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세계의 인공지능 데이터 관리 시장
Artificial Intelligence Data Management
상품코드 : 1643497
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2025년 01월
페이지 정보 : 영문 220 Pages
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한글목차

인공지능 데이터 관리 세계 시장, 2030년까지 1,048억 달러 규모에 달할 전망

2024년에 338억 달러로 추정되는 인공지능 데이터 관리 세계 시장은 2024년부터 2030년까지 CAGR 20.7%로 성장하여 2030년에는 1,048억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 AI 데이터 관리 플랫폼은 CAGR 19.2%를 기록하여 분석 기간 종료 시점에 467억 달러에 달할 것으로 예상되며, AI 데이터 관리 소프트웨어 도구 부문의 성장률은 분석 기간 동안 CAGR 20.9%로 추정됩니다.

미국 시장 89억 달러로 추정, 중국은 CAGR 19.7%로 성장 전망

미국의 인공지능 데이터 관리 시장 규모는 2024년 89억 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제 대국인 중국은 2030년까지 161억 달러의 시장 규모에 도달할 것으로 예상되며, 2024-2030년 분석 기간 동안 CAGR은 19.7%에 달할 것으로 예상됩니다. 다른 주목할 만한 지역 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 동안 각각 18.7% 및 18.0%의 CAGR을 기록할 것으로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 약 14.4%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.

세계 인공지능 데이터 관리 시장 - 주요 동향 및 촉진요인 정리

AI는 데이터 관리 업무를 어떻게 재정의하고 있는가?

인공지능(AI)은 복잡한 프로세스를 자동화하고, 데이터 품질을 개선하며, 실시간 의사결정을 가능하게함으로써 데이터 관리에 혁명을 일으키고 있습니다. 기존의 데이터 관리는 데이터 정리, 통합, 분류 등 시간이 많이 소요되는 작업을 수반하는 경우가 많았는데, AI 기반 솔루션은 머신러닝 알고리즘과 자연어 처리(NLP)를 사용하여 이러한 프로세스를 간소화하고 데이터의 정확성과 일관성을 보장합니다. 이러한 반복적인 작업을 자동화함으로써 조직은 데이터 관리보다 실행 가능한 인사이트를 도출하는 데 집중할 수 있습니다.

AI는 또한 조직이 데이터 규제를 추적, 모니터링 및 준수할 수 있도록함으로써 데이터 거버넌스를 강화하고 있으며, AI 기반 툴은 기밀 데이터를 자동으로 감지하고 필요한 보호 조치를 적용하고 감사 추적을 생성하여 컴플라이언스 위반의 위험을 줄일 수 있습니다. 줄일 수 있습니다. 또한, AI를 활용한 메타데이터 관리를 통해 기업은 데이터 자산에 대한 이해를 높이고 데이터 접근성과 사용성을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 발전으로 AI는 최신 데이터 관리 업무에 필수적인 요소로 자리 잡았으며, 조직은 보다 높은 효율성과 정확성으로 업무를 수행할 수 있게 되었습니다.

데이터 관리에서 AI 도입의 원동력은 무엇인가?

데이터의 급격한 증가와 관리의 복잡성은 데이터 관리에 AI 도입을 촉진하는 주요 요인입니다. 오늘날 조직은 IoT 기기, 소셜 미디어, 기업 시스템 등 다양한 소스에서 생성되는 방대한 양의 정형 및 비정형 데이터를 다루고 있으며, AI 솔루션은 방대한 데이터세트에서 실시간으로 분석, 분류 및 인사이트를 추출하여 이러한 복잡성을 처리할 수 있는 독보적인 위치에 있습니다. 이 복잡성을 처리할 수 있는 독보적인 위치에 있습니다. 이 능력은 적시에 정확한 데이터 분석이 의사결정에 필수적인 헬스케어, 금융, 소매업 등의 산업에서 특히 가치가 높습니다.

AI를 활용한 예측 분석에 대한 수요도 이러한 도구의 채택을 촉진하고 있습니다. 기업은 과거 데이터와 머신러닝 모델을 활용하여 트렌드를 예측하고, 업무를 최적화하고, 고객 경험을 개선할 수 있습니다. 또한, 모든 분야에서 데이터 기반 의사결정에 대한 관심이 높아짐에 따라 기업들은 데이터의 가용성, 신뢰성, 보안을 보장하는 AI 기반 데이터 관리 솔루션에 투자하고 있습니다. 이러한 요인들은 현대의 데이터 관리 문제를 해결하는 데 있어 AI의 중요성이 커지고 있음을 강조합니다.

AI 데이터 관리가 비즈니스 민첩성과 혁신을 강화할 수 있을까?

AI를 활용한 데이터 관리는 비즈니스 민첩성을 높이고 혁신을 촉진하는 데 있어 매우 중요한 역할을 하고 있습니다. AI는 데이터 준비와 처리를 자동화함으로써 변화하는 시장 환경에 빠르게 적응하고 정보에 입각한 의사결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. 예를 들어, AI 시스템은 실시간 데이터 분석을 통해 소비자 행동의 변화를 감지할 수 있고, 기업은 신속하게 전략을 조정할 수 있습니다. 시장 동향에 대한 대응력이 성공을 좌우하는 경쟁 산업에서는 이러한 민첩성이 매우 중요합니다.

AI 데이터 관리 도구는 업무 효율성을 개선하는 것 외에도 AI 알고리즘은 데이터의 숨겨진 패턴과 상관관계를 파악하여 제품 개발 및 프로세스 개선을 촉진할 수 있는 새로운 인사이트를 제공합니다. 또한, AI 기반 데이터 시각화 도구는 이해관계자들이 복잡한 정보를 쉽게 이해하고 행동에 옮길 수 있도록 도와주며, 팀 간 협업과 혁신을 촉진합니다. AI 데이터 관리는 민첩성과 창의성을 모두 향상시킴으로써 기업이 점점 더 데이터 중심적인 세상에서 우위를 점할 수 있도록 돕습니다.

AI 데이터 관리 시장의 성장을 이끄는 요인은 무엇일까?

인공지능 데이터 관리 시장의 성장은 데이터를 효과적으로 관리하고 활용하기 위해 AI에 대한 의존도가 높아지는 것을 반영하는 몇 가지 중요한 요인에 의해 주도되고 있습니다. 데이터 생성의 급속한 확대와 AI 기술의 발전은 기업이 데이터 자산의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 돕고 있습니다. 기업이 업무 효율성과 의사결정을 개선하기 위해 노력하면서 데이터 통합, 거버넌스, 분석을 위한 AI 기반 도구는 필수 불가결한 요소로 자리 잡았습니다.

개인화된 서비스와 실시간 상호 작용에 대한 수요와 같은 소비자 행동 트렌드는 기업들이 AI 기반 데이터 관리 솔루션을 도입하도록 유도하고 있습니다. 또한, 엣지 컴퓨팅과 IoT 디바이스의 등장으로 전례 없는 양의 실시간 데이터가 생성되고, 이를 처리하고 분석할 수 있는 고도화된 AI 시스템이 요구되고 있습니다. 데이터 프라이버시 및 보안과 관련된 규제 압력으로 인해 기업들은 컴플라이언스를 준수하고 기밀 정보를 보호하기 위한 AI 툴에 대한 투자를 더욱 강화하고 있습니다. 이러한 요인들은 AI 모델과 클라우드 기반 데이터 플랫폼의 지속적인 발전과 함께 시장의 비약적인 성장을 촉진하고 AI 데이터 관리를 현대 디지털 전환의 핵심으로 확고히 자리매김하고 있습니다.

부문

제공(인공지능 데이터 관리 플랫폼, 인공지능 데이터 관리 소프트웨어 툴, 인공지능 데이터 관리 서비스), 구축(클라우드 기반 구축, 온프레미스 구축), 데이터 유형(이미지 데이터, 음성/음성 데이터, 음성 데이터, 텍스트 데이터, 동영상 데이터), 업종별(BFSI 산업별, 소매/E-Commerce 산업별, 정부/국방 산업별, 헬스케어/생명과학 산업별, 제조 산업별, 기타 산업별)

조사 대상 기업 사례(주목 48개사)

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

ksm
영문 목차

영문목차

Global Artificial Intelligence Data Management Market to Reach US$104.8 Billion by 2030

The global market for Artificial Intelligence Data Management estimated at US$33.8 Billion in the year 2024, is expected to reach US$104.8 Billion by 2030, growing at a CAGR of 20.7% over the analysis period 2024-2030. AI Data Management Platform, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 19.2% CAGR and reach US$46.7 Billion by the end of the analysis period. Growth in the AI Data Management Software Tools segment is estimated at 20.9% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$8.9 Billion While China is Forecast to Grow at 19.7% CAGR

The Artificial Intelligence Data Management market in the U.S. is estimated at US$8.9 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$16.1 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 19.7% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 18.7% and 18.0% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 14.4% CAGR.

Global Artificial Intelligence Data Management Market - Key Trends & Drivers Summarized

How Is AI Redefining Data Management Practices?

Artificial Intelligence (AI) is revolutionizing data management by automating complex processes, enhancing data quality, and enabling real-time decision-making. Traditional data management often involves time-consuming tasks such as data cleaning, integration, and classification. AI-based solutions streamline these processes using machine learning algorithms and natural language processing (NLP), ensuring data accuracy and consistency. By automating these repetitive tasks, organizations can focus on deriving actionable insights rather than managing data.

AI is also enhancing data governance by enabling organizations to track, monitor, and enforce compliance with data regulations. Tools powered by AI can automatically detect sensitive data, apply the necessary safeguards, and generate audit trails, reducing the risk of non-compliance. Furthermore, AI-driven metadata management is providing organizations with a better understanding of their data assets, improving data accessibility and usability. These advancements are making AI indispensable in modern data management practices, enabling organizations to operate with greater efficiency and precision.

What Drives the Adoption of AI in Data Management?

The exponential growth of data and the increasing complexity of managing it are key drivers of AI adoption in data management. Organizations today are dealing with vast volumes of structured and unstructured data generated from diverse sources, such as IoT devices, social media, and enterprise systems. AI solutions are uniquely positioned to handle this complexity by analyzing, categorizing, and extracting insights from massive datasets in real time. This capability is particularly valuable for industries like healthcare, finance, and retail, where timely and accurate data analysis is critical for decision-making.

The demand for AI-driven predictive analytics is also fueling the adoption of these tools. By leveraging historical data and machine learning models, organizations can forecast trends, optimize operations, and improve customer experiences. In addition, the growing focus on data-driven decision-making across all sectors is encouraging businesses to invest in AI-powered data management solutions that ensure data availability, reliability, and security. These factors highlight the growing importance of AI in addressing modern data management challenges.

Can AI Data Management Enhance Business Agility and Innovation?

AI-driven data management is playing a pivotal role in enhancing business agility and fostering innovation. By automating data preparation and processing, AI enables organizations to quickly adapt to changing market conditions and make informed decisions. For example, AI systems can detect shifts in consumer behavior through real-time data analysis, allowing businesses to adjust their strategies promptly. This agility is critical in competitive industries where the ability to respond to market trends can determine success.

In addition to improving operational efficiency, AI data management tools are unlocking new opportunities for innovation. AI algorithms identify hidden patterns and correlations in data, providing businesses with fresh insights that drive product development and process improvements. Moreover, AI-powered data visualization tools make it easier for stakeholders to understand and act on complex information, fostering collaboration and innovation across teams. By enhancing both agility and creativity, AI data management is helping organizations stay ahead in an increasingly data-driven world.

What’s Driving the Growth of the AI Data Management Market?

The growth in the Artificial Intelligence Data Management market is driven by several critical factors, reflecting the increasing reliance on AI to manage and leverage data effectively. The rapid expansion of data generation, coupled with advancements in AI technologies, is enabling organizations to unlock the full potential of their data assets. AI-powered tools for data integration, governance, and analytics are becoming essential as businesses strive to improve operational efficiency and decision-making.

Consumer behavior trends, such as the demand for personalized services and real-time interactions, are pushing companies to adopt AI-driven data management solutions. Additionally, the rise of edge computing and IoT devices is generating unprecedented amounts of real-time data, requiring sophisticated AI systems to process and analyze it. Regulatory pressures related to data privacy and security are further encouraging organizations to invest in AI tools that ensure compliance and safeguard sensitive information. These factors, combined with the continuous evolution of AI models and cloud-based data platforms, are driving the market’s exponential growth, solidifying AI data management as a cornerstone of modern digital transformation.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Artificial Intelligence Data Management market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Offering (Artificial Intelligence Data Management Platform, Artificial Intelligence Data Management Software Tools, Artificial Intelligence Data Management Services); Deployment (Cloud-based Deployment, On-Premise Deployment); Data Type (Image Data, Speech & Voice Data, Audio Data, Text Data, Video Data); Vertical (BFSI Vertical, Retail & E-Commerce Vertical, Government & Defense Vertical, Healthcare & Life Sciences Vertical, Manufacturing Vertical, Other Verticals)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; and Rest of Europe); Asia-Pacific; Rest of World.

Select Competitors (Total 48 Featured) -

TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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