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세계의 데이터 분류 시장
Data Classification
상품코드 : 1766877
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 07월
페이지 정보 : 영문 459 Pages
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한글목차

데이터 분류 세계 시장은 2030년까지 90억 달러에 달할 전망

2024년에 29억 달러로 추정되는 데이터 분류 세계 시장은 2024년부터 2030년까지 CAGR 20.6%로 성장하여 2030년에는 90억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 솔루션은 CAGR 19.5%를 기록하며 분석 기간 종료시에는 55억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 서비스 분야의 성장률은 분석 기간 동안 CAGR 22.6%로 추정됩니다.

미국 시장은 7억 3,800만 달러로 추정, 중국은 CAGR 26.2%로 성장 예측

미국의 데이터 분류 시장은 2024년에 7억 3,800만 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제 대국인 중국은 2030년까지 24억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년 CAGR은 26.2%를 기록할 것으로 예상됩니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있고, 각각 분석 기간 동안에 15.4%와 18.1%의 CAGR로 성장할 것으로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 16.8%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 데이터 분류 시장 동향과 촉진요인 정리

데이터 분류란 무엇이며, 왜 조직에 중요한가?

데이터 분류는 데이터를 기밀성, 중요도, 사용 목적에 따라 특정 범주로 분류하는 프로세스입니다. 이 프로세스는 '기밀', '제한적', '공개', '내부 사용 전용' 등의 카테고리를 할당함으로써 조직이 데이터를 효과적으로 관리, 보호, 활용할 수 있도록 돕습니다. 분류를 통해 조직은 각 카테고리의 기밀성 및 규제 요건에 맞는 접근 제어, 데이터 보안 조치, 컴플라이언스 조치를 시행할 수 있습니다. 데이터 분류는 개인 식별 정보(PII), 재무 기록, 지적 재산과 같은 민감한 정보를 식별하고 보호하기 때문에 데이터 보안에 필수적이며, 조직이 무단 액세스 및 데이터 유출을 방지하는 데 도움이 됩니다.

데이터 양이 증가하고 규제 요구사항이 증가하는 가운데, 데이터 분류는 GDPR, CCPA, HIPAA와 같은 기밀 데이터 보호 및 데이터 프라이버시 권리 관리를 요구하는 표준을 준수할 수 있도록 도와줍니다. 또한, 데이터 정리, 검색, 활용을 개선하고, 보관 비용을 절감하며, 데이터 거버넌스를 강화하여 데이터 관리를 개선합니다. 데이터 분류는 데이터 유형과 위치를 명확하게 파악하여 기업이 리소스의 우선순위를 정하고 데이터 보안에 대한 위험 기반 접근 방식을 채택할 수 있도록 도와주며, 최신 데이터 거버넌스 및 사이버 보안 전략의 핵심이 됩니다.

기술의 발전은 데이터 분류를 어떻게 변화시키고 있는가?

인공지능(AI), 머신러닝(ML), 자연어 처리(NLP)의 기술 발전은 데이터 분류를 더 빠르고, 더 정확하고, 더 확장성 있게 변화시키고 있으며, AI와 ML 알고리즘은 대량의 데이터를 자동으로 스캔, 분류, 태그 지정, 패턴 식별, 컨텐츠에 기반한 적절한 분류를 결정할 수 있습니다. 적절한 분류를 결정할 수 있습니다. NLP는 텍스트 기반 데이터 분류를 강화하여 시스템이 컨텍스트를 이해하고, 기밀 정보를 감지하고, 컨텐츠의 의도에 따라 라벨을 할당함으로써 컨텐츠의 의도를 파악할 수 있도록 돕습니다.에 따라 라벨을 할당하여 분류를 보다 지능적이고 미묘한 분류를 할 수 있도록 도와줍니다.

또한, 고급 데이터 분류 도구는 데이터베이스, 클라우드 스토리지, 파일 서버 등 여러 스토리지에 있는 구조화된 데이터와 비정형 데이터를 검색하고 분류할 수 있는 데이터 디스커버리 기능도 갖추고 있습니다. 또한, 데이터 손실 방지(DLP) 및 데이터 거버넌스 플랫폼과의 통합을 통해 기업은 데이터 분류에 따라 실시간으로 보안 정책을 적용할 수 있으며, 기밀 데이터가 라이프사이클 전반에 걸쳐 적절히 보호될 수 있도록 합니다. 이러한 기술 발전으로 데이터 분류는 더욱 역동적이고 적응력이 높아져 데이터가 복잡해지는 시대에 더 나은 데이터 보안과 컴플라이언스를 지원할 수 있게 되었습니다.

각 산업에서 데이터 분류에 대한 수요가 증가하는 이유는 무엇일까?

기업이 데이터 양의 증가, 규제 요건의 강화, 보안 위험의 증가에 직면하면서 데이터 분류에 대한 수요는 각 산업 분야에서 증가하고 있습니다. 금융, 헬스케어, 정부기관 등 기밀 데이터 취급이 중요한 분야에서는 GDPR, HIPAA, SOX 등 개인정보 보호 및 보안 규제를 준수하기 위해 데이터 분류가 필수적입니다. 데이터 분류는 기밀 정보를 식별하고 분류함으로써 무단 접근과 데이터 유출을 방지하고 조직의 자산과 고객의 신뢰를 모두 보호할 수 있습니다. 예를 들어, 금융 기관은 고객의 금융 데이터를 보호하기 위해 데이터 분류를 사용하고, 의료 기관은 환자 기록을 보호하고 HIPAA 표준을 준수하기 위해 분류를 사용합니다.

클라우드 스토리지와 원격근무의 확산으로 데이터 분류의 필요성은 더욱 커지고 있습니다. 데이터가 여러 플랫폼과 기기에 분산되어 데이터 손실 및 무단 액세스의 위험이 높아졌기 때문입니다. 데이터 분류는 분산된 데이터를 가시화하고 통제함으로써 기업은 모든 곳에서 보안 정책을 시행할 수 있습니다. 또한, 소매, 제조, 기술 산업에서 디지털 혁신과 데이터 기반 의사결정으로 전환하면서 데이터 수집이 증가함에 따라 효율적인 데이터 관리와 보호를 위해 분류가 필수적입니다. 산업을 막론하고 데이터 분류를 통해 기업은 데이터 위험을 보다 효과적으로 관리하고, 데이터 보안 노력을 간소화하며, 복잡한 규제 환경에서의 컴플라이언스를 지원할 수 있습니다.

데이터 분류 시장의 성장을 촉진하는 요인은 무엇인가?

데이터 분류 시장의 성장은 규제 준수 요건 증가, 사이버 보안 위협 증가, 자동화 기술 발전, 디지털 전환으로의 전환에 따른 것입니다. 전 세계적으로 데이터 프라이버시 규제가 강화됨에 따라 기업은 기밀 정보를 보호하고 컴플라이언스 위반으로 인한 처벌을 방지하기 위한 데이터 보안 조치를 취해야 합니다. 데이터 분류는 기업이 민감한 데이터를 식별하고 보호함으로써 이러한 규제 요건을 충족할 수 있도록 도와주며, 컴플라이언스 전략에 필수적인 도구가 되고 있습니다. 특히 민감한 데이터를 노리는 사이버 위협이 증가함에 따라 기업들은 데이터 유출을 방지하고 고객 정보를 보호하기 위해 데이터 분류에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

AI, ML, NLP의 기술 발전으로 데이터 분류 도구의 기능이 확장되어 기업은 분류 프로세스를 자동화하고 정확도를 향상시킬 수 있습니다. 자동화를 통해 기업은 방대한 양의 데이터를 실시간으로 분류할 수 있게 됨으로써 대량의 데이터 문제를 해결하고 전반적인 데이터 보안을 강화할 수 있습니다. 기업이 데이터를 핵심 자산으로 활용하는 디지털 전환의 추세는 시장 성장을 더욱 촉진하고 있습니다. 기업이 의사결정을 촉진하기 위해 많은 데이터를 수집하고 분석함에 따라 효율적인 데이터 관리가 필수적이며, 데이터 분류는 필요한 정리와 보안을 제공합니다. 기업들이 데이터 보안, 컴플라이언스, 효과적인 데이터 거버넌스를 우선시하는 가운데, 이러한 요인들이 결합되어 데이터 분류 시장의 견고한 성장을 촉진하고 있습니다.

부문

구성요소(솔루션, 서비스), 분류 유형(사용자 기반, 컨텐츠 기반, 컨텍스트 기반), 용도(GRC, 액세스 제어, 웹, 모바일 및 메일 보호, 집중관리), 업계별(BFSI, IT 및 통신, 방위 및 정부기관, 헬스케어 및 생명과학, 미디어 및 엔터테인먼트, 교육, 기타 업계)

조사 대상 기업 사례

AI 통합

Global Industry Analysts는 검증된 전문가 컨텐츠와 AI 툴을 통해 시장 정보와 경쟁 정보를 혁신하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 일반적인 LLM 및 업계별 SLM 쿼리를 따르는 대신 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 방대한 양의 기업, 제품/서비스, 시장 데이터 등 세계 전문가로부터 수집한 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다.

관세 영향 계수

Global Industry Analysts는 본사의 국가, 제조거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기반으로 기업의 경쟁력 변화를 예측하고 있습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 매출원가(COGS) 증가, 수익성 감소, 공급망 재편 등 미시적 및 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사들에게 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

ksm
영문 목차

영문목차

Global Data Classification Market to Reach US$9.0 Billion by 2030

The global market for Data Classification estimated at US$2.9 Billion in the year 2024, is expected to reach US$9.0 Billion by 2030, growing at a CAGR of 20.6% over the analysis period 2024-2030. Solutions, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 19.5% CAGR and reach US$5.5 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Services segment is estimated at 22.6% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$738.0 Million While China is Forecast to Grow at 26.2% CAGR

The Data Classification market in the U.S. is estimated at US$738.0 Million in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$2.4 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 26.2% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 15.4% and 18.1% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 16.8% CAGR.

Global Data Classification Market - Key Trends & Drivers Summarized

What Is Data Classification and Why Is It Important for Organizations?

Data classification is the process of organizing data into specific categories based on its sensitivity, importance, and intended use. This process helps organizations manage, protect, and utilize data effectively by assigning categories such as “Confidential,” “Restricted,” “Public,” or “Internal Use Only.” Through classification, organizations can implement access controls, data security measures, and compliance practices tailored to each category's sensitivity and regulatory requirements. Data classification is essential for data security, as it identifies and protects sensitive information such as personally identifiable information (PII), financial records, and intellectual property, helping organizations prevent unauthorized access and data breaches.

With increasing data volumes and regulatory demands, data classification helps companies comply with standards like GDPR, CCPA, and HIPAA, which require organizations to safeguard sensitive data and manage data privacy rights. Classification also improves data management by enabling better organization, retrieval, and utilization of data, reducing storage costs and enhancing data governance. By providing clear visibility into data types and locations, data classification enables companies to prioritize resources and adopt a risk-based approach to data security, making it a cornerstone in modern data governance and cybersecurity strategies.

How Are Technological Advancements Transforming Data Classification?

Technological advancements in artificial intelligence (AI), machine learning (ML), and natural language processing (NLP) are transforming data classification, making it faster, more accurate, and scalable. AI and ML algorithms can automatically scan, categorize, and tag large volumes of data, identifying patterns and determining appropriate classifications based on content. This automation reduces the need for manual classification, which is time-consuming and prone to human error, enabling organizations to classify data at scale and with greater accuracy. NLP enhances text-based data classification by allowing systems to understand context, detect sensitive information, and assign labels based on the content's intent, making classification more intelligent and nuanced.

Advanced data classification tools also incorporate data discovery capabilities, allowing organizations to locate and classify both structured and unstructured data across multiple storage locations, such as databases, cloud storage, and file servers. Additionally, integration with data loss prevention (DLP) and data governance platforms enables organizations to enforce security policies in real-time based on data classification, ensuring sensitive data is properly protected throughout its lifecycle. These technological advancements make data classification more dynamic and adaptive, supporting better data security and compliance in an era of increasing data complexity.

Why Is There Increasing Demand for Data Classification Across Industries?

The demand for data classification is increasing across industries as organizations face rising data volumes, stricter regulatory requirements, and heightened security risks. In sectors such as finance, healthcare, and government, where handling sensitive data is critical, data classification is essential for compliance with privacy and security regulations like GDPR, HIPAA, and SOX. By identifying and categorizing sensitive information, data classification helps these industries prevent unauthorized access and data breaches, protecting both organizational assets and customer trust. Financial institutions, for instance, use data classification to secure customer financial data, while healthcare organizations rely on classification to safeguard patient records and comply with HIPAA standards.

The growing adoption of cloud storage and remote work has further amplified the need for data classification, as data is often dispersed across multiple platforms and devices, increasing the risk of data loss or unauthorized access. Data classification provides visibility and control over distributed data, enabling organizations to enforce security policies across all locations. Moreover, the shift towards digital transformation and data-driven decision-making in retail, manufacturing, and technology sectors has led to increased data collection, making classification essential for efficient data management and protection. Across industries, data classification enables organizations to manage data risk more effectively, streamline data security efforts, and support compliance in a complex regulatory environment.

What Factors Are Driving Growth in the Data Classification Market?

The growth in the data classification market is driven by increasing regulatory compliance requirements, growing cybersecurity threats, technological advancements in automation, and the shift toward digital transformation. As global data privacy regulations continue to tighten, companies are under pressure to implement data security measures that protect sensitive information and prevent non-compliance penalties. Data classification enables organizations to meet these regulatory requirements by identifying and protecting sensitive data, making it an essential tool in compliance strategies. The rise in cyber threats, particularly targeting sensitive data, has also accelerated demand for data classification, as organizations seek to prevent data breaches and safeguard customer information.

Technological advancements in AI, ML, and NLP are expanding the capabilities of data classification tools, allowing organizations to automate the classification process and improve accuracy. Automation enables companies to classify vast amounts of data in real-time, addressing the challenge of high data volumes and enhancing overall data security. The trend toward digital transformation, with organizations leveraging data as a core asset, further supports market growth. As companies collect and analyze more data to drive decision-making, efficient data management becomes critical, and data classification provides the necessary organization and security. Together, these factors are driving robust growth in the data classification market, as businesses prioritize data security, compliance, and effective data governance.

SCOPE OF STUDY:

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

Segments:

Component (Solutions, Services); Classification Type (User-based, Content-based, Context-based); Application (GRC, Access Control, Web, Mobile & Email Protection, Centralized Management); Vertical (BFSI, IT & Telecom, Defense & Government, Healthcare & Life Sciences, Media & Entertainment, Education, Other Verticals)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; Spain; Russia; and Rest of Europe); Asia-Pacific (Australia; India; South Korea; and Rest of Asia-Pacific); Latin America (Argentina; Brazil; Mexico; and Rest of Latin America); Middle East (Iran; Israel; Saudi Arabia; United Arab Emirates; and Rest of Middle East); and Africa.

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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