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

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

시장 개요

그래프 데이터베이스 시장은 2026년부터 2031년까지 연평균 성장률(CAGR) 27.19%로 급격한 성장을 보이며, 2026년 42.1억 달러에서 2031년 140.2억 달러 규모로 성장할 것으로 전망됩니다. 이러한 가파른 성장세는 기업들이 기존 관계형 시스템으로는 모델링하기 어려운 방대한 데이터 네트워크에 숨겨진 관계를 분석하려는 긴급한 필요성을 반영합니다. 인공지능(AI) 워크로드의 증가, 클라우드 네이티브 데이터 스택으로의 전환, 디지털 트윈 프로그램의 확산 등이 그래프 데이터베이스 시장을 주목받게 하는 주요 요인입니다. 벤더들의 서버리스(serverless) 제공, 하이퍼스케일러(hyperscaler) 파트너십, 지식 그래프(knowledge-graph) 통합에 대한 투자는 시장 채택을 더욱 가속화하고 있습니다. 동시에, 기업들이 미션 크리티컬한 그래프 솔루션의 설계, 배포 및 운영을 외부 전문 지식에 의존함에 따라 서비스 매출이 소프트웨어 라이선싱을 능가하고 있습니다.

주요 보고서 요약

* 컴포넌트별: 솔루션이 2025년 그래프 데이터베이스 시장 점유율의 63.10%를 차지했으며, 서비스는 2031년까지 연평균 26.63%로 성장할 것으로 예상됩니다.
* 배포 방식별: 클라우드 부문이 2025년 매출의 71.50%를 차지했으며, 2031년까지 연평균 28.92%로 성장할 것으로 전망됩니다.
* 최종 사용자 기업 규모별: 대기업이 2025년 그래프 데이터베이스 시장의 58.70%를 점유했으나, 중소기업(SMEs)은 연평균 29.17%로 가장 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다.
* 최종 사용자 산업별: BFSI(은행, 금융 서비스 및 보험)가 2025년 매출의 25.80%를 차지했으며, 헬스케어 및 생명과학 분야가 2031년까지 연평균 29.66%로 가장 빠른 성장을 기록할 것으로 보입니다.
* 지역별: 북미가 2025년 매출의 36.30%를 차지했으나, 아시아 태평양 지역은 2031년까지 연평균 28.74%로 가장 빠르게 성장할 것으로 전망됩니다.

글로벌 그래프 데이터베이스 시장 동향 및 통찰

시장 성장 동력 (Drivers)

* 기업 데이터 스택의 클라우드 네이티브 채택 (CAGR 영향: +8.5%): 클라우드 우선 아키텍처는 조직이 여러 서비스에 저장된 데이터를 연결하도록 유도하며, 그래프 데이터베이스는 관계 분석을 위한 기본 엔진으로 부상했습니다. Neo4j와 AWS Bedrock, Microsoft Fabric의 통합과 같은 파트너십은 주류 클라우드 플랫폼 내에 그래프 기능이 깊이 내장되고 있음을 보여줍니다. 서버리스 옵션은 팀이 인프라 관리 없이 대규모 그래프 쿼리를 실행할 수 있게 하여 비용과 지연 시간을 줄여줍니다. 이는 그래프 데이터베이스 시장이 틈새 도구가 아닌 현대 데이터 스택의 필수 요소로 자리매김하게 합니다.
* 연결된 데이터 컨텍스트를 필요로 하는 AI/ML 파이프라인의 급증 (CAGR 영향: +7.2%): 생성형 AI, 특징 엔지니어링, 추천 엔진은 엔티티와 관계의 신뢰할 수 있는 맵에 의존합니다. 그래프 데이터베이스는 이러한 의미론적 레이어를 제공하여 모델 정확도를 높이고 훈련 데이터 볼륨을 줄입니다. 지식 그래프를 활용한 그래프 검색 증강 생성(Graph Retrieval-Augmented Generation)과 같은 기술은 대규모 언어 모델의 환각 현상을 줄여 관계 데이터를 경쟁 우위로 전환합니다.
* 그래프 분석 역량을 위한 하이퍼스케일러 간 M&A 물결 (CAGR 영향: +4.1%): 클라우드 제공업체와 데이터 플랫폼 벤더들은 AI 포트폴리오 확장을 위해 그래프 기술 기업을 인수하고 있습니다. 삼성의 Oxford Semantic Technologies 인수와 Altair의 Cambridge Semantics 인수는 하드웨어 및 소프트웨어 스택 전반에 걸쳐 그래프 기반 통찰력에 대한 수요를 시사합니다. 이러한 통합은 소규모 공급업체의 진입 장벽을 높이는 동시에 그래프 데이터베이스의 전략적 가치를 입증합니다.
* 공공 부문 그래프 지출을 주도하는 국가 디지털 트윈 프로그램 (CAGR 영향: +3.8%): 정부는 에너지 그리드, 운송 시스템, 도시 자산을 모델링하기 위해 기록적인 AI 예산을 할당하고 있습니다. 미국은 2025 회계연도에 AI R&D에 33억 달러를 배정했으며, 이 중 일부는 그래프 기반 디지털 트윈 파일럿 프로젝트에 자금을 지원합니다. 유럽과 아시아 태평양 지역의 유사한 프로그램들도 도시 규모 시뮬레이션에 필요한 다층적 관계를 포착하는 그래프 모델에 의존합니다.
* 기업 전반의 디지털 전환 이니셔티브 (CAGR 영향: +6.3%)
* 관계 분석을 필요로 하는 IoT 데이터 증가 (CAGR 영향: +5.7%)

시장 제약 요인 (Restraints)

* 숙련된 그래프 데이터 모델러 부족 (CAGR 영향: -6.2%): 기업들은 그래프 이론, 스키마 설계, Cypher 또는 Gremlin과 같은 쿼리 언어에 능숙한 전문가 부족에 직면해 있습니다. Neo4j GraphAcademy 및 Ontotext Academy와 같은 교육 포털이 공급을 늘리고 있지만, 수요가 여전히 인력을 초과하여 배포 주기를 길게 하고 컨설팅 비용을 증가시킵니다.
* 쿼리 언어 간 상호 운용성 격차 (CAGR 영향: -4.8%): 완전히 비준된 그래프 쿼리 언어(GQL) 표준의 부재로 인해 사용자들은 Cypher, Gremlin, SPARQL을 번갈아 사용해야 합니다. 엔진 간 마이그레이션은 위험을 증가시키고 다중 벤더 전략을 저해하며, 특히 장기적인 데이터 이식성을 중요시하는 규제 산업에서 더욱 그렇습니다.
* 멀티 클라우드 그래프 배포 시 증가하는 이그레스(egress) 비용 (CAGR 영향: -3.5%)
* 데이터 프라이버시 및 보안 문제 (CAGR 영향: -4.1%)

세그먼트 분석

* 컴포넌트별: 서비스, 전문성 수요 가속화
* 2025년 솔루션은 매출의 63.10%를 차지하며 연결된 데이터 워크로드 배포에서 소프트웨어의 핵심 역할을 강조했습니다. 그러나 서비스는 기업들이 구현, 튜닝 및 관리형 운영을 아웃소싱함에 따라 연평균 26.63%로 더 빠르게 성장하고 있습니다. 성공적인 그래프 롤아웃이 스키마 설계에 달려 있기 때문에 전문 자문가에 대한 수요는 여전히 높습니다. 벤더들은 파일럿 단계를 단축하고 생산 준비를 강화하는 패키지화된 참조 아키텍처로 대응하고 있습니다.
* 서비스 증가는 소비 기반 가격 책정으로의 광범위한 전환도 반영합니다. 고객은 라이선스보다는 결과에 대한 비용 지불을 선호하며, 이는 벤더들이 자문, 관리 및 교육 서비스를 결합하도록 유도합니다. 그래프 분석이 AI 모델에 공급됨에 따라 지식 그래프 구축, Graph RAG 최적화, 온톨로지 거버넌스와 같은 전문 서비스는 프리미엄 요금을 받습니다. 결과적으로 서비스 매출은 2031년까지 그래프 데이터베이스 시장에서 점유율을 확대할 것으로 예상됩니다.

* 배포 방식별: 클라우드 지배력, 인프라 진화 반영
* 클라우드 구현은 2025년 매출의 71.50%를 차지했으며, 연평균 28.92%로 계속 가속화되고 있습니다. 하이퍼스케일러는 보안, 자동 확장 및 통합을 사전 구성하여 개발자들이 몇 분 만에 클러스터를 구축하고 서버가 아닌 관계에 집중할 수 있도록 합니다. Amazon Neptune, Azure Cosmos DB, Google의 그래프 서비스는 탄력성과 백업을 기본적으로 처리하여 오버헤드가 낮은 그래프 인프라를 찾는 팀에게 매력적입니다.
* 온프레미스 그래프 클러스터는 엄격한 데이터 상주 규칙을 시행하는 국방 및 헬스케어 환경에서 지속됩니다. 이러한 환경은 클라우드에서 추론 파이프라인을 실행하면서 민감한 데이터를 현장에 저장하는 하이브리드 청사진을 점점 더 많이 채택하고 있습니다. 그러나 증가하는 이그레스 요금은 일부 사용자를 단일 제공업체로 그래프 워크로드를 통합하도록 유도하며, 이는 비용과 벤더 유연성 사이의 절충점으로 그래프 데이터베이스 시장이 면밀히 주시할 것입니다.

* 최종 사용자 기업 규모별: 중소기업(SME) 채택, 디지털 전환 가속화
* 대기업은 2025년 그래프 데이터베이스 시장의 58.70%를 차지하며 사기 방지, 공급망 최적화, 고객 프로필 통합에 이 기술을 활용했습니다. 그러나 가장 빠른 확장은 중소기업(SMEs)에서 나타나며, 2031년까지 연평균 29.17%로 성장할 것으로 예상됩니다. 로우코드(low-code) 그래프 워크벤치, 사용량 기반 가격 책정, 서버리스 제공은 한때 소규모 기업을 배제했던 자본 장벽을 제거합니다.
* 중소기업은 또한 클라우드 그래프의 ‘성장 비례 지불(pay-as-you-grow)’ 경제성을 중요하게 생각합니다. 청구가 실제 쿼리 볼륨에 따라 확장되므로 소규모 기업은 값비싼 하드웨어에 투자하지 않고도 실험할 수 있습니다. 이러한 배포가 성숙해짐에 따라 중소기업은 인접 그래프 서비스의 반복 구매자가 되어 그래프 데이터베이스 시장 내에서 고성장 세그먼트로서의 역할을 공고히 합니다.

* 최종 사용자 산업별: 헬스케어, 생명과학 혁신 주도
* BFSI는 2025년 25.80%의 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이는 사기 탐지, 위험 관리, 고객 관계 관리 등 다양한 금융 서비스 애플리케이션에서 그래프 데이터베이스의 활용이 증가하고 있기 때문입니다. 특히, 복잡한 금융 거래 네트워크를 분석하고 이상 징후를 식별하는 데 그래프 기술이 필수적으로 사용됩니다.

* 헬스케어 및 생명과학 부문은 2031년까지 연평균 27.50%의 가장 빠른 성장을 보일 것으로 전망됩니다. 이 분야에서는 신약 개발, 질병 진단, 유전체 분석, 환자 데이터 관리 등에서 복잡한 관계형 데이터를 모델링하고 분석하는 데 그래프 데이터베이스가 핵심적인 역할을 합니다. 예를 들어, 약물 상호작용을 예측하거나 질병의 원인과 증상 간의 관계를 파악하는 데 그래프 기술이 효과적으로 활용됩니다.

* 소매 및 전자상거래 부문은 개인화된 추천, 공급망 최적화, 고객 행동 분석을 위해 그래프 데이터베이스를 적극적으로 도입하고 있습니다. 이는 고객 경험을 향상시키고 운영 효율성을 높이는 데 기여합니다.

* 제조업 및 산업 부문에서는 IoT 데이터 분석, 자산 관리, 생산 공정 최적화에 그래프 데이터베이스를 활용하여 스마트 팩토리 구현을 가속화하고 있습니다.

* 정부 및 공공 부문은 사이버 보안, 사기 방지, 시민 서비스 개선을 위해 그래프 기술을 도입하며 데이터 기반 의사결정을 강화하고 있습니다.

본 보고서는 그래프 데이터베이스 시장에 대한 심층적인 분석을 제공합니다. 그래프 데이터베이스는 노드, 엣지 및 속성을 활용하여 데이터 간의 복잡한 관계를 저장하고 조작하는 데 특화된 플랫폼으로, 관계형 데이터베이스로는 처리하기 어려운 데이터 구조를 효과적으로 관리합니다. 본 시장은 27.19%의 연평균 성장률(CAGR)을 기록하며 견고한 성장을 지속할 것으로 전망됩니다.

시장의 주요 성장 동력으로는 기업 데이터 스택 내 클라우드 네이티브(Cloud-native) 기술 채택 증가, 연결된 데이터 컨텍스트를 필요로 하는 AI/ML 파이프라인의 급증, 그래프 분석 역량 강화를 위한 하이퍼스케일러(Hyperscaler) 간의 M&A 활성화가 있습니다. 또한, 국가 디지털 트윈(Digital-twin) 프로그램이 공공 부문의 그래프 관련 지출을 견인하고 있으며, 전반적인 기업의 디지털 전환 이니셔티브와 IoT 데이터 증가에 따른 관계 분석의 필요성 또한 시장 성장을 촉진하고 있습니다.

반면, 시장의 성장을 저해하는 요인으로는 숙련된 그래프 데이터 모델러의 부족, 쿼리 언어 간의 상호 운용성 격차, 멀티 클라우드(Multi-cloud) 환경에서의 데이터 송신(Egress) 비용 증가, 그리고 데이터 프라이버시 및 보안에 대한 우려 등이 있습니다.

시장 규모 및 성장 예측은 다양한 세그먼트를 기준으로 분석되었습니다. 구성 요소별로는 솔루션과 서비스(관리형 서비스 및 전문 서비스)로 나뉘며, 특히 서비스 부문은 전문 기술 수요 증가로 인해 26.63%의 CAGR로 소프트웨어 라이선스보다 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다. 이는 기업들이 컨설팅, 교육 및 관리 운영을 외부 전문가에게 위탁하는 경향이 강해지고 있기 때문입니다. 배포 방식별로는 클라우드 배포 모델이 2025년 매출의 71.50%를 차지하며 시장을 지배하고 있는데, 이는 하이퍼스케일러들이 운영 오버헤드를 줄여주는 완전 관리형 그래프 서비스를 제공하기 때문입니다.

최종 사용자 산업별로는 헬스케어 및 생명 과학 산업이 2031년까지 29.66%의 CAGR로 가장 빠르게 성장할 것으로 예측됩니다. 연구자들이 신약 개발 및 정밀 의학을 위해 지식 그래프(Knowledge Graph)를 활용하는 사례가 늘고 있기 때문입니다. 이 외에도 BFSI, 리테일 및 전자상거래, IT 및 통신, 미디어 및 엔터테인먼트, 운송 및 물류 등 다양한 산업에서 그래프 데이터베이스 채택이 확대되고 있습니다. 기업 규모별로는 중소기업(SMEs)과 대기업 모두에서 그래프 데이터베이스의 활용이 증가하고 있으며, 지역별로는 북미, 남미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카 등 전 세계 주요 지역을 대상으로 시장 규모 및 성장률이 분석되었습니다.

경쟁 환경 분석에는 시장 집중도, 주요 기업들의 전략적 움직임, 시장 점유율 분석이 포함됩니다. Amazon Web Services, Microsoft Corporation, Oracle Corporation, IBM, Neo4j, TigerGraph 등 다수의 글로벌 기업들이 시장에서 경쟁하고 있으며, 이들의 제품 및 서비스, 최근 개발 동향 등이 상세히 다루어집니다.

보고서는 또한 시장의 미개척 영역(White-space)과 충족되지 않은 요구(Unmet-need)를 평가하여 향후 시장 기회와 트렌드를 제시합니다. 종합적으로 볼 때, 그래프 데이터베이스 시장은 AI/ML 및 클라우드 기술의 발전, 디지털 전환 가속화에 힘입어 강력한 성장세를 보이며, 특히 헬스케어와 같은 특정 산업에서 혁신적인 활용 사례를 통해 미래 성장 잠재력이 매우 높은 것으로 평가됩니다.

1. 서론

• 1.1 시장 정의 및 연구 가정
• 1.2 연구 범위

2. 연구 방법론

3. 요약

4. 시장 환경

• 4.1 시장 개요
• 4.2 시장 동인
  • 4.2.1 기업 데이터 스택의 클라우드 네이티브 채택
  • 4.2.2 연결된 데이터 컨텍스트를 필요로 하는 AI/ML 파이프라인의 급증
  • 4.2.3 그래프 분석 역량을 위한 하이퍼스케일러 간 M&A 물결
  • 4.2.4 공공 부문 그래프 지출을 주도하는 국가 디지털 트윈 프로그램
  • 4.2.5 기업 전반의 디지털 전환 이니셔티브
  • 4.2.6 관계 분석을 필요로 하는 IoT 데이터 증가
• 4.3 시장 제약
  • 4.3.1 숙련된 그래프 데이터 모델러 부족
  • 4.3.2 쿼리 언어 간의 상호 운용성 격차
  • 4.3.3 멀티 클라우드 그래프 배포에서 증가하는 송신 비용 (과소 보고됨)
  • 4.3.4 데이터 프라이버시 및 보안 문제
• 4.4 가치 / 공급망 분석
• 4.5 주요 규제 프레임워크 평가
• 4.6 주요 이해관계자 영향 평가
• 4.7 기술 전망
• 4.8 포터의 5가지 경쟁 요인 분석
  • 4.8.1 공급업체의 교섭력
  • 4.8.2 소비자의 교섭력
  • 4.8.3 신규 진입자의 위협
  • 4.8.4 대체재의 위협
  • 4.8.5 경쟁 강도
• 4.9 거시 경제 요인의 영향

5. 시장 규모 및 성장 예측 (가치)

• 5.1 구성요소별
  • 5.1.1 솔루션
  • 5.1.2 서비스
  • 5.1.2.1 관리형 서비스
  • 5.1.2.2 전문 서비스
• 5.2 배포 방식별
  • 5.2.1 클라우드
  • 5.2.2 온프레미스
• 5.3 최종 사용자 기업 규모별
  • 5.3.1 중소기업 (SMEs)
  • 5.3.2 대기업
• 5.4 최종 사용자 산업별
  • 5.4.1 BFSI
  • 5.4.2 헬스케어 및 생명 과학
  • 5.4.3 소매 및 전자상거래
  • 5.4.4 정보 기술 및 통신
  • 5.4.5 미디어 및 엔터테인먼트
  • 5.4.6 운송 및 물류
  • 5.4.7 기타 최종 사용자
• 5.5 지역
  • 5.5.1 북미
  • 5.5.1.1 미국
  • 5.5.1.2 캐나다
  • 5.5.1.3 멕시코
  • 5.5.2 남미
  • 5.5.2.1 브라질
  • 5.5.2.2 아르헨티나
  • 5.5.2.3 남미 기타 지역
  • 5.5.3 유럽
  • 5.5.3.1 독일
  • 5.5.3.2 영국
  • 5.5.3.3 프랑스
  • 5.5.3.4 이탈리아
  • 5.5.3.5 스페인
  • 5.5.3.6 러시아
  • 5.5.3.7 유럽 기타 지역
  • 5.5.4 아시아 태평양
  • 5.5.4.1 중국
  • 5.5.4.2 일본
  • 5.5.4.3 인도
  • 5.5.4.4 대한민국
  • 5.5.4.5 호주 및 뉴질랜드
  • 5.5.4.6 아시아 태평양 기타 지역
  • 5.5.5 중동 및 아프리카
  • 5.5.5.1 중동
  • 5.5.5.1.1 사우디아라비아
  • 5.5.5.1.2 아랍에미리트
  • 5.5.5.1.3 튀르키예
  • 5.5.5.1.4 중동 기타 지역
  • 5.5.5.2 아프리카
  • 5.5.5.2.1 남아프리카 공화국
  • 5.5.5.2.2 나이지리아
  • 5.5.5.2.3 이집트
  • 5.5.5.2.4 아프리카 기타 지역

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 Amazon Web Services, Inc.
  • 6.4.2 Microsoft Corporation
  • 6.4.3 Oracle Corporation
  • 6.4.4 International Business Machines Corporation
  • 6.4.5 Neo4j, Inc.
  • 6.4.6 TigerGraph, Inc.
  • 6.4.7 DataStax, Inc.
  • 6.4.8 MarkLogic Corporation
  • 6.4.9 Stardog Union, Inc.
  • 6.4.10 Franz Inc.
  • 6.4.11 Objectivity, Inc.
  • 6.4.12 TIBCO Software, Inc.
  • 6.4.13 Ontotext AD
  • 6.4.14 ArangoDB GmbH
  • 6.4.15 Redis Ltd. (Graph Module)
  • 6.4.16 Cambridge Semantics, Inc.
  • 6.4.17 TerminusDB Ltd.
  • 6.4.18 Memgraph Ltd.
  • 6.4.19 Amazon Neptune (AWS)
  • 6.4.20 Dgraph Labs

7. 시장 기회 및 미래 동향

• 7.1 미개척 시장 및 미충족 수요 평가