Рынок управления данными ИИ

Рыночное определение

Рынок фокусируется на разработке и внедрении передовых систем, которые оптимизируют обработку, хранение и управление данными с использованием искусственного интеллекта (ИИ). Он включает в себя автоматизацию интеграции данных, контроля качества и меры безопасности для повышения эффективности и точности.

Алгоритмы, управляемые ИИ, оптимизируют структурирование данных, обнаружение аномалий и управление метадатами, обеспечивая бесшовный доступ и поиск. Этот рынок поддерживает приложения в разных отраслях, включая прогнозирующую аналитику, соответствие нормативным требованиям и интеллектуальную автоматизацию.

Предприятия используют платформы с AI, для каталогизации данных, генерации графов знаний и принятия решений в реальном времени, сокращение ручного вмешательства. Внедрение ИИ в управлении данными усиливает эксплуатационную интеллектую, позволяя организациям извлекать ценную информацию из сложных наборов данных.

Рынок управления данными ИИОбзор

В 2023 году глобальный размер рынка управления данными искусственного интеллекта был оценен в 25,67 млрд долларов США в 2023 году и, по прогнозам, будет расти с 31,56 млрд долларов в 2024 году до 143,89 млрд долларов США к 2031 году, демонстрируя CAGR 24,20% в течение прогнозируемого периода.

Рост генерации данных усилил спрос на передовые решения управления, способствующие управлению, которые повышают эффективность обработки и обеспечивают беспрепятственный доступ. Предприятия все чаще используют автоматизацию, управляемую AI, чтобы оптимизировать структурирование, категоризацию и управление данными, сокращать ручные усилия и повысить точность, подпитывая рынок.

Кроме того, растущий спрос на бизнес-аналитику и аналитику, управляемую искусственным интеллектом, подталкивает организации к внедрению интеллектуальных платформ управления данными, которые оптимизируют принятие решений и поддерживают понимание в реальном времени для стратегического роста.

Основными компаниями, работающими в индустрии управления данными AI, являются 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 и Hewlett Packard Enterprise Enterprise Enterprise Development.

Рост в генерации данных усилил спрос на передовые решения для управления, подпитывая рынок. Предприятия занимаются структурированными и неструктурированными данными из нескольких источников, включая устройства IoT, облачные приложения и корпоративные системы.

Инструменты, управляемые AI, оптимизируют структурирование данных, автоматизация категоризации и повышение доступности, обеспечивая эффективную обработку в масштабе. Потребность в аналитике в режиме реального времени и действенной информации еще больше ускорила принятие платформ управления данными на основе AI, что позволило организациям извлекать стоимость из сложных наборов данных при сохранении точности, безопасности и соответствия развивающимся нормативным требованиям.

• В феврале 2025 года SAP представила SAP Business Data Cloud, полностью управляемое решение SAAS, предназначенное для объединения и управления данными SAP, одновременно интегрируясь со сторонними источниками данных. В качестве прогресса ведущих в отрасли решений данных, планирования и аналитики SAP Cloud Cloud Cloud объединяет DataSphere SAP, SAP Analytics Cloud и SAP Business Warehouse в унифицированную платформу. Этот интегрированный опыт позволяет предприятиям получать преобразующие идеи во всех областях эксплуатации, улучшая принятие решений, управляемых данными.

Растущий спрос на решения для управления данными, управляемые ИИ, обусловлен необходимостью объединения и управления огромными объемами структурированных и неструктурированных данных по предпринимаемым системам. Интеграция аналитики, планирования и хранилища данных в одну структуру улучшает понимание в реальном времени и автоматизированную обработку данных, усиливая расширяющуюся роль ИИ в управлении сложными наборами данных с большей эффективностью и соответствием.

Ключевые основные моменты:

1. Размер индустрии управления данными ИИ был оценен в 25,67 млрд долларов США в 2023 году.
2. Предполагается, что рынок вырастет на 24,20% с 2024 по 2031 год.
3. В 2023 году в Северной Америке доля рынка составила 33,75% с оценкой 8,66 млрд долларов США.
4. Сегмент платформы получил 14,86 млрд долларов в 2023 году.
5. Ожидается, что облачный сегмент достигнет 79,74 миллиарда долларов США к 2031 году.
6. Сегмент увеличения данных обеспечил самую большую долю дохода в 24,47% в 2023 году.
7. Сегмент компьютерного зрения готовится для надежного CAGR 46% в течение прогнозируемого периода.
8. Предполагается, что сегмент BFSI обеспечит самую большую долю дохода в 22,40% в 2023 году.
9. Ожидается, что рынок в Азиатско -Тихоокеанском регионе вырастет на 25,20% в течение прогнозируемого периода.

Рыночный драйвер

Внедрение автоматизации по управлению данными, способствующим управлению данными, в управлении данными

Предприятия интегрируют автоматизацию, управляемую AI, в рабочие процессы управления данными для повышения эффективности и снижения ручного вмешательства, способствуя росту рынка управления данными AI. Алгоритмы искусственного интеллекта оптимизируют проглатывание данных, преобразование и качественные проверки, минимизация ошибок и несоответствий.

Автоматизированное тегирование метаданных, дедупликация и каталогизацию данных повышают обнаружение и доступность для корпоративных систем.Машинное обучение(ML) Модели непрерывно уточняют классификацию данных и целостность, повышая точность работы.

Сдвиг к интеллектуальной автоматизации позволил организациям эффективно распределять ресурсы при сохранении высокой надежности данных, что привело к широко распространенному принятию решений по управлению данными на основе искусственного интеллекта.

• В марте 2025 года AWS представила Unified Studio в Amazon Sagemaker, интегрировав ИИ, разработку аналитики и управление данными в одной среде. Этот преобразование перемещает SAGEMAKER с платформы ML в комплексное решение, которое упрощает управление данными, аналитику и рабочие процессы искусственного интеллекта, устраняя необходимость передачи данных на нескольких платформах. Автоматизируя трубопроводы данных, платформа обеспечивает бесшовную доставку информации, улучшая аналитику и принятие решений, управляемую искусственным интеллектом, и принятие решений.

Рыночный вызов

Конфиденциальность данных и проблемы безопасности

Обеспечение конфиденциальности и безопасности данных остается важной проблемой для роста рынка управления данными ИИ. Организации обрабатывают огромные объемы конфиденциальной информации, делая их уязвимыми для нарушений, несанкционированного доступа и рисков соответствия.

Регуляторные рамки, такие как общее регулирование защиты данных (GDPR), Калифорнийский закон о конфиденциальности потребителей (CCPA) и специфичные для отрасли мандаты, добавляют сложность в управление данными.

Компании внедряют решения по обеспечению безопасности, основанные на искусственном интеллекте, в том числе автоматическое обнаружение угроз, шифрование и механизмы контроля доступа.

Кроме того, предприятия используют федеративные методы обучения и дифференциальной конфиденциальности для обработки данных при минимизации рисков воздействия. Укрепление стратегий кибербезопасности и принятие архитектур нулевого достопримечательности еще больше улучшает защиту данных и соблюдение нормативных требований.

Тенденция рынка

Растущая зависимость от бизнес-аналитики и аналитики на основе ИИ

Финансовые учреждения, поставщики медицинских услуг и компании электронной коммерции все чаще используют управление данными на основе ИИ для улучшения принятия решений и конкурентной разведки, повышая рынок.

Аналитические платформы, управляемые ИИ, обрабатывают большие наборы данных, идентифицируют шаблоны и генерируют прогнозирующие идеи, позволяя предприятиям оптимизировать операции и улучшать опыт клиентов. Расширенные модели ИИ уточняют визуализацию данных, прогнозирование тенденций и анализ настроений, помогая предприятиям получить более глубокое понимание динамики рынка.

Данные по искусственному технологиям озера и склады способствуют отчетности в реальном времени и стратегическом планировании. Интеграция ИИ с инструментами бизнес-аналитики трансформировала использование данных предприятия, создавая возможности роста для решений по управлению данными на основе искусственного интеллекта.

• В сентябре 2024 года Oracle представил новые функции, работающие на AI, для разведки данных Oracle Fusion Data, предназначенные для того, чтобы помочь организациям максимизировать ценность своих активов данных и усилить их конкурентную позицию в бизнес-среде, основанной на аналитике. Последние усовершенствования включают интеллектуальные приложения для управления человеческим капиталом Oracle Fusion Cloud (HCM) и цепочки поставок облаков Oracle Fusion (SCM), выходящие за пределы традиционной аналитики для предоставления действенных рекомендаций в рамках основных ежедневных рабочих процессов.

Снимок отчета о рынке данных управления данными ИИ

Сегментация	Подробности
Предлагая	Платформа, услуги
Путем развертывания	Облачный, локальный
По приложению	Увеличение данных, анонимизация и сжатие данных, анализ исследовательского анализа, предсказательное моделирование вменения, проверка данных и снижение шума, автоматизация процесса, другие
По технологиям	Машинное обучение, обработка естественного языка, компьютерное зрение, контекстное осознание
Вертикальным	BFSI, Правительство и защита, здравоохранение, производство, энергетика и коммунальные услуги, ИТ и телекоммуникации, другие
По региону	Северная Америка: США, Канада, Мексика
	Европа: Франция, Великобритания, Испания, Германия, Италия, Россия, остальная часть Европы
	Азиатско-Тихоокеанский регион: Китай, Япония, Индия, Австралия, АСЕАН, Южная Корея, остальная часть Азиатско-Тихоокеанского региона
	Ближний Восток и Африка: Турция, ОАЭ, Саудовская Аравия, Южная Африка, остальная часть Ближнего Востока и Африки
	Южная Америка: Бразилия, Аргентина, остальная часть Южной Америки

 Сегментация рынка:

• Предлагая (платформу и услуги): сегмент платформы заработал 14,86 млрд долларов США в 2023 году из-за его комплексных возможностей в интеграции, обработке и управлении данных, позволяя предприятиям оптимизировать рабочие процессы, повысить масштабируемость и оптимизировать аналитику, управляемую AI в рамках объединенной экосистемы.
• Благодаря развертыванию (облачно и локальному): облачный сегмент удерживал 54,42% доли рынка в 2023 году из-за его масштабируемости, эффективности затрат и бесшовной интеграции с аналитикой, управляемой ИИ, позволяя предприятиям обрабатывать и управлять большими наборами с повышенной гибкостью и доступностью в реальном времени.
• По приложениям (увеличение данных, анонимизация и сжатие данных, анализ исследовательского анализа, прогнозирующее моделирование вменения, проверка данных и снижение шума, автоматизацию процессов и другие): сегмент увеличения данных, по прогнозам, будет достигнут 35,34 миллиарда долларов США к 2031 году, благодаря ее критической роли в повышении модели, создавая разнообразные данные, наносящиеся на DATASETS-DATATESTINGERESTINGERESTITIONNS, и являясь по сравнению с именными.
• По технологиям (машинное обучение, обработка естественного языка, компьютерное зрение и контекстное осознание): сегмент компьютерного зрения готова к значительному росту в среднем на 24,46% в течение прогнозируемого периода благодаря его способности эффективно обрабатывать, анализировать и извлекать действенные идеи из обширных томов неструктурированных визуальных данных, движущихся внедрением в разных отраслях, таких как медицинские, розничные и автоматические системы.
• По вертикали (BFSI, правительство и защита, здравоохранение, производство, энергетические и утилиты, IT и телекоммуникации и другие): сегмент BFSI, как ожидается, будет иметь долю рынка в 2031 году из-за растущего внедрения по оценке рисков, обеспеченных по обеспечению, обеспечивающих условий, обеспечивающих условий, обеспечивающих поставки, обеспечение обеспечения. аналитика.

Рынок управления данными ИИРегиональный анализ

Основываясь на регионе, мировой рынок был классифицирован в Северной Америке, Европе, Азиатско -Тихоокеанском регионе, Ближнем Востоке и Африке и Латинской Америке.

В 2023 году в Северной Америке доля рынка составляет около 33,75%, а оценка - 8,66 млрд долларов. Рынок управления данными искусственного интеллекта в регионе расширяется благодаря широкому распространению облачных платформ с AI, предприятиями, требующими масштабируемых и безопасных решений для данных.

Ведущие облачные провайдеры, включая AWS, Microsoft Azure и Google Cloud, интегрируют автоматизацию, управляемую AI, в свои услуги по управлению данными, улучшая возможности обработки и аналитики в реальном времени. Предприятия используют эти решения для управления обширными наборами данных в гибридных и мульти-облачных средах, оптимизируя рабочие процессы и принятие решений.

Растущая зависимость от облачных платформ с поддержкой AI для управления данными, безопасности и соответствия усилила принятие управления данными, управляемыми искусственным интеллектом в разных отраслях.

Кроме того, сектор здравоохранения в Северной Америке все больше полагается на решения по управлению данными, управляемые искусственным интеллектом, для улучшения ухода за пациентами, исследований и соответствия нормативным требованиям. Больницы, фармацевтические компании и организации наук о жизни используют платформы с AI для управления для управленияЭлектронные медицинские записи(EHR), данные клинических испытаний и геномная информация.

ИИ повышает совместимость данных, автоматизирует медицинское кодирование и обеспечивает понимание диагностики и персонализированного лечения в реальном времени. Быстрое расширение сервисов телемедицины и цифрового здравоохранения еще больше вызвало необходимость интеграции и безопасности данных, управляемых AI, что позволило поставщикам медицинских услуг управлять конфиденциальными данными с более высокой эффективностью и регулирующим приверженностью.

• В октябре 2024 года Microsoft представила инновации в Microsoft Cloud for Healthcare, чтобы улучшить опыт работы, улучшить сотрудничество в команде, поддержать медицинских работников и предоставить действенную клиническую и оперативную информацию. Эти достижения включают расширенные возможности для управления данными в Microsoft Fabric и решение для сестринского процесса, управляемого AI. Благодаря общей доступности решений в области данных здравоохранения в Microsoft Fabric организации могут упростить доступ, управление и использование данных через единую платформу с AI. Microsoft Purview теперь предлагает шаблоны приложений для обеспечения безопасности здравоохранения в публичном предварительном просмотре для укрепления управления данными.

Рынок в Азиатско -Тихоокеанском регионе готов к значительному росту при надежном среднем на 25,20% в течение прогнозируемого периода. Финансовый сектор в Азиатско -Тихоокеанском регионе регистрирует всплеск внедрения искусственного интеллекта для управления данными, особенно в отношении банковского, страхового и финтех, повышая индустрию управления данными искусственного интеллекта.

Учреждения в Китае, Сингапуре и Австралии развертывают платформы, управляемые AI, для управления высокочастотными данными о торговле, автоматизации анализа рисков и повышения обнаружения мошенничества. Решения по управлению данными на основе AI оптимизируют соблюдение соответствующих правил, таких как Закон о финансовых услугах и рынках Сингапура и право потребительских данных в Австралии (CDR).

Быстрое расширение цифровых банковских и мобильных платежных экосистем еще больше увеличивает спрос на управляемые ИИ управление и безопасность для эффективного обработки обширных объемов транзакционных данных.

Кроме того, производственный сектор в Азиатско-Тихоокеанском регионе все чаще использует управление данными, управляемые ИИ, для оптимизации эффективности производства и операций цепочки поставок. Китай, Япония и Индия ведут внедрение предсказательного обслуживания, контроля качества и автоматизации логистики.

Платформы, управляемые AI, анализируют данные в режиме реального времени из промышленных датчиков IoT и систем планирования ресурсов предприятия (ERP), чтобы улучшить принятие решений и минимизировать время простоя.

Быстрый рост электронной коммерции и глобальной торговли еще больше усилил спрос на аналитику цепочки поставок, помогая компаниям ориентироваться в сбоях, улучшить прогнозирование спроса и улучшить управление запасами в сложных сетях распределения.

Нормативные рамки

• СШАПринимает специфический для сектора подход к регулированию ИИ, подчеркивая руководящие принципы в отношении комплексного законодательства. Федеральные агентства, такие как Федеральная торговая комиссия (FTC), дают руководство по этике ИИ и конфиденциальности данных. Национальный институт стандартов и технологий (NIST) разработал структуру управления рисками искусственного интеллекта для продвижения достойных систем ИИ. Кроме того, США внедрили экспортные контроли по передовым чипам ИИ и полупроводниковыми технологиями для поддержания интересов национальной безопасности.
• ЕСввел Закон о искусственном интеллекте (Закон об ИИ), первый в мире всеобъемлющий закон ИИ, направленный на то, чтобы системы ИИ были безопасными, прозрачными и уважением фундаментальных прав. Закон АИ получил благоприятное голосование от Европейского парламента 13 марта 2024 года и будет полностью применим около июня 2026 года после двухлетнего льготного периода.
• Китайвнедрил несколько правил, влияющих на разработку и использование ИИ, в том числе административные положения об алгоритмах рекомендаций в интернет-информационных службах (2021) и административные положения о глубоком синтезе в информационных службах в Интернете (2022). Эти правила составляют основополагающие правовые базы для управления ИИ в Китае на этом этапе.

Конкурентная ландшафт:

Индустрия управления данными искусственного интеллекта характеризуется несколькими игроками рынка, которые укрепляют свои позиции, разработав передовые решения для облачных данных данных и формируя стратегическое сотрудничество с партнерами по отрасли для улучшения интеграции данных, управления и аналитики, управляемой ИИ.

Эти инициативы позволяют организациям объединять структурированные и неструктурированные данные, оптимизировать обработку в реальном времени и улучшить возможности принятия решений. Компании используют партнерские отношения для расширения своих технологических возможностей, интегрировать фреймворки ML и поддержать автоматизацию управления ИИ в управление данными.

Предприятия ведут инновации в платформах данных с AI, укрепляя расширение рынка и удовлетворяя растущий спрос на безопасные, масштабируемые и интеллектуальные решения для данных, согласуя свои стратегии с развивающимися потребностями предприятия.

• В феврале 2025 года SAP SE представила SAP Business Data Cloud, преобразующее решение, предназначенное для интеграции данных SAP и сторонних организаций в организациях, обеспечивая доверенную основу для принятия решений, управляемых данными и достижений ИИ. Эта платформа оптимизирует данные из основных бизнес -приложений, включая расширенные возможности для разработки данных и аналитических возможностей для стимулирования инноваций и эффективных пониманий. Решение плавно интегрирует технологию DataBricks, улучшая поддержку для разработки данных, ML и рабочих нагрузок AI.

Список ключевых компаний на рынке управления данными искусственного интеллекта:

• IBM
• Microsoft
• Оракул
• 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 LP

Последние разработки (M & A/Partnerships/Collaboration/соглашения/запуск продукта)

• В марте 2025 годаGoogle Cloud объявила о окончательном соглашении о приобретении WIZ, направленном на расширение решений по безопасности для предприятий и государственных организаций. Это сотрудничество должно улучшить предложения кибербезопасности, предоставляя организациям большую гибкость в обеспечении своей цифровой среды. Интеграция возможностей Wiz поможет операциям по безопасности Google укрепить его способность собирать данные телеметрии безопасности, применять расширенный интеллект угроз и выявлять высокоприоритетные риски. Кроме того, платформа будет способствовать автоматизированному реагированию на инциденты, управлению делами и бесшовным сотрудничеством, обеспечивая комплексную защиту современной ИТ -инфраструктуры.
• В марте 2025 года, Oracle и Nvidia объявили о партнерстве для интеграции программного обеспечения Nvidia с ускоренным вычислением и выводом с инфраструктурой AI Oracle и Generative AI Services, что позволяет организациям ускорить разработку агентских приложений искусственного интеллекта. Благодаря этому сотрудничеству Oracle Cloud Infrastructure (OCI) в настоящее время изначально поддерживает программную платформу NVIDIA AI Enterprise, предлагая доступ к более чем 160 инструментам AI и более 100 микросервисам NVIDIA NIM непосредственно через консоль OCI. Эта интеграция обеспечивает комплексный стек ИИ, предназначенный для удовлетворения ключевых требований, таких как конфиденциальность данных, суверенный ИИ и обработка с низкой задержкой.
• В марте 2025 годаIBM объявила о новом сотрудничестве с NVIDIA, включая запланированные интеграции, использующие справочный дизайн платформы данных NVIDIA AI, чтобы помочь предприятиям оптимизировать использование данных для создания, масштабирования и управления генеративными рабочими нагрузками и агентскими приложениями ИИ. Вновь введенная возможность IBM сдерживающей контент (CAS) позволяет организациям извлекать понимание из огромных объемов неструктурированных данных для вывода при сохранении доверия и безопасности.
• В феврале 2025 года, IBM приобрел DataStax, ключевой поставщик искусственных технологий и решений для данных, для укрепления своего портфеля Watsonx и ускорения принятия генеративного ИИ. Это приобретение позволяет предприятиям получить большую ценность из обширных неструктурированных данных, усиливая приверженность IBM к ИИ с открытым исходным кодом. DataStax предлагает ключевые технологии, в том числе AstradB и DataStax Enterprise, которые предлагают возможности базы данных NOSQL и вектор, а также Langflow, платформу с открытым исходным кодом, поддерживающую разработку приложений для искусственного интеллекта.