DataOps 플랫폼 시장 규모, 점유율 및 산업 분석, 배포별(클라우드 및 온프레미스), 기업 유형별(중소기업 및 대기업), 유형별(데이터 통합, 데이터 거버넌스, 데이터 품질, 데이터 보안, 데이터 카탈로그, 데이터 계보 및 기타(데이터 시각화)), 산업별(BFSI, 소매 및 전자상거래, 의료, 제조, IT 및 통신, 미디어 및 엔터테인먼트 및 기타(교육)) 및 지역 예측, 2024년부터 2032년까지

DataOps 플랫폼은 조직이 데이터 수집, 처리, 변환, 전달을 포함하는 전체 데이터 수명주기를 관리하고 자동화하는 데 도움이 되도록 설계된 일련의 도구와 기술로 구성됩니다. 이러한 플랫폼은 데이터 운영 간소화, 데이터 품질 향상, 데이터 거버넌스 강화, 데이터 기반 통찰력 제공 촉진에 중추적인 역할을 합니다. DataOps 플랫폼의 주목할만한 추세는 확장성과 유연성을 향상시키기 위해 클라우드 기반 및 하이브리드 배포 모델의 채택이 확대되고 있다는 것입니다. 또한 이러한 플랫폼에는 자동화된 데이터 처리, 이상 탐지 및 예측 유지 관리를 촉진하기 위해 고급 분석, 기계 학습 및 AI 기능이 점점 더 통합되고 있습니다. 또한 다양한 산업에 걸친 규제 표준을 충족하기 위해 데이터 보안, 개인 정보 보호, 규정 준수와 관련된 기능을 통합하는 데 중점을 두고 있으며, 실시간 데이터 스트리밍 및 엣지 컴퓨팅에 대한 지원을 통해 보다 신속한 의사 결정 및 대응이 가능합니다.

• 2024년 4월, HighByte는 산업 데이터 소스를 위한 고급 DataOps 기능과 Google BigQuery 및 AWS IoT SiteWise와의 향상된 상호 운용성을 포함하는 Intelligence Hub의 업데이트 버전을 출시했습니다. 이번 릴리스에서는 파이프라인 업그레이드 및 비밀 관리 지원을 통해 데이터 엔지니어링 및 거버넌스 기능도 향상되었습니다.

COVID-19 팬데믹으로 인해 조직이 데이터를 원격으로 관리하고 분석하는 보다 효율적인 방법을 모색함에 따라 DataOps 플랫폼의 채택이 가속화되었습니다. 이러한 수요 증가는 원격 근무를 지원하고 비즈니스 연속성을 유지하며 급변하는 시장 상황에 적응하기 위한 민첩한 데이터 관리 솔루션의 필요성으로 인해 발생했습니다.

생성 AI의 영향

Generative AI는 여러 주요 기능을 활성화하여 DataOps 플랫폼을 크게 향상시켰습니다. 희소성 및 불균형 문제를 해결하기 위해 합성 데이터를 생성하여 데이터 확대를 허용하여 보다 강력한 기계 학습 모델을 만듭니다. Generative AI는 데이터 마스킹 및 익명화를 통해 개인 정보 보호 규정 준수를 보장하는 동시에 테스트 및 분석을 위한 현실적인 데이터를 제공합니다. 누락된 값을 대치하고 오류를 수정하는 기능은 이러한 플랫폼 내에서 데이터 품질을 크게 향상시킵니다. 텍스트 생성 기능은 더 나은 텍스트 분석, 챗봇 및 요약을 위해 자연어 처리 모델을 훈련하고 향상시킵니다. 생성적 AI는 데이터 시각화를 위한 상황별 설명을 생성하고 과거 패턴을 분석하여 미래의 데이터 포인트를 예측할 수 있습니다. 전반적으로 통합을 통해 데이터 운영이 간소화되고 작업이 자동화되었으며 분석이 향상되었으며 보다 효과적인 데이터 기반 의사 결정이 이루어졌습니다.

• 2023년 11월, 교토 그룹은 Cognite와 제휴하여 주력 제품인 Cognite Data Fusion을 통합하여 DataOps 플랫폼을 발전시켰습니다. 이는 Heatcube의 운영 및 유지 관리를 최적화하여 성능을 향상하고 OPEX를 줄이는 것을 목표로 합니다. 이 협업은 Cognite의 Generative AI 기능을 활용하여 복잡한 산업 데이터에 대한 직접적인 액세스를 보장하고 시장에서 회사의 입지를 강화했습니다.

세분화

주요 통계

보고서에서는 다음과 같은 주요 정보를 다룹니다.

• 미시 거시 경제 지표


• 동인, 제약, 추세 및 기회


• 주요 기업이 채택한 사업 전략


• 주요 플레이어의 통합 SWOT 분석


• 제너레이티브 AI의 영향

type의 분석

type까지 시장은 데이터 통합, 데이터 거버넌스, 데이터 품질, 데이터 보안, 데이터 카탈로그화, 데이터 계보 등으로 구분됩니다.

DataOps 애플리케이션은 데이터 관리 및 운영의 다양한 측면에서 중요한 역할을 합니다. 데이터 통합에서 DataOps는 여러 소스의 데이터를 통합 저장소로 원활하게 이동하고 통합하는 것을 촉진합니다. 데이터 거버넌스를 통해 데이터 무결성, 규정 준수 및 책임성을 보장하는 정책, 표준 및 프로세스를 구현할 수 있습니다. 데이터 품질 영역에서 애플리케이션은 데이터 프로파일링, 정리 및 모니터링 프로세스를 자동화하여 데이터 정확성과 일관성을 유지합니다. 데이터 보안에는 강력한 액세스 제어, 암호화 및 감사 메커니즘이 통합되어 민감한 데이터를 보호합니다. Data Cataloging은 DataOps를 활용하여 포괄적인 메타데이터 저장소를 생성 및 유지 관리하여 데이터를 disc오버하고 이해할 수 있게 해줍니다. 또한 DataOps는 데이터 변환 및 종속성을 추적하고 투명성과 추적성을 제공하여 데이터 계보를 지원합니다. 데이터 시각화와 같은 다른 애플리케이션은 효과적인 시각적 분석을 위해 고품질 데이터 제공을 간소화함으로써 DataOps의 이점을 활용합니다.

산업별 분석

산업별로 시장은 BFSI, 소매 및 전자상거래, 의료, 제조, IT 및 통신, 미디어 및 엔터테인먼트 등으로 구분됩니다.

DataOps는 데이터 관리 프로세스를 간소화하고 데이터 기반 의사 결정을 향상시키는 기능으로 인해 다양한 산업 분야에서 널리 채택되었습니다. BFSI 부문은 효과적인 거버넌스, 규정 준수 및 위험 완화를 위해 강력한 데이터 관행을 활용합니다. 소매 및 전자상거래 기업은 데이터를 분석하여 고객 행동을 이해하고 경험을 개인화하며 공급망을 간소화합니다. 의료 분야에서 신뢰할 수 있는 데이터 관리는 연구를 지원하고, 환자 치료를 개선하며, 데이터 품질을 보장합니다. 제조 회사는 생산 프로세스를 최적화하고 예측 유지 관리를 지원하며 효율적인 데이터 처리를 통해 품질 관리를 유지합니다. IT 및 통신 회사는 네트워크 최적화, 고객 경험 향상, 서비스 제공 개선을 위해 데이터를 활용합니다. 미디어 및 엔터테인먼트 산업은 콘텐츠 개인화, 시청자 분석, 타겟 마케팅을 위해 데이터 기반 통찰력을 활용합니다. 업계 전반에 걸쳐 데이터를 효과적으로 활용하려면 일관되고 효율적인 데이터 관리 방식이 중요합니다.

지역 분석

시장에 대한 포괄적인 통찰력을 얻으세요, 커스터마이징 요청

글로벌 DataOps 플랫폼 시장은 북미, 남미, 유럽, 중동 및 아프리카, 아시아 태평양의 5개 지역에 분산되어 있습니다.

북미는 현재 세계 시장을 장악하며 가장 큰 시장 점유율을 차지하고 있습니다. 이 지역의 리더십은 다양한 산업 분야에 걸쳐 수많은 기업이 클라우드 컴퓨팅, 빅 데이터 분석, 인공 지능을 포함한 고급 기술을 광범위하게 채택한 데 기인합니다. 또한, 주요 기술 대기업의 존재와 북미 기업의 데이터 기반 이니셔티브에 대한 투자 증가로 인해 DataOps 시장의 성장이 크게 촉진되었습니다. 데이터 관리 관행을 강화하고 정보에 입각한 의사 결정을 위해 데이터를 활용하는 데 중점을 둔 이 지역의 노력 또한 시장 지배력에 중요한 역할을 했습니다.

유럽은 일반 데이터 보호 규정(GDPR)과 같은 지역의 엄격한 데이터 개인 정보 보호 및 거버넌스 규정에 따라 DataOps 솔루션의 중요한 시장으로 부상했습니다. 유럽 ​​기업은 데이터 자산을 효과적으로 관리하고 활용하는 동시에 이러한 규정을 준수할 수 있는 DataOps 도구와 방법론을 적극적으로 모색해 왔습니다. 또한 이 지역은 제조, 의료, 금융 등 다양한 부문에 걸쳐 디지털 혁신 이니셔티브에 중점을 두면서 간소화된 데이터 운영에 대한 수요를 촉진했습니다.

아시아 태평양 지역에서 DataOps 시장은 중국, 인도, 일본 등 여러 국가의 기업에서 급속한 디지털화와 신기술 채택에 힘입어 상당한 성장을 보였습니다. 이 지역의 급성장하는 스타트업 생태계와 데이터 중심 혁신에 대한 투자 증가도 시장 확장에 기여했습니다. 또한 아시아 태평양 지역의 다양하고 빠르게 성장하는 소비자 기반으로 인해 대용량 데이터의 효과적인 관리 및 분석이 필요해졌으며 이러한 솔루션의 채택이 더욱 가속화되었습니다.

원산지별 글로벌 DataOps 플랫폼 시장 분포는 다음과 같습니다.

• 북미 – 41%


• 남아메리카 -4%


• 유럽 – 22%


• 중동 및 아프리카 – 6%


• 아시아 태평양 – 27%

대상 주요 플레이어

이 시장의 주요 업체로는 IBM Corporation, Oracle Corporation, DataOps.live, Teradata, HighByte, Inc., Dataiku, Accenture, Databricks, Microsoft Corporation, Informatica, Wipro 및 Talend가 있습니다.

주요 산업 발전

• 2024년 4월: HighByte는 Standard Investments가 주도하는 1,200만 달러 규모의 시리즈 A 자금 조달 라운드를 확보하여 산업용 DataOps 시장에서 탁월한 성과를 거두겠다는 의지를 표명했습니다. Standard Investments가 주도하고 Maine Venture Fund 및 Exposition Ventures와 같은 기존 후원자의 지원을 받아 연구 개발 및 전략적 파트너 관리 이니셔티브에 대한 투자를 촉진했습니다.


• 2024년 2월: DataOps.live는 Snowflake와 제휴하여 엘리트 등급 상태 및 기술 지원 검증을 획득하여 Snowflake Data Cloud에서 데이터 제품을 자동화, 조정, 관찰 및 배포하는 데 성공했음을 입증했습니다. 이러한 협력을 통해 DataOps.live 플랫폼이 Snowflake의 성능, 안정성 및 보안 표준과 일치하도록 보장됩니다.


• 2023년 12월: IBM은 약 24억 달러에 최종 계약을 통해 Software AG의 Super iPaaS 플랫폼인 StreamSets 및 webMethods를 인수했습니다. 이러한 전략적 움직임은 AI, 하이브리드 클라우드 및 DataOps에 대한 회사의 깊은 집중과 투자를 강조하여 하이브리드 멀티 클라우드 환경 전반에서 데이터 수집 및 통합 기능을 향상시킵니다.