데이터 정리 시장크기 및 전망, 2023-2031

데이터 전처리 시장 규모

전 세계 데이터 전처리 시장 규모는 2022년 28억 1,850만 달러였습니다. 2031년까지 12조 4,063억 1천만 달러에 이를 것으로 예상되며, 예측 기간(2023~2031년) 동안 연평균 17.9%의 성장률을 보일 것으로 전망됩니다.

기업들은 소비자 경험을 향상시키고 조직 효율성을 높이기 위해 빅데이터 분석을 도입하고 있으며, 이는 시장 확장을 위한 수익성 있는 전망을 창출하고 있습니다.

사용할 수 없는 데이터를 유용한 형태로 변환하는 것을 데이터 전처리라고 합니다. 데이터 정제, 데이터 정리 등의 용어도 있습니다. 데이터 전처리는 복잡하고 뒤죽박죽인 원시 데이터 세트를 검사, 재구성 및 평가하여 고품질 데이터를 생성하는 데 사용되는 일련의 절차를 설명하는 용어입니다.

데이터 전처리를 통해 얻은 데이터는 통찰력 있는 지식을 제공하고 비즈니스 의사 결정을 내리는 데 활용됩니다. 데이터 전처리의 주요 목표는 기업이 데이터를 수집하고 정리하는 데 소요되는 시간을 단축하는 것입니다. 또한 데이터 전처리를 통해 데이터 과학자는 데이터 전처리 작업 대신 분석에 집중할 수 있습니다. "데이터 전처리"란 사용 가능한 원시 데이터를 정리, 재구성 및 개선하여 원하는 형식으로 변환하는 것을 의미합니다. 데이터 전처리는 또한 다양한 데이터 소스를 파악하기 위한 시간 소모적이고 힘든 시도를 대체하여 프로세스를 혁신했습니다. 데이터 전처리는 대량의 데이터를 처리하고 방대한 양의 데이터를 쉽게 정리하는 등 많은 이점을 제공합니다. 데이터 전처리는 일반적으로 발견, 구조화, 정리, 보강, 검증 및 게시의 6단계 반복 프로세스를 거칩니다.

시장 요약

시장 지표	상세 정보 및 데이터 (2022-2031)
2022 시장 가치	USD 2,818.50 Million
추정 2023 가치	USD XX Million
2031 예상 가치	USD 12406.31 Billion
연평균 성장률(CAGR) (2023-2031)	17.9%
주요 지역	북아메리카
가장 빠르게 성장하는 지역	유럽
주요 시장 참여자	IBM Corporation, Oracle Corporation, SAS Institute, Tibco Software, Hitachi Vantara

데이터 전처리 시장 성장 요인

다수의 기업에서 빅데이터 분석 도입 증가

빅데이터 분석의 활용은 수많은 기업들이 매출 성장과 서비스 효율성 향상을 위해 데이터 전처리 도구에 대한 투자를 늘리면서 가속화되고 있습니다. 또한, 빅데이터 분석이 다양한 지역에서 주목받으면서 여러 기업의 고위 경영진들이 비즈니스 목표 달성을 위해 다양한 분석 방식을 빠르게 도입하고 있어 시장 성장을 촉진하고 있습니다.

• 예를 들어, 2017년 포브스 북미 설문조사에 따르면 미국과 캐나다 기업의 53%가 서비스 생산성 및 매출 성장을 위해 빅데이터 분석을 활용하고 있습니다.
또한, 기업들은 소비자 경험을 향상시키고 조직 효율성을 높이기 위해 빅데이터 분석을 도입하고 있으며, 이는 시장 확장을 위한 수익성 있는 전망을 창출하고 있습니다.

중소기업의 클라우드 기반 빅데이터 분석 소프트웨어 수요 증가

클라우드 공급업체의 저렴한 데이터 센터에 대한 접근성이 높아짐에 따라 중소기업은 초기 투자 비용을 절감할 수 있게 되어 진입 장벽이 낮아졌습니다. 이에 따라 중소기업은 클라우드에서 호스팅되는 빅데이터 분석 소프트웨어에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

• 예를 들어, 시장 선도 기업 중 하나인 오라클(Oracle Corporation)은 40만 명의 고객 중 75%가 중소기업이라고 밝혔으며, 이는 다양한 상업적 기회를 제공합니다.
또한 클라우드 서비스는 데이터 저장 및 접근의 어려움을 해결하여 기업이 빅데이터 분석 솔루션을 더욱 쉽게 활용할 수 있도록 지원합니다. 클라우드 기반 빅데이터 분석을 활용하면 기업은 모든 데이터를 단일 플랫폼에 저장하여 모든 기기에서 정보 일관성을 유지하고, 각 기기별로 다양한 소스에 투자하는 비용을 절감할 수 있습니다. 제한 요인 데이터 전처리 도구에 대한 중소기업의 인식 부족 시장의 성장은 낮은 제품 인식과 기존의 ETL(추출, 변환, 로드) 방식의 높은 보급률로 인해 저해되고 있습니다. 머신러닝 및 빅데이터 분석과 같은 다양한 신기술이 등장하면서 데이터 전처리는 시의적절한 비즈니스 시나리오를 해결하고 원시 데이터에서 귀중한 통찰력을 얻을 수 있게 되었습니다. 그러나 기업들은 이러한 기술을 활용하는 데 필요한 기능을 갖추지 못하고 있어 시장 성장을 저해하고 있습니다. 또한, 중국과 인도와 같은 개발도상국의 기업들이 데이터 전처리 절차에 대한 인식이 부족하여 시장 확장이 저해되고 있습니다. 전처리 기술의 높은 구현 비용 또한 시장 확장을 저해하는 요인입니다.

시장 기회

엣지 컴퓨팅의 성장

엣지 컴퓨팅으로 인해 수백만 명의 소비자에게 데이터가 저장, 처리 및 배포되는 방식이 변화하고 있습니다. 또한, 엣지 컴퓨팅은 실시간 애플리케이션이 수집된 데이터를 분석하고 처리하는 데 도움을 주어 수익성 있는 시장 기회를 창출하는 중요한 요소입니다. 더불어, 클라우드 스토리지의 다양한 특성 덕분에 기업은 데이터에 쉽게 접근하고 중요한 데이터에 다양한 보안 기능을 제공할 수 있어 데이터 처리 분야에서 엣지 컴퓨팅이 발전하고 있습니다. 결과적으로, 엣지 컴퓨팅의 발전은 많은 기업이 데이터 보안과 신뢰성을 확보하는 데 도움이 되었습니다. 또한, 사물 인터넷(IoT)의 발달로 최종 사용자의 대규모 데이터 분석 수요 증가로 인해 시장이 더욱 성장할 것으로 예상됩니다.

지역별 분석

북미: 연평균 성장률 15.1%로 시장을 주도하는 지역

북미는 전 세계 데이터 전처리 시장에서 가장 큰 점유율을 차지하고 있으며, 예측 기간 동안 연평균 성장률 15.1%를 기록할 것으로 예상됩니다. 북미는 성과 분석 분야의 주요 기업들이 자리 잡고 있어 시장 혁신의 중요한 중심지입니다. 데이터 전처리는 북미에서 정확한 분석과 현명한 의사결정을 위해 데이터를 효율적으로 준비하는 사업 분야입니다. 특히 금융 및 보험(BFSI) 기업들은 데이터 전처리 전문가를 점점 더 많이 활용하고 있는데, 이들은 데이터 전처리 전문가를 통해 프로세스를 간소화하고 상담원에게 고객과의 온라인 소통 방법을 안내하는 동시에 데이터 준비에 소요되는 시간을 최대 15배까지 단축하고 있습니다. 결과적으로 이러한 기업들은 고객의 전체 프로필에 접근할 수 있습니다.

• 예를 들어, 로열 뱅크 오브 스코틀랜드(RBS)는 빅데이터, 특히 온라인 고객 웹 채팅에서 수집한 비정형 및 반정형 데이터를 활용하여 전 세계 3천만 명의 고객에게 최고의 서비스를 제공합니다. 비정형 데이터에서 신속하게 인사이트를 추출하기 위해 데이터 랭글러를 사용합니다. 향후 이러한 데이터 랭글러 도입으로 데이터 랭글러에 대한 수요가 증가할 것으로 예상됩니다.

또한, 여러 데이터 랭글링 공급업체의 존재와 지속적인 기술 발전은 이 시장의 확장을 촉진하고 있습니다. 제조, 전문 서비스, 은행, 연방 및 중앙 정부를 포함한 다양한 산업 분야에서 빅데이터 분석이 빠르게 도입됨에 따라 데이터 랭글링 산업의 성장은 더욱 가속화되고 있습니다.

유럽: 가장 빠른 성장세와 가장 높은 연평균 성장률(CAGR)을 보이는 지역

유럽은 예측 기간 동안 18.4%의 연평균 성장률(CAGR)을 보일 것으로 예상됩니다.

유럽에는 상당한 규모의 온프레미스 성능 분석 시스템이 구축되어 있지만, 클라우드 컴퓨팅이 대중 사용자에게 널리 보급되고 접근성이 높아짐에 따라 데이터 정제 산업의 성장 잠재력은 매우 큽니다. 또한, 기업의 보안 및 개인정보 보호를 강화하기 위해 마련된 여러 정부 법률 및 규정이 데이터 정제 사업의 확장을 촉진하고 있습니다.

• 예를 들어, 유럽 정부는 2016년 유럽 전역의 기업 직원 개인정보 보호를 위한 법률을 제정했습니다. 더 나아가, 클라우드 도입, 저렴한 스토리지, 높은 수준의 자동화, 데이터 처리 플랫폼의 등장으로 유럽의 데이터 정제 산업은 더욱 빠르게 성장하고 있습니다.

아시아 태평양 지역은 세계 시장에서 가장 빠르게 성장하는 지역 중 하나로 부상했습니다. 이 지역의 대기업들은 정교한 데이터 준비 및 정제 방법을 적용할 수 있는 솔루션을 찾고 구현하는 데 집중하고 있습니다. 또한, 기업들은 원시 데이터 처리에 필요한 시간과 비용을 획기적으로 줄여주는 솔루션이 필요합니다. 이를 통해 기업들은 데이터 기반의 새로운 가치 창출을 가속화하는 협업 데이터 문화를 구축할 수 있습니다. 더불어, 기업들은 데이터 파이프라인 구축 및 관리 방식을 개선하고 있습니다. 더 이상 기존의 분리된 데이터 통합 ​​방식에만 의존하여 데이터의 속도, 규모 및 다양성을 처리하지 않습니다. 이러한 모든 요인으로 인해 아시아 태평양 지역의 데이터 전처리 시장이 성장하고 있습니다.

LAMEA(라틴 아메리카, 중동 및 아프리카) 지역에서 이 시장 성장을 견인하는 요인은 다양한 산업 분야에 걸쳐 빅데이터 기술이 확산되고 있으며, 기업들이 경쟁 우위를 확보하기 위해 인공지능을 도입하고 있다는 점입니다. LAMEA 지역은 현재 다른 지역에 비해 데이터 전처리 도구 및 관련 서비스 도입률이 낮습니다. 그러나 빅데이터 기술, 클라우드 컴퓨팅의 도입 증가 및 디지털화에 대한 인식 제고로 인해 향후 예측 기간 동안 이 부문은 완만한 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 데이터 처리 시장은 대기업들이 개발도상국 지역으로 사업을 확장하기 위한 투자가 증가함에 따라 성장할 것으로 예상됩니다.

데이터 전처리 시장 세분화 분석

구성 요소별

보조제 및 기능성 식품 부문이 전 세계 시장을 주도하고 있으며 예측 기간 동안 16.8%의 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 예상됩니다. 기업의 경우, 방대한 양의 데이터를 처리하고 다양한 데이터 소스에서 실행 가능한 통찰력을 추출하기 위한 솔루션이 특별히 개발되었습니다. 연관 데이터 세트의 경우, 이러한 방법은 일반적으로 더 빠르고 객체 지향 프로그래밍 아키텍처에 더 가깝고 대규모 데이터 세트에 확장성이 뛰어납니다. "데이터 전처리" 솔루션은 조직 내 여러 운영 시스템에서 발생하는 엄청난 양의 비구조화된 데이터를 처리하도록 설계되었습니다.

또한 데이터 양은 지속적으로 증가하고 있어 기업이 기존의 관계형 데이터베이스 인프라를 사용하여 데이터를 관리하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 결과적으로 데이터 전처리 기술에 대한 수요가 급증할 것으로 예상됩니다.

또한, 데이터 전처리 플랫폼은 다양한 데이터 소스를 통합하고 맞춤형 그래프 기반 애플리케이션을 구축함으로써 기업 기술 스택의 핵심 구성 요소가 될 가능성이 높습니다. 이는 해당 기술의 광범위한 도입을 가속화할 것으로 예상됩니다.

배포 모드별

온프레미스 부문은 전 세계 시장을 지배하고 있으며 예측 기간 동안 16.5%의 연평균 성장률(CAGR)을 보일 것으로 예상됩니다. 온프레미스 배포 패러다임 덕분에 모든 규모의 조직에서 서버 공간이나 클라우드에 설치하는 대신 조직 내에 이미 존재하는 시스템에서 솔루션을 설치하고 실행할 수 있습니다. 이러한 솔루션은 향상된 보안 기능을 제공하여 보안이 최우선 순위인 중요한 금융 기관 및 기타 민감한 데이터를 처리하는 기업에서 사용을 장려합니다. 온프레미스 솔루션은 뛰어난 서버 유지 관리 기능으로 유명하며, 지속적인 시스템 덕분에 데이터 정리 솔루션 설치가 더욱 간편합니다.

또한, 온프레미스 배포 방식은 대규모 기업에 매우 유용합니다. 상당한 투자가 필요하고 연결된 서버와 시스템 관리 솔루션 구매가 필수적이기 때문입니다. 클라우드 기반 솔루션에 비해 데이터 보안이 강화되어 기업의 온프레미스 솔루션 도입이 증가하고 있습니다.

조직 규모별

대기업 부문이 가장 높은 시장 점유율을 차지하고 있으며, 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 16.1%를 기록할 것으로 예상됩니다. 대기업은 10,000명 이상의 직원을 고용하는 기업입니다. 네트워크 내부에 서버 및 기타 중요 리소스가 있기 때문에 일반적으로 IT 보안 예산의 상당 부분을 네트워크 경계에 집중합니다. 또한 대기업은 보안 운영을 감독하고 패치 관리, 표준 준수, 정기적인 정책 변경과 같은 절차를 준수하는 전문 IT 팀을 보유하고 있습니다. 소매, 제약, 금융, 석유 및 가스, 의료, 정부 등 수많은 대기업들이 데이터 전처리 솔루션을 점점 더 많이 활용하고 있습니다. 이러한 기업들은 다양한 데이터 소스를 보유하고 있으며, 데이터 탐색 및 분석에 대한 진정한 필요성을 가지고 있습니다. 그래프 데이터베이스 기술로 구현된 시맨틱 레이어를 사용하여 원시 데이터를 비즈니스 맥락과 의미를 담아 결합하고 제시합니다. 고객은 데이터 전처리를 통해 과거 데이터와 현재 데이터를 포함한 방대한 데이터에 대한 새로운 관점을 얻습니다. 데이터 전처리는 알고리즘과 분석을 방대한 데이터에 적용하여 관련 연결, 엔티티 및 통찰력을 발견하는 데 효과적입니다. 또한, 더 많은 대기업들이 방대한 데이터에 숨겨진 연결 고리를 드러내는 데이터 전처리의 혁신적인 능력을 인식함에 따라 데이터 전처리의 인기가 높아지고 있으며, 이는 시장에 유리하게 작용합니다. 비즈니스 기능별 시장 규모 운영 부문은 시장에서 가장 큰 비중을 차지하며 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 16.4%를 기록할 것으로 예상됩니다. 주문, 회계, 재고 관리, 창고 관리, 환불 및 물류는 모두 운영 및 공급망 기능의 일부입니다. 각 운영에는 일반적으로 XML, CSV 또는 기타 형식의 파일로 데이터를 전송하고 수신하는 작업이 포함됩니다. 이러한 작업은 많은 데이터를 전송하고 수신해야 하므로 세심한 관리가 필요합니다. 교환되는 파일의 정보 대부분은 암호화되어 있습니다. 여기에는 제품, 새로 판매 가능한 품목, 재고 부족 품목, 가격 변동, 주문되어 고객 배송지로 배송되어야 하는 품목 등이 포함됩니다. 이러한 다양한 데이터 유형과 구조는 데이터 전처리를 통해 정렬되어 시스템이 효율적으로 작동합니다. 이러한 운영에는 데이터 변환 및 유형 간 매핑이 포함됩니다. 텍스트 파일, Excel 파일, Access 데이터베이스 등 다양한 소비자 데이터 소스를 신속하게 분석에 활용해야 하는 필요성 때문에 기업은 이제 운영 및 공급망 기능에 데이터 전처리 기술을 도입해야 합니다. 이러한 요인들이 운영 기능을 위한 데이터 정제 시장을 주도하고 있습니다.

산업 분야별

BFSI(은행, 금융 서비스 및 보험) 부문이 가장 높은 시장 점유율을 차지하고 있으며 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 16%를 기록할 것으로 예상됩니다. 지속적인 디지털 혁명으로 인해 사기 및 데이터 유출이 증가했습니다. 사기를 완전히 피할 수는 없지만, 금융 기관은 문제를 상당히 줄이기 위해 여러 가지 조치를 취할 수 있습니다.

• 예를 들어, 은행은 은행 데이터 관계에 집중하고 잠재적인 사기 행위 패턴을 찾기 위해 그래프 데이터베이스 기술을 점점 더 많이 사용하고 있습니다. 이 시장은 특히 사기 시나리오를 사전에 감지하는 등 다양한 데이터 문제를 해결하기 위해 그래프 데이터베이스 솔루션을 도입하는 금융 기관이 증가함에 따라 주로 확장되고 있습니다.
• 예를 들어, PayPal은 이러한 이유로 그래프 접근 방식을 사용하여 eBay 및 StubHub 거래에 대한 고급 사기 탐지를 수행합니다.
이를 통해 페이팔은 이미 예측 사기 연구를 수행하여 7억 달러 이상을 절감했습니다. 또한, 일부 보안 유형에 필수적인 표준 데이터베이스 시스템은 가장 정교한 사기 수법을 포착하도록 설계되지 않았습니다. 그러나 그래프 데이터베이스는 금융 서비스 회사의 보안 툴킷을 보완하는 귀중한 도구로서, 그룹 또는 개별적으로 중요한 사기 추세를 신속하게 식별할 수 있는 독보적인 기능을 제공합니다. 이러한 이유로 BFSI 업계는 향후 몇 년 동안 데이터 처리 기술 도입이 증가할 것으로 예상해야 합니다.

최근 개발 사항

• 2023년 2월- Alteryx는 Analytics Cloud GA 플랫폼을 정식 출시했습니다. 이 플랫폼에는 Auto Insights에 새로운 의사 결정 인텔리전스 기능이 추가되었으며 Designer Cloud의 사용자 인터페이스가 개선되었습니다. 플랫폼이 Designer Cloud 및 Auto Insights와 같은 제품의 새 버전으로 업데이트되었습니다.
• 2023년 11월 - Amazon SageMaker에 이제 AWS의 지리 공간 및 거버넌스 기능이 포함됩니다. 클라우드 컴퓨팅 업계의 선두 주자인 AWS는 Data Wrangler에 40개의 새로운 데이터 연결을 추가하고 머신 러닝 플랫폼에 지리 정보 및 데이터 거버넌스 도구를 추가했습니다.