유럽 빅데이터 시장 구성 요소별(하드웨어, 소프트웨어, 서비스), 배포 유형별(클라우드 기반, 온프레미스), 애플리케이션별(고객 분석, 공급망 분석, 마케팅 분석, 가격 분석, 공간 분석, 인력 분석, 위험 및 신용 분석, 운송 분석), 최종 사용자 산업별(BFSI(은행, 금융 서비스 및 보험), IT 및 통신, 의료, 제조, 소매, 정부, 기타), 국가별, 경쟁, 예측 및 기회, 2019-2029F

시장 개요

유럽

유럽 빅데이터 시장은 조직이 소셜 미디어, 거래 데이터, 사물 인터넷 장치와 같은 다양한 소스에서 생성된 방대하고 복잡한 데이터 세트를 처리, 분석하고 통찰력을 도출할 수 있도록 하는 기술과 서비스를 포함합니다. 이 시장은 생성되는 데이터 양이 증가하고 조직이 경쟁 우위를 위해 이 데이터를 활용해야 할 필요성에 따라 상당한 성장이 예상됩니다. 기업이 데이터 중심 의사 결정의 가치를 인식함에 따라 방대한 양의 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 추출할 수 있는 고급 분석 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 또한 클라우드 컴퓨팅 채택이 증가함에 따라 빅데이터 도구와 플랫폼에 대한 액세스가 용이해져 조직이 광범위한 인프라 투자 부담 없이 데이터 역량을 확장할 수 있습니다.

일반 데이터 보호 규정과 같은 데이터 보호 및 개인 정보 보호와 관련된 엄격한 규정의 시행도 데이터를 효과적으로 활용하면서 규정 준수를 보장하는 강력한 빅데이터 솔루션에 대한 수요에 기여하고 있습니다. 또한 인공 지능과 머신 러닝을 빅데이터 분석과 통합함으로써 조직이 추세를 예측하고, 프로세스를 자동화하고, 고객 경험을 개인화하는 능력이 향상되어 시장 성장이 더욱 촉진되고 있습니다. 리테일, 의료, 금융과 같은 산업은 특히 빅데이터를 활용하여 고객 참여를 개선하고, 운영을 최적화하고, 위험을 완화하고 있습니다. 보다 정교한 데이터 처리 도구의 개발과 엣지 컴퓨팅의 사용 증가를 포함하여 기술 발전이 계속됨에 따라 유럽 빅데이터 시장은 빠르게 확대될 것으로 예상됩니다. 빅데이터 역량에 투자하는 기업은 운영 효율성을 개선할 뿐만 아니라 고객 행동과 시장 동향에 대한 더 깊은 통찰력을 얻어 점점 더 데이터 중심적인 환경에서 성공할 수 있는 입지를 굳건히 할 수 있습니다.

주요 시장 동인

산업 전반에 걸친 데이터 생성 증가

다양한 부문에서 생성되는 데이터의 기하급수적 증가는 유럽 빅데이터 시장의 주요 동인입니다. 디지털 기기, 소셜 미디어 플랫폼, 사물 인터넷 기술의 확산으로 매일 전례 없는 양의 데이터가 생성되고 있습니다. 조직은 이제 고객 상호 작용, 공급망 프로세스, 운영 시스템을 포함한 여러 소스에서 데이터를 수집하고 있습니다. 이러한 정보 유입은 경쟁 우위를 유지하려는 기업에 도전이자 기회를 제공합니다.

기업은 이 방대한 양의 데이터를 활용하고 분석하는 능력이 의사 결정을 개선하고, 운영 효율성을 높이고, 더 나은 고객 통찰력을 얻을 수 있음을 인식하고 있습니다. 이 데이터를 처리하고 해석하기 위한 고급 분석 도구에 대한 필요성이 점점 더 중요해지고 있습니다. 예를 들어 소매업과 같은 산업에서 기업은 데이터 분석을 활용하여 소비자 행동을 이해하고 재고 수준을 최적화하며 마케팅 노력을 개인화합니다. 마찬가지로 의료 분야에서 환자 데이터를 분석하는 기능은 환자 결과를 개선하고 의료 서비스를 보다 효율적으로 제공할 수 있습니다.

또한 빅데이터 기술의 부상으로 조직은 그 어느 때보다 더 효율적으로 대용량 데이터 세트를 저장하고 처리할 수 있습니다. 기존의 데이터 처리 방법은 방대한 양의 비정형 데이터를 처리할 때 종종 부족합니다. 분산 컴퓨팅 프레임워크 및 클라우드 기반 스토리지와 같은 빅데이터 솔루션은 조직이 이러한 과제를 효과적으로 해결할 수 있도록 지원합니다. 결과적으로 유럽 전역의 기업은 빅데이터 기술에 투자하여 데이터 자산의 잠재력을 활용하여 유럽 빅데이터 시장의 성장을 촉진하고 있습니다.

고급 분석 및 인공 지능 도입

고급 분석 및 인공 지능의 도입 증가는 유럽 빅데이터 시장의 성장을 이끄는 중요한 원동력입니다. 조직은 정교한 분석 기술을 활용하여 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 얻는 것의 가치를 인식하고 있습니다. 고급 분석은 예측 모델링, 머신 러닝, 데이터 마이닝과 같은 기술을 사용하여 기존 보고 및 설명적 분석을 넘어섭니다. 이러한 방법론을 통해 기업은 패턴을 발견하고 미래 추세를 예측하며 더 정확하게 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

인공 지능은 빅데이터 분석 기능을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. 방대한 양의 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 인공 지능 알고리즘은 인간 분석가에게 즉시 나타나지 않을 수 있는 상관 관계와 추세를 식별할 수 있습니다. 이 기능을 통해 조직은 변화하는 시장 상황에 보다 효과적으로 대응하고 이에 따라 전략을 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 금융 기관은 인공 지능 기반 분석을 활용하여 실시간으로 사기 거래를 감지하고 손실을 최소화하고 고객 신뢰를 강화하고 있습니다.

인공 지능을 빅데이터 솔루션과 통합하면 의사 결정 프로세스를 자동화할 수 있는 지능형 애플리케이션의 개발이 용이해집니다. 머신 러닝의 힘을 활용함으로써 조직은 새로운 데이터 입력을 기반으로 모델을 지속적으로 개선하여 시간이 지남에 따라 보다 정확한 예측과 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이러한 적응성은 소비자 선호도와 시장 상황이 빠르게 변할 수 있는 전자상거래 및 통신과 같은 역동적인 산업에서 특히 가치가 있습니다.

기업이 고급 분석 및 인공 지능의 이점을 점점 더 인식함에 따라 빅데이터 기술과 솔루션에 대한 수요가 계속 증가하고 있습니다. 이러한 추세는 조직이 분석 기능을 강화하고 경쟁 우위를 확보하려고 하면서 유럽 빅데이터 시장의 확장을 촉진할 것으로 예상됩니다.

규정 준수 및 데이터 거버넌스

규정 준수 및 데이터 거버넌스의 변화하는 환경은 유럽 빅데이터 시장의 또 다른 주요 원동력입니다. 조직이 대량의 데이터를 수집하고 분석함에 따라 데이터 개인 정보 보호, 보안 및 사용을 규제하는 복잡한 규정을 탐색해야 합니다. 유럽에서 일반 데이터 보호 규정이 도입되면서 데이터 보호 문제에 대한 인식이 높아졌고 개인 데이터를 처리하는 조직에 대한 규정 준수 조치가 더욱 엄격해졌습니다.

이러한 규정을 준수하려면 데이터가 책임감 있게 관리되고 사용되도록 보장하는 강력한 데이터 거버넌스 프레임워크와 분석 솔루션을 구현해야 합니다. 조직은 법적 요구 사항에 따라 데이터를 수집, 처리 및 저장하고 있음을 입증할 수 있어야 합니다. 이러한 규정 준수 필요성은 데이터 계보 추적, 액세스 제어 및 감사 기능과 같은 기본 제공 거버넌스 기능을 제공하는 빅데이터 솔루션에 대한 수요를 촉진합니다.

데이터 거버넌스를 우선시하는 조직은 향상된 데이터 품질과 무결성의 이점을 누릴 수 있으며 궁극적으로 더 정확한 분석 결과를 얻을 수 있습니다. 데이터 관리에 대한 명확한 정책과 절차를 수립함으로써 회사는 데이터 침해 및 규제 처벌과 관련된 위험을 완화할 수 있습니다. 데이터 거버넌스에 대한 이러한 초점은 기업의 책임과 투명성을 강화하는 더 광범위한 추세와 일치하며 유럽 빅데이터 시장의 성장을 더욱 촉진합니다.

또한 규제 과제를 성공적으로 헤쳐 나가는 조직은 규정 준수 노력을 경쟁 우위의 차별화 요소로 활용할 수 있습니다. 투명한 데이터 관행을 통해 고객 및 이해 관계자와 신뢰를 구축함으로써 기업은 평판을 높이고 더욱 강력한 관계를 육성할 수 있습니다. 따라서 규정 준수 및 데이터 거버넌스에 대한 강조가 커지면서 빅데이터 기술 및 솔루션에 대한 투자가 촉진됩니다.

주요 시장 과제

데이터 개인 정보 보호 및 규정 준수 규정

유럽 빅데이터 시장이 직면한 가장 중요한 과제 중 하나는 데이터 수집, 저장 및 처리를 규제하는 엄격한 데이터 개인 정보 보호 및 규정 준수 규정입니다. 일반 데이터 보호 규정의 도입으로 유럽 연합 전역에서 데이터 보호에 대한 높은 기준이 설정되었으며, 개인 데이터를 처리하는 조직에 엄격한 요구 사항이 부과되었습니다. 이러한 규제 환경에서는 기업이 데이터 처리에 대한 개인의 명시적 동의를 얻고 데이터 사용에 대한 투명성을 제공하는 것을 포함하여 규정 준수를 보장하기 위한 강력한 조치를 구현해야 합니다.

조직은 규정 요구 사항에 맞는 규정 준수 프레임워크를 개발하고 유지하는 데 상당한 리소스를 투자해야 합니다. 여기에는 종종 전문 인력을 고용하고, 정기 감사를 실시하고, 고급 데이터 거버넌스 관행을 구현하는 것이 포함됩니다. 이러한 규정을 준수하지 못하면 심각한 재정적 처벌과 평판 손상이 초래되어 빅데이터 기술 도입에 상당한 장벽이 생길 수 있습니다.

다양한 관할권에 걸쳐 여러 규정을 탐색하는 복잡성은 규정 준수 노력을 더욱 복잡하게 만듭니다. 일반 데이터 보호 규정은 유럽 연합 내에서 통합 프레임워크이지만 개별 국가에는 조직이 준수해야 하는 추가적인 지역 규정이 있을 수 있습니다. 이는 기업이 탐색하기 어려울 수 있는 복잡한 규정 준수 환경을 조성하며, 특히 다양한 국가에서 운영되는 다국적 기업의 경우 더욱 그렇습니다.

데이터 개인 정보 보호 규정으로 인해 발생하는 과제는 조직이 빅데이터 이니셔티브를 완전히 수용하지 못하게 할 수 있습니다. 데이터 침해 및 개인 정보 보호 위반에 대한 우려로 인해 특정 유형의 데이터를 수집하고 분석하는 데 주저하여 귀중한 통찰력의 잠재력이 제한될 수 있습니다. 결과적으로 기업은 경쟁 우위를 위해 데이터를 활용하는 것과 진화하는 규제 표준을 준수하는 것 사이에서 섬세한 균형을 맞춰야 합니다.

이러한 맥락에서 조직은 규정 요구 사항을 충족하기 위한 노력을 간소화하는 데 도움이 되는 규정 준수 기술과 데이터 거버넌스 솔루션에 대한 투자를 우선시해야 합니다. 그렇지 않으면 빅데이터를 효과적으로 활용하는 능력을 방해할 뿐만 아니라 상당한 법적 및 재정적 위험에 노출될 수 있습니다. 규제 환경이 계속 진화함에 따라 유럽 빅데이터 시장의 조직은 이러한 규정 준수 과제를 해결하기 위해 경계하고 적응해야 합니다.

데이터 품질 및 통합 문제

데이터 품질 및 통합 문제는 유럽 빅데이터 시장의 또 다른 중요한 과제입니다. 조직이 고객 상호 작용, 운영 시스템 및 타사 애플리케이션을 포함한 다양한 소스에서 데이터를 수집함에 따라 이 데이터의 정확성, 일관성 및 완전성을 보장하는 것이 점점 더 복잡해지고 있습니다. 데이터 품질이 좋지 않으면 오해의 소지가 있는 통찰력과 비효율적인 의사 결정으로 이어져 빅데이터 이니셔티브의 잠재적인 이점을 훼손할 수 있습니다.

데이터 품질 문제의 주요 원인 중 하나는 데이터 환경의 상당 부분을 차지하는 비정형 데이터가 만연하다는 것입니다. 텍스트, 이미지 및 소셜 미디어 콘텐츠와 같은 비정형 데이터는 분석하고 기존 데이터 처리 프레임워크에 통합하기 어려울 수 있습니다. 결과적으로 조직은 이러한 유형의 데이터에서 의미 있는 통찰력을 추출하는 데 어려움을 겪을 수 있으며, 운영과 고객에 대한 포괄적인 이해를 얻는 능력이 제한될 수 있습니다.

데이터 통합 과제는 조직 내에서 서로 다른 시스템과 애플리케이션을 사용함으로써 발생합니다. 많은 기업이 최신 빅데이터 기술과 효과적으로 통신하도록 설계되지 않은 레거시 시스템에 의존합니다. 이러한 상호 운용성 부족으로 인해 데이터 사일로가 발생할 수 있으며, 여기서 귀중한 정보가 격리된 시스템 내에 갇혀 분석에 활용할 수 없습니다. 데이터에 대한 통합된 뷰가 없으면 조직은 운영 개선과 전략적 이니셔티브를 추진할 수 있는 중요한 통찰력을 놓칠 수 있습니다.

이러한 과제를 해결하기 위해 조직은 데이터 품질 관리 및 통합 솔루션에 대한 투자를 우선시해야 합니다. 여기에는 부정확성을 식별하고 수정하기 위한 데이터 정리 프로세스를 구현하고, 다양한 시스템 간에 원활한 데이터 흐름을 용이하게 하는 고급 통합 도구를 채택하는 것이 포함됩니다. 또한 조직은 데이터 소유권, 표준 및 데이터 관리 프로세스를 정의하는 명확한 데이터 거버넌스 프레임워크를 수립해야 합니다.

빅데이터 이니셔티브의 성공은 분석을 위해 쉽게 액세스할 수 있는 고품질 데이터를 보장하는 능력에 달려 있습니다. 데이터 품질 및 통합 문제를 해결하지 못하는 조직은 빅데이터의 잠재력을 충분히 활용하지 못하고, 궁극적으로 시장에서 경쟁력을 잃게 될 수 있습니다. 데이터의 양과 복잡성이 계속 증가함에 따라 이러한 과제를 해결하는 것은 유럽 빅데이터 시장에서 성공하려는 조직에 매우 중요할 것입니다.

주요 시장 동향

인공지능 및 머신 러닝 도입 증가

인공지능 및 머신 러닝 기술의 통합은 유럽 빅데이터 시장의 풍경을 빠르게 변화시키고 있습니다. 다양한 부문의 조직은 이러한 고급 기술을 점점 더 활용하여 데이터 분석 기능을 향상하고, 자동화를 추진하고, 귀중한 통찰력을 창출하고 있습니다. 빅데이터와 인공지능 및 머신 러닝을 결합하면 기업은 방대한 양의 정보를 실시간으로 분석하여 정보에 입각한 결정을 내리고 시장 변화에 신속하게 대응할 수 있습니다.

조직이 인공지능과 머신 러닝의 잠재력을 인식함에 따라 특정 비즈니스 요구 사항에 맞게 조정된 맞춤형 알고리즘을 개발하는 추세가 커지고 있습니다. 이러한 추세는 기업이 정확할 뿐만 아니라 실행 가능한 통찰력을 도출할 수 있도록 지원합니다. 예를 들어, 금융 기관은 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 사기 거래를 감지하고 신용 위험을 보다 효과적으로 평가하여 운영 효율성과 위험 관리를 개선하고 있습니다.

클라우드 컴퓨팅의 확산으로 인해 유럽 빅데이터 시장에서 인공지능과 머신 러닝을 도입하는 것이 용이해지고 있습니다. 클라우드 플랫폼은 조직이 인프라에 대한 상당한 사전 투자 없이도 대규모 데이터 세트를 처리할 수 있는 확장 가능한 리소스를 제공합니다. 그 결과 모든 규모의 회사가 정교한 분석 도구에 액세스하여 데이터 중심 의사 결정을 민주화할 수 있습니다.

유럽 빅데이터 시장에서 인공 지능과 머신 러닝에 대한 추세는 기업이 이러한 기술에 대한 투자를 점점 더 우선시함에 따라 계속 상승 궤도를 유지할 것으로 예상됩니다. 조직은 인공 지능과 머신 러닝의 힘을 활용하여 새로운 성장 기회를 열고, 고객 경험을 개선하고, 끊임없이 변화하는 시장에서 경쟁력을 유지할 수 있습니다.

데이터 프라이버시 및 보안 솔루션의 성장

유럽 빅데이터 시장이 계속 확장됨에 따라 데이터 프라이버시 및 보안 솔루션에 대한 강조가 점점 더 두드러지고 있습니다. 수집 및 처리되는 데이터 양이 증가함에 따라 조직은 민감한 정보를 관리하고 보호하는 방법에 대한 엄격한 조사에 직면하고 있습니다. 일반 데이터 보호 규정과 같은 엄격한 데이터 프라이버시 규정의 시행으로 인해 조직에서 데이터 보안 조치를 우선시해야 할 절실한 필요성이 생겼습니다.

시장의 중요한 추세는 데이터 수명 주기 전반에 걸쳐 데이터를 보호하도록 설계된 고급 데이터 프라이버시 및 보안 솔루션의 개발 및 도입입니다. 여기에는 암호화 기술, 안전한 데이터 저장소 및 권한이 있는 직원만 민감한 정보에 액세스할 수 있도록 하는 강력한 액세스 제어 메커니즘이 포함됩니다. 조직은 데이터 거버넌스 및 규정 준수에 대한 모범 사례를 통합하여 데이터 침해 및 무단 액세스와 관련된 위험을 완화하는 포괄적인 보안 프레임워크에 투자하고 있습니다.

사이버 위협과 데이터 침해의 증가로 인해 조직에서 데이터 보안의 중요성에 대한 인식이 높아졌습니다. 결과적으로 기업은 정기적인 보안 감사를 실시하고 데이터 자산을 보호하기 위한 사고 대응 계획을 구현하는 것과 같은 사전 조치를 점점 더 많이 채택하고 있습니다. 이러한 추세는 데이터 침해의 결과가 특히 심각할 수 있는 의료 및 금융과 같은 높은 규제 요구 사항이 있는 산업에서 특히 흔합니다.

유럽 빅 데이터 시장이 발전함에 따라 데이터 프라이버시 및 보안 솔루션에 대한 수요가 증가할 것으로 예상됩니다. 데이터 보안을 우선시하는 조직은 귀중한 정보를 보호할 뿐만 아니라 평판을 높이고 고객과의 신뢰를 구축할 수 있습니다. 이러한 추세는 빅데이터 이니셔티브의 모든 측면에 데이터 프라이버시와 보안 고려 사항을 통합하는 것의 중요성을 강조합니다.

엣지 컴퓨팅의 등장

엣지 컴퓨팅의 등장은 유럽 빅데이터 시장의 역학을 재편하고 있으며, 조직에 데이터를 출처에 더 가깝게 처리하고 분석할 수 있는 혁신적인 방법을 제공합니다. 엣지 컴퓨팅은 네트워크 가장자리에 컴퓨팅 리소스를 배치하여 중앙 집중식 데이터 센터에 의존하지 않고도 실시간 데이터 처리 및 분석을 가능하게 합니다. 이러한 추세는 특히 제조, 운송, 의료와 같은 산업에서 즉각적인 통찰력에 대한 요구가 증가함에 따라 촉진되며, 이러한 산업에서는 적시에 데이터를 분석하면 운영 효율성에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.

조직은 엣지 컴퓨팅을 활용하여 대기 시간을 줄이고 데이터 처리 속도를 높이며 전반적인 시스템 성능을 개선할 수 있습니다. 이 기능은 자율 주행차, 스마트 제조 시스템, 사물 인터넷 장치와 같이 실시간 의사 결정이 필요한 애플리케이션에 특히 유용합니다. 이러한 애플리케이션에서 생성되는 데이터 양이 계속 증가함에 따라 엣지에서 효율적인 처리에 대한 필요성이 가장 중요해지고 있습니다.

엣지 컴퓨팅은 연결이 제한될 수 있는 원격 또는 어려운 환경에서 데이터를 수집하고 분석하는 것을 용이하게 합니다. 이러한 추세를 통해 조직은 이러한 위치에서 생성된 데이터의 가치를 활용하여 운영을 최적화하고 안전을 강화하며 고객 경험을 개선할 수 있습니다. 예를 들어 농업에서 엣지 컴퓨팅은 현장에 배치된 센서에서 수집된 데이터를 분석하여 정밀 농업 이니셔티브를 지원하여 더 나은 자원 관리와 수확량 증가로 이어질 수 있습니다.

유럽 빅데이터 시장이 발전함에 따라 엣지 컴퓨팅 통합이 더욱 보편화될 것으로 예상됩니다. 이 기술을 도입하는 조직은 다양한 부문에서 실시간 통찰력을 제공하고 혁신을 주도함으로써 경쟁 우위를 확보하게 될 것입니다. 엣지 컴퓨팅으로의 추세는 조직이 데이터 처리에 접근하는 방식에 있어 상당한 변화를 나타내며, 궁극적으로 향상된 운영 효율성과 개선된 의사 결정 역량으로 이어집니다.

세그먼트별 인사이트

구성 요소

2023년에 소프트웨어 세그먼트는 유럽 빅데이터 시장에서 지배적인 구성 요소로 부상했으며 예측 기간 내내 리더십을 유지할 것으로 예상됩니다. 이러한 지배력은 빅데이터의 잠재력을 활용하기 위해 조직이 고급 분석, 데이터 시각화 및 데이터 관리 솔루션에 대한 의존도가 높아지고 있기 때문입니다. 다양한 산업의 기업이 데이터 기반 인사이트의 가치를 인식함에 따라 방대한 양의 데이터를 처리, 분석하고 실행 가능한 인사이트를 도출할 수 있는 소프트웨어 솔루션에 많은 투자를 하고 있습니다. 이러한 소프트웨어 솔루션은 데이터 통합, 예측 분석 및 머신 러닝을 포함한 광범위한 기능을 포함하며, 이 모든 것이 운영 효율성과 의사 결정 프로세스를 최적화하는 데 중요한 역할을 합니다. 또한 클라우드 기반 소프트웨어 플랫폼의 채택이 증가함에 따라 접근성과 확장성이 향상되어 모든 규모의 조직이 상당한 인프라 투자 부담 없이 빅데이터 기술을 활용할 수 있습니다. 이러한 추세는 특히 의료, 금융, 소매와 같은 부문에서 두드러지는데, 이러한 부문에서는 데이터 분석 소프트웨어가 고객 경험 개선, 공급망 최적화, 규정 준수 보장에 필수적입니다. 또한 조직이 디지털 변환 이니셔티브를 계속 수용함에 따라 실시간 데이터 처리 및 분석을 용이하게 하는 소프트웨어 솔루션에 대한 수요가 증가할 것으로 예상됩니다. 하드웨어 및 서비스 부문은 여전히 중요하지만, 빅데이터 전략의 중추로 점점 더 여겨지는 소프트웨어의 선두를 따를 가능성이 높습니다. 결과적으로 소프트웨어 부문의 지속적인 성장은 기술의 지속적인 발전, 개선된 데이터 중심 의사 결정의 필요성, 끊임없이 진화하는 비즈니스 요구 사항의 환경에 의해 촉진되어 유럽 빅데이터 시장에서 시장 리더로서의 입지를 공고히 할 것입니다.

최종 사용자 산업

2023년에 은행, 금융 서비스 및 보험 부문이 유럽 빅데이터 시장에서 지배적인 최종 사용자 산업으로 부상했으며 예측 기간 내내 이 위치를 유지할 것으로 예상됩니다. 조직이 고객 경험을 향상하고, 위험 관리를 개선하고, 운영 효율성을 최적화하려고 하기 때문에 금융 부문의 데이터 분석에 대한 의존도는 매우 중요합니다. 금융 거래의 복잡성이 증가하고 규제 요구 사항이 증가함에 따라 기관은 방대한 양의 데이터를 실시간으로 분석하기 위해 빅데이터 솔루션을 활용하여 사기를 탐지하고, 신용 위험을 평가하고, 엄격한 규정을 효과적으로 준수할 수 있습니다. 또한, 은행, 금융 서비스, 보험 부문에서 고급 분석 및 인공 지능을 통합하면 기업은 개별 고객의 요구에 맞는 개인화된 금융 상품 및 서비스를 개발하여 보다 강력한 고객 관계를 육성하고 매출 성장을 촉진할 수 있습니다. 디지털 뱅킹 및 모바일 결제 솔루션의 부상으로 금융 기관이 고객 행동과 선호도에 대한 통찰력을 얻기 위해 노력함에 따라 빅데이터 기술에 대한 수요가 더욱 커졌습니다. 또한, 운영을 간소화하고 보안 조치를 강화하기 위해 블록체인 및 머신 러닝과 같은 혁신 기술에 대한 이 부문의 투자는 시장에서 지배적인 위치를 강화합니다. 의료, 소매, 제조를 포함한 다른 산업도 빅데이터 분석의 가치를 인식하고 있지만, 은행, 금융 서비스, 보험 부문에 존재하는 고유한 과제와 기회는 유럽 빅데이터 시장에서 지속적인 리더십을 보장합니다. 이 부문의 조직이 점점 더 데이터 중심 전략을 채택함에 따라 고급 분석 솔루션에 대한 수요는 계속 증가할 가능성이 높으며, 향후 몇 년 동안 이 부문의 지배력이 공고해질 것입니다.

국가별 통찰력

2023년에 영국은 유럽 빅데이터 시장에서 지배적인 지역으로 부상했으며, 예측 기간 내내 이러한 리더십 위치를 유지할 것으로 예상됩니다. 영국의 기술 부문에서의 강력한 입지와 잘 확립된 금융 서비스 산업이 결합되어 소매, 의료 및 정부를 포함한 다양한 부문에서 빅데이터 분석 도입이 촉진되었습니다. 이 국가는 강력한 디지털 인프라와 빅데이터 솔루션을 전문으로 하는 신생 기업과 기존 기업의 활기찬 생태계를 자랑하며, 이는 이 분야에서 혁신과 협업을 촉진했습니다. 또한 영국의 조직에서 데이터 중심 의사 결정에 대한 집중이 커지면서 빅데이터 기술에 대한 상당한 투자가 이루어져 기업은 방대한 데이터 세트의 잠재력을 활용하여 운영 효율성을 개선하고 고객 경험을 향상시킬 수 있게 되었습니다. 특히 금융 및 의료 분야에서 규제 준수에 대한 강조가 커지면서 조직이 데이터에서 통찰력을 활용하여 엄격한 법적 요구 사항을 충족하려고 하면서 빅데이터 분석에 대한 수요가 더욱 가속화되었습니다. 인공 지능 및 데이터 과학 분야의 연구 개발 지원을 포함하여 데이터 중심 경제를 육성하기 위한 영국의 전략적 이니셔티브는 유럽 빅데이터 시장의 리더로서의 입지를 강화합니다. 독일과 프랑스 등 다른 지역도 빅데이터 도입에 진전을 이루고 있지만, 영국의 기술 발전, 유리한 기업 환경, 혁신에 대한 의지가 결합되어 향후 몇 년 동안 시장에서 지속적인 우위를 차지할 것으로 예상됩니다.

최근 동향

• 2024년 10월, Teradata는 NVIDIA AI를 통합하여 Teradata Vantage 플랫폼을 개선하기 위한 NVIDIA와의 전략적 협력을 발표했는데, 이는 퍼블릭 및 프라이빗 클라우드를 모두 활용하는 대규모 글로벌 기업에 이점을 제공하는 것을 목표로 합니다. Teradata는 NVIDIA NeMo 및 NVIDIANIM 마이크로서비스를 Vantage 플랫폼에 통합하여 인공 지능 워크로드를 가속화하고 기본 및 맞춤형 대규모 언어 모델, 에이전트 워크플로 및 검색 증강 생성 애플리케이션의 개발을 용이하게 합니다. 고객은 또한 엔터프라이즈급 보안, 지원 및 안정성을 제공하는 포괄적인 소프트웨어 플랫폼인 NVIDIA AI Enterprise를 통해 자체 맞춤형 모델을 배포할 기회를 갖게 되며, 이를 통해 생성적 인공 지능 사용 사례에서 투자 수익을 극대화할 수 있습니다.
• 2024년 9월, Teradata는 인공 지능 혁신 및 기술에 전념하는 글로벌 이벤트인 Possible 2024Los Angeles의 연사 라인업과 주요 의제 하이라이트를 공개했습니다. 이 3일간의 이벤트에서는 인공 지능 및 머신 러닝, 데이터 및 클라우드 기술과 관련된 솔루션을 자세히 살펴보고, 실습 교육 및 분과 세션을 특징으로 합니다. 참가자는 데이터 준비 시간을 최소화하고, 모델 교육을 신속하게 처리하고, 모델 배포 속도를 향상하도록 설계된 데이터베이스 내 분석에 대한 통찰력을 얻게 됩니다.

주요 시장 참여자

• IBM Corporation.
• Microsoft Corporation. 
• Oracle Corporation
• SAP SE
• Amazon Web Services, Inc
• Alphabet, Inc.
• Teradata Corporation.
• Ideagenplc
• MetricStream, Inc
• TrueContext Corporation