AI 데이터 관리 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, 제공별(플랫폼, 서비스), 배포별(클라우드 기반, 온프레미스), 애플리케이션별, 기술별(기계 학습, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 상황 인식)별, 업종별 및 지역별 분석, 2024-2031

시장 정의

시장은 인공 지능(AI)을 사용하여 데이터 처리, 저장 및 거버넌스를 간소화하는 고급 시스템의 개발 및 구현에 중점을 두고 있습니다. 여기에는 효율성과 정확성을 높이기 위해 데이터 통합, 품질 관리 및 보안 조치를 자동화하는 것이 포함됩니다.

AI 기반 알고리즘은 데이터 구조화, 이상 탐지, 메타데이터 관리를 최적화하여 원활한 액세스 및 검색을 보장합니다. 이 시장은 예측 분석, 규정 준수, 지능형 자동화 등 산업 전반의 애플리케이션을 지원합니다.

기업은 데이터 카탈로그 작성, 지식 그래프 생성 및 실시간 의사 결정을 위해 AI 기반 플랫폼을 활용하여 수동 개입을 줄입니다. 데이터 관리에 AI를 채택하면 운영 인텔리전스가 향상되어 조직이 복잡한 데이터 세트에서 귀중한 통찰력을 추출할 수 있습니다.

AI 데이터 관리 시장개요

전 세계 AI 데이터 관리 시장 규모는 2023년 256억 7천만 달러로 평가되었으며, 2024년 315억 6천만 달러에서 2031년까지 1,438억 9천만 달러로 성장하여 예측 기간 동안 CAGR 24.20%를 나타낼 것으로 예상됩니다.

데이터 생성이 증가함에 따라 처리 효율성을 향상하고 원활한 접근성을 보장하는 고급 AI 기반 관리 솔루션에 대한 수요가 강화되었습니다. 기업에서는 데이터 구조화, 분류 및 거버넌스를 간소화하고 수동 작업을 줄이고 정확성을 향상시켜 시장을 활성화하기 위해 점점 더 AI 기반 자동화를 채택하고 있습니다.

또한 AI 기반 비즈니스 인텔리전스 및 분석에 대한 수요가 증가함에 따라 조직에서는 의사 결정을 최적화하고 전략적 성장을 위한 실시간 통찰력을 지원하는 지능형 데이터 관리 플랫폼을 구현해야 합니다.

AI 데이터 관리 산업에 종사하는 주요 기업으로는 IBM, Microsoft, Oracle, SAP SE, Google, Amazon Web Services, Inc., Teradata Corporation, Snowflake Inc., Cloudera, Inc., Databricks Inc., Informatica LLC, SAS Institute Inc., Salesforce, Alteryx 및 Hewlett Packard Enterprise Development LP가 있습니다.

데이터 생성의 증가로 인해 고급 관리 솔루션에 대한 수요가 강화되어 시장이 활성화되었습니다. 기업은 IoT 장치, 클라우드 애플리케이션, 엔터프라이즈 시스템을 비롯한 다양한 소스의 정형 및 비정형 데이터를 다루고 있습니다.

AI 기반 도구는 데이터 구조화를 최적화하고, 분류를 자동화하고, 접근성을 향상시켜 대규모로 효율적인 처리를 보장합니다. 실시간 분석 및 실행 가능한 통찰력에 대한 필요성으로 인해 AI 기반 데이터 관리 플랫폼의 채택이 더욱 가속화되어 조직은 진화하는 규제 요구 사항에 따라 정확성, 보안 및 규정 준수를 유지하면서 복잡한 데이터 세트에서 가치를 추출할 수 있습니다.

• 2025년 2월, SAP는 SAP 데이터를 통합하고 관리하는 동시에 타사 데이터 소스와 원활하게 통합하도록 설계된 완전 관리형 SaaS 솔루션인 SAP Business Data Cloud를 출시했습니다. SAP의 업계 최고의 데이터, 계획 및 분석 솔루션이 발전한 SAP Business Data Cloud는 SAP Datasphere, SAP Analytics Cloud 및 SAP Business Warehouse를 통합 플랫폼으로 결합합니다. 이 통합된 경험을 통해 기업은 모든 운영 영역에서 혁신적인 통찰력을 얻고 데이터 기반 의사 결정을 향상할 수 있습니다.

AI 기반 데이터 관리 솔루션에 대한 수요 증가는 엔터프라이즈 시스템 전반에 걸쳐 방대한 양의 정형 및 비정형 데이터를 통합하고 관리해야 하는 필요성에 의해 주도됩니다. 분석, 계획, 데이터 웨어하우징을 단일 프레임워크에 통합하면 실시간 통찰력과 자동화된 데이터 처리가 향상되어 더 큰 효율성과 규정 준수로 복잡한 데이터 세트를 관리하는 AI의 역할 확장이 강화됩니다.

주요 내용:

1. 2023년 AI 데이터 관리 산업 규모는 256억7천만 달러로 평가됐다.
2. 시장은 2024년부터 2031년까지 CAGR 24.20%로 성장할 것으로 예상됩니다.
3. 북미는 2023년 시장 점유율 33.75%, 가치 평가액은 86억 6천만 달러를 기록했습니다.
4. 플랫폼 부문은 2023년에 148억 6천만 달러의 매출을 올렸습니다.
5. 클라우드 기반 부문은 2031년까지 797억 4천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
6. 데이터 증강 부문은 2023년 24.47%로 가장 큰 수익 점유율을 확보했습니다.
7. 컴퓨터 비전 부문은 예측 기간 동안 46%의 강력한 CAGR을 기록할 준비가 되어 있습니다.
8. BFSI 부문은 2023년 22.40%로 가장 큰 매출 점유율을 확보할 것으로 예상된다.
9. 아시아 태평양 시장은 예측 기간 동안 CAGR 25.20%로 성장할 것으로 예상됩니다.

시장 동인

데이터 관리에 AI 기반 자동화 채택

기업들은 AI 기반 자동화를 데이터 관리 워크플로에 통합하여 효율성을 높이고 수동 개입을 줄여 AI 데이터 관리 시장의 성장에 기여하고 있습니다. AI 알고리즘은 데이터 수집, 변환, 품질 확인을 간소화하여 오류와 불일치를 최소화합니다.

자동화된 메타데이터 태깅, 중복 제거 및 데이터 카탈로그화는 엔터프라이즈 시스템 전반에서 검색 가능성과 접근성을 향상시킵니다.기계 학습(ML) 모델은 데이터 분류 및 무결성 검사를 지속적으로 개선하여 운영 정확도를 향상시킵니다.

지능형 자동화로의 전환을 통해 조직은 높은 데이터 신뢰성을 유지하면서 리소스를 효율적으로 할당할 수 있게 되었고, AI 기반 데이터 관리 솔루션의 광범위한 채택이 촉진되었습니다.

• 2025년 3월, AWS는 Amazon SageMaker에 Unified Studio를 도입하여 AI, 분석 개발 및 데이터 관리를 단일 환경 내에 통합했습니다. 이러한 변화를 통해 SageMaker는 ML 플랫폼에서 데이터 관리, 분석 및 AI 워크플로를 간소화하는 포괄적인 솔루션으로 재배치되어 여러 플랫폼 간에 데이터를 전송할 필요가 없습니다. 데이터 파이프라인을 자동화함으로써 플랫폼은 원활한 정보 전달을 보장하고 AI 기반 분석 및 의사 결정을 향상시킵니다.

시장 도전

데이터 개인 정보 보호 및 보안 문제

데이터 개인 정보 보호 및 보안을 보장하는 것은 AI 데이터 관리 시장의 성장을 위한 중요한 과제로 남아 있습니다. 조직은 방대한 양의 민감한 정보를 처리하므로 침해, 무단 액세스 및 규정 준수 위험에 취약합니다.

GDPR(일반 데이터 보호 규정), CCPA(캘리포니아 소비자 개인 정보 보호법) 및 산업별 규정과 같은 규제 프레임워크로 인해 데이터 거버넌스가 복잡해졌습니다.

기업들은 자동화된 위협 탐지, 암호화, 액세스 제어 메커니즘을 포함한 AI 기반 보안 솔루션을 구현하고 있습니다.

또한 기업은 연합 학습 및 차등 개인 정보 보호 기술을 활용하여 노출 위험을 최소화하면서 데이터를 처리하고 있습니다. 사이버 보안 전략을 강화하고 제로 트러스트 아키텍처를 채택하면 데이터 보호 및 규정 준수가 더욱 강화됩니다.

시장 동향

AI 기반 비즈니스 인텔리전스 및 분석에 대한 의존도 증가

금융 기관, 의료 제공업체 및 전자 상거래 회사는 점점 더 AI 기반 데이터 관리를 활용하여 의사 결정 및 경쟁 인텔리전스를 강화하고 시장을 활성화하고 있습니다.

AI 기반 분석 플랫폼은 대규모 데이터 세트를 처리하고, 패턴을 식별하고, 예측 통찰력을 생성하여 기업이 운영을 최적화하고 고객 경험을 개선할 수 있도록 지원합니다. 고급 AI 모델은 데이터 시각화, 추세 예측, 정서 분석을 개선하여 기업이 시장 역학을 더 깊이 이해할 수 있도록 돕습니다.

AI 기반 데이터 레이크 및 웨어하우스는 실시간 보고 및 전략 계획을 촉진합니다. AI와 비즈니스 인텔리전스 도구의 통합은 기업의 데이터 활용을 변화시켜 AI 기반 데이터 관리 솔루션의 성장 기회를 창출했습니다.

• 2024년 9월, Oracle은 조직이 데이터 자산의 가치를 극대화하고 분석 중심 비즈니스 환경에서 경쟁 우위를 강화할 수 있도록 설계된 Oracle Fusion Data Intelligence용 새로운 AI 기반 기능을 도입했습니다. 최신 개선 사항에는 Oracle Fusion Cloud HCM(Human Capital Management) 및 Oracle Fusion Cloud SCM(공급망 및 제조)을 위한 지능형 애플리케이션이 포함되어 있어 기존 분석을 뛰어넘어 필수 일일 워크플로우 내에서 실행 가능한 권장 사항을 제공합니다.

AI 데이터 관리 시장 보고서 스냅샷

 시장 세분화:

• 제공 기준(플랫폼 및 서비스): 플랫폼 부문은 데이터 통합, 처리 및 거버넌스의 포괄적인 기능을 통해 2023년에 148억 6천만 달러를 벌어 기업이 통합 생태계 내에서 워크플로를 간소화하고 확장성을 향상시키며 AI 기반 분석을 최적화할 수 있도록 지원합니다.
• 배포별(클라우드 기반 및 온프레미스): 클라우드 기반 부문은 확장성, 비용 효율성 및 AI 기반 분석과의 원활한 통합으로 인해 2023년 시장 점유율 54.42%를 차지했으며, 이를 통해 기업은 향상된 유연성과 실시간 접근성으로 대규모 데이터 세트를 처리하고 관리할 수 있습니다.
• 애플리케이션별(데이터 증강, 데이터 익명화 및 압축, 탐색적 데이터 분석, 대치 예측 모델링, 데이터 검증 및 노이즈 감소, 프로세스 자동화 등): 데이터 증강 부문은 다양한 고품질 데이터 세트를 생성하고 알고리즘 정확도를 개선하며 산업 전반의 데이터 제한 사항을 해결하여 모델 훈련을 향상시키는 중요한 역할로 인해 2031년까지 353억 4천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
• 기술별(기계 학습, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 및 상황 인식): 컴퓨터 비전 부문은 방대한 양의 구조화되지 않은 시각적 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 효율적으로 처리, 분석 및 추출하는 능력으로 인해 예측 기간 동안 CAGR 24.46%로 크게 성장할 준비가 되어 있으며 의료, 소매, 자율 시스템과 같은 산업 전반에 걸쳐 채택을 촉진합니다.
• 업종별(BFSI, 정부 및 국방, 의료, 제조, 에너지 및 유틸리티, IT 및 통신 등): BFSI 부문은 AI 기반 위험 평가, 사기 탐지, 규정 준수 솔루션 채택이 증가하여 금융 기관이 의사 결정을 강화하고 데이터 거버넌스를 자동화하며 고객 분석을 최적화할 수 있게 되면서 2031년 시장 점유율 22.40%를 차지할 것으로 예상됩니다.

AI 데이터 관리 시장지역분석

지역을 기준으로 글로벌 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카 및 라틴 아메리카로 분류되었습니다.

북미는 2023년 약 33.75%의 시장 점유율을 차지했으며 가치는 86억 6천만 달러로 평가되었습니다. 확장 가능하고 안전한 데이터 솔루션을 원하는 기업이 AI 기반 클라우드 플랫폼을 널리 채택함에 따라 이 지역의 AI 데이터 관리 시장이 확대되고 있습니다.

AWS, Microsoft Azure, Google Cloud를 비롯한 주요 클라우드 제공업체는 AI 기반 자동화를 데이터 관리 서비스에 통합하여 실시간 처리 및 분석 기능을 향상시키고 있습니다. 기업은 이러한 솔루션을 활용하여 하이브리드 및 멀티 클라우드 환경에서 방대한 데이터 세트를 관리하고 워크플로와 의사 결정을 최적화하고 있습니다.

데이터 거버넌스, 보안 및 규정 준수를 위해 AI 지원 클라우드 플랫폼에 대한 의존도가 높아짐에 따라 업계 전반에서 AI 기반 데이터 관리의 채택이 강화되었습니다.

또한 북미의 의료 부문에서는 환자 치료, 연구, 규제 준수를 개선하기 위해 AI 기반 데이터 관리 솔루션에 점점 더 의존하고 있습니다. 병원, 제약회사, 생명과학 조직에서는 AI 기반 플랫폼을 활용하여 관리하고 있습니다.전자 건강 기록(EHR), 임상 시험 데이터 및 게놈 정보.

AI는 데이터 상호 운용성을 강화하고 의료 코딩을 자동화하며 진단 및 맞춤형 치료를 위한 실시간 통찰력을 보장합니다. 원격 의료 및 디지털 건강 서비스의 급속한 확장으로 인해 AI 기반 데이터 통합 ​​및 보안 솔루션에 대한 필요성이 더욱 높아졌으며, 이를 통해 의료 서비스 제공자는 더 높은 효율성과 규제 준수로 민감한 데이터를 관리할 수 있습니다.

• 2024년 10월, Microsoft는 의료 경험을 향상하고, 팀 협업을 개선하고, 의료 전문가를 지원하고, 실행 가능한 임상 및 운영 통찰력을 제공하기 위해 Microsoft Cloud for Healthcare 내에 혁신을 도입했습니다. 이러한 발전에는 Microsoft Fabric의 향상된 데이터 관리 기능과 AI 기반 간호 워크플로 솔루션이 포함됩니다. Microsoft Fabric의 의료 데이터 솔루션이 정식 출시됨에 따라 조직은 통합 AI 기반 플랫폼을 통해 데이터 액세스, 관리 및 활용을 간소화할 수 있습니다. Microsoft Purview는 이제 데이터 거버넌스를 강화하기 위해 공개 미리 보기로 의료 보안 애플리케이션 템플릿을 제공합니다.

아시아 태평양 시장은 예측 기간 동안 25.20%의 강력한 CAGR로 크게 성장할 준비가 되어 있습니다. 아시아 태평양 지역의 금융 부문, 특히 은행, 보험, 핀테크 분야에서 데이터 관리를 위한 AI 채택이 급증하고 있으며 AI 데이터 관리 산업이 활성화되고 있습니다.

중국, 싱가포르, 호주의 기관에서는 AI 기반 플랫폼을 배포하여 고주파 거래 데이터를 관리하고 위험 분석을 자동화하며 사기 탐지를 강화하고 있습니다. AI 기반 데이터 관리 솔루션은 싱가포르의 금융 서비스 및 시장법, 호주의 소비자 데이터 권리(CDR) 등 진화하는 규정에 대한 규정 준수를 최적화하고 있습니다.

디지털 뱅킹 및 모바일 결제 생태계의 급속한 확장으로 인해 방대한 거래 데이터 볼륨을 효율적으로 처리하기 위한 AI 기반 데이터 거버넌스 및 보안 솔루션에 대한 수요가 더욱 증가하고 있습니다.

또한 아시아 태평양 지역의 제조 부문에서는 생산 효율성과 공급망 운영을 최적화하기 위해 AI 기반 데이터 관리를 점점 더 많이 채택하고 있습니다. 중국, 일본, 인도는 AI 기반 예측 유지 관리, 품질 관리, 물류 자동화 도입을 주도하고 있습니다.

AI 기반 플랫폼은 산업용 IoT 센서와 ERP(Enterprise Resource Planning) 시스템의 실시간 데이터를 분석하여 의사 결정을 강화하고 가동 중지 시간을 최소화합니다.

전자상거래와 글로벌 무역의 급속한 성장으로 인해 AI 기반 공급망 분석에 대한 수요가 더욱 강화되어 기업이 혼란을 헤쳐나가고, 수요 예측을 개선하고, 복잡한 유통 네트워크 전반에 걸쳐 재고 관리를 강화하는 데 도움이 되었습니다.

규제 프레임워크

• 미국AI 규제에 대한 부문별 접근 방식을 채택하여 포괄적인 법률에 대한 지침을 강조합니다. 연방거래위원회(FTC)와 같은 연방 기관은 AI 윤리 및 데이터 개인 정보 보호에 대한 지침을 제공합니다. NIST(National Institute of Standards and Technology)는 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 촉진하기 위해 AI 위험 관리 프레임워크를 개발했습니다. 또한 미국은 국가 안보 이익을 유지하기 위해 첨단 AI 칩과 반도체 기술에 대한 수출 통제를 시행했습니다.
• EUAI 시스템이 안전하고 투명하며 기본권을 존중하도록 보장하는 것을 목표로 세계 최초의 AI 종합법인 인공지능법(AI Act)을 도입했습니다. AI법은 2024년 3월 13일 유럽의회로부터 찬성 투표를 받았으며 2년의 유예 기간을 거쳐 2026년 6월쯤 완전히 적용될 예정입니다.
• 중국인터넷 기반 정보 서비스의 추천 알고리즘에 관한 관리 조항(2021) 및 인터넷 기반 정보 서비스의 심층 합성에 관한 관리 조항(2022)을 포함하여 AI 개발 및 사용에 영향을 미치는 여러 규정을 시행했습니다. 이러한 규정은 현 단계에서 중국의 AI 거버넌스에 대한 기본 법적 틀을 형성합니다.

경쟁 환경:

AI 데이터 관리 산업은 고급 데이터 클라우드 솔루션을 개발하고 업계 파트너와 전략적 협력을 형성하여 데이터 통합, 거버넌스 및 AI 기반 분석을 향상함으로써 입지를 강화하고 있는 여러 시장 참여자가 특징입니다.

이러한 이니셔티브를 통해 조직은 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 통합하고 실시간 처리를 최적화하며 의사 결정 기능을 향상시킬 수 있습니다. 기업은 파트너십을 활용하여 기술 역량을 확장하고, ML 프레임워크를 통합하고, 데이터 관리에서 AI 기반 자동화를 지원하고 있습니다.

기업은 AI 기반 데이터 플랫폼의 혁신을 주도하고, 시장 확장을 강화하고, 진화하는 기업 요구 사항에 맞춰 전략을 조정하여 안전하고 확장 가능하며 지능적인 데이터 솔루션에 대한 증가하는 수요를 해결하고 있습니다.

• 2025년 2월, SAP SE는 조직 전체에서 SAP와 타사 데이터를 통합하도록 설계된 혁신적인 솔루션인 SAP Business Data Cloud를 출시하여 데이터 중심 의사 결정 및 AI 발전을 위한 신뢰할 수 있는 기반을 보장했습니다. 이 플랫폼은 필수 비즈니스 애플리케이션의 데이터를 간소화하는 동시에 고급 데이터 엔지니어링 및 분석 기능을 통합하여 혁신과 실행 가능한 통찰력을 제공합니다. 이 솔루션은 Databricks 기술을 원활하게 통합하여 데이터 엔지니어링, ML 및 AI 워크로드에 대한 지원을 강화합니다.

AI 데이터 관리 시장의 주요 회사 목록:

• IBM
• 마이크로소프트
• 신탁
• SAP SE
• Google
• 아마존 웹 서비스, Inc.
• 테라데이타 주식회사
• 스노우플레이크 주식회사
• 클라우데라, Inc.
• 데이터브릭스(주)
• 인포매티카 LLC
• SAS 연구소 Inc.
• 세일즈포스
• 알테릭스
• Hewlett Packard Enterprise 개발 LP

최근 개발(M&A/파트너십/협력/협약/제품 출시)

• 2025년 3월, Google Cloud는 기업 및 정부 기관을 위한 보안 솔루션 확장을 목표로 Wiz 인수에 대한 최종 계약을 발표했습니다. 이번 협력은 사이버 보안 제공을 강화하여 조직이 디지털 환경을 보호하는 데 더 큰 유연성을 제공하도록 설정되었습니다. Wiz의 기능을 통합하면 Google 보안 운영팀이 보안 원격 측정 데이터를 수집하고, 고급 위협 인텔리전스를 적용하고, 우선순위가 높은 위험을 식별하는 능력을 강화하는 데 도움이 될 것입니다. 또한 이 플랫폼은 자동화된 사고 대응, 사례 관리 및 원활한 협업을 촉진하여 현대 IT 인프라에 대한 포괄적인 보호를 보장합니다.
• 2025년 3월, 오라클과 엔비디아는 엔비디아의 가속 컴퓨팅 및 추론 소프트웨어를 오라클의 AI 인프라 및 생성 AI 서비스와 통합하여 조직이 에이전트 AI 애플리케이션 개발을 가속화할 수 있도록 하는 파트너십을 발표했습니다. 이번 협업을 통해 Oracle Cloud Infrastructure(OCI)는 이제 NVIDIA AI Enterprise 소프트웨어 플랫폼을 기본적으로 지원하여 OCI 콘솔을 통해 직접 160개 이상의 AI 도구와 100개 이상의 NVIDIA NIM 마이크로서비스에 대한 액세스를 제공합니다. 이 통합은 데이터 개인 정보 보호, 주권 AI 및 짧은 지연 시간 처리와 같은 주요 요구 사항을 해결하도록 설계된 포괄적인 AI 스택을 제공합니다.
• 2025년 3월, IBM은 기업이 생성적 AI 워크로드 및 에이전트 AI 애플리케이션을 구축, 확장 및 관리하기 위한 데이터 활용을 최적화하는 데 도움이 되는 NVIDIA AI 데이터 플랫폼 참조 설계를 활용하는 계획된 통합을 포함하여 NVIDIA와의 새로운 협력을 발표했습니다. IBM이 새로 도입한 CAS(Content-Aware Storage) 기능을 사용하면 조직은 신뢰와 보안을 유지하면서 추론을 위해 방대한 양의 비정형 데이터에서 통찰력을 추출할 수 있습니다.
• 2025년 2월, IBM은 watsonx 포트폴리오를 강화하고 생성 AI 채택을 가속화하기 위해 AI 및 데이터 솔루션의 핵심 제공업체인 DataStax를 인수했습니다. 이번 인수를 통해 기업은 오픈 소스 AI에 대한 IBM의 노력을 강화하는 동시에 광범위한 비정형 데이터에서 더 큰 가치를 창출할 수 있습니다. DataStax는 NoSQL 및 벡터 데이터베이스 기능을 제공하는 AstraDB 및 DataStax Enterprise와 로우 코드 AI 애플리케이션 개발을 지원하는 오픈 소스 플랫폼인 Langflow를 포함한 주요 기술을 제공합니다.