Selon Gartner : « Le marché des systèmes de gestion de bases de données OLTP (Online transaction processing), évolution du marché des systèmes de gestion des bases de données opérationnelles, était très mature dans les premières années du XXIème siècle. Cependant, à mesure que se sont accrus l’accès et l’utilisation d’Internet, les applications nécessaires pour supporter la croissance associée de l’infrastructure se sont également multipliées. En conséquence, au cours des cinq dernières années, de nombreux fournisseurs sont apparus sur ce marché, avec des produits capables de supporter les applications spécialisées requises par le nouveau marché global. De nombreuses innovations y ont contribué. De nouvelles formes de données liées aux objets connectés sont apparues – dont celles issues des compteurs intelligents ou de machines et dispositifs divers ; que nous appelons "données d’observation". La généralisation de l’utilisation des appareils personnels et des réseaux sociaux a suscité l’apparition de nouvelles sources de données sociales et commerciales ; que nous appelons "données d’interaction". L’adoption de nouveaux modes d’ingénierie encourage en outre l’utilisation de magasins de données alternatifs pour gérer ces nouvelles formes de données : alors que 91% des entreprises déclarent utiliser des systèmes de gestion de bases de données relationnelles (RDBMS), 45% utilisent des "Key-value stores", 38% des systèmes de gestion de bases de données "document-style", 22% des systèmes de gestion de bases de données "table-style" et 16% des systèmes de gestion de bases de données "graph-style". Ces nouvelles formes de données doivent désormais être utilisées non seulement dans des projets analytiques, mais également dans les transactions. »

En 2014, Cloudera a prédit la « disparition » d’Hadoop, soutenant l’importance des applications bâties au-dessus d’Hadoop pour renforcer la croissance et la maturation du marché. A mesure que les fournisseurs de plates-formes ont aidé les utilisateurs métiers à gagner en efficacité, sans les obliger à maîtriser la technologie sous-jacente, Hadoop a permis de supporter le développement d’applications et d’analyses performantes. Aujourd’hui, les plates-formes dotées d’applications animent un marché naissant qui contribue à généraliser la technologie et à fournir aux entreprises une nouvelle valeur considérable.

Lors d’un récent webinaire de Cloudera, Dr. Ralph Kimball, expert du datawarehousing et de la Business Intelligence, et évangéliste de la modélisation dimensionnelle, a expliqué pourquoi Hadoop et les applications qu’il propulse ont un tel impact sur les datawarehouses traditionnels : en modernisant « l’arrière salle » de la collecte et de la préparation des données, il peut rapidement favoriser l’analyse d’un volume supérieur de données par un nombre accru d’utilisateurs, ouvrant ainsi plus de perspectives analytiques. L’architecture modulaire et évolutive d’Hadoop présente plusieurs avantages, dont notamment :
• Performance des traitements – répond aux SLA avec des environnements de calcul distribué hautement parallèles, tels qu’Apache Spark™.
• Performance du déplacement de données – ingère très rapidement des données issues de sources opérationnelles pour des traitements à l’aide d’outils tels qu’Apache Sqoop™.
• Evolutivité – possibilité de traiter des volumes de données dépassant largement les limites fixées initialement, de manière linéaire et prévisible.
• Diversité – explore tout type de données structurées ou non structurées, sans devoir transformer physiquement les données à l’avance, grâce à la fonction « schema-on-read » d’Hadoop.
• Maîtrise des coûts – décharge les charges de travail liées aux traitements ou les données d’archive d’un datawarehouse, mainframe ou système existant.
• Flexibilité – va au-delà de SQL, en utilisant de multiples langages de programmation et techniques alternatives, tels que la recherche "full-text" reposant sur Apache Solr.

Les auteurs du rapport notent : « A une époque, Gartner considérait le marché des systèmes de gestion des bases de données OLTP comme très mature, avec peu de nouveaux entrants capables de remettre en cause le statu quo. Cependant, ces dernières années, le marché a évolué rapidement, ce qui a justifié que nous le rebaptisions en 2013 en marché des systèmes de gestion de bases de données (DBMS) opérationnelles. En permettant de supporter de nouveaux types de données et des données non structurées dans des transactions, ainsi que de généraliser les calculs en mémoire, l’introduction des DBMS NoSQL et d’Hadoop a été décisive dans cette transformation. De nombreuses entreprises commencent à utiliser ces nouveaux moteurs de DBMS pour intégrer directement l’analytique dans les flux transactionnels HTAP (Hybrid Transaction/Analytical Processing) et déployer d’autres nouveaux cas d’usage, tels que l’évolutivité globale pour des applications web et des applications IoT émergeantes dotées de fonctions de traitement des événements. »