세계 AI 데이터 관리 시장은 예측 기간(2024-2031년)에 15.7%라는 대폭적인 복합 연간 성장률(CAGR)로 성장할 것으로 예측됩니다. AI 데이터 관리 시장의 성장은 광범위한 데이터 세트에서 중요한 인식을 끌어내는 데 중요한 데이터 관리 시스템에 머신러닝 알고리즘을 통합하는 것이 시장 성장을 가속하고 있기 때문입니다. AI 데이터 관리는 데이터 클리닝, 정규화, 검증 등의 기술을 통해 데이터 품질을 확보하는 것을 포함하여 AI 시스템의 성능과 신뢰성을 향상시킵니다. AI 데이터 관리는 데이터 통합 파이프라인 및 데이터 레이크와 같은 기술을 사용하여 다양한 소스의 데이터를 결합하고 집계하여 효과적인 분석과 모델링을 촉진합니다.
시장 역학
실시간 데이터 처리
실시간 데이터 처리를 통해 순간 의사 결정이 가능합니다. 데이터를 파일에 저장하는 것이 아니라 가능한 한 빨리 액세스할 수 있도록 하여 검색을 촉구하여 비즈니스 성과, 효율성, 수익성을 향상시킵니다. 실시간 데이터는 데이터 세트의 실시간 처리에서 얻은 귀중한 통찰력을 제공하기 때문에 기업은 실시간 데이터로부터 큰 혜택을 누릴 수 있습니다. 실시간 데이터는 기업 비즈니스에 매우 유용합니다. 운영 개선, IT 아키텍처 가시성 및 모니터링 개선, 비즈니스 성과 극대화, 심지어 일반적인 고객 경험 향상으로 이어지는 통찰력을 얻을 수 있습니다. 일괄 처리 또는 실시간 처리 모두 엄청난 양의 데이터를 트랜잭션에 따라 그룹으로 나누고 통찰력을 얻기 위해 시간이 지남에 따라 수집해야합니다. 통찰력을 얻기 위해 데이터는 실시간이 아니라 미리 정해진 시간 프레임에서 지속적으로 일괄 처리됩니다.
자동화된 데이터 라벨링 도구 및 기술 채택 증가
자동화된 AI 데이터 관리 시스템의 사용이 증가하고 있는 것은 원시 데이터에 특정 라벨이나 카테고리로 주석을 달거나 태그를 붙이는 프로세스로, AI 시스템은 패턴을 인식하고 정확 예측을 할 수 있게 됩니다. 데이터의 급격한 증가와 머신러닝 알고리즘의 복잡화로 인해 데이터 라벨링 서비스에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 헬스케어, 금융, 소매, 제조 등 다양한 산업 기업들이 AI 모델을 효과적으로 교육하기 위해 라벨링된 데이터가 필요합니다. 그러나 많은 기업에서는 대량의 데이터를 정확하게 라벨링하는 데 필요한 내부 리소스, 전문 지식 및 시간이 부족합니다. 따라서 데이터 라벨링 서비스 제공업체가 전문 기술과 인프라를 제공할 수 있는 기회가 탄생했습니다.
시장 세분화
세계 AI 데이터 관리 시장을 상세하게 분석한 결과 데이터 유형별, 용도별, 업종별로 다음과 같이 구분할 수 있었습니다.
공정 자동화가 최대 부문와 예측
세계 AI 데이터 관리 시장은 용도을 기반으로 데이터 강화, 데이터 익명화 및 압축, 탐색 데이터 분석, 인퓨테이션 예측 모델링, 프로세스 자동화로 세분화됩니다. 이 중 프로세스 자동화 하위 부문이 시장의 최대 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이 부문의 성장을 지원하는 주요 요인으로는 데이터 생산, 보관, 아카이브 및 폐기를 관리하기 위한 AI 데이터 관리 자동화에 대한 수요 증가가 있습니다. AI 기술을 사용하여 조직의 데이터 자산을 의도적이고 계획적으로 관리함으로써 데이터의 품질, 분석 및 의사결정을 강화할 수 있습니다. 이것은 AI 데이터 관리로 알려져 있습니다. 데이터를 효과적으로 수집, 구성, 저장, 활용하기 위한 모든 프로토콜, 정책, 기술 기술을 포함합니다. 예를 들어 오토메이션 애니웨어는 2024년 1월 프로세스 오토메이션 개발 사이클 타임을 극적으로 개선하는 업계 최초의 특화형 생성형 AI 오토메이션 모델 제공을 발표하고 오토메이션 시장에 변화를 가져오려고 합니다. 자동화 성공 플랫폼의 책임있는 AI 계층은 보안 AI 거버넌스를 위해 기업 보안 및 데이터 프라이버시 기준을 시행합니다.
BFSI 하위 부문이 큰 시장 점유율을 차지
세계 AI 데이터 관리 시장은 업종별로 BFSI, 소매 및 E-Commerce, 정부 및 방위, 헬스케어 및 생명과학, 제조, 에너지 및 유틸리티, 미디어 및 엔터테인먼트, IT 및 통신, 기타(여행 및 호스피탈리티, 교육, 수송?물류)로 세분화됩니다. 이 중 BFSI 하위 부문이 시장에서 상당한 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이 부문의 성장은 금융 거래, 고객 데이터 및 규제 요구 사항의 엄청난 양 증가로 인한 것이며, 알파워 데이터 관리 솔루션은 비즈니스 간소화, 고객 경험 향상, 위험 완화, 전략적 의사 결정의 추진에 채용되고 있습니다. 또한 데이터의 기밀성, 프라이버시 및 정확성을 보장함으로써 이러한 솔루션은 조직이 엄격한 규칙을 준수하는 데 도움이 됩니다. 디지털화와 데이터 중심의 경제가 점점 더 진행되고 있는 가운데 BFSI 섹터는 혁신을 촉진하고 비즈니스 효율성을 높이고 경쟁력을 유지하기 위해 Al 데이터 관리에 크게 의존하고 있습니다.
세계 AI 데이터 관리 시장은 북미(미국, 캐나다), 유럽(영국, 이탈리아, 스페인, 독일, 프랑스, 기타 유럽), 아시아태평양(인도, 중국, 일본, 한국, 기타 아시아태평양), 세계 기타 지역(중동 및 아프리카, 중남미)을 포함한 지역별로 더욱 세분화되어 있습니다.
아시아태평양에서 AI 데이터 관리 채택 증가
북미가 주요 시장 점유율을 차지
전 지역에서 북미가 큰 점유율을 차지하고 있는 이유는 수많은 저명한 기업과 AI 데이터 관리 공급자가 존재하기 때문입니다. 이 지역의 성장은 기술 허브의 확대 때문입니다. 이 지역에는 AI와 데이터 관리의 진보를 추진하는 유명한 기술 대기업, 신흥 기업, 연구 기관이 있습니다. 미국 인구조사국에 따르면 2023년 11월에는 3.8%의 기업이 상품이나 서비스 생산에 AI를 사용하고 있다고 보고하고 있지만, 정보나 하이테크 분야 등 특정 산업에서 보다 널리 사용 있습니다. 정보산업 분야의 기업은 전국 평균보다 AI 사용률이 높고 13.8%의 기업이 이 기술을 사용하고 있다고 보고했습니다.
세계 AI 데이터 관리 시장에 서비스를 제공하는 주요 기업으로는 Amazon Web Services, Inc., Google LLC, IBM Corp., Microsoft Corp., Oracle Corp. 등이 있습니다. 시장 경쟁력을 유지하기 위해, 시장 선수들은 제휴, 합병, 인수 등의 전략을 적용하여 사업 확대 및 제품 개발에 점점 더 주력하고 있습니다.
Global AI Data Management Market Size, Share & Trends Analysis Report by Data Type (Audio, Speech and Voice, Image, Text and Video), by Application (Data Augmentation, Data Anonymization & Compression, Exploratory Data Analysis, Imputation Predictive Modeling and Process Automation) and by Verticals (BFSI, Retail & E-commerce, Government & Defense, Healthcare & Life Sciences, Manufacturing, Energy & Utilities, Media & Entertainment, IT & Telecommunications and Others) Forecast Period (2024-2031)
Global AI data management market is anticipated to grow at a significant CAGR of 15.7% during the forecast period (2024-2031). The growth of the AI data management market is attributed to the incorporation of machine learning algorithms with data management systems that has been important for withdrawing cherished awareness from extensive datasets driving the growth of the market. AI data management involves ensuring data quality through techniques like data cleaning, normalization, and validation, which enhance the performance and reliability of AI systems. AI data management combining and aggregating data from various sources using techniques like data integration pipelines and data lakes facilitates effective analysis and modeling.
Market Dynamics
Real-Time Data Processing
Real-time data processing enables instantaneous decision-making. Rather than being kept on file, it is made accessible to encourage discoveries as soon as feasible, advancing the business outcomes, efficiency, and profitability of businesses. Businesses benefit greatly from real-time data because it offers invaluable insights derived from the real-time processing of data sets. Real-time data is extremely beneficial to enterprise businesses. It may yield insights that improve operations, increase IT architecture visibility and monitoring, maximize business outcomes, and even improve customer experiences in general. Both batch and real-time processing involve the division of massive amounts of data into groups according to transactions, which must be gathered over time to provide insights. To generate insights, data is continuously batched over a predetermined timeframe rather than in real-time.
Increasing Adoption of Automated Data Labeling Tools and Techniques
The growing use of automated AI data management systems involves the process of annotating or tagging raw data with specific labels or categories, enabling AI systems to recognize patterns and make accurate predictions. The exponential growth of data and the increasing complexity of machine learning algorithms have led to a surge in the demand for data labeling services. Businesses across various industries, including healthcare, finance, retail, and manufacturing, require labeled data to train their AI models effectively. However, many organizations lack the internal resources, expertise, and time required to label large volumes of data accurately. This creates an opportunity for data labeling service providers to offer their specialized skills and infrastructure.
Market Segmentation
Our in-depth analysis of the global AI data management market includes the following segments by data type, application, and verticals.
Process Automation is Projected to Emerge as the Largest Segment
Based on the application, the global AI data management market is sub-segmented into data augmentation, data anonymization & compression, exploratory data analysis, imputation predictive modeling, and process automation. Among these, process automation sub-segment is expected to hold the largest share of the market. The primary factors supporting the segment's growth include increasing demand for AI data management automation to manage data production, storage, archive, and destruction. Using AI technology to manage an organization's data assets deliberately and methodically can enhance data quality, analysis, and decision-making. This is known as AI data management. It encompasses all of the protocols, policies, and technical techniques used to effectively gather, arrange, store, and use data. For instance, in January 2024, Automation Anywhere announced the availability of the industry's first specialized, generative AI automation model to dramatically improve process automation development cycle times and is set to transform the automation market. The Automation Success platform's responsible AI Layer enforces enterprise security and data privacy standards for safe AI governance.
BFSI Sub-segment to Hold a Considerable Market Share
Based on the verticals, the global AI data management market is sub-segmented into BFSI, retail & e-commerce, government & defense, healthcare & life sciences, manufacturing, energy & utilities, media & entertainment, IT & telecommunications, and others (travel & hospitality, education, transportation & logistics). Among these, the BFSI sub-segment is expected to hold a considerable share of the market. The segmental growth is attributed to the increasing immense volume of financial transactions, customer data, and regulatory requirements, Al-powered data management solutions are employed to streamline operations, enhance customer experiences, mitigate risks, and drive strategic decision-making. Furthermore, by ensuring data confidentiality, privacy, and correctness, these solutions help organizations comply with strict rules. In an increasingly digital and data-centric economy, the BFSI sector depends largely on Al data management to promote innovation, enhance operational effectiveness, and preserve competitiveness.
The global AI data management market is further segmented based on geography including North America (the US, and Canada), Europe (UK, Italy, Spain, Germany, France, and the Rest of Europe), Asia-Pacific (India, China, Japan, South Korea, and Rest of Asia-Pacific), and the Rest of the World (the Middle East & Africa, and Latin America).
Increasing AI Data Management Adoption in Asia-Pacific
North America Holds Major Market Share
Among all the regions, North America holds a significant share owing to numerous prominent companies and AI data management providers. The growth is attributed to the increasing expansion of its technological hub. The region boasts renowned tech giants, startups, and research institutions driving progress in AI and data management. According to the United States Census Bureau, in November 2023, 3.8% of businesses reported using AI to produce goods and services but it is more widely used in certain industries such as information and tech sectors. Businesses in the Information sector reported greater levels of AI use than the national average with 13.8% of businesses using the technology.
The major companies serving the global AI data management market include Amazon Web Services, Inc., Google LLC, IBM Corp., Microsoft Corp., and Oracle Corp., among others. The market players are increasingly focusing on business expansion and product development by applying strategies such as collaborations, mergers, and acquisitions to stay competitive in the market. For instance, in February 2024, Wipro Ltd. and IBM Corp. collaborated to offer new AI services. Wipro Ltd., a technology services and consulting company, launched Wipro Enterprise Artificial Intelligence (AI)-Ready Platform, a new service that allows clients to create their enterprise-level, fully integrated, and customized AI environments. The AI and generative AI workloads, including using code-based configurations to enhance automation dynamic resource management to dynamically adjust to varying workloads using predictive analytics.
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