Marché des bases de données cloud 2025 :principales tendances et prévisions

Les analystes évaluent le marché des bases de données cloud et du DBaaS à environ 24 milliards de dollars en 2025, avec un TCAC d'environ 20 % prévu d'ici 2030. Les facteurs déterminants incluente le passage aux architectures cloud natives, la croissance des données d'IA et d'IoT et la demande de services de données distribués à l'échelle mondiale et à faible latence.

Le marché des bases de données cloud était notamment en transition en 2025. Il ne s’agit plus uniquement de « bases de données dans le cloud ». Il est devenu le plan de contrôle des données et de l'IA pour l'entreprise, les fournisseurs s'empressant d'ajouter la recherche vectorielle, l'automatisation et l'économie sans serveur directement dans leurs services.

Points forts du marché des bases de données cloud en 2025

1. Les bases de données IA natives et vectorielles deviennent la valeur par défaut

Le changement le plus visible en 2025 est que « base de données + recherche vectorielle » constitue désormais la référence, et non l'exception.

• Google Cloud a poussé fort avec AlloyDB AI, en intégrant des intégrations vectorielles, une recherche vectorielle hautes performances et des interfaces en langage naturel dans un service compatible PostgreSQL qui peut s'exécuter dans plusieurs environnements. Les améliorations récentes ajoutent une indexation vectorielle plus riche (y compris l'index ScaNN de Google) et des pipelines ETL vectoriels utilisant Dataflow, ciblant spécifiquement les cas d'utilisation de l'IA générative et de RAG.
• Azure Cosmos DB pour NoSQL offre désormais des fonctionnalités d'indexation vectorielle et de recherche sémantique de premier ordre avec prise en charge de plusieurs types d'index vectoriels (par exemple, DiskANN), permettant des charges de travail vectorielles multimodales et de grande dimension ainsi que des données opérationnelles.
• AWS continue de positionner Amazon OpenSearch Service en tant que base de données vectorielles, avec un moteur vectoriel capable de stocker et d'interroger des milliards de vecteurs de grande dimension à l'aide d'algorithmes k-NN/ANN, et des améliorations continues de la recherche hybride sémantique + mot-clé et de la simplicité opérationnelle.

Aux côtés des hyperscalers, l'écosystème de bases de données vectorielles autonomes, qui comprend Pinecone, Weaviate, Milvus, Qdrant et d'autres, a explosé, avec de multiples comparaisons basées sur des références et des listes de best-of apparaissant en 2025 alors que les entreprises évaluent les options pour les charges de travail natives de l'IA.

Facteur sous-jacent : IA générative. Les entreprises doivent combiner les LLM avec des données propriétaires via RAG, des systèmes de recherche sémantique et de recommandation. Cela nécessite une recherche vectorielle à haut débit étroitement couplée aux données transactionnelles et documentaires, c'est pourquoi les principales bases de données absorbent les capacités vectorielles au lieu de les laisser aux moteurs autonomes.

2. Les modèles de consommation sans serveur et à mise à l'échelle automatique arrivent à maturité

2025 est également une année de consolidation pour les bases de données sans serveur. Les hyperscalers étendent les modèles d'autoscaling et de paiement à l'utilisation aux services relationnels, NoSQL et d'analyse, parallèlement à une adoption plus large du sans serveur :le marché mondial de l'informatique sans serveur devrait passer d'environ 28 milliards de dollars en 2025 à plus de 90 milliards de dollars d'ici 2034, selon Precedence Research.

Pour les bases de données, cela se traduit par :

• Autoscaling plus granulaire du calcul et du stockage.
• Modèles « en rafale » qui gèrent les charges de travail pointues basées sur l'IA (par exemple, les applications conversationnelles ou la personnalisation saisonnière) sans surprovisionnement.
• Une intégration plus étroite entre les magasins de données sans serveur et les architectures basées sur les événements.

Facteur sous-jacent : pression sur les coûts et imprévisibilité. L'IA et les expériences numériques génèrent des charges de travail extrêmement variables ; Les directeurs financiers ne toléreront pas de capacité inutilisée. La DBaaS sans serveur et à mise à l'échelle automatique permet aux équipes d'adapter les dépenses à la demande tout en déchargeant la planification des capacités et les opérations.

3. Plateformes de données et d'IA unifiées et pipelines sans ETL

Un troisième thème majeur en 2025 est le passage de « choisir une base de données » à « s'appuyer sur une base unifiée de données et d'IA ».

Lors de Google Cloud Next 25 , Google a mis l'accent sur les bases de données opérationnelles en tant qu'épine dorsale des agents d'IA et des applications multimodales, en annonçant de nouvelles fonctionnalités d'IA dans son portefeuille de bases de données dans le cadre d'un récit unifié données + IA.

En parallèle, AWS préconise des modèles dans lesquels les bases de données opérationnelles (Aurora, DynamoDB, etc.) s'intègrent directement aux moteurs vectoriels comme OpenSearch, réduisant ainsi le besoin de pipelines ETL complexes et permettant aux clients de réutiliser les modèles de données et les compétences existants pour les charges de travail d'IA générative.

Le marché voit également les premiers signes de magasins d'objets vectoriels, tels que les capacités vectorielles intégrées à S3, qui pointent vers des couches de stockage non seulement durables, mais consultables de manière native par similarité.

Facteur sous-jacent : simplification architecturale et délai de rentabilisation. Les entreprises veulent moins de pipelines fragiles, moins de pièces mobiles et la possibilité d'exposer les mêmes données gouvernées à des cas d'utilisation analytiques et d'IA avec une sécurité et une gouvernance cohérentes.

4. Services de bases de données spécifiques à l'industrie et axés sur la conformité

Les fournisseurs de cloud verticalisent également leurs offres de bases de données et mettent l’accent sur la conformité. Les cloud spécifiques à un secteur (pour les services financiers, la santé, le secteur public, etc.) sont de plus en plus définis par :

• Services de données précertifiés conformes aux réglementations du secteur.
• Bases de données géo-clôturées et distribuées à l'échelle mondiale qui respectent les règles de souveraineté des données tout en offrant une faible latence.
• Fonctionnalités intégrées pour l'auditabilité, le chiffrement et les contrôles d'accès précis.

Les rapports sur les tendances du cloud pour 2025 mettent en évidence la transition vers des cloud verticaux et des services gérés adaptés à des secteurs spécifiques, avec des bases de données sans serveur et gérées au centre de ces piles.

Facteur sous-jacent : réglementation et mondialisation. Étant donné que les organisations opèrent dans plusieurs juridictions avec des règles de confidentialité et de résidence contradictoires, elles ont besoin de bases de données qui peuvent être placées, répliquées et gouvernées avec précision, sans reconstruire la pile pays par pays.

Voir aussi : Pourquoi l'IA en temps réel a besoin d'un cloud computing distribué à la périphérie

L'essentiel

À ce stade de l’année, le marché des bases de données cloud est en réalité le marché des données cloud et des plateformes d’IA. Pour les utilisateurs professionnels de services de bases de données cloud, la question stratégique est passée de « Quel moteur de base de données ? » à "Quelle plate-forme de base de données cloud correspond le mieux à ma feuille de route en matière d'IA, à mes obligations réglementaires et à mon enveloppe de coûts ?"

Cet article a été publié pour la première fois sur CDInsights.ai.