데이터화 시장 - 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측, 2018-2028, 유형별 세분화(행동 데이터화, 소셜 데이터화, 지리공간 데이터화, 거래 데이터화, 센서 데이터화), 애플리케이션별 세분화(블록체인, AIOps, 인지 컴퓨팅, 엣지 컴퓨팅, FinOps, 기타), 수직별 세분화(BFSI, 의료, IT 및 통신, 소매, 정부 및 국방, 제조, 미디어 및 엔터테인먼트), 지역별, 경쟁

글로벌 데이터화 시장은 예측 기간 동안 건강한 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. "데이터화"라는 용어는 다양한 유형의 정보를 디지털 데이터로 변환하는 프로세스를 말하며, 이를 분석하여 비즈니스 의사 결정을 내리는 데 사용할 수 있습니다. 데이터화 시장은 비즈니스 목적으로 데이터를 수집, 분석 및 활용하는 데 특화된 성장하는 산업을 말합니다. 데이터화는 특히 데이터 수집, 저장 및 분석과 같은 분야에서 기술의 발전으로 인해 점점 더 보편화되었습니다. 디지털 장치, 센서 및 온라인 플랫폼이 확산됨에 따라 방대한 양의 데이터가 지속적으로 생성됩니다. 이 데이터는 소셜 미디어 상호 작용, 온라인 거래, IoT 장치, 센서 및 기타 디지털 소스와 같은 소스에서 나올 수 있습니다. 데이터화는 산업에 혁명을 일으키고, 데이터 중심 의사 결정을 가능하게 하며, 사회의 다양한 측면에서 혁신적인 변화를 가져올 잠재력이 있습니다.

데이터화 시장은 점점 더 많은 회사가 경쟁 우위를 확보하기 위해 데이터를 활용하려고 하면서 최근 몇 년 동안 엄청난 성장을 보였습니다. 이 시장에는 데이터 분석 기업, 소프트웨어 기업, 데이터 브로커, 컨설팅 기업 등 광범위한 기업이 포함됩니다.

글로벌 데이터화 시장의 주요 원동력에는 데이터 가용성 증가, 데이터 기반 의사 결정의 중요성 증가, 인공 지능 및 머신 러닝과 같은 고급 분석 기술의 부상이 포함됩니다. 이러한 추세가 비즈니스 환경을 계속 형성함에 따라 데이터화 시장은 계속해서 성장하고 진화하여 모든 규모의 기업에 새로운 기회와 과제를 제공할 가능성이 높습니다.

데이터 가용성 증가가 시장 성장을 촉진

대량의 데이터 가용성은 데이터화 성장의 주요 원동력 중 하나입니다. 인터넷과 디지털 기술의 부상으로 매일 더 많은 데이터가 생성되고 있습니다. 이 데이터는 소셜 미디어, 센서, 연결된 장치 등 다양한 소스에서 제공될 수 있습니다.

데이터화는 이 데이터를 비즈니스 의사 결정을 내리고 성과를 개선하는 데 사용할 수 있는 귀중한 통찰력과 지식으로 전환하는 프로세스를 말합니다. 이 데이터를 분석하고 해석함으로써 기업은 고객, 운영 및 시장에 대한 더 깊은 이해를 얻고 이러한 지식을 사용하여 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

점점 더 많은 데이터가 발견됨에 따라 기업은 경쟁 우위를 확보하기 위해 데이터화로 전환하고 있습니다. 데이터화 및 데이터 기반 의사 결정 시장은 빠르게 성장하고 있으며, 기업은 데이터에서 통찰력을 추출하는 데 도움이 되는 기술과 도구에 많은 투자를 하고 있습니다.

전반적으로, 증가하는 데이터 가용성은 데이터화 성장을 주도하고 있으며, 이러한 추세는 앞으로도 계속될 것으로 예상됩니다.

무료 샘플 보고서 다운로드 데이터 기반 의사 결정의 중요성 증가로 인해 데이터화에 대한 수요 증가

데이터 기반 의사 결정의 중요성이 커짐에 따라 데이터화에 대한 수요가 증가했습니다. 데이터화는 다양한 유형의 정보를 컴퓨터 알고리즘을 사용하여 분석할 수 있는 구조화된 디지털 데이터로 변환하는 프로세스를 말합니다. 기업과 조직이 의사 결정을 위해 점점 더 데이터에 의존함에 따라 데이터화에 대한 필요성이 필수적이 되었습니다.

데이터화를 통해 기업은 소셜 미디어, 고객 피드백, 시장 동향을 포함한 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 분석하여 통찰력을 얻고 보다 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이를 통해 더 나은 결과, 효율성 증가, 비용 절감으로 이어질 수 있습니다. 예를 들어, 데이터화를 통해 기업은 운영에서 개선할 영역을 파악하고 공급망을 최적화하며 마케팅 노력을 보다 효과적으로 타겟팅할 수 있습니다.

데이터 기반 의사 결정이 금융, 의료, 소매, 제조를 포함한 많은 산업의 기본적인 부분이 되면서 최근 몇 년 동안 데이터화에 대한 수요가 기하급수적으로 증가했습니다. 빅 데이터와 고급 분석 도구의 등장으로 기업은 이제 통찰력을 얻고 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 데 사용할 수 있는 방대한 양의 데이터에 액세스할 수 있습니다. 그 결과, 데이터를 수집, 저장, 분석하는 능력은 오늘날의 빠르게 움직이는 데이터 중심 세계에서 경쟁력을 유지하려는 조직에 중요한 기술이 되었습니다.

다양한 애플리케이션을 위한 고속 및 저지연 무선 연결에 대한 수요 증가

인공지능(AI) 및 머신 러닝(ML)과 같은 고급 분석 기술의 부상은 데이터화의 성장에 중요한 역할을 했습니다. 이러한 기술을 통해 그 어느 때보다 더 빠르고 정확하게 방대한 양의 데이터를 처리하고 분석할 수 있게 되었습니다. AI 및 ML 알고리즘은 데이터의 패턴과 통찰력에서 학습하고 해당 학습을 기반으로 예측 및 권장 사항을 제시하도록 설계되었습니다. 그 결과, 기업과 조직은 이러한 기술을 사용하여 고객 행동, 시장 동향 및 운영에 영향을 미치는 기타 중요한 요소에 대한 더 깊은 이해를 얻고 있습니다. 또한 데이터화를 통해 AI와 ML은 방대한 양의 구조화되고 구조화되지 않은 데이터를 제공하여 학습할 수 있으므로 더 효과적으로 작동할 수 있습니다. 이러한 알고리즘에 더 많은 데이터를 제공하면 결과를 예측하고 인간이 볼 수 없는 패턴을 식별하는 데 있어 더욱 정확하고 효과적이 됩니다. 전반적으로 AI와 ML의 부상은 기업이 이러한 기술을 활용하여 경쟁 우위를 확보하고 고객과 운영을 더 잘 이해하려고 하기 때문에 데이터화 추세를 가속화했습니다.

데이터 품질이 좋지 않으면 잘못된 통찰력과 의사 결정으로 이어질 수 있습니다.

데이터 품질이 좋지 않으면 해당 데이터를 기반으로 한 통찰력과 의사 결정의 정확성과 신뢰성에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 분석 중인 데이터가 부정확하거나 불완전하면 잘못된 통찰력과 의사 결정으로 이어질 수 있습니다. 예를 들어, 데이터에 핵심 정보가 누락되었거나 오래된 경우 분석 중인 비즈니스 또는 산업의 현재 상태를 반영하지 못할 수 있습니다. 편향된 데이터는 잘못된 통찰력과 의사 결정으로 이어질 수도 있습니다. 분석 중인 데이터가 모집단을 대표하지 않거나 데이터를 수집한 사람의 편향을 반영하는 경우 편향이 발생할 수 있습니다. 분석 중인 데이터가 일관되지 않거나 모순되는 경우 잘못된 통찰력과 의사 결정으로 이어질 수 있습니다. 예를 들어, 서로 다른 데이터 소스가 상충되는 정보를 제공하는 경우 어느 소스가 더 정확한지 판단하기 어려울 수 있습니다. 중복, 잘못된 입력 또는 서식 불일치와 같은 데이터 오류도 해당 데이터를 기반으로 한 통찰력과 의사 결정의 정확성에 영향을 미칠 수 있습니다. 적절한 데이터 거버넌스가 없으면 데이터가 무질서해지거나 액세스하기 어렵거나 신뢰할 수 없게 되어 잘못된 통찰력과 의사 결정으로 이어질 수 있습니다. 따라서 데이터가 정확하고 완전하며 편향되지 않고 일관성이 있으며 적절하게 거버넌스되어 해당 데이터를 기반으로 잘못된 통찰력과 의사 결정을 내리는 것을 방지하는 것이 필수적입니다. 이는 데이터 프로파일링, 데이터 정리, 데이터 검증을 포함한 적절한 데이터 품질 관리 조치를 통해 달성할 수 있습니다.

최근 개발

• 2021년 Google은 Google Analytics 4라는 새로운 분석 및 데이터 시각화 도구 모음을 출시했습니다. 이 새로운 버전의 플랫폼은 모바일 앱과 웹 브라우저를 포함한 여러 채널과 기기에서 사용자 행동에 대한 보다 자세한 통찰력을 제공하도록 설계되었습니다. 또한 머신 러닝 알고리즘을 통합하여 기업이 추세와 기회를 보다 빠르게 식별할 수 있도록 돕습니다.
• IBM은 AI 및 데이터 분석 분야의 전문 지식을 활용하여 의료, 금융, 제조와 같은 산업을 위한 새로운 솔루션을 개발해 왔습니다. 2021년에 이 회사는 여러 데이터 소스를 통합하고 데이터 거버넌스, 분석 및 머신 러닝을 위한 도구를 제공하는 IBM Cloud Pak for Data라는 새로운 플랫폼을 출시했습니다.
• 2020년에 Oracle은 사용자가 데이터 시각화와 통찰력을 쉽게 만들고 공유할 수 있는 Oracle Analytics Cloud라는 새로운 플랫폼을 출시했습니다. 이 플랫폼은 또한 사용자가 데이터에서 숨겨진 패턴과 추세를 발견하는 데 도움이 되는 머신 러닝 및 AI 기능을 통합합니다.

시장 세분화

유형에 따라 시장은 행동 데이터화, 소셜 데이터화, 지리공간 데이터화, 거래 데이터화 및 센서 데이터화로 세분화됩니다. 애플리케이션에 따라 시장은 블록체인, AIOps, 인지 컴퓨팅, 엣지 컴퓨팅, FinOps 및 기타로 세분화됩니다. 수직적으로 시장은 BFSI, 의료, IT 및 통신, 소매, 정부 및 국방, 제조, 미디어 및 엔터테인먼트로 세분화됩니다.

회사 프로필

IBM Corporation, Oracle Corporation, Microsoft Corporation, SAP SE, Google Inc., Amazon Web Services, SAS Institute Inc., Teradata Corporation, Dell EMC, Hewlett-Packard Enterprise(HPE)는 글로벌 데이터화 시장에서 활동하는 주요 기업입니다.