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데이터베이스 자동화 시장 규모, 점유율, 동향 분석 리포트 : 컴포넌트별, 용도별, 최종 용도별, 지역별, 부문별 예측(2025-2030년)
Database Automation Market Size, Share & Trends Analysis Report By Component, By Application, By End-use, By Region, And Segment Forecasts 2025 - 2030
상품코드 : 1751372
리서치사 : Grand View Research, Inc.
발행일 : 2025년 05월
페이지 정보 : 영문 200 Pages
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한글목차

데이터베이스 자동화 시장 규모와 동향

세계의 데이터베이스 자동화 시장 규모는 2024년에 19억 3,400만 달러로 추정되며, 2025-2030년에 CAGR 26.9%로 성장할 것으로 예측됩니다.

기업은 경쟁력과 효율성을 유지하기 위해 핵심 IT 인프라를 적극적으로 업그레이드하고 있습니다. 이러한 현대화 노력으로 인해 마이그레이션 프로세스를 간소화하는 데이터베이스 자동화 툴에 대한 요구가 증가하고 있습니다. 또한 수작업 모니터링을 최소화하면서 규제 준수를 보장하는 자동화 시스템도 요구되고 있습니다.

2024년 9월, Oracle Corporation과 Amazon Web Services, Inc.는 전략적 파트너십을 체결하고 Oracle Database&AWS를 출시한다고 발표했습니다. Database&AWS를 시작한다고 발표했습니다. 이번 협력을 통해 고객은 AWS 내에서 Oracle Exadata Database와 Oracle Autonomous Database Service에 직접 액세스할 수 있게 되어 기업 워크로드의 클라우드 마이그레이션 및 배포를 간소화하고, 민첩성, 유연성, 보안을 강화할 수 있게 되었습니다. 보안이 강화됩니다.

기업은 컨텍스트를 이해하고 의사결정을 지원할 수 있는 시스템을 우선시하므로 AI를 활용한 자동화에 대한 수요가 증가하고 있으며, AI 에이전트는 컨텍스트 검색 및 의미 이해와 같은 더 깊은 기억 구조를 필요로 하는 방향으로 진화하고 있습니다. 이러한 변화로 인해 빠르고 복잡하며 역동적인 데이터 상호 작용을 관리할 수 있는 지능형 데이터 플랫폼의 필요성이 증가하고 있습니다. 효율적이고 반응성이 높은 자동화 워크플로우를 보장하기 위해서는 실시간 데이터 처리가 필수적입니다. AI 통합을 지원하는 데이터 인프라 프로바이더는 기업의 자동화 전략에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 기업은 AI와 자동화를 통합하고 실시간 데이터 플랫폼을 사용하여 효율성과 의사결정을 개선하고 있습니다. 예를 들어 2025년 4월 미국 기반 소프트웨어 기업인 UiPath와 Redis는 UiPath의 On-Premise 자동화 솔루션에 Redis의 실시간 데이터 및 메모리 기능을 통합하여 에이전트 기반 자동화를 지원하기 위해 협업을 확대하고 있습니다. 이번 협력을 통해 보다 스마트하고 신속한

이번 협력은 시맨틱 캐싱, 라우팅, 벡터 검색과 같은 Redis 기반 기능을 통해 보다 스마트하고 빠른 AI 에이전트를 구현하고, UiPath의 에이전트 빌더와 자동화 전반의 성능을 향상시킬 수 있도록 지원합니다.

기업이 클라우드 솔루션을 채택함에 따라 클라우드 네이티브 데이터베이스 자동화 툴에 대한 수요가 눈에 띄게 증가하고 있습니다. On-Premise 데이터베이스와 클라우드 데이터베이스를 원활하게 통합할 수 있는 하이브리드 솔루션의 보급이 확산되고 있습니다. 이러한 툴은 비즈니스에 더 큰 유연성을 제공하고, 여러 환경에서 데이터베이스를 보다 효율적으로 관리할 수 있게 해줍니다. 클라우드 네이티브 자동화는 프로비저닝, 스케일링, 성능 모니터링과 같은 작업의 효율성을 높여줍니다. 하이브리드 모델은 데이터 마이그레이션성의 이점을 제공하여 기업이 환경 간 워크로드를 쉽게 이동할 수 있도록 지원합니다. 확장성에 대한 요구가 증가함에 따라 보다 강력한 데이터베이스 자동화 플랫폼의 개발이 가속화되고 있습니다. 이러한 변화는 최적의 성능을 유지하면서 운영 비용을 절감할 수 있도록 돕습니다. 기업은 변화하는 요구사항과 워크로드에 빠르게 대응할 수 있는 민첩성 향상이라는 이점을 누릴 수 있습니다. 클라우드로의 전환은 장기적인 운영상의 이점을 가져다주며, 보다 지속가능한 성장에 기여합니다.

목차

제1장 조사 방법과 범위

제2장 개요

제3장 데이터베이스 자동화 시장의 변수, 동향, 범위

제4장 데이터베이스 자동화 시장 : 컴포넌트 전망과 예측

제5장 데이터베이스 자동화 시장 : 용도의 전망과 예측

제6장 데이터베이스 자동화 시장 : 최종 용도 전망 전망과 예측

제7장 데이터베이스 자동화 시장 : 지역별, 추정·동향 분석

제8장 경쟁 구도

KSA
영문 목차

영문목차

Database Automation Market Size & Trends:

The global database automation market size was estimated at USD 1,934.0 million in 2024 and is projected to grow at a CAGR of 26.9% from 2025 to 2030. Enterprises are actively upgrading their core IT infrastructure to remain competitive and efficient. This modernization effort is increasing the need for database automation tools that streamline migration processes. Organizations are also seeking automated systems that ensure regulatory compliance with minimal manual oversight.

Simplified database maintenance is becoming a priority as enterprises aim to reduce operational complexity. In September 2024, Oracle Corporation and Amazon Web Services, Inc. announced a strategic partnership to launch Oracle Database@AWS. This collaboration enables customers to access Oracle Exadata Database and Oracle Autonomous Database Service directly within AWS, simplifying the migration and deployment of enterprise workloads to the cloud while enhancing agility, flexibility, and security.

Demand for AI-powered automation is increasing as enterprises prioritize systems that can understand context and support decision-making. AI agents are evolving to require deeper memory structures such as context retrieval and semantic understanding. This shift is driving the need for intelligent data platforms that can manage fast, complex, and dynamic data interactions. Real-time data processing is becoming essential to ensure efficient and responsive automation workflows. Data infrastructure providers that support advanced AI integration are gaining more relevance in enterprise automation strategies. Companies are integrating AI with automation to improve efficiency and decision-making using real-time data platforms. For instance, in April 2025, UiPath, a U.S.-based software company, and Redis are expanding their collaboration to support agentic automation by integrating Redis' real-time data and memory capabilities into UiPath's on-premises automation solutions. This collaboration enables smarter, faster

AI agents through Redis-powered features such as semantic caching, routing, and vector search, enhancing UiPath's Agent Builder and overall automation performance.

As businesses increasingly adopt cloud solutions, there is a notable rise in demand for cloud-native database automation tools. Hybrid solutions are becoming more prevalent, allowing seamless integration between on-premise and cloud databases. These tools offer businesses greater flexibility, enabling them to manage their databases more efficiently across multiple environments. Cloud-native automation streamlines tasks such as provisioning, scaling, and performance monitoring. Hybrid models provide the advantage of data portability, ensuring businesses can easily move workloads between environments. The growing demand for scalability drives the development of more robust database automation platforms. This shift enables businesses to reduce operational costs while maintaining optimal performance. Businesses benefit from improved agility, adapting quickly to changing needs or workloads. The cloud transition offers long-term operational benefits, contributing to more sustainable growth.

Global Database Automation Market Report Segmentation

This report forecasts revenue growth at global, regional, and country levels and provides an analysis of the latest industry trends and opportunities in each of the sub-segments from 2018 to 2030. For this study, Grand View Research has segmented the global database automation market report based on component, application, end-use, and region.

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope

Chapter 2. Executive Summary

Chapter 3. Database Automation Market Variables, Trends & Scope

Chapter 4. Database Automation Market: Component Estimates & Forecasts

Chapter 5. Database Automation Market: Application Estimates & Forecasts

Chapter 6. Database Automation Market: End Use Outlook Estimates & Forecasts

Chapter 7. Database Automation Market: Regional Estimates & Trend Analysis

Chapter 8. Competitive Landscape

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