서비스 유형별(데이터 모델링, 데이터 통합, 분석, 데이터 품질), 조직 규모별(중소기업, 대기업), 사업 기능별(재무, 마케팅 및 영업, HR, 기타), 최종 사용자별(미디어 및 통신, BFSI, 제조, 정부, 기타), 지역별, 경쟁별 글로벌 빅데이터 및 데이터 엔지니어링 서비스 시장, 2018-2028

시장 개요

글로벌 빅데이터 및 데이터 엔지니어링 서비스 시장의 예상 시장 규모는 2022년 말까지 704억 6천만 달러에 도달할 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR)은 16.27%입니다.

주요 시장 동인

데이터의 기하급수적 증가

종종 "데이터 폭발"이라고도 하는 데이터의 끊임없는 증가는 글로벌 빅데이터 및 데이터 엔지니어링 서비스 시장을 추진하는 주요 원동력입니다. 디지털 기술, IoT 기기 및 소셜 미디어의 등장으로 생성되는 데이터의 양, 다양성 및 속도가 전례 없는 수준에 도달했습니다. 산업 전반의 조직은 방대한 데이터 세트와 씨름하고 있으며, 이 정보를 효과적으로 관리, 처리 및 분석할 수 있는 서비스에 대한 수요가 발생합니다. 빅데이터 및 데이터 엔지니어링 서비스는 이러한 방대한 데이터 세트를 처리하는 데 필요한 인프라와 도구를 제공하여 의사 결정, 혁신 및 경쟁 우위를 확보하기 위한 귀중한 통찰력을 추출합니다.

데이터 중심 의사 결정

오늘날의 데이터 중심 비즈니스 환경에서 조직은 정보에 입각한 의사 결정을 내리기 위해 점점 더 데이터에 의존하고 있습니다. 빅데이터 및 데이터 엔지니어링 서비스는 기업이 원시 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 변환할 수 있도록 지원합니다. 이러한 서비스를 활용함으로써 조직은 과거 패턴을 분석하고, 추세를 파악하고, 미래 결과를 예측할 수 있는 능력을 얻습니다. 데이터 중심 의사 결정은 운영 효율성을 높이고, 리소스 할당을 최적화하며, 혁신을 촉진합니다. 기업이 데이터 중심 전략의 중요성을 인식함에 따라 효율적인 데이터 처리 및 분석을 가능하게 하는 서비스에 대한 수요가 계속 급증하고 있습니다.

클라우드 컴퓨팅의 부상

클라우드 컴퓨팅의 확산은 빅데이터 및 데이터 엔지니어링 서비스 시장에 혁명을 일으켰습니다. 클라우드 플랫폼은 방대한 데이터 세트의 저장, 처리 및 분석을 처리하는 확장 가능하고 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다. 클라우드 기반 서비스는 유연성을 제공하여 조직이 데이터 볼륨이 증가함에 따라 인프라를 동적으로 확장할 수 있도록 합니다. 이러한 확장성은 특히 예측할 수 없는 작업 부하를 처리하여 상당한 사전 비용 없이 최적의 성능을 보장하는 데 매우 중요합니다. 클라우드 기반 빅데이터 및 데이터 엔지니어링 서비스의 접근성과 배포 용이성은 채택을 민주화하여 모든 규모의 기업이 고급 데이터 기능을 활용할 수 있게 했습니다.

분석 및 AI의 발전

빅데이터와 인공 지능(AI)의 융합은 복잡한 데이터 세트에서 더 깊은 통찰력을 추출하는 고급 분석의 길을 열었습니다. 머신 러닝 알고리즘은 기존 방식에서는 간과할 수 있는 숨겨진 패턴, 상관 관계 및 이상을 발견할 수 있습니다. AI 기반 예측 및 처방 분석이 두드러짐에 따라 기업은 빅데이터 및 데이터 엔지니어링 서비스를 활용하여 AI 모델을 구축하고 배포하고 있습니다. 이러한 서비스를 통해 조직은 다양한 산업에서 고객 경험을 향상하고 운영을 최적화하며 혁신을 주도하는 알고리즘을 개발하고 미세 조정할 수 있습니다.

규정 준수 및 데이터 보안

GDPR 및 CCPA와 같은 규정을 포함한 진화하는 규제 환경은 데이터 개인 정보 보호 및 보안에 대한 강조점을 더욱 높였습니다. 조직은 고객 데이터를 책임감 있고 안전하게 처리해야 하는 압박을 받고 있습니다. 빅데이터 및 데이터 엔지니어링 서비스는 데이터 거버넌스, 암호화 및 안전한 데이터 전송을 지원하는 솔루션을 제공합니다. 이러한 서비스는 조직이 민감한 정보의 무결성을 유지하면서 규정을 준수하도록 돕습니다. 데이터 침해에 대한 인식이 높아지고 강력한 보안 조치에 대한 필요성이 이러한 서비스의 도입을 촉진하여 고객과 이해 관계자 간의 신뢰를 구축합니다.

주요 시장 과제

데이터 프라이버시 및 보안 문제

조직이 통찰력을 추출하고 의사 결정을 내리기 위해 빅데이터 및 데이터 엔지니어링 서비스에 점점 더 의존함에 따라 데이터 프라이버시와 보안을 보장하는 과제가 가장 중요해졌습니다. 처리되고 저장되는 엄청난 양의 데이터는 사이버 공격과 데이터 침해에 대한 매력적인 표적이 됩니다. GDPR, HIPAA, CCPA와 같은 데이터 보호 규정을 준수하는 것은 상당한 장애물입니다. 데이터 접근성에 대한 필요성과 엄격한 보안 조치 간의 균형을 맞추는 동시에 변화하는 규제 환경을 탐색하는 것은 복잡한 작업입니다.

확장성 및 성능 최적화

데이터의 기하급수적 증가는 확장성 및 성능 최적화 측면에서 상당한 과제를 안겨줍니다. 기업이 엄청난 양의 데이터를 생성하고 처리함에 따라 기존 데이터 처리 프레임워크는 종종 부하를 효율적으로 처리하는 데 어려움을 겪습니다. 데이터 엔지니어링 서비스는 시스템이 원활하게 확장되고 병목 현상 없이 고성능을 제공할 수 있도록 분산 컴퓨팅, 병렬 처리, 실시간 데이터 처리와 같은 고급 기술을 개발하고 구현해야 합니다.

데이터 품질 및 통합

데이터가 수집되는 다양한 소스는 종종 데이터 품질, 일관성 및 통합 문제로 이어집니다. 다양한 데이터 형식, 구조 및 다양한 수준의 데이터 정확도는 빅데이터 및 데이터 엔지니어링 이니셔티브의 효과를 방해할 수 있습니다. 이러한 과제를 해결하려면 강력한 데이터 정리, 변환 및 통합 전략이 필요합니다. 처리 중인 데이터가 정확하고 신뢰할 수 있으며 일관성이 있는지 확인하는 것은 의미 있는 통찰력을 도출하고 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 데 필수적입니다.

인재 부족 및 기술 격차

빅 데이터 및 데이터 엔지니어링 서비스의 빠르게 진화하는 환경으로 인해 이 분야에서 숙련된 전문가가 부족해졌습니다. 데이터 엔지니어, 데이터 과학자 및 관련 역할에 대한 수요와 이러한 직책을 채울 자격을 갖춘 개인의 가용성 간에 상당한 격차가 있습니다. 이러한 과제는 머신 러닝, 인공 지능 및 클라우드 기술과 같은 분야의 전문 지식에 대한 필요성으로 인해 더욱 복잡해집니다. 조직은 복잡한 데이터 생태계를 효과적으로 관리하고 활용할 수 있는 인력을 구축하기 위해 교육 및 업스킬링 이니셔티브에 투자해야 합니다.

비용 관리 및 ROI 입증

빅 데이터 및 데이터 엔지니어링 서비스에 투자하면 귀중한 통찰력을 제공하고 비즈니스 성장을 촉진할 수 있지만 관련 비용을 관리하고 투자 수익률(ROI)을 명확하게 입증하는 것은 여전히 어려운 과제입니다. 필요한 인프라, 도구 및 인재를 구현하고 유지 관리하는 데 비용이 많이 들 수 있습니다. 또한 수익 창출, 비용 절감 또는 향상된 운영 효율성 측면에서 데이터 기반 이니셔티브의 실질적인 이점을 정량화하는 것은 어려울 수 있습니다. 조직은 데이터 이니셔티브의 영향을 정확하게 측정하기 위해 강력한 지표와 분석 프레임워크를 개발해야 합니다.

주요 시장 동향

실시간 데이터 처리 및 분석으로의 진화

글로벌 빅데이터 및 데이터 엔지니어링 서비스 시장을 형성하는 두드러진 동향 중 하나는 실시간 데이터 처리 및 분석으로의 전환이 증가하고 있다는 것입니다. 기존의 일괄 처리 방법은 더 이상 신속한 의사 결정을 위한 즉각적인 통찰력이 필요한 현대 기업의 요구 사항을 충족하기에 충분하지 않습니다. 조직은 Apache Kafka와 같은 실시간 데이터 처리 프레임워크와 스트림 처리와 같은 기술을 채택하여 생성되는 데이터를 분석하고 대응하고 있습니다. 이러한 동향은 최신 데이터를 기반으로 하는 시기적절한 조치가 중요한 전자 상거래, 금융 및 IoT와 같은 분야에서 특히 관련이 있습니다. 결과적으로 데이터 엔지니어링 서비스는 저지연 처리를 지원하는 아키텍처 개발에 집중하여 기업이 실시간으로 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 추출할 수 있도록 합니다.

클라우드 네이티브 데이터 엔지니어링 및 서버리스 컴퓨팅

클라우드 네이티브 솔루션으로의 마이그레이션과 서버리스 컴퓨팅 모델의 도입은 빅데이터 및 데이터 엔지니어링 서비스 시장에 영향을 미치는 중요한 추세입니다. Amazon Web Services(AWS), Microsoft Azure, Google Cloud와 같은 클라우드 플랫폼은 조직이 하드웨어에 대한 광범위한 사전 투자 없이도 대량의 데이터를 저장, 처리 및 분석할 수 있는 확장 가능하고 유연한 인프라를 제공합니다. 서버리스 컴퓨팅은 인프라를 자동으로 관리하여 데이터 처리를 간소화하여 데이터 엔지니어가 기본 인프라 관리에 덜 집중하고 데이터 파이프라인 설계에 더 집중할 수 있도록 합니다. 이러한 추세는 클라우드 기반 데이터 저장, 계산 및 통합에 대한 전문 지식을 포함하여 클라우드 네이티브 데이터 엔지니어링 서비스에 대한 수요를 촉진하고 있습니다.

세그먼트별 통찰력

비즈니스 기능 통찰력

비즈니스 기능을 기준으로 마케팅 및 영업 부문이 주요 부문으로 부상하여 예측 기간 내내 확고한 우세를 보이고 있습니다. 이러한 두드러짐은 데이터 기반 통찰력이 현대 마케팅 및 영업 전략을 형성하는 데 중요한 역할을 한다는 점을 강조합니다. 기업이 점점 더 개인화되고 타겟팅된 방식으로 고객과 소통하기 위해 노력함에 따라 빅데이터 및 데이터 엔지니어링 서비스 활용이 가장 중요해지고 있습니다. 마케팅 및 영업 부문은 이러한 서비스를 활용하여 소비자 행동 패턴, 선호도 및 추세를 파악하여 조직이 아웃리치 노력을 개선하고 제안을 보다 효과적으로 맞춤화할 수 있도록 합니다. 원시 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 변환함으로써 이 세그먼트는 기업이 고객 경험을 최적화하고, 마케팅 캠페인을 간소화하고, 판매 전환율을 높일 수 있도록 지원합니다.

최종 사용자 통찰력

최종 사용자를 기준으로 BFSI 세그먼트는 강력한 선두 주자로 부상하여 지배력을 행사하고 예측 기간 내내 시장 궤적을 형성합니다. 이 부문의 강력한 입지는 빅데이터와 데이터 엔지니어링의 혁신적 잠재력에 대한 전략적 인식을 강조합니다. 금융 기관이 점점 더 데이터 중심적인 환경에서 경쟁력을 유지하기 위해 노력함에 따라 BFSI 세그먼트는 이러한 서비스를 활용하여 귀중한 통찰력을 추출하고, 위험 관리를 개선하고, 고객 경험을 개인화하고, 운영 효율성을 최적화합니다. 방대한 양의 거래 및 고객 데이터를 사용할 수 있는 은행과 보험 회사는 빅데이터와 데이터 엔지니어링 서비스를 배포하여 패턴을 해독하고, 이상을 탐지하고, 고객의 변화하는 요구 사항을 충족하도록 제품과 서비스를 맞춤화합니다. 이러한 지배력은 혁신의 최전선에 머물기 위해 최첨단 기술을 활용하려는 이 부문의 의지를 나타내며, 다른 산업에 대한 선례를 제시합니다. 데이터가 금융 서비스 환경을 계속 주도함에 따라 BFSI 부문의 영향력 있는 위치가 지속될 것으로 예상되며, 글로벌 빅데이터 및 데이터 엔지니어링 서비스 시장의 궤적을 형성할 것입니다.

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지역 통찰력

북미는 글로벌 빅데이터 및 데이터 엔지니어링 서비스 시장에서 지배적인 위치를 굳건히 유지하며, 산업의 궤적을 형성하는 데 있어 중요한 역할을 재확인합니다. 북미는 빅데이터 및 데이터 엔지니어링 서비스 시장에서 중요한 강자로 두드러집니다. 이러한 두드러짐은 운영의 초석으로 데이터 중심 의사 결정을 수용한 기술 거대 기업, 신생 기업 및 기업의 집중에 기인할 수 있습니다. 이 지역의 첨단 IT 인프라, 연구 개발에 대한 상당한 투자, 신흥 기술의 조기 도입이 이 지역을 최전선으로 이끌었습니다. 특히 미국은 많은 산업 리더와 혁신적인 신생 기업을 보유하고 있으며, 이 시장 부문의 성장을 촉진한 기술 혁신과 기업가 정신의 문화를 육성하고 있습니다.

최근 개발

• 2023년 2월, 웹 데이터 플랫폼의 글로벌 선두 주자인 Bright Data와 Snowflake Data Cloud 간에 획기적인 파트너십이 시작되었습니다. 이 제휴는 공공 데이터 세트가 전례 없는 속도와 효율성으로 고객에게 원활하게 제공되는 혁신적인 시대를 열었습니다. 이 협업을 통해 Snowflake 고객은 번거로운 데이터 복사 또는 전송 프로세스 없이 Bright Data의 데이터 세트에 액세스하고 사용할 수 있습니다. 이 혁신적인 통합은 데이터 수집 여정을 간소화하여 고객이 Snowflake Data Cloud의 생태계 내에서 Bright Data의 공개 데이터 세트를 직접 구매하고 활용할 수 있도록 합니다.
• 2023년 1월, 실시간 AI 분야의 저명한 기업인 DataStax가 역동적인 머신 러닝 회사인 Kaskada를 인수한다고 발표하면서 기술 분야에서 중요한 발전이 이루어졌습니다. 이 전략적 움직임은 AI 기반 솔루션 분야에서 역량을 강화하려는 DataStax의 의지를 보여줍니다. 이 인수를 통해 DataStax는 Kaskada의 머신 러닝 전문 지식을 활용하여 끊임없이 변화하는 현대 기업의 요구에 부응하는 역량을 강화합니다.
• 2022년 11월, 전문 서비스 분야의 글로벌 리더인 Accenture가 일본의 저명한 데이터 과학 회사인 ALBERT Inc.를 인수한다고 발표하면서 기술 및 컨설팅 분야에 큰 충격을 주었습니다. 이 전략적 인수는 Accenture가 데이터 및 AI 역량을 강화하고, 회사에 상당한 수의 숙련된 데이터 과학자 팀을 갖추려는 의지를 강조합니다. ALBERT의 전문성을 Accenture의 무기고에 통합하면 회사의 역량이 강화될 뿐만 아니라, 회사가 향후 10년 동안 사업 재창조의 변혁적 여정을 탐색하는 고객에게 비할 데 없는 지원을 제공할 수 있는 입지를 굳건히 할 수 있습니다.

주요 시장 참여자