데이터 과학 및 기계 학습 서비스 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, 유형별(컨설팅, 관리 서비스, 맞춤형 개발), 애플리케이션별(예측 분석, 비즈니스 인텔리전스, 자연어 처리, 이미지 및 음성 인식, 데이터 엔지니어링) 및 2035년 지역 예측

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데이터 과학 및 기계 학습 서비스 시장 개요

세계 데이터 과학 및 기계 학습 서비스 시장은 2026년 297억 9천만 달러에서 2035년까지 1,611억 9천만 달러에 도달하고, 2026년에서 2035년 사이에 연평균 성장률(CAGR) 21.4%로 성장할 것으로 예상됩니다.

세상은 그 어느 때보다 더 많은 데이터를 생성하고 있습니다. 휴대폰의 GPS 신호, 온라인 고객 리뷰, 공장 온도를 모니터링하는 IoT 장치 등 이러한 데이터의 홍수는 이를 해독하는 스마트 시스템이 없으면 의미가 없습니다. 이것이 바로 데이터 과학 및 기계 학습 서비스가 참여하는 곳입니다.

소매업체가 올바른 제품을 재고로 확보하는 데 도움이 되는 예측 통찰력부터 은행의 사기 거래를 표시하는 AI 모델에 이르기까지 DSML 서비스는 모든 부문에서 의사 결정을 변화시키고 있습니다. 오늘날 기업은 데이터만 원하는 것이 아닙니다. 그들은 스마트하고 빠르며 실행 가능한 답변을 원하며 지금 바로 그것을 원합니다.

기업이 원시 데이터를 전략적 힘으로 전환하는 것의 가치를 인식함에 따라 기술적 역량뿐만 아니라 확장성과 민첩성을 제공하는 아웃소싱 DSML 서비스에 대한 수요가 급증하고 있습니다.

데이터 과학 및 기계 학습 서비스 시장에 영향을 미치는 글로벌 추세

미국 관세 및 DSML 서비스의 글로벌 공급망 이동

최근 몇 년 동안 미국의 관세 정책이 글로벌 데이터 과학 및 기계 학습(DSML) 서비스 시장의 역학에 미묘하게 영향을 미치기 시작했습니다. 관세는 전통적으로 철강, 전자제품, 농산물과 같은 물리적 상품에 초점을 맞춰왔지만, 그 파급 효과는 DSML을 포함한 디지털 및 서비스 기반 산업 전반에서 점점 더 느껴지고 있습니다.

관세로 인해 중국과 같은 국가에서 GPU, 서버 및 특수 장비와 같은 하드웨어 수입 비용이 증가함에 따라 많은 미국 기반 기술 회사가 글로벌 소싱 및 개발 전략을 재검토하고 있습니다. 이에 대응하여 인도, 베트남, 동유럽 등 강력한 DSML 역량을 갖춘 국가에 컴퓨팅 워크로드 및 데이터 엔지니어링 서비스를 해외로 이전하는 방향으로 전환하고 있습니다.

이러한 재구성은 단지 직접적인 관세 관련 비용을 피하는 것만이 아닙니다. 이는 또한 공급망 회복력에 대한 광범위한 재평가와 점점 더 보호주의적인 글로벌 환경에서 서비스 제공업체를 다양화해야 하는 필요성에 의해 주도됩니다. 그 결과, 몇몇 미국 기업은 확장 가능한 기계 학습 개발, 모델 교육 및 데이터 라벨링을 위해 해외 파트너를 활용하면서 중요한 지적 재산을 국내에 유지하는 하이브리드 운영 모델을 개발하고 있습니다.

더욱이, 국제 무역 협정을 둘러싼 불확실성으로 인해 기술 기업들은 지정학적 위험에 대비하고 있습니다. 여기에는 무역 안정성, 숙련된 인재 및 유리한 데이터 보호법을 제공하는 관세 중립 국가 또는 지역에 DSML 허브를 설정하는 것이 포함됩니다.

요약하면, 관세가 코드나 알고리즘에 직접 적용되지 않을 수도 있지만, 미국 관세 정책에 의해 형성되는 광범위한 무역 환경은 의심할 여지 없이 DSML 업계를 더욱 분산되고 전 세계적으로 분산된 혁신 모델로 이끌고 있습니다.

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데이터 과학 및 기계 학습 서비스 시장 세분화

유형별

• 컨설팅: 처음으로 DSML을 시작하는 조직은 컨설팅으로 시작하는 경우가 많습니다. 환자 치료를 개인화하려는 의료 체인이든 경로 최적화를 원하는 물류 회사이든 전략이 핵심입니다. 컨설턴트는 비즈니스 문제를 정의하고, 데이터 준비 상태를 평가하고, 최선의 AI 경로를 계획하는 데 도움을 줍니다. 이러한 자문 역할에 대한 수요는 특히 사내 AI 설계자가 부족한 중견 기업에서 빠르게 증가하고 있습니다.

 

• 관리형 서비스: 일단 기반이 마련되면 많은 기업은 관리형 서비스 제공업체에 운영을 넘기는 것을 선호합니다. 이러한 파트너는 ML 모델을 유지 관리하고, 알고리즘을 업데이트하며, 시스템 상태를 연중무휴 24시간 모니터링합니다. 기술 분야 외부 기업의 경우 이 모델은 전문가 팀을 고용, 유지, 교육하는 오버헤드 없이 ML의 이점을 제공합니다. 예를 들어, 두바이에 본사를 둔 핀테크 회사는 벵갈루루에 본사를 둔 서비스 제공업체와 제휴하여 사기 탐지 시스템을 관리하여 실시간 경고 효율성을 30% 향상시켰습니다.

 

• 맞춤형 개발: 기성 AI는 모든 사람에게 적합하지 않습니다. 특정 비즈니스 요구 사항의 경우 카메라를 사용하여 제조 라인의 결함을 감지하거나 소셜 미디어 맞춤형 ML 모델의 다국어 감정을 분석하는 것이 필수입니다. DSML을 단순한 지원 기능이 아닌 경쟁력 있는 차별화 요소로 보는 기업에 의해 맞춤형 개발 서비스가 성장하고 있습니다.

애플리케이션별

• 예측 분석: 고객 이탈, 제품 수요 또는 장비 고장을 예측할 수 있는 예측 모델은 가장 인기 있는 DSML 서비스 중 하나입니다. 통신, 에너지, 소매 부문의 기업은 이러한 도구를 사용하여 문제를 앞서고 새로운 기회를 포착합니다. 인도의 한 거대 통신업체는 푸네에 본사를 둔 ML 서비스 회사가 수행한 예측 모델링을 사용하여 고객 이탈을 17% 줄인 것으로 알려졌습니다.

 

• 비즈니스 인텔리전스: BI가 어제의 숫자가 포함된 대시보드를 의미하던 시절은 지나갔습니다. ML을 기반으로 하는 오늘날의 BI 플랫폼은 실시간 통찰력, 자동화된 이상 탐지 및 자연어 쿼리를 제공합니다. 중소기업은 특히 값비싼 라이선스나 직원 없이도 고급 기능을 제공하는 아웃소싱 BI 서비스의 이점을 누릴 수 있습니다.

 

• 자연어 처리(NLP): 챗봇, 음성 도우미, 자동화된 문서 읽기는 모두 NLP를 기반으로 합니다. 기업들은 이제 고객 피드백을 더 잘 이해하고 HR 쿼리를 자동화하거나 이메일 응답 초안을 작성하기 위해 NLP 서비스를 아웃소싱하고 있습니다. 특히 정부 이니셔티브와 현지 전자상거래 플랫폼이 지역 언어 지원을 우선시함에 따라 여러 인도 언어에 대한 NLP를 전문으로 하는 인도 기업이 주목을 받고 있습니다.

 

• 이미지 및 음성 인식: 소매점에서 감시에 이르기까지 이미지 및 오디오 파일을 대규모로 처리하는 능력이 혁신적임이 입증되었습니다. 한 음식 배달 플랫폼은 최근 음성 인식을 사용하여 지원 통화를 자동화하여 평균 처리 시간을 45% 단축했습니다. 이러한 서비스는 보안, 자동차, 의료 등의 분야에서 특히 수요가 많습니다.

 

• 데이터 엔지니어링: 기계 학습은 훈련하는 데이터만큼만 우수합니다. 데이터 정리, 웨어하우징, 파이프라인 자동화를 포함하는 아웃소싱 데이터 엔지니어링 서비스가 중요합니다. 조직이 수년간의 지저분한 레거시 데이터에 앉아 있는 상황에서 이 데이터 금광을 잠금 해제하고 구조화할 수 있는 서비스 제공업체를 많이 찾고 있습니다.

시장 역학

추진 요인

시장 성장을 주도하는 산업 전반의 데이터 볼륨 폭발

모든 클릭, 스와이프, 구매가 데이터 추적에 추가됩니다. 테라바이트 규모의 비정형 데이터를 보유하고 있는 조직은 이제 이 데이터에서 가치를 창출해야 한다는 압박을 받고 있습니다. DSML 서비스를 아웃소싱하면 기업은 대규모 내부 팀을 구성하지 않고도 이러한 원시 리소스를 통찰력으로 전환할 수 있습니다.

시장 성장 촉진을 위한 스타트업 및 기술 기반 기업의 AI 우선 접근 방식

ML을 사용하여 학습 경로를 추천하는 EdTech 플랫폼부터 디지털 시대에 탄생한 위성 영상 분석 비즈니스를 배포하는 농업 기술 회사에 이르기까지 처음부터 DSML을 수용하고 있습니다. 아웃소싱을 통해 신속하게 실험하고 성공적인 모델을 확장하며 린(lean) 상태를 유지할 수 있습니다.

억제 요인

시장을 방해하는 데이터 개인 정보 보호 문제

환자 기록, 재무 기록, 생체 인식 정보 등 더욱 민감한 데이터가 아웃소싱 팀에서 처리되면서 개인 정보 보호에 대한 우려도 커졌습니다. 고객은 GDPR 및 인도의 데이터 보호 법안과 같은 글로벌 표준을 완벽하게 준수할 것을 요구합니다. 서비스 제공업체는 신뢰를 얻고 유지하기 위해 강력한 내부 프로세스와 인증이 필요합니다.

비즈니스 맥락 부족

아웃소싱된 ML 모델은 기술적으로는 건전하지만 때로는 상황에 맞는 정교함이 부족할 수 있습니다. 예를 들어, 미국 소매 고객을 위해 구축된 모델은 현지화가 우선시되지 않으면 인도의 구매 행동을 잘못 해석할 수 있습니다. 이는 DSML 팀에 "데이터"와 "비즈니스"를 모두 다루는 도메인 컨설턴트가 포함되어 있지 않으면 재작업과 좌절로 이어집니다.

기회

도메인별 DSML 서비스

핀테크 사기 탐지나 농업 기술 이미지 분류만을 전문으로 하는 DSML 제공업체에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 클라이언트는 일반적인 기능보다는 수직적 전문 지식에 대해 프리미엄을 지불할 준비가 되어 있습니다.

AI 거버넌스 및 설명 서비스

기업이 AI 결정이 이루어지는 방식에 대한 규제 및 윤리적 조사에 직면함에 따라 설명 가능하고 감사 가능한 ML 시스템을 구축하는 서비스에 대한 필요성이 절실해졌습니다. 개발 파이프라인에 윤리와 투명성을 포함시킬 수 있는 기업은 상당한 우위를 점할 것입니다.

도전과제

빠르게 발전하는 도구 세트 및 프레임워크

오늘은 TensorFlow, 내일은 Py-Torch입니다. 이 분야에서 최신 정보를 유지하는 것은 어려운 일이며 DSML 서비스 제공업체는 지속적인 학습과 R&D 투자가 필요합니다. 고객은 팀이 단지 숙련된 것이 아니라 최첨단 기술을 갖기를 기대합니다.

고위인재 부족

후배 데이터 과학자는 많지만 숙련된 ML 설계자와 도메인별 데이터 컨설턴트는 여전히 부족합니다. 이러한 병목 현상은 서비스 제공업체가 한 번에 수행할 수 있는 대규모 프로젝트 수를 제한하여 데이터 과학 및 기계 학습 시장 성장을 방해할 수 있습니다.

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데이터 과학 및 기계 학습 서비스 시장 지역 통찰력

• 북아메리카

미국 데이터 과학 및 기계 학습 시장은 Fortune 500대 기업의 조기 채택과 활발한 스타트업 생태계 덕분에 DSML 서비스의 가장 큰 시장으로 남아 있습니다. AI 정책 및 자금 지원에 대한 미국의 초점은 전사적 디지털 혁신을 지속적으로 장려하여 예측 분석, 자율 시스템 및 실시간 데이터 엔지니어링 전반에 걸친 서비스에 대한 수요를 촉진합니다.

• 유럽

EU의 데이터 보호 표준은 규정을 준수하는 DSML 파트너에 대한 수요를 촉진하고 있습니다. 독일 은행, 프랑스 공공 부문 단위, 영국 기반 소매업체는 모두 ML 성능과 법적 책임의 균형을 맞출 수 있는 회사에 아웃소싱하고 있습니다. 유럽에서는 윤리적인 AI 감사가 증가하면서 규정 준수 중심의 DSML 서비스가 큰 기회가 되고 있습니다.

• 아시아

APAC는 데이터 과학 및 기계 학습 시장 점유율에서 가장 빠르게 성장하는 지역이며, 인도가 선두를 달리고 있습니다. 정부의 Digital India 이니셔티브는 Bhashini(언어 AI) 및 Gati Shakti(물류)와 같은 프로그램과 함께 방대한 데이터 세트를 생성하고 스마트 분석에 대한 수요를 창출하고 있습니다. 동남아시아의 스타트업들은 전자상거래, 교육, 건강 분야에 적용하기 위해 인도와 중국 기업에 ML 서비스를 아웃소싱하고 있습니다.

주요 산업 플레이어

이들 6개 회사는 혁신, 규모 및 부문 영향력을 통해 글로벌 DSML 서비스 환경을 형성하고 있습니다.

• 타타 컨설팅 서비스(TCS) - 인도.
• 프랙탈 분석 - 인도
• Cognizant – 미국/인도
• 딜로이트 AI 연구소 - 글로벌
• Late-View Analytics – 인도
• 데이터 로봇 - 미국

주요 개발

2023년 9월,Fractal Analytics는 산업 데이터 환경을 위해 설계된 코드 없는 이상 탐지 플랫폼인 Eugenie.ai를 출시하여 DSML 공간에서 결정적인 움직임을 보였습니다. 시장은 복잡한 기계 학습 도구로 가득 차 있지만, Eugenie.ai는 실제적이고 긴급한 요구 사항을 해결함으로써 즉시 두각을 나타냈습니다.

Eugenie.ai는 기존 AI 배포의 스크립트를 뒤집습니다. 데이터 과학 팀이 이상 탐지 모델을 구축, 테스트 및 출시할 때까지 몇 주 또는 몇 달을 기다리는 대신 이제 운영 팀은 코딩이 필요 없이 실시간으로 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이는 공장 현장의 공장 관리자, 엔지니어 및 품질 책임자가 깨끗하고 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 문제가 발생하기 전에 문제를 식별할 수 있음을 의미합니다.

가장 먼저 채택한 유럽의 저명한 철강 제조업체 중 하나는 중요한 생산 시설에 Eugenie.ai를 배포했습니다. 효과는 즉각적이었습니다. 3개월 만에 이 회사는 기계 가동 중단 시간이 21% 감소했다고 보고했는데, 이는 업계 전반의 주목을 받은 수치입니다. 매우 적은 마진으로 운영되는 제조업체의 경우 이러한 효율성 향상은 운영 개선에만 국한되지 않습니다. 이를 통해 상당한 비용 절감 효과를 얻고 낭비를 줄이며 정시 배송 지표를 개선할 수 있습니다.

하지만 이것은 단지 한 회사의 성공에 관한 이야기가 아닙니다. 이는 데이터 과학 및 기계 학습 서비스 시장을 휩쓸고 있는 광범위한 추세를 반영합니다. 오늘날 기업은 영리한 알고리즘이나 실험적인 AI를 찾는 것이 아니라 문제를 신속하게 해결하고 기존 워크플로와 통합하며 가시적인 투자 수익을 제공하는 도구를 원합니다. Eugenie.ai는 이 모든 항목을 선택하여 DSML의 미래, 즉 실용적이고 직관적이며 실제 결과에 초점을 맞춘 미래를 엿볼 수 있도록 했습니다.

산업 가동 중지 시간으로 인해 분당 수천 달러의 비용이 발생할 수 있고 인재 부족으로 인해 본격적인 사내 AI 팀이 많은 기업에서 비현실적인 세상에서 Eugenie.ai와 같은 플랫폼이 주목을 받고 있습니다. 이는 스마트할 뿐만 아니라 사용 가능한 새로운 유형의 AI를 대표하며 기업이 현실 세계에 데이터 과학을 배포하는 것에 대해 생각하는 방식을 바꾸고 있습니다.

보고서 범위

이 보고서는 독자가 여러 각도에서 글로벌 데이터 과학 및 기계 학습 시장에 대한 포괄적인 이해를 얻을 수 있도록 돕는 것을 목표로 하는 과거 분석 및 예측 계산을 기반으로 하며 독자의 전략 및 의사 결정에 충분한 지원을 제공합니다. 또한 이 연구는 SWOT에 대한 포괄적인 분석으로 구성되어 있으며 시장 내 향후 개발에 대한 통찰력을 제공합니다. 향후 몇 년 동안 응용 프로그램이 궤적에 영향을 미칠 수 있는 동적 범주와 잠재적인 혁신 영역을 발견하여 시장 성장에 기여하는 다양한 요소를 조사합니다. 이 분석은 최근 추세와 역사적 전환점을 모두 고려하여 시장 경쟁사에 대한 전체적인 이해를 제공하고 성장 가능한 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.