데이터 과학 및 머신 러닝 서비스 시장 규모, 공유, 성장 및 산업 분석, 유형 (컨설팅, 관리 서비스, 맞춤형 개발), 응용 프로그램 (예측 분석, 비즈니스 인텔리전스, 자연 언어 처리, 이미지 및 음성 인식, 데이터 엔지니어링) 및 2033 년까지의 지역 예측.

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데이터 과학 및 기계 학습 서비스 시장 개요

글로벌 데이터 과학 및 기계 학습 서비스 시장은 2024 년 20 억 2 천 2 백만 달러부터 2025 년에 245 억 5 천만 달러로 증가했으며 2033 년까지 20,937 억 달러에 이르렀으며 2025 년에서 2033 년까지 21.4%의 CAGR에 도달 할 것으로 예상됩니다.

세계는 그 어느 때보 다 더 많은 데이터를 생성하고 있습니다. 휴대 전화의 GPS 신호, 온라인 고객 리뷰 또는 IoT 장치 모니터링 공장 온도를 모니터링하든이 데이터 홍수는 스마트 시스템이 없으면 의미가 없습니다. 이것은 데이터 과학 및 기계 학습 서비스가 시작되는 곳입니다.

소매 업체가 적절한 제품을 은행에 대한 사기 행사를 플래그하는 AI 모델에 올바른 제품을 재고하는 데 도움이되는 예측 통찰력에서 DSML 서비스는 모든 부문에서 의사 결정을 변화시키고 있습니다. 오늘날 비즈니스는 데이터 만 원하지 않습니다. 그들은 똑똑하고 빠르며 실행 가능한 답변을 원하고 지금 그것을 원합니다.

기업은 원시 데이터를 전략적 힘으로 전환하는 것의 가치를 깨닫게되면서 기술적 기능뿐만 아니라 확장 성과 민첩성을 가져 오는 아웃소싱 된 DSML 서비스에 대한 수요가 급증하고 있습니다.

데이터 과학 및 기계 학습 서비스 시장에 영향을 미치는 글로벌 트렌드

DSML 서비스의 미국 관세 및 전 세계 공급망 이동

최근 몇 년 동안 미국 관세 정책은 글로벌 데이터 과학 및 머신 러닝 (DSML) 서비스 시장의 역학에 미묘하게 영향을 미치기 시작했습니다. 관세는 전통적으로 철강, 전자 제품 및 농산물과 같은 물리적 상품에 중점을 두었지만 DSML을 포함한 디지털 및 서비스 기반 산업에서 파급 효과가 점점 더 많이 느껴지고 있습니다.

관세로 인해 중국과 같은 국가의 GPU, 서버 및 전문 장비와 같은 하드웨어 수입 비용이 증가함에 따라 많은 미국 기반 기술 회사가 글로벌 소싱 및 개발 전략을 다시 방문하고 있습니다. 이에 따라 인도, 베트남 및 동유럽과 같은 강력한 DSML 기능을 갖춘 국가로의 계산 워크로드 및 데이터 엔지니어링 서비스로의 전환이있었습니다.

이 재구성은 직접 관세 관련 비용을 피하는 것이 아닙니다. 또한 공급망 탄력성의 광범위한 재평가와 점점 더 보호 주의적 지구 환경에서 서비스 제공 업체를 다양 화해야 할 필요성에 의해 주도되고 있습니다. 결과적으로, 몇몇 미국 회사는 확장 가능한 기계 학습 개발, 모델 교육 및 데이터 라벨링을 위해 해외 파트너를 활용하면서 중요한 지적 자산을 해상으로 유지하는 하이브리드 운영 모델을 개발하고 있습니다.

더욱이 국제 무역 협정을 둘러싼 불확실성으로 인해 기술 회사는 지정 학적 위험에 대해 헤지하게되었습니다. 여기에는 관세 중립 국가 또는 무역 안정성, 숙련 된 인재 및 유리한 데이터 보호법을 제공하는 지역에서 DSML 허브 설정이 포함됩니다.

요약하면, 관세는 코드 나 알고리즘에 직접 적용되지 않을 수 있지만, 미국 관세 정책에 의해 형성된 광범위한 무역 환경은 의심 할 여지없이 DSML 산업을보다 분산되고 전 세계적으로 분산 된 혁신 모델로 깎아 내고 있습니다.

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데이터 과학 및 기계 학습 서비스 시장 세분화

유형별

• 컨설팅 : 처음으로 DSML로 뛰어 들어 컨설팅으로 시작합니다. 환자 치료를 개인화하려고하는 의료 체인이든 노선을 최적화하려는 물류 회사이든 전략이 중요합니다. 컨설턴트는 비즈니스 문제를 정의하고 데이터 준비를 평가하며 최상의 AI 경로를 차트로 구성하는 데 도움이됩니다. 이러한 자문 역할에 대한 수요는 특히 사내 AI 건축가가없는 중형 회사에서 빠르게 증가하고 있습니다.

 

• 관리 서비스 : 일단 토대가 마련되면 많은 기업들이 관리 서비스 제공 업체에 운영을 넘겨주는 것을 선호합니다. 이 파트너는 ML 모델을 유지하고 알고리즘을 업데이트하며 시스템 건강을 모니터링합니다 24x7. 기술 도메인 이외의 회사의 경우이 모델은 전문 팀의 고용, 유지 및 교육의 오버 헤드없이 ML의 이점을 제공합니다. 예를 들어, 두바이에 기반을 둔 핀 테크 회사는 벵갈 루루 기반 서비스 제공 업체와 제휴하여 사기 탐지 시스템을 관리하여 실시간 경고의 30% 더 많은 효율성을 달성했습니다.

 

• 맞춤형 개발 : 상용 AI가 모든 사람에게 그것을 자르지는 않습니다. 특정 비즈니스 요구에 대해 카메라를 사용하여 제조 라인의 결함을 감지하거나 소셜 미디어 맞춤형 ML 모델에서 다국어 감정을 분석하는 것이 필수입니다. DSML을 단순한 지원 기능보다는 경쟁력있는 차별화 요소로 간주하는 비즈니스에 의해 사용자 정의 개발 서비스가 증가하고 있습니다.

응용 프로그램에 의해

• 예측 분석 : 고객 이탈, 제품 수요 또는 장비 실패를 예측할 수있는 예측 모델은 가장 인기있는 DSML 서비스 중 하나입니다. 통신, 에너지, 소매업 부문의 비즈니스는 이러한 도구를 사용하여 문제보다 앞서 나가고 새로운 기회를 포착합니다. 한 인도 통신 거인 한 사람은 푸네 기반 ML 서비스 회사가 수행 한 예측 모델링을 사용하여 고객 이탈을 17% 줄였습니다.

 

• 비즈니스 인텔리전스 : BI가 어제 숫자를 가진 대시 보드를 의미하는 시절은 사라졌습니다. ML로 구동되는 오늘날의 BI 플랫폼은 라이브 통찰력, 자동화 된 이상 탐지 및 자연어 쿼리를 제공합니다. 중소기업은 특히 고가의 라이센스 나 직원없이 고급 기능을 제공하는 아웃소싱 된 BI 서비스의 혜택을받습니다.

 

• NLP (Natural Language Processing) : 챗봇, 음성 비서 및 자동화 된 문서 판독은 모두 NLP에 의해 주도됩니다. 회사는 이제 NLP 서비스를 아웃소싱하여 고객 피드백을 더 잘 이해하고 HR 쿼리를 자동화하거나 전자 메일 응답을 작성하고 있습니다. 여러 인도 언어에 걸쳐 NLP를 전문으로하는 인도 기업은 특히 정부 이니셔티브 및 지역 전자 상거래 플랫폼이 지역 언어 지원을 우선시함에 따라 견인력을 얻고 있습니다.

 

• 이미지 및 음성 인식 : 소매에서 감시에 이르기까지 이미지 및 오디오 파일을 규모로 처리하는 기능은 변형 적으로 입증됩니다. 음식 배달 플랫폼은 최근 음성 인식을 사용하여 지원 통화를 자동화하여 평균 처리 시간을 45%줄였습니다. 이러한 서비스는 특히 보안, 자동차 및 건강 관리와 같은 부문에서 수요가 있습니다.

 

• 데이터 엔지니어링 : 머신 러닝은 훈련하는 데이터만큼 우수합니다. 데이터 청소, 창고 및 파이프 라인 자동화를 포함한 아웃소싱 데이터 엔지니어링 서비스가 중요합니다. 조직이 수년간의 지저분한 레거시 데이터에 앉아이 데이터를 잠금 해제하고 구조화 할 수있는 서비스 제공 업체는 Goldmine이 매우 인기를 얻고 있습니다.

시장 역학

운전 요인

시장 성장을 주도하기 위해 산업 전반의 데이터 볼륨의 폭발

클릭, 스 와이프 및 구매마다 데이터 트레일에 추가됩니다. 구조화되지 않은 데이터의 테라 바이트에 앉아있는 조직은 이제 그 가치를 도출 해야하는 압력을 받고 있습니다. DSML 서비스를 아웃소싱하면 회사가 거대한 내부 팀을 구축하지 않고도이 원시 자원을 통찰력으로 전환 할 수 있습니다.

시장 성장을 촉진하기 위해 신생 기업과 기술 중심 기업 간의 AI-First 접근

Edtech 플랫폼에서 ML을 사용하는 Edtech 플랫폼에서 디지털 시대에 태어난 위성 이미징 분석 비즈니스를 배포하는 Agri-Tech 회사에 학습 경로를 권장하는 것은 첫날부터 DSML을 수용하고 있습니다. 아웃소싱을 통해 신속하게 실험하고 성공적인 모델을 확장하며 기울어 진 상태를 유지할 수 있습니다.

구속 요인

데이터 개인 정보 보호 문제

환자 기록, 재무 이력 또는 생체 인식 정보와 같은보다 민감한 데이터가 아웃소싱 된 팀에 의해 처리되므로 개인 정보 보호 문제가 커졌습니다. 고객은 GDPR 및 인도의 데이터 보호 청구서와 같은 글로벌 표준을 밀폐 한 준수를 요구합니다. 서비스 제공 업체는 신뢰를 얻고 유지하기 위해 강력한 내부 프로세스 및 인증이 필요합니다.

비즈니스 상황의 부족

아웃소싱 된 ML 모델은 기술적으로 건전하지만 때로는 상황에 맞는 미세가 부족할 수 있습니다. 예를 들어, 미국 소매 고객을 위해 구축 된 모델은 현지화가 우선 순위를 정하지 않으면 인도 구매 행동을 잘못 해석 할 수 있습니다. DSML 팀에 "데이터"와 "비즈니스"를 모두 말하는 도메인 컨설턴트가 포함되지 않는 한, 이로 인해 재 작업 및 좌절이 발생합니다.

기회

도메인 별 DSML 서비스

핀 테크 사기 탐지 또는 농업 기술 이미지 분류에서만 Say를 전문화하는 DSML 제공 업체에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 고객은 일반적인 기능보다는 수직 전문 지식을 위해 프리미엄을 지불 할 준비가되었습니다.

AI 거버넌스 및 설명 성 서비스

기업이 AI 결정이 어떻게 이루어 지는지에 대한 규제 및 윤리적 조사에 직면함에 따라 설명 가능하고 감사 가능한 ML 시스템을 구축하는 서비스가 필요합니다. 윤리와 투명성을 개발 파이프 라인에 포함시킬 수있는 회사는 상당한 우위를 점할 것입니다.

도전

빠르게 진화하는 도구 세트 및 프레임 워크

오늘 Tensorflow, 내일 Py-Torch. 이 공간에서 업데이트를 유지하는 것은 어렵고 DSML 서비스 제공 업체는 지속적인 학습 및 R & D 투자가 필요합니다. 고객은 팀이 능숙 할뿐만 아니라 피가 나기를 기대합니다.

고위 인재 부족

주니어 데이터 과학자들은 풍부하지만 경험이 풍부한 ML 아키텍트 및 도메인 별 데이터 컨설턴트는 여전히 거의 없습니다. 이 병목 현상은 서비스 제공 업체가 한 번에 취할 수있는 대규모 프로젝트 수를 제한하여 데이터 과학 및 기계 학습 시장 성장을 방해합니다.

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데이터 과학 및 기계 학습 서비스 시장 지역 통찰력

• 북아메리카

미국 데이터 과학 및 기계 학습 시장은 Fortune 500 대 기업의 초기 채택과 활기찬 스타트 업 생태계 덕분에 DSML 서비스를위한 가장 큰 시장으로 남아 있습니다. AI 정책 및 자금 지원에 중점을 둔 미국의 초점은 기업 전반의 디지털 혁신을 계속 장려하고 예측 분석, 자율 시스템 및 실시간 데이터 엔지니어링 전반에 걸쳐 서비스 수요를 불러 일으키고 있습니다.

• 유럽

EU의 데이터 보호 표준은 준수 DSML 파트너에 대한 수요를 주도하고 있습니다. 독일 은행, 프랑스 공공 부문 및 영국 기반 소매 업체는 모두 법적 책임과 ML 성능의 균형을 맞출 수있는 회사에 아웃소싱하고 있습니다. 유럽은 또한 윤리적 AI 감사가 증가하여 규정 준수 중심 DSML 서비스를 큰 기회로 만들고 있습니다.

• 아시아

APAC는 데이터 과학 및 기계 학습 시장 점유율을위한 가장 빠르게 성장하는 지역이며 인도는 청구를 선도합니다. Bhashini (Language AI) 및 Gati Shakti (물류)와 같은 프로그램과 함께 정부의 Digital India 이니셔티브는 방대한 데이터 세트를 생성하고 스마트 분석에 대한 수요를 창출하고 있습니다. 동남아시아의 신생 기업은 전자 상거래, 교육 및 건강에 대한 응용을 위해 인도 및 중국 회사에 ML 서비스를 아웃소싱하고 있습니다.

주요 업계 플레이어

이 6 개의 회사는 혁신, 규모 및 부문의 영향을 통해 글로벌 DSML 서비스 환경을 형성하고 있습니다.

• Tata Consultancy Services (TCS) - 인도.
• 프랙탈 분석 - 인도
• 인식 - 미국/인도
• Deloitte AI Institute - 글로벌
• Laten-View Analytics-인도
• 데이터 로봇-미국

주요 개발

2023 년 9 월,Fractal Analytics는 산업 데이터 환경을 위해 설계된 No-Code Anomaly Detection 플랫폼 인 Eugenie.ai를 시작하여 DSML 공간에서 결정적인 움직임을 보였습니다. 시장은 복잡한 기계 학습 도구로 포화되어 있지만 Eugenie.ai는 실제적이고 긴급한 요구를 해결함으로써 즉시 눈에 띄었습니다.

eugenie.ai는 전통적인 AI 배포에서 스크립트를 뒤집습니다. 데이터 과학 팀이 이상 탐지 모델을 구축, 테스트 및 롤아웃하기 위해 몇 주 또는 몇 달을 기다리는 대신 운영 팀은 이제 제로 코딩이 필요한 실시간 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이는 공장 바닥의 플랜트 관리자, 엔지니어 및 품질 헤드가 깨끗하고 사용자 친화적 인 인터페이스를 통해 재난이되기 전에 문제를 식별 할 수 있음을 의미합니다.

가장 초기의 채택 자 중 하나 인 저명한 유럽 철강 제조업체는 중요한 생산 시설에 Eugenie.ai를 배치했습니다. 그 영향은 즉각적이었다. 3 개월 안에이 회사는 기계 다운 타임이 21% 감소하여 업계 전역에서 머리를 돌리는 수치를보고했습니다. 면도기 얇은 마진을 운영하는 제조업체의 경우 이러한 효율성 이득은 운영을 향상시키는 것이 아닙니다. 그들은 심각한 비용 절감을 잠금 해제하고 낭비를 줄이며 정시 전달 지표를 개선합니다.

그러나 이것은 한 회사의 성공에 대한 이야기가 아닙니다. 데이터 과학 및 기계 학습 서비스 시장을 통해 광범위한 추세를 반영합니다. 오늘날 비즈니스는 영리한 알고리즘이나 실험적인 AI를 찾고있을뿐만 아니라 문제를 빠르게 해결하고 기존 워크 플로우와 통합하며 눈에 띄는 투자 수익을 제공하는 도구를 원하는 도구를 원합니다. Eugenie.ai는이 모든 상자를 똑딱 거리고 DSML의 미래를 엿볼 수 있습니다 : 실용적이고 직관적이며 실제 결과에 중점을 두었습니다.

산업 가동 중지 시간이 분당 수천 달러가 소요될 수 있고, 인재 부족으로 인해 많은 회사에서 본격적인 사내 AI 팀이 비현실적으로 만들어지면서 Eugenie.ai와 같은 플랫폼이 트랙션을 받고 있습니다. 그들은 똑똑 할뿐만 아니라 사용 가능한 새로운 AI의 새로운 품종을 대표하며 회사가 실제 세계에서 데이터 과학을 배포하는 것에 대해 생각하는 방식을 재구성하고 있습니다.

보고서 적용 범위

이 보고서는 독자가 여러 각도에서 글로벌 데이터 과학 및 기계 학습 시장에 대한 포괄적 인 이해를 얻는 데 도움이되는 과거 분석 및 예측 계산을 기반으로하며 독자의 전략 및 의사 결정에 충분한 지원을 제공합니다. 또한이 연구는 SWOT에 대한 포괄적 인 분석으로 구성되며 시장 내에서 향후 개발에 대한 통찰력을 제공합니다. 그것은 다가오는 해에 응용 프로그램이 궤적에 영향을 줄 수있는 역동적 인 범주와 잠재적 혁신 영역을 발견함으로써 시장 성장에 기여하는 다양한 요소를 조사합니다. 이 분석에는 최근 동향과 역사적 전환점이 모두 고려되어 시장 경쟁 업체에 대한 전체적인 이해를 제공하고 성장을위한 유능한 영역을 식별합니다.
This research report examines the segmentation of the market by using both quantitative and qualitative methods to provide a thorough analysis that also evaluates the influence of strategic and financial perspectives on the market. Additionally, the report's regional assessments consider the dominant supply and demand forces that impact market growth. The competitive landscape is detailed meticulously, including shares of significant market competitors. The report incorporates unconventional research techniques, methodologies and key strategies tailored for the anticipated frame of time. Overall, it offers valuable and comprehensive insights into the market dynamics professionally and understandably.