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시장보고서
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2001225
데이터베이스 관리의 주요 동향, 과제, 그리고 획기적인 발전(2025년) : 벤더들이 에이전트 AI로 가는 길을 어떻게 개척하고 있는가?Top Database Management Trends, Challenges, and Breakthroughs for 2025: How Vendors Are Shaping the Path to Agentic AI |
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이 IDC Market Perspective에서는 2025년 데이터베이스 벤더들의 가장 주목할 만한 노력을 요약하고, 이들 노력이 종합적으로 AI 실험용 데이터베이스에서 AI 실행용 데이터베이스로의 전환을 어떻게 시사하는지를 설명합니다. 2025년 전체 시장에서 벤더들은 통합 벡터 검색 및 하이브리드 검색 기능을 확장하고, 실시간 운영 및 분석 컨텍스트에 대한 통합 액세스를 강화하며, 하이브리드 및 멀티 클라우드 운영 모델을 강화하고, 데이터베이스 플랫폼 내에 에이전트 대응 툴을 조기에 도입하고, 자동화 및 프로덕션 레벨의 제어에 중점을 두었습니다. 이러한 움직임을 종합하면, 조직이 운영 워크플로우에 에이전트형 AI를 도입하는 과정에서 예측 가능한 검색, 데이터 이동 감소, 보다 안전한 데이터베이스 지원 액션을 우선시하는 시장의 추세를 반영하고 있습니다. "작년, 2025년은 데이터베이스의 혁신이 AI 기능 추가에서 AI 성과물의 운용화로 전환되는 전환점이었습니다. 데이터베이스 관리 시스템(DBMS) 내에서 검색의 예측 가능성, 컨텍스트 연속성, AI 지원 액션의 제어를 보장할 수 있는 벤더가 대규모 에이전트형 AI의 속도를 좌우할 것입니다."라고 IDC 리서치 디렉터인 데빈 프랫(Devin Pratt)은 말했습니다.
주요 요약
- 주요 포인트
- 권장되는 조치
시장의 새로운 트렌드와 변화
- 소개
- 업계 동향
- 통합 벡터 검색, 엔터프라이즈 AI 검색의 표준 접근 방식이 된다.
- 통합된 워크로드로 실시간 에이전트에게 지속적인 컨텍스트를 제공한다.
- 하이브리드 클라우드 및 멀티 클라우드 배포가 운영 표준이 된다.
- 자율 운영과 에이전트 안전 제어가 DBMS 로드맵의 핵심으로 자리 잡았다.
- 개방형 테이블 형식과 카탈로그의 상호운용성이 데이터베이스 구매자에게 전략적인 요소로 작용한다.
- 데이터베이스 기반 에이전트형 AI의 도입 장벽과 공급업체에 미치는 영향
- 리스크는 여전히 가장 큰 억제요인
- 데이터 준비 상태는 프로덕션 환경으로의 전환 속도를 좌우한다.
- AI 워크로드는 비용과 용량의 변동성을 증가시킨다.
- 프로덕션용 에이전트는 신뢰성에 대한 기대치를 높인다.
- 운영 모델과 기술 격차로 인해 도입이 더디게 진행되고 있다.
- 벤더 사례
- 인수 및 통합
- 시장 전략
- 시나리오/사용 사례
IDC의 견해
기술 공급업체에 대한 조언
참고자료
- 관련 조사
- 요약
This IDC Market Perspective summarizes the most notable database supplier initiatives completed in 2025 and explains how they collectively signal a shift from databases for AI experiments to databases for AI execution. Across the market in 2025, vendors expanded integrated vector search and hybrid retrieval, advanced converged access to real-time operational and analytical context, strengthened hybrid cloud and multicloud operating models, introduced early agent-aware tooling inside database platforms, and increased emphasis on automation and production-grade controls. Taken together, these moves reflect a market prioritizing predictable retrieval, lower data movement, and safer database-assisted actions as organizations push agentic AI into operational workflows."Last year, 2025, marked a point in which database innovation pivoted from adding AI features to operationalizing AI outcomes. Suppliers that make retrieval predictable, context continuous, and AI-assisted actions controllable inside the database management system (DBMS) will set the pace for agentic AI at scale," says Devin Pratt, research director, IDC
Executive snapshot
- Key takeaways
- Recommended actions
New market developments and dynamics
- Introduction
- Industry Dynamics
- Integrated vector search becomes the baseline approach for enterprise AI retrieval
- Converged workloads provide continuous context for real-time agents
- Hybrid cloud and multicloud deployment becomes the operational baseline
- Autonomous operations and agent-safe controls have moved into core DBMS road maps
- Open table formats and catalog interoperability become strategic for database buyers
- Adoption barriers and supplier implications for agentic AI on databases
- Risk remains the top constraint
- Data readiness determines speed to production
- AI workloads increase cost and capacity volatility
- Production agents raise reliability expectations
- Operating model and skills gaps slow progress
- Vendor Examples
- Acquisitions and consolidation
- Market strategies
- Scenarios/use cases
IDC's Point of View
Advice for the technology supplier
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- Related research
- Synopsis
