데이터 과학 플랫폼 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, 유형별(온프레미스, 온디맨드), 애플리케이션별(마케팅, 판매, 물류) 및 2026년부터 2035년까지 지역 예측

•   
•   
  

  무료 샘플 다운로드 이 보고서에 대해 자세히 알아보려면

    

데이터 사이언스 플랫폼 시장 개요

글로벌 데이터 과학 플랫폼 시장은 2026년 약 734억 7천만 달러 규모로 추산됩니다. 시장은 2026년부터 2035년까지 연평균 성장률(CAGR) 20.7%로 확대되어 2035년에는 3,307억 7천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

데이터 사이언스 플랫폼 시장은 기업이 거대한 데이터, 인공 지능(AI), 기계 학습(ML)의 에너지를 활용해야 하는 필요성이 증가함에 따라 빠르게 성장하는 영역입니다. 이러한 구조는 정보 과학자가 모델을 효율적으로 구성, 배포 및 조작할 수 있는 환경을 제공합니다. 기업은 통계 기술 플랫폼을 사용하여 실행 가능한 통찰력을 활용하고 복잡한 의무를 자동화하며 선택을 개선하고 있습니다. 상승 추진력클라우드 컴퓨팅디지털 혁신 프로젝트도 마찬가지로 다양한 산업 전반에 걸쳐 이러한 플랫폼의 채택을 가속화했습니다.

시장의 주요 업체는 정보 교육, 모델 개발, 우수한 분석 장비를 포함한 기능을 제공하므로 그룹이 데이터 푸시 기술을 실행하는 것이 더 쉬워집니다. 개인화된 고객 보고서, 예측 분석 및 운영 성과에 대한 요구가 높아지면서 이러한 시스템에 대한 자금 조달이 촉진되고 있습니다. 디지털 시대에 기업들이 경쟁력을 유지하기 위해 노력함에 따라, 통계 기술 플랫폼 시장은 미래 성장을 활용한 AI, ML 혁신을 통해 지속적으로 확대될 것으로 예상됩니다.

주요 결과

코로나19 영향

데이터사이언스 플랫폼 산업, 코로나19 팬데믹 기간 공급망 차질로 부정적 영향

글로벌 코로나19 팬데믹은 전례가 없고 충격적이었습니다. 시장은 팬데믹 이전 수준에 비해 모든 지역에서 예상보다 낮은 수요를 경험했습니다. CAGR 증가로 인한 급격한 시장 성장은 시장 성장과 수요가 팬데믹 이전 수준으로 복귀했기 때문입니다.

COVID-19 전염병은 수많은 산업 분야에서 IT 예산 감소와 임무 지연으로 인해 데이터 과학 플랫폼 시장의 증가에 부정적인 영향을 미쳤습니다. 많은 기업이 재정적 불확실성에 직면했고, 이로 인해 정보 인프라 및 분석 이니셔티브에 대한 투자가 연기되었습니다. 또한 전 세계 배송 체인 및 작업자 그룹 교대 중단으로 인해 통계 기술 이니셔티브의 구현이 방해를 받았습니다. 기업은 혁신보다 중요한 운영을 우선시하여 우수한 구조의 채택을 늦추었습니다. 더욱이, 원격 근무로 인해 사내 그룹에 대한 의존도가 높아져 협업 및 업무 실행의 비효율성이 초래되어 팬데믹이 최고조에 달하는 어느 단계에서 시장 성장을 빠르게 방해했습니다.

최신 트렌드

시장 성장을 촉진하기 위한 생성적 AI 통합

데이터 과학 플랫폼 시장의 주요 추세는 사실 분석 및 자동화 능력을 증폭시키기 위해 생성 AI와 대규모 언어 모델(LLM)을 통합하는 것입니다. 이러한 우수한 AI 모델을 통해 고객은 최소한의 코딩으로 통찰력을 생성하고, 워크플로를 자동화하고, 패션을 연구하는 더욱 정교한 장치를 구성할 수 있습니다. 또한 기술이 없는 고객이 기록 기술 작업에서 상호 작용할 수 있도록 허용하는 노코드/로우 코드 구조로의 전환이 증가할 수 있습니다. 클라우드 기반 시스템도 확장성과 다양성을 제공하면서 주목을 받고 있습니다. 실시간 선택을 강화하고 운영 효율성을 향상하며 산업 전반에 걸쳐 혁신을 촉진하기 위해 이 기술을 점점 더 많이 채택하는 조직이 늘어나고 있습니다.

• 미국 국립표준기술연구소(NIST)에 따르면 2024년 기준으로 65% 이상의 기업이 데이터 분석 역량과 의사결정 프로세스를 향상시키기 위해 데이터 과학 플랫폼을 채택했습니다.

• IDC(International Data Corporation)는 2023년 전 세계적으로 생성된 데이터의 양이 175제타바이트에 이르렀다고 보고합니다. 이로 인해 이러한 대규모 데이터 세트를 관리하고 분석하기 위한 확장 가능한 데이터 과학 플랫폼에 대한 필요성이 높아졌습니다.

•   
•   
  

  무료 샘플 다운로드 이 보고서에 대해 자세히 알아보려면

    

데이터 과학 플랫폼 시장 세분화

유형별

유형에 따라 글로벌 시장은 온프레미스, 주문형으로 분류될 수 있습니다.

• 온프레미스: 이 배포 버전에서는 정보 과학 시스템이 고용주의 인프라 내에서 호스팅되고 제어됩니다. 추가적인 조작, 보호 및 사용자 정의 기능을 제공하므로 금융 및 금융 분야를 포함하여 까다로운 통계를 다루는 산업에 적합합니다.건강 관리. 그러나 하드웨어, 유지보수, IT 가이드 등에 많은 자금이 필요합니다.
   
• 온디맨드:이 모델에는 클라우드에서 플랫폼을 호스팅하고 유연성, 확장성 및 수수료 성능을 제공하는 웹 사이트가 수반됩니다. 액세스 용이성, 조기 비용 절감, 수많은 클라우드 제품과의 통합 기능으로 인해 더 빠른 배포가 가능해 인지도를 얻고 있습니다.

애플리케이션 별

응용 분야에 따라 글로벌 시장은 마케팅, 판매, 물류로 분류할 수 있습니다.

• 마케팅:데이터 과학 구조는 구매자 행동을 조사하고, 대상을 분류하고, 최적화하는 데 사용됩니다.광고캠페인을 진행하고 구매자 리뷰를 맞춤설정하세요. 이 장비는 기업이 고객 선택에 대한 통찰력을 얻을 수 있도록 지원하여 집중적인 마케팅, 구매자 유지 기술 및 광고 활동에 대한 더 높은 ROI를 가능하게 합니다.

• 매상:소득 측면에서 시스템은 예측 분석, 리드 스코어링, 소득 예측을 지원합니다. 고객 사실을 연구함으로써 조직은 과잉 용량 잠재력을 발견하고 가격 책정 전략을 최적화하며 일반적인 소득 성과를 향상시킬 수 있습니다.
   
• 기호 논리학:물류의 경우, 통계 기술 구조는 공급망 관리, 수요 예측, 방향 최적화, 재고 관리를 미화하여 운영 효율성을 높이고 비용을 절감합니다.

시장 역학

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

추진 요인

시장을 활성화하기 위한 빅 데이터 및 AI 통합의 증가

데이터 사이언스 플랫폼 시장 성장의 한 요인은폭발물대용량 데이터의 증가로 인해 빅 데이터 세트에서 통찰력을 효과적으로 조사하고 추출할 수 있는 정보 기술 시스템에 대한 수요가 증가했습니다. 조직에서는 프로세스를 자동화하고, 통계에 기반한 선택을 하며, 경쟁 우위를 확보하기 위해 AI 및 장치 연구 모델을 점점 더 많이 활용하고 있습니다. AI를 통계 기술 노하우 플랫폼에 통합하면 기관에서 패턴을 선택하고 운영을 최적화하며 개인화된 연구를 제공할 수 있어 금융, 의료, 소매와 같은 부문 전반에 걸쳐 이러한 시스템이 필요하게 됩니다.

• 유럽연합 집행위원회의 디지털 경제 보고서에 따르면, 유럽 내 조직 중 약 80%가 AI 및 데이터 분석 투자에 우선순위를 두고 있으며, 이러한 이니셔티브를 지원하기 위한 통합 데이터 과학 플랫폼에 대한 수요가 늘어나고 있습니다.

• 미국 에너지부(DOE)는 데이터 과학 플랫폼을 활용하는 연구 기관이 계산 처리 속도를 40% 향상시켜 과학적 발견과 혁신을 가속화했다고 밝혔습니다.

시장 확대를 위한 클라우드 기반 솔루션 채택

클라우드 기반 기록 기술 시스템으로의 전환은 확장성, 유연성 및 가격 효율성으로 인해 엄청난 증가 요소로 성장했습니다. 온프레미스 솔루션과 달리 클라우드 구조를 통해 기관은 인프라에 긴밀하게 투자하지 않고도 강력한 기록 처리 장비에 액세스할 수 있습니다. 이러한 접근성은 우수한 분석 및 AI 능력을 활용할 수 있어 중소 규모 기관에 특히 매력적입니다. 클라우드 기반 전체 구조는 레코드 기술 노하우 팀 간의 협업을 촉진하여 분산 환경 전반에 걸쳐 더 빠른 모델 개발 및 배포를 지원합니다.

억제 요인

시장 성장을 잠재적으로 방해할 수 있는 숙련된 전문가 부족

데이터 사이언스 플랫폼 시장의 주요 제한 요소는 전문 전문가의 부족입니다. 이러한 시스템을 효과적으로 사용하려면 기술 노하우, 기계 마스터링, 통계 분석 등 실질적인 노하우가 필요하지만 해당 지역에서는 상당한 인재 격차가 있을 수 있습니다. 많은 그룹은 복잡한 모델을 실행하고 관리하는 데 중요한 능력을 갖춘 데이터 과학자를 찾고 유지하기 위해 전쟁을 벌입니다. 또한 현재 직원에게 이러한 플랫폼을 효율적으로 사용하도록 교육하는 것은 시간이 많이 걸리고 비용도 많이 들 수 있습니다. 이러한 인재 부족은 레코드 기술 채택의 전체 능력을 방해하고, 특히 최고의 전문 지식에 대한 접근이 제한된 소규모 조직의 경우 시장 성장을 둔화시킵니다.

• NCSC UK(National Cyber ​​Security Center)에 따르면 약 35%의 기업이 데이터 과학 플랫폼을 채택할 때 데이터 개인 정보 보호 및 보안 취약성에 대한 우려를 제기하여 빠른 시장 성장을 방해한다고 보고했습니다.

• DPC(데이터 보호 위원회) 아일랜드는 진화하는 데이터 보호 규정을 준수하면 기업의 25%가 법적 및 운영상의 문제로 인해 데이터 플랫폼 구현을 지연하거나 축소하게 된다고 강조합니다.

시장에서 제품에 대한 기회를 창출하기 위한 로우 코드 솔루션에 대한 수요 증가

기회

데이터 과학 플랫폼 시장 내에서 새로운 기회는 노코드/로우코드 답변에 대한 수요가 증가하고 있다는 것입니다. 이러한 시스템을 사용하면 영리 기업 분석가 및 기업가를 포함한 비기술 사용자가 프로그래밍이나 정보 기술 노하우에 대한 깊은 정보가 필요 없이 기록을 바탕으로 선택을 할 수 있습니다. 장치 학습 모델의 개선을 단순화하고 워크플로를 자동화함으로써 노코드/로우코드 플랫폼은 더 넓은 대상 고객에게 데이터 과학 기술을 제공합니다. 사실 기술 노하우의 이러한 민주화는 모든 규모의 그룹이 운영을 혁신하고 최적화할 수 있도록 지원하는 동시에 다양한 산업 전반에 걸쳐 이러한 플랫폼의 채택을 가속화하여 유사한 시장 확대를 주도합니다.

• 유엔무역개발회의(UNCTAD)는 신흥 시장에서 데이터 과학 역량을 확장하면 2030년까지 농업 및 의료와 같은 부문에서 생산성이 30% 이상 증가할 수 있을 것으로 추정합니다.

• 세계경제포럼(WEF)에 따르면 데이터 과학 플랫폼에 자동화된 기계 학습을 통합하면 모델 개발 시간을 50% 단축하여 더 빠른 혁신 주기를 위한 기회를 열 수 있습니다.

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

도전

데이터 과학 플랫폼 시장 내 구매자에게 필수적인 과제는 통계 보안 및 개인 정보 보호 문제에 대처하는 것입니다. 클라우드 기반 전체 플랫폼에 대한 의존도가 높아지고 대량의 민감한 정보가 처리되면서 기관은 통계 위반, 사이버 공격 및 규정 준수 위반의 위험이 높아졌습니다. 정보 기술 노하우 구조가 엄격한 보안 프로토콜을 준수하고 암호화 및 안정적인 제어 접근 권한을 확보하는 것이 중요합니다. 또한 GDPR 및 CCPA와 같은 복잡한 지침을 탐색하는 것은 어려울 수 있으며, 특히 둘 이상의 영역에서 작업하는 기관의 경우 더욱 그렇습니다. 견고한 데이터 거버넌스에 대한 요구와 혁신의 균형을 맞추는 것은 이 시장의 구매자에게 지속적인 임무를 부여합니다.

• ITU(International Telecommunications Union)는 기업의 45%가 레거시 시스템을 최신 데이터 과학 플랫폼과 통합하여 원활한 데이터 워크플로우에 영향을 미치는 심각한 문제에 직면하고 있다고 보고합니다.

• 미국 연방거래위원회(FTC)에 따르면 2023년 데이터 침해의 약 20%가 클라우드 기반 데이터 과학 플랫폼과 관련되어 있어 강화된 사이버 보안 조치의 필요성이 강조되었습니다.

•   
•   
  무료 샘플 다운로드 이 보고서에 대해 자세히 알아보려면

    

데이터 사이언스 플랫폼 시장 지역별 통찰력
 

• 북아메리카

북미는 금융, 의료, 소매와 같은 산업 전반에 걸쳐 AI 및 시스템 마스터링을 포함한 첨단 기술의 조기 채택을 통해 데이터 과학 플랫폼 시장을 선도하고 있습니다. 특히 미국은 많은 주요 시장 게이머와 기술 스타트업의 본거지로 엄청난 시장 점유율에 기여하고 있습니다. R&D에 대한 높은 자금 지원,클라우드 인프라, 정보 중심의 기업 전략과 더불어 연료 증가가 가능합니다. 그만큼미국 데이터 사이언스 플랫폼 시장다양한 부문에 걸쳐 AI 및 디바이스 마스터링에 막대한 투자를 통해 전 세계적으로 가장 중요한 비율을 차지하고 있습니다. 탄탄한 기술 환경과 기록 중심 선택에 대한 수요 증가로 인해 시장은 혁신과 클라우드 기반 솔루션의 성장을 통해 빠른 호황을 유지할 것으로 예상됩니다.

• 유럽

유럽의 데이터 과학 플랫폼 시장은 생산, 산업과 같은 산업에서 AI 기반 답변에 대한 수요가 증가함에 따라 정기적으로 성장하고 있습니다.자동차, 경제 서비스. 독일, 영국, 프랑스 등의 국가는 기술 노하우 기술을 채택하는 데 있어 지역을 선도하고 있습니다. 통계 개인정보 보호 및 GDPR과 같은 규제 준수에 대한 유럽 연합의 강한 관심은 기업이 안정적이고 우수한 데이터 플랫폼에 돈을 지출하도록 유도했습니다. 또한, Industry 4.0의 상승 추진과 디지털 변혁 과제로 인해 기관은 더 큰 정보 중심 운영을 향해 나아가고 있습니다.

• 아시아

아시아 태평양 지역은 중국, 인도, 일본과 같은 신흥 경제국의 디지털화 노력에 힘입어 데이터 과학 플랫폼 시장 내에서 빠른 호황을 누리고 있습니다. AI, 데이터 분석, 클라우드 컴퓨팅에 대한 투자 증가는 다음을 포함한 산업 전반에서 채택을 주도하고 있습니다.전자상거래, 통신 및 제조. 해당 위치의 인구 증가와 마찬가지로 대량의 기록이 생성되고 있으며 우수한 분석 답변에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 정부는 기술 개발을 지원하고 있으며, 증가하는 기술 창업 환경은 또한 시장의 붐 확대에 기여합니다.

주요 산업 플레이어

혁신과 시장 확장을 통해 시장을 형성하는 주요 산업 플레이어

데이터 과학 플랫폼 시장의 주요 업계 참가자들은 다양한 기술을 통해 혁신과 시장 확장을 주도하고 있습니다. 많은 기업이 노코드 및 비정기적 코드 시스템의 증가를 통해 소비자 접근성을 향상시키는 데 특화되어 있으며, 이를 통해 기술 지식이 없는 사용자도 데이터 분석을 효과적으로 활용할 수 있습니다. 또한 이러한 그룹은 클라우드 기반 솔루션에 투자하여 확장 가능하고 유연한 사실 처리를 허용하고 있습니다. 시대 기업 및 교육 기관과의 협력 및 파트너십도 일반적이며, 우수한 AI와 능력에 대한 지식을 얻는 장치의 혼합을 촉진합니다. 또한, 사실 보호 및 규정 준수에 대한 헌신은 제품 제공을 형성하고 해당 구조에 대한 신뢰와 신뢰성을 보장합니다.

• Microsoft: Microsoft Azure는 클라우드 기반 데이터 과학 플랫폼을 통해 Fortune 500대 기업 중 95% 이상을 지원하여 대규모 AI 및 분석 프로젝트를 촉진합니다.

• IBM: IBM Watson의 플랫폼은 전 세계적으로 4,000개 이상의 엔터프라이즈 AI 애플리케이션을 지원하여 고급 데이터 중심 의사 결정을 가능하게 합니다.

최고의 데이터 과학 플랫폼 회사 목록  

• Microsoft (U.S.)
• IBM (U.S.)
• Google (U.S.)
• Wolfram (U.S.)
• DataRobot (U.S.)
• Cloudera (U.S.)                  
• Rapidminer (U.S.)
• Domino Data Lab (U.S.)
• Dataiku (France)
• Alteryx (U.S.)
• Datarpm (U.S.)

주요 산업 발전

2023년 10월: 데이터 과학 플랫폼 시장 내 산업 발전 중 하나는 Databricks의 도움으로 추가된 Databricks Lakehouse의 출시입니다. 이 통합 데이터 플랫폼은 사실 웨어하우징과 정보 레이크를 결합하여 기업이 단일 영역에서 대량의 확립된 사실과 구조화되지 않은 사실을 저장하고 조사할 수 있도록 해줍니다. Lakehouse 구조는 통계 관리를 단순화하고 분석을 가속화하여 사실 과학자와 분석가가 보다 효과적으로 협업할 수 있도록 합니다.

보고서 범위       

데이터 사이언스 플랫폼 시장은 다양한 산업 전반에 걸쳐 통계 기반 선택에 대한 수요가 증가하면서 강력한 호황을 누리고 있습니다. 조직이 거대한 데이터와 인공 지능을 활용하려고 노력함에 따라 공격적인 이익을 유지하려면 우수한 분석 장비의 채택이 필수적이 되었습니다. 노코드/로우코드 답변 및 클라우드 기반 시스템과 함께 혁신을 통해 통계 과학에 대한 액세스가 민주화되어 더 다양한 고객이 복잡한 데이터 세트에서 실행 가능한 통찰력을 얻을 수 있게 되었습니다.

그러나 기술 부족과 정보 안전에 대한 우려로 구성된 문제가 지속되고 있으므로 이러한 문제를 해결하려면 기업 플레이어의 지속적인 노력이 필요합니다. 사용자의 즐거움을 향상시키고 지침을 준수하며 현재 기술을 통합하려는 노력은 지속적인 시장 성장을 위해 중요할 수 있습니다. 기업이 기록 과학 능력에 돈을 투자함에 따라 이 시장의 미래는 부문 전반에 걸쳐 엄청난 개선과 혁신적인 영향을 보장하며 궁극적으로 조직이 국제적으로 점점 더 사실 중심으로 수행하는 방식을 재구성합니다.