데이터 품질 도구 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, 유형별(고객 데이터, 제품 데이터, 재무 데이터, 규정 준수 데이터, 기타), 기능별(데이터 거버넌스, 데이터 마이그레이션, 데이터 통합, 데이터 분석, 기타) 최종 용도(BFSI, 의료, 소매 및 전자상거래, 통신 및 IT, 기타) 및 지역 분석 2024-2031

데이터 품질 도구 시장 규모 

글로벌 데이터 품질 도구 시장 규모는 2023년에 11억 7,640만 달러로 기록되었으며, 2024년에는 13억 5,670만 달러로 평가되고 2031년에는 40억 2,790만 달러에 도달하여 2024년부터 2031년까지 연평균 성장률(CAGR) 16.82%로 성장할 것으로 예상됩니다.

기업 전반에 걸쳐 데이터 양이 증가하고 빅데이터 기술이 확산되면서 시장이 성장하고 있습니다. 작업 범위에서 보고서에는 IBM Corporation, SAP SE, Oracle, Informatica Inc., Talend, Inc., SAS Institute Inc., Experian Information Solutions, Inc., Precisely, Syniti, Collibra, 그리고 다른 사람들.

글로벌 데이터 품질 도구 시장은 환자 치료를 강화하고 운영 효율성을 최적화하며 규제 준수를 보장하는 데 있어 정확한 데이터의 중추적인 역할에 힘입어 상당한 성장 기회를 제공합니다. 전자 건강 기록(EHR)의 채택이 증가함에 따라 고품질, 신뢰할 수 있고 일관된 데이터에 대한 요구가 그 어느 때보다 중요해졌습니다.

• 예를 들어, 2024년 9월 Atropos Health는 증거 네트워크 내에 데이터 품질 스코어카드(Data Quality ScoreCard)를 도입하여 기여자에게 데이터 품질 및 AI 도구 액세스에 대한 피드백을 제공했습니다. 3억 명이 넘는 환자 기록을 기반으로 하는 이 이니셔티브는 실제 데이터 소스를 연결하고 데이터 신뢰성을 향상함으로써 의료 연구 및 약물 안전 감시를 변화시키고 있습니다.

의료 서비스 제공자는 환자 치료와 관련하여 정보에 근거한 결정을 내리고 결과를 추적하며 정확한 진단을 보장하기 위해 데이터의 정확성에 의존합니다. 또한 의료 데이터는 우수한 데이터 무결성이 요구되는 연구, 공중 보건 모니터링, 약물 개발에 사용됩니다. 의료 기술의 발전과 연결된 장치의 확산으로 인해 의료 데이터의 양이 계속 증가함에 따라 고급 데이터 품질 도구에 대한 필요성이 더욱 커지고 있습니다.

또한 HIPAA(건강 보험 이전 및 책임에 관한 법률)와 같은 엄격한 규정으로 인한 의료 업계의 규정 준수 요구 사항으로 인해 규정 준수를 보장하고 민감한 환자 정보를 보호하는 데 데이터 품질 도구가 필수적입니다.

데이터 품질 도구는 다양한 조직 시스템에서 데이터의 정확성, 일관성, 완전성, 신뢰성을 보장하도록 설계된 전문 소프트웨어 솔루션 세트입니다. 이러한 도구는 잠재적인 오류를 식별, 수정, 방지하여 기업이 높은 수준의 데이터 무결성을 유지하는 데 도움이 됩니다.

데이터 품질 도구의 주요 기능에는 품질을 위해 데이터 세트를 분석하는 데 사용되는 데이터 프로파일링이 포함됩니다. 중복되거나 불완전한 데이터 수정을 위한 데이터 정리 품질 관리를 보장하기 위한 데이터 모니터링. 이러한 도구는 특정 비즈니스 규칙이나 규제 표준을 충족하기 위해 데이터 검증 프로세스를 자동화할 수도 있습니다. 데이터 품질 도구는 클라우드 기반, 온프레미스, 하이브리드 모델 등 다양한 유형으로 제공되어 기업에 배포 유연성을 제공합니다.

데이터 품질 도구는 운영 효율성과 규정 준수를 위해 데이터 정확성이 필수적인 금융, 의료, 소매, 통신 등 다양한 산업에서 활용됩니다. 이러한 도구를 구현함으로써 조직은 데이터 관리 프로세스를 향상하고, 더 많은 정보에 입각한 결정을 내리고, 데이터 신뢰성에 대한 더 큰 확신을 갖고 비즈니스 성과를 이끌어낼 수 있습니다.

분석가의 검토

글로벌 시장을 선도하는 기업들은 시장 입지를 강화하고 성장을 촉진하기 위해 다양한 전략을 적극적으로 추진하고 있습니다. 그러한 전략 중 하나는 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 기능을 사용하여 제품 제공을 지속적으로 혁신하는 것입니다.

이러한 기술을 통합함으로써 기업은 데이터 품질 도구의 효율성과 정확성을 향상하여 기업이 데이터 검증 및 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 또 다른 중요한 전략은 산업 전반에 걸쳐 유연하고 확장 가능한 데이터 품질 도구에 대한 수요 증가를 충족하기 위해 클라우드 기반 솔루션을 확장하는 것입니다.

• 2023년 10월 IBM은 watsonx.ai, watsonx.data 및 watsonx.governance 내의 데이터 품질을 향상시키기 위해 선도적인 데이터 계보 플랫폼인 Manta Software Inc.를 인수했습니다. 기업이 AI를 점점 더 통합함에 따라 복잡한 데이터 생태계 내에서 신뢰할 수 있고 투명한 솔루션을 개발하려면 데이터 품질과 설명 가능성을 보장하는 것이 필수적입니다.

성장 필수 요소 측면에서 기업은 다음과 같은 신흥 경제를 타겟팅하여 시장 도달 범위를 확대하는 데 집중할 수 있습니다.디지털 변혁탄력을 받고 있습니다. 또한 데이터 품질 도구를 최신 데이터 관리 및 분석 플랫폼과 통합하기 위해 엔터프라이즈 소프트웨어 공급업체와 파트너십을 맺을 수도 있습니다.

기업은 데이터 거버넌스가 필수적인 의료 및 금융 부문을 충족하기 위해 규정 준수 솔루션에 중점을 두고 있습니다. 이러한 전략은 경쟁 환경을 형성하고 데이터 품질 도구 시장 성장을 촉진하고 있습니다.

데이터 품질 도구 시장 성장 요인

기업 전반에 걸쳐 데이터 양이 기하급수적으로 증가하는 것은 데이터 품질 도구 시장의 주요 동인입니다. 조직은 점점 더 많은 소스로부터 막대한 양의 데이터를 생성, 수집 및 저장합니다. 이러한 데이터 증가는 사물 인터넷(IoT) 기기, 디지털 거래, 소셜 미디어, 기업 애플리케이션의 확산으로 인해 가속화되었습니다.

이러한 데이터 급증으로 인해 기업은 다양한 시스템과 플랫폼에서 데이터 품질, 일관성 및 정확성을 유지하는 데 있어 전례 없는 어려움에 직면해 있습니다.

• 세계경제포럼(World Economic Forum)은 AI 확장, 디지털 혁신, 모바일 네트워크 수요 및 암호화폐 채굴에 힘입어 2025년까지 181제타바이트의 데이터를 예상합니다. 이러한 기하급수적인 데이터 증가로 인해 업계 전반에 걸쳐 신뢰성과 실행 가능한 통찰력을 보장하기 위한 강력한 데이터 품질 관리 솔루션의 필요성이 더욱 커지고 있습니다.

열악한 데이터 품질은 비용이 많이 드는 오류, 비효율성 및 잘못된 정보에 근거한 결정으로 이어질 수 있으므로 강력한 데이터 품질 도구의 필요성이 더욱 시급해집니다. 또한 기업은 고객 관계 관리(CRM), 공급망 최적화, 개인화된 마케팅과 같은 중요한 기능을 위해 데이터에 의존합니다.

데이터는 이러한 영역에서 중추적인 역할을 하기 때문에 기업은 데이터가 깨끗하고 신뢰할 수 있으며 실행 가능한지 확인해야 합니다. 따라서 데이터 품질 도구를 사용하면 조직은 데이터 관리를 간소화하고, 오류 감지를 자동화하고, 대규모 데이터 세트를 정리하여 기업이 정확하고 관련성 있는 데이터의 도움을 받아 데이터 기반 결정을 내릴 수 있도록 보장합니다.

다양한 데이터 소스를 관리하는 것은 기존 데이터베이스의 정형 데이터부터 소셜 미디어, IoT 장치, 이메일의 비정형 데이터에 이르기까지 점점 더 다양한 데이터 유형과 형식을 처리하는 기업의 주요 과제입니다. 일관성, 정확성, 적시성을 보장하면서 이러한 서로 다른 데이터 소스를 통합 시스템으로 통합하는 과정에서 복잡성이 발생합니다.

다양한 시스템의 데이터에는 다양한 표준, 단위 및 형식이 있습니다. 이로 인해 정보를 조정하고 조화시키기가 어렵습니다. 기업이 포괄적인 데이터 보기를 생성하려고 함에 따라 이러한 여러 채널에서 데이터 품질을 보장하는 것이 어려워졌습니다. 불일치를 자동으로 감지하고 다양한 소스의 데이터 형식을 표준화할 수 있는 기계 학습 및 AI가 탑재된 고급 데이터 품질 도구를 구현하면 이러한 문제를 완화할 수 있습니다.

또한 강력한 데이터 거버넌스 프레임워크를 채택하면 조직 전체에서 데이터 품질 프로세스를 표준화하여 기업이 오류와 불일치를 최소화하면서 데이터를 보다 효과적으로 통합하고 관리할 수 있습니다.

데이터 품질 도구 시장 동향

데이터 품질 솔루션에서 인공 지능(AI)과 기계 학습(ML)의 채택이 늘어나면서 조직이 데이터를 관리하고 유지하는 방식에 혁신이 일어나고 있습니다. 이러한 기술은 전통적으로 수동 개입이 필요하고 사람의 실수가 발생하기 쉬웠던 데이터 검증, 정리, 프로파일링 프로세스를 성공적으로 자동화합니다.

AI 및 ML 알고리즘은 대규모 데이터 세트를 실시간으로 분석하고 기존 방법에서 놓칠 수 있는 패턴, 이상, 부정확성을 식별할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 품질 관리의 전반적인 효율성이 향상되고 더 높은 수준의 정확성과 일관성이 보장됩니다.

• 2024년 3월, SAP SE는 데이터 품질을 개선하고 비즈니스 통찰력을 가속화하기 위해 SAP Datasphere 내의 생성적 AI 기능을 포함한 새로운 데이터 혁신을 공개했습니다. 이러한 기능은 데이터 환경을 단순화하고 기업 계획 및 상호 작용을 향상시키며 기업이 AI를 활용하여 효율성과 의사 결정 능력을 높이는 데 도움을 줍니다.

또한 AI 기반 데이터 품질 도구는 기록 데이터를 통해 학습하고 시간이 지남에 따라 개선될 수 있으며 예측 분석을 제공하여 잠재적인 데이터 품질 문제가 확대되기 전에 이를 예측하고 해결할 수 있습니다. 이러한 기술의 통합은 특히 데이터 양이 증가하고 다양해짐에 따라 기업이 증가하는 데이터 관리의 복잡성을 처리하는 데 도움이 됩니다.

AI 및 ML 기반 데이터 품질 솔루션을 채택함으로써 기업은 데이터 프로세스를 간소화하고, 운영 비용을 절감하며, 경쟁이 치열한 데이터 중심 환경에서 데이터가 목적에 부합하는지 확인할 수 있습니다.

세분화 분석

글로벌 시장은 유형, 기능, 최종 용도 및 지역을 기준으로 분류되었습니다.

유형별

유형에 따라 시장은 고객 데이터, 제품 데이터, 금융 데이터, 규정 준수 데이터 등으로 구분됩니다. 고객 데이터 부문은 2023년 35.48%로 가장 큰 데이터 품질 도구 시장 점유율을 차지했습니다. 이는 오늘날 비즈니스 환경에서 고객 데이터 관리의 중요성이 커지고 있음을 나타냅니다.

다양한 산업 분야의 기업들은 전략적 결정을 내리고 고객 경험을 향상시키는 데 있어 고객 데이터의 중요한 역할을 인식하고 있습니다. 이러한 지배력은 마케팅 효율성과 서비스 제공을 개선하기 위해 고객 상호작용을 수집하고 분석하는 고객 관계 관리(CRM) 시스템에 대한 의존도가 높아지는 데 더욱 기인할 수 있습니다.

또한, 개인화된 마케팅 전략의 등장으로 기업은 고객 데이터를 수집하고 분석하여 맞춤형 서비스를 제공하는 데 막대한 투자를 하게 되었습니다. 기업은 고객 선호도와 행동에 대한 통찰력을 얻으려고 노력하면서 고객 데이터의 정확성과 신뢰성을 보장하기 위해 데이터 품질 도구로 전환하고 있습니다.

또한 GDPR 및 CCPA와 같은 규제 압력으로 인해 조직은 고객 데이터를 책임감 있게 관리하고 규정 준수를 보장하는 것이 필수적이 되었으며, 이는 데이터 품질 도구에 대한 추가 투자를 촉진했습니다.

기능별

기능에 따라 시장은 데이터 거버넌스, 데이터 마이그레이션, 데이터 통합,데이터 분석및 기타. 데이터 거버넌스 부문은 예측 기간 동안 18.54%의 놀라운 CAGR을 기록할 준비가 되어 있으며, 이는 조직 전체에서 데이터 품질 관리 및 규정 준수의 중요한 요소로서 데이터 거버넌스에 대한 인식이 높아지고 있음을 강조합니다.

기업에서 엄청난 양의 데이터가 생성됨에 따라 데이터 관리를 위한 체계적인 정책과 절차의 필요성이 중요해졌습니다. 이제 조직은 데이터 무결성, 보안, GDPR 및 HIPAA와 같은 다양한 규정 준수를 보장하기 위해 효과적인 데이터 거버넌스가 필수적이라는 것을 깨닫고 있습니다.

소비자와 규제 기관 사이에서 데이터 개인 정보 보호에 대한 우려가 높아지면서 조직은 데이터 위반 및 규정 준수 위반과 관련된 위험을 완화하기 위해 데이터 거버넌스 전략을 우선시해야 했습니다. 이로 인해 기업이 데이터 관리 관행에 대한 명확한 소유권, 책임, 투명성을 확립할 수 있도록 지원하는 데이터 거버넌스 도구에 대한 투자가 급증했습니다.

또한 디지털 혁신의 추세로 인해 데이터 환경의 복잡성이 증가하여 강력한 데이터 거버넌스 프레임워크의 필요성이 더욱 강조되었습니다.

최종 용도별

최종 용도에 따라 시장은 BFSI, 의료, 소매 및 전자 상거래, 통신 및 IT 등으로 구분됩니다. BFSI 부문은 2023년 데이터 품질 도구 시장을 주도하여 4억 1200만 달러의 가치를 달성했습니다.

금융 규제 당국이 부과하는 엄격한 규제 요건으로 인해 보고 및 의사결정의 정확성과 무결성을 보장하기 위해서는 효과적인 데이터 품질 관리 솔루션을 구현해야 합니다. 또한 은행 및 금융 서비스의 디지털화가 증가함에 따라 온라인 거래, 고객 상호 작용 및 모바일 애플리케이션에서 생성되는 데이터가 급증했습니다.

이렇게 증가하는 데이터 양으로 인해 데이터를 효과적으로 관리하고 정리하여 기관이 규정 준수 표준을 준수하면서 안정적인 서비스를 제공할 수 있도록 보장하는 강력한 데이터 품질 도구에 대한 수요가 높아졌습니다. 또한 BFSI 부문은 개인화된 제안과 향상된 서비스 제공을 통해 고객 경험을 향상시키는 데 중점을 두고 있으며, 더욱이 정확한 고객 데이터 관리에 대한 필요성을 높이고 있습니다.

데이터 품질 도구 시장 지역 분석

지역을 기준으로 글로벌 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양, MEA 및 라틴 아메리카로 분류되었습니다.

북미 데이터 품질 도구 시장 점유율은 글로벌 시장의 39.07%를 차지했으며 2023년에 4억 5,970만 달러로 평가되었습니다. 이러한 상당한 점유율은 다양한 산업 분야에서 데이터 기반 의사 결정과 신속한 디지털 혁신을 강조한 데 기인할 수 있습니다. 금융, 의료, 소매 등을 포함합니다. 주요 기술 회사의 존재와 강력한 IT 인프라도 이 지역의 시장 성장을 촉진하는 데 중요한 역할을 했습니다.

조직이 경쟁 우위를 위해 고품질 데이터의 중요성을 점점 더 인식함에 따라 데이터 품질 도구에 대한 투자가 급증했습니다. 또한 HIPAA(Health Insurance Portability and Accountability Act) 및 Sarbanes-Oxley Act와 같은 규정 준수 요구 사항으로 인해 엄격한 데이터 관리 관행이 필요해졌으며 이러한 도구에 대한 수요가 더욱 늘어나고 있습니다.

또한 북미에는 상당수의 확고한 데이터 품질 솔루션 제공업체가 있어 혁신과 고급 기술에 대한 접근을 촉진하고 있습니다. 기업이 데이터 품질을 유지하기 위해 보다 효율적이고 확장 가능한 옵션을 추구함에 따라 데이터 관리에서 클라우드 기반 솔루션과 인공 지능(AI)의 채택이 늘어나면서 시장이 성장할 것으로 예상됩니다.

전반적으로, 데이터 품질 도구 시장에서 북미 지역의 지배적인 위치는 향상된 운영 효율성과 고객 만족을 위해 데이터 활용에 대한 전략적 초점을 반영합니다.

아시아 태평양 지역은 급속한 디지털화와 해당 지역 기업의 데이터 품질 중요성에 대한 인식 증가로 인해 향후 몇 년 동안 가장 높은 CAGR 18.64%로 성장할 것으로 예상됩니다.

아시아 태평양 지역의 경제가 계속 발전함에 따라 조직은 시장에서 경쟁 우위를 확보하려면 데이터의 효과적인 데이터 관리가 필수적이라는 것을 인식하고 있습니다. 전자상거래, 의료, 금융 등 다양한 부문에서 데이터 생성이 급증함에 따라 데이터 정확성과 일관성을 보장하기 위한 강력한 데이터 품질 도구가 필요합니다.

또한 인공 지능(AI), 기계 학습(ML), 빅 데이터 분석과 같은 고급 기술의 채택이 증가함에 따라 이 지역의 데이터 품질 솔루션에 대한 수요가 늘어나고 있습니다. 이러한 기술을 통해 조직은 방대한 양의 데이터를 효율적으로 처리하고 실행 가능한 통찰력을 도출할 수 있으므로 데이터 품질 관리를 최우선 과제로 삼을 수 있습니다.

또한 데이터 개인 정보 보호 및 GDPR(일반 데이터 보호 규정) 및 현지 데이터 보호법과 같은 규정 준수에 대한 우려가 커지면서 데이터 거버넌스 및 품질 도구에 대한 투자가 늘어나고 있습니다.

경쟁 환경

글로벌 데이터 품질 도구 시장 보고서는 업계의 단편화된 특성을 강조하는 귀중한 통찰력을 제공합니다. 저명한 기업들은 제품 포트폴리오를 확장하고 다양한 지역 내에서 시장 점유율을 높이기 위해 파트너십, 인수합병, 제품 혁신, 합작 투자 등 여러 주요 비즈니스 전략에 집중하고 있습니다.

기업은 서비스 확장, 연구 개발(R&D) 투자, 새로운 서비스 제공 센터 설립, 서비스 제공 프로세스 최적화 등 시장 성장을 위한 새로운 기회를 창출할 수 있는 영향력 있는 전략적 이니셔티브를 구현하고 있습니다.

데이터 품질 도구 시장의 주요 회사 목록

• IBM 주식회사
• SAP SE
• 신탁
• 인포매티카(주)
• 탈렌드, Inc.
• SAS 연구소 Inc.
• Experian 정보 솔루션, Inc.
• 정확하게
• 시니티
• 콜리브라

주요 산업 발전

• 2024년 8월(파트너십):Collibra는 SAP Datasphere와의 통합을 시작하여 중요한 비즈니스 데이터에 대한 확장 가능한 액세스를 지원했습니다. 이러한 통합은 SAP Analytics Cloud를 향상시키고 SAP Datasphere 모델을 지원하여 공동 고객에게 신뢰할 수 있고 관리되는 데이터를 제공합니다. 이번 개발은 기업의 데이터 환경 전반에 걸쳐 통합된 비즈니스 데이터 패브릭을 구축하는 데 중요한 단계입니다.
• 2024년 6월(확장):Syniti는 글로벌 솔루션 제공업체인 Caldic이 Syniti의 Knowledge Platform을 활용하여 데이터 품질을 향상하고 글로벌 마스터 데이터 관리(MDM) 프레임워크를 구축할 것이라고 발표했습니다. 이 파트너십은 Caldic이 깨끗한 고품질 데이터로 운영하여 장기적으로 적극적인 거버넌스와 지속적인 데이터 정확성을 촉진할 수 있음을 보여줍니다.

글로벌 데이터 품질 도구 시장은 다음과 같이 분류되었습니다.

유형별

• 고객 데이터
• 제품 데이터
• 재무 데이터
• 규정 준수 데이터
• 기타

기능별

• 데이터 거버넌스
• 데이터 마이그레이션
• 데이터 통합
• 데이터 분석
• 기타

최종 용도별

• BFSI
• 헬스케어
• 소매 및 전자상거래
• 통신 및 IT
• 기타

지역별

• 북아메리카
  • 우리를.
  • 캐나다
  • 멕시코
• 유럽
  • 프랑스
  • 영국
  • 스페인
  • 독일
  • 이탈리아
  • 러시아 제국
  • 유럽의 나머지 지역
• 아시아태평양
  • 중국
  • 일본
  • 인도
  • 대한민국
  • 아시아 태평양 지역
• 중동 및 아프리카
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  • 북아프리카
  • 남아프리카공화국
  • 중동 및 아프리카의 나머지 지역
• 라틴 아메리카
  • 브라질
  • 아르헨티나
  • 라틴 아메리카의 나머지 지역