데이터 패브릭 시장 규모는 2024년 25억 5,000만 달러로 평가되며, 2024년부터 2031년까지 연평균 25.10% 성장하여 2031년에는 130억 2,000만 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 데이터 패브릭은 데이터 관리에 대한 혁신적인 접근 방식으로, 조직의 데이터 자산을 중앙 집중화할 수 있는 통합적이고 확장 가능하며 안전한 플랫폼을 제공합니다. 데이터 패브릭은 온프레미스, 클라우드 기반, 서드파티 시스템 등 다양한 데이터 소스를 하나의 통합된 환경으로 통합하는 종합적인 솔루션입니다. 이러한 통합은 이기종 시스템 및 애플리케이션 간의 원활한 데이터 흐름을 촉진하여 기업이 보다 효율적이고 효과적으로 데이터를 관리할 수 있도록 돕습니다. 핵심 데이터 패브릭은 중앙 집중식 관리를 통해 데이터 자산의 모니터링과 거버넌스를 간소화합니다. 데이터 아키텍처와 기술을 중앙 집중화함으로써 기업은 엄격한 데이터 거버넌스를 구현하고 기업 전체의 데이터 품질, 일관성 및 보안을 보장할 수 있습니다.
이러한 중앙 집중식 접근 방식은 데이터 무결성을 강화하고 규제 표준을 준수할 수 있도록 지원합니다.
확장성은 데이터 패브릭 솔루션의 중요한 특징이며, 증가하는 데이터 양과 복잡해지는 최신 데이터 환경에 대응할 수 있도록 설계되었습니다. 조직이 확장되고 데이터 요구사항이 진화하더라도 데이터 패브릭은 성능이나 보안을 저하시키지 않고 이러한 변화에 대응할 수 있습니다.
또한, 데이터 패브릭은 접근성을 강화하여 권한이 있는 사용자와 애플리케이션이 중앙 집중식 플랫폼에서 데이터에 안전하게 액세스할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 조직 전체에서 데이터를 활용 가능하고 실용적으로 사용할 수 있도록 보장하여 더 나은 의사결정과 업무 효율성을 높일 수 있습니다.
상호운용성은 데이터 패브릭의 또 다른 중요한 장점입니다. 데이터 패브릭은 다양한 데이터 형식, 기술 및 시스템과의 호환성을 보장함으로써 다재다능하고 통합된 데이터 생태계를 지원합니다. 이를 통해 기업은 다양한 데이터 소스와 툴을 활용하고, 통합 문제를 최소화하면서 데이터 자산의 가치를 극대화할 수 있습니다.
세계 데이터 패브릭 시장을 형성하고 있는 주요 시장 역학
데이터 생성:
기업 데이터의 양, 다양성, 복잡성 증가. 센서, 카메라 등 커넥티드 디바이스의 확산에 따른 데이터 생성의 급증으로 기업이 관리하고 분석해야 하는 데이터 유형이 크게 확대되고 있습니다. 기업들은 이러한 증가하는 데이터에서 가치 있는 인사이트를 도출하기 위해 노력하고 있으며, 데이터 패브릭 솔루션에 대한 수요는 더욱 가속화되고 있습니다.
인공지능:
인공지능(AI)과 머신러닝(ML)을 데이터 통합 도구에 통합하여 데이터 패브릭 솔루션의 기능을 강화하여 보다 효율적인 데이터 관리와 더 깊은 분석적 인사이트를 제공하고 있습니다.
구조화된 데이터와 비구조화된 데이터:
유통, E-Commerce, 통신, 은행, 의료 서비스, BFSI(은행, 금융 서비스, 보험) 등 다양한 산업에서 정형 데이터와 비정형 데이터가 확산되면서 효율적인 실시간 데이터 분석 및 관리 솔루션에 대한 수요가 급증하고 있습니다.
디지털 플랫폼:
디지털 플랫폼산업별 요구사항과 소셜 미디어 네트워크, 온라인 애플리케이션, 디지털 플랫폼에서 생성되는 데이터의 급증은 시장 성장을 더욱 촉진하고 있습니다.
비즈니스 민첩성에 대한 니즈 증가:
비즈니스 민첩성에 대한 요구가 증가하고 서로 다른 조직의 사일로를 넘어 안전하고 정확한 데이터 전송이 필요해지면서 데이터 패브릭 솔루션의 도입이 증가하고 있습니다. 이러한 솔루션은 데이터 가상화, 원활한 데이터 이동, 안전한 애플리케이션 간 연결을 포괄하는 통합 데이터 액세스 포털을 제공합니다.
주요 과제
데이터 관리의 부재
데이터 관리는 재무, 인사, 영업, 운영 등 다양한 업무 분야의 중추적인 역할을 하며, 데이터 기반 비즈니스의 핵심 요소입니다. 그러나 현재의 데이터 패브릭 설계에는 과거 데이터 트랜잭션을 효과적으로 추적하고 관리할 수 있는 메커니즘이 내장되어 있지 않은 경우가 많습니다. 이는 분석, 모델링, 의사결정을 위해 과거 데이터에 의존하는 데이터 과학자, 비즈니스 분석가, 머신러닝 엔지니어에게 큰 도전이 될 수 있습니다.
스킬 갭
데이터 패브릭 솔루션을 성공적으로 도입하고 관리하기 위해서는 데이터 엔지니어링, 데이터 과학, 클라우드 컴퓨팅 등 첨단 기술에 정통한 인재가 필요합니다. 그러나 이러한 복잡한 시스템을 효과적으로 도입하고 관리하는 데 필요한 전문 지식을 갖춘 전문 인력이 턱없이 부족한 실정입니다.
상호운용성의 과제
: 다양한 플랫폼, 기술, 데이터 소스 간의 원활한 상호운용성을 구현하는 것은 데이터 패브릭 시장에서 여전히 어려운 과제입니다. 데이터 패브릭 솔루션은 다양한 환경의 데이터를 통합하고 조화시켜야 하지만, 호환성 문제가 발생하여 시스템의 효율성과 효율성을 떨어뜨릴 수 있습니다. 이러한 상호운용성 문제는 데이터 관리 프로세스의 파편화로 이어져 데이터 패브릭 솔루션의 유용성과 잠재력을 제한할 수 있습니다.
전문지식 요구 사항
: 데이터 패브릭 솔루션을 도입하고 관리하기 위해서는 데이터 엔지니어링, 데이터 과학, 클라우드 인프라 등 여러 분야의 전문 지식과 기술이 필요합니다. 이러한 전문 지식의 필요성은 기업이 숙련된 전문가를 교육하고 고용하는 데 투자해야 하기 때문에 큰 제약이 될 수 있습니다.
데이터 사일로
: 데이터 사일로를 극복하고 조직 내 진정한 데이터 중심 기업 문화를 조성하는 것도 데이터 패브릭 시장의 중요한 과제입니다. 데이터 사일로를 해결하지 못하면 데이터 패브릭 솔루션의 효과가 제한될 수 있으며, 단편화된 데이터 환경은 조직 데이터에 대한 통합적이고 종합적인 시각을 확보하려는 목표를 저해할 수 있습니다.
주요 동향
데이터 접근성 및 비즈니스 민첩성에 대한 수요 증가
: 기업들은 데이터를 효율적으로 정리하고 중요한 정보에 즉각적으로 접근할 수 있는 솔루션을 점점 더 중요하게 여기고 있습니다. 전통적인 빅데이터 플랫폼은 강력하지만, 데이터 패브릭과 같은 빠른 데이터 액세스에 중점을 둔 설계로 보완되고 있으며, 때로는 대체되고 있습니다. 이러한 변화는 기업이 정보에 입각한 의사결정을 내리고 전반적인 민첩성과 대응력을 높이기 위해 데이터에 빠르게 접근하고 활용해야 할 필요성에 의해 주도되고 있습니다.
AI와 ML의 통합으로 인사이트 강화
: 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 알고리즘을 데이터 패브릭 솔루션에 통합하는 것은 조직이 데이터로부터 인사이트를 얻는 방식을 변화시키는 성장 추세입니다.
지능형 자동화
: 데이터 패브릭은 데이터 관리 프로세스를 간소화하기 위해 AI를 활용한 자동화를 점점 더 많이 도입하고 있습니다. 데이터 발견, 수집, 정제, 거버넌스 등 기존에는 수작업으로 많은 노력이 필요했던 작업도 지능형 데이터 패브릭 솔루션을 통해 자동화할 수 있게 됐습니다. 이러한 자동화를 통해 데이터 관리에 필요한 시간과 리소스를 줄이고, 정확성을 향상시키며, 업무 효율성을 높일 수 있습니다. 기업들이 생산성을 극대화하고 데이터 관리의 복잡성을 줄이기 위해 노력하는 가운데, 데이터 패브릭의 지능형 자동화 추세는 더욱 가속화되어 시장 성장을 더욱 촉진할 것으로 예상됩니다.
클라우드 서비스와의 통합
이러한 솔루션은 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스, 고급 분석 도구와 같은 클라우드 서비스와 원활하게 통합됩니다. 데이터 패브릭은 하이브리드 및 멀티 클라우드 환경에서 서로 다른 데이터 소스를 연결하는 통합 계층 역할을 하여 기업이 데이터를 종합적으로 관리할 수 있도록 지원합니다. 이러한 통합은 스토리지와 처리에서 분석과 거버넌스까지 다양한 데이터 요구사항을 지원하는 종합적인 데이터 관리 플랫폼을 제공합니다. 기업들이 클라우드로 전환하고 클라우드 네이티브 아키텍처를 채택함에 따라, 데이터 패브릭이 클라우드 서비스와 통합하고 강화하는 능력은 데이터 패브릭의 확산과 시장 확대에 중요한 역할을 할 것으로 보입니다.
Data Fabric Market size was valued at USD 2.55 Billion in 2024 and is projected to reach USD 13.02 Billion by 2031, growing at a CAGR of 25.10% from 2024 to 2031. The data fabric is a transformative approach to data management, offering a unified, scalable, and secure platform that centralizes an organization's data assets. A data fabric serves as a comprehensive solution, integrating various data sources whether on-premises, cloud-based, or from third-party systems into a single cohesive environment. This integration facilitates seamless data flow across disparate systems and applications, enabling organizations to manage their data more efficiently and effectively. At its core, a data fabric provides centralized management, which simplifies the oversight and governance of data assets. By unifying data architecture and technology, it enables organizations to enforce rigorous data governance practices, ensuring data quality, consistency, and security across the enterprise.
This centralized approach enhances data integrity and supports compliance with regulatory standards.
Scalability is a key feature of data fabric solutions, designed to handle growing data volumes and the increasing complexity of modern data environments. As organizations expand and their data needs evolve, data fabrics can adapt to accommodate these changes without compromising performance or security.
Additionally, data fabrics offer enhanced accessibility, allowing authorized users and applications to securely access data from a centralized platform. This ensures that data remains available and actionable across the organization, fostering better decision-making and operational efficiency.
Interoperability is another critical advantage of data fabrics. By ensuring compatibility with a wide range of data formats, technologies, and systems, data fabrics support a versatile and integrated data ecosystem. This capability allows organizations to leverage diverse data sources and tools, maximizing the value of their data assets while minimizing integration challenges.
The key market dynamics that are shaping the global data fabric market include:
Data Generation:
The increasing volume, diversity, and complexity of corporate data. The surge in data generation, driven by the proliferation of connected devices such as sensors and cameras, has significantly expanded the range of data types businesses need to manage and analyze. As companies strive to extract valuable insights from this growing data pool, the demand for data fabric solutions is accelerating.
Artificial Intelligence:
The integration of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) into data integration tools is enhancing the capabilities of data fabric solutions, offering more efficient data management and deeper analytical insights.
Structured and Unstructured Data:
The increasing prevalence of structured and unstructured data across various industries, including retail, e-commerce, telecommunications, banking, medical services, and BFSI (Banking, Financial Services, and Insurance) is surging demand for efficient real-time data analysis and management solutions.
Digital Platforms:
The industry-specific requirements, and the proliferation of data generated from social media networks, online applications, and digital platforms further fuel market growth
Growing Need for Business Agility:
The increasing need for business agility and the secure, accurate transfer of data across different organizational silos are driving the adoption of data fabric solutions. These solutions offer a unified data access portal that encompasses data virtualization, seamless data movement, and secure application-to-application connections.
Key Challenges
Lack of Data Management
: Data management is a critical element in data-driven businesses, serving as the backbone for various operational areas, including finance, human resources, sales, and operations. However, current data fabric designs often fail to incorporate mechanisms for tracking and managing historical data transactions effectively. This oversight creates challenges for data scientists, business analysts, and machine learning engineers who rely on historical data for analysis, modeling, and decision-making.
Skills Gap
: The successful implementation and management of data fabric solutions require a workforce proficient in advanced technologies, including data engineering, data science, and cloud computing. However, there is a noticeable shortage of professionals with the necessary expertise to effectively deploy and manage these complex systems.
Interoperability Challenges
: Achieving seamless interoperability across various platforms, technologies, and data sources remains a formidable challenge in the data fabric market. Data fabric solutions must integrate and harmonize data from diverse environments, but compatibility issues can arise, reducing the effectiveness and efficiency of these systems. These interoperability problems can lead to fragmented data management processes, limiting the utility and potential of data fabric solutions.
Specialized Expertise Requirement
: The deployment and management of data fabric solutions demand specialized knowledge and skills in multiple domains, including data engineering, data science, and cloud infrastructure. This need for specialized expertise can be a significant constraint, as it requires businesses to invest in training or hiring skilled professionals.
Data Silos
: Overcoming data silos and fostering a truly data-driven culture within organizations is another significant challenge in the data fabric market. Failure to address data silos can limit the effectiveness of data fabric solutions, as fragmented data environments undermine the goal of creating a unified, comprehensive view of organizational data.
Key Trends
Increasing Demand for Data Accessibility and Business Agility
: Businesses are increasingly prioritizing solutions that organize data effectively and provide immediate access to critical information. Traditional big data platforms, while powerful, are being complemented and sometimes replaced by designs that emphasize rapid data accessibility, such as data fabric. This shift is driven by the need for businesses to quickly access and utilize data to make informed decisions, enhancing overall agility and responsiveness.
Enhanced Insights Through AI and ML Integration
: The integration of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) algorithms into data fabric solutions is a growing trend that is transforming how organizations derive insights from their data.
Intelligent Automation
: Data fabrics are increasingly incorporating AI-powered automation to streamline data management processes. Tasks such as data discovery, ingestion, cleansing, and governance, which traditionally required significant manual effort, can now be automated using intelligent data fabric solutions. This automation reduces the time and resources needed to manage data, improves accuracy, and enhances operational efficiency. As organizations seek to maximize productivity and reduce the complexity of data management, the trend toward intelligent automation within data fabrics is expected to accelerate, further driving market growth.
Integration with Cloud Services
: The seamless integration of these solutions with cloud services, including data lakes, data warehouses, and advanced analytics tools. Data fabrics act as a unifying layer that connects disparate data sources across hybrid and multi-cloud environments, enabling organizations to manage their data holistically. This integration provides a comprehensive data management platform that supports diverse data needs, from storage and processing to analytics and governance. As businesses continue to migrate to the cloud and adopt cloud-native architectures, the ability of data fabrics to integrate with and enhance cloud services will play a crucial role in their widespread adoption and market expansion.
Our reports include actionable data and forward-looking analysis that help you craft pitches, create business plans, build presentations and write proposals.
Here is a more detailed regional analysis of the global data fabric market:
North America
North America holds a dominant position in the global data fabric market, driven by the robust presence of numerous companies offering advanced data management solutions, particularly in the United States.
The region has long been a pioneer in the adoption of cutting-edge technologies, which has solidified its leadership in this market. The U.S. market, in particular, benefits from the concentration of a significant number of data centers and the growing collection of data from unstructured sources, which are critical factors propelling market growth.
The United States serves as the epicenter for data management innovation, with a high density of solution providers and a strong emphasis on digital infrastructure. The country's economy is resilient, and recent substantial investments in digital infrastructure have further strengthened its position in the data fabric market.
The rapid adoption of new and innovative technologies in the region creates a fertile environment for vendors, offering significant opportunities to capitalize on the increasing volume of information generated by IT devices.
In addition, the U.S. market is bolstered by strict laws and regulations aimed at protecting data, which have prompted organizations to seek out advanced data management solutions like data fabric. This regulatory environment, coupled with the exponential growth in data generated by various IT devices, drives the demand for sophisticated data fabric solutions.
Furthermore, the region is witnessing substantial investments in key technologies such as artificial intelligence (AI), the Internet of Things (IoT), and big data, which are expected to further enhance the capabilities of data fabric solutions and contribute to market expansion.
As organizations in the region generate and manage increasingly large volumes of data, the demand for innovative data fabric solutions will only intensify, further consolidating North America's leadership in this critical market.
Asia Pacific
Asia Pacific is anticipated to witness the fastest growth in the global fabric market during the forecast period driven by the rapidly transforming the region's digital landscape. Among the most significant drivers is the accelerated construction of data centers across APAC, coupled with a widespread shift toward digitalization.
As organizations in the region increasingly adopt digital technologies, the demand for sophisticated data management solutions, such as data fabric, is expected to surge.
China, in particular, plays a pivotal role in this growth trajectory. As the second-largest market for data centers globally, behind only the United States, China is at the forefront of this digital transformation.
The country's rapid expansion in data center infrastructure is accompanied by a growing emphasis on Internet of Things (IoT) adoption and advancements in analytics technologies. These developments are setting the stage for deeper penetration of data fabric solutions across the region.
Moreover, China's big data sector is expected to maintain stable growth in the coming years, driven by both government initiatives and private sector investments in digital infrastructure.
The country's strategic focus on enhancing its digital economy, and leadership in data center adoption, positions China as a key market for data fabric solutions.
As China continues to invest in and expand its digital capabilities, the adoption of data fabric technologies is likely to accelerate, further boosting market growth.
The Global Data Fabric Market is segmented based on Component, Application, Organization Size, And Geography.
Based on Component, the Global Data Fabric Market is bifurcated into Software and Services. The software segment dominates in the global data fabric market by providing core functionality through essential components like data integration tools, metadata management systems, and data governance platforms. These software solutions offer significant customization and flexibility, enabling organizations to tailor data fabric implementations to meet their specific needs, which has led to their widespread adoption and dominance in the market.
Based on the Application, the Global Data Fabric Market is bifurcated into Fraud Detection and Security Management, Customer Experience and Compliance Management, Sales and Marketing, and Business Process Management. The fraud detection and security management segment accounted for the largest share of revenue in the global data fabric market. A robust data fabric serves as a foundational element within a cybersecurity ecosystem, enhancing business data sets. By integrating data fabric, organizations can significantly improve the efficiency of their business processes while bolstering data protection through effective defensive strategies.
Based on Organization Size, the Global Data Fabric Market is bifurcated into Large Enterprises, Small and Medium-sized Enterprises (SMEs). The large enterprises segment dominates the global data fabric market. Larger companies are increasingly relying on vast amounts of digital data, and this trend is only growing. These organizations often integrate and manage their data across various systems, creating a need for solutions that can maximize the value of the immense data stored within their structures. With the introduction of advanced data management technologies such as data pipelining, data governance, data orchestration, and data cataloging, there is a rising demand for designs that can effectively harness and optimize this data.
Based on Geography, the Global Data Fabric Market is classified into North America, Europe, Asia Pacific, and the Rest of the World. North America holds a commanding position in the global data fabric market, driven by the robust presence of numerous companies offering advanced data management solutions, particularly in the United States. The region has long been a pioneer in the adoption of cutting-edge technologies, which has solidified its leadership in this market. The U.S. market, in particular, benefits from the concentration of a significant number of data centers and the growing collection of data from unstructured sources, which are critical factors propelling market growth.
Our market analysis also entails a section solely dedicated to such major players wherein our analysts provide an insight into the financial statements of all the major players, along with product benchmarking and SWOT analysis. The competitive landscape section also includes key development strategies, market share, and market ranking analysis of the above-mentioned players globally.