AI数据管理市场

市场定义

该市场着重于使用人工智能（AI）简化数据处理，存储和治理的高级系统的开发和实施。它涉及自动化数据集成，质量控制和安全措施以提高效率和准确性。

AI驱动的算法优化数据结构，异常检测和元数据管理，以确保无缝访问和检索。该市场支持跨行业的应用，包括预测分析，法规合规性和智能自动化。

企业利用AI驱动的平台用于数据编目，知识图生成和实时决策，从而减少了手动干预。 AI在数据管理中的采用增强了运营情报，使组织能够从复杂的数据集中提取有价值的见解。

AI数据管理市场概述

全球数据管理市场规模在2023年的价值为256.7亿美元，预计到2024年的315.6亿美元增加到2031年的1,438.9亿美元，在预测期间的复合年增长率为24.20％。

数据生成的增加加剧了对高级AI驱动的管理解决方案的需求，从而提高了处理效率并确保无缝可访问性。企业越来越多地采用AI驱动的自动化来简化数据结构，分类和治理，减少手动努力并提高准确性，从而推动市场。

此外，对AI驱动的商业智能和分析的需求不断上升，正在促使组织实施智能数据管理平台，以优化决策并支持实时见解以实现战略增长。

Major companies operating in the AI data management industry are 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, and Hewlett Packard Enterprise Development LP.

数据生成的增长加剧了对高级管理解决方案的需求，从而推动了市场。企业正在处理来自多个来源的结构化和非结构化数据，包括物联网设备，云应用程序和企业系统。

AI驱动的工具优化数据构建，自动化分类并增强可访问性，从而确保有效的处理。对实时分析和可行的见解的需求进一步加速了AI驱动的数据管理平台，使组织能够从复杂的数据集中提取价值，同时保持准确性，安全性并遵守不断发展的监管要求。

• 2025年2月，SAP推出了SAP业务数据云，这是一种完全管理的SaaS解决方案，旨在统一和控制SAP数据，同时与第三方数据源无缝集成。作为SAP行业领先的数据，计划和分析解决方案的进步，SAP业务数据云将SAP DataSphere，SAP Analytics Cloud和SAP Business Warehouse结合了一个统一的平台。这种综合经验使企业能够在所有运营领域获得变革性的见解，从而增强了数据驱动的决策。

对AI驱动的数据管理解决方案的需求不断增长，这是由跨企业系统统一和管理大量结构化和非结构化数据的需求。将分析，计划和数据仓库集成到单个框架中，可以增强实时见解和自动数据处理，从而增强了AI在以更高效率和合规性管理复杂数据集中的扩展作用。

关键亮点：

1. AI数据管理行业的规模在2023年价值256.7亿美元。
2. 从2024年到2031年，市场预计将以24.20％的复合年增长率增长。
3. 北美在2023年的市场份额为33.75％，估值为86.6亿美元。
4. 平台部分在2023年获得了148.6亿美元的收入。
5. 到2031年，基于云的细分市场预计将达到77.4亿美元。
6. 数据增强细分市场在2023年获得了24.47％的最大收入份额。
7. 在预测期间，计算机视觉片段有望为46％的强大复合年增长率。
8. BFSI细分市场预计将在2023年获得22.40％的最大收入份额。
9. 预计在预测期内，亚太市场的复合年增长率为25.20％。

市场驱动力

在数据管理中采用AI驱动的自动化

企业正在将AI驱动的自动化整合到数据管理工作流程中，以提高效率并降低手动干预，从而有助于AI数据管理市场的增长。 AI算法简化了数据摄入，转换和质量检查，最小化错误和不一致。

自动化的元数据标记，重复数据删除和数据编目可增强企业系统之间的可发现性和可访问性。机器学习（ML）模型连续完善数据分类和完整性检查，从而提高了操作精度。

向智能自动化的转变使组织能够有效地分配资源，同时保持高数据可靠性，从而推动基于AI的数据管理解决方案的广泛采用。

• 2025年3月，AWS推出了亚马逊萨吉式制造商的统一工作室，将AI，分析开发和数据管理集成到单个环境中。这种转换重新定位从ML平台到一个综合解决方案，该解决方案简化了数据管理，分析和AI工作流程，从而消除了跨多个平台传输数据的需求。通过使数据管道自动化，该平台可确保无缝信息传输，从而增强AI驱动分析和决策。

市场挑战

数据隐私和安全问题

确保数据隐私和安全性仍然是AI数据管理市场增长的关键挑战。组织处理大量敏感信息，使其容易受到违规，未经授权的访问和合规风险的影响。

监管框架，例如通用数据保护法规（GDPR），《加州消费者隐私法》（CCPA）和特定于行业的授权，这为数据治理增添了复杂性。

公司正在实施AI驱动的安全解决方案，包括自动威胁检测，加密和访问控制机制。

此外，企业正在利用联合学习和差异隐私技术来处理数据，同时最大程度地降低风险。加强网络安全策略并采用零信托体系结构进一步增强了数据保护和法规依从性。

市场趋势

增加对AI驱动的商业智能和分析的依赖

金融机构，医疗保健提供商和电子商务公司越来越多地利用AI驱动的数据管理来增强决策和竞争性情报，从而促进市场。

AI驱动的分析平台处理大型数据集，识别模式并生成预测性见解，使企业能够优化运营并改善客户体验。高级AI模型可以完善数据可视化，趋势预测和情感分析，帮助企业对市场动态有了更深入的了解。

AI驱动的数据湖泊和仓库有助于实时报告和战略计划。 AI与商业智能工具的集成已改变了企业数据利用，为基于AI的数据管理解决方案创造了增长机会。

• 2024年9月，Oracle引入了Oracle Fusion Data Intelligence的新型AI驱动功能，旨在帮助组织最大化其数据资产的价值，并在分析驱动的业务环境中加强其竞争地位。最新的增强功能包括Oracle Fusion Cloud人力资本管理（HCM）和Oracle Fusion Cloud供应链与制造（SCM）的智能应用程序，扩展了超越常规分析，以在基本的日常工作流程中提供可行的建议。

AI数据管理市场报告快照

分割	细节
通过奉献	平台，服务
通过部署	基于云的本地
通过应用	数据增强，数据匿名和压缩，探索性数据分析，归合预测建模，数据验证和降噪，过程自动化，其他
通过技术	机器学习，自然语言处理，计算机视觉，上下文意识
通过垂直	BFSI，政府和国防，医疗保健，制造，能源和公用事业，IT和电信，其他
按地区	北美：美国，加拿大，墨西哥
	欧洲：法国，英国，西班牙，德国，意大利，俄罗斯，欧洲其他地区
	亚太：中国，日本，印度，澳大利亚，东盟，韩国，亚太其他地区
	中东和非洲：土耳其，阿联酋，沙特阿拉伯，南非，中东和非洲其他地区
	南美洲：巴西，阿根廷，南美其他地区

 市场细分：

• 通过提供（平台和服务）：由于其在数据集成，处理和治理方面的全面功能，该平台细分市场在2023年获得了148.6亿美元的收入，使企业能够在统一的生态系统内简化工作流程，增强工作流程，增强可伸缩性并优化AI-drive的分析。
• 通过部署（基于云的和本地）：基于云的细分市场在2023年持有54.42％的市场份额，这是因为其可扩展性，成本效率和与AI-drion Analytics的无缝集成，使企业能够通过增强的灵活性和实时可访问性来处理和管理大型数据集。
• By Application (Data Augmentation, Data Anonymization & Compression, Exploratory Data Analysis, Imputation Predictive Modeling, Data validation & Noise Reduction, Process Automation, and Others): The data augmentation segment is projected to reach USD 35.34 billion by 2031, owing to its critical role in enhancing model training by generating diverse, high-quality datasets, improving algorithm accuracy, and addressing data limitations across industries.
• 通过技术（机器学习，自然语言处理，计算机视觉和上下文意识）：计算机视觉细分市场有望在预测期内以24.46％的复合年增长率增长，这是由于其有效地处理，分析和提取可行的洞察力的能力，从大量的无效数据，跨越诸如医疗系统范围内的诸如跨越诸如“驱动器”的行业和自动范围内。
• 通过垂直（BFSI，政府和国防，医疗保健，制造业，能源和公用事业，IT和电信等）：预计BFSI部分将在2031年持有22.40％的市场份额，这是由于越来越多地采用了AI-Drive驱动的风险评估，欺诈行为，并增强了欺诈行为，并加强了欺诈行为，并促进了逐步调节性，并促进了良好的金融和促进财务状况，并确定了促进范围的财务状况，并确定了促进欺诈行为，并确定了促进欺诈行为，并确定了促进欺诈行为，并确定了促进欺诈行为，并确定了促进风险评估，并确定了范围内的范围，并确定了促进风险评估，并确定了范围驱动的风险评估，并确定了范围的范围。优化客户分析。

AI数据管理市场区域分析

根据地区，全球市场已分为北美，欧洲，亚太地区，中东和非洲以及拉丁美洲。

北美在2023年的市场份额约为33.75％，估值为86.6亿美元。由于寻求可扩展和安全数据解决方案的企业广泛采用了AI驱动的云平台，该地区的AI数据管理市场正在扩大。

包括AWS，Microsoft Azure和Google Cloud在内的领先云提供商正在将AI驱动的自动化集成到其数据管理服务中，从而增强了实时处理和分析功能。企业正在利用这些解决方案来管理混合和多云环境的大量数据集，从而优化工作流和决策。

对数据治理，安全性和合规性的越来越依赖于AI支持AI的云平台，加强了在行业中AI驱动的数据管理的采用。

此外，北美的医疗保健部门越来越依靠AI驱动的数据管理解决方案来改善患者护理，研究和法规依从性。医院，制药公司和生命科学组织正在利用AI驱动的平台来管理电子健康记录（EHR），临床试验数据和基因组信息。

AI增强了数据互操作性，自动化医疗编码，并确保实时诊断和个性化治疗的见解。远程医疗和数字保健服务的快速扩展进一步推动了对AI驱动的数据集成和安全解决方案的需求，从而使医疗保健提供者能够以更高的效率和监管依从性管理敏感数据。

• 2024年10月，微软在Microsoft Cloud中为Healthcare引入了创新，以增强护理体验，改善团队协作，支持医疗保健专业人员并提供可行的临床和运营见解。这些进步包括Microsoft Fabric的增强数据管理功能以及AI驱动的护理工作流解决方案。借助Microsoft Fabric中医疗保健数据解决方案的一般可用性，组织可以通过统一的AI驱动平台简化数据访问，管理和利用。 Microsoft Purview现在在公共预览中提供医疗保健安全应用模板，以增强数据治理。

在预测期内，亚太地区的市场有望在25.20％的强大复合年增长率上实现显着增长。亚太地区的金融部门正在为数据管理的AI收养量激增，尤其是银行，保险和金融科技领域，从而促进了AI数据管理行业。

中国，新加坡和澳大利亚的机构正在部署AI驱动的平台来管理高频交易数据，自动化风险分析并增强欺诈检测。 AI驱动的数据管理解决方案正在优化遵守不断发展的法规，例如新加坡的金融服务和市场法和澳大利亚的消费者数据权利（CDR）。

数字银行和移动支付生态系统的快速扩展正在进一步增加对AI驱动的数据治理和安全解决方案的需求，以有效地处理大量交易数据量。

此外，亚太地区的制造业越来越多地采用AI驱动的数据管理来优化生产效率和供应链运营。中国，日本和印度正在领导采用AI驱动的预测维护，质量控制和物流自动化。

AI驱动的平台分析了来自工业物联网传感器和企业资源计划（ERP）系统的实时数据，以增强决策并最大程度地减少停机时间。

电子商务和全球贸易的迅速增长进一步加强了对AI驱动供应链分析的需求，帮助公司导航中断，改善需求预测并增强复杂分销网络的库存管理。

监管框架

• 美国采用特定部门的AI法规方法，强调指南而不是全面的立法。联邦贸易委员会（FTC）等联邦机构就AI伦理和数据隐私提供了指导。国家标准技术研究所（NIST）开发了AI风险管理框架，以促进值得信赖的AI系统。此外，美国还对先进的AI芯片和半导体技术实施了出口控制，以维持国家安全利益。
• 欧盟已经引入了《人工智能法》（AI法案），这是世界上第一个全面的AI法律，旨在确保AI系统安全，透明和尊重基本权利。 《 AI法案》于2024年3月13日获得了欧洲议会的良好投票，并将在2026年6月左右在两年宽限期之后完全适用。
• 中国已经实施了影响AI开发和使用的几项法规，包括基于Internet的信息服务中建议算法的管理规定（2021）以及基于Internet的信息服务中有关深层综合的行政规定（2022）。这些法规构成了目前中国AI治理的基本法律框架。

竞争格局：

AI数据管理行业的特征是几个市场参与者通过开发高级数据云解决方案并与行业合作伙伴建立战略合作，以增强数据集成，治理和AI驱动分析。

这些举措使组织能够统一结构化和非结构化数据，优化实时处理并提高决策能力。公司正在利用合作伙伴关系来扩展其技术能力，整合ML框架并支持AI驱动的数据管理中的自动化。

企业正在通过AI驱动的数据平台推动创新，通过将其策略与不断发展的企业需求保持一致，从而增强了市场扩展，并解决了对安全，可扩展和智能数据解决方案的不断增长的需求。

• 2025年2月，SAP SE推出了SAP业务数据云，该解决方案旨在整合整个组织之间的SAP和第三方数据，确保了可信赖的数据驱动决策和AI的进步基础。该平台简化了来自基本业务应用程序的数据，同时结合了高级数据工程和分析功能，以推动创新和可行的见解。该解决方案无缝地集成了Databricks技术，增强对数据工程，ML和AI工作负载的支持。

AI数据管理市场中的主要公司清单：

• IBM
• 微软
• Oracle
• SAP SE
• 谷歌
• 亚马逊Web Services，Inc。
• Teradata Corporation
• Snowflake Inc.
• Cloudera，Inc。
• Databricks Inc.
• Informatica LLC
• SAS Institute Inc.
• Salesforce
• Alteryx
• 惠普Packard Enterprise Development LP

最近的发展（并购/合作伙伴/协作/协议/产品发布）

• 2025年3月，Google Cloud宣布了一项确定，以获取Wiz，旨在扩大针对企业和政府实体的安全解决方案。这项合作旨在增强网络安全产品，为组织提供更大的灵活性，以保护其数字环境。整合Wiz的功能将帮助Google安全操作增强其收集安全遥测数据，应用高级威胁情报并确定高优先级风险的能力。此外，该平台将促进自动事件响应，案例管理和无缝协作，从而确保对现代IT基础架构的全面保护。
• 2025年3月Oracle和Nvidia宣布了合作伙伴关系，将NVIDIA的加速计算和推理软件与Oracle的AI基础架构和生成AI服务集成在一起，使组织能够加速代理AI应用程序的开发。通过这种合作，Oracle Cloud Infrastructure（OCI）现在本地支持NVIDIA AI Enterprise软件平台，直接通过OCI控制台直接提供了160个AI工具和100+ NVIDIA NIM MICROSERVICES的访问权限。该集成提供了一个综合的AI堆栈，旨在满足关键要求，例如数据隐私，主权AI和低延迟处理。
• 2025年3月，IBM宣布了与NVIDIA的新合作，包括计划的集成利用NVIDIA AI数据平台参考设计，以帮助企业优化用于构建，扩展和管理生成AI工作负载和代理AI应用程序的数据利用率。 IBM新引入的内容感知存储（CAS）功能使组织能够从大量非结构化数据中提取洞察力，以推导信任和安全性。
• 2025年2月，IBM收购了AI和数据解决方案的关键提供商DataStax，以加强其WATSONX投资组合并加速生成AI的采用。此次收购使企业能够从广泛的非结构化数据中获得更大的价值，同时加强了IBM对开源AI的承诺。 DataStax带来了关键技术，包括提供NOSQL和Vector数据库功能的AstradB和DataStax Enterprise，以及Langflow，这是一个支持低代码AI应用程序开发的开源平台。