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세계의 지식 그래프 시장
Knowledge Graph
상품코드 : 1774962
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 07월
페이지 정보 : 영문 381 Pages
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한글목차

세계 지식 그래프 시장은 2030년까지 84억 달러에 도달

2024년에 12억 달러로 추정되는 지식 그래프 세계 시장은 2024-2030년간 CAGR 39.3%로 성장하여 2030년에는 84억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 기업 지식 그래프 플랫폼 솔루션은 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나이며, CAGR은 41.8%를 나타내고, 분석 기간 종료시에는 55억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 그래프 데이터베이스 엔진 솔루션 부문의 성장률은 분석 기간에 CAGR 35.9%로 추정됩니다.

미국 시장은 3억 320만 달러로 추정, 중국은 CAGR 37.1%로 성장 예측

미국의 지식 그래프 시장은 2024년에 3억 320만 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제대국인 중국은 2030년까지 12억 달러 규모에 이를 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년 CAGR은 37.1%로 추정됩니다. 기타 주목해야 할 지역별 시장으로서는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간중 CAGR은 각각 36.2%와 33.8%를 보일 것으로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 27.1%로 성장할 전망입니다.

세계 지식 그래프 시장 - 주요 동향 및 촉진요인 정리

데이터 연결성을 강화하기 위해 지식 그래프 시장은 어떻게 진화하고 있는가?

지식 그래프 시장은 의사결정, 검색 최적화, 인공지능(AI) 용도 향상을 위해 구조화되고 상호 연결된 데이터의 가치를 인식하는 기업이 증가함에 따라 빠르게 성장하고 있습니다. 지식 그래프는 엔티티와 그 관계를 연결하여 정보를 정리하고, 보다 지능적인 데이터 검색과 맥락 이해를 가능하게 하는 시맨틱 네트워크입니다. 지식 그래프는 초기 구글과 같은 검색 엔진이 검색의 관련성을 높이기 위해 보급한 것으로, 현재는 금융, 헬스케어, 소매, 사이버 보안 등 다양한 산업에서 활용되고 있습니다. 조직은 지식 그래프를 활용하여 데이터 사일로를 해소하고, 여러 소스의 정형 데이터와 비정형 데이터를 원활하게 통합할 수 있습니다. 이기종 데이터 간의 관계를 추론할 수 있는 능력은 비즈니스 인텔리전스를 향상시키고, 기업은 보다 정확한 추천 시스템, 부정행위 감지 모델, 위험 평가 도구를 구축할 수 있습니다. 또한, 그래프 기반 데이터베이스는 복잡하게 상호 연결된 데이터를 처리하는 데 있어 기존의 관계형 데이터베이스를 능가하고 있으며, 지식 그래프는 최신 데이터 아키텍처의 필수 요소로 자리 잡았습니다. 기업들이 실시간 인사이트와 맥락에 기반한 인지를 추구함에 따라, 데이터 연결과 분석을 강화하고자 하는 모든 분야에서 지식 그래프의 채택이 가속화되고 있습니다.

AI는 지식 그래프에 어떤 혁명을 가져올 것인가?

인공지능과 머신러닝은 지식 그래프의 발전에 있어 매우 중요한 역할을 하고 있으며, 자동화, 자가 학습 기능, 예측 분석의 강화, AI 기반 지식 그래프는 방대한 데이터 세트에서 엔티티를 자동으로 추출하고, 분류하고, 엔티티 간의 관계를 설정하여 수작업으로 인한 데이터 큐레이션의 수고를 크게 줄여줍니다. 수작업으로 인한 데이터 큐레이션의 수고를 크게 줄여줍니다. 자연어 처리(NLP)와 딥러닝 기술은 텍스트 문서, 이메일, 소셜 미디어 게시물과 같은 비정형 데이터를 이해하고 처리하는 지식 그래프의 능력을 향상시키고 있습니다. 기업들은 고급 검색 기능, 개인화된 추천, 보다 정확한 응답을 제공하는 상황 인식 챗봇을 위해 AI가 탑재된 지식 그래프를 사용하고 있습니다. 사이버 보안 분야에서는 AI로 강화된 지식 그래프가 과거 데이터와 실시간 데이터를 기반으로 잠재적인 공격 패턴을 매핑하여 사이버 위협을 감지하고 예방하는 데 도움을 주고 있습니다. 강화학습의 통합은 진화하는 패턴에 따라 데이터 포인트 간의 관계를 지속적으로 개선함으로써 지식 그래프를 더욱 강화합니다. 또한, 새로운 정보가 추가될 때마다 자율적으로 구조를 업데이트하는 자가 구축형 지식 그래프의 출현은 AI 기반 지식 관리의 한계를 넓혀가고 있습니다. 기업이 데이터 기반 의사결정을 위한 확장 가능한 솔루션을 찾고 있는 가운데, AI 기반 지식 그래프는 복잡한 데이터 세트에서 의미 있는 인사이트를 도출하는 데 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다.

데이터의 복잡성이 지식 그래프 기업 도입의 원동력?

지식 그래프가 널리 채택되는 배경에는 기업 데이터의 복잡성이 크게 영향을 미치고 있습니다. 기업은 IoT 기기, 디지털 트랜잭션, 고객과의 상호작용, 업무 워크플로우 등 다양한 소스에서 생성되는 데이터의 양이 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 기존의 관계형 데이터베이스는 상호 연결된 데이터를 효율적으로 관리하는 데 어려움을 겪는 경우가 많으며, 기업들은 보다 높은 유연성과 확장성을 제공하는 그래프 기반 기술을 채택하고 있습니다. 지식 그래프는 도메인 간 데이터 통합을 촉진하고, 기업이 내부 데이터와 외부 데이터를 통합하여 보다 종합적인 분석을 할 수 있게 해줍니다. 헬스케어 및 생명과학 등의 산업에서는 지식 그래프를 유전자 데이터, 임상 데이터, 의약품 데이터와 연계하여 신약개발, 질병 모델링, 개인 맞춤형 치료법 추천에 활용하고 있습니다. 금융 분야에서는 지식 그래프가 금융 거래의 복잡한 관계를 매핑하여 리스크 평가와 규제 준수를 개선하고 있습니다. 법률 분야에서도 지식 그래프는 대량의 법률 문서 내 의존 관계를 파악하여 계약 분석 및 컴플라이언스 추적에 활용되고 있습니다. 조직이 데이터 거버넌스와 지식 관리를 우선시하는 가운데, 지식 그래프는 협업, 혁신, 업무 효율성을 촉진하는 전사적 데이터 생태계를 구축하는 데 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다.

지식 그래프 시장의 주요 성장 동력은 무엇인가?

세계 지식 그래프 시장의 성장은 AI 기반 분석의 채택 증가, 기업 데이터의 복잡성 증가, 의사결정 역량 강화 요구 등 여러 요인에 의해 주도되고 있습니다. 기업이 데이터 중심 모델로 전환함에 따라 단편화된 정보를 상호 연결된 통찰력으로 변환하는 지식 그래프에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 지식 그래프가 AI 용도의 기본 구성 요소로 작용하기 때문에 특히 자연어 이해 및 예측 분석 분야에서 AI 산업의 급속한 성장은 시장 성장을 더욱 촉진하고 있습니다. 개인화된 고객 경험의 부상으로 인해 전자상거래, 스트리밍 플랫폼, 디지털 마케팅 기업에서 사용하는 추천 엔진에 지식 그래프를 도입하는 사례가 증가하고 있습니다. 특히 금융, 헬스케어, 사이버 보안 분야의 규제 준수 요구사항으로 인해 리스크 분석과 부정행위 감지를 위한 지식 그래프의 도입이 가속화되고 있습니다. 또한, 시맨틱 검색과 지능형 자동화에서 지식 그래프의 영향력이 커지면서 복잡한 데이터 검색 프로세스에 의존하는 산업이 재편되고 있습니다. 클라우드 기반 지식 그래프 솔루션은 시장의 접근성을 더욱 확대하여 모든 규모의 기업에게 확장 가능하고 비용 효율적인 도입 옵션을 제공합니다. 기업이 데이터 자산의 잠재력을 최대한 활용하고자 하는 가운데, 지식 그래프는 AI 기반 분석, 기업 지식 관리, 지능형 데이터 통합의 혁신을 촉진하며 지속적인 성장을 거듭하고 있습니다.

부문

솔루션(엔터프라이즈 지식 그래프 플랫폼 솔루션, 그래프 데이터베이스 엔진 솔루션, 지식 관리 도구 세트 솔루션); 서비스(전문 서비스, 관리형 서비스); 모델 유형(리소스 설명 프레임워크 트리플 스토어 모델 유형, 라벨링된 속성 그래프 모델 유형); 업종(은행, 금융 서비스 및 보험 업종, 소매 및 전자상거래 업종, 헬스케어 업종, 생명과학 업종, 제약 통신 및 기술 업종, 정부 업종, 제조 및 자동차 업종, 미디어 및 엔터테인먼트 업종, 에너지 업종, 유틸리티 및 인프라 업종, 여행 및 접객업 업종, 운송 및 물류 업종, 기타 업종); 애플리케이션(데이터 거버넌스 및 마스터 데이터 관리 애플리케이션, 데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스 애플리케이션, 지식 및 콘텐츠 관리 애플리케이션, 가상 비서 애플리케이션, 셀프 서비스 데이터 및 디지털 자산 검색 애플리케이션, 제품 및 구성 관리 애플리케이션, 인프라 및 자산 관리 애플리케이션, 프로세스 최적화 및 자원 관리 애플리케이션, 리스크 관리 애플리케이션, 규정 준수 애플리케이션, 규제 보고 애플리케이션, 시장 및 고객 인텔리전스 애플리케이션, 영업 최적화 애플리케이션, 기타 애플리케이션)

조사 대상 기업 예

AI 통합

Global Industry Analysts는 유효한 전문가 컨텐츠와 AI툴에 의해서, 시장 정보와 경쟁 정보를 변혁하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 LLM나 업계 고유 SLM를 조회하는 일반적인 규범에 따르는 대신에, 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 방대한 양의 기업, 제품/서비스, 시장 데이터 등, 전 세계 전문가로부터 수집한 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다.

관세 영향 계수

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

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

LSH
영문 목차

영문목차

Global Knowledge Graph Market to Reach US$8.4 Billion by 2030

The global market for Knowledge Graph estimated at US$1.2 Billion in the year 2024, is expected to reach US$8.4 Billion by 2030, growing at a CAGR of 39.3% over the analysis period 2024-2030. Enterprise Knowledge Graph Platform Solutions, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 41.8% CAGR and reach US$5.5 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Graph Database Engine Solutions segment is estimated at 35.9% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$303.2 Million While China is Forecast to Grow at 37.1% CAGR

The Knowledge Graph market in the U.S. is estimated at US$303.2 Million in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$1.2 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 37.1% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 36.2% and 33.8% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 27.1% CAGR.

Global Knowledge Graph Market - Key Trends & Drivers Summarized

How Is the Knowledge Graph Market Evolving to Enhance Data Connectivity?

The knowledge graph market has seen rapid growth as enterprises increasingly recognize the value of structured, interconnected data for improved decision-making, search optimization, and artificial intelligence (AI) applications. A knowledge graph is a semantic network that organizes information by linking entities and their relationships, enabling more intelligent data retrieval and contextual understanding. Initially popularized by search engines like Google to improve search relevance, knowledge graphs are now being adopted across various industries, including finance, healthcare, retail, and cybersecurity. Organizations are leveraging knowledge graphs to break down data silos, enabling seamless integration of structured and unstructured data from multiple sources. The ability to infer relationships between disparate data points enhances business intelligence, allowing enterprises to build more accurate recommendation systems, fraud detection models, and risk assessment tools. Additionally, graph-based databases are outperforming traditional relational databases in handling complex, interconnected data, making knowledge graphs an essential component of modern data architectures. As enterprises strive for real-time insights and contextual awareness, knowledge graph adoption is accelerating across sectors seeking enhanced data connectivity and analytics.

How Is AI Revolutionizing Knowledge Graphs?

Artificial intelligence and machine learning are playing a pivotal role in the advancement of knowledge graphs, enabling automation, self-learning capabilities, and enhanced predictive analytics. AI-driven knowledge graphs automatically extract, categorize, and establish relationships between entities from vast datasets, significantly reducing manual data curation efforts. Natural language processing (NLP) and deep learning techniques are improving the ability of knowledge graphs to understand and process unstructured data, such as textual documents, emails, and social media posts. Enterprises are using AI-powered knowledge graphs for advanced search capabilities, personalized recommendations, and context-aware chatbots that deliver more accurate responses. In cybersecurity, AI-enhanced knowledge graphs are helping organizations detect and prevent cyber threats by mapping potential attack patterns based on historical and real-time data. The integration of reinforcement learning further enhances knowledge graphs by continuously refining relationships between data points based on evolving patterns. Additionally, the emergence of self-constructing knowledge graphs, which autonomously update their structures as new information is added, is pushing the boundaries of AI-driven knowledge management. As businesses seek scalable solutions for data-driven decision-making, AI-powered knowledge graphs are becoming indispensable for extracting meaningful insights from complex datasets.

Is Enterprise Adoption of Knowledge Graphs Driven by Data Complexity?

The growing complexity of enterprise data is a major driver behind the widespread adoption of knowledge graphs. Organizations are dealing with exponentially increasing volumes of data generated from multiple sources, including IoT devices, digital transactions, customer interactions, and operational workflows. Traditional relational databases often struggle to manage interconnected data efficiently, leading enterprises to adopt graph-based technologies that provide greater flexibility and scalability. Knowledge graphs facilitate cross-domain data integration, enabling enterprises to unify internal and external data for more holistic analytics. Industries such as healthcare and life sciences are leveraging knowledge graphs for drug discovery, disease modeling, and personalized treatment recommendations by linking genetic, clinical, and pharmaceutical data. In finance, knowledge graphs are improving risk assessment and regulatory compliance by mapping intricate relationships between entities in financial transactions. The legal sector is also utilizing knowledge graphs for contract analysis and compliance tracking by identifying dependencies within large volumes of legal documents. As organizations prioritize data governance and knowledge management, knowledge graphs are becoming critical for creating enterprise-wide data ecosystems that foster collaboration, innovation, and operational efficiency.

What Are the Key Growth Drivers in the Knowledge Graph Market?

The growth in the global knowledge graph market is driven by several factors, including the rising adoption of AI-driven analytics, increasing enterprise data complexity, and the need for enhanced decision-making capabilities. As businesses transition to data-centric models, the demand for knowledge graphs is surging due to their ability to transform fragmented information into interconnected insights. The rapid expansion of the AI industry, particularly in natural language understanding and predictive analytics, is further fueling market growth, as knowledge graphs serve as a foundational component for AI applications. The rise of personalized customer experiences has led to increased deployment of knowledge graphs in recommendation engines used by e-commerce, streaming platforms, and digital marketing firms. Regulatory compliance requirements, especially in finance, healthcare, and cybersecurity, have also accelerated the adoption of knowledge graphs for risk analysis and fraud detection. Additionally, the growing influence of knowledge graphs in semantic search and intelligent automation is reshaping industries that rely on complex data retrieval processes. Cloud-based knowledge graph solutions are further expanding market accessibility, providing scalable, cost-effective deployment options for businesses of all sizes. As enterprises seek to unlock the full potential of their data assets, knowledge graphs are poised for continued growth, driving innovation in AI-powered analytics, enterprise knowledge management, and intelligent data integration.

SCOPE OF STUDY:

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

Segments:

Solutions (Enterprise Knowledge Graph Platform Solutions, Graph Database Engine Solutions, Knowledge Management Toolset Solutions); Services (Professional Services, Managed Services); Model Type (Resource Description Framework Triple Stores Model Type, Labeled Property Graph Model Type); Vertical (Banking, Financial Services & Insurance Vertical, Retail & Ecommerce Vertical, Healthcare Vertical, Life Sciences Vertical, Pharmaceuticals Telecom & Technology Vertical, Government Vertical, Manufacturing & Automotive Vertical, Media & Entertainment Vertical, Energy Vertical, Utilities & Infrastructure Vertical, Travel & Hospitality Vertical, Transportation & Logistics Vertical, Other Verticals); Applications (Data Governance & Master Data Management Application, Data Analytics & Business Intelligence Application, Knowledge & Content Management Application, Virtual Assistants Application, Self-Service Data & Digital Asset Discovery Application, Product & Configuration Management Application, Infrastructure & Asset Management Application, Process Optimization & Resource Management Application, Risk Management Application, Compliance Application, Regulatory Reporting Application, Market & Customer Intelligence Application, Sales Optimization Application, Other Applications)

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 42 Featured) -

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TARIFF IMPACT FACTOR

Our new release incorporates impact of tariffs on geographical markets as we predict a shift in competitiveness of companies based on HQ country, manufacturing base, exports and imports (finished goods and OEM). This intricate and multifaceted market reality will impact competitors by increasing the Cost of Goods Sold (COGS), reducing profitability, reconfiguring supply chains, amongst other micro and macro market dynamics.

TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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