Stratistics MRC에 따르면, 세계 과학 데이터 관리 시스템 시장은 2024년 1억 6,100만 달러 규모에서 2030년 15억 6,660만 달러에 달할 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 46.1%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.
과학 데이터 관리 시스템(SDMS)은 과학 데이터를 효율적으로 관리, 저장 및 검색할 수 있도록 설계된 통합 플랫폼입니다. SDMS의 주요 기능으로는 다양한 기기에서 데이터 수집, 메타데이터 주석, 다양한 데이터 형식 지원, 강력한 검색 기능, 버전 관리, 규제 표준 준수 등이 있으며, 과학 데이터를 효율적으로 관리, 저장, 검색할 수 있도록 설계된 통합 플랫폼입니다. 또한 강력한 검색 기능, 버전 관리, 규제 표준 준수, 원시 데이터 수집부터 분석, 장기 보관에 이르기까지 데이터 라이프사이클 관리를 지원하여 데이터를 일관되게 사용할 수 있고 추적할 수 있도록 보장합니다.
미국 국립의학도서관에 따르면, 2020년 3월 상하이교통대학교 의과대학 상하이 종합병원은 감염 환자 정밀 치료를 위한 메타게놈 2세대 시퀀싱 기술의 병원체 및 유효성 평가를 위한 4상 임상시험을 시작했다고 합니다. 이러한 임상시험은 안전한 스토리지 솔루션이 필요한 중요한 과학 데이터를 대량으로 생성하기 때문에 시장 수요를 주도하고 있습니다.
연구 활동과 데이터 생성의 증가
다양한 과학 분야의 연구가 가속화됨에 따라 생성되는 데이터의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라 효율적인 데이터 관리, 저장 및 분석을 위한 강력한 시스템이 필요하며, SDMS 솔루션은 데이터 통합, 실시간 액세스, 보안 스토리지와 같은 중요한 기능을 제공합니다. 데이터 통합, 실시간 액세스, 보안 스토리지 등의 중요한 기능을 제공하며, 현대 연구 환경에 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다. 특히 게놈, 제약, 환경 과학 등의 분야에서 데이터 집약적 연구가 급증하면서 복잡한 데이터 세트를 처리하는 고급 SDMS에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
SDMS를 도입하고 유지하는 데는 비용이 많이 듭니다
SDMS 솔루션의 구매, 커스터마이징 및 통합에 드는 초기 비용이 비싸기 때문에 예산이 한정된 중소규모의 연구기관이나 학술기관에서는 도입에 어려움을 겪을 수 있습니다. 또한 소프트웨어 업데이트, 시스템 유지보수, 직원 교육과 관련된 지속적인 비용도 경제적 부담을 가중시킵니다. 이러한 비용은 일부 조직에서 SDMS를 도입하는 데 있어 인식된 이점보다 더 큰 비용으로 작용할 수 있습니다. 이러한 시스템은 복잡하기 때문에 전문적인 IT 지원이 필요한 경우가 많으며, 이는 운영 비용을 더욱 증가시킵니다.
데이터 보안, 컴플라이언스, 협업의 필요성
기밀성이 높은 연구 데이터는 강력한 보호가 필요하며, SDMS는 HIPAA 및 GDPR과 같은 규제 준수를 보장하기 위해 액세스 제어 및 암호화와 같은 기능을 제공합니다. 또한, SDMS는 지리적으로 분산된 팀이 원활하게 데이터를 공유하고 분석할 수 있는 중앙 집중식 플랫폼 역할을 수행함으로써 현대 연구에는 협업이 필수적입니다. 이를 통해 더 빠른 과학 발전과 혁신을 촉진할 수 있습니다. 연구가 복잡해짐에 따라 안전하고 협업적인 데이터 관리에 대한 수요는 SDMS 시장을 계속 발전시킬 것으로 보입니다.
표준화 부족
데이터 형식, 프로토콜, 상호운용성에 대한 보편적으로 인정되는 표준이 없기 때문에 다양한 연구 환경에 SDMS 솔루션을 도입할 때 통합 및 호환성 문제가 발생합니다. 이러한 표준화의 부재는 데이터 공유, 협업, 이종 시스템 간의 원활한 정보 교환을 복잡하게 만들어 연구의 효율성과 생산성을 저해합니다. 또한, 표준화된 데이터 거버넌스 프레임워크가 없기 때문에 데이터의 품질, 무결성, 보안에 일관성이 없어 SDMS 솔루션에 대한 신뢰가 떨어질 수 있습니다.
COVID-19의 영향
COVID-19로 인해 연구기관들이 원격 협업과 데이터 공유를 우선순위에 두면서 과학 데이터 관리 시스템(SDMS)의 도입이 가속화되고 있습니다. 연구실과 연구 시설에 대한 물리적 접근이 제한되면서 원격지에서의 데이터 접근과 협업을 촉진하는 클라우드 기반 SDMS 솔루션에 대한 수요가 급증했습니다. 또한, 팬데믹으로 인해 데이터 무결성과 보안의 중요성이 부각되면서 연구기관들은 컴플라이언스를 준수하고 민감한 연구 데이터를 보호하기 위해 강력한 SDMS 플랫폼에 투자하고 있습니다. 경제적인 어려움에도 불구하고, 원격 연구 활동을 지원하는 효율적인 데이터 관리 솔루션의 필요성은 팬데믹 기간 동안 SDMS 시장의 성장을 이끌었습니다.
예측 기간 동안 하드웨어 부문이 가장 큰 비중을 차지할 것으로 예상됩니다.
고성능 서버, 스토리지 시스템, 네트워크 장비가 효율적인 데이터 저장, 검색, 공유를 가능하게함에 따라 예측 기간 동안 하드웨어가 최대치를 기록할 것으로 예상됩니다. 또한, 그래픽 처리 장치(GPU) 및 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA)와 같은 특수 하드웨어 가속기는 복잡한 데이터 분석 작업의 계산 능력을 향상시킵니다. 처리 능력, 스토리지 용량, 네트워크 대역폭의 확장을 포함한 하드웨어 기술의 발전은 기술 혁신을 촉진하고 보다 강력하고 확장 가능한 SDMS 솔루션의 개발을 가능하게 합니다.
예측 기간 동안 클라우드 기반 부문이 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다.
클라우드 인프라를 활용하면 기업은 하드웨어 및 IT 인프라에 대한 대규모 선행 투자 없이도 방대한 양의 과학 데이터를 저장, 처리 및 분석할 수 있습니다. 클라우드 기반 SDMS 솔루션은 원활한 협업, 어디서든 데이터에 대한 실시간 액세스를 가능하게 하며, 강력한 암호화와 접근 제어를 통해 데이터 보안을 강화할 수 있습니다. 또한, 클라우드 플랫폼의 확장성을 통해 기업은 변화하는 데이터 양과 계산 요구사항에 쉽게 대응할 수 있어 과학 연구의 효율성과 혁신을 촉진할 수 있습니다.
북미는 높은 디지털 문해력과 과학 데이터 관리 시스템 도입을 촉진하는 규정으로 인해 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 또한, TIBCO Software, Abbott Laboratories와 같은 주요 시장 진입자들이 이 지역에 존재한다는 점도 시장 성장을 촉진하고 있습니다. 또한, 현재 COVID-19 사태로 인해 미국 정부는 과학 연구 시설 간의 안전한 거리 유지에 적극적으로 나서고 있습니다. 이에 따라 과학 데이터를 안전하게 저장 및 관리하고 노동력을 절감할 수 있는 과학 데이터 관리 시스템에 대한 수요가 증가할 것으로 예상됩니다.
아시아태평양은 의료 산업에서 실험실 자동화에 대한 지출 증가와 기술적으로 진보된 장비의 채택으로 인해 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 유지할 것으로 예상됩니다. 또한, 과학 데이터 관리 시스템 소프트웨어에 대한 수요는 정부의 재정 지원과 적극적인 이니셔티브의 증가로 인해 증가하고 있습니다. 이러한 질병의 높은 유병률은 해당 질병에 대한 실행 가능한 치료법을 발견하는 데 관여하는 실험실 전반에 걸쳐 많은 양의 데이터를 생성합니다.
According to Stratistics MRC, the Global Scientific Data Management System Market is accounted for $161.0 million in 2024 and is expected to reach $1566.6 million by 2030 growing at a CAGR of 46.1% during the forecast period. A Scientific Data Management System (SDMS) is an integrated platform designed to manage, store, and retrieve scientific data efficiently. It facilitates the seamless collection, processing, and sharing of large volumes of data generated by research laboratories, ensuring data integrity and accessibility. Key features of an SDMS include data capture from various instruments, metadata annotation, and support for diverse data formats. It also provides robust search functionalities, version control, and compliance with regulatory standards. It supports data lifecycle management, from raw data acquisition to analysis and long-term archival, ensuring data is consistently available and traceable.
According to the U.S. National Library of Medicine in March 2020, Shanghai General Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, initiated a phase-4 clinical trial to determine the pathogen and efficacy evaluation of Metagenomics second generation sequencing technology for precision therapy on the infected patients. These clinical trials also generate significant amount of crucial scientific data that requires secure storage solutions thereby, driving the demand for the market.
Increased research activity and data generation
As research in various scientific fields accelerates, the volume of data generated rises exponentially, necessitating robust systems for efficient data management, storage, and analysis. SDMS solutions offer critical functionalities such as data integration, real-time access, and secure storage, making them indispensable for modern research environments. The surge in data-intensive research, particularly in fields like genomics, pharmaceuticals, and environmental sciences, amplifies the demand for advanced SDMS to handle complex datasets.
Implementing and maintaining SDMS can be expensive
The high initial costs of purchasing, customizing, and integrating SDMS solutions can deter small to mid-sized research organizations and academic institutions with limited budgets. Additionally, ongoing expenses related to software updates, system maintenance, and staff training add to the financial burden. These costs may outweigh perceived benefits for some organizations, leading to resistance in adopting SDMS. The complexity of these systems often requires specialized IT support, further increasing operational expenses.
Need for data security, compliance, and collaboration
Sensitive research data requires robust protection, and SDMS offer features like access controls and encryption to ensure compliance with regulations like HIPAA and GDPR. Additionally, collaboration is crucial in modern research. SDMS act as centralized platforms, enabling geographically spread teams to seamlessly share and analyze data. This fosters faster scientific progress and innovation. As research complexity grows, the demand for secure and collaborative data management will continue to propel the SDMS market forward.
Lack of Standardization
Without universally accepted standards for data formats, protocols, and interoperability, integration and compatibility issues arise when implementing SDMS solutions across different research environments. This lack of standardization complicates data sharing, collaboration, and the seamless exchange of information between disparate systems, hindering research efficiency and productivity. Furthermore, the absence of standardized data governance frameworks can lead to inconsistencies in data quality, integrity, and security, eroding trust in SDMS solutions.
Covid-19 Impact
The COVID-19 pandemic has accelerated the adoption of Scientific Data Management Systems (SDMS) as research organizations prioritize remote collaboration and data sharing. With restrictions on physical access to laboratories and research facilities, demand for cloud-based SDMS solutions surged to facilitate remote data access and collaboration. Additionally, the pandemic highlighted the importance of data integrity and security, prompting organizations to invest in robust SDMS platforms to ensure compliance and protect sensitive research data. Despite economic challenges, the need for efficient data management solutions to support remote research activities has bolstered the growth of the SDMS market during the pandemic.
The hardware segment is expected to be the largest during the forecast period
The hardware is expected to be the largest during the forecast period owing to high-performance servers, storage systems, and networking equipment enable efficient data storage, retrieval, and sharing. Additionally, specialized hardware accelerators, such as graphical processing units (GPUs) and field-programmable gate arrays (FPGAs), enhance computational capabilities for complex data analysis tasks. Advancements in hardware technology, including increased processing power, storage capacity, and network bandwidth, drive innovation and enable the development of more robust and scalable SDMS solutions.
The cloud-based segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
The cloud-based segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period, by leveraging cloud infrastructure, organizations can store, process, and analyze vast amounts of scientific data without the need for significant upfront investments in hardware and IT infrastructure. Cloud-based SDMS solutions enable seamless collaboration, real-time access to data from anywhere, and enhanced data security through robust encryption and access controls. Moreover, the scalability of cloud platforms allows organizations to easily accommodate fluctuating data volumes and computational requirements, driving efficiency and innovation in scientific research.
North America is projected to hold the largest market share during the forecast period because of its high digital literacy and rules that promote the adoption of a scientific data management system. Also, the presence of significant market players in the regions, such as TIBCO Software and Abbott Laboratories, is fueling the market growth. In addition, amid the current COVID-19 epidemic, the US government has aggressively concentrated on keeping safe-distance even among scientific research facilities. This is expected to increase demand for scientific data management systems to securely store and manage scientific data while reducing the requirement for labor.
Asia Pacific is projected to hold the highest CAGR over the forecast period due to growing expenditures in the healthcare industry for lab automation and the adoption of technologically advanced equipment. Also, the need for scientific data management system software is increasing as a result of rising government financing and positive initiatives. The high prevalence of these disorders creates a massive quantity of data across the research laboratories involved in discovering viable treatments for the condition.
Key players in the market
Some of the key players in Scientific Data Management System market include Abbott Laboratories, Accelerated Technology Laboratories Inc, Advanced Chemistry Development, Inc, Bellefleur Physiotherapy, Benchling, Bon Secours Health System, Inc., Dassault Systemes SE, Flywheel.io, LabVantage Solutions Inc, LabWare, MediaLab, Inc, Merck KGaA, SciCord LLC, Shimadzu Corporation, Sutter Health, Thermo Fisher Scientific Inc, TIBCO Software Inc, Uncountable Inc. and SuVitas
In May 2024, JLR and Dassault Systemes Extend Partnership, Deploying the 3DEXPERIENCE Platform for All Vehicle Programs Worldwide. The 3DEXPERIENCE platform connects all stakeholders in one collaborative virtual environment, leveraging the latest technological innovation
In March 2024, Abbott, Real Madrid and the Real Madrid Foundation announced today the extension of their partnership through Real Madrid's 2026-27 season. Abbott will remain Global Health Sciences and Nutrition Partner of Real Madrid Football Club and Global Partner of the Real Madrid Foundation.
In January 2024, Abbott announced the launch of its new PROTALITY(TM) brand. The high-protein nutrition shake is the first product in this line to support the growing number of adults interested in pursuing weight loss while maintaining muscle mass and good nutrition.