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データマスキング市場 - 世界の産業規模、シェア、動向、機会、予測 タイプ別(静的、動的)、展開別(クラウド、オンプレミス)、エンドユーザー産業別(BFSI、ヘルスケア、IT・通信、小売、政府・防衛、製造、メディア・娯楽、その他)、地域別・競合別セグメント、2019年~2029年


Data Masking Market - Global Industry Size, Share, Trends, Opportunity, and Forecast Segmented By Type (Static, Dynamic), By Deployment (Cloud, On-Premise), By End User Industry (BFSI, Healthcare, IT and Telecom, Retail, Government and Defense, Manufacturing, Media and Entertainment, Other), By Region & Competition, 2019-2029

データマスキングの世界市場規模は2023年に10億3,000万米ドルで、2029年までの年平均成長率は13.74%で、予測期間中に力強い成長が予測されている。データマスキングは、生産データを即座に保護する高度な技術であ... もっと見る

 

 

出版社 出版年月 電子版価格 ページ数 言語
TechSci Research
テックサイリサーチ
2024年10月18日 US$4,900
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186 英語

 

サマリー

データマスキングの世界市場規模は2023年に10億3,000万米ドルで、2029年までの年平均成長率は13.74%で、予測期間中に力強い成長が予測されている。データマスキングは、生産データを即座に保護する高度な技術であり、日々の業務活動を中断することなく大規模なデータセットの分析を可能にする。基本的には、組織データの本物でありながら架空のバージョンを作成し、機密情報を保護します。データ漏洩リスクを軽減するニーズの高まりが、ダイナミック・データ・マスキング市場の急成長を後押ししており、予測期間中に最も高い成長率を記録すると予測されている。さらに、アクティブなデータマスキングは、特にアウトソーシング、オフショアリング、クラウドベースのプロジェクトのような状況で、機密データや個人データを保護するために不可欠です。
主な市場促進要因
クラウドの採用
クラウド導入の加速傾向は、データマスキングの世界市場の成長を後押しする強力な要因です。企業の業務やデータのクラウド環境への移行が進むにつれ、強固なセキュリティ対策の必要性が高まっている。クラウドサービスプロバイダーは高度なセキュリティ機能を提供しているが、責任共有モデルにより、組織は機密データを保護するための積極的な対策を講じることが義務付けられている。このような状況において、データマスキングはクラウドセキュリティ戦略の重要な要素として浮上し、データプライバシーと規制コンプライアンスに関する懸念に対処する。
クラウドの導入は、拡張性、柔軟性、コスト効率といった利点をもたらしますが、同時にデータ・セキュリティに関する新たな課題ももたらします。クラウド上のデータは、不正アクセス、データ漏洩、内部脅威など、さまざまな脅威にさらされやすい。データマスキングは、機密情報を動的に隠蔽することで、権限のないユーザーや、適切な許可を得ていない内部関係者でも読み取れないようにし、このシナリオで極めて重要な役割を果たします。これにより、クラウド環境で保存または処理されている場合でも、データは確実に保護されます。
企業がハイブリッドクラウドやマルチクラウドアーキテクチャを採用するにつれて、一貫性のある標準化されたデータ保護対策の必要性がさらに高まっています。データマスキングは、多様なクラウドプラットフォームにまたがって機密情報を保護するための一貫したアプローチを提供し、複雑な分散コンピューティング環境において統一されたソリューションを提供します。クラウドの採用とデータマスキングは、デジタル・トランスフォーメーションに伴うリスクを軽減するために事前対策が不可欠である、進化するセキュリティの状況と一致している。企業がクラウドを活用して無数のメリットを享受する中、世界のデータマスキング市場は、データプライバシーを守り、規制を遵守し、クラウド中心の時代におけるセキュリティ体制を強化する必要性に後押しされて、大幅な成長を遂げようとしている。
サイバーセキュリティ脅威の増加
サイバーセキュリティの脅威の絶え間ない急増は、世界のデータマスキング市場の成長を推進する最も重要な原動力として浮上している。世界中の組織が急増するサイバーリスクやデータ漏洩に取り組む中、悪意ある行為者に対する防御を強化する必要性はかつてないほど高まっている。高度なハッキングの試みからランサムウェア攻撃まで、サイバーセキュリティの脅威は、機密情報を不正アクセスから保護することの重要性を強調している。このような状況の中で、データマスキングは、データ流出のリスクを軽減する強固なソリューションを提供する、極めて重要な戦略として際立っています。
サイバー脅威の頻度と巧妙さが増しているため、機密データを保護するための積極的な対策が必要となり、企業は高度なデータ保護技術への投資を余儀なくされています。データマスキングは、機密情報を難読化し、権限のないユーザーには理解できないようにすることで、強力な防御メカニズムとして機能します。このアプローチにより、たとえセキュリティ侵害が発生しても、漏洩したデータは解読不能で使用不可能なままであるため、重要な情報が悪用される可能性を阻止することができる。
GDPRやCCPAのような厳しいデータ保護指令に象徴される規制の状況は、企業にサイバーセキュリティ態勢の強化を迫っている。これらの規制を遵守しないと、企業は法的な問題にさらされるだけでなく、評判も危うくなる。その結果、データマスキングの採用は、サイバーセキュリティ上の必要性だけでなく、規制上の必須事項としても浮上している。要するに、脅威の激化に加え、データ漏洩による法的影響や評判への影響が、強固なデータセキュリティ対策への需要を煽っているのである。世界のデータマスキング市場は、増大するサイバーセキュリティの脅威から保護する必要性に後押しされ、デジタルリスクが激化する時代に企業が機密情報の保護を優先するにつれて、持続的な成長が見込まれる。
主な市場課題
実装の複雑さ
世界のデータマスキング市場は、「実装の複雑性」という手ごわい課題に直面している。これは、データマスキングソリューションの普及を妨げ、シームレスな統合を阻害する可能性がある。データマスキングは機密情報を保護するために不可欠なツールであるが、その実装プロセスが複雑であるため、多くの組織にとって大きな障壁となっている。主な複雑さの一つは、組織が運用するIT環境の多様性にある。企業は多くの場合、データベース、アプリケーション、システムの複雑なエコシステムを管理しており、それぞれが独自のアーキテクチャと要件を備えています。このような異質な環境にデータマスキングソリューションをシームレスに統合するには、入念な計画、専門知識、調整が必要で、実装プロセスに時間とリソースを要することが多い。
組織は、日常業務を中断させることなくデータマスキングを既存のシステムに組み込むという課題に直面することがあります。特にレガシーシステムやアプリケーションには、最新のデータマスキング技術と簡単に統合するために必要な互換性が組み込まれていない場合があります。この断絶は、データマスキングプロセスが重要なビジネスアプリケーションの機能性を損なわないようにする上で複雑さをもたらす。人的要因もまた、導入の複雑さを助長します。データマスキングソリューションの設定、管理、トラブルシューティングを行うために必要なスキルを持つ人材を育成し、ITチームを確保することは極めて重要です。サイバーセキュリティ領域における熟練した専門家の不足は、この課題をさらに悪化させ、組織が効果的なデータマスキング戦略の実装と維持の複雑さをナビゲートすることを困難にしています。
組織が進化し、新しいテクノロジーを採用するにつれて、拡張性が懸念されるようになります。増大するデータ量や新たなテクノロジーに合わせて拡張できるデータマスキングソリューションを導入するには、潜在的なボトルネックやパフォーマンスの問題を回避するための慎重な検討と計画が必要です。世界のデータマスキング市場における実装の複雑さという課題に対処するには、多様なITランドスケープに容易に統合できるユーザーフレンドリーなソリューションの開発が必要です。自動化、直感的なインターフェイス、包括的なサポートを通じて導入プロセスを合理化することで、こうした複雑さを緩和し、より幅広い組織にとってデータマスキングがより身近で効果的なものになります。市場の成功は、データマスキングソリューションの堅牢性と有効性を維持しながら、実装を簡素化する業界の能力にかかっている。
パフォーマンスへの影響
世界のデータマスキング市場は、データマスキングソリューションの普及と効率化を阻害する可能性のあるパフォーマンスインパクトという顕著なハードルに直面している。組織がデータマスキングのような技術を通じてデータセキュリティを優先する傾向が強まるにつれ、システムパフォーマンスへの影響が重要な検討事項となる。機密情報を難読化または暗号化するプロセスは、データを保護するために重要である一方で、システム全体の速度と応答性に影響を与える可能性のある待ち時間とリソースの要求をもたらす可能性があります。主な懸念事項の1つは、データ保護と運用効率のトレードオフです。特にリアルタイムまたはそれに近い環境において、大規模なデータセットに包括的なデータマスキング対策を実施すると、処理時間が増大する可能性があります。この遅延は、重要なビジネスプロセス、アプリケーションの応答性、ユーザーエクスペリエンスに影響を与え、最終的にITシステムのシームレスな機能を阻害する可能性があります。
金融、医療、電子商取引など、迅速なデータ処理が不可欠な業界では、この課題が顕著になります。迅速な意思決定が最優先される場面では、データのマスキング処理によって生じる顕著なタイムラグが、大きな抑止力になりかねない。堅牢なデータ・セキュリティと最適なシステム・パフォーマンスの間で適切なバランスを取ることは、データ・マスキングが業務ワークフローのボトルネックにならないように、組織がナビゲートしなければならないデリケートなタスクです。
さらに、データ量が指数関数的に増え続けると、データマスキングのパフォーマンスへの影響がより顕著になります。データセットが大きくなればなるほど、より多くの処理能力とリソースが必要となり、既存のインフラが限界まで引き伸ばされる可能性があります。企業は、パフォーマンスを損なうことなくデータ量の増加に対応するため、データマスキングソリューションのスケーラビリティを慎重に評価する必要があります。世界のデータマスキング市場におけるパフォーマンスへの影響という課題に対処するには、データマスキングプロセスの効率を最適化できる革新的なソリューションが必要です。これには、高度なアルゴリズム、並列処理機能、レイテンシを最小化する戦略的展開戦略を活用することが考えられます。同市場におけるデータマスキングソリューションの成功は、既存のITエコシステムとシームレスに統合しながら、パフォーマンスへの影響を最小限に抑え、データセキュリティと運用効率のバランスを調和させることができるかどうかにかかっている。
データの一貫性の維持
データの一貫性の維持は、世界のデータマスキング市場の成長を妨げる可能性のある重要な課題である。データマスキングの有効性は、本番環境、テスト環境、開発環境など、さまざまな環境でマスキングされたデータを一貫して適用・管理できるかどうかにかかっている。組織が多様で動的なデータセットに取り組む中で、マスキングされたデータが一貫性を保ちながら実世界のシナリオを正確に反映することを保証することは、複雑な事業となる。
主な課題の1つは、現代のITランドスケープの複雑な性質です。組織は多くの場合、多数のデータベース、アプリケーション、相互接続されたシステムを持つ複雑な多層環境で運用されています。これらの多様なコンポーネント間でデータマスキングの一貫性を達成し、維持することは困難な作業です。マスキング技術の適用における不一致や不作為は、保護されたデータにおける不整合につながる可能性があり、テストプロセスの完全性や分析的洞察の信頼性を危険にさらす可能性があります。
データの継続的な進化を考慮すると、一貫性の維持という課題はさらに大きくなります。ダイナミックなビジネス環境では、データは頻繁に更新、変更、追加されます。その結果、データマスキングソリューションは、データエコシステム全体にわたって、これらの変更に迅速かつ一様に適応しなければなりません。これを怠ると、不正確さが生じたり、マスキングされたデータの信頼性が損なわれたりする可能性があり、意思決定プロセスに影響を与え、誤った結果を招く可能性があります。
さらに、システムの相互接続性と、異なる部門間でのデータ共有の必要性が、この課題をさらに悪化させている。組織は、機密情報をマスキングしてセキュリティを確保することと、マスキングされたデータがさまざまなユーザーやビジネス機能にとって一貫性があり、適切であることを保証することの間で、微妙なバランスを取る必要があります。データの一貫性を維持するという問題に対処するには、多様なITアーキテクチャとシームレスに統合し、プロセスを自動化し、リアルタイムの更新を提供できる革新的なソリューションが必要です。世界のデータマスキング市場がこの課題を克服できるかどうかは、機密情報を一貫して保護しながら、現代の複雑なデータ環境を乗り切ることができる、堅牢で適応性の高いソリューションを開発・導入できるかどうかにかかっている。
主な市場動向
動的データマスキングの採用増加
世界のデータマスキング市場は、ダイナミック・データ・マスキング(DDM)の採用が増加し、大きな盛り上がりを見せています。DDMは、機密情報を保護するためのダイナミックでリアルタイムなアプローチを組織に提供し、市場を前進させる重要な推進力として脚光を浴びている。ダイナミック・データ・マスキングは、ユーザーの役割と権限に基づいて機密データをその場でマスキングできることが特徴です。このダイナミックなアプローチにより、許可された個人のみが完全なマスキングされていないデータにアクセスできる一方、他の個人は役割に応じて、不明瞭な値やマスキングされた値を含むデータのバージョンを認識することができます。このようにデータアクセスをきめ細かく制御することで、基礎となるシステムの運用の完全性を維持しながら、不正な暴露のリスクを最小限に抑えることができる。
DDMの採用が増加している原動力の1つは、データベース、アプリケーション、クラウドプラットフォームなど、多様な環境で適用できることです。組織がさまざまなタッチポイントで機密データの保護に努める中、DDMの動的な性質は、複雑で急速に進化するITエコシステムにおいても、一貫性と適応性のあるセキュリティ体制を保証します。さらに、Dynamic Data Maskingは、GDPRやCCPAなどのデータプライバシー規制に関連する懸念に対応し、コンプライアンス要件にも適合します。コンテキストに応じたアクセス許可に基づいて機密情報を動的にマスキングすることで、企業は、許可されたユーザーの必要なデータアクセスを妨げることなく、規制基準へのコンプライアンスを確保することができます。
Dynamic Data Maskingのリアルタイム性は、即時かつ正確なデータアクセスが重要なシナリオにおいて特に有利です。金融、医療、電子商取引などの業界では、重要なビジネスプロセスのスピードと効率を損なうことなく、機密データへの安全なアクセスを提供するDDMの能力が役立っています。アクセスレベルでデータを保護することの重要性を認識する企業が増えるにつれ、ダイナミック・データ・マスキングの採用は、世界のデータ・マスキング市場を牽引する極めて重要な要素であり続けると予想される。この市場の軌跡は、データセキュリティを強化するだけでなく、現代のビジネス環境における運用上の要求にシームレスに対応する、洗練された適応性の高いソリューションの導入に業界が取り組んでいることを反映している。
クラウドネイティブなデータマスキングソリューションへの注目
世界のデータマスキング市場は、クラウドネイティブデータマスキングソリューションへの顕著な注目による変革の傾向を目の当たりにしており、これが市場成長を推進する重要な原動力になると考えられている。企業のクラウド環境への移行が進むにつれ、強固なデータセキュリティ対策の必要性がこれまで以上に高まっている。クラウドネイティブ・データマスキング・ソリューションは、クラウド・インフラがもたらす特有の課題に対処するために特別に設計されており、デジタル・トランスフォーメーションの進化に不可欠なものとなっている。
クラウドネイティブ・データマスキングの主な利点の1つは、クラウドプラットフォームとのシームレスな統合であり、ダイナミックでスケーラブルなクラウド環境での互換性と最適なパフォーマンスを保証します。従来のデータマスキングソリューションは、クラウドベースのシステムの流動的な性質に適応する際に課題に直面する可能性がある。クラウドネイティブ・ソリューションが提供するスケーラビリティは、クラウド環境におけるデータ量と処理要求の動的な性質に合致している。これらのソリューションは大規模なデータセットを効率的に処理できるため、データマスキング処理でパフォーマンスのボトルネックが発生することがなく、クラウドベースのアプリケーションの運用効率を維持できる。
クラウドネイティブデータマスキングソリューションの柔軟性と俊敏性により、企業は多様なクラウドプラットフォームやサービス間で一貫したデータセキュリティ対策を実施することができます。パブリッククラウド、プライベートクラウド、ハイブリッドクラウドのいずれのアーキテクチャを利用する場合でも、企業は統一されたデータマスキング戦略を導入することができ、機密情報を保護するための一貫した包括的なアプローチを確保することができます。
特に規制業界では、セキュリティとコンプライアンスが最重要事項です。クラウドネイティブのデータマスキングは、データ保護規制へのコンプライアンスを促進するだけでなく、複数の地域や管轄区域にまたがるデータセキュリティへの一元的で標準化されたアプローチを提供します。クラウドネイティブ・データマスキング・ソリューションへの流れは、データセキュリティの実践をクラウド導入の現実に合わせることが不可欠であるという業界の認識を反映したものです。企業がクラウド技術を採用し、その無数の利点を享受し続けているため、世界のデータマスキング市場は、クラウド環境においてカスタマイズされた、効率的で拡張可能なデータマスキング機能を提供するソリューションへの需要に牽引され、持続的な成長を遂げると予想される。
セグメント別洞察
エンドユーザー業界の洞察
2023年には、BFSIセグメントが支配的なセグメントとして浮上した。BFSI業界は、その広範な顧客基盤と機密性の高い金融情報のために、数多くのデータ漏洩やプライバシーに関する懸念に直面している重要なインフラ部門である。サイバー犯罪者は、金融セクターを最小限のリスクと高いリターンで非常に収益性の高いベンチャーと見なし、さまざまな巧妙なサイバー攻撃を悪用している。このような脅威には、トロイの木馬、ATM攻撃、ランサムウェア、モバイル・バンキング不正プログラム、データ漏洩、組織違反、財政詐欺などが含まれる。
銀行、保険会社、信用情報機関、貸金業者などの金融機関は、顧客をより深く理解し、より深い関係を育み、市場の変動を乗り越えて持続的な成長を遂げるために、データに大きく依存している。しかし、サイバー犯罪者も内部関係者も、この貴重なデータを悪用しようとする一方で、データ・プライバシー規制はますます厳しくなっています。データマスキングツールは、規制要件を遵守しながら、パーソナライズされた顧客体験を安全に作り上げるのに役立ちます。
MobikwikやJusPayのような事業者が最近直面したデータ漏洩に対応して、インド準備銀行(RBI)は決済サービス事業者(PSP)向けのサイバーセキュリティ規範を提案した。この規範は、銀行や非銀行金融会社のサイバー衛生基準に類似しており、デジタル取引のセキュリティを強化することを目的としている。RBIは、デジタル取引の安全性と信頼性を確保するために、企業は最低基準を超えて行動しなければならないと強調している。
地域別の洞察
アジア太平洋地域が圧倒的な市場として台頭し、世界市場で最大のシェアを誇っている。この地域は、世界最大の経済大国であるインドや中国のような経済大国に後押しされ、他地域に比べて加速度的に成長する態勢を整えている。この地域の自動車部門は、人口動態の変化と可処分所得の増加により大幅に拡大し、需要の高まりを牽引している。これらの国々は急速な発展を遂げており、新しい製造業や製品発売への多額の投資が特徴となっている。その結果、毎日かなりの量のデータが生成され、その重要性が浮き彫りになっている。インド、中国、シンガポールなどではデジタル化が急速に進み、膨大な量の非構造化データが蓄積されている。
中国は、技術の進歩に後押しされ、モノのインターネット(IoT)の世界最大の市場として浮上している。5Gと5G対応デバイスの普及により、デバイスの接続性が強化され、セキュリティ製品の需要が高まる。しかし、接続性の向上は、悪意のある第三者によるウェブサイトの操作やなりすましの影響を受けやすくなり、外国の諜報機関による機密ユーザーデータの傍受の懸念が高まるなど、課題も生じている。
主要市場プレイヤー
- IBMコーポレーション
- オラクル
- インフォマティカ社
- Delphix Corp.
- Mage Data (Mentis Inc.ブランド)
- イノベーティブ・ルーティン・インターナショナル(IRI)社
- ソリックス・テクノロジーズ
- K2view Ltd.
レポートの範囲
本レポートでは、データマスキングの世界市場を以下のカテゴリに分類し、さらに業界動向についても詳述しています:
- データマスキング市場、タイプ別
o 静的
動的
- データマスキング市場:展開別
o クラウド
o オンプレミス
- データマスキング市場:エンドユーザー産業別
o BFSI
o ヘルスケア
o ITおよびテレコム
o 小売
o 政府および防衛
o 製造業
o メディアおよびエンターテインメント
o その他
- データマスキング市場、地域別
o 北米
§ 米国
§ カナダ
§ メキシコ
o 欧州
§ フランス
§ イギリス
§ イタリア
§ ドイツ
§ スペイン
§ オランダ
§ ベルギー
o アジア太平洋
§ 中国
§ インド
§ 日本
§ オーストラリア
§ 韓国
§ タイ
§ マレーシア
o 南米
§ ブラジル
§ アルゼンチン
§ コロンビア
§ チリ
中東・アフリカ
§ 南アフリカ
§ サウジアラビア
§ アラブ首長国連邦
§ トルコ
競合他社の状況
企業プロフィール:データマスキングの世界市場における主要企業の詳細分析。
利用可能なカスタマイズ
TechSci Research社は、与えられた市場データをもとに、データマスキングの世界市場レポートにおいて、企業固有のニーズに合わせたカスタマイズを提供しています。このレポートでは以下のカスタマイズが可能です:
企業情報
- 追加市場参入企業(最大5社)の詳細分析とプロファイリング

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目次

1.製品概要
1.1.市場の定義
1.2.市場の範囲
1.2.1.対象市場
1.2.2.調査対象年
1.2.3.主要市場セグメント
2.調査方法
2.1.調査目的
2.2.ベースラインの方法
2.3.調査範囲の設定
2.4.仮定と限界
2.5.調査の情報源
2.5.1.二次調査
2.5.2.一次調査
2.6.市場調査のアプローチ
2.6.1.ボトムアップアプローチ
2.6.2.トップダウンアプローチ
2.7.市場規模・市場シェアの算出方法
2.8.予測手法
2.8.1.データの三角測量と検証
3.エグゼクティブサマリー
4.COVID-19がデータマスキングの世界市場に与える影響
5.顧客の声
6.データマスキングの世界市場概要
7.データマスキングの世界市場展望
7.1.市場規模と予測
7.1.1.金額別
7.2.市場シェアと予測
7.2.1.タイプ別(静的、動的)
7.2.2.導入形態別(クラウド、オンプレミス)
7.2.3.エンドユーザー産業別(BFSI、ヘルスケア、IT・通信、小売、政府・防衛、製造、メディア・娯楽、その他)
7.2.4.地域別
7.3.企業別(2023年)
7.4.市場マップ
8.北米データマスキング市場展望
8.1.市場規模・予測
8.1.1.金額別
8.2.市場シェアと予測
8.2.1.タイプ別
8.2.2.デプロイメント別
8.2.3.エンドユーザー産業別
8.2.4.国別
8.3.北米国別分析
8.3.1.米国データマスキング市場の展望
8.3.1.1.市場規模と予測
8.3.1.1.1.金額ベース
8.3.1.2.市場シェアと予測
8.3.1.2.1.タイプ別
8.3.1.2.2.展開別
8.3.1.2.3.エンドユーザー産業別
8.3.2.カナダデータマスキング市場の展望
8.3.2.1.市場規模・予測
8.3.2.1.1.金額別
8.3.2.2.市場シェアと予測
8.3.2.2.1.タイプ別
8.3.2.2.2.展開別
8.3.2.2.3.エンドユーザー産業別
8.3.3.メキシコデータマスキング市場展望
8.3.3.1.市場規模・予測
8.3.3.1.1.金額別
8.3.3.2.市場シェアと予測
8.3.3.2.1.タイプ別
8.3.3.2.2.展開別
8.3.3.2.3.エンドユーザー産業別
9.欧州データマスキング市場の展望
9.1.市場規模・予測
9.1.1.金額別
9.2.市場シェアと予測
9.2.1.タイプ別
9.2.2.デプロイメント別
9.2.3.エンドユーザー産業別
9.2.4.国別
9.3.ヨーロッパ国別分析
9.3.1.ドイツデータマスキング市場の展望
9.3.1.1.市場規模と予測
9.3.1.1.1.金額ベース
9.3.1.2.市場シェアと予測
9.3.1.2.1.タイプ別
9.3.1.2.2.展開別
9.3.1.2.3.エンドユーザー産業別
9.3.2.フランスデータマスキング市場の展望
9.3.2.1.市場規模・予測
9.3.2.1.1.金額別
9.3.2.2.市場シェアと予測
9.3.2.2.1.タイプ別
9.3.2.2.2.展開別
9.3.2.2.3.エンドユーザー産業別
9.3.3.イギリスのデータマスキング市場展望
9.3.3.1.市場規模・予測
9.3.3.1.1.金額別
9.3.3.2.市場シェアと予測
9.3.3.2.1.タイプ別
9.3.3.2.2.展開別
9.3.3.2.3.エンドユーザー産業別
9.3.4.イタリア データマスキング市場の展望
9.3.4.1.市場規模・予測
9.3.4.1.1.金額別
9.3.4.2.市場シェアと予測
9.3.4.2.1.タイプ別
9.3.4.2.2.展開別
9.3.4.2.3.エンドユーザー産業別
9.3.5.スペインデータマスキング市場展望
9.3.5.1.市場規模・予測
9.3.5.1.1.金額別
9.3.5.2.市場シェアと予測
9.3.5.2.1.タイプ別
9.3.5.2.2.展開別
9.3.5.2.3.エンドユーザー産業別
9.3.6.オランダデータマスキング市場展望
9.3.6.1.市場規模・予測
9.3.6.1.1.金額別
9.3.6.2.市場シェアと予測
9.3.6.2.1.タイプ別
9.3.6.2.2.展開別
9.3.6.2.3.エンドユーザー産業別
9.3.7.ベルギーデータマスキング市場展望
9.3.7.1.市場規模・予測
9.3.7.1.1.金額別
9.3.7.2.市場シェアと予測
9.3.7.2.1.タイプ別
9.3.7.2.2.展開別
9.3.7.2.3.エンドユーザー産業別
10.南米データマスキング市場の展望
10.1.市場規模と予測
10.1.1.金額ベース
10.2.市場シェアと予測
10.2.1.タイプ別
10.2.2.展開別
10.2.3.エンドユーザー産業別
10.2.4.国別
10.3.南アメリカ国別分析
10.3.1.ブラジルデータマスキング市場の展望
10.3.1.1.市場規模と予測
10.3.1.1.1.金額ベース
10.3.1.2.市場シェアと予測
10.3.1.2.1.タイプ別
10.3.1.2.2.展開別
10.3.1.2.3.エンドユーザー産業別
10.3.2.コロンビアのデータマスキング市場展望
10.3.2.1.市場規模&予測
10.3.2.1.1.金額ベース
10.3.2.2.市場シェアと予測
10.3.2.2.1.タイプ別
10.3.2.2.2.展開別
10.3.2.2.3.エンドユーザー産業別
10.3.3.アルゼンチンのデータマスキング市場展望
10.3.3.1.市場規模・予測
10.3.3.1.1.金額ベース
10.3.3.2.市場シェアと予測
10.3.3.2.1.タイプ別
10.3.3.2.2.展開別
10.3.3.2.3.エンドユーザー産業別
10.3.4.チリデータマスキング市場展望
10.3.4.1.市場規模と予測
10.3.4.1.1.金額ベース
10.3.4.2.市場シェアと予測
10.3.4.2.1.タイプ別
10.3.4.2.2.展開別
10.3.4.2.3.エンドユーザー産業別
11.中東・アフリカのデータマスキング市場展望
11.1.市場規模と予測
11.1.1.金額ベース
11.2.市場シェアと予測
11.2.1.タイプ別
11.2.2.展開別
11.2.3.エンドユーザー産業別
11.2.4.国別
11.3.中東・アフリカ国別分析
11.3.1.サウジアラビアのデータマスキング市場の展望
11.3.1.1.市場規模と予測
11.3.1.1.1.金額ベース
11.3.1.2.市場シェアと予測
11.3.1.2.1.タイプ別
11.3.1.2.2.展開別
11.3.1.2.3.エンドユーザー産業別
11.3.2.UAEデータマスキング市場の展望
11.3.2.1.市場規模・予測
11.3.2.1.1.金額ベース
11.3.2.2.市場シェアと予測
11.3.2.2.1.タイプ別
11.3.2.2.2.展開別
11.3.2.2.3.エンドユーザー産業別
11.3.3.南アフリカのデータマスキング市場の展望
11.3.3.1.市場規模と予測
11.3.3.1.1.金額ベース
11.3.3.2.市場シェアと予測
11.3.3.2.1.タイプ別
11.3.3.2.2.展開別
11.3.3.2.3.エンドユーザー産業別
11.3.4.トルコのデータマスキング市場展望
11.3.4.1.市場規模・予測
11.3.4.1.1.金額ベース
11.3.4.2.市場シェアと予測
11.3.4.2.1.タイプ別
11.3.4.2.2.展開別
11.3.4.2.3.エンドユーザー産業別
12.アジア太平洋地域のデータマスキング市場の展望
12.1.市場規模と予測
12.1.1.金額ベース
12.2.市場シェアと予測
12.2.1.タイプ別
12.2.2.展開別
12.2.3.エンドユーザー産業別
12.2.4.国別
12.3.アジア太平洋地域国別分析
12.3.1.中国データマスキング市場の展望
12.3.1.1.市場規模と予測
12.3.1.1.1.金額ベース
12.3.1.2.市場シェアと予測
12.3.1.2.1.タイプ別
12.3.1.2.2.展開別
12.3.1.2.3.エンドユーザー産業別
12.3.2.インドのデータマスキング市場の展望
12.3.2.1.市場規模・予測
12.3.2.1.1.金額ベース
12.3.2.2.市場シェアと予測
12.3.2.2.1.タイプ別
12.3.2.2.2.展開別
12.3.2.2.3.エンドユーザー産業別
12.3.3.日本のデータマスキング市場の展望
12.3.3.1.市場規模・予測
12.3.3.1.1.金額ベース
12.3.3.2.市場シェアと予測
12.3.3.2.1.タイプ別
12.3.3.2.2.展開別
12.3.3.2.3.エンドユーザー産業別
12.3.4.韓国データマスキング市場の展望
12.3.4.1.市場規模と予測
12.3.4.1.1.金額ベース
12.3.4.2.市場シェアと予測
12.3.4.2.1.タイプ別
12.3.4.2.2.展開別
12.3.4.2.3.エンドユーザー産業別
12.3.5.オーストラリアのデータマスキング市場の展望
12.3.5.1.市場規模と予測
12.3.5.1.1.金額ベース
12.3.5.2.市場シェアと予測
12.3.5.2.1.タイプ別
12.3.5.2.2.展開別
12.3.5.2.3.エンドユーザー産業別
12.3.6.タイのデータマスキング市場の展望
12.3.6.1.市場規模・予測
12.3.6.1.1.金額ベース
12.3.6.2.市場シェアと予測
12.3.6.2.1.タイプ別
12.3.6.2.2.展開別
12.3.6.2.3.エンドユーザー産業別
12.3.7.マレーシアのデータマスキング市場の展望
12.3.7.1.市場規模・予測
12.3.7.1.1.金額ベース
12.3.7.2.市場シェアと予測
12.3.7.2.1.タイプ別
12.3.7.2.2.デプロイメント別
12.3.7.2.3.エンドユーザー産業別
13.市場ダイナミクス
13.1.促進要因
13.2.課題
14.市場動向
15.企業プロフィール
15.1.IBMコーポレーション
15.1.1.事業概要
15.1.2.主な収益と財務
15.1.3.最近の動向
15.1.4.キーパーソン/主要コンタクトパーソン
15.1.5.主要製品/サービス
15.2.オラクル株式会社
15.2.1.事業概要
15.2.2.主な収益と財務
15.2.3.最近の動向
15.2.4.キーパーソン/主要コンタクトパーソン
15.2.5.主要製品/サービス
15.3.インフォマティカ社
15.3.1.事業概要
15.3.2.主な収益と財務
15.3.3.最近の動向
15.3.4.キーパーソン/主要コンタクトパーソン
15.3.5.主要製品/サービス
15.4.デルフィックス社
15.4.1.事業概要
15.4.2.主な収益と財務
15.4.3.最近の動向
15.4.4.キーパーソン/主要コンタクトパーソン
15.4.5.主要製品/サービス
15.5.メイジデータ(メンティスブランド)
15.5.1.事業概要
15.5.2.主な収益と財務
15.5.3.最近の動向
15.5.4.キーパーソン/主要コンタクトパーソン
15.5.5.主要製品/サービス
15.6.イノベーティブ・ルーティン・インターナショナル(IRI)社
15.6.1.事業概要
15.6.2.主な収益と財務
15.6.3.最近の動向
15.6.4.キーパーソン/主要コンタクトパーソン
15.6.5.主要製品/サービス
15.7.ソリックス・テクノロジーズ
15.7.1.事業概要
15.7.2.主な収益と財務
15.7.3.最近の動向
15.7.4.キーパーソン/主要コンタクトパーソン
15.7.5.主要製品/サービス
15.8.K2view社
15.8.1.事業概要
15.8.2.主な収益と財務
15.8.3.最近の動向
15.8.4.キーパーソン/主要コンタクトパーソン
15.8.5.主要製品/サービス
16.戦略的提言
17.会社概要と免責事項

 

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Summary

Global Data Masking Market was valued at USD 1.03 billion in 2023 and is anticipated to project robust growth in the forecast period with a CAGR of 13.74% through 2029. Data masking is an advanced technology providing immediate protection for production data, allowing the analysis of large datasets without disrupting daily business activities. Essentially, it creates authentic yet fictitious versions of organizational data to shield sensitive information. The increasing need to mitigate data breach risks fuels the rapid growth of the dynamic data masking market, projected to witness the highest growth rate in the forecast period. Moreover, active data masking is vital for safeguarding sensitive and personal data, especially in contexts like outsourcing, offshoring, and cloud-based projects.
Key Market Drivers
Cloud Adoption
The accelerating trend of Cloud Adoption is a compelling force propelling the growth of the Global Data Masking Market. As organizations increasingly migrate their operations and data to cloud environments, the need for robust security measures becomes paramount. Cloud service providers offer advanced security features, yet the shared responsibility model mandates that organizations take proactive steps to safeguard their sensitive data. In this context, data masking emerges as a critical component of cloud security strategies, addressing concerns related to data privacy and regulatory compliance.
Cloud adoption brings with it the advantages of scalability, flexibility, and cost efficiency, but it also introduces new challenges related to data security. Data residing in the cloud is susceptible to various threats, including unauthorized access, data breaches, and insider threats. Data masking plays a pivotal role in this scenario by dynamically concealing sensitive information, rendering it unreadable to unauthorized users or even internal personnel without proper clearance. This ensures that data remains protected, even when stored or processed in the cloud environment.
As organizations embrace hybrid and multi-cloud architectures, the need for consistent and standardized data protection measures becomes even more pronounced. Data masking provides a cohesive approach to securing sensitive information across diverse cloud platforms, offering a unified solution in complex, distributed computing environments. The intersection of Cloud Adoption and data masking aligns with the evolving security landscape, where proactive measures are essential to mitigate risks associated with digital transformation. As businesses leverage the cloud for its myriad benefits, the Global Data Masking Market is poised for substantial growth, driven by the imperative to uphold data privacy, comply with regulations, and fortify security postures in an increasingly cloud-centric era.
Increasing Cybersecurity Threats
The relentless surge in cybersecurity threats has emerged as a paramount driver propelling the growth of the Global Data Masking Market. As organizations worldwide grapple with a burgeoning array of cyber risks and data breaches, the imperative to fortify their defenses against malicious actors has never been more pronounced. Cybersecurity threats, ranging from sophisticated hacking attempts to ransomware attacks, underscore the critical need to shield sensitive information from unauthorized access. In this landscape, data masking stands out as a pivotal strategy, offering a robust solution to mitigate the risk of data exposure.
The escalating frequency and sophistication of cyber threats necessitate proactive measures to secure confidential data, driving organizations to invest in advanced data protection technologies. Data masking serves as a potent defense mechanism by obfuscating sensitive information, rendering it unintelligible to unauthorized users. This approach ensures that even if a security breach occurs, the compromised data remains indecipherable and unusable, thereby thwarting the potential misuse of critical information.
The regulatory landscape, marked by stringent data protection mandates such as GDPR and CCPA, compels businesses to bolster their cybersecurity posture. Non-compliance with these regulations not only exposes organizations to legal ramifications but also jeopardizes their reputation. As a result, the adoption of data masking emerges not only as a cybersecurity necessity but also as a regulatory imperative. In essence, the escalating threat landscape, coupled with the legal and reputational ramifications of data breaches, fuels the demand for robust data security measures. The Global Data Masking Market, driven by the imperative to safeguard against increasing cybersecurity threats, is poised to witness sustained growth as organizations prioritize the protection of sensitive information in an era of escalating digital risks.
Key Market Challenges
Complexity of Implementation
The Global Data Masking Market faces a formidable challenge in the form of the Complexity of Implementation, which has the potential to impede widespread adoption and hinder the seamless integration of data masking solutions. While data masking is an indispensable tool for securing sensitive information, the intricate nature of its implementation process poses a significant barrier for many organizations. One of the primary complexities lies in the diversity of IT environments that organizations operate. Companies often manage a complex ecosystem of databases, applications, and systems, each with its unique architecture and requirements. Integrating data masking solutions seamlessly across this heterogeneous landscape requires careful planning, expertise, and coordination, often making the implementation process time-consuming and resource intensive.
Organizations may encounter challenges in retrofitting data masking into existing systems without disrupting day-to-day operations. Legacy systems and applications, in particular, may lack the built-in compatibility necessary for straightforward integration with modern data masking technologies. This disconnect introduces complexities in ensuring that data masking processes do not compromise the functionality of critical business applications. The human factor also contributes to the complexity of implementation. Training personnel and ensuring that IT teams possess the necessary skills to configure, manage, and troubleshoot data masking solutions is crucial. The shortage of skilled professionals in the cybersecurity domain further exacerbates this challenge, making it difficult for organizations to navigate the intricacies of implementing and maintaining effective data masking strategies.
As organizations evolve and adopt new technologies, scalability becomes a concern. Implementing data masking solutions that can scale alongside growing data volumes and emerging technologies requires careful consideration and planning to avoid potential bottlenecks and performance issues. Addressing the challenge of the Complexity of Implementation in the Global Data Masking Market demands the development of user-friendly solutions that facilitate easier integration across diverse IT landscapes. Streamlining the implementation process through automation, intuitive interfaces, and comprehensive support can mitigate these complexities, making data masking more accessible and effective for a broader range of organizations. The success of the market will hinge on the industry's ability to simplify implementation while maintaining the robustness and efficacy of data masking solutions.
Performance Impact
The Global Data Masking Market faces a notable hurdle in the form of Performance Impact, which has the potential to impede the widespread adoption and efficiency of data masking solutions. As organizations increasingly prioritize data security through techniques like data masking, the impact on system performance becomes a critical consideration. The process of obfuscating or encrypting sensitive information, while crucial for safeguarding data, can introduce latency and resource demands that may affect overall system speed and responsiveness. One of the primary concerns is the trade-off between data protection and operational efficiency. Implementing comprehensive data masking measures on large datasets, particularly in real-time or near-real-time environments, can result in increased processing times. This delay may affect critical business processes, application responsiveness, and user experience, ultimately hindering the seamless functioning of IT systems.
The challenge is accentuated in industries where rapid data processing is essential, such as finance, healthcare, and e-commerce. In scenarios where quick decision-making is paramount, any noticeable lag introduced by data masking processes can be a significant deterrent. Striking the right balance between robust data security and optimal system performance is a delicate task that organizations must navigate to ensure that data masking does not become a bottleneck in their operational workflows.
Additionally, as data volumes continue to grow exponentially, the performance impact of data masking becomes more pronounced. Larger datasets require more processing power and resources, potentially stretching existing infrastructure to its limits. Organizations must carefully evaluate the scalability of their data masking solutions to accommodate the increasing volumes of data without compromising performance. Addressing the challenge of performance impact in the Global Data Masking Market requires innovative solutions that can optimize the efficiency of data masking processes. This may involve leveraging advanced algorithms, parallel processing capabilities, and strategic deployment strategies to minimize latency. The success of data masking solutions in the market will depend on their ability to seamlessly integrate with existing IT ecosystems while ensuring that the performance impact is kept at a minimum, enabling organizations to achieve a harmonious balance between data security and operational efficiency.
Maintaining Data Consistency
Maintaining Data Consistency poses a significant challenge that could potentially hinder the growth of the Global Data Masking Market. The effectiveness of data masking hinges on the ability to consistently apply and manage masked data across various environments, including production, testing, and development. As organizations grapple with diverse and dynamic datasets, ensuring that the masked data accurately reflects real-world scenarios while preserving consistency becomes a complex undertaking.
One of the primary challenges is the intricate nature of modern IT landscapes. Organizations often operate in complex, multi-tiered environments with numerous databases, applications, and interconnected systems. Achieving and sustaining consistency in data masking across these varied components is a formidable task. Discrepancies or lapses in the application of masking techniques may lead to inconsistencies in the protected data, potentially jeopardizing the integrity of testing processes and the reliability of analytical insights.
The challenge of maintaining consistency is amplified when considering the continuous evolution of data. In dynamic business environments, data is subject to frequent updates, changes, and additions. As a result, data masking solutions must adapt to these modifications promptly and uniformly across the entire data ecosystem. Failing to do so could introduce inaccuracies and compromise the reliability of masked data, impacting decision-making processes and potentially leading to flawed outcomes.
Moreover, the interconnectedness of systems and the need for data sharing across different departments further exacerbate the challenge. Organizations must strike a delicate balance between masking sensitive information to uphold security and ensuring that the masked data remains consistent and relevant for varied users and business functions. Addressing the issue of maintaining data consistency requires innovative solutions that can seamlessly integrate with diverse IT architectures, automate processes, and provide real-time updates. The success of the Global Data Masking Market in overcoming this challenge hinges on the industry's ability to develop and implement robust, adaptable solutions that can navigate the complexities of contemporary data environments while consistently safeguarding sensitive information across the board.
Key Market Trends
Rising Adoption of Dynamic Data Masking
The Global Data Masking Market is experiencing a significant boost due to the rising adoption of Dynamic Data Masking (DDM), which stands out as a transformative trend shaping the landscape of data security. DDM is gaining prominence as a key driver propelling the market forward, providing organizations with a dynamic and real-time approach to safeguarding sensitive information. Dynamic Data Masking is characterized by its ability to mask sensitive data on-the-fly based on user roles and privileges. This dynamic approach ensures that only authorized individuals have access to the complete, unmasked data, while others, depending on their roles, perceive a version of the data with obscured or masked values. This granular control over data access minimizes the risk of unauthorized exposure while maintaining the operational integrity of the underlying systems.
One of the driving factors behind the increased adoption of DDM is its applicability in diverse environments, including databases, applications, and cloud platforms. As organizations strive to protect sensitive data across various touchpoints, the dynamic nature of DDM ensures a consistent and adaptable security posture, even in complex and rapidly evolving IT ecosystems. Moreover, Dynamic Data Masking aligns well with compliance requirements, addressing concerns related to data privacy regulations such as GDPR and CCPA. By dynamically masking sensitive information based on contextual access permissions, organizations can ensure compliance with regulatory standards without impeding necessary data access for authorized users.
The real-time nature of Dynamic Data Masking is particularly advantageous in scenarios where instant, accurate data access is crucial. Industries such as finance, healthcare, and e-commerce benefit from DDM's ability to provide secure access to sensitive data without compromising the speed and efficiency of critical business processes. As organizations increasingly recognize the importance of securing data at the access level, the adoption of Dynamic Data Masking is expected to remain a pivotal force driving the Global Data Masking Market. The market's trajectory reflects the industry's commitment to implementing sophisticated, adaptable solutions that not only fortify data security but also align seamlessly with the operational demands of contemporary business environments.
Focus on Cloud-Native Data Masking Solutions
The Global Data Masking Market is witnessing a transformative trend with a pronounced focus on Cloud-Native Data Masking Solutions, which is poised to be a key driver propelling market growth. As organizations increasingly migrate their operations to cloud environments, the need for robust data security measures has become more critical than ever. Cloud-native data masking solutions are specifically designed to address the unique challenges presented by cloud infrastructures, making them indispensable in the evolving landscape of digital transformation.
One of the key advantages of cloud-native data masking is its seamless integration with cloud platforms, ensuring compatibility and optimal performance within dynamic and scalable cloud environments. Traditional data masking solutions may face challenges when adapting to the fluid nature of cloud-based systems, making cloud-native solutions more agile and responsive to the scalability requirements of modern businesses. The scalability offered by cloud-native solutions aligns with the dynamic nature of data volumes and processing demands in cloud environments. These solutions can efficiently handle large datasets, ensuring that data masking processes do not introduce performance bottlenecks, thereby maintaining operational efficiency in cloud-based applications.
The flexibility and agility of cloud-native data masking solutions empower organizations to implement consistent data security measures across diverse cloud platforms and services. Whether utilizing public, private, or hybrid cloud architectures, businesses can deploy uniform data masking strategies, ensuring a cohesive and comprehensive approach to securing sensitive information.
Security and compliance are paramount considerations, especially in regulated industries. Cloud-native data masking not only facilitates compliance with data protection regulations but also provides a centralized and standardized approach to data security across multiple regions and jurisdictions. The trend towards Cloud-Native Data Masking Solutions reflects the industry's recognition of the imperative to align data security practices with the realities of cloud adoption. As organizations continue to embrace cloud technologies for their myriad benefits, the Global Data Masking Market is expected to experience sustained growth driven by the demand for solutions that offer tailored, efficient, and scalable data masking capabilities in cloud environments.
Segmental Insights
End User Industry Insights
The BFSI segment emerged as the dominating segment in 2023. The BFSI industry stands as a critical infrastructure sector facing numerous data breaches and privacy concerns due to its extensive customer base and the sensitive financial information it holds. Cybercriminals exploit various sophisticated cyberattacks, viewing the financial sector as a highly profitable venture with minimal risk and high returns. These threats encompass Trojans, ATM attacks, ransomware, mobile banking malware, data breaches, institutional breaches, and fiscal fraud.
Financial institutions, including banks, insurance companies, credit bureaus, and lenders, heavily rely on data to understand their customers better, foster deeper relationships, and navigate market fluctuations for sustained growth. However, both cybercriminals and insiders seek to exploit this valuable data, while data privacy regulations are becoming increasingly stringent. Data masking tools aid in securely crafting personalized customer experiences while complying with regulatory requirements.
In response to recent data breaches faced by operators like Mobikwik and JusPay, the Reserve Bank of India (RBI) has proposed cybersecurity norms for payment service providers (PSPs). These norms, akin to cyber hygiene standards for banks and non-banking finance companies, aim to enhance digital transaction security. The RBI emphasizes that firms must go beyond minimum standards to ensure the safety and trustworthiness of digital transactions.
Regional Insights
The Asia Pacific region emerged as the dominant market, boasting the largest share of the global market. This region is poised for accelerated growth compared to others, mainly propelled by economic powerhouses like India and China, ranking among the world's largest economies. The automotive sector in the area has experienced substantial expansion due to demographic shifts and increased disposable incomes, driving heightened demand. These countries are undergoing rapid development, characterized by significant investments in new manufacturing industries and product launches. Consequently, a considerable volume of data is generated daily, highlighting its critical importance. The swift digitization in nations such as India, China, and Singapore has led to the accumulation of vast amounts of unstructured data.
China emerges as the largest global market for the Internet of Things (IoT), fueled by technological advancements. The widespread adoption of 5G and 5G-enabled devices is set to enhance device connectivity, boosting the demand for security products. However, heightened connectivity also poses challenges, as websites become susceptible to manipulation and impersonation by malicious third parties, raising concerns about the interception of sensitive user data by foreign intelligence agencies.
Key Market Players
• IBM Corporation
• Oracle Corporation
• Informatica Inc.
• Delphix Corp.
• Mage Data (Mentis Inc. Brand)
• Innovative Routines International (IRI) Inc.
• Solix Technologies, Inc.
• K2view Ltd.
Report Scope:
In this report, the Global Data Masking Market has been segmented into the following categories, in addition to the industry trends which have also been detailed below:
• Data Masking Market, By Type:
o Static
o Dynamic
• Data Masking Market, By Deployment:
o Cloud
o On-Premise
• Data Masking Market, By End User Industry:
o BFSI
o Healthcare
o IT and Telecom
o Retail
o Government and Defense
o Manufacturing
o Media and Entertainment
o Other
• Data Masking Market, By Region:
o North America
§ United States
§ Canada
§ Mexico
o Europe
§ France
§ United Kingdom
§ Italy
§ Germany
§ Spain
§ Netherlands
§ Belgium
o Asia-Pacific
§ China
§ India
§ Japan
§ Australia
§ South Korea
§ Thailand
§ Malaysia
o South America
§ Brazil
§ Argentina
§ Colombia
§ Chile
o Middle East & Africa
§ South Africa
§ Saudi Arabia
§ UAE
§ Turkey
Competitive Landscape
Company Profiles: Detailed analysis of the major companies presents in the Global Data Masking Market.
Available Customizations:
Global Data Masking Market report with the given market data, TechSci Research offers customizations according to a company's specific needs. The following customization options are available for the report:
Company Information
• Detailed analysis and profiling of additional market players (up to five).



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Table of Contents

1. Product Overview
1.1. Market Definition
1.2. Scope of the Market
1.2.1.Markets Covered
1.2.2.Years Considered for Study
1.2.3.Key Market Segmentations
2. Research Methodology
2.1. Objective of the Study
2.2. Baseline Methodology
2.3. Formulation of the Scope
2.4. Assumptions and Limitations
2.5. Sources of Research
2.5.1.Secondary Research
2.5.2.Primary Research
2.6. Approach for the Market Study
2.6.1.The Bottom-Up Approach
2.6.2.The Top-Down Approach
2.7. Methodology Followed for Calculation of Market Size & Market Shares
2.8. Forecasting Methodology
2.8.1.Data Triangulation & Validation
3. Executive Summary
4. Impact of COVID-19 on Global Data Masking Market
5. Voice of Customer
6. Global Data Masking Market Overview
7. Global Data Masking Market Outlook
7.1. Market Size & Forecast
7.1.1.By Value
7.2. Market Share & Forecast
7.2.1.By Type (Static, Dynamic)
7.2.2.By Deployment (Cloud, On-Premise)
7.2.3.By End User Industry (BFSI, Healthcare, IT and Telecom, Retail, Government and Defense, Manufacturing, Media and Entertainment, Other)
7.2.4.By Region
7.3. By Company (2023)
7.4. Market Map
8. North America Data Masking Market Outlook
8.1. Market Size & Forecast
8.1.1.By Value
8.2. Market Share & Forecast
8.2.1.By Type
8.2.2.By Deployment
8.2.3.By End User Industry
8.2.4.By Country
8.3. North America: Country Analysis
8.3.1.United States Data Masking Market Outlook
8.3.1.1. Market Size & Forecast
8.3.1.1.1. By Value
8.3.1.2. Market Share & Forecast
8.3.1.2.1. By Type
8.3.1.2.2. By Deployment
8.3.1.2.3. By End User Industry
8.3.2.Canada Data Masking Market Outlook
8.3.2.1. Market Size & Forecast
8.3.2.1.1. By Value
8.3.2.2. Market Share & Forecast
8.3.2.2.1. By Type
8.3.2.2.2. By Deployment
8.3.2.2.3. By End User Industry
8.3.3.Mexico Data Masking Market Outlook
8.3.3.1. Market Size & Forecast
8.3.3.1.1. By Value
8.3.3.2. Market Share & Forecast
8.3.3.2.1. By Type
8.3.3.2.2. By Deployment
8.3.3.2.3. By End User Industry
9. Europe Data Masking Market Outlook
9.1. Market Size & Forecast
9.1.1.By Value
9.2. Market Share & Forecast
9.2.1.By Type
9.2.2.By Deployment
9.2.3.By End User Industry
9.2.4.By Country
9.3. Europe: Country Analysis
9.3.1.Germany Data Masking Market Outlook
9.3.1.1. Market Size & Forecast
9.3.1.1.1. By Value
9.3.1.2. Market Share & Forecast
9.3.1.2.1. By Type
9.3.1.2.2. By Deployment
9.3.1.2.3. By End User Industry
9.3.2.France Data Masking Market Outlook
9.3.2.1. Market Size & Forecast
9.3.2.1.1. By Value
9.3.2.2. Market Share & Forecast
9.3.2.2.1. By Type
9.3.2.2.2. By Deployment
9.3.2.2.3. By End User Industry
9.3.3.United Kingdom Data Masking Market Outlook
9.3.3.1. Market Size & Forecast
9.3.3.1.1. By Value
9.3.3.2. Market Share & Forecast
9.3.3.2.1. By Type
9.3.3.2.2. By Deployment
9.3.3.2.3. By End User Industry
9.3.4.Italy Data Masking Market Outlook
9.3.4.1. Market Size & Forecast
9.3.4.1.1. By Value
9.3.4.2. Market Share & Forecast
9.3.4.2.1. By Type
9.3.4.2.2. By Deployment
9.3.4.2.3. By End User Industry
9.3.5.Spain Data Masking Market Outlook
9.3.5.1. Market Size & Forecast
9.3.5.1.1. By Value
9.3.5.2. Market Share & Forecast
9.3.5.2.1. By Type
9.3.5.2.2. By Deployment
9.3.5.2.3. By End User Industry
9.3.6.Netherlands Data Masking Market Outlook
9.3.6.1. Market Size & Forecast
9.3.6.1.1. By Value
9.3.6.2. Market Share & Forecast
9.3.6.2.1. By Type
9.3.6.2.2. By Deployment
9.3.6.2.3. By End User Industry
9.3.7.Belgium Data Masking Market Outlook
9.3.7.1. Market Size & Forecast
9.3.7.1.1. By Value
9.3.7.2. Market Share & Forecast
9.3.7.2.1. By Type
9.3.7.2.2. By Deployment
9.3.7.2.3. By End User Industry
10. South America Data Masking Market Outlook
10.1. Market Size & Forecast
10.1.1. By Value
10.2. Market Share & Forecast
10.2.1. By Type
10.2.2. By Deployment
10.2.3. By End User Industry
10.2.4. By Country
10.3. South America: Country Analysis
10.3.1. Brazil Data Masking Market Outlook
10.3.1.1. Market Size & Forecast
10.3.1.1.1. By Value
10.3.1.2. Market Share & Forecast
10.3.1.2.1. By Type
10.3.1.2.2. By Deployment
10.3.1.2.3. By End User Industry
10.3.2. Colombia Data Masking Market Outlook
10.3.2.1. Market Size & Forecast
10.3.2.1.1. By Value
10.3.2.2. Market Share & Forecast
10.3.2.2.1. By Type
10.3.2.2.2. By Deployment
10.3.2.2.3. By End User Industry
10.3.3. Argentina Data Masking Market Outlook
10.3.3.1. Market Size & Forecast
10.3.3.1.1. By Value
10.3.3.2. Market Share & Forecast
10.3.3.2.1. By Type
10.3.3.2.2. By Deployment
10.3.3.2.3. By End User Industry
10.3.4. Chile Data Masking Market Outlook
10.3.4.1. Market Size & Forecast
10.3.4.1.1. By Value
10.3.4.2. Market Share & Forecast
10.3.4.2.1. By Type
10.3.4.2.2. By Deployment
10.3.4.2.3. By End User Industry
11. Middle East & Africa Data Masking Market Outlook
11.1. Market Size & Forecast
11.1.1. By Value
11.2. Market Share & Forecast
11.2.1. By Type
11.2.2. By Deployment
11.2.3. By End User Industry
11.2.4. By Country
11.3. Middle East & Africa: Country Analysis
11.3.1. Saudi Arabia Data Masking Market Outlook
11.3.1.1. Market Size & Forecast
11.3.1.1.1. By Value
11.3.1.2. Market Share & Forecast
11.3.1.2.1. By Type
11.3.1.2.2. By Deployment
11.3.1.2.3. By End User Industry
11.3.2. UAE Data Masking Market Outlook
11.3.2.1. Market Size & Forecast
11.3.2.1.1. By Value
11.3.2.2. Market Share & Forecast
11.3.2.2.1. By Type
11.3.2.2.2. By Deployment
11.3.2.2.3. By End User Industry
11.3.3. South Africa Data Masking Market Outlook
11.3.3.1. Market Size & Forecast
11.3.3.1.1. By Value
11.3.3.2. Market Share & Forecast
11.3.3.2.1. By Type
11.3.3.2.2. By Deployment
11.3.3.2.3. By End User Industry
11.3.4. Turkey Data Masking Market Outlook
11.3.4.1. Market Size & Forecast
11.3.4.1.1. By Value
11.3.4.2. Market Share & Forecast
11.3.4.2.1. By Type
11.3.4.2.2. By Deployment
11.3.4.2.3. By End User Industry
12. Asia Pacific Data Masking Market Outlook
12.1. Market Size & Forecast
12.1.1. By Value
12.2. Market Share & Forecast
12.2.1. By Type
12.2.2. By Deployment
12.2.3. By End User Industry
12.2.4. By Country
12.3. Asia-Pacific: Country Analysis
12.3.1. China Data Masking Market Outlook
12.3.1.1. Market Size & Forecast
12.3.1.1.1. By Value
12.3.1.2. Market Share & Forecast
12.3.1.2.1. By Type
12.3.1.2.2. By Deployment
12.3.1.2.3. By End User Industry
12.3.2. India Data Masking Market Outlook
12.3.2.1. Market Size & Forecast
12.3.2.1.1. By Value
12.3.2.2. Market Share & Forecast
12.3.2.2.1. By Type
12.3.2.2.2. By Deployment
12.3.2.2.3. By End User Industry
12.3.3. Japan Data Masking Market Outlook
12.3.3.1. Market Size & Forecast
12.3.3.1.1. By Value
12.3.3.2. Market Share & Forecast
12.3.3.2.1. By Type
12.3.3.2.2. By Deployment
12.3.3.2.3. By End User Industry
12.3.4. South Korea Data Masking Market Outlook
12.3.4.1. Market Size & Forecast
12.3.4.1.1. By Value
12.3.4.2. Market Share & Forecast
12.3.4.2.1. By Type
12.3.4.2.2. By Deployment
12.3.4.2.3. By End User Industry
12.3.5. Australia Data Masking Market Outlook
12.3.5.1. Market Size & Forecast
12.3.5.1.1. By Value
12.3.5.2. Market Share & Forecast
12.3.5.2.1. By Type
12.3.5.2.2. By Deployment
12.3.5.2.3. By End User Industry
12.3.6. Thailand Data Masking Market Outlook
12.3.6.1. Market Size & Forecast
12.3.6.1.1. By Value
12.3.6.2. Market Share & Forecast
12.3.6.2.1. By Type
12.3.6.2.2. By Deployment
12.3.6.2.3. By End User Industry
12.3.7. Malaysia Data Masking Market Outlook
12.3.7.1. Market Size & Forecast
12.3.7.1.1. By Value
12.3.7.2. Market Share & Forecast
12.3.7.2.1. By Type
12.3.7.2.2. By Deployment
12.3.7.2.3. By End User Industry
13. Market Dynamics
13.1. Drivers
13.2. Challenges
14. Market Trends and Developments
15. Company Profiles
15.1. IBM Corporation
15.1.1. Business Overview
15.1.2. Key Revenue and Financials
15.1.3. Recent Developments
15.1.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.1.5. Key Product/Services Offered
15.2. Oracle Corporation
15.2.1. Business Overview
15.2.2. Key Revenue and Financials
15.2.3. Recent Developments
15.2.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.2.5. Key Product/Services Offered
15.3. Informatica Inc.
15.3.1. Business Overview
15.3.2. Key Revenue and Financials
15.3.3. Recent Developments
15.3.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.3.5. Key Product/Services Offered
15.4. Delphix Corp.
15.4.1. Business Overview
15.4.2. Key Revenue and Financials
15.4.3. Recent Developments
15.4.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.4.5. Key Product/Services Offered
15.5. Mage Data (Mentis Inc. Brand)
15.5.1. Business Overview
15.5.2. Key Revenue and Financials
15.5.3. Recent Developments
15.5.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.5.5. Key Product/Services Offered
15.6. Innovative Routines International (IRI) Inc.
15.6.1. Business Overview
15.6.2. Key Revenue and Financials
15.6.3. Recent Developments
15.6.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.6.5. Key Product/Services Offered
15.7. Solix Technologies, Inc.
15.7.1. Business Overview
15.7.2. Key Revenue and Financials
15.7.3. Recent Developments
15.7.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.7.5. Key Product/Services Offered
15.8. K2view Ltd.
15.8.1. Business Overview
15.8.2. Key Revenue and Financials
15.8.3. Recent Developments
15.8.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.8.5. Key Product/Services Offered
16. Strategic Recommendations
17. About Us & Disclaimer

 

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