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
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
2023년 북미가 시장을 장악하고 세계 최대 매출 점유율을 차지했습니다. 북미 기업들은 신기술 도입의 최전선에 서 있습니다. 업무의 디지털화는 효율적인 관리와 보안이 필요한 방대한 양의 데이터를 생성하고 있습니다. 데이터 관리 솔루션은 조직이 이 데이터에서 가치를 창출하기 위해 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다.
배치 기준, 클라우드 부문이 2023년 시장을 주도했습니다. 클라우드 기반 AI 데이터 관리 플랫폼은 AI 알고리즘을 실행하고 AI 알고리즘에 필요한 방대한 데이터를 관리하는 데 필수적인 확장성, 유연성, 비용 효율적인 스토리지 및 처리 능력을 제공합니다. 이러한 클라우드와 AI의 시너지 효과가 클라우드 기반 AI 데이터 관리 솔루션의 성장을 견인하고 있습니다.
제공에 따라 서비스 부문이 2023년 시장을 장악했으며, AI 데이터 관리 서비스에는 인공지능(AI)을 활용하여 데이터 라이프사이클 전반에 걸쳐 데이터 취급을 개선하는 다양한 서비스가 포함됩니다. 이러한 서비스는 데이터 수집, 정리, 저장, 분석 및 보안을 간소화할 수 있습니다.
데이터 유형별로 보면 2023년에는 텍스트 부문이 시장을 장악했으며, AI는 텍스트 컨텐츠를 개별 사용자 및 고객 부문에 맞게 개인화할 수 있습니다. 이를 통해 보다 타겟팅된 마케팅 캠페인과 보다 매력적인 사용자 경험을 제공할 수 있습니다.
용도별로 보면 2023년 추론 예측 모델링 부문이 시장을 주도했습니다. 조직이 수집하는 데이터의 양은 지속적으로 증가하고 있으며, 이 데이터는 다양한 출처와 형식에서 수집되는 경우가 많습니다. 이러한 복잡성으로 인해 누락된 값이 발생할 가능성이 높아집니다. 인풋테이션 예측 모델링은 이러한 결함을 해결하고 방대한 데이터에서 보다 완벽한 이미지를 생성할 수 있는 방법을 제공합니다.
기술별로는 컴퓨터 비전 분야가 2023년 시장을 장악했습니다. 컴퓨터 비전은 자율주행차, 소매업, 제조, 헬스케어 등 다양한 산업 분야의 광범위한 애플리케이션에 적용되고 있습니다.
산업별로는 헬스케어 및 생명과학 분야가 2023년 큰 시장 점유율을 차지했으며, AI 데이터 관리 시스템은 신약 개발, 개인화 의료 및 임상 연구 발전을 촉진하기 위해 헬스케어 및 생명과학 산업의 데이터를 준비하고 분석하는 데 매우 중요합니다. 또한, 의료 데이터는 종종 서로 다른 기관과 시스템간에 단편화되어 있으며, AI 데이터 관리 시스템은 이러한 사일로를 연결하여 더 나은 데이터 통합과 환자의 건강 상태에 대한 보다 전체적인 이해를 가능하게 합니다. 이를 통해 진단, 치료 계획 및 전반적인 환자 치료를 개선할 수 있습니다.
목차
제1장 조사 방법과 범위
제2장 주요 요약
제3장 AI 데이터 관리 변수, 동향, 범위
시장 소개/계통 전망
시장 규모와 성장 전망
업계 밸류체인 분석
시장 역학
시장 성장 촉진요인 분석
시장 성장 억제요인 분석
업계 기회
업계 과제
주요 기업 순위 분석, 2023년
AI 데이터 관리 시장 분석 툴
Porters 분석
PESTEL 분석
제4장 AI 데이터 관리 시장 : 전개별 추정·동향 분석
부문 대시보드
AI 데이터 관리 시장 : 전개별 변동 분석, 2023년 및 2030년
클라우드
온프레미스
제5장 AI 데이터 관리 시장 : 제공별 추정·동향 분석
부문 대시보드
AI 데이터 관리 시장 : 제공별 변동 분석, 2023년 및 2030년
플랫폼
소프트웨어 툴
서비스
제6장 AI 데이터 관리 시장 : 데이터 유형별 추정·동향 분석
부문 대시보드
AI 데이터 관리 시장 : 데이터 유형별 변동 분석, 2023년 및 2030년
오디오
스피치와 음성
영상
문장
비디오
제7장 AI 데이터 관리 시장 : 용도별 추정·동향 분석
부문 대시보드
AI 데이터 관리 시장 : 용도별 변동 분석, 2023년 및 2030년
데이터 확장
데이터 익명화와 압축
탐색적 데이터 분석
대입 예측 모델링
데이터 검증과 노이즈 저감
프로세스 자동화
기타
제8장 AI 데이터 관리 시장 : 기술별 추정·동향 분석
부문 대시보드
AI 데이터 관리 시장 : 기술별 변동 분석, 2023년 및 2030년
머신러닝
자연어 처리
컴퓨터 비전
상황 인식
제9장 AI 데이터 관리 시장 : 업계별 추정·동향 분석
부문 대시보드
AI 데이터 관리 시장 : 업계별 변동 분석, 2023년 및 2030년
BFSI
소매업과 E-Commerce
정부와 방위
헬스케어와 생명과학
제조업
에너지·유틸리티
미디어와 엔터테인먼트
IT 및 통신
기타
제10장 AI 데이터 관리 시장 : 지역별 추정·동향 분석
AI 데이터 관리 시장 점유율, 지역별, 2023년 및 2030년
북미
북미의 AI 데이터 관리 시장 추정과 예측, 2017-2030년
미국
캐나다
멕시코
유럽
유럽의 AI 데이터 관리 시장 추정과 예측, 2017-2030년
영국
독일
프랑스
아시아태평양
아시아태평양의 AI 데이터 관리 시장 추정과 예측, 2017-2030년
중국
일본
인도
호주
한국
라틴아메리카
라틴아메리카의 AI 데이터 관리 시장 추정과 예측, 2017-2030년
브라질
중동 및 아프리카
중동 및 아프리카의 AI 데이터 관리 시장 추정과 예측, 2017-2030년
아랍에미리트
남아프리카공화국
사우디아라비아
제11장 경쟁 상황
주요 시장 진출 기업의 최근 동향과 영향 분석
기업 분류
기업의 시장 포지셔닝
기업의 시장 점유율 분석
기업 히트맵 분석
전략 매핑
확대
인수합병
파트너십과 협업
신제품 발매
연구개발
기업 개요
Accenture plc
Amazon Web Services
Databricks Inc.
Google LLC
International Business Machines Corporation
Microsoft Corporation
Oracle Corporation
Salesforce, Inc.
SAP SE
SAS Institute
ksm
영문 목차
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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:
North America dominated the market in 2023, accounting for the largest global revenue share. North American companies are at the forefront of adopting new technologies. This drive to digitize operations creates vast amounts of data that need to be efficiently managed and secured. Data management solutions become crucial for organizations to extract value from this data.
Based on deployment, the cloud segment dominated the market in 2023. Cloud-based AI data management platforms offer scalable, flexible, and cost-effective storage and processing power essential for running AI algorithms and managing the vast amount of data they require. This synergy between cloud and AI fuels the growth of cloud-based AI data management solutions.
Based on offering, the services segment dominated the market in 2023. AI data management services encompass various offerings that leverage artificial intelligence (AI) to improve the handling of data throughout its lifecycle. These services can streamline data collection, organization, storage, analysis, and security.
Based on data type, the text segment dominated the market in 2023. AI can personalize text content to individual users or customer segments. This allows for more targeted marketing campaigns and a more engaging user experience.
Based on application, the imputation predictive modeling segment dominated the market in 2023. The amount of data organizations collect is constantly growing, and this data often comes from diverse sources and formats. This complexity makes it more likely for missing values to occur. Imputation predictive modeling offers a way to address these missing points and create a more complete picture from the vast amount of data.
Based on technology, the computer vision segment dominated the market in 2023. Computer vision is being integrated into a wide range of applications across various industries, including autonomous vehicles, retail and manufacturing, and healthcare. specifically focuses on the tools and techniques for managing the vast amounts of image and video data used to train and operate computer vision models.
Based on vertical, the healthcare & life sciences segment represented a significant market share in 2023. AI data management systems are crucial for preparing and analyzing healthcare and life science industry data to drive advancements in drug discovery, personalized medicine, and clinical research. Moreover, healthcare data is often fragmented across different institutions and systems. AI data management systems can bridge these silos, enabling better data integration and a more holistic view of a patient's health. This can improve diagnosis, treatment planning, and overall patient care.
Table of Contents
Chapter 1. Methodology and Scope
1.1. Market Segmentation and Scope
1.2. Market Definitions
1.3. Research Methodology
1.3.1. Information Procurement
1.3.2. Information or Data Analysis
1.3.3. Market Formulation & Data Visualization
1.3.4. Data Validation & Publishing
1.4. Research Scope and Assumptions
1.4.1. List of Data Sources
Chapter 2. Executive Summary
2.1. Market Outlook
2.2. Segment Outlook
2.3. Competitive Insights
Chapter 3. AI Data Management Variables, Trends, & Scope
3.1. Market Introduction/Lineage Outlook
3.2. Market Size and Growth Prospects (USD Billion)
3.3. Industry Value Chain Analysis
3.4. Market Dynamics
3.4.1. Market Drivers Analysis
3.4.1.1. Implementation of Advanced Technologies in Data Management Solutions
3.4.1.2. Personalization of Data Management Solutions to Enhance Business Operations
3.4.2. Market Restraints Analysis
3.4.2.1. High Cost of Implementation of AI Based Data Management Solutions
3.4.3. Industry Opportunities
3.4.4. Industry Challenges
3.4.5. Key Company Ranking Analysis, 2023
3.5. AI Data Management Market Analysis Tools
3.5.1. Porter's Analysis
3.5.1.1. Bargaining power of the suppliers
3.5.1.2. Bargaining power of the buyers
3.5.1.3. Threats of substitution
3.5.1.4. Threats from new entrants
3.5.1.5. Competitive rivalry
3.5.2. PESTEL Analysis
3.5.2.1. Political landscape
3.5.2.2. Economic and Social landscape
3.5.2.3. Technological landscape
3.5.2.4. Environmental landscape
3.5.2.5. Legal landscape
Chapter 4. AI Data Management Market: Deployment Estimates & Trend Analysis
4.1. Segment Dashboard
4.2. AI Data Management Market: Deployment Movement Analysis, USD Billion, 2023 & 2030
