데이터의 양과 복잡성이 증가함에 따라 데이터를 관리하고 분석하기가 어려워지고 있다. 이에 데이터 수집, 저장, 처리, 분석 및 시각화를 위한 프로세스를 자동화하고 통합하는 데이터 운영의 집합인 데이터옵스(DataOps)의 필요성이 증가하고 있다.

데이터옵스 플랫폼은 데이터 파이프라인, 워크플로 및 프로세스를 관리하고 통제하기 위한 중앙 집중식 허브로서 중요한 역할을 한다. 다양한 팀 간의 협업을 촉진하여 데이터 엔지니어, 데이터 과학자 및 분석가를 포함한 부서 간의 협업을 촉진한다.

이 플랫폼은 다양한 툴과 기능을 제공하여 엔드 투 엔드 데이터 라이프사이클의 자동화, 모니터링 및 제어를 지원한다. 이 중앙 집중식 접근 방식은 운영을 간소화하고 효율적인 협업을 보장하여 조직이 데이터 자산을 효과적으로 활용하고 가치를 창출할 수 있도록 지원한다.

시장 조사 기관 리서치 앤 마켓(Research And Markets)가 발표한 ‘글로벌 데이터옵스 시장 전망 2028년 예측 보고서’에 따르면 데이터옵스 플랫폼 시장은 2023년 39억 달러에서 연평균 23.0%의 성장률 2028년 109억 달러에 이를 전망이다.

유형별로 시장은 애자일 개발, 데브옵스, 린 매뉴팩처링(Lean Manufacturing)으로 나뉜다. 애자일 개발은 조직이 변화하는 비즈니스 요구 사항에 대응하는 능력을 향상하고, 프로젝트 가시성과 투명성을 개선하고, 협업 및 혁신을 촉진하고, 데이터 이니셔티브의 가치 실현 시간을 단축하도록 지원한다.

이를 통해 팀은 데이터 작업을 효율적으로 관리하고 데이터 프로세스를 최적화하며 실행 가능한 통찰력을 동적이고 반복적으로 제공할 수 있다. 예측 기간 동안 애자일 개발이 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상된다.

데이터옵스 플랫폼의 서비스는 효율적이고 효과적인 데이터 운영 및 관리를 촉진하도록 설계된 광범위한 기능을 포함한다. 이러한 서비스는 수명 주기 전반에 걸쳐 데이터를 처리하는 문제와 요구 사항을 해결하도록 특별히 맞춤화되었다.

데이터옵스 플랫폼 서비스는 효율적인 AI 기능, 실시간 분석 및 인사이트 제공을 애플리케이션에 통합하여 기업의 의사 결정을 용이하게 한다. 예측 기간 동안 서비스 부문은 가장 높은 연평균 성장률이 예상된다.

예측 기간 동안 북미는 데이터옵스 플랫폼 시장에서 가장 큰 규모를 차지할 것으로 예상된다. 세계 최고의 기술 회사 중 다수가 북미에 기반을 두고 있으며 이러한 회사는 데이터 인프라 및 분석 기능에 막대한 투자를 하고 있다. 데이터를 보다 쉽게 ​​관리하고 분석할 수 있게 해주는 새로운 기술의 출현으로 북미 지역에서 데이터옵스 플랫폼의 채택이 가속되고 있다.

데이터옵스 시장의 성장 요인으로는 ▲데이터 복잡성 및 데이터 볼륨 증가 ▲실시간 인사이트 확보 필요성 증가 ▲클라우드 솔루션에 대한 수요 증가 ▲데이터 기반 통찰력에 대한 광범위한 집중 등이 있다.

데이터옵스는 데이터 엔지니어와 데이터 분석가 사이의 격차 해소가 필요하고 데이터 팀이 빠르게 변화하는 요구 사항에 보조를 맞춰야 하기 때문에 기회는 열려 있다.

하지만 데이터 프라이버시 및 보안 문제, 높은 투자로 인한 예산 제약은 시장 활성화에 걸림돌이다. 또한 데이터옵스 관련 기업들은 ▲데이터옵스에 대한 인식 및 이해 부족 ▲숙련된 인재 부족 ▲사례 연구 분석 등의 과제를 해결해야 한다.

글로벌 데이터옵스 시장의 주요 기업들로는 액센추어(Accenture), 아틀란(Atlan), AWS, BMC Software, 셀로니스(Celonis), 센서스(Census), 콜리브라(Collibra), 컴보저블 애널리틱스(Composable Analytics), 데이터브릭스(Databricks), 데이터폴드(Datafold), 데이터이쿠(Dataiku), 데이터키친(Datakitchen), 데이터옵스라이브(Dataops.Live), 포스퍼(Fosfor), 히타치 밴타라(Hitachi Vantara), IBM, 인포매티카(Informatica), K2View, 마이크로소프트, 몬테 카를로 데이터(Monte Carlo Data), ,오라클, 라잇데이터(Rightdata), 새지에(Saagie),SAS, 스트림셋(Streamsets), 탈렌드(Talend), Tengu.Io, 테라데이타, 운라벨 데이터(Unravel Data), 위프로(Wipro), 잘로니(Zaloni) 등이 있다.