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데이터 히스토리안 시장 : 세계 산업 규모, 점유율, 동향, 기회, 예측 - 컴포넌트별, 배포 모드별, 최종사용자별, 지역별, 경쟁(2021-2031년)

Data Historian Market - Global Industry Size, Share, Trends, Opportunity, and Forecast Segmented By Component, By Deployment Mode, By End-User, By Region & Competition, 2021-2031F
발행일: | 리서치사: TechSci Research | 페이지 정보: 영문 181 Pages | 배송안내 : 2-3일 (영업일 기준)

    
    
    




※ 본 상품은 영문 자료로 한글과 영문 목차에 불일치하는 내용이 있을 경우 영문을 우선합니다. 정확한 검토를 위해 영문 목차를 참고해주시기 바랍니다.

세계의 데이터 히스토리안 시장은 2025년 21억 3,000만 달러에서 2031년까지 32억 8,000만 달러로 확대하며, CAGR 7.46%로 추이할 것으로 예측됩니다.

전문 산업용 소프트웨어로 정의되는 World Data Historian은 공정 제어 시스템에서 고정밀 시계열 데이터를 수집, 압축, 보관하고 나중에 분석 및 검색할 수 있도록 설계되었습니다. 시장 성장은 주로 업무 효율성에 대한 요구가 증가하고 규제 요건을 충족하기 위한 상세한 데이터 추적 가능성에 대한 필수 요건에 의해 주도되고 있습니다. 이러한 근본적인 촉진요인은 기술 동향과는 다릅니다. 클라우드 아키텍처로의 전환에 영향을 미칠 수 있는 동향, 주요 촉진요인은 자산 활용도 및 생산 수율 최적화의 필요성에 뿌리를 두고 있습니다. 이러한 필요성을 강조하기 위해 전미제조업협회는 2024년 제조업 리더의 44%가 지난 2년 동안 데이터 수집량이 최소 2배 이상 증가했다고 지적하며 강력한 이력 관리 툴의 필요성을 강조하고 있습니다.

시장 개요
예측 기간 2027-2031
시장 규모 : 2025년 21억 3,000만 달러
시장 규모 : 2031년 32억 8,000만 달러
CAGR : 2026-2031년 7.46%
가장 빠르게 성장하는 부문 소프트웨어
최대 시장 북미

그러나 이러한 성장 궤도에는 현대 역사가 소프트웨어와 레거시 운영 기술과의 복잡한 통합과 관련된 큰 장벽이 존재합니다. 많은 산업 시설에서 표준화된 통신 프로토콜이 없는 구식 제어 시스템에 여전히 의존하고 있으며, 통합 데이터 히스토리 플랫폼의 원활한 도입은 기술적으로 어려울 뿐만 아니라 매우 높은 비용이 소요됩니다. 이러한 상호운용성 문제는 도입 일정이 지연되거나 다양한 제조 환경에서 데이터 관리 구상의 신속한 확장성을 제한하는 큰 장벽으로 작용하는 경우가 많습니다.

시장 성장 촉진요인

인더스트리 4.0 및 산업용 IoT(IIoT) 생태계의 급속한 확장으로 시장은 근본적인 변화를 겪고 있습니다. 이에 따라 강력한 아카이브 기능과 검색 기능을 필요로 하는 시계열 데이터가 전례 없이 급증하고 있습니다. 제조업체들이 생산 시설 전체에 스마트 센서를 설치함에 따라 공정 최적화를 위한 고급 인공지능(AI) 및 머신러닝 모델 학습을 촉진하기 위해 발생하는 방대한 양의 데이터를 히스토리컬화해야 합니다. 데이터 수집과 지능형 자동화 사이의 상호 의존성은 주요 성장 촉매제 역할을 하며, 히스토리안을 알고리즘 학습을 위한 필수적인 저장소로 자리매김하고 있습니다. 로크웰 자동화이 2024년 3월에 발표한 '제9회 연례 스마트 제조 보고서'에 따르면 제조업체의 83%가 1년 이내에 생성형 AI를 업무에 통합할 계획이며, 이러한 움직임은 현대 히스토리온이 제공하는 고충실도 데이터 저장 능력을 명시적으로 필요로 하고 있습니다.

또한 산업 분야에서 가동 중단으로 인한 재정적 영향을 줄이기 위한 노력이 진행되고 있는 가운데, 예지보전 및 자산 성능 관리의 도입 확대가 수요를 가속화하고 있습니다. 과거 공정 데이터를 활용하면 운영자는 이상 패턴을 감지하여 고가의 가동 중단으로 발전하기 전에 설비 고장을 사전에 예방할 수 있습니다. 이러한 전환에는 큰 경제적 이점이 있습니다. 지멘스가 2024년 1월에 발표한 '다운타임의 진정한 비용 2024' 보고서에 따르면 계획되지 않은 다운타임은 포춘지 선정 500대 제조업체에 연간 약 1조 4,000억 달러의 손실을 가져옵니다. 그 결과, 데이터 히스토리안은 단순한 수동적 보존 시스템에서 능동적 리스크 관리와 비용 절감을 위한 중요한 툴로 변모하고 있습니다. 이러한 추세는 보다 광범위한 현대화 구상과도 일치합니다. Zebra Technologies의 2024 보고서에 따르면 제조업 리더의 92%가 지속적인 경쟁력을 확보하기 위해 디지털 전환에 집중하고 있는 것으로 나타났습니다.

시장이 해결해야 할 과제

시장 성장의 중요한 장벽은 현대의 데이터 히스토리안 소프트웨어와 레거시 운영 기술(OT) 사이에 존재하는 상호운용성 격차입니다. 히스토리 플랫폼은 표준화된 고주파 데이터 수집에 의존하고 있음에도 불구하고 많은 산업 현장에서는 여전히 독자적인 사양이나 구식 통신 프로토콜을 사용하는 구식 제어 시스템에 얽매여 있습니다. 이러한 기술적 불일치로 인해 조직은 원활한 기성 솔루션을 도입하는 대신 값비싼 맞춤형 통합 계층과 미들웨어에 투자해야 하는 상황에 처해 있습니다. 그 결과, 이러한 고립된 데이터 사일로를 연결하는 데 필요한 자금과 시간적 리소스가 소프트웨어 비용을 초과하는 경우가 많아 투자수익률이 낮아지고, 제조업체의 디지털 전환 노력을 지연시키는 요인이 되고 있습니다.

이러한 구조적 유연성의 부족은 히스토리안 솔루션의 잠재적 시장을 크게 제한하고 있습니다. 2024년 World Manufacturing Foundation의 보고에 따르면 전 세계 공장의 약 52%가 현대적 디지털 프레임워크에 대한 기본 연결성을 갖추지 못한 레거시 자동화 시스템에 여전히 의존하고 있다고 합니다. 이러한 호환되지 않는 인프라에 대한 광범위한 의존은 심각한 병목현상을 야기하며, 벤더들이 복잡한 하드웨어 현대화 작업을 사전에 수행하지 않고도 기업 전반에 걸쳐 도입을 확대하는 것을 방해하고 있습니다. 이러한 자산의 데이터에 원활하게 접근할 수 없기 때문에 분석의 필요성이 절실함에도 불구하고 도입이 새로운 생산 라인에 국한되는 경우가 많아 전체 시장의 성장 속도를 늦추고 있습니다.

시장 동향

분산형 데이터 처리를 위한 엣지 컴퓨팅 도입은 현대 공장의 방대한 대역폭 수요에 대응하기 위한 구조적 변화의 핵심이 되고 있습니다. 모든 원시 데이터를 중앙집중형 히스토리안으로 전송하는 대신, 제조업체는 데이터 소스에서 처리하여 노이즈를 제거하고 중요한 이벤트만 보관하게 되었습니다. 이 분산형 아키텍처는 즉각적인 로컬 의사결정에 활용 가능한 고정밀 데이터를 유지하면서 지연과 스토리지 비용을 낮춥니다. 노키아가 2024년 6월 발표한 '2024 산업 디지털화 보고서'에 따르면 사설 무선 네트워크를 사용하는 기업의 39%가 이미 On-Premise형 엣지 기술을 도입했으며, 52%는 추가 도입을 계획하고 있는 것으로 나타났습니다. 이는 처리 워크로드가 산업 자산으로 빠르게 이동하고 있다는 것을 입증합니다.

동시에 시장에서는 구독형 및 SaaS 비즈니스 모델로의 명확한 전환이 진행되고 있으며, 막대한 초기 투자가 필요한 영구 라이선스 프레임워크를 대체하고 있습니다. 이 전환을 통해 산업체들은 데이터 관리를 운영 비용으로 인식하고, 특정 인프라에 얽매이지 않고 생산 요구사항에 따라 히스토리안 용량을 유연하게 조정할 수 있는 민첩성을 확보할 수 있습니다. 벤더 입장에서는 이러한 접근 방식이 안정적인 매출 흐름을 보장하고, 지속적인 소프트웨어 업데이트를 간소화하여 보안 조치와 기능이 항상 최신 상태로 유지될 수 있도록 보장합니다. 이러한 산업 전반의 추세는 주요 산업 지표를 통해 확인할 수 있습니다. 예를 들어 PTC는 2024년 11월에 발표한 '2024 회계연도 4분기 및 연간 실적'에서 전체 매출의 93%가 지속적 매출이라고 발표하며, 산업 소프트웨어 분야에서 구독 중심 모델에 대한 압도적인 선호도를 드러냈습니다.

자주 묻는 질문

  • 세계의 데이터 히스토리안 시장 규모는 어떻게 변할 것으로 예상되나요?
  • 데이터 히스토리안 시장의 주요 성장 촉진 요인은 무엇인가요?
  • 데이터 히스토리안 시장이 직면한 주요 과제는 무엇인가요?
  • 데이터 히스토리안 시장의 주요 동향은 무엇인가요?
  • 데이터 히스토리안 시장에서 가장 빠르게 성장하는 부문은 무엇인가요?
  • 데이터 히스토리안 시장의 최대 시장은 어디인가요?

목차

제1장 개요

제2장 조사 방법

제3장 개요

제4장 고객의 소리

제5장 세계의 데이터 히스토리안 시장 전망

제6장 북미의 데이터 히스토리안 시장 전망

제7장 유럽의 데이터 히스토리안 시장 전망

제8장 아시아태평양의 데이터 히스토리안 시장 전망

제9장 중동 및 아프리카의 데이터 히스토리안 시장 전망

제10장 남미의 데이터 히스토리안 시장 전망

제11장 시장 역학

제12장 시장 동향과 발전

제13장 세계의 데이터 히스토리안 시장 : SWOT 분석

제14장 Porter's Five Forces 분석

제15장 경쟁 구도

제16장 전략적 제안

제17장 조사회사 소개·면책사항

KSA 26.03.25

The Global Data Historian Market is projected to expand from a valuation of USD 2.13 Billion in 2025 to USD 3.28 Billion by 2031, reflecting a CAGR of 7.46%. Defined as specialized industrial software, a Global Data Historian is engineered to capture, compress, and archive high-fidelity time-series data from process control systems for later analysis and retrieval. The market's momentum is largely driven by the escalating need for operational efficiency and the essential requirement for detailed data traceability to satisfy regulatory mandates. These foundational drivers differ from technological trends; although trends might influence the move toward cloud architectures, the primary drivers are grounded in the necessity to optimize asset usage and production yield. Highlighting this need, the National Association of Manufacturers noted in 2024 that 44% of manufacturing leaders observed their data collection volumes had at least doubled over the previous two years, emphasizing the pressing need for powerful historiography tools.

Market Overview
Forecast Period2027-2031
Market Size 2025USD 2.13 Billion
Market Size 2031USD 3.28 Billion
CAGR 2026-20317.46%
Fastest Growing SegmentSoftware
Largest MarketNorth America

However, this growth trajectory faces a major obstacle involving the intricate integration of contemporary historian software with legacy operational technologies. A significant number of industrial sites still depend on obsolete control systems that lack standardized communication protocols, rendering the smooth rollout of unified data historian platforms both technically challenging and prohibitively expensive. This issue of interoperability constitutes a considerable hurdle, often delaying implementation schedules and limiting the rapid scalability of data management initiatives across varied manufacturing settings.

Market Driver

The market is being fundamentally transformed by the swift expansion of Industry 4.0 and Industrial IoT (IIoT) ecosystems, which are generating an unparalleled surge in time-series data demanding strong archival and retrieval functions. With manufacturers installing smart sensors throughout production facilities, the ensuing massive volume of data must be historicized to facilitate the training of Advanced Artificial Intelligence and Machine Learning models aimed at process optimization. This interdependent relationship between data gathering and intelligent automation acts as a key growth catalyst, positioning the historian as the essential repository for algorithm training. As reported by Rockwell Automation in their '9th Annual State of Smart Manufacturing Report' from March 2024, 83% of manufacturers expect to integrate Generative AI into their operations within the year, a movement that explicitly requires the high-fidelity data storage capabilities offered by modern historians.

Demand is further intensified by the rising adoption of Predictive Maintenance and Asset Performance Management, as industrial entities strive to reduce the financial consequences of operational breakdowns. By utilizing historical process data, operators are able to detect deviation patterns and prevent equipment failures before they develop into expensive shutdowns. The financial incentives for this shift are substantial; Siemens revealed in its January 2024 report, 'The True Cost of Downtime 2024', that unplanned downtime inflicts an annual cost of roughly $1.4 trillion on Fortune Global 500 manufacturers. As a result, the data historian is transitioning from a mere passive storage system into a vital instrument for proactive risk management and cost prevention. This trend corresponds with wider modernization initiatives, evidenced by Zebra Technologies reporting in 2024 that 92% of manufacturing leaders are now focusing on digital transformation to secure enduring competitiveness.

Market Challenge

A crucial hindrance to market growth is the interoperability gap existing between contemporary data historian software and legacy operational technology. Although historian platforms depend on standardized high-frequency data ingestion, numerous industrial sites are still bound to outdated control systems that utilize proprietary or obsolete communication protocols. This technological mismatch compels organizations to invest in costly, bespoke integration layers or middleware instead of implementing smooth, off-the-shelf solutions. As a result, the financial and time resources needed to connect these isolated data silos frequently surpass the software costs, diminishing the return on investment and leading manufacturers to delay their digital transformation efforts.

This inherent structural inflexibility significantly constrains the potential market for historian solutions. In 2024, the World Manufacturing Foundation reported that approximately 52% of factories worldwide still depended on legacy automation systems devoid of native connectivity to modern digital frameworks. Such extensive reliance on incompatible infrastructure forms a serious bottleneck, preventing vendors from scaling deployments across enterprises without first undertaking complicated hardware modernization tasks. Because data cannot be seamlessly accessed from these assets, adoption is often confined to newer production lines despite the pressing need for analytics, which ultimately slows the overall growth pace of the market.

Market Trends

The implementation of Edge Computing for decentralized data processing is developing into a pivotal structural change, motivated by the necessity to handle the enormous bandwidth demands of modern factories. Instead of sending every raw data point to a centralized historian, manufacturers are now processing data at the source to filter out noise and preserve only essential events. This decentralized architecture lowers latency and storage expenses while ensuring high-fidelity data remains accessible for instant local decision-making. Support for this method is strong; Nokia's '2024 Industrial Digitalization Report' from June 2024 indicates that 39% of enterprises utilizing private wireless networks have already installed on-premise edge technology, and another 52% intend to follow suit, underscoring the swift movement of processing workloads toward industrial assets.

Concurrently, the market is experiencing a definitive shift toward Subscription-Based and SaaS business models, superseding perpetual licensing frameworks that require significant upfront capital. This transition enables industrial firms to classify data management as an operating expense, providing the agility to adjust historian capacity according to production requirements without being locked into specific infrastructure. For vendors, this approach secures a consistent revenue flow and simplifies continuous software updates, ensuring security measures and features remain up to date. This sector-wide trend is illustrated by key industry figures; for instance, PTC reported in November 2024, within its 'Fourth Fiscal Quarter and Full Fiscal Year 2024 Results', that 93% of its total fiscal year revenue was recurring, highlighting the dominant preference for subscription-focused models in the industrial software domain.

Key Market Players

  • General Electric Company
  • Siemens AG
  • ABB Group
  • Honeywell International Inc.
  • Emerson Electric Co.
  • AVEVA Group plc
  • Rockwell Automation Inc.
  • Yokogawa Electric Corporation
  • Inductive Automation LLC
  • Canary Labs Inc.

Report Scope

In this report, the Global Data Historian Market has been segmented into the following categories, in addition to the industry trends which have also been detailed below:

Data Historian Market, By Component

  • Software
  • Services

Data Historian Market, By Deployment Mode

  • On-Premise
  • Cloud

Data Historian Market, By End-User

  • Data Centers
  • Oil & Gas
  • Paper & Pulp
  • Water Management
  • Others

Data Historian Market, By Region

  • North America
    • United States
    • Canada
    • Mexico
  • Europe
    • France
    • United Kingdom
    • Italy
    • Germany
    • Spain
  • Asia Pacific
    • China
    • India
    • Japan
    • Australia
    • South Korea
  • South America
    • Brazil
    • Argentina
    • Colombia
  • Middle East & Africa
    • South Africa
    • Saudi Arabia
    • UAE

Competitive Landscape

Company Profiles: Detailed analysis of the major companies present in the Global Data Historian Market.

Available Customizations:

Global Data Historian Market report with the given market data, TechSci Research offers customizations according to a company's specific needs. The following customization options are available for the report:

Company Information

  • Detailed analysis and profiling of additional market players (up to five).

Table of Contents

1. Product Overview

  • 1.1. Market Definition
  • 1.2. Scope of the Market
    • 1.2.1. Markets Covered
    • 1.2.2. Years Considered for Study
    • 1.2.3. Key Market Segmentations

2. Research Methodology

  • 2.1. Objective of the Study
  • 2.2. Baseline Methodology
  • 2.3. Key Industry Partners
  • 2.4. Major Association and Secondary Sources
  • 2.5. Forecasting Methodology
  • 2.6. Data Triangulation & Validation
  • 2.7. Assumptions and Limitations

3. Executive Summary

  • 3.1. Overview of the Market
  • 3.2. Overview of Key Market Segmentations
  • 3.3. Overview of Key Market Players
  • 3.4. Overview of Key Regions/Countries
  • 3.5. Overview of Market Drivers, Challenges, Trends

4. Voice of Customer

5. Global Data Historian Market Outlook

  • 5.1. Market Size & Forecast
    • 5.1.1. By Value
  • 5.2. Market Share & Forecast
    • 5.2.1. By Component (Software, Services)
    • 5.2.2. By Deployment Mode (On-Premise, Cloud)
    • 5.2.3. By End-User (Data Centers, Oil & Gas, Paper & Pulp, Water Management, Others)
    • 5.2.4. By Region
    • 5.2.5. By Company (2025)
  • 5.3. Market Map

6. North America Data Historian Market Outlook

  • 6.1. Market Size & Forecast
    • 6.1.1. By Value
  • 6.2. Market Share & Forecast
    • 6.2.1. By Component
    • 6.2.2. By Deployment Mode
    • 6.2.3. By End-User
    • 6.2.4. By Country
  • 6.3. North America: Country Analysis
    • 6.3.1. United States Data Historian Market Outlook
      • 6.3.1.1. Market Size & Forecast
        • 6.3.1.1.1. By Value
      • 6.3.1.2. Market Share & Forecast
        • 6.3.1.2.1. By Component
        • 6.3.1.2.2. By Deployment Mode
        • 6.3.1.2.3. By End-User
    • 6.3.2. Canada Data Historian Market Outlook
      • 6.3.2.1. Market Size & Forecast
        • 6.3.2.1.1. By Value
      • 6.3.2.2. Market Share & Forecast
        • 6.3.2.2.1. By Component
        • 6.3.2.2.2. By Deployment Mode
        • 6.3.2.2.3. By End-User
    • 6.3.3. Mexico Data Historian Market Outlook
      • 6.3.3.1. Market Size & Forecast
        • 6.3.3.1.1. By Value
      • 6.3.3.2. Market Share & Forecast
        • 6.3.3.2.1. By Component
        • 6.3.3.2.2. By Deployment Mode
        • 6.3.3.2.3. By End-User

7. Europe Data Historian Market Outlook

  • 7.1. Market Size & Forecast
    • 7.1.1. By Value
  • 7.2. Market Share & Forecast
    • 7.2.1. By Component
    • 7.2.2. By Deployment Mode
    • 7.2.3. By End-User
    • 7.2.4. By Country
  • 7.3. Europe: Country Analysis
    • 7.3.1. Germany Data Historian Market Outlook
      • 7.3.1.1. Market Size & Forecast
        • 7.3.1.1.1. By Value
      • 7.3.1.2. Market Share & Forecast
        • 7.3.1.2.1. By Component
        • 7.3.1.2.2. By Deployment Mode
        • 7.3.1.2.3. By End-User
    • 7.3.2. France Data Historian Market Outlook
      • 7.3.2.1. Market Size & Forecast
        • 7.3.2.1.1. By Value
      • 7.3.2.2. Market Share & Forecast
        • 7.3.2.2.1. By Component
        • 7.3.2.2.2. By Deployment Mode
        • 7.3.2.2.3. By End-User
    • 7.3.3. United Kingdom Data Historian Market Outlook
      • 7.3.3.1. Market Size & Forecast
        • 7.3.3.1.1. By Value
      • 7.3.3.2. Market Share & Forecast
        • 7.3.3.2.1. By Component
        • 7.3.3.2.2. By Deployment Mode
        • 7.3.3.2.3. By End-User
    • 7.3.4. Italy Data Historian Market Outlook
      • 7.3.4.1. Market Size & Forecast
        • 7.3.4.1.1. By Value
      • 7.3.4.2. Market Share & Forecast
        • 7.3.4.2.1. By Component
        • 7.3.4.2.2. By Deployment Mode
        • 7.3.4.2.3. By End-User
    • 7.3.5. Spain Data Historian Market Outlook
      • 7.3.5.1. Market Size & Forecast
        • 7.3.5.1.1. By Value
      • 7.3.5.2. Market Share & Forecast
        • 7.3.5.2.1. By Component
        • 7.3.5.2.2. By Deployment Mode
        • 7.3.5.2.3. By End-User

8. Asia Pacific Data Historian Market Outlook

  • 8.1. Market Size & Forecast
    • 8.1.1. By Value
  • 8.2. Market Share & Forecast
    • 8.2.1. By Component
    • 8.2.2. By Deployment Mode
    • 8.2.3. By End-User
    • 8.2.4. By Country
  • 8.3. Asia Pacific: Country Analysis
    • 8.3.1. China Data Historian Market Outlook
      • 8.3.1.1. Market Size & Forecast
        • 8.3.1.1.1. By Value
      • 8.3.1.2. Market Share & Forecast
        • 8.3.1.2.1. By Component
        • 8.3.1.2.2. By Deployment Mode
        • 8.3.1.2.3. By End-User
    • 8.3.2. India Data Historian Market Outlook
      • 8.3.2.1. Market Size & Forecast
        • 8.3.2.1.1. By Value
      • 8.3.2.2. Market Share & Forecast
        • 8.3.2.2.1. By Component
        • 8.3.2.2.2. By Deployment Mode
        • 8.3.2.2.3. By End-User
    • 8.3.3. Japan Data Historian Market Outlook
      • 8.3.3.1. Market Size & Forecast
        • 8.3.3.1.1. By Value
      • 8.3.3.2. Market Share & Forecast
        • 8.3.3.2.1. By Component
        • 8.3.3.2.2. By Deployment Mode
        • 8.3.3.2.3. By End-User
    • 8.3.4. South Korea Data Historian Market Outlook
      • 8.3.4.1. Market Size & Forecast
        • 8.3.4.1.1. By Value
      • 8.3.4.2. Market Share & Forecast
        • 8.3.4.2.1. By Component
        • 8.3.4.2.2. By Deployment Mode
        • 8.3.4.2.3. By End-User
    • 8.3.5. Australia Data Historian Market Outlook
      • 8.3.5.1. Market Size & Forecast
        • 8.3.5.1.1. By Value
      • 8.3.5.2. Market Share & Forecast
        • 8.3.5.2.1. By Component
        • 8.3.5.2.2. By Deployment Mode
        • 8.3.5.2.3. By End-User

9. Middle East & Africa Data Historian Market Outlook

  • 9.1. Market Size & Forecast
    • 9.1.1. By Value
  • 9.2. Market Share & Forecast
    • 9.2.1. By Component
    • 9.2.2. By Deployment Mode
    • 9.2.3. By End-User
    • 9.2.4. By Country
  • 9.3. Middle East & Africa: Country Analysis
    • 9.3.1. Saudi Arabia Data Historian Market Outlook
      • 9.3.1.1. Market Size & Forecast
        • 9.3.1.1.1. By Value
      • 9.3.1.2. Market Share & Forecast
        • 9.3.1.2.1. By Component
        • 9.3.1.2.2. By Deployment Mode
        • 9.3.1.2.3. By End-User
    • 9.3.2. UAE Data Historian Market Outlook
      • 9.3.2.1. Market Size & Forecast
        • 9.3.2.1.1. By Value
      • 9.3.2.2. Market Share & Forecast
        • 9.3.2.2.1. By Component
        • 9.3.2.2.2. By Deployment Mode
        • 9.3.2.2.3. By End-User
    • 9.3.3. South Africa Data Historian Market Outlook
      • 9.3.3.1. Market Size & Forecast
        • 9.3.3.1.1. By Value
      • 9.3.3.2. Market Share & Forecast
        • 9.3.3.2.1. By Component
        • 9.3.3.2.2. By Deployment Mode
        • 9.3.3.2.3. By End-User

10. South America Data Historian Market Outlook

  • 10.1. Market Size & Forecast
    • 10.1.1. By Value
  • 10.2. Market Share & Forecast
    • 10.2.1. By Component
    • 10.2.2. By Deployment Mode
    • 10.2.3. By End-User
    • 10.2.4. By Country
  • 10.3. South America: Country Analysis
    • 10.3.1. Brazil Data Historian Market Outlook
      • 10.3.1.1. Market Size & Forecast
        • 10.3.1.1.1. By Value
      • 10.3.1.2. Market Share & Forecast
        • 10.3.1.2.1. By Component
        • 10.3.1.2.2. By Deployment Mode
        • 10.3.1.2.3. By End-User
    • 10.3.2. Colombia Data Historian Market Outlook
      • 10.3.2.1. Market Size & Forecast
        • 10.3.2.1.1. By Value
      • 10.3.2.2. Market Share & Forecast
        • 10.3.2.2.1. By Component
        • 10.3.2.2.2. By Deployment Mode
        • 10.3.2.2.3. By End-User
    • 10.3.3. Argentina Data Historian Market Outlook
      • 10.3.3.1. Market Size & Forecast
        • 10.3.3.1.1. By Value
      • 10.3.3.2. Market Share & Forecast
        • 10.3.3.2.1. By Component
        • 10.3.3.2.2. By Deployment Mode
        • 10.3.3.2.3. By End-User

11. Market Dynamics

  • 11.1. Drivers
  • 11.2. Challenges

12. Market Trends & Developments

  • 12.1. Merger & Acquisition (If Any)
  • 12.2. Product Launches (If Any)
  • 12.3. Recent Developments

13. Global Data Historian Market: SWOT Analysis

14. Porter's Five Forces Analysis

  • 14.1. Competition in the Industry
  • 14.2. Potential of New Entrants
  • 14.3. Power of Suppliers
  • 14.4. Power of Customers
  • 14.5. Threat of Substitute Products

15. Competitive Landscape

  • 15.1. General Electric Company
    • 15.1.1. Business Overview
    • 15.1.2. Products & Services
    • 15.1.3. Recent Developments
    • 15.1.4. Key Personnel
    • 15.1.5. SWOT Analysis
  • 15.2. Siemens AG
  • 15.3. ABB Group
  • 15.4. Honeywell International Inc.
  • 15.5. Emerson Electric Co.
  • 15.6. AVEVA Group plc
  • 15.7. Rockwell Automation Inc.
  • 15.8. Yokogawa Electric Corporation
  • 15.9. Inductive Automation LLC
  • 15.10. Canary Labs Inc.

16. Strategic Recommendations

17. About Us & Disclaimer

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