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세계의 AI 데이터 관리 시장 : 제공 제품별(플랫폼, 소프트웨어 툴, 서비스), 데이터 유형별, 기술별(ML, NLP, 컴퓨터 비전, 컨텍스트 인식), 용도별(프로세스 자동화, 데이터 강화), 산업별, 지역별 예측(-2028년)
AI Data Management Market by Offering (Platform, Software tools, and Services), Data Type, Technology (ML, NLP, Computer Vision, Context Awareness), Application (Process Automation, Data Augmentation), Vertical and Region - Global Forecast to 2028
상품코드 : 1415817
리서치사 : MarketsandMarkets
발행일 : 2024년 01월
페이지 정보 : 영문 424 Pages
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한글목차

조사 범위
조사 대상년도 2017년-2028년
기준년도 2022년
예측 기간 2023년-2028년
검토 단위 달러(10억 달러)
부문별 제품별, 데이터 유형별, 기술별, 용도별, 산업별, 지역별
대상 지역 북미, 유럽, 아시아태평양, 중동/아프리카, 라틴아메리카

세계 AI 데이터 관리 시장 규모는 2023년 251억 달러, 2028년에는 702억 달러에 달할 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 22.8%의 연평균 복합 성장률(CAGR)을 나타낼 것으로 예상됩니다.

클라우드 컴퓨팅의 등장과 보급은 조직이 데이터를 저장, 처리 및 액세스하는 방식을 재정의했습니다. 클라우드 기술은 확장 가능하고 유연한 기반을 제공하기 때문에 기업은 기존 온프레미스 인프라의 제약 없이 증가하는 데이터를 효율적으로 관리할 수 있습니다. 클라우드 기반 플랫폼으로의 전환은 AI 데이터 관리 솔루션에 대한 수요를 촉진하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 클라우드 환경은 역동적인 비즈니스 요구에 적응하는 데 필요한 민첩성을 제공하므로 기업은 데이터 관리 기능을 원활하게 확장할 수 있습니다. 클라우드용으로 설계된 AI 기반 데이터 관리 도구는 본질적으로 확장성이 뛰어나 기업이 다양한 데이터 세트와 증가하는 워크로드를 효율적으로 처리할 수 있도록 돕습니다. 데이터의 양과 유형이 계속 증가하는 상황에서 이러한 확장성은 특히 중요합니다.

AI 데이터 관리 플랫폼은 인공지능 기술을 활용한 데이터 수집, 저장, 처리, 분석, 활용을 촉진하는 종합적인 생태계 역할을 합니다. 이러한 플랫폼은 조직이 데이터를 효율적으로 관리하고 실행 가능한 인사이트를 도출할 수 있도록 다양한 도구, 알고리즘 및 기능을 통합하고 있습니다. 대부분 데이터 수집, 정제 및 변환을 위한 구성 요소와 복잡한 데이터 세트에서 귀중한 패턴과 추세를 추출하는 데 도움이 되는 AI 기반 분석 및 시각화 툴을 갖추고 있습니다.

텍스트 데이터의 AI 데이터 관리에는 인공지능 기술을 사용하여 비정형 텍스트 정보를 구조적으로 정리, 분석 및 활용하는 것이 포함됩니다. 텍스트 데이터는 비정형화, 다양한 형식, 언어의 뉘앙스 차이로 인해 고유한 문제를 안고 있으며, AI 기반 자연어 처리(NLP)와 텍스트 분석은 이 분야에서 매우 중요하며, 시스템이 방대한 양의 텍스트를 이해하고, 분류하고, 통찰력을 추출하고, 의미를 도출할 수 있게 해줍니다. 의미를 도출할 수 있도록 합니다. 감정 분석, 명명된 엔티티 인식, 주제 모델링, 언어 번역과 같은 기술은 텍스트 데이터에서 가치 있는 정보, 감정 경향, 문맥 이해를 추출할 수 있으며, AI 기반 텍스트 데이터 관리는 고객 피드백 분석, 컨텐츠 분류, 문서 요약, 챗봇, 정보 검색 시스템 등에 적용될 수 있다, 챗봇, 정보 검색 시스템 등에 적용되어 조직이 풍부한 비정형 텍스트 정보를 활용하여 정보에 입각한 의사결정을 내리고 사용자 경험을 개선하는 방식에 혁명을 일으키고 있습니다.

이 보고서는 세계 AI 데이터 관리 시장을 조사했으며, 제공 제품별/데이터 유형별/기술별/용도별/산업별/지역별 동향, 시장 진출기업 프로파일 등을 정리한 보고서입니다.

목차

제1장 서론

제2장 조사 방법

제3장 주요 요약

제4장 프리미엄 인사이트

제5장 시장 개요와 업계 동향

제6장 AI 데이터 관리 시장, 제공 제품별

제7장 AI 데이터 관리 시장, 데이터 유형별

제8장 AI 데이터 관리 시장, 기술별

제9장 AI 데이터 관리 시장, 용도별

제10장 AI 데이터 관리 시장, 업계별

제11장 AI 데이터 관리 시장, 지역별

제12장 경쟁 구도

제13장 기업 개요

제14장 인접 시장 및 관련 시장

제15장 부록

LSH
영문 목차

영문목차

Report Description

Scope of the Report
Years Considered for the Study2017-2028
Base Year2022
Forecast Period2023-2028
Units ConsideredUSD (Billion)
SegmentsBy Offering by Type Offering by Deployment mode, Data Type, Technology, Application, Vertical, and Region.
Regions coveredNorth America, Europe, Asia Pacific, Middle East & Africa, and Latin America

The global AI data management market is valued at USD 25.1 billion in 2023 and is estimated to reach USD 70.2 billion by 2028, registering a CAGR of 22.8% during the forecast period. The advent and widespread adoption of cloud computing have redefined the way organizations store, process, and access data. Cloud technologies provide a scalable and flexible foundation, enabling businesses to efficiently manage their ever-growing volumes of data without the constraints of traditional on-premises infrastructure. The shift towards cloud-based platforms is instrumental in driving the demand for AI data management solutions. Cloud environments offer the agility required to adapt to dynamic business needs, allowing organizations to scale their data management capabilities seamlessly. AI-driven data management tools designed for the cloud are inherently more scalable, enabling businesses to handle diverse datasets and increasing workloads effectively. This scalability is particularly crucial as the sheer volume and variety of data continue to expand exponentially.

"By offering, the platform segment is projected to hold the largest market size during the forecast period."

Platforms in AI data management serve as comprehensive ecosystems that facilitate the collection, storage, processing, analysis, and utilization of data using artificial intelligence technologies. These platforms integrate various tools, algorithms, and functionalities that enable organizations to manage their data efficiently and derive actionable insights. They often feature components for data ingestion, cleansing, and transformation, along with AI-driven analytics and visualization tools that help in extracting valuable patterns and trends from complex datasets.

"By data type, Text Data segment is registered to grow at the highest CAGR during the forecast period."

AI data management for text data involves the structured organization, analysis, and utilization of unstructured textual information using artificial intelligence techniques. Text data presents unique challenges due to its unstructured nature, varying formats, and nuances in language. AI-based natural language processing (NLP) and text analytics are pivotal in this domain, allowing systems to comprehend, categorize, extract insights, and derive meaning from vast volumes of text. Techniques like sentiment analysis, named entity recognition, topic modeling, and language translation enable the extraction of valuable information, sentiment trends, and contextual understanding from text data. AI-driven text data management finds applications in customer feedback analysis, content categorization, document summarization, chatbots, and information retrieval systems, revolutionizing how organizations harness the wealth of unstructured textual information to make informed decisions and enhance user experiences.

"Asia Pacific is projected to witness the highest CAGR during the forecast period."

Asia Pacific region has witnessed remarkable growth and evolution in AI data management. With a surge in technological advancements, increased digitalization, and a burgeoning tech ecosystem, countries within the APAC region have been actively embracing AI-driven data management solutions. Countries like China, India, Japan, South Korea, and Singapore have emerged as key players in advancing AI technologies for data management. China, for instance, has heavily invested in AI research and development, fostering innovation in data-driven technologies. India, known for its IT expertise, has been rapidly adopting AI in various sectors, especially in data-intensive industries like finance, healthcare, and e-commerce. Japan and South Korea have been focusing on leveraging AI for precision manufacturing and robotics, while Singapore has been actively promoting itself as a hub for AI development and deployment in the region. The diverse economies and industries across the APAC region have driven a growing demand for AI data management solutions.

Breakdown of primaries

In-depth interviews were conducted with Chief Executive Officers (CEOs), innovation and technology directors, system integrators, and executives from various key organizations operating in the AI data management market.

Major vendors offering AI data management platform, software/tools and services across the globe are Microsoft (US), AWS (US), IBM (US), Google (US), Oracle (US), Salesforce (US), SAP (Germany), SAS Institute (US), HPE (US), Snowflake (US), Teradata (US), Informatica (US), Databricks (US), TIBCO Software (US), Qlik (US), Collibra (US), Dataiku (US), Alteryx (US), Datamatics Business Solutions (US), Accenture (Ireland), Ataccama (Canada), Reltio (US), Tamr (US), ThoughtSpot (US), AtScale (US), Alation (US), Clarifai (US), DDN Storage (US), Dataloop AI (US) Astera Software (US).

Research Coverage

The market study covers AI data management across segments. It aims at estimating the market size and the growth potential across different segments, such as offering by type, offering by deployment mode, data type, application, technology, vertical, and region. It includes an in-depth competitive analysis of the key players in the market, along with their company profiles, key observations related to product and business offerings, recent developments, and key market strategies.

Key Benefits of Buying the Report

The report would provide the market leaders/new entrants in this market with information on the closest approximations of the revenue numbers for the overall market for AI data management and its subsegments. It would help stakeholders understand the competitive landscape and gain more insights better to position their business and plan suitable go-to-market strategies. It also helps stakeholders understand the pulse of the market and provides them with information on key market drivers, restraints, challenges, and opportunities.

The report provides insights on the following pointers:

TABLE OF CONTENTS

1 INTRODUCTION

2 RESEARCH METHODOLOGY

3 EXECUTIVE SUMMARY

4 PREMIUM INSIGHTS

5 MARKET OVERVIEW AND INDUSTRY TRENDS

6 AI DATA MANAGEMENT MARKET, BY OFFERING

7 AI DATA MANAGEMENT MARKET, BY DATA TYPE

8 AI DATA MANAGEMENT MARKET, BY TECHNOLOGY

9 AI DATA MANAGEMENT MARKET, BY APPLICATION

10 AI DATA MANAGEMENT MARKET, BY VERTICAL

11 AI DATA MANAGEMENT MARKET, BY REGION

12 COMPETITIVE LANDSCAPE

13 COMPANY PROFILES

14 ADJACENT AND RELATED MARKETS

15 APPENDIX

(주)글로벌인포메이션 02-2025-2992 kr-info@giikorea.co.kr
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