산업 데이터 관리 시장 규모, 점유율, 동향 분석 보고서 : 솔루션 유형별, 데이터 유형별, 용도별, 최종 용도별, 지역별, 부문 예측(2025-2030년)
Industrial Data Management Market Size, Share & Trend Analysis Report By Solution Type (Data Orchestration & Analytics, Data Storage & Integration, Data Sharing), By Data Type, By Application, By End Use, By Region, And Segment Forecasts, 2025 - 2030
상품코드 : 1771592
리서치사 : Grand View Research
발행일 : 2025년 06월
페이지 정보 : 영문 200 Pages
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한글목차

산업 데이터 관리 시장 요약

세계의 산업 데이터 관리 시장 규모는 2024년에 1,025억 8,000만 달러에 달했고 2025년부터 2030년에 걸쳐 CAGR 14.8%를 나타낼 전망입니다. 2030년에는 2,347억 3,000만 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 산업 데이터 관리에서는 AI 자동화가 급속히 진행되고 있습니다.

기업은 점점 AI를 활용하여 효율성을 높이고 다양한 부문에서 복잡한 업무를 간소화하고 있습니다. 이 변화는 반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업에서 수작업에 대한 의존성을 줄여 근로자가 더 가치 있는 활동에 집중할 수 있도록 합니다. 결과적으로 의사 결정 프로세스는 더 빠르고 데이터 주도적이고 정확합니다. 산업계는 보다 스마트하고 실시간으로 적응·대응할 수 있는 자율적인 시스템으로 꾸준히 이행하고 있어 전체적인 생산성과 경쟁력을 향상시키고 있습니다. 2024년 10월 미국에 본사를 둔 기술 및 산업 솔루션 기업인 하니웰 인터내셔널은 Google LLC와 협력하여 Google의 고급 AI 기술인 Gemini와 하니웰의 Forge 플랫폼에서 관리되는 산업 데이터를 통합했습니다. 이 협업의 목적은 하니웰 고객을 위해 자율적인 운영을 가능하게 하는 것입니다. 이러한 AI 구동 툴은 창고 직원, 엔지니어, 기술자 등이 수행하는 작업을 자동화하도록 설계되었습니다.

산업 데이터 관리 업계는 클라우드 솔루션과 디지털 전환의 채택으로 급성장하고 있습니다. 오퍼레이션의 민첩성의 향상을 요구하는 제조업자입니다.각 업계가 효율과 응답성을 우선하는 중, 시장은 확대를 계속하고 있습니다.

또한 AI 및 IoT 기술에 대한 투자 확대로 견고하고 확장 가능한 데이터 관리 인프라의 필요성이 더욱 높아지고 있습니다. 솔루션을 통해 제조업을 발전시키기 위해 아마존 웹서비스사와 제휴했습니다.

예지보전에 있어서 AI와 로보틱스의 통합은 산업 데이터 관리 업계의 급성장에 박차를 가하고 있습니다. 시간 입력을 처리할 수 있는 확장성이 뛰어난 클라우드, 에지 지원 데이터 플랫폼에 대한 수요가 높아지고 있습니다.

로봇 공학은 더욱 복잡한 레이어를 추가하여 구조화된 관리가 필요한 운용 데이터를 생성합니다. 몸으로 확장됨에 따라 데이터 보안, 컴플라이언스 및 라이프사이클 관리가 중요해지므로 조직은 보다 스마트하고 자동화된 의사결정을 지원하기 위해 데이터 인프라를 확장하고 있습니다.

목차

제1장 조사 방법과 범위

제2장 주요 요약

제3장 에너지 및 유틸리티 데이터 관리 시장 변수, 동향, 범위

제4장 산업 데이터 관리 시장 : 솔루션 유형 추정 및 예측

제5장 산업 데이터 관리 시장 : 데이터 유형 추정과 예측

제6장 산업 데이터 관리 시장 : 용도 추정과 예측

제7장 산업 데이터 관리 시장 : 최종 용도 추정과 예측

제8장 산업 데이터 관리 시장 : 지역 추정·동향 분석

제9장 경쟁 구도

KTH
영문 목차

영문목차

Industrial Data Management Market Summary

The global industrial data management market size was estimated at USD 102.58 billion in 2024 and is projected to reach USD 234.73 billion by 2030, growing at a CAGR of 14.8% from 2025 to 2030. Automation driven by AI is growing rapidly in industrial data management.

Companies increasingly use AI to boost efficiency and streamline complex operations across various sectors. This shift reduces reliance on manual labor for repetitive and time-consuming tasks, allowing workers to focus on higher-value activities. As a result, decision-making processes become faster, more data-driven, and more accurate. Industries are steadily moving toward smarter, more autonomous systems that can adapt and respond in real-time, improving overall productivity and competitiveness. In October 2024, Honeywell International Inc., a U.S.-based technology and industrial solutions company, collaborated with Google LLC to integrate Google's advanced AI technology, Gemini, with the industrial data managed on Honeywell's Forge platform. The goal of this collaboration is to enable autonomous operations for Honeywell's customers. These AI-driven tools are designed to automate tasks performed by warehouse workers, engineers, technicians, and others.

The industrial data management industry is growing rapidly due to the increasing adoption of cloud-based solutions and digital transformation. Integration of cloud technology with automation is driving demand for real-time data access, scalability, and advanced analytics. This growth is fueled by manufacturers seeking to optimize processes, minimize downtime, and enhance operational agility. As industries prioritize efficiency and responsiveness, the market continues to expand. The rise of smarter, more connected, and data-driven industrial systems is accelerating market development. The push for interoperability across systems and devices is also contributing to stronger adoption of industrial data platforms.

In addition, growing investment in AI and IoT technologies is further reinforcing the need for robust, scalable data management infrastructure. For example, in April 2025, Rockwell Automation, a U.S.-based automation company, partnered with Amazon Web Services, Inc. to advance manufacturing through cloud-enabled industrial automation solutions. The collaboration aims to accelerate digital transformation across the manufacturing sector by combining expertise in automation and cloud technology.

The integration of AI and robotics in predictive maintenance is fueling rapid growth in the industrial data management industry. As manufacturing facilities adopt these technologies, they generate vast amounts of sensor and machine data that must be processed, analyzed, and stored efficiently. This drives demand for scalable, cloud-based, and edge-enabled data platforms capable of handling real-time inputs. AI models require continuous data flow for training and optimization, pushing companies to invest in robust data architectures.

Robotics adds another layer of complexity, producing operational data that needs structured management. The shift from reactive to predictive maintenance increases reliance on data accuracy and system interoperability. Advanced analytics, anomaly detection, and performance benchmarking tools are also gaining traction. Data security, compliance, and lifecycle management become critical as AI and robotics scale across industries. As a result, organizations are expanding their data infrastructure to support smarter, automated decision-making. This transformation positions data management as a central component of future-ready industrial operations.

Global Industrial Data Management Market Report Segmentation

This report forecasts revenue growth at the global, regional, and country levels and provides an analysis of the latest industry trends and opportunities in each of the sub-segments from 2018 to 2030. For this study, Grand View Research has segmented the global industrial data management market report based on the solution type, data type, application, end use, and region.

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope

Chapter 2. Executive Summary

Chapter 3. Energy & Utilities Data Management Market Variables, Trends & Scope

Chapter 4. Industrial Data Management Market: Solution Type Estimates & Forecasts

Chapter 5. Industrial Data Management Market: Data Type Estimates & Forecasts

Chapter 6. Industrial Data Management Market: Application Outlook Estimates & Forecasts

Chapter 7. Industrial Data Management Market: End Use Outlook Estimates & Forecasts

Chapter 8. Industrial Data Management Market: Regional Estimates & Trend Analysis

Chapter 9. Competitive Landscape

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