소프트웨어 유형별(데이터베이스, 데이터 관리), 배포 모드별(클라우드 기반, 온프레미스), 수직별(BFSI, 제조), 최종 사용자별(대기업, 중소기업), 지리적 범위 및 예측별 글로벌 빅데이터 소프트웨어 시장 규모

빅데이터 소프트웨어 시장 규모 및 예측

빅데이터 소프트웨어 시장 규모는 2022년에 1,825억 6,000만 달러로 평가되었으며, 2030년까지 5,571억 3,000만 달러에 도달할 것으로 예상되며, 2023년부터 2030년까지 연평균 성장률 XX%로 성장할 것으로 예상됩니다.

엄청난 양의 데이터 증가와 모바일 앱 및 IoT 기기 수의 급증은 빅데이터 소프트웨어 시장을 앞으로 이끌고 있습니다. 글로벌 빅데이터 소프트웨어 시장 보고서는 시장에 대한 전체적인 평가를 제공합니다. 이 보고서는 시장에서 상당한 역할을 하는 주요 세그먼트, 추세, 추진력, 제약, 경쟁 환경 및 요소에 대한 포괄적인 분석을 제공합니다.

글로벌 빅데이터 소프트웨어 시장 정의

빅데이터는 기하급수적으로 확장되는 방대한 데이터 모음을 말합니다. 너무 방대하고 복잡해서 기존 데이터 관리 시스템에서는 제대로 저장하거나 분석할 수 없는 데이터 세트입니다. 볼륨데이터의 볼륨은 중요. 저밀도의 비정형 데이터를 빅데이터로 대량 처리해야 합니다. 이는 Twitter 데이터 피드, 웹사이트나 모바일 앱의 클릭 스트림 또는 센서 지원 장비와 같은 가치 없는 데이터일 수 있습니다. 이는 특정 비즈니스의 경우 수십 기가바이트의 데이터일 수 있습니다. 속도데이터를 수신하고 (아마도) 조치하는 속도를 속도라고 합니다. 데이터는 디스크에 복사되는 대신 일반적으로 메모리에 직접 스트리밍됩니다. 일부 인터넷 연결 스마트 가젯은 실시간 또는 거의 실시간으로 작동하여 순간적인 평가와 대응이 필요합니다.

다양성은 제공되는 다양한 유형의 데이터를 말합니다. 기존 데이터 형식은 잘 구조화되어 있어 관계형 데이터베이스로 간단히 가져올 수 있었습니다. 빅데이터의 증가로 인해 새로운 비정형 데이터 유형이 발전했습니다. 텍스트, 오디오, 비디오와 같은 비정형 및 반정형 데이터 유형은 의미를 도출하고 메타데이터를 제공하기 위해 추가 사전 처리가 필요합니다. 업계 영향력 있는 인사, 학자 및 기타 주요 이해 관계자에 따르면, 빅 데이터는 의심할 여지 없이 지난 수년 동안 모든 종류의 현대 산업에서 게임 체인저였습니다. 빅 데이터가 우리의 일상 생활에 계속 스며들면서, 초점은 과장된 광고에서 벗어나 그 응용 분야에서 진정한 가치를 발견하는 방향으로 옮겨갔습니다. 대부분의 기업은 빅 데이터 프로젝트를 구현할 때 수많은 목표를 염두에 두고 있습니다. 대부분 기업의 주요 목적은 고객 경험을 개선하는 것이지만, 다른 목표로는 비용 절감, 더 나은 타겟팅 마케팅, 기존 운영 간소화가 있습니다. 최근의 데이터 침해로 인해 보안 개선이 빅 데이터 프로젝트가 수용하려는 주요 목표가 되었습니다.

증권거래위원회(SEC)는 빅 데이터를 사용하여 금융 시장 활동을 추적합니다. 그들은 현재 네트워크 분석 및 자연어 프로세서를 사용하여 금융 시장에서 불법 거래 활동을 포착하고 있습니다. 빅데이터는 소매 거래자, 대형 은행, 헤지 펀드 및 금융 시장의 소위 '빅 보이'가 거래 분석, 거래 전 의사 결정 지원 분석, 감정 측정 및 예측 분석 등을 위해 활용합니다. 자금 세탁 방지, 수요 기업 위험 관리, "고객을 알아라" 및 사기 완화는 모두 이 시장에서 빅데이터에 크게 의존합니다. 1010data, Streambase Systems, Panopticon Software, Nice Actimize 및 Quartet FS는 업계의 빅데이터 공급업체 중 일부입니다.

글로벌 빅데이터 소프트웨어 시장 개요

사물 인터넷의 센서에서 생성되는 엄청난 양의 데이터로 인해 빅데이터 소프트웨어에 대한 수요는 시간이 지남에 따라 증가했습니다(IoT). 또한 데이터 관리 및 분석 소프트웨어의 최첨단 기술인 인공 지능/머신 러닝(ML)의 부상과 신흥 시장의 빠른 디지털화가 결합되어 글로벌 수요가 증가하고 있습니다. 또한, 증가하는 기술 투자에 힘입어 현대 기업에서 데이터의 중요성이 커지면서 현재 비즈니스 프로세스에 대한 심층적 평가가 이루어지고 있으며, 이는 시장 확장을 촉진하고 있습니다. 소셜 미디어와 멀티미디어의 등장으로 인해 구조화되거나 구조화되지 않은 형식으로 과도한 데이터 흐름을 생성한 사물 인터넷(IoT)으로 인해 기업에서 수집하는 데이터 양이 지속적으로 확대되고 있습니다. 예를 들어, 지난 2년 동안 전 세계 데이터의 약 90%가 생성되었습니다.

기계와 인간이 생성하는 데이터는 일반적인 비즈니스 데이터보다 10배 더 빠른 속도로 증가하고 있습니다. 예를 들어, 기계 데이터는 인간 데이터보다 50배 더 빠른 속도로 증가하고 있습니다. 빅데이터는 본질적으로 소비자 중심적이고 지향적입니다. 대부분의 데이터는 '항상 접속된' 고객에 의해 생성됩니다. 대부분의 사람들은 다양한 가젯과 (소셜) 애플리케이션을 통해 데이터를 소비하고 생산하는 데 하루에 4~6시간을 보냅니다. 클릭, 스와이프 또는 커뮤니케이션을 할 때마다 전 세계 어딘가의 데이터베이스에 새로운 데이터가 생성됩니다. 이제 모든 사람이 주머니에 스마트폰을 가지고 있기 때문에 생성되는 데이터 양이 엄청납니다.

기업 데이터의 양이 증가하고, 기술이 급속히 발전하고, 스마트 기기의 평균 판매 가격이 떨어지면서 방대한 양의 구조화되고 구조화되지 않은 데이터가 생성됩니다. 기업에서 수집하는 데이터의 80% 이상이 기존의 관계형 데이터베이스에 저장되지 않습니다. 구조화되지 않은 문서, 소셜 미디어 게시물, 기계 로그, 사진 및 기타 소스가 데이터가 갇힌 곳입니다. 많은 기업이 구조화되지 않은 데이터의 홍수에 대처하기 위해 고군분투하고 있습니다. 빅데이터 솔루션은 모든 규모의 기업, 특히 클라우드 컴퓨팅 시대의 데이터를 처리하는 데 필수적입니다. 최대의 가치를 추출하기 위해 여러 빅데이터 및 데이터 분석 소스를 집계하고 관리하기 위한 프레임워크가 필요하다는 것은 부인할 수 없습니다.

사용자는 빅데이터 플랫폼에 회사 활동에 대한 민감한 데이터와 정보를 보관합니다. 그러나 문서 관리 및 저장에는 다양한 위험과 약점이 있습니다. 플랫폼이 인기를 얻으면서 데이터 침해, 예상치 못한 사고, 애플리케이션 취약성 및 정보 손실에 대한 보안 우려가 점점 더 커지고 있습니다. 정보 보안 및 개인 정보 보호에 대한 우려는 교육 및 연구, 연방 정부 기관, 금융 서비스를 포함한 다양한 산업의 수익에 영향을 미칠 수 있습니다. 이는 회사의 평판을 심각하게 손상시킬 수 있으며 결과적으로 경영진의 신뢰를 떨어뜨릴 수 있습니다. 결과적으로 형사 처벌 및 법적 반박이 적용될 수 있습니다. 사이버 범죄자는 민감한 정보와 데이터를 데이터베이스와 클라우드에 보관함으로써 주요 회사 정보를 방해하고 불법 거래에 참여할 수 있습니다.

AI, 머신 러닝, IoT, 블록체인 및 데이터 분석과 같은 기술을 사용하면 빅데이터 환경이 변화하고 있습니다. 이러한 기술을 빅데이터와 통합하면 기업은 시각화 기능을 개선하여 복잡한 데이터를 시각적 표현을 통해 보다 사용 가능하고 접근하기 쉽게 만들 수 있습니다. 머신 러닝 기술은 비즈니스 인텔리전스 시스템에서 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 분석하는 데 활용됩니다. 최종 사용자는 데이터를 분석하고 머신 러닝과 데이터 분석을 빅데이터 기술과 결합하여 대상 고객에게 도달하기 위한 상품, 판매 및 수량에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이를 통해 최종 사용자는 미래 상황을 예측하고 운송 및 공급망 구성 요소를 보다 효율적으로 처리할 수 있습니다. 기업은 AI 솔루션을 사용하여 실시간 통찰력을 얻어 네트워크 보안을 개선하고 디지털 기업을 가속화하며 더 나은 고객 경험을 제공할 수 있습니다. 빅데이터 플랫폼과 AI를 결합하면 비즈니스 프로세스, 의사 결정 속도 및 고객 경험이 모두 개선됩니다.

이러한 기술의 수용이 증가함에 따라 시장이 발전할 것으로 예상됩니다. 시장의 주요 업체는 AI 및 기타와 같은 핵심 기술을 기반으로 개선된 솔루션을 제공하기 위해 다른 회사와 계약을 체결하기 위해 노력하고 있습니다. 모든 조직의 모든 데이터에 대한 문제는 항상 여러 위치와 형태로 보관된다는 것입니다. 재무가 공급 비용, 급여 및 기타 재무 데이터를 추적하고, 제조 현장의 기계 정보가 생산 부서의 데이터베이스에 통합되지 않은 경우, 생산 비용을 살펴보는 것과 같은 기본적인 활동이 관리자에게 압도적일 수 있습니다. 빅데이터의 경우 사일로 문제가 더 심각해집니다. 이는 엄청난 양의 데이터와 다양한 내부 및 외부 소스, 충족해야 하는 다양한 보안 및 개인 정보 보호 요구 사항 때문입니다. 레거시 시스템도 역할을 하여 분석 목적으로 데이터 통합을 어렵게 만들거나 불가능하게 만듭니다.

글로벌 빅데이터 소프트웨어 시장세분화 분석

글로벌 빅데이터 소프트웨어 시장은 소프트웨어 유형, 배포 모드, 수직, 최종 사용자 및 지역을 기준으로 세분화됩니다.

소프트웨어 유형별 빅데이터 소프트웨어 시장

• 데이터베이스
• 데이터 분석 및 도구
• 데이터 관리
• 데이터 애플리케이션
• 핵심 기술

소프트웨어 유형을 기준으로 시장은 데이터베이스, 데이터 분석 및 도구, 데이터 관리, 데이터 애플리케이션 및 핵심 기술로 세분화됩니다. 데이터 분석 및 도구는 비즈니스에서 분석 도입 추세가 증가함에 따라 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다.

배포 모드별 빅데이터 소프트웨어 시장

• 클라우드 기반
• 온프레미스

배포 모드에 따라 시장은 클라우드 기반과 온프레미스로 세분화됩니다. 예상 기간 동안 퍼블릭 클라우드 세그먼트가 더 큰 시장 점유율을 차지할 것입니다. 퍼블릭 클라우드는 타사가 유지 관리하고 소유한 네트워킹, 하드웨어, 스토리지, 애플리케이션, 서비스 및 인터페이스의 모음으로, 다른 조직과 개인에게 제공됩니다. 이러한 비즈니스는 기본 기술을 최종 고객에게 숨기는 확장성이 뛰어난 데이터 센터를 만듭니다. 퍼블릭 클라우드는 매우 간단하거나 반복적인 작업을 자주 처리하기 때문에 실행 가능합니다. 예를 들어, 전자 메일은 다소 간단한 애플리케이션입니다. 결과적으로 클라우드 서비스 제공자는 환경을 최적화하여 많은 수의 고객에게 서비스를 제공할 수 있습니다.

마찬가지로, 퍼블릭 클라우드 스토리지 및 컴퓨팅 제공자는 이러한 특정 작업 부하를 충족하도록 하드웨어와 소프트웨어를 최적화합니다. 반면, 기존 데이터 센터는 매우 다양한 애플리케이션과 워크로드를 지원하기 때문에 최적화하기 어렵습니다. 퍼블릭 클라우드는 회사에서 추가 처리 주기를 필요로 하는 복잡한 데이터 분석 프로젝트를 진행하는 경우 매우 유용할 수 있습니다. 또한 조직은 온프레미스 스토리지보다 기가바이트당 비용이 낮은 퍼블릭 클라우드에 데이터를 저장하기로 선택할 수 있습니다. 대용량 데이터를 위한 퍼블릭 클라우드의 가장 시급한 과제는 보안 요구 사항과 허용 가능한 지연 정도입니다.

수직별 빅데이터 소프트웨어 시장

• BFSI
• 정부 및 국방
• 의료 및 생명 과학
• 제조
• 소매 및 소비재
• 미디어 및 엔터테인먼트

수직별로 시장은 BFSI, 정부 및 국방, 의료 및 생명 과학, 제조, 소매 및 소비재, 미디어 및 엔터테인먼트로 세분화됩니다. BFSI 세그먼트는 수직적 기준으로 예측 기간 내내 더 큰 시장 규모를 차지할 것으로 예상됩니다. 빅데이터는 수익을 높이고 비용을 절감하는 방법으로 많은 산업에서 주목을 받고 있습니다. BFSI, 제조, 소매 및 소비재, 정부 및 국방, 의료 및 생명 과학, 통신 및 IT, 미디어 및 엔터테인먼트, 운송 및 물류, 기타 수직적 분야는 빅데이터 소프트웨어를 가장 많이 도입하는 분야입니다. 예측 기간 동안 BFSI 세그먼트는 더 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 서비스에 대한 고객 피드백을 실시간으로 추적해야 할 필요성으로 인해 BFSI 산업 분야에서 빅데이터 도입이 증가하고 있습니다.

최종 사용자별 빅데이터 소프트웨어 시장

• 대기업
• 중소기업

최종 사용자를 기준으로 시장은 대기업과 중소기업으로 세분화됩니다. 대기업은 이러한 조직이 대량의 데이터를 처리하기 때문에 시장을 활성화할 것으로 예상됩니다.

지역별 빅데이터 소프트웨어 시장

• 북미
• 유럽
• 아시아 태평양
• 기타 지역

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