报告概述

到 2033 年，全球数据治理市场中的人工智能规模预计将从 2023 年的17 亿美元增长到165 亿美元左右，在预测期内以复合年增长率 25.5% 的速度增长从 2024 年到 2033 年。

数据治理市场中的人工智能包含集成人工智能以增强数据治理策略的解决方案。这些系统促进自动化数据质量、合规性和管理流程，使组织能够确保数据完整性并利用分析进行战略决策。对于旨在优化数据资产同时有效遵守监管标准的高管来说，这个市场至关重要。

数据治理中的人工智能 (AI) 涉及使用人工智能技术来增强数据管理实践，确保整个企业的数据准确性、合规性和价值。数据治理中的人工智能标记随着组织寻求利用人工智能来自动化数据质量、安全性和合规性任务，该市场正在迅速扩张。

在数据量不断增加和严格的监管环境的推动下，这个市场提供了巨大的增长机会。利用人工智能有望提高决策和运营效率，使其成为具有前瞻性思维的领导者的战略投资。

在人工智能与数据管理实践的集成的推动下，数据治理市场中的人工智能正在经历一场关键转型。这种融合不仅提高了运营效率，还解决了跨行业复杂的合规和监管挑战。

大量80%的组织表示，通过部署人工智能驱动的治理解决方案，利益相关者的信任度有所提高，这归因于数据处理方面透明度和问责制的提高。此外，65% 的数据治理领导者easychair.org 指出，正在倡导在人工智能应用程序中建立健全的道德框架，以减少偏见并确保公平的数据实践。这表明人工智能实施中道德考虑的意识不断加深，并优先考虑。

采用统计数据同样说明问题；根据 connect.comptia.org 的数据，34% 的公司已经将人工智能集成到其运营中，另外还有 42% 积极探索其潜力。 22%的战略性公司正在积极寻求人工智能集成，这凸显了将人工智能嵌入到各种技术工作流程中的坚定承诺。

运营效益非常显着，56%的组织利用人工智能来支持业务运营，特别是在监管合规性和数据治理方面，凸显了人工智能在加强数据完整性和安全性方面的关键作用。此外，45%该领域的专业人士正在利用或考虑使用人工智能生成的合成数据来平衡隐私与合规性，这进一步说明了市场中采用的创新方法。

关键要点

• 全球数据治理中的人工智能市场规模预计到 2033 年将达到165 亿美元左右，从 2023 年的 17 亿美元，到 2024 年至 2033 年的预测期间，复合年增长率为 25.5%。
• 2023 年，解决方案在数据治理市场的人工智能组件领域占据主导地位，占据了超过 64.3% 的市场份额。
• 2023 年，基于云在数据治理市场的人工智能部署模式领域占据主导地位，占据67.0%以上的份额。
• 2023 年，大型企业占据主导地位在数据治理市场的人工智能组织规模细分市场中占据着领先的市场地位，占据了68.5%以上的份额。
• 2023年，BFSI在数据治理市场的人工智能行业垂直细分市场中占据了主导市场地位，占据了21.7%以上的份额。
• 北美主导了 2023 年，解决方案占据数据治理市场人工智能6.3 亿美元收入。

组件分析

2023 年，解决方案在数据治理市场人工智能组件领域占据主导地位，占据超过67.0% 的份额。这种巨大的市场份额可归因于对先进分析框架的强劲需求，这些框架有助于有效治理广泛的数据集。专为提高数据质量而定制的解决方案产品事实证明，通过人工智能驱动的技术实现合规性和合规性，对于解决企业在数据管理和监管遵守方面面临的复杂挑战至关重要。

解决方案在这一细分市场的优势地位通过其战略合作伙伴关系和在优化数据发现、编目和安全性的人工智能算法方面的持续创新而得到进一步加强。这些因素共同增强了解决方案产品的吸引力，使其对于旨在利用数据作为战略资产同时确保遵守不断变化的监管环境的组织来说是不可或缺的。

此外，市场的增长动力受到各行业生成的数据量不断增加以及全球严格的数据保护法的影响。这些趋势凸显出人们越来越依赖人工智能来自动化和完善数据治理流程，从而推动对 Solution 专业服务的需求并巩固其领导地位。

部署模式分析

2023年，基于云的解决方案在数据治理市场人工智能部署模式领域占据主导地位，占据67.0%以上的份额。这种突出的主要原因是基于云的平台提供的可扩展性、灵活性和成本效益，使企业能够管理和分析大型数据集，而无需大量硬件投资。

随着组织寻求提高运营效率和数据可访问性，向数字化转型的日益转变进一步加速了基于云的人工智能解决方案在数据治理中的采用。

基于云的部署所占据的巨大份额也反映出人们对远程工作模式的日益依赖，其中云服务提供跨地域的基本可访问性，促进安全中的协作和数据共享重新环境。此外，云平台促进了机器学习和自然语言处理等先进人工智能功能的集成，这些功能对于自动化数据治理任务和确保遵守严格的数据保护法规至关重要。

尽管基于云的解决方案强劲增长，但本地解决方案仍然具有相关性，特别是对于优先考虑数据安全和具有特定合规性要求的组织而言。然而，这一趋势决定性地有利于云环境，因为它们随着安全性和定制合规性产品的增强而不断发展，巩固了其在市场中的领导地位。

组织规模分析

2023 年，大型企业在数据治理人工智能的组织规模细分市场中占据主导地位市场份额超过 68.5%。这个标志巨大的市场份额表明大型企业可以分配大量资源和资本用于先进的人工智能技术，以增强数据治理实践。这些组织的运营规模需要强大的数据管理系统来确保数据完整性、合规性和安全性，从而推动复杂的人工智能解决方案的采用。

大型企业经常面临复杂的数据环境以及不同地区的不同监管要求，这使得人工智能成为有效管理这些复杂性的重要工具。这些组织在数据治理中部署人工智能可以支持从合规和风险管理到数据质量控制和运营优化等一系列功能，从而提供可观的投资回报。

虽然大型企业继续主导这一细分市场，但中小型企业 (SME) 也逐渐认识到人工智能在数据治理中的价值。 cloud-b的可扩展性人工智能解决方案使中小企业越来越容易接触到这项技术，随着这些企业寻求利用人工智能获得竞争优势和遵守法规，它们的市场份额有望增加。

行业垂直分析

2023年，银行、金融服务和保险 (BFSI) 行业在人工智能的垂直行业领域占据主导市场地位。数据治理市场，占据21.7% 的份额。这种领先地位很大程度上是由于该行业对严格数据管理和监管合规性的迫切需求。金融机构越来越多地投资于人工智能技术，以提高数据准确性，简化合规流程，并降低与数据泄露和金融欺诈相关的风险。

BFSI 部门对人工智能驱动的数据治理解决方案的依赖支持从风险和财务方面的一系列功能。对客户数据保护和监管报告的评估和管理。这些工具对于维护敏感财务信息的完整性以及遵守 GDPR 和 CCPA 等全球标准至关重要，这些标准强制执行严格的数据隐私法规。

虽然 BFSI 引领该领域，但 IT 与电信和医疗保健等其他行业也在将人工智能集成到数据治理中，以利用增强的数据安全性和运营效率的优势。各行业的日益普及突显了人们对人工智能变革数据治理实践、确保全面数据监督和增强决策能力的潜力的普遍认可。

关键细分市场

组件

• 解决方案
• 服务

部署模式

• 基于云
• 本地部署

组织规模

• 中小型企业（SME）s)
• 大型企业

垂直行业

• IT 与电信
• BFSI
• 医疗保健
• 制造业
• 零售和消费品
• 政府和公共部门
• 其他行业垂直行业

驱动因素

数据治理中的人工智能增强

将人工智能 (AI) 集成到数据治理框架中，通过自动化复杂流程、提高数据准确性和确保符合监管标准，显着推动市场发展。

人工智能技术有助于快速分析和管理大量数据，使组织能够提取有价值的见解并做出明智的决策很快。在数据治理中采用人工智能有助于通过实施预测分析和机器学习算法来识别和减轻风险，从而主动解决潜在的数据泄露和不合规问题。

Furthermo另一方面，人工智能提高了数据质量和可靠性，这对于希望在日益数据驱动的市场中保持竞争优势的企业至关重要。跨部门对数据的日益依赖，加上严格的监管要求，使人工智能成为现代数据治理领域的关键组成部分，有望提高效率和战略数据利用率。

限制

人工智能在数据治理中的挑战

在数据治理中部署人工智能（AI）带来了显着的挑战，这主要是由于实施和维护相关的巨大成本人工智能系统。

人工智能的集成需要对技术基础设施和技术人员进行大量投资，这对于中小企业来说可能是望而却步。此外，人工智能驱动的数据治理引发了人们对数据隐私和安全的担忧，因为人工智能算法的使用涉及处理大量数据。敏感信息的流。

人工智能系统的复杂性也给确保透明度和问责制带来了困难，特别是当人工智能决策需要在监管或合规环境中解释时。这些因素可能会减缓人工智能在数据治理中的采用率，因为组织在将人工智能解决方案完全集成到其数据管理策略之前必须仔细考虑财务、道德和合规性影响。

机遇

数据治理中的人工智能机遇

人工智能 (AI) 通过简化数据管理任务、提高数据质量和效率，在数据治理市场提供了大量机遇。可用性。人工智能快速处理和分析大型数据集的能力使组织能够获得更深入的见解并增强决策过程。

此外，人工智能驱动的工具可以自动检测和纠正数据中的错误，确保高标准的准确性和可靠性。此功能对于数据完整性至关重要的行业（例如医疗保健和金融）尤其有价值。人工智能还比手动系统更快地适应变化，有助于遵守不断变化的监管要求。

随着企业不断认识到数据作为战略资产的价值，对人工智能增强型数据治理解决方案的需求预计将增长，为专门从事人工智能和数据管理的技术提供商和咨询公司提供重要的市场机会。

挑战

驾驭人工智能数据治理挑战

将人工智能 (AI) 集成到数据治理框架中会带来多项挑战，特别是在确保数据质量和管理隐私问题方面。人工智能系统需要高质量的数据才能有效运行，但数据中的不一致、偏见和错误可能会导致人工智能结果不准确，从而影响决策

此外，使用人工智能处理敏感数据会引发严重的隐私问题，因为人工智能系统可能会暴露个人信息，从而导致违反信任和监管处罚。还需要制定明确的治理政策来定义人工智能的道德使用，包括如何收集、存储和分析数据。

制定这些指南非常复杂，需要不断更新，以跟上人工智能的进步和监管变化。这些挑战需要在数据治理中采用平衡的人工智能实施方法，确保创新在不损害数据完整性或道德标准的情况下增强能力。

增长因素

• 增加数据量：随着数据生成呈指数级增长，人工智能有助于管理、组织和利用大量信息
• 对数据隐私的需求：日益增长的担忧数据隐私和安全正在推动人工智能技术的采用，这些技术可以增强数据保护措施和合规性。
• 人工智能和机器学习的进步：人工智能技术和机器学习模型的不断改进使数据治理工具更加高效和智能。
• 商业智能需求：组织越来越依赖数据驱动的洞察来进行战略决策，推动了对复杂的数据人工智能工具的需求
• 监管合规要求：全球范围内更严格的数据监管迫使公司采用先进的人工智能驱动的治理系统，以保持合规性并避免处罚。
• 降低成本和提高运营效率：人工智能实现了众多数据治理流程的自动化，减少了体力劳动和相关成本，同时提高了运营效率。

新兴趋势

• 自动合规监控：人工智能工具现在能够持续监控数据，以确保遵守全球法规，降低代价高昂的法律问题的风险。
• 实时数据管理：人工智能支持实时处理和分析数据，使组织能够快速响应变化并根据最新情况做出决策信息。
• 增强的数据安全性：通过利用人工智能驱动的安全协议，组织可以更有效地检测和响应威胁，从而显着降低敏感数据的脆弱性。
• 预测数据治理：人工智能可以在潜在的数据问题和治理违规发生之前预测它们，从而可以采取先发制人的行动来维护数据的完整性和安全性。
• 人工智能道德框架：随着人工智能与数据变得更加一体化治理，创造强大的道德指导人工智能开发和实施的计算框架日益受到关注，确保人工智能系统得到负责任的使用。
• 与物联网集成：人工智能与物联网 (IoT) 设备的集成正在简化数据收集和分析流程，从而在不同行业实现更动态的数据治理实践。

区域分析

数据治理中的人工智能市场呈现出多样化的区域动态，北美、欧洲、亚太地区、中东和非洲以及拉丁美洲都对其增长做出了独特的贡献。 北美在该领域占据主导地位，占有37.3%的市场份额，价值6.3亿美元。这种主导地位是由强大的技术基础设施、严格的数据治理法规以及领先的人工智能技术公司的存在推动的。

欧洲紧随其后，利用杠杆作用g 其强大的监管框架，特别是 GDPR，以增强人工智能驱动的数据治理解决方案。该地区受益于政府和私营部门对人工智能技术的大量投资，促进了金融和医疗保健等行业的增长。

在数字化程度不断提高、中国和印度等新兴经济体技术采用率不断提高以及对人工智能和数据分析的大量投资的推动下，亚太地区正在经历最快的增长。由于精通技术的人口不断增加，企业部门不断发展，该地区显示出巨大的潜力。

随着人们对数据隐私意识的增强以及人工智能解决方案的逐步采用，中东和非洲以及拉丁美洲正在成为关键参与者。这些地区越来越多地投资于数字基础设施，预计将在未来几年加速市场增长，尽管与其他地区相比基数较小。

关键地区和国家

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 荷兰
  • 其他地区欧洲
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 泰国
  • 越南
  • 亚太地区其他地区
• 拉丁语美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • 中东和非洲其他地区

关键参与者分析

2023年，IBM公司、甲骨文公司和微软公司继续确立其在全球数据治理人工智能市场的主导地位，各自利用独特的战略和创新来占领和扩大各自的市场份额

IBM 公司仍然是一个关键参与者，以其强大的人工智能产品（如 Watson）和高级分析功能而闻名。 IBM 专注于将人工智能与云和物联网解决方案相集成，特别加强了其数据治理产品，为客户提供全面、可扩展的解决方案。对于希望安全高效地管理庞大数据生态系统的客户来说，这种集成至关重要，从而巩固了 IBM 在创新和实施方面的领导者地位。

Oracle 公司在数据库管理领域有着深厚的根基，强调增强其云服务中的 AI 功能。该公司的自治数据库由人工智能驱动的工具支持，擅长提供自我修复和安全的数据管理解决方案。 Oracle 致力于将人工智能无缝集成到其数据库服务中，为优先考虑数据安全和运营的大型企业提供了令人信服的价值主张l 效率。

微软公司利用其广泛的Azure云平台将人工智能和分析集成到广泛的数据治理工具中。 Azure 的可扩展性与 Azure AI 和机器学习功能等先进的 AI 功能相结合，使 Microsoft 能够为从医疗保健到金融等各个行业提供服务，确保合规性和数据洞察可访问且可操作。

市场上的主要参与者

• IBM Corporation
• Oracle Corporation
• Microsoft Corporation
• Google LLC
• Informatica Inc.
• SAP SE
• Collibra Inc.
• Alteryx, Inc.
• Ataccama
• erwin, Inc.
• Varonis
• Alation
• 其他主要参与者

近期进展

• 2023 年 3 月，Informatica Inc. 收购了一家规模较小的数据管理公司，扩大了其在人工智能驱动的数据治理方面的能力解决方案，以巩固其市场地位并增强其现有产品组合。
• 2023 年 1 月，SAP SE 推出了其数据治理应用程序的升级版本，融入了先进的人工智能功能，以简化企业的数据质量管理和监管合规性。
• 2022 年 6 月，Google LLC 通过在其 Google Cloud 平台中推出新的人工智能驱动工具来增强其数据治理产品，旨在实现数据安全性和合规性的自动化任务。