엔터프라이즈 검색 시장 - 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측, 솔루션 유형(온프레미스, 클라우드 기반, 하이브리드), 검색 기능(자연어 처리(NLP), 머신 러닝 및 AI, 보안 및 규정 준수), 산업 수직(은행, 금융 서비스 및 보험(BFSI), 의료, 제조, 소매, 정부, 법률), 지역별, 경쟁 예측별, 2018-2028

시장 개요

글로벌 엔터프라이즈 검색 시장은 최근 몇 년 동안 엄청난 성장을 경험했으며 2028년까지 강력한 모멘텀을 유지할 것으로 예상됩니다. 이 시장은 2022년에 44억 6천만 달러로 평가되었으며 예측 기간 동안 연평균 성장률 8.39%를 기록할 것으로 예상됩니다.

엔터프라이즈 검색 시장은 전 세계적으로 다양한 산업에서 널리 채택되면서 최근 몇 년 동안 상당한 성장을 보였습니다. 의료, 금융, 기술과 같은 중요한 부문은 내부 정보와 외부 데이터 소스를 빠르게 찾는 데 효과적인 엔터프라이즈 검색의 중요성을 인식하고 있습니다.

엄격한 규정 준수와 보안 요구 사항으로 인해 조직은 고급 엔터프라이즈 검색 솔루션에 많은 투자를 해야 했습니다. 자연어 처리, 의미 검색, AI 기반 추천과 같은 기능은 사용자가 올바른 정보를 더 빨리 얻고 데이터에 적절하게 액세스할 수 있도록 도와줍니다.

선도적인 엔터프라이즈 검색 공급업체는 개선된 검색 인터페이스, 개인화된 검색 기능, 자동화된 제어 기능을 갖춘 혁신적인 제품을 출시했습니다. 이러한 제품은 지식 근로자의 생산성과 효율성을 향상시킵니다. AI, 머신 러닝, 예측 분석과 같은 기술을 통합하면 정보를 표면화하는 방법도 변화하고 있습니다.

데이터 볼륨이 증가하고 구조화되고 구조화되지 않은 데이터에서 통찰력을 활용해야 할 필요성이 수요를 촉진했으며, 기업은 맞춤형 배포에 엔터프라이즈 검색 공급업체와 협력하고 있습니다. 고객 경험, 디지털 마케팅, 전자 상거래를 중심으로 하는 새로운 디지털 변환 이니셔티브도 새로운 기회를 창출합니다.

엔터프라이즈 검색 시장은 지속적인 확장을 위해 잘 준비되어 있습니다. 지역과 산업 전반에 걸친 데이터 기반 의사 결정과 지식 근로자 생산성에 중점을 둠으로써 업그레이드와 새로운 검색 기능에 대한 투자가 계속될 것입니다. AI 기반 솔루션을 통해 고성장, 데이터 집약적 워크로드를 지원하는 기능은 이 시장의 밝은 미래를 보장합니다.

주요 시장 동인

클라우드 기반 솔루션 채택 증가

클라우드 컴퓨팅은 조직이 클라우드 기반 애플리케이션 및 인프라와 관련된 유연성, 확장성 및 낮은 비용의 이점을 인식함에 따라 최근 몇 년 동안 널리 채택되었습니다. 엔터프라이즈 검색 솔루션은 모든 장치에서 정보에 대한 보편적인 액세스를 허용하기 위해 클라우드에 점점 더 많이 배포되고 있습니다. 클라우드 검색 제품은 온프레미스 소프트웨어에 비해 IT 팀이 관리하고 업데이트하기가 더 쉽습니다. 이를 통해 구현에 대한 주요 장벽이 제거되었고 엔터프라이즈 검색의 채택이 더욱 확대되었습니다. 또한 클라우드 검색을 다른 SaaS 애플리케이션과 쉽게 통합할 수 있는 기능은 사용자 경험을 개선하는 데 도움이 됩니다. 더 많은 회사가 하이브리드 및 멀티 클라우드 전략을 채택함에 따라 클라우드 기반 엔터프라이즈 검색에 대한 수요는 계속해서 상당히 증가할 것입니다. 공급업체는 클라우드 검색 제품의 기능을 향상시키고 고성능, 안정성 및 보안을 보장함으로써 대응했습니다.

비정형 데이터와 지식 관리 요구의 증가

조직은 문서, 이메일, 프레젠테이션, 오디오/비디오 파일 등의 형태로 그 어느 때보다 더 많은 비정형 데이터를 생성하고 있습니다. 그러나 이러한 정보의 대부분은 분리된 시스템이나 사일로에 저장되어 있어 직원이 필요할 때 올바른 정보를 빠르게 찾기 어렵습니다. 이로 인해 엔터프라이즈 검색을 사용한 효과적인 지식 관리의 중요성이 커졌습니다. 구조화된 데이터 소스와 구조화되지 않은 데이터 소스를 모두 지능적으로 검색하고 인덱싱할 수 있는 솔루션이 매우 중요합니다. 이러한 솔루션은 기업 지식 자산의 가치를 극대화하는 데 도움이 됩니다. 데이터 볼륨이 계속 증가함에 따라 엔터프라이즈 전체 검색에서 얻은 통찰력에 대한 고급 분석을 위해 AI/ML을 활용하는 기능이 중요해질 것입니다. 이는 새로운 엔터프라이즈 검색 배포 및 업그레이드에 대한 투자를 촉진하는 주요 동인으로 남을 것입니다.

디지털 혁신 이니셔티브에 집중

주요 시장 과제

데이터 개인 정보 보호 및 보안 문제

엔터프라이즈 검색 솔루션이 방대한 양의 민감한 기업 데이터를 인덱싱하고 액세스를 제공함에 따라 개인 정보 보호 및 보안이 주요 고려 사항이 되었습니다. 주요 데이터 침해가 정기적으로 뉴스에 보도됨에 따라 기업은 데이터가 저장되는 위치와 누가 액세스할 수 있는지에 대해 점점 더 조심하고 있습니다. 이는 SaaS 기반 엔터프라이즈 검색 공급업체가 사용자의 신뢰를 얻는 데 있어 과제를 제시합니다. 솔루션은 강력한 액세스 제어, 감사, 암호화 및 기타 보안 모범 사례를 구현해야 합니다. 또한 전 세계 조직이 개인 정보를 합법적으로 수집하고 처리할 수 있는 방법을 규정하는 GDPR과 같은 규정을 준수해야 합니다. 고급 익명화 및 동의 관리를 통한 개인 정보 보호 해결은 공급업체가 강화해야 할 또 다른 영역입니다. 고객이 데이터가 저장 중이거나 사용 중일 때 모두 비공개로 보호된다는 확신을 갖는 것은 검색 공급업체가 이러한 과제를 극복하기 위해 지속적으로 노력해야 할 것입니다.

기존 IT 시스템과의 통합

대부분의 대기업은 시간이 지남에 따라 수많은 레거시 및 동종 최고 시스템으로 구성된 복잡한 IT 환경을 보유하고 있습니다. 운영을 중단하거나 대대적인 정비 없이 이러한 다양한 소스에서 원활하게 검색할 수 있는 새로운 엔터프라이즈 검색 플랫폼을 통합하는 것은 상당한 과제입니다. 다양한 프로토콜을 사용하여 다양한 구조화 및 비구조화 저장소에서 데이터를 추출하고 색인화해야 합니다. 또한 검색 기능을 기존 직원 워크플로 및 애플리케이션에 내장해야 합니다. 이를 위해서는 광범위한 사용자 정의가 필요하여 프로젝트 복잡성과 비용이 증가합니다. 공급업체가 기본 제공 커넥터와 API를 제공하지만 표준화된 인터페이스가 부족하다는 문제가 여전히 있습니다. 참조 아키텍처와 개념 증명을 통해 고객에게 통합 가치를 입증하는 것은 검색 제공업체가 이러한 과제를 해결하고 기존 IT 인프라를 뜯어고치는 것이 아니라 증강하는 새로운 투자를 정당화하는 데 중요합니다...

주요 시장 동향

AI 및 머신 러닝의 발전

선도적인 공급업체는 기업 검색 기능을 강화하기 위해 점점 더 AI와 머신 러닝을 활용하고 있습니다. 고급 자연어 처리를 통해 검색은 인간과 같은 방식으로 복잡한 쿼리를 이해할 수 있습니다. 머신 러닝 모델은 사용 패턴에 따라 훈련되어 가장 관련성 있는 정보를 먼저 표시하여 보다 개인화되고 상황에 맞는 결과를 제공합니다. AI 어시스턴트와 가상 에이전트도 인기를 얻고 있어 여러 내부 및 외부 데이터 소스에서 자연스러운 대화형 검색이 가능합니다. AI로 구동되는 추천 엔진은 사용자가 그렇지 않으면 놓쳤을 수 있는 관련 콘텐츠를 발견하는 데 도움이 됩니다. 이러한 기술이 성숙해짐에 따라 자동 분류 생성, 콘텐츠의 이상 탐지 및 검색 동작에 대한 예측 분석을 중심으로 더욱 정교한 AI 기반 기능을 기대할 수 있습니다. 이를 통해 우수한 검색 환경을 제공하고, 새로운 채택을 촉진하며, 개인화된 서비스를 통해 공급업체에 새로운 수익 창출 스트림을 열 수 있습니다.

협업 도구와의 통합

현대의 직장은 Microsoft Teams, Slack 및 Google Workspace와 같은 플랫폼을 사용한 협업에 크게 의존합니다. 엔터프라이즈 검색을 이러한 환경에 직접 통합하는 추세가 증가하고 있습니다. 이를 통해 사용자는 별도의 검색 인터페이스로 전환하지 않고도 기존 워크플로 및 채널 내에서 검색할 수 있습니다. 검색 결과는 협업적으로 논의할 수도 있습니다. 프로젝트에 대한 관련 정보를 캡처하는 검색 스냅샷과 같은 기능은 팀 간에 지식을 발견하고 공유하도록 촉진합니다. 작업이 더욱 분산됨에 따라 검색을 보이지 않고 원활하게 협업 및 커뮤니케이션 도구에 내장하는 것이 사용자 채택 및 생산성 향상에 중요할 것입니다. 공급업체는 이러한 통합 검색 환경을 제공하기 위해 주요 공급업체와 협력하고 있습니다.

개인화된 사용자 참여에 집중하세요

이전의 엔터프라이즈 검색 제품은 일괄적 접근 방식을 채택하는 경향이 있었습니다. 그러나 사용자의 검색 기술, 역할 및 정보 요구 사항은 다양합니다. 이제 개인 프로필, 과거 사용 패턴 및 상황적 신호를 기반으로 하는 개인화된 검색으로 전환되고 있습니다. 검색 인터페이스는 시각적으로 사용자 정의할 수 있으며 일부 공급업체는 사용자가 자체 미니 검색 애플리케이션을 빌드하도록 허용하기도 합니다. 새롭거나 업데이트된 콘텐츠에 대한 알림은 정보가 적절한 대상에게 사전에 발견되도록 하는 데 도움이 됩니다. 리더보드와 배지를 사용한 게임화는 참여를 더욱 강화합니다. 노동 인구가 더 젊어짐에 따라 검색 환경은 사람들이 직장 밖에서 사용하는 소비자 도구를 반영하기 위해 더 개인화되고 소셜하며 모바일 친화적이어야 합니다. 공급업체는 사용자 심리를 이해하고 전반적인 검색 경험을 개선하여 차별화할 것입니다.

세그먼트별 통찰력

솔루션 통찰력 유형

클라우드 기반 세그먼트는 2022년 엔터프라이즈 검색 시장을 지배했으며 2027년까지 예측 기간 동안 지배력을 유지할 것으로 예상됩니다. 2022년 클라우드 기반 세그먼트는 전체 엔터프라이즈 검색 시장 점유율의 약 60%를 차지했습니다. 클라우드 기반 엔터프라이즈 검색 솔루션은 조직이 클라우드 배포와 관련된 유연성, 확장성 및 낮은 비용을 인식함에 따라 최근 몇 년 동안 널리 채택되었습니다. 클라우드 검색 제품은 모든 장치에서 정보에 대한 보편적인 액세스를 허용하여 채택을 확대하는 데 도움이 되었습니다. 클라우드 검색을 다른 클라우드 기반 애플리케이션 및 SaaS 도구와 쉽게 통합할 수 있는 기능도 사용자 경험을 향상시킵니다. 또한 클라우드 검색 솔루션은 온프레미스 소프트웨어에 비해 IT 팀이 관리하고 업데이트하기가 더 쉬워 구현에 대한 주요 장벽이 제거됩니다. 하이브리드 및 멀티 클라우드 전략이 기업에서 보다 일반화됨에 따라 다양한 클라우드 환경을 포괄할 수 있는 클라우드 기반 엔터프라이즈 검색에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 공급업체는 배포가 대규모로 확장되더라도 고성능, 안정성, 보안 및 관리 용이성을 보장하기 위해 클라우드 제품의 기능을 향상시켜 대응했습니다. 이러한 요소는 예측 기간 동안 엔터프라이즈 검색 시장에서 클라우드 기반 세그먼트의 지배력을 강화합니다.

검색 기능 통찰력

기계 학습 및 AI 세그먼트는 검색 기능을 기준으로 2022년 엔터프라이즈 검색 시장을 지배했으며 2027년까지 예측 기간 동안 지배력을 유지할 것으로 예상됩니다. 2022년에 기계 학습 및 AI는 기능별로 세분화된 전체 엔터프라이즈 검색 시장 점유율의 약 30%를 차지했습니다. 선도적인 공급업체는 검색 기능을 향상시키기 위해 기계 학습 및 AI 기술을 점점 더 활용하고 있습니다. 기계 학습을 기반으로 하는 고급 자연어 처리를 통해 검색은 인간처럼 복잡한 쿼리를 보다 자연스럽게 이해할 수 있습니다. ML 모델은 또한 사용 패턴에 대해 학습하여 보다 개인화되고 상황에 맞는 검색 결과를 제공합니다. AI 기반 어시스턴트, 추천 및 가상 에이전트는 검색 경험을 더욱 강화합니다. 이러한 기술이 성숙해짐에 따라 자동 분류 생성, 검색 동작에 대한 예측 분석 및 콘텐츠의 이상 감지를 중심으로 더욱 정교한 AI 기반 기능이 등장할 것입니다. 머신 러닝과 AI를 엔터프라이즈 검색 솔루션에 통합하면 탁월한 검색 경험을 제공하고 새로운 채택을 촉진하며 공급업체가 개인화된 AI 서비스를 제공할 수 있는 기회가 열립니다. 데이터 볼륨이 계속 증가함에 따라 AI를 활용하여 통찰력을 얻고 엔터프라이즈 전체 검색을 분석하는 기능이 중요해질 것입니다. 이를 통해 머신 러닝 및 AI 세그먼트는 예측 기간 동안 지배력을 유지할 준비가 되었습니다.

지역 통찰력

북미 지역은 2022년 지역별로 엔터프라이즈 검색 시장 점유율을 장악하여 전체 시장의 약 35%를 차지했습니다. 북미는 2027년까지 예측 기간 동안 지배력을 유지할 것으로 예상됩니다. 주요 엔터프라이즈 검색 공급업체의 대규모 존재감과 이 지역의 조직에서 첨단 기술을 조기에 채택함으로써 북미 시장이 성장하고 있습니다. 주요 글로벌 기술 기업은 미국 및 캐나다와 같은 국가에 본사를 두고 있어 혁신적인 엔터프라이즈 검색 솔루션의 연구 및 개발에 더 많은 투자를 할 수 있습니다. 또한 엔터프라이즈 검색을 많이 도입하는 의료, IT 및 통신, 제조와 같은 산업은 북미에서 확고히 자리 잡았습니다. 모든 부문에 걸친 엄격한 규제 기준은 규정 준수를 위한 강력한 검색 기능을 필요로 합니다. 북미에서 데이터 볼륨과 디지털 변환 이니셔티브가 계속 강화됨에 따라 기업은 지식 관리 및 의사 결정을 강화하기 위해 엔터프라이즈 검색에 계속 투자할 것입니다. 또한 클라우드 기반 배포의 증가하는 추세는 클라우드 도입이 높기 때문에 이 지역 시장에 이롭습니다. 경쟁적인 비즈니스 환경과 기술에 정통한 기업이 밀집되어 있는 북미는 기업 검색을 위한 비옥한 토양을 제공하며 지속적인 수요와 공급업체 중심을 통해 예측 기간 동안 지배력을 유지할 것입니다.

최근 개발 사항

• 2022년 9월, Google은 더욱 책임 있는 AI 기술로 기업 검색 기능을 강화하기 위해 AI 안전 스타트업인 Anthropic을 인수했습니다.
• Microsoft는 2022년 후반에 Azure Cognitive Search를 출시하여 머신 러닝 전문 지식이 없어도 AI 기반 검색 애플리케이션을 구축할 수 있게 했습니다. 자연어 쿼리, 의미 검색 및 이상 감지와 같은 기능을 제공합니다.
• IBM은 2022년에 기업 검색 제품에 대한 새로운 Watson 기능을 공개했습니다. 여기에는 다국어 인력을 지원하기 위한 향상된 지식 그래프, 요약 및 번역 기능이 포함됩니다.
• Amazon WebServices는 2022년에 S3 및 DynamoDB와 같은 AWS 리소스와의 관련성, 성능 및 통합을 개선하여 CloudSearch 서비스를 새로 고쳤습니다.
• Elastic은 2022년에 API 우선 접근 방식을 사용하여 웹 및 모바일 애플리케이션 내에서 사용자 지정 검색 환경을 구축할 수 있는 Elastic App Search 서비스를 출시했습니다.
• Oracle은 2022년에 CrowdTwist를 인수하여 새로운 대화형 검색, 가상 비서 및 개인화된 권장 사항.
• Sinequa는 2022년에 인지 검색 플랫폼에 대한 AI 기반 혁신을 가속화하고 전 세계적으로 확장하기 위해 5,300만 달러의 자금 조달 라운드를 모금했습니다.
• Coveo는 2022년에 ServiceNow와 파트너십을 맺고 Now Platform 내에서 AI 기반 컨텍스트 검색을 제공하여 에이전트와 최종 사용자 경험을 개선한다고 발표했습니다.
• Lucidworks는 2022년에 AI 기반 검색 솔루션을 개선하고 금융 서비스와 같은 새로운 수직 분야로 확장하기 위해 8,000만 달러의 자금을 받았습니다.

주요 시장 플레이어

• MicrosoftCorporation
• GoogleInc
• IBMCorporation
• DRUID
• AmazonWeb 서비스
• SAPSE
• Lucidworks
•  Elasticsearch
• Coveo
• MarkLogic