|
시장보고서
상품코드
1889198
자율형 데이터베이스 시장 예측(-2032년) : 구성요소별, 전개 방식별, 조직 규모별, 기능 세트별, 용도별, 최종사용자별, 지역별 분석Autonomous Database Market Forecasts to 2032 - Global Analysis By Component (Solution and Services), Deployment Mode, Organization Size, Feature Set, Application, End User and By Geography |
||||||
Stratistics MRC의 조사에 따르면, 세계의 자율형 데이터베이스 시장은 2025년에 21억 6,000만 달러 규모에 달하고, 예측 기간 동안 CAGR 19.2%로 성장하여 2032년까지 74억 1,000만 달러에 달할 것으로 전망됩니다.
자율형 데이터베이스는 자동화 및 AI 기술을 통해 자율적으로 관리, 보호, 유지보수를 수행하는 지능형 데이터 플랫폼을 말합니다. 설정, 최적화, 업데이트, 백업, 리소스 스케일링 등의 작업을 자동으로 수행하여 운영을 효율화합니다. 수동 개입의 필요성을 줄임으로써 시스템 안정성, 성능, 장애 대책이 향상됩니다. 기업들은 운영 부담 경감, 효율성 향상, 적시성 있는 인사이트 확보를 위해 자율형 데이터베이스를 도입하고 있으며, 현대의 데이터 집약적인 워크로드 및 애플리케이션 처리에 유용하게 활용하고 있습니다.
실시간 인사이트의 필요성
자율형 데이터베이스는 지속적인 모니터링과 자동 최적화를 통해 수동 개입 없이도 인사이트를 확보할 수 있습니다. 업계가 AI 기반 워크플로우를 채택하면서 즉각적인 분석의 필요성이 더욱 중요해지고 있습니다. 기업들은 IoT 센서, 고객 상호작용, 디지털 플랫폼의 스트리밍 데이터를 처리하기 위해 자율 시스템을 활용하고 있습니다. 이 전환은 사전 예방적 운영, 예측 인텔리전스, 고객 경험 향상을 지원합니다. 그 결과, 실시간 데이터 시각화 추진으로 인해 자율형 데이터베이스 솔루션 도입이 가속화되고 있습니다.
데이터 품질 문제
불충분한 구조화, 일관성이 없거나 불완전한 데이터는 자동화 프로세스의 정확도를 떨어뜨립니다. 고도의 AI 기반 시스템이라 할지라도 기반 데이터가 신뢰할 수 없다면 최적의 성능을 발휘하기 어렵습니다. 조직은 종종 레거시 시스템 통합에 어려움을 겪고 있으며, 이는 불일치 및 오류를 유발하는 경우가 많습니다. 이러한 문제들은 추가적인 검증 도구와 데이터 거버넌스 프레임워크의 필요성을 높이고 있습니다. 결과적으로 데이터 품질에 대한 우려로 인해 자율운영 데이터베이스의 본격적인 도입이 계속 지연되고 있습니다.
클라우드 네이티브 도입
기업들은 확장성, 유연성, 인프라 비용 절감의 이점을 얻기 위해 워크로드를 클라우드로 이전하고 있습니다. 자율형 데이터베이스는 클라우드 환경과 원활하게 통합되어 자가 조정, 자가 복구, 자동 업데이트가 가능합니다. 하이브리드 및 멀티 클라우드 전략이 가속화되는 가운데, 조직들은 운영 효율성 향상을 위해 자율 시스템을 고려하고 있습니다. 디지털 전환 이니셔티브의 부상으로 인해 기업들은 데이터 아키텍처를 현대화해야 하는 과제를 안고 있습니다. 이러한 클라우드 네이티브 생태계로의 전환은 시장의 성장 전망을 크게 확대할 것입니다.
데이터 프라이버시 및 보안 침해
데이터베이스의 자동화가 진행됨에 따라 설정 실수나 취약점을 노린 사이버 공격이 증가할 수 있습니다. 클라우드 환경에 저장된 기밀 데이터는 특히 부정 액세스에 노출되기 쉽습니다. GDPR, CCPA와 같은 규제 프레임워크는 컴플라이언스 문제를 더욱 심각하게 만듭니다. 침해 사고는 자율 시스템에 대한 신뢰를 떨어뜨리고, 위험 회피 성향이 강한 산업에서 도입을 저해할 수 있습니다. 따라서 지속적인 사이버 보안 위험은 시장 확대의 큰 장벽이 될 수 있습니다.
COVID-19 팬데믹은 디지털 인프라와 자동화 데이터 시스템으로의 전환을 가속화했습니다. 조직은 원격 업무를 지원하고 비즈니스 연속성을 유지하기 위해 자율형 데이터베이스를 도입했습니다. 이러한 전환으로 인해 공급망, 의료, 고객 참여 프로세스에서 실시간 분석에 대한 의존도가 높아졌습니다. 그러나 초기 혼란으로 인해 도입 일정이 지연되고 IT 지출에 영향을 미쳤습니다. 그 결과, 팬데믹은 결국 시장의 성장 궤도를 강화하는 결과를 가져왔습니다.
예측 기간 동안 솔루션 부문이 가장 큰 시장 규모를 차지할 것입니다.
예측 기간 동안 솔루션 부문이 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이는 자체 관리형 데이터베이스 플랫폼에 대한 수요 증가에 따른 것입니다. 이러한 솔루션은 자동화된 성능 튜닝, 백업, 패치 적용, 보안 제어, 자동화된 성능 튜닝, 백업, 보안 제어를 제공합니다. 조직은 수작업의 부담을 줄이고 신뢰성을 향상시키는 통합 솔루션을 선호합니다. AI와 머신러닝의 발전으로 자율적인 데이터베이스 솔루션의 지능화가 진행되고 있습니다. 기업들은 대규모 분석, 미션 크리티컬 워크로드, 클라우드 마이그레이션 전략을 지원하기 위해 이러한 시스템을 도입하고 있습니다.
예측 기간 동안 의료 및 생명과학 분야가 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다.
예측 기간 동안 의료 및 생명과학 분야는 효율적인 데이터 관리에 대한 수요 증가로 인해 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 자율형 데이터베이스는 실시간 임상 분석, 환자 모니터링, 연구 데이터 처리를 지원합니다. 원격의료 및 디지털 헬스 플랫폼의 부상으로 자동화 된 데이터 솔루션에 대한 수요가 더욱 증가하고 있습니다. AI를 활용한 기능으로 신속한 진단, 예측 분석, 치료의 개별화가 가능합니다. 엄격한 규제 요건은 안전하고 컴플라이언스를 준수하는 자율적인 데이터베이스 시스템의 도입을 촉진하고 있습니다.
예측 기간 동안 북미는 강력한 기술 인프라와 높은 클라우드 도입률로 인해 가장 큰 시장 점유율을 유지할 것으로 예상됩니다. 이 지역의 주요 기업들은 AI 기반 데이터베이스 시스템을 일찍이 도입한 기업들입니다. 주요 기술 제공업체의 존재가 혁신과 도입을 가속화하고 있습니다. 금융, 의료, 소매 등의 산업은 실시간 분석에 크게 의존하고 있으며, 시장 성장을 촉진하고 있습니다. 디지털 전환을 지원하는 정부의 노력은 지역 수요를 더욱 강화시키고 있습니다.
예측 기간 동안 아시아태평양은 신흥 경제국의 급속한 디지털화로 인해 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다. 이 지역의 조직들은 IT 운영의 현대화를 위해 클라우드 기반 시스템을 채택하고 있습니다. AI, 자동화, 고급 분석에 대한 투자 확대가 자율형 데이터베이스 도입을 촉진하고 있습니다. E-Commerce, BFSI(은행, 금융, 보험), 통신 등의 산업에서 실시간 데이터 플랫폼의 활용이 확대되고 있습니다. 정부 주도의 스마트 인프라 프로젝트가 시장 보급을 더욱 가속화하고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global Autonomous Database Market is accounted for $2.16 billion in 2025 and is expected to reach $7.41 billion by 2032 growing at a CAGR of 19.2% during the forecast period. An autonomous database refers to an intelligent data platform that independently manages, secures, and maintains itself using automation and AI technologies. It streamlines operations by automatically executing activities like setup, optimization, updating, backup, and resource scaling. By reducing the need for manual involvement, it improves system reliability, performance, and protection against failures. Businesses adopt autonomous databases to cut operational effort, boost efficiency, and gain timely insights, making it valuable for handling modern, data-intensive workloads and applications.
Need for real-time insights
Autonomous databases enable continuous monitoring and automated optimization, ensuring insights are delivered without manual intervention. As industries adopt AI-driven workflows, the need for instant analytics becomes even more crucial. Businesses are leveraging autonomous systems to handle streaming data from IoT sensors, customer interactions, and digital platforms. This shift supports proactive operations, predictive intelligence, and improved customer experiences. Consequently, the push for real-time data visibility is accelerating the adoption of autonomous database solutions.
Data quality issues
Poorly structured, inconsistent, or incomplete data reduces the accuracy of automated processes. Even advanced AI-driven systems struggle to perform optimally when underlying data is unreliable. Organizations often face challenges in integrating legacy systems, leading to discrepancies and errors. These issues increase the need for additional validation tools and data governance frameworks. As a result, data quality concerns continue to slow down the full-scale deployment of autonomous databases.
Cloud-native adoption
Businesses are migrating workloads to the cloud to benefit from scalability, flexibility, and reduced infrastructure overhead. Autonomous databases integrate seamlessly with cloud environments, enabling self-tuning, self-healing, and automated updates. As hybrid and multi-cloud strategies gain momentum, organizations are exploring autonomous systems for improved operational efficiency. The rise of digital transformation initiatives is pushing enterprises to modernize data architectures. This shift toward cloud-native ecosystems greatly expands market growth prospects.
Data privacy and security breaches
As databases become more automated, cyberattacks targeting misconfigurations or vulnerabilities can increase. Sensitive data stored in cloud environments is particularly exposed to unauthorized access. Regulatory frameworks like GDPR and CCPA further heighten compliance challenges. Breaches can undermine trust in autonomous systems, discouraging adoption among risk-averse industries. Thus, ongoing cybersecurity risks create significant hurdles for market expansion.
The Covid-19 pandemic accelerated the shift toward digital infrastructure and automated data systems. Organizations adopted autonomous databases to support remote operations and maintain business continuity. This transition increased reliance on real-time analytics for supply chain, healthcare, and customer engagement processes. However, initial disruptions slowed implementation timelines and impacted IT spending. As a result, the pandemic ultimately strengthened the market's growth trajectory.
The solution segment is expected to be the largest during the forecast period
The solution segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, due to increasing demand for self-managing database platforms. These solutions offer automated performance tuning, backup, patching, and security controls. Organizations prefer integrated offerings that reduce manual workload and improve reliability. Advancements in AI and machine learning are enhancing the intelligence of autonomous database solutions. Enterprises are adopting these systems to support large-scale analytics, mission-critical workloads, and cloud migration strategies.
The healthcare and life sciences segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the healthcare and life sciences segment is predicted to witness the highest growth rate, due to growing needs for efficient data management. Autonomous databases support real-time clinical analysis, patient monitoring, and research data processing. The rise of telemedicine and digital health platforms further increases the demand for automated data solutions. AI-powered capabilities enable faster diagnosis, predictive analytics, and treatment personalization. Strict regulatory requirements drive adoption of secure, compliant, and self-governing database systems.
During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share, due to strong technological infrastructure and high cloud adoption. Major enterprises in the region are early adopters of AI-driven database systems. The presence of key technology providers accelerates innovation and deployment. Industries such as finance, healthcare, and retail rely heavily on real-time analytics, boosting market growth. Government initiatives supporting digital transformation further strengthen regional demand.
Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR, owing to rapid digitization across emerging economies. Organizations in the region are adopting cloud-based systems to modernize IT operations. Growing investments in AI, automation, and advanced analytics are propelling autonomous database adoption. Industries such as e-commerce, BFSI, and telecom are expanding their use of real-time data platforms. Government-led smart infrastructure projects further accelerate market uptake.
Key players in the market
Some of the key players in Autonomous Database Market include Oracle Corp, Amazon W, Microsoft, Google LLC, IBM Corp, Snowflake, Teradata C, Databricks, SAP SE, Alibaba Cl, Huawei Te, MongoDB, Cockroach, Couchbase, and DataStax.
In November 2025, IBM and the University of Dayton announced an agreement for the joint research and development of next-generation semiconductor technologies and materials. The collaboration aims to advance critical technologies for the age of AI including AI hardware, advanced packaging, and photonics.
In October 2025, Oracle announced collaboration with Microsoft to develop an integration blueprint to help manufacturers improve supply chain efficiency and responsiveness. The blueprint will enable organizations using Oracle Fusion Cloud Supply Chain & Manufacturing (SCM) to improve data-driven decision making and automate key supply chain processes by capturing live insights from factory equipment and sensors through Azure IoT Operations and Microsoft Fabric.