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세계의 데이터 마스킹 시장
Data Masking
상품코드 : 1544068
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2024년 08월
페이지 정보 : 영문 179 Pages
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한글목차

세계의 데이터 마스킹 시장은 2030년까지 17억 달러에 달할 전망

2023년에 6억 8,290만 달러로 추정되는 세계의 데이터 마스킹 시장은 2023-2030년 CAGR 13.5%로 성장하며, 2030년에는 17억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 본 리포트에서 분석한 부문의 하나인 BFSI 업계는 CAGR 15.7%를 기록하며, 분석 기간 종료시에는 6억 5,230만 달러에 달할 것으로 예측됩니다. IT & 통신 업계 부문의 성장률은 분석 기간 중 CAGR 14.6%로 추정됩니다.

미국 시장은 추정 1억 8,200만 달러, 중국은 CAGR 12.3%로 성장 예측

미국의 데이터 마스킹 시장은 2023년에 1억 8,200만 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제대국인 중국은 분석 기간인 2023-2030년 CAGR 12.3%로 추이하며, 2030년까지 2억 4,670만 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측됩니다. 기타 주목해야 할 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 중 CAGR은 각각 12.5%와 11.1%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 9.2%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 데이터 마스킹 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

데이터 마스킹이란 무엇이며, 어떻게 기밀 정보를 보호하는가?

데이터 마스킹은 분석, 테스트, 사용자 교육 등의 목적으로 사용성을 유지하는 방식으로 데이터를 숨겨서 민감한 개인 데이터를 보호하는 데 사용되는 데이터 보안 기술입니다. 이 프로세스는 실제 데이터를 공개하지 않고도 비즈니스 프로세스나 제3자가 사용할 수 있는 구조적으로 유사하지만 실제 데이터와는 다른 버전의 조직 데이터를 생성합니다. 이는 개인 식별 정보, 재무 정보 및 기타 민감한 데이터 요소를 무단 액세스로부터 숨겨서 이루어집니다. 데이터 마스킹 기술에는 정적 데이터 마스킹과 동적 데이터 마스킹이 있으며, 정적 데이터 마스킹은 정적 데이터와 동적 데이터 모두에 적용될 수 있습니다. 데이터 마스킹은 데이터를 외부 업체와 공유하거나 안전하지 않은 테스트 환경에서 데이터를 사용해야 하는 경우 데이터 보호 규정을 준수하고 데이터 유출 위험을 줄일 수 있습니다.

규제 준수에서 데이터 마스킹이 점점 더 중요해지는 이유는 무엇인가?

디지털 시대에 규제 준수는 데이터 마스킹의 중요한 원동력이 되고 있습니다. 유럽연합의 일반 데이터 보호 규정(GDPR(EU 개인정보보호규정)), 캘리포니아주 소비자 개인정보 보호법(CCPA) 및 기타 전 세계 데이터 보호법은 개인 데이터의 프라이버시와 보안을 관리하기 위한 엄격한 요건을 규정하고 있습니다. 데이터 마스킹은 소프트웨어 테스트, 사용자 교육 등 실제 세부 정보를 공개하지 않고 데이터를 활용해야 하는 프로세스에서 기밀 데이터가 유출되지 않도록 함으로써 조직이 이러한 규정을 준수할 수 있도록 돕습니다. 이러한 규제를 준수하기 위해서는 외부 위협으로부터 데이터를 보호해야 할 뿐만 아니라, 내부적으로 데이터가 악용되지 않도록 보호해야 합니다. 데이터 마스킹을 도입함으로써 기업은 데이터 유출 및 규정 위반으로 인한 막대한 벌금, 법적 처벌, 평판 훼손을 피할 수 있습니다.

데이터 마스킹의 과제와 혁신이란?

데이터 마스킹은 데이터 보안을 위한 강력한 툴이지만, 이를 효과적으로 구현하기 위해서는 몇 가지 과제가 있습니다. 주요 과제 중 하나는 데이터의 유용성과 보안의 균형을 유지하는 것입니다. 마스킹된 데이터는 실제 민감한 정보를 드러내지 않으면서도 운영 및 분석 목적으로는 여전히 유용해야 합니다. 이러한 균형을 이루기 위해서는 데이터의 무결성과 관련성을 보장하는 첨단 알고리즘이 필요한 경우가 많습니다. 또 다른 과제는 다양한 데이터베이스와 용도을 포함한 다양한 IT 환경에서 데이터 마스킹의 복잡성입니다. 각 환경마다 서로 다른 마스킹 기술이 필요할 수 있으며, 이는 데이터 마스킹 솔루션의 구현과 관리를 복잡하게 만들 수 있습니다. 그러나 기술, 특히 인공지능과 머신러닝의 발전은 데이터 마스킹 솔루션의 능력을 향상시키고 있습니다. 이러한 기술은 데이터 마스킹 프로세스를 자동화하고 개선하여 다양한 데이터 유형과 환경에서 기밀 정보를 보다 효율적이고 효과적으로 보호할 수 있도록 돕고 있습니다.

데이터 마스킹 시장의 성장 원동력은?

데이터 마스킹 시장의 성장을 촉진하는 몇 가지 요인이 있지만, 그 중 가장 중요한 것은 기업이 생성하는 데이터의 양 증가와 사이버 위협의 고도화다. 기업이 디지털 비즈니스를 확장함에 따라 중요한 데이터 자산을 보호해야 할 필요성이 커지고 있습니다. 또한 전 세계에서 데이터 프라이버시 규제가 강화됨에 따라 기업은 데이터 마스킹과 같은 강력한 데이터 보안을 실행해야 합니다. 또한 데이터 유출과 그로 인한 잠재적 금전적, 평판상의 피해에 대한 인식이 높아지면서 기업은 첨단 보안 조치에 대한 투자를 늘리고 있습니다. 또한 의료, 금융, 통신 등 데이터 기밀성이 특히 높은 분야에서는 데이터 프라이버시와 규제 준수를 보장하기 위해 데이터 마스킹 솔루션의 도입이 빠르게 증가하고 있습니다. 이러한 촉진요인은 데이터 마스킹의 효과와 적용 가능성을 높이는 기술 발전과 함께 시장 확대에 박차를 가하고 있으며, 현대 데이터 보안 전략에서 데이터 마스킹의 중요한 역할을 강조하고 있습니다.

조사 대상 기업의 예(주목 12사)

목차

제1장 조사 방법

제2장 개요

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSA
영문 목차

영문목차

Global Data Masking Market to Reach US$1.7 Billion by 2030

The global market for Data Masking estimated at US$682.9 Million in the year 2023, is expected to reach US$1.7 Billion by 2030, growing at a CAGR of 13.5% over the analysis period 2023-2030. BFSI Vertical, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 15.7% CAGR and reach US$652.3 Million by the end of the analysis period. Growth in the IT & Telecom Vertical segment is estimated at 14.6% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$182.0 Million While China is Forecast to Grow at 12.3% CAGR

The Data Masking market in the U.S. is estimated at US$182.0 Million in the year 2023. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$246.7 Million by the year 2030 trailing a CAGR of 12.3% over the analysis period 2023-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 12.5% and 11.1% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 9.2% CAGR.

Global Data Masking Market - Key Trends and Drivers Summarized

What Is Data Masking and How Does It Secure Sensitive Information?

Data masking is a data security technique used to protect sensitive, private, and confidential data by obscuring it in a way that maintains its usability for purposes such as analytics, testing, and user training. The process involves creating a structurally similar but inauthentic version of the organization's data that can be used in business processes or third-party hands without exposing the actual data. This is achieved by hiding personal identifiers, financial information, and other sensitive data elements from unauthorized access. Data masking techniques can be static, which masks data at rest and produces a sanitized version of the database, or dynamic, which masks data on the fly as queries are made by unauthorized users. In contexts where data needs to be shared with external contractors or used in non-secure test environments, data masking ensures compliance with data protection regulations and mitigates the risk of data breaches.

Why Is Data Masking Increasingly Important in Regulatory Compliance?

In the modern digital age, regulatory compliance has become a significant driver for data masking. Legislation such as the General Data Protection Regulation (GDPR) in the European Union, the California Consumer Privacy Act (CCPA), and other global data protection laws have stringent requirements for managing the privacy and security of personal data. Data masking helps organizations comply with these regulations by ensuring that sensitive data is not exposed during processes like software testing, user training, or any scenario where data needs to be utilized without revealing actual details. Compliance with these regulations not only requires protecting data from external threats but also involves securing data from potential internal misuse. By implementing data masking, companies can avoid heavy fines, legal consequences, and damage to reputation associated with data breaches and non-compliance.

What Are the Challenges and Technological Innovations in Data Masking?

While data masking is a powerful tool for data security, implementing it effectively presents several challenges. One of the primary challenges is maintaining the balance between data utility and security. Masked data must remain useful for operational or analytical purposes even though it does not reveal any actual sensitive information. Achieving this balance often requires sophisticated algorithms that ensure data integrity and relevance. Another challenge is the complexity of masking data in diverse IT environments that include a wide array of databases and applications. Each environment may require different masking techniques, which can complicate the implementation and management of data masking solutions. However, advancements in technology, particularly in artificial intelligence and machine learning, are improving the capabilities of data masking solutions. These technologies are being used to automate and refine the data masking process, making it more efficient and effective at protecting sensitive information across various data types and environments.

What Drives the Growth in the Data Masking Market?

The growth in the data masking market is driven by several factors, key among them being the escalating volume of data generated by businesses and the increasing sophistication of cyber threats. As organizations expand their digital operations, the need to protect critical data assets becomes imperative. The proliferation of data privacy regulations globally also compels organizations to adopt robust data security practices such as data masking. Furthermore, the growing awareness of data breaches and their potential financial and reputational damages has prompted businesses to invest in advanced security measures. Additionally, sectors such as healthcare, finance, and telecommunications, where data sensitivity is particularly high, are rapidly adopting data masking solutions to ensure data privacy and regulatory compliance. These drivers, coupled with technological advancements that enhance the effectiveness and applicability of data masking, are fueling the expansion of the market, highlighting its crucial role in contemporary data security strategies.

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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