조직 규모별(대기업, 중소기업), 구성 요소별(소프트웨어, 서비스), 배포 모델별(클라우드 기반, 온프레미스), 수직별(헬스케어, 정부 및 방위), 지리적 범위 및 예측별 데이터 발견 시장 규모

데이터 발견 시장 규모 및 예측

데이터 발견 시장 규모는 2024년에 107억 7천만 달러로 평가되었으며, 2031년까지 341억 2천만 달러에 도달할 것으로 예상되며, 2024년부터 2031년까지 CAGR 15.50%로 성장할 것으로 예상됩니다.

• 데이터 발견은 조직 내 다양한 출처에서 관련 데이터를 찾고, 이해하고, 시각화하는 프로세스입니다. 이는 광대한 정보의 바다를 항해하고 숨겨진 보물을 발견하는 것과 비슷합니다. 더 나은 의사 결정, 운영 최적화, 새로운 기회 창출에 도움이 되는 귀중한 통찰력입니다. 대규모 데이터 세트에서 패턴을 추출하는 데 중점을 두는 데이터 마이닝과 달리 데이터 검색은 사용자가 데이터를 반복적으로 탐색하고 분석하여 질문을 하고 검색을 세부화할 수 있도록 지원합니다.
• 데이터 검색에는 수동 및 자동의 두 가지 주요 접근 방식이 있습니다. 수동 데이터 검색은 데이터 관리자와 분석가가 데이터 자산을 세심하게 식별, 분류 및 문서화하는 것을 포함합니다. 이러한 기존 접근 방식은 심층적인 기술 지식이 필요하며 방대한 데이터 세트의 경우 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 최신 솔루션은 머신 러닝을 기반으로 하는 자동 데이터 검색 도구를 활용합니다. 이러한 도구는 다양한 데이터 저장소를 스캔하고, 정보를 분류하고, 데이터 카탈로그를 구축하여 사용자에게 데이터 리소스의 검색 가능한 인덱스를 제공합니다.
• 데이터 검색은 올바른 데이터를 찾는 것만이 아니라 사용자에게 공감되는 방식으로 데이터를 제공하는 것입니다. 여기서 시각화가 핵심입니다. 데이터 검색 도구는 복잡한 데이터 세트를 쉽게 이해할 수 있는 형식으로 변환하는 광범위한 차트, 그래프 및 대시보드를 제공합니다. 추세, 패턴 및 이상은 쉽게 드러나므로 사용자는 데이터가 전달하는 스토리를 파악할 수 있습니다. 대화형 대시보드를 통해 사용자는 특정 세부 정보를 자세히 살펴볼 수 있어 보다 심층적인 탐색과 분석이 가능합니다.
• 전통적으로 데이터 분석은 데이터 과학자와 분석가의 영역이었습니다. 그러나 셀프 서비스 데이터 검색(SSDD) 도구의 등장으로 상황이 바뀌고 있습니다. SSDD 플랫폼은 최소한의 기술 전문 지식을 갖춘 비즈니스 사용자를 위해 설계되었습니다. 이러한 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 사용자는 독립적으로 데이터를 탐색하고, 보고서를 생성하고, 비즈니스 질문에 답할 수 있습니다. 이를 통해 IT 리소스를 확보할 수 있을 뿐만 아니라 모든 사람이 정보에 입각한 의사 결정에 기여할 수 있는 데이터 중심 문화도 육성할 수 있습니다.

데이터 발견 시장 역학

데이터 발견 시장을 형성하는 주요 시장 역학은 다음과 같습니다.

주요 시장 동인

• 데이터 중심 의사 결정의 중요성 증가 기업은 직관과 본능의 한계를 점점 더 인식하고 있습니다. 데이터 발견에서 얻은 통찰력을 바탕으로 한 데이터 기반 의사 결정은 보다 정보에 입각한 전략과 개선된 결과로 이어집니다.
• 데이터 볼륨의 기하급수적 증가 소셜 미디어, IoT 기기, 센서 네트워크와 같은 요인으로 인해 조직에서 생성하는 데이터 양이 폭발적으로 증가하고 있습니다. 데이터 발견 도구는 이 광대한 데이터 바다를 탐색하고 귀중한 통찰력을 추출하는 데 필수적입니다.
• 셀프 서비스 데이터 발견(SSDD)의 부상 전통적으로 데이터 분석은 IT 전문가의 영역이었습니다. SSDD 도구를 사용하면 비즈니스 사용자가 데이터를 독립적으로 탐색하여 데이터 중심 문화를 육성하고 조직 전체에서 더 빠른 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
• 개선된 운영 효율성에 대한 요구 데이터 발견은 프로세스의 비효율성과 병목 현상을 파악하는 데 도움이 됩니다. 운영 데이터를 분석함으로써 비즈니스는 워크플로를 최적화하고 비용을 절감하며 전반적인 성과를 개선하기 위해 운영을 간소화할 수 있습니다.
• 고객 이해 강화 고객 데이터에는 행동, 선호도, 구매 패턴에 대한 풍부한 지식이 있습니다. 데이터 발견 도구는 이러한 통찰력을 제공하여 기업이 마케팅 캠페인을 개인화하고, 고객 서비스를 개선하고, 타겟 고객에게 더 잘 공감되는 제품과 서비스를 개발할 수 있도록 합니다.
• 규정 준수 및 데이터 거버넌스 GDPR 및 CCPA와 같은 더욱 엄격한 데이터 개인 정보 보호 규정으로 인해 데이터 보안 및 규정 준수를 보장하는 것이 매우 중요합니다. 고급 데이터 발견 도구는 데이터 품질을 유지하고, 액세스 제어를 시행하고, 규정 준수 노력을 용이하게 함으로써 데이터 거버넌스를 지원합니다.
• 빅 데이터 기술의 발전 클라우드 컴퓨팅, 인공 지능, 머신 러닝과 같은 기술의 발전은 데이터 발견 시장을 발전시키고 있습니다. 이러한 발전으로 인해 데이터 처리 속도가 빨라지고, 분석 기능이 더욱 강력해지고, 데이터 발견 솔루션 내에서 자동화된 통찰력을 생성할 수 있습니다.

주요 과제

• 데이터 사일로 및 표준화 부족 데이터는 종종 조직 내의 다양한 소스에 분산되어 사일로를 만듭니다. 이러한 이질적인 형식과 구조로 인해 포괄적인 분석을 위해 데이터를 발견하고 통합하기 어렵습니다.
• 데이터 품질 문제 데이터의 정확성과 완전성은 데이터 발견을 통해 얻은 통찰력의 품질에 직접적인 영향을 미칩니다. 일관되지 않은 데이터, 누락된 값 및 중복은 오해의 소지가 있는 결과로 이어집니다.
• 사용자 기술 격차 및 채택 셀프 서비스 데이터 발견은 사용자에게 권한을 부여하지만 기술 격차는 채택을 방해할 수 있습니다. 교육 프로그램을 제공하고 데이터 중심 문화를 육성하는 것은 이러한 격차를 메우고 사용자가 데이터 발견 도구의 잠재력을 효과적으로 활용하도록 장려하는 데 중요합니다.
• 빅 데이터 관리의 복잡성 끊임없이 증가하는 데이터의 양과 속도는 데이터 발견 도구에 과제를 안겨줍니다. 빅데이터 기술을 통합하고 확장 가능한 데이터 처리 기능을 보장하는 것은 방대한 데이터 세트를 효과적으로 관리하는 복잡성을 처리하는 데 필수적입니다.

주요 추세

• 자연어 처리(NLP) 혁신 NLP를 통합하여 데이터 발견이 더욱 사용자 친화적으로 되고 있습니다. 사용자는 자연어 쿼리를 사용하여 데이터와 상호 작용할 수 있으므로 비기술 사용자도 탐색을 직관적이고 쉽게 수행할 수 있습니다. 이를 통해 더 광범위한 직원이 의사 결정에 데이터 통찰력을 활용할 수 있습니다.
• 더 깊은 통찰력을 위한 증강 분석 인공 지능(AI)은 증강 분석을 통해 데이터 발견을 혁신하고 있습니다. AI는 패턴 식별, 통찰력 생성, 권장 사항 제공과 같은 데이터 분석 작업을 자동화합니다. 이를 통해 사용자는 데이터를 더 깊이 이해하고 보다 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
• 협업적 데이터 탐색 데이터 발견의 미래는 협업을 촉진하는 데 있습니다. 고급 도구를 사용하면 원활한 팀 기반 탐색 프로젝트가 가능해져 지식 공유와 정보에 입각한 의사 결정이 용이해집니다. 다양한 기술 세트를 가진 팀원들이 함께 일하면서 전문성을 결합하여 데이터에서 최대 가치를 추출할 수 있습니다.
• 설명 가능한 AI(XAI)에 집중 AI가 데이터 발견에서 더 큰 역할을 함에 따라 AI에서 생성된 통찰력의 설명 가능성을 보장하는 것이 중요합니다. XAI 기술은 AI의 의사 결정 프로세스를 투명하게 만들어 사용자가 권장 사항의 이유를 이해하고 AI 기반 데이터 탐색에 대한 신뢰를 강화할 수 있습니다.
• 설계 시 보안 및 개인 정보 보호 데이터 개인 정보 보호 규정이 더욱 엄격해짐에 따라 데이터 보안과 개인 정보 보호가 가장 중요한 관심사입니다. 데이터 발견 솔루션은 설계 시 보안 및 개인 정보 보호 원칙을 통합하고 있습니다. 이를 통해 데이터가 발견 프로세스 전반에 걸쳐 보호되고 위험이 완화되며 데이터 기반 의사 결정에 대한 신뢰가 강화됩니다.

데이터 발견 시장 지역 분석

다음은 데이터 발견 시장에 대한 보다 자세한 지역 분석입니다.

북미

• 북미는 현재 데이터 발견에서 가장 큰 시장 점유율을 보유하고 있으며 예측 기간 동안 지배적인 위치를 유지할 것으로 추정됩니다.
• 북미 기업은 데이터 분석 솔루션 채택의 최전선에 서서 기존 업체가 있는 성숙한 시장을 육성했습니다. 이러한 조기 채택은 그들이 지배적인 위치를 차지한 이유 중 하나입니다.
• 북미 기업은 데이터 발견 도구를 포함하여 IT 인프라 및 소프트웨어에 상당한 예산을 할당합니다. 높은 IT 지출로 인해 데이터 발견에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
• HIPAA 및 CCPA와 같은 더욱 엄격한 데이터 개인 정보 보호 규정으로 인해 규정 준수를 보장하는 데이터 발견 도구 도입이 촉진되고 있습니다.

아시아 태평양(APAC)

• 분석가에 따르면 APAC 지역은 데이터 발견 시장에서 가장 빠른 성장을 보일 것으로 예상됩니다.
• APAC 경제권 전반의 급속한 경제 성장으로 데이터 분석 도입을 포함한 디지털 혁신 이니셔티브가 촉진되어 데이터 발견 시장이 빠르게 성장하고 있습니다.
• 많은 APAC 정부가 데이터 중심 거버넌스를 촉진하고 빅데이터 인프라에 투자하여 데이터 발견 도구를 위한 비옥한 토양을 조성하고 있습니다. 이러한 정부 이니셔티브는 아시아 태평양 지역에서 데이터 발견 시장의 급속한 성장을 이끄는 주요 원동력 중 하나입니다.
• APAC에서 확장되는 기술 인재 풀은 복잡한 데이터 발견 솔루션의 도입과 구현을 용이하게 합니다.
• APAC에서 스마트폰 사용자 기반의 증가는 엄청난 양의 데이터를 생성하여 이 정보를 분석하고 활용할 수 있는 도구에 대한 수요를 창출합니다.

유럽

• 유럽은 데이터 발견에서 상당한 시장 점유율을 차지합니다.
• 유럽의 GDPR은 강력한 데이터 거버넌스를 필요로 하며, 데이터 발견 도구를 통해 이를 용이하게 할 수 있습니다. 이 강력한 규제 환경은 유럽의 데이터 검색 시장 성장을 이끈 주요 이유 중 하나입니다.
• 유럽 기업은 혁신에 중점을 두는 것으로 알려져 있으며, 이는 고급 데이터 검색 솔루션을 조기에 도입하는 데 이어졌습니다.
• SAP 및 Qlik과 같은 여러 유럽 회사가 데이터 검색 시장 환경에 크게 기여하고 있습니다.

데이터 검색 시장 세분화 분석

데이터 검색 시장은 조직 규모, 구성 요소, 배포 모델, 수직 및 지역을 기준으로 세분화됩니다.

조직 규모별 데이터 검색 시장

• 대기업
• 소기업 및 중기업

조직 규모에 따라 시장은 대기업과 중소기업으로 나뉩니다. 대기업은 현재 데이터 발견 시장에서 지배적인 세력이며, 중소기업(SME)은 2031년까지 격차를 상당히 줄일 것으로 예상됩니다. 대기업은 방대한 양의 데이터와 복잡한 데이터 요구 사항을 보유하고 있어 강력한 데이터 발견 솔루션이 필요합니다. 그러나 기존 IT 인프라와 예산 할당으로 인해 성장률이 제한될 수 있습니다.

SME를 위해 특별히 설계된 데이터 발견 솔루션 시장은 붐을 겪고 있습니다. 클라우드 기반 구독 모델 데이터 발견 도구는 SME에게 더 저렴해지고 있어 실행 가능한 옵션이 되고 있습니다. 셀프 서비스 데이터 발견 도구는 사용자 친화성을 위해 설계되어 SME 내의 비기술 사용자가 데이터 통찰력을 활용할 수 있도록 지원합니다. SME는 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 데 데이터의 가치를 점점 더 인식하고 있으며, 데이터 발견 도구 도입을 촉진하고 있습니다. 셀프 서비스 분석과 저렴한 솔루션으로의 이러한 전환은 향후 몇 년 동안 SME 세그먼트의 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다. 대기업이 절대적인 측면에서 더 큰 시장 점유율을 유지할 가능성이 높은 반면, 중소기업은 2031년까지 데이터 발견 시장에서 중요한 원동력이 될 것으로 예상됩니다.

구성 요소별 데이터 발견 시장

• 소프트웨어
• 서비스

구성 요소를 기준으로 시장은 소프트웨어와 서비스로 나뉩니다. 소프트웨어는 핵심 기능에 의해 주도되어 예측 기간 내내 지배적인 위치를 유지할 것으로 예상됩니다. 데이터 발견 소프트웨어는 데이터 탐색, 시각화 및 분석을 위한 필수 도구를 제공하여 모든 데이터 발견 이니셔티브의 기반을 형성합니다. 그러나 서비스는 데이터 환경의 복잡성 증가와 셀프 서비스 데이터 발견의 증가로 인해 상당한 성장을 경험할 것입니다. 조직이 셀프 서비스 도구를 도입함에 따라 성공적인 도입을 보장하고 데이터 발견 솔루션에서 파생된 가치를 극대화하기 위해 구현, 교육 및 지속적인 지원 서비스가 필요합니다. 이는 공생 관계를 만들어냅니다. 소프트웨어의 성장은 서비스 수요를 촉진하고, 견고한 서비스는 사용자가 소프트웨어의 모든 잠재력을 활용할 수 있도록 지원하여 지배력을 강화합니다.

배포 모델별 데이터 검색 시장

• 클라우드 기반
• 온프레미스

배포 모델을 기준으로 시장은 클라우드 기반과 온프레미스로 나뉩니다. 클라우드 기반 데이터 검색 솔루션은 예측 기간 동안 온프레미스 배포를 크게 앞지를 것으로 예상됩니다. 이러한 지배력은 확장성과 비용 효율성이라는 여러 요인에 기인할 수 있습니다. 클라우드 기반 솔루션은 주문형 확장성을 제공하므로 조직이 변화하는 요구 사항에 따라 데이터 검색 기능을 쉽게 조정할 수 있습니다. 또한 클라우드 플랫폼은 선행 하드웨어 및 소프트웨어 투자가 필요 없으므로 예산에 민감한 조직에 더 매력적인 옵션이 됩니다. 일부에서는 보안 문제나 규정 준수 요구 사항 때문에 온프레미스 배포를 선호할 수 있지만, 전반적인 시장은 클라우드 기반 데이터 검색 솔루션이 제공하는 유연성, 민첩성 및 비용 이점으로 전환되고 있습니다.

수직별 데이터 검색 시장

• 헬스케어
• 정부
• 방위

수직별로 시장은 헬스케어, 정부 및 방위로 나뉩니다. 헬스케어 정부 및 방위는 상당한 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 헬스케어는 환자 결과 개선, 약물 발견 및 사기 탐지와 같은 작업에 데이터 검색을 활용하고 있습니다. 정부 기관은 시민 서비스 최적화, 국가 안보 및 자원 할당에 이를 활용하고 있습니다. 그러나 정부 및 방위 부문에서 생성되는 엄청난 양의 데이터와 국가 안보 및 정보 수집을 위한 빅 데이터 이니셔티브에 대한 투자 증가로 인해 향후 몇 년 동안 시장 점유율이 더 높아질 수 있습니다. 그러나 헬스케어는 데이터 중심의 개인화된 의료와 개선된 헬스케어 제공 시스템에 대한 수요가 계속 증가함에 따라 계속해서 주요 원동력이 될 것입니다.

지역별 데이터 발견 시장

• 북미
• 유럽
• 아시아 태평양
• 기타 세계

지역 분석에 따르면 데이터 발견 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양 및 기타 세계로 분류됩니다. 데이터 발견 시장에서 북미는 기존 시장 참여자와 높은 IT 지출로 인해 현재 선두를 달리고 있으며, APAC는 폭발적인 성장을 경험할 것으로 예상됩니다. APAC의 이러한 급증은 급속한 경제 확장, 빅데이터 도입을 촉진하는 정부 이니셔티브, 증가하는 기술 인재 풀과 같은 요인에 의해 촉진됩니다. 두 지역 모두 주요 참여자가 될 것이며, 북미는 강력한 기반을 활용하고 APAC는 성장 잠재력을 활용할 것입니다. 미래 시장 환경은 유럽, 중동 및 기타 지역과 같은 다른 지역과 함께 다극화될 가능성이 높습니다. 아프리카가 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다.

주요 참여자

"데이터 발견 시장" 연구 보고서는 글로벌 시장에 중점을 두고 귀중한 통찰력을 제공합니다. 시장의 주요 참여자는 IBM, Microsoft, Oracle, Salesforce, SAS Institute, Google, Amazon Web Services, Micro Focus, Alteryx, Qlik, ThoughtSpot, Looker, Tableau, Domo, Yellowfin입니다.

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 전 세계 참여자의 주요 개발 전략, 시장 점유율 및 시장 순위 분석이 포함됩니다.

데이터 발견 시장의 최근 개발

• 2024년 5월, Microsoft는 Power BI 플랫폼에 대한 개선 사항을 발표하여 데이터 스토리텔링을 위한 새로운 AI 기반 기능을 통합했습니다. 여기에는 시각적 정보와 통찰력을 제안하는 "스토리텔링 어시스턴트"와 사용자가 자연어 쿼리를 사용하여 데이터와 상호 작용할 수 있는 "실시간 Q&A" 기능이 포함됩니다.
• 2024년 4월, Google Cloud는 복잡한 클라우드 환경에서 데이터 관리를 간소화하는 것을 목표로 하는 새로운 솔루션인 BigQuery Data Mesh를 출시했습니다. 이 제품은 분산형 접근 방식을 촉진하여 비즈니스 사용자가 일관성과 거버넌스를 보장하면서 데이터 자산을 보다 독립적으로 관리할 수 있도록 합니다.
• 2024년 3월, Amazon Web Services(AWS)는 데이터 검색 서비스인 Amazon QuickSight와 데이터 웨어하우징 솔루션인 Amazon Redshift 간의 긴밀한 통합을 발표했습니다. 이 통합은 QuickSight 인터페이스에서 직접 Redshift에 저장된 데이터를 쿼리하고 분석하는 프로세스를 간소화합니다.
• 2024년 2월, Google에서 인수한 데이터 검색 및 비즈니스 인텔리전스 플랫폼인 Looker는 사용자가 Looker 대시보드에서 직접 외부 애플리케이션 내에서 작업을 트리거할 수 있는 새로운 기능인 "데이터 작업"을 공개했습니다. 이를 통해 워크플로가 간소화되고 사용자는 데이터 통찰력을 기반으로 즉각적인 조치를 취할 수 있습니다.
• 2024년 1월, Salesforce는 고객 데이터 분석에 초점을 맞춘 새로운 기능으로 Einstein Analytics 플랫폼을 강화했습니다. 이러한 기능에는 개선된 고객 세분화 기능과 AI 기반 고객 여정 매핑이 포함되어 있어 기업이 고객 기반을 더 깊이 이해할 수 있습니다.

보고서 범위

시장 조사의 조사 방법론