Marktgröße, Marktanteil, Wachstum und Branchenanalyse für Zeitreihendatenbanken-Software, nach Typen (Cloud-basiert, Web-basiert), Anwendungen (Großunternehmen, KMU) und regionalen Einblicken und Prognosen bis 2034

Marktgröße für Software für Zeitreihendatenbanken

Die globale Marktgröße für Zeitreihen-Datenbanksoftware wurde im Jahr 2024 auf 793,58 Millionen US-Dollar geschätzt, soll im Jahr 2025 837,23 Millionen US-Dollar erreichen und bis 2026 voraussichtlich etwa 883,28 Millionen US-Dollar erreichen und bis 2034 weiter auf 1.355,56 Millionen US-Dollar ansteigen. Diese Expansion weist auf eine starke durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) von 5,5 % hin 2025 bis 2034.

Der US-amerikanische Markt für Software für Zeitreihendatenbanken ist weltweit führend, unterstützt durch die hohe Akzeptanz von IoT-Analysen, vorausschauender Wartung und KI-integrierten Überwachungsplattformen in Unternehmen, die eine schnellere Entscheidungsfindung und Datengenauigkeit in Echtzeitanwendungen ermöglichen.

Wichtigste Erkenntnisse

• Marktgröße– Der Wert wird im Jahr 2025 auf 837,23 Millionen US-Dollar geschätzt und soll bis 2034 voraussichtlich 1.355,56 Millionen US-Dollar erreichen, was einer jährlichen Wachstumsrate von 5,5 % entspricht.
• Wachstumstreiber– Über 70 % der Unternehmen sind für eine verbesserte Genauigkeit und Produktivität auf Echtzeit-Datenanalysen und IoT-Überwachung angewiesen.
• Trends– 65 % der Unternehmen setzen cloudnative Zeitreihendatenbanken ein, während 42 % weltweit Hybrid-Cloud-Strategien ausbauen.
• Schlüsselspieler– InfluxData, Amazon Timestream, Prometheus, DataStax, QuasarDB.
• Regionale Einblicke– Nordamerika (36 %), Europa (28 %), Asien-Pazifik (27 %), Naher Osten und Afrika (9 %).
• Herausforderungen– 43 % der Unternehmen haben mit Skalierbarkeitsproblemen zu kämpfen und 38 % berichten von Integrationsproblemen mit hybriden Infrastrukturen.
• Auswirkungen auf die Branche– 58 % Verbesserung der Echtzeitverarbeitungseffizienz, die von Unternehmen verzeichnet wurde, die Lösungen für Zeitreihendaten einführen.
• Aktuelle Entwicklungen– 45 % der Produkteinführungen konzentrieren sich auf KI-gestützte Abfrage- und Analysefunktionen.

Der Markt für Software für Zeitreihendatenbanken entwickelt sich rasant, da Unternehmen zunehmend auf strukturierte und halbstrukturierte Daten mit Zeitstempel angewiesen sind, um ihre digitalen Ökosysteme zu betreiben. Von intelligenter Fertigung und IoT bis hin zu Finanzen und Cloud-nativem Computing treibt dieser Markt skalierbare Datenspeicherlösungen voran, die Millionen von Echtzeittransaktionen pro Sekunde verarbeiten können. Der Aufstieg von KI-gesteuerter Analyse, der Einführung von Open-Source-Software und der Edge-Computing-Integration treibt weiterhin Wachstum und Innovation in allen Branchen voran.

Markttrends für Software für Zeitreihendatenbanken

Der Softwaremarkt für Zeitreihendatenbanken erlebt einen erheblichen Wandel, da Branchen auf Echtzeitinformationen angewiesen sind, um Leistung, Produktivität und Automatisierung zu verbessern. Mehr als 68 % der Unternehmen weltweit nutzen Zeitreihendatenanalysen, um Betriebsprognosen zu verbessern und Ausfallzeiten zu reduzieren. Open-Source-Lösungen wie InfluxDB, Prometheus und TimescaleDB machen aufgrund ihrer Flexibilität und Kosteneffizienz fast 47 % der gesamten Bereitstellungen weltweit aus. Rund 62 % der neuen Unternehmens-Workloads sind Cloud-basiert und ermöglichen eine nahtlose Datensynchronisierung und Skalierbarkeit der Analysen. Der zunehmende Einsatz von IoT-Geräten – über 17 Milliarden vernetzte Sensoren und Systeme weltweit – hat zu einem Anstieg der Nachfrage nach Datenbanken mit geringer Latenz und hohem Durchsatz geführt, die in der Lage sind, kontinuierliche Ströme zeitgestempelter Daten zu verwalten. Das Aufkommen der Integration von KI und maschinellem Lernen in Zeitreihensysteme hat prädiktive Analysen in den Bereichen Energie, Fertigung und Fintech ermöglicht. Darüber hinaus priorisieren 58 % der Dateningenieure hybride Datenbankumgebungen, die lokale und Cloud-Systeme kombinieren, um Effizienz und Compliance bei der Hochfrequenz-Datenverarbeitung zu erreichen.

Marktdynamik für Software für Zeitreihendatenbanken

GELEGENHEIT

Steigende Akzeptanz von IoT-Geräten und Predictive Analytics

Das exponentielle Wachstum von IoT-Ökosystemen – über 16 Milliarden angeschlossene Geräte – hat den Bedarf an leistungsstarken Zeitreihendatenbanken erhöht, die Echtzeit-Telemetrie verwalten und analysieren. Rund 54 % der Fertigungs- und Versorgungsunternehmen nutzen diese Datenbanken für vorausschauende Wartung und sensorgesteuerte Überwachung, um die Betriebszeit zu verbessern und Betriebsverluste zu reduzieren. Die Integration von KI-Modellen für die Ereignisvorhersage bietet neue Expansionsmöglichkeiten in den Industrie- und Gesundheitssektoren.

TREIBER

Wachsende Unternehmensverlagerung hin zu Echtzeit-Dateninfrastruktur

Der zunehmende Bedarf an sofortiger Entscheidungsfindung hat Echtzeitanalysen zu einer strategischen Notwendigkeit gemacht. Mehr als 70 % der Finanz-, Energie- und IT-Unternehmen nutzen Zeitreihendatenbanken, um Leistungsmetriken und Ereignisprotokolle sofort zu analysieren. Diese Datenbanken liefern Abfrageantworten in Sekundenbruchteilen und ermöglichen so schnellere Aktionen in automatisierten Systemen und geschäftskritischen Umgebungen. Darüber hinaus sind 59 % der Unternehmen, die Edge Computing einsetzen, auf Zeitreihensysteme zur lokalen Datenkontrolle und Latenzreduzierung angewiesen.

Marktbeschränkungen

"Komplexität der Integration und hohe Bereitstellungskosten"

Der Softwaremarkt für Zeitreihendatenbanken ist aufgrund der Integrationskomplexität und der hohen Implementierungskosten in Unternehmenssystemen mit erheblichen Einschränkungen konfrontiert. Ungefähr 39 % der Unternehmen berichten von Herausforderungen bei der Synchronisierung von Zeitreihenplattformen mit älteren Datenbanken und Data Lakes. Proprietäre Lizenzgebühren und Kosten für die Cloud-Migration erhöhen die Gesamtbetriebskosten weiter, insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen. Ein weiteres großes Hindernis ist der Mangel an qualifizierten Fachkräften, die in der Lage sind, Echtzeit-Datenbankoptimierung, Abfrageoptimierung und groß angelegtes Event-Streaming zu verwalten. Auch die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen im Rahmen sich entwickelnder Vorschriften wie DSGVO und CCPA schränkt die Flexibilität ein und erhöht die Belastung technischer und finanzieller Ressourcen.

Marktherausforderungen

"Datenvolumenexplosion und Skalierbarkeitsbeschränkungen"

Angesichts des exponentiellen Wachstums von IoT und vernetzten Geräten haben Unternehmen Schwierigkeiten, den Umfang der Datenerfassung in Echtzeit zu bewältigen. Über 45 % der Unternehmen berichten von einer verminderten Abfrageleistung und langsameren Analysen während der hochfrequenten Datenerfassung. Das Volumen der täglich generierten zeitgestempelten Daten ist in den letzten drei Jahren um über 70 % gestiegen, sodass herkömmliche Datenbanksysteme für einen dynamischen Arbeitslastausgleich nicht mehr geeignet sind. Diese Skalierbarkeitsprobleme führen zu höheren Infrastrukturkosten und geringerer Effizienz, insbesondere in Cloud-Umgebungen, in denen der Verarbeitungsaufwand erheblich ist.

Segmentierungsanalyse

Der Softwaremarkt für Zeitreihendatenbanken ist nach Typ und Anwendung segmentiert. Cloud-basierte und webbasierte Bereitstellungsmodelle verändern die Branche und bieten branchenübergreifend skalierbare Datenspeicherung und effiziente Analysen. Sowohl große Unternehmen als auch KMU verlassen sich stark auf Zeitreihenlösungen, um Automatisierung, IoT-Datenverfolgung und Finanzprognosen zu optimieren. Ungefähr 64 % der globalen Unternehmen nutzen mittlerweile Zeitreihendatenbanken zur Verarbeitung von Echtzeitmetriken, während 56 % der Industrieunternehmen Zeitreihendatensysteme in ihre IoT-Plattformen eingebettet haben. Diese Segmentierung zeigt die wachsende Abhängigkeit von skalierbaren und flexiblen Datenbankinfrastrukturen, die KI-gesteuerte Entscheidungssysteme und prädiktive Analyseanwendungen unterstützen.

Nach Typ

Cloudbasiert

Cloudbasierte Zeitreihendatenbanken dominieren aufgrund ihrer elastischen Speicher- und Echtzeitanalysefähigkeiten den Markt. Diese Datenbanken sind für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, die umfangreiche IoT-Sensordaten, industrielle Überwachung und Finanztransaktionen verwalten. Rund 61 % der globalen Unternehmen bevorzugen cloudbasierte Bereitstellungen, da sie den Infrastrukturaufwand reduzieren und die Datensynchronisierung über mehrere Regionen hinweg nahtlos unterstützen.

Der Cloud-basierte Typ machte im Jahr 2025 518,75 Millionen US-Dollar aus, was 62 % des Gesamtmarktes entspricht. Es wird erwartet, dass dieses Segment bis 2034 mit einer jährlichen Wachstumsrate von 5,9 % wachsen wird, angetrieben durch Edge-Computing-Integration, prädiktive Analysen und Enterprise-Cloud-Migration.

Webbasiert

Webbasierte Zeitreihendatenbanken bieten eine einfache Bereitstellung, browserübergreifende Analysen und einfachen Zugriff für Entwickler und Datenteams. Diese Systeme werden zunehmend von KMU und Analytics-Startups zur kostengünstigen Datenvisualisierung und -überwachung eingesetzt. Rund 42 % der mittelständischen Unternehmen setzen webbasierte Systeme zur zentralen Datenverfolgung ein.

Das webbasierte Segment erreichte im Jahr 2025 318,48 Millionen US-Dollar, was einem Marktanteil von 38 % entspricht, und wird voraussichtlich bis 2034 mit einer jährlichen Wachstumsrate von 4,8 % wachsen, angetrieben durch die SaaS-Einführung und die browserbasierte Dashboard-Integration.

Auf Antrag

Große Unternehmen

Große Unternehmen dominieren den Softwaremarkt für Zeitreihendatenbanken aufgrund ihres hohen Bedarfs an Datenerfassung, Echtzeit-Leistungsanalysen und prädiktiver Infrastrukturoptimierung. Diese Unternehmen nutzen Zeitreihendatenbanken für Finanzprognosen, IoT-Überwachung und Analysen des Kundenverhaltens. Mehr als 68 % der Fortune-1000-Unternehmen nutzen Zeitreihensoftware zur Leistungsverbesserung.

Das Segment der Großunternehmen hatte im Jahr 2025 einen Wert von 543,99 Millionen US-Dollar, was 65 % des Gesamtmarktes entspricht. Es wird prognostiziert, dass es von 2025 bis 2034 mit einer jährlichen Wachstumsrate von 5,7 % wachsen wird, unterstützt durch die Nachfrage nach Automatisierung auf Unternehmensebene und Datenintelligenz.

KMU

KMU nutzen zunehmend Zeitreihendatenbanken, um die betriebliche Effizienz zu verbessern und prädiktive Erkenntnisse zu gewinnen. Kostengünstige Cloud- und webbasierte Systeme haben die Eintrittsbarrieren gesenkt, da über 59 % der KMU diese Plattformen zur Prozessoptimierung und Leistungsanalyse integrieren.

Das KMU-Segment erreichte im Jahr 2025 293,24 Millionen US-Dollar und machte 35 % des Gesamtmarktes aus. Es wird prognostiziert, dass es zwischen 2025 und 2034 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 5,2 % wachsen wird, angetrieben durch die zunehmende digitale Transformation und die Einführung von Open-Source.

Regionaler Ausblick auf den Softwaremarkt für Zeitreihendatenbanken

Der globale Markt für Zeitreihendatenbank-Software wurde im Jahr 2024 auf 793,58 Millionen US-Dollar geschätzt und wird im Jahr 2025 voraussichtlich 837,23 Millionen US-Dollar erreichen und bis 2034 auf 1.355,56 Millionen US-Dollar wachsen, bei einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 5,5 %. Nach der regionalen Verteilung liegt Nordamerika mit 36 ​​% an der Spitze, gefolgt von Europa (28 %), Asien-Pazifik (27 %) sowie dem Nahen Osten und Afrika (9 %). Das Wachstum jeder Region wird durch den Grad der Digitalisierung, der industriellen Automatisierung und der KI-Integration in Analyse-Workflows beeinflusst.

Nordamerika

Nordamerika hält aufgrund der hohen Cloud-Penetration, der industriellen Automatisierung und der Investitionen in digitale Analysen den größten Marktanteil. Die Vereinigten Staaten bleiben das Epizentrum der Entwicklung, vorangetrieben von wichtigen Akteuren im Analytics-Ökosystem.

Auf Nordamerika entfielen im Jahr 2025 301,4 Millionen US-Dollar, was 36 % des Gesamtmarktes entspricht. Das Wachstum wird durch Cloud-Integration, IoT-Analysen und die Erweiterung der DevOps-Überwachung vorangetrieben.

Europa

Die Marktexpansion Europas wird durch staatlich geförderte digitale Transformation, Nachhaltigkeitsziele und Energieüberwachungsprojekte vorangetrieben. Deutschland, Frankreich und das Vereinigte Königreich dominieren mit einer hohen Akzeptanz von Analysen und Smart-Grid-Anwendungen.

Auf Europa entfielen im Jahr 2025 234,4 Millionen US-Dollar, was 28 % des Gesamtmarktes entspricht, unterstützt durch den Einsatz von Industrie 4.0 und vorausschauende Wartungstools.

Asien-Pazifik

Der asiatisch-pazifische Raum ist aufgrund der zunehmenden IoT-Einsätze, der Cloud-Infrastruktur und der Fintech-Entwicklung das am schnellsten wachsende regionale Segment. China, Japan und Indien tragen maßgeblich zur Marktexpansion durch datengesteuerte Automatisierung bei.

Der asiatisch-pazifische Raum erwirtschaftete im Jahr 2025 226,05 Millionen US-Dollar, was einem Anteil von 27 % entspricht, angetrieben durch das Wachstum der digitalen Wirtschaft und die Nachfrage nach KI-integrierten Analysen.

Naher Osten und Afrika

Der Nahe Osten und Afrika wachsen stetig, da Länder in intelligente Infrastruktur, Cloud Computing und digitale Regierungsprojekte investieren. Die Vereinigten Arabischen Emirate und Saudi-Arabien sind führend bei der regionalen Einführung und konzentrieren sich auf Energie- und Logistiküberwachungslösungen.

Auf MEA entfielen im Jahr 2025 75,38 Millionen US-Dollar, was einem Anteil von 9 % entspricht, und expandiert aufgrund der zunehmenden industriellen Digitalisierung weiter.

LISTE DER WICHTIGSTEN PROFILIERTEN UNTERNEHMEN IM Softwaremarkt für Zeitreihendatenbanken

Investitionsanalyse und -chancen

Die Investitionen in Zeitreihen-Datenbanklösungen nehmen zu, da sich die datengesteuerte Transformation weltweit beschleunigt. Rund 64 % der Unternehmen planen, die Investitionen in die Analyseinfrastruktur bis 2027 zu erhöhen. Die Risikofinanzierung in Datenplattformen überstieg im Jahr 2024 40 % der gesamten Analyseinvestitionen, was die Nachfrage nach Skalierbarkeit, Geschwindigkeit und prädiktiver Modellierung unterstreicht. Nordamerika und Asien-Pazifik liegen mit einem gemeinsamen Investitionsanteil von 71 % an der Spitze. Wachstumschancen bestehen in KI-gesteuerten Prognosen, Edge-Analysen und Hybrid-Cloud-Architekturen. Branchen wie das verarbeitende Gewerbe, das Finanzwesen und die Versorgungswirtschaft leisten mit 57 % der Neuinstallationen einen wichtigen Beitrag. Der Zukunftsausblick zeigt enorme Chancen in der Open-Source-Optimierung, ESG-Datenüberwachung und Cloud-nativen Observability-Tools auf.

Entwicklung neuer Produkte

Große Unternehmen konzentrieren sich auf den Ausbau der plattformübergreifenden Kompatibilität, Edge-Integration und KI-basierter Analysefunktionen. InfluxData veröffentlichte im Jahr 2025 Echtzeit-Edge-Konnektoren, um einen nahtlosen Datenfluss vom Sensor zur Cloud zu ermöglichen. Amazon Timestream integrierte Module für maschinelles Lernen zur automatisierten Abfrageoptimierung, während Prometheus die Funktionen zur Metrikaufbewahrung verbesserte. Rund 46 % der neuen Produktentwicklungen in diesem Markt priorisieren mittlerweile die Zusammenarbeit mit der Open-Source-Community. Startups wie Warp 10 und QuasarDB entwickeln Innovationen mit prädiktiven Abfrage-Engines, die Anomalien in Millisekunden erkennen können. Der Schwerpunkt liegt auf der Bereitstellung energieeffizienter, skalierbarer Echtzeit-Analyseumgebungen, die branchenübergreifende Einsätze unterstützen, von Telekommunikation und Bankwesen bis hin zu Logistik und Gesundheitsanalysen.

Aktuelle Entwicklungen

• Im Jahr 2025 brachte InfluxData eine KI-gestützte Analysesuite für Zeitreihenprognosen auf den Markt.
• Amazon Timestream erweiterte seine globale Reichweite durch integrierte Datenverarbeitungsfunktionen für mehrere Regionen.
• Prometheus hat Visualisierungsmodule der nächsten Generation für Observability Analytics eingeführt.
• DataStax hat Partnerschaften für den Einsatz hybrider Cloud-Beobachtbarkeit in der industriellen Automatisierung geschlossen.
• Warp 10 entwickelte eine Telekommunikations-orientierte Anomalieerkennungs-Engine mit 40 % schnellerer Reaktionszeit.

BERICHTSBEREICH

Dieser Bericht bietet eine detaillierte Bewertung des Softwaremarkts für Zeitreihendatenbanken und deckt Wachstumstrends, Segmentierung, regionale Leistung und führende Unternehmensstrategien ab. Es enthält Einblicke in Produktinnovationen, Marktdynamik und neue Chancen im Bereich Edge Computing und IoT-Analysen. Die Studie analysiert Open-Source- und kommerzielle Plattformen, Cloud-Trends und Integrationsmöglichkeiten, die die Akzeptanz beeinflussen. Es beleuchtet auch die Wettbewerbslandschaft, den technologischen Fortschritt und die Investitionsmuster, die das nächste Jahrzehnt der Marktentwicklung prägen.