빅 데이터 및 분석 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, 유형별(데이터 통합, 데이터 저장 및 데이터 표현), 애플리케이션별(IoT 및 M2M) 및 2035년 지역 예측

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빅데이터 및 분석 시장 개요

글로벌 빅데이터 및 분석 시장은 2026년 4,446억 3천만 달러에서 2035년까지 1,3338억 달러에 달하고, 2026년에서 2035년 사이 연평균 성장률(CAGR) 13%로 성장할 것으로 예상됩니다.

빅 데이터 및 분석은 운영 비즈니스 인텔리전스를 생성하는 방대하고 복잡한 데이터 세트를 관리하고 분석하는 기술과 관련됩니다. 이러한 데이터 세트는 소셜 미디어, 스마트 IoT 장치 및 거래 시스템에서 나오는 ''3대 볼륨, 속도 및 다양성'이라는 속성으로 인해 빅 데이터로 알려져 있습니다. 이러한 데이터에는 기존 방법이 적용되지 않으므로 데이터 시각화, 데이터 마이닝 및 데이터 학습 알고리즘과 같은 최신 도구가 사용됩니다. 이 프로세스에는 사전 정의된 형식이나 데이터베이스를 사용하여 수집된 데이터를 초기화하고, 유지 관리, 데이터 처리 및 확장된 데이터 분석이 포함됩니다. 시각화와 같은 기술은 데이터 세트를 지도나 그림으로 변환하여 이상 현상, 추세 및 기타 패턴을 더 쉽게 식별할 수 있도록 해줍니다. 분석 도구는 사내에서 제공되거나 고객 분석, 공급망, 마케팅, 위험 평가 및 직원에게 SaaS(Software-as-a-Service) 솔루션으로 제공됩니다.

빅데이터 분석은 의료, BFSI, 소매 및 제조 부문에서 구현되며 비즈니스 환경을 근본적으로 변화시켰습니다. 이는 데이터 패턴 식별과 미래 추세 예측을 통해 의사 결정을 개선하고 효율성을 높이며 고유한 고객 경험을 제공하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 소매 분야에서는 타겟 마케팅 활동을 실시하기 위해 고객 행동에 중점을 두고 있으며, 의료 분야에서는 치료 접근 방식을 강조하여 더 나은 진료를 육성합니다. 설명적, 예측적, 처방적 분석 방법은 비즈니스 혁신에 적용되며 추가 개발을 위해 시장 요구 사항과 통찰력에 적응합니다. 이러한 이유만으로도 조직이 중요한 정보 흐름을 표로 작성하고 생산성을 향상하며 혁신을 촉진함으로써 얻을 수 있는 경쟁 우위가 드러납니다.

코로나19 영향

시장 성장을 가속화하기 위해 의료 분야의 데이터 활용도 향상

글로벌 코로나19 팬데믹은 전례가 없고 충격적이었습니다. 시장은 팬데믹 이전 수준에 비해 모든 지역에서 예상보다 높은 수요를 경험하고 있습니다. CAGR 증가로 반영된 급격한 시장 성장은 시장 성장과 수요가 팬데믹 이전 수준으로 복귀했기 때문입니다.

코로나19가 발생하는 동안 빅데이터 및 분석 애플리케이션은 모니터링, 예측 및 시간표 작성을 지원했습니다. 임상의들은 대규모 데이터 세트를 기반으로 감염 빈도를 추적하고, 감염되기 쉬운 지리적 위치를 찾고, 감염이 발생할 가능성이 있는 지역을 대략적으로 파악하여 감염의 출현을 예방할 수 있었습니다. 첨단 기술은 임상 시험 결과를 평가하고 최상의 성분 조합을 결정하는 방법을 단순화하여 백신 개발을 향상시켰습니다. 첨단 기술은 임상 시험 결과를 평가하고 최상의 성분 조합을 결정하는 방법을 단순화하여 백신 개발을 향상시켰습니다. 사회적 거리두기, 격리 조치 및 자원 할당에 대한 정책을 안내하는 데이터 기반 통찰력을 통해 공중 보건 대응도 개선되었습니다. 이 시기의 혁신은 의료 관행을 재편하고 대비를 개선하고 글로벌 건강 결과를 향상시키는 분석의 중요성을 강조했습니다.    

최신 트렌드

시장을 주도하기 위해 인공지능과 머신러닝을 활용

인공 지능과 기계 학습 기술을 통합하여 이러한 빅 데이터 및 분석 도구가 향상되면서 다양한 비즈니스 조직에서 이러한 도구에 대한 거대한 시장이 창출되고 있습니다. 자동화된 소프트웨어는 빅 데이터 세트를 분석하여 인공 지능에 의한 자동화로 인해 대용량 데이터를 고속으로 처리하고 계산 오류를 최소화합니다. 그러나 데이터가 심하게 구조화된 경우에도 기존 알고리즘은 결과에 기여하는 데이터의 모든 조합과 상호 의존성을 포착하지 못하므로 예측과 의사 결정이 향상됩니다. 이러한 통합을 통해 조직은 실시간 정보를 캡처하고 고객 관계를 맞춤화하며 효율성을 향상하고 위험을 완화할 수 있습니다. AI와 머신러닝의 통합은 동적 가격 책정 기술, 신용카드 사기 탐지 및 공급망 관리를 통해 여러 부문에 걸쳐 빅데이터의 적용을 점차 확대하고 있습니다.

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빅데이터 및 분석 시장 세분화

유형별

유형에 따라 글로벌 시장은 데이터 통합, 데이터 저장 및 데이터 표현으로 분류될 수 있습니다.

• 데이터 통합: 데이터 통합에는 다양한 소스 시스템의 데이터를 결합하여 분석용 단일 데이터베이스를 형성하는 작업이 포함됩니다. 기업은 클라우드의 소스인 내부 시스템에서 나오는 데이터의 분산된 특성과 관련된 문제를 다루고 있습니다. 데이터 환경의 복잡성 문제 증가로 인해 데이터 통합 ​​시장은 전 세계적으로 성장하고 있습니다. 고급 통합 도구는 데이터 프로파일링, 품질 관리, 데이터 품질을 강화하는 거버넌스 등의 기능을 제공합니다. 클라우드 기반 솔루션의 채택이 증가함에 따라 이러한 솔루션, 특히 데이터 캡처 및 분석에 대한 수요도 증가합니다.

• 데이터 저장소: 데이터 저장소는 하나 또는 여러 소스의 대량 정보를 안전하게 보관하는 기술에 사용됩니다. 또한 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 강력하게 처리할 수 있는 솔루션의 필요성이 더욱 중요해졌습니다. 점점 더 많은 기업이 더 빠르고 비용 효율적인 클라우드 솔루션으로 전환하고 있기 때문에 데이터 스토리지 및 관련 솔루션의 경우 특히 그렇습니다. 기업은 현장과 클라우드에 있는 리소스의 조합을 제공하는 회사를 선택하기 시작했습니다. 예를 들어 SSD 및 분산 파일 시스템과 같은 저장 매체의 새로운 기술은 데이터 검색 속도와 안정성을 향상시키고 있습니다.

• 데이터 프레젠테이션: 데이터 프레젠테이션은 그래픽 및 서면 보고서와 같은 도구를 통해 빅데이터 분석에서 수집된 자료를 제시하는 일반적인 프로세스입니다. 복잡한 데이터 분석을 지원하기 때문에 데이터 시각화를 지원하는 자연스럽고 사용하기 쉬운 도구에 대한 필요성이 증가했습니다. 대시보드, 대화형 보고서, 강력한 소프트웨어와 같은 데이터 시각화 도구는 급속히 필수가 되어가고 있습니다. 개인과 조직은 다양한 부문에 걸쳐 실시간 데이터를 받아 적시에 올바른 결정을 내립니다. 이러한 프레젠테이션 도구는 AI를 통해 자동화되고 있으며 이를 통해 프로그래밍 언어를 이해하지 못하는 사용자도 복잡한 데이터를 사용할 수 있습니다.

애플리케이션 별

글로벌 시장은 애플리케이션에 따라 LoT와 M2M으로 분류할 수 있습니다.

• LoT: 사물 인터넷(IoT)은 센서와 스마트 기기를 통해 방대한 데이터를 생성하는 장치를 연결합니다. 이러한 데이터를 분석하려면 장치 성능, 사용자 활용도, 생산성에 대한 통찰력을 얻기 위한 빅데이터 분석이 필요합니다. 예측 분석을 통해 장비 고장을 사전에 예측할 수 있어 고장이 나기 전에 유지보수를 수행할 수 있습니다. IoT와 빅데이터는 스마트 시티, 의료, 제조 산업 등 특정 분야의 효율성을 향상시킵니다. 이러한 보완 기능은 실시간 감시 및 제어를 향상시키며 광범위한 비즈니스에 적용될 수 있습니다.

• M2M: M2M(Machine to Machine)은 기기 간의 직접적인 통신을 의미하며 제조 및 물류 산업의 자동화를 촉진합니다. M2M 통신 상호작용 데이터는 빅데이터 분석을 통해 수집 및 처리되어 프로세스의 특정 추세를 파악하고 전체 프로세스를 최적화합니다. 실시간 제어 기술의 적용은 유지 관리 계획에서 예측 기술의 사용을 용이하게 하기 위해 장비의 상태와 생산성을 모니터링하는 기능을 의미합니다. M2M 분석은 리소스를 관리하고, 비용을 절감하며, 정보에 입각한 의사결정을 보장함으로써 조직을 개선합니다. 이를 통해 비용이 절감되고 전반적인 조직 생산성이 향상됩니다.

시장 역학

시장 역학에는 시장 상황을 나타내는 추진 및 제한 요인, 기회 및 과제가 포함됩니다.

추진 요인

시장을 활성화하기 위한 기하급수적인 데이터 생성

데이터의 양은 175제타바이트에 이를 것으로 추산되며 빠른 속도로 세계 최대 규모로 성장하고 있다. 이러한 유입은 소셜 미디어, IoT 장치, 디지털 거래 및 기타 여러 온라인 활동을 포함한 다양한 출처에서 발생하며, 이로 인해 고도로 정의되고 식별되지 않은 대량의 데이터가 생성됩니다. 조직에서 데이터 양이 증가함에 따라 이를 관리하고 분석하는 것이 어려워졌습니다. 이로 인해 분석을 수행하고 유용한 데이터를 찾아내는 데 필요한 복잡한 분석을 위한 솔루션이 필요합니다. 기업은 기계 학습, 인공 지능, 클라우드 컴퓨팅과 같은 첨단 기술을 사용하여 처리하고 분석합니다. 빅데이터 및 분석 시장의 성장. 이는 기업이 효율성과 패턴을 이해하고 심지어 증거 기반 결정을 내리도록 도와줌으로써 데이터 중심으로 변화하는 세계에서 기업을 유리한 위치에 놓을 수 있습니다.

클라우드 컴퓨팅의 부상은 시장 확대를 위해 혁명을 일으켰습니다.

클라우드 컴퓨팅은 상업 부문이 데이터 저장 및 컴퓨팅에 접근하는 방식을 완전히 변화시키기 위해 크게 성장했습니다. 클라우드 분석을 구현하면 조직은 인프라에 상당한 초기 투자를 하지 않고도 크고 복잡한 데이터 통찰력을 얻을 수 있습니다. 또한 이러한 변화를 통해 컴퓨팅 리소스에 대한 정밀한 제어가 가능해지며 기업은 최적의 성능과 낮은 오버헤드를 얻을 수 있습니다. 중소기업은 주로 저렴한 가격과 구현과 관련된 단순성으로 인해 클라우드에 진입할 수 있으며 초기에 대규모 조직에서 구현한 분석 도구를 얻을 수 있습니다. 클라우드 컴퓨팅은 또한 조직이 보다 신속하게 효과적인 결정을 내릴 수 있도록 하고 동시에 기업이 데이터 저장 및 분석의 확장성을 쉽게 확장하여 유연성을 높일 수 있도록 실시간 데이터 처리를 향상시킵니다.

억제 요인

높은 인프라 비용과 복잡성으로 인해 시장이 저해됨

빅데이터 및 분석의 적용에는 하드웨어, 소프트웨어 및 인력에 대한 다양한 자본 집약적 비용 및 기타 비용이 수반될 수 있습니다. 많은 중소기업에서 빅 데이터 솔루션을 채택하는 것은 사치가 아닙니다. 이는 많은 기업이 이를 감당할 수 없거나 운영에 통합할 수 없음을 의미합니다. 고성능 서버 및 스토리지 시스템과 관련된 비용과 데이터 분석 도구 비용은 상당히 높으며 리소스가 제한된 기업에는 어려움을 초래할 수 있습니다. 게다가 빅 데이터 시스템을 생성하고 구현하기 위한 하드웨어, 소프트웨어 및 운영 요구 사항으로 인해 채택이 더욱 어려워지고 있습니다. 전문 직원이 데이터를 분석하는 것은 물론 저장해야 한다는 요구 사항도 비용의 또 다른 원인입니다. 이러한 과제는 중소기업의 빅 데이터 사용 효과를 감소시키고 데이터 기반 의사 결정에 크게 의존하는 산업 내에서 경쟁 우위를 감소시킬 수 있습니다. 그러나 이는 조직이 직면한 과제 중 일부이지만 클라우드 솔루션의 개발을 통해 옵션의 가격이 저렴해지고 확장성이 향상되었습니다.

기회

다양한 산업 분야에 걸쳐 수요 증가로 시장 기회 창출

빅데이터 및 분석에 대한 요구 사항은 의료, 금융, 소매 및 제조 산업에 적용되면서 크게 확대되고 있습니다. 이 분야의 기업과 기관은 추세 및 결과 예측을 위한 예측 분석, 고객 그룹을 기반으로 한 제품/서비스 차별화를 위한 고객 분석 등의 분석을 성공적으로 구현하고 있습니다. 제조 부문의 빅 데이터는 공급망 및 예측 유지 관리를 통해 생산성을 높입니다. 공유, 관리 및 재무의 품질을 향상시키기 위한 의료 분석은 위험 관리, 사기 추적 및 고객 평가에 이를 사용합니다. 업계에서 다양한 의사 결정을 내리는 데 있어 데이터의 중요성을 인식하면서 향상된 분석 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 또한 각 부문에서 경험하는 복잡성은 솔루션 제공업체가 빅데이터와 분석을 통합하고 적용하여 각 부문의 고유한 문제를 해결함으로써 시장을 강력하고 성장시킬 수 있는 기회임을 나타냅니다.

도전

데이터 개인 정보 보호 및 보안 위험이 시장에 도전

조직이 대량의 정보를 축적하고 분석하면 사이버 공격에 대한 취약성이 증폭되므로 데이터 보호가 중요한 문제가 됩니다. 기업 내 다양한 ​​활동을 관리하는 데 빅데이터 분석이 점점 더 많이 사용됨에 따라 데이터 유출 위험이 증가하고 일반 데이터 보호 규정(GDPR)과 같은 엄격한 규정 준수가 증가하고 있습니다. 여기에는 데이터 보호에 대한 엄격한 규정을 실행하는 것이 포함되지만, 엄청난 양의 데이터를 처리하는 것은 어려운 작업입니다. 조직 내 데이터 유출은 비용이 많이 들고 벌금이 부과될 수 있으며 평판에 심각한 타격을 줄 수 있습니다. 이러한 이유로 인해 많은 조직에서 빅 데이터 분석을 채택하는 데 시간이 걸릴 수 있습니다. 따라서 조직은 이러한 위험에도 불구하고 빅 데이터의 힘을 활용하기를 기대하므로 빅 데이터 처리에 있어 더 높은 수준의 보안 및 규정 준수 조치가 필요합니다.

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빅데이터 및 분석 시장 지역별 통찰력

• 북아메리카

북미는 전 세계적으로 빅 데이터 및 분석 시장 점유율이 가장 큰 소비자이며, 미국 빅 데이터 및 분석 시장은 이 위치에 특히 중요합니다. 이 지역은 빅 데이터를 위한 새로운 솔루션을 만드는 기술 회사, 연구 센터 및 스타트업의 지원 환경을 제공합니다. 실리콘 밸리와 같은 글로벌 기술 주도 비즈니스 핫스팟은 금융, 의료 및 소매 자금 분석 인프라와 같은 대기업 부문의 시장과 시장에 활력을 불어넣습니다. 미국은 신기술, 특히 빅데이터 처리에 사용되는 AI와 머신러닝 통합 분야에서 선두를 달리고 있습니다. 더욱이, 우호적인 규제 구조의 존재와 데이터 보호에 대한 강조가 높아지는 것도 북미 지역에 도움이 되며 리더십을 유지하는 데 도움이 됩니다.

• 유럽

유럽의 빅데이터 및 분석 시장은 데이터 생성 증가와 향상된 통신 시스템 사용으로 인해 빠르게 성장하고 있습니다. 분석 도구는 효율성을 높이고 회사 내에서 더 나은 결정을 내리기 위해 조직에서 인기를 얻고 있습니다. GDPR과 같은 규칙은 데이터 관리 관행을 강화하고 분석 솔루션에 대한 신뢰를 강화하는 데 도움이 됩니다. 향상된 분석에 대한 요구 사항은 업계에서 이점을 요구함에 따라 증가할 것입니다.

• 아시아

빅데이터 및 분석 시장은 중국, 인도 등 국가에서 일어나고 있는 디지털 혁신으로 인해 아시아 태평양 지역에서 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다. BFSI, 의료, 소매 등의 산업은 스마트폰 및 기타 IoT 장치의 사용 증가와 함께 데이터 생성을 주도하고 있습니다. 스마트 시티를 위한 정부 이니셔티브는 수요를 더욱 촉진하여 지속적인 시장 성장을 보장합니다.

주요 산업 플레이어

주요 업계 플레이어는 시장 확장을 주도하는 혁신을 통해 경쟁 우위를 유지합니다.

업계의 주요 업체들은 단순한 시장 상태를 피하는 데 도움이 되는 주요 전략으로 제품 개발과 혁신을 강조합니다. AI 및 ML 기술을 통해 해당 솔루션은 빅 데이터에서 더 많은 통찰력을 제공합니다. 기업에서 AI 및 ML을 구현하면 복잡한 데이터 작업을 수행하고 숨겨진 패턴을 식별하여 더 나은 예측을 얻을 수 있습니다. 분석 기능이 내장된 클라우드에서 호스팅되는 애플리케이션은 클라우드 공간의 유연성과 개방성으로 인해 더 많은 인기를 얻고 있습니다. 지식 개발의 이러한 지속적인 발전은 효율성과 생산성을 높이고, 의사 결정 프로세스를 지원하며, 역동적인 환경에서 경쟁력을 보장하는 요구 사항에 대한 명확한 솔루션에 대한 증가하는 요구를 해결합니다.

최고의 빅 데이터 및 분석 회사 목록

• Microsoft (U.S.)
• MongoDB (U.S.)
• Predikto (U.S.)
• Informatica (U.S.)
• CS (U.S.)
• Blue Yonder (U.S.)
• Azure (U.S.)
• Software AG (Germany)
• Sensewaves (France)
• TempoIQ (U.S.)
• SAP (Germany)
• OT (Israel)
• IBM (U.S.)
• Cyber Group (France)
• Splunk (U.S.)

주요 산업 발전

2023년 12월: AWS는 최근 데이터, 분석 및 인공 지능을 결합한 향상된 Amazon SageMaker를 출시했습니다. 클라우드 기반 SageMaker Unified Studio를 사용하면 사용자는 조직 내에서 그리고 무한한 사용 사례를 위해 AWS에서 제공하는 다양한 분석, ML 및 AI 서비스 전반에 걸쳐 데이터에 쉽게 액세스할 수 있습니다. 새로운 기능에는 다양한 소스의 데이터를 통합하고 원활한 데이터 액세스를 위해 SaaS 애플리케이션과 제로 ETL 통합을 제공하는 SageMaker Lakehouse가 포함됩니다. 이 플랫폼은 SQL 분석, ML 모델 교육 및 생성 AI를 지원하므로 고객은 이미 이러한 새로운 기능을 탐색하고 있는 저명한 파트너와 함께 데이터 처리 및 의사 결정을 위한 강력한 도구를 활용할 수 있습니다.

보고서 범위

이 연구는 포괄적인 SWOT 분석을 포함하고 시장 내 향후 개발에 대한 통찰력을 제공합니다. 시장 성장에 기여하는 다양한 요소를 조사하고, 향후 시장 궤도에 영향을 미칠 수 있는 광범위한 시장 범주와 잠재적 응용 프로그램을 탐색합니다. 분석에서는 현재 추세와 역사적 전환점을 모두 고려하여 시장 구성 요소에 대한 전체적인 이해를 제공하고 잠재적인 성장 영역을 식별합니다.

빅 데이터와 분석은 AI, ML, 클라우드 컴퓨팅과 같은 도구를 통해 실행 가능한 통찰력을 제공하고 효율성을 개선하며 혁신을 주도함으로써 산업에 혁명을 일으켰습니다. 높은 비용 및 데이터 보안과 같은 과제가 지속되는 반면, 기술 발전과 의료, 소매, BFSI 등 부문 전반의 수요 증가는 시장의 성장 잠재력을 강조합니다. 북미 등 지역 시장은 탄탄한 인프라로 선두를 달리고 있으며, 아시아 태평양 지역은 디지털 혁신으로 급속한 성장을 경험하고 있습니다. 주요 업체들은 지속적으로 혁신하여 이 역동적인 분야에서 경쟁력과 적응성을 확보하고 있습니다. 시장의 진화는 전 세계적으로 조직에 권한을 부여하여 더 나은 의사 결정과 지속 가능한 성장을 촉진하도록 설정되었습니다.