지식 그래프 시장 규모, 점유율 및 산업 분석 구성요소별(솔루션 및 서비스), 모델 유형별(자원 설명 농작업(RDF) 및 라벨이 있는 속성 그래프(LPG)), 애플리케이션별(데이터 거버넌스 및 마스터 데이터 관리, 지식 및 콘텐츠 관리, 가상 도우미, 셀프 서비스 데이터 및 디지털 자산 검색, 제품 및 구성 관리, 인프라 및 자산 관리, 기타), 최종 사용자별(BFSI, 소매 및 상업, 의료 및 생명 과학, 통신 및 기술, 정부 및 기타) 및 지역 예측 2026-2034

2025년 전 세계 지식 그래프 시장 규모는 14억 8천만 달러로 평가되었습니다. 시장은 2026년 20억 4천만 달러에서 2034년까지 257억 달러로 성장하여 예측 기간 동안 CAGR 37.29%를 나타낼 것으로 예상됩니다.

글로벌 지식 그래프 시장은 다양한 데이터 소스를 사용하여 새로운 데이터와 귀중한 통찰력의 발견을 향상시키는 그래프 구조를 만듭니다. 이 시스템은 정보를 맥락화하여 의미 검색 기능과 함께 AI 및 기계 학습 작업을 가능하게 합니다. 조직이 더 나은 의사 결정을 내리려면 데이터 기반 선택이 필요하기 때문에 시장 경험이 확장됩니다.

시장은 특히 IT 시스템과 함께 의료, 금융, 소매 분야에 중점을 두고 있습니다.

• NIST(국립표준기술연구소)에 따르면 북미 정부는 지식 그래프를 통해 데이터를 통합하여 데이터 조정과 지능적 선택을 모두 개선하는 자금 지원을 받는 1,294개의 AI 프로젝트를 시작했습니다.

지식 그래프 시장 동인

AI 및 머신러닝의 발전

AI와 머신러닝 기술의 결합으로 인한 발전으로 지식 그래프 운영 능력이 크게 향상되었습니다. 이러한 기술은 조직이 데이터 연결 작업을 자동화하는 동시에 숨겨진 패턴을 표시하고 작업의 정확성을 높이는 데 도움이 됩니다. 코드 기반 지식 그래프를 사용하면 상황 기반 이해를 통해 향상된 검색 기능을 사용할 수 있습니다. 이러한 개발을 통해 내부 비즈니스 통찰력이 더욱 명확해지고 조직은 향상된 데이터 관리를 달성합니다.

• 유럽연합 집행위원회(European Commission)에 따르면, 데이터 연결성을 강화하고 사용자에게 개인화된 경험을 제공하는 디지털 서비스를 위해 북미 지역 726개 기관에서 행동 기법을 채택했습니다.

지식 그래프 시장 제한

데이터 모델링 및 통합의 복잡성으로 인해 지식 그래프 시장 성장에 어려움이 발생할 수 있습니다.

지식 그래프를 개발하고 유지하는 과정에는 네트워크 연결을 적절하게 모델링하기 위한 고급 데이터 모델링 기술이 필요합니다. 다양한 소스의 데이터 통합은 프로세스를 복잡하게 만드는 주요 기술 구성 요소가 됩니다. 이러한 프로세스를 구현하려면 전문 인력과 함께 특정 도구가 필요합니다. 지식 그래프를 구축하는 과정에는 상당한 노력과 다양한 자원이 필요합니다. 

지식 그래프 시장 기회

새로운 성장 기회를 제공하기 위한 신기술과의 통합

블록체인 시스템에 연결된 지식 그래프는 변조 방지 데이터 기록을 안전하게 저장할 수 있는 환경을 조성합니다. 실시간 IoT 데이터를 IoT 기술로 구현하면 제대로 연결하고 연구할 수 있습니다. 이 조합을 통해 추적 기능 및 향상된 의사 결정 기능과 함께 명확한 보기 기능을 제공하는 시스템이 생성됩니다. 이들의 결합된 힘을 통해 조직은 상업 부문 전반에 걸쳐 보다 가치 있고 신뢰할 수 있는 결과에 액세스할 수 있습니다.

분할

주요 통찰력

이 보고서는 다음과 같은 주요 통찰력을 다룹니다.

• 지식 그래프는 의사결정을 강화하고 고객 경험을 개인화하며 운영을 최적화하기 위해 의료, 금융, 전자상거래 등 여러 분야에서 점점 더 많이 채택되고 있습니다.
• 주요 산업 발전(다양한 부문에 걸쳐 데이터 분석 및 의사결정 프로세스를 향상시키기 위한 AI 및 기계 학습 기술의 통합)
• 개요: AI 기반 데이터 구성, 통찰력 생성, 산업 전반에 걸친 향상된 의사 결정에 대한 수요 증가로 인해 빠르게 성장하고 있으며 전체 시장 역학에 영향을 미칩니다.

구성요소별 분석

지식그래프 시장은 구성요소 분석을 기반으로 솔루션, 서비스로 세분화됩니다.

솔루션 구성 요소에는 관리 기능 외에도 지식 그래프 생성 및 배포를 가능하게 하는 모든 애플리케이션과 플랫폼이 포함됩니다. 제공되는 솔루션은 의미 검색 기능 및 관계 매핑 기능과 함께 데이터 통합을 포함한 기능을 제공합니다. 조직은 이러한 솔루션을 통해 복잡한 데이터에서 실질적인 통찰력을 얻는 데 성공합니다.

지식 그래프 솔루션은 컨설팅, 구현, 교육 및 지원 등의 활동을 통해 서비스를 받습니다. 애플리케이션 서비스는 조직이 개별 요구 사항에 맞게 그래프 애플리케이션을 조정하고 향상하는 데 도움을 줍니다. 지식 그래프 서비스는 투자 가치를 최적화하는 프로세스를 통해 성공적인 구현을 가능하게 합니다.

분석 모델 유형별

지식 그래프 시장은 모델 유형 분석에 따라 자원 설명 프레임워크(RDF), 라벨 속성 그래프(LPG)로 세분화됩니다.

RDF는 정보 데이터를 표현하기 위해 트리플(주어-술어-객체)을 사용하여 데이터 교환을 위한 웹 표준 모델을 제공합니다. RDF는 시스템이 의미론적 표준을 통해 정보를 공유할 수 있도록 하기 때문에 의미론적 웹 애플리케이션에 적합합니다. RDF는 추론 기능과 함께 SPARQL의 이점을 통해 정확한 의미 도구를 제공합니다.

LPG 데이터 모델은 역할 표시 및 기능 속성이 포함된 에지와 함께 노드를 사용합니다. 이 모델은 조직에 고급 실제 관계를 표현할 수 있는 동적 구조를 제공합니다. LPG의 적용에는 동적 고성능 그래프 검색이 필요한 상황이 포함됩니다.

애플리케이션별 분석

애플리케이션 분석을 기반으로 지식 그래프 시장은 데이터 거버넌스 및 마스터 데이터 관리, 데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스, 지식 및 콘텐츠 관리, 가상 비서, 셀프 서비스 데이터 및 디지털 자산 검색, 제품 및 구성 관리, 인프라 및 자산 관리 등으로 세분화됩니다.

지식 그래프를 적용하면 기업은 조직 시스템 전체에서 핵심 비즈니스 데이터를 조정하고 지시하는 동시에 고품질 결과와 규정 준수를 보장할 수 있습니다. 규제 요구 사항은 구현을 통해 실현 가능해지며 조직은 더 나은 데이터 신뢰성을 달성합니다. 데이터 거버넌스 이니셔티브가 조직 규모에서 성공하려면 이러한 구조가 필요합니다.

이 시스템을 통해 사용자는 광범위한 통찰력 결과를 생성하는 상호 연결된 데이터 소스 쿼리 방법을 통해 정교한 데이터 분석을 수행할 수 있습니다. 의미론적 데이터에서 발견된 조직적 관계를 통해 사용자는 정보 내의 맥락을 더 잘 이해할 수 있습니다. 이러한 적용은 상세한 정보를 바탕으로 보다 현명한 선택으로 이어집니다.

분석최종 사용자별

최종 사용자 분석을 기반으로 지식 그래프 시장은 BFSI, 소매 및 상업, 의료 및 생명 과학, 통신 및 기술, 정부, 자동차 및 제조, 미디어 및 엔터테인먼트 등으로 세분화됩니다.

지식 그래프는 지능형 금융 데이터 연결을 구축하여 위험 분석과 사기 인식을 강화하고 고객 통찰력을 개발합니다. 지식 그래프를 통해 기업은 더 나은 결정을 내리고 규정 준수 문제를 줄이고 고객 서비스 방식을 개선할 수 있습니다. 지식 그래프는 금융 기관이 투자 선택 및 대출 결정을 개선하는 데 도움이 됩니다.

소매업체 내에서 지식 그래프를 구현하면 재고 시스템을 최적화하는 동시에 개별화된 쇼핑 브리지를 제공할 수 있습니다. 조직은 다양한 채널의 데이터를 연결하여 제품 제안과 가격 책정 방법을 강화합니다. 지식 그래프를 사용하면 이해관계자는 더 높은 공급망 효율성을 달성할 수 있습니다.

지역분석

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지역을 기준으로 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양, 남미, 중동 및 아프리카 전역에서 연구되었습니다.

북미 지역의 지식 그래프 시장은 기업이 의료 및 소매 지역과 함께 BFSI 내에서 이러한 시스템을 적극적으로 구현함으로써 선두 위치를 차지하고 있습니다. 미국과 캐나다 내 국가는 디지털 혁신 혁신과 함께 AI 연구 및 데이터 분석 프로젝트를 선도하는 데 있어 정의된 리더십 역할을 수행합니다. 이 지역은 확립된 기술 환경 하에서 기능하며 중요한 정부 프로그램 지원을 받습니다.

유럽에서는 특히 의료 기관, 자동차 및 정부 부문에서 지식 그래프 채택에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 유럽의 지식 그래프 시장은 데이터 보호 프로토콜과 의미론적 기술 혁신 및 규제 원칙을 모두 강조하는 독일, 프랑스와 함께 영국에서 가장 큰 성장을 보이고 있습니다. 이 분야는 AI 및 기계 학습 기술에 관한 고급 연구에 자원을 투자합니다.

지식 그래프 시장은 중국, 인도, 일본 등의 국가에서 디지털 변혁 이니셔티브를 진행하고 있기 때문에 아시아 태평양 지역에서 빠르게 확장될 것입니다. 이 지역은 AI 통합과 사물인터넷 애플리케이션의 우선순위가 높아지는 통신, 전자상거래, 제조 분야에서 높은 시장 수요를 보여줍니다. 빠른 속도로 기술이 발전하고 스마트 시티 개발을 위한 투자가 시장 확장을 주도합니다.

지식 그래프 시장은 소매 및 정부 부문과 함께 금융 기관이 이러한 기술을 구현함에 따라 남미에서 계속 발전하고 있습니다. 이 부문의 시장 성장 속도는 다른 지역보다 뒤쳐져 있지만 데이터 기반 솔루션이 더 많은 관심을 끌기 시작합니다. 브라질과 아르헨티나가 이 지역 시장 활동의 대부분을 주도하고 있습니다.

중동 및 아프리카 지역의 주요 부문에서는 이러한 국가에서 이러한 기술 채택을 진전시키면서 지식 그래프를 채택하기 시작했습니다. UAE와 남아프리카 국가는 디지털 구조를 발전시키는 동시에 부문 간 데이터 관리 시스템을 강화하기 위한 전략을 세웁니다. 중동과 아프리카 국가들이 스마트 기술과 데이터 분석 애플리케이션에 투자하고 있기 때문에 시장은 계속 성장하고 있습니다.

다루는 주요 플레이어

보고서에는 다음 주요 플레이어의 프로필이 포함됩니다.

• NEO4J (미국)
• Amazon Web Services, Inc.(미국)
• 타이거그래프(미국)
• 그래프와이즈(덴마크)
• RelationalAI(미국)
• IBM Corporation(미국)
• 마이크로소프트사(미국)
• SAP SE(독일)
• 스타독(미국)
• 프란츠 주식회사 (미국)
• 알테어(미국)
• 프로그레스 소프트웨어 코퍼레이션(미국)
• ESRI(미국)
• OpenLink 소프트웨어(미국)
• 비트나인(한국)

주요 산업 발전

• 2023년 4월 – Imperium Solutions Neo4j와의 파트너십을 통해 대규모 데이터 세트 간의 숨겨진 관계를 효율적으로 식별하는 데 도움이 되는 그래프 기술 솔루션에 대한 싱가포르 고객의 증가하는 요구를 충족하기 위해 노력했습니다.
• 2023년 2월 – IBM은 인수된 회사에서 개발자가 향상된 데이터 통합 ​​및 관리 기능을 위해 유연하고 효율적인 GraphQL API를 만드는 데 도움이 되는 GraphQL 서버 기술을 제공했기 때문에 StepZen을 구입했습니다.