분석 서비스(AaaS) 시장 – 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측, 유형별(예측적, 처방적, 진단적, 설명적), 배포 모드별(공용 클라우드, 사설 클라우드, 하이브리드 클라우드), 구성 요소별(솔루션, 서비스), 애플리케이션별(BFSI, 소매 및 도매, 통신 및 IT, 정부, 의료 및 생명 과학, 제조, 기타), 지역 및 경쟁별, 2019-2029F

시장 개요

글로벌 Analytics as a Service(AaaS) 시장은 2023년에 79억 3천만 달러 규모로 평가되었으며, 2029년까지 25.72%의 CAGR로 예측 기간 동안 강력한 성장을 경험할 것으로 예상됩니다.

주요 시장 동인

데이터 양과 다양성 증가

글로벌 Analytics as a Service(AaaS) 시장 확장을 촉진하는 주요 동인 중 하나는 조직에서 생성하는 데이터의 양과 다양성이 기하급수적으로 증가하고 있다는 것입니다. 오늘날의 디지털 시대에 기업은 소셜 미디어, IoT 기기, 고객 상호 작용 등 다양한 출처에서 방대한 양의 구조화되고 구조화되지 않은 데이터를 축적합니다. 이 데이터의 엄청난 양과 다양성은 AaaS 공급업체가 정보에 입각한 의사 결정을 이끌어 낼 수 있는 귀중한 통찰력을 제공할 수 있는 중요한 기회를 제공합니다.

AaaS 솔루션은 대규모 데이터 세트를 효율적으로 처리하도록 설계되어 조직에 의미 있는 패턴, 추세 및 상관 관계를 추출할 수 있는 기능을 제공합니다. 데이터 환경이 계속 진화함에 따라 AaaS는 기업이 복잡한 정보를 이해하고 실행 가능한 통찰력을 도출하며 경쟁 우위를 확보하는 데 중요한 역할을 합니다. 다양한 데이터 세트를 처리하고 분석하는 기능은 AaaS를 데이터 기반 의사 결정의 힘을 활용하려는 조직에 없어서는 안 될 도구로 자리 매김합니다.

비즈니스 인텔리전스 및 분석에 대한 집중도 증가

산업 전반에 걸쳐 비즈니스 인텔리전스(BI) 및 분석에 대한 강조가 커지면서 글로벌 AaaS 시장 확장을 촉진하는 중요한 원동력이 되었습니다. 조직은 의사 결정 프로세스를 개선하고 운영을 최적화하며 새로운 비즈니스 기회를 찾기 위해 데이터 기반 통찰력을 활용하는 것의 전략적 중요성을 인식하고 있습니다. AaaS 제품은 이러한 추세에 맞춰 기업에 원시 데이터를 실행 가능한 인텔리전스로 전환하는 데 필요한 도구와 전문 지식을 제공합니다.

기업은 점점 더 분석을 핵심 운영에 통합하고 있으며, AaaS 공급업체는 이러한 변화를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. AaaS 솔루션은 조직이 광범위한 사내 인프라와 전문 지식 없이도 고급 분석 기능을 배포할 수 있도록 지원합니다. 경쟁 전략의 필수 구성 요소로서 비즈니스 인텔리전스와 분석에 중점을 둠으로써 AaaS는 데이터 자산의 잠재력을 최대한 활용하려는 조직에 핵심적인 지원 수단으로 자리 매김합니다.

인공 지능과 머신 러닝의 부상

인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML) 기술의 통합은 글로벌 AaaS 시장 성장을 촉진하는 주요 원동력입니다. AI와 ML은 고급 패턴 인식, 예측 모델링 및 자동화된 의사 결정을 가능하게 함으로써 분석 솔루션의 기능을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. AaaS 공급업체는 이러한 기술을 활용하여 고객에게 보다 정교하고 지능적인 분석 서비스를 제공합니다.

AI 및 ML 알고리즘은 방대한 데이터 세트를 대규모로 분석하여 기존 분석 접근 방식으로는 어려울 수 있는 복잡한 패턴과 추세를 식별할 수 있습니다. 이러한 수준의 자동화 및 인텔리전스는 통찰력의 속도와 정확성을 향상시켜 조직이 실시간으로 보다 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 고급 분석에 대한 수요가 계속 증가함에 따라 AI와 ML을 AaaS 솔루션에 통합하면 이러한 제공 사항이 현대적이고 데이터 중심적인 비즈니스 전략의 필수 구성 요소로 자리 매김합니다.

클라우드 컴퓨팅 도입

클라우드 컴퓨팅 도입은 글로벌 AaaS 시장의 궤적을 형성하는 중요한 원동력입니다. 조직은 확장성, 유연성 및 비용 효율성의 이점을 활용하기 위해 IT 인프라를 클라우드로 마이그레이션하는 경우가 점점 더 늘고 있습니다. AaaS 공급업체는 기업이 광범위한 온프레미스 하드웨어 없이도 강력한 분석 도구와 서비스에 액세스할 수 있도록 하는 클라우드 기반 분석 솔루션을 제공하여 이러한 추세를 활용하고 있습니다.

클라우드 기반 AaaS 솔루션은 조직에 수요에 따라 분석 기능을 확장할 수 있는 민첩성을 제공하여 초기 자본 지출을 줄이고 전반적인 운영 효율성을 향상시킵니다. 또한 클라우드는 원활한 협업과 데이터 공유를 용이하게 하여 지리적으로 분산된 팀이 실시간으로 정보에 액세스하고 분석할 수 있도록 합니다. AaaS와 클라우드 컴퓨팅의 융합은 클라우드 기반 서비스로의 광범위한 산업 전환과 일치하여 분석 기능의 성장과 접근성을 촉진합니다.

실시간 분석에 대한 수요

실시간 분석에 대한 수요 증가는 글로벌 AaaS 시장에 영향을 미치는 주요 요인입니다. 오늘날의 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에서 조직은 생성되는 데이터를 분석하고 이를 바탕으로 조치를 취할 수 있는 능력이 필요합니다. 실시간 분석을 통해 기업은 정보에 입각한 의사 결정을 신속하게 내리고, 새로운 기회나 과제에 대응하며, 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

AaaS 공급업체는 조직의 변화하는 요구 사항을 충족하기 위해 솔루션에 실시간 분석 기능을 통합하고 있습니다. 금융, 전자 상거래, 의료 또는 기타 산업에서 실시간으로 데이터에 액세스하고 분석하는 기능은 중요한 요구 사항이 되고 있습니다. 실시간 분석은 의사 결정을 향상시킬 뿐만 아니라 사전 대응적이고 민첩한 비즈니스 전략을 지원합니다. AaaS 제품에 실시간 분석을 통합하면 이러한 솔루션은 현대 비즈니스의 역동적인 환경을 탐색하려는 조직에 없어서는 안 될 도구로 자리 매김할 수 있습니다.

주요 시장 과제

데이터 품질 및 통합 문제

글로벌 Analytics as a Service(AaaS) 시장이 직면한 중요한 과제 중 하나는 데이터 품질 및 통합 문제입니다. 조직이 다양한 소스에서 방대한 양의 데이터를 축적함에 따라 해당 데이터의 정확성, 완전성 및 일관성을 보장하는 것은 복잡한 작업이 됩니다. 일관되지 않거나 품질이 좋지 않은 데이터는 부정확한 분석 결과로 이어져 통찰력과 의사 결정 프로세스의 신뢰성을 떨어뜨릴 수 있습니다.

조직이 종종 서로 다른 형식과 위치에 저장된 이질적인 데이터 소스를 처리하기 때문에 데이터 통합은 또 다른 과제를 제기합니다. 의미 있는 분석을 위해 데이터를 원활하게 통합하는 것은 중요하지만 호환성 문제, 데이터 사일로 및 상호 운용성 과제를 극복해야 합니다. AaaS 공급업체는 이러한 데이터 품질 및 통합 문제를 해결하여 클라이언트에게 신뢰할 수 있고 실행 가능한 통찰력을 제공해야 합니다. 강력한 데이터 정리, 변환 및 통합 기능을 제공하는 솔루션은 이러한 과제를 극복하는 데 중요합니다.

보안 문제 및 데이터 개인 정보 보호

보안 문제 및 데이터 개인 정보 보호 문제는 글로벌 AaaS 시장에서 지속적인 과제를 나타냅니다. 조직이 외부 분석 서비스에 점점 더 의존함에 따라 민감하고 기밀 데이터를 타사 공급업체에 위탁합니다. 이는 데이터 침해, 무단 액세스 및 데이터 보호 규정 준수에 대한 우려를 불러일으킵니다. 보안 침해는 평판 손상, 재정적 손실 및 법적 결과를 포함한 심각한 결과를 초래할 수 있습니다.

AaaS 제공자는 클라이언트 데이터를 보호하기 위해 강력한 보안 조치, 암호화 프로토콜 및 액세스 제어를 구현하는 것을 우선시해야 합니다. GDPR 및 HIPAA와 같은 데이터 보호 규정을 준수하는 것은 클라이언트의 신뢰를 얻고 유지하는 데 매우 중요합니다. 데이터 액세스 필요성과 민감한 정보를 보호해야 하는 필수성 간의 균형을 맞추는 것은 AaaS 환경에서 섬세한 과제로 남아 있으며, 보안 관행 및 기술에 대한 지속적인 혁신이 필요합니다.

숙련된 분석 전문가 부족

숙련된 분석 전문가의 부족은 글로벌 AaaS 시장에 상당한 과제를 안겨줍니다. 고급 분석 기능에 대한 수요가 증가함에 따라 자격을 갖춘 데이터 과학자, 분석가 및 AI 전문가의 공급이 따라잡기 위해 고군분투했습니다. 이러한 기술 격차는 조직이 AaaS 솔루션의 잠재력을 최대한 활용하는 능력을 방해합니다. 이러한 서비스를 효과적으로 구현하고 활용하려면 전문 지식이 필요하기 때문입니다.

AaaS 공급업체와 조직 모두 분석 인재를 유치, 유지 및 업스킬링하는 과제에 직면합니다. 교육 프로그램에 투자하고, 교육 기관과 협력하고, 지속적인 학습 문화를 육성하는 것은 분석 분야의 숙련된 전문가 부족을 해결하는 데 필수적인 전략입니다. 업계가 발전함에 따라 이러한 기술 격차를 해결하는 것은 AaaS의 잠재력을 최대한 활용하고 광범위한 채택을 보장하는 데 매우 중요합니다.

문화적 및 조직적 변화에 대한 저항

AaaS를 채택하려면 종종 기업 내에서 문화적 및 조직적 변화가 필요합니다. 직원, 경영진 및 기타 이해 관계자의 변화에 대한 저항은 상당한 과제가 될 수 있습니다. 분석 통찰력을 일상 운영에 통합하기 위해 기존의 의사 결정 프로세스와 워크플로를 재구성해야 할 수도 있습니다. 또한, 특히 관행이 굳건하거나 오랜 의사 결정 전통이 있는 산업에서는 데이터 중심 의사 결정에 의존하는 것을 꺼릴 수 있습니다.

이러한 과제를 해결하려면 효과적인 변화 관리 전략, AaaS 도입의 이점에 대한 명확한 커뮤니케이션, 데이터 중심 의사 결정 문화 육성이 필요합니다. AaaS 공급업체는 고객과 협력하여 조직적 역학을 이해하고 보다 분석 중심 문화로의 원활한 전환을 용이하게 하는 솔루션을 맞춤화해야 합니다. 이러한 문화적, 조직적 과제를 성공적으로 헤쳐 나가는 것은 AaaS의 광범위하고 효과적인 도입에 매우 중요합니다.

비용 및 투자 수익률(ROI) 문제

비용 고려 사항과 투자 수익률(ROI)에 대한 우려는 글로벌 AaaS 시장에서 고유한 과제입니다. AaaS는 기존 온프레미스 분석 인프라에 비해 비용 절감의 잠재력을 제공하지만, 초기 투자와 지속적인 구독 비용은 도입에 대한 장벽으로 인식될 수 있습니다. 조직은 AaaS 솔루션에서 얻은 이점이 관련 비용을 정당화하는지 의문을 가질 수 있습니다.

AaaS 제공자는 개선된 의사 결정, 운영 효율성, 경쟁 우위와 같은 요소를 강조하여 서비스의 실질적인 가치를 입증해야 합니다. 또한 투명한 가격 책정 모델과 유연한 구독 플랜은 비용 초과에 대한 우려를 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 명확하고 긍정적인 ROI를 입증하는 것은 조직이 AaaS에 투자하고 새로운 분석 기술 도입과 관련된 재정적 주저를 극복하도록 설득하는 데 필수적입니다.

주요 시장 동향

예측 분석에 대한 수요 증가

글로벌 AaaS(Analytics as a Service) 시장은 예측 분석에 대한 수요가 증가하는 상당한 추세를 경험하고 있습니다. 다양한 산업의 기업은 미래 동향, 고객 행동, 시장 역학에 대한 통찰력을 얻기 위해 고급 분석을 활용하는 것의 가치를 인식하고 있습니다. 예측 분석을 통해 조직은 데이터 기반 의사 결정을 내리고, 시장 변화를 예상하고, 과제를 사전에 해결할 수 있습니다. 결과적으로 AaaS 시장은 강력한 예측 모델링, 머신 러닝 알고리즘, 데이터 마이닝 기능을 제공하는 솔루션의 급증을 목격하고 있습니다.

조직은 의사 결정 프로세스를 개선하고, 운영을 최적화하고, 경쟁에서 앞서 나가기 위해 예측 분석을 점점 더 많이 도입하고 있습니다. 이러한 추세는 오늘날의 역동적인 비즈니스 환경에서 과거 데이터만으로는 효과적인 의사 결정에 충분하지 않다는 인식이 커지면서 촉진되었습니다. 예측 분석을 AaaS 제품에 통합하면 기업은 실행 가능한 통찰력을 확보하고, 전략적 계획을 개선하고, 시장에서 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

AaaS에서 인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML) 통합

글로벌 AaaS 시장의 또 다른 두드러진 추세는 인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML) 기술의 통합입니다. 조직이 보다 정교하고 자동화된 분석 솔루션을 모색함에 따라 AI와 ML은 AaaS 제품의 필수 구성 요소가 되고 있습니다. 이러한 기술은 고급 패턴 인식, 이상 탐지 및 분석 프로세스 자동화를 가능하게 하여 더 빠르고 정확한 통찰력을 제공합니다.

AaaS의 AI 및 ML 기능은 기업이 방대한 데이터 세트를 효율적으로 처리하고 복잡한 패턴을 식별하며 의사 결정 프로세스를 자동화할 수 있도록 지원합니다. 이러한 추세는 조직이 매일 생성되는 증가하는 양의 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 추출하려고 노력함에 따라 특히 관련이 있습니다. AI와 ML의 통합은 AaaS 솔루션의 기능을 향상시킬 뿐만 아니라 보다 지능적이고 적응적인 분석 플랫폼의 개발에도 기여합니다.

클라우드 기반 AaaS 솔루션 채택 증가

글로벌 AaaS 시장은 클라우드 기반 솔루션 채택이 증가하는 주목할 만한 추세를 목격하고 있습니다. 조직이 확장성, 유연성 및 비용 효율성과 같은 클라우드 컴퓨팅의 이점을 인식함에 따라 클라우드 기반 AaaS 모델로 점점 더 전환하고 있습니다. 클라우드 기반 AaaS 솔루션은 기업이 인터넷을 통해 분석 도구와 서비스에 액세스할 수 있는 기능을 제공하여 온프레미스 인프라가 필요 없게 합니다.

클라우드 기반 AaaS 솔루션으로 전환하면 조직이 특정 요구 사항에 따라 분석 기능을 확장하여 사전 자본 투자를 줄이고 전반적인 운영 효율성을 개선할 수 있습니다. 또한 클라우드 기반 AaaS 솔루션은 지리적으로 분산된 팀 간의 원활한 협업 및 데이터 공유를 용이하게 합니다. 이러한 추세는 클라우드 컴퓨팅을 향한 광범위한 산업의 움직임과 일치하며 분석 서비스에서 민첩성과 접근성의 중요성을 강조합니다.

실시간 분석에 집중

실시간 분석은 즉각적인 통찰력과 의사 결정의 필요성에 의해 주도되는 글로벌 AaaS 시장에서 중요한 추세로 부상하고 있습니다. 역동적이고 빠르게 움직이는 환경에서 운영하는 조직에는 기존의 일괄 데이터 처리만으로는 더 이상 충분하지 않습니다. 실시간 분석을 통해 기업은 데이터가 생성되는 대로 분석하고 조치를 취할 수 있으므로 변화하는 상황과 기회에 즉시 대응할 수 있습니다.

AaaS 공급업체는 즉각적인 통찰력에 대한 증가하는 수요를 충족하기 위해 솔루션에 실시간 분석 기능을 점점 더 통합하고 있습니다. 이러한 추세는 특히 금융, 전자 상거래, 의료와 같이 시기적절한 의사 결정이 중요한 산업에서 널리 퍼져 있습니다. 실시간 분석을 통합하면 조직에서 실시간으로 추세, 이상 및 기회를 감지하고 대응하여 전반적인 민첩성과 경쟁력을 강화할 수 있습니다.

데이터 보안 및 개인 정보 보호에 대한 강조 증가

의사 결정을 위한 데이터 의존도가 증가함에 따라 글로벌 AaaS 시장에서 데이터 보안 및 개인 정보 보호에 대한 강조가 커지고 있습니다. 기업이 외부 분석 서비스를 활용함에 따라 민감한 데이터 보호에 대한 우려가 가장 중요해지고 있습니다. 암호화, 액세스 제어, 규정 준수를 포함한 포괄적인 데이터 보안 조치의 채택은 AaaS 시장의 주요 추세입니다.

조직은 무단 액세스, 데이터 침해, 규정 미준수와 관련된 위험을 완화하기 위해 데이터 보안 및 개인 정보 보호를 우선시하는 AaaS 솔루션을 요구하고 있습니다. 데이터 개인 정보 보호 규정이 전 세계적으로 계속 진화함에 따라 AaaS 공급업체는 고객에게 데이터의 기밀성과 무결성에 대해 안심시키기 위해 강력한 보안 프레임워크와 규정 준수 조치에 투자하고 있습니다. 이러한 추세는 분석 환경에서 데이터 보호의 중요성에 대한 인식이 높아지고 있음을 반영합니다.

세그먼트별 인사이트

유형별 인사이트

예측 세그먼트

AaaS 시장에서 예측 분석의 우세는 다양한 비즈니스 시나리오에서의 응용 프로그램에서 촉진됩니다. 마케팅에서 조직은 예측 분석을 사용하여 고객 선호도와 행동을 예측하여 타겟팅되고 개인화된 캠페인을 가능하게 합니다. 금융에서 예측 분석은 재무 이벤트 가능성을 평가하고 잠재적인 시장 변화를 식별하여 위험 관리에 도움이 됩니다. 또한, 의료 분야에서 예측 분석은 잠재적 건강 위험을 나타낼 수 있는 패턴을 식별하여 예방적 치료 조치를 지원합니다.

처방적 분석은 최적의 행동 과정을 권장하는 데 유용하지만 종종 예측적 통찰력의 기초가 필요합니다. 따라서 예측 분석은 선구자 역할을 하며 잠재적 결과에 대한 통찰력을 제공하여 의사 결정에 영향을 미칩니다. 진단 분석은 과거 데이터를 검토하여 과거 사건의 근본 원인을 식별하는 데 중점을 두고 지배적인 힘이 아닌 보완적 도구 역할을 합니다. 설명적 분석은 과거 추세와 패턴을 이해하는 데 기초가 되지만 기업이 점점 더 요구하는 미래 지향적 관점을 제공하지 못합니다.

예측 분석의 우세는 인공 지능(AI) 및 머신 러닝과 같은 새로운 기술과 통합되어 더욱 강조됩니다. 예측 분석이 진화하는 데이터 세트에서 적응하고 학습할 수 있는 능력은 오늘날의 비즈니스 환경의 역동적인 특성과 일치합니다. 조직은 AaaS 프레임워크 내에서 예측 분석을 활용하여 경쟁 우위를 확보하고 운영을 최적화하며 의사 결정 프로세스를 개선하고 있습니다.

오늘날 빠르게 움직이는 비즈니스 환경에서 중요한 측면인 실시간 통찰력에 대한 수요는 예측 분석의 우위를 강화합니다. 시기적절한 예측과 예측을 제공함으로써 기업은 시장 변화, 새로운 트렌드 및 고객 행동에 적극적으로 대응할 수 있습니다. AaaS 모델 내에서 예측 분석의 확장성과 유연성을 통해 조직은 광범위한 사내 인프라 없이도 그 힘을 활용할 수 있습니다.

지역 통찰력

미국은 혁신과 기술 중심 기업가 정신의 글로벌 중심지 역할을 하는 실리콘 밸리를 포함하여 많은 주요 기술 허브의 본거지입니다. 이러한 기술 회사, 스타트업 및 연구 기관의 집중은 최첨단 분석 솔루션의 개발 및 채택에 도움이 되는 환경을 조성합니다. 활기찬 생태계의 존재는 AaaS 시장의 진화를 가속화하며, 기업들은 데이터 분석에서 가능한 것의 경계를 지속적으로 넓혀가고 있습니다.

북미 기업들은 의사 결정과 경쟁 우위를 확보하기 위한 분석의 전략적 가치를 인식하는 데 적극적이었습니다. 금융, 의료, 전자 상거래, 기술과 같은 다양한 산업에 걸친 이 지역의 기업들은 운영을 최적화하고, 고객 경험을 개선하고, 혁신을 추진하기 위해 분석을 도입했습니다. 분석 솔루션에 대한 이러한 높아진 인식과 욕구는 시장 성장에 크게 기여합니다.

북미 시장은 강력한 벤처 캐피털 환경의 혜택을 받아 새로운 분석 스타트업과 기술에 대한 투자를 용이하게 합니다. 자금 지원은 연구 개발 활동을 지원하고, 기업가적 이니셔티브를 장려하며, 분석 서비스 확장을 촉진합니다.

북미의 규제 환경은 AaaS 시장의 성장에 유리합니다. 이 지역은 데이터 보호 및 개인 정보 보호 프레임워크를 구축하여 기업에 분석 서비스의 안전한 활용에 대한 확신을 심어주었습니다.

최근 개발

• 2023년 6월, 생명 과학 분야를 위한 완벽한 라벨링 솔루션인 IQVIA RIM Smart Labeling은 보다 효과적이고 일관된 전 세계 라벨 관리를 위한 인텔리전스 기반 전략을 제공하기 시작했습니다. 생명 과학 기업은 이 혁신적인 기술을 사용하여 규제 라벨에 대한 계획, 추적, 실행 및 워크플로 프로세스를 간소화할 수 있습니다.
• 2023년 6월, Microsoft Cloud에 구축된 새로운 은행 및 금융 서비스 제품 세트가 포함된 금융 서비스를 위한 Wipro Industry Development Experiences가 Wipro에서 출시되었습니다. Wipro Full Stride Cloud와 Microsoft Cloud 기능은 Wipro와 Capco의 광범위한 금융 서비스 산업 지식을 활용하여 Innovation Experience에서 결합됩니다. Microsoft와 Wipro는 금융 서비스 업계 고객의 성장을 가속화하고 고객 관계를 강화하는 데 도움이 되는 새로운 솔루션을 개발할 것입니다. 금융 서비스 회사는 3D 환경에서 새로운 솔루션을 조사할 수 있습니다.
• 2022년 4월, Kyndryl과 SAP 간의 확대된 전략적 관계가 시작되어 고객이 가장 어려운 디지털 비즈니스 변환 문제를 극복하도록 지원하는 혁신적인 솔루션을 만들었습니다. 확대된 관계에서는 Kyndryl의 인공 지능(AI), 데이터, 사이버 복원력 서비스 및 SAP의 Business Technology Platform(SAP BTP)에 대한 강력한 전문 지식을 활용하여 고객이 클라우드로 비용 효율적으로 전환할 수 있도록 가속화하고 촉진합니다.

주요 시장 참여자

• Microsoft Corporation
• Amazon Web Services, Inc.
• Sisense Ltd.
• IBM Corporation
• SAP SE
• Oracle Corporation
• Salesforce, Inc.
• QlikTech International AB
• Synoptek, LLC
• Domo, Inc.