그래프 데이터베이스 시장 규모는 2023년 17억 4,213만 달러로 평가되었고, 2024-2030년의 예측 기간 동안 20.86%의 연평균 복합 성장률(CAGR)로 성장하여 2030년에는 54억 2,847만 달러에 달할 것으로 예상됩니다.
그래프 데이터베이스 세계 시장 성장 촉진요인
그래프 데이터베이스 시장의 성장과 발전은 특정 주요 시장 성장 촉진요인에 기인합니다. 이러한 요인은 다양한 분야에서 그래프 데이터베이스 수요와 채택 방식에 큰 영향을 미칩니다.
연결 데이터의 성장:
그래프 데이터베이스는 보다 복잡하고 상호 연결된 데이터 세트를 다루는 비즈니스에서 관계형 표현과 쿼리에 탁월합니다. 그래프 데이터베이스는 여러 산업에서 커넥티드 데이터의 중요성이 커짐에 따라 점점 더 많은 수요가 증가하고 있습니다.
지식 그래프의 출현 :
인공지능, 머신러닝, 데이터 분석 등의 분야에서 정보를 그래프 구조로 배치하는 지식 그래프의 인기가 높아지고 있습니다. 지식 그래프는 그래프 데이터베이스를 통해서만 생성 및 조회가 가능하며, 이것이 지식 그래프의 확산에 기여하고 있습니다.
분석 및 머신러닝의 발전:
그래프 데이터베이스는 데이터의 관계와 패턴을 효율적으로 처리하여 고급 분석 및 머신러닝과 관련된 용도를 가능하게 합니다. 그래프 데이터베이스는 기업이 데이터에서 더 많은 통찰력을 얻고자 하는 욕구를 충족시키기 위해 분석 및 머신러닝과 결합하여 점점 더 많은 수요가 증가하고 있습니다.
실시간 데이터 처리:
실시간 데이터 처리그래프 데이터베이스는 실시간으로 데이터를 처리할 수 있기 때문에 빠른 응답과 통찰력을 필요로 하는 용도에 적합합니다. 특히 부정행위 감지, 추천 시스템, 네트워크 분석 등에 유용합니다.
보안 및 부정행위 감지 요구 증가:
그래프 데이터베이스는 연결된 데이터의 패턴과 이상 징후를 식별할 수 있기 때문에 사기 보안 및 감지 용도에 유용합니다. 보안 솔루션에서 그래프 데이터베이스에 대한 수요가 증가하는 것은 사이버 보안 위협이 계속 진화하고 있기 때문입니다.
네트워크 및 IT 운영 관리:
그래프 데이터베이스는 서로 다른 구성 요소 간의 종속성을 모델링하고 평가함으로써 네트워크 및 IT 운영 관리에 필수적입니다. 이는 IT 시스템의 안정성을 보장하고, 성능을 최적화하고, 병목 현상을 파악하는 데 필요합니다.
소셜 미디어와 추천 시스템 보급:
소셜 미디어 플랫폼과 추천 시스템의 주요 구성 요소는 사람, 컨텐츠, 아이템의 연결을 인식하고 활용하는 능력입니다. 그래프 데이터베이스는 소셜 미디어 및 전자상거래 업계에서 이러한 유형의 용도에 적합하기 때문에 점점 더 인기를 얻고 있습니다.
건강 및 생명과학 분야에서의 응용:
그래프 데이터베이스는 건강 과학에서 환자 데이터 관리 및 분석, 복잡한 생물학적 상호 작용을 모델링하는 데 유용합니다. 복잡한 관계를 묘사할 수 있는 능력으로 인해 이러한 중요한 분야에서 채택이 증가하고 있습니다.
그래프 데이터베이스 세계 시장 성장 억제요인
그래프 데이터베이스 시장은 성장 여지가 많지만, 이를 어렵게 만드는 몇 가지 제약이 있습니다. 업계 이해 관계자들은 이러한 어려움을 이해하는 것이 필수적입니다. 중요한 시장 제약은 다음과 같습니다.
복잡성 및 학습 곡선:
특히 기존 관계형 데이터베이스에서 전환하는 경우, 그래프 데이터베이스를 도입하고 유지하는 데에는 학습 곡선이 필요합니다. 이러한 복잡성에 주저하는 기업도 있을 수 있습니다.
확장성 문제:
확장성 문제그래프 데이터베이스는 고도로 상호 연결된 데이터에서는 잘 작동하지만, 데이터 세트가 커질수록 확장성 문제가 발생할 수 있습니다. 증가하는 데이터 양에 대응할 수 있는 효과적인 확장성을 확보하는 것이 항상 우려되는 부분입니다.
데이터 통합의 문제:
그래프 데이터베이스를 기존 시스템이나 데이터 소스와 통합하는 데 어려움이 있을 수 있습니다. 그래프 데이터베이스를 다른 데이터베이스 유형이나 조직의 오래된 시스템과 연결하려고 하면 호환성 문제가 발생할 수 있습니다.
제한적인 표준화:
그래프 데이터베이스 시장은 충분히 표준화되지 않아 다양한 시스템 간에 쿼리 언어와 데이터 모델링 기술에 차이가 발생합니다. 표준화가 이루어지지 않아 데이터 이식성과 상호 운용성이 손상될 수 있습니다.
일부 쿼리에서의 성능 문제:
그래프 데이터베이스는 특정 쿼리에서는 잘 작동하지만, 더 큰 데이터 세트나 더 복잡한 쿼리를 처리할 때 성능 문제가 발생할 수 있습니다. 최적화 문제로 인해 쿼리 실행 속도가 느려질 수 있습니다.
구현 및 유지보수 비용:
그래프 데이터베이스를 도입하려면 특히 대규모 조직에서는 하드웨어 인프라, 소프트웨어 라이선스, 교육에 대한 초기 비용이 많이 들 수 있습니다. 또한, 지속적인 유지보수 비용도 고려해야 합니다.
보안 및 프라이버시 이슈:
그래프 데이터베이스에서 데이터의 보안과 프라이버시를 보장하는 것은 매우 중요합니다. 그러나 강력한 보안 조치를 취하는 것은 어렵고, 기업은 무단 액세스 및 데이터 유출과 같은 문제를 해결해야 합니다.
시장 지식 및 교육:
많은 기업들이 그래프 데이터베이스가 제공하는 모든 기능과 이점을 알지 못할 수도 있습니다. 특히 그래프 데이터베이스의 장점에 대한 지식과 지침의 부족은 아직 이 기술에 익숙하지 않은 기업에게 잠재적인 장벽이 될 수 있습니다.
Graph Database Market size was valued at USD 1742.13 Million in 2023 and is projected to reach USD 5428.47 Million by 2030, growing at a CAGR of 20.86% during the forecast period 2024-2030. To Learn More: Global Graph Database Market Drivers The growth and development of the Graph Database Market is attributed to certain main market drivers. These factors have a big impact on how Graph Database are demanded and adopted in different sectors. Several of the major market forces are as follows:
Growth of Connected Data:
Graph databases are excellent at expressing and querying relationships as businesses work with datasets that are more complex and interconnected. Graph databases are becoming more and more in demand as connected data gains significance across multiple industries.
Knowledge Graph Emergence:
In fields like artificial intelligence, machine learning, and data analytics, knowledge graphs-which arrange information in a graph structure-are becoming more and more popular. Knowledge graphs can only be created and queried via graph databases, which is what is causing their widespread use.
Analytics and Machine Learning Advancements:
Graph databases handle relationships and patterns in data effectively, enabling applications related to advanced analytics and machine learning. Graph databases are becoming more and more in demand when combined with analytics and machine learning as businesses want to extract more insights from their data.
Real-Time Data Processing:
Graph databases can process data in real-time, which makes them appropriate for applications that need quick answers and insights. In situations like fraud detection, recommendation systems, and network analysis, this is especially helpful.
Increasing Need for Security and Fraud Detection:
Graph databases are useful for fraud security and detection applications because they can identify patterns and abnormalities in linked data. The growing need for graph databases in security solutions is a result of the ongoing evolution of cybersecurity threats.
Network and IT Operations Management:
By modeling and evaluating dependencies between different components, graph databases are essential to network and IT operations management. This is necessary to guarantee the dependability of IT systems, optimize performance, and locate bottlenecks.
Greater Uptake of Social Media and Recommendation Systems:
A major component of social media platforms and recommendation systems is their ability to recognize and make use of the connections among people, content, and items. Graph databases are becoming more and more popular in the social media and e-commerce industries since they are ideal for these kinds of applications.
Applications in the Health and Life Sciences:
Graph databases are useful for managing and analyzing patient data in the health sciences as well as for modeling intricate biological interactions. Their adoption is being driven in these important sectors by their ability to depict complex relationships.
Global Graph Database Market Restraints
The Graph Database Market has a lot of room to grow, but there are several industry limitations that could make it harder for it to do so. It's imperative that industry stakeholders comprehend these difficulties. Among the significant market limitations are:
Complexity and Learning Curve:
Organizations may encounter a learning curve when implementing and maintaining graph databases, particularly if they are switching from conventional relational databases. Some firms may be put off by this complexity.
Scalability Issues:
Graph databases work well with highly interconnected data, however as datasets get larger, scalability issues could appear. One constant concern is ensuring effective scaling to handle growing data volumes.
Problems with Data Integration:
There may be difficulties integrating graph databases with current systems and data sources. When attempting to connect graph databases with other database types or older systems inside an organization, compatibility problems may occur.
Limited Standardization:
The market for graph databases is not well standardized, which causes differences in query languages and data modeling techniques amongst various systems. Data portability and interoperability may suffer from this lack of standards.
Performance Issues with Some Queries:
Graph databases work well with some kinds of queries, but when working with larger datasets or more complicated queries, performance issues may arise. Issues with optimization could slow down the execution of a query.
Cost of Implementation and Maintenance:
Graph database implementation, particularly in large organizations, may include high upfront expenses for hardware infrastructure, software licenses, and training. Costs for ongoing maintenance may also be taken into account.
Security and Privacy Challenges:
It's critical to guarantee the security and privacy of data in graph databases. But putting strong security measures in place may be difficult, and businesses need to deal with issues like illegal access and data breaches.
Market Knowledge and Education:
It's possible that many firms are unaware of all the features and advantages that graph databases offer. One potential barrier is a lack of knowledge and instruction regarding the benefits of graph databases, particularly for companies that are not yet familiar with this technology.
The Global Graph Database Market is segmented on the basis of Enterprise Size, End-Use Sector, Application, and Geography.
By Enterprise Size:
Small and Medium Enterprises (SMEs):
Graph database systems designed to meet the demands and scalability specifications of smaller companies.
Large Enterprises:
All-inclusive graph database systems made to handle the intricate data requirements of big businesses.
By End-Use Sector:
IT and Telecommunications:
Graph databases are utilized in network administration, cybersecurity, and relationship analysis of telecom data.
Health and Life Sciences:
Drug development, biological relationship analysis, and patient data management are some of the applications.
Financial Services:
Used in financial transactions for relationship analysis, risk management, and fraud detection.
Retail and E-commerce:
Helping with customer relationship management, supply chain optimization, and recommendation engines.
Government and Defense:
Used for network mapping, threat identification, and intelligence analysis.
By Application:
Fraud Detection and Risk Management:
Using graph databases, patterns and relationships that point to fraudulent activity are found.
Recommendation systems:
Used in content and e-commerce platforms to offer tailored suggestions based on user activity.
Knowledge Graphs:
Used for information retrieval and semantic understanding, knowledge graphs can be created and queried.
Network and IT Operations Management:
Dependency analysis and modeling in IT systems is made possible by graph databases.
By Geography:
North America
Europe
Asia-Pacific
Latin America
Middle East
The major players in the Graph Database Market are:
DataStax (US)
Stardog Union (US)
Cambridge Semantics (US)
Franz Inc. (US)
Objectivity Inc. (US)
GraphBase (Australia)
Bitnine Co, Ltd. (South Korea)
OpenLink Software (US)
TIBCO Software, Inc. (US)