데이터 과학 플랫폼 시장 규모, 점유율 및 산업 분석, 배포별(클라우드 및 온프레미스), 기업 유형별(대기업 및 중소기업), 애플리케이션별(고객 지원, 비즈니스 운영, 마케팅, 재무 및 회계, 물류, 기타) 산업별(BFSI, IT 및 통신, 의료, 소매, 제조, 운송, 기타) 및 지역 예측, 2026~2034년

글로벌 데이터 사이언스 플랫폼 시장 규모는 2025년 1,711억 6천만 달러로 평가되었으며, 2026년 2,209억 달러에서 975달러로 성장할 것으로 예상됩니다. 
2034년까지 20.40%의 CAGR을 보일 것입니다. 2025년 북미는 25.00%의 점유율로 글로벌 시장을 장악했습니다.

데이터 과학 플랫폼은 데이터 과학 프로젝트의 전체 라이프사이클을 위한 플랫폼을 제공하는 소프트웨어 애플리케이션입니다. 이러한 플랫폼은 모델 개발, 데이터 탐색 및 모델 배포를 허용하므로 데이터 과학자에게 필수적인 도구입니다. 또한 대규모 컴퓨팅 인프라를 제공하면서 데이터 시각화 및 준비가 가능합니다. 이러한 플랫폼은 중앙 집중식 플랫폼을 제공하여 사용자의 협업을 돕습니다.

또한 이러한 플랫폼에서 기계 학습의 사용이 증가함에 따라 교육, 확장, 구축 및 배포 요구 사항이 충족됩니다.기계 학습모델. 인공지능과 머신러닝은 데이터 관리와 데이터 과학을 촉진하고 있습니다. 또한 빅 데이터 기술의 발전과 의사 결정을 위한 데이터 수집 및 활용의 중요성이 예측 기간 동안 시장 점유율을 높일 것으로 예상됩니다.

코로나19 사태로 인해 일상생활이 혼란에 빠졌고, 이로 인해 개인과 기업은 활동과 목표를 재고하게 되었습니다. 이러한 개선은 기술 발전과 혁신을 촉진하는 것으로 나타났습니다. 기업들은 완전한 솔루션을 개발, 판매, 홍보 및 지원하는 데 시간과 돈을 투자해 왔습니다. 2020년에는 코로나19 팬데믹으로 인해 성장률이 높아지는 등 매출이 크게 성장했습니다.

전염병은 시장 확장에 유리한 영향을 미쳤으며 예상 기간 동안 많은 성장 기회를 제공할 것으로 예상됩니다. 이러한 전망에는 데이터 애플리케이션의 증가, 기업에서 이러한 플랫폼에 대한 수요, 창의적인 데이터 과학 플랫폼 솔루션의 도입이 포함됩니다. 또한, 주요 IT 조직들이 자동화와 인텔리전스를 비즈니스에 통합하고 있어 이러한 플랫폼에 대한 관심이 높아지고 있다는 점도 수요 증가가 예상되는 또 다른 요인입니다.

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데이터 사이언스 플랫폼 시장 동향

예측 기간 동안 시장을 활성화하기 위해 의료 분야에서 데이터 과학 소프트웨어 사용 증가

이 플랫폼은 의료 시스템에서 생성되는 대량의 정형, 단편, 비정형 데이터를 분석, 관리 및 동화하는 과정을 지원합니다. 또한 업계 및 학계의 3상 임상 시험에서 얻은 환자 수준 및 과거 데이터를 광범위하게 통합, 공유 및 평가하는 여러 의학 연구 커뮤니티에 서비스를 제공합니다. 이러한 풍부한 데이터 세트는 데이터 과학의 일부이며 제약 연구 및 개발에 도움이 됩니다.

또한 플레이어는 Azure, GCP, AWS 또는 프라이빗 클라우드에서 단일 테넌트 플랫폼으로 배포할 수 있는 클라우드 기반 플랫폼을 제공하고 있습니다. 예를 들어,

• ~ 안에2020년 6월, Aigenpulse는 약물 발견 및 개발을 가속화하기 위해 데이터 인텔리전스 플랫폼을 출시했습니다. Aigenpulse 플랫폼은 최신 머신러닝(ML)과인공지능(AI)분석을 개선하고 과학적 의사결정을 지원하는 도구입니다.

또한 과학자들은 수백 개의 데이터 세트를 동시에 대규모로 구현할 수 있어 더 높은 가치의 작업에 사용할 수 있습니다. 이 플랫폼은 LIMS 및 ELN, 실험/샘플 메타데이터를 위한 내부 데이터 레이크, TCGA, TRON 및 GTeX와 같은 공개 데이터 소스를 통합합니다. 게다가, 엄청난 양의 건강 데이터와 진단 실패에도 불구하고 그 비율은 여전히 ​​적당히 높습니다. 이 플랫폼에서 이러한 건강 데이터를 구현하면 진단의 효율성과 정확성이 높아집니다. 이러한 이점은 1,000명 이상의 환자로부터 생물학적 샘플을 분석하고 추출하는 강력한 기계 학습 알고리즘을 사용하여 달성됩니다.

따라서 의료 부문에서 이러한 플랫폼의 사용이 증가하면 전체 시장 성장이 촉진될 것으로 예상됩니다.

데이터 과학 플랫폼 시장 성장 요인

시장 성장 촉진을 위한 빅데이터 성장 확대

사물 인터넷(IoT), 소셜 미디어, 멀티미디어의 출현으로 인해 정형 또는 비정형 형식의 데이터 흐름이 증가했습니다. 인간이 생성한 데이터와 기계가 생성한 데이터는 상용 데이터보다 10배 빠른 속도로 증가하고 있습니다. 예를 들어, 머신 데이터는 평균보다 50배 빠르게 증가하고 있습니다. 데이터는 대부분 고객 중심적이고 방향이 정해져 있습니다. 평균적인 사람은 (소셜) 애플리케이션과 여러 장치를 통해 데이터를 생성하고 소비하는 데 매일 5~6시간을 소비합니다. 모든 스와이프, 클릭 또는 통신은 데이터베이스에 데이터를 생성합니다.

또한, 연구개발에 대한 투자가 늘어나면서 기술의 급속한 발전이 이루어졌습니다. 따라서 기업의 수가 증가함에 따라 효율성과 생산성을 향상시키는 기술에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 최신 데이터 처리 시스템과 솔루션은 비즈니스 확장에 중요하며 데이터 과학 플랫폼에 대한 수요가 높아 ML 모델을 더 쉽게 훈련, 설계, 확장 및 배포할 수 있습니다. 인공지능(AI), 엣지컴퓨팅 등 기술이 발전하면서사물인터넷(IoT), 기계 학습(ML) 및 스트리밍 분석이 시장 성장을 촉진하고 있습니다.

또한 아프리카 국가, 브라질, 걸프협력회의(GCC) 국가 등 시장에서 이러한 플랫폼을 채택하면서 시장 성장이 가속화되었습니다. 또한 빅 데이터 기술의 발전과 확장은 예측 기간 동안 시장에 유망한 발전을 제공할 것으로 예상됩니다. 또한 시장은 클라우드 기반 솔루션 및 서비스로 인해 예측 기간 동안 강하게 성장할 것으로 예상됩니다.

따라서 위에서 언급한 요인들은 시장 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다.

제한 요인

시장 성장을 방해하는 기술 전문성 및 보안 부족

조직에서는 기계 학습, 스트리밍 분석, 예측 분석을 포함한 고급 분석 방법을 사용합니다. 또한, 머신러닝 모델을 개발하기 위해서는 기술적 전문성과 분석적 사고 능력이 필요합니다. 몇몇 최종 사용자에게는 필요한 기술과 기술 지식을 갖춘 인력이 부족하여 시장 성장을 방해합니다.

기술적 신뢰성 부족, 데이터 보호, 개인 정보 보호 문제, 엄격한 정부 규칙 및 규정, 막대한 투자 요구 사항은 업계 성장을 방해하는 주요 요인입니다.

이 기술의 사용자는 고급 기술과 데이터 리소스를 통해 플랫폼을 효율적으로 만들기 위해 정기적으로 플랫폼을 업데이트해야 하며, 이는 시장 성장을 더욱 억제하는 요소입니다. 이 업계에서는 데이터 폭증, 분석 능력 부족, 도메인 지식 부족 등이 몇 가지 제약 사항입니다.

따라서 위에서 언급한 요인은 예측 기간 동안 시장을 방해할 것으로 예상됩니다.

데이터 과학 플랫폼 시장 세분화 분석

배포 분석별

클라우드 기반 플랫폼 수요를 촉진하기 위한 데이터에 대한 빠른 액세스

클라우드 배포 부문은 2026년 전체 시장 점유율의 63.08%를 차지할 것으로 예상됩니다. 클라우드 부문은 가장 높은 데이터 과학 플랫폼 시장 점유율을 보유하고 있으며, 클라우드 기반 배포가 서비스 및 비즈니스 운영 개선에 도움이 되는 실시간 데이터 전송을 가능하게 하므로 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 기업에서는 고객 참여와 매력을 향상시키는 데 도움이 되는 클라우드 기반 도구를 통합하고 있습니다. 빠르고 쉬운 액세스 기능으로 인해 클라우드 기반 플랫폼에 대한 수요가 급증할 것으로 예상됩니다. 예를 들어,

2022년 9월, SAS Institute는 Microsoft Azure 마켓플레이스에 올인원 플랫폼 'SAS Viya'를 출시했습니다. 그들은 클라우드 기반 배포에 제품을 도입하여 비즈니스 모델을 확장했습니다.

온프레미스 배포는 클라우드 솔루션과 그 기능이 향상되면서 꾸준한 수요를 보이고 있습니다. 그러나 사내 데이터 안전은 오늘날에도 기업이 온프레미스 솔루션에 투자하는 주요 이유입니다.

기업 유형별 분석

빠르게 증가하는 데이터로 대기업의 플랫폼 투자 촉진

기업 유형에 따라 시장은 중소기업과 대기업으로 분류됩니다.

대기업 부문은 금융 자본과 막대한 양의 데이터에 대한 액세스를 포함하여 2026년 시장 점유율의 52.28%를 차지할 것으로 예상됩니다. 대기업은 최첨단 플랫폼을 구입할 수 있고, 고급 분석 기술에 투자하며, 전담 데이터 과학 팀을 고용할 수 있습니다. 더욱이 대기업은 복잡한 데이터 생태계와 다양한 사용 사례를 보유하고 있어 확장성과 사용자 정의 옵션을 갖춘 정교한 플랫폼이 필요한 경우가 많습니다. 대기업은 종종 데이터 기반 의사 결정을 우선시하고 고급 기능, 통합 기능 및 엔터프라이즈 수준 지원을 제공하는 포괄적인 솔루션에 기꺼이 투자하여 데이터 과학 플랫폼 시장에서의 지배력을 강화합니다.

중소기업 부문은 디지털 플랫폼 채택 증가를 고려하여 예측 기간 동안 빠른 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다. 중소기업은 비즈니스 확장에 도움이 될 수 있는 고객 지원 서비스를 강화하기 위해 이 플랫폼에 투자하고 있습니다.

애플리케이션 분석별

마케팅 부문의 CAGR을 높이기 위해 지속적으로 변화하는 고객 행동

응용 프로그램을 기반으로 시장은 고객 지원, 비즈니스 운영, 마케팅, 재무 및 회계, 물류 등으로 구분됩니다.

마케팅 애플리케이션 부문은 2026년 시장 점유율의 26.80%를 차지할 것으로 예상됩니다. 마케팅 부문은 예측 기간 동안 빠른 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 소셜 미디어의 사용이 증가함에 따라 이 플랫폼은 제품의 인기를 실시간으로 분석하고 새로운 마케팅 전략을 계획하는 데 도움이 됩니다.

고객 지원은 예측 기간 동안 최대 시장 점유율을 얻을 것으로 예상됩니다. 빠르게 변화하는 고객 구매 선호도는 업계 전반에 걸쳐 이 플랫폼의 채택을 촉진하고 있습니다. 고객 지원에는 방대한 양의 고객 데이터를 효율적으로 분석하기 위한 데이터 과학 플랫폼이 필요합니다. 기업은 기계 학습 및 예측 분석과 같은 데이터 과학 기술을 활용하여 고객 행동, 선호도 및 만족도 수준에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이러한 통찰력은 고객 상호 작용을 개인화하고, 추세를 파악하고, 향후 문제를 예측하고, 고객 요구 사항을 사전에 해결하는 데 도움이 됩니다.

산업 분석별

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BFSI의 플랫폼 수요 증대를 위한 고객 지원에 대한 관심 증가

산업을 기반으로 시장은 BFSI, IT 및 통신, 의료, 소매, 제조, 운송 등으로 구분됩니다.

BFSI 산업 부문은 2026년 시장 점유율의 20.54%를 차지할 것으로 예상됩니다. BFSI 및 IT 및 통신 부문은 예측 기간 동안 최대 부문 점유율을 얻을 것으로 예상됩니다. 고객 지원에 대한 관심이 높아지면서 이 플랫폼의 채택이 급증할 것으로 예상됩니다. 또한 인공 지능, 사물 인터넷 등과 같은 고급 기술의 채택이 증가하여 데이터 분석 도구에 대한 수요가 급증하고 있습니다.

헬스케어는 예측 기간 동안 빠른 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 팬데믹 이후 다양한 주요 업체들이 효율적인 환자 치료를 위한 실시간 데이터 통찰력을 제공하기 위해 의료 서비스 제공자와 협력하고 있습니다. 예를 들어, 2020년 7월 미국에 본사를 둔 자회사 Infosys Public Services는 IHIP(Infosys Health Insights Platform)라는 이름으로 의료 산업을 위한 자동화된 데이터 과학 플랫폼을 발표했습니다.

플랫폼이 전자상거래와 소매업체가 공급망을 실시간으로 관리하는 데 도움이 되므로 소매 부문은 예측 기간 동안 상당한 성장을 보일 것으로 예상됩니다.

지역적 통찰력

지역 측면에서 시장은 북미, 남미, 유럽, 중동 및 아프리카 및 아시아 태평양에 걸쳐 연구됩니다.

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북아메리카

북미는 예측 기간 동안 수익 점유율을 지배할 것으로 예상됩니다. 다양한 산업 분야의 핵심 플레이어가 존재하면 시장 성장이 촉진될 것으로 예상됩니다. 또한 첨단 기술에 대한 투자가 늘어나면서 제품 수요도 급증합니다. 해당 지역에 주요 시장 참여자가 존재하면 해당 지역의 수익 점유율이 높아집니다. 캐나다와 미국은 데이터를 활용하고 비즈니스 의사결정 능력에 도움을 줄 수 있는 고급 솔루션에 지속적으로 투자하고 있습니다. 이 지역의 기업들은 시장 확장과 혁신을 위해 기술을 사용하고 있습니다. 미국 시장은 2026년까지 335억7400만 달러에 이를 것으로 예상된다.

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아시아 태평양

아시아 태평양 지역은 예측 기간 동안 빠른 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 채택빅데이터 분석도구는 산업 전반에 걸쳐 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다. 중국, 한국, 인도 등의 정부도 방대한 애플리케이션과 사용 사례를 고려하여 데이터 분석 도구에 투자하고 있습니다. 2020년 5월 인도에 본사를 둔 데이터 분석 스타트업인 Synaptic은 시리즈 B 자금에서 2천만 달러를 모금했습니다. 따라서 이 지역에서는 데이터 과학 및 분석 비즈니스 기업이 성장하고 있습니다. 일본 시장은 2026년까지 107억9200만 달러, 중국 시장은 2026년까지 183억6300만 달러, 인도 시장은 2026년까지 100억8700만 달러에 이를 것으로 예상된다.

중동 및 아프리카 제조 산업의 생산성 증가는 플랫폼 소프트웨어 제공업체의 기회를 증대시킬 것으로 예상됩니다. 제조업은 지난 몇 년 동안 MEA 국가의 주요 경제 지표로 변모하고 있습니다.

유럽

마찬가지로, 독일과 영국은 유럽 시장에서 지배적인 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 급속한 디지털 전환, 첨단 기술 채택, 5G 인프라 등이 데이터 과학 플랫폼 채택을 촉진할 것으로 예상됩니다. 영국 시장은 2026년까지 101억 1천만 달러에 이를 것으로 예상되며, 독일 시장은 2026년까지 93억 9천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

남미에서는 디지털 전환의 급격한 변화가 시장 성장을 주도할 것으로 예상됩니다. GSMA 보고서에 따르면 지역 디지털화가 10% 증가하면 국가 GDP가 1.9% 증가할 것으로 예상됩니다. 따라서 디지털 도구 채택을 용이하게 하기 위해 업계에서는 데이터 과학 플랫폼에 투자하고 있습니다. 브라질, 아르헨티나 등의 기업에서는 비즈니스 효율성을 높이고 고객 지원을 개선하기 위해 데이터 과학 및 분석 도구에 투자하고 있습니다.

데이터 과학 플랫폼 시장의 주요 회사 목록

주요 플레이어는 지속적인 개발을 통해 시장 지위를 강화하는 데 중점을 두고 있습니다.

글로벌 시장은 IBM Corporation, SAS Institute Inc., Dataiku, TIBCO Software Inc., Databricks, The Mathworks Inc., Alteryx Inc., DataRobot Inc., Microsoft Corporation 및 Oracle Corporation과 같은 주요 업체에 의해 통합되었습니다. 이러한 주요 시장 참가자들은 인수합병, 제품 출시, 협업, 파트너십과 같은 전략을 채택하여 운영을 확장하고 있습니다.

프로파일링된 주요 회사 목록:

• IBM Corporation(미국)
• SAS Institute Inc.(미국)
• 데이터이쿠(미국)
• 팁코 소프트웨어 주식회사(우리를.)
• 데이터브릭스(우리를.)
• The Mathworks Inc.(미국)
• Alteryx Inc.(미국)
• 데이터로봇(주)(우리를.)
• 마이크로소프트사(미국)
• 오라클 주식회사(우리를.)

주요 산업 발전:

• ~ 안에2024년 1월:소프트웨어 기업인 데이터브릭스(Databricks)가 통신업체와 네트워크 서비스 제공업체(NSP)를 위한 새로운 비즈니스 인텔리전스 플랫폼을 공개했습니다. 이 플랫폼은 통신 회사와 NSP가 데이터 개인 정보 보호 또는 기밀 IP를 손상시키지 않고 네트워크, 운영 및 고객 상호 작용을 완벽하게 파악할 수 있도록 도와줍니다.
• ~ 안에2023년 10월:AI 기반 데이터 분석 플랫폼 제공업체인 GoodData Corporation은 ML, AI 및 비즈니스 인텔리전스(BI) 워크플로를 위한 최신 플랫폼을 출시했습니다. 이 플랫폼은 요약을 제공하고 사용자가 데이터 검색, 개발 및 의사 결정 속도를 높일 수 있는 가상 비서와 같은 다양한 생성 AI 기능을 갖추고 있습니다.
• ~ 안에2023년 1월:Science Application International Corp.은 데이터 과학 플랫폼 “Tenjin”의 출시를 발표했습니다. 로우코드부터 풀코드까지 AI와 머신러닝 개발 및 오케스트레이션 플랫폼입니다. Tenjin은 Dataiku를 기반으로 하며 AI 및 ML 모델 개발, 배포, 교육, 자동화 및 데이터 시각화를 통해 기업을 돕습니다. 
• ~ 안에2022년 10월:IBM Corporation은 단일 서버 랙에서 최대 27PB(페타바이트)의 스토리지를 제공하는 LTO 형식 제품인 Diamondback 테이프 라이브러리를 출시했습니다.
• ~ 안에2022년 6월:SAS Institute는 특히 ALM(자산 부채 관리)과 관련된 통합 위험 솔루션 전문 서비스를 제공하고 은행 및 금융과 같은 다른 부문을 지원하기 위해 Kamakura Corporation을 인수했습니다.

보고서 범위

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시장 조사 보고서에는 업계에 대한 더 나은 지식을 얻을 수 있는 전 세계 주요 영역이 포함되어 있습니다. 또한 이 보고서는 가장 최근의 산업 및 시장 동향에 대한 통찰력과 전 세계적으로 빠르게 채택되고 있는 기술에 대한 분석을 제공합니다. 또한 성장을 촉진하는 일부 제한 사항과 요소를 강조하여 독자가 업계에 대한 철저한 이해를 얻을 수 있도록 합니다.

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