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AI 데이터 관리 시장 규모, 점유율, 동향 분석 보고서 : 전개별, 제공별, 데이터 유형별, 용도별, 기술별, 산업별, 지역별, 부문별 예측(2024-2030년)
AI Data Management Market Size, Share & Trends Analysis Report By Deployment, By Offering, By Data Type, By Application, By Technology, By Vertical (BFSI, Retail & E-commerce), By Region, And Segment Forecasts, 2024 - 2030
상품코드 : 1530239
리서치사 : Grand View Research, Inc.
발행일 : 2024년 07월
페이지 정보 : 영문 100 Pages
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한글목차

AI 데이터 관리 시장 성장과 동향:

Grand View Research, Inc.의 최신 보고서에 따르면, 세계 AI 데이터 관리 시장 규모는 2024년부터 2030년까지 22.7%의 CAGR을 기록하여 2030년에는 1,043억 2,000만 달러에 달할 것으로 예상됩니다.

클라우드 컴퓨팅 서비스의 채택이 증가하면서 이 시장의 눈에 띄는 성장 요인으로 작용하고 있습니다. 클라우드 기반 데이터 관리 시스템은 확장성, 유연성, 경제성을 제공하여 모든 규모의 조직에 적합합니다. 또한, 클라우드 스토리지는 지리적으로 분산된 팀들이 데이터에 쉽게 접근할 수 있도록 지원합니다. 또한, 기업들은 워크로드 마이그레이션의 이점과 자본 투자 및 운영 비용 절감의 이점을 인식하고 있습니다. 이에 따라 클라우드 플랫폼의 채택이 급증하고 있으며, AI 데이터 관리 솔루션에 대한 필요성이 증가하고 있습니다.

아시아태평양의 E-Commerce 분야가 지속적으로 확대되면서 AI 데이터 관리 시장 규모가 확대되고 있습니다. 온라인 쇼핑의 증가 추세는 데이터 프라이버시 및 보안에 대한 소비자의 인식이 높아지면서 E-Commerce 부문이 고객 데이터를 더 잘 관리하기 위해 AI 기술을 채택하도록 유도하고 있습니다. 또한, AI 데이터 관리는 온라인 거래를 지원하는 데 있어 매우 중요하며, 예측 기간 동안 시장을 주도할 것으로 예상됩니다.

AI 및 머신러닝(ML) 기술의 발전은 AI 기반 데이터 관리 솔루션의 광범위한 도입을 촉진하는 주요 요인으로, AI 및 ML 툴의 채택이 증가함에 따라 기업이 생성 및 수집하는 방대한 데이터에서 가치 있는 인사이트를 도출할 수 있는 강력한 기능을 제공하고 있습니다. AI와 ML을 데이터 관리 전략에 도입함으로써 기업이 데이터를 다루고, 분석하고, 데이터에 기반한 의사결정을 내리는 방식에 큰 변화가 일어나고 있습니다.

인공지능(AI)과 ML 알고리즘이 데이터 관리 업무를 자동화하고 강화하는 데 있어 숙련도가 높아지고 있습니다. 이러한 기술은 인간의 능력을 훨씬 능가하는 방대한 데이터 세트를 신속하게 선별하고 의미를 이해하는 데 능숙하여 데이터 통합, 정제 및 분류와 같은 프로세스의 효율성을 높이고 AI 기반 자동 데이터 관리는 수작업에 수반되는 작업 부하를 줄일 뿐만 아니라 실수 가능성을 크게 줄이고 데이터 중심의 결론의 정확성과 신뢰성을 보장합니다.

AI 데이터 관리 시장 보고서 하이라이트

목차

제1장 조사 방법과 범위

제2장 주요 요약

제3장 AI 데이터 관리 변수, 동향, 범위

제4장 AI 데이터 관리 시장 : 전개별 추정·동향 분석

제5장 AI 데이터 관리 시장 : 제공별 추정·동향 분석

제6장 AI 데이터 관리 시장 : 데이터 유형별 추정·동향 분석

제7장 AI 데이터 관리 시장 : 용도별 추정·동향 분석

제8장 AI 데이터 관리 시장 : 기술별 추정·동향 분석

제9장 AI 데이터 관리 시장 : 업계별 추정·동향 분석

제10장 AI 데이터 관리 시장 : 지역별 추정·동향 분석

제11장 경쟁 상황

ksm
영문 목차

영문목차

AI Data Management Market Growth & Trends:

The global AI data management market size is expected to reach USD 104.32 billion by 2030, registering a CAGR of 22.7% from 2024 to 2030, according to a new report by Grand View Research, Inc. The increasing adoption of cloud computing services is a prominent growth factor in the market. Cloud-based data management systems offer scalability, flexibility, and affordability, making them suitable for organizations of all sizes. Cloud storage also facilitates easier access to data for geographically dispersed teams. Additionally, companies are becoming more aware of the benefits of migrating workloads, and the imperative to lower capital and operational expenses. Therefore, the surge in the adoption of cloud platforms is fueling the need for AI data management solutions.

The continuous expansion of the e-commerce sector in the Asia Pacific region is boosting the size of the AI data management market. The increasing trend of online shopping is raising consumer consciousness regarding data privacy and security, prompting the e-commerce sector to embrace AI technologies for better management of customer data. In addition, AI data management is pivotal in supporting online transactions, which is expected to drive the market in the forecast period.

Advancements in AI and machine learning (ML) technologies are a major driver for the broad-based implementation of AI-powered data management solutions. As the adoption of AI and ML tools advances, they are providing companies with increasingly potent capabilities to extract valuable insights from the massive amounts of data they produce and collect. Incorporating AI and ML into data management strategies is revolutionizing the way businesses handle, analyze, and make decisions based on data.

The proficiency of artificial intelligence (AI) and ML algorithms in automating and enhancing data management operations. These technologies are adept at sifting through and making sense of vast datasets rapidly, a task that far exceeds human capabilities, thereby streamlining efficiency in processes like data integration, purification, and categorization. AI-driven automated data management not only alleviates the workload associated with manual tasks but also sharply decreases the likelihood of mistakes, guaranteeing the precision and trustworthiness of data-centric conclusions.

AI Data Management Market Report Highlights:

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope

Chapter 2. Executive Summary

Chapter 3. AI Data Management Variables, Trends, & Scope

Chapter 4. AI Data Management Market: Deployment Estimates & Trend Analysis

Chapter 5. AI Data Management Market: Offering Estimates & Trend Analysis

Chapter 6. AI Data Management Market: Data Type Estimates & Trend Analysis

Chapter 7. AI Data Management Market: Application Estimates & Trend Analysis

Chapter 8. AI Data Management Market: Technology Estimates & Trend Analysis

Chapter 9. AI Data Management Market: Vertical Estimates & Trend Analysis

Chapter 10. AI Data Management Market: Regional Estimates & Trend Analysis

Chapter 11. Competitive Landscape

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