데이터 과학 플랫폼 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, 유형 (온-프레미스, 주문형), 애플리케이션 (마케팅, 판매, 물류) 및 2033 년 지역 예측.

데이터 과학 플랫폼 시장 개요

글로벌데이터 과학 플랫폼 시장 규모2022 년에는 340 억 달러였다 2029 년까지 1,000 억 달러를 만질 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 20.07%의 CAGR을 나타냅니다.

Data Science Platform Marketplace는 급격히 성장하는 영역으로, 기업이 거대한 데이터, 인공 지능 (AI) 및 기계 학습 (ML)의 에너지를 활용 해야하는 요구가 증가함에 따라 증가합니다. 이러한 구조에는 정보 과학자가 모델을 효율적으로 구성, 배포 및 조작 할 수있는 환경이 포함되었습니다. 회사는 통계 기술 플랫폼을 사용하여 실행 가능한 통찰력을 이용하고 복잡한 의무를 자동화하며 선택 결정을 향상시키고 있습니다. 클라우드 컴퓨팅 및 디지털 혁신 프로젝트의 상향 추력은 다양한 산업 전반에 걸쳐 그러한 플랫폼의 채택을 마찬가지로 가속화했습니다.

시장의 주요 업체는 정보 교육, 모델 개발 및 우수한 분석 장비를 포함한 기능을 제공하므로 그룹이 데이터 푸시 기술을 강제하기가 어렵습니다. 개인화 된 고객 보고서, 예측 분석 및 운영 성과에 대한 요구는 이러한 시스템에서 자금을 조달하고 있습니다. 기업이 디지털 시대 내에서 경쟁력을 유지하기 위해 노력함에 따라, 통계 기술 플랫폼 마켓 플레이스는 AI와 ML의 혁신과 함께 확대를 유지할 것으로 예상됩니다.

데이터 과학 플랫폼 시장에 영향을 미치는 글로벌 위기

Covid-19 영향

데이터 과학 플랫폼 산업은 COVID-19 Pandemic 동안 공급망 중단으로 인해 부정적인 영향을 미쳤습니다.

글로벌 Covid-19 Pandemic은 전례가없고 비틀 거리며 시장이 경험했습니다.예상보다 낮습니다전염병 전과 비교하여 모든 지역의 수요. CAGR의 증가에 의해 반영된 갑작스런 시장 성장은 시장의 성장에 기인하며, 전염병 전 수준으로의 수요가 필요합니다.

Covid-19 Pandemic은 수많은 산업에서 IT 예산과 미션 지연이 감소하기 때문에 데이터 과학 플랫폼 시장의 증가에 부정적인 영향을 미쳤습니다. 많은 기업들이 정보 인프라 및 분석 이니셔티브에 대한 연기 투자에 대한 금전적 불확실성에 직면했습니다. 또한 전세계의 중단이 사슬을 제공하고 근로자 그룹 이동은 통계 기술 이니셔티브의 구현을 방해했습니다. 비즈니스는 혁신보다 중요한 운영을 우선 순위로 삼아 우수한 구조의 채택을 늦췄습니다. 또한 사내 그룹에 대한 의존은 원격 작업으로 어려워졌으며, 공동 작업 및 과제 실행의 비 효율성에 주된 원격 작업으로 인해 유행성 높이의 일부 단계에서 시장이 증가했습니다.

최신 트렌드

시장 성장을 주도하기 위해 생성 AI의 통합

Data Science Platform Market의 주요 추세는 생성 AI 및 LLM (Lange Language Model)의 통합을 위해 사실 분석 및 자동화 능력을 증폭시키는 것입니다. 이러한 우수한 AI 모델을 통해 고객은 통찰력을 생성하고 워크 플로우를 자동화하며 최소한의 코딩으로 패션을 연구하는 여분의 정교한 장치를 구성 할 수 있습니다. 또한, 노 코드/저 코드 구조로의 전환이 증가함에 따라 비 기술적 인 고객이 레코드 기술 작업에서 상호 작용할 수 있습니다. 클라우드 기반 시스템은 또한 두드러지고 확장 성과 다양성을 부여하고 있습니다. 조직은 점점 더 많은 기술을 채택하여 실시간 선택 제작, 운영 효율성을 향상 시키며 산업 전반의 혁신을 장려하고 있습니다.

데이터 과학 플랫폼 시장 세분화

유형별

유형에 따라 글로벌 시장은 온 프레미스, 주문형으로 분류 될 수 있습니다.

●      온 프레미스 :이 배포 버전에서 정보 과학 시스템은 고용주의 인프라 내에서 호스팅 및 제어됩니다. 추가 조작, 보호 및 사용자 정의를 제공하여 금융 및 건강 관리를 포함한 터치 통계를 다루는 산업에 적합합니다. 그러나 하드웨어, 유지 보수 및 IT 가이드에서 대규모 자금을 요구합니다.

●      주문형 :이 모델에는 클라우드에서 플랫폼을 호스팅하는 웹 사이트가 수반되며 유연성, 확장 성 및 수수료 성능을 부여합니다. 액세스의 용이성, 조기 비용이 낮아지고 수많은 클라우드 제품과 통합 할 수있는 기능으로 인해 인정을 받고있어 더 빠른 배포가 가능합니다.

응용 프로그램에 의해

애플리케이션을 기반으로 글로벌 시장은 마케팅, 영업, 물류로 분류 할 수 있습니다.

●      마케팅:데이터 과학 구조는 구매자 행동을 연구하고, 청중을 세그먼트하고, 광고 캠페인을 최적화하며, 구매자 리뷰를 사용자 정의하는 데 사용됩니다. 이 장비는 비즈니스가 고객 선택에 대한 통찰력을 얻고 집중된 마케팅, 구매자 유지 기술 및 광고 노력에 대한 높은 ROI를 허용합니다.

●      매상:소득에서 시스템은 예측 분석, 리드 점수 및 소득 예측을 지원합니다. 후원자 사실을 연구함으로써 조직은 과도한 용량의 잠재력을 발견하고 가격 전략을 최적화하며 전형적인 소득 성과를 향상시킬 수 있습니다.

●      기호 논리학:물류의 경우 통계 기술 구조는 공급망 제어, 수요 예측, 방향 최적화 및 재고 제어를 아름답게하여 운영 효율성 향상 및 비용 절감입니다.

시장 역학

시장 역학에는 운전 및 제한 요인, 기회 및 시장 상황을 진술하는 과제가 포함됩니다.                         

운전 요인

시장을 늘리기위한 빅 데이터 및 AI 통합

요인데이터 과학 플랫폼 시장 성장대규모 데이터의 폭발적인 증가로 인해 대규모 데이터 세트에서 통찰력을 효과적으로 조사하고 추출 할 수있는 정보 기술 시스템에 대한 수요가 발생 했습니까? 조직은 점점 더 많은 AI 및 가제트를 연구하여 프로세스를 자동화하고 통계를 고정시키는 선택을하고 경쟁력있는면을 얻습니다. AI를 통계 기술 노하우 플랫폼에 통합하면 대행사는 패턴을 선택하고 운영을 최적화하며 개인화 된 연구를 공급하여 금융, 의료 및 소매와 같은 부문 전체에서 필요한 시스템을 필요로합니다.

시장 확장을위한 클라우드 기반 솔루션 채택

클라우드 기반 레코드 기술 시스템에 가까운 변화는 확장 성, 유연성 및 가격 효율성으로 인해 크게 증가하는 구성 요소로 성장했습니다. 온 프레미스 솔루션과 달리 클라우드 구조는 대행사가 인프라에 밀접하게 투자하지 않고 강력한 레코드 처리 장비에 액세스 할 수 있습니다. 이 접근성은 특히 중소 규모의 대행사에게 매력적이므로 우수한 분석 및 AI 능력을 활용할 수 있습니다. 클라우드 기반 Tompletate Structures는 또한 레코드 기술 노하우 팀 간의 협력을 촉진하여 분산 환경 전체에 걸쳐 빠른 모델 개발 및 배포를 이용합니다.

구속 요인

숙련 된 전문가가 시장 성장을 잠재적으로 방해하는 부족

데이터 과학 플랫폼 시장의 주요 제한 요소는 전문가 전문가의 부족입니다. 이러한 시스템을 효과적으로 사용하려면 사실 기술 노하우, 기계 마스터 링 및 통계 분석에 대한 노하우가 필요하지만 해당 지역에는 상당한 재능 격차가있을 수 있습니다. 많은 그룹들이 전쟁을 벌이고 복잡한 모델을 시행하고 관리 할 수있는 중요한 능력을 가진 데이터 과학자를 찾고 유지하기 위해 전쟁을 벌이고 있습니다. 또한, 이러한 플랫폼을 효율적으로 사용하는 교육 현재 직원은 시간이 많이 걸리고 고가 일 수 있습니다. 이 재능 부족은 레코드 기술 채택의 전체 능력을 방해하여 시장 성장을 늦추고 특히 Pinnacle 전문 지식에 대한 액세스가 제한되는 소규모 조직의 성장을 늦 춥니 다.

기회

시장에서 제품을위한 기회를 창출하기위한 로우 코드 솔루션에 대한 수요 증가

데이터 과학 플랫폼 마켓 플레이스 내에서 새로운 기회는 노 코드/저 코드 답변에 대한 수요가 증가한다는 것입니다. 이 시스템은 상업용 기업 분석가 및 기업가를 포함한 비 기술적 사용자가 프로그래밍 또는 정보 기술 노하우에 대한 깊은 정보를 필요로하지 않고 레코드 푸른 선발 제작에 ​​참여할 수 있도록 허용합니다. 장치 학습 모델의 개선을 단순화하고 워크 플로우를 자동화함으로써 No-Code/Low Code 플랫폼은 더 넓은 대상 고객에게 데이터 과학 기술을 열어줍니다. 이 사실에 대한 민주화 기술 노하우는 모든 규모의 그룹 그룹이 운영을 혁신하고 최적화 할 수 있도록 힘을 실어 주지만 다양한 산업 분야에서 이러한 플랫폼의 채택을 추가로 서둘러 시장 확대를 유도합니다.

도전

데이터 보안 및 개인 정보 보호 문제 관리는 소비자에게 잠재적 인 과제가 될 수 있습니다.

Data Science Platform Marketplace 내의 구매자에게 필수적인 과제는 통계 보안 및 개인 정보 보호에 대처하는 것입니다. 클라우드 기반 전체 플랫폼에 대한 의존도가 높아지고 대량의 민감한 정보 처리로 대행사는 통계 위반, 사이버 공격 및 규정 준수 위반의 위험이 높아졌습니다. 정보 기술 노하우 구조가 암호화 및 안정적인 컨트롤 입력과 함께 엄격한 보안 프로토콜을 준수하는 것이 중요합니다. 또한, GDPR 및 CCPA와 같은 복잡한 지침을 탐색하는 것은 어려울 수 있으며, 특히 하나 이상의 영역에서 일하는 대행사의 경우 어려울 수 있습니다. 튼튼한 데이터 거버넌스에 대한 욕구와 혁신 균형을 유지하면이 시장에서 구매자에게 지속적인 임무가 제기됩니다.

데이터 과학 플랫폼 시장 지역 통찰력

●       북아메리카

북아메리카는 Data Science Platform Marketplace를 이끌고 AI 및 시스템 마스터 링, 금융, 의료 및 소매와 같은 산업 전반에 걸쳐 고급 기술을 초기 채택을 통해 밀어 붙입니다. 특히 미국은 많은 주요 시장 게이머 및 기술 스타트 업에 국내이며 대규모 시장 점유율에 기여합니다. R & D, 클라우드 인프라 및 정보 중심의 엔터프라이즈 전략에 대한 높은 자금 지원 연료 증가. 그만큼미국 데이터 과학 플랫폼 시장전 세계적으로 가장 중요한 비율을 보유하고 있으며 AI에 대한 막대한 투자와 다양한 부문 전체의 장치 마스터 링을 통해 추진했습니다. 강력한 기술 환경과 레코드 중심의 선택 제작에 대한 수요가 증가함에 따라 시장은 혁신과 클라우드 기반 솔루션의 성장을 통해 빠른 붐을 유지할 것으로 예상됩니다.

●      유럽

유럽의 데이터 과학 플랫폼 마켓 플레이스는 정기적으로 성장하고 있으며 생산, 자동차 및 경제 서비스와 같은 산업에서 AI 기반 답변에 대한 수요가 증가함에 따라 주도되고 있습니다. 독일, 영국 및 프랑스와 같은 국가는 Facts 기술 노하우 기술을 채택하는이 지역을 이끌고 있습니다. GDPR과 같은 통계 민간성 및 규제 준수에 대한 유럽 연합의 관심은 기업이 안정되고 우수한 데이터 플랫폼에 돈을 쓰도록 추가로 유도했습니다. 또한 산업 4.0 및 디지털 혁신 작업의 상향 추진은 대행사를 더 큰 정보 중심 운영으로 밀고 있습니다.

 ●      아시아

아시아 태평양 인근은 중국, 인도 및 일본과 같은 신흥 경제의 디지털화 노력으로 인해 데이터 과학 플랫폼 시장에서 빠른 붐을 겪고 있습니다. AI, 데이터 분석 및 클라우드 컴퓨팅에 대한 투자 증가는 전자 상거래, 통신 및 제조를 포함하여 산업 전반에 걸쳐 스티어링 채택입니다. 위치의 크고 증가하는 인구는 마찬가지로 많은 레코드 양을 생성하여 우수한 분석 답변에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 정부는 기술 개발을 지원하고 있으며 기술 스타트 업 환경이 증가함에 따라 시장의 확장 붐에 기여합니다.

주요 업계 플레이어

혁신과 시장 확장을 통해 시장을 형성하는 주요 업계 플레이어

Data Science Platform Market 내의 주요 업계 플레이어는 다양한 기술을 통해 혁신과 시장 확장을 주도하고 있습니다. 많은 사람들이 노 코드 및 때때로 코드 시스템을 증가시켜 소비자 접근성을 향상시켜 비 기술적 인 사용자가 데이터 분석을 효과적으로 활용할 수 있도록합니다. 또한 이러한 그룹은 클라우드 기반 솔루션에 투자하여 확장 가능하고 유연한 사실 처리에 대한 허용입니다. ERA 기업 및 교육 기관과의 협력 및 파트너십도 일반적이며 우수한 AI와 가제트가 혼합되어 능력에 대한 지식을 얻는 것을 용이하게합니다. 또한 사실 보호 및 규정 준수에 대한 헌신은 제품 제공을 형성하여 구조의 신뢰와 신뢰성을 보장합니다.

최고의 데이터 과학 플랫폼 회사 목록      

●      마이크로 소프트 (미국)

●      IBM (미국)

●      Google (미국)

●      Wolfram (미국)

●      Datarobot (미국)

●      클라우데라 (미국)                  

●      RapidMiner (미국)

●      Domino Data Lab (미국)

●      Dataiku (프랑스)

●      Alteryx (미국)

●      Datarpm (미국)

주요 산업 개발

2023 년 10 월 : Data Science Platform Marketplace 내에서 산업 개발 중 하나는 Databricks Lakehouse의 출시이며, 데이터 사업의 도움으로 추가되었습니다. 이 통합 데이터 플랫폼은 Facts Warehousing 및 Information Lakes를 결합하여 기업이 단일 영역에 많은 양의 확립 된 비정형 사실을 저장하고 검사 할 수 있도록합니다. Lakehouse Structure는 통계 관리를 단순화하고 분석을 가속화하여 Facts 과학자와 분석가가보다 효과적으로 협력 할 수 있습니다.

보고서 적용 범위       

데이터 과학 플랫폼 마켓 플레이스는 다양한 산업에서 통계 중심의 선택 제기에 대한 수요가 증가함에 따라 강력한 붐을 목격하고 있습니다. 조직이 거대한 데이터와 인공 지능을 활용하려고 노력함에 따라 우수한 분석 장비의 채택은 공격적인 이익을 보존하는 데 필수적이되었습니다. No-Code/Low-Code Answers 및 클라우드 기반 시스템과 함께 혁신은 통계 과학에 대한 액세스를 민주화하여 광범위한 고객이 복잡한 데이터 세트에서 실행 가능한 통찰력을 도출 할 수 있도록합니다.

그러나 기술 부족 및 정보 안전으로 구성된 문제는 지속적으로 걱정되며, 이러한 문제를 해결하기 위해 기업 플레이어의 지속적인 노력이 필요합니다. 사용자를 향상시키고 지침을 준수하고 현재 기술을 통합하려는 약속은 지속적인 시장 성장에 중요 할 수 있습니다. 기업이 레코드 과학 능력에 돈을 투자함에 따라이 시장의 미래는 부문 전체의 엄청난 개선과 혁신적인 영향을 보장하여 궁극적으로 조직이 점점 더 많은 사실 중심적으로 수행하는 방식을 재구성합니다.