데이터 레이크 시장 규모, 점유율, 동향 분석 리포트 : 유형별, 도입별, 업계별, 지역별, 부문 예측(2024-2030년)
Data Lake Market Size, Share & Trends Analysis Report By Type (Solution, Services), By Deployment (On-Premises, Cloud), By Vertical, By Region, And Segment Forecasts, 2024 - 2030
상품코드 : 1493443
리서치사 : Grand View Research
발행일 : 2024년 05월
페이지 정보 : 영문 150 Pages
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한글목차

데이터 레이크 시장 성장과 동향 :

Grand View Research, Inc.의 최신 리포트에 따르면 세계의 데이터 레이크 시장 규모는 2030년까지 598억 9,000만 달러에 달할 것으로 예측되며, 2024-2030년의 CAGR은 23.8%로 성장할 것으로 예측되고 있습니다.

데이터 레이크 하우스 아키텍처의 부상은 세계 시장에서 중요한 트렌드입니다. 이러한 아키텍처는 데이터 레이크의 유연성과 비용 효율성과 데이터웨어하우스의 구조화된 거버넌스 및 성능을 결합하여 데이터 저장, 처리 및 분석을 위한 통합 플랫폼을 제공합니다. 데이터 레이크 하우스는 두 가지 장점을 모두 제공하는 것을 목표로 하며, 조직은 전통적인 데이터 관리 접근 방식의 장점을 활용하면서 현대의 데이터 중심 기업의 진화하는 요구에 대응할 수 있습니다. 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스 기술의 결합은 데이터 관리 상황을 단순화하고 복잡성을 줄여 조직이 데이터 자산의 가치를 극대화할 수 있도록 돕습니다.

사물인터넷(IoT)과 엣지 컴퓨팅이 계속 확산됨에 따라 데이터 레이크 솔루션은 이러한 분산된 소스의 데이터를 원활하게 통합하고 처리할 수 있도록 진화하고 있습니다. 데이터 레이크 플랫폼은 엣지에서 생성된 데이터를 수집, 처리, 분석할 수 있는 기능을 개발하여 데이터 생성 시점에 가까운 실시간 인사이트와 의사결정을 가능하게 하고 있습니다. 이러한 추세는 조직이 IoT 데이터의 가치를 활용하고, 특히 시간적 제약이 있거나 미션 크리티컬한 시나리오에서 더 많은 정보에 기반한 의사결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. 데이터 레이크를 엣지까지 확장함으로써 기업은 IoT 투자의 잠재력을 극대화하고, 운영 효율성을 최적화하며, 데이터베이스 의사결정을 강화해 혁신을 촉진할 수 있습니다.

온프레미스 데이터 레이크 솔루션은 온프레미스 분석 및 비즈니스 인텔리전스(BI) 툴과 통합되어 보다 통합적이고 종합적인 데이터 관리 생태계를 제공합니다. 이러한 통합을 통해 기업은 별도의 BI 플랫폼 없이도 온프레미스 데이터 레이크 환경 내에서 고급 분석을 실행하고, 대화형 시각화를 생성하고, 인사이트를 직접 도출할 수 있습니다. 이러한 추세는 데이터 레이크와 실행 가능한 인사이트를 필요로 하는 비즈니스 사용자 간의 간극을 좁히는 데 도움이 될 것입니다. 데이터 레이크의 기능을 온프레미스 분석 및 BI와 원활하게 통합함으로써 기업은 온프레미스 데이터 자산에서 최대한의 가치를 창출하고, 데이터에 기반한 의사결정을 내릴 수 있게 됩니다.

데이터레이크 시장 보고서의 주요 내용

목차

제1장 조사 방법과 범위

제2장 주요 요약

제3장 데이터 레이크 시장 변수, 동향, 범위

제4장 데이터 레이크 시장 : 유형별 추정·동향 분석

제5장 데이터 레이크 시장 : 도입별 추정·동향 분석

제6장 데이터 레이크 시장 : 용도별 추정·동향 분석

제7장 데이터 레이크 시장 : 지역별 추정·동향 분석

제8장 경쟁 구도

KSA
영문 목차

영문목차

Data Lake Market Growth & Trends:

The global data lake market size is anticipated to reach USD 59.89 billion by 2030 and is projected to grow at a CAGR of 23.8% from 2024 to 2030, according to a new report by Grand View Research, Inc. The rise of data lake house architectures is a significant trend in the global market. These architectures combine the flexibility and cost-effectiveness of data lakes with the structured governance and performance of data warehouses, offering a unified platform for data storage, processing, and analysis. Data lake houses aim to provide the best of both worlds, allowing organizations to leverage the strengths of traditional data management approaches while addressing the evolving needs of modern data-driven enterprises. This convergence of data lake and data warehouse technologies simplifies the data management landscape, reduces complexity, and enables organizations to extract maximum value from their data assets.

As the Internet of Things (IoT) and edge computing continue to gain traction, data lake solutions are evolving to integrate and process data from these distributed sources seamlessly. Data lake platforms are developing capabilities to ingest, process, and analyze data generated at the edge, enabling real-time insights and decision-making closer to the point of data generation. This trend helps organizations harness the value of IoT data and make more informed decisions, especially in time-sensitive or mission-critical scenarios. By extending the data lake's reach to the edge, organizations can unlock the full potential of their IoT investments, optimize operational efficiency, and drive innovation through enhanced data-driven decision-making.

On-premises data lake solutions are converging with on-premises analytics and business intelligence (BI) tools, providing a more integrated and comprehensive data management ecosystem. This integration allows organizations to perform advanced analytics, generate interactive visualizations, and derive insights directly within the on-premises data lake environment, without the need for separate BI platforms. This trend helps bridge the gap between the data lake and the business users who require actionable insights. By seamlessly integrating data lake capabilities with on-premises analytics and BI, organizations can empower their teams to derive maximum value from their on-premises data assets and make more informed, data-driven decisions.

Data Lake Market Report Highlights:

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope

Chapter 2. Executive Summary

Chapter 3. Data Lake market Variables, Trends, & Scope

Chapter 4. Data Lake market: Type Estimates & Trend Analysis

Chapter 5. Data Lake market: Deployment Estimates & Trend Analysis

Chapter 6. Data Lake market: Application Estimates & Trend Analysis

Chapter 7. Data Lake market: Regional Estimates & Trend Analysis

Chapter 8. Competitive Landscape

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