Размер рынка управления данными AI, доля, рост и отраслевой анализ, по предложению (платформа, услуги), по развертыванию (облачное, локальное), по приложению, по технологии (машинное обучение, обработка естественного языка, компьютерное зрение, понимание контекста), по вертикальному и региональному анализу, 2024-2031

Определение рынка

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, контроль качества и меры безопасности для повышения эффективности и точности.

Алгоритмы на основе искусственного интеллекта оптимизируют структурирование данных, обнаружение аномалий и управление метаданными, обеспечивая беспрепятственный доступ и извлечение. Этот рынок поддерживает приложения в различных отраслях, включая прогнозную аналитику, соблюдение нормативных требований и интеллектуальную автоматизацию.

Предприятия используют платформы на базе искусственного интеллекта для каталогизации данных, создания диаграмм знаний и принятия решений в режиме реального времени, сокращая ручное вмешательство. Внедрение искусственного интеллекта в управлении данными улучшает операционную аналитику, позволяя организациям извлекать ценную информацию из сложных наборов данных.

Рынок управления данными AIОбзор

Объем мирового рынка управления данными ИИ оценивался в 25,67 млрд долларов США в 2023 году и, по прогнозам, вырастет с 31,56 млрд долларов США в 2024 году до 143,89 млрд долларов США к 2031 году, демонстрируя среднегодовой темп роста 24,20% в течение прогнозируемого периода.

Рост объемов генерации данных усилил спрос на передовые решения для управления на базе искусственного интеллекта, которые повышают эффективность обработки и обеспечивают беспрепятственный доступ. Предприятия все чаще внедряют автоматизацию на основе искусственного интеллекта для оптимизации структурирования, категоризации и управления данными, сокращения ручного труда и повышения точности, что стимулирует рынок.

Кроме того, растущий спрос на бизнес-аналитику и аналитику на основе искусственного интеллекта подталкивает организации к внедрению интеллектуальных платформ управления данными, которые оптимизируют принятие решений и поддерживают аналитическую информацию в режиме реального времени для стратегического роста.

Основными компаниями, работающими в отрасли управления данными искусственного интеллекта, 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 Development LP.

Рост объемов генерации данных усилил спрос на передовые решения для управления, что подпитывает рынок. Предприятия имеют дело со структурированными и неструктурированными данными из нескольких источников, включая устройства Интернета вещей, облачные приложения и корпоративные системы.

Инструменты на основе искусственного интеллекта оптимизируют структурирование данных, автоматизируют категоризацию и повышают доступность, обеспечивая эффективную обработку в любом масштабе. Потребность в аналитике в реальном времени и практических знаниях еще больше ускорила внедрение платформ управления данными на базе искусственного интеллекта, позволяя организациям извлекать выгоду из сложных наборов данных, сохраняя при этом точность, безопасность и соответствие меняющимся нормативным требованиям.

• В феврале 2025 года SAP представила SAP Business Data Cloud, полностью управляемое SaaS-решение, предназначенное для унификации и управления данными SAP, а также плавной интеграции со сторонними источниками данных. SAP Business Data Cloud представляет собой развитие ведущих в отрасли решений SAP для обработки данных, планирования и аналитики и объединяет SAP Datasphere, SAP Analytics Cloud и SAP Business Warehouse в единую платформу. Этот интегрированный опыт позволяет предприятиям получать революционную информацию во всех областях деятельности, улучшая процесс принятия решений на основе данных.

Растущий спрос на решения для управления данными на основе искусственного интеллекта обусловлен необходимостью унифицировать и управлять огромными объемами структурированных и неструктурированных данных в корпоративных системах. Интеграция аналитики, планирования и хранилищ данных в единую структуру улучшает понимание в реальном времени и автоматическую обработку данных, усиливая растущую роль искусственного интеллекта в управлении сложными наборами данных с большей эффективностью и соответствием требованиям.

Ключевые моменты:

1. В 2023 году объем отрасли управления данными ИИ оценивался в 25,67 млрд долларов США.
2. Прогнозируется, что рынок будет расти в среднем на 24,20% с 2024 по 2031 год.
3. В 2023 году доля рынка Северной Америки составила 33,75% при оценке в 8,66 млрд долларов США.
4. Сегмент платформ в 2023 году принес выручку в размере 14,86 млрд долларов США.
5. Ожидается, что к 2031 году объем облачного сегмента достигнет 79,74 млрд долларов США.
6. Сегмент увеличения данных обеспечил наибольшую долю выручки — 24,47% в 2023 году.
7. Сегмент компьютерного зрения ожидает уверенный среднегодовой темп роста в 46% в течение прогнозируемого периода.
8. Прогнозируется, что сегмент BFSI обеспечит наибольшую долю выручки в 22,40% в 2023 году.
9. Ожидается, что рынок в Азиатско-Тихоокеанском регионе будет расти в среднем на 25,20% в течение прогнозируемого периода.

Драйвер рынка

Внедрение автоматизации на базе искусственного интеллекта в управлении данными

Компании интегрируют автоматизацию на основе искусственного интеллекта в рабочие процессы управления данными, чтобы повысить эффективность и сократить ручное вмешательство, способствуя росту рынка управления данными с использованием искусственного интеллекта. Алгоритмы искусственного интеллекта упрощают прием, преобразование и проверку качества данных, сводя к минимуму ошибки и несоответствия.

Автоматизированная маркировка метаданных, дедупликация и каталогизация данных повышают возможности обнаружения и доступности в корпоративных системах.Машинное обучениеМодели (ML) постоянно совершенствуют классификацию данных и проверки целостности, повышая операционную точность.

Переход к интеллектуальной автоматизации позволил организациям эффективно распределять ресурсы, сохраняя при этом высокую надежность данных, что способствовало широкому внедрению решений по управлению данными на основе искусственного интеллекта.

• В марте 2025 года AWS представила Unified Studio в Amazon SageMaker, интегрируя искусственный интеллект, разработку аналитики и управление данными в единой среде. Это преобразование превращает SageMaker из платформы машинного обучения в комплексное решение, которое оптимизирует управление данными, аналитику и рабочие процессы искусственного интеллекта, устраняя необходимость переноса данных между несколькими платформами. Автоматизируя конвейеры данных, платформа обеспечивает бесперебойную доставку информации, улучшая аналитику и принятие решений на основе искусственного интеллекта.

Рыночный вызов

Проблемы конфиденциальности и безопасности данных

Обеспечение конфиденциальности и безопасности данных остается важнейшей задачей для роста рынка управления данными ИИ. Организации обрабатывают огромные объемы конфиденциальной информации, что делает их уязвимыми для взломов, несанкционированного доступа и рисков, связанных с соблюдением требований.

Нормативно-правовая база, такая как Общий регламент по защите данных (GDPR), Калифорнийский закон о конфиденциальности потребителей (CCPA), а также отраслевые мандаты, усложняют управление данными.

Компании внедряют решения безопасности на основе искусственного интеллекта, включая механизмы автоматического обнаружения угроз, шифрования и контроля доступа.

Кроме того, предприятия используют методы федеративного обучения и дифференцированной конфиденциальности для обработки данных, минимизируя при этом риски воздействия. Укрепление стратегий кибербезопасности и внедрение архитектур нулевого доверия еще больше улучшают защиту данных и соответствие нормативным требованиям.

Рыночный тренд

Растущая зависимость от бизнес-аналитики и аналитики на базе искусственного интеллекта

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

Аналитические платформы на основе искусственного интеллекта обрабатывают большие наборы данных, выявляют закономерности и генерируют прогнозную информацию, позволяя компаниям оптимизировать операции и улучшить качество обслуживания клиентов. Усовершенствованные модели искусственного интеллекта улучшают визуализацию данных, прогнозирование тенденций и анализ настроений, помогая предприятиям глубже понять динамику рынка.

Озера и хранилища данных на базе искусственного интеллекта упрощают составление отчетов и стратегическое планирование в режиме реального времени. Интеграция ИИ с инструментами бизнес-аналитики изменила использование корпоративных данных, создав возможности для роста решений по управлению данными на основе ИИ.

• В сентябре 2024 года Oracle представила новые функции на базе искусственного интеллекта для Oracle Fusion Data Intelligence, призванные помочь организациям максимизировать ценность своих активов данных и укрепить свои конкурентные позиции в бизнес-среде, основанной на аналитике. Последние усовершенствования включают интеллектуальные приложения для Oracle Fusion Cloud Human Capital Management (HCM) и Oracle Fusion Cloud Supply Chain & Manufacturing (SCM), которые выходят за рамки традиционной аналитики и предоставляют практические рекомендации в рамках основных ежедневных рабочих процессов.

Снимок отчета о рынке управления данными AI

 Сегментация рынка:

• По предложению (платформа и услуги). В 2023 году сегмент платформ заработал 14,86 млрд долларов США благодаря своим комплексным возможностям в области интеграции, обработки и управления данными, которые позволяют предприятиям оптимизировать рабочие процессы, повысить масштабируемость и оптимизировать аналитику на основе искусственного интеллекта в рамках единой экосистемы.
• По развертыванию (облако и локально). В 2023 году облачный сегмент занимал 54,42% рынка благодаря своей масштабируемости, экономической эффективности и полной интеграции с аналитикой на основе искусственного интеллекта, что позволяет предприятиям обрабатывать большие наборы данных и управлять ими с повышенной гибкостью и доступностью в режиме реального времени.
• По приложениям (дополнение данных, анонимизация и сжатие данных, исследовательский анализ данных, прогнозное моделирование, проверка данных и снижение шума, автоматизация процессов и другие): прогнозируется, что к 2031 году сегмент увеличения данных достигнет 35,34 миллиарда долларов США благодаря его решающей роли в улучшении обучения моделей путем создания разнообразных высококачественных наборов данных, повышения точности алгоритмов и устранения ограничений данных в различных отраслях.
• По технологиям (машинное обучение, обработка естественного языка, компьютерное зрение и понимание контекста). Сегмент компьютерного зрения ожидает значительный рост в среднем на 24,46% в течение прогнозируемого периода благодаря его способности эффективно обрабатывать, анализировать и извлекать полезную информацию из огромных объемов неструктурированных визуальных данных, что способствует внедрению в таких отраслях, как здравоохранение, розничная торговля и автономные системы.
• По вертикали (BFSI, правительство и оборона, здравоохранение, производство, энергетика и коммунальные услуги, ИТ и телекоммуникации и другие). Ожидается, что в 2031 году сегмент BFSI будет занимать 22,40 % доли рынка в связи с растущим внедрением решений для оценки рисков на основе искусственного интеллекта, обнаружения мошенничества и обеспечения соответствия нормативным требованиям, что позволит финансовым учреждениям совершенствовать процесс принятия решений, автоматизировать управление данными и оптимизировать аналитику клиентов.

Рынок управления данными AIРегиональный анализ

В зависимости от региона мировой рынок подразделяется на Северную Америку, Европу, Азиатско-Тихоокеанский регион, Ближний Восток и Африку и Латинскую Америку.

В 2023 году на долю Северной Америки пришлось около 33,75 % рынка с оценкой в ​​8,66 миллиарда долларов США. Рынок управления данными ИИ в регионе расширяется благодаря широкому распространению облачных платформ на базе ИИ предприятиями, которые ищут масштабируемые и безопасные решения для обработки данных.

Ведущие поставщики облачных услуг, включая AWS, Microsoft Azure и Google Cloud, интегрируют автоматизацию на основе искусственного интеллекта в свои сервисы управления данными, расширяя возможности обработки и анализа в реальном времени. Компании используют эти решения для управления огромными наборами данных в гибридных и мультиоблачных средах, оптимизации рабочих процессов и принятия решений.

Растущая зависимость от облачных платформ с поддержкой искусственного интеллекта для управления данными, безопасности и соблюдения требований способствовала внедрению управления данными на основе искусственного интеллекта во всех отраслях.

Кроме того, сектор здравоохранения в Северной Америке все чаще полагается на решения для управления данными на основе искусственного интеллекта для улучшения ухода за пациентами, проведения исследований и соблюдения нормативных требований. Больницы, фармацевтические компании и организации в области медико-биологических наук используют платформы на базе искусственного интеллекта для управленияЭлектронные медицинские карты(EHR), данные клинических испытаний и геномная информация.

Искусственный интеллект повышает совместимость данных, автоматизирует медицинское кодирование и обеспечивает получение информации в режиме реального времени для диагностики и персонализированного лечения. Быстрое распространение телемедицины и цифровых медицинских услуг еще больше усилило потребность в решениях для интеграции и безопасности данных на основе искусственного интеллекта, которые позволяют поставщикам медицинских услуг управлять конфиденциальными данными с более высокой эффективностью и соблюдением нормативных требований.

• В октябре 2024 года Microsoft представила инновации в Microsoft Cloud for Healthcare, позволяющие улучшить качество медицинского обслуживания, улучшить взаимодействие команд, поддержать медицинских работников и предоставить полезную клиническую и операционную информацию. Эти достижения включают расширенные возможности управления данными в Microsoft Fabric и решение для управления рабочими процессами медсестер на основе искусственного интеллекта. Благодаря общедоступности решений для обработки медицинских данных в Microsoft Fabric организации могут оптимизировать доступ к данным, управление и их использование с помощью единой платформы на базе искусственного интеллекта. Microsoft Purview теперь предлагает общедоступную предварительную версию шаблонов приложений для обеспечения безопасности в сфере здравоохранения, чтобы улучшить управление данными.

Рынок в Азиатско-Тихоокеанском регионе готов к значительному росту с уверенным среднегодовым темпом роста 25,20% в течение прогнозируемого периода. В финансовом секторе Азиатско-Тихоокеанского региона наблюдается всплеск внедрения ИИ для управления данными, особенно в банковском деле, страховании и финансовых технологиях, что стимулирует индустрию управления данными ИИ.

Учреждения в Китае, Сингапуре и Австралии развертывают платформы на базе искусственного интеллекта для управления высокочастотными торговыми данными, автоматизации анализа рисков и улучшения обнаружения мошенничества. Решения для управления данными на базе искусственного интеллекта оптимизируют соблюдение развивающихся нормативных актов, таких как Закон Сингапура о финансовых услугах и рынках и Закон Австралии о правах потребителей на данные (CDR).

Быстрое расширение экосистем цифрового банкинга и мобильных платежей еще больше увеличивает спрос на решения по управлению данными и безопасности на основе искусственного интеллекта для эффективной обработки огромных объемов транзакционных данных.

Кроме того, производственный сектор в Азиатско-Тихоокеанском регионе все чаще внедряет управление данными на основе искусственного интеллекта для оптимизации эффективности производства и операций цепочки поставок. Китай, Япония и Индия лидируют по внедрению прогнозного обслуживания, контроля качества и автоматизации логистики на основе искусственного интеллекта.

Платформы на базе искусственного интеллекта анализируют данные в реальном времени от промышленных датчиков Интернета вещей и систем планирования ресурсов предприятия (ERP), чтобы улучшить процесс принятия решений и минимизировать время простоя.

Быстрый рост электронной коммерции и глобальной торговли еще больше усилил спрос на аналитику цепочек поставок на основе искусственного интеллекта, которая помогает компаниям справляться с сбоями, улучшать прогнозирование спроса и улучшать управление запасами в сложных распределительных сетях.

Нормативно-правовая база

• СШАпринимает отраслевой подход к регулированию ИИ, уделяя особое внимание рекомендациям, а не всеобъемлющему законодательству. Федеральные агентства, такие как Федеральная торговая комиссия (FTC), предоставляют рекомендации по этике ИИ и конфиденциальности данных. Национальный институт стандартов и технологий (NIST) разработал структуру управления рисками ИИ для продвижения надежных систем ИИ. Кроме того, США ввели экспортный контроль передовых микросхем искусственного интеллекта и полупроводниковых технологий для обеспечения интересов национальной безопасности.
• ЕСпредставила Закон об искусственном интеллекте (Закон об искусственном интеллекте), первый в мире всеобъемлющий закон об искусственном интеллекте, целью которого является обеспечение безопасности, прозрачности и соблюдения фундаментальных прав систем искусственного интеллекта. Закон об искусственном интеллекте получил положительное голосование Европейского парламента 13 марта 2024 года и вступит в полную силу примерно в июне 2026 года после двухлетнего льготного периода.
• Китайвнедрила несколько правил, влияющих на разработку и использование ИИ, в том числе Административные положения об алгоритмах рекомендаций в информационных службах Интернета (2021 г.) и Административные положения о глубоком синтезе в информационных службах Интернета (2022 г.). На данном этапе эти правила формируют основополагающую правовую основу для управления ИИ в Китае.

Конкурентная среда:

Индустрия управления данными ИИ характеризуется наличием нескольких игроков рынка, которые укрепляют свои позиции за счет разработки передовых облачных решений для данных и формирования стратегического сотрудничества с отраслевыми партнерами для улучшения интеграции данных, управления и аналитики на основе ИИ.

Эти инициативы позволяют организациям унифицировать структурированные и неструктурированные данные, оптимизировать обработку в реальном времени и улучшить возможности принятия решений. Компании используют партнерские отношения для расширения своих технологических возможностей, интеграции сред машинного обучения и поддержки автоматизации управления данными на основе искусственного интеллекта.

Компании внедряют инновации в платформах данных на базе искусственного интеллекта, усиливая расширение рынка и удовлетворяя растущий спрос на безопасные, масштабируемые и интеллектуальные решения для обработки данных, согласовывая свои стратегии с меняющимися потребностями предприятий.

• В феврале 2025 года SAP SE представила SAP Business Data Cloud — революционное решение, предназначенное для интеграции данных SAP и сторонних организаций в организациях, обеспечивая надежную основу для принятия решений на основе данных и развития искусственного интеллекта. Эта платформа оптимизирует данные из важнейших бизнес-приложений, в то же время объединяя передовые возможности обработки данных и аналитики для стимулирования инноваций и получения практической информации. Решение органично интегрирует технологию Databricks, улучшая поддержку рабочих нагрузок обработки данных, машинного обучения и искусственного интеллекта.

Список ключевых компаний на рынке управления данными AI:

• ИБМ
• Майкрософт
• Оракул
• SAP SE
• Google
• Amazon Веб-сервисы, Inc.
• Корпорация Терадата
• Компания «Снежинка»
• Клаудера, Инк.
• Датабрикс Инк.
• ООО «Информатика»
• Институт САС Инк.
• Salesforce
• Альтерикс
• Hewlett Packard Enterprise Development LP

Последние события (M&A/Партнерство/Сотрудничество/Соглашения/Запуск продукта)

• В марте 2025 г.Google Cloud объявила об окончательном соглашении о приобретении Wiz с целью расширения решений по обеспечению безопасности для предприятий и государственных учреждений. Это сотрудничество призвано улучшить предложения по кибербезопасности, предоставляя организациям большую гибкость в защите своей цифровой среды. Интеграция возможностей Wiz поможет Google Security Operations расширить свои возможности по сбору данных телеметрии безопасности, применять расширенную аналитику угроз и выявлять высокоприоритетные риски. Кроме того, платформа будет способствовать автоматическому реагированию на инциденты, управлению делами и бесперебойному сотрудничеству, обеспечивая комплексную защиту современных ИТ-инфраструктур.
• В марте 2025 г.Oracle и NVIDIA объявили о партнерстве для интеграции программного обеспечения NVIDIA для ускоренных вычислений и вывода с инфраструктурой искусственного интеллекта Oracle и сервисами генеративного искусственного интеллекта, что позволит организациям ускорить разработку приложений агентного искусственного интеллекта. Благодаря этому сотрудничеству Oracle Cloud Infrastructure (OCI) теперь изначально поддерживает программную платформу NVIDIA AI Enterprise, предлагая доступ к более чем 160 инструментам искусственного интеллекта и более чем 100 микросервисам NVIDIA NIM непосредственно через консоль OCI. Эта интеграция обеспечивает комплексный стек искусственного интеллекта, предназначенный для удовлетворения таких ключевых требований, как конфиденциальность данных, суверенный искусственный интеллект и обработка с малой задержкой.
• В марте 2025 г.IBM объявила о новом сотрудничестве с NVIDIA, включая запланированные интеграции с использованием эталонного дизайна NVIDIA AI Data Platform, чтобы помочь предприятиям оптимизировать использование данных для создания, масштабирования и управления генеративными рабочими нагрузками ИИ и агентными приложениями ИИ. Недавно представленная IBM возможность хранения с учетом содержимого (CAS) позволяет организациям извлекать ценную информацию из огромных объемов неструктурированных данных для последующего анализа, сохраняя при этом доверие и безопасность.
• В феврале 2025 г.IBM приобрела DataStax, ключевого поставщика решений в области искусственного интеллекта и обработки данных, чтобы усилить свое портфолио Watsonx и ускорить внедрение генеративного искусственного интеллекта. Это приобретение позволит компаниям получить большую выгоду от обширных неструктурированных данных, одновременно укрепляя приверженность IBM развитию искусственного интеллекта с открытым исходным кодом. DataStax предлагает ключевые технологии, в том числе AstraDB и DataStax Enterprise, которые предлагают возможности NoSQL и векторных баз данных, а также Langflow, платформу с открытым исходным кодом, поддерживающую разработку приложений искусственного интеллекта с низким кодированием.