대체 데이터 시장 - 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측, 2018-2028 데이터 유형(웹 및 소셜 미디어 데이터, 위성 및 지리적 위치 데이터, 금융 및 거래 데이터, 소비자 행동 데이터, 의료 및 생명 과학, 기타), 제공 모델(구독 기반, 페이퍼유스 또는 페이퍼액세스 및 데이터 서비스(DaaS)), 최종 사용자 산업(금융 서비스 및 투자 회사, 헤지 펀드 및 자산 관리, 사모펀드 및 벤처 캐피털, 의료 및 생명 과학), 지역, 경쟁별로 세분화

시장 개요

글로벌 대체 데이터 시장은 비즈니스 부문에서 놀라운 성장을 경험했으며, 연평균 성장률(CAGR)이 37.3%입니다. 2022년에 32억 4천만 달러의 가치가 있는 대체 데이터는 비즈니스 운영을 재편하고, 적응력을 강화하며, 프로세스를 간소화하는 데 중요한 역할을 했습니다. 전 세계 기업은 에너지 소비를 최적화하고, 시장을 지속적인 확장과 혁신으로 자리 매김하는 데 대체 데이터의 중요성을 점점 더 인식하고 있습니다.

이러한 어려움에도 불구하고 글로벌 대체 데이터 시장은 지속적인 성장과 혁신을 위해 준비되어 있습니다. 기업은 고급 위치 감지 기술의 가치와 수요 대응 전략을 구현하는 이점을 점점 더 인식하고 있습니다. 이러한 전략은 에너지 소비를 최적화할 뿐만 아니라 지속 가능성 목표와 규정 준수에도 기여합니다.

주요 시장 동인

고유하고 비전통적인 데이터 소스에 대한 수요 증가

글로벌 대체 데이터 시장은 고유하고 비전통적인 데이터 소스에 대한 수요가 증가함에 따라 상당한 성장을 경험하고 있습니다. 재무 제표 및 시장 보고서와 같은 기존 데이터 소스는 비즈니스 운영에 대한 포괄적인 통찰력을 제공하는 데 한계가 있습니다. 결과적으로 기업은 경쟁 우위를 확보하고 정보에 입각한 의사 결정을 내리기 위해 대체 데이터로 전환하고 있습니다. 소셜 미디어, 위성 이미지, 웹 스크래핑 및 IoT 장치의 정보를 포함하는 대체 데이터는 소비자 행동, 시장 동향 및 운영 효율성에 대한 귀중한 통찰력을 제공할 수 있는 풍부한 미개척 정보를 제공합니다. 대체 데이터에 액세스하고 분석할 수 있는 기능을 통해 기업은 숨겨진 패턴을 발견하고, 새로운 기회를 파악하고, 위험을 완화하여 글로벌 대체 데이터 시장의 성장을 촉진할 수 있습니다.

데이터 분석 및 인공 지능 기술의 발전

글로벌 대체 데이터 시장 성장을 견인하는 또 다른 주요 요인은 데이터 분석 및 인공 지능(AI) 기술의 발전입니다. 데이터 볼륨과 복잡성이 기하급수적으로 증가함에 따라 대체 데이터 소스에서 의미 있는 통찰력을 추출하기 위한 고급 분석 도구와 AI 알고리즘의 개발이 필요하게 되었습니다. 이러한 기술을 통해 기업은 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리하고 분석하여 이전에는 접근할 수 없었던 귀중한 패턴과 상관 관계를 발견할 수 있습니다. 머신 러닝 알고리즘의 도움으로 기업은 데이터 분석을 자동화하고, 추세를 파악하고, 정확한 예측을 할 수 있습니다. 데이터 분석 및 AI 기술을 대체 데이터와 통합하면 기업은 데이터 중심 의사 결정을 내리고 운영을 최적화하며 경쟁 우위를 확보할 수 있어 글로벌 대체 데이터 시장의 성장을 촉진합니다.

규제 변경 및 규정 준수 요구 사항

규제 변경 및 규정 준수 요구 사항도 글로벌 대체 데이터 시장의 성장을 촉진합니다. 최근 몇 년 동안 데이터 프라이버시와 보안에 대한 관심이 높아져 규정과 규정 준수 기준이 더욱 엄격해졌습니다. 기존 데이터 소스는 엄격한 규정을 따라야 하므로 기업이 이러한 데이터에 액세스하고 활용하는 데 어려움이 있습니다. 반면 대체 데이터는 종종 이러한 규정의 범위를 벗어나 기업이 규정 준수를 저해하지 않고 귀중한 통찰력을 활용할 수 있는 기회를 제공합니다. 기업이 경쟁 우위를 확보하는 동시에 규제 요구 사항을 충족하기 위해 노력함에 따라 대체 데이터에 대한 수요가 급증했습니다. 규정을 준수하는 대체 데이터 소스에 액세스하고 활용할 수 있는 능력은 글로벌 대체 데이터 시장 성장의 중요한 원동력이 되었습니다.

결론적으로 글로벌 대체 데이터 시장은 고유하고 비전통적인 데이터 소스에 대한 수요 증가, 데이터 분석 및 AI 기술의 발전, 규제 변화 및 준수 요구 사항에 의해 주도되고 있습니다. 이러한 원동력은 기업의 운영 방식을 재편하여 귀중한 통찰력을 얻고, 데이터 중심의 의사 결정을 내리고, 경쟁적인 비즈니스 환경에서 앞서 나갈 수 있도록 합니다. 기업이 대체 데이터의 가치를 계속 인식함에 따라 글로벌 시장은 향후 몇 년 동안 지속적인 성장과 혁신을 목격할 것으로 예상됩니다.

주요 시장 과제

데이터 개인 정보 보호 및 규정 준수

글로벌 대체 데이터 시장은 데이터 개인 정보 보호 및 규정 준수 측면에서 상당한 과제에 직면해 있습니다. 대체 데이터 소스가 계속 확장됨에 따라 기업은 통찰력을 얻고 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내리기 위해 비전통적인 데이터 세트에 점점 더 의존하고 있습니다. 그러나 대체 데이터에 대한 이러한 의존성은 개인정보 보호 및 데이터 보호 규정 준수에 대한 우려를 불러일으킵니다.

주요 과제 중 하나는 대체 데이터의 수집 및 사용이 유럽 연합의 일반 데이터 보호 규정(GDPR) 또는 미국의 캘리포니아 소비자 개인정보 보호법(CCPA)과 같은 다양한 개인정보 보호법을 준수하도록 하는 것입니다. 이러한 규정은 개인 데이터를 처리, 저장 및 처리하는 방법에 대한 엄격한 요구 사항을 부과합니다. 대체 데이터에는 종종 개인 정보가 포함되므로 회사는 규정 준수를 보장하기 위해 복잡한 법적 프레임워크를 탐색해야 합니다.

게다가 대체 데이터 시장의 글로벌 특성은 또 다른 복잡성을 더합니다. 여러 관할권에서 운영되는 회사는 각각 고유한 요구 사항이 있는 다양한 개인정보 보호법을 준수해야 합니다. 이는 리소스가 제한된 소규모 회사의 경우 특히 어려울 수 있습니다. 이들은 진화하는 규정을 따라가고 강력한 데이터 보호 조치에 투자하는 데 어려움을 겪을 수 있기 때문입니다.

이러한 과제를 해결하기 위해 대체 데이터 시장의 회사는 처음부터 데이터 개인정보 보호 및 규정 준수를 우선시해야 합니다. 이들은 강력한 데이터 거버넌스 프레임워크를 구현하고, 정기적인 감사를 실시하고, 관련 규정을 준수하기 위한 명확한 정책과 절차를 수립해야 합니다. 법률 전문가 및 데이터 보호 기관과의 협업은 복잡한 개인정보 보호법을 탐색하는 데 도움이 될 수 있습니다.

데이터 품질 및 신뢰성

글로벌 대체 데이터 시장의 또 다른 중요한 과제는 데이터의 품질과 신뢰성을 보장하는 것입니다. 대체 데이터 소스에는 소셜 미디어 게시물, 위성 이미지, 웹 스크래핑 등을 포함한 광범위한 비전통적 데이터 세트가 포함됩니다. 이러한 소스는 귀중한 통찰력을 제공하지만 데이터 품질 및 신뢰성 측면에서도 과제를 제시합니다.

주요 문제 중 하나는 표준화된 데이터 형식과 품질 관리 메커니즘이 부족하다는 것입니다. 기존 재무 데이터와 달리 대체 데이터는 종종 균일성이 부족하고 효과적으로 사용하기 전에 광범위한 정리 및 사전 처리가 필요할 수 있습니다. 이는 특히 대량의 데이터를 처리할 때 시간이 많이 걸리고 리소스가 많이 필요할 수 있습니다.

또한 대체 데이터 소스의 신뢰성은 상당히 다를 수 있습니다. 일부 소스는 편향, 부정확성 또는 조작에 취약할 수 있으며, 이는 데이터에서 얻은 통찰력의 무결성을 훼손할 수 있습니다. 대체 데이터에 의존하는 기업은 사용하는 소스를 신중하게 평가하고 데이터의 정확성과 신뢰성을 보장하기 위해 강력한 검증 프로세스를 수립해야 합니다.

이러한 과제를 해결하기 위해 대체 데이터 시장의 기업은 데이터 품질 보증 조치에 투자해야 합니다. 여기에는 엄격한 데이터 정리 및 사전 처리 기술을 구현하고, 편향을 식별하고 완화하기 위해 고급 분석 및 머신 러닝 알고리즘을 활용하고, 평판이 좋은 데이터 제공자와 파트너십을 구축하는 것이 포함됩니다. 또한 데이터 소스에 대한 지속적인 모니터링 및 검증은 대체 데이터에서 얻은 통찰력의 신뢰성을 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.

결론적으로 글로벌 대체 데이터 시장은 데이터 프라이버시 및 규정 준수, 데이터 품질 및 신뢰성과 관련된 과제에 직면해 있습니다. 이러한 과제를 해결하려면 기업이 데이터 프라이버시를 우선시하고, 규정 준수 조치에 투자하고, 강력한 데이터 품질 보증 프로세스를 구현하는 사전 예방적 접근 방식이 필요합니다. 이러한 과제를 극복함으로써 대체 데이터 시장은 잠재력을 최대한 발휘하고 다양한 산업의 기업에 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

주요 시장 동향

투자 의사 결정에서 대체 데이터 채택 증가

대체 데이터는 정보에 입각한 의사 결정을 위한 귀중한 정보 소스로서 투자 산업에서 상당한 주목을 받고 있습니다. 회사 재무 제표 및 시장 보고서와 같은 기존 재무 데이터 소스는 더 이상 경쟁 우위를 확보하기에 충분하지 않습니다. 결과적으로 투자 회사는 분석을 보완하기 위해 대체 데이터로 전환하는 경우가 점점 더 늘고 있습니다.

대체 데이터는 소비자 행동, 공급망 역학, 소셜 미디어 감정과 같이 회사 운영의 다양한 측면에 대한 통찰력을 제공하는 비전통적 데이터 세트를 말합니다. 이러한 데이터는 종종 위성 이미지, 웹 스크래핑, 신용 카드 거래를 포함한 비전통적인 소스에서 수집됩니다.

투자 의사 결정에서 대체 데이터를 채택하는 데에는 여러 요인이 있습니다. 첫째, 기술의 발전으로 대량의 데이터를 실시간으로 수집, 처리, 분석하기가 더 쉬워졌습니다. 이를 통해 투자 회사는 시장 동향에 대한 시기적절한 통찰력을 얻고 보다 정보에 입각한 투자 결정을 내릴 수 있었습니다.

둘째, 대체 데이터는 기존 데이터 소스를 통해 찾을 수 없는 회사와 산업에 대한 고유한 관점을 제공합니다. 예를 들어, 위성 이미지는 회사의 생산 수준이나 재고 수준에 대한 통찰력을 제공하는 반면, 웹 스크래핑은 제품이나 서비스에 대한 소비자 감정을 보여줄 수 있습니다.

마지막으로, 대체 데이터 제공업체의 가용성이 증가함에 따라 투자 회사는 대체 데이터에 액세스하고 투자 프로세스에 통합하기가 더 쉬워졌습니다. 이러한 공급업체는 특정 투자 전략 및 목표에 맞는 광범위한 데이터 세트와 분석 도구를 제공합니다.

대체 데이터 채택이 계속 증가함에 따라 투자 회사는 견고한 데이터 인프라를 구축하고 고급 분석 기능을 개발하는 데 더 많은 리소스를 할당할 가능성이 높습니다. 이러한 추세는 향후 몇 년 동안 투자 환경을 재편하고 대체 데이터에 대한 수요를 촉진할 것으로 예상됩니다.

규제 감사 및 데이터 개인 정보 보호 문제

대체 데이터는 투자 회사에 상당한 이점을 제공하지만 데이터 개인 정보 보호 및 규정 준수에 대한 우려도 제기합니다. 대체 데이터 사용이 더 널리 퍼지면서 규제 기관은 이 데이터의 수집 및 사용이 기존 규정을 준수하는지 확인하기 위해 더욱 주의를 기울이고 있습니다.

규제 감사는 특히 유럽 연합의 일반 데이터 보호 규정(GDPR)과 같은 엄격한 데이터 보호법이 있는 관할권에서 두드러집니다. 투자 회사는 특히 개인 식별 정보가 포함된 경우 대체 데이터를 수집하고 처리하는 데 필요한 동의와 법적 근거가 있는지 확인해야 합니다.

데이터 프라이버시 문제는 대체 데이터의 잠재적 오용 또는 잘못된 처리에서도 발생합니다. 투자 회사는 민감한 정보를 보호하고 무단 액세스 또는 침해를 방지하기 위해 강력한 데이터 거버넌스 및 보안 조치를 구현해야 합니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 산업 협회와 규제 기관은 대체 데이터의 책임 있는 사용을 위한 모범 사례와 지침을 수립하기 위해 노력하고 있습니다. 투자 회사는 또한 암호화 및 익명화와 같은 기술에 투자하여 대체 데이터 소스에서 통찰력을 얻는 동시에 데이터 프라이버시를 보호하고 있습니다.

대체 데이터 분석에서 인공 지능과 머신 러닝 통합

인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML) 기술의 통합은 대체 데이터 분석에 혁명을 일으키고 있습니다. 이러한 기술을 통해 투자 회사는 방대한 양의 데이터를 빠르고 정확하게 처리하고 분석하여 이전에는 식별하기 어려웠던 숨겨진 패턴과 통찰력을 발견할 수 있습니다.

AI 및 ML 알고리즘은 관련 데이터 포인트를 자동으로 식별하고, 데이터를 정리하고 정규화하고, 과거 패턴을 기반으로 예측 모델을 생성할 수 있습니다. 이러한 자동화는 데이터 분석에 필요한 시간과 노력을 크게 줄여 투자 전문가가 결과를 해석하고 정보에 입각한 투자 결정을 내리는 데 집중할 수 있도록 합니다.

또한 AI 및 ML 알고리즘은 지속적으로 학습하고 변화하는 시장 상황에 적응하여 시간이 지남에 따라 대체 데이터 분석의 정확성과 효과를 개선할 수 있습니다. 이러한 반복적 학습 프로세스를 통해 투자 회사는 투자 전략을 개선하고 더 나은 위험 조정 수익을 창출할 수 있습니다.

대체 데이터 분석에 AI와 ML을 통합하면 알파를 생성하는 새로운 가능성도 열립니다. 투자 회사는 대체 데이터를 기존 금융 데이터와 결합함으로써 고유한 투자 기회를 발견하고 시장에서 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

그러나 대체 데이터 분석에 AI와 ML을 성공적으로 통합하려면 투자 회사가 고품질 데이터, 견고한 컴퓨팅 인프라 및 숙련된 데이터 과학자에 액세스할 수 있어야 합니다. 그 결과 투자 회사는 이 분야의 전문 지식과 리소스를 활용하기 위해 기술 공급업체 및 데이터 분석 회사와 협력하는 경우가 점점 더 늘고 있습니다...

세그먼트별 통찰력

제공 모델 통찰력

2022년에 글로벌 대체 데이터 시장은 제공 모델별 세분화에서 상당한 우위를 차지했으며, 구독 기반 모델이 선두 주자로 부상했습니다. 이러한 추세는 예측 기간 내내 지속되고 두드러진 위치를 유지할 것으로 예상됩니다. 구독 기반 모델의 우위는 몇 가지 핵심 요인에 기인합니다. 구독 기반 액세스는 사용자에게 일관되고 예측 가능한 비용 구조를 제공하므로 대체 데이터에 대한 지속적인 액세스가 필요한 금융 기관, 투자 회사 및 다양한 산업에 매력적인 선택입니다. 더욱이 이 모델은 클라이언트에게 다양한 데이터 소스에 대한 더 광범위하고 제한 없는 액세스를 제공하여 포괄적이고 지속적인 데이터 분석이 가능해집니다. 또한 데이터 제공자와의 장기적 관계에 대한 선호도와 일치하여 귀중한 대체 데이터 스트림에 대한 지속적인 액세스를 보장합니다. 산업 전반에서 대체 데이터에 대한 수요가 계속 급증함에 따라 구독 기반 모델이 선호되는 제공 모델로 남아 예측 기간 내내 글로벌 대체 데이터 시장에서 지속적인 우위를 확보할 것으로 예상됩니다.

최종 사용자 산업 통찰력

2022년에 글로벌 대체 데이터 시장은 최종 사용자 산업별 세분화에서 주목할 만한 우위를 보였으며 금융 서비스 및 투자 회사가 선두 주자로 부상했습니다. 이러한 추세는 예측 기간 내내 지속되고 두드러진 위치를 유지할 것으로 예상됩니다. 대체 데이터 환경에서 금융 서비스 및 투자 회사의 우세는 몇 가지 설득력 있는 요인에 기인할 수 있습니다. 첫째, 이러한 기관은 투자 전략, 위험 관리 및 시장 분석에서 경쟁 우위를 확보하기 위해 대체 데이터에 크게 의존합니다. 광범위하고 다양한 대체 데이터 소스를 통해 데이터 기반 의사 결정을 내리고, 투자 기회를 파악하고, 시장 동향을 보다 포괄적으로 평가할 수 있습니다. 또한, 이러한 회사들 사이에서 양적 거래 전략과 알고리즘 거래 모델의 채택이 증가함에 따라 대체 데이터에 대한 수요가 더욱 증가했습니다. 게다가 규제 변화와 규정 준수 요구 사항으로 인해 위험 평가 및 규정 준수 모니터링에서 대체 데이터에 대한 필요성이 커졌습니다. 금융 부문의 지속적인 성장과 금융 시장의 복잡성이 계속 증가함에 따라 금융 서비스 및 투자 회사는 글로벌 대체 데이터 시장에서 지배력을 유지할 것으로 예상됩니다. 대체 데이터에 대한 끝없는 욕구와 데이터 분석 도구의 진화하는 정교함이 결합되어 이 산업 부문은 예측 기간 내내 대체 데이터 활용의 최전선에 머물러 시장 내에서 혁신과 성장을 주도합니다.

지역별 통찰력

2022년에 글로벌 대체 데이터 시장은 지역별 세분화에서 압도적인 지배력을 보여주었으며, 북미가 지배적인 시장 세력으로 부상했습니다. 이 지역적 추세는 예측 기간 내내 지속되고 지배적인 위치를 유지할 것으로 예상됩니다. 대체 데이터 시장에서 북미의 우월성은 몇 가지 핵심 요인에 의해 뒷받침됩니다. 첫째, 이 지역은 강력하고 역동적인 금융 서비스 부문의 본거지이며, 전략에 대체 데이터를 크게 의존하는 수많은 투자 회사, 헤지 펀드 및 자산 관리 회사가 특징입니다. 또한 북미는 번성하는 기술 생태계를 자랑하며 수많은 대체 데이터 공급자, 데이터 수집자 및 신생 기업을 보유하고 있어 데이터 혁신과 기업가 정신에 도움이 되는 환경을 조성합니다. 나아가 금융 의사 결정에서 대체 데이터 수용을 포함한 이 지역의 규제 환경은 다양한 산업에서 대체 데이터 채택을 촉진했습니다. 데이터 개인 정보 보호 규정이 계속 발전함에 따라 데이터 규정 준수 문제를 해결하는 데 있어 북미의 성숙도는 책임 있는 데이터 사용의 선두 주자로 자리 매김했습니다. 모든 부문에서 데이터 중심 의사 결정에 대한 지속적인 강조와 기술 발전에 대한 강력한 의지를 바탕으로 북미는 예측 기간 내내 글로벌 대체 데이터 시장에서 우위를 유지하여 대체 데이터 혁신과 활용의 중심지로서의 지위를 공고히 할 것으로 예상됩니다.

최근 동향

• 대체 데이터의 선도적 공급업체인 Quandl은 2023년 7월 Nasdaq에 인수되었습니다. 이 인수를 통해 Nasdaq은 데이터 및 분석 역량을 강화하여 고객에게 더 광범위한 대체 데이터 세트를 제공할 수 있게 되었습니다.
• 웹 스크래핑 및 대체 데이터 공급업체인 YipitData는 최근 2023년 8월 B 시리즈 펀딩 라운드에서 6,000만 달러를 모금했습니다. 이 자금은 데이터 범위를 확장하고 신제품을 개발하는 데 사용될 예정입니다.
• 투자 전문가를 위한 대체 데이터를 제공하는 플랫폼인 Thinknum은 6월에 Bloomberg와의 파트너십을 발표했습니다. 2023. 이 협업을 통해 Bloomberg Terminal 사용자는 Thinknum의 대체 데이터 세트에 직접 액세스할 수 있습니다.
• 대체 데이터 솔루션 제공업체인 Eagle Alpha는 2023년 5월에 "Data Insights"라는 새로운 제품을 출시했습니다. 이 제품은 대체 데이터와 머신 러닝 알고리즘을 결합하여 투자 전문가에게 실행 가능한 통찰력을 제공합니다.
• 대체 데이터 인텔리전스의 선도적 제공업체인 Neudata는 2023년 4월에 아시아 태평양 지역으로 적용 범위를 확대했습니다. 이 확장을 통해 클라이언트는 해당 지역의 더 광범위한 대체 데이터 세트에 액세스할 수 있습니다.

주요 시장 참여자

• Bloomberg LP
• FactSet Research Systems Inc.
• S&PGlobal Inc.
• Thomson Reuters Corporation
• IHS Markit Ltd.
• QUANDL INC.
• YIPITDATAINC
• EagleAlpha Ltd
• 1010dataInc
• Thinknum Alternative Data Inc