데이터 통합 시장 : 소프트웨어별 (데이터 통합 플랫폼, iPaaS, 스트리밍 통합 도구), 데이터 유형별 (구조화, 비구조화, 반구조화), 응용 분야별 (데이터 웨어하우징 및 BI, 데이터 레이크 및 빅데이터 관리) – 2030 년까지 글로벌 예측

※본 조사 자료는 영문 PDF 형식이며, 아래는 영문을 국어로 기계번역한 내용입니다. 자료의 자세한 내용은 샘플을 통해 확인해 주세요.

❖본 조사 자료의 견적의뢰 / 샘플 / 구입 / 질문 양식❖

데이터 통합 시장은 2025년 USD 175억 8천만 달러에서 2030년까지 USD 332억 4천만 달러로 성장할 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR)은 13.6%를 기록할 것으로 전망됩니다. 이 성장은 기업 데이터 환경의 복잡성이 증가함에 따라 다중 클라우드, 에지, 하이브리드 인프라의 확산으로 인해 원활하고 확장 가능한 통합이 요구되기 때문입니다. 기업들은 레거시 ETL 도구에서 실시간 처리, 이벤트 기반 아키텍처, 저코드 API 통합을 지원하는 현대적인 클라우드 네이티브 플랫폼으로 전환하고 있습니다. 은행, 통신, 소매 등 데이터 집약적 산업에서는 스트리밍, 트랜잭션, 제3자 데이터를 통합하는 것이 AI 준비도와 운영 유연성을 위해 필수적이기 때문에 강한 성장세가 관찰되고 있습니다. 정부 정책도 채택을 가속화하고 있습니다. 미국 연방 데이터 전략, 인도 국가 데이터 거버넌스 프레임워크, EU의 데이터 법안 등 이니셔티브는 공공 및 민간 생태계 전반에서 데이터 이동성, 상호운용성, 투명성을 개선하고 있습니다. 이러한 규제는 기관과 기업 모두 표준화되고 정책 준수형 통합 프레임워크에 투자하도록 촉진하고 있습니다.

데이터 통합은 데이터베이스, 클라우드 플랫폼, 기업 애플리케이션, 스트리밍 시스템 등 다양한 이질적인 소스에서 데이터를 통합하여 일관된 형식으로 통합하는 과정입니다. 이 과정에는 데이터 수집, 변환, 매핑, 동기화 등이 포함되며, 이를 통해 환경 간 원활한 접근성과 사용성을 보장합니다. 현대적인 데이터 통합은 AI와 저코드 플랫폼을 통해 실시간 처리, API 연결성, 자동화를 지원합니다. 이는 하이브리드 및 멀티 클라우드 인프라에서 시스템 간 분석, 비즈니스 인텔리전스, 의사결정을 가능하게 하는 핵심 역할을 합니다.

데이터 통합 시장의 매력적인 기회

아시아 태평양

아시아 태평양의 데이터 통합 시장은 국가 클라우드 정책, 디지털 공공 인프라 프로그램, 실시간 분석에 대한 투자 증가로 빠르게 성장하고 있습니다. 인도, 싱가포르, 호주의 정부는 오픈 데이터 의무화, 의료 상호 운용성 프레임워크, 산업 자동화 의제를 통해 수요를 촉진하고 있습니다.

로우 코드 툴, 사전 구축된 커넥터 및 내장된 거버넌스를 제공하는 벤더들이 주목을 받고 있습니다. 현지화, 언어 다양성 및 규정 준수를 처리하는 솔루션은 전 세계적으로 성장할 유망한 분야입니다.

BFSI, 의료 및 유틸리티와 같은 부문은 데이터 현지화, 상주 및 감사 요구 사항을 준수하기 위해 시스템 전반에 걸쳐 민감한 데이터를 통합하고 있습니다. 네이티브 거버넌스 및 계보 기능을 갖춘 통합 플랫폼에 대한 수요가 높습니다.

기업들은 데이터 통합을 AI 이니셔티브의 필수 요소로 인식하고 있습니다. API, 비구조화 파일, IoT 피드 간 통합된 데이터 파이프라인은 사기 탐지, 진단, 수요 예측 등 다양한 용례를 지원합니다.

멀티 클라우드 채택이 증가함에 따라 통합 플랫폼은 공공, 사설, 에지 환경 간 원활한 데이터 이동을 지원해야 합니다. CDC(변경 데이터 캡처), 스트리밍 데이터, API 오케스트레이션은 표준 요구사항으로 자리 잡고 있습니다.

AI가 데이터 통합 시장에 미치는 영향

자동화된 스키마 매핑

AI를 활용해 다양한 데이터 소스 간의 서로 다른 스키마를 추론하고 일치시켜 수동 매핑 작업을 줄입니다.

지능형 변환 추천

과거 파이프라인에서 학습한 패턴을 기반으로 최적의 데이터 변환(예: 조인, 집계, 정제 규칙)을 제안합니다.

세미틱 데이터 카탈로그 및 발견

데이터셋에 풍부한 메타데이터와 비즈니스 친화적인 설명을 생성하여 자체 서비스 발견을 가속화하고 IT 의존도를 줄입니다.

AI 기반 데이터 품질 및 정제

중복 제거, 이상치 교정 등 데이터 정제 규칙을 실시간으로 생성 및 개선하여 최소한의 인간 개입으로 데이터 정확성을 지속적으로 향상시킵니다.

자동 생성 통합 코드

고수준 통합 요구사항을 실행 가능한 ETL/ELT 스크립트 또는 워크플로로 변환하여 배포 시간 단축 및 개발자 비용 절감을 실현합니다.

대화형 통합 오케스트레이션

비기술적 이해관계자가 자연어 인터페이스를 통해 통합을 구축할 수 있도록 지원하여 전문 팀의 부담을 줄이고 데이터 접근을 민주화합니다.

글로벌 데이터 통합 시장 동향

주요 요인: 실시간 및 이벤트 기반 통합 아키텍처의 가속화

데이터 통합 시장은 기업들의 실시간 및 이벤트 기반 데이터 아키텍처 채택 증가에 의해 주도되고 있습니다. 조직들이 거래, 행동, 운영 데이터 등 대규모 데이터를 생성하고 소비함에 따라 전통적인 배치 중심 ETL 도구는 현대 비즈니스 요구사항을 충족시키기에는 부족함이 드러나고 있습니다. 지속적인 데이터 처리의 필요성은 Apache Kafka, Amazon Kinesis, Apache Flink와 같은 스트리밍 기술의 광범위한 도입으로 이어졌습니다. 이러한 도구는 클라우드 및 온프레미스 시스템 간에 거의 즉각적인 데이터 수집, 변환, 라우팅을 가능하게 합니다. 이에 대응해 데이터 통합 플랫폼은 Change Data Capture (CDC), publish-subscribe 메시징 패턴, 웹훅 트리거드 파이프라인 지원을 확대하며, 분산 환경에서 저지연 동기화 및 일관된 데이터 상태를 보장합니다. 실시간 통합은 은행, 통신, 전자상거래 등 사기 탐지, 개인화 추천, 동적 가격 책정 등 즉시 데이터 접근이 필수적인 산업에서 핵심 요소로 부상했습니다. Informatica Intelligent Data Management Cloud (IDMC), Talend Cloud, StreamSets와 같은 클라우드 네이티브 플랫폼은 확장 가능한 스트리밍 인식 커넥터와 오케스트레이션 레이어를 제공하며 주목받고 있습니다. 조직이 마이크로서비스, 엣지 컴퓨팅, API 우선 생태계로 현대화를 계속함에 따라 실시간, 이벤트 기반 데이터 통합에 대한 수요는 시장 확장을 크게 가속화할 것으로 예상됩니다.

제약 요인: 분산형 아키텍처에서의 데이터 품질 문제 및 스키마 드리프트

데이터 통합 시장의 주요 제약 요소는 분산형 및 이질적인 환경에서 데이터 품질 유지와 스키마 드리프트 관리의 지속적인 과제입니다. 조직이 데이터 메쉬, 멀티 클라우드 스토리지, API 우선 아키텍처를 채택함에 따라 독립적으로 진화하는 데이터 소스의 수가 계속 증가하고 있습니다. 이러한 소스는 종종 구조적 변경(예: 열 이름 변경, 데이터 유형 수정, 신규 필드 추가)을 겪지만, 동기화된 거버넌스나 공유 메타데이터 정의가缺如되어 있습니다. 스키마 드리프트로 알려진 이 현상은 다운스트림 파이프라인을 중단시키고, 부정확한 통찰력을 생성하며, 기업 보고 시스템 전반에 불일치를 초래할 수 있습니다. 또한, 부서 간 데이터 관리가 부실하면 통합 과정에서 null 값, 중복, 의미 불일치 등의 문제가 발생합니다. 대부분의 ETL 도구는 이러한 과제를 사전에 처리할 수 있는 기능을 갖추고 있지 않으며, 최신 플랫폼조차도 광범위한 수동 구성이나 사후 오류 처리에 의존하고 있습니다. 데이터 무결성이 매우 중요한 금융 서비스 및 의료 분야와 같은 부문에서는 이러한 불일치로 인해 규정 준수 위험과 운영 지연이 발생할 수 있습니다. 데이터 가시성 및 기계 학습 지원 매핑이 발전했지만, 채택은 여전히 제한적입니다. 그 결과, 신뢰할 수 없고 관리되지 않는 데이터 흐름이 통합 이니셔티브의 효과와 확장성을 계속 제한하고 있습니다.

기회: AI 준비형 기업 데이터 인프라의 부상

데이터 통합 시장에서의 새로운 기회는 전 세계적으로 AI 준비형 데이터 인프라 구축과 모듈형, 조합 가능한 기업 아키텍처 채택으로의 움직임에서 비롯됩니다. 조직들이 생성형 AI, 머신 러닝, 결정 지능 플랫폼의 배포를 가속화함에 따라 고품질, 실시간, 통합된 데이터 입력의 수요가 필수적이 되었습니다. 데이터 통합은 이제 AI의 전략적 촉진제로 기능하며, 클라우드 데이터 웨어하우스, 벡터 데이터베이스, 피처 스토어, 비구조화 콘텐츠 저장소 등을 연결하는 역할을 합니다. AI 도구 체인에 사전 구축된 커넥터를 제공하거나 모델 훈련에 최적화된 자동화된 피처 추출 또는 변환 논리를 제공하는 벤더들은 강한 수요를 경험하고 있습니다. 동시에 기업이 구성 가능한 데이터 생태계로 전환함에 따라 마이크로서비스, 데이터 패브릭, 이벤트 허브와 최소한의 맞춤형 개발로 빠르게 연결할 수 있는 통합 플랫폼 시장이 형성되고 있습니다. 이 모듈형 접근 방식은 복잡한 통합 스위트 없이 민첩성을 추구하는 디지털 네이티브 기업과 중견 기업에게 특히 매력적입니다. 통합이 애플리케이션 레이어로 더 가까이 이동하고 맥락에 따라 변화함에 따라, AI 특정 세манти크, 스키마 변경, 워크로드 인식 오케스트레이션을 지원하는 공급업체들은 새로운 기업 예산을 확보하는 데 유리한 위치에 있습니다. AI, 클라우드 네이티브 설계, 데이터 통합의 융합은 이제 막 시작된 장기적인 성장 기회입니다.

과제: 멀티 클라우드 환경에서 확장성과 거버넌스의 균형 유지

데이터 통합 시장에서 가장 시급한 과제 중 하나는 복잡해지는 멀티 클라우드 환경에서 거버넌스를 저해하지 않으면서 확장성을 달성하는 것입니다. 기업들이 AWS, Azure, Google Cloud, 프라이빗 클라우드 등 다양한 클라우드 환경으로 데이터 범위를 확장함에 따라 통합 워크로드는 여러 지리적 지역, 준수 구역, 데이터 거주 요구사항을 가로지르며 수행되어야 합니다. 클라우드 네이티브 통합 플랫폼은 탄력적인 확장성을 제공하지만, 메타데이터 관리, 액세스 정책, 감사 로깅을 위한 중앙 집중식 거버넌스 제어 기능이 부족합니다. 이것은 데이터 계보, 변환 규칙, 신원 권한이 환경별로 달라지는 분산된 제어 평면을 생성합니다. 제약 산업이나 금융과 같은 엄격한 규제 산업에서는 이러한 조화 부족이 심각한 준수 위험을 초래합니다. 기업들은 특히 제3자 API나 외부 데이터 공급자가 관여될 때 분산 시스템 전반에서 일관된 SLA 및 파이프라인 신뢰성을 관리하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 통합 솔루션은 정책 기반 자동화, 내장형 데이터 계약, 역할 기반 계보 추적 기능을 지원해야 합니다. 이러한 기능이缺如하면 조직은 투명성이 부족하거나 변경에 민감하거나 준수하지 않는 통합 프로세스를 확장할 위험에 처하게 됩니다. 민첩성과 확장성의 필요성과 통합된 데이터 거버넌스의 엄격함을 조화시키는 것은 대부분의 시장 공급업체가 아직 완전히 해결하지 못한 복잡한 아키텍처 문제로 남아 있습니다.

글로벌 데이터 통합 시장 생태계 분석

데이터 통합 생태계는 기능과 도메인의 계층화된 매트릭스로 구성됩니다. 핵심 소프트웨어 카테고리는 풀스택 통합 플랫폼과 로우코드 iPaaS 스위트부터 데이터 가상화 도구, 전용 품질 및 거버넌스 엔진, 스트리밍 또는 이벤트 기반 커넥터까지 다양합니다. 시장 세분화는 애플리케이션별로 구분되며, 데이터 웨어하우스 현대화, 레이크 중심 빅데이터 관리, 실시간 동기화, 특수 기업 워크로드에 맞춤형 솔루션이 제공됩니다. 기능적 관점에서는 판매,オム니채널 마케팅 분석, 재무 및 회계 자동화, 신흥 비즈니스 사례 및 전략적 이니셔티브를 위한 크로스 도메인 오케스트레이션에 초점을 맞춘 통합 스택이 강조됩니다.

제품별로는 통합 플랫폼-as-a-서비스 (iPaaS) 세그먼트가 2025년까지 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다

iPaaS 세그먼트는 2025년까지 데이터 통합 시장 최대 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이 성장은 기업들의 확장 가능하고 유지보수가 적으며 클라우드 네이티브 통합 기능에 대한 수요 증가에 의해 주도됩니다. iPaaS 솔루션은 사전 구축된 커넥터, 저코드 워크플로우, 이벤트 기반 트리거를 통해 SaaS 애플리케이션, 온프레미스 시스템, 멀티 클라우드 환경 간 원활한 데이터 흐름을 가능하게 합니다. 빠른 배포 모델과 쉬운 구성은 IT 지원이 부족한 중견 기업 및 사업 부서에게 특히 매력적입니다. 또한 API 중심 연결성, 하이브리드 클라우드 채택, 모듈형 애플리케이션 스택의 확산은 iPaaS를 전략적 통합 기반 시설로 채택하는 속도를 가속화하고 있습니다. 공급업체들은 AI 기반 매핑, 실시간 모니터링, 내장형 거버넌스 제어 기능을 플랫폼에 지속적으로 추가하며, 이는 iPaaS를 미션 크리티컬 데이터 흐름에 적합하게 만들고 있습니다. 소매, 의료, BFSI와 같은 산업은 iPaaS를 활용하여 옴니채널 데이터 교환을 지원하고, 운영 보고를 자동화하며, 고객 기록을 실시간으로 동기화하고 있습니다. 조직이 구성 가능한 아키텍처로 전환하고 디지털 전환이 가속화됨에 따라 iPaaS 플랫폼은 민첩성, 상호 운용성 및 비용 효율적인 확장성을 위한 선호되는 선택으로 부상하고 있습니다. 이러한 강력한 가치 제안으로 iPaaS는 2025년에도 시장 점유율 선두를 유지할 것으로 예상됩니다.

응용 분야별로는 실시간 데이터 통합 세그먼트가 예측 기간 동안 가장 빠른 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다

응용 분야별로는 실시간 데이터 통합 세그먼트가 예측 기간 동안 가장 빠른 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다. 이 성장세는 기업들의 즉각적인 의사결정, 운영 유연성, 반응형 고객 경험에 대한 수요 증가에서 비롯됩니다. 전통적인 배치 중심 데이터 이동은 이벤트 기반 아키텍처와 스트리밍 파이프라인으로 빠르게 대체되고 있습니다. 이러한 아키텍처는 데이터의 지속적인 수집, 변환, 동기화를 지원합니다. 금융, 전자상거래, 통신, 물류 등 다양한 산업 분야의 기업들은 사기 탐지 시스템, 추천 엔진, 동적 가격 모델, 운영 대시보드 등을 구동하기 위해 실시간 데이터 통합을 도입하고 있습니다. Apache Kafka, Apache Flink, 클라우드 네이티브 메시징 시스템과 같은 기술의 등장으로 대규모 데이터 스트림의 통합 및 처리 기술적 가능성이 실현되었습니다. 동시에 현대적인 통합 플랫폼은 변경 데이터 캡처(CDC), 웹훅 오케스트레이션, 마이크로 배치 처리 기능을 내장해 기업이 저지연, 고처리량 데이터 파이프라인을 유지할 수 있도록 지원합니다. 실시간 데이터 통합은 AI 모델 훈련, 관측 가능성, 자동화에서 핵심적인 역할을 합니다. 최신 데이터 입력은 결과에 직접적인 영향을 미치기 때문입니다. 디지털 생태계가 분산화되고 시간에 민감해짐에 따라 실시간 데이터 통합은 고급 기능에서 표준 아키텍처 요구사항으로 전환될 것으로 예상되며, 이는 성숙한 기업과 디지털 우선 기업 모두에서 빠른 채택을 촉진할 것입니다.

2025년까지 북미가 데이터 통합 시장 주도

북미는 2025년 데이터 통합 시장 최대 점유율을 차지할 것으로 예상되며, 이는 클라우드 성숙도 조기 달성 및 대규모 기업들의 크로스플랫폼 데이터 통합 수요에 힘입습니다. 미국에서는 포춘 500대 기업의 90% 이상이 멀티클라우드 또는 하이브리드 데이터 전략을 채택했으며, 이는 AWS, Azure, 온프레미스 시스템 간 상호운용성을 관리할 수 있는 통합 플랫폼에 대한 투자 증가로 이어지고 있습니다. BFSI 및 의료 부문이 채택을 주도하고 있으며, 은행은 사기 감지 및 KYC(고객 파악) 규정 준수를 위해 실시간 통합을 활용하고, 의료 서비스 제공자는 EHR, 청구 및 IoT 환자 모니터링 데이터를 통합 데이터 레이크에 통합하고 있습니다. 규제 압력도 중요한 촉매제입니다. HIPAA, 21 CFR Part 11 및 캘리포니아 소비자 개인정보 보호법(CCPA)과 같은 프레임워크는 감사 가능한, 규제를 받는 데이터 이동을 의무화하여 통합 아키텍처에 직접적인 영향을 미치고 있습니다. 캐나다는 온타리오 디지털 서비스와 같은 주 정부 이니셔티브를 통해 오픈 API 채택과 레거시 시스템의 백엔드 통합을 주도하며 빠른 채택 속도를 보이고 있습니다. 두 국가의 공공 부문 계약은 이벤트 기반 처리, 데이터 계보 추적, 신원 기반 액세스 제어 지원을 표준 요구사항으로 점점 더 명시하고 있습니다. 높은 IT 투자 수준, 잘 발달된 파트너 생태계, 멀티 클라우드 및 하이브리드 데이터 전략과의 강한 일치성을 바탕으로 북미는 데이터 통합 벤더를 위한 가장 수익성 높은 지역 시장으로 유지될 가능성이 높습니다.

데이터 통합 시장 최근 동향

2025년 6월, SAP는 SAP Integration Suite에 새로운 업데이트를 추가해 데이터 통합 시장에서의 입지를 강화했습니다. 이 업데이트에는 이벤트 기반 통합 기능, Snowflake 및 IBM MQ와 같은 제3자 플랫폼용 확장된 어댑터, 데이터 스페이스 통합 강화가 포함됩니다. 이러한 기능은 조직이 다양한 데이터 소스를 통합하고 실시간 프로세스를 자동화하며, 생태계 간 확장 가능하고 안전하며 준수된 데이터 공유를 지원합니다.

2025년 5월, AWS는 AWS 차별화 기술 파트너인 Dataddo와 협력하여 AWS 스토리지 서비스를 사용하는 조직을 위한 차세대 엔드투엔드 데이터 통합 솔루션을 제공했습니다. Dataddo의 플랫폼은 Amazon Redshift, S3, Aurora, RDS를 포함한 다양한 데이터 소스 간 강력한 ETL, 역 ETL, 데이터베이스 복제 기능을 제공하며, 코드 없는 옵션과 코드 기반 옵션, 내장형 데이터 품질, 준수, 개인정보 보호 기능, 원활한 통합 및 분석 워크플로우를 위한 완전히 관리형 파이프라인을 포함합니다.

2025년 5월, Salesforce는 Informatica를 인수하기 위한 최종 계약을 체결했습니다. 이 인수는 Informatica의 고급 데이터 카탈로그, 통합, 거버넌스, 품질, 메타데이터 관리 및 마스터 데이터 관리(MDM) 기능을 Salesforce 플랫폼과 통합합니다. 이는 AI 기반 데이터 통합을 위한 통합 아키텍처를 구축하여 기업 AI를 위한 신뢰할 수 있고 투명하며 관리된 데이터를 제공하고 Salesforce의 Data Cloud, Agentforce, Tableau, MuleSoft 및 Customer 360을 강화하는 것을 목표로 합니다.

2025년 5월, 마이크로소프트는 SQL Server 2025 업데이트를 통해 Azure Event Hubs에 내장된 AI 및 벡터 검색 기능, 실시간 변경 이벤트 스트리밍, Microsoft Fabric과의 원활한 통합을 통해 ETL 없이 분석을 지원하는 기능을 추가했습니다. JSON, REST 엔드포인트, 정규 표현식 지원이 강화되어 조직은 현대적인 AI 기반 애플리케이션을 위해 데이터를 통합, 풍부화, 운영화하는 능력을 더욱 강화할 수 있습니다.

주요 시장 플레이어

상위 데이터 통합 시장 기업 목록

데이터 통합 시장은 몇몇 주요 플레이어가 지역적 존재감을 바탕으로 시장을 주도하고 있습니다. 데이터 통합 시장의 주요 플레이어는 다음과 같습니다.

SAP (US)
Oracle (US)
Informatica (US)
Salesforce (US)
Microsoft (US)
IBM (US)
Boomi (US)
Palantir (US)
Qlik (US)
Confluent (US)
Google (US)
Celigo (US)
Zapier (US)
Denodo (US)
Matillion (UK)

5.1 소개
5.2 시장 동인- AI 중심 데이터 워크로드의 급증으로 고충실도 입력 파이프라인이 필요함- 데이터 제품의 등장과 통합 파이프라인의 제품화- 기업 내 데이터 패브릭 및 데이터 메쉬 아키텍처 채택- 컨텍스트 기반 및 이벤트 주도형 통합의 확산 제약 요인- 비즈니스 영역과 중앙 집중식 IT 파이프라인 간의 분산 – 고주파 데이터 로드에 대한 iPaaS의 성능 병목 현상 – 관리형 서비스에 대한 벤더 종속 및 상호 운용성 부족 기회 – 산업별 AI 통합 iPaaS 솔루션 – AI 생성 파이프라인 및 메타데이터 기반 파이프라인 작성 – B2C 비즈니스의 실시간 CX 오케스트레이션 – 컨테이너화된 ETL 에이전트 및 연합 스케줄링을 통한 엣지 오케스트레이션 과제- SaaS 통합 시 표준화되지 않은 API 및 스키마 변동- 소스 시스템 간 통합된 데이터 계약 부재
5.3 생성형 AI가 데이터 통합 시장에 미치는 영향 자동화된 스키마 매핑 지능형 변환 추천 세미틱 데이터 카탈로그 및 발견 AI 기반 데이터 품질 및 정제 자동 생성 통합 코드 대화형 통합 오케스트레이션
5.4 데이터 통합의 진화
5.5 공급망 분석
5.6 생태계 분석 데이터 통합 도구 제공업체 데이터 통합 솔루션 제공업체 (응용 분야별) 데이터 통합 솔루션 제공업체 (비즈니스 기능별)
5.7 2025년 미국 관세 영향 – 데이터 통합 시장 소개 주요 관세율 가격 영향 분석 – 전략적 변화 및 신흥 트렌드 국가/지역별 영향 – 미국 – 중국 – 유럽 – 아시아 태평양 (중국 제외) 최종 사용 산업에 미치는 영향 – BFSI – 통신 – 정부 및 공공 부문 – 의료 및 생명 과학 – 제조 – 미디어 및 엔터테인먼트 – 소매 및 전자 상거래 – 소프트웨어 및 기술 공급업체
5.8 투자 및 자금 조달 시나리오
5.9 사례 연구 분석 도미노 피자, QLIK 및 TALEND 통합을 통해 실시간 글로벌 운영 혁신 슈나이더 일렉트릭, SNAPLOGIC의 저코드 통합을 통해 시민 개발 가속화 홈서브, API-LED 연결성을 Mulesoft와 함께 구현한 Te Pukenga (MIT) 학생 운영 및 청구 프로세스 최적화 Talend의 통합 데이터 플랫폼을 활용한 Amazon의 공급망 분석 성능 향상 Dremio의 Lakehouse 아키텍처를 도입한 Amazon의 공급망 분석 성능 향상
5.10 기술 분석 핵심 기술- 빅데이터- 클라우드 컴퓨팅- 프로그래밍 가능한 인터페이스 (API 및 웹훅)- 데이터 스트리밍 보완 기술- 사이버 보안 및 데이터 프라이버시- 관측 가능성 및 모니터링- 데이터 암호화 및 마스킹 인접 기술- 인공지능 (AI)- DevOps 및 CI/CD 자동화- 신원 및 액세스 관리 (IAM)- 네트워킹 및 연결성
5.11 규제 환경 규제 기관, 정부 기관 및 기타 조직 규제- 북미- 유럽- 아시아 태평양- 중동 및 아프리카- 라틴 아메리카
5.12 특허 분석 방법론 출원된 특허, 문서 유형별 혁신 및 특허 출원
5.13 가격 분석 주요 업체별 제품 평균 판매 가격, 2025년 응용 분야별 평균 판매 가격, 2025
5.14 주요 컨퍼런스 및 행사
5.15 포터의 5대 경쟁 요인 분석 신규 진입자의 위협 대체품의 위협 공급업체의 협상력 구매자의 협상력 경쟁 강도
5.16 주요 이해관계자 및 구매 기준 구매 과정에서의 주요 이해관계자 구매 기준
5.17 고객 비즈니스에 영향을 미치는 트렌드/파괴적 변화

데이터 통합 시장, 제공 유형별

126

6.1 소개: 데이터 통합 시장 동인, 제공 유형별
6.2 소프트웨어 데이터 통합 플랫폼- 시스템 간 확장 가능하고 통합된 데이터 인프라 구축- ETL/ELT 엔진- 변경 데이터 캡처 (CDC)- 데이터 복제- 데이터 변환 통합 플랫폼 as a Service (IPAAS)- 클라우드 애플리케이션 및 서비스 간 통합 간소화- 클라우드/SaaS 원생 통합- 워크플로우 자동화 데이터 가상화 소프트웨어- 물리적 이동 없이 분산된 데이터에 실시간 액세스 데이터 품질 및 거버넌스 소프트웨어- 규제 및 비즈니스 요구사항에 맞는 데이터 표준 정렬- 메타데이터 관리- 세미틱 매핑- 준수 강제 스트리밍 통합 도구- 시간 민감한 비즈니스 결정 위해 즉각적인 데이터 흐름 지원- 이벤트 브로커- 스트림 처리- IoT 및 엣지 파이프라인
6.3 서비스 전문 서비스 – 맞춤형 통합 솔루션을 위한 전략적 지원 – 컨설팅 서비스 – 구현 서비스 – 지원 서비스 관리 서비스 – 지속적인 통합을 위한 종단간 운영 소유권

데이터 유형별 데이터 통합 시장

154

7.1 소개: 데이터 유형별 데이터 통합 시장 동인
7.2 구조화 데이터 통합: 구조화 데이터 통합을 통해 기업 인텔리전스 최적화
7.3 비구조화 데이터 통합 AI 기반 도구를 통해 원시 데이터를 전략적 자산으로 변환
7.4 반구조화 데이터 통합 반구조화 데이터 통합을 통해 실시간 의사결정 지원

데이터 통합 시장, 응용 분야별

161

8.1 소개: 데이터 통합 시장, 응용 분야별
8.2 데이터 웨어하우징 및 비즈니스 인텔리전스: 하이브리드 ELT 파이프라인 구현을 통해 전략적 의사결정 가속화
8.3 데이터 레이크 및 빅 데이터 관리: 원시 데이터 스트림을 통합하여 고급 분석 및 머신 러닝 실험을 가능하게 함
8.4 실시간 데이터 통합은 통합된 이벤트 스트림에 구독하는 이벤트 주도형 마이크로서비스 아키텍처를 구축합니다
8.5 고객 360 뷰 및 MDM은 실시간 고객 상호작용을 동기화하여 맞춤형 마케팅 및 서비스 우수성을 촉진합니다
8.6 기타 응용 프로그램

비즈니스 기능별 데이터 통합 시장

170

9.1 소개 동인: 비즈니스 기능별 데이터 통합 시장
9.2 통합된 고객 데이터로 영업 리드 관리 혁신
9.3 마케팅 통합된 고객 프로필을 통한 실시간 개인화 지원
9.4 재무 및 회계 연결된 데이터를 활용한 예산 수립 및 예측 효율화
9.5 IT 자동화된 통합 파이프라인을 통한 운영 탄력성 강화
9.6 인적 자원: 시스템 전체 데이터 통합을 통한 인력 분석 강화
9.7 기타 비즈니스 기능 데이터 통합 시장, 최종 사용자별

데이터 통합 시장, 최종 사용자별

179

10.1 소개: 데이터 통합 시장, 최종 사용자별
10.2 BFSI: 통합된 360° 고객 관점을 통해 디지털 및 지점 채널 전반에서 맞춤형 은행 서비스 제공
10.3 통신 산업은 장치에서 장애 데이터까지의 완전한 가입자 프로필을 제공하여 에이전트의 지원 효율성을 향상시킵니다
10.4 정부 및 국방은 사회, 라이선스, 규제 기록의 통합 사례 관리를 통해 시민 서비스를 간소화합니다
10.5 의료 및 생명 과학 청구, 사회적 결정 요인 및 지역 사회 건강 지표의 통합을 통해 예방 프로그램을 목표로 합니다.
10.6 제조 ERP, 공급업체 납기 일정, 현장 데이터 통합을 통해 실제 용량에 맞춘 생산 계획 수립
10.7 소매 및 전자상거래 웹, 모바일, 매장 내 접점의 통합 고객 여정 데이터를 통해 캠페인 ROI 향상
10.8 소프트웨어 및 기술 제공업체 시스템 구성, 버전 이력, 고객 상호작용의 통합된 관점을 통해 지원 티켓을 더 빠르게 해결
10.9 운송 및 물류 통합 주문 관리, 운송업체 추적, 예외 알림을 통해 고객 커뮤니케이션 개선
10.10 에너지 및 유틸리티 통합 성능 로그, 유지보수 이력, 기상 데이터를 통해 재생 에너지 자산 가동 시간을 극대화합니다
10.11 미디어 및 엔터테인먼트 통합된 시청자 프로필에서 도출된 실시간 멀티 디바이스 추천을 제공하여 시청자 유지율 향상
10.12 기타 최종 사용자

지역별 데이터 통합 시장

194

11.1 소개
11.2 북아메리카 북아메리카: 데이터 통합 시장 동인 북아메리카: 거시경제 전망 미국 캐나다
11.3 유럽 유럽: 데이터 통합 시장 동인 유럽: 거시경제 전망 영국 독일 프랑스 이탈리아 스페인 네덜란드 기타 유럽
11.4 아시아 태평양 아시아 태평양: 데이터 통합 시장 동인 아시아 태평양: 거시경제 전망 중국 인도 일본 남한 싱가포르 호주 및 뉴질랜드 아시아 태평양 나머지 지역
11.5 중동 및 아프리카 중동 및 아프리카: 데이터 통합 시장 동인 중동 및 아프리카: 거시경제 전망 사우디아라비아 아랍에미리트 남아프리카공화국 카타르 터키 중동 및 아프리카 나머지 지역
11.6 라틴 아메리카 라틴 아메리카: 데이터 통합 시장 동인 라틴 아메리카: 거시경제 전망 브라질 멕시코 아르헨티나 라틴 아메리카 나머지

경쟁 환경

266

12.1 개요
12.2 주요 업체 전략, 2020–2025
12.3 매출 분석, 2020–2024
12.4 시장 점유율 분석, 2024 시장 순위 분석, 2024
12.5 제품 비교 분석
12.6 주요 공급업체의 기업 가치 평가 및 재무 지표
12.7 기업 평가 매트릭스: 주요 기업 스타 신흥 리더 보편적 기업 참여자 기업 발자취: 주요 업체- 전체 기업 발자취- 지역별 발자취- 제품 포트폴리오 발자취- 응용 분야 발자취- 최종 사용자 발자취
12.8 기업 평가 매트릭스: 스타트업/중소기업 진보적 기업 반응형 기업 역동적 기업 신생 기업 경쟁 벤치마킹: 스타트업/중소기업 – 주요 스타트업/중소기업의 상세 목록 – 주요 스타트업/중소기업의 경쟁 벤치마킹
12.9 경쟁 시나리오 제품 출시 및 개선 거래

회사 프로필

302

13.1 소개
13.2 주요 플레이어
IBM

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

– MnM view

SAP

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

– MnM view

ORACLE

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

– MnM view

MICROSOFT

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

– MnM view

SAS INSTITUTE

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

– MnM view

AWS

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

SALESFORCE

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

INFORMATICA

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

PRECISELY

– Business overview

– Products offered

– Recent developments

– Deals

GOOGLE

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

TIBCO

QLIK

BOOMI

FIVETRAN

PALANTIR TECHNOLOGIES

WORKATO

ALTERYX

TALEND

HUAWEI

CONFLUENT
13.3 STARTUP/SME PROFILES

DENODO

SNAPLOGIC

JITTERBIT

ACTIAN

CELIGO

DCKAP

SAFE SOFTWARE

MATILLION

K2VIEW

NEXLA

EXALATE

INTEGRATELY

LONTI

DEVART

TRAY.IO

HEVO DATA

SEMARCHY

CDATA SOFTWARE

DREMIO

STRIIM

PROPHECY

ZIGIWAVE

ADEPTIA

FLOWGEAR

관련 및 연관 시장

363

14.1 소개
14.2 빅데이터 시장 – 2028년까지 글로벌 전망 시장 정의 시장 개요- 빅데이터 시장, 제공 방식별- 빅데이터 시장, 비즈니스 기능별- 빅데이터 시장, 데이터 유형별- 빅데이터 시장, 산업별- 빅데이터 시장, 지역별
14.3 데이터옵스 플랫폼 시장 – 2028년까지 글로벌 전망 시장 정의 시장 개요- 데이터옵스 플랫폼 시장, 제공 방식별- 데이터옵스 플랫폼 시장, 유형별- 데이터옵스 플랫폼 시장, 배포 방식별- 데이터옵스 플랫폼 시장, 산업별- 데이터옵스 플랫폼 시장, 지역별

부록

375

15.1 토론 가이드
15.2 KNOWLEDGESTORE: MARKETSANDMARKETS의 구독 포털
15.3 맞춤화 옵션
15.4 관련 보고서
15.5 저자 정보

❖본 조사 자료에 관한 문의는 여기를 클릭하세요.❖