본 보고서는 IoT Analytics에 의한 지속적인 조사의 일부를 정리한 것으로, 데이터 관리 및 분석의 벤더나 최종 사용자의 30명 이상의 전문가를 대상으로 2023년 7월부터 2024년 2월에 걸쳐 실시한 설문 조사 및 인터뷰를 기반으로 합니다. 이 보고서는 시장 예측, 보급 촉진요인, 경쟁 구도, 기술 및 프로세스 도입 개요, 주목할만한 동향 및 전개, 통찰력이 가득한 사례 연구 등 데이터 관리 및 분석 시장의 현황과 생성형 AI와 IoT 등 인접 시장과의 관계를 종합적으로 망라하고 있습니다.
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데이터 관리 시장 정보
이 보고서에 따르면 데이터 관리 및 분석 시장 규모는 CAGR 16%로 성장할 것으로 예상되고 있으며, 2030년에는 5,133억 달러 규모에 이를 것으로 예측됩니다.
비즈니스 요구를 충족시키기 위해 데이터베이스 기술, 데이터 아키텍처, 분석 및 데이터 거버넌스 도구의 중요성이 커지고 있으며 최근 데이터 관리 시장의 성장에 기여하고 있습니다.
향후 6년간 데이터 분석이 데이터 관리 시장 성장에 크게 기여할 것으로 예상됩니다. 특히 데이터 과학은 예측 분석 및 생성형 AI와 같은 AI 및 ML 도구 수요 증가로 시장 전체의 성장을 능가하는 성장을 보여줍니다.
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게재 기업:
본 보고서에서 언급된 기업의 일부를 소개합니다.
- AWS
- Alibaba Cloud
- Alteryx
- Cloudera
- Confluent
- Databricks
- Datadog
- Google Cloud
- IBM
- Informatica
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- Mathworks
- Microsoft
- MongoDB
- Oracle
- Qlik
- SAP
- Salesforce
- Snowflake
- Splunk
- Teradata
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목차
제1장 주요 요약
제2장 소개
- 데이터 관리 : 정의
- 데이터 관리의 구성요소
- 데이터베이스 모델과 데이터 아키텍처의 진화
- 데이터 이해
- 업계 리더가 직면하는 데이터의 과제
- 데이터 관리 사례 연구 : Southwest
- 데이터 관리 사례 연구 : Netflix
제3장 기술 개요
- Modern Data Stack
- Modern Data Stack 사례 연구 : Uber의 4가지 데이터 진화 단계
- Modern Data Stack의 컴포넌트
- 소스
- 인제스천
- 스토리지 : 스토리지 기술, 데이터 아키텍처
- 트랜스폼
- 분석 : 비즈니스 인텔리전스, 데이터 과학
- 데이터 거버넌스와 보안
- 데이터 오케스트레이션
제4장 IoT 및 데이터 관리
- IoT 데이터의 특성
- IoT 데이터 관리 및 분석 : 예
- IoT 데이터 분석을 위한 전략적 프레임워크
- 일반적인 IoT 이용 사례를 지원하는 데이터 관리의 5 가지 예
제5장 AI와 데이터 관리의 상호작용
- 데이터 관리와 AI의 관계
- 세계 경제의 촉매로서의 AI 세대
- 생성형 AI 시장의 급격한 수익 증가
- 비즈니스에서의 AI 기술의 도입 상황을 추적
- 생성형 AI가 데이터 관리에 미치는 변혁적 영향
- AI 세대가 초래하는 파괴적 혁신을 상세하게 해설
제6장 시장 규모·전망
- 데이터 관리 및 분석에 대한 세계 지출 : 단계, 부문, 지역, 국가별
제7장 경쟁 구도
- 현대 데이터 관리 벤더 vs 기존 데이터 관리 벤더
- 데이터 관리 : 컴포넌트별 벤더 비교
- 데이터 관리 시장 점유율
- 데이터 관리 및 분석 공급업체의 프로파일
제8장 사례 연구
- 벤더 기술의 실용적 응용에 초점을 맞춘 8개의 실제 사례 연구
제9장 자금조달과 M&A
- 투자 라운드의 상위 15 목록
- M&A 톱 15의 리스트
제10장 동향과 발전
- 기술·수법, 아키텍처의 진화, 비즈니스 전략·경제적 고려에 관련하는 8개의 동향
제11장 시장 규모 : 정의·조사 방법
JHS
A 246-page report detailing the market for data management and analytics solutions.
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"The Data Management and Analytics Market Report 2024-2030" is part of IoT Analytics' ongoing coverage of software/analytics topics. The content presented in this report is based on a compilation of primary research, including surveys and interviews with 30+ industry experts from data management and analytics vendors and end users conducted between July 2023 and February 2024. The report encompasses a holistic overview of the current state of the data management and analytics market and its intersection with adjacent markets, such as Generative AI (Gen AI) and IoT, including market projections, factors driving adoption, the competitive landscape, a technology and process implementation overview, notable trends and developments, and insightful case studies.
The primary objective of this document is to provide our readers with a comprehensive understanding of the current data management and analytics landscape, offering in-depth analysis, market sizing, and valuable insights to facilitate informed decision-making and strategic planning.
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How IoT Analytics defines Data Management
Data management is the systematic approach to handling data, which includes the collection, storage, processing, utilization, and safeguarding of information.
This process is integral to facilitating informed decision-making and supporting an organization's strategic goals. By doing so, data management becomes a cornerstone in driving operational improvements, enhancing customer satisfaction, and achieving a competitive advantage in the marketplace.
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Challenges faced by industry leaders
- 1. The ever-increasing growth of data presents a key data management challenge. To tackle this, companies are deploying data management platforms that enhance data ingestion and analytics capabilities, helping to maintain clarity and control over their sprawling data assets.
- 2. The evolving regulatory landscape complicates compliance and increases risk. A streamlined data management process with embedded compliance checks as part of the data governance framework, ensuring that data are processed in line with current laws, reduces the risk of breaches and non-compliance penalties.
- 3. The cost and complexity associated with data security and privacy are rising. Well-managed data pipelines, equipped with proper security measures such as access controls, can enhance data protection mechanisms, making privacy management more methodical and reducing the financial burden on organizations.
The challenges mentioned above are just the tip of the iceberg. The right data management tools are thus critical in addressing these issues, enabling efficient data access and analysis that supports proactive and informed decision-making in a rapidly evolving market.
About the data management market
According to the "Data Management and Analytics Market Report 2024-2030" by IoT Analytics, the market is predicted to grow at a compound annual growth rate (CAGR) of 16%. By 2030, it's expected to be worth $513.3 billion.
The rising relevance of database technologies, data architectures, analytics, and data governance tools in fulfilling business needs has been instrumental in the recent expansion of the data management market.
Over the next six years, data analytics is predicted to contribute significantly to the growth of the data management market. Notably, data science is seeing an uptick, surpassing the overall market growth due to the increased demand for AI and ML tools, such as predictive analytics and generative AI.
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Questions answered:
- What constitutes data management, and how does its evolution reflect the strategic needs of contemporary business operations and decision-making?
- What is the market size for data management and analytics solutions? What is the projected growth?
- What specific developments and synergies within the market are projected to impact market size and outlook?
- Which companies lead the market in terms of the market share?
- How is the competitive landscape within data management evolving, particularly between hyperscalers and niche vendors?
- How are organizations redefining data management practices to adapt to Gen AI's growing influence across technology and industry sectors?
- How are different end users leveraging the tools and technologies from data management vendors to solve real-world challenges?
- Which pockets of data management are receiving the most funding, and what does the M&A situation look like?
- What are the notable trends shaping the data management and analytics landscape? How do the trends influence the direction of business strategy?
Companies mentioned:
A selection of companies mentioned in the report.
- AWS
- Alibaba Cloud
- Alteryx
- Cloudera
- Confluent
- Databricks
- Datadog
- Google Cloud
- IBM
- Informatica
|
- Mathworks
- Microsoft
- MongoDB
- Oracle
- Qlik
- SAP
- Salesforce
- Snowflake
- Splunk
- Teradata
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Table of Contents
1. Executive summary
2. Introduction
- 2.1. Data management - definition
- 2.2. Components of data management
- 2.3. Evolution of database models and data architecture
- 2.4. Understanding data
- 2.5. Data challenges faced by industry leaders
- 2.6. Data management case study 1-Southwest's Christmas 2022 debacle
- 2.7. Data management case study 2-Netflix's approach to global web traffic
3. Technology overview
- 3.1. Modern data stack
- 3.2. Modern data stack case study: The four data evolution steps at Uber
- 3.3. Components of the data stack- technological deep dive with examples
- 3.3.1. Sources
- 3.3.2. Ingestion
- 3.3.3. Storage - Storage technologies, Data architecture
- 3.3.4. Transform
- 3.3.5. Analytics - Business intelligence, Data science
- 3.3.6. Data governance & security
- 3.3.7. Data orchestration
4. IoT and data management
- 4.1. Exploring the characteristics of the IoT data
- 4.2. IoT data management and analytics - Example
- 4.3. Strategic framework for IoT data analytics
- 4.3. Five examples of data management aiding typical IoT use cases
5. Interplay between AI and data management
- 5.1. Relationship between data management and AI
- 5.2. Gen AI as a global economic catalyst
- 5.3. Exponential revenue rise of the Gen AI market
- 5.4. Tracking the adoption of AI technologies in business
- 5.5. Gen AI's transformative impact on data management
- 5.6. In-depth coverage of the Gen AI-led disruption
6. Market size and outlook
- 6.1. Global spending on data management and analytics by - stages, segment, region, and country
7. Competitive Landscape
- 7.1. Modern data mgt. vendors Vs. Legacy data mgt. vendors
- 7.2. Data management-vendor comparison by component
- 7.3. Data management market share 2023
- 7.4. Data management and analytics vendor profiles
8. Case Studies
- 8 real-world case studies focusing on the practical applications of vendor technologies
9. Funding and M&A
- 9.1. List of top 15 investment rounds
- 9.2. List of top 15 mergers and acquisitions
10. Trends and developments
- 8 trends related to technologies and methodologies, architectural evolution, and business strategy and economic consideration
11. Market Sizing Definitions and Methodology
