글로벌 웹 데이터 분류 시장 규모, 점유율 및 추세 분석 보고서 – 산업 개요 및 2032년까지의 예측

웹 데이터 분류 시장 규모

• 글로벌 웹 데이터 분류 시장 규모는 2024년에 25억 8천만 달러 로 평가되었으며 예측 기간 동안 25.20%의 CAGR 로 2032년까지 155억 7천만 달러 에 도달할 것으로 예상됩니다 .
• 시장 성장은 주로 AI, 머신 러닝 및 클라우드 기반 솔루션의 채택 증가에 의해 촉진되었으며, 이를 통해 조직은 산업 전반에 걸쳐 방대한 양의 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 효율적으로 분류하고 관리할 수 있습니다.
• 더욱이, 안전하고 정확하며 자동화된 데이터 분류 솔루션에 대한 수요가 증가함에 따라 기업들은 규정 준수, 데이터 프라이버시, 그리고 향상된 의사 결정 역량을 보장하는 첨단 플랫폼을 도입하고 있습니다. 이러한 요인들은 웹 데이터 분류 솔루션의 도입을 가속화하여 시장 성장을 크게 촉진하고 있습니다.

웹 데이터 분류 시장 분석

• 웹 데이터 분류는 콘텐츠, 맥락 또는 사용자 행동을 기반으로 데이터를 분류하여 데이터 거버넌스, 보안 및 접근성을 개선하는 프로세스를 포함합니다. 솔루션은 AI, 의미 분석 및 머신 러닝을 활용하여 데이터 관리를 간소화하고, 수작업을 줄이며, 모든 분야의 운영 효율성을 향상시킵니다.
• 웹 데이터 분류에 대한 수요 증가는 주로 디지털 데이터 생성의 급증, 엄격한 데이터 개인정보 보호 규정, 그리고 조직이 비정형 정보에서 실행 가능한 통찰력을 도출하고 이를 통해 정보에 입각한 비즈니스 의사 결정과 운영적 회복력을 지원해야 하는 필요성 증가에 의해 주도됩니다.
• 클라우드 컴퓨팅, 고급 분석, CCPA와 같은 엄격한 데이터 개인정보 보호 규정의 채택 증가로 인해 북미는 2024년에 33.3%의 점유율로 웹 데이터 분류 시장을 장악했습니다.
• 아시아 태평양 지역은 디지털화 증가, IT 및 통신 인프라 확장, 중국, 일본, 인도와 같은 국가의 데이터 보호에 대한 인식 증가로 인해 예측 기간 동안 웹 데이터 분류 시장에서 가장 빠르게 성장하는 지역이 될 것으로 예상됩니다.
• 솔루션 부문은 2024년 61.8%의 시장 점유율로 시장을 장악했습니다. 이는 조직이 방대한 양의 비정형 및 정형 데이터를 효율적으로 구성하고 관리할 수 있도록 지원하는 고급 AI 및 머신러닝 기반 분류 도구의 도입 증가에 기인합니다. 솔루션은 자동화되고 확장 가능하며 정확한 분류 기능을 제공하여 기업이 데이터 거버넌스, 규정 준수 및 분석을 개선할 수 있도록 지원합니다. 모든 산업 분야의 기업들은 기존 IT 인프라 및 클라우드 환경과 원활하게 통합되어 수동 작업과 운영 비용을 절감할 수 있는 솔루션을 우선시합니다. 실시간 데이터 인사이트와 향상된 의사 결정에 대한 수요 증가 또한 포괄적인 솔루션 도입을 뒷받침합니다.

보고서 범위 및 웹 데이터 분류 시장 세분화    

웹 데이터 분류 시장 동향

자동화된 데이터 분류를 위한 AI 활용 증가

• 데이터 분류 및 라벨링 프로세스를 자동화하는 인공지능(AI) 기술의 도입 증가로 인해 웹 데이터 분류 시장이 빠르게 성장하고 있습니다. 방대한 양의 온라인 및 기업 웹 데이터를 처리하는 조직들은 AI 기반 알고리즘을 활용하여 정확도를 높이고, 수동 작업량을 줄이며, 의사 결정 속도를 높이고 있습니다.
  • 예를 들어, IBM과 Microsoft Azure는 머신러닝 기반 분류 엔진을 클라우드 플랫폼에 통합하여 개인정보 보호 규정을 준수하는 방식으로 민감한 정보, 고객 데이터 및 독점 콘텐츠에 대한 자동 태그 지정을 지원합니다. 마찬가지로 AWS Macie는 AI를 활용하여 클라우드 스토리지 환경 내 개인 데이터를 식별하고 분류하여 가시성과 규정 준수 관리를 강화합니다.
• AI 기반 자동 분류 시스템은 대용량 데이터 세트를 실시간으로 처리하여 정형 데이터, 반정형 데이터, 비정형 데이터를 효율적으로 구분할 수 있습니다. 또한, 이러한 솔루션은 진화하는 데이터 모델에 적응하여 모델 학습 및 강화 학습을 통해 정확도를 지속적으로 향상시킵니다.
• 또한 AI 기반 분류는 분석, 규정 준수 감사 및 보안 프로토콜을 위해 중요 데이터를 신속하게 식별하여 금융, 의료, 소매 등의 산업에서 운영 효율성을 향상시킵니다. 기업은 인적 오류 감소, 워크플로 최적화, 데이터 거버넌스 개선 등의 이점을 누릴 수 있습니다.
• 자연어 처리(NLP)와 딥러닝 모델을 웹 분류 도구에 통합함으로써 맥락적 이해가 향상되고 고객 리뷰, 법률 문서, 멀티미디어 콘텐츠와 같은 복잡한 데이터 세트의 정확한 분류가 가능해졌습니다. 기업들이 디지털 혁신 이니셔티브를 확대하고 확장 가능하고 지능적인 데이터 관리 솔루션을 요구함에 따라 이러한 추세는 더욱 가속화될 것으로 예상됩니다.
• AI 역량이 발전함에 따라 자동화된 데이터 분류는 정보 거버넌스의 초석이 되어 전 세계 산업 전반에서 웹 데이터의 더 빠르고 안전한 처리를 지원할 것입니다. 이러한 추세는 규제 및 분석 중심 환경에서 대규모 디지털 자산 관리를 위한 지능형 자동화에 대한 의존도가 높아지고 있음을 보여줍니다.

웹 데이터 분류 시장 동향

운전사

규제 준수 및 보안 데이터 요구 사항 증가

• 데이터 프라이버시 및 보안에 대한 글로벌 규제 강화는 웹 데이터 분류 시장의 주요 성장 동력입니다. 기업은 GDPR, CCPA, HIPAA, PCI DSS와 같은 프레임워크를 준수해야 하며, 이러한 프레임워크는 온라인 및 내부 시스템에 저장된 민감한 정보의 정확한 식별, 태그 지정 및 보호를 요구합니다.
  • 예를 들어, Forcepoint와 Symantec은 기업이 기밀 비즈니스 데이터, 개인 정보 및 결제 정보를 탐지하고 라벨을 지정하여 규정 준수 의무를 충족할 수 있도록 지원하는 분류 솔루션을 제공합니다. 이러한 도구를 사용하면 보안 데이터 처리를 위한 자동화된 정책 시행을 통해 데이터 침해 및 규제 위반 위험을 줄이는 동시에 보안 위반 및 규제 위반에 대한 처벌 위험을 줄일 수 있습니다.
• 사이버 위협과 랜섬웨어 공격이 급증함에 따라 효과적인 접근 제어 및 암호화 조치를 구현하기 위해 웹 데이터를 정밀하게 분류해야 할 필요성이 더욱 커졌습니다. 기업은 데이터 수명 주기 초기에 민감하고 가치가 높은 정보를 식별함으로써 보안 태세를 강화하고 사고 대응 능력을 향상시킬 수 있습니다.
• 또한, 규정 준수 감사에서는 데이터 거버넌스 조치에 대한 증거 제출이 점점 더 요구되고 있습니다. 웹 데이터 분류 시스템은 문서화된 추적성과 감사에 즉시 사용 가능한 보고 기능을 제공하여 조직이 법률 및 산업 표준 준수를 더욱 쉽게 입증할 수 있도록 지원합니다.
• 조직이 증가하는 데이터 볼륨과 디지털 관행에 대한 엄격한 감시에 직면함에 따라 분류 도구를 기업 워크플로에 통합하는 것은 전 세계적으로 비즈니스 무결성을 보호하고 변화하는 규정 준수 요구 사항을 충족하는 데 필수적인 단계가 되고 있습니다.

제지/도전

비정형 데이터의 급속한 성장 관리

• 웹 데이터 분류 시장에서 가장 중요한 과제 중 하나는 이메일, 멀티미디어 파일, 소셜 미디어 콘텐츠, 고객 커뮤니케이션 등 비정형 데이터의 기하급수적인 증가를 관리하는 것입니다. 비정형 데이터 세트는 형식이 일관되지 않아 정확한 분석 및 분류가 더욱 어렵습니다.
  • 예를 들어, OpenText와 Informatica와 같은 기업들은 언어, 형식 및 끊임없이 변화하는 콘텐츠 구조 전반에 걸쳐 정확성을 보장하면서 대규모 비정형 아카이브를 분류하는 데 있어 지속적인 복잡성에 직면합니다. 텍스트, 비디오 및 이미지 기반 데이터의 동적 특성으로 인해 효과적인 분류를 위해서는 고급 분석 모델과 지속적인 모델 개선이 필요합니다.
• 엄청난 양의 비정형 웹 데이터는 컴퓨팅 리소스에 부담을 주어 처리 비용 증가와 분류 시간 증가로 이어질 수 있습니다. 기업은 이러한 워크로드를 효율적으로 관리하기 위해 AI 인프라, 클라우드 스토리지, 그리고 확장 가능한 컴퓨팅 성능에 상당한 투자를 필요로 하는 경우가 많습니다.
• 또한, 비정형 데이터의 부정확한 분류는 민감한 정보의 관리 부실로 이어져 규정 준수 위험을 초래하고 보안 프로토콜을 약화시킬 수 있습니다. 레이블 지정의 정확성을 보장하려면 고품질 학습 데이터 세트가 필요하며, 이를 개발하는 데는 비용과 시간이 많이 소요될 수 있습니다.
• AI, NLP, 딥러닝의 발전으로 역량이 향상되고 있지만, 비정형 데이터의 예측 불가능성과 엄청난 다양성은 여전히 ​​지속적인 장벽으로 남아 있습니다. 이러한 과제를 극복하려면 빠르게 증가하는 데이터 볼륨을 처리하면서도 정확성을 유지할 수 있는 적응형 분류 모델, 하이브리드 데이터 거버넌스 프레임워크, 실시간 처리 도구의 혁신이 필요합니다.

웹 데이터 분류 시장 범위

시장은 구성 요소, 방법론, 수직적 측면을 기준으로 세분화됩니다.

• 구성 요소별

웹 데이터 분류 시장은 구성 요소를 기준으로 솔루션과 서비스로 구분됩니다. 솔루션 부문은 2024년 61.8%의 시장 매출 점유율을 기록하며 가장 큰 시장 점유율을 차지했는데, 이는 기업이 방대한 양의 비정형 및 정형 데이터를 효율적으로 구성하고 관리할 수 있도록 지원하는 고급 AI 및 머신러닝 기반 분류 도구의 도입 증가에 따른 것입니다. 솔루션은 자동화되고 확장 가능하며 정확한 분류 기능을 제공하여 기업의 데이터 거버넌스, 규정 준수 및 분석 역량을 향상시킵니다. 모든 산업 분야의 기업들은 기존 IT 인프라 및 클라우드 환경과 원활하게 통합되어 수동 작업과 운영 비용을 절감할 수 있는 솔루션을 우선적으로 고려합니다. 실시간 데이터 인사이트와 향상된 의사 결정에 대한 수요 증가 또한 포괄적인 솔루션 도입을 뒷받침합니다.

서비스 부문은 데이터 분류 프로젝트에 대한 전문 컨설팅, 구현 및 관리 서비스에 대한 의존도 증가에 힘입어 2025년부터 2032년까지 가장 빠른 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다. 서비스는 조직의 특정 데이터 환경에 맞춰 맞춤형 솔루션을 제공하여 더 높은 정확도와 업계 표준 준수를 보장합니다. 사내 전문 지식이 부족한 기업은 분류 프레임워크의 구축, 모니터링 및 지속적인 최적화를 위한 서비스를 선호합니다. 또한, 관리형 서비스와 구독 기반 서비스는 중소기업이 고급 분류 기능을 도입하는 데 비용 효율성을 제공합니다.

• 방법론에 따라

방법론에 따라 웹 데이터 분류 시장은 콘텐츠 기반 분류, 컨텍스트 기반 분류, 그리고 사용자 기반 분류로 구분됩니다. 콘텐츠 기반 분류 부문은 키워드, 메타데이터, 문서 구조 등 데이터의 본질적인 속성을 분석하여 콘텐츠를 정확하게 분류하고 태그를 지정하는 능력 덕분에 2024년 시장 매출 점유율이 가장 높았습니다. 이 방법론은 규제 기준을 준수하면서 인적 개입을 최소화하는 자동화되고 확장 가능한 분류 솔루션을 원하는 기업들이 널리 선호합니다. 금융 서비스 제공업체(BFSI), 의료, 정부 부문의 대규모 데이터세트에 대한 효과성은 시장에서 지배적인 입지를 뒷받침합니다.

컨텍스트 기반 분류 분야는 2025년부터 2032년까지 가장 빠른 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 예상되며, 이는 주변 컨텍스트, 관계, 그리고 데이터의 의미적 의미를 고려하는 지능형 분류 시스템에 대한 수요 증가에 힘입은 것입니다. 컨텍스트 기반 접근 방식을 통해 기업은 더욱 심층적인 인사이트를 도출하고, 개인화를 개선하며, 이상 징후를 더욱 효율적으로 감지할 수 있습니다. 금융 거래나 환자 기록과 같은 복잡한 데이터 세트를 처리하는 기업들은 정확도를 높이고, 오류를 줄이며, 운영 워크플로를 최적화하기 위해 컨텍스트 기반 방법론을 점점 더 많이 도입하고 있습니다.

• 수직별

웹 데이터 분류 시장은 업종별로 BFSI(금융정보분석원), 의료 및 생명 과학, 정부 및 국방, 교육, 통신, 미디어 및 엔터테인먼트 등으로 세분화됩니다. BFSI 업종은 민감한 금융 데이터의 안전하고 규정을 준수하며 효율적인 처리에 대한 절실한 요구로 인해 2024년 시장 매출 점유율 1위를 차지했습니다. 은행, 보험사, 투자 회사는 위험 평가, 규제 준수, 사기 탐지 및 고객 분석을 간소화하기 위해 자동화된 분류 시스템을 점점 더 많이 활용하고 있습니다. 거래 및 고객 생성 데이터의 양이 방대해짐에 따라 이 분야의 고급 솔루션에 대한 수요는 더욱 증가하고 있습니다.

의료 및 생명과학 분야는 의료 기록, 연구 데이터, 임상시험 정보의 디지털화 증가에 힘입어 2025년부터 2032년까지 가장 빠른 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다. 의료 기관들은 환자 데이터 관리를 개선하고, 연구를 가속화하며, HIPAA 및 GDPR과 같은 규정을 준수하기 위해 웹 데이터 분류를 도입하고 있습니다. 고급 분류 방법론은 비정형 의료 기록을 체계화하고, 실시간 인사이트, 예측 분석, 그리고 개인 맞춤형 환자 치료를 지원하는 데 도움이 됩니다. 병원, 실험실, 제약 회사 등 다양한 분야에서 AI 및 머신러닝 기술 도입이 확대됨에 따라 이 분야의 성장은 더욱 가속화될 것입니다.

웹 데이터 분류 시장 지역 분석

• 북미는 클라우드 컴퓨팅, 고급 분석, CCPA와 같은 엄격한 데이터 개인 정보 보호 규정의 확대 채택에 힘입어 2024년에 33.3%의 가장 큰 수익 점유율을 기록하며 웹 데이터 분류 시장을 장악했습니다.
• 이 지역의 기업들은 사이버 위협과 정보 오용에 대한 우려가 커짐에 따라 데이터 거버넌스와 규정 준수를 우선시하고 있습니다.
• 주요 기술 공급업체의 강력한 입지, AI 기반 데이터 분류 도구의 조기 도입, 데이터 보안 인프라에 대한 높은 투자는 지역적 지배력을 더욱 강화합니다.

미국 웹 데이터 분류 시장 통찰력

미국 웹 데이터 분류 시장은 디지털 혁신 이니셔티브의 신속한 실행과 규제 준수 강화에 힘입어 2024년 북미 지역에서 가장 큰 매출 점유율을 기록했습니다. 비정형 데이터 생성의 급증과 기업 전반의 클라우드 구축 확대가 시장 성장을 견인하고 있습니다. 또한, 주요 기술 기업의 진출과 금융 서비스 제공업체(BFSI), 의료 및 정부 부문의 도입 증가는 시장 성장을 지속적으로 촉진하고 있습니다.

유럽 ​​웹 데이터 분류 시장 통찰력

유럽 ​​웹 데이터 분류 시장은 예측 기간 동안 상당한 CAGR(연평균 성장률)로 성장할 것으로 예상되며, 이는 GDPR과 같은 엄격한 데이터 보호 규정과 기업 데이터 보안 강화에 따른 것입니다. 산업 전반의 디지털화 확대와 자동화된 데이터 관리 솔루션 도입 증가는 이러한 시장 도입을 촉진하고 있습니다. 유럽 기관들은 규정 준수를 간소화하고, 투명성을 강화하며, 데이터 침해 위험을 완화하기 위해 AI 기반 분류 시스템을 강조하고 있습니다.

영국 웹 데이터 분류 시장 통찰력

영국 웹 데이터 분류 시장은 데이터 개인정보 보호법 강화와 금융, 공공, 의료 부문 전반의 디지털 기술 사용 확대에 힘입어 예측 기간 동안 주목할 만한 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 예상됩니다. 이 지역의 데이터 인프라 투자 증가와 자동화된 데이터 처리 및 규정 준수 도구에 대한 수요 증가는 시장 성장을 촉진하고 있습니다.

독일 웹 데이터 분류 시장 통찰력

독일 웹 데이터 분류 시장은 사이버 보안, 규제 준수, 그리고 산업 디지털화에 대한 독일의 집중적인 노력에 힘입어 예측 기간 동안 상당한 CAGR(연평균 성장률)로 성장할 것으로 예상됩니다. 제조 및 공공 부문의 기업들은 방대한 양의 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 AI 기반 분류 플랫폼을 도입하고 있습니다. 독일은 데이터 주권과 혁신 중심의 IT 정책에 대한 강력한 의지를 바탕으로 꾸준한 시장 성장을 이어가고 있습니다.

아시아 태평양 웹 데이터 분류 시장 통찰력

아시아 태평양 웹 데이터 분류 시장은 디지털화 확대, IT 및 통신 인프라 확장, 그리고 중국, 일본, 인도 등 각국의 데이터 보호 인식 제고에 힘입어 2025년부터 2032년까지 가장 빠른 연평균 성장률(CAGR)로 성장할 것으로 예상됩니다. 전자상거래 및 클라우드 서비스의 급속한 성장과 더불어 정부 주도의 디지털 거버넌스 추진 계획이 도입을 가속화하고 있습니다. 이 지역의 방대한 데이터 양과 새로운 AI 역량은 탄탄한 성장 모멘텀을 유지할 것으로 예상됩니다.

중국 웹 데이터 분류 시장 통찰력

중국 웹 데이터 분류 시장은 2024년 아시아 태평양 지역에서 가장 큰 시장 매출 점유율을 차지했는데, 이는 정부의 강력한 데이터 보안 의무화와 전자상거래, 금융, 공공 부문 전반에 걸친 빠른 도입에 기인합니다. 중국은 국내 AI 공급업체와 클라우드 기술 발전을 바탕으로 안전한 디지털 생태계 구축에 중점을 두고 있으며, 이러한 노력은 시장 성장을 지속적으로 촉진하고 있습니다.

일본 웹 데이터 분류 시장 통찰력

일본의 웹 데이터 분류 시장은 기술 발전, 엄격한 규제 준수 기준, 그리고 AI 및 빅데이터 분석 도입 증가로 인해 성장세가 가속화되고 있습니다. 의료, 금융 서비스 제공업체(BFSI), 정부 부문 전반에 걸쳐 디지털 혁신 이니셔티브가 증가하고 안전하고 효율적인 데이터 관리에 대한 수요가 증가하면서 꾸준한 시장 성장을 견인하고 있습니다.

웹 데이터 분류 시장 점유율

웹 데이터 분류 산업은 주로 다음을 포함한 잘 확립된 회사들이 주도하고 있습니다.

• IBM Corporation(미국)
• 구글(미국)
• 마이크로소프트(미국)
• Amazon Web Services, Inc.(미국)
• 브로드컴(미국)
• 오픈 텍스트 코퍼레이션(캐나다)
• 볼든 제임스(영국)
• 바로니스(미국)
• Innovative Routines International (IRI), Inc. (미국)
• MinerEye(이스라엘)
• PKWARE, Inc. (미국)
• 인포매티카 코퍼레이션(미국)
• 스피리온, LLC(미국)
• Clearswift GmbH(독일)
• SECLORE(인도)
• 티투스(캐나다)
• 네트릭스 코퍼레이션(미국)
• GTB Technologies, Inc.(미국)
• 포스포인트(미국)
• ConnectWise, LLC(미국)
• 소프트웍스 AI(미국)
• Janusnet Pty Limited(호주)

글로벌 웹 데이터 분류 시장의 최신 동향

• 2025년 10월, 클래리베이트는 최대 97%의 1차 통과 정확도(First-Pass Accuracy)를 갖춘 특허 분류 기능을 제공하는 이노그래피 AI 분류기(Innography AI Classifier)를 출시했습니다. 이러한 발전은 대규모 데이터 분류를 자동화하고 기업 의사 결정의 정확성을 높이기 위해 AI 기반 분류 시스템에 대한 의존도가 높아지고 있음을 보여줍니다. 수동 개입을 줄이고 벤치마킹 효율성을 향상시킴으로써, 이 혁신은 지능형 데이터 분류를 전략적 비즈니스 운영에 통합하는 데 더욱 박차를 가합니다.
• 2025년 9월, 엔터프라이즈급 생성 AI 및 지식 그래프 솔루션 분야의 글로벌 리더인 Squirro는 Squirro Classifier를 도입한 최신 플랫폼 업데이트의 정식 출시를 발표했습니다. 이 업데이트는 조직 분류 체계에 따른 자동 분류, 고급 PII 탐지, 그리고 개인정보 보호 규정 준수를 위한 마스킹 기능을 통해 엔터프라이즈 데이터 관리를 강화합니다. 이러한 업그레이드는 데이터 정확성, 보안 및 상황별 인텔리전스를 크게 강화하여 기업이 비정형 데이터에서 더욱 심층적인 인사이트를 확보할 수 있도록 지원합니다.
• 2025년 6월, Zscaler는 200개 이상의 민감한 데이터 유형을 사람과 같은 정확도로 식별하고 분류하도록 설계된 새로운 AI 기반 데이터 분류 기능을 선보였습니다. 이러한 발전은 인공지능이 데이터 보안 프레임워크에 빠르게 통합되어 상황 분석 및 실시간 분류 효율성을 향상시키고 있음을 보여줍니다. 이 기능 확장은 기업이 방대한 양의 민감한 정보를 안전하고 지능적으로 처리할 수 있도록 하는 데 있어 중요한 진전을 의미합니다.
• 2025년 6월, Progress는 Semaphore 플랫폼에 대한 고급 업데이트를 출시했습니다. 이 업데이트에는 정형 및 비정형 데이터의 추출 및 분류를 자동화하는 시맨틱 AI 기능이 통합되었습니다. 이번 업데이트는 지식 관리와 데이터 거버넌스의 지속적인 융합을 보여주며, 기업이 데이터 자산을 더욱 효율적으로 관리, 해석 및 보호할 수 있도록 지원합니다. 시맨틱 인텔리전스 통합은 규정 준수, 운영 투명성 및 인사이트 생성을 향상시킵니다.
• 2024년 8월, Varonis는 AI 기반 데이터 검색 및 분류 솔루션을 출시하여 기업이 여러 스토리지 환경에서 민감한 정보를 탐지, 모니터링 및 분류하는 역량을 강화했습니다. 이러한 발전은 고위험 데이터 식별 및 보호 프로토콜 시행에 있어 지능형 자동화에 대한 수요가 증가하고 있음을 보여줍니다. 이 솔루션은 기업 데이터에 대한 가시성과 제어 기능을 강화함으로써 산업 전반의 규정 준수 및 보안 태세 강화에 기여합니다.

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