메타데이터 관리 도구 시장 크기 및 점유율 분석 - 성장 추세 및 예측 (2024-2031)
글로벌 메타데이터 관리 도구 시장은 가치로 추정됩니다. US$ 10.12 Bn 에서 2024 견적 요청 US$ 37.08 Bn 으로 2031, 합성 연간 성장률 전시 (CAGR) 2024에서 2031로 20.4%.
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메타데이터 관리 도구 시장은 조직 전반에 걸쳐 데이터 볼륨을 올리고 쉽게 검색하고 검색하고 검색하고 검색할 수 있는 컨텐츠를 생성하고 색인화하기 위해 수요를 늘리고 있습니다. 기술에 대한 급속한 발전 구름 많음 컴퓨팅, 빅 데이터 분석, 인공 지능 및 IoT (Internet of Things)는 매일 구조화 및 구조화 된 데이터의 생성에 중점을 둡니다. 이 데이터 deluge는 조직을 효과적으로 관리할 수 있는 강력한 도구와 솔루션을 구동하고 이 풍부한 정보의 메타 데이터 및 파생적인 귀중한 통찰력을 관리할 수 있습니다. 또한 데이터 프라이버시 및 지역 데이터 저장에 대한 엄격한 규정도 강력한 메타데이터 관리 솔루션을 채택하기 위해 기업을 강제합니다. Vendor는 중앙화된 메타데이터 관리, 자동 태그 및 분류와 같은 기능과 도구의 기능을 강화하는 데 집중하고 있습니다. 메타데이터 관리 도구 시장은 산업 전반에 걸쳐 데이터 풍경의 복잡성 때문에 예측 기간 동안 성장할 것으로 예상됩니다.
데이터 무결성 및 거버넌스 필요
조직 전반에 걸쳐 디지털 데이터의 거대한 성장으로 Metadata에 효과적인 거버넌스를 수립할 필요는 매우 중요합니다. 다중 내부 및 외부 시스템은 매일 데이터의 petabytes를 생성하므로 데이터 분류, 액세스 관리 및 정보를위한 일관성있는 프레임 워크없이 기업에 매우 어렵습니다. 계정 관리· Poor metadata 관행은 잠재적으로 데이터 무결성을 jeopardize 할 수 있으며, 일관된 고품질 메타 데이터에 의존하는 주요 비즈니스 프로세스를 제기합니다.
더 많은 기업이 단순히 데이터의 엄청난 금액을 수집하는 것은 충분히 가치가 없습니다. 진정한 잠재력은 메타데이터 워크플로우의 효과적인 관현악에 속하며, 정통된 사용자와 시스템만 접근할 수 있습니다. 이것은 내부 및 외부 위협에 대한 방어하면서 비즈니스 단위의 최적의 데이터 공유를 가능하게합니다. 메타데이터 관리 접근 방식은 개인 정보 보호, 동의 및 보고에 대한 엄격한 준수 요구 사항을 만족시킵니다. 데이터 품질을 보장하고 사고 또는 의도적 변화에 대한 감시를 위해 쉽게 감사를 용이하게합니다.
예를 들어, 2021년 6월, 기업 데이터 관리의 글로벌 리더인 Syniti는 smartShift와 전략적 파트너십을 발표했습니다. SAP 혁신 및 Natuvion을위한 지능형 자동화 솔루션을 제공하며 조직 마이그레이션 및 비즈니스 크리티컬 데이터 및 프로세스를 현대화하는 데 도움이되는 디지털 혁신 회사입니다. 이 파트너십은 SAP 시스템 변환의 smartShift의 자동화 된 클라우드 마이그레이션 기능과 Natuvion의 경험과 결합 된 데이터 관리의 Syniti의 전문성을 활용하여 조직이 디지털 전환 이니셔티브를 가속화하는 데 도움이됩니다.
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셀프 서비스 분석의 상승
조직은 데이터에 대한 액세스를 민주화하고 더 빠른 의사결정을 위해 비즈니스 사용자에게 권한을 부여하기 위해 압력을 증가시킵니다. IT 및 분석 팀은 중앙 집중식 IT 및 분석 팀에 단독으로 의존하는 전통적인 모델은 보고서를 실행하고 비즈니스 인텔리전스 솔루션을 개발하는 것은 오늘날의 동적 시장에서 woefully inadequate입니다. 분석은 더 많은 pervasive가된다, 사용자가 발견 할 수있는 셀프 서비스 제공에 대한 수요가있다, 이해, 및 제한된 지원으로 자신의 내부 및 외부 데이터 세트를 분산 레버리지.
메타데이터 기반 데이터 발견, 권장 엔진 및 드래그 앤 드롭 도구를 제공하는 플랫폼은 비즈니스 이해 관계자, 데이터 과학자 및 기타 인사를 찾고, 준비하고, 독자적으로 고유 한 요구를 기반으로 데이터를 분석 할 수 있습니다. 이 spurts 혁신은 다양한 사용자 그룹을 신속하게 개발 및 테스트 hypotheses constraints없이. 분석은 분산되고 인사이트가 소모되는 시점에서 삽입됩니다. 상호 작용하는 카탈로그를 통해 종합적인 메타데이터를 서핑함으로써, 조직은 준수하고 지배적인 방식으로 확장된 네트워크를 통해 셀프서비스 분석을 확장할 수 있습니다.
Analyst의 주요 Takeaways:
시장은 조직의 성장 수요에 의해 구동되고 일관되고 지배적인 방식으로 데이터의 성장량을 관리합니다. 또한, 다른 도구, 저장소, 데이터 소스를 통해 메타 데이터를 중앙으로 관리 할 필요가 다른 주요 성장 드라이버입니다. 북미는 현재 지역 전역의 많은 산업 분야에서 급속한 디지털 전환 이니셔티브에 빚지고 있습니다. 그러나 Asia Pacific은 가장 빠르게 성장하는 지역 시장으로 진출할 것으로 예상됩니다. AI, IoT, 클라우드 컴퓨팅과 같은 첨단 기술의 채택은 아시아 태평양의 메타 데이터 요구를 연료화합니다.
시장 성장에 중요한 것은 metadata 관리의 이점에 관한 인식의 부족입니다. 그러나, 시장 선수에 의한 지속적인 교육 및 훈련 프로그램은이 도전을 극복하는 데 도움이됩니다. 이 솔루션의 배포 및 유지 보수에 대한 높은 초기 비용은 일부 회사에 의해 hamper 지출 할 수 있습니다. 업계의 데이터 통합 및 품질 측정에 대한 성장이 필요하면 공급업체의 중요한 기회를 제공합니다. 규정 준수 및 정보 관리에 중점을 두는 것은 새로운 수익 창출의 또 다른 요인입니다. 또한 업계에 따라 제공되는 지속적인 사용자 정의는 플레이어의 확장 계획이 될 것입니다.
시장 도전: 상호 운용성 문제 해결
다른 공급 업체의 메타 데이터 관리 도구 사이의 상호 운용성 부족은 전 세계적으로이 도구의 광범위한 채택에 중요한 장애물이었습니다. 다른 제공 업체의 도구는 표준 및 형식을 스키마, 상점 및 교환 메타 데이터에 다를 때, 그것은 서로 통신 할 수없는 정보의 사일로를 만듭니다. 이 이동, 통합 및 여러 소스에서 메타 데이터를 포함하는 협력 노력에 어려움을 겪고 있습니다.
조직은 멀티 벤더 및 복잡한 기술 환경을 통합하는 프로젝트 및 자산을 취급합니다. 이러한 상호 운용성 문제는 상당한 어려움을 겪습니다. 메타데이터는 오늘날 산업 전반에 걸쳐 디지털 관행의 핵심 구성 요소로서, 메타데이터 자산을 완벽하게 결합하고 활용할 수 있는 인사이트는 비즈니스 출력과 생산성에 직접 영향을 미칠 수 있습니다. 그것은 또한 같은 메타 데이터가 다른 툴킷을 통해 지배되고 분석해야하는 경우 준수 위험을 증가시킵니다. 상호 운용성 문제 해결은 통합, 마이그레이션, 유지 보수 및 지원을 위한 추가적인 노력과 비용을 필요로 합니다.
시장 기회: AI 및 기계 학습의 채택
인공 지능과 기계 학습의 성장 채택은 글로벌 메타 데이터 관리 도구 시장을위한 훌륭한 기회를 제공합니다. 산업 전반에 걸쳐 조직은 AI (Artificial Intelligence)/ML (Machine Learning) 기술을 활용하여 중요한 비즈니스 프로세스 및 결정을 구동할 수 있으며, 이러한 시스템을 훈련하기 위해 고품질의 메타데이터가 필요합니다.
AI/ML는 구조화되고 정상화한 자료의 큰 양에 본과 상관관계를 확인합니다. 그러나 많은 조직은 여전히 siloed, inaccurate 또는 incomplete metadata와 투쟁합니다. 여러 소스에서 메타 데이터를 통합 할 수있는 효과적인 메타 데이터 관리 도구, 정의 및 속성을 조화시키고 메타 데이터 품질을 보장하는 것은 AI / ML 투자를 극대화하기 위해 조직을 위해 필수적입니다. 이 도구는 표준화 된 semantics 및 정책을 사용하여 데이터 전문가를 설명하고 관리 할 수 있으므로 기계 학습 모델은 추가 데이터 사전 처리없이 "AI-ready" metadata를 사용하여 신속하게 개발 할 수 있습니다.
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Metadata에 대한 통찰력 유형 - 기술 전문 지식은 기술적인 metadata 도구에 대한 수요를 구동
메타데이터 유형 측면에서 글로벌 메타데이터 관리 도구 시장 내에서 기술 메타데이터는 2024년 시장 점유율의 53.6%에 기여할 것으로 예상됩니다. 기술적인 metadata는 파일 형식, 압축 방법, 색깔 깊이 및 해결책과 같은 디지털 방식으로 목표의 기술적인 측면에 관하여 정보를 제공합니다. 시스템 및 소프트웨어를 상호 운용하고 사용자가 찾기, 인증 및 액세스 콘텐츠 또는 서비스를 돕습니다. 디지털 자산은 새로운 파일 형식, 메타 데이터 표준 및 기술로 더 복잡해졌습니다. 기술 메타 데이터 도구는 다양한 부서 및 팀 전반에 걸쳐 이러한 자산을 효율적으로 관리하기 위해 조직에 필수적입니다.
비즈니스 및 운영 메타 데이터는 종종 일반 비즈니스 분석가에 의해 수집되고 분류 될 수 있지만, 기술 메타 데이터는 데이터베이스, 프로그래밍 언어, 하드웨어 및 네트워킹과 같은 분야에서 전문성을 필요로합니다. 이진 인코딩 방식, 파일 유형의 기술 사양 및 특수 메타 데이터 스키마를 이해하는 것이 포함됩니다. 더 많은 기업들이 콘텐츠 및 맞춤 응용 프로그램, 플랫폼 및 워크플로우를 구축하고, 수요는 기술 자산의 광대 한 양 내에서 추출, 분류 및 링크 기술 속성 및 관계로 성장했습니다. Metadata 관리 도구는 이 프로세스를 간소화하고 기술 팀이 수동 데이터 수집 및 문서보다 더 높은 가치 작업에 집중할 수 있도록 합니다.
소프트웨어 개발 및 IT 운영은 더욱 정교한, 이러한 기능을 지원하는 데 필요한 기술 메타 데이터의 유형도 다양화. 예를 들어, API, 코드 구조, 프레임 워크, 인프라 구성 등 주변 메타데이터는 수명주기에 디지털 솔루션의 유지보수, 문제 해결 및 개선을 위한 중요한 기술적인 컨텍스트를 제공합니다. Dedicated Technical metadata tools는 구조, 제어, 자동화를 제공하여 효율적으로 수집 및 스케일의 전문 기술 속성을 활용할 수 있습니다. 그들의 사용은 이렇게 진보된 기술 기능 및 디지털 방식으로 가동을 가진 조직 사이에서 광대하게 되었습니다.
Insights By Deployment - 클라우드 유연성은 클라우드 기반 메타 데이터 채택을 연료
글로벌 메타 데이터 관리 도구 시장의 배포 모델 세그먼트를 고려하면 클라우드 기반 세그먼트는 2024 년 시장 점유율의 65.4%에 기여할 것으로 예상됩니다. 클라우드 모델의 유연성과 확장성은 조직이 점점 접근하고 metadata 리소스에 협력하고 싶은지 잘 정렬합니다. 클라우드 기반 메타데이터 관리 도구는 하드웨어 또는 지리적 위치에 의해 제약 없이 일반적인 메타데이터 자산에 배포된 팀을 허용합니다. 한 사용자가 만든 변경 및 업데이트는 메타 데이터 프레임 워크의 다른 공인 회원에게 즉시 동기화 및 사용할 수 있습니다.
Cloud 도구는 메타데이터 애플리케이션 및 저장소에 대한 보안 및 유지 관리의 부담을 완화하고 조직을 완화합니다. 하드웨어 새로 고침, 용량 계획 및 IT 오버 헤드 비용 on-premise 도구와 관련된 클라우드 구독을 통해 제거됩니다. 이것은 클라우드 기반 메타 데이터 관리가 훨씬 더 비용 효과적이지만 가장 큰 구현. 비용 효율성은 제한된 예산과 IT 직원을 가진 중소 기업을 위해 특히 중요한 결정 운전사입니다.
또 다른 주요 장점은 주기적인 비즈니스 요구 사항에 따라 클라우드 기반 메타데이터 도구를 빠르게 확장할 수 있는 능력입니다. 프로젝트 팀은 새로운 서버를 조달하지 않고 특정 이니셔티브에 대한 고립 된 메타 데이터 환경을 구축 할 수 있습니다. 프로젝트가 완료되면, 이러한 환경은 물리적 장비가 공간을 차지하지 않고 원활하게 분해 될 수 있습니다. 클라우드 배포의 확장성 및 유연성은 주기적 또는 예측 가능한 워크로드 패턴을 가질 수있는 메타 데이터 응용 프로그램에 대한 강력한 매력입니다.
Insights By End User - 규제는 Metadata 도구에서 BFSI 투자를 구동해야 합니다.
글로벌 메타 데이터 관리 도구 시장에서 최종 사용자 세그먼트를 기반으로 BFSI 세그먼트는 34.2% 2024에서 공유할 것으로 예상됩니다. 다양한 소스에서 구조화 및 구조화 된 데이터의 immense 볼륨을 가진 금융 기관 거래. 데이터 관리, 위험 관리 및 준수에 대한 엄격한 규정은이 업계의 우선 순위를 만들었습니다.
MiFID II, GDPR, BCBS 239, Dodd-Frank 및 KYC/AML 규범과 같은 주요 금융 규정은 메타 데이터 관리 도구의 채택을 주도하고 있습니다. 이 규정은 생명주기 전반에 걸쳐 민감한 고객 및 운영 데이터를 밀접하게 추적하기 위해 회사가 필요합니다. 생성에서 공유, 수정 및 저장. Metadata 도구는 조직은 데이터 주제, 파일 유형, 시스템 액세스 등에 대한 중요한 속성을 자동으로 캡처하여 준수를 보여줍니다. 이 회사는 쉽게 감사 흔적을 생성 할 수 있습니다, 위험 평가, 및 데이터 사용에 대한 보고서 규제 요구를 만족. 메타데이터 요소 간의 관계를 구축함으로써 이러한 도구는 규제보고의 복잡한 작업을 단순화하고 데이터 선량의 중앙화 된 전망을 제공합니다. 요약하면 Metadata 관리는 금융 기관에 필수적으로 데이터 동심 규정의 성장 웹을 준수하고 비 준수를위한 혈류 벌금을 피합니다.
BFSI 조직은 메타데이터를 사용하여 통화, 이메일 및 소셜 미디어와 같은 소스에서 고객 감정과 통증 점을 식별합니다. 메타데이터는 고객 경험을 개인화하고 서비스 개선을 통해 개선할 수 있습니다. 그것은 또한 내부 및 공공 시스템을 분산에서 메타 데이터를 링크하여 돈 세탁과 같은 금융 범죄를 감지하는 데 도움이됩니다. 메타데이터는 BFSI 이해 관계자가 규제 위임 비용을 효과적으로 만족시키기 위해 중요한 솔루션으로 인식되고 있습니다.
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북미는 전통적으로 글로벌 메타 데이터 관리 도구 시장에서 지배적 인 지역이었습니다. 이 지역은 2024 년 시장 점유율의 36.4%를 차지할 것으로 예상됩니다. 이 영역의 조직에 의해 무거운 투자에 특성화 및 자동화. 주요 기술 회사 및 기업 중 초기 기술 채택의 존재로, 데이터 및 디지털 자산의 상승 볼륨을 관리 할 수있는 도구에 대한 높은 수요가 있습니다. 또한 데이터 관리에 관한 규제 정책에는 규정 준수, 보안 및 프로세스 최적화를 보장하기위한 메타 데이터 관리 도구를 활용하기 위해 조직도 추진했습니다.
아시아 태평양 지역은 전 세계적으로 메타데이터 관리 도구에 가장 빠르게 성장하는 시장으로 이어졌습니다. 디지털화 증가와 같은 다양한 요인, 개인 및 공공 부문 모두에 의해 새로운 디지털 이니셔티브의 상승 수, 산업 전반에 걸쳐 기술 채택은 수요를 운전하고있다. 중국, 인도, 일본 및 대한민국과 같은 국가는 지난 몇 년 동안 디지털 경제 및 인터넷 사용에 극한 성장을 보였습니다. 데이터 볼륨 확장으로 메타 데이터 자산의 적절한 관리가 우선 순위가됩니다. 이것은 기업을 위한 장기 효율성 이익을 지킵니다. 기술 혁신을 위한 정부 지원과 결합된 주목할만한 산업 분야의 존재는 또한 아시아 태평양에 있는 메타데이터 관리 해결책의 공급자를 위한 기회를 제공합니다. 거대한 인구와 증가 디지털 침투로, 지역은 더 많은 투자를 유치하고 향후 몇 년 동안 메타 데이터 도구의 채택에 더 가속화 할 것으로 예상된다.
Metadata Management Tools 시장 보고서 적용
| 공지사항 | 이름 * | ||
|---|---|---|---|
| 기본 년: | 2023년 | 2024년에 시장 크기: | 장바구니 US$0.00 |
| 역사 자료: | 2019년 ~ 2023년 | 예측 기간: | 2024에서 2031 |
| 예상 기간 2024년에서 2031년 CAGR: | 2.5% 할인 | 2031년 가치 투상: | US$ 37.08 바트 |
| 덮는 Geographies: |
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| 적용된 세그먼트: |
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| 회사 포함: | 적응, 알렉스 배포, ASG 기술, 캠브리지 Semantics, CentricMinds, Collibra, 데이터 이점 그룹, Erwin, IBM, Immuta, Natuvion, Oracle, SAP, Semantics 및 Syniti | ||
| 성장 운전사: |
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| 변형 및 도전 : |
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* 정의: 글로벌 메타데이터 관리 도구 시장은 조직의 중앙화된 플랫폼을 제공하여 다른 시스템 및 소프트웨어 애플리케이션을 통해 메타데이터를 정의하고 관리하고 관리하고 관리합니다. 이 도구는 기업 검색, 카탈로그 및 내부 및 외부 소스에서 메타 데이터를 구성하여 데이터 주관을 개선하고 준수를 보장하고 협업을 촉진하고 셀프 서비스 데이터 관리를 가능하게합니다. 메타데이터 모델링, 태깅, 정책 및 수명주기 관리, 크로스 시스템 매핑 및 표준화 된 메타데이터 액세스에 대한 풍부한 기능을 제공합니다.
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저자 정보
안쿠르 라이는 다양한 분야에서 컨설팅 및 신디케이트 보고서를 처리한 경험이 5년 이상인 리서치 컨설턴트입니다. 그는 시장 진출 전략, 기회 분석, 경쟁 환경, 시장 규모 추정 및 예측에 중점을 둔 컨설팅 및 시장 조사 프로젝트를 관리합니다. 그는 또한 고객에게 미개척 시장에 침투할 절대적 기회를 식별하고 타겟팅하는 방법에 대해 조언합니다.
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