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세계의 데이터 추출 시장
Data Extraction
상품코드 : 1795814
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 08월
페이지 정보 : 영문 565 Pages
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한글목차

데이터 추출 세계 시장은 2030년까지 89억 달러에 달할 전망

2024년에 47억 달러로 추정되는 데이터 추출 세계 시장은 2024년부터 2030년까지 CAGR 11.4%로 성장하여 2030년에는 89억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 솔루션 구성요소는 CAGR 13.0%를 기록하며 분석 기간 종료시에는 59억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 서비스 구성요소 분야의 성장률은 분석 기간 동안 CAGR 8.7%로 추정됩니다.

미국 시장은 13억 달러, 중국은 CAGR 15.7%로 성장할 것으로 예측

미국의 데이터 추출 시장은 2024년에 13억 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제 대국인 중국은 2030년까지 19억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년 CAGR은 15.7%를 기록할 것으로 예상됩니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있고, 분석 기간 동안 CAGR은 각각 8.1%와 10.2%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 9.1%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 데이터 추출 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

데이터 추출이 디지털 비즈니스의 핵심이 되는 이유는 무엇일까?

데이터 추출은 조직이 생성하고 수집하는 방대하고 다양한 데이터에서 실용적인 인사이트를 도출하기 위해 노력하는 현대 디지털 기업 전체에 필수적인 기능이 되었습니다. 데이터가 새로운 석유로 불리는 시대에 구조화, 반구조화, 비정형 소스에서 관련 정보를 효율적으로 추출하는 능력은 의사결정, 자동화, 컴플라이언스, 경쟁 우위의 근간이 되고 있습니다. 오늘날 비즈니스는 고객 데이터베이스, 이메일, 소셜 미디어 피드, 재무 보고서, PDF, 웹 컨텐츠, IoT 기기 등의 소스로부터 데이터가 넘쳐나고 있습니다. 효과적인 추출 메커니즘이 없다면, 이러한 데이터는 사일로화되어 접근이 불가능하고 충분히 활용되지 못합니다. 데이터 추출을 통해 기업은 이러한 다양한 형식에서 가치 있는 정보를 추출하여 중앙 집중식 데이터 웨어하우스, 분석 도구 또는 엔터프라이즈 시스템에 통합하여 추가 처리할 수 있습니다. 비즈니스 인텔리전스, 데이터 통합, 고객관계관리, 사기 탐지, 시장 조사 등 다양한 워크플로우의 첫 번째 단계 역할을 합니다. 원격 근무와 온라인 교류의 증가로 가속화되는 디지털 전환에 대한 노력이 급증함에 따라 민첩한 운영을 지원하는 실시간 및 일괄 추출 기능의 필요성이 증가하고 있습니다. 전통적인 ETL(Extract,Transform,Load) 파이프라인이든 최신 노코드 솔루션이든, 기업들은 데이터 추출을 잘 활용하는 것이 더 이상 기술적 사치가 아니라 데이터 기반 경제에서 번영하기 위한 전략적 필수품이라는 것을 인식하고 있습니다.

기술은 데이터 추출 솔루션의 기능을 어떻게 발전시키고 있는가?

기술 혁신은 데이터 추출 도구의 효율성, 확장성, 지능을 획기적으로 향상시켜 기업은 점점 더 복잡해지는 데이터세트와 포맷을 보다 정확하고 빠르게 처리할 수 있습니다. 특히 스캔한 문서, 이메일, 수기 메모, 자연어 컨텐츠 등 비정형 소스로부터의 데이터 추출 자동화에서 인공지능과 머신러닝의 통합은 가장 혁신적인 발전 중 하나입니다. 자연어 처리(NLP)와 광학 문자 인식(OCR) 기술은 현재 일반적으로 데이터 추출 플랫폼에 통합되어 시스템이 다양한 입력에서 텍스트, 표, 엔티티를 해석하고 추출할 수 있도록 하고 있습니다. 또한, RPA(로보틱 프로세스 자동화)는 웹 포털, 레거시 애플리케이션, 스프레드시트에 걸친 반복적인 추출 작업을 수작업 없이 자동화하는 데 도움이 되는 중요한 인에이블러로 등장했습니다. 클라우드 기반 추출 솔루션은 확장성, 원격 접근성, CRM, ERP, 빅데이터 플랫폼 등 기업 생태계와의 통합을 제공하며 확산되고 있습니다. API 기반 아키텍처를 통해 스트리밍 소스에서 실시간 데이터 추출이 가능하며, 금융 시장 모니터링 및 소셜 미디어의 감정 분석과 같은 사용 사례를 지원합니다. 산업별 문서와 형식에 맞게 조정할 수 있는 규칙 기반과 AI로 훈련된 모델을 통해 사용자 맞춤성이 향상되고 정확도가 향상되고 있습니다. 또한, 데이터 품질 관리와 중복 제거 기능의 발전으로 추출된 정보의 신뢰성이 향상되고 있습니다. 보안과 컴플라이언스가 점점 더 중요해지는 가운데, 데이터 추출 도구는 암호화, 액세스 제어, 감사 추적을 포함하도록 설계되었습니다. 이러한 기술적 강화로 데이터 추출은 수작업에서 지능적이고 자동화된 전략적 프로세스로 진화하여 다양한 비즈니스 목표를 지원하고 있습니다.

산업 전반에서 데이터 추출 채택을 촉진하는 시장 동향은 무엇인가?

데이터 추출 기술의 산업 전반으로의 확산은 비즈니스 요구 사항의 변화, 고객 기대치의 진화, 운영 민첩성에 대한 요구가 증가함에 따라 추진되고 있습니다. 가장 눈에 띄는 트렌드 중 하나는 데이터의 민주화로의 전환입니다. 기업들은 IT팀에만 의존하지 않고, 부서 간 데이터에 접근하고 조치를 취할 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이러한 추세는 복잡한 데이터 소스에서 인사이트를 도출하기 위해 비기술자 사용자를 지원하는 사용자 친화적인 노코드 또는 로우코드 추출 도구의 사용을 장려하고 있습니다. 고객 경험(고객 경험)을 중시하는 경향이 강해지고 있는 것도 채용에 영향을 미치고 있으며, 기업들은 피드백, 거래 내역, 행동 패턴을 추출하고 분석하여 서비스를 개인화하여 고객 유지율을 높이고자 노력하고 있습니다. 금융업계에서는 규제 준수 의무화로 인해 금융기관은 계약, 거래, 통신에서 데이터를 추출하여 투명성과 감사 대응력을 확보해야 하는 상황에 직면해 있습니다. 마찬가지로 헬스케어 분야에서도 의료 기록과 검사 보고서에서 환자 정보를 추출하여 더 나은 진단, 치료 계획, 의료기관 간 데이터 공유를 지원해야 할 필요성이 있습니다. E-Commerce 및 소매업에서는 웹 스크래핑과 경쟁사 모니터링을 활용하여 가격 전략과 재고 계획에 활용하고 있습니다. 로펌과 보험회사는 데이터 추출을 통해 클레임, 계약, 사건 파일을 보다 효율적으로 분석하고 있습니다. 또 다른 큰 트렌드는 실시간 분석의 필요성이며, 이는 여러 소스에서 빠르고 정확하게 데이터를 추출할 수 있는 능력에 크게 의존하고 있습니다. 또한, 예측, 리스크 모델링, 의사결정 지원을 강화하기 위해 추출된 데이터를 AI 기반 분석 도구와 통합하는 조직도 늘고 있습니다. 이러한 추세는 적시에 정확한 데이터 추출이 거의 모든 분야에서 비즈니스 인텔리전스, 혁신, 시장 대응력을 실현하는 핵심 요소라는 인식이 확산되고 있음을 보여줍니다.

세계 데이터 추출 시장의 급격한 성장의 주요 촉진요인은 무엇인가?

데이터 추출 시장 성장의 원동력은 기술적, 규제적, 운영적, 전략적 요인이 융합되어 조직이 데이터를 관리하고 활용하는 방식을 변화시키고 있습니다. 주요 요인은 디지털 트랜잭션, 센서, 소셜 플랫폼, 기업 시스템에서 생성되는 데이터의 급격한 증가로 인해 유용한 정보를 추출할 수 있는 효율적인 도구가 필요하게 되었습니다. 조직은 고객 서비스 강화, 공급망 최적화, 이상 징후 감지 등 원시 데이터를 신속하게 실행 가능한 인사이트로 전환해야 하는 상황에 직면해 있습니다. 클라우드 컴퓨팅과 SaaS 플랫폼의 도입이 확대됨에 따라 데이터에 대한 접근성이 확대되는 한편, 데이터 관리의 복잡성이 증가함에 따라 민첩하고 확장성이 높은 추출 솔루션에 대한 수요가 더욱 증가하고 있습니다. GDPR, HIPAA, PCI-DSS와 같은 프레임워크는 조직이 복잡한 형식이나 비정형화된 형식에 묻혀 있는 특정 데이터 유형을 식별하고 모니터링할 것을 요구하고 있습니다. 경쟁의 압력으로 인해 기업은 고급 분석과 실시간 인텔리전스를 도입해야 하며, 이는 모두 자동 추출을 통해 얻은 깨끗하고 시기적절한 관련 데이터에 의존하고 있습니다. 또한, 인공지능 및 머신러닝 애플리케이션의 부상으로 고품질 훈련 데이터에 대한 수요가 증가하고 있으며, 종종 다양하고 사일로화된 소스에서 추출해야 하는 경우가 많습니다. 또한, 기업들은 자동화를 통해 비용 절감과 효율화를 추구하고 있으며, 데이터 추출은 수동 프로세스를 제거하고 인사이트 도출 시간을 단축할 수 있는 귀중한 도구가 되고 있습니다. 마지막으로, 비즈니스의 세계화와 언어, 형식, 규정의 차이를 뛰어넘어 작업해야 하는 필요성은 정교한 데이터 추출 기술의 발전과 채택을 더욱 촉진하고 있습니다. 이러한 요인들이 결합되어 데이터 추출은 기업 데이터 관리라는 넓은 시야에서 높은 성장세를 유지하고 있습니다.

부문

구성요소(솔루션 구성요소, 서비스 구성요소), 데이터 유형(비구조화 데이터, 반구조화 데이터, 구조화 데이터), 전개(온프레미스 전개, 클라우드 전개), 조직 규모(대기업, 중소기업), 업계별(BFSI 업계별, 제조 업계별, 헬스케어 업계별, 관공청 업계별, 에너지 및 유틸리티 업계별, 운송 업계별, 소매 및 E-Commerce 업계별, IT 및 통신 업계별, 기타 업계별)

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 본사 소재지, 제조거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기준으로 기업의 경쟁력 변화를 예측하고 있습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 매출원가(COGS) 증가, 수익성 하락, 공급망 재편 등 미시적, 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 Extraction Market to Reach US$8.9 Billion by 2030

The global market for Data Extraction estimated at US$4.7 Billion in the year 2024, is expected to reach US$8.9 Billion by 2030, growing at a CAGR of 11.4% over the analysis period 2024-2030. Solutions Component, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 13.0% CAGR and reach US$5.9 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Services Component segment is estimated at 8.7% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$1.3 Billion While China is Forecast to Grow at 15.7% CAGR

The Data Extraction market in the U.S. is estimated at US$1.3 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$1.9 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 15.7% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 8.1% and 10.2% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 9.1% CAGR.

Global Data Extraction Market - Key Trends & Drivers Summarized

Why Is Data Extraction Becoming a Cornerstone of Digital Business Operations?

Data extraction has become an essential function across modern digital enterprises as organizations strive to unlock actionable insights from the vast and varied data they generate and collect. In an era where data is often described as the new oil, the ability to efficiently extract relevant information from structured, semi-structured, and unstructured sources is fundamental to decision-making, automation, compliance, and competitive advantage. Businesses today are inundated with data from sources such as customer databases, emails, social media feeds, financial reports, PDFs, web content, and IoT devices. Without effective extraction mechanisms, this data remains siloed, inaccessible, and underutilized. Data extraction enables organizations to pull valuable information from these diverse formats and consolidate it into centralized data warehouses, analytics tools, or enterprise systems for further processing. It serves as the first step in many workflows, including business intelligence, data integration, customer relationship management, fraud detection, and market research. The surge in digital transformation efforts, accelerated by remote work and increasing online interactions, has magnified the need for real-time and batch extraction capabilities that can support agile operations. Whether through traditional ETL (Extract, Transform, Load) pipelines or modern no-code solutions, businesses recognize that mastering data extraction is no longer a technical luxury but a strategic necessity for thriving in a data-driven economy.

How Is Technology Advancing the Capabilities of Data Extraction Solutions?

Technological innovation is dramatically enhancing the effectiveness, scalability, and intelligence of data extraction tools, enabling organizations to handle increasingly complex datasets and formats with greater accuracy and speed. One of the most transformative advancements has been the integration of artificial intelligence and machine learning, particularly in automating the extraction of data from unstructured sources like scanned documents, emails, handwritten notes, and natural language content. Natural language processing (NLP) and optical character recognition (OCR) technologies are now commonly embedded in data extraction platforms, allowing systems to interpret and extract text, tables, and entities from diverse inputs. Robotic process automation (RPA) has also emerged as a key enabler, helping to automate repetitive extraction tasks across web portals, legacy applications, and spreadsheets without manual intervention. Cloud-based extraction solutions are becoming more prevalent, offering scalability, remote accessibility, and integration with enterprise ecosystems like CRM, ERP, and big data platforms. API-driven architectures allow real-time data extraction from streaming sources, supporting use cases such as financial market monitoring and social media sentiment analysis. Customization has improved with rule-based and AI-trained models that can adapt to industry-specific documents and formats, enhancing precision. Additionally, advances in data quality management and deduplication features are improving the reliability of extracted information. With security and compliance becoming more critical, data extraction tools are now designed to include encryption, access controls, and audit trails. These technological enhancements are collectively elevating data extraction from a manual task to an intelligent, automated, and strategic process that supports a wide array of business goals.

What Market Trends Are Driving the Adoption of Data Extraction Across Industries?

The widespread adoption of data extraction technologies across industries is being driven by changing business needs, evolving customer expectations, and the growing demand for operational agility. One of the most prominent trends is the shift toward data democratization, where businesses aim to make data accessible and actionable across departments without relying solely on IT teams. This trend is encouraging the use of user-friendly, no-code or low-code extraction tools that empower non-technical users to derive insights from complex data sources. The growing emphasis on customer experience is also influencing adoption, as companies seek to extract and analyze feedback, transaction history, and behavioral patterns to personalize services and improve retention. In the financial sector, regulatory compliance mandates are pushing institutions to extract data from contracts, transactions, and correspondence to ensure transparency and audit readiness. Similarly, in healthcare, the need to extract patient information from medical records and lab reports supports better diagnosis, treatment planning, and data sharing between providers. E-commerce and retail players are leveraging web scraping and competitor monitoring to inform pricing strategies and inventory planning. Legal and insurance firms are adopting data extraction to analyze claims, contracts, and case files more efficiently. Another major trend is the need for real-time analytics, which depends heavily on the ability to extract data quickly and accurately from multiple sources. Organizations are also increasingly integrating extracted data with AI-driven analytics tools to enhance forecasting, risk modeling, and decision support. These trends highlight the growing recognition that timely and accurate data extraction is a critical enabler of business intelligence, innovation, and market responsiveness across nearly every sector.

What Are the Key Drivers Behind the Rapid Growth of the Data Extraction Market Globally?

The growth in the data extraction market is driven by a convergence of technological, regulatory, operational, and strategic factors that are transforming how organizations manage and utilize data. A primary driver is the exponential growth of data being generated by digital transactions, sensors, social platforms, and enterprise systems, which necessitates efficient tools for extracting useful information. Organizations are increasingly under pressure to turn raw data into actionable insights quickly, whether for enhancing customer service, optimizing supply chains, or detecting anomalies. The growing adoption of cloud computing and SaaS platforms has expanded the accessibility of data, but it has also increased the complexity of managing it, further fueling demand for agile and scalable extraction solutions. Regulatory compliance is another significant driver, with frameworks like GDPR, HIPAA, and PCI-DSS requiring organizations to identify and monitor specific data types, often buried in complex or unstructured formats. Competitive pressure is pushing companies to adopt advanced analytics and real-time intelligence, both of which rely on clean, timely, and relevant data sourced through automated extraction. Additionally, the rise of artificial intelligence and machine learning applications is creating demand for high-quality training data, which often needs to be extracted from varied and siloed sources. Businesses are also seeking to reduce costs and improve efficiency through automation, making data extraction a valuable tool for eliminating manual processes and accelerating time to insight. Finally, the globalization of business operations and the need to work across languages, formats, and regulatory contexts are further driving the evolution and adoption of sophisticated data extraction technologies. These combined drivers ensure that data extraction remains a high-growth segment within the broader landscape of enterprise data management.

SCOPE OF STUDY:

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

Segments:

Component (Solutions Component, Services Component); Data Type (Unstructured Data, Semi-Structured & Structured Data); Deployment (On-Premise Deployment, Cloud Deployment); Organization Size (Large Enterprises, SMEs); Vertical (BFSI Vertical, Manufacturing Vertical, Healthcare Vertical, Government Vertical, Energy & Utilities Vertical, Transportation Vertical, Retail & E-Commerce Vertical, IT & Telecom Vertical, 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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