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시장보고서
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세계의 데이터 디스커버리 시장 규모 : 조직 규모별, 컴포넌트별, 전개 모델별, 업계별, 지역별, 범위 및 예측Data Discovery Market Size By Organization Size, By Component, By Deployment Model, By Vertical, By Geographic Scope And Forecast |
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데이터 디스커버리 시장 규모는 2024년에 107억 7,000만 달러, 2031년에는 341억 2,000만 달러에 이를 것으로 예측되며, 2024년부터 2031년까지의 CAGR은 15.50%로 성장합니다. 조직의 다양한 소스에서 관련 데이터를 찾아, 이해하고 시각화하는 프로세스입니다. 이것은 엄청난 정보의 바다를 탐색하고 숨겨진 보물을 발견하는 것입니다. 대규모 데이터 세트에서 패턴을 추출하는 데 중점을 둔 데이터 마이닝과 달리 데이터 디스커버리은 사용자가 반복적으로 데이터를 검색하고 분석하고 질문을 던져 검색을 좁힐 수 있도록 합니다. 목록은 데이터 자산을 면밀히 식별, 분류 및 문서화합니다. 기술적 지식이 필요하고 방대한 데이터 세트는 시간이 많이 걸립니다. 데이터 카탈로그를 구축하고, 데이터 리소스의 검색 가능한 인덱스를 사용자에게 제공합니다.
데이터 디스커버리은 단순히 적절한 데이터를 찾는 것뿐만 아니라 사용자에게 영향을 미치는 방식으로 제시하는 것이 중요합니다. 쉬운 형식으로 변환하는 다양한 차트, 차트, 대시보드를 제공합니다. 더 깊은 조사와 분석을 촉진합니다.
전통적으로 데이터 분석은 데이터 과학자와 분석가의 영역이었습니다. 그러나 셀프 서비스 데이터 디스커버리(SSDD) 도구의 시작은 이 사업을 변화시키고 있습니다. 비즈니스 사용자를 위해 설계되었습니다. 이러한 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 사용자는 자신의 데이터를 탐색하고, 보고서를 작성하고, 비즈니스 의문에 대답할 수 있습니다. 의사결정에 기여할 수 있는 데이터 주도의 문화가 성장합니다.
주요 시장 성장 촉진요인:
데이터 중심의 의사 결정의 중요성 증가:
기업은 직감과 감각의 한계를 인식하고 있습니다.
데이터 양의 지수적 증가:
소셜 미디어, IoT 장치, 센서 네트워크 등의 요인으로 인해 조직이 생성하는 데이터의 양이 폭발적으로 증가하고 있습니다.
셀프 서비스 데이터 디스커버리(SSDD) 시작:
전통적으로 데이터 분석은 IT 전문가의 영역이었습니다. SSDD 도구는 비즈니스 사용자가 자체적으로 데이터를 탐색 할 수 있도록함으로써 데이터 중심의 문화를 조성하고 조직 전체에서 신속한 의사 결정을 가능하게합니다.
업무 효율성 향상 요구:
데이터 디스커버리은 프로세스의 비효율성과 병목 현상을 파악하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
고객 이해 강화:
고객 데이터에는 행동, 선호도 및 구매 패턴에 대한 풍부한 지식이 축적되어 있습니다. 될 제품과 서비스를 개발할 수 있습니다.
규정 준수 및 데이터 거버넌스:
GDPR(EU 개인정보보호규정) 및 CCPA와 같은 데이터 프라이버시 규제가 강화됨에 따라 데이터 보안 및 컴플라이언스 확보가 매우 중요합니다.
빅 데이터 기술의 진화:
클라우드 컴퓨팅, 인공지능, 머신러닝 등의 기술의 진화가 데이터 발견 시장을 전진시키고 있습니다.
주요 과제
데이터 사일로화 및 표준화 부족:
데이터는 종종 조직 내의 다양한 소스에 흩어져 있고 사일로화되어 있습니다. 이렇게 형식과 구조가 엉망이라면 종합적인 분석을 위해 데이터를 발견하고 통합하기가 어렵습니다.
데이터 품질 문제:
데이터의 정확성과 무결성은 데이터 발견으로 인한 통찰력의 품질에 직접적인 영향을 미칩니다.
사용자의 기술 격차와 채용:
셀프 서비스 데이터 디스커버리은 사용자를 강력하게 지원하지만 기술 격차는 채용을 방해합니다. 교육 프로그램을 제공하고 데이터 중심의 문화를 조성하는 것이 중요합니다.
빅 데이터 관리의 복잡성:
늘어나는 데이터의 양과 속도는 데이터 디스커버리 도구에 어려움을 겪고 있습니다.
주요 동향
자연 언어 처리(NLP) 혁명:
NLP 통합을 통해 데이터 디스커버리은 사용자 친화적이 되고 있습니다. 보다 광범위한 직원이 의사결정에서 데이터 통찰력을 활용할 수 있습니다.
보다 깊은 통찰력을 위한 확장 분석 :
인공지능(AI)은 확장 분석을 통해 데이터 발견에 변화를 일으킵니다. 깊이 이해하고 정보를 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
공동 데이터 디스커버리:
데이터 탐색의 미래는 협업을 촉진하는 데 있습니다. 고급 도구는 원활한 팀 기반 탐색 프로젝트를 가능하게하고 지식 공유 및 정보를 기반으로 의사 결정을 촉진합니다. 팀 구성원이 협력하고 각 전문 지식을 결합하여 데이터에서 최대한의 가치를 얻을 수 있습니다.
설명 가능한 AI(XAI)에 중점을 둡니다.
AI가 데이터를 찾는 역할이 커짐에 따라 AI가 생성하는 통찰력에 대한 설명 가능성을 확보하는 것이 매우 중요해집니다. AI 주도의 데이터 탐색에 대한 신뢰를 조성합니다.
디자인을 통한 보안 및 개인 정보 :
데이터 프라이버시 규정이 엄격해지면서 데이터 보안과 프라이버시는 가장 중요한 관심사입니다. 이를 통해 데이터가 안전하게 보호되고 위험이 줄어들고 데이터 중심의 의사 결정에 대한 신뢰가 구축됩니다.
북미:
북미는 현재 데이터 디스커버리에서 가장 큰 시장 점유율을 차지하고 있으며 시장 추정 및 예측 기간 동안 지배적인 지위를 유지할 것으로 예측됩니다.
북미의 기업은 데이터 분석 솔루션의 도입에서 최첨단을 달리고 있어 확립된 기업을 옹호하는 성숙한 시장을 키워 왔습니다.
북미 기업은 데이터 디스커버리 도구를 포함한 IT 인프라와 소프트웨어에 많은 예산을 부과하고 있습니다.
HIPAA 및 CCPA와 같은 데이터 프라이버시 규제의 강화는 컴플라이언스를 보장하는 데이터 디스커버리 도구의 채택을 뒷받침하고 있습니다.
아시아태평양(APAC) :
VMR의 분석가에 따르면 APAC 지역은 데이터 디스커버리 시장에서 가장 빠른 성장이 예상됩니다.
APAC 경제권 전체의 급속한 경제 성장은 데이터 발견 시장의 급성장으로 이어지는 데이터 분석의 채택을 포함한 디지털 변환 이니셔티브를 추진하고 있습니다.
APAC의 많은 정부는 데이터 중심의 거버넌스를 추진하고 빅 데이터 인프라에 투자하고 데이터 디스커버리 도구를위한 비옥 한 토양을 만들고 있습니다. 데이터 디스커버리 시장의 급성장을 가속하는 요인 중 하나입니다.
APAC에서 엔지니어 계층의 확장은 복잡한 데이터 발견 솔루션의 채택과 구현을 촉진합니다.
APAC에서 스마트폰 사용자 증가로 인해 엄청난 양의 데이터가 생성되고 이러한 정보를 분석하고 활용하기 위한 도구에 대한 수요가 발생하고 있습니다.
유럽:
유럽은 데이터 디스커버리 분야에서 큰 시장 점유율을 차지합니다.
유럽의 GDPR(EU 개인정보보호규정)은 견고한 데이터 거버넌스를 필요로 하며, 데이터 디스커버리 도구는 이를 촉진할 수 있습니다. 이 강력한 규제 상황은 데이터 디스커버리 시장에서 유럽 성장의 주요 이유 중 하나입니다.
유럽 기업은 기술 혁신에 주력하고 있는 것으로 알려져 있으며 고급 데이터 디스커버리 솔루션의 조기 도입으로 이어지고 있습니다.
SAP와 Qlik과 같은 유럽 기업들은 데이터 디스커버리 시장 전망에 크게 기여하고 있습니다.
Data Discovery Market size was valued at 10.77 USD Billion in 2024 and is projected to reach 34.12 USD Billion by 2031 , growing at a CAGR of 15.50% from 2024 to 2031. Data discovery is the process of finding, understanding, and visualizing relevant data from various sources within an organization. It's akin to navigating a vast ocean of information and uncovering hidden treasures - valuable insights that can inform better decision-making, optimize operations, and unlock new opportunities. Unlike data mining, which focuses on extracting patterns from large datasets, data discovery empowers users to explore and analyze data iteratively, asking questions and refining their search as they go. There are two primary approaches to data discovery: manual and automated. Manual data discovery involves data stewards and analysts meticulously identifying, classifying, and documenting data assets. This traditional approach requires deep technical knowledge and can be time-consuming for vast datasets. Modern solutions leverage automated data discovery tools powered by machine learning. These tools scan various data repositories, categorize information, and build data catalogs, providing users with a searchable index of their data resources.
Data discovery isn't just about finding the right data; it's about presenting it in a way that resonates with users. Visualizations are the key here. Data discovery tools offer a wide range of charts, graphs, and dashboards that transform complex data sets into easily digestible formats. Trends, patterns, and anomalies become readily apparent, enabling users to grasp the story the data is telling. Interactive dashboards allow users to drill down into specific details, fostering deeper exploration and analysis.
Traditionally, data analysis was the domain of data scientists and analysts. However, the rise of self-service data discovery (SSDD) tools is changing the game. SSDD platforms are designed for business users with minimal technical expertise. These user-friendly interfaces enable them to independently explore data, generate reports, and answer their business questions. This not only frees up IT resources but also fosters a data-driven culture where everyone can contribute to informed decision-making.
The key market dynamics that are shaping the data discovery market include:
Key Market Drivers:
Growing Importance of Data-Driven Decisions:
Businesses are increasingly recognizing the limitations of intuition and gut feeling. Data-driven decision-making, fueled by insights from data discovery, leads to more informed strategies and improved outcomes.
Exponential Growth of Data Volume:
The amount of data organizations generate is exploding, driven by factors like social media, IoT devices, and sensor networks. Data discovery tools are essential for navigating this vast data ocean and extracting valuable insights.
Rise of Self-Service Data Discovery (SSDD):
Traditionally, data analysis was the domain of IT experts. SSDD tools empower business users to explore data independently, fostering a data-driven culture and enabling faster decision-making across the organization.
Demand for Improved Operational Efficiency:
Data discovery helps identify inefficiencies and bottlenecks in processes. By analyzing operational data, businesses can optimize workflows, reduce costs, and streamline operations for overall performance improvement.
Enhancing Customer Understanding:
Customer data holds a wealth of knowledge about behavior, preferences, and buying patterns. Data discovery tools unlock these insights, allowing businesses to personalize marketing campaigns, improve customer service, and develop products and services that resonate better with their target audience.
Regulatory Compliance and Data Governance:
With stricter data privacy regulations like GDPR and CCPA, ensuring data security and compliance is crucial. Advanced data discovery tools assist with data governance by maintaining data quality, enforcing access controls, and facilitating compliance efforts.
Advancement in Big Data Technologies:
The evolution of technologies like cloud computing, artificial intelligence, and machine learning is propelling the data discovery market forward. These advancements enable faster data processing, more robust analytics capabilities, and automated insights generation within data discovery solutions.
Key Challenges:
Data Silos and Lack of Standardization:
Data is often scattered across various sources within an organization, creating silos. These disparate formats and structures make it difficult to discover and integrate data for comprehensive analysis.
Data Quality Issues:
The accuracy and completeness of data directly impact the quality of insights derived through data discovery. Inconsistent data, missing values, and duplicates lead to misleading results.
User Skill Gap and Adoption:
While self-service data discovery empowers users, a skills gap can hinder adoption. Providing training programs and fostering a data-driven culture are crucial to bridge this gap and encourage users to leverage the potential of data discovery tools effectively.
Complexity of Big Data Management:
The ever-increasing volume and velocity of data pose challenges for data discovery tools. Integrating big data technologies and ensuring scalable data processing capabilities are essential to handle the complexities of managing massive datasets effectively.
Key Trends:
Natural Language Processing (NLP) Revolution:
Data discovery is becoming more user-friendly with the integration of NLP. Users can interact with data using natural language queries, making exploration intuitive and accessible even for non-technical users. This empowers a wider range of employees to leverage data insights in their decision-making.
Augmented Analytics for Deeper Insights:
Artificial intelligence (AI) is transforming data discovery with augmented analytics. AI automates data analysis tasks like identifying patterns, generating insights, and providing recommendations. This empowers users to gain a deeper understanding of their data and make more informed decisions.
Collaborative Data Exploration:
The future of data discovery lies in fostering collaboration. Advanced tools will enable seamless team-based exploration projects, facilitating knowledge sharing and informed decision-making. Team members with different skill sets can work together, combining their expertise to extract maximum value from the data.
Focus on Explainable AI (XAI):
As AI plays a bigger role in data discovery, ensuring the explainability of AI-generated insights is crucial. XAI techniques will make AI's decision-making processes transparent, allowing users to understand the reasoning behind recommendations and fostering trust in AI-driven data exploration.
Security and Privacy by Design:
With data privacy regulations becoming stricter, data security and privacy are paramount concerns. Data discovery solutions are incorporating security and privacy by design principles. This ensures data is protected throughout the discovery process, mitigating risks and fostering trust in data-driven decision-making.
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 data discovery market:
North America:
North America currently holds the largest market share in data discovery and is estimated to hold the dominant position for the forecasting period.
North American companies have been at the forefront of adopting data analytics solutions, fostering a mature market with established players. This early adoption is one of the reasons for their dominant position.
North American organizations allocate significant budgets for IT infrastructure and software, including data discovery tools. High IT spending is propelling the demand for data discovery.
Stricter data privacy regulations like HIPAA and CCPA drive the adoption of data discovery tools that ensure compliance.
Asia Pacific (APAC):
According to VMR analysts, the APAC region is expected to witness the fastest growth in the data discovery market.
Rapid economic growth across APAC economies is driving digital transformation initiatives, including data analytics adoption leading to rapid growth in the data discovery market.
Many APAC governments are promoting data-driven governance and investing in big data infrastructure, creating a fertile ground for data discovery tools. These government initiatives are one of the key drivers to the rapid growth of the data discovery market in the Asia Pacific region
The expanding tech talent pool in APAC facilitates the adoption and implementation of complex data discovery solutions.
The rising smartphone user base in APAC generates vast amounts of data, creating a demand for tools to analyze and utilize this information.
Europe:
Europe holds a significant market share in data discovery.
GDPR in Europe necessitates robust data governance, which data discovery tools can facilitate. This strong regulatory landscape is one of the major reasons for Europe's growth in the data discovery market.
European companies are known for their focus on innovation, leading to the early adoption of advanced data discovery solutions.
Several European firms like SAP and Qlik contribute significantly to the data discovery market landscape.
The Data Discovery Market is segmented based on Organization Size, Component, Deployment Model, Vertical, and Geography.
Based on Organization size, the market is bifurcated into Large Enterprises and Small and Medium Enterprises. Large Enterprises are currently the dominant force in the data discovery market, Small and Medium Enterprises (SMEs) are expected to close the gap significantly by 2031. Large Enterprises possess vast data volumes and complex data needs, necessitating robust data discovery solutions. However, their existing IT infrastructure and budget allocations might limit the growth rate.
Based on Components, the market is bifurcated into Software and Services. Software is expected to retain the dominant position throughout the forecast period, driven by its core functionality. Data discovery software provides the essential tools for data exploration, visualization, and analysis, forming the foundation for any data discovery initiative. However, Services will experience significant growth due to the increasing complexity of data environments and the rise of self-service data discovery. As organizations adopt self-service tools, they'll require implementation, training, and ongoing support services to ensure successful adoption and maximize the value derived from data discovery solutions. This creates a symbiotic relationship - the growth of software fuels the demand for services, and robust services empower users to leverage the full potential of the software, solidifying its dominance.
Based on the Deployment model, the market is bifurcated into Cloud-based and On-premises. Cloud-based data discovery solutions are poised to significantly outpace on-premises deployments in the forecast period. This dominance can be attributed to several factors: scalability and cost-effectiveness. Cloud-based solutions offer on-demand scalability, allowing organizations to easily adjust their data discovery capabilities based on evolving needs. Additionally, cloud platforms eliminate the need for upfront hardware and software investments, making them a more attractive option for budget-conscious organizations. While on-premises deployments might still be preferred by some due to security concerns or regulatory compliance requirements, the overall market is shifting towards the flexibility, agility, and cost benefits offered by cloud-based data discovery solutions.
Based on Vertical, the market is bifurcated into Healthcare, Government, and Defence. Healthcare Government & Defense are expected to exhibit significant growth. Healthcare is leveraging data discovery for tasks like improving patient outcomes, drug discovery, and fraud detection. Government agencies are utilizing it for citizen service optimization, national security, and resource allocation. However, the sheer volume of data generated in the Government & Defense sectors, coupled with increasing investments in big data initiatives for national security and intelligence gathering, might lead them to hold a larger market share in the coming years. Healthcare, however, will continue to be a major driver due to the ever-growing need for data-driven personalized medicine and improved healthcare delivery systems.
Based on regional analysis, the Data Discovery Market is classified into North America, Europe, Asia Pacific, and the Rest of the World. On the market for data discovery, North America holds the current lead due to established market players and high IT spending, APAC is expected to experience explosive growth. This surge in APAC is fueled by factors like rapid economic expansion, government initiatives promoting big data adoption, and a growing tech talent pool. Both regions will be major players, with North America capitalizing on its strong foundation and APAC leveraging its growth potential. The future market landscape will likely be multipolar, with other regions like Europe, and Middle East & Africa playing increasingly significant roles.
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.