वैश्विक डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली बाजार सीएजीआर 12.5% है पूर्वानुमान अवधि के लिए। बाजार का आकार लगभग तक पहुंचने का अनुमान है 0.14391 अरब 2031 द्वारा।

बढ़ती मांग

एक डेटाबेस प्रबंधन सॉफ्टवेयर (DBMS) उपयोगकर्ताओं को अधिक सुरक्षा के साथ सॉफ़्टवेयर का उपयोग करके डेटा को संग्रहीत और पुनर्प्राप्त करने की अनुमति देता है। यह टेबल, स्कीमा और रिपोर्ट जैसे परस्पर संबंधित डेटा को स्टोर करने के लिए विशेष डेटा हैंडलिंग एल्गोरिदम को नियोजित करता है। DBMS में मुख्य रूप से अनुरोधों को संप्रेषित करने के लिए एक क्वेरी प्रोसेसर, एक संदर्भ-आधारित डेटाबेस प्रबंधक और कोर स्टोरेज और पुनर्प्राप्ति इंजन होता है। यह उपयोगकर्ताओं को डेटाबेस तक पहुँचने और उन्हें प्रबंधित करने के लिए एक डिजिटल इंटरफ़ेस का उपयोग करने की अनुमति देता है। यह डेटा विश्लेषण, व्यावसायिक अंतर्दृष्टि और निर्णय लेने के लिए मूल्यवान अंतर्दृष्टि भी निकाल सकता है। DBMS का व्यापक रूप से सूचना प्रौद्योगिकी (IT), वित्तीय सेवाओं और बीमा (BFSI), दूरसंचार, शिक्षा और परिवहन में उपयोग किया जाता है।

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वैश्विक डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली बाजार - चालक और प्रतिबंध

अपने कार्यों के कारण, डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली उद्योग में प्रासंगिक बनी रह सकती है। उनमें पढ़ना, लिखना, अपडेट करना, हटाना और बनाना शामिल है। इन कार्यों को सामूहिक रूप से सीआरयूडी द्वारा जाना जाता है और डेटाबेस प्रबंधन सॉफ्टवेयर की बढ़ती मांग के लिए जिम्मेदार हैं।

डेटाबेस प्रबंधन प्रणालियाँ जटिल एल्गोरिदम का भी उपयोग करती हैं जो डेटा अखंडता को बनाए रखते हुए कई समवर्ती उपयोगकर्ताओं को डेटाबेस तक पहुँचने की अनुमति देती हैं। एंटरप्राइज़-स्तरीय डेटा को प्रबंधित करने और सुरक्षा प्रबंधन और डेटा संग्रहण प्रबंधन प्रदान करने की उनकी क्षमता के कारण डेटाबेस प्रबंधन प्रणालियों की मांग तेजी से बढ़ रही है।

हालांकि, डेटाबेस प्रबंधन प्रणालियों के लिए बाजार के विकास में मुख्य बाधा यह है कि उनका उपयोग बड़े डेटा जैसे विकसित डेटाबेस संरचनाओं के संयोजन के साथ नहीं किया जा रहा है।

डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली (डीबीएमएस) बाजार के रुझान:

बाजार के विकास को चलाने वाले मुख्य कारकों में से एक विभिन्न उद्योगों में डेटा के प्रबंधन के लिए लचीले, लागत प्रभावी समाधानों की बढ़ती मांग है। DBMS ने स्वचालित बैकअप, डेटा अतिरेक पर नियंत्रण, सुरक्षा और मापनीयता जैसे कार्यों को बढ़ाया है। बाजार की वृद्धि भी वितरित, पदानुक्रमित, वस्तु-उन्मुख, नेटवर्क-आधारित डीबीएमएस सिस्टम के व्यापक रूप से अपनाने से प्रेरित है। वे गहन शिक्षण और अन्य खुफिया समाधानों का उपयोग करके पारंपरिक और संवर्धित लेनदेन और विश्लेषणात्मक प्रसंस्करण का समर्थन कर सकते हैं। यह इस तथ्य के अनुरूप है कि दूर से काम करने वाले कर्मचारियों से उत्पन्न डेटा का प्रबंधन करने और कंपनी के संसाधनों तक दूरस्थ पहुंच की अनुमति देने के लिए कोरोनावायरस रोग (COVID-19) प्रसार ने DBMS की मांग में पर्याप्त वृद्धि देखी है। अन्य कारकों में व्यापक आईटी बुनियादी ढांचे में सुधार के अलावा इंटरनेट ऑफ थिंग्स और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) से जुड़े उपकरणों को एकीकृत करना शामिल है, जिससे बाजार में वृद्धि की उम्मीद है।

प्रमुख कंपनियाँ

बीएमसी सॉफ्टवेयर
ओरेकल
आईबीएम
सीए टेक्नोलॉजीज
Couchbase सर्वर
एंटरप्राइज डीबी सॉफ्टवेयर सॉल्यूशन
एम्बरकैडेरो टेक्नोलॉजीज
MongoDB
HP
इंटर सिस्टम
मेटामैट्रिक्स
माइक्रोसॉफ्ट
नियो टेक्नोलॉजी
एसएपी
एसएएस संस्थान
पिटनी बोवेस
ब्रैडमार्क टेक्नोलॉजीज
तिब्को
दृष्टि समाधान
वोल्टडीबी

प्रमुख बाजार क्षेत्रों

प्रकार

डेटाबेस एप्लिकेशन बिल्डर
डेटाबेस एन्क्रिप्शन
बैकअप
वसूली
डेटा स्केलिंग
प्रतिकृति

आवेदन

बैंकिंग और वित्तीय
सरकार
सत्कार (हॉस्पिटैलिटी)
हेल्थकेयर और लाइफ साइंसेज
शिक्षा
मीडिया और मनोरंजन
व्यावसायिक सेवा
दूरसंचार और आईटी

आम सवाल-जवाब

विश्लेषकों के अनुसार, पूर्वानुमान अवधि के दौरान वैश्विक डेटाबेस प्रबंधन बाजार में सीएजीआर क्या होगा?
उद्योग के सामने प्रमुख प्रेरक शक्तियाँ और चुनौतियाँ क्या हैं?
सबसे महत्वपूर्ण क्षेत्रीय बाजार कौन से हैं?
ग्लोबल मार्केट फॉर डेटाबेस मैनेजमेंट सिस्टम्स (DBMS) में कौन सी कंपनियां अग्रणी हैं?
डेटाबेस मैनेजमेंट सिस्टम्स (DBMS) के लिए ग्लोबल मार्केट की विकास दर क्या है?
डेटाबेस मैनेजमेंट सिस्टम्स (DBMS) के लिए ग्लोबल मार्केट का अनुमानित आकार क्या है?

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इस लेख से क्या सीखें:

This is consistent with the fact that the coronavirus disease (COVID-19) spread has seen a substantial increase in demand for DBMSs to manage the data generated from employees who work remotely and to allow remote access to the company resources.
हालांकि, डेटाबेस प्रबंधन प्रणालियों के लिए बाजार के विकास में मुख्य बाधा यह है कि उनका उपयोग बड़े डेटा जैसे विकसित डेटाबेस संरचनाओं के संयोजन के साथ नहीं किया जा रहा है।
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