데이터 과학 플랫폼 시장 규모 및 점유율, 구성 요소별(플랫폼, 서비스), 애플리케이션(마케팅 및 판매, 물류, 재무 및 회계, 고객 지원, 기타), 산업 분야(BFSI, 소매 및 전자 상거래, IT 및 통신, 운송) , 의료, 제조, 기타), 조직 규모(중소기업, 대기업), 배포 모드(클라우드, 온프레미스), 지역 예측, 산업 플레이어, 성장 통계 보고서 2024-2032

시장 전망:

데이터 과학 플랫폼 시장은 2023년에 1,279억 2천만 달러를 넘어섰고, 2024년부터 2032년까지 CAGR이 약 16.3% 증가해 2032년 말까지 4,979억 2천만 달러를 초과할 것으로 예상됩니다.

• Base Year Value (2023): USD 127.92 Billion
• CAGR (2024-2032): 16.3%
• Forecast Year Value (2032): USD 497.92 Billion
• Historical Data Period: 2019-2023
• Largest Region: North America
• Forecast Period: 2024-2032

시장 역학:

성장 동인 및 기회:

데이터 과학 플랫폼 시장의 성장을 이끄는 중요한 요인은 다양한 비즈니스 분야에서 고급 분석 및 인공 지능 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있다는 것입니다. 기업은 데이터 기반 통찰력을 활용하여 더 나은 결정을 내리고 시장에서 경쟁 우위를 확보할 수 있는 방법을 찾고 있습니다.

또한 시장 성장을 이끄는 또 다른 주요 요인은 데이터 과학 운영에 확장성, 유연성 및 비용 효율성을 제공하는 클라우드 기반 플랫폼의 채택이 증가하고 있다"&"는 것입니다. 데이터의 양과 복잡성이 증가함에 따라 조직은 대규모 데이터 세트를 처리하고 고급 분석 알고리즘을 보다 효율적인 방식으로 실행하기 위해 클라우드 솔루션으로 전환하고 있습니다.

데이터 과학 플랫폼 시장의 또 다른 기여 요인은 자동화 및 기계 학습 기능에 대한 강조가 커지고 있다는 것입니다. 기업은 데이터 과학 플랫폼 내에 기계 학습 알고리즘을 배포하여 반복 작업을 자동화하고 예측 모델링을 향상하며 의사 결정 프로세스를 개선하려고 합니다."&"

산업 제한:

데이터 과학 플랫폼 시장의 중요한 제약은 숙련된 데이터 과학자 및 분석가가 부족하다는 것입니다. 데이터 기반 통찰력에 대한 수요가 계속 증가함에 따라 조직은 복잡한 데이터 환경을 효과적으로 탐색하고 실행 가능한 인텔리전스를 제공할 수 있는 자격을 갖춘 전문가를 찾고 유지하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

더욱이, 또 하나의 중요한 제약은 데이터 개인 정보 보호 및 보안 문제에 대한 우려입니다. 데이터 침해 및 개인 정보 보호 규"&"정이 확산되면서 기업에서는 민감한 데이터를 공유하고 외부 데이터 과학 플랫폼에 의존하는 데 점점 더 주의를 기울이고 있습니다. 이로 인해 데이터 처리 및 분석 작업에 대한 조사 및 규정 준수 요구 사항이 강화되었습니다.

지역예보:

북미에서는 다양한 산업 분야의 기업에서 고급 분석 도구 채택이 증가함에 따라 데이터 과학 플랫폼 시장이 크게 성장하고 있습니다. 미국은 데이터 기반 의사결정 프로세스를 추진하기 위한 데이터 과학 플랫폼에 대한 수요가 높아 시장을 선도하고 있습니다. 캐나다에서는 또한 데이터에서 귀중한 통찰력을 얻기 위한 데이터 과학 플랫폼 구현이 증가하는 것을 목격하고 있습니다.

아시아 태평양 지역에서는 중국, 일본, 한국과 같은 국가에서 데이터 과학 플랫폼 시장이"&" 급속히 확장되고 있습니다. 중국은 다양한 산업 분야에서 빅데이터 분석 솔루션의 채택이 늘어나면서 시장의 주요 플레이어로 떠오르고 있습니다. 일본은 또한 비즈니스 인텔리전스 역량을 강화하기 위해 데이터 과학 플랫폼에 막대한 투자를 하고 있습니다. 한국은 운영 효율성을 개선하고 혁신을 추진하기 위해 데이터 과학 플랫폼에 대한 수요가 급증하고 있습니다.

유럽에서는 영국, 독일, 프랑스가 데이터 과학 플랫폼 시장의 주요 플레이어입니다. 영국은 기업이 데"&"이터 과학 플랫폼을 활용하여 경쟁 우위를 확보하는 등 데이터 과학 혁신의 최전선에 있습니다. 독일은 또한 의사결정에 빅데이터의 힘을 활용하기 위해 데이터 과학 플랫폼에 투자하고 있습니다. 프랑스에서는 비즈니스 프로세스를 최적화하고 데이터에서 귀중한 통찰력을 얻기 위해 데이터 과학 플랫폼의 채택이 증가하고 있습니다.

세분화 분석:

세분화 측면에서 글로벌 데이터 과학 플랫폼 시장은 구성 요소, 애플리케이션, 업종, 조직 규모, 배포 모드를 기준으로 분석됩니다.

요소

데이터 과학 플랫폼 시장은 구성 요소를 기반으로 플랫폼과 서비스로 분류될 수 있습니다. 플랫폼 부문에는 데이터 분석, 기계 학습 및 인공 지능에 사용되는 다양한 도구와 기술이 포함됩니다. 서비스 부문은 조직이 데이터 과학 플랫폼을 효과적으로 활용할 수 있도록 공급업체가 제공하는 컨설팅, 교육, 지원 및 관리 서비스로 구성됩니다.

애플리케이션

적용 측면에서 데이터 과학 플랫폼 시장은 마케팅 및 판매, 물류, 재무 및 회계, 고객 지원"&" 등으로 분류할 수 있습니다. 이러한 각 애플리케이션은 고객 타겟팅 및 참여 개선, 공급망 운영 최적화, 사기 탐지, 고객 서비스 경험 강화 등 다양한 목적을 위해 데이터 과학 플랫폼을 활용합니다.

업종별

데이터 과학 플랫폼 시장의 산업 부문에는 BFSI, 소매 및 전자 상거래, IT 및 통신, 운송, 의료, 제조 등이 포함됩니다. 다양한 업계에서는 데이터 과학 플랫폼을 사용하여 통찰력을 얻고, 데이터 기반 의사 결정을 내리고, 운영 효율성과"&" 고객 경험을 개선합니다.

조직 규모

데이터 과학 플랫폼 시장은 조직 규모에 따라 중소기업(SME)과 대기업으로 분류될 수 있습니다. 대기업은 고급 데이터 과학 플랫폼에 투자할 수 있는 자원을 보유하고 있는 반면, 중소기업은 경쟁력을 유지하고 고객과 시장에 대한 더 나은 이해를 얻기 위해 이러한 플랫폼을 점점 더 많이 채택하고 있습니다.

배포 모드

배포 모드 측면에서 데이터 과학 플랫폼 시장은 클라우드와 온프레미스로 분류될 수 있습"&"니다. 클라우드 배포는 확장성, 유연성, 비용 효율성을 제공하므로 많은 조직에서 선호하는 선택입니다. 그러나 일부 기업, 특히 규제 대상 산업에서는 더 나은 제어 및 데이터 보안을 위해 온프레미스 배포를 선호합니다.

경쟁 구도:

데이터 과학 플랫폼 시장의 경쟁 환경은 기존 기술 대기업부터 혁신적인 스타트업에 이르기까지 다양한 플레이어가 특징입니다. 주요 기업들은 고급 기계 학습 기능, 자동화된 분석, 기존 워크플로와의 원활한 통합을 통해 플랫폼을 강화하는 데 주력하고 있습니다. 시장에서는 혁신을 주도하고 사용자 경험을 개선하기 위해 연구 개발에 상당한 투자가 이루어지고 있습니다. 기업들은 또한 전략적 파트너십과 인수를 활용하여 제품 제공을 강화하고 시장 입지를 확대하고 있습니다"&". 이러한 역동적인 환경은 기업이 다양한 산업 전반에 걸쳐 강력한 데이터 과학 솔루션에 대한 증가하는 수요를 충족하기 위해 경쟁함에 따라 지속적인 발전과 적응성을 장려합니다.

최고의 시장 참여자

- IBM

- 마이크로소프트

- SAS

- Google

- 아마존 웹 서비스

- 데이터로봇

- 알테릭스

- 래피드마이너

- 크나임

- 팁코 소프트웨어