독일 빅데이터 시장, 구성 요소별(하드웨어, 소프트웨어, 서비스), 기술별(예측 분석, 머신 러닝, Hadoop), 조직 규모별(대기업, 중소기업), 개발별(온프레미스, 클라우드), 최종 사용자별(BFSI, 제조, IT, 정부, 기타) 지역별, 경쟁, 예측 및 기회, 2019-2029F

시장 개요

독일

빅데이터 시장은 방대한 양의 구조화되고 구조화되지 않은 데이터를 처리, 분석 및 추출하도록 설계된 기술, 서비스 및 솔루션을 포함합니다. 이 시장에는 데이터 저장 시스템, 데이터 처리 프레임워크, 분석 도구 및 시각화 플랫폼과 같은 다양한 제품이 포함됩니다. 빅데이터 생태계의 핵심 구성 요소에는 수집, 통합 및 저장을 포함한 데이터 관리와 머신 러닝, 인공 지능 및 통계적 방법을 활용하여 실행 가능한 통찰력을 도출하는 고급 분석이 포함됩니다. 이 시장은 금융, 의료, 소매 및 정부를 포함한 다양한 부문에 서비스를 제공하며, 이러한 부문에서 의사 결정을 지원하고 운영 효율성을 높이며 혁신을 촉진합니다. 조직에서 데이터 중심 전략의 가치를 점점 더 인식함에 따라 빅데이터 시장은 생성되는 데이터의 양과 종류 증가, 기술 발전, 실시간 분석의 필요성에 의해 주도되고 있습니다. 이 역동적인 시장은 데이터 처리 기능을 개선하고 새로운 통찰력을 제공하는 새로운 기술과 방법론으로 계속 발전하고 있으며, 이를 통해 현대 비즈니스 인텔리전스와 전략적 계획의 중요한 구성 요소가 되었습니다.

주요 시장 동인

데이터 생성 및 소비 증가

데이터 생성 및 소비의 기하급수적 증가는 독일 빅데이터 시장의 중요한 원동력입니다. 디지털 기기, 소셜 미디어, IoT(사물 인터넷) 센서, 온라인 거래가 확산되면서 매초 엄청난 양의 데이터가 생성되고 있습니다. 독일에서는 제조, 자동차, 금융, 소매와 같은 산업이 이 데이터 폭발의 최전선에 있습니다. 예를 들어 제조 부문에서 Industry 4.0 이니셔티브가 증가하면서 센서와 연결된 기기가 실시간 데이터를 생성하는 스마트 팩토리가 구현되었습니다. 이 데이터는 프로세스를 최적화하고, 제품 품질을 개선하고, 공급망 효율성을 높이는 데 사용됩니다. 또한, 독일 기업의 디지털 전환 전략 채택이 증가함에 따라 고급 빅데이터 솔루션에 대한 필요성이 커지고 있습니다. 조직은 데이터 분석을 활용하여 고객 행동, 시장 동향 및 운영 성과에 대한 통찰력을 얻고 있습니다. 예를 들어, 소매업체는 마케팅 노력을 개인화하고 고객 경험을 개선하기 위해 소비자 구매 패턴을 분석하고 있습니다. 금융 기관은 데이터 분석을 사용하여 사기 활동을 탐지하고 위험을 관리하며 의사 결정 프로세스를 개선합니다. 생성되는 데이터의 엄청난 양과 복잡성으로 인해 이 정보에서 실행 가능한 통찰력을 관리, 분석하고 도출하기 위한 정교한 빅데이터 기술이 필요합니다.

독일 정부의 디지털화 및 혁신 지원은 데이터 생성을 더욱 가속화합니다. 디지털 전략 2025와 같은 이니셔티브는 독일의 디지털 인프라를 개선하고 고급 기술 사용을 촉진하는 것을 목표로 합니다. 기업과 공공 부문 기관이 이러한 기술을 채택함에 따라 빅데이터 솔루션에 대한 수요는 계속 증가하고 있습니다. 요약하자면, 다양한 부문에서 데이터 생성 및 소비가 엄청나게 증가하는 것은 독일의 빅데이터 시장을 이끄는 주요 원동력이며, 강력한 데이터 관리 및 분석 솔루션에 대한 수요를 촉진합니다.

빅데이터 기술의 발전

빅데이터 기술의 발전은 독일 빅데이터 시장을 이끄는 주요 원동력입니다. Hadoop, Apache Spark, 분산 컴퓨팅 프레임워크와 같은 기술의 급속한 발전은 대규모 데이터 세트를 처리하고 분석하는 능력을 크게 향상시켰습니다. 이러한 기술은 방대한 양의 데이터를 관리하기 위한 확장 가능하고 효율적인 솔루션을 제공하여 조직이 귀중한 통찰력을 얻고 데이터 중심의 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

독일에서 기업은 데이터 중심 경제에서 경쟁력을 유지하기 위해 이러한 첨단 기술을 점점 더 많이 도입하고 있습니다. 예를 들어, 자동차 산업은 빅데이터 기술을 활용하여 차량 성능 데이터를 분석하고, 제조 공정을 최적화하고, 자율 주행 솔루션을 개발합니다. 마찬가지로, 의료 부문은 고급 분석을 활용하여 환자 치료를 개선하고, 질병 발생을 예측하고, 운영을 간소화합니다.

머신 러닝과 인공 지능(AI)을 빅데이터 기술과 통합함으로써 그 기능이 더욱 확장되었습니다. AI 기반 분석 도구는 인간이 감지하기 어려운 대규모 데이터 세트의 패턴과 추세를 식별할 수 있습니다. 이를 통해 예측의 정확성이 향상되고 보다 효과적인 의사 결정이 가능해집니다. 예를 들어, 금융 기관은 AI 기반 알고리즘을 사용하여 시장 추세를 분석하고 투자 결정을 내리는 반면, 소매업체는 AI를 사용하여 고객 추천을 개인화하고 재고 관리를 최적화합니다. 또한 클라우드 기반 빅데이터 솔루션의 개발은 조직에 유연성과 확장성을 제공합니다. 클라우드 플랫폼은 데이터 저장 및 처리 리소스에 대한 주문형 액세스를 제공하여 기업이 필요에 따라 빅데이터 운영을 확장할 수 있도록 합니다. 이를 통해 인프라에 대한 상당한 사전 투자의 필요성이 줄어들고 조직은 데이터에서 통찰력을 얻는 데 집중할 수 있습니다.

분산 컴퓨팅 프레임워크, 머신 러닝, AI 및 클라우드 솔루션을 포함한 빅데이터 기술의 발전은 독일의 빅데이터 시장 성장을 촉진합니다. 이러한 기술은 데이터 처리 기능을 향상시키고, 정교한 분석을 가능하게 하며, 다양한 부문의 기업의 변화하는 요구를 지원합니다.

지원적인 정부 정책 및 이니셔티브

지원적인 정부 정책 및 이니셔티브는 독일 빅데이터 시장을 주도하는 데 중요한 역할을 합니다. 독일 정부는 빅데이터를 포함한 첨단 기술의 디지털화, 혁신 및 도입을 촉진하기 위해 다양한 전략과 프로그램을 시행했습니다. 이러한 이니셔티브는 자금, 리소스 및 규제 지원을 제공하여 빅데이터 시장의 성장에 유리한 환경을 조성합니다.

핵심 이니셔티브 중 하나는 국가의 디지털 인프라를 강화하고 다양한 부문에서 디지털 기술 사용을 촉진하는 것을 목표로 하는 독일의 디지털 전략 2025입니다. 이 전략에는 데이터 연결성을 향상하고, 연구 개발을 지원하고, 기업, 연구 기관 및 정부 기관 간의 협업을 촉진하는 조치가 포함됩니다. 디지털화와 혁신을 촉진함으로써 디지털 전략 2025는 빅데이터 기술과 솔루션 도입을 장려합니다. 또한 독일 정부는 자금 지원 프로그램과 보조금을 통해 빅데이터와 관련된 연구 개발(R&D) 활동을 지원합니다. 이러한 프로그램은 기업과 연구 기관이 빅데이터 역량을 발전시키고, 새로운 기술을 개발하고, 혁신적인 사용 사례를 탐색하는 데 도움이 됩니다. 정부 지원 연구 이니셔티브도 빅데이터 분석의 새로운 방법론과 모범 사례 개발에 기여합니다.

데이터 프라이버시 및 보안 규정은 정부 정책이 빅데이터 시장에 영향을 미치는 또 다른 영역입니다. 독일은 연방 데이터 보호법(BDSG) 및 일반 데이터 보호 규정(GDPR)과 같은 엄격한 데이터 보호법을 가지고 있어 개인 데이터의 책임 있는 처리를 보장합니다. 이러한 규정은 조직에 특정 요구 사항을 부과하는 동시에 안전하고 규정을 준수하는 빅데이터 솔루션 개발을 촉진합니다. 기업은 데이터 보호 규정과 일치하는 기술과 관행에 투자하여 프라이버시 및 보안 문제를 해결하는 솔루션에 대한 수요를 창출하고 있습니다. 더욱이 정부가 디지털 기술 개발 및 교육에 중점을 두고 있어 빅데이터 시장의 성장을 지원합니다. 디지털 리터러시를 향상시키고 데이터 과학 및 분석 분야의 인력을 교육하는 것을 목표로 하는 프로그램은 빅데이터 솔루션을 구현하고 관리하는 데 필요한 숙련된 전문가의 가용성에 기여합니다.

디지털 전략, R&D 자금, 데이터 보호 규정, 기술 개발 프로그램을 포함한 지원 정부 정책 및 이니셔티브는 독일 빅데이터 시장의 주요 원동력입니다. 이러한 노력은 빅데이터 기술의 채택 및 발전을 위한 유리한 환경을 조성하여 이 부문의 성장과 혁신을 촉진합니다.

주요 시장 과제

데이터 프라이버시 및 보안 문제

독일 빅데이터 시장이 직면한 중요한 과제 중 하나는 데이터 프라이버시 및 보안 문제입니다. 조직이 방대한 양의 정보를 분석하기 위해 빅데이터 기술에 점점 더 의존함에 따라 민감한 데이터를 처리하고 보호하는 방법에 대한 감시도 증가하고 있습니다. 데이터 보호 규정이 특히 엄격한 독일에서 대규모 데이터 세트를 관리하고 분석하는 동안 개인정보 보호법을 준수하는 것은 복잡한 과제입니다.

독일의 데이터 개인정보 보호 환경은 연방 데이터 보호법(BDSG)과 일반 데이터 보호 규정(GDPR)에 의해 관리되며, 이는 데이터 수집, 저장 및 처리에 대한 엄격한 요구 사항을 부과합니다. 이러한 규정은 개인의 개인 정보를 보호하고 조직이 데이터를 책임감 있게 처리하도록 설계되었습니다. 이러한 규정을 준수하려면 데이터 암호화, 익명화 및 안전한 액세스 제어를 포함한 강력한 데이터 보호 조치가 필요합니다.

독일의 조직은 빅데이터 기술을 활용하면서 이러한 규제 요구 사항을 충족해야 합니다. 과제는 자세한 데이터 분석의 필요성과 개인 개인정보 보호의 필수성 간의 균형을 맞추는 것입니다. 예를 들어, 회사는 분석 중에 개인을 식별하지 못하도록 데이터를 익명화하거나 가명화하는 메커니즘을 구현해야 합니다. 이 프로세스는 복잡할 수 있으며 고급 기술과 기술이 필요할 수 있으며, 이는 데이터 관리의 비용과 복잡성을 증가시킬 수 있습니다. 또한 데이터 침해와 사이버 공격의 증가는 데이터 보안에 상당한 위협을 가하고 있습니다. 조직이 방대한 양의 데이터를 수집하고 저장함에 따라 취약점을 악용하려는 악의적인 행위자에게 매력적인 표적이 됩니다. 이러한 위협으로부터 빅데이터 시스템의 보안을 보장하려면 방화벽, 침입 탐지 시스템, 정기적인 보안 감사를 포함한 고급 보안 조치에 투자해야 합니다. 그러나 사이버 위협의 진화하는 특성으로 인해 조직은 보안 프로토콜을 지속적으로 업데이트하고 개선해야 하며, 이는 리소스 집약적일 수 있습니다.

데이터 처리 관행에서 투명성과 책임성이 필요하다는 사실로 인해 이러한 과제는 더욱 복잡해집니다. 조직은 개인에게 데이터가 수집, 사용 및 보호되는 방법에 대한 명확한 정보를 제공해야 합니다. 이러한 투명성 요구 사항은 데이터 관리에 복잡성을 더하고 효과적인 커뮤니케이션 전략을 필요로 합니다.

다양한 데이터 소스의 통합 및 관리

독일 빅데이터 시장의 또 다른 주요 과제는 다양한 데이터 소스의 통합 및 관리입니다. 조직은 데이터베이스의 구조화된 데이터, 소셜 미디어 및 문서의 구조화되지 않은 데이터, 로그 파일 및 센서 데이터의 반구조화된 데이터를 포함하여 다양한 유형의 데이터를 점점 더 많이 다루고 있습니다. 이러한 분산된 데이터 소스를 응집력 있고 사용 가능한 형식으로 관리하고 통합하는 데는 상당한 기술적 및 물류적 어려움이 있습니다.

데이터 통합에는 여러 소스의 데이터를 결합하여 분석을 위한 통합된 뷰를 제공하는 것이 포함됩니다. 이 프로세스에는 다양한 데이터 형식, 구조 및 소스를 처리할 수 있는 기능이 필요하며, 이는 복잡하고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 제조, 자동차 및 금융과 같은 산업이 다양한 시스템과 플랫폼에서 대량의 데이터를 생성하는 독일에서는 통합의 과제가 더욱 두드러집니다. 예를 들어 자동차 회사는 제품 성능과 고객 만족도에 대한 포괄적인 통찰력을 얻기 위해 차량 센서, 고객 피드백 및 공급망 시스템의 데이터를 통합해야 할 수 있습니다.

데이터 통합의 복잡성은 데이터 품질과 일관성을 보장해야 하는 필요성으로 인해 더욱 커집니다. 일관되지 않거나 부정확한 데이터는 신뢰할 수 없는 분석 및 의사 결정으로 이어질 수 있습니다. 조직은 중복 항목, 누락된 값, 서식 오류와 같은 문제를 해결하기 위해 데이터 정리 및 검증 프로세스를 구현해야 합니다. 이러한 프로세스에는 통합된 데이터가 정확하고 완전하며 분석에 적합한지 확인하기 위한 고급 도구와 기술이 필요합니다. 또한 다양한 데이터 소스를 관리하려면 강력한 데이터 거버넌스와 아키텍처가 필요합니다. 조직은 데이터 저장, 액세스 제어, 메타데이터 관리를 포함하여 데이터 관리에 대한 명확한 정책과 절차를 수립해야 합니다. 증가하는 양과 다양한 데이터를 수용할 수 있는 확장 가능하고 유연한 데이터 아키텍처를 개발하는 것은 효과적인 관리에 필수적입니다.

다양한 데이터 소스를 통합하고 관리하는 과제에는 상호 운용성 문제도 해결해야 합니다. 서로 다른 시스템과 애플리케이션은 호환되지 않는 데이터 형식이나 프로토콜을 사용하여 다양한 소스의 데이터를 결합하기 어려울 수 있습니다. 조직은 데이터 교환을 용이하게 하고 서로 다른 시스템 간의 호환성을 보장하는 미들웨어 또는 통합 플랫폼에 투자해야 할 수도 있습니다.

주요 시장 동향

클라우드 기반 빅데이터 솔루션 채택 증가

독일 빅데이터 시장의 두드러진 동향 중 하나는 클라우드 기반 빅데이터 솔루션 채택 증가입니다. 독일의 조직이 데이터 관리 기능을 강화하고 운영을 효율적으로 확장하려고 하면서 클라우드 기반 플랫폼은 상당한 이점을 제공합니다. 이러한 솔루션은 유연성, 확장성 및 비용 효율성을 제공하여 강력한 데이터 처리 및 저장 기능에 대한 증가하는 수요를 충족합니다.

Amazon Web Services(AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform과 같은 플랫폼을 포함한 클라우드 기반 빅데이터 솔루션은 조직이 상당한 온프레미스 인프라가 필요 없이 방대한 양의 데이터를 저장하고 분석할 수 있는 기능을 제공합니다. 클라우드로의 전환을 통해 기업은 필요에 따라 데이터 운영을 확장하거나 축소할 수 있으며, 물리적 하드웨어 및 인프라를 관리하는 부담이 줄어듭니다. 또한 클라우드 플랫폼에는 종종 데이터 분석, 머신 러닝, 인공 지능을 위한 고급 도구와 서비스가 포함되어 있어 빅데이터 분석의 기능을 향상시킵니다.

독일에서 클라우드 기반 솔루션의 도입은 여러 요인에 의해 주도됩니다. 기업이 시기적절한 통찰력을 얻고 데이터 중심의 의사 결정을 내리려고 하면서 실시간 데이터 처리 및 분석에 대한 필요성이 증가했습니다. 클라우드 솔루션은 컴퓨팅 리소스에 대한 주문형 액세스를 제공하고 조직이 대규모로 데이터를 처리할 수 있도록 함으로써 이를 용이하게 합니다. 또한 클라우드는 민감한 데이터를 관리하기 위한 안전하고 규정을 준수하는 환경을 제공하는데, 이는 독일의 엄격한 데이터 보호 규정을 감안할 때 매우 중요합니다.

클라우드 기반 빅데이터 솔루션의 도입을 주도하는 또 다른 요인은 디지털 변환 이니셔티브의 증가입니다. 독일 기업은 점점 더 클라우드 기술을 활용하여 IT 인프라를 현대화하고 데이터 관리에 대한 혁신적인 접근 방식을 채택하고 있습니다. 이러한 추세는 디지털 기술 도입과 디지털 인프라 개발을 촉진하는 독일 정부의 디지털 전략 2025에 의해 뒷받침됩니다.

독일에서 클라우드 기반 빅데이터 솔루션의 도입이 증가하는 것은 확장 가능하고 유연하며 비용 효율적인 데이터 관리 및 분석 기능에 대한 필요성이 커지고 있음을 반영합니다. 조직이 디지털 혁신을 계속 수용하고 전략적 이점을 위해 데이터를 활용하려고 하면서 클라우드 기반 플랫폼이 빅데이터 전략의 핵심 구성 요소가 되고 있습니다.

데이터 분석에서 인공 지능과 머신 러닝의 융합

데이터 분석에서 인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)의 등장은 독일 빅데이터 시장의 중요한 추세입니다. AI 및 ML 기술은 조직이 데이터를 분석하고 해석하는 방식을 변화시켜 보다 정교하고 정확한 통찰력을 제공합니다. 이러한 추세는 고급 분석 기능에 대한 필요성이 증가하고 데이터의 양과 복잡성이 증가함에 따라 촉진됩니다.

AI 및 ML 알고리즘은 대용량 데이터 세트를 분석하고 패턴을 식별하며 높은 정확도로 예측할 수 있습니다. 독일에서 기업은 이러한 기술을 활용하여 고객 행동에 대한 보다 심층적인 통찰력을 얻고, 운영을 최적화하고, 의사 결정 프로세스를 개선하고 있습니다. 예를 들어, 금융 부문에서 AI와 ML은 사기 거래를 탐지하고, 신용 위험을 평가하고, 거래 전략을 자동화하는 데 사용됩니다. 소매업에서 이러한 기술은 기업이 고객 경험을 개인화하고, 재고를 관리하고, 수요를 예측하는 데 도움이 됩니다.

AI와 ML을 빅데이터 분석에 통합하는 것은 기술의 발전과 정교한 도구와 플랫폼의 가용성에 의해 주도됩니다. 많은 클라우드 기반 빅데이터 솔루션에는 이제 AI와 ML 기능이 포함되어 조직이 광범위한 사내 전문 지식 없이도 고급 분석을 구현할 수 있습니다. 이러한 AI와 ML 도구의 민주화로 인해 기업은 이러한 기술을 채택하고 데이터 전략에 통합하기가 더 쉬워졌습니다. 또한 데이터 분석에서 AI와 ML의 부상은 이 분야의 지속적인 연구 개발에 의해 뒷받침됩니다. 독일 연구 기관과 기술 회사는 혁신적인 AI와 ML 알고리즘을 개발하는 최전선에 있으며, 빅데이터 분석의 발전에 기여하고 있습니다. 전문 AI 및 ML 인재의 가용성과 독일의 AI 중심 스타트업의 성장도 이러한 추세를 촉진합니다.

세그먼트 통찰력

구성 요소 통찰력

조직이 방대한 양의 데이터를 생성하고 수집함에 따라 이러한 정보를 효과적으로 처리하고 분석하기 위한 강력한 소프트웨어 도구가 필요합니다. 고급 분석 플랫폼, 비즈니스 인텔리전스 도구 및 머신 러닝 프레임워크는 원시 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 변환하는 데 필수적입니다. 이러한 소프트웨어 솔루션을 통해 기업은 추세를 파악하고 미래 결과를 예측하며 데이터 중심 의사 결정을 내려 금융, 의료 및 제조와 같은 다양한 부문에서 효율성과 혁신을 추진할 수 있습니다.

데이터의 복잡성이 크게 증가하여 다양한 소스의 구조적, 비구조적 및 반구조적 데이터가 포함되었습니다. 소프트웨어 솔루션은 여러 소스의 데이터를 원활하게 통합, 관리 및 분석하여 이러한 복잡성을 처리하도록 설계되었습니다. 데이터 관리 플랫폼, 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크는 이 프로세스를 용이하게 하는 소프트웨어의 예이며, 조직이 다양하고 방대한 데이터 세트에서 의미 있는 통찰력을 얻을 수 있도록 보장합니다.

실시간 데이터 분석은 기업이 경쟁력을 유지하는 데 점점 더 중요해지고 있습니다. 실시간 데이터 처리 및 분석 기능을 제공하는 소프트웨어 솔루션을 통해 조직은 시장 변화에 신속하게 대응하고 운영을 최적화하며 고객 경험을 개선할 수 있습니다. 이 실시간 기능은 적시에 의사 결정이 필수적인 금융과 같은 산업에 필수적입니다.

소프트웨어 솔루션이 제공하는 확장성과 유연성은 지배력에 기여합니다. 클라우드 기반 소프트웨어 플랫폼은 데이터 처리 및 저장 리소스에 대한 주문형 액세스를 제공하여 조직이 물리적 인프라에 대한 상당한 사전 투자 없이도 효율적으로 운영을 확장할 수 있도록 합니다.

지역 통찰력

남서독은 2023년에 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다.

이 지역은 선도적인 연구 기관과 대학이 지원하는 강력한 혁신 생태계의 혜택을 받고 있습니다. Karlsruhe Institute of Technology(KIT) 및 University of Stuttgart와 같은 기관은 데이터 과학, 머신 러닝 및 인공 지능의 발전을 촉진합니다. 이러한 기관은 업계 리더와 협력하여 최첨단 빅데이터 솔루션 및 기술을 개발하여 혁신과 응용을 위한 활기찬 환경을 조성합니다.

남서독일은 데이터 센터, 클라우드 서비스 및 연결 솔루션을 포함하여 잘 발달된 IT 인프라를 보유하고 있습니다. 이 지역의 인프라는 대규모 데이터 세트의 효율적인 저장, 처리 및 분석을 지원하여 빅데이터 이니셔티브에 매력적인 위치를 제공합니다. 기존 IT 서비스 공급업체 및 기술 회사가 존재하면 이 지역의 빅데이터 기술을 지원하고 발전시킬 수 있는 역량이 더욱 향상됩니다.

디지털화와 기술 발전을 촉진하는 지역 및 국가 정부 이니셔티브도 남서독일의 지배력에 기여합니다. 디지털 혁신, 연구 개발, 혁신을 지원하는 프로그램과 자금 지원은 빅데이터 시장 성장에 유리한 환경을 조성합니다.

최근 개발

• 2024년 1월, Alibaba Cloud는 싱가포르에서 AI 및 빅데이터 서밋을 개최하여 글로벌 시장에 맞춰진 포괄적인 AI 컴퓨팅 및 빅데이터 솔루션을 공개했습니다. 이러한 혁신은 국제 고객을 위한 AI 기반 디지털 혁신을 발전시키려는 Alibaba Cloud의 전략적 목표와 일치합니다. 서밋에서 Alibaba Cloud는 서버리스 AI 서비스 플랫폼과 벡터 엔진 기술을 갖춘 고급 빅데이터 제품을 소개했습니다. 이러한 새로운 도구는 AI 모델의 개발 및 적용을 크게 강화하도록 설계되었습니다. 또한 Alibaba Cloud는 오픈 소스 모델을 활용하고 코딩의 필요성을 제거하여 교육 및 배포에서 추론까지 전체 AI 모델링 워크플로를 간소화하는 제품인 PAI-QuickStart의 글로벌 출시를 발표했습니다.
• 2024년 5월, OM1은 OM1 Orion, OM1 Lyra, OM1 Polaris라는 세 가지 혁신적인 제품을 출시했으며, 모두 개인화된 의학 및 임상 연구에 맞게 조정된 AI 기반 디지털 표현형 플랫폼인 PhenOM을 활용합니다. OM1은 벤치에서 병상까지 실제 증거(RWE) 통찰력을 제공하는 선두 주자로 자리 매김했습니다. 이 회사는 포괄적인 임상 데이터와 고급 예측 및 생성 AI 기술을 통합하여 의료 이해 관계자에게 실행 가능한 통찰력과 향상된 의사 결정 역량을 제공합니다.
• IBM은 2023년 5월 최첨단 AI 및 데이터 플랫폼인 IBM Watsonx를 공개했습니다. 이 플랫폼은 기업이 신뢰할 수 있는 데이터를 통해 고급 AI의 효과를 확장하고 향상할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 합니다. AI의 잠재력을 최대한 활용하려면 조직에 기초 모델과 머신 러닝 기능을 포함하여 AI 모델을 교육, 미세 조정 및 배포하기 위한 강력한 기술 스택이 필요합니다. IBM Watsonx는 신뢰할 수 있는 데이터를 통합하고, 처리를 가속화하고, 거버넌스를 보장하는 포괄적인 올인원 솔루션을 제공하며, 모든 클라우드 환경에서 운영할 수 있는 유연성을 제공합니다.

주요 시장 참여자

• IBMCorporation
• MicrosoftCorporation
• AmazonWeb Services, Inc.
• OracleCorporation
• SAPSE
• HewlettPackard Enterprise 회사
• Cloudera,Inc.
• TeradataCorporation
• SplunkInc.
• SnowflakeInc.