 62
5 MARKET OVERVIEW AND INDUSTRY TRENDS 63
5.1 MARKET DYNAMICS 63
5.1.1 DRIVERS 63
5.1.1.1 Increasing Gen AI applications 63
5.1.1.2 Surging need for incorporating real-time big data mining with result visualization 64
5.1.1.3 Rising demand for solutions that can process low-latency queries 64
5.1.1.4 Rapid use of virtualization for big data analytics 65
5.1.1.5 Growing demand for semantic search across unstructured content 65
5.1.2 RESTRAINTS 65
5.1.2.1 Lack of standardization and programming ease 65
5.1.2.2 Rapid proliferation of data management technologies 65
5.1.2.3 High implementation costs 66
5.1.3 OPPORTUNITIES 66
5.1.3.1 Data unification and rapid proliferation of knowledge graphs 66
5.1.3.2 Provision of semantic knowledgeable graphs to address complex-scientific research 66
5.1.3.3 Emphasis on emergence of open knowledge networks 67
5.1.4 CHALLENGES 67
5.1.4.1 Lack of technical expertise 67
5.1.4.2 Difficulty in demonstrating benefits of knowledge graphs in single application or use case 68
5.2 BEST PRACTICES IN GRAPH DATABASE MARKET 68
5.2.1 VALIDATION OF USE CASES 68
5.2.2 AVOIDANCE OF INEFFICIENT TRAVERSAL PATTERNS 68
5.2.3 USAGE OF DATA MODELING 69
5.2.4 ENSURING DATA CONSISTENCY 69
5.2.5 PARTITIONING OF COSMOS DB 69
5.2.6 FOSTERING TEAM EXPERTISE IN GRAPH DATABASE 69
5.3 EVOLUTION OF GRAPH DATABASE MARKET 70
5.4 ECOSYSTEM ANALYSIS 72
5.5 CASE STUDY ANALYSIS 73
5.5.1 NEO4J-POWERED KNOWLEDGE GRAPH HELPED INTUIT PROVIDE REAL-TIME INSIGHTS AND FACILITATE SWIFT RESPONSES TO SECURITY THREATS 73
5.5.2 WESTJET IMPROVED ITS CUSTOMER BOOKING EXPERIENCE BY INTEGRATING NEO4J'S GRAPH TECHNOLOGY 74
5.5.3 NEWDAY IMPROVED FRAUD DETECTION CAPABILITIES WITH TIGERGRAPH CLOUD 74
5.5.4 CYBER RESILIENCE LEADER LEVERAGED TIGERGRAPH TO ELEVATE ITS NEXT-GENERATION CLOUD-BASED CYBERSECURITY SERVICES 75
5.5.5 XBOX CHOSE TIGERGRAPH TO EMPOWER ITS GRAPH ANALYTICS CAPABILITIES 76
5.5.6 DGRAPH'S CUTTING-EDGE DATABASE SOLUTION ENABLED MOONCAMP TO STREAMLINE ITS BACKEND OPERATIONS 76
5.5.7 NEO4J’S GRAPH DATABASE AND APPLICATION PLATFORM HELPED KERBEROS CONTROL COMPLEX LEGAL OBLIGATIONS 77
5.5.8 BLAZEGRAPH HELPED YAHOO7 DRIVE NATIVE REAL-TIME ADVERTISING USING GRAPH QUERIES 78
5.5.9 NEO4J ENABLED ICU’S TEAM TO VISUALIZE AND ANALYZE CONNECTIONS BETWEEN ELEMENTS OF PANAMA PAPERS LEAKS 78
5.5.10 NEO4J’S GRAPH TECHNOLOGY HELPED U.S. ARMY BY TRACKING AND ANALYZING EQUIPMENT MAINTENANCE 79
5.5.11 JAGUAR LAND ROVER ACHIEVED REDUCED INVENTORY COSTS AND HIGHER PROFITABILITY USING TIGERGRAPH’S SOLUTION 79
5.5.12 MACY'S REDUCED CATALOG DATA REFRESH TIME BY SIX-FOLD 80
5.5.13 METAPHACTS AND ONTOTEXT ENABLED GLOBAL PHARMA COMPANY TO BOOST R&D KNOWLEDGE DISCOVERY 80
5.6 SUPPLY CHAIN ANALYSIS 81
5.7 INVESTMENT AND FUNDING SCENARIO 82
5.8 IMPACT OF GENERATIVE AI ON GRAPH DATABASE MARKET 82
5.8.1 USE CASES OF GENERATIVE AI IN GRAPH DATABASE 83
5.8.1.1 Neo4j LLM Knowledge Graph Builder enabled users to extract nodes and relationships from unstructured text 83
5.8.1.2 Data²’s flagship analytics platform, reView, delivered powerful insights by integrating customer data into Neo4j-backed knowledge graph 83
5.8.1.3 JPMorgan leveraged LLMs to detect fraudulent activities 83
5.8.1.4 Mastercard leveraged GenAI capabilities to strengthen its fraud detection system 84
5.9 TECHNOLOGY ROADMAP OF GRAPH DATABASE MARKET 85
5.10 REGULATORY LANDSCAPE 86
5.10.1 REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 86
5.10.2 KEY REGULATIONS 89
5.10.2.1 North America 89
5.10.2.1.1 SCR 17: Artificial Intelligence Bill (California) 89
5.10.2.1.2 S1103: Artificial Intelligence Automated Decision Bill (Connecticut) 90
5.10.2.1.3 National Artificial Intelligence Initiative Act (NAIIA) 90
5.10.2.1.4 The Artificial Intelligence and Data Act (AIDA) - Canada 90
5.10.2.1.5 Cybersecurity Maturity Model Certification (CMMC) (USA) 91
5.10.2.2 Europe 91
5.10.2.2.1 The European Union (EU) - Artificial Intelligence Act (AIA) 91
5.10.2.2.2 General Data Protection Regulation (Europe) 91
5.10.2.3 Asia Pacific 92
5.10.2.3.1 Interim Administrative Measures for Generative Artificial Intelligence Services (China) 92
5.10.2.3.2 National AI Strategy (Singapore) 92
5.10.2.3.3 Hiroshima AI Process Comprehensive Policy Framework (Japan) 93
5.10.2.4 Middle East & Africa 94
5.10.2.4.1 National Strategy for Artificial Intelligence (UAE) 94
5.10.2.4.2 National Artificial Intelligence Strategy (Qatar) 94
5.10.2.4.3 AI Ethics Principles and Guidelines (Dubai) 94
5.10.2.5 Latin America 95
5.10.2.5.1 The Santiago Declaration (Chile) 95
5.10.2.5.2 Brazilian Artificial Intelligence Strategy-EBIA 95
5.11 PATENT ANALYSIS 96
5.11.1 METHODOLOGY 96
5.11.2 LIST OF MAJOR PATENTS 97
5.12 TECHNOLOGY ANALYSIS 98
5.12.1 KEY TECHNOLOGIES 99
5.12.1.1 Semantic Web 99
5.12.1.2 Generative AI and natural language processing 99
5.12.1.3 Graph RAG 99
5.12.2 COMPLEMENTARY TECHNOLOGIES 100
5.12.2.1 Cloud computing 100
5.12.2.2 AI and ML 100
5.12.2.3 Big data & analytics 101
5.12.2.4 Graph neural networks 101
5.12.2.5 Vector databases and full-text search engines 101
5.12.2.6 Multimodal databases 101
5.12.3 ADJACENT TECHNOLOGIES 102
5.12.3.1 Digital twin 102
5.12.3.2 IoT 102
5.12.3.3 Blockchain 102
5.12.3.4 Edge computing 102
5.13 PRICING ANALYSIS 103
5.13.1 AVERAGE SELLING PRICE OF KEY PLAYERS, BY COUNTRY, 2023 103
5.13.2 INDICATIVE PRICING ANALYSIS, BY KEY PLAYER, 2023 104
5.14 KEY CONFERENCES AND EVENTS, 2024–2025 106
5.15 PORTER’S FIVE FORCES ANALYSIS 108
5.15.1 THREAT OF NEW ENTRANTS 109
5.15.2 THREAT OF SUBSTITUTES 109
5.15.3 BARGAINING POWER OF SUPPLIERS 109
5.15.4 BARGAINING POWER OF BUYERS 109
5.15.5 INTENSITY OF COMPETITIVE RIVALRY 109

5.16 TRENDS/DISRUPTIONS IMPACTING CUSTOMER BUSINESS 110
5.17 KEY STAKEHOLDERS AND BUYING CRITERIA 111
5.17.1 KEY STAKEHOLDERS IN BUYING PROCESS 111
5.17.2 BUYING CRITERIA 112
6 GRAPH DATABASE MARKET, BY OFFERING 113
6.1 INTRODUCTION 114
6.1.1 OFFERING: GRAPH DATABASE MARKET DRIVERS 114
6.2 SOLUTIONS 115
6.2.1 INCREASING NEED FOR ENHANCING PRODUCTIVITY AND MAINTAINING BUSINESS CONTINUITY TO DRIVE MARKET 115
6.2.2 BY SOLUTION TYPE 117
6.2.2.1 Graph extensions 117
6.2.2.2 Graph processing engines 118
6.2.2.3 Native graph database 119
6.2.2.4 Knowledge graph engines 119
6.2.3 BY DEPLOYMENT MODE 120
6.2.3.1 Cloud 121
6.2.3.2 On-premises 121
6.3 SERVICES 122
6.3.1 MANAGED SERVICES 124
6.3.1.1 Specialized skills for maintaining and updating graph database solutions to drive market 124
6.3.2 PROFESSIONAL SERVICES 125
6.3.2.1 Consulting services 126
6.3.2.1.1 Integration of graph databases with analytics and virtualization frameworks to boost market 126
6.3.2.2 Deployment & integration services 127
6.3.2.2.1 Growing need to overcome system-related issues effectively to drive market 127
6.3.2.3 Support & maintenance services 128
6.3.2.3.1 Services provided for upgradation and maintenance of operating ecosystem post-implementation to fuel market growth 128
7 GRAPH DATABASE MARKET, BY MODEL TYPE 130
7.1 INTRODUCTION 131
7.1.1 MODEL TYPE: GRAPH DATABASE MARKET DRIVERS 131
7.2 RESOURCE DESCRIPTION FRAMEWORK 132
7.2.1 NEED FOR INTELLIGENT DATA MANAGEMENT SOLUTIONS TO DRIVE DEMAND FOR GRAPH DATABASE 132
7.3 PROPERTY GRAPH 133
7.3.1 INCREASING URGE TO FIND RELATIONSHIPS AMONG NUMEROUS ENTITIES TO BOOST MARKET 133
7.3.1.1 Labeled property graph 134
7.3.1.2 Typed property graph 134
8 GRAPH DATABASE MARKET, BY APPLICATION 135
8.1 INTRODUCTION 136
8.1.1 APPLICATION: GRAPH DATABASE MARKET DRIVERS 136
8.2 DATA GOVERNANCE & MASTER DATA MANAGEMENT 138
8.2.1 NEED FOR MANAGING, INTEGRATING, AND SECURING COMPLEX DATA RELATIONSHIPS TO DRIVE MARKET 138
8.3 DATA ANALYTICS & BUSINESS INTELLIGENCE 139
8.3.1 SUPERIOR QUERY PERFORMANCE FOR COMPLEX OPERATIONS TO BOOST MARKET 139
8.4 KNOWLEDGE & CONTENT MANAGEMENT 140
8.4.1 INTUITIVE AND DYNAMIC WAY OF ORGANIZING, CONNECTING, AND RETRIEVING INFORMATION TO FUEL MARKET GROWTH 140
8.5 VIRTUAL ASSISTANTS, SELF-SERVICE DATA, AND DIGITAL ASSET DISCOVERY 141
8.5.1 PERSONALIZED, INTELLIGENT, AND CONTEXT-AWARE INTERACTIONS TO SUPPORT MARKET GROWTH 141
8.6 PRODUCT & CONFIGURATION MANAGEMENT 142
8.6.1 VISIBILITY INTO INTERDEPENDENCIES ACROSS TEAMS TO ENSURE TRACEABILITY AND BETTER DECISION-MAKING 142
8.7 INFRASTRUCTURE & ASSET MANAGEMENT 143
8.7.1 MODELING AND ANALYSIS OF INTRICATE RELATIONSHIPS BETWEEN ASSETS TO DRIVE MARKET 143
8.8 PROCESS OPTIMIZATION & RESOURCE MANAGEMENT 144
8.8.1 OPTIMIZE PROCESS BY ANALYZING COMPLEX, INTERCONNECTED DATA THROUGH GRAPH DATA SCIENCE 144
8.9 RISK MANAGEMENT, COMPLIANCE, AND REGULATORY REPORTING 145
8.9.1 IDENTIFICATION AND ASSESSMENT OF RISKS BY VISUALIZING CONNECTIONS TO BOOST MARKET 145
8.10 MARKET & CUSTOMER INTELLIGENCE AND SALES OPTIMIZATION 146
8.10.1 GRAPH DATABASES TO IMPROVE SALES EFFECTIVENESS AND CUSTOMER ENGAGEMENT 146
8.11 OTHER APPLICATIONS 147
9 GRAPH DATABASE MARKET, BY VERTICAL 149
9.1 INTRODUCTION 150
9.1.1 VERTICAL: GRAPH DATABASE MARKET DRIVERS 150
9.2 BANKING, FINANCIAL SERVICES, AND INSURANCE 152
9.2.1 GROWING ADOPTION OF FINANCIAL STANDARDS AND COMPLIANCE WITH REGULATIONS TO DRIVE MARKET 152
9.2.2 CASE STUDY 153
9.2.2.1 Fraud detection & risk management 153
9.2.2.1.1 Neo4j-powered system helped BNP Paribas Personal Finance achieve a 20% reduction in fraud 153
9.2.2.1.2 Zurich Switzerland enhanced fraud investigations with Neo4j 154
9.2.2.2 Anti-money laundering 154
9.2.2.2.1 US bank leveraged TigerGraph's graph analytics capabilities to detect intricate money laundering network 154
9.2.2.2.2 KERBEROS enhanced money laundering capabilities with Neo4j's graph database and Structr application platform 155
9.2.2.3 Identity & access management 155
9.2.2.3.1 Ability for mapping and querying intricate relationships to drive market 155
9.2.2.4 Risk management 155
9.2.2.4.1 Rising usage of graph database tools and services for enhancing risk intelligence capabilities to aid market growth 155
9.2.2.4.2 UBS implemented Neo4j's graph database to improve its data lineage and governance 156
9.2.2.4.3 Marionete integrated its various databases with the Neo4j graph database, enabling it to reduce credit risk and influence charges 156
9.2.2.5 Data integration & governance 156
9.2.2.5.1 Optimizing data security and privacy 156
9.2.2.5.2 Real-time monitoring and audit 157
9.2.2.6 Know Your Customer (KYC) process 157
9.2.2.6.1 Neo4j’s graph technology helped institutions save time in compliance workflows 157
9.2.2.7 Operational resilience for bank IT systems 158
9.2.2.7.1 Stardog’s platform allowed for easy navigation through interconnected data, helping organizations identify dependencies and analyze systemic risks 158
9.2.2.8 Regulatory compliance 158
9.2.2.8.1 Streamlining regulatory compliance with RDFoc 158
9.2.2.9 Customer 360° view 159
9.2.2.9.1 Unified, holistic perspective of each customer by integrating data from multiple sources 159
9.2.2.10 Market analysis & trend detection 159
9.2.2.10.1 Graph databases to help gain deeper insights into organizations’ complex relationships and enhance customer experiences 159
9.2.2.11 Policy impact analysis 160
9.2.2.11.1 Real-time updates to ensure quick adaptability to changing regulations, minimizing disruptions, and maintaining operational efficiency 160
9.2.2.12 Self-service data and digital asset discovery 160
9.2.2.12.1 Empowerment of users without technical expertise to independently find, explore, and handle data fosters market growth 160
9.2.2.13 Customer support 160
9.2.2.13.1 Quick issue resolution, personalized responses, and customized recommendations to boost market 160

9.3 RETAIL & ECOMMERCE 160
9.3.1 INCREASING NEED FOR IDENTIFYING CUSTOMER BEHAVIOR IN
REAL-TIME TO DRIVE MARKET 160
9.3.2 CASE STUDY 162
9.3.2.1 Fraud detection in eCommerce 162
9.3.2.1.1 PayPal leveraged real-time graph databases and graph analysis to combat fraud effectively 162
9.3.2.2 Dynamic pricing optimization 162
9.3.2.2.1 Deployment of Neo4j-based system significantly improved efficiency and scalability in Marriott’s pricing operations 162
9.3.2.3 Personalized product recommendations 162
9.3.2.3.1 Neo4j’s graph-based approach allowed Walmart to enhance online shopping experience and maintain competitive edge 163
9.3.2.3.2 AboutYou transformed personalized shopping with ArangoDB, boosting engagement and efficiency 163
9.3.2.4 Market basket analysis 163
9.3.2.4.1 Analyzing relationship between product pricing and consumer behavior to support development of optimized pricing strategies 163
9.3.2.5 Customer experience enhancement 163
9.3.2.5.1 Retailer achieved enhanced store operations and improved customer satisfaction with TigerGraph’s platform 164
9.3.2.6 Churn Prediction & Prevention 164
9.3.2.6.1 Predicting churn helps companies identify customers at risk of leaving 164
9.3.2.7 Social media influence on buying behavior 164
9.3.2.7.1 Increasing need for understanding and leveraging dynamics of social media influencing consumer-buying decisions to fuel market growth 164
9.3.2.8 Product Configuration & Recommendation 165
9.3.2.8.1 Neo4j's graph database enabled eBay achieve seamless and intelligent product discovery experience 165
9.3.2.9 Customer Segmentation & Targeting 165
9.3.2.9.1 Targeted advertising and personalized shopping experiences to help drive sales 165
9.3.2.10 Customer 360° View 165
9.3.2.10.1 Tracking of customer’s purchase behavior to aid market growth 165
9.3.2.10.2 Neo4j empowered Hästens to build comprehensive 360-degree view of its data, operations, customers, and partners 166
9.3.2.11 Review & reputation management 166
9.3.2.11.1 To enhance and manage customer review to protect reputation 166
9.3.2.12 Customer Support 166
9.3.2.12.1 To improved customer satisfaction, faster response times, and stronger customer loyalty 166
9.4 TELECOM & TECHNOLOGY 166
9.4.1 SURGING DEMAND FOR IMPROVED SERVICES TO DRIVE MARKET 166
9.4.2 CASE STUDY 168
9.4.2.1 Network optimization & management 168
9.4.2.1.1 Australia's leading carrier enhanced network monitoring and security with ArangoDB 168
9.4.2.2 Data integration & governance 168
9.4.2.2.1 D&B achieved significant revenue growth and expanded its customer base using Neo4j’s graph technology 168
9.4.2.3 IT asset management 168
9.4.2.3.1 Orange leveraged ArangoDB to build digital twin platform for enhanced process optimization 168
9.4.2.4 Network security analysis 169
9.4.2.4.1 Zeta Global chose Amazon Neptune for its scalability, elasticity, and cost-effectiveness 169
9.4.2.5 IoT device management & connectivity 169
9.4.2.5.1 BT Group leveraged Neo4j to deliver lightning-fast inventory management and streamline operations 169
9.4.2.5.2 Amazon Neptune's capabilities empowered telecom & IT sectors to achieve enhanced device orchestration and seamless integration of IoT data 169
9.4.2.6 Self-service data & digital asset discovery 170
9.4.2.6.1 Optimizing telecom operations with self-service data and digital asset discovery 170
9.4.2.7 Identity & access management 170
9.4.2.7.1 Interconnected data model helped Telenor Norway eliminate performance bottlenecks and deliver faster insights 170
9.4.2.7.2 Enhanced identity management and recommendations with TigerGraph 170
9.4.2.8 Metadata enrichment 170
9.4.2.8.1 Enhancing document findability with metadata enrichment at Cisco 170
9.4.2.9 Service incident management 171
9.4.2.9.1 Proactive incident management with Neo4j-powered intelligent network analysis tool 171
9.5 HEALTHCARE, LIFE SCIENCES, AND PHARMACEUTICALS 171
9.5.1 NEED FOR IMPROVED PATIENT-CENTRIC EXPERIENCE AND REAL-TIME TREATMENT TO DRIVE MARKET 171
9.5.2 CASE STUDY 173
9.5.2.1 Drug discovery & development 173
9.5.2.1.1 Novartis harnessed cutting-edge biological insights for drug discovery 173
9.5.2.1.2 Revolutionizing biodiversity insights with graph-powered knowledge mapping 173

9.5.2.2 Clinical trial management 173
9.5.2.2.1 Neo4j’s knowledge graph-based application helped Novo Nordisk achieve end-to-end consistency and increased automation 173
9.5.2.3 Medical claims processing 174
9.5.2.3.1 UnitedHealth improved medical claim processing with graph databases 174
9.5.2.4 Clinical intelligence 174
9.5.2.4.1 UnitedHealth Group deployed graph database to enhance patient care 174
9.5.2.4.2 Dooloo turned to Neo4j’s Graph Data Platform for delivering personalized, data-driven insights 174
9.5.2.5 Healthcare network provider analysis 174
9.5.2.5.1 Boston Scientific utilized Neo4j’s Graph Data Science Library to simplify complex medical supply chain analysis 175
9.5.2.5.2 Amgen enhanced data analysis and scalability with TigerGraph for healthcare insights 175
9.5.2.6 Customer support 175
9.5.2.6.1 Exact Sciences enhanced customer engagement with implementation of Doctor-and-Product 360 solution powered by TigerGraph 175
9.5.2.6.2 Optimizing healthcare customer support with Graph RAG-powered chatbots 176
9.5.2.7 Patient journey & care pathway analysis 176
9.5.2.7.1 Neo4j’s scalable and interconnected data model empowered Care-for-Rare to transform vast, siloed datasets into actionable medical insights 176
9.5.2.8 Self-service data & digital asset discovery 176
9.5.2.8.1 Stardog-powered enterprise knowledge graph enabled Boehringer Ingelheim to address its challenge of siloed research data 176
9.6 GOVERNMENT & PUBLIC SECTOR 177
9.6.1 RISING NEED FOR ENHANCED DATA SECURITY AND ADVANCED INTELLIGENCE TO DRIVE MARKET 177
9.6.2 CASE STUDY 178
9.6.2.1 Government service optimization 178
9.6.2.1.1 Empowering government agencies with Stardog Voicebox for seamless data insights and enhanced decision-making 178
9.6.2.2 Legislative & regulatory analysis 178
9.6.2.2.1 Streamlining legislative and regulatory analysis with graph databases for enhanced compliance and decision-making 178
9.6.2.3 Crisis management& disaster response planning 179
9.6.2.3.1 Strengthening cybersecurity with graph databases for proactive threat detection and risk management 179
9.6.2.4 Environmental impact analysis & ESG 179
9.6.2.4.1 NASA leveraged Stardog’s Enterprise Knowledge Platform, enabling seamless integration and analysis 179

9.6.2.5 Social network analysis for security and law enforcement 179
9.6.2.5.1 Global financial institution leveraged Neo4j and Linkurious Enterprise (LE) to enhance fraud detection 179
9.6.2.6 Policy impact analysis 180
9.6.2.6.1 Transforming information access at IDB with knowledge graphs 180
9.6.2.7 Knowledge management 180
9.6.2.7.1 Neo4j’s graph database helped NASA leverage historical insights to reduce project timelines and prevent disasters 180
9.6.2.8 Data integration & governance 180
9.6.2.8.1 Transforming product lifecycle management with graph technology 180
9.7 MANUFACTURING & AUTOMOTIVE 181
9.7.1 GROWING NEED FOR EXTENDING FACTORY EQUIPMENT LIFESPAN AND REDUCING PRODUCTION RISK DELAYS TO BOOST GROWTH 181
9.7.2 CASE STUDY 182
9.7.2.1 Equipment management & predictive maintenance 182
9.7.2.1.1 Leveraging graph databases for flexible and robust operations 182
9.7.2.2 Product lifecycle management 182
9.7.2.2.1 Japanese automotive manufacturer optimized product life cycle and validation with Neo4j-powered knowledge graph 182
9.7.2.3 Manufacturing process optimization 183
9.7.2.3.1 Optimizing manufacturing processes with Stardog Voicebox and Databricks for enhanced quality and efficiency 183
9.7.2.3.2 Ford enhanced manufacturing efficiency with TigerGraph 183
9.7.2.4 Enhanced vehicle safety and reliability 183
9.7.2.4.1 Increase vehicle safety with advanced technologies and graph databases 183
9.7.2.5 Optimization of industrial processes 184
9.7.2.5.1 Enhancing smart manufacturing with Siemens' knowledge graph and AI-driven automation 184
9.7.2.5.2 Optimizing automotive pricing and processes with Neo4j and AWS 184
9.7.2.6 Root cause analysis 184
9.7.2.6.1 Leveraging knowledge graphs for transparent and effective root cause analysis 184
9.7.2.7 Inventory management & demand forecasting 185
9.7.2.7.1 Optimizing Inventory management with dynamic stock calculation and cost analysis 185
9.7.2.8 Service incident management 185
9.7.2.8.1 Improving service incident management with graph databases in manufacturing and automotive 185
9.7.2.9 Staff & resource allocation 185
9.7.2.9.1 Enhancing resource and staff allocation efficiency using graph databases 185

9.7.2.10 Product configuration & recommendation 186
9.7.2.10.1 Cox Automotive built identity graph using Amazon Neptune to connect and analyze large datasets of shopper information 186
9.8 MEDIA & ENTERTAINMENT 186
9.8.1 DEMAND FOR MODELING-USER PREFERENCES AND CONTENT INTERACTIONS TO FOSTER MARKET GROWTH 186
9.8.2 CASE STUDY 187
9.8.2.1 Content recommendation & personalization 187
9.8.2.1.1 Graph databases enable media companies to provide highly accurate content recommendations and personalized experiences 187
9.8.2.1.2 Kickdynamic adopted TigerGraph on AWS Cloud to power its recommendation engine 187
9.8.2.1.3 Musimap adopted Neo4j graph database to offer personalized music recommendations 188
9.8.2.2 Social media influence analysis 188
9.8.2.2.1 Myntelligence optimized social media campaigns with TigerGraph's real-time analytics 188
9.8.2.2.2 TigerGraph’s advanced analytics enable OpenCorporates to support complex investigative queries with real-time response times 188
9.8.2.3 Content recommendation system 189
9.8.2.3.1 IppenDigital’s adoption of TigerGraph’s graph database technology helped deliver hyper-personalized content recommendations 189
9.8.2.3.2 Netflix leveraged graph databases for personalization and scalability 189
9.8.2.4 User engagement analysis 189
9.8.2.4.1 Enabling enterprises to capture and dissect intricate associations among users 189
9.8.2.4.2 Graph technology powered personalized smart home automation for Xfinity 190
9.8.2.5 Copyright and licensing management 190
9.8.2.5.1 Enhancing license and copyright management in media & entertainment industry through graph database technology 190
9.8.2.6 Knowledge management 190
9.8.2.6.1 Graph technology to enhance collaboration and accelerate decision-making 190
9.8.2.7 Audience segmentation and targeting 191
9.8.2.7.1 Optimizing audience segmentation and targeting for maximum impact 191
9.8.2.8 Self-service data and digital asset discovery 191
9.8.2.8.1 Consistent metadata management, robust security, user training, and scalability required to handle growing volume of assets effectively 191

9.9 ENERGY & UTILITIES 191
9.9.1 SURGING DEMAND FOR DECREASING OPERATIONAL RISKS AND COSTS TO DRIVE MARKET 191
9.9.2 CASE STUDY 192
9.9.2.1 Smart grid management 192
9.9.2.1.1 Adoption of graph database to manage complex relationships and interconnected data 192
9.9.2.2 Energy trading optimization 193
9.9.2.2.1 Unlocking efficient energy trading with graph database technology 193
9.9.2.3 Renewable energy integration & optimization 193
9.9.2.3.1 Graph databases to enhance visibility into entire energy ecosystem 193
9.9.2.4 Public Infrastructure Management 193
9.9.2.4.1 Enhancing public infrastructure management with graph databases 193
9.9.2.5 Customer Engagement And Billing 194
9.9.2.5.1 Ease billing process to improve customer satisfaction 194
9.9.2.6 Service incident management 194
9.9.2.6.1 Enxchange transformed energy grid management with graph-based digital twins for real-time insights and cost savings 194
9.9.2.7 Environmental impact analysis and ESG 195
9.9.2.7.1 Optimizing energy sustainability and environmental impact with graph databases 195
9.9.2.7.2 Integration of advanced technologies to enhance data management and insights 195
9.9.2.8 Railway asset management 195
9.9.2.8.1 Customized knowledge graphs enable smarter decision-making, predictive maintenance, and cost-effective operations 195
9.9.2.9 Staff and resource allocation 196
9.9.2.9.1 Optimizing staff and resource allocation for sustainable energy operations 196
9.10 TRAVEL & HOSPITALITY 196
9.10.1 FOCUS ON FOSTERING TRAVEL PLANS FOR BETTER CUSTOMER EXPERIENCES TO DRIVE MARKET EXPANSION 196
9.10.2 CASE STUDY 197
9.10.2.1 Personalized travel recommendations 197
9.10.2.1.1 Revolutionizing personalized travel recommendations with graph databases 197
9.10.2.2 Dynamic pricing optimization 197
9.10.2.2.1 Transforming dynamic price management with graph databases 197
9.10.2.3 Customer journey mapping 198
9.10.2.3.1 Customer journey mapping to give personalized recommendations 198
9.10.2.4 Booking and reservation management 198
9.10.2.4.1 Graph databases ensure seamless customer experiences and efficient operations 198
9.10.2.5 Customer experience management 198
9.10.2.5.1 Transforming customer experience with unified data and actionable insights 198
9.10.2.6 Product configuration and recommendation 199
9.10.2.6.1 Dynamic product configuration and personalized recommendations in travel and hospitality 199
9.11 TRANSPORTATION & LOGISTICS 199
9.11.1 RISING NEED FOR GAINING COMPLETE AND REAL-TIME VISIBILITY TO DRIVE MARKET 199
9.11.2 TRANSPORT FOR LONDON (TFL) REDUCED CONGESTION BY 10% USING DIGITAL TWIN POWERED BY NEO4J 199
9.11.3 USE CASES 200
9.11.3.1 Route optimization and fleet management 200
9.11.3.1.1 Careem achieved enhanced fraud detection with AWS 200
9.11.3.1.2 Optimizing delivery routes and scaling logistics with precision data 201
9.11.3.2 Supply chain management 201
9.11.3.2.1 Transforming supply chains with Google Cloud and Neo4j 201
9.11.3.3 Asset tracking and management 201
9.11.3.3.1 Graph databases to model intricate relationships and dependencies between assets, locations, and stakeholders 201
9.11.3.4 Equipment maintenance and predictive maintenance 201
9.11.3.4.1 Optimizing equipment maintenance with predictive insights powered by graph databases 201
9.11.3.5 Supply chain management 202
9.11.3.5.1 Revolutionizing supply chain visibility through real-time digital twin solutions 202
9.11.3.6 Vendor and supplier analysis 202
9.11.3.6.1 Graph database to enable comprehensive view of supply chain 202
9.11.3.7 Operational efficiency & decision-making 202
9.11.3.7.1 Optimizing delivery routes and scaling logistics with precision data 202
9.12 OTHER VERTICALS 203
10 GRAPH DATABASE MARKET, BY REGION 204
10.1 INTRODUCTION 205
10.2 NORTH AMERICA 206
10.2.1 NORTH AMERICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 206
10.2.2 US 213
10.2.2.1 Increasing use of graph databases in medical science and political campaigns to foster market growth 213

10.2.3 CANADA 219
10.2.3.1 Stringent data regulation and extensive applications of graph databases in research to drive growth 219
10.3 EUROPE 219
10.3.1 EUROPE: MACROECONOMIC OUTLOOK 219
10.3.2 UK 225
10.3.2.1 Government initiatives and healthcare-focused projects to drive market growth 225
10.3.3 ITALY 230
10.3.3.1 Increasing use of graph databases in financial sector to accelerate market growth 230
10.3.4 GERMANY 235
10.3.4.1 Increasing focus on enhancing interoperability to boost market 235
10.3.5 FRANCE 235
10.3.5.1 Graph databases to drive innovation, enabling data-driven decision-making across key industries 235
10.3.6 SPAIN 236
10.3.6.1 Government initiatives and geographical research to bolster market growth 236
10.3.7 REST OF EUROPE 236
10.4 ASIA PACIFIC 237
10.4.1 ASIA PACIFIC: MACROECONOMIC OUTLOOK 237
10.4.2 CHINA 244
10.4.2.1 Major players and use of graph databases in telecom fueling market growth 244
10.4.3 INDIA 249
10.4.3.1 Increasing focus on digital transformation to support market growth 249
10.4.4 JAPAN 254
10.4.4.1 Integration of knowledge graphs with generative AI to fuel market growth 254
10.4.5 AUSTRALIA & NEW ZEALAND 255
10.4.5.1 Strategic initiatives and presence of major players to drive adoption of graph databases 255
10.4.6 SOUTH KOREA 255
10.4.6.1 Increasing applications of graph databases in fraud detection, network analysis, and AI-powered innovations to aid market growth 255
10.4.7 REST OF ASIA PACIFIC 255
10.5 MIDDLE EAST & AFRICA 256
10.5.1 MIDDLE EAST & AFRICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 256
10.5.2 MIDDLE EAST 262
10.5.2.1 KSA 263
10.5.2.1.1 Digitalization initiatives to drive market growth 263

10.5.2.2 UAE 268
10.5.2.2.1 Increasing applications of graph databases for environmental insights and research collaboration to drive market growth 268
10.5.2.3 Qatar 268
10.5.2.3.1 Rising demand for advanced data analytics and interconnected data management solutions to drive market growth 268
10.5.2.4 Turkey 268
10.5.2.4.1 Increasing adoption of graph technologies to address challenges in data analytics, decision-making, and innovation 268
10.5.2.5 Rest of Middle East 269
10.5.3 AFRICA 269
10.5.3.1 Strategic investments in cloud and AI technologies to drive adoption of graph databases 269
10.6 LATIN AMERICA 269
10.6.1 LATIN AMERICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 270
10.6.2 BRAZIL 276
10.6.2.1 Growing adoption of graph databases across industries and key collaborative initiatives to drive market 276
10.6.3 ARGENTINA 281
10.6.3.1 Advancements in cloud infrastructure and AI to further enable scalable deployment of graph databases 281
10.6.4 MEXICO 281
10.6.4.1 Increasing investments in cloud infrastructure to accelerate adoption of graph databases 281
10.6.5 REST OF LATIN AMERICA 281
11 COMPETITIVE LANDSCAPE 282
11.1 INTRODUCTION 282
11.2 KEY PLAYER STRATEGIES/RIGHT TO WIN 282
11.3 MARKET SHARE ANALYSIS, 2024 284
11.3.1 MARKET RANKING ANALYSIS 286
11.4 REVENUE ANALYSIS, 2019–2023 287
11.5 COMPANY EVALUATION MATRIX: KEY PLAYERS, 2024 287
11.5.1 STARS 287
11.5.2 EMERGING LEADERS 287
11.5.3 PERVASIVE PLAYERS 288
11.5.4 PARTICIPANTS 288
11.5.5 COMPANY FOOTPRINT: KEY PLAYERS, 2024 289
11.5.5.1 Company footprint 289
11.5.5.2 Offering footprint 289
11.5.5.3 Model type footprint 290
11.5.5.4 Application footprint 291
11.5.5.5 Vertical footprint 291
11.5.5.6 Region footprint 292

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