빅 데이터 및 데이터 엔지니어링 서비스 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, 유형별 (데이터 모델링, 데이터 통합, 데이터 품질 및 분석), 애플리케이션 (마케팅 및 영업, 금융, 운영 및 인적 자원 및 법률), 지역 통찰력 및 2025 년에서 2033 년까지 예측

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빅 데이터 및 데이터 엔지니어링 서비스 시장 보고서 개요

2024 년의 글로벌 빅 데이터 및 데이터 엔지니어링 서비스 시장 규모는 2,400 억 달러로 추정되었으며, 예측 기간 동안 CAGR에서 2033 년까지 5,475 억 달러로 증가 할 것으로 예상됩니다.

빅 데이터는 기존 데이터 처리 도구를 사용하여 관리하고 처리하기 어려운 크고 복잡한 데이터 세트를 말합니다. 여기에는 종종 실시간 또는 거의 실시간 시간으로 대량의 데이터 수집, 스토리지, 처리 및 분석이 포함됩니다. 반면에 데이터 엔지니어링 서비스는 데이터 처리를위한 시스템 및 인프라의 설계, 개발, 테스트 및 유지 보수에 엔지니어링 원칙의 실제 적용에 중점을 둔 서비스입니다. 

빅 데이터 및 데이터 엔지니어링 서비스 시장은 여러 가지 이유로 성장하고 있습니다. 빅 데이터 및 데이터 엔지니어링 서비스 시장은 산업 전반의 데이터 중심 의사 결정 프로세스의 채택으로 인해 상당한 성장을 겪고있었습니다. 조직과 개인이 생성 한 데이터 볼륨의 기하 급수적 인 성장은 대규모 데이터 세트를 효율적으로 처리하고 처리 할 수있는 솔루션에 대한 수요를 불러 일으켰습니다.

Covid-19 영향

전염병 기간 동안 디지털 혁신에 대한 강조 증가로 인해 시장은 수요 증가에 직면했습니다.

전 세계 Covid-19 Pandemic은 전례가없고 비틀 거리며, 빅 데이터 및 데이터 엔지니어링 서비스 시장은 전염병 전 수준에 비해 모든 지역에서 예상보다 높은 수요를 겪고 있습니다. CAGR의 갑작스런 증가는 시장의 성장에 기인하며, 유행성이 끝나면 결절 전 수준으로 돌아 오는 수요가 발생합니다.

전염병은 산업 전반의 디지털 혁신 이니셔티브를 가속화했습니다. 조직은 불확실성을 탐색하기 위해 민첩하고 데이터 중심의 중요성을 깨달았습니다. 이로 인해 디지털 이니셔티브를 지원하기 위해 빅 데이터 및 데이터 엔지니어링 서비스에 대한 투자가 증가했습니다.

최신 트렌드

시장보다 효율적인 AI 및 머신 러닝 통합에 중점을 둡니다.

빅 데이터 및 데이터 엔지니어링 서비스 시장은 다른 시장만큼 역동적입니다. 통합인공 지능 (AI) 및 머신 러닝 (ML)빅 데이터 플랫폼으로 예측 분석 및 자동화 기능이 향상됩니다. 이 추세는보다 지능적이고 데이터 중심 의사 결정 프로세스를 지원합니다.

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빅 데이터 및 데이터 엔지니어링 서비스 시장 세분화

유형별

유형에 따르면 시장은 데이터 모델링으로 분류 될 수 있습니다.데이터 통합, 데이터 품질 및 분석.

서비스 측면에서 데이터 모델링은 가장 큰 세그먼트입니다. 데이터 모델링은 데이터베이스 내에서 구조와 관계를 추상적으로 표현하는 프로세스입니다. 여기에는 데이터 구성 방식에 대한 이해를 촉진하기 위해 엔티티, 속성 및 관계를 정의하는 것이 포함됩니다. 데이터 통합에는 서로 다른 소스의 데이터를 결합하고 통합하여 통합 된 견해를 제공합니다. 데이터가 조직 전체에서 정확하고 일관되며 분석 할 수 있도록합니다. 데이터 품질은 데이터의 정확성, 완전성, 일관성, 신뢰성 및 적시성을 나타냅니다. 신뢰할 수있는 비즈니스 결정을 내리는 데 높은 데이터 품질을 보장하는 것이 필수적입니다. 분석에는 데이터 내에서 의미있는 패턴 및 통찰력의 발견, 해석 및 의사 소통이 포함됩니다. 통계 분석, 데이터 마이닝, 예측 모델링 및 기계 학습을 포함한 다양한 기술을 포함합니다.

응용 프로그램에 의해

응용 프로그램을 기반으로 시장은 마케팅 및 영업, 금융, 운영 및 인적 자원 및 법적으로 나눌 수 있습니다.

서비스 측면에서 영업 금융은 가장 큰 부문입니다.  빅 데이터를 사용하면 대형 데이터 세트의 분석이 고객 행동, 선호도 및 구매 패턴에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이 정보는 대상 마케팅 캠페인과 개인화 된 고객 경험을 만드는 데 사용됩니다. 빅 데이터 분석은 패턴, 이상 및 시장 동향에 대한 대규모 데이터 세트를 분석하여 금융 기관이 위험을 평가하고 관리하는 데 도움이됩니다. 이는 투자, 대출 및 기타 재무 활동에 대한 정보에 근거한 결정을 내리는 데 중요합니다. 빅 데이터 분석은 인벤토리 수준, 수요 예측 및 물류에 실시간 가시성을 제공하여 공급망 운영 최적화를 지원합니다. 이를 통해 조직은 운영을 간소화하고 비용을 줄이는 데 도움이됩니다. 빅 데이터는 인재 획득 프로세스에 활용되어 이력서, 소셜 미디어 프로필 및 기타 적절한 후보자를 식별하기위한 기타 데이터 소스를 분석합니다. 이것은 채용 프로세스의 효율성을 향상시킵니다. 빅 데이터 분석은 예측 모델링, 사례 결과 분석 및 연구를 위해 법률 분야에서 사용됩니다. 법률 전문가는 데이터를 활용하여보다 정보에 입각 한 결정을 내리고 사례 전략을 개선 할 수 있습니다.

운전 요인

기하 급수적 인 데이터의 성장은 시장에서 수요를 증가 시켰습니다.

조직과 개인이 생성 한 엄청난 양의 데이터는 전례없는 속도로 성장하고 있습니다. 빅 데이터 및 데이터 엔지니어링 서비스는이 대량의 데이터에서 귀중한 통찰력을 관리, 처리 및 추출하는 데 필수적입니다. 전 세계적으로 생성 된 데이터의 양은 전례없는 속도로 성장하고 있습니다. 여기에는 소셜 미디어, 센서, IoT 장치, 비즈니스 거래 등과 같은 다양한 소스의 데이터가 포함됩니다. 빅 데이터 솔루션은 대량의 데이터를 효율적으로 처리하도록 설계되었습니다. 데이터의 기하 급수적 인 성장은 빅 데이터 및 데이터 엔지니어링 서비스 시장의 기본 원동력입니다. 데이터가 계속 증가함에 따라, 부피, 속도 및 다양성이 증가함에 따라 조직은 데이터 내에서 가치를 활용하여 고급 데이터 관리 및 처리 기능에 대한 수요를 유도하기위한 확장 가능하고 효율적인 솔루션을 모색합니다.

디지털 혁신 이니셔티브는 시장 수요에 영향을 미쳤습니다.

조직은 현대 비즈니스 환경에서 경쟁력을 유지하기 위해 디지털 혁신을 진행하고 있습니다. 빅 데이터 및 데이터 엔지니어링 서비스는 이러한 이니셔티브를 가능하게하고 지원하는 데 중요한 역할을하며 비즈니스가 더 민첩하고 데이터 중심이되도록 도와줍니다. 디지털 혁신 이니셔티브는 빅 데이터 및 데이터 엔지니어링 서비스 시장의 성장을위한 중요한 동인입니다. 디지털 혁신에는 디지털 기술을 비즈니스 운영의 다양한 측면으로 통합하여 조직이 가치를 제공하고 제공하는 방식을 근본적으로 변화시킵니다. 디지털 혁신을위한 푸시는 빅 데이터 및 데이터 엔지니어링 서비스 시장의 성장을위한 주요 촉매제입니다. 조직이보다 데이터 중심, 민첩하며 고객 중심이되기 위해 노력함에 따라 대규모 데이터 세트에서 통찰력을 효과적으로 관리하고 도출 할 수있는 기술 및 서비스에 대한 수요가 계속 증가하고 있습니다. 이러한 방식 으로이 요소는 빅 데이터 및 데이터 엔지니어링 서비스 시장 성장을 초래했습니다.

구속 요인

데이터 개인 정보 및 보안 문제로 인해 시장의 추세가 감소합니다.

데이터 개인 정보 및 보안에 대한 우려가 더욱 두드러졌습니다. 조직이 많은 양의 민감한 데이터를 수집하고 처리함에 따라, 위반 및 무단 액세스로부터 데이터 보호를 보장하는 데 중점이 높아집니다. 결과적으로 시장에서 추세가 감소 할 것입니다.

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빅 데이터 및 데이터 엔지니어링 서비스 시장 지역 통찰력

시장은 주로 유럽, 라틴 아메리카, 아시아 태평양, 북미 및 중동 및 아프리카로 분리됩니다.

북미 지역은 고급 기술 인프라로 인해 시장을 지배합니다.

북미는 최대의 빅 데이터 및 데이터 엔지니어링 서비스 시장 점유율을 보유하고 있습니다. 이 지역은 높은 수준의 디지털화로 잘 확립 된 IT 생태계를 보유하고있어 빅 데이터 및 데이터 엔지니어링 서비스의 채택에 도움이됩니다. 빅 데이터 스페이스의 주요 업체를 포함한 세계 최고의 기술 회사는 북미에 본사를두고 있습니다. Google, Amazon, Microsoft, IBM 등과 같은 회사는 상당한 입지를 가지고 있으며 시장 에서이 지역의 지배력에 기여합니다. 북미는 빅 데이터 및 데이터 엔지니어링을 포함한 최첨단 기술에 중점을 둔 수많은 혁신 허브, 연구 센터 및 학술 기관의 본거지입니다. 이러한 기관의 존재는 혁신, 연구 및 고급 솔루션의 개발을 촉진합니다. 북미 기업은 역사적으로 기술 솔루션의 초기 채택 자였습니다. 혁신 문화와 새로운 기술에 투자하려는 의지는 빅 데이터 및 데이터 엔지니어링 서비스 채택에있어 지역의 리더십에 기여합니다.

주요 업계 플레이어

주요 플레이어는 시장 확장을위한 혁신 및 협업에 중점을 둡니다.

빅 데이터 및 데이터 엔지니어링 서비스 시장의 주요 업체는 크고 복잡한 데이터 세트에서 가치 관리 및 추출과 관련된 다양한 제품, 솔루션 및 서비스를 제공하는 회사입니다. 이 회사들은 혁신을 주도하고 산업 동향을 형성하며 데이터의 힘을 활용하려는 조직의 다양한 요구를 해결하는 데 중추적 인 역할을합니다. 주요 기업은 연구 개발에 투자하여 시장에서 앞서 나가고 있습니다. 그들은 새로운 기능, 기술 및 접근 방식을 도입하여 신흥 문제를 해결하고 고객의 진화하는 요구를 충족시켜 혁신을 위해 노력합니다. 주요 플레이어는 종종 전략적 파트너십 및 인수에 참여하여 제품 포트폴리오를 확장하고 기능을 향상시킵니다. 이를 통해 경쟁력을 유지하고 빅 데이터 및 데이터 엔지니어링의 다양한 측면을 다루는 엔드 투 엔드 솔루션을 제공하는 데 도움이됩니다. 많은 주요 플레이어는 전 세계적으로 존재하며 다른 지역의 고객에게 서비스를 제공합니다. 그들은 조직이 빅 데이터 및 데이터 엔지니어링 솔루션의 이점을 극대화 할 수 있도록 고객 지원, 교육 및 전문 서비스를 제공합니다.

최고의 빅 데이터 및 데이터 엔지니어링 서비스 회사 목록

• Accenture(Ireland)
• Capgemini(France)
• KPMG(Netherlands)
• Course5(U.S.)
• Sigmoid(U.S.)

산업 개발

2022 년 11 월 :Accenture는 일본 데이터 과학 회사 인 Albert Inc를 인수하여 데이터 및 AI 기능을 확장했습니다.

보고서 적용 범위

이 보고서는 시장에 영향을 미치는 질적 및 정량적 요인에 대한 광범위한 연구를 제공합니다. 온라인 평판 서비스 산업에 대한 전반적인 매크로 및 마이크로 뷰를 제공합니다. 이 연구는 온라인 평판 관리 서비스 시장에 대한 광범위한 연구와 함께 보고서를 프로파일 링하여 예측 기간에 영향을 미치는 회사를 설명합니다. 자세한 연구는 또한 세분화, 기회, 산업 개발, 동향, 성장, 규모, 공유, 제약 및 기타와 같은 요소를 검사함으로써 포괄적 인 분석을 제공합니다.

또한 국제 시장 제한에 대한 코비드 포스트 199 Pandemic의 영향과 업계가 어떻게 회복되고 전략이 보고서에 명시 될 것인지에 대한 깊은 이해도 설명합니다. 마지막으로, 경쟁 환경은 또한 경쟁 환경의 명확성을 제공하기 위해 자세히 검토되었습니다.