데이터 과학 플랫폼 시장 - 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측 세분화 배포(클라우드 및 온프레미스), 기업 유형(대기업 및 중소기업), 애플리케이션(고객 지원, 사업 운영, 마케팅, 재무 및 회계, 물류 및 기타), 산업(BFSI, IT 및 통신, 의료, 소매, 제조, 운송 및 기타), 지역 및 경쟁, 2019-2029F

시장 개요

글로벌 데이터 과학 플랫폼 시장은 2023년에 572억 2천만 달러로 평가되었으며 2029년까지 25.73%의 CAGR로 예측 기간 동안 견고한 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 미래 트렌드에 대한 통찰력을 얻고, 패턴을 식별하고, 의사 결정 프로세스를 최적화하기 위한 고급 분석 및 예측 모델링 기능에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 데이터 과학 플랫폼은 조직이 머신 러닝과 예측 분석을 활용하는 데 필요한 도구와 알고리즘을 제공합니다.

주요 시장 동인

고급 분석 및 예측 모델링에 대한 수요 증가

글로벌 데이터 과학 플랫폼 시장은 다양한 산업에서 고급 분석 및 예측 모델링에 대한 수요가 증가함에 따라 강력한 급증을 경험하고 있습니다. 기업이 오늘날의 데이터 중심 환경에서 경쟁 우위를 확보하기 위해 노력함에 따라 빅데이터의 힘을 활용하고 실행 가능한 통찰력을 제공할 수 있는 정교한 도구와 플랫폼에 대한 필요성이 그 어느 때보다 더 중요해졌습니다.

조직은 방대한 데이터 세트 내에서 숨겨진 패턴, 상관 관계 및 추세를 잠금 해제하는 데이터 과학 플랫폼의 잠재력을 인식하고 있습니다. 이러한 플랫폼은 고급 분석 기능을 제공하여 회사가 데이터 중심 의사 결정을 내리고 프로세스를 최적화하며 새로운 기회를 식별할 수 있도록 합니다. 예측 모델링이 비즈니스 결과에 미치는 혁신적 영향에 대한 인식이 커지면서 기업은 데이터 과학 플랫폼에 상당한 투자를 하게 되었습니다.

구조화 및 비구조화 데이터를 포함한 데이터 소스의 복잡성이 증가함에 따라 다양한 데이터 유형을 처리할 수 있는 고급 분석 도구가 필요합니다. 다양한 데이터 형식을 통합하고 처리할 수 있는 데이터 과학 플랫폼은 데이터 분석에 대한 포괄적인 접근 방식을 추구하는 기업에 없어서는 안 될 요소가 되고 있습니다.

기계 학습 및 인공 지능(AI) 애플리케이션에 대한 수요가 데이터 과학 플랫폼 도입을 촉진하고 있습니다. 기업은 이러한 기술을 활용하여 프로세스를 자동화하고, 고객 경험을 개선하고, 리소스 할당을 최적화하고 있습니다. 그 결과, 산업 전반의 조직이 비즈니스 성공을 달성하는 데 있어 고급 분석의 전략적 중요성을 인식함에 따라 글로벌 데이터 과학 플랫폼 시장은 상당한 성장을 목격하고 있습니다.

빅 데이터 및 IoT 기술의 확산

빅 데이터 및 사물 인터넷(IoT) 기술의 확산은 글로벌 데이터 과학 플랫폼 시장 성장을 촉진하는 주요 원동력입니다. IoT 기기와 기타 소스에서 생성되는 데이터의 양, 속도, 다양성이 증가함에 따라 이러한 엄청난 양의 정보를 효율적으로 관리, 처리, 분석할 수 있는 강력한 플랫폼에 대한 필요성이 생겨났습니다.

기업은 IoT 기기에서 실시간으로 생성되는 방대한 양의 데이터에서 의미 있는 통찰력을 추출하기 위해 데이터 과학 플랫폼을 구축하고 있습니다. 이러한 통찰력은 조직이 운영 효율성을 최적화하고, 의사 결정 프로세스를 개선하고, 새로운 사업 기회를 발견하는 데 도움이 됩니다. 빅데이터와 IoT 기술을 통합하면 이러한 다양한 데이터 세트와 관련된 복잡성을 처리할 수 있는 고급 데이터 과학 플랫폼에 대한 수요를 촉진하는 시너지가 발생합니다.

의료, 제조, 소매와 같은 산업은 빅데이터와 IoT의 결합된 힘을 활용하여 예측 유지 관리를 구현하고, 공급망 관리를 개선하고, 고객 경험을 개인화하고 있습니다. 조직이 IoT 배포에 계속 투자하고 빅데이터 분석을 수용함에 따라 데이터 과학 플랫폼에 대한 수요가 급증하여 시장 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다.

데이터 중심 의사 결정 및 비즈니스 인텔리전스에 대한 관심 증가

의사 결정 및 비즈니스 인텔리전스에서 데이터 중심적 접근 방식으로의 글로벌 전환은 데이터 과학 플랫폼 시장 확장을 촉진하는 중요한 원동력입니다. 모든 부문의 조직은 실행 가능한 통찰력을 얻고, 의사 결정 프로세스를 개선하고, 전반적인 비즈니스 성과를 촉진하기 위해 데이터를 활용하는 전략적 가치를 인식하고 있습니다.

데이터 과학 플랫폼은 기업이 데이터에서 의미 있는 정보를 추출할 수 있도록 하는 도구와 기능을 제공함으로써 이러한 환경에서 중요한 역할을 합니다. 비즈니스 인텔리전스의 중요성이 높아지고 실시간 분석에 대한 필요성이 커지면서 기업은 데이터 준비, 탐색, 모델링, 시각화를 포함한 광범위한 기능을 제공하는 포괄적인 데이터 과학 플랫폼에 투자해야 합니다.

원시 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 전환하는 능력은 핵심 경쟁 우위가 되고 있으며, 기업은 데이터 중심 의사 결정을 우선시하게 되었습니다. 데이터 과학 플랫폼을 통해 조직은 즉시 나타나지 않을 수 있는 패턴, 추세 및 상관 관계를 발견하여 데이터에서 가치를 도출할 수 있습니다. 결과적으로 의사 결정권자는 정보에 입각한 선택을 하고, 전략을 최적화하고, 변화하는 시장 역학에 신속하게 대응할 수 있습니다.

데이터 과학 플랫폼을 비즈니스 인텔리전스 도구와 통합하면 조직의 다양한 수준에서 통찰력에 대한 접근성이 향상됩니다. 데이터 기반 의사 결정의 이러한 민주화는 기업이 데이터 소스에서 실행 가능한 인텔리전스를 추출하는 데 필요한 도구를 직원에게 제공하려는 시도에 따라 데이터 과학 플랫폼의 광범위한 채택에 기여하고 있습니다.

고급 분석에 대한 수요 증가, 빅데이터 및 IoT 기술의 확산, 데이터 기반 의사 결정 및 비즈니스 인텔리전스에 대한 집중 증가는 글로벌 데이터 과학 플랫폼 시장의 성장을 촉진하는 세 가지 주요 원동력입니다. 조직이 계속해서 데이터를 전략적 자산으로 우선시함에 따라 데이터 과학 플랫폼 시장은 지속적인 확장을 준비하고 있으며 다양한 산업의 변화하는 요구를 충족하는 혁신적인 솔루션을 제공합니다.

주요 시장 과제

데이터 보안 및 개인 정보 보호 문제

글로벌 데이터 과학 플랫폼 시장이 직면한 가장 중요한 과제 중 하나는 지속적인 데이터 보안 및 개인 정보 보호 문제입니다. 조직이 방대한 양의 민감한 정보를 처리하고 분석하기 위해 데이터 과학 플랫폼에 점점 더 의존함에 따라 데이터 침해 및 무단 액세스의 위험이 중대한 위협이 됩니다. 데이터 과학의 본질은 개인 식별 정보(PII), 독점적 비즈니스 데이터 및 기밀 정보를 포함한 방대한 데이터 세트를 처리하는 것입니다.

데이터 침해는 심각한 재정적 영향을 미칠 뿐만 아니라 고객과 파트너의 신뢰도 떨어뜨립니다. 일반 데이터 보호 규정(GDPR) 및 캘리포니아 소비자 개인 정보 보호법(CCPA)과 같은 엄격한 데이터 보호 규정 시대에 기업은 데이터의 합법적이고 윤리적인 사용을 보장하기 위해 복잡한 규정 준수 요구 사항을 탐색해야 합니다. 데이터 처리 활동의 핵심인 데이터 과학 플랫폼은 민감한 정보를 보호하기 위해 강력한 보안 조치, 암호화 프로토콜 및 액세스 제어를 구현해야 합니다.

데이터 과학 플랫폼은 종종 팀 간의 협업 및 데이터 공유를 포함하므로 안전한 데이터 거버넌스 프레임워크가 필요합니다. 협업적 연구 및 분석의 요구 사항과 개인 정보를 보호하고 데이터 오용을 방지해야 하는 필수 사항의 균형을 맞추는 것은 상당한 과제입니다. 이러한 보안 및 개인정보 보호 문제를 해결하는 것은 전 세계적으로 데이터 과학 플랫폼의 지속적인 성장과 도입에 매우 중요합니다.

인재 부족 및 기술 격차

글로벌 데이터 과학 플랫폼 시장이 직면한 또 다른 중요한 과제는 숙련된 전문가의 부족과 데이터 과학 분야의 기술 격차 확대입니다. 데이터 과학자, 머신 러닝 엔지니어 및 분석가에 대한 수요 증가는 자격을 갖춘 인재의 가용성을 앞지르며 숙련된 개인에게 경쟁적인 환경을 조성했습니다. 이러한 부족은 데이터 과학 플랫폼의 배포 및 활용에 영향을 미칠 뿐만 아니라 조직 내에서 데이터 기반 이니셔티브의 전반적인 효과를 저해합니다.

데이터 과학 플랫폼은 강력한 도구이지만, 통계적 방법, 머신 러닝 알고리즘 및 프로그래밍 언어에 대한 깊은 이해가 있는 개인이 운영할 때만 진정한 잠재력을 실현할 수 있습니다. 이러한 플랫폼의 복잡성으로 인해 도메인 전문 지식, 분석 기술 및 데이터 과학 도구 사용에 대한 능숙함을 모두 갖춘 인력이 필요합니다. 그러나 많은 조직이 이러한 인재를 찾고 유지하는 데 어려움을 겪으며, 이로 인해 프로젝트 구현이 지연되고 플랫폼이 최적화되지 않고 투자 수익이 감소합니다.

이러한 과제를 해결하기 위해 업계는 교육 프로그램, 교육 이니셔티브, 데이터 과학 플랫폼 내에서 사용자 친화적인 인터페이스 개발을 포함하여 기술 격차를 메우기 위한 포괄적인 노력이 필요합니다. 이를 통해 더 광범위한 전문가가 역량을 효과적으로 활용할 수 있습니다.

통합 및 상호 운용성 문제

통합 및 상호 운용성은 글로벌 데이터 과학 플랫폼 시장에 상당한 과제를 안겨줍니다. 조직이 운영의 다양한 측면에 다양한 도구와 기술을 도입함에 따라 데이터 과학 플랫폼과 기존 시스템 간의 원활한 통합을 보장하는 것은 복잡한 작업이 됩니다. 데이터 과학 플랫폼은 데이터베이스, 클라우드 서비스, 비즈니스 인텔리전스 도구 및 기타 엔터프라이즈 애플리케이션과 인터페이스하여 데이터와 통찰력에 대한 전체적인 관점을 제공해야 합니다.

이러한 통합을 달성하는 것은 종종 데이터 형식, 프로토콜 및 호환성 문제의 차이로 인해 방해를 받습니다. 레거시 시스템은 최신 데이터 과학 플랫폼과 원활하게 작동하도록 설계되지 않아 데이터 흐름에 병목 현상이 발생하고 분석 이니셔티브의 효과가 제한될 수 있습니다. 이러한 문제는 데이터가 여러 플랫폼과 서비스에 분산될 수 있는 멀티 클라우드 환경에서 더욱 심화됩니다.

상호 운용성 문제는 데이터 과학 프로젝트를 진행하는 팀 간의 협업에도 영향을 미칩니다. 데이터가 서로 다른 도구와 플랫폼 간에 공유되고 교환됨에 따라 일관성, 정확성 및 버전 제어를 보장하는 것이 복잡한 작업이 됩니다. 조직은 데이터 과학 플랫폼이 다른 기술과 원활하게 상호 작용하여 전체 엔터프라이즈에서 데이터의 가치를 극대화할 수 있는 응집력 있는 데이터 생태계를 만드는 과제에 직면합니다.

데이터 보안 및 개인 정보 보호, 인재 부족 및 기술 격차, 통합 및 상호 운용성 문제는 글로벌 데이터 과학 플랫폼 시장에 상당한 장애물을 제시합니다. 이러한 과제를 해결하려면 점점 더 데이터 중심적인 세상에서 데이터 과학 플랫폼의 지속적인 성장과 성공을 보장하기 위해 기술 혁신, 규제 프레임워크, 교육 이니셔티브, 산업 협력을 포함하는 다각적인 접근 방식이 필요합니다.

주요 시장 동향

F

글로벌 데이터 과학 플랫폼 시장은 설명 가능한 AI(XAI)를 통합하고 책임 있는 AI 관행을 수용하는 방향으로 뚜렷한 전환을 겪고 있습니다. 이러한 추세는 산업 전반의 AI 기반 의사 결정 프로세스에서 투명성, 공정성, 책임성의 중요성에 대한 인식이 커지고 있음을 반영합니다.

책임 있는 AI 관행에 대한 강조는 투명성을 넘어 편견 탐지 및 완화에 대한 고려 사항을 포함합니다. 데이터 과학 플랫폼은 AI 모델의 편견을 식별하도록 설계된 도구와 알고리즘을 점점 더 갖추고 있어 의사 결정 프로세스에서 공정성과 차별 없는 결과를 보장합니다.

XAI 지원 데이터 과학 플랫폼을 통해 협업이 용이해져 데이터 과학자, 도메인 전문가, 이해 관계자 간의 학제간 팀워크가 촉진됩니다. 이 협업 환경은 지식 공유, AI 해석 검증, 모델 신뢰성 및 성능의 지속적인 개선을 촉진합니다.

XAI 및 책임 있는 AI 관행의 채택은 데이터 과학 플랫폼 시장의 풍경을 계속해서 형성할 준비가 되었습니다. 다양한 데이터 세트와 애플리케이션에서 XAI 기술의 복잡성을 해결하고 경쟁 산업에서 투명성과 독점적 우려 사이의 균형을 맞추는 것과 같은 과제가 남아 있습니다.

세그먼트별 통찰력

산업

BFSI 세그먼트

데이터 과학 플랫폼은 사기 탐지 및 위험 관리를 위해 BFSI 부문에서 중요한 역할을 합니다. 고급 분석, 머신 러닝 알고리즘 및 예측 모델링을 사용하여 비정상적인 패턴을 식별하고 사기 활동을 탐지하며 전반적인 위험 노출을 평가합니다. 사기 탐지, 자금 세탁 방지(AML), 위험 분석을 위한 전문 도구를 제공하는 데이터 과학 플랫폼에 대한 기회가 커지고 있습니다. 금융 기관이 진화하는 위협보다 앞서 나가려고 하면서 실시간 분석과 사전 위험 관리 기능을 제공하는 플랫폼에 대한 수요가 높습니다.

BFSI 부문은 점점 더 고객 중심 전략에 집중하고 있으며, 데이터 과학 플랫폼을 활용하여 고객 행동, 선호도 및 상호 작용을 분석합니다. 서비스 개인화, 타겟 마케팅 캠페인 및 고객 유지 노력은 데이터 분석에서 얻은 통찰력에 의해 추진됩니다. 고객 분석, 세분화 및 개인화된 마케팅에 탁월한 데이터 과학 플랫폼은 BFSI 부문에서 상당한 기회를 제공합니다. 데이터 기반 통찰력을 통해 고객 경험을 향상해야 하는 필요성을 충족하는 공급업체는 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

지역 통찰력

북미는 2023년에 가장 큰 시장 점유율을 차지하며 지배적인 지역으로 부상했습니다. 북미 시장은 금융, 의료, 기술, 제조 및 소매를 포함한 광범위한 산업에 걸쳐 있습니다. 각 산업에는 고유한 데이터 과학 요구 사항이 있어 데이터 과학 플랫폼에 대한 다양한 사용 사례가 생겨났습니다. 데이터 과학 플랫폼 공급업체는 산업별 솔루션과 사용자 정의 옵션을 제공하여 다양한 산업 환경을 활용할 수 있습니다. 금융, 의료, 기술과 같은 부문의 고유한 요구 사항을 해결하면 공급업체가 광범위한 고객 기반을 충족할 수 있습니다.

북미 조직은 인공 지능(AI), 머신 러닝(ML), 빅 데이터 분석과 같은 첨단 기술을 도입하는 데 앞장서고 있습니다. 이러한 기술을 데이터 과학 플랫폼에 통합하는 것은 이 지역의 두드러진 추세입니다. 고급 AI 및 ML 기능을 갖춘 데이터 과학 플랫폼을 제공하는 공급업체는 북미 기업의 요구 사항을 충족할 수 있는 좋은 위치에 있습니다. 기회는 정교한 머신 러닝 모델과 분석 애플리케이션의 개발을 용이하게 하는 도구와 프레임워크를 제공하는 데 있습니다.

클라우드 기반 데이터 과학 플랫폼의 채택은 북미에서 널리 퍼져 있습니다. 조직은 클라우드 솔루션의 확장성, 유연성 및 비용 효율성을 활용합니다. 또한 성능과 보안 요구 사항의 균형을 맞추기 위해 하이브리드 클라우드 배포에 대한 추세가 증가하고 있습니다. 클라우드 공급업체와 데이터 과학 플랫폼 공급업체는 북미 기업의 요구 사항에 맞게 조정된 원활한 클라우드 솔루션을 제공하기 위해 협력할 수 있습니다. 온프레미스 인프라와 통합되는 하이브리드 배포 옵션을 제공하면 조직은 클라우드와 온프레미스 환경의 이점을 모두 활용할 수 있습니다.

글로벌 데이터 과학 플랫폼 시장에 대한 북미 분석은 이 지역의 지배력, 산업 다각화, 고급 기술 채택, 클라우드 중심 접근 방식, 데이터 보안 및 개인 정보 보호 강조, 전략적 협업, 인재 개발 이니셔티브 및 규제 환경에 대한 고려 사항을 강조합니다. 이러한 추세와 기회에 맞춰 제품을 제공하는 공급업체는 이 역동적이고 혁신 중심의 시장에서 성공할 수 있는 좋은 위치에 있습니다.

최근 동향

• 2024년 5월, 대표적인 글로벌 경영 컨설팅 및 기술 회사인 ZS는 전문화된 ZS 플랫폼 및 제품 부서를 설립하는 최신 이니셔티브를 발표했습니다. 이 새로운 부서는 혁신을 가속화하고 SaaS(Software-as-a-Service) 포트폴리오의 성장을 촉진하는 것을 목표로 합니다.
• 2024년 6월, 데이터 분석 및 통합 기술을 전문으로 하는 개발사인 Qlik은 2023년 Qlik이 Talend를 인수하여 얻은 기술을 기반으로 하는 새로운 데이터 관리 플랫폼인 Qlik Talend Cloud를 출시했습니다. 이 출시와 함께 Qlik은 생성 기능을 통해 비정형 데이터를 활용하도록 설계된 새로운 AI 어시스턴트도 선보였습니다.

주요 시장 참여자

• IBM Corporation
• DataRobot, Inc.
• Teradata Corporation
• Explorium Ltd.
• Tecton, Inc.
• Amazon.com, Inc. 
• Cloud Software Group, Inc. 
• Alteryx, Inc.
• Microsoft Corporation