데이터 과학 및 예측 분석 시장 - 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측, 구성 요소(솔루션, 서비스), 배포(클라우드 및 온프레미스), 기업 유형(대기업, 중소기업(SME)), 애플리케이션(재무 위험 분석, 마케팅 및 판매 분석, 고객 분석, 공급망 분석), 최종 사용자(BFSI, 자동차, IT 및 통신, 의료, 소매, 에너지 및 유틸리티, 정부, 기타), 지역 및 경쟁별로 세분화, 2018-2028

시장 개요

글로벌 데이터 과학 및 예측 분석 시장은 최근 몇 년 동안 다양한 산업에서 데이터 기반 의사 결정에 대한 의존도가 높아짐에 따라 놀라운 성장을 경험했습니다. 이 시장은 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 추출하도록 설계된 광범위한 솔루션과 서비스를 포괄하여 조직이 운영 효율성을 높이고 프로세스를 최적화하며 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 합니다. 시장 성장을 촉진하는 주요 동인에는 빅데이터의 기하급수적 성장, 인공 지능 및 머신 러닝의 발전, 산업별 사용 사례, 데이터 기반 문화 채택, 개인화를 통한 향상된 고객 경험 추구가 포함됩니다. 또한 클라우드 배포는 확장성, 비용 효율성, 접근성 및 통합 기능으로 인해 조직에 지배적인 선택으로 부상했습니다. 클라우드 기반 데이터 분석 솔루션이 제공하는 유연성과 민첩성은 다양한 산업에서 채택을 가속화하여 데이터 분석 환경을 재편했습니다. 대기업은 시장을 발전시키는 데 중요한 역할을 하며, 재무 자원, 데이터 볼륨, 글로벌 도달 범위 및 규정 준수 요구 사항을 활용하여 데이터 분석의 경계를 넓힙니다. 이러한 조직은 산업 표준을 설정하고 해당 분야의 혁신을 촉진합니다.

또한 북미는 기술 혁신 허브, 데이터 기반 관행의 조기 채택, 광범위한 데이터 세트에 대한 액세스, 강력한 기술 회사 생태계, 강력한 규제 환경 및 글로벌 시장 입지 덕분에 글로벌 데이터 과학 및 예측 분석 시장에서 주도적인 역할을 합니다. 전반적으로 데이터 과학 및 예측 분석 시장의 미래는 전 세계 조직이 데이터 중심 시대에 경쟁력을 유지하고 번창하는 데 데이터 분석의 혁신적인 잠재력을 인식함에 따라 희망적입니다. 기술의 지속적인 발전과 윤리적이고 책임감 있는 데이터 사용에 대한 강조가 커짐에 따라 이 시장은 앞으로 몇 년 동안 지속적인 확장과 혁신을 이룰 준비가 되었습니다.

주요 시장 동인

빅 데이터 폭발데이터 과학 및 예측 분석을 주도하는 촉매

글로벌 데이터 과학 및 예측 분석 시장은 주로 빅 데이터 폭발로 인해 전례 없는 성장을 경험하고 있습니다. 디지털 기기의 확산, 사물 인터넷(IoT), 비즈니스 프로세스의 디지털화로 인해 방대한 양의 데이터가 생성되었습니다. 산업 전반의 조직은 이 데이터에 숨겨진 엄청난 가치를 인식하고 있으며 실행 가능한 통찰력을 추출하기 위해 데이터 과학 및 예측 분석으로 점점 더 전환하고 있습니다.

빅 데이터 분석을 통해 조직은 소셜 미디어, 센서, 고객 상호 작용 등 다양한 소스에서 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 활용할 수 있습니다. 이러한 풍부한 정보는 운영을 최적화하고, 고객 경험을 개선하고, 의사 결정을 강화하고, 경쟁 우위를 확보할 수 있는 기회를 제공합니다.

이 데이터 중심 시대에 방대한 데이터 세트를 처리, 분석하고, 통찰력을 도출하는 능력은 데이터 과학 및 예측 분석 시장의 주요 원동력입니다. 데이터가 기하급수적으로 계속 증가함에 따라 시장은 더욱 확장되어 조직에 데이터 자산 내의 잠재력을 끌어낼 수 있는 점점 더 강력한 도구를 제공할 것으로 예상됩니다.

인공 지능 및 머신 러닝의 발전

인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)은 글로벌 데이터 과학 및 예측 분석 시장의 핵심 원동력이 되었습니다. 이러한 기술은 데이터 과학자와 분석가가 정교한 예측 모델을 구축하고, 의사 결정 프로세스를 자동화하고, 데이터에서 귀중한 통찰력을 발견할 수 있도록 지원합니다.

AI 및 ML 알고리즘은 복잡한 패턴을 식별하고, 예측을 하고, 데이터에서 지속적으로 학습하여 조직이 전례 없는 정확성과 속도로 데이터 중심 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 응용 분야는 제조 분야의 예측 유지 관리부터 전자 상거래의 개인화된 추천 및 의료 분야의 정밀 의학까지 다양합니다.

AI 및 ML 기술의 급속한 발전과 오픈 소스 라이브러리 및 클라우드 기반 AI 플랫폼의 가용성이 결합되어 이러한 기술에 대한 액세스가 민주화되었습니다. 결과적으로 모든 규모의 기업은 AI와 ML의 힘을 활용할 수 있으며, 이는 데이터 과학 및 예측 분석 시장의 지속적인 성장을 위한 주요 원동력이 됩니다.

산업별 사용 사례 및 수직 통합

산업별 사용 사례에 대한 데이터 과학 및 예측 분석 솔루션의 사용자 정의는 시장의 또 다른 중요한 원동력입니다. 조직은 일반적인 분석 솔루션으로는 고유한 과제와 목표를 완전히 해결할 수 없다는 것을 점점 더 인식하고 있습니다. 결과적으로 데이터 과학 제공자는 의료, 금융, 소매 및 제조와 같은 특정 산업에 맞게 제품을 맞춤화하고 있습니다.

이러한 산업별 솔루션에는 각 수직의 특정 요구 사항과 규정을 충족하도록 설계된 사전 구축된 모델, 도메인별 알고리즘 및 데이터 처리 워크플로가 함께 제공됩니다. 예를 들어, 의료 분야의 예측 분석은 질병 진단 및 치료 계획에 도움이 될 수 있는 반면, 금융 기관은 위험 평가 및 사기 탐지를 위해 예측 모델에 의존합니다.

수직 통합을 향한 이러한 추세는 조직이 해당 산업에 최적화된 분석 솔루션을 활용하여 데이터에서 더 많은 가치를 얻을 수 있도록 보장합니다. 이는 성공적인 예측 분석 구현을 위해 도메인 전문성과 산업 지식이 필수적이라는 인식이 커지고 있음을 반영합니다.

비즈니스 인텔리전스 및 데이터 중심 의사 결정 문화

조직 내에서 데이터 중심 의사 결정 문화를 채택하는 것은 글로벌 데이터 과학 및 예측 분석 시장의 강력한 원동력입니다. 기업은 데이터가 경쟁 우위를 제공할 수 있는 전략적 자산이라는 것을 점점 더 인식하고 있습니다. 결과적으로 비즈니스 사용자가 데이터를 탐색하고, 통찰력을 생성하고, 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있도록 하는 분석 도구에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

비즈니스 인텔리전스(BI) 및 셀프 서비스 분석 플랫폼은 이러한 추세의 최전선에 있습니다. 이를 통해 비기술 사용자가 사용자 친화적인 인터페이스, 대시보드 및 대화형 보고서를 통해 데이터에 액세스하고 분석할 수 있습니다. 이러한 도구는 데이터 액세스 및 분석을 민주화하여 데이터 과학자에 대한 의존도를 줄이고 모든 부서의 의사 결정권자에게 권한을 부여합니다.

데이터 중심 문화는 조직이 데이터 분석 솔루션에 투자하도록 장려하여 시장 성장을 촉진합니다. 더 많은 기업이 데이터 리터러시, 데이터 민주화 및 일상 업무에 데이터 분석 통합을 우선시함에 따라 데이터 과학 및 예측 분석 솔루션에 대한 수요가 증가할 것으로 예상됩니다.

향상된 고객 경험 및 개인화

데이터 중심 개인화를 통해 고객 경험을 향상시키는 것은 데이터 과학 및 예측 분석 시장의 주요 원동력입니다. 오늘날의 경쟁이 치열한 비즈니스 환경에서 기업은 충성도와 만족도를 높이기 위해 고객에게 맞춤형 경험을 제공하는 데 주력하고 있습니다.

예측 분석은 기업이 고객의 선호도와 행동을 예측할 수 있도록 하여 이 목표를 달성하는 데 중요한 역할을 합니다. 조직은 과거 데이터와 실시간 상호작용을 분석하여 제품 추천, 마케팅 캠페인 및 고객 지원 상호작용을 개인화할 수 있습니다.

이러한 추세는 특히 전자 상거래에서 두드러지는데, 사용자 행동에 따른 개인화된 제품 추천은 판매를 크게 늘릴 수 있습니다. 또한, 헬스케어와 같은 산업은 예측 분석을 활용하여 개인화된 치료 계획을 제공하고 환자 결과를 개선하고 있습니다.

향상된 고객 경험과 개인화에 대한 탐구는 데이터 과학 및 예측 분석 시장의 강력한 원동력으로, 조직이 데이터를 활용하여 고객과 의미 있고 개인화된 상호 작용을 만들고 궁극적으로 고객 충성도와 매출 성장을 높이기 위해 노력하고 있습니다.

주요 시장 과제

데이터 과학 및 예측 분석의 데이터 개인 정보 보호 및 규정 준수 과제

글로벌 데이터 과학 및 예측 분석 시장은 데이터 개인 정보 보호 및 규정 준수와 관련된 상당한 과제에 직면해 있습니다. 조직이 방대한 양의 데이터를 수집하고 분석함에 따라 일반 데이터 보호 규정(GDPR), 캘리포니아 소비자 개인 정보 보호법(CCPA) 등과 같은 복잡한 데이터 보호 규정을 탐색해야 합니다. 이러한 규정을 준수하는 동시에 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 추출하는 것은 상당한 과제입니다.

데이터 과학자와 분석 전문가는 민감한 데이터를 익명화하고, 데이터 사용에 대한 적절한 동의를 얻고, 무단 침해를 방지하기 위해 데이터 액세스 제어를 관리하는 것과 같은 문제에 맞서야 합니다. 이러한 과제를 해결하지 못하면 법적 결과, 재정적 처벌, 조직의 평판 손상으로 이어질 수 있습니다.

또한, 여러 지역에서 데이터 개인 정보 보호 규정이 진화하면서 복잡성이 더해집니다. 책임 있는 데이터 처리, 데이터 중심 의사 결정, 다양한 규정 준수 간의 균형을 맞추는 것은 데이터 과학 및 예측 분석 시장의 중요한 과제로 남아 있습니다.

데이터 품질 및 사전 처리 과제

데이터 품질과 사전 처리 과제는 데이터 과학 및 예측 분석 시장에서 지속적인 과제입니다. 정확한 예측 모델과 실행 가능한 통찰력을 위해서는 고품질 데이터가 필수적입니다. 그러나 실제 데이터는 종종 지저분하고 일관성이 없으며 불완전합니다. 데이터 과학자는 분석에 사용하기 전에 데이터를 정리하고 준비하는 데 상당한 시간을 할애하는데, 이는 시간이 많이 걸리고 리소스가 많이 필요한 프로세스가 될 수 있습니다.

데이터 품질과 관련된 과제에는 누락된 값 처리, 이상치 해결, 불일치 해결, 데이터 무결성 보장이 포함됩니다. 또한 다양한 소스의 데이터는 형식과 구조가 다를 수 있으므로 통합 및 표준화가 복잡한 작업이 될 수 있습니다.

조직이 점점 더 방대하고 다양한 데이터 세트를 처리함에 따라 강력한 데이터 전처리 도구와 기술에 대한 필요성이 더욱 커지고 있습니다. 데이터 과학 및 예측 분석 시장은 이러한 과제를 해결하기 위해 지속적으로 혁신하여 데이터 전문가가 데이터 품질 문제와 씨름하는 대신 통찰력을 얻는 데 집중할 수 있도록 해야 합니다.

예측 분석의 윤리 및 편향 과제

데이터의 윤리적 사용과 예측 분석 모델의 편향 완화는 글로벌 데이터 과학 및 예측 분석 시장의 시급한 과제입니다. AI와 머신 러닝 모델이 다양한 산업에서 의사 결정에 중심적인 역할을 함에 따라 공정성, 투명성, 책임성에 대한 우려가 생겨났습니다.

AI 모델의 편견은 차별적인 결과를 초래하여 기존의 불평등을 강화하고 체계적 편견을 영속시킬 수 있습니다. 이 과제를 해결하려면 데이터와 알고리즘 모두에서 편견을 식별하고 완화해야 합니다. 데이터 과학자는 모델에서 공정성, 투명성, 해석 가능성을 위해 노력해야 하며 이는 복잡한 작업일 수 있습니다.

또한 예측 분석의 적절한 사용을 결정할 때 윤리적 딜레마가 발생하는데, 특히 의료, 형사 사법, 대출과 같은 민감한 분야에서 그렇습니다. 데이터 중심 의사 결정과 윤리적 고려 사항 간의 적절한 균형을 찾는 것은 지속적인 과제입니다.

이러한 과제를 해결하기 위해 조직에서는 윤리적 AI 프레임워크와 지침을 채택하고, 편향 탐지 및 완화 도구에 투자하고, 데이터 과학 팀의 다양성을 촉진하여 예측 분석에 대한 보다 전체적이고 편향되지 않은 접근 방식을 보장합니다.

확장성 및 성능 과제

확장성 및 성능 과제는 데이터 과학 및 예측 분석 시장에서 널리 퍼져 있으며, 특히 조직에서 끊임없이 증가하는 양의 데이터를 처리함에 따라 더욱 그렇습니다. 방대한 데이터 세트를 실시간 또는 거의 실시간으로 분석하려면 강력한 컴퓨팅 인프라와 효율적인 알고리즘이 필요합니다.

데이터 과학자와 분석가는 종종 분석 파이프라인의 확장성, 모델 학습 시간 및 스트리밍 데이터 처리 능력과 관련된 문제에 직면합니다. 이러한 과제는 통찰력에 도달하는 데 걸리는 시간이 길어질 수 있으며, 빠르게 변화하는 비즈니스 상황에 대응하는 조직의 민첩성이 제한될 수 있습니다.

이러한 과제를 극복하기 위해 Apache Hadoop 및 Apache Spark와 같은 클라우드 기반 솔루션과 분산 컴퓨팅 프레임워크가 점점 더 많이 도입되고 있습니다. 그러나 병렬 처리를 위한 알고리즘을 최적화하고 연산 병목 현상을 줄이는 것은 시장의 지속적인 과제로 남아 있습니다.

예측 분석 모델이 효율적이고 대규모로 수행될 수 있도록 하는 것은 데이터 자산의 잠재력을 최대한 활용하려는 조직에 매우 중요합니다.

인재 부족 및 기술 격차 과제

데이터 과학 및 예측 분석 시장은 인재 부족 및 기술 격차라는 지속적인 과제에 직면해 있습니다. 숙련된 데이터 과학자, 머신 러닝 엔지니어 및 분석 전문가에 대한 수요는 인재 풀에서 발견되는 수요를 훨씬 초과합니다. 결과적으로 조직은 데이터 이니셔티브를 추진하는 데 필요한 전문 지식을 갖춘 개인을 찾고 유지하는 데 어려움을 겪습니다.

이 과제는 이 분야의 기술과 방법론의 급속한 발전으로 인해 더욱 심화됩니다. 데이터 전문가는 최신 도구, 기술, 트렌드에 대해 최신 정보를 얻어야 하며, 이를 위해서는 지속적인 학습과 전문적인 개발이 필요합니다. 또한 조직은 데이터 과학 팀을 기존 워크플로 및 문화에 통합하는 데 어려움을 겪는 경우가 많으며, 이는 데이터 과학자와 다른 비즈니스 기능 간에 의사소통 및 협업 문제를 야기합니다. 이러한 인재 및 기술 격차 문제를 해결하기 위해 기업은 교육 및 기술 향상 프로그램에 투자하고, 외부 컨설팅 및 아웃소싱을 활용하고, 협업 도구를 도입하여 기능 간 팀워크를 촉진하고 있습니다. 경쟁이 치열한 시장에서 데이터 과학 및 예측 분석의 잠재력을 최대한 활용하고자 하는 조직에게는 인재 부족과 기술 격차를 메우는 것이 중요합니다.

주요 시장 동향

증강 분석자동화를 통한 데이터 과학 혁신

증강 분석은 글로벌 데이터 과학 및 예측 분석 시장에 혁명을 일으키고 있습니다. 이 추세에는 인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML) 알고리즘을 데이터 분석 도구에 통합하여 의사 결정 프로세스를 자동화하고 개선하는 것이 포함됩니다. 증강 분석 플랫폼은 숨겨진 패턴을 자동으로 발견하고, 통찰력을 생성하고, 심지어 비즈니스 사용자에게 조치를 제안하여 전문적인 데이터 과학 전문 지식의 필요성을 줄일 수 있습니다.

이러한 추세는 데이터 분석을 민주화하여 더 광범위한 전문가가 데이터의 힘을 활용할 수 있도록 합니다. 기업은 증강 분석 솔루션을 채택하여 데이터 기반 의사 결정을 빠르고 효율적으로 내려 경쟁 우위를 확보하고 있습니다. 자동화 및 데이터 기반 통찰력에 대한 수요가 계속 증가함에 따라 증강 분석이 시장을 지배하게 되어 그 어느 때보다 더 쉽게 접근하고 영향력이 커질 것입니다.

설명 가능한 AI예측 분석에서 투명성과 신뢰 보장

설명 가능한 AI(XAI)는 데이터 과학 및 예측 분석 시장에서 점점 더 중요해지고 있습니다. AI 및 ML 모델이 다양한 비즈니스 프로세스에 통합됨에 따라 투명성과 해석 가능성에 대한 요구가 커지고 있습니다. XAI 기술을 사용하면 데이터 과학자와 비즈니스 사용자가 AI 모델이 특정 예측을 하는 이유를 이해하고 잠재적인 편향을 발견하며 공정성과 규정 준수를 보장할 수 있습니다.

이러한 추세는 특히 의료, 금융 및 법률 서비스와 같은 산업에서 AI 기반 의사 결정에 대한 신뢰를 구축해야 할 필요성에서 비롯됩니다. 조직이 윤리적이고 편향 없는 예측을 시도함에 따라 XAI는 예측 분석 솔루션의 중요한 구성 요소가 되고 있습니다. 앞으로 몇 년 동안 XAI는 시장 트렌드로서 계속해서 두각을 나타낼 것이며, AI 도입과 관련된 윤리적 및 규제적 과제를 해결할 것입니다.

Edge Analytics네트워크 가장자리에서의 실시간 통찰력

Edge 분석은 실시간 데이터 처리 및 분석을 데이터 생성 소스에 더 가깝게 제공하여 데이터 과학 및 예측 분석 환경을 혁신하고 있습니다. 사물 인터넷(IoT) 장치와 센서가 확산됨에 따라 조직은 즉각적인 분석을 통해 실행 가능한 통찰력을 얻어야 하는 엄청난 양의 데이터에 직면하게 됩니다.

Edge 분석을 통해 조직은 네트워크 가장자리에서 데이터를 처리하고 분석하여 대기 시간을 줄이고 더 빠른 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 추세는 제조, 의료, 자율 주행차와 같은 산업에서 특히 중요한데, 이러한 산업에서는 실시간 통찰력이 운영 효율성과 안전에 중요합니다.

IoT 기기 도입이 계속 증가함에 따라 엣지 분석은 데이터 과학 및 예측 분석에서 주류 관행이 될 것으로 예상되며, 조직이 비즈니스 속도로 데이터에서 가치를 추출할 수 있는 기능을 제공합니다.

데이터 프라이버시 및 윤리책임 있는 데이터 과학 보장

데이터 프라이버시 및 윤리는 데이터 과학 및 예측 분석 시장을 점점 더 형성하고 있습니다. 데이터 침해가 증가하고 데이터의 윤리적 사용에 대한 우려가 증가함에 따라 조직은 데이터 보호와 책임 있는 데이터 처리를 우선시해야 하는 압박을 받고 있습니다.

결과적으로 데이터 과학자와 조직은 강력한 데이터 프라이버시 조치를 구현하고 GDPR 및 CCPA와 같은 데이터 보호 규정을 준수하며 윤리적인 AI 관행을 채택하는 데 주력하고 있습니다. 이러한 추세는 프라이버시와 공정성을 존중하는 AI 모델 개발로 확대되어 예측 분석 솔루션이 정확할 뿐만 아니라 윤리적이고 규정을 준수하도록 보장합니다.

데이터 프라이버시와 윤리는 계속해서 중요한 시장 추세가 될 것이며, 데이터 과학 및 예측 분석 솔루션의 개발에 영향을 미치고 조직이 데이터 중심 세계에서 데이터를 책임감 있게 사용하는 방식을 형성합니다.

산업별 분석 솔루션수직 분야에 맞게 예측 분석 조정

글로벌 데이터 과학 및 예측 분석 시장은 산업별 분석 솔루션으로의 추세를 목격하고 있습니다. 조직은 모든 분야에 맞는 단일 분석 접근 방식이 다양한 수직 분야의 고유한 과제와 요구 사항을 해결하지 못할 수 있음을 인식하고 있습니다.

결과적으로 데이터 과학 및 예측 분석 제공업체는 의료, 금융, 소매, 에너지와 같은 특정 산업에 맞게 솔루션을 조정하고 있습니다. 이러한 산업별 솔루션은 각 부문의 특정 요구 사항과 사용 사례에 최적화된 사전 구축된 모델, 템플릿 및 분석 도구를 제공합니다.

이러한 추세를 통해 조직은 해당 산업에 맞게 명확하게 설계된 분석 솔루션을 활용하여 데이터에서 더 많은 가치를 얻을 수 있습니다. 또한 성공적인 예측 분석 구현을 위해서는 도메인 전문성과 산업 지식이 중요하다는 인식이 커지고 있음을 보여줍니다.

세그먼트별 인사이트

구성 요소 인사이트

솔루션 세그먼트

데이터 과학 및 예측 분석 세그먼트의 솔루션은 데이터 과학자와 비즈니스 사용자 모두에게 사용자 친화적이고 접근하기 쉬운 방식으로 설계되었습니다. 이러한 솔루션은 종종 사용자 친화적인 인터페이스, 드래그 앤 드롭 기능 및 사전 구축된 템플릿과 함께 제공되어 조직이 광범위한 기술 전문 지식 없이도 분석 프로젝트를 구현하기 쉽습니다. 이러한 구현 용이성으로 인해 솔루션 채택이 가속화됩니다.

기업은 데이터 및 분석 요구 사항과 함께 성장할 수 있는 확장 가능한 솔루션이 필요합니다. 데이터 과학 및 예측 분석 솔루션은 다양한 데이터 볼륨과 복잡성을 수용하도록 설계되었습니다. 조직이 데이터 이니셔티브와 분석 프로젝트를 확장함에 따라 이러한 솔루션은 더 큰 데이터 세트와 더 복잡한 분석을 처리하도록 원활하게 확장될 수 있습니다.

배포 인사이트

클라우드 세그먼트

클라우드 배포는 하드웨어 및 인프라에 대한 상당한 사전 자본 투자의 필요성을 없애줍니다. 대신 조직은 사용한 컴퓨팅 리소스에 대해서만 비용을 지불하는 종량제 모델을 선택할 수 있습니다. 이러한 비용 효율성은 예산 제약이 있는 중소기업(SME)에게 특히 매력적입니다.

클라우드 기반 데이터 과학 및 예측 분석 솔루션은 온프레미스 대안에 비해 빠르게 배포할 수 있습니다. 이러한 출시 속도 이점을 통해 조직은 분석 프로젝트를 신속하게 시작하고 더 빨리 인사이트를 얻고 변화하는 시장 역학에 신속하게 대응할 수 있습니다.

클라우드 배포는 인터넷에 연결된 모든 곳에서 분석 도구와 데이터에 쉽게 액세스할 수 있도록 해줍니다. 이러한 접근성은 지리적으로 분산된 팀 간의 협업을 촉진하여 데이터 과학자, 분석가 및 의사 결정권자가 원활하게 협력하고 손쉽게 통찰력을 공유할 수 있도록 합니다.

클라우드 기반 데이터 분석 솔루션은 데이터 스토리지, 데이터 웨어하우징 및 머신 러닝 플랫폼과 같은 다른 클라우드 서비스와 통합할 수 있습니다. 이러한 통합은 데이터 수집에서 모델 배포에 이르기까지 종단 간 데이터 분석 프로세스를 간소화하여 효율성을 높이고 분석 워크플로의 마찰을 줄입니다.

지역 통찰력

북미

북미 기업, 특히 미국은 초기 단계에서 데이터 중심 문화를 받아들였습니다. 다양한 부문의 조직은 정보에 입각한 의사 결정, 고객 경험 개선 및 운영 최적화에 있어 데이터의 가치를 인식합니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식으로 인해 데이터 분석 도구, 플랫폼 및 인재에 대한 상당한 투자가 이루어졌습니다.

북미 지역은 규모와 다양한 경제로 인해 방대한 양의 데이터에 액세스할 수 있습니다. 고객 행동에서 시장 동향에 이르기까지 이러한 풍부한 데이터는 데이터 과학자와 분석가가 예측 분석 모델을 개발하고 미세 조정할 수 있는 이상적인 환경을 제공합니다. 풍부하고 다양한 데이터 세트의 가용성은 이 분야의 혁신과 실험을 촉진합니다.

최근 개발

• 2023년 2월, '지금 구매하고 나중에 지불'을 제공하는 Afterpay는 Cloudera의 Cloudera Data Platform(CDP)을 선택하여 실시간 사기 탐지 시스템을 구축했습니다. 이 솔루션을 통해 Afterpay는 고급 머신러닝 및 스트리밍 분석 알고리즘을 실행하여 실시간 사기 활동을 탐지하고 방지할 수 있습니다. 이를 통해 고객에게 안전하고 신뢰할 수 있는 경험을 제공할 수 있습니다.
• 2022년 10월에 개최된 Google Cloud Next '2022에서는 AI와 ML, 데이터 분석, 보안 분야에서 다양한 획기적인 기술을 발표했습니다.Google의 목표는 조직이 다양한 클라우드 공급업체와 플랫폼에서 다양한 소스, 저장 형식, 분석 방식의 데이터를 사용하여 요구 사항을 충족할 수 있도록 하는 높은 적응성, 접근성, 안정성을 갖춘 데이터 클라우드를 제공하는 것이었습니다.

주요 시장 참여자

• Accenture plc
• Vention, Inc.
• Absolutdata Analytics Pvt. Ltd.
• Salesforce, Inc.
• Manthan Software Services Pvt. Ltd.
• LatentView Analytics Private Limited
• Oracle Corporation
• SG Analytics, Inc.
• Mu Sigma Inc.
• Fractal Analytics Private Limited