데이터베이스 시장 규모 및 점유율 분석 – 성장 동향 및 전망 (2026-2031년)

데이터베이스 시장 규모 및 점유율 분석 – 성장 동향 및 예측 (2026-2031)

시장 개요

모르도르 인텔리전스(Mordor Intelligence)의 분석에 따르면, 데이터베이스 시장은 2025년 1,503억 8천만 달러에서 2026년 1,713억 6천만 달러로 성장할 것으로 추정되며, 2031년에는 3,290억 5천만 달러에 달하여 예측 기간(2026-2031) 동안 연평균 13.95%의 견고한 성장률을 기록할 것으로 전망됩니다. 이러한 성장은 생성형 AI(GenAI) 워크로드의 기업 도입 가속화, 데이터 주권 규정의 범위 확대, 그리고 사물 인터넷(IoT)에서 생성되는 데이터 스트림의 폭발적인 증가에 힘입은 바가 큽니다. 관계형 데이터베이스(RDBMS) 플랫폼이 여전히 시장을 지배하고 있지만, 기업들이 반정형 데이터 사용 사례를 위해 현대화함에 따라 NoSQL 엔진이 가장 강력한 성장세를 보이고 있습니다. 서비스형 데이터베이스(DBaaS)는 2024년 지출의 65%를 차지하며 운영 비용(opex) 중심의 소비 모델에 대한 명확한 선호를 반영하여 지속적으로 확장되고 있습니다. 지역별로는 북미가 매출의 대부분을 차지하고 있으며, 아시아는 5G 및 엣지 컴퓨팅 투자 가속화에 힘입어 가장 높은 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다.

주요 보고서 요약

* 배포 모델별: 클라우드 배포는 2025년 매출의 56.40%를 차지했으며, 2031년까지 연평균 18.3%로 성장할 것으로 예측됩니다.
* 데이터베이스 유형별: 관계형 시스템은 2025년 데이터베이스 시장 점유율의 57.30%로 선두를 유지했으나, NoSQL 플랫폼은 2031년까지 연평균 17.8%의 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다.
* 서비스 모델별: DBaaS는 2025년 지출의 64.20%를 차지했으며, 연평균 16.3%로 가장 빠른 성장세를 보이고 있습니다.
* 기업 규모별: 대기업이 2025년 매출의 67.10%를 차지했지만, 중소기업(SME) 부문은 2031년까지 연평균 16.7%의 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다.
* 워크로드 유형별: 트랜잭션(OLTP) 워크로드가 2025년 시장의 51.40%를 차지했으나, 하이브리드 트랜잭션/분석 처리(HTAP) 워크로드는 2031년까지 연평균 16.2%로 성장할 것으로 전망됩니다.
* 지역별: 북미는 2025년 매출의 40.50%를 기여했으며, 아시아는 연평균 17.6%로 가장 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다.
* 최종 사용자 산업별: BFSI(은행, 금융 서비스 및 보험)가 2025년 점유율의 20.60%를 차지했으며, 헬스케어 및 생명과학은 연평균 14.8%로 성장할 것으로 예측됩니다.

글로벌 데이터베이스 시장 동향 및 통찰력

성장 동력 (Drivers)

* 생성형 AI(GenAI) 워크로드의 벡터 데이터베이스 도입 가속화 (+3.5%): 생성형 AI 이니셔티브가 급증하면서 기업들은 의미 검색, 추천 엔진, 검색 증강 생성(RAG)을 위한 고차원 임베딩을 관리하는 벡터 데이터베이스를 채택하고 있습니다. 80% 이상의 조직이 GenAI 전략을 보유하고 있으며, 절반 이상의 데이터베이스 애플리케이션이 컨테이너에서 실행되어 이러한 워크로드를 지원합니다. Microsoft의 SQL Server 2025가 네이티브 벡터 데이터 유형을 추가한 것은 AI에 최적화된 데이터 인프라의 주류 채택을 시사합니다.
* 아시아 지역 5G 및 대규모 IoT 배포를 위한 분산형 엣지 네이티브 데이터베이스 (+2.8%): 데이터 처리의 네트워크 엣지로의 전환은 지연 시간을 줄이고, 대역폭 압력을 완화하며, 클라우드 이그레스 비용을 절감합니다. 2025년까지 기업에서 생성되는 데이터의 75%가 기존 데이터 센터 외부에서 생성되고 처리될 것입니다. 아시아의 모바일 네트워크 사업자들은 다중 액세스 엣지 컴퓨팅(MEC)을 가능하게 하기 위해 네트워크 기능을 가상화하고 있으며, 이는 연결이 간헐적일 때도 상태를 유지하는 엣지 네이티브 데이터베이스에 비옥한 토양을 제공합니다.
* 데이터 주권 의무가 MEA 지역 클라우드 DB 성장을 촉진 (+2.3%): 중동 및 아프리카(MEA) 국가들은 데이터의 현지 처리 및 저장을 요구하며, 이는 지역 클라우드 가용성 영역의 중요성을 높입니다. 서비스 제공업체들은 관할권 규정을 충족하면서 분석 가치를 보존하는 토큰화 및 기밀 컴퓨팅 제어로 대응하고 있습니다.
* EU ESG 보고 규정이 시계열 DB 수요를 견인 (+1.9%): 기업 지속가능성 보고 지침(CSRD)에 따라 2025년 1월부터 약 39,000개의 유럽 기업이 의무적인 ESG 보고 대상이 됩니다. 기업들은 시간 경과에 따른 세분화된 환경 및 사회 지표를 캡처하기 위해 시계열 데이터베이스가 필요합니다.
* 실시간 위험 분석이 북미 인메모리 컬럼형 DB 채택을 촉진 (+1.8%): 실시간 위험 분석은 북미 지역에서 인메모리 컬럼형 데이터베이스의 채택을 가속화하고 있으며, 이는 유럽 및 아시아로 확장될 것으로 예상됩니다.
* 글로벌 기업 전반의 쿠버네티스 네이티브 서버리스 DBaaS 채택 (+1.5%): 쿠버네티스 네이티브 서버리스 DBaaS는 전 세계 기업에서 채택되고 있으며, 북미와 유럽에서 초기 도입이 활발합니다.

제약 요인 (Restraints)

* 클라우드 이그레스 비용 증가가 멀티클라우드 이식성을 저해 (-1.2%): 데이터 전송 요금의 증가는 경제적 “데이터 중력”을 생성하여, 이식성이라는 아키텍처 이상에도 불구하고 워크로드를 단일 클라우드에 고정시킵니다. 높은 이그레스 비용은 공급업체 전반에 걸친 분석의 ROI를 저해할 수 있습니다.
* Tier-1 통신사를 위한 멀티테넌트 DBaaS 성능 오버헤드 (-0.9%): 멀티테넌트 DBaaS의 성능 오버헤드는 특히 아시아와 유럽의 Tier-1 통신사에게 심각한 영향을 미칩니다.
* 벡터 DB 인력 부족으로 생산 배포 지연 (-0.8%): 벡터 데이터베이스는 기존 DBA 인력에서는 찾아보기 힘든 유사성 검색 알고리즘 및 ML 파이프라인 통합 기술을 요구합니다. 이로 인해 AI 제품 출시가 지연되고 있으며, 특히 신흥 시장에서 인력 부족 문제가 심각합니다.
* 대서양 횡단 개인정보 보호 프레임워크 불확실성으로 마이그레이션 정체 (-0.7%): 대서양 횡단 개인정보 보호 프레임워크의 불확실성은 북미와 유럽 간의 데이터 마이그레이션을 지연시키고 있습니다.

세그먼트 분석

* 데이터베이스 유형별: NoSQL, 관계형 데이터베이스에 도전
관계형 플랫폼은 2025년 데이터베이스 시장의 57.30%를 차지하며 구조화된 트랜잭션 워크로드에 대한 성숙도를 보여주었습니다. 그러나 소셜 미디어, 센서 로그, 사용자 생성 콘텐츠가 증가함에 따라 NoSQL 엔진은 연평균 17.8%로 확장되고 있습니다. 문서, 키-값, 와이드-컬럼 저장소는 엄격한 스키마 제약을 완화하여 애자일 개발 팀을 유치합니다. 관계 중심 분석에 가치 있는 그래프 데이터베이스는 동일한 엔진에 그래프 및 벡터 작업을 내장하는 벤더 혁신으로 빠르게 발전하고 있습니다. 멀티모델 데이터베이스는 문서, 그래프, 키-값 패러다임을 통합하여 통합 비용을 절감하고 쿼리 로직을 조화시킵니다. NewSQL 아키텍처는 ACID 무결성과 분산 확장을 결합하며, 학술 연구는 이러한 시스템이 연평균 29.7%로 성장할 것으로 예측합니다.

* 배포 모델별: 클라우드가 데이터베이스 혁신을 가속화
클라우드는 2025년 매출의 56.40%를 차지하며 연평균 18.3%로 성장하여 데이터베이스 시장의 중심에 있습니다. 탄력적인 용량, 소비 기반 과금, 관리형 보안은 CIO들이 자본 지출(capex) 경량화 확장 전략을 우선시함에 따라 채택을 주도합니다. 지역별 주권 클라우드의 등장은 규제 제약을 하이퍼스케일 경제성과 조화시켜 아키텍처를 분할하지 않고도 다국적 배포를 지원합니다. 온프레미스 배포는 절대적인 로컬리티를 요구하거나 레거시 생태계 내에 존재하는 데이터에 대해 여전히 중요합니다. 하이브리드 청사진은 민감한 자산을 프라이빗 클러스터에 유지하면서 분석을 퍼블릭 클라우드로 확장하며, 이는 컨테이너 제어 플레인 및 서비스 메시 레이어를 통해 점점 더 많이 오케스트레이션됩니다.

* 서비스 모델별: DBaaS, 운영 효율성을 통해 지배력 확보
DBaaS는 2025년 지출의 64.20%를 차지하며, 아웃소싱된 런타임, 패치, 탄력적 확장에 대한 선호를 반영합니다. 서버리스 DBaaS 변형은 요청당 리소스를 할당하여 유휴 오버헤드를 줄이고 용량 계획을 단순화합니다. 멀티클라우드 DBaaS 제품은 공급업체 전반에 걸쳐 카탈로그를 동기화하고 통합 관리 API를 제공하여 벤더 종속 우려를 완화합니다. 전통적인 영구 라이선스 모델은 맞춤형 튜닝이 필요하거나 감사 경로가 사내 변경 제어 절차와 밀접하게 연결된 부문에서 지속됩니다. 그러나 AI 내장 쿼리 최적화 및 자동 복구로의 전환은 관리형 플랫폼에 더욱 유리하게 작용합니다.

* 기업 규모별: 중소기업(SME)의 채택 가속화
대기업은 67.10%의 매출 통제력을 유지하며, 규모를 활용하여 기본 ERP 데이터베이스부터 실시간 분석 클러스터에 이르는 멀티모델 시스템을 통합합니다. 그러나 중소기업은 클라우드 구독이 자본 장벽을 중화함에 따라 연평균 16.7%의 성장률을 기록하고 있습니다. 예측 가능한 기가바이트당 요금을 가진 저렴한 DBaaS 계층은 소규모 기업이 인프라 조달 없이 AI 기반 서비스를 시범 운영할 수 있도록 합니다. 산업별 템플릿은 규정 준수 구성을 신속하게 처리하여 가치 실현 시간을 단축합니다.

* 워크로드 유형별: 하이브리드 시스템이 트랜잭션-분석 격차 해소
트랜잭션 워크로드는 2025년 지출의 51.40%를 차지하며 주문 처리, 결제, 고객 상호 작용에서 그 역할을 강조합니다. 그러나 하이브리드 트랜잭션/분석 처리(HTAP) 워크로드는 OLTP 일관성과 실시간 분석을 융합하여 연평균 16.2%로 성장하고 있습니다. HTAP 배포는 노동 집약적인 ETL 작업을 제거하고 의사 결정 지연 시간을 단축하여 사기 탐지 및 공급망 민첩성을 향상시킵니다. 분석(OLAP) 워크로드는 스토리지와 컴퓨팅을 분리하는 클라우드 스케일 컬럼 저장소로부터 계속 이점을 얻고 있습니다.

* 최종 사용자 산업별: 헬스케어가 데이터베이스 혁신 가속화
BFSI는 2025년 매출의 20.60%로 선두를 달리고 있으며, 서브 밀리초 위험 분석 및 규제 보고를 위해 인메모리 컬럼 저장소를 배포합니다. 동시에 헬스케어 및 생명과학은 연평균 14.8%로 가장 빠른 성장률을 보입니다. 전자 의료 기록, 유전체학, 연결된 장치 원격 측정은 데이터 볼륨과 가변성을 증가시켜 확장 가능하고 규정 준수 가능한 데이터베이스를 요구합니다. 소매 및 전자상거래는 실시간 재고 가시성과 개인화 엔진을 활용하며, 하이브리드 문서-그래프 저장소에 의존합니다.

지역 분석

* 북미: 2025년 매출의 40.50%를 차지하며, 깊은 클라우드 침투율, 벤처 자금, AI 인력의 밀집된 집중을 기반으로 합니다. 이 지역의 기업들은 하이브리드-멀티클라우드 채택을 주도하며, 이는 2028년까지 두 배로 증가할 것으로 예상됩니다.
* 아시아: 5G 배포, 모바일 혁신, 주권 클라우드 인센티브에 힘입어 연평균 17.6%로 가장 높은 성장률을 보입니다. 중국과 인도는 하이퍼스케일 데이터 센터에 막대한 투자를 하고 있으며, 일본과 한국은 로봇 공학 및 자율 이동성을 위한 엣지 컴퓨팅 모델을 개선하고 있습니다.
* 유럽: 엄격한 데이터 보호 법규에 의해 궤적이 형성됩니다. 다가오는 데이터 법(Data Act)은 비개인 장치 데이터에 대한 접근을 표준화하여 기업들이 공유 가능하면서도 안전한 스토리지 레이어를 설계하도록 강제할 것입니다. 동시에 ESG 보고 의무는 시계열 솔루션에 대한 수요를 촉진합니다.

경쟁 환경

글로벌 데이터베이스 시장은 중간 정도의 집중도를 보입니다. Oracle, Microsoft, AWS, IBM, Google과 같은 레거시 공급업체는 설치 기반과 하이브리드 클라우드 확장을 활용하여 핵심 매출을 확보합니다. Oracle과 Microsoft는 Oracle Database@Azure를 통해 협력을 심화하여 고객이 Azure 지역 내에서 Exadata 서비스를 실행할 수 있도록 함으로써 마이그레이션 마찰을 줄이고 클라우드 워크로드를 추가로 확보하는 것을 목표로 합니다.

Pinecone, Weaviate, Chroma와 같은 전문 신규 진입업체는 생성형 AI 애플리케이션에 필수적인 벡터 검색 작업을 목표로 하며, Timescale은 ESG 보고 및 IoT 원격 측정에 최적화된 시계열 워크로드에 중점을 둡니다. 기존 벤더들은 플래그십 제품에 벡터 및 시계열 기능을 내장하여 기능 격차를 해소하고 있습니다. Microsoft의 SQL Server 2025는 네이티브 벡터 지원 및 내장 모델 관리를 통해 이러한 융합을 보여줍니다.

전략적 인수합병(M&A)이 시장 환경을 형성합니다. Salesforce의 Informatica 80억 달러 인수는 AI 기반 CRM 워크플로우를 뒷받침하는 통합 데이터 레이어를 강화하는 것을 목표로 합니다. WPP의 InfoSum 인수는 광고주 생태계 전반에 걸쳐 개인정보 보호가 강화된 데이터 클린룸 기능을 오케스트레이션할 수 있도록 합니다. 경쟁적 포지셔닝은 분석, AI, 거버넌스 모듈이 핵심 트랜잭션 엔진과 얼마나 원활하게 통합되는지에 따라 점점 더 정의되고 있으며, 데이터베이스 범주 간의 역사적 경계를 모호하게 만듭니다.

주요 시장 참여자:

* MongoDB Atlas
* Mark Logic
* Redis Labs Inc.
* Altibase Corp.
* Datastax, Inc.

최근 산업 동향

* 2025년 5월: Salesforce는 CRM, 분석 및 Agentforce AI 스택 전반에 걸쳐 통합 데이터 기반을 구축하기 위해 Informatica를 80억 달러에 인수했습니다.
* 2025년 5월: Microsoft는 네이티브 벡터 데이터 유형 및 AI 모델 수명 주기 툴링을 갖춘 SQL Server 2025를 출시하여 하이브리드 AI 배포를 가속화했습니다.
* 2025년 5월: GridGain은 실시간 RAG 시나리오를 지원하기 위해 동시 분석 및 트랜잭션 워크로드를 가능하게 하는 Platform 9.1을 출시했습니다.
* 2025년 4월: WPP는 InfoSum을 인수하여 마케팅 클라우드에 개인정보 보호가 강화된 데이터 클린룸 기능을 추가했습니다.

이 보고서는 전 세계 데이터베이스 시장에 대한 포괄적인 분석을 제공합니다.

시장 규모 및 성장 전망:
데이터베이스 시장은 2026년 1,713억 6천만 달러에서 2031년 3,290억 5천만 달러로 성장할 것으로 전망됩니다. 특히 클라우드 데이터베이스는 온프레미스 하드웨어에서 유연한 소비 모델로의 전환에 힘입어 연평균 18.3%의 가장 빠른 성장률을 보이고 있습니다.

주요 시장 동인:
생성형 AI(GenAI) 워크로드는 전 세계적으로 벡터 데이터베이스 채택을 가속화하고 있으며, 벡터 데이터베이스는 생성형 AI 검색 및 추천 워크로드에 필요한 고차원 임베딩을 효율적으로 관리합니다. 아시아 지역의 5G 및 대규모 IoT 확산은 분산형 엣지 네이티브 데이터베이스의 수요를 증가시키고 있습니다. EU의 ESG 보고 규정은 시계열 데이터베이스 수요를 견인하며, 데이터 주권 의무는 중동 및 아프리카(MEA) 지역의 클라우드 데이터베이스 성장을 촉진하여 공급업체들이 지역 클라우드 존 및 토큰화 기능을 출시하게 합니다. 북미 지역에서는 실시간 위험 분석이 인메모리 컬럼형 데이터베이스의 채택을 증가시키고 있으며, 쿠버네티스 네이티브 서버리스 DBaaS는 전 세계 기업에서 확산되고 있습니다. 또한, 하이브리드 트랜잭션-분석 처리(HTAP) 시스템은 실시간 분석을 트랜잭션 워크로드와 통합하여 기존 ETL 오버헤드를 제거하고 의사 결정 지연 시간을 단축하는 핵심 동인으로 작용합니다.

시장 제약 요인:
클라우드 이그레스(Egress) 비용 증가는 멀티 클라우드 이식성을 저해하고, 벡터 데이터베이스 전문가 부족은 생산 배포 속도를 늦추는 요인으로 작용합니다. 1등급 통신사의 멀티테넌트 DBaaS 성능 오버헤드와 대서양 횡단 개인 정보 보호 프레임워크의 불확실성 또한 마이그레이션을 지연시키는 주요 제약 요인입니다.

시장 세분화:
보고서는 데이터베이스 유형(관계형, NoSQL, NewSQL, 멀티모델, 그래프), 배포 모델(클라우드, 온프레미스), 서비스 모델(DBaaS, 라이선스 및 유지보수 소프트웨어), 기업 규모(중소기업, 대기업), 워크로드 유형(트랜잭션, 분석, 하이브리드), 최종 사용자 산업(BFSI, 소매 및 전자상거래, 헬스케어 및 생명 과학, IT 및 통신, 물류 및 운송, 미디어 및 엔터테인먼트, 정부 및 공공 부문, 제조 등), 그리고 지역(북미, 남미, APAC, 유럽, 중동, 아프리카)별로 시장을 상세하게 분석하고 예측합니다. 특히 헬스케어 및 생명 과학 부문은 전자 건강 기록, 유전체학, IoT 의료 기기 등으로 인해 연평균 14.8%의 가장 높은 성장률을 보이고 있습니다.

경쟁 환경 및 기술/규제 동향:
보고서는 시장 집중도, 주요 기업들의 전략적 움직임, 시장 점유율 분석을 포함하며, MongoDB, Redis Labs, Databricks, Snowflake, Google, Oracle, Microsoft, Amazon Web Services, IBM 등 주요 벤더들의 프로필을 제공합니다. 또한, 생성형 AI 및 벡터 데이터베이스와 같은 기술적 전망과 데이터 주권 및 국경 간 데이터 전송과 같은 규제 환경이 시장에 미치는 영향도 심층적으로 다룹니다.

1. 서론

• 1.1 연구 가정 및 시장 정의
• 1.2 연구 범위

2. 연구 방법론

3. 요약

4. 시장 환경

• 4.1 시장 개요
• 4.2 시장 동인
  • 4.2.1 GenAI 워크로드, 전 세계 벡터 데이터베이스 채택 가속화
  • 4.2.2 아시아 5G 및 대규모 IoT 배포를 위한 분산형 엣지 네이티브 데이터베이스
  • 4.2.3 EU ESG 보고 규정, 시계열 DB 수요 견인
  • 4.2.4 데이터 주권 의무, MEA 지역 클라우드 DB 성장 촉진
  • 4.2.5 실시간 위험 분석, 북미 인메모리 컬럼형 DB 채택 촉진
  • 4.2.6 전 세계 기업의 쿠버네티스 네이티브 서버리스 DBaaS 채택
• 4.3 시장 제약
  • 4.3.1 클라우드 송신 수수료 증가, 멀티클라우드 이식성 저해
  • 4.3.2 벡터 DB 인력 부족, 프로덕션 배포 지연
  • 4.3.3 1등급 통신사를 위한 멀티테넌트 DBaaS 성능 오버헤드
  • 4.3.4 대서양 횡단 개인정보 보호 프레임워크 불확실성, 마이그레이션 지연
• 4.4 가치 / 공급망 분석
• 4.5 규제 전망 (데이터 주권 및 국경 간 전송)
• 4.6 기술 전망 (생성형 AI 및 벡터 데이터베이스)
• 4.7 포터의 5가지 경쟁 요인
  • 4.7.1 신규 진입자의 위협
  • 4.7.2 공급업체의 교섭력
  • 4.7.3 구매자의 교섭력
  • 4.7.4 대체재의 위협
  • 4.7.5 경쟁 강도
• 4.8 투자 분석

5. 시장 규모 및 성장 예측 (가치)

• 5.1 데이터베이스 유형별
  • 5.1.1 관계형 (RDBMS)
  • 5.1.2 NoSQL
  • 5.1.3 NewSQL
  • 5.1.4 멀티 모델
  • 5.1.5 그래프
• 5.2 배포 모델별
  • 5.2.1 클라우드
  • 5.2.2 온프레미스
• 5.3 서비스 모델별
  • 5.3.1 서비스형 데이터베이스 (DBaaS)
  • 5.3.2 라이선스 및 유지보수 소프트웨어
• 5.4 기업 규모별
  • 5.4.1 중소기업 (SMEs)
  • 5.4.2 대기업
• 5.5 워크로드 유형별
  • 5.5.1 트랜잭션 (OLTP)
  • 5.5.2 분석 (OLAP)
  • 5.5.3 하이브리드 (HTAP)
• 5.6 최종 사용자 산업별
  • 5.6.1 BFSI
  • 5.6.2 소매 및 전자상거래
  • 5.6.3 의료 및 생명 과학
  • 5.6.4 IT 및 통신
  • 5.6.5 물류 및 운송
  • 5.6.6 미디어 및 엔터테인먼트
  • 5.6.7 정부 및 공공 부문
  • 5.6.8 제조
  • 5.6.9 기타 최종 사용자 산업
• 5.7 지역별
  • 5.7.1 북미
  • 5.7.1.1 미국
  • 5.7.1.2 캐나다
  • 5.7.1.3 멕시코
  • 5.7.2 남미
  • 5.7.2.1 브라질
  • 5.7.2.2 아르헨티나
  • 5.7.2.3 기타 남미
  • 5.7.3 아시아 태평양
  • 5.7.3.1 중국
  • 5.7.3.2 일본
  • 5.7.3.3 인도
  • 5.7.3.4 대한민국
  • 5.7.3.5 동남아시아
  • 5.7.3.6 호주
  • 5.7.3.7 뉴질랜드
  • 5.7.3.8 기타 아시아 태평양
  • 5.7.4 유럽
  • 5.7.4.1 영국
  • 5.7.4.2 독일
  • 5.7.4.3 프랑스
  • 5.7.4.4 기타 유럽
  • 5.7.5 중동
  • 5.7.5.1 아랍에미리트
  • 5.7.5.2 사우디아라비아
  • 5.7.5.3 튀르키예
  • 5.7.5.4 기타 중동
  • 5.7.6 아프리카
  • 5.7.6.1 남아프리카
  • 5.7.6.2 나이지리아
  • 5.7.6.3 케냐
  • 5.7.6.4 기타 아프리카

6. 경쟁 환경

• 6.1 시장 집중도
• 6.2 전략적 움직임
• 6.3 시장 점유율 분석
• 6.4 기업 프로필 (글로벌 수준 개요, 시장 수준 개요, 핵심 부문, 재무 정보(사용 가능한 경우), 전략 정보, 주요 기업의 시장 순위/점유율, 제품 및 서비스, 최근 개발 포함)
  • 6.4.1 MongoDB Inc.
  • 6.4.2 Redis Labs Inc.
  • 6.4.3 Databricks Inc.
  • 6.4.4 Snowflake Inc.
  • 6.4.5 DataStax Inc.
  • 6.4.6 Altibase Corporation
  • 6.4.7 Google LLC
  • 6.4.8 Oracle Corporation
  • 6.4.9 Microsoft Corporation
  • 6.4.10 Amazon Web Services Inc.
  • 6.4.11 IBM Corporation
  • 6.4.12 Couchbase Inc.
  • 6.4.13 SAP SE
  • 6.4.14 Teradata Corporation
  • 6.4.15 MariaDB plc
  • 6.4.16 Huawei Technologies Co. Ltd. (GaussDB)
  • 6.4.17 InterSystems Corporation
  • 6.4.18 MarkLogic Corporation
  • 6.4.19 Neo4j Inc.
  • 6.4.20 Aerospike Inc.
  • 6.4.21 Cloudera Inc.

7. 시장 기회 및 미래 전망