배포 유형별(온프레미스, 클라우드 기반), 통합 유형별(일괄 통합, 실시간 통합), 데이터 소스별(구조화된 데이터, 반구조화된 데이터, 비구조화된 데이터), 지리적 범위 및 예측별 글로벌 데이터 통합 시장 규모

데이터 통합 시장 규모 및 예측

데이터 통합 시장 규모는 2023년에 148억 2천만 달러로 평가되었으며, 2031년까지 USD에 도달할 것으로 예상됩니다.356억 7천만 달러에 도달할 것으로 예상되며, 2024년부터 2031년까지 CAGR 12.80%로 성장할 것입니다.

• 데이터 통합은 여러 소스의 데이터를 단일하고 통일된 형식으로 병합하는 프로세스입니다. 영업 데이터베이스, 마케팅 플랫폼, 로열티 프로그램에 고객 데이터가 분산된 기업을 생각해 보세요. 데이터 통합은 다양한 사일로를 연결하여 소비자에 대한 단일하고 포괄적인 뷰를 제공합니다. 이를 통해 보다 포괄적인 이해가 가능해져 부서 간 의사 결정이 더 나아집니다.
• 모든 데이터가 동일하게 생성되는 것은 아닙니다. 데이터 통합 도구는 종종 데이터 변환 기능을 제공합니다. 이 절차는 원시 데이터를 정리, 필터링하고 유용한 형식으로 변환합니다. 일관되지 않은 형식, 누락된 값 및 중복 항목을 수정하여 통합된 데이터가 정확하고 신뢰할 수 있도록 할 수 있습니다. 데이터 통합은 원자재를 맛있는 요리로 바꾸는 과정이라고 생각하세요. 분석 및 소비를 위해 정보를 준비합니다.
• 데이터 유니버스는 더 이상 정돈된 행과 열로 제한되지 않습니다. 데이터 통합 솔루션은 구조화된 데이터베이스, JSON 및 XML과 같은 반구조화된 형식, 텍스트 문서 및 사진과 같은 비구조화된 데이터를 포함한 광범위한 데이터 소스를 처리할 수 있습니다. 조직이 끊임없이 확장되는 소스에서 데이터를 가져오는 오늘날의 환경에서 이러한 적응성은 매우 중요합니다.
• 데이터 통합에는 일괄 처리와 실시간의 두 가지 종류가 있습니다. 일괄 처리 통합은 정기적으로 데이터를 전송하는 것을 말합니다. 이는 과거 데이터 분석 및 야간 업데이트에 적합합니다. 반면 실시간 통합은 지속적인 데이터 흐름을 허용하여 빠른 통찰력과 거의 즉각적인 의사 결정을 가능하게 합니다. 의사 결정은 고유한 요구 사항을 기반으로 합니다. 과거 추세는 일괄 처리의 이점을 얻을 수 있지만 실시간 주식 시장 데이터는 즉각적인 통합이 필요합니다.
• 데이터 통합은 수동 데이터 전송 및 조작을 줄여 기업 프로세스를 보다 효율적으로 만듭니다. 영업 사원이 고객 정보를 한 시스템에서 다른 시스템으로 수동으로 전송한다고 가정해 보겠습니다. 데이터 통합은 이 프로세스를 간소화하여 시간을 절약하고 오류를 최소화합니다. 이러한 향상된 효율성을 통해 조직은 고객 참여 및 전략 계획과 같은 보다 가치 있는 작업에 집중할 수 있습니다.
• 데이터 통합은 효과적인 데이터 분석에 필수적입니다. 데이터 과학자와 비즈니스 분석가는 데이터 통합이 제공하는 전체적인 관점의 이점을 얻습니다. 이를 통해 패턴을 인식하고, 고객 행동을 평가하고, 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 통합된 데이터는 강력한 분석을 촉진하여 더 나은 마케팅 캠페인, 보다 스마트한 제품 개발, 향상된 고객 서비스 활동을 가능하게 합니다.

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데이터 통합 시장 역학

데이터 통합 시장을 형성하는 주요 시장 역학은 다음과 같습니다.

주요 시장 동인

• 데이터 볼륨 폭발 전 세계적으로 생성되는 데이터 양이 빠르게 증가하고 있습니다. 소셜 미디어 상호 작용 및 센서 데이터에서 소비자 거래 및 재무 기록에 이르기까지 기업은 데이터로 넘쳐납니다. 데이터 통합은 이러한 홍수를 관리하고 혼란에 질서를 회복하며 데이터 자산의 잠재력을 활용할 수 있도록 지원합니다.
• 빅데이터 분석의 부상 빅데이터 분석은 대규모 데이터 세트에서 중요한 통찰력을 추출합니다. 그러나 이러한 통찰력은 데이터가 통합되고 액세스 가능한 경우에만 얻을 수 있습니다. 데이터 통합 솔루션은 빅데이터 연구의 토대를 마련하여 기업이 숨겨진 패턴을 발견하고 추세를 예측하며 최종 이익을 늘리는 데이터 중심 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다.
• 클라우드 도입 급증 클라우드 기반 시스템으로의 전환은 데이터 통합의 주요 원동력입니다. 기업은 점점 더 클라우드에 데이터를 저장하고 있지만 이는 클라우드 데이터를 온프레미스 시스템과 결합할 때 장애물이 됩니다. 데이터 통합 솔루션은 이러한 격차를 메우고 위치에 관계없이 데이터가 원활하게 흐르도록 합니다.
• 규정 준수 요구 사항 GDPR 및 CCPA와 같은 데이터 개인 정보 보호 법률은 기업이 데이터 거버넌스 정책을 강화하도록 요구합니다. 데이터 통합을 통해 기업은 모든 플랫폼에서 민감한 데이터를 찾고 추적하고 관리하여 규정을 준수하고 상당한 벌금을 부과받을 가능성을 줄일 수 있습니다.
• 고객 360도 관점에 대한 수요 증가 오늘날의 경쟁 환경에서 성공하려면 고객 행동을 이해하는 것이 중요합니다. 데이터 통합을 통해 기업은 구매 내역, 웹사이트 상호작용, 소셜 미디어 참여와 같은 여러 출처의 정보를 결합하여 일관된 소비자 프로필을 생성할 수 있습니다. 이 360도 관점을 통해 기업은 마케팅 노력을 맞춤화하고, 고객 서비스를 개선하고, 고객 연결을 강화할 수 있습니다.
• 사물 인터넷(IoT) 붐 IoT 환경에서 연결된 기기가 확산되면서 방대한 양의 센서 데이터가 생성됩니다. 이 데이터를 현재 기업 시스템에 통합하는 것은 운영 효율성, 제품 성능, 고객 사용 추세를 이해하는 데 중요합니다. 데이터 통합 솔루션은 사물 인터넷 혁명의 잠재력을 최대한 실현하는 데 중요합니다.
• 실시간 통찰력에 대한 수요 기업이 신속하게 정보에 입각한 결정을 내리고자 함에 따라 실시간 통찰력에 대한 수요가 점점 커지고 있습니다. 데이터 통합, 특히 실시간 통합 솔루션은 지속적인 데이터 흐름을 허용하여 이 프로세스를 지원합니다. 이를 통해 기업은 시장 개발에 대응하고 실시간으로 운영을 최적화하며 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

주요 과제

• 데이터 사일로 및 분산 소스 데이터 통합이 존재하는 간단한 이유는 상당한 장애물입니다. 기업은 종종 여러 애플리케이션, 데이터베이스 및 클라우드 플랫폼에서 데이터 사일로로 운영합니다. 이러한 다양한 소스의 데이터를 통합하려면 형식, 구조 및 거버넌스 규정의 차이를 극복하기 위한 특정 도구와 지식이 필요합니다.
• 데이터 품질 문제 데이터 품질은 성공적인 데이터 통합에 중요합니다. 안타깝게도 실제 데이터에는 오류, 불일치 및 누락된 정보가 자주 포함됩니다. 데이터 통합 솔루션은 데이터 정리, 표준화 및 검증 절차를 통해 이러한 문제를 해결해야 합니다. 이는 특히 방대한 데이터 세트의 경우 복잡하고 시간이 많이 걸리는 작업일 수 있습니다.
• 보안 및 개인 정보 보호 문제 데이터 통합은 시스템 간에 민감한 정보를 전송하는 것을 수반합니다. 이는 보안 및 개인 정보 보호 문제를 야기합니다. 조직은 원치 않는 액세스, 데이터 침해 및 개인 정보 보호 규칙 미준수를 방지하기 위해 강력한 데이터 보안 절차를 마련해야 합니다. 데이터 접근성과 보안의 균형을 맞추는 것은 데이터 통합 환경에서 지속적인 과제입니다.
• 기술 발전에 발맞추기 새로운 기술과 데이터 소스가 등장함에 따라 데이터 환경은 지속적으로 변화하고 있습니다. 이러한 발전에 발맞추기 위해 데이터 통합 솔루션은 적응적이어야 합니다. 새로운 데이터 소스 및 기술과 원활하게 상호 작용할 수 있는 미래 지향적 아키텍처를 유지하는 것은 기업의 지속적인 문제입니다.
• 자격을 갖춘 직원 부족 데이터 통합 솔루션을 구현하고 관리하려면 데이터 모델링, 데이터 거버넌스 및 사용 중인 통합 도구에 대한 지식이 있는 전문 직원이 필요합니다. 데이터 통합 전문가에 대한 수요는 종종 사용 가능한 인재 풀을 앞지르기 때문에 기업이 데이터 통합 솔루션을 제대로 사용하는 데 필요한 기술을 채용하고 유지하기 어렵습니다.

주요 추세

• 클라우드 네이티브 통합이 중심이 됨 클라우드 컴퓨팅의 부상은 클라우드 네이티브 데이터 통합 솔루션에 대한 추세를 촉진하고 있습니다. 이러한 클라우드 기반 플랫폼은 기존 온프레미스 대안보다 확장성, 유연성 및 비용 효율성이 뛰어납니다. 또한 비용이 많이 드는 인프라 관리의 필요성을 없애 기업이 주요 데이터 통합 책임에 집중할 수 있습니다.
• 워크플로우를 간소화하는 AI 기반 자동화 AI는 데이터 통합 환경을 재편하고 있습니다. 인공 지능 기반 애플리케이션은 데이터 매핑, 정리 및 스키마 매칭과 같은 반복적인 작업을 자동화할 수 있습니다. 이는 수동 노동과 인적 오류를 줄일 뿐만 아니라 조직이 데이터를 보다 빠르고 효율적으로 통합할 수 있도록 합니다.
• 즉각적인 통찰력을 위한 실시간 통합 실시간 통찰력에 대한 욕구가 실시간 데이터 통합 솔루션의 성장을 촉진하고 있습니다. 이러한 기술은 지속적인 데이터 흐름을 제공하여 회사가 시장 개발에 대응하고 실시간으로 운영을 최적화하며 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 합니다. 실시간 통합은 은행, 의료 및 제조와 같은 산업에서 특히 중요한데, 이러한 산업에서는 데이터에 대한 빠른 액세스가 교육적 의사 결정에 필수적입니다.
• 셀프 서비스 통합은 데이터 액세스를 민주화합니다 셀프 서비스 데이터 통합 기술의 부상으로 기본적인 기술을 갖춘 비즈니스 사용자는 IT 팀에 전적으로 의존하지 않고도 데이터를 결합할 수 있습니다. 이러한 사용자 친화적인 기술에는 드래그 앤 드롭 인터페이스와 사전 구축된 커넥터가 포함되어 있어 데이터 통합을 보다 접근하기 쉽고 유연하게 만들어줍니다. 이를 통해 기업은 데이터 사일로를 분해하고 여러 부서에서 데이터 중심의 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
• 데이터 보안 및 거버넌스에 집중 데이터 개인 정보 보호 요구 사항이 강화됨에 따라 데이터 보안 및 거버넌스는 데이터 통합에서 중요한 문제가 되었습니다. 데이터 통합 솔루션은 암호화, 액세스 제한 및 감사 추적과 같은 포괄적인 보안 기능을 제공하여 데이터 개인 정보 보호 및 규정 준수를 보호합니다. 조직에서는 또한 강력한 데이터 거버넌스 절차를 채택하여 데이터 통합 프로세스 전반에 걸쳐 데이터 소유권, 액세스 권한 및 품질 요구 사항을 지정합니다.

데이터 통합 시장 지역 분석

다음은 데이터 통합 시장에 대한 보다 자세한 지역 분석입니다.

북미

• 북미는 현재 데이터 통합 분야에서 가장 큰 시장 점유율을 보유하고 있습니다.
• 북미는 선도적인 데이터 통합 소프트웨어 및 서비스 공급업체의 본거지이며 고급 솔루션을 갖춘 성숙한 시장을 육성하고 있습니다.
• 북미 기업은 빅데이터 분석을 일찍 도입하여 방대한 데이터 세트를 관리하기 위한 강력한 데이터 통합 솔루션에 대한 필요성을 주도했습니다.
• GDPR 및 CCPA와 같은 규정은 북미 기업이 규정 준수 및 데이터 거버넌스를 보장하는 데이터 통합 솔루션에 투자하도록 촉구하고 있습니다.
• 북미 기업은 일반적으로 다른 지역에 비해 IT 예산이 더 많아 최첨단 데이터 통합 기술에 투자할 수 있습니다.
• 북미는 여전히 선두 주자이지만 성장 비율은 다른 지역에 비해 적당할 것으로 예상됩니다. 이는 시장 포화 상태와 성숙한 데이터 통합 인프라의 존재에 기인할 수 있습니다.

유럽

• 유럽은 데이터 통합 시장에서 강력한 경쟁자이며 상당한 성장을 경험하고 있습니다.
• 북미와 마찬가지로 GDPR과 같은 유럽 규정은 데이터 거버넌스와 개인 정보 보호를 보장하기 위해 데이터 통합 도입을 촉진하고 있습니다.
• 유럽 기업은 클라우드 플랫폼으로 빠르게 마이그레이션하고 있어 클라우드 기반 데이터 통합 솔루션에 대한 필요성이 커지고 있습니다.
• 유럽 산업은 실시간 통찰력을 위해 기계, 센서 및 IT 시스템을 연결하기 위해 데이터 통합에 크게 의존하는 Industry 4.0 이니셔티브를 적극적으로 수용하고 있습니다.
• 유럽은 이러한 요인으로 인해 데이터 통합 시장에서 상당한 성장을 목격할 것으로 예상됩니다. 또한 디지털 전환을 촉진하는 정부 이니셔티브는 시장 확장을 더욱 촉진합니다.

아시아 태평양

• 아시아 태평양 지역은 데이터 통합 시장에서 가장 빠른 성장을 경험하고 있습니다.
• 중국과 인도와 같은 국가의 급속한 경제 성장은 IT 지출과 데이터 통합 솔루션을 포함한 첨단 기술의 도입을 촉진하고 있습니다.
• 아시아 태평양의 기업은 방대한 양의 데이터를 생성하고 있으며, 이 정보를 효과적으로 관리하고 분석하기 위해 데이터 통합이 필요합니다.
• 이 지역의 정부는 데이터 인프라 및 데이터 통합 기술에 대한 투자를 포함한 디지털화 이니셔티브를 적극적으로 촉진하고 있습니다.
• 아시아 태평양 지역은 규모가 크고 성장하는 경제, 증가하는 인터넷 보급률, 증가하는 클라우드 컴퓨팅 도입으로 인해 데이터 통합에 대한 엄청난 미개척 잠재력을 가지고 있습니다.

데이터 통합 시장 세분화 분석

데이터 통합 시장은 배포 유형, 통합 유형, 데이터 소스 및 지역을 기준으로 세분화됩니다.

배포별 데이터 통합 시장 유형

• 온프레미스
• 클라우드 기반

배포 유형에 따라 시장은 온프레미스와 클라우드 기반으로 나뉩니다. 분석가에 따르면 클라우드 기반 데이터 통합은 온프레미스 대안보다 더 큰 시장 점유율을 얻을 가능성이 높습니다. 이러한 변화는 다양한 요인에 의해 영향을 받습니다. 클라우드 기반 솔루션은 확장 가능하고 유연하여 조직이 상당한 인프라 비용을 들이지 않고도 데이터 통합 요구 사항을 쉽게 변경할 수 있습니다. 또한 클라우드 시스템은 상당한 IT 관리의 필요성을 줄여 비용을 절감하고 배포를 간소화합니다. 또한 클라우드 네이티브 애플리케이션의 증가는 클라우드 기반 데이터 통합과 자연스러운 시너지를 생성하여 클라우드 내에서 데이터 흐름을 간소화합니다. 온프레미스 솔루션은 데이터 보호에 대한 제어력을 더 많이 제공하지만 클라우드 기반 솔루션의 이점, 특히 비용 효율성과 확장성은 예측 기간 동안 데이터 통합 시장의 최전선에 오를 가능성이 높습니다.

통합 유형별 데이터 통합 시장

• 일괄 통합
• 실시간 통합

통합 유형을 기준으로 시장은 일괄 통합과 실시간 통합으로 나뉩니다. 분석에 따르면, 배치 통합은 과거 데이터 분석 및 일상 업무에 적합하기 때문에 2024년부터 2031년까지 상당한 시장 점유율을 유지할 것으로 예상되지만, 실시간 통합은 더 빠른 속도로 증가할 것으로 예상됩니다. 이는 즉각적인 통찰력과 실시간 의사 결정에 대한 수요가 증가함에 따라 촉진되고 있습니다. 금융, 의료 및 제조와 같은 산업은 운영을 최적화하고 시장 움직임에 대응하기 위해 지속적인 데이터 흐름이 필요합니다. 실시간 통합은 지속적인 데이터 전송을 허용하여 이를 지원하여 오늘날의 빠르게 변화하는 산업에서 회사에 경쟁 우위를 제공합니다. 배치 통합은 특정 목적에 대한 신뢰할 수 있는 옵션으로 남아 있지만, 실시간 분석 및 데이터 기반 의사 결정에 대한 강조가 커지면서 실시간 통합은 데이터 통합 산업의 미래에서 실질적이고 잠재적으로 지배적인 역할을 할 수 있습니다.

데이터 소스별 데이터 통합 시장

• 구조화된 데이터
• 반구조화된 데이터
• 비구조화된 데이터

데이터 소스를 기준으로 시장은 구조화된 데이터, 반구조화된 데이터, 비구조화된 데이터로 나뉩니다. 분석에 따르면 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터와 같은 구조화된 데이터는 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 가능성이 높습니다. 이는 잘 정의된 형식과 통합의 용이성 때문입니다. JSON 파일 및 소셜 미디어 데이터와 같은 반구조화된 데이터 소스와 비구조화된 데이터 소스는 빠르게 증가할 것으로 예상됩니다. 클라우드 컴퓨팅의 사용이 증가하고 인터넷에 연결된 가젯이 확장됨에 따라 엄청난 양의 비구조화된 데이터가 생성되고 있습니다. 기업은 고객 행동을 분석하고 시장 통찰력을 얻는 데 있어 이 데이터의 중요성을 인식합니다. 데이터 통합 솔루션이 다양한 데이터 형식을 처리하는 능력을 향상시키면서 반구조화 및 비구조화 데이터의 점유율이 증가할 것으로 예상되지만, 대부분의 기업에서 확립된 역할과 기존 인프라로 인해 구조화된 데이터가 계속해서 우위를 차지할 가능성이 높습니다.

주요 참여자

"글로벌 데이터 통합 시장" 연구 보고서는 글로벌 시장에 중점을 두고 귀중한 통찰력을 제공합니다. 시장의 주요 참여자는 IBM, Microsoft, Oracle, SAP, Informatica, Talend, SAS Institute, Precisely(이전 Syncsort), Software AG, Salesforce, Qlik, Denodo Technologies, TIBCO Software입니다.

또한 당사의 시장 분석에는 이러한 주요 참여자에게만 전념하는 섹션이 포함되어 있으며, 당사 분석가는 모든 주요 참여자의 재무 제표에 대한 통찰력과 제품 벤치마킹 및 SWOT 분석을 제공합니다. 경쟁 환경 섹션에는 또한 위에 언급된 글로벌 플레이어의 주요 개발 전략, 시장 점유율 및 시장 순위 분석이 포함됩니다.

데이터 통합 시장 최근 개발

• 2023년 8월, Microsoft는 실시간 데이터 통합을 위해 Azure Synapse를 개선했습니다. Microsoft는 실시간 데이터 통합 기능을 포함하여 Azure Synapse Analytics 플랫폼에 대한 상당한 업그레이드를 발표했습니다. 이를 통해 기업은 거의 즉각적인 통찰력을 위해 데이터 스트림을 지속적으로 수집하고 분석할 수 있습니다.
• 2024년 5월, Informatica는 클라우드 네이티브 데이터 통합을 위해 Tourial을 인수했습니다. 데이터 통합 대기업 Informatica는 클라우드 네이티브 데이터 통합 플랫폼 공급업체인 Tourial을 인수했습니다. 이러한 움직임은 확장 가능하고 유연한 솔루션에 대한 증가하는 수요를 충족하면서 클라우드 기반 데이터 통합 시장에서 Informatica의 입지를 강화합니다.
• 2022년 2월, SAP는 통합 비즈니스 관리를 위한 서비스가 포함된 RISE를 출시했습니다. SAP는 사전 구축된 데이터 통합 기능을 포함하는 포괄적인 비즈니스 변환 솔루션인 RISE with Service를 출시했습니다. 이를 통해 SAP 및 비 SAP 데이터 소스의 통합이 간소화되어 RISE with Service 고객의 데이터 관리가 간소화됩니다.
• 2021년 6월 Talend는 오픈소스 셀프 서비스 데이터 통합 도구를 발표했습니다. 선도적인 데이터 통합 공급업체인 Talend는 셀프 서비스 데이터 통합을 위한 Talend Open Studio를 출시했습니다. 이를 통해 일부 기술 전문 지식을 갖춘 비즈니스 사용자는 IT 팀에만 의존하지 않고도 데이터를 통합할 수 있어 조직 내에서 더 큰 데이터 민주화가 촉진됩니다.
• 2020년 10월 IBM은 통합 데이터 패브릭이 포함된 Cloud Pak for Data를 공개했습니다. IBM은 포괄적인 데이터 관리 도구 모음인 Cloud Pak for Data를 출시했습니다. 주요 기능 중 하나는 통합 데이터 패브릭으로, 하이브리드 클라우드 환경에서 데이터 검색, 액세스 및 거버넌스를 간소화하여 데이터 통합을 보다 효율적으로 만듭니다.

보고서 범위

시장 조사의 조사 방법론