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세계의 데이터 레이크 시장
Data Lakes
상품코드 : 1544065
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2024년 08월
페이지 정보 : 영문 193 Pages
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한글목차

세계의 데이터 레이크 시장은 2030년까지 458억 달러에 달할 전망

2023년에 101억 달러로 추정되는 세계의 데이터 레이크 시장은 2023-2030년 CAGR 24.1%로 성장하며, 2030년에는 458억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 본 리포트에서 분석한 부문의 하나인 데이터 레이크 솔루션은 CAGR 23.0%를 기록하며, 분석 기간 종료시에는 259억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 데이터 레이크 서비스 분야의 성장률은 분석 기간의 CAGR로 25.7%로 추정됩니다.

미국 시장은 27억 달러, 중국은 CAGR 23.0%로 성장 예측

미국의 데이터 레이크 시장은 2023년에 27억 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제대국인 중국은 2030년까지 69억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석 기간인 2023-2030년 CAGR은 23.0%입니다. 기타 주목해야 할 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 중 CAGR은 각각 21.5%와 20.5%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 16.4%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 데이터 레이크 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

데이터 레이크란 무엇이며, 데이터 관리에 어떤 혁명을 초래하는가?

데이터 레이크는 대량의 구조화·비구조화 데이터를 그대로 저장, 처리, 보호하기 위해 설계된 중앙 집중식 저장소입니다. 데이터 레이크는 계층이나 테이블 단위로 데이터를 저장하는 기존 데이터 웨어하우스와 달리, 데이터에 고유한 식별자와 메타데이터를 부여하는 플랫 아키텍처를 채택하고 있습니다. 이를 통해 소셜미디어, IoT 기기, 트랜잭션 시스템 등 다양한 소스의 데이터를 대규모 전처리 없이도 유연성과 확장성을 높일 수 있습니다. 데이터 레이크가 방대한 양의 원시 데이터를 보유할 수 있다는 것은 기업이 빅데이터 분석을 활용하여 고객 행동, 운영 효율성 및 시장 동향에 대한 더 깊은 인사이트을 얻을 수 있는 큰 기회를 제공합니다. 이러한 접근 방식은 의사결정을 강화할 뿐만 아니라 데이터 과학자와 분석가들이 데이터를 탐색하고 실험할 수 있는 넓은 캔버스를 제공함으로써 혁신을 촉진할 수 있습니다.

데이터 레이크는 고급 분석과 비즈니스 인텔리전스를 어떻게 촉진하는가?

데이터 레이크는 다양한 데이터세트를 대규모로 처리할 수 있으므로 고급 분석과 비즈니스 인텔리전스를 지원하는 데 필수적입니다. 데이터 레이크는 데이터를 원시 상태로 저장함으로써 기존 데이터베이스에서 볼 수 있는 데이터 사일로와 스키마 경직성의 제약 없이 실시간 분석부터 머신러닝, 예측 모델링에 이르기까지 다양한 유형의 분석을 적용할 수 있도록 합니다. 데이터 레이크의 아키텍처는 빠른 데이터 수집과 검색을 가능하게 합니다. 이는 비즈니스 의사결정에 즉각적인 인사이트을 필요로 하는 동적 분석 용도에 매우 중요합니다. 또한 데이터 레이크는 조직내 데이터 민주화를 지원합니다. 다양한 비즈니스 부서의 데이터에 대한 광범위한 액세스를 제공함으로써 직원들은 개인화된 보고서와 시각화를 생성하고 투명성과 협업적 의사결정을 강화할 수 있습니다.

데이터 레이크 도입시 고려해야 할 사항은 무엇인가?

데이터 레이크는 큰 이점을 가져다 주지만, 데이터 레이크 도입에는 조직이 극복해야 할 큰 과제가 있습니다. 가장 우려되는 것은 데이터 거버넌스와 보안입니다. 데이터 레이크는 그 규모와 범위가 방대하므로 보안 침해와 데이터 유출의 영향을 받기 쉽습니다. 엄격한 거버넌스 정책과 강력한 보안 대책이 없다면 데이터 레이크는 무질서하고 관리하기 어려운 데이터 늪으로 변질될 수 있습니다. 또 다른 과제는 데이터 품질과 일관성을 보장하는 것입니다. 데이터 레이크는 네이티브 포맷으로 데이터를 수용하므로 데이터 중복, 불일치, 불완전성 등의 문제가 발생할 수 있습니다. 이를 관리하기 위해서는 고급 데이터 관리 툴와 프로세스, 그리고 데이터 손상을 방지하기 위한 지속적인 유지보수가 필요합니다. 또한 데이터 레이크에서 가치를 창출하기 위해서는 데이터 과학 및 분석 전문 기술이 필요하며, 대규모의 다양한 데이터세트에서 인사이트를 도출하는 것이 쉽지 않기 때문입니다.

데이터 레이크 시장의 성장 원동력은 무엇인가?

데이터 레이크 시장의 성장은 현대 비즈니스에서 생성되는 데이터의 양과 유형이 증가함에 따라 여러 가지 요인에 의해 지원되고 있습니다. 기업이 디지털 전환을 진행하면서 데이터를 저장하고 분석할 수 있는 유연하고 확장 가능한 솔루션의 필요성이 중요해지고 있습니다. 데이터 레이크는 이러한 요구를 충족시키기에 적합하며, 다양한 분석 툴와 용도을 지원하면서 복잡한 빅데이터를 처리할 수 있는 플랫폼을 제공합니다. 클라우드 플랫폼은 데이터 레이크 구축 및 확장에 필요한 인프라를 비용 효율적으로 제공하므로 클라우드 기반 솔루션의 채택이 증가하고 있는 것도 데이터 레이크의 성장에 기여하고 있습니다. 또한 업계 전반에 걸쳐 데이터베이스 의사결정을 위한 데이터 레이크에 대한 수요가 증가하고 있는 것도 데이터 레이크 수요를 촉진하고 있습니다. 기업이 전략적 구상과 경쟁 우위를 촉진할 수 있는 종합적인 고려를 원하고 있기 때문입니다. 데이터 레이크는 경제적인 요인, 기술 발전, 데이터 분석 기능 향상에 대한 각 산업별 요구가 데이터 레이크 시장 확대를 더욱 촉진하고 기업 데이터 전략의 핵심으로 자리 잡고 있습니다.

조사 대상 기업의 예(주목 44사)

목차

제1장 조사 방법

제2장 개요

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSA
영문 목차

영문목차

Global Data Lakes Market to Reach US$45.8 Billion by 2030

The global market for Data Lakes estimated at US$10.1 Billion in the year 2023, is expected to reach US$45.8 Billion by 2030, growing at a CAGR of 24.1% over the analysis period 2023-2030. Data Lakes Solutions, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 23.0% CAGR and reach US$25.9 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Data Lakes Services segment is estimated at 25.7% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$2.7 Billion While China is Forecast to Grow at 23.0% CAGR

The Data Lakes market in the U.S. is estimated at US$2.7 Billion in the year 2023. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$6.9 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 23.0% over the analysis period 2023-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 21.5% and 20.5% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 16.4% CAGR.

Global Data Lakes Market - Key Trends and Drivers Summarized

What Are Data Lakes and How Do They Revolutionize Data Management?

Data lakes are centralized repositories designed to store, process, and secure large volumes of structured and unstructured data in their native format. Unlike traditional data warehouses, which store data in hierarchies and tables, data lakes employ a flat architecture where data is tagged with a unique identifier and metadata. This setup allows for greater flexibility and scalability, accommodating data from diverse sources such as social media, IoT devices, and transactional systems without the need for extensive preprocessing. The ability of data lakes to hold vast amounts of raw data presents significant opportunities for businesses to leverage big data analytics, thereby gaining deeper insights into customer behavior, operational efficiency, and market trends. This approach not only enhances decision-making but also fosters innovation by providing a broad canvas for data scientists and analysts to explore and experiment with data.

How Do Data Lakes Facilitate Advanced Analytics and Business Intelligence?

Data lakes are integral to supporting advanced analytics and business intelligence due to their ability to handle diverse datasets at scale. By storing data in its raw form, data lakes enable organizations to apply various types of analytics—from real-time analytics to machine learning and predictive modeling—without the constraints of data silos and schema rigidity found in traditional databases. The architecture of data lakes allows for high-speed data ingestion and retrieval, which is crucial for dynamic analytics applications that require immediate insights to inform business decisions. Additionally, data lakes support the democratization of data within an organization. By providing broad access to data across different business units, employees can generate personalized reports and visualizations, enhancing transparency and collaborative decision-making.

What Are the Challenges and Considerations in Implementing a Data Lake?

While data lakes offer substantial benefits, their implementation comes with significant challenges that organizations must navigate. One of the foremost concerns is data governance and security. The vast size and scope of data lakes make them vulnerable to security breaches and data leaks. Without stringent governance policies and robust security measures, data lakes can quickly become data swamps—disorganized and difficult to manage. Another challenge lies in ensuring data quality and consistency. Data lakes accept data in its native format, which can lead to issues of data redundancy, inconsistency, and incompleteness. Managing these aspects requires sophisticated data management tools and processes, as well as ongoing maintenance to prevent data decay. Furthermore, deriving value from a data lake requires specialized skills in data science and analytics, as extracting insights from large, diverse datasets is not trivial.

What Drives the Growth in the Data Lakes Market?

The growth in the data lakes market is driven by several factors, underpinned by the increasing volume and variety of data generated by modern businesses. As organizations continue to undergo digital transformation, the need for flexible, scalable solutions to store and analyze data becomes critical. Data lakes are well-suited to meet this need, offering a platform that can handle the complexities of big data while supporting a wide range of analytical tools and applications. The rising adoption of cloud-based solutions also contributes to the growth of data lakes, as cloud platforms provide the necessary infrastructure to build and scale data lakes cost-effectively. Additionally, the push towards data-driven decision-making across industries propels the demand for data lakes, as businesses seek comprehensive insights that can drive strategic initiatives and competitive advantage. Economic factors, technological advancements, and sector-specific demands for improved data analytics capabilities further stimulate the expansion of the data lakes market, making it a cornerstone of enterprise data strategies.

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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