데이터 과학 플랫폼 시장 규모, 점유율 및 코로나19 영향 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(2022~2029년)

데이터 과학 플랫폼 시장 규모는 2021년 641억 4천만 달러로 2022년 814억 7천만 달러에서 2029년 4,841억 7천만 달러로 연평균 성장률(CAGR) 29.0%로 성장할 것으로 예상됩니다. 2021년 북미는 30.01%의 점유율로 글로벌 시장을 장악했습니다.

분석에 따르면 2020년 글로벌 시장은 2019년 대비 25.7%의 평균 성장을 보였습니다. 데이터 과학 플랫폼은 데이터 과학 프로젝트의 전체 수명 주기를 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 머신러닝 모델. 인공지능과 머신러닝은 데이터 관리와 데이터 과학을 촉진하고 있습니다. 또한 빅데이터 기술의 발전과 의사결정을 위한 데이터 수집 및 활용의 중요성이 예측 기간 동안 시장 점유율을 높일 것으로 예상됩니다.

코로나19 영향

시장 성장 촉진을 위해 여러 조직에서 데이터 과학 플랫폼에 대한 수요 증가

코로나19 발병으로 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. 매출은 2020년 코로나19 팬데믹으로 인해 성장률이 높아지는 등 상당한 성장을 보였습니다.

팬데믹은 시장 확장에 긍정적인 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, 수요가 늘어날 것으로 예상되는 또 다른 요인은 주요 IT 조직이 비즈니스에 자동화와 인텔리전스를 통합하고 있으며, 이로 인해 이러한 플랫폼에 대한 관심이 높아지고 있다는 점입니다.

또한 이 플랫폼은 코로나19 팬데믹 기간 동안 의료, BFSI, 제조를 비롯한 여러 산업의 데이터를 효율적으로 처리하고 원활하게 운영하는 데 매우 중요했습니다. 플레이어들은 회사의 엔드투엔드 데이터 관리 및 평가 프로세스를 향상시키기 위해 제품 제공에 새로운 기술을 채택했습니다. 예를 들어,

• 2020년 4월, Mathworks Inc.는 로드러너 소프트웨어를 제공하는 소프트웨어 기반 회사인 VetcorZero를 인수했습니다. 이 소프트웨어는 로드맵 시뮬레이션을 돕고 시각적 프리젠테이션을 제공합니다.

그래서 플레이어들은 매출 증대를 위해 제품과 혁신적인 활동을 선보였습니다.

최신 동향

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

이 플랫폼은 의료 시스템에서 생성되는 대량의 정형, 단편, 비정형 데이터를 분석, 관리, 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,

• 2020년 6월에 Aigenpulse는 약물 disc개발 및 개발을 가속화하기 위해 데이터 인텔리전스 플랫폼을 출시했습니다. Aigenpulse 플랫폼은 최신 기계 학습(ML) 및 인공 지능(AI) 분석을 개선하고 과학적 의사 결정을 지원하는 도구입니다.

또한 과학자들은 수백 개의 데이터세트를 대규모로 동시에 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 전반적인 시장 성장이 촉진될 것으로 예상됩니다.

데이터 과학 플랫폼 시장 성장 요인

시장 성장 촉진을 위한 빅데이터 성장 가속화

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. 스와이프, 클릭, 커뮤니케이션할 때마다 데이터베이스에 데이터가 생성됩니다.

또한 연구 개발에 대한 투자가 늘어나면서 기술은 급속히 발전했습니다. 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. 인공 지능(AI), 에지 컴퓨팅, 사물 인터넷(IoT), 머신러닝(ML), 스트리밍 분석이 시장 성장을 촉진하고 있습니다.

또한 아프리카 국가, 브라질, 걸프협력회의(GCC) 국가 등의 시장에서 이러한 플랫폼이 채택되면서 시장 성장이 가속화되었습니다. 또한 빅 데이터 기술의 발전과 확장은 예측 기간 동안 시장에 유망한 발전을 제공할 것으로 예상됩니다. 또한, 시장은 클라우드 기반 솔루션과 서비스로 인해 예측 기간 내내 강하게 성장할 것으로 예상됩니다.

따라서 위에서 언급한 요인들이 시장 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다.

제한 요인

기술 전문성 및 보안 부족으로 시장 성장 저해

조직에서는 머신러닝, 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 방해할 것입니다.

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 효율성을 높이기 위해 플랫폼을 정기적으로 업데이트해야 하며, 이는 시장 성장을 더욱 억제하는 요소입니다. 이 업계에서는 데이터 폭증, 분석 능력 부족, 도메인 지식 부족 등이 몇 가지 제약이 됩니다.

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

세분화

배포 분석 기준

클라우드 기반 플랫폼 수요를 촉진하기 위한 데이터에 대한 빠른 액세스

배포에 따라 시장은 온프레미스와 클라우드로 구분됩니다. 클라우드 부문은 가장 높은 데이터 과학 플랫폼 시장 점유율을 차지하고 있으며, 클라우드 기반 배포를 통해 서비스 및 비즈니스 운영 개선에 도움이 되는 실시간 데이터 전송이 가능해짐에 따라 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.

클라우드 솔루션과 그 기능이 향상되면서 온프레미스 배포에 대한 수요가 꾸준히 증가하고 있습니다. 그러나 사내 데이터 안전은 오늘날에도 기업이 온프레미스 솔루션에 투자하는 주요 이유입니다.

기업별 type 분석

대기업의 플랫폼 투자를 촉진하기 위한 급속한 데이터 증가

기업 type를 기준으로 시장은 중소기업과 대기업으로 분류됩니다.

대기업 부문은 예측 기간 동안 최대 수익 지분을 얻을 것으로 예상됩니다. IT 자금의 상당 부분이 가용성으로 인해 대규모 산업에서 데이터 과학 플랫폼에 대한 수요가 급증할 가능성이 높습니다. 또한 대기업은 비즈니스 운영을 개선하는 데 사용할 수 있는 엄청난 양의 데이터를 매일 처리합니다.

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 고객 행동 변화

시장은 애플리케이션에 따라 고객 지원, 비즈니스 운영, 마케팅, 재무 및 회계, 물류 등으로 구분됩니다.

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 시장 점유율을 최대화할 것으로 예상됩니다. 빠르게 변화하는 고객 구매 선호도에 따라 업계 전반에 걸쳐 이 플랫폼이 채택되고 있습니다.

산업 분석별

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BFSI의 플랫폼 수요 증대를 위해 고객 지원에 점점 더 초점

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

BFSI와 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 등 고급 기술의 채택이 증가하면서 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 Infosys Health Insights Platform(IHIP)이라는 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

North America Data Science Platform Market Size, 2021 (USD Billion)

이 시장의 지역 분석에 대한 자세한 정보를 얻으려면, 무료 샘플 요청

지역 측면에서 시장은 아시아 태평양, 북미, 남미, 유럽, 중동 및 아프리카에 걸쳐 연구됩니다.

예측 기간 동안 북미 지역이 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.

아시아 태평양 지역은 예측 기간 동안 빠른 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 빅데이터 분석 도구의 채택은 산업 전반에 걸쳐 빠르게 증가할 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.

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

마찬가지로 독일과 영국은 유럽 시장에서 지배적인 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 급속한 디지털 혁신, 첨단 기술 채택, 5G 인프라 등이 데이터 과학 플랫폼 채택을 촉진할 것으로 예상됩니다.

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남미에서는 디지털 혁신의 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.

주요 산업 플레이어

주요 기업은 자신의 입지 강화를 위해 고급 데이터 과학 플랫폼 강조

글로벌 시장은 활발한 스타트업 생태계로 구성되어 있습니다. 100개 이상의 스타트업이 고객을 위한 솔루션을 혁신할 것으로 예상됩니다. 이러한 시장에서는 강력한 경쟁이 형성될 가능성이 높으며, 이로 인해 현재 조직은 지속적으로 업데이트하고 제품 제공의 발전을 구현해야 합니다.

데이터 과학 플랫폼 시장의 주요 기업 목록:

• IBM Corporation(미국)


• SAS Institute Inc.(미국)


• Dataiku(미국)


• TIBCO Software Inc.(미국)


• Databricks(미국)


• The Mathworks Inc.(미국)


• Alteryx Inc.(미국)


• DataRobot Inc.(미국)


• Microsoft Corporation(미국)


• Oracle Corporation(미국)

주요 산업 발전:

• 2022년10월: IBM Corporation은 단일 서버 랙에서 최대 27페타바이트(PB)의 스토리지를 제공하는 LTO 형식 제품인 Diamondback 테이프 라이브러리를 출시했습니다.


• 2022년 6월: SAS Institute는 특히 자산 부채 관리(ALM)와 관련된 통합 위험 솔루션 전문 서비스를 제공하고 은행 및 금융과 같은 다른 부문을 지원하기 위해 Kamakura Corporation을 인수했습니다. 리>
  
• 2022년 2월 2월: Dataiku는 인도 시장에서의 입지를 확대하기 위해 APAC 회사인 Polestar Solutions와 파트너십을 맺었습니다. Dataiku는 아시아 태평양 기업에 'Everyday AI' 플랫폼을 도입하는 것을 목표로 합니다.


• 2022년 6월: Databricks는 새로운 분석 시장, 안전한 데이터 협업, 자동 비용 최적화 등 데이터 공유에 새로운 혁신과 속성을 추가했습니다. 또한 데이터 웨어하우징, 데이터 거버넌스 확장 및 기계 학습이 크게 개선되었습니다.


• 2022년 8월: Mathworks Inc.는 Skill-Lync와 협력하여 엔지니어링 및 데이터 과학 분야에서 10,000명 이상의 학생을 교육했습니다. 또한 Skill-Lync는 회사를 인도 시장에 소개하여 아시아 태평양 지역에서의 입지를 강화할 것입니다.

보고서 범위

인포그래픽 표현 Data Science Platform Market

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시장에 대한 연구에는 업계에 대한 더 나은 지식을 얻을 수 있도록 전 세계 주요 영역이 포함됩니다. 또한, 이 연구는 가장 최근의 산업 및 데이터 과학 플랫폼 시장 동향에 대한 통찰력과 전 세계적으로 빠르게 채택되고 있는 기술에 대한 분석을 제공합니다. 또한 성장을 촉진하는 몇 가지 제한 사항과 요소를 강조하여 독자가 업계에 대한 철저한 이해를 얻을 수 있도록 합니다.

보고서 범위 및 세분화

속성	세부정보
학습 기간	2018-2029
기준 연도	2021
예상 연도	2022
예측 기간	2022-2029
과거 기간	2018-2020
단위	가치(10억 달러)
세분화	배포, 기업 type, 애플리케이션, 산업 및 지역별
배포 기준	클라우드 사내
기업별 type	대기업 중소기업
애플리케이션별	고객지원 사업 운영 마케팅 재무 및 회계 물류 기타
업종별	BFSI IT 및 통신 의료 소매 제조 교통 기타(정부 등)
지역별	북미(배포별, 기업별 type, 애플리케이션별, 산업별, 국가별) 미국 (산업별) 캐나다(산업별) 멕시코(산업별) 남미(배포별, 기업별 type, 애플리케이션별, 산업별, 국가별) 브라질(산업별) 아르헨티나(산업별) 남아메리카의 나머지 지역 유럽(배포별, 기업별 type, 애플리케이션별, 산업별 및 국가별) 독일(산업별) 프랑스(산업별) 이탈리아(산업별) 스페인(산업별) 러시아(산업별) 베네룩스(산업별) 북유럽(산업별) 나머지 유럽 중동 및 아프리카(배치별, 기업별 type, 애플리케이션별, 산업별 및 국가별) 터키(산업별) 이스라엘(산업별) GCC(산업별) 남아프리카공화국(산업별) 북아프리카(산업별) 중동 및 아프리카 지역 아시아 태평양(배포별, 기업별 type, 애플리케이션별, 산업별, 국가별) 중국(산업별) 인도(산업별) 일본(산업별) 한국(산업별) 아세안(산업별) 오세아니아(산업별) 아시아 태평양 지역