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世界の機密データ検出市場規模 - 業種別、機密データの種類別、エンドユーザー別、地理的範囲別および予測


Published on: 2024-10-17 | No of Pages : 220 | Industry : latest trending Report

Publisher : MIR | Format : PDF&Excel

世界の機密データ検出市場規模 - 業種別、機密データの種類別、エンドユーザー別、地理的範囲別および予測

機密データ検出市場の規模と予測

機密データ検出市場の規模は、2023年に75億ドルと評価され、2030年までに200.3億ドルに達すると予測されており、2024年から2030年の予測期間中に15.5%のCAGRで成長すると予測されています。

グローバル機密データ検出市場の推進要因

機密データ検出市場の推進要因は、さまざまな要因の影響を受ける可能性があります。これには次のものが含まれます

  • サイバーセキュリティとデータ侵害に関する懸念の高まりデータ侵害の頻度と深刻度が高まっているため、組織は機密データを保護することがいかに重要であるかを認識しています。機密データ検出ソリューションは、機密データを見つけて保護するために不可欠になり、サイバーセキュリティの問題の解決に役立ちます。
  • 規制コンプライアンス要件厳格なプライバシーおよびデータ保護法が、世界中の政府および規制機関によって施行されています。組織は、一般データ保護規則、医療保険の携行性と責任に関する法律などの規制に準拠するために、機密データを特定して処理する方法を確立する必要があります。
  • 組織間でのデータの急増 組織が収集および処理するデータの量は増え続けているため、機密情報を手動で追跡して保護することがますます困難になっています。組織は、自動化された機密データ検出ソリューションの助けを借りて、処理する膨大な量のデータを管理できます。
  • クラウド サービスの採用 クラウド サービスに切り替えると、データ セキュリティの維持に新たな困難が生じます。クラウドに保存されたデータが適切に認識、分類、保護されていることを保証するには、機密データの検出が必要になります。
  • 意識と教育の高まり 組織は、機密データの漏洩に関連する潜在的なリスクをより意識するようになり、トレーニングと教育をより重視するようになっています。機密データの検出が増加している理由は、企業が機密データを容易に見つけて保護できるテクノロジーに投資しているためです。
  • セキュリティ エコシステムとの統合 データ損失防止 (DLP)、エンドポイント保護、セキュリティ情報およびイベント管理 (SIEM) システムは、機密データ検出ソリューションが頻繁に統合される大規模なサイバーセキュリティ エコシステムのほんの一例です。これらの統合ソリューションの採用は、徹底したセキュリティ アプローチの必要性によって促進されています。
  • 内部脅威の増加 機密データは、意図的か不注意かにかかわらず、内部脅威による深刻な危険にさらされています。組織は、機密データ検出テクノロジーを使用することで、内部脅威に関連するリスクを特定し、軽減できます。
  • グローバル化と国境を越えたデータ フロー 国際的にビジネスを展開する企業は、さまざまな国のさまざまなデータ保護規制を遵守する必要があります。機密データ検出は、さまざまな規制へのコンプライアンス管理を支援することで、国境を越えたデータの安全な転送を保証します。

グローバルな機密データ検出市場の制約

機密データ検出市場にとって、いくつかの要因が制約または課題となる可能性があります。これらには以下が含まれます。

  • 規制コンプライアンスの課題 プライバシーおよびデータ保護法が世界的に拡大するにつれて、企業はコンプライアンスを維持するのが難しくなる可能性があります。多様な規制システムに準拠するには、多大な技術的および手続き的投資が必要になる場合があります。
  • 統合の複雑さ 機密データ検出ソリューションを実践することは、既存の IT プラットフォームに統合する場合は特に困難です。これらのソリューションの採用は、互換性と統合の問題によって妨げられる可能性があります。
  • 実装コスト ソフトウェア、ハードウェア、およびトレーニングは、機密データ検出ソリューションを実践する際に発生する初期費用のほんの一部です。予算上の制約や投資収益率への懸念から、一部の組織は投資に消極的になることがあります。
  • 否定的結果と誤検知 機密データ検出テクノロジーは、否定的な結果 (機密データが存在しない) または誤検知 (機密データが誤って非機密と分類される) をもたらす可能性があります。信頼を獲得し、企業運営への影響を軽減するには、これらの機器の精度を向上させる必要があります。
  • 教育と認識の欠如 一部の組織は、データ漏洩に関連する潜在的なリスクを認識していないか、機密資料を発見することの重要性を完全に理解していない可能性があります。これらのソリューションの採用は、知識と指導の欠如によって妨げられる可能性があります。
  • 変化への抵抗 新しいテクノロジーの採用は、組織内の変化への抵抗によって妨げられることがよくあります。経営陣やスタッフが、現在の手順やワークフローを変更して機密データ検索手法を取り入れることに同意しない可能性があります。
  • グローバル データ ガバナンスのバリエーション 多様なデータ ガバナンスのルールとプラクティスは、多くの分野で事業を展開する組織にとって課題となる可能性があります。複数の規制コンテキストにわたって機密データ検出イニシアチブを調整することは困難な場合があります。
  • セキュリティの問題 機密データ検出ソリューション自体のセキュリティに問題がある可能性があります。これらのテクノロジーが脆弱であると人々が考えると、その採用に影響を及ぼす可能性があります。

グローバル機密データ検出市場のセグメンテーション分析

グローバル機密データ検出市場は、垂直、機密データの種類、エンドユーザー、および地域に基づいてセグメント化されています。

垂直別機密データ検出市場

  • ヘルスケア ヘルスケア業界特有のデータセキュリティの課題に合わせてカスタマイズされたソリューション。
  • 金融サービス 厳格な規制要件に対応する金融セクター向けの専門的なサービス。
  • 政府および防衛 政府機関および防衛組織のセキュリティニーズを満たすように設計されたソリューション。
  • 小売 小売セクターのデータ保護要件に対応するツール。
  • IT および通信 テクノロジーおよび通信向けのソリューション業界。
  • 製造業 製造環境で機密データを保護するために設計された製品。

機密データ検出市場、機密データの種類別

  • 個人識別情報 (PII) 名前、住所、社会保障番号などの個人データの識別と保護。
  • 財務情報 クレジットカードの詳細や銀行口座情報などの機密財務データの検出と保護。
  • 知的財産 独自の情報と知的財産の保護。
  • 健康記録 電子健康記録などの健康関連データのセキュリティとコンプライアンスの確保。
  • コンプライアンス関連データ 業界固有または地域の規制に準拠するためのデータの識別と管理。

機密データ検出市場、エンドユーザー別

  • BFSI (銀行、金融サービス、保険) 金融セクターの独自のデータ保護の課題に合わせてカスタマイズされたソリューション。
  • ヘルスケア ヘルスケア業界の特定のニーズに対応します。
  • 政府および公共部門 政府機関の機密情報の保護に合わせてカスタマイズされています。
  • IT および通信 テクノロジーおよび通信部門のデータセキュリティソリューション。
  • 小売および電子商取引 小売環境での顧客データの保護に重点を置いています。

機密データ検出市場、地域別

  • 北米 米国、カナダ、メキシコの市場状況と需要。
  • ヨーロッパ ヨーロッパ諸国の機密データ検出市場の分析。
  • アジア太平洋 中国、インド、日本、南アフリカなどの国に焦点を当てています。
  • 中東およびアフリカ 中東およびアフリカ地域の市場動向を調査します。
  • ラテンアメリカ ラテンアメリカ諸国の市場動向と開発をカバーします。

主要プレーヤー

機密データ検出市場の主要プレーヤーは次のとおりです。

  • IBM
  • Collibra
  • Databricks
  • Immuta
  • Nightfall
  • Securiti
  • Spirion
  • MacAfee
  • Netwrix
  • Varonis
  • BigID
  • Palo Alto Networks
  • Symantec
  • Cisco
  • Proofpoint
  • Oracle
  • Microsoft
  • Amazon Web Services (AWS)

レポートの範囲

レポートの属性詳細
調査期間

2020~2030年

基準年

2023年

予測期間

2024~2030年

履歴期間

2020~2022年

単位

値(USD)

主な企業紹介

IBM、Collibra、Databricks、Immuta、Nightfall、Spirion、MacAfee、Netwrix、Varonis、Palo Alto Networks。

対象セグメント

業種別、機密データの種類別、エンドユーザー別、地域別。

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