AI 데이터 관리 시장

시장 정의

시장은 인공 지능 (AI)을 사용하여 데이터 처리, 스토리지 및 거버넌스를 간소화하는 고급 시스템의 개발 및 구현에 중점을 둡니다. 데이터 통합, 품질 관리 및 보안 조치를 자동화하여 효율성과 정확성을 향상시킵니다.

AI 중심 알고리즘은 데이터 구조화, 이상 감지 및 메타 데이터 관리를 최적화하여 원활한 액세스 및 검색을 보장합니다. 이 시장은 예측 분석, 규제 준수 및 지능형 자동화를 포함한 산업 간 애플리케이션을 지원합니다.

Enterprises는 데이터 카탈로그, 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 추출 할 수 있습니다.

AI 데이터 관리 시장개요

Global AI Data Management 시장 규모는 2023 년에 2567 억 달러로 평가되었으며 2024 년 3,56 억 달러에서 2031 년까지 143.89 억 달러로 증가 할 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 CAGR은 24.20%를 나타 냈습니다.

데이터 생성의 증가는 처리 효율성을 향상시키고 원활한 접근성을 보장하는 고급 AI 기반 관리 솔루션에 대한 수요를 강화했습니다. 비즈니스는 AI 구동 자동화를 점점 더 채택하여 데이터 구조화, 분류 및 거버넌스를 간소화하고 수동 노력을 줄이고 정확도를 향상시키고 시장에 연료를 공급하고 있습니다.

또한 AI 중심 비즈니스 인텔리전스 및 분석에 대한 수요가 증가함에 따라 조직은 의사 결정을 최적화하고 전략적 성장을위한 실시간 통찰력을 지원하는 지능형 데이터 관리 플랫폼을 구현하도록 강요하고 있습니다.

AI 데이터 관리 산업에서 운영되는 주요 회사는 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 LP입니다.

데이터 생성의 성장은 시장에 촉진하여 고급 관리 솔루션에 대한 수요를 강화했습니다. 비즈니스는 IoT 장치, 클라우드 응용 프로그램 및 엔터프라이즈 시스템을 포함한 여러 소스의 구조화되고 구조화되지 않은 데이터를 다루고 있습니다.

AI 구동 도구는 데이터 구조화를 최적화하고, 분류를 자동화하며, 접근성을 향상시켜 효율적인 처리를 확장합니다. 실시간 분석 및 실행 가능한 통찰력의 필요성으로 인해 AI 기반 데이터 관리 플랫폼의 채택이 더욱 가속화되어 조직이 복잡한 데이터 세트에서 가치를 추출하면서 정확성, 보안 및 진화하는 규제 요구 사항을 준수 할 수 있습니다.

• 2025 년 2 월, SAP는 SAP 데이터를 통합하고 관리하도록 설계된 완전히 관리되는 SAAS 솔루션 인 SAP Business Data Cloud를 도입하면서 타사 데이터 소스와 완벽하게 통합했습니다. SAP Business Data Cloud는 SAP의 업계 최고의 데이터, 계획 및 분석 솔루션의 발전으로 SAP DataSphere, SAP Analytics Cloud 및 SAP Business Warehouse를 통합 플랫폼으로 결합합니다. 이 통합 경험을 통해 비즈니스는 모든 운영 영역에서 혁신적인 통찰력을 얻어 데이터 중심 의사 결정을 향상시킬 수 있습니다.

AI 중심 데이터 관리 솔루션에 대한 수요가 증가함에 따라 엔터프라이즈 시스템에서 방대한 양의 구조화되고 구조화되지 않은 데이터를 통합하고 관리해야 할 필요성에 의해 주도됩니다. 분석, 계획 및 데이터웨어 하우스를 단일 프레임 워크에 통합하면 실시간 통찰력과 자동화 된 데이터 처리가 향상되어 효율성과 컴플라이언스가 향상된 복잡한 데이터 세트 관리에서 AI의 역할 확장을 강화합니다.

주요 하이라이트 :

1. AI 데이터 관리 산업 규모는 2023 년에 2567 억 달러로 평가되었습니다.
2. 시장은 2024 년에서 2031 년까지 24.20%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.
3. 북아메리카는 2023 년에 33.75%의 시장 점유율을 기록했으며 86 억 6 천만 달러의 평가를 받았습니다.
4. 이 플랫폼 부문은 2023 년에 1,186 억 달러의 매출을 얻었습니다.
5. 클라우드 기반 부문은 2031 년까지 79.74 억 달러에 달할 것으로 예상됩니다.
6. 데이터 확대 부문은 2023 년에 24.47%의 최대 수익 지분을 확보했습니다.
7. 컴퓨터 비전 세그먼트는 예측 기간 동안 46%의 강력한 CAGR을 준비합니다.
8. BFSI 부문은 2023 년에 22.40%의 최대 수익 지분을 확보 할 것으로 예상됩니다.
9. 아시아 태평양 시장은 예측 기간 동안 25.20%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.

시장 드라이버

데이터 관리에서 AI 기반 자동화 채택

비즈니스는 AI 중심 자동화를 데이터 관리 워크 플로우에 통합하여 효율성을 향상시키고 수동 개입을 줄여 AI 데이터 관리 시장의 성장에 기여하고 있습니다. AI 알고리즘은 데이터 수집, 변환 및 품질 검사를 간소화하여 오류 및 불일치를 최소화합니다.

자동화 된 메타 데이터 태그, 중복 제거 및 데이터 카탈로그는 엔터프라이즈 시스템에서 발견 가능성 및 접근성을 향상시킵니다.기계 학습(ML) 모델은 데이터 분류 및 무결성 점검을 지속적으로 개선하여 운영 정확도를 향상시킵니다.

지능형 자동화로의 전환으로 조직은 자원을 효율적으로 할당하면서 높은 데이터 신뢰성을 유지하면서 AI 기반 데이터 관리 솔루션의 광범위한 채택을 주도했습니다.

• 2025 년 3 월, AWS는 Amazon Sagemaker에서 Unified Studio를 소개하여 AI, 분석 개발 및 단일 환경 내에서 데이터 관리를 통합했습니다. 이 변환은 Sagemaker를 ML 플랫폼에서 데이터 관리, 분석 및 AI 워크 플로우를 간소화하는 포괄적 인 솔루션으로 재배치하여 여러 플랫폼에서 데이터를 전송할 필요가 없습니다. 플랫폼은 데이터 파이프 라인을 자동화함으로써 AI 중심 분석 및 의사 결정을 향상시켜 원활한 정보 제공을 보장합니다.

시장 도전

데이터 개인 정보 및 보안 문제

데이터 개인 정보 및 보안을 보장하는 것은 AI 데이터 관리 시장의 성장에 중요한 과제로 남아 있습니다. 조직은 방대한 양의 민감한 정보를 처리하여 위반, 무단 액세스 및 규정 준수 위험에 취약합니다.

일반 데이터 보호 규정 (GDPR), CCPA (California Consumer Privacy Act) 및 산업 별 명령과 같은 규제 프레임 워크는 데이터 거버넌스에 복잡성을 더합니다.

회사는 자동화 된 위협 탐지, 암호화 및 액세스 제어 메커니즘을 포함한 AI 구동 보안 솔루션을 구현하고 있습니다.

또한 비즈니스는 연합 학습 및 차등 개인 정보 보호 기술을 활용하여 데이터를 처리하면서 노출 위험을 최소화하고 있습니다. 사이버 보안 전략을 강화하고 제로 트러스트 아키텍처를 채택하면 데이터 보호 및 규제 준수가 더욱 향상됩니다.

시장 동향

AI 기반 비즈니스 인텔리전스 및 분석에 대한 의존도 증가

금융 기관, 의료 서비스 제공 업체 및 전자 상거래 회사는 의사 결정 및 경쟁 정보를 향상시키기 위해 AI 기반 데이터 관리를 활용하여 시장을 향상시키고 있습니다.

AI 구동 분석 플랫폼은 대규모 데이터 세트를 처리하고 패턴을 식별하며 예측 통찰력을 생성하여 비즈니스가 운영을 최적화하고 고객 경험을 향상시킬 수 있도록합니다. 고급 AI 모델은 데이터 시각화, 트렌드 예측 및 감정 분석을 개선하여 기업이 시장 역학에 대한 더 깊은 이해를 얻도록 도와줍니다.

AI 기반 데이터 호수 및 창고는 실시간보고 및 전략 계획을 용이하게합니다. AI와 비즈니스 인텔리전스 도구와의 통합은 엔터프라이즈 데이터 활용을 변화시켜 AI 기반 데이터 관리 솔루션의 성장 기회를 창출했습니다.

• 2024 년 9 월, Oracle은 조직이 데이터 자산의 가치를 극대화하고 분석 중심의 비즈니스 환경에서 경쟁력있는 위치를 강화할 수 있도록 설계된 Oracle Fusion Data Intelligence에 대한 새로운 AI 기반 기능을 도입했습니다. 최신 개선 사항에는 Oracle Fusion Cloud Human Capital Management (HCM) 및 Oracle Fusion Cloud Supply Chain & Manufacturing (SCM)을위한 지능형 응용 프로그램이 포함되며, 기존 분석을 넘어 확장되어 필수 일일 워크 플로우 내에서 실행 가능한 권장 사항을 제공합니다.

AI 데이터 관리 시장 보고서 스냅 샷

분할	세부
제공함으로써	플랫폼, 서비스
배포에 의해	클라우드 기반 온-프레미스
응용 프로그램에 의해	데이터 확대, 데이터 익명화 및 압축, 탐색 적 데이터 분석, 대치 예측 모델링, 데이터 검증 및 노이즈 감소, 프로세스 자동화, 기타
기술 별	기계 학습, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 상황 인식
수직으로	BFSI, 정부 및 방어, 의료, 제조, 에너지 및 유틸리티, IT & Telecommunications, 기타
지역별	북아메리카: 미국, 캐나다, 멕시코
	유럽: 프랑스, ​​영국, 스페인, 독일, 이탈리아, 러시아, 나머지 유럽
	아시아 태평양: 중국, 일본, 인도, 호주, 아세안, 한국, 나머지 아시아 태평양
	중동 및 아프리카: 터키, UAE, 사우디 아라비아, 남아프리카, 나머지 중동 및 아프리카
	남아메리카: 브라질, 아르헨티나, 남아메리카의 나머지

 시장 세분화 :

• 제공 (플랫폼 및 서비스) : 플랫폼 세그먼트는 2023 년에 데이터 통합, 처리 및 거버넌스의 포괄적 인 기능으로 인해 기업이 워크 플로를 간소화하고 확장 성을 향상 시키며 통합 생태계 내에서 AI 구동 분석을 최적화 할 수있게함으로써 미화 1,480 억 달러를 벌었습니다.
• 배포 (클라우드 기반 및 온-프레미스) : 클라우드 기반 세그먼트는 2023 년에 AI 중심 분석과의 확장 성, 비용 효율성 및 원활한 통합으로 인해 시장의 54.42% 공유를 유지하여 기업이 유연성과 실시간 접근성을 갖춘 대규모 데이터 세트를 처리하고 관리 할 수 ​​있도록했습니다.
• 응용 프로그램 (데이터 확대, 데이터 익명화 및 압축, 탐색 적 데이터 분석, 대치 예측 모델링, 데이터 검증 및 노이즈 감소, 프로세스 자동화 등) : 데이터 확대 세그먼트는 2031 년까지 3,300 억 3 천만 달러에 도달 할 것으로 예상되며, 다양한 데이터 제한 데이터 세트를 생성함으로써 모델 훈련을 강화하여 모델 교육을 강화하여 산업계를 개선합니다.
• 기술 (기계 학습, 자연 언어 처리, 컴퓨터 비전 및 상황 인식) : 컴퓨터 비전 부문은 예측 기간 동안 24.46%의 CAGR에서 상당한 성장을 낼 준비가되어 있으며, 비 구조화 된 시각적 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 효율적으로 처리, 분석 및 추출하여 의료, 소매 및 자율 시스템과 같은 산업 전반에 걸쳐 실행 가능한 통찰력을 효율적으로 처리하고 추출 할 수 있습니다.
• 수직 (BFSI, 정부 및 방어, 의료, 제조, 에너지 및 유틸리티, IT 및 통신 및 기타) : BFSI 부문은 AI 중단 위험 평가, 사기성 완화 솔루션, 최종 결정에 대한 재무 제도, 최적화 결정, 및 기관 결정 및 규제 해결 솔루션의 채택으로 인해 2031 년 시장 점유율의 22.40% 점유율을 보유 할 것으로 예상됩니다. 고객 분석.

AI 데이터 관리 시장지역 분석

지역을 기반으로 세계 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카 및 라틴 아메리카로 분류되었습니다.

북아메리카는 2023 년에 약 33.75%의 시장 점유율을 차지했으며 86 억 6 천만 달러의 평가를 받았습니다. 확장 가능하고 안전한 데이터 솔루션을 찾는 기업의 AI 기반 클라우드 플랫폼을 광범위하게 채택 함으로써이 지역의 AI 데이터 관리 시장이 확장되고 있습니다.

AWS, Microsoft Azure 및 Google Cloud를 포함한 주요 클라우드 제공 업체는 AI 중심 자동화를 데이터 관리 서비스에 통합하여 실시간 처리 및 분석 기능을 향상시키고 있습니다. 비즈니스는 이러한 솔루션을 활용하여 하이브리드 및 다중 클라우드 환경에서 방대한 데이터 세트를 관리하여 워크 플로우 및 의사 결정을 최적화하고 있습니다.

데이터 거버넌스, 보안 및 준수를위한 AI 지원 클라우드 플랫폼에 대한 의존도가 높아짐에 따라 산업 전반의 AI 중심 데이터 관리의 채택이 강화되었습니다.

또한 북아메리카의 의료 부문은 환자 치료, 연구 및 규제 준수를 개선하기 위해 AI 중심 데이터 관리 솔루션에 점점 더 의존하고 있습니다. 병원, 제약 회사 및 생명 과학 조직은 AI 기반 플랫폼을 활용하여 관리합니다.전자 건강 기록(EHRS), 임상 시험 데이터 및 게놈 정보.

AI는 데이터 상호 운용성을 향상시키고 의료 코딩을 자동화하며 진단 및 개인화 된 치료를위한 실시간 통찰력을 보장합니다. 원격 의료 및 디지털 건강 서비스의 빠른 확장으로 인해 AI 중심 데이터 통합 ​​및 보안 솔루션의 필요성이 더욱 높아져 의료 서비스 제공 업체가 더 높은 효율성과 규제 준수로 민감한 데이터를 관리 할 수 ​​있습니다.

• 2024 년 10 월, Microsoft는 Microsoft Cloud에서 의료 경험을위한 혁신을 도입하여 관리 경험을 향상시키고 팀 협업을 개선하며 의료 전문가를 지원하며 실행 가능한 임상 및 운영 통찰력을 제공했습니다. 이러한 발전에는 Microsoft Fabric의 향상된 데이터 관리 기능 및 AI 중심 간호 워크 플로우 솔루션이 포함됩니다. Microsoft Fabric의 의료 데이터 솔루션의 일반적인 가용성을 통해 조직은 통합 AI 구동 플랫폼을 통해 데이터 액세스, 관리 및 활용을 간소화 할 수 있습니다. Microsoft Purview는 이제 공개 미리보기에 의료 보안 응용 프로그램 템플릿을 제공하여 데이터 거버넌스를 강화합니다.

아시아 태평양의 시장은 예측 기간 동안 25.20%의 강력한 CAGR로 크게 성장할 준비가되어 있습니다. 아시아 태평양의 금융 부문은 데이터 관리, 특히 은행, 보험 및 핀 테크에서 AI 채택에 대한 급증으로 AI 데이터 관리 산업을 늘리고 있습니다.

중국, 싱가포르 및 호주의 기관은 고주파 거래 데이터를 관리하고 위험 분석을 자동화하며 사기 탐지를 향상시키기 위해 AI 중심 플랫폼을 배포하고 있습니다. AI 기반 데이터 관리 솔루션은 싱가포르의 금융 서비스 및 시장법 및 호주의 소비자 데이터 권리 (CDR)와 같은 진화하는 규정 준수를 최적화하고 있습니다.

디지털 뱅킹 및 모바일 결제 생태계의 빠른 확장으로 인해 AI 중심 데이터 거버넌스 및 보안 솔루션에 대한 수요가 더욱 증가하고 있습니다.

또한 아시아 태평양의 제조 부문은 AI 중심 데이터 관리를 점점 채택하여 생산 효율성 및 공급망 운영을 최적화하고 있습니다. 중국, 일본 및 인도는 AI 기반 예측 유지 보수, 품질 관리 및 물류 자동화의 채택을 주도하고 있습니다.

AI 중심 플랫폼은 산업 IoT 센서 및 ERP (Enterprise Resource Planning) 시스템의 실시간 데이터를 분석하여 의사 결정을 강화하고 다운 타임을 최소화합니다.

전자 상거래 및 글로벌 무역의 급속한 성장으로 인해 AI 기반 공급망 분석에 대한 수요가 더욱 강화되어 기업이 혼란을 탐색하고 수요 예측을 개선하며 복잡한 유통 네트워크에서 재고 관리를 향상시킵니다.

규제 프레임 워크

• 미국AI 규정에 대한 부문 별 접근 방식을 채택하여 포괄적 인 법률에 대한 지침을 강조합니다. FTC (Federal Trade Commission)와 같은 연방 기관은 AI 윤리 및 데이터 프라이버시에 대한 지침을 제공합니다. NIST (National Institute of Standards and Technology)는 신뢰할 수있는 AI 시스템을 홍보하기 위해 AI 위험 관리 프레임 워크를 개발했습니다. 또한 미국은 국가 안보 이익을 유지하기 위해 고급 AI 칩 및 반도체 기술에 대한 수출 제어를 시행했습니다.
• EUAI 시스템이 안전하고 투명하며 기본적 권리를 존중하도록하기 위해 세계 최초의 포괄적 인 AI 법인 인공 지능법 (AI Act)을 도입했습니다. AI 법은 2024 년 3 월 13 일 유럽 의회로부터 유리한 투표를 받았으며 2026 년 6 월 경에 2 년의 유예 기간 이후에 완전히 적용됩니다.
• 중국인터넷 기반 정보 서비스 (2021)의 권장 알고리즘에 대한 관리 조항과 인터넷 기반 정보 서비스의 심층 합성에 관한 관리 조항 (2022)을 포함하여 AI 개발 및 사용에 영향을 미치는 몇 가지 규정을 구현했습니다. 이 규정은이 단계에서 중국의 AI 거버넌스를위한 기본적인 법적 틀을 형성합니다.

경쟁 환경 :

AI 데이터 관리 산업은 고급 데이터 클라우드 솔루션을 개발하고 데이터 통합, 거버넌스 및 AI 중심 분석을 향상시키기 위해 업계 파트너와의 전략적 협업을 형성함으로써 자신의 위치를 ​​강화하는 여러 시장 플레이어가 특징입니다.

이러한 이니셔티브를 통해 조직은 구조화되고 구조화되지 않은 데이터를 통합하고 실시간 처리를 최적화하며 의사 결정 기능을 향상시킬 수 있습니다. 회사는 파트너십을 활용하여 기술 기능을 확장하고 ML 프레임 워크를 통합하며 데이터 관리에서 AI 중심 자동화를 지원하고 있습니다.

비즈니스는 AI 기반 데이터 플랫폼에서 혁신을 주도하고, 시장 확장 강화, 전략을 진화하는 엔터프라이즈 요구와 전략을 조정하여 안전하고 확장 가능하며 지능적인 데이터 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

• 2025 년 2 월, SAP SE는 조직 전체에 SAP 및 타사 데이터를 통합하도록 설계된 혁신적인 솔루션 인 SAP Business Data Cloud를 도입하여 데이터 중심 의사 결정 및 AI 발전을위한 신뢰할 수있는 토대를 보장했습니다. 이 플랫폼은 혁신과 실행 가능한 통찰력을 주도하기 위해 고급 데이터 엔지니어링 및 분석 기능을 통합하면서 필수 비즈니스 애플리케이션의 데이터를 간소화합니다. 이 솔루션은 데이터 엔지니어링, ML 및 AI 워크로드에 대한 지원을 향상시키는 데이터 사브릭 기술을 완벽하게 통합합니다.

AI 데이터 관리 시장의 주요 회사 목록 :

• IBM
• 마이크로 소프트
• 신탁
• SAP SE
• Google
• Amazon Web Services, Inc.
• Teradata Corporation
• Snowflake Inc.
• Cloudera, Inc.
• Databricks Inc.
• Informatica LLC
• SAS Institute Inc.
• Salesforce
• Alteryx
• Hewlett Packard Enterprise Development Lp

최근 개발 (M & A/파트너십/협업/계약/제품 출시)

• 2025 년 3 월Google Cloud는 비즈니스 및 정부 기관을위한 보안 솔루션을 확장하는 것을 목표로 Wiz를 인수하기위한 결정적인 계약을 발표했습니다. 이 협업은 사이버 보안 오퍼링을 향상시키고 조직에 디지털 환경을 보호 할 수있는 유연성이 향상됩니다. Wiz의 기능을 통합하면 Google 보안 운영이 보안 원격 측정 데이터를 수집하고 고급 위협 인텔리전스를 적용하며 우선 순위가 높은 위험을 식별하는 능력을 강화하는 데 도움이됩니다. 또한이 플랫폼은 자동화 된 사고 대응, 사례 관리 및 원활한 협업을 촉진하여 현대 IT 인프라에 대한 포괄적 인 보호를 보장합니다.
• 2025 년 3 월Oracle과 NVIDIA는 NVIDIA의 가속화 된 컴퓨팅 및 추론 소프트웨어를 Oracle의 AI 인프라 및 생성 AI 서비스와 통합하는 파트너십을 발표하여 조직이 에이전트 AI 애플리케이션의 개발을 가속화 할 수 있도록했습니다. OCI (Oracle Cloud Infrastructure)는 이러한 협업을 통해 NVIDIA AI Enterprise 소프트웨어 플랫폼을 기본적으로 지원하여 OCI 콘솔을 통해 직접 160 개 이상의 AI 도구 및 100 개 이상의 NVIDIA NIM 마이크로 서비스에 액세스 할 수 있습니다. 이 통합은 데이터 프라이버시, 주권 AI 및 저도적 인 처리와 같은 주요 요구 사항을 해결하도록 설계된 포괄적 인 AI 스택을 제공합니다.
• 2025 년 3 월IBM은 NVIDIA AI 데이터 플랫폼 참조 설계를 활용하여 기업이 생성 AI 워크로드 및 에이전트 AI 애플리케이션을 구축, 스케일링 및 관리하기위한 데이터 활용을 최적화 할 수 있도록 NVIDIA와 NVIDIA와의 새로운 협업을 발표했습니다. IBM의 새로 도입 된 CAS (Content-Aware Storage) 기능을 통해 조직은 신뢰와 보안을 유지하면서 추론을위한 방대한 양의 구조화되지 않은 데이터에서 통찰력을 추출 할 수 있습니다.
• 2025 년 2 월, IBM은 AI 및 데이터 솔루션의 주요 제공 업체 인 DataStax를 인수하여 Watsonx 포트폴리오를 강화하고 생성 AI의 채택을 가속화했습니다. 이 인수를 통해 기업은 광범위한 구조화되지 않은 데이터에서 더 큰 가치를 얻을 수 있으며 IBM의 Open-Source AI에 대한 약속을 강화할 수 있습니다. DataStax는 AstRADB 및 DataStax Enterprise를 포함한 주요 기술을 제공합니다. NOSQL 및 Vector Database 기능을 제공하는 Langflow뿐만 아니라 저 코드 AI 애플리케이션 개발을 지원합니다.