데이터 레이크 시장 크기 및 점유율 분석 - 성장 추세 및 예측 (2023 - 2030)

데이터 호수 시장 크기는 도달 할 것으로 예상된다 US$ 57.10억 by 2030, 부터 US$ 12.26억 에 2023, 에서 CAGR 의 24.6% 예측 기간 중. 데이터 호수는 구조화, 세미 구조화 및 구조화 된 데이터를 저장하는 중앙 집중식 저장소입니다. 데이터 호수는 기업이 필요로 할 때까지 네이티브 형식으로 광범위한 데이터를 저장 할 수 있습니다. 그들은 조직이 엄청난 양의 데이터에서 실시간 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다. 데이터 호수 시장의 주요 드라이버는 데이터 볼륨 증가, 고급 분석 필요, 비용 최적화, 빠른 통찰력.

데이터 호수 시장은 구성 요소, 배포, 조직 크기, 비즈니스 기능, 산업 수직 및 지역에 따라 구분됩니다. 구성 요소에 따라 시장은 솔루션(Data Discovery, Data Integration and Management, Data Lake Analytics, Data Visualization, Others) 및 서비스(Managed Services, Professional Services)로 구분됩니다. 가장 큰 시장 점유율에 대한 솔루션 세그먼트 계정은 수집, 저장, 분석 데이터를 원시 형식으로 재배치해야합니다. Data discovery, data integration, analytics 및 시각화와 같은 솔루션은 데이터 레이크 솔루션의 성장을 주도하고 있습니다.

Data Lake Market 지역 통찰력:

• 북아메리카 예측 기간 동안 데이터 호수의 가장 큰 시장이 될 것으로 예상되며 2022 년 시장 점유율의 30 % 이상을 차지했습니다. 북미 시장에서의 성장은 초기 채택에 영향을 미칩니다. 데이터 분석 솔루션, 주요 기술 플레이어의 존재, 큰 데이터 및 AI (Artificial Intelligence)에 투자 성장.
• 유럽 연합 (EU) 데이터 호수의 두 번째로 큰 시장이 될 것으로 예상된다, 이는 시장 점유율의 23% 이상 차지 2022. 유럽 시장에서 시장의 성장은 데이터 보호 및 개인 정보 보호, 자동차 제조 회사의 존재 및 클라우드 기반 솔루션의 채택에 관한 정부 규정에 근거합니다.
• 아시아 태평양 시장은 데이터 호수의 가장 빠르게 성장하는 시장이 될 것으로 예상되며 2022 년 시장 점유율의 27% 이상을 차지합니다. 아시아 태평양 시장의 성장은 업계 전반에 걸쳐 데이터 생성을 증가시키고, 기업에 의한 기술 지출, 선도적인 분석 공급 업체의 전략적 발전을 선도하는 것으로 간주됩니다.

한국어 1. 글로벌 데이터 호수 시장 점유율 (%), 지역, 2022

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분석가의 Viewpoint

데이터 호수 시장은 앞으로 몇 년 동안 상당한 성장을 경험하기 위해 poised. 전통적인 데이터 창고는 점점 더 많은 양, 각측정속도 및 다양한 데이터를 처리하기 위해 inadequate로 보였습니다. 이것은 데이터 호수 채택을위한 주요 드라이버가 큰, 구조되지 않은 데이터 세트의 저장 및 분석을위한 유연한 확장 가능한 솔루션을 제공합니다. 보안은 일부 조직에 대한 구속이 될 것이며, 향상 된 관리 및 액세스 제어는 우려를 돕습니다.

북미는 현재 큰 데이터 및 고급 분석 기술 기업에 의해 강력한 투자로 인해 데이터 호수 시장을 지배합니다. 그러나 아시아 태평양 지역은 가장 빠른 속도로 성장할 것으로 예상됩니다. 이것은 중국, 인도 및 기타와 같은 국가의 민간 기업 및 정부 기관 모두 간의 디지털 전환 이니셔티브에 의해 구동 전략적 이점에 대한 데이터를 활용. 소매, 제조 및 의료 분야의 많은 조직은 이미 예측 유지 보수, 개인화 된 마케팅 및 임상 연구와 같은 사용 사례에 데이터 호수를 구현했습니다.

Opportunities는 데이터 통합, 품질, 카탈로그 및 검색에 대한 기능을 확장하기 위해 데이터 호수 공급 업체에 대한 존재. 셀프 서비스 옵션을 제공하면 비즈니스 사용자 중 채택을 가속화 할 수 있습니다.

데이터 레이크 시장 드라이버:

• 데이터 볼륨 및 다양성 성장: 데이터 볼륨의 지속적인 성장과 다양한 데이터 호수 시장의 주요 드라이버입니다. 산업 전반에 걸쳐 디지털화 증가를 통해 생성되는 데이터의 양은 exponentially 곱합니다. 이 자료는 소셜 미디어, 모바일 장치, 센서, 엔터프라이즈 애플리케이션 등과 같은 소스에서 제공됩니다. 구조화, 세미 구조화 및 구조화 된 데이터의 거대한 볼륨을 관리하는 것은 조직의 도전입니다. 전통 데이터 관리 시스템은 각측정속도, 볼륨 및 다양한 처리에 필수적입니다. 큰 자료· 이것은 데이터 호수의 채택을 운전하고, 그 원료 형식으로 데이터를 섭취하고 비용을 효율적으로 저장 할 수 있습니다. 기업은 데이터 호수를 구현하여 소스를 분산시키는 데이터가 더 깊은 통찰력을 위해 중앙 저장소에 통합됩니다. 예를 들어 6 월 2022에서 Snowflake 데이터 클라우드 회사 인 Snowflake Data Cloud에 데이터 호수를 구축하고 배포하기위한 Unistore를 시작했습니다. Unistore는 Snowflake의 단일, 통합 플랫폼을 사용하여 개발, 배포 및 관리 데이터 호수를 사용할 수 있습니다.
• 고급 분석 및 AI: 고급 분석 및 인공 지능 (AI)의 필요는 데이터 호수의 채택을 촉매화하고 있습니다. Data Lakes는 대부분의 과립 형식의 데이터 저장을 허용하며, 이는 훈련 기계 학습 및 AI 알고리즘을 더 정확하게 활용할 수 있습니다. 원료의 가용성, 처리되지 않은 데이터는 더 나은 예측 모델링을 용이하게합니다. 데이터 호수는 ML (Machine Learning) / AI (Artificial Technology) 도구를 보완하여 예측 분석, 고객 세그먼트, 예측 모델링, 기타에 대한 깨끗하고 집계 된 데이터를 제공합니다. ML/AI를 가진 자료 호수의 결합한 힘은 금융 서비스, 정보 기술 등 같이 기업의 맞은편에 지적인 그리고 빠른 결정 가능하게 합니다.
• 실시간 데이터 처리: 실시간 데이터 분석은 데이터 호수의 중요한 드라이버입니다. Time-sensitive insights, 조직은 스트리밍 데이터를 통합하고 실시간 분석을 가능하게 할 수있는 솔루션이 필요합니다. 데이터 호수는 Lambda 아키텍처, Apache Spark 등과 같은 기능을 통해 지속적인 데이터 섭취 및 처리 할 수 있습니다. stale data batches에 대한 분석 대신 최신 분석이 가능합니다. Data Lakes는 IoT(Internet of Thing) 장치, clickstreams, 센서 등 실시간 데이터를 처리하고 신속하게 통찰력을 생성합니다. 즉각적인 데이터 중심의 결정이 필요한 것은 따라서 데이터 호수의 채택을 연료를 공급합니다.
• 클라우드 배포: 클라우드 기술의 채택은 클라우드 기반 데이터 호수의 수요를 운전하고 있습니다. Cloud-native 데이터 호수는 큰 데이터 워크로드에 대한 민첩성, 확장성 및 신뢰성을 제공합니다. AWS, Microsoft Azure 및 Google Cloud와 같은 클라우드 제공 업체는 완전히 관리 된 데이터 호수 솔루션을 제공합니다. On-premise 데이터 호수에 대한 인프라를 제공해야 합니다. 클라우드 기반 데이터 호수의 탄력성은 동적 요구 사항에 따라 계산 및 저장을 할 수 있습니다. Cloud data lake는 언제 어디서나 데이터에 액세스 할 수 있습니다. 클라우드 배포의 이점은 따라서 시장 성장을 추진하고 있습니다.

데이터 레이크 시장 기회:

• 하이브리드 및 멀티 클라우드 데이터 레이크: 하이브리드 클라우드 및 멀티 클라우드 아키텍처는 데이터 호수 시장의 중요한 기회를 제공합니다. 조직은 종종 온프레미스 데이터 센터와 여러 공공 클라우드를 통해 배포된 데이터가 있습니다. 하이브리드 및 다중 클라우드 데이터 호수를 채택하면 환경에 통합된 플랫폼으로 데이터를 통합할 수 있습니다. 이 집계 된 데이터는 더 깊은 비즈니스 통찰력을 제공 할 수 있습니다. Hybrid data lake는 클라우드 및 온프레미스 소스로부터 데이터를 통합할 수 있습니다. 멀티 클라우드 데이터 호수는 다른 클라우드 플랫폼에서 상호 운용성을 허용합니다. Data Lake 공급 업체는 하이브리드 및 멀티 클라우드 기능을 강화하고 조직이 새로운 아키텍처를 구현하는 데 도움이됩니다.
• 실시간 및 스트림 분석: 실시간 데이터 분석은 데이터 호수 시장에서 성장할 수있는 주요 기회를 제공합니다. Time-critical 통찰력을 위해, 사업은 정적 데이터 세트 대신 데이터 스트림을 분석해야합니다. Vendor는 실시간 처리를위한 스트리밍 분석 도구를 사용하여 데이터 호수 솔루션을 통합합니다. 이 조직은 의사 결정에 적시 통찰력을 얻습니다. 스트리밍 및 실시간 분석과 통합 된 데이터 호수는 향후 몇 년 동안 높은 수요를 경험할 것입니다.
• 자료 Democratization: 데이터 호수를 통해 데이터 민주화는 시장의 확장에 대한 영향력있는 기회입니다. 셀프 서비스 분석이있는 데이터 호수는 기술 및 비 기술 사용자에게 쉽게 데이터 액세스를 허용합니다. 이 도움말 비즈니스 사용자는 코딩 전문지없이 상황에 따라 통찰력을 추출합니다. Data lake 공급 업체는 메타데이터 관리, 데이터 카탈로그 및 관리 기능을 강화하여 데이터 검색을 단순화합니다. 증강 데이터 준비는 IT/data 팀의 의존도를 감소시킵니다. Data democratization 이니셔티브는 데이터 호수에 의해 구동되는 조직 전체에 대한 사실 기반 결정. 예를 들어, 9월 2022일, 주요 특징 Oracle Unity Data Lake Service를 발표했습니다. 고객이 통찰력에 시간을 줄일 수 있습니다. 새로운 클라우드 기반 서비스는 개발자가 중앙 집중식 저장소에 어떤 유형의 데이터를 쉽게 활용할 수 있도록 해줍니다.
• Edge Computing 통합: Edge 컴퓨팅 솔루션과 데이터 호수의 통합은 혁신을 위한 주요 기회를 제공합니다. IoT 채택이 성장함에 따라 데이터의 엄청난 양이 가장자리에 생성됩니다. 데이터 호수와 가장자리 분석 결합은 가장자리 장치에서 유용한 데이터의 필터링 및 통합을 허용한다. Data Lakes와 결합된 Edge 컴퓨팅은 데이터 전송을 클라우드로 단축하여 실시간 분석 기능을 향상시킵니다. Data lake 공급 업체는 이 중요한 기능을 구축하기 위해 Edge 컴퓨팅 플랫폼과 통합을 강화하고 있습니다.

데이터 레이크 시장 동향:

• Cloud Data Lakes의 장점: 클라우드 기반 데이터 호수의 채택은 주요 추세로 상승합니다. AWS, Microsoft Azure 및 Google Cloud가 제공하는 클라우드 데이터 레이크 솔루션은 확장성, 신뢰성 및 탄력과 같은 혜택을 제공합니다. Leading Cloud Provider는 보안 및 완전 관리 된 데이터 호수의 빠른 배포를 가능하게합니다. 클라우드 데이터 호수의 Serverless 아키텍처는 기업의 인프라 오버 헤드를 감소시킵니다. 이 장점은 클라우드 호스팅 데이터 호수, 특히 하이브리드 및 멀티 클라우드 구현에 대한 선호도를 보여줍니다.
• 데이터Ops 방법론: 자료실 Ops는 데이터 파이프라인 관리에 대한 접근은 데이터 호수 시장에서 새로운 트렌드입니다. 자료실 Ops는 CI/CD와 같은 DevOps 모범 사례를 데이터 분석 수명주기에 적용합니다. DataOps 문화 및 프로세스를 채택하면 작업 가능한 통찰력에 raw data ingestion 사이의 시간을 단축할 수 있습니다. Agile 데이터 모델링, 자동화 된 데이터 검증, 버전 제어 시스템은 데이터 엔지니어, 분석가, 과학자 간의 협업을 향상시킵니다. 이 가속 제품 개발 및 결정 만들기. Data Lake 공급 업체는 DataOps-centric 도구를 통합하여이 추세와 일치합니다.
• Metadata 관리: 효과적인 메타데이터 관리는 데이터 자산의 비즈니스 컨텍스트를 구축하기 위해 데이터 호수의 상승 추세입니다. Descriptive metadata는 엔터프라이즈 전체 데이터 검색 및 관리 기능을 지원합니다. Data Lakes는 자동화된 태깅, 카탈로그, 색인, 그리고 메타데이터를 유지하기 위한 ontologies를 구현하고 있습니다. 자연 언어 처리 및 ML 알고리즘은 메타 데이터 품질을 향상시킵니다. 전체 기능을 갖춘 데이터 카탈로그, 비즈니스 광택은 셀프 서비스 분석 권한을 부여합니다. 증강 데이터 준비는 다운스트림 분석 오류를 감소시킵니다. Data Lake 솔루션은 강력한 메타데이터 기능에 중점을 두고 있습니다. 예를 들어, 3 월 2023에서, 정확하게 파악, LLC, 데이터 무결성의 글로벌 리더 인 Snowflake와 함께 확장 된 파트너십은 데이터 warehousing 및 분석 기능을 통해 더 나은 비즈니스 결정을 위해 데이터를 잠금 해제하는 클라우드 기반 데이터 플랫폼입니다.
• MLOps 통합: MLOps(Machine Learning Operations) 플랫폼과 통합 데이터 호수는 성장 추세입니다. MLOps 원리는 배치, 감시자를 돕고, 가늠자에 기계 학습 모형을 유지합니다. MLOps와 데이터 호수를 결합하여 ML 파이프라인의 신뢰성과 버전 컨트롤을 향상시킵니다. CI/CD 프로세스를 사용하여 새로운 데이터로 재훈련 알고리즘을 가능하게 합니다. Data lake는 ML 모델을 공급하기 위해 깨끗하고 변형 된 데이터를 제공합니다. 그들은 모델 개발에 사용되는 교육 데이터 세트 버전을 저장합니다. 합동 MLOps와 자료 호수 기능은 사업 가치를 위한 AI 신청의 채택을 가속화합니다.

자료 호수 시장 Restraints:

• 데이터 보안 및 개인 정보 수집 : 데이터 보안 및 개인 정보 취급에 대한 접근은 데이터 호수 채택의 핵심 과제입니다. 중앙화 된 데이터 상점 증가 취약점 위험 및 강력한 액세스 제어가 필요합니다. 적절한 암호화 및 토큰화의 부족은 데이터 도난 및 오용의 가능성을 높입니다. 복잡한 파이프라인에 걸쳐 데이터를 추적하는 것은 어렵습니다. 데이터 호수는 엄격한 인증, 과립 접근 정책 및 데이터 보호를 보장하기 위해 감사를 수행해야합니다. GDPR(General Data Protection Regulation)과 같은 개인 정보 보호 규정은 고객 데이터에 대한 준수 오버 헤드를 추가합니다. 보안 및 개인 정보 보호 문제는 데이터 호수 공급 업체에 중요한 장애물입니다. 카운터밸런스: 데이터 보안 및 개인 정보 보호의 문제를 해결하기 위해 데이터 호수 시장은 데이터의 보호 및 지배력을 향상시킬 수있는 몇 가지 모범 사례와 솔루션을 채택해야합니다. 이 중 일부는 데이터 품질 및 검증 도구를 사용하여 액세스 제어 및 정체 관리 구현, 나머지 및 transit에서 데이터를 암호화하고 데이터 관리 및 준수 프레임 워크를 활용합니다.
• Complex Data 통합: disparate 소스에서 유일하게 통합 된 데이터 호수의 siloed 데이터는 시장 성장을위한 장애물입니다. 다양한 구조화, 구조화 및 세미 구조화 된 데이터 유형은 복잡한 것입니다. CSV, JSON, AVRO 등과 같은 데이터 형식의 상호 운용성 부족 여러 데이터베이스에서 데이터의 관계를 매핑, 앱은 기술적으로 도전합니다. 들어오는 데이터 스트림 사이의 재구성의 애정은 discrepancies에 리드합니다. 파이프라인 전체에 걸쳐 데이터 무결성, 품질 및 관리가 어렵습니다. 스무디 데이터 통합은 위협 데이터 호수 공급자가 극복하는 것을 목표로합니다. 카운터밸런스: 이 문제는 파일 크기 및 성능 향상 및 저장 오버 헤드를 방지하기 위해 파일의 수를 최적화하여 해결 될 수 있습니다. 엄지의 일반 규칙은 256MB 이상이며 1GB 미만의 파일이 있습니다.
• 재능 부족: 큰 데이터 및 분석에서 훈련 된 숙련 된 인력의 부족은 시장 성장을 방해합니다. 대규모 데이터 호수 생태계의 배포 및 관리는 현재 scarce 인 전문 지식을 필요로합니다. 데이터 엔지니어는 Hadoop, Spark, Hive, Kafka 등과 같은 다양한 오픈 소스 도구를 마스터해야합니다. Data modelers, data Analysts 및 data 과학자들은 고급 분석을위한 데이터 호수를 활용하는 데 경험이 필요합니다. 데이터 관리, ML/AI, 데이터 시각화를 통한 Cross-domain 지식과 함께하는 전문가 급속한 기술 진화는 또한 지속적인 reskilling 및 훈련을 necessitates. 데이터 재능 위기를 해결하는 것은 시장 카운터밸런스에 대한 열쇠입니다. 기존 인력을 육성하고 육성하고, 지속적인 교육과 학습 기회를 제공, 경력 개발 경로와 인센티브를 창출하고, 협업과 혁신의 문화를 육성하는 시장 성장을 높일 수 있습니다.

최근 개발:

신제품 출시 :

• 10월 2022일 주요 특징 클라우드 애플리케이션과 클라우드 플랫폼 서비스의 종합적이고 완전 통합된 스택을 제공하여 고객의 경험을 향상시키기 위해 업계 전반에 걸쳐 인공 지능 모델을 확장합니다. 다른 산업 전반에 걸쳐 조직을 돕기 위해 Oracle은 15 개의 기본 인공 지능 (AI) 모델을 Oracle Unity에 추가했습니다.
• 8월 2022일 사이트맵클라우드 데이터베이스 및 분석 관련 소프트웨어, 제품 및 서비스를 제공하는 미국 기반의 소프트웨어 회사인 VantageCloud Lake, Teradata의 첫 번째 제품인 VantageCloud Lake를 발표했습니다.
• 5월 2022일 사이트맵 Teradata Data Lake for analytics를 도입하여 Analytics-ready 데이터에 대한 액세스를 제공하는 데이터 스왑을 지원합니다. 이것은 조직이 시간을 가속화하는 데 도움이됩니다.

인수 및 파트너십:

• 2021년 10월, Databricks는 8080 Labs, 오픈 소스 데이터 통합 회사인 8080 Labs, 클라우드 기반 데이터 파이프라인을 만들 수 있는 기능을 확장하기 위한 통합 데이터 분석 플랫폼입니다. 이 인수는 데이터 호수와 데이터 통합 시장에서 Databricks의 존재를 강화했습니다.
• 6월 2022일 Confluent는 Apache Kafka 프로젝트에 기여하고 Kafka 기술 및 MongoDB에 기반을 둔 플랫폼을 제공하는 것이 대중적이고 오픈 소스, 문서 중심 NoSQL 데이터베이스 프로그램은 데이터 호수와 운영 데이터베이스 사이의 실시간 데이터 스트리밍을 단순화하기 위해 파트너로 알려져 있습니다. 이 공동 솔루션은 개발자가 실시간 응용 프로그램을 구축하는 데 도움이됩니다.
• 2022년 2월에서는 데이터 무결성, 데이터 통합 및 데이터 품질 솔루션인 Cazena, 클라우드 데이터 플랫폼인 서비스 회사로서 데이터 호수 관리 기능을 확장하기 위한 회사입니다. 이 움직임은 정확하게 시장 위치 강화.

한국어 2. 글로벌 데이터 호수 시장 점유율 (%), 성분에 의하여 2022년

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Data Lake Market의 최고 회사:

• Amazon 웹 서비스
• 마이크로 소프트
• IBM의
• 주요 특징
• 클라우드
• 언어 선택
• 사이트맵
• 스낵 바
• 스노우레이크
• 닥터미오
• 사이트맵
• SAS 연구소
• 구글 +
• Alibaba 클라우드
• Tencent 클라우드
• 로드 중 ...
• 소프트웨어
• SAP 지원
• Dell 기술
• —— 크리스

정의: 데이터 호수는 기업이 구조화, 세미 구조화 및 기본 형식의 구조화 된 데이터를 저장 할 수있는 중앙 집중식 저장소입니다. Data Lakes는 데이터베이스, 센서, 모바일 앱, 소셜 미디어 및 SaaS(Software as a Services) 애플리케이션과 같은 다양한 소스에서 원료 데이터를 분석합니다. 이 데이터는 분석, 기계 학습 및 AI를 통해 derive Actionable Insights 및 aid 실시간 의사결정에 사용됩니다. Data lakes는 전통적인 자료 창고의 한계를 극복하고 schemas 없이 자료의 저장을 허용합니다. Data Lakes는 조직이 조직 전체에 분산 된 데이터 자산의 의미있는 통찰력을 얻는 데 도움이됩니다. 데이터 호수에서 제공하는 주요 기능은 데이터 섭취, 데이터 발견, 데이터 준비, 데이터 관리, 분석 및 기계 학습을 포함합니다. 데이터 호수 솔루션의 리드 공급자는 AWS, Microsoft, Google Cloud, IBM, Oracle 및 Cloudera를 포함합니다. Data Lakes는 데이터 중심의 의사결정을 향상시키기 위해 산업 전반에 걸쳐 견인력을 얻고 있습니다.