Stratistics MRC에 따르면 세계의 데이터 패브릭 시장은 2025년 34억 1,000만 달러로 추정되고, 예측 기간 동안 CAGR 23.2%로 성장할 전망이며, 2032년까지는 147억 달러에 이를 것으로 예측됩니다.
데이터 패브릭은 하이브리드 및 멀티클라우드 환경에서 데이터를 원활하게 액세스, 관리 및 공유할 수 있는 통합 아키텍처입니다. 이기종 데이터 소스, 애플리케이션 및 플랫폼을 연결하고 분석 및 운영을 위한 통합된 일관성 있는 데이터 레이어를 제공합니다. AI, 메타데이터 관리, 자동화 등의 기술을 활용하여 데이터 패브릭은 실시간 데이터 통합, 거버넌스, 보안을 제공합니다. 조직은 데이터 사일로화를 없애고 데이터 품질을 향상시키며, 의사 결정을 가속화할 수 있습니다. 궁극적으로 데이터 패브릭은 유연하고 지능적이고 적응력 있는 프레임워크를 구축하여 복잡한 데이터 에코시스템을 단순화하고 언제 어디서나 신뢰할 수 있는 데이터를 필요할 때 사용자와 애플리케이션에 제공합니다.
증가하는 데이터 양, 다양성, 속도
조직은 클라우드 애플리케이션, IoT 디바이스, 소셜 미디어 및 트랜잭션 시스템에서 방대한 데이터 세트를 생성합니다. 데이터 패브릭 아키텍처는 하이브리드 및 멀티클라우드 환경에서의 원활한 통합, 메타데이터 관리 및 실시간 액세스를 가능하게 합니다. 플랫폼은 구조화된 소스와 비구조화된 소스에 걸쳐 AI 중심의 데이터 발견, 계보 추적 및 정책 구현을 지원합니다. 확장 가능하고 지능적인 데이터 인프라에 대한 수요는 금융, 의료, 통신 및 제조 분야에서 증가하고 있습니다. 이러한 움직임은 데이터 집약적이고 디지털화가 성숙한 조직에 플랫폼 도입을 뒷받침하고 있습니다.
높은 도입 및 통합 비용
데이터 패브릭의 도입에는 클라우드 인프라, 데이터 카탈로그, 보안 프레임워크 및 오케스트레이션 도구에 대한 투자가 필요합니다. 기존 데이터 레이크, 웨어하우스 및 애널리틱스 플랫폼과의 통합은 복잡성과 운영 오버헤드를 증가시킵니다. 숙련된 인력 부족과 표준화된 교육은 구성 및 성능 최적화를 방해합니다. 기업은 명확한 이용 사례 무결성이나 데이터 준비가 없는 채로 ROI를 정당화하는 과제에 직면하고 있습니다. 이러한 제약은 비용에 민감하고 운영에 제약이 있는 조직에서의 채용을 방해하고 있습니다.
실시간 분석 및 비즈니스 민첩성에 대한 요구 증가
기업은 데이터 패브릭을 사용하여 분산된 데이터 소스에 통합된 뷰, 예측 인사이트 및 컨텍스트 기반 인텔리전스를 제공합니다. BI 툴, 머신러닝 엔진, 자동화 플랫폼과의 통합을 통해 의사결정을 가속화하고 프로세스를 최적화할 수 있습니다. 소매, BFSI 및 물류 분야에서 낮은 대기 시간 데이터 액세스 및 동적 쿼리 실행에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 플랫폼은 셀프 서비스 애널리틱스, 데이터 가상화 및 전체 비즈니스 기능의 적응형 거버넌스를 지원합니다. 이러한 추세는 민첩하고 인사이트를 주도하는 데이터 생태계 전체의 성장을 가속합니다.
상호 운용성, 공급업체 잠금, 진화하는 기술 위험
고유한 커넥터, 메타데이터 형식, 오케스트레이션 엔진은 이식성과 크로스 플랫폼 협업을 제한합니다. 기업은 워크로드 마이그레이션, 타사 도구 통합 및 진화하는 규제 상황에서 컴플라이언스를 유지하는 문제에 직면하고 있습니다. 클라우드 서비스, 데이터 표준, AI 통합의 급속한 변화는 아키텍처 및 운영상의 위험을 초래합니다. 개방형 표준 및 모듈 설계의 부족은 생태계의 무결성과 공급업체의 중립성을 억제합니다. 이러한 제약은 멀티클라우드 환경 전반에서 플랫폼의 성숙도 및 전략적 무결성을 계속 제약하고 있습니다.
팬데믹은 실시간 인사이트, 원격 액세스, 운영 탄력성을 요구하는 기업의 데이터 패브릭 채택을 가속화했습니다. 기업은 공급망 시각화, 고객 참여, 워크포스 관리를 위해 클라우드 및 온프레미스 시스템 간에 데이터를 통합하는 플랫폼을 활용했습니다. 헬스케어, 소매, 관공청의 각 분야에서 확장 가능하고 안전한 데이터 인프라에 대한 수요가 급증했습니다. 클라우드 네이티브 아키텍처는 분산된 팀과 파트너 간 신속한 전개 및 협업을 가능하게 했습니다. 팬데믹 후 전략은 디지털 변환, 분석의 현대화 및 비즈니스 연속성의 핵심으로 데이터 패브릭을 포함합니다. 이러한 변화는 통합 데이터 플랫폼과 거버넌스 프레임워크에 대한 장기적인 투자를 강화하고 있습니다.
예측 기간 동안 디스크 기반 부문이 최대가 될 것으로 예상
디스크 기반 부문은 신뢰성, 확장성 및 엔터프라이즈 스토리지 시스템과의 호환성으로 인해 예측 기간 동안 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 플랫폼은 하이브리드 환경 전반에 걸쳐 대량의 구조화된 데이터 및 반구조화된 데이터를 관리하기 위해 디스크 기반 아키텍처를 사용합니다. 메타데이터 엔진, 정책 프레임워크, 쿼리 최적화 프로그램과의 통합은 안전하고 효율적인 데이터 액세스를 지원합니다. 영구적이고 비용 효율적이며 높은 처리량 스토리지에 대한 수요는 규제 대상 및 대용량 분야에서 높아지고 있습니다. 이러한 기능은 디스크 기반 데이터 패브릭 전개에서 부문의 이점을 높입니다.
예측 기간 동안 고객 경험 관리 부문의 CAGR이 가장 높을 것으로 예상
기업은 개인화된 실시간 및 옴니채널 참여를 제공하기 위해 데이터 패브릭을 채택하므로 예측 기간 동안 고객 경험 관리 부문이 가장 높은 성장률을 나타낼 것으로 예측됩니다. 플랫폼은 CRM, 웹 분석, 지원 시스템 및 소셜 미디어에 걸쳐 고객 데이터를 통합하여 실행 가능한 인사이트를 생성합니다. AI 엔진 및 개인화 도구와의 통합은 동적 컨텐츠 전달 및 감정 분석을 가능하게 합니다. 확장 가능하고 프라이버시를 준수하는 고객 인텔리전스에 대한 수요는 소매, 통신, 금융 서비스 등에서 증가하고 있습니다. 이러한 움직임은 고객 중심의 데이터 패브릭 애플리케이션과 전체 분석 워크플로우의 성장을 가속화하고 있습니다.
예측 기간 동안 북미는 성숙한 시장 상황, 클라우드 도입 및 혁신 문화로 인해 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 미국과 캐나다 기업들은 금융, 헬스케어, 소매, 정부 부서에 데이터 패브릭 플랫폼을 도입하여 통합된 데이터 액세스 및 거버넌스를 지원합니다. AI, 사이버 보안, 디지털 변환에 대한 투자는 플랫폼의 확장성 및 통합을 지원합니다. 주요 공급업체, 시스템 통합사업자 및 개발자 커뮤니티의 존재는 생태계의 성숙과 보급을 뒷받침하고 있습니다. 이러한 요인은 데이터 패브릭의 전개와 상업화에서 북미의 리더십을 뒷받침하고 있습니다.
예측 기간 동안 아시아태평양은 디지털 변환, 모바일 우선 전략 및 데이터 현대화가 지역 경제 전체에서 수렴함에 따라 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예측됩니다. 인도, 중국, 싱가포르, 호주 등 국가에서는 통신, 물류, 교육, 공공 서비스와 같은 데이터 패브릭 플랫폼의 규모가 확대되고 있습니다. 정부가 지원하는 프로그램은 데이터 인프라, 신흥 기업의 인큐베이션, 애널리틱스 에코시스템 전체의 AI 통합을 지원합니다. 현지 공급업체와 세계 제공업체는 지역 규정 준수 및 이용 사례의 요구에 맞는 다국어 및 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다. 이러한 추세는 데이터 패브릭의 혁신과 도입에서 지역 성장을 가속화하고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global Data Fabric Market is accounted for $3.41 billion in 2025 and is expected to reach $14.7 billion by 2032 growing at a CAGR of 23.2% during the forecast period. Data Fabric is an integrated architecture that enables seamless access, management, and sharing of data across hybrid and multi-cloud environments. It connects disparate data sources, applications, and platforms to provide a unified, consistent data layer for analytics and operations. By leveraging technologies like AI, metadata management, and automation, Data Fabric ensures real-time data integration, governance, and security. It helps organizations break data silos, improve data quality, and accelerate decision-making. Ultimately, Data Fabric simplifies complex data ecosystems by creating a flexible, intelligent, and adaptive framework that delivers trusted data to users and applications whenever and wherever needed.
Escalating data volume, variety & velocity
Organizations generate massive datasets from cloud applications, IoT devices, social media, and transactional systems. Data fabric architecture enables seamless integration, metadata management, and real-time access across hybrid and multi-cloud environments. Platforms support AI-driven data discovery, lineage tracking, and policy enforcement across structured and unstructured sources. Demand for scalable and intelligent data infrastructure is rising across finance, healthcare, telecom, and manufacturing sectors. These dynamics are propelling platform deployment across data-intensive and digitally mature organizations.
High implementation and integration costs
Data fabric deployment requires investment in cloud infrastructure, data cataloging, security frameworks, and orchestration tools. Integration with existing data lakes, warehouses, and analytics platforms increases complexity and operational overhead. Lack of skilled personnel and standardized training hampers configuration and performance optimization. Enterprises face challenges in justifying ROI without clear use-case alignment or data readiness. These constraints continue to hinder adoption across cost-sensitive and operationally constrained organizations.
Growing need for real-time analytics and business agility
Enterprises use data fabric to deliver unified views, predictive insights, and contextual intelligence across distributed data sources. Integration with BI tools, machine learning engines, and automation platforms enables faster decision-making and process optimization. Demand for low-latency data access and dynamic query execution is rising across retail, BFSI, and logistics sectors. Platforms support self-service analytics, data virtualization, and adaptive governance across business functions. These trends are fostering growth across agile and insight-driven data ecosystems.
Interoperability, vendor lock-in and evolving technology risks
Proprietary connectors, metadata formats, and orchestration engines limit portability and cross-platform collaboration. Enterprises face challenges in migrating workloads, integrating third-party tools, and maintaining compliance across evolving regulatory landscapes. Rapid changes in cloud services, data standards, and AI integration introduce architectural and operational risks. Lack of open standards and modular design hampers ecosystem alignment and vendor neutrality. These limitations continue to constrain platform maturity and strategic alignment across multi-cloud environments.
The pandemic accelerated data fabric adoption as organizations sought real-time insights, remote access, and operational resilience. Enterprises used platforms to unify data across cloud and on-premise systems for supply chain visibility, customer engagement, and workforce management. Demand for scalable and secure data infrastructure surged across healthcare, retail, and government sectors. Cloud-native architecture enabled rapid deployment and collaboration across distributed teams and partners. Post-pandemic strategies now include data fabric as a core pillar of digital transformation, analytics modernization, and business continuity. These shifts are reinforcing long-term investment in unified data platforms and governance frameworks.
The disk-based segment is expected to be the largest during the forecast period
The disk-based segment is expected to account for the largest market share during the forecast period due to their reliability, scalability, and compatibility with enterprise storage systems. Platforms use disk-based architecture to manage large volumes of structured and semi-structured data across hybrid environments. Integration with metadata engines, policy frameworks, and query optimizers supports secure and efficient data access. Demand for persistent, cost-effective, and high-throughput storage is rising across regulated and high-volume sectors. These capabilities are boosting segment dominance across disk-based data fabric deployments.
The customer experience management segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the customer experience management segment is predicted to witness the highest growth rate as enterprises adopt data fabric to deliver personalized, real-time, and omnichannel engagement. Platforms unify customer data across CRM, web analytics, support systems, and social media to generate actionable insights. Integration with AI engines and personalization tools enables dynamic content delivery and sentiment analysis. Demand for scalable and privacy-compliant customer intelligence is rising across retail, telecom, and financial services. These dynamics are accelerating growth across customer-centric data fabric applications and analytics workflows.
During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share due to its mature enterprise IT landscape, cloud adoption, and innovation culture. U.S. and Canadian firms deploy data fabric platforms across finance, healthcare, retail, and government sectors to support unified data access and governance. Investment in AI, cybersecurity, and digital transformation supports platform scalability and integration. Presence of leading vendors, system integrators, and developer communities drives ecosystem maturity and adoption. These factors are propelling North America's leadership in data fabric deployment and commercialization.
Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR as digital transformation, mobile-first strategies, and data modernization converge across regional economies. Countries like India, China, Singapore, and Australia scale data fabric platforms across telecom, logistics, education, and public services. Government-backed programs support data infrastructure, startup incubation, and AI integration across analytics ecosystems. Local vendors and global providers offer multilingual and cost-effective solutions tailored to regional compliance and use-case needs. These trends are accelerating regional growth across data fabric innovation and adoption.
Key players in the market
Some of the key players in Data Fabric Market include IBM, Oracle, Hewlett Packard Enterprise (HPE), SAP, NetApp, TIBCO Software, Talend, Denodo Technologies, Informatica, Microsoft, Amazon Web Services (AWS), Google Cloud, Cloudera, Teradata and Precisely.
In October 2025, IBM enhanced its Watsonx.data platform with data fabric capabilities, integrating metadata-driven automation, policy-based governance, and AI-ready data pipelines. The update supports real-time data integration across hybrid and multi-cloud environments, enabling enterprises to unify structured and unstructured data for analytics, compliance, and AI model training.
In September 2025, Oracle introduced SQL Property Graph and AI-native data fabric capabilities in Oracle Database 23ai, enabling real-time metadata enrichment, semantic graph modeling, and federated governance. The release supports multi-path pattern matching, ACID compliance, and cross-cloud data virtualization, positioning Oracle's database as a unified data fabric layer for analytics and AI workloads.