이 IDC Market Perspective에서는 시맨틱 검색, 레코멘데이션시스템, 부정 탐지 등의 애플리케이션을 실현하는 것으로 벡터 데이터베이스가 AI를 어떻게 변혁하는지에 대해 논하고 있습니다. 본 자료에서는 대규모 AI 워크로드를 위해 특별히 제작된 네이티브 벡터 데이터베이스와 하이브리드 사용 사례를 지원하기 위해 기존 플랫폼을 확장하는 통합 벡터 데이터베이스라는 두 가지 주요 접근 방식을 살펴봅니다. 조직은 확장성, 비용 효율성, 성능 향상에 대한 인사이트를 얻고, 기술 공급업체는 성장하는 AI 시장에 맞게 제품을 최적화할 수 있는 기회를 발견할 수 있습니다. 혁신을 추진하든 경쟁 우위를 확보하든, 이 문서는 AI 기반 데이터 관리의 미래를 이해하는 데 필수적입니다. "벡터 데이터베이스는 조직이 생성 AI, 시맨틱 검색, 개인화된 추천과 같은 혁신적인 애플리케이션에 고차원 데이터를 활용할 수 있도록 지원함으로써 AI 환경을 재정의하고 있습니다. AI 도입이 가속화됨에 따라 네이티브 벡터 데이터베이스와 통합 벡터 데이터베이스 중 어떤 것을 선택할지는 순전히 기술적 요인보다는 조직의 특정 요구 사항에 따라 결정될 것입니다. 두 접근 방식 모두 AI 기반 혁신의 다음 물결을 주도하는 데 있어 중요하고 상호보완적인 역할을 할 것입니다."라고 IDC의 데이터 관리 담당 조사 디렉터, Devin Pratt은 말했습니다.
This IDC Market Perspective discusses how vector databases are transforming AI by enabling applications like semantic search, recommendation systems, and fraud detection. This document explores two key approaches: native vector databases, purpose-built for large-scale AI workloads, and integrated vector databases, which extend traditional platforms to support hybrid use cases. Organizations will gain insights into enhancing scalability, cost efficiency, and performance, while technology suppliers can uncover opportunities to optimize offerings for the growing AI market. Whether you're driving innovation or seeking competitive advantages, this document is essential for understanding the future of AI-driven data management."Vector databases are redefining the AI landscape by empowering organizations to harness high-dimensional data for transformative applications like generative AI, semantic search, and personalized recommendations," says Devin Pratt, research director, Data Management, IDC. "As AI adoption accelerates, the decision between native vector databases and integrated vector databases will depend on specific organizational needs rather than purely technological factors. Both approaches are set to play vital and complementary roles in driving the next wave of AI-driven innovation."