엔터프라이즈 데이터 관리 시장 - 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측, 구성 요소(소프트웨어, 서비스), 소프트웨어 유형(데이터 통합, 데이터 품질 관리, 데이터 거버넌스, 마스터 데이터 관리(MDM), 데이터 웨어하우징, 데이터 보안, 데이터 분석), 산업 수직(BFSI, 의료, 소매, 제조, IT 및 통신, 자동차 및 운송, 미디어 및 광고, 기타), 지역 및 경쟁별로 세분화, 2019-2029F

시장 개요

글로벌 엔터프라이즈 데이터 관리 시장은 2023년에 894억 9천만 달러로 평가되었으며 2029년까지 예측 기간 동안 연평균 성장률 12.19%를 기록할 것으로 예상됩니다.

글로벌 엔터프라이즈 데이터 관리 시장은 최근 자율주행차, 의료, 소매, 제조 등 다양한 산업에서 널리 채택되면서 상당한 성장을 경험했습니다. 이러한 부문에서는 비즈니스 프로세스를 최적화하고 결과를 개선하기 위한 정확한 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML) 모델을 개발하는 데 데이터 라벨링 솔루션이 중요한 역할을 한다는 것을 인식하고 있습니다. 더욱 엄격한 규제 프레임워크와 생산성에 대한 집중으로 인해 조직은 고급 데이터 라벨링 기술에 막대한 투자를 하게 되었습니다. 선도적인 Enterprise Data Management 플랫폼 공급업체는 다중 소스 데이터 처리, 협업 워크플로 관리, 지능형 프로젝트 감독과 같은 기능을 갖춘 혁신적인 제품을 출시하여 주석 품질과 확장성을 개선했습니다. 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 모바일 데이터 수집과 같은 기술을 통합하여 Enterprise Data Management 솔루션을 더욱 강화하여 자동화된 주석 지원, 실시간 분석 및 프로젝트 진행 상황에 대한 통찰력을 제공했습니다. 이를 통해 기업은 데이터 품질을 더 잘 모니터링하고 데이터 자산에서 더 큰 가치를 추출하며 AI 개발 주기를 가속화할 수 있습니다. 기업은 데이터 주석 전문가와 협력하여 특정 데이터 및 사용 사례 요구 사항에 맞는 맞춤형 솔루션을 개발하고 있습니다. 또한 데이터 기반 의사 결정에 대한 강조는 다양한 산업 분야에서 새로운 기회를 창출하고 있습니다. 자율 주행차, 의료, 소매와 같은 부문에서 디지털 혁신 이니셔티브가 계속됨에 따라 Enterprise Data Management 시장은 지속적인 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 새로운 역량에 대한 투자는 전 세계적으로 지속될 것으로 예상되며, 대규모 고품질 주석이 달린 교육 데이터를 통해 AI/ML을 지원하는 시장의 역량은 장기적 전망에 매우 중요합니다.

주요 시장 동인

데이터의 양과 복잡성 증가

Enterprise Data Management 시장의 주요 동인 중 하나는 조직에서 생성하는 데이터의 양과 복잡성이 증가하고 있다는 것입니다. 디지털 혁신의 도래와 연결된 기기의 확산으로 기업은 고객 상호 작용, 거래, 소셜 미디어, IoT 기기와 같은 다양한 소스에서 방대한 양의 데이터를 생성하고 있습니다. 이 데이터는 비즈니스 성장과 혁신을 촉진할 수 있는 귀중한 통찰력을 보유하고 있습니다. 그러나 이러한 데이터 폭증을 관리하는 것은 상당한 과제를 안겨줍니다. Enterprise Data Management 솔루션은 이 데이터를 구성, 저장 및 처리하는 데 중요한 역할을 하며, 조직이 의미 있는 통찰력을 추출하고 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

규정 준수 및 데이터 거버넌스

Enterprise Data Management 시장의 또 다른 주요 동인은 규정 준수 및 데이터 거버넌스에 대한 관심이 높아지고 있다는 것입니다. 조직은 일반 데이터 보호 규정(GDPR) 및 캘리포니아 소비자 개인 정보 보호법(CCPA)과 같은 수많은 데이터 보호 및 개인 정보 보호 규정의 적용을 받습니다. 이러한 규정은 기업이 데이터 분류, 데이터 계보, 데이터 액세스 제어 및 데이터 보존 정책을 포함한 강력한 데이터 관리 관행을 구현하도록 요구합니다. Enterprise Data Management 솔루션은 이러한 규정을 준수하는 데 필요한 도구와 프레임워크를 제공하여 조직이 민감한 데이터를 보호하고 위험을 완화하며 고객 신뢰를 유지하는 데 도움이 됩니다.

실시간 분석 및 비즈니스 인텔리전스에 대한 수요

실시간 분석 및 비즈니스 인텔리전스에 대한 수요가 증가함에 따라 Enterprise Data Management 솔루션 도입이 촉진되고 있습니다. 오늘날의 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에서 조직은 경쟁 우위를 확보하기 위해 데이터 중심의 의사 결정을 신속하게 내려야 합니다. Enterprise Data Management 솔루션을 사용하면 기업이 다양한 소스에서 실시간으로 데이터를 수집, 통합 및 분석하여 전략적 의사 결정을 위한 실행 가능한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 이러한 솔루션은 데이터 시각화, 예측 분석, 머신 러닝을 포함한 고급 분석 기능을 제공하여 조직이 숨겨진 패턴을 발견하고, 추세를 파악하고, 비즈니스 성장과 운영 효율성을 촉진하는 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

주요 시장 과제

데이터 보안 및 개인 정보 보호 문제

Enterprise Data Management 시장이 직면한 중요한 과제 중 하나는 데이터 보안 및 개인 정보 보호에 대한 우려가 커지고 있다는 것입니다. 조직이 방대한 양의 데이터를 수집, 저장 및 처리함에 따라 취약성을 악용하고 민감한 정보에 대한 무단 액세스를 얻으려는 사이버 범죄자에게 매력적인 표적이 됩니다. 데이터 침해는 심각한 재정적 및 평판 손상, 법적 결과 및 고객 신뢰 상실을 초래할 수 있습니다. 또한 GDPR 및 CCPA와 같은 데이터 보호 규정을 구현함에 따라 조직은 엄격한 데이터 보안 및 개인 정보 보호 요구 사항을 준수해야 하는 과제에 직면합니다. 여기에는 암호화, 액세스 제어 및 데이터 마스킹과 같은 강력한 보안 조치를 구현하고 데이터 액세스, 사용 및 보존을 모니터링하고 관리하기 위한 포괄적인 데이터 거버넌스 프레임워크를 구축하는 것이 포함됩니다. 이러한 과제를 해결하려면 고급 보안 기술, 직원 교육, 사전 예방적 위험 관리 전략에 지속적으로 투자하여 데이터 자산을 보호하고 규정 준수를 유지해야 합니다.

데이터 통합 및 상호 운용성

엔터프라이즈 데이터 관리 시장의 또 다른 중요한 과제는 서로 다른 시스템과 플랫폼 간의 데이터 통합 및 상호 운용성입니다. 많은 조직이 데이터가 격리된 시스템이나 부서에 저장되어 포괄적인 분석 및 의사 결정을 위해 액세스하고 통합하기 어려운 데이터 사일로 문제에 직면합니다. 이러한 데이터 단편화는 전체적인 통찰력을 얻는 능력을 방해하고 데이터 기반 이니셔티브의 효과를 저해합니다. 데이터 통합 과제는 데이터 형식, 구조 및 의미의 차이와 조직 전체에 표준화된 데이터 관리 관행이 부족하여 발생할 수 있습니다. 또한 조직이 클라우드 기반 솔루션과 하이브리드 IT 환경을 채택함에 따라 온프레미스 시스템의 데이터를 클라우드 기반 애플리케이션과 통합하는 과제로 인해 데이터 통합 환경이 더욱 복잡해집니다. 이러한 과제를 극복하려면 데이터 통합 도구, 데이터 가상화, API 기반 통합을 포함한 강력한 데이터 통합 전략을 구현해야 합니다. 조직은 데이터 공유, 표준화 및 상호 운용성을 촉진하는 데이터 거버넌스 프레임워크를 구축하여 원활한 데이터 통합을 가능하게 하고 이해관계자에게 효과적인 의사 결정을 위한 포괄적이고 정확한 통찰력을 제공해야 합니다.

Enterprise Data Management 시장은 데이터 보안 및 개인 정보 보호 문제와 데이터 통합 및 상호 운용성과 관련된 과제에 직면해 있습니다. 조직은 데이터 보호 조치를 우선시하고, 강력한 보안 기술을 구현하고, 포괄적인 데이터 거버넌스 프레임워크를 구축하여 데이터 자산을 보호하고 규정 준수를 유지해야 합니다. 또한 데이터 통합 과제를 해결하려면 시스템과 플랫폼 간에 원활한 데이터 공유 및 상호 운용성을 가능하게 하는 데이터 통합 전략 및 기술을 채택해야 합니다. 이러한 과제를 극복하면 조직은 데이터 자산의 잠재력을 최대한 활용하고 효과적인 데이터 관리 및 활용을 통해 비즈니스 성장을 촉진할 수 있습니다.

주요 시장 동향

클라우드 기반 데이터 관리 솔루션 도입

엔터프라이즈 데이터 관리 시장의 두드러진 동향 중 하나는 클라우드 기반 데이터 관리 솔루션의 도입이 증가하고 있다는 것입니다. 조직은 데이터 관리 요구 사항에 클라우드 인프라를 활용하는 이점을 인식하고 있습니다. 클라우드 기반 솔루션은 확장성을 제공하여 기업이 데이터 볼륨이 증가함에 따라 데이터 스토리지 및 처리 기능을 쉽게 확장할 수 있습니다. 또한 클라우드 기반 데이터 관리 솔루션은 유연성을 제공하여 조직이 언제 어디서나 데이터에 액세스하고 관리할 수 있도록 합니다. 이러한 동향은 클라우드 기반 솔루션이 온프레미스 인프라의 필요성을 제거하고 초기 자본 투자를 줄임에 따라 민첩성과 비용 효율성에 대한 필요성에 의해 주도됩니다. 또한 클라우드 제공자는 고급 보안 조치와 규정 준수 인증을 제공하여 데이터 보안 및 개인 정보 보호와 관련된 우려 사항을 해결합니다. 조직이 디지털 혁신을 수용하고 데이터 자산을 관리하는 효율적인 방법을 모색함에 따라 클라우드 기반 데이터 관리 솔루션 채택이 계속 증가할 것으로 예상됩니다.

인공 지능과 머신 러닝의 통합

엔터프라이즈 데이터 관리 시장의 또 다른 중요한 추세는 인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML) 기술의 통합입니다. AI 및 ML 알고리즘은 다양한 데이터 관리 작업을 자동화하고 최적화하는 데 사용되고 있습니다. 예를 들어, AI 기반 데이터 품질 도구는 데이터 불일치를 자동으로 식별하고 수정하여 데이터의 정확성과 안정성을 개선할 수 있습니다. ML 알고리즘은 데이터 사용의 패턴을 분석하고 데이터 저장 및 검색에 대한 권장 사항을 제시하여 데이터 관리 프로세스를 최적화할 수 있습니다. 또한 AI 및 ML 기술은 데이터 분류, 데이터 중복 제거 및 데이터 거버넌스에 활용되어 조직이 데이터 자산을 효율적으로 구성하고 관리할 수 있도록 합니다. 데이터 관리에 AI와 ML을 통합하면 운영 효율성이 향상될 뿐만 아니라 조직이 데이터에서 귀중한 통찰력을 얻어 더 나은 의사 결정과 비즈니스 성과를 낼 수 있습니다. AI와 ML 기술이 계속 발전함에 따라 데이터 관리 솔루션에 통합하는 것이 더욱 보편화되어 엔터프라이즈 데이터 관리 환경이 더욱 변화할 것으로 예상됩니다.

데이터 개인 정보 보호 및 규정 준수에 집중

엔터프라이즈 데이터 관리 시장을 형성하는 중요한 추세는 데이터 개인 정보 보호 및 규정 준수에 대한 집중이 높아지는 것입니다. 일반 데이터 보호 규정(GDPR) 및 캘리포니아 소비자 개인 정보 보호법(CCPA)과 같은 엄격한 데이터 보호 규정이 시행됨에 따라 조직은 개인 데이터의 개인 정보 보호 및 보안을 보장해야 하는 압박을 받고 있습니다. 이러한 추세는 소비자가 데이터 권리에 대해 점점 더 인식하고 조직이 책임 있는 데이터 처리 관행을 입증하여 신뢰를 구축해야 할 필요성에 의해 주도됩니다. 그 결과 조직은 민감한 데이터를 효과적으로 관리하고 보호할 수 있는 데이터 개인 정보 보호 및 규정 준수 솔루션에 투자하고 있습니다. 이러한 솔루션에는 데이터 사용을 추적하고 규제 요구 사항을 준수하기 위한 데이터 익명화 기술, 데이터 마스킹, 액세스 제어 및 감사 추적이 포함됩니다. 또한 조직은 데이터를 보호하면서도 분석 및 통찰력을 제공하기 위해 차등 프라이버시 및 동형 암호화와 같은 개인 정보 보호 강화 기술을 채택하고 있습니다. 조직이 점점 더 데이터 중심적인 세상에서 규제 의무를 충족하고 고객 신뢰를 유지하기 위해 노력함에 따라 데이터 프라이버시 및 규정 준수에 대한 초점이 Enterprise Data Management 시장을 계속 형성할 것으로 예상됩니다.

Enterprise Data Management 시장은 클라우드 기반 데이터 관리 솔루션 채택, AI 및 ML 기술 통합, 데이터 프라이버시 및 규정 준수에 대한 초점과 같은 추세를 목격하고 있습니다. 이러한 추세는 조직이 안전하고 규정을 준수하는 방식으로 데이터 자산을 효율적으로 관리하고 활용하려는 변화하는 요구 사항을 반영합니다. 이러한 추세를 수용하면 조직이 경쟁력을 유지하고 데이터에서 귀중한 통찰력을 얻고 효과적인 데이터 관리 관행을 통해 비즈니스 성장을 촉진할 수 있습니다.

세그먼트 통찰력

구성 요소 통찰력 제공

2023년에 서비스 부문이 엔터프라이즈 데이터 관리 시장을 지배했으며 예측 기간 동안에도 지배력을 유지할 것으로 예상됩니다. 서비스 부문은 컨설팅, 구현, 통합, 지원 및 관리 서비스를 포함한 광범위한 서비스를 포함하여 조직이 데이터 자산을 효과적으로 관리하는 데 도움이 됩니다. 이러한 지배력은 엔터프라이즈 데이터 관리 환경에서 서비스의 중요성을 강조하는 여러 요인에 기인할 수 있습니다.

조직은 데이터 관리와 관련된 복잡성과 과제를 점점 더 인식하고 있으며 이러한 복잡성을 탐색하기 위한 전문가의 지침과 지원을 모색하고 있습니다. 서비스 제공자는 데이터 관리 전략, 모범 사례 및 기술에 대한 전문 지식과 전문성을 제공하여 조직이 특정 요구 사항에 맞게 조정된 강력한 데이터 관리 프레임워크를 개발할 수 있도록 합니다.

기술의 급속한 발전과 변화하는 규제 환경은 데이터 관리 시스템에 대한 지속적인 지원과 유지 관리를 필요로 합니다. 서비스 제공자는 데이터 관리 솔루션의 원활한 운영과 최적화를 보장하고 지속적인 지원, 업데이트 및 문제 해결 서비스를 제공하는 데 중요한 역할을 합니다.

서비스 부문은 조직이 비즈니스 요구 사항이 진화함에 따라 데이터 관리 기능을 확장할 수 있는 유연성을 제공합니다. 서비스 제공자는 새로운 데이터 관리 솔루션의 구현 및 통합을 지원하여 원활한 전환을 보장하고 비즈니스 운영의 중단을 최소화할 수 있습니다.

서비스 부문은 예측 기간 동안 엔터프라이즈 데이터 관리 시장에서 지배력을 유지할 것으로 예상됩니다. 데이터 관리 과제의 복잡성 증가, 지속적인 지원 및 유지 관리의 필요성, 데이터 관리 전략 및 기술에 대한 전문 지식에 대한 수요는 시장에서 서비스 수요를 계속 견인할 것입니다. 또한 조직이 데이터 중심 의사 결정을 우선시하고 데이터 관리 이니셔티브에 투자함에 따라 서비스 세그먼트는 조직이 데이터 자산의 힘을 효과적으로 활용하고 비즈니스 성공을 추진하는 데 중요한 역할을 하게 될 것입니다.

지역별 통찰력

2023년에는 북미가 엔터프라이즈 데이터 관리 시장을 장악했으며 예측 기간 동안에도 그 지배력을 유지할 것으로 예상됩니다. 북미의 우세는 데이터 관리 산업에서 이 지역의 강력한 입지를 강조하는 여러 요인에 기인할 수 있습니다.

북미는 고도로 발달되고 성숙한 기술 인프라를 갖추고 있으며, 많은 조직이 고급 데이터 관리 솔루션을 도입하고 있습니다. 이 지역에는 여러 주요 기술 회사가 있으며, 데이터 관리 서비스 공급업체, 소프트웨어 공급업체, 컨설팅 회사의 번창하는 생태계가 있습니다. 이 강력한 생태계는 혁신을 촉진하고 최첨단 데이터 관리 기술의 도입을 촉진합니다.

북미는 데이터 중심 의사 결정과 비즈니스 통찰력을 위한 데이터 활용 문화에 중점을 두고 있습니다. 금융, 의료, 소매, 제조와 같은 부문의 조직은 경쟁 우위를 확보하는 데 효과적인 데이터 관리의 전략적 중요성을 인식했습니다. 이러한 인식으로 인해 이 지역에서 데이터 관리 솔루션과 서비스에 대한 상당한 투자가 이루어졌습니다.

북미는 데이터 프라이버시와 보안을 촉진하는 유리한 규제 환경을 갖추고 있습니다. 일반 데이터 보호 규정(GDPR) 및 캘리포니아 소비자 프라이버시 법(CCPA)과 같은 규정의 시행으로 강력한 데이터 관리 관행의 중요성이 더욱 커졌습니다. 북미의 조직들은 이러한 규정을 준수하고 민감한 고객 정보를 보호하기 위해 데이터 관리 솔루션을 도입하는 데 적극적이었습니다.

북미는 예측 기간 동안 엔터프라이즈 데이터 관리 시장에서 우위를 유지할 것으로 예상됩니다. 이 지역의 강력한 기술 인프라, 데이터 중심 의사 결정에 대한 강조, 유리한 규제 환경은 데이터 관리 산업의 지속적인 성장을 위한 견고한 기반을 제공합니다. 또한 인공 지능 및 머신 러닝과 같은 첨단 기술의 채택이 증가함에 따라 북미에서 정교한 데이터 관리 솔루션에 대한 수요가 더욱 증가하고 있습니다.

최근 동향

• 2024년 4월, 고객 관계 소프트웨어의 선도적 공급업체인 Salesforce가 Reuters가 보도한 상황에 익숙한 소식통에 따르면 Informatica를 인수하기 위한 협상이 진행 중이라고 합니다. 이러한 동향은 기술 산업 내에서 합병 및 인수 활동이 증가하고 있는 추세를 강조합니다.

주요 시장 참여자

• Intel Corporation
• IBM Corporation
• Informatica LLC
• Google, LLC
• Microsoft Corporation
• SAP SE
• Teradata Corporation
• TIBCO Software Inc.
• SAS Institute Inc
• Oracle Corporation