구조화된 데이터 관리 소프트웨어 시장 - 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측, 배포별 세분화(클라우드 기반, 온프레미스), 기업 규모별(중소기업, 대기업), 최종 사용자별(BFSI, 자동차, 의료, 정부, 제조, IT 및 통신, 소매 및 전자 상거래, 기타), 지역 및 경쟁별, 2019-2029F

시장 개요

글로벌 구조화 데이터 관리 소프트웨어 시장은 2023년에 620억 8천만 달러 규모로 평가되었으며, 2029년까지 8.19%의 CAGR로 예측 기간 동안 강력한 성장을 보일 것으로 예상됩니다.

구조화 데이터 관리 소프트웨어 시장은 구조화된 데이터의 효율적인 구성, 저장, 검색 및 분석을 위한 솔루션 제공을 전문으로 하는 광범위한 소프트웨어 산업 내의 역동적이고 진화하는 부문을 말합니다. 체계적이고 사전 정의된 형식이 특징인 구조화 데이터에는 데이터베이스, 스프레드시트 및 기타 표 형식에 저장된 정보가 포함됩니다. 이 전문 소프트웨어는 기업이 구조화된 데이터 세트를 관리하고 이를 통해 귀중한 통찰력을 얻는 데 중요한 역할을 합니다.

구조화된 데이터 관리 소프트웨어의 주요 기능에는 데이터 통합, 데이터 품질 관리, 마스터 데이터 관리 및 데이터 거버넌스가 포함됩니다. 이러한 솔루션을 통해 조직은 구조화된 데이터의 정확성, 일관성 및 보안을 보장하여 데이터 중심 의사 결정 프로세스를 지원할 수 있습니다. 기업에서 생성하는 데이터의 양과 복잡성이 계속 증가함에 따라 구조화된 데이터 관리 소프트웨어 시장은 데이터 자산의 잠재력을 최대한 활용하려는 기업에 필수적입니다. 이 시장은 변화하는 기술, 규제 환경 및 전 세계 산업의 다양한 요구 사항이 제기하는 과제를 해결하기 위해 지속적으로 발전하고 있습니다.

주요 시장 동인

데이터의 양과 복잡성 증가

전 세계 기업에서 생성하는 데이터의 양과 복잡성이 기하급수적으로 증가함에 따라 글로벌 구조화된 데이터 관리 소프트웨어 시장이 상당한 촉진을 경험하고 있습니다. 디지털 시대에 조직은 고객 상호작용, 거래, 운영 프로세스와 같은 다양한 출처에서 방대한 양의 구조화된 데이터를 축적하고 있습니다. 이러한 데이터 생성의 급증은 효율적인 저장, 검색 및 관리를 위한 고급 솔루션을 필요로 합니다. 구조화된 데이터 관리 소프트웨어는 구조화된 데이터 세트를 구성, 분석 및 도출하기 위한 강력한 도구를 제공하여 이러한 과제를 해결하는 데 중요한 역할을 합니다. 기업이 계속해서 데이터 중심 의사 결정에 의존함에 따라 정교한 구조화된 데이터 관리 솔루션에 대한 수요가 증가하여 시장이 앞으로 나아갈 것으로 예상됩니다.

규정 준수 및 데이터 거버넌스 요구 사항

데이터 프라이버시와 규정 준수에 대한 관심이 높아지면서 글로벌 구조화된 데이터 관리 소프트웨어 시장의 주요 원동력이 되었습니다. 전 세계의 정부와 규제 기관은 엄격한 데이터 보호법을 시행하여 조직이 강력한 데이터 거버넌스 관행을 구현하도록 요구하고 있습니다. 구조화된 데이터 관리 소프트웨어는 데이터 분류, 암호화 및 액세스 제어와 같은 기능을 제공하여 기업이 GDPR, HIPAA, CCPA와 같은 규제 프레임워크를 준수하도록 지원합니다. 규제 환경이 진화하고 더욱 복잡해짐에 따라, 기업은 규정 준수를 보장하고 법적 결과의 위험을 완화하기 위해 포괄적인 데이터 관리 솔루션에 투자하는 것의 중요성을 인식하고 있습니다.

클라우드 기반 솔루션 도입 증가

클라우드 컴퓨팅 도입은 글로벌 구조화 데이터 관리 소프트웨어 시장을 재편하고 있습니다. 기업은 확장성, 유연성 및 비용 효율성을 활용하기 위해 운영을 클라우드 환경으로 이전하는 경우가 점점 더 늘고 있습니다. 클라우드 기반 구조화 데이터 관리 솔루션은 조직에 데이터 저장소를 중앙 집중화하고 접근성을 향상하며 지리적으로 분산된 팀 간의 협업을 간소화할 수 있는 기능을 제공합니다. 또한 클라우드 플랫폼은 고급 분석 및 머신 러닝 기능을 제공하여 기업이 구조화된 데이터 세트에서 더 많은 가치를 창출할 수 있도록 합니다. 클라우드 기반 솔루션에 대한 수용이 증가함에 따라 향후 몇 년 동안 구조화된 데이터 관리 소프트웨어에 대한 수요가 증가할 것으로 예상됩니다.

비즈니스 인텔리전스 및 분석에 대한 강조 증가

비즈니스 인텔리전스(BI) 및 분석에 대한 강조는 글로벌 구조화된 데이터 관리 소프트웨어 시장을 촉진하는 주요 원동력입니다. 기업은 경쟁 우위를 확보하기 위해 구조화된 데이터 세트에서 실행 가능한 통찰력을 추출하는 것의 전략적 중요성을 점점 더 인식하고 있습니다. 구조화된 데이터 관리 소프트웨어는 다양한 소스의 데이터 통합을 용이하게 하고 정확성과 일관성을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 솔루션은 BI 및 분석 이니셔티브를 위한 견고한 기반을 제공함으로써 조직이 데이터 중심 의사 결정을 내리고 운영을 최적화하며 새로운 성장 기회를 식별할 수 있도록 지원합니다. 고급 분석에 대한 수요가 계속 증가함에 따라 구조화된 데이터 관리 소프트웨어 시장은 상당한 성장을 향해 나아가고 있습니다.

진화하는 기술 환경 및 통합 요구 사항

기술 환경의 역동적인 특성으로 인해 조직 내에서 고급 통합 기능에 대한 필요성이 높아지고 있으며, 이는 글로벌 구조화된 데이터 관리 소프트웨어 시장의 성장을 촉진합니다. 기업은 서로 원활하게 상호 작용해야 하는 다양한 애플리케이션, 데이터베이스 및 시스템으로 운영됩니다. 구조화된 데이터 관리 소프트웨어는 데이터 통합, 데이터 품질 관리 및 마스터 데이터 관리와 같은 기능을 제공하여 조직의 정보에 대한 통합되고 일관된 뷰를 보장합니다. 기업이 디지털 혁신을 위해 노력하고 최첨단 기술을 구현함에 따라 IoT, AI, 블록체인과 같은 신흥 기술과 통합할 수 있는 구조화된 데이터 관리 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

사이버 보안 우려 증가

사이버 위협의 빈도와 정교함이 증가함에 따라 사이버 보안 우려가 최전선으로 떠올랐고, 안전한 구조화된 데이터 관리 솔루션에 대한 수요가 증가했습니다. 민감한 비즈니스 정보를 무단 액세스, 데이터 침해 및 사이버 공격으로부터 보호하는 것은 모든 산업의 조직에서 최우선 과제입니다. 구조화된 데이터 관리 소프트웨어는 암호화, 액세스 제어 및 감사 추적을 포함한 강력한 보안 기능을 통합하여 중요한 데이터 자산을 보호합니다. 사이버 보안 위협이 계속 진화함에 따라 기업은 방어를 강화하고 구조화된 데이터의 무결성과 기밀성을 보장하기 위해 포괄적인 구조화된 데이터 관리 솔루션에 투자하는 것의 중요성을 인식하고 있습니다.

결론적으로, 글로벌 구조화된 데이터 관리 소프트웨어 시장은 데이터 양의 기하급수적 증가, 규정 준수 요구 사항, 클라우드 기반 솔루션 채택, 비즈니스 인텔리전스에 대한 강조, 진화하는 기술 환경, 사이버 보안 우려의 확산을 포함한 여러 요인의 조합에 의해 추진됩니다. 이러한 동인은 조직이 구조화된 데이터 세트의 모든 잠재력을 활용할 수 있도록 하는 구조화된 데이터 관리 소프트웨어의 핵심 역할에 대한 인식이 높아지는 데 기여합니다. 기업이 데이터 중심 의사 결정과 디지털 전환을 계속 우선시함에 따라, 가까운 미래에 고급 구조화된 데이터 관리 솔루션에 대한 수요가 지속적으로 증가할 것으로 예상됩니다.

정부 정책이 시장을 촉진할 가능성이 높음

데이터 개인 정보 보호 및 보호 규정

글로벌 구조화된 데이터 관리 소프트웨어 시장에서 핵심적인 정부 정책 중 하나는 데이터 개인 정보 보호 및 보호 규정을 중심으로 합니다. 전 세계 정부는 개인의 개인 정보를 보호하고 기업이 책임감 있는 데이터 처리 관행을 보장하는 것의 중요성을 점점 더 인식하고 있습니다. 유럽 연합의 일반 데이터 보호 규정(GDPR), 미국의 캘리포니아 소비자 개인 정보 보호법(CCPA) 및 기타 지역의 유사한 법률과 같은 규제 프레임워크는 개인 데이터의 수집, 처리 및 저장에 대한 엄격한 지침을 설정합니다. 이러한 규정을 준수하는 것은 구조화된 데이터 관리 소프트웨어를 활용하는 기업에게 필수적입니다. 이러한 솔루션은 종종 대량의 민감한 정보를 처리하기 때문입니다. 이 분야의 정부 정책은 디지털 생태계에서 투명성, 책임성, 신뢰를 육성하고 기업 간에 책임 있는 데이터 관리 관행을 촉진하며 개인의 프라이버시를 보호하는 것을 목표로 합니다.

상호 운용성 표준 및 데이터 교환

정부는 상호 운용성 표준을 촉진하고 시스템과 산업 간에 원활한 데이터 교환을 용이하게 하는 정책을 형성하는 데 중요한 역할을 합니다. 구조화된 데이터 관리 소프트웨어의 맥락에서 여기에는 다양한 소프트웨어 솔루션이 효과적으로 통신하고 표준화된 형식으로 데이터를 공유할 수 있도록 하는 프레임워크와 표준을 수립하는 것이 포함됩니다. 상호 운용성 정책은 데이터 사일로를 분해하고, 엔터티 간 협업을 강화하며, 데이터 기반 프로세스의 효율성을 높이는 것을 목표로 합니다. 정부는 기업이 서로 원활하게 통합되는 구조화된 데이터 관리 솔루션을 채택하여 더욱 상호 연결되고 상호 운용 가능한 디지털 생태계를 촉진할 수 있는 환경을 조성하는 것의 중요성을 인식합니다.

오픈 데이터 이니셔티브

많은 정부가 구조화된 데이터의 경제적, 사회적 가치를 실현하기 위해 오픈 데이터 이니셔티브를 선도하고 있습니다. 오픈 데이터 정책은 공공 및 민간 기관이 발견된 특정 데이터 세트를 대중에게 공개하도록 장려하여 혁신, 투명성 및 책임을 촉진합니다. 구조화된 데이터 관리 소프트웨어의 맥락에서 정부는 오픈 데이터 세트를 게시하기 위해 표준화된 형식과 프로토콜을 사용하도록 의무화할 수 있습니다. 이 정책은 기업에 귀중한 데이터 리소스를 제공하여 경제 성장을 촉진할 뿐만 아니라 구조화된 데이터가 연구, 분석 및 혁신적인 솔루션 개발을 위해 더 쉽게 접근 가능해짐에 따라 공공 서비스를 향상시킵니다.

사이버 보안 표준 및 규정 준수

구조화된 데이터 관리 소프트웨어 시장이 계속 성장함에 따라 전 세계 정부는 사이버 보안 표준 및 규정 준수에 중점을 둔 정책을 구현하고 있습니다. 사이버 위협의 빈도와 정교함이 증가함에 따라 중요한 데이터 자산을 보호하기 위한 강력한 조치가 필요합니다. 이 분야의 정부 정책은 사이버 보안 프레임워크를 설명하고, 최소 보안 표준을 규정하고, 구조화된 데이터 관리 소프트웨어를 사용하는 기업에 대한 규정 준수 인증을 의무화할 수 있습니다. 이러한 정책은 안전한 디지털 환경을 만들고, 데이터 침해 위험을 줄이며, 사이버 공격에 대한 조직의 회복력을 강화하는 것을 목표로 합니다.

연구 개발 인센티브

구조화된 데이터 관리 소프트웨어 부문의 혁신을 촉진하기 위해 정부는 연구 개발(R&D) 활동에 대한 인센티브를 제공하는 정책을 시행할 수 있습니다. 이러한 인센티브에는 고급 데이터 관리 기술을 개발하는 기업에 대한 세액 공제, 보조금 및 보조금이 포함될 수 있습니다. 구조화된 데이터 관리 소프트웨어의 R&D를 장려함으로써 정부는 기술적 혁신을 촉진하고 국내 산업의 경쟁력을 강화하며 경제를 글로벌 디지털 혁신의 최전선에 두는 것을 목표로 합니다.

교육 및 기술 개발 이니셔티브

구조화된 데이터 관리 소프트웨어를 효과적으로 활용하는 데 있어 숙련된 인력의 중요성을 인식한 정부는 교육 및 기술 개발에 중점을 둔 정책을 시행할 수 있습니다. 이러한 이니셔티브는 데이터 관리 및 분석과 관련된 교육 프로그램, 직업 훈련 및 인증 과정을 장려하여 기술 격차를 메우는 것을 목표로 합니다. 정부는 인력에게 구조화된 데이터 관리 도구를 활용하는 데 필요한 기술을 제공함으로써 경제의 전반적인 경쟁력을 높이고 기업이 이러한 기술의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 합니다.

요약하면, 글로벌 구조화된 데이터 관리 소프트웨어 시장의 정부 정책은 데이터 프라이버시 및 보호, 상호 운용성 표준, 오픈 데이터 이니셔티브, 사이버 보안 표준, 연구 개발 인센티브, 교육 및 기술 개발을 포함한 광범위한 영역을 포괄합니다. 이러한 정책은 구조화된 데이터 관리 소프트웨어의 성장과 책임 있는 사용을 위한 유리한 환경을 조성하고, 혁신을 촉진하고, 개인 프라이버시를 보호하고, 기업과 국가의 전반적인 디지털 역량을 강화하는 것을 공동으로 목표로 합니다.

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주요 시장 동향

인공지능과 머신 러닝의 통합

글로벌 구조화된 데이터 관리 소프트웨어 시장의 또 다른 중요한 동향은 인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML) 기술의 통합입니다. AI와 ML 기능은 프로세스를 자동화하고, 데이터 품질을 개선하고, 방대한 양의 구조화된 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 발견하기 위해 데이터 관리 솔루션에 점점 더 많이 통합되고 있습니다.

AI와 ML이 상당한 영향을 미치는 한 분야는 데이터 정리 및 정규화입니다. 이러한 기술은 구조화된 데이터 세트 내의 오류, 불일치 및 중복을 자동으로 식별하고 수정하여 데이터 정리 작업에 필요한 시간과 노력을 줄일 수 있습니다. 데이터 품질을 개선함으로써 조직은 보다 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 부정확하거나 불완전한 데이터로 인해 발생하는 비용이 많이 드는 오류를 피할 수 있습니다.

또한 AI 및 ML 알고리즘은 조직이 구조화된 데이터를 보다 효과적으로 분석하여 기존 분석 방법을 통해 드러나지 않는 숨겨진 패턴, 추세 및 상관 관계를 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 고급 분석 기능을 활용함으로써 기업은 고객 행동, 시장 추세 및 운영 성과에 대한 보다 심층적인 통찰력을 얻어 전략을 최적화하고 비즈니스 성장을 촉진할 수 있습니다.

또한 AI 및 ML은 데이터 분류, 인덱싱 및 검색과 같은 일상적인 데이터 관리 작업의 자동화를 향상시킬 수 있습니다. 이러한 프로세스를 자동화함으로써 조직은 귀중한 인적 자원을 확보하여 데이터 분석, 의사 결정 및 혁신과 같은 보다 전략적인 활동에 집중할 수 있습니다. 이러한 효율성과 생산성의 증가는 오늘날의 데이터 중심 시장에서 기업에 경쟁 우위를 제공할 수 있습니다.

전반적으로 AI와 ML 기술을 구조화된 데이터 관리 소프트웨어에 통합하면서 혁신이 촉진되고 조직이 데이터 자산을 관리하고 활용하는 방식이 변화하고 있습니다. 이러한 기술이 계속 성숙하고 접근성이 높아짐에 따라 산업 전반에 걸쳐 널리 채택되어 글로벌 구조화된 데이터 관리 소프트웨어 시장에서 추가 성장을 촉진할 것으로 예상할 수 있습니다.

주요 시장 과제

데이터 통합의 복잡성과 이질성

글로벌 구조화된 데이터 관리 소프트웨어 시장이 직면한 중요한 과제 중 하나는 데이터 통합의 복잡성과 이질성을 중심으로 합니다. 조직은 다양한 애플리케이션, 데이터베이스, 시스템을 포함한 수많은 소스에서 데이터를 수집하며, 각각 고유한 구조와 형식이 있습니다. 데이터 소스의 이러한 다양성은 구조화된 데이터를 통합되고 일관된 형식으로 통합하려고 할 때 상당한 과제를 제기합니다.

구조화된 데이터 관리 소프트웨어는 다양한 소스의 데이터를 원활하게 통합, 처리 및 분석할 수 있도록 하는 중요한 기능을 담당합니다. 그러나 이러한 과제는 다양한 애플리케이션과 시스템에서 사용하는 다양한 데이터 모델, 스키마 및 표준으로 인해 발생합니다. 이러한 이질성은 통합 프로세스를 복잡하게 만들고 종종 광범위한 사용자 지정, 매핑 및 변환 노력이 필요합니다.

게다가 기업이 진화하고 새로운 기술을 도입함에 따라 데이터 통합 과제는 더욱 두드러집니다. 사물 인터넷(IoT), 인공 지능(AI), 블록체인과 같은 새로운 기술은 데이터 환경에 복잡성을 더합니다. 구조화된 데이터 관리 소프트웨어는 이러한 기술적 발전에 적응하고 다양한 데이터 소스와 호환되어야 합니다.

이 과제를 해결하려면 소프트웨어 개발자와 조직 모두의 협력이 필요합니다. 표준화 이니셔티브, 공통 데이터 모델 채택 및 상호 운용성 표준 개발은 데이터 통합과 관련된 복잡성을 완화하는 데 기여할 수 있습니다. 또한 조직은 포괄적인 데이터 거버넌스 관행에 투자하여 데이터 통합 프로세스가 업계 규정 및 내부 정책을 준수하도록 해야 합니다.

변화하는 규제 환경 및 규정 준수 부담

글로벌 구조화 데이터 관리 소프트웨어 시장은 끊임없이 변화하는 규제 환경과 증가하는 규정 준수 부담으로 인해 지속적인 과제에 직면해 있습니다. 전 세계 정부와 규제 기관은 개인 정보의 오용 및 데이터 침해를 둘러싼 증가하는 우려를 해결하기 위해 지속적으로 새로운 데이터 보호 및 개인 정보 보호 규정을 도입하고 있습니다.

대량의 민감하고 규제되는 데이터를 처리하는 구조화 데이터 관리 소프트웨어는 이러한 변화하는 규제 요구 사항에 적응해야 합니다. 이는 규정 준수 의무가 지역, 산업 및 데이터 유형에 따라 다르기 때문에 과제가 됩니다. 예를 들어, 유럽 연합의 일반 데이터 보호 규정(GDPR)과 미국의 캘리포니아 소비자 개인정보 보호법(CCPA)과 같은 규정이 도입되면서 조직은 데이터 보호 및 사용자 동의에 대한 엄격한 조치를 구현해야 했습니다.

과제는 이러한 규정을 이해하고 준수하는 것뿐만 아니라 구조화된 데이터 관리 소프트웨어에 규정 준수를 용이하게 하는 데 필요한 기능과 역량이 갖춰져 있는지 확인하는 것입니다. 여기에는 강력한 데이터 암호화, 액세스 제어, 감사 추적 및 잊힐 권리와 같은 데이터 주체 요청을 관리하는 기능이 포함됩니다.

규제 환경이 계속 진화함에 따라 조직은 이러한 변화에 발맞추고 이에 따라 구조화된 데이터 관리 관행을 업데이트해야 하는 추가적인 과제에 직면합니다. 규정을 준수하지 못하면 엄중한 처벌과 평판 손상이 초래될 수 있으므로 기업은 데이터 개인정보 보호 및 보호법의 역동적인 특성에 적응할 수 있는 솔루션에 투자해야 합니다.

이러한 과제를 극복하려면 규제 기관, 업계 이해 관계자 및 소프트웨어 개발자 간의 협력이 매우 중요합니다. 데이터 보호 및 개인 정보 보호를 위한 명확하고 표준화된 프레임워크를 확립하고 지속적인 교육 및 인식 프로그램을 결합하면 구조화된 데이터 관리 소프트웨어를 활용하는 조직의 규정 준수 노력을 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 소프트웨어 공급업체는 개발에 민첩한 접근 방식을 채택하여 솔루션이 새로운 규제 요구 사항에 적응할 수 있도록 해야 합니다.

세그먼트별 통찰력

배포 통찰력

클라우드 기반 세그먼트는 2023년에 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다. 클라우드 기반 구조화된 데이터 관리 소프트웨어는 비교할 수 없는 확장성을 제공합니다. 조직은 변화하는 데이터 볼륨과 비즈니스 요구 사항에 따라 인프라를 쉽게 확장하거나 축소할 수 있습니다. 이러한 유연성 덕분에 회사는 하드웨어에 대한 상당한 사전 투자 없이도 변화하는 요구 사항에 적응할 수 있습니다.

클라우드 기반 배포는 종종 기존 온프레미스 솔루션에 비해 비용 효율적인 모델을 제공합니다. 조직은 하드웨어 및 유지 관리에 대한 상당한 사전 자본 지출을 피할 수 있습니다. 대신, 일반적으로 구독 또는 소비 기반 모델로 클라우드 서비스 비용을 지불하여 실제 사용량에 따라 비용을 최적화합니다.

클라우드 솔루션은 인터넷 연결이 있는 모든 곳에서 데이터에 쉽게 액세스할 수 있도록 합니다. 이는 오늘날의 글로벌 및 원격 작업 환경에서 특히 가치가 있습니다. 클라우드 기반 구조화된 데이터 관리 소프트웨어는 지리적으로 분산된 팀 간의 협업을 촉진하여 실시간으로 공유 데이터 세트에서 작업할 수 있도록 합니다.

클라우드 배포는 신속한 구현을 가능하게 하여 소프트웨어를 가동하고 실행하는 데 걸리는 시간을 줄입니다. 서비스 제공자는 업데이트와 새로운 기능을 원활하게 출시할 수 있으므로 조직은 내부적으로 업그레이드를 관리하는 부담 없이 항상 최신 기능에 액세스할 수 있습니다.

클라우드 기반 플랫폼에는 종종 통합된 고급 분석 및 머신 러닝 기능이 함께 제공됩니다. 이를 통해 조직은 광범위한 통합이 필요 없이 정교한 분석 도구를 사용하여 구조화된 데이터에서 더 많은 가치를 얻을 수 있습니다.

선도적인 클라우드 서비스 제공자는 보안 인프라와 규정 준수 인증에 많은 투자를 합니다. 이는 많은 조직이 온프레미스 솔루션으로 달성할 수 있는 것과 동등하거나, 그 이상을 제공하는 수준의 보안을 제공할 수 있습니다. 강력한 보안 조치와 규정 준수 인증은 클라우드 기반 솔루션에 대한 신뢰를 구축하는 데 도움이 됩니다.

클라우드 기반 구조화된 데이터 관리 솔루션을 활용함으로써 조직은 인프라 관리의 운영 측면을 전문 클라우드 서비스 공급자에게 이전할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 일상적인 IT 리소스 관리보다는 핵심 역량과 전략적 이니셔티브에 더 집중할 수 있습니다.

지역별 통찰력

북미는 2023년 글로벌 구조화된 데이터 관리 소프트웨어 시장에서 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다.

북미, 특히 미국은 기술 혁신의 중심지이며 구조화된 데이터 관리 소프트웨어의 발전을 주도하는 많은 선도적인 소프트웨어 회사, 연구 기관 및 스타트업의 본거지입니다. 이러한 기업은 다양한 산업의 다양한 비즈니스 요구 사항을 충족하는 데이터 모델링, 데이터베이스 관리, 데이터 통합 및 데이터 거버넌스를 위한 최첨단 솔루션을 개발합니다.

북미에는 다국적 기업, 금융 기관, 의료 서비스 제공업체 및 정부 기관을 포함한 모든 규모의 비즈니스로 구성된 크고 다양한 기업 부문이 있습니다. 이러한 조직은 운영에서 방대한 양의 구조화된 데이터를 생성하고 구조화된 데이터 관리 소프트웨어를 사용하여 데이터 자산에서 통찰력을 구성, 분석 및 도출합니다.

북미는 구조화된 데이터 관리 소프트웨어에 대한 성숙한 시장이 있으며, 데이터 자산의 가치를 활용하려는 기업에서 널리 채택되고 있습니다. 많은 북미 기업은 운영 효율성, 정보에 입각한 의사 결정 및 경쟁 우위를 확보하는 데 있어 구조화된 데이터 관리의 중요성을 인식하여 데이터 관리 기술에 상당한 투자를 했습니다.

북미는 데이터 관리 및 데이터 프라이버시에 대한 규제 프레임워크와 산업 표준을 수립하여 구조화된 데이터 관리 소프트웨어 채택을 촉진했습니다. 건강보험 양도성 및 책임법(HIPAA), 사베인스-옥슬리법(SOX), 일반 데이터 보호 규정(GDPR)과 같은 규정은 기업이 구조화된 데이터의 정확하고 안전하며 규정을 준수하는 관리를 유지하도록 요구합니다.

북미는 구조화된 데이터 관리를 전문으로 하는 회사를 포함하여 소프트웨어 기술 회사에 상당한 투자와 자금을 유치합니다. 벤처 캐피털 회사, 사모펀드 투자자, 기업 투자자는 연구 개발 노력, 제품 혁신, 시장 확장 이니셔티브를 지원하기 위해 자본을 제공하여 시장의 성장과 혁신을 촉진합니다.

북미는 데이터 관리, 데이터베이스 관리, 소프트웨어 개발 분야에서 풍부한 전문 지식을 자랑합니다. 이 지역의 대학, 연구 기관, 기술 회사는 구조화된 데이터 관리를 전문으로 하는 숙련된 전문가를 배출하고 데이터 관리 솔루션의 개발과 구현에 기여합니다.

북미 소프트웨어 회사는 종종 구조화된 데이터 관리 제공을 개선하고 시장 입지를 확대하기 위해 전략적 파트너십, 협업, 인수를 형성합니다. 기술 공급업체, 시스템 통합업체 및 업계 파트너와의 파트너십을 통해 기업은 고객의 변화하는 요구 사항을 해결하는 포괄적인 솔루션을 제공할 수 있습니다.

최근 개발

• 2024년 5월 IBM은 watsonx 플랫폼의 최신 진화를 소개하여 오픈 소스 혁신, 신제품 개발 및 확장된 생태계 파트너십을 선보였습니다. 이 다음 챕터는 엔터프라이즈 AI 솔루션을 새로운 차원으로 끌어올리고, 기업에 확장 가능하고 최첨단 도구를 제공하여 인공 지능의 힘을 활용하는 것을 목표로 합니다. 업데이트에는 협업과 유연성을 촉진하는 향상된 오픈 소스 구성 요소, 기업의 다양한 요구 사항을 충족하도록 설계된 고급 제품 기능, 다양한 산업에서 AI 기술의 원활한 채택 및 배포를 용이하게 하는 전략적 생태계 통합이 포함됩니다.
• 2024년 5월, 소프트웨어 및 AI 개발자를 위한 데이터 합성 분야의 샌프란시스코 리더인 Tonic.ai는 대규모 언어 모델(LLM)을 위해 특별히 설계된 세계 최초의 보안 데이터 레이크하우스인 Tonic Textual을 출시한다고 발표했습니다. 이 획기적인 플랫폼을 통해 AI 개발자는 검색 증강 생성(RAG) 시스템과 LLM 미세 조정을 위해 비정형 데이터를 안전하고 효율적으로 활용할 수 있습니다. Tonic Textual은 강력한 보안 기능과 고급 데이터 관리 기능을 결합하여 비정형 데이터를 통합하고 최적화하기 위한 완벽한 솔루션을 제공합니다. 이 혁신은 데이터 기반 통찰력과 모델 교육을 위한 안전하고 확장 가능하며 다재다능한 환경을 제공하여 AI 애플리케이션의 개발과 성능을 향상시키는 것을 목표로 합니다.
• DryvIQ는 2024년 6월에 기업에 신뢰할 수 있고 비즈니스에 적합한 비정형 데이터를 제공하도록 설계된 새로운 AI 기반 통찰력 플랫폼을 출시한다고 발표했습니다. 이 고급 솔루션은 인공 지능을 활용하여 방대한 양의 비정형 데이터를 분석하고 정리하여 전략적 의사 결정을 촉진하는 실행 가능한 통찰력으로 변환합니다. DryvIQ의 플랫폼은 데이터 정확성과 관련성을 보장함으로써 기업이 비정형 정보를 효과적으로 활용하여 운영 효율성을 높이고 다양한 산업에서 데이터 기반 이니셔티브를 지원할 수 있도록 지원합니다. 이 개발은 복잡한 데이터를 엔터프라이즈 애플리케이션에 접근 가능하고 가치 있게 만드는 데 있어 중요한 진전을 나타냅니다.
• 2023년 12월, Structured는 조직이 데이터를 관리하고 활용하는 방식을 혁신하도록 설계된 새로운 데이터 분석 및 프로세스 자동화 서비스 제품군을 공개했습니다. 이 데이터 분석 서비스는 기업에 복잡한 데이터 세트에서 실행 가능한 통찰력을 추출할 수 있는 강력한 도구를 제공하여 보다 정보에 입각한 의사 결정과 전략적 계획을 가능하게 합니다. 동시에, 프로세스 자동화 서비스는 반복적인 작업을 자동화하여 비즈니스 워크플로를 간소화하고 최적화하여 수동 개입을 줄이고 운영 효율성을 높입니다. 이 듀얼 오퍼링은 생산성과 운영 민첩성을 향상시키고, 회사가 프로세스의 비효율성을 최소화하는 동시에 데이터를 효과적으로 활용할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.

주요 시장 참여자

• IBMCorporation
• MicrosoftCorporation
• Oracle Corporation
• SAP SE
• Informatica Inc.
• RackspaceTechnology Inc
• TeradataCorporation
• Salesforce.com, Inc
• AdobeSystems 통합
• Talend,Inc