Insight as a Service 애플리케이션 시장 - 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측은 배포 모델(퍼블릭 클라우드, 프라이빗 클라우드, 하이브리드 클라우드), 최종 사용자 산업(BFSI, IT 및 통신, 소매, 의료, 에너지, 기타), 지역 및 경쟁별로 세분화됨, 2019-2029F

시장 개요

글로벌 Insight as a Service 애플리케이션 시장은 2023년에 53억 8천만 달러 규모로 평가되었으며, 2029년까지 21.63%의 CAGR로 예측 기간 동안 강력한 성장을 보일 것으로 예상됩니다. Insight as a Service(IaaS) 애플리케이션 시장은 광범위한 클라우드 컴퓨팅 및 데이터 분석 산업 내에서 빠르게 진화하는 부문입니다. 이 시장은 클라우드 기반 플랫폼을 통해 데이터에서 얻은 실행 가능한 통찰력을 기업에 제공하는 소프트웨어 솔루션을 포함합니다. 기존 데이터 분석 도구와 달리 IaaS 애플리케이션은 최종 사용자에게 맞춤형 통찰력을 직접 제공하도록 설계되어 더 빠른 의사 결정과 전략적 계획이 가능합니다. 이러한 애플리케이션은 다양한 데이터 소스를 통합하고, 정교한 분석을 적용하며, 사용자 친화적인 형식으로 결과를 제시하며, 종종 대시보드와 시각화를 활용하여 이해도와 사용성을 향상시킵니다.

IaaS 애플리케이션 시장의 주요 동인은 산업 전반의 기업에서 생성되는 데이터 양이 증가하고 있다는 것입니다. 기업은 이 데이터를 활용하여 경쟁 우위를 확보하고, 운영을 최적화하고, 고객 행동을 더 잘 이해할 수 있는 효율적인 방법을 모색하고 있습니다. IaaS 애플리케이션은 광범위한 사내 데이터 분석 인프라의 필요성을 없애는 확장 가능하고 비용 효율적인 솔루션을 제공하여 이러한 요구 사항을 해결합니다. IaaS 채택은 클라우드 기반 서비스의 저렴함과 유연성을 통해 더 많은 리소스를 보유한 대규모 조직과 경쟁할 수 있는 중소기업(SME)에서 특히 강력합니다.

시장은 범용 분석 플랫폼부터 금융, 의료, 소매, 제조와 같은 특정 산업에 맞게 조정된 고도로 특화된 애플리케이션에 이르기까지 다양한 제품이 특징입니다. 이러한 애플리케이션은 인공 지능(AI), 머신 러닝(ML), 빅 데이터 분석과 같은 고급 기술을 활용하여 심층적이고 예측 가능한 통찰력을 제공합니다. 예를 들어, 의료 분야에서 IaaS 애플리케이션은 환자 데이터를 분석하여 진단 정확도와 치료 결과를 개선할 수 있습니다. 소매업에서는 공급망 운영을 최적화하고 개인화된 추천을 통해 고객 경험을 개선할 수 있습니다.

데이터 보안 및 규정 준수에 대한 강조가 커지면서 엄격한 규제 표준을 준수하는 IaaS 솔루션이 개발되어 민감한 정보가 최대한 신중하게 처리됩니다. 이러한 측면은 데이터 침해가 심각한 결과를 초래할 수 있는 금융 및 의료와 같은 분야에 특히 중요합니다.

IaaS 애플리케이션 시장의 경쟁 구도에는 주요 클라우드 서비스 공급업체, 틈새 시장 분석 회사 및 소프트웨어 공급업체가 포함됩니다. Microsoft, Google, Amazon 및 IBM과 같은 회사는 중요한 참여자로, 광범위한 클라우드 인프라를 활용하여 강력한 IaaS 솔루션을 제공합니다. 동시에 소규모 회사는 특정 시장 요구 사항을 충족하는 고유하고 특화된 제품으로 혁신하고 있습니다. 시장은 기술 발전과 증가하는 데이터 중심 전략으로 인해 클라우드를 통해 원활하게 제공되는 정교한 통찰력에 대한 수요가 증가함에 따라 지속적인 성장이 예상됩니다.

주요 시장 동인

데이터 양 증가

기업과 소비자가 생성하는 데이터 양의 기하급수적 증가는 Insight as a Service(IaaS) 시장의 주요 동인입니다. IoT, 소셜 미디어, 디지털 거래 및 기타 다양한 디지털 상호 작용의 출현으로 매일 생성되는 데이터 양이 엄청납니다. 조직은 이 데이터에 숨겨진 엄청난 가치를 인식하고 있으며, 이를 활용하여 경쟁 우위를 확보하고 운영 효율성을 개선하며 혁신을 추진할 수 있습니다. 기존 데이터 분석 솔루션은 종종 엄청난 양과 다양한 데이터의 속도에 발맞추는 데 어려움을 겪어 IaaS 솔루션 채택이 증가했습니다. 이러한 서비스는 대규모 데이터 세트를 처리하고 실시간으로 실행 가능한 통찰력을 제공할 수 있는 확장 가능한 클라우드 기반 분석을 제공합니다. 게다가 기업은 데이터 기반 의사 결정 프로세스로 이동하고 있으며, 여기서 데이터 분석에서 얻은 통찰력은 전략적 계획 및 운영 조정에서 중요한 역할을 합니다. 방대한 양의 데이터를 빠르고 효율적으로 분석할 수 있는 기능을 통해 조직은 추세를 파악하고, 고객 행동을 이해하고, 미래 결과를 예측할 수 있으므로 IaaS는 현대 비즈니스 환경에서 없어서는 안 될 도구가 되었습니다.

비용 효율성 및 확장성

비용 효율성과 확장성은 Insight as a Service 애플리케이션 시장을 추진하는 중요한 원동력입니다. 기존의 온프레미스 데이터 분석 인프라는 하드웨어, 소프트웨어 및 숙련된 인력에 대한 상당한 사전 투자가 필요합니다. 이러한 높은 비용은 종종 고급 분석을 활용하려는 중소기업(SME)에게 장벽이 됩니다. 반면 IaaS는 구독 기반 모델을 통해 분석 솔루션을 제공하여 보다 비용 효율적인 대안을 제공합니다. 이 모델은 많은 자본 지출이 필요 없으므로 기업은 사용하는 리소스에 대해서만 비용을 지불하면 됩니다. 또한 IaaS 솔루션의 확장성 덕분에 조직은 필요에 따라 분석 기능을 쉽게 확장하거나 축소할 수 있습니다. 이러한 유연성은 특히 빠르게 성장하는 기업이나 데이터 분석 요구 사항이 변동하는 기업에 유용합니다. 클라우드 기반 분석 서비스를 활용함으로써 기업은 온프레미스 인프라를 유지 관리하고 업그레이드하는 데 따르는 과제를 피할 수 있습니다. 또한 인프라 유지 관리 및 소프트웨어 업데이트에 대한 책임이 서비스 제공자에게 있으므로 운영 비용이 절감됩니다. IaaS의 이러한 비용 효율적이고 확장 가능한 특성은 데이터에서 가치를 창출하려는 모든 규모의 기업에 매력적인 옵션입니다.

AI 및 머신 러닝의 발전

인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML) 기술의 발전은 Insight as a Service 애플리케이션 시장의 성장을 촉진하고 있습니다. AI와 ML은 데이터 분석 방식을 혁신하여 보다 정교하고 정확한 통찰력을 제공합니다. 이러한 기술은 엄청난 양의 데이터를 전례 없는 속도로 처리하고 분석하여 인간 분석가가 감지할 수 없는 패턴과 상관 관계를 밝혀낼 수 있습니다. IaaS 제공자는 AI 및 ML 기능을 제품에 통합하는 경우가 늘어나고 있어 기업이 상당한 사내 전문 지식 없이도 이러한 고급 기술을 활용할 수 있습니다. AI와 ML의 이러한 민주화를 통해 조직은 예측 분석, 자연어 처리 및 기타 고급 분석 기술의 이점을 누릴 수 있습니다. 미래 추세를 예측하고, 복잡한 의사 결정 프로세스를 자동화하고, 고객 행동에 대한 보다 심층적인 통찰력을 얻을 수 있는 능력은 상당한 경쟁 우위를 제공합니다. AI와 ML 기술이 계속 발전함에 따라 IaaS 솔루션에 통합되면 시장이 더욱 성장하여 기업이 데이터의 잠재력을 최대한 활용할 수 있을 것으로 예상됩니다.

주요 시장 과제

데이터 통합 및 상호 운용성

급성장하는 Insight as a Service(IaaS) 시장에서 가장 중요한 과제 중 하나는 데이터 통합 및 상호 운용성입니다. 조직이 다양한 운영 요구 사항을 충족하기 위해 다양한 소프트웨어 솔루션을 점점 더 많이 채택함에 따라 다양한 플랫폼과 시스템에서 방대한 양의 데이터를 생성합니다. 이러한 시스템은 종종 다양한 데이터 형식, 구조 및 프로토콜을 사용하므로 원활한 데이터 통합이 복잡하고 힘든 작업이 됩니다. 이러한 데이터 풀에서 인사이트를 수집, 분석 및 제공하는 데 크게 의존하는 IaaS 애플리케이션의 경우 표준화된 데이터 형식이 부족하고 정교한 데이터 변환 도구가 필요하다는 것은 엄청난 장애물입니다.

IaaS 애플리케이션이 최신 데이터 표준을 준수하지 않는 레거시 시스템이나 타사 소프트웨어와 인터페이스해야 할 때 상호 운용성 문제가 발생합니다. 이는 중요한 정보가 특정 시스템 내에서 격리되어 IaaS 솔루션이 제공하려는 포괄적인 데이터 분석을 방해하는 데이터 사일로로 이어질 수 있습니다. 게다가 이러한 이질적인 시스템에서 실시간 데이터 동기화를 보장하면 복잡성이 더 커집니다. 데이터 전송 및 동기화의 지연으로 인해 오래되거나 불완전한 인사이트가 생성되어 IaaS 오퍼링의 가치 제안이 감소할 수 있습니다.

이러한 과제를 극복하기 위해 IaaS 공급업체는 이기종 시스템 간의 원활한 통신을 용이하게 하는 ETL(추출, 변환, 로드) 도구, API 관리 및 미들웨어 솔루션과 같은 고급 데이터 통합 기술에 투자해야 합니다. 또한 데이터 형식 및 프로토콜에 대한 산업 표준을 채택하면 상호 운용성을 향상시킬 수 있습니다. 그러나 빠르게 진화하는 기술 환경은 끊임없이 증가하는 다양한 시스템과 플랫폼과의 호환성을 유지하는 것이 지속적이고 리소스 집약적인 노력임을 의미합니다.

데이터 통합 및 상호 운용성 과제는 데이터 보안 및 개인 정보 보호 문제로 인해 악화됩니다. 안전한 데이터 전송을 보장하고 GDPR 및 CCPA와 같은 규정을 준수하면 복잡성이 한층 더 커집니다. IaaS 공급업체는 강력한 보안 조치를 구현하고 데이터 통합 프로세스가 민감한 정보를 무단 액세스 또는 침해에 노출시키지 않도록 해야 합니다. 원활한 데이터 통합에 대한 필요성과 엄격한 보안 및 규정 준수 요구 사항 간의 균형을 맞추는 것은 IaaS 시장에서 섬세하고 지속적인 과제로 남아 있습니다.

확장성 및 성능 최적화

Insight as a Service(IaaS) 시장이 직면한 또 다른 중요한 과제는 확장성 및 성능 최적화입니다. 기업이 전략적 의사 결정을 내리기 위해 데이터 기반 통찰력에 점점 더 의존함에 따라 IaaS 솔루션에 대한 수요가 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 이러한 수요 급증으로 인해 IaaS 공급업체는 성능에 영향을 미치지 않으면서 방대한 양의 데이터와 복잡한 분석 계산을 처리할 수 있는 확장 가능한 솔루션을 제공해야 합니다. 최적의 성능을 유지하면서 이러한 확장성을 달성하는 것은 지속적인 혁신과 인프라 투자를 필요로 하는 중요한 기술적 과제입니다.

확장성 문제는 IaaS 애플리케이션이 방대한 데이터 세트를 실시간으로 처리해야 할 때 종종 발생합니다. 이러한 방대한 데이터 세트를 분석하는 데 필요한 컴퓨팅 파워는 기존 인프라에 부담을 주어 지연과 효율성 저하로 이어질 수 있습니다. 더 많은 사용자와 데이터 소스가 추가됨에 따라 시스템은 증가된 부하를 수용하기 위해 동적으로 확장해야 합니다. 수직 확장(기존 머신에 더 많은 파워 추가) 또는 수평 확장(부하를 공유하기 위해 더 많은 머신 추가)과 같은 기존 확장 방법에는 각각 고유한 한계와 비용이 있습니다. 수직 확장은 금세 엄청나게 비쌀 수 있고, 수평 확장은 데이터 일관성과 동기화에 복잡성을 초래할 수 있습니다.

기업이 IaaS 솔루션에서 실시간 또는 거의 실시간 통찰력을 기대하기 때문에 성능 최적화도 마찬가지로 중요합니다. 느린 응답 시간은 이러한 서비스의 유용성과 도입에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 IaaS 공급업체는 분산 컴퓨팅, 메모리 내 처리, 엣지 컴퓨팅과 같은 고급 기술을 활용해야 합니다. 분산 컴퓨팅은 여러 노드에서 데이터를 병렬로 처리하여 속도와 효율성을 향상시킵니다. 메모리 내 처리 기능은 느린 디스크 기반 스토리지에 의존하는 대신 데이터를 RAM에 보관하여 대기 시간을 줄입니다. 엣지 컴퓨팅은 일부 처리 작업을 로컬 장치로 오프로드하여 중앙 서버의 부하를 줄이고 응답 시간을 개선할 수 있습니다.

이러한 기술에는 고유한 과제가 있습니다. 분산 시스템을 관리하는 것은 복잡할 수 있으며 안정성을 보장하기 위해 강력한 오케스트레이션과 내결함성 메커니즘이 필요합니다. 메모리 내 처리 기능은 RAM 가격이 높아 비용이 많이 들 수 있으며 엣지 컴퓨팅은 새로운 보안 및 데이터 관리 과제를 도입합니다. 또한 성능을 최적화하려면 종종 알고리즘과 시스템 구성을 미세 조정해야 하며, 여기에는 전문 지식이 필요하고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다.

IaaS 공급업체가 솔루션을 효과적으로 확장하고 성능을 최적화하는 능력은 시장의 증가하는 수요를 충족하는 데 매우 중요합니다. 공급업체는 지속적으로 인프라에 투자하고 최첨단 기술을 채택하며 확장성 및 성능 최적화와 관련된 복잡성을 관리하기 위한 혁신적인 접근 방식을 개발해야 합니다. 이러한 지속적인 노력은 점점 더 데이터 중심적인 세상에서 경쟁력을 유지하는 데 필요한 원활하고 고성능의 통찰력을 제공하는 데 필수적입니다.

주요 시장 동향

데이터 중심 의사 결정에 대한 수요 증가

Insight as a Service(IaaS) 애플리케이션 시장에서 가장 중요한 동향 중 하나는 산업 전반에서 데이터 중심 의사 결정에 대한 수요가 증가하고 있다는 것입니다. 조직은 경쟁 우위를 확보하고 운영 효율성을 개선하며 혁신을 추진하기 위해 데이터 분석을 활용하는 것의 가치를 점점 더 인식하고 있습니다. 이러한 동향은 소셜 미디어, IoT 기기, 엔터프라이즈 시스템을 포함한 다양한 소스에서 생성된 데이터의 폭발적 증가로 인해 발생하며, 이로 인해 이러한 데이터를 처리하고 해석하는 정교한 도구에 대한 필요성이 발생합니다. 결과적으로 포괄적인 데이터 통찰력과 분석 기능을 제공하는 IaaS 애플리케이션은 데이터를 효과적으로 활용하려는 기업에 없어서는 안 될 요소가 되고 있습니다.

오늘날 기업은 복잡하고 빠르게 변화하는 환경에 직면해 있어 기존의 의사 결정 접근 방식으로는 충분하지 않습니다. IaaS 애플리케이션은 기업이 실시간 데이터 통찰력을 기반으로 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있도록 하는 고급 분석, 머신 러닝 및 인공 지능(AI) 기능을 제공합니다. 이러한 애플리케이션은 조직이 패턴을 식별하고, 미래 추세를 예측하고, 더 나은 결과를 달성하기 위한 전략을 최적화하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 소매업에서 IaaS 솔루션은 고객 행동과 선호도를 분석하여 회사가 마케팅 캠페인을 개인화하고 고객 경험을 개선할 수 있습니다. 마찬가지로 제조에서 이러한 애플리케이션은 공급망 운영을 최적화하고 유지 관리 요구 사항을 예측하여 가동 중지 시간과 비용을 줄일 수 있습니다.

COVID-19 팬데믹은 기업이 전례 없는 어려움을 헤쳐 나가면서 데이터 기반 의사 결정의 도입을 가속화했습니다. 변화하는 시장 상황을 신속하게 분석하고 대응하는 능력은 생존과 성장에 매우 중요해졌습니다. 결과적으로 IaaS 시장은 투자와 혁신이 증가하고 있으며, 공급업체는 기업의 변화하는 요구 사항을 충족하기 위해 지속적으로 제품을 개선하고 있습니다. 데이터 중심 의사 결정에 대한 추세는 지속될 것으로 예상되며, 조직이 경쟁력과 민첩성을 유지하기 위해 데이터 통찰력에 점점 더 의존함에 따라 IaaS 애플리케이션 시장에서 지속적인 성장을 이끌 것입니다.

첨단 기술의 통합

인공 지능(AI), 머신 러닝(ML), 빅데이터 분석과 같은 첨단 기술을 Insight as a Service(IaaS) 애플리케이션에 통합하는 것은 시장을 형성하는 두드러진 추세입니다. 이러한 기술은 기업이 데이터를 분석하고 통찰력을 도출하며 전략적 의사 결정을 내리는 방식을 변화시키고 있습니다. AI 및 ML 알고리즘은 엄청난 양의 데이터를 전례 없는 속도로 처리하여 인간이 수동으로 감지하기 불가능한 패턴과 상관 관계를 발견할 수 있습니다. 이 기능을 통해 IaaS 애플리케이션은 보다 정확하고 실행 가능한 통찰력을 제공하여 더 나은 비즈니스 성과를 낼 수 있습니다.

AI 및 ML은 IaaS 애플리케이션의 예측 및 처방적 분석 기능을 향상시킵니다. 예측 분석은 과거 데이터를 사용하여 미래 추세와 결과를 예측하여 기업이 시장 변화와 고객 행동을 예상할 수 있도록 합니다. 처방적 분석은 예측적 통찰력을 기반으로 특정 작업을 권장하고 의사 결정 프로세스를 최적화함으로써 한 단계 더 나아갑니다. 예를 들어, 금융 분야에서 AI 기반 IaaS 애플리케이션은 시장 움직임을 예측하고 투자 전략을 제안할 수 있는 반면, 의료 분야에서는 환자 결과를 예측하고 치료 계획을 권장할 수 있습니다.

빅데이터 분석은 IaaS 애플리케이션의 또 다른 중요한 구성 요소입니다. 데이터의 양, 다양성, 속도가 지속적으로 증가함에 따라 기업은 이 데이터를 효과적으로 관리하고 분석할 수 있는 강력한 솔루션이 필요합니다. 빅데이터 분석 기능이 탑재된 IaaS 애플리케이션은 여러 소스의 다양한 데이터 유형을 처리하여 비즈니스 환경에 대한 전체적인 관점을 제공할 수 있습니다. 이러한 통합을 통해 조직은 고객 선호도, 운영 효율성, 시장 동향에 대한 더 깊은 통찰력을 얻어 보다 정보에 입각한 전략적 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

이러한 첨단 기술의 융합은 보다 정교한 IaaS 솔루션 개발을 촉진하고 있습니다. 공급업체는 AI, ML, 빅데이터 분석을 플랫폼에 원활하게 통합하기 위해 연구 개발에 투자하여 기업에 포괄적이고 사용자 친화적인 데이터 분석 도구를 제공하고 있습니다. 이러한 추세는 기업이 더 깊고 섬세한 통찰력을 제공할 수 있는 IaaS 애플리케이션을 점점 더 많이 찾고 있어 시장의 성장과 혁신을 촉진함에 따라 지속될 것으로 예상됩니다.

맞춤형 및 산업별 솔루션의 증가

Insight as a Service(IaaS) 애플리케이션 시장의 또 다른 중요한 추세는 맞춤형 및 산업별 솔루션의 증가입니다. 다양한 부문의 기업이 데이터 통찰력의 가치를 인식함에 따라 특정 산업의 고유한 요구 사항과 과제를 충족하도록 맞춤화된 IaaS 애플리케이션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 공급업체는 의료, 금융, 소매, 제조 등과 같은 부문의 고유한 요구 사항을 충족하는 솔루션을 개발하여 대응하고 있습니다. 이러한 맞춤형 추세는 일반적인 분석 도구로는 다양한 산업의 복잡성을 완전히 해결할 수 없다는 인식에 의해 주도됩니다.

예를 들어 의료 분야에서 IaaS 애플리케이션은 방대한 양의 환자 데이터를 처리하고 엄격한 규제 요구 사항을 준수하며 임상적 의사 결정을 지원하도록 설계되고 있습니다. 이러한 산업별 솔루션은 의료 기록을 분석하고, 환자 결과를 예측하고, 치료 옵션을 제안하여 환자 치료와 운영 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 마찬가지로 금융 부문에서 맞춤형 IaaS 애플리케이션은 시장 동향을 분석하고, 위험을 평가하고, 사기 활동을 감지하여 투자 전략과 규정 준수에 대한 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

소매 산업은 또한 소비자 행동을 분석하고, 재고 관리를 최적화하고, 마케팅 노력을 개인화하는 맞춤형 IaaS 솔루션의 이점을 얻습니다. 소매업체는 고객 선호도와 쇼핑 패턴을 이해함으로써 고객 참여를 강화하고 매출을 늘릴 수 있습니다. 제조에서 산업별 IaaS 애플리케이션은 공급망 운영을 최적화하고, 장비 고장을 예측하고, 생산 프로세스를 개선하여 비용을 절감하고 생산성을 높일 수 있습니다.

맞춤형 IaaS 솔루션의 부상은 클라우드 컴퓨팅과 유연한 배포 모델의 발전으로 더욱 가속화되었습니다. 클라우드 기반 IaaS 플랫폼을 통해 공급업체는 다양한 산업에 쉽게 적용할 수 있는 확장 가능하고 비용 효율적인 솔루션을 제공할 수 있습니다. 또한 API와 모듈형 아키텍처를 사용하면 기존 시스템에 산업별 기능을 원활하게 통합할 수 있습니다.

산업별 IaaS 애플리케이션에 대한 이러한 추세는 기업이 더욱 관련성 있고 실행 가능한 통찰력을 제공할 수 있는 솔루션을 점점 더 많이 모색함에 따라 증가할 것으로 예상됩니다. 맞춤형 솔루션을 제공할 수 있는 공급업체는 경쟁 우위를 확보하여 IaaS 시장에서 혁신과 성장을 주도할 것입니다. 사용자 정의에 대한 강조는 현대 기업의 다양한 요구를 반영하여 시장이 보다 전문화되고 사용자 중심적인 제안으로 진화하고 있음을 강조합니다.

세그먼트별 통찰력

최종 사용자 산업 통찰력

BFSI 세그먼트는 2023년에 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다. 은행, 금융 서비스 및 보험(BFSI) 세그먼트의 Insight as a Service(IaaS) 애플리케이션 시장은 몇 가지 주요 요인에 의해 주도되어 상당한 성장을 경험하고 있습니다. 주요 동인 중 하나는 BFSI 회사에서 생성하는 데이터 양이 증가하고 있다는 것입니다. 이러한 조직이 방대한 양의 거래, 고객 및 시장 데이터를 처리함에 따라 이 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 분석하고 도출하기 위한 정교한 도구에 대한 필요성이 커지고 있습니다. IaaS 애플리케이션은 이러한 기능을 제공하여 기업이 운영 효율성을 높이고, 고객 경험을 개선하고, 경쟁 우위를 확보하는 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

또 다른 중요한 동인은 BFSI 부문 내에서 규제 준수와 위험 관리에 대한 집중이 높아지고 있다는 것입니다. 엄격한 규제 요구 사항과 다양한 재무적 위험을 완화해야 할 필요성으로 인해 BFSI 회사는 IaaS 애플리케이션을 활용하여 규정 준수를 보장하고 위험을 보다 효과적으로 관리하고 있습니다. 이러한 애플리케이션은 조직이 규정 준수를 모니터링하고 잠재적 위험을 사전에 식별하여 규제 처벌을 피하고 위험 관리 프레임워크를 개선하는 데 도움이 되는 고급 분석 및 보고 기능을 제공합니다.

인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML) 기술의 급속한 발전도 IaaS 애플리케이션 시장을 촉진하고 있습니다. BFSI 회사는 복잡한 프로세스를 자동화하고 사기 탐지를 강화하며 개인화된 고객 경험을 제공하기 위해 점점 더 AI 및 ML 기반 IaaS 솔루션을 채택하고 있습니다. 이러한 기술은 빠르게 변화하는 BFSI 산업에서 경쟁 우위를 유지하는 데 중요한 예측 분석 및 실시간 의사 결정을 가능하게 합니다.

클라우드 컴퓨팅의 채택이 증가함에 따라 BFSI의 IaaS 시장이 확대되고 있습니다. 클라우드 기반 IaaS 솔루션은 확장성, 유연성 및 비용 효율성을 제공하여 IT 인프라를 현대화하려는 BFSI 회사에 매력적인 옵션입니다. 이러한 조직은 클라우드 기반 IaaS 애플리케이션을 활용하여 분석 기능을 신속하게 배포하고 확장하여 기존 온프레미스 솔루션과 관련된 시간과 비용을 줄일 수 있습니다.

고객 중심 전략도 이 시장의 중요한 원동력입니다. BFSI 회사는 충성도를 구축하고 성장을 촉진하기 위해 고객 요구 사항을 이해하고 충족하는 데 점점 더 집중하고 있습니다. IaaS 애플리케이션을 통해 이러한 회사는 고객 행동과 선호도에 대한 심층적인 통찰력을 얻을 수 있으므로 보다 타겟팅된 마케팅과 개인화된 서비스 제공이 가능합니다. 이 고객 중심적 접근 방식은 고객 만족도를 높일 뿐만 아니라 매출 성장도 촉진합니다.

BFSI 부문의 IaaS 애플리케이션 시장은 고급 데이터 분석, 규정 준수, AI 및 ML 발전, 클라우드 도입 및 고객 중심 전략에 대한 필요성에 의해 주도되고 있습니다. 이러한 요소들은 BFSI 회사의 운영 방식을 전체적으로 변화시켜 데이터의 힘을 활용하여 더 나은 성과를 달성하고 경쟁 환경에서 앞서 나갈 수 있도록 합니다.

지역별 통찰력

아시아 태평양 지역은 2023년에 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다. 아시아 태평양 지역의 서비스로서의 통찰력(IaaS) 애플리케이션 시장은 몇 가지 주요 요인에 의해 주도되어 강력한 성장을 경험하고 있습니다. 주요 동인 중 하나는 산업 전반에 걸친 빠른 디지털 변환입니다. 조직은 운영 효율성, 고객 경험 및 의사 결정 프로세스를 개선하기 위해 데이터 기반 통찰력을 점점 더 활용하고 있습니다. IaaS 애플리케이션에 필요한 인프라를 제공하는 클라우드 컴퓨팅 플랫폼의 광범위한 채택은 시장 성장을 촉진하는 또 다른 중요한 요인입니다. 클라우드 플랫폼은 확장 가능하고 비용 효율적인 솔루션을 제공하여 모든 규모의 기업이 하드웨어와 소프트웨어에 대한 상당한 사전 투자 없이도 고급 분석의 힘을 활용할 수 있도록 합니다.

이 지역에서 빅데이터 분석과 인공 지능(AI)에 대한 강조가 커지면서 IaaS 애플리케이션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 기업들은 방대한 양의 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 도출하는 AI와 머신 러닝 알고리즘의 잠재력을 인식하고 있습니다. 이는 특히 개인화된 고객 경험과 예측 분석이 경쟁 우위를 확보할 수 있는 소매, 의료 및 금융과 같은 분야에서 특히 중요합니다. IoT 기기, 소셜 미디어 및 기타 디지털 채널에서 생성되는 데이터 양이 증가함에 따라 정교한 분석 솔루션이 필요해지고 IaaS 시장이 더욱 강화되고 있습니다.

또 다른 중요한 동인은 여러 아시아 태평양 국가에서 지원하는 정부 이니셔티브와 정책입니다. 정부는 다양한 프로그램과 투자를 통해 디지털화와 혁신을 촉진하여 IaaS 애플리케이션 채택에 유리한 환경을 조성하고 있습니다. 예를 들어 싱가포르의 Smart Nation, Digital India, 중국의 Internet Plus 전략과 같은 이니셔티브는 데이터 분석 및 클라우드 컴퓨팅 부문의 성장을 촉진하고 있습니다. 이러한 프로그램은 디지털 인프라를 개선하고, 사이버 보안을 개선하고, 첨단 기술 사용을 장려하는 것을 목표로 하며, 이는 차례로 IaaS 시장을 자극합니다.

아시아 태평양 지역의 경쟁 환경은 치열해지고 있으며, 수많은 국내 및 국제 기업이 시장에 진출하고 있습니다. 이러한 경쟁은 혁신과 다양한 산업의 고유한 요구에 맞춰진 보다 정교하고 전문적인 IaaS 솔루션 개발을 촉진하고 있습니다. 숙련된 인력의 가용성과 기술 인프라의 발전도 시장 확장을 지원하는 데 중요한 역할을 합니다.

아시아 태평양 지역의 Insight as a Service 애플리케이션 시장은 빠른 디지털 혁신, 빅데이터 및 AI의 부상, 지원 정부 정책, 경쟁적인 비즈니스 환경을 포함한 여러 요인의 합류로 인해 주도되고 있습니다. 조직이 경쟁 우위를 유지하기 위해 데이터 기반 통찰력을 계속 추구함에 따라 IaaS 애플리케이션에 대한 수요가 증가할 것으로 예상되며, 이는 이 지역에서 시장의 긍정적인 궤적을 더욱 공고히 할 것입니다.

최근 개발

• 현장 서비스 관리 솔루션의 유명 공급업체인 Coresystems는 2023년 5월 InsightLoop을 출시했습니다. 이 신제품은 AI 기반 데이터 분석을 활용하여 기업이 현장 서비스 운영에 대한 철저한 통찰력을 얻을 수 있도록 지원하여 효율성과 고객 만족도를 크게 향상시킵니다.
• 2024년 1월, Microsoft는 쇼핑 여정을 개선하고 Microsoft Cloud for Retail을 통해 협업 경험을 제공하는 혁신적인 생성 AI 및 데이터 솔루션을 출시했습니다.

주요 시장 참여자

• OracleCorporation
• Accenture PLC
• IBM Corporation
• Dell Technologies Inc. 
• Deloitte Tohmatsu Group
• GoodData Corporation
• Capgemini Services SAS
• NTT DATA GROUP Corporation