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시장보고서
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데이터 레이크 시장 예측(-2032년) : 컴포넌트별, 도입 모델별, 데이터 유형별, 조직 규모별, 최종사용자별, 지역별 세계 분석Data Lakes Market Forecasts to 2032 - Global Analysis By Component (Software and Services), Deployment Model, Data Type, Organization Size, End User and By Geography |
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Stratistics MRC의 조사에 따르면 세계의 데이터 레이크 시장은 2025년에 270억 3,000만 달러 규모에 달하며, 예측 기간 중 CAGR 24%로 성장하며, 2032년까지 1,218억 달러에 달할 것으로 전망되고 있습니다.
데이터 레이크는 구조화된 데이터, 반구조화된 데이터, 비정형 데이터를 네이티브 포맷 그대로 모든 규모에 저장할 수 있도록 설계된 중앙 집중식 저장소입니다. 기존 데이터 웨어하우스와 달리 데이터 레이크는 사전 정의된 스키마 없이 여러 소스로부터 원시 데이터를 수집할 수 있으며, 유연하고 빠른 데이터 액세스가 가능합니다. 고급 분석, 빅데이터 처리, 머신러닝, 실시간 인사이트를 지원합니다. 데이터 레이크는 스토리지와 컴퓨팅을 분리하여 비용 효율성과 확장성을 제공하며, 로그, 이미지, 동영상, 센서 데이터, 거래 기록 등 다양한 데이터 유형을 현재와 미래의 분석 요구에 맞게 처리하기에 적합합니다.
클라우드 스토리지 보급 확대
IT 및 통신 사업자는 방대한 양의 정형 및 비정형 정보를 관리할 수 있는 확장 가능한 프레임워크가 필요합니다. 클라우드 네이티브 플랫폼은 실시간 수집, 저장, 분석을 가능하게 하여 효율성을 높이고 있습니다. 벤더들은 확장성과 응답성을 향상시키는 AI 기반 아키텍처를 통해 채택을 촉진하고 있습니다. 디지털 전환에 대한 의존도가 높아지면서 BFSI(은행, 금융, 보험), 의료, 제조 생태계 전반에 걸쳐 디지털 전환 도입이 가속화되고 있습니다. 클라우드 스토리지의 도입으로 데이터 레이크는 기업 현대화의 기반이 되고 있습니다.
비정형 데이터 관리의 복잡성
기업은 다양한 정보 소스에 걸친 통합, 거버넌스, 메타데이터 관리에 어려움을 겪고 있습니다. 소규모 기업은 고급 자원을 보유한 기존 기업에 비해 전문 지식의 부족으로 제약을 받고 있습니다. 컴플라이언스 및 보안 요구사항이 복잡해짐에 따라 확장성을 더욱 저해하고 있습니다. 각 벤더들은 관리 부담을 줄이기 위해 자동화 및 지능형 카탈로그 분야에서 혁신을 추진하고 있습니다. 지속적인 복잡성은 시장의 모멘텀을 감소시키고, 도입 전략의 재구축을 촉구하고 있습니다.
실시간 분석에 대한 수요 증가
기업은 즉각적인 인사이트를 발견하고 의사결정을 최적화할 수 있는 민첩한 프레임워크가 필요합니다. 예측 모델링, 이상 감지, 적응형 인텔리전스를 가능하게 하는 첨단 플랫폼이 도입을 촉진하고 있습니다. 벤더들은 스트리밍 데이터와 컨텍스트 분석을 지원하는 AI 기반 엔진으로 혁신을 주도하고 있습니다. 디지털 생태계에 대한 투자 증가로 인해 전 세계에서 실시간 분석에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 실시간 분석의 도입으로 데이터 레이크는 업무의 회복력과 혁신의 원동력으로 자리매김하고 있습니다.
엄격한 규제 준수 요건
세계 개인정보 보호 규제는 데이터 활용의 유연성을 제한하고, 국경을 초월한 분석 구상을 제한하고 있습니다. 소규모 사업자는 복잡한 규제 상황을 관리할 수 있는 리소스가 부족하여 어려움을 겪고 있습니다. 데이터 보호법 집행 강화는 수익화 전략에 대한 신뢰를 더욱 떨어뜨리고 있습니다. 벤더들은 위험 감소를 위해 암호화, 익명화, 컴플라이언스 기능을 내장하고 있습니다. 엄격한 규제는 경쟁의 역학을 재구성하고 시장의 확장성을 제한하고 있습니다.
COVID-19 팬데믹으로 인해 기업이 회복탄력성과 민첩성을 우선순위에 두면서 데이터 레이크에 대한 수요가 급증했습니다. 한편, 노동력과 공급망의 혼란은 현대화 프로젝트를 방해했습니다. 한편, 안전한 원격 연결에 대한 수요 증가는 클라우드 네이티브 데이터 레이크의 채택을 가속화했습니다. 기업은 변동성이 심한 상황에서 업무를 유지하기 위해 실시간 모니터링과 적응형 인텔리전스에 대한 의존도를 높이고 있습니다. 벤더는 탄력성을 촉진하기 위해 첨단 자동화 및 컴플라이언스 기능을 통합했습니다.
IT 및 통신 부문은 예측 기간 중 가장 큰 시장 규모를 차지할 것으로 예측됩니다.
IT 및 통신 부문은 확장 가능한 데이터 프레임워크에 대한 수요에 힘입어 예측 기간 중 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 통신사들은 컴플라이언스 준수 가속화 및 서비스 제공을 강화하기 위해 워크플로우에 데이터레이크를 도입하고 있습니다. 각 벤더들은 자동화, 분석, 거버넌스 기능을 통합한 솔루션을 개발하고 있습니다. 보안을 최우선으로 하는 디지털 우선 운영에 대한 수요 증가가 이 부문의 채택을 촉진하고 있습니다. IT 및 통신 제공 업체는 데이터 레이크를 기업 인텔리전스의 기반으로 추진하고 있으며, 그 우위는 신뢰성과 정보에 입각한 의사결정에 대한 업계의 중점을 반영하고 있습니다.
구조화된 데이터 부문은 예측 기간 중 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예측됩니다.
예측 기간 중 구조화된 데이터 부문은 안전하고 효율적인 데이터 관리에 대한 수요 증가에 힘입어 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예측됩니다. 기업은 컴플라이언스 관리와 워크플로우 최적화를 위해 구조화된 데이터 레이크의 필요성을 점점 더 많이 요구하고 있습니다. 벤더들은 적응형 모니터링과 예측 분석을 통합하여 대응 속도를 가속화하고 있습니다. 중소기업부터 대기업까지 다양한 생태계에 맞는 확장 가능한 솔루션의 혜택을 누리고 있습니다. 구조화된 데이터 인프라에 대한 투자 증가가 이 부문 수요를 견인하고 있습니다. 구조화된 데이터의 채택은 데이터 레이크를 차세대 기업 인텔리전스의 촉매제로 촉진하고 있습니다.
예측 기간 중 북미는 성숙한 IT 인프라와 데이터 레이크 프레임워크의 기업 도입이 진행됨에 따라 가장 큰 시장 점유율을 유지할 것으로 예측됩니다. 미국과 캐나다 기업은 클라우드 네이티브 플랫폼에 대한 투자를 가속화하고 있습니다. 주요 기술 프로바이더의 존재는 이 지역의 우위를 더욱 강화하고 있습니다. 데이터 프라이버시 규제에 대한 컴플라이언스 요구가 높아지면서 산업 전반에 걸쳐 도입이 확산되고 있습니다. 각 벤더들은 경쟁 시장에서의 차별화를 위해 첨단 자동화 및 AI 기반 분석 기능을 통합하고 있습니다. 북미의 리더십은 분석 도입에 있으며, 혁신과 규제 준수를 결합하는 북미의 역량을 반영합니다.
예측 기간 중 아시아태평양은 급속한 디지털화, 모바일 보급률 확대, 정부 주도의 연결성 구상에 힘입어 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예측됩니다. 중국, 인도, 동남아시아 등의 국가들은 기업 성장을 지원하기 위해 데이터 레이크 시스템에 대한 투자를 가속화하고 있습니다. 현지 스타트업 기업은 다양한 소비자층에 맞는 비용 효율적인 솔루션을 개발하고 있습니다. 기업은 확장성을 높이고 컴플라이언스 요건을 충족하기 위해 AI 기반의 클라우드 네이티브 플랫폼을 채택하고 있습니다. 디지털 전환을 촉진하는 정부 프로그램이 도입을 촉진하고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global Data Lakes Market is accounted for $27.03 billion in 2025 and is expected to reach $121.8 billion by 2032 growing at a CAGR of 24% during the forecast period. A data lake is a centralized repository designed to store vast amounts of structured, semi-structured, and unstructured data in its native format at any scale. Unlike traditional data warehouses, data lakes allow organizations to ingest raw data from multiple sources without predefined schemas, enabling flexibility and faster data access. They support advanced analytics, big data processing, machine learning, and real-time insights. By separating storage from compute, data lakes offer cost efficiency and scalability, making them suitable for handling diverse data types such as logs, images, videos, sensor data, and transactional records for both current and future analytical needs.
Increasing adoption of cloud storage
IT and telecom providers require scalable frameworks to manage vast volumes of structured and unstructured information. Cloud-native platforms are boosting efficiency by enabling real-time ingestion, storage, and analytics. Vendors are propelling adoption through AI-driven architectures that enhance scalability and responsiveness. Growing reliance on digital transformation initiatives is fostering deployment across BFSI, healthcare, and manufacturing ecosystems. Cloud storage adoption is positioning data lakes as a cornerstone of enterprise modernization.
Complexity in managing unstructured data
Enterprises struggle with integration, governance, and metadata management across diverse sources. Smaller firms are constrained by limited expertise compared to incumbents with advanced resources. Rising complexity of compliance and security requirements further hampers scalability. Vendors are fostering innovation in automation and intelligent cataloging to ease management burdens. Persistent complexity is degrading momentum and reshaping adoption strategies in the market.
Growing demand for real-time analytics
Corporations require agile frameworks to uncover insights instantly and optimize decision-making. Advanced platforms are boosting adoption by enabling predictive modeling, anomaly detection, and adaptive intelligence. Vendors are propelling innovation with AI-driven engines that support streaming data and contextual analysis. Rising investment in digital ecosystems is fostering demand for real-time analytics worldwide. Real-time analytics adoption is positioning data lakes as drivers of operational resilience and innovation.
Strict regulatory compliance requirements
Global privacy regulations constrain flexibility in data usage and limit cross-border analytics initiatives. Smaller providers are hindered by limited resources to manage complex regulatory landscapes. Rising enforcement of data protection laws further degrades confidence in monetization strategies. Vendors are embedding encryption, anonymization, and compliance features to mitigate risks. Strict regulations are reshaping competitive dynamics and limiting scalability in the market.
The Covid-19 pandemic boosted demand for data lakes as enterprises prioritized resilience and agility. On one hand, disruptions in workforce and supply chains hindered modernization projects. On the other hand, rising demand for secure remote connectivity accelerated adoption of cloud-native data lakes. Enterprises increasingly relied on real-time monitoring and adaptive intelligence to sustain operations during volatile conditions. Vendors embedded advanced automation and compliance features to foster resilience.
The IT & telecommunications segment is expected to be the largest during the forecast period
The IT & telecommunications segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, driven by demand for scalable data frameworks. Telecom operators are embedding data lakes into workflows to accelerate compliance and strengthen service delivery. Vendors are developing solutions that integrate automation, analytics, and governance features. Rising demand for secure digital-first operations is boosting adoption in this segment. IT and telecom providers are fostering data lakes as the backbone of enterprise intelligence. Their dominance reflects the sector's focus on reliability and informed decision-making.
The structured data segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the structured data segment is predicted to witness the highest growth rate, supported by rising demand for secure and efficient data management. Enterprises increasingly require structured data lakes to manage compliance and optimize workflows. Vendors are embedding adaptive monitoring and predictive analytics to accelerate responsiveness. SMEs and large institutions benefit from scalable solutions tailored to diverse ecosystems. Rising investment in structured data infrastructure is propelling demand in this segment. Structured data adoption is fostering data lakes as catalysts for next-generation enterprise intelligence.
During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share supported by mature IT infrastructure and strong enterprise adoption of data lake frameworks. Corporations in the United States and Canada are accelerating investments in cloud-native platforms. The presence of major technology providers further boosts regional dominance. Rising demand for compliance with data privacy regulations is propelling adoption across industries. Vendors are embedding advanced automation and AI-driven analytics to foster differentiation in competitive markets. North America's leadership reflects its ability to merge innovation with regulatory discipline in analytics adoption.
Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR, fueled by rapid digitalization, expanding mobile penetration, and government-led connectivity initiatives. Countries such as China, India, and Southeast Asia are accelerating investments in data lake systems to support enterprise growth. Local startups are deploying cost-effective solutions tailored to diverse consumer bases. Firms are adopting AI-driven and cloud-native platforms to boost scalability and meet compliance expectations. Government programs promoting digital transformation are fostering adoption.
Key players in the market
Some of the key players in Data Lakes Market include Amazon Web Services, Inc., Microsoft Corporation, Google LLC, IBM Corporation, Oracle Corporation, SAP SE, Snowflake Inc., Cloudera, Inc., Teradata Corporation, Informatica Inc., Databricks Inc., Hewlett Packard Enterprise Company, Dell Technologies Inc., SAS Institute Inc. and Hitachi Vantara LLC.
In January 2024, Google and Snowflake announced an expanded partnership to integrate their platforms more deeply. This included the launch of Snowflake Tables on Google Cloud, enabling near real-time data synchronization between Snowflake and BigQuery, thus enhancing interoperability in data lake and warehouse environments.
In June 2023, AWS and Salesforce deepened their alliance, announcing enhanced integrations between Salesforce Data Cloud and Amazon Redshift and Amazon S3. This allowed for bidirectional data sharing, enabling real-time analytics across Salesforce customer data and the broader AWS data lake ecosystem.