글로벌 데이터 과학 플랫폼 시장 규모, 점유율 및 추세 분석 보고서 – 산업 개요 및 2032년까지의 예측

 데이터 과학 플랫폼 시장 규모    

• 글로벌 데이터 과학 플랫폼 시장 규모는 2024년에 2,045억 8,000만 달러 로 평가되었으며 , 예측 기간 동안 29.00%의 CAGR 로 2032년까지 15,688억 5,000만 달러에 도달할 것으로 예상됩니다 .
• 이러한 성장은 데이터 생성의 기하급수적 증가, 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML)의 발전, 클라우드 컴퓨팅의 광범위한 채택, 데이터 기반 의사 결정에 대한 강조 증가와 같은 요인에 의해 촉진됩니다.

데이터 과학 플랫폼 시장 분석

• 데이터 과학 플랫폼은 데이터 과학자들이 데이터 기반 프로젝트를 개발, 관리 및 실행할 수 있도록 도구, 라이브러리 및 인프라를 제공하는 통합 환경입니다. 사용자는 이를 통해 대규모 데이터 세트를 수집, 분석 및 시각화하고 팀 간 협업을 촉진할 수 있습니다.
• 이러한 플랫폼은 효율적인 모델 구축 및 배포를 위해 다양한 프로그래밍 언어(Python, R, SQL 등), 머신 러닝 알고리즘, 데이터 파이프라인을 지원하는 경우가 많습니다.
• 데이터 과학 플랫폼은 버전 제어, 자동화, 확장성과 같은 기능도 제공하여 조직이 의사 결정을 위해 구조화되고 반복 가능한 방식으로 데이터에서 통찰력을 활용할 수 있도록 합니다.
• 북미는 잘 구축된 기술 인프라, 데이터 집약적 워크로드 지원, 데이터 과학 플랫폼 도입 촉진으로 인해 34.6%의 시장 점유율을 기록하며 데이터 과학 플랫폼 시장을 주도할 것으로 예상됩니다.
• 아시아 태평양 지역은 기업 및 소비자 데이터 양의 급증으로 인해 예측 기간 동안 데이터 과학 플랫폼 시장에서 가장 빠르게 성장하는 지역이 될 것으로 예상되며, 이로 인해 고급 분석 솔루션에 대한 수요가 발생할 것으로 예상됩니다.
• 플랫폼 부문은 데이터 마이닝, 첨단 컴퓨팅, 로봇 공학 등 기술 발전으로 83.9%의 시장 점유율을 기록하며 시장을 장악할 것으로 예상됩니다. 이러한 기술 발전은 데이터 과학자들이 머신러닝 알고리즘을 더욱 효과적으로 개발, 학습, 확장 및 공유할 수 있도록 지원합니다.

보고서 범위 및 데이터 과학 플랫폼 시장 세분화      

데이터 과학 플랫폼 시장 동향

“가속화된 AI 통합 및 플랫폼 통합”

• 글로벌 데이터 과학 플랫폼 시장은 AI 기반 솔루션과 플랫폼 통합을 향한 상당한 변화를 경험하고 있습니다.
• 기업들은 자동화, 예측 분석 및 의사 결정 프로세스를 강화하기 위해 고급 AI 기능을 데이터 과학 플랫폼에 점점 더 통합하고 있습니다. 
  • 예를 들어, Databricks가 PostgreSQL 기반 기술을 전문으로 하는 데이터베이스 스타트업인 Neon을 최근 인수한 것은 이러한 추세를 잘 보여줍니다.
• 이 전략적 움직임은 Databricks의 AI 기반 데이터 관리 역량을 강화하여 기업이 AI 봇과 에이전트를 보다 효율적으로 구축할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.
• 이러한 통합을 통해 데이터 워크플로가 간소화되고 AI 기반 통찰력에 대한 증가하는 수요를 충족하기 위한 보다 응집력 있는 솔루션이 제공될 것으로 예상됩니다.

데이터 과학 플랫폼 시장 동향

운전사

"데이터 생성의 기하급수적 증가"

• 디지털 활동의 확산으로 인해 데이터 생성량이 전례 없이 증가하여 강력한 데이터 과학 플랫폼에 대한 수요가 급증했습니다.
• IoT 기기, 소셜 미디어, 전자 상거래의 증가로 조직은 매일 엄청난 양의 데이터를 축적하고 있습니다.
• 이 데이터를 효과적으로 활용하려면 기업에 분석, 처리 및 실행 가능한 통찰력을 도출할 수 있는 정교한 도구와 플랫폼이 필요합니다. 
  • 예를 들어, Databricks는 비정형 데이터를 관리하고 AI 애플리케이션을 지원하기 위한 고급 데이터 분석 솔루션에 대한 수요 증가로 인해 전년 대비 60%의 매출 성장을 보고했습니다.
• 데이터의 급증은 확장 가능하고 효율적인 데이터 과학 플랫폼의 필요성을 강조합니다.

기회

“AI 및 ML 도구의 민주화”

• 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML) 도구의 민주화는 데이터 과학 플랫폼 시장에 큰 기회를 제공합니다.
• 이러한 기술이 더욱 쉽게 접근 가능해짐에 따라 조직은 광범위한 전문 지식이 필요 없이 고급 분석을 활용할 수 있게 되었습니다.
• 이러한 추세는 클라우드 AI와 가속 컴퓨팅을 사용하여 의료 및 생명 과학 혁신을 발전시키기 위해 Microsoft와 NVIDIA가 협력한 사례에서 잘 드러납니다.
• 이 파트너십의 목적은 정밀 의학 및 AI 기반 진단에 대한 접근성을 높여 환자 치료를 개선하는 것입니다. 
• 이러한 이니셔티브는 다양한 분야에서 혁신을 주도할 수 있는 AI 및 ML 도구의 잠재력을 강조하여 데이터 과학 플랫폼이 더 광범위한 대상에게 서비스를 제공할 수 있는 기회를 창출합니다.

제지/도전

“데이터 개인정보 보호 및 보안 문제”

• 성장 전망에도 불구하고 데이터 프라이버시와 보안 문제는 데이터 과학 플랫폼 도입에 상당한 과제를 안겨줍니다.
• GDPR 및 CCPA와 같은 엄격한 규정과 데이터 침해 빈도 증가로 인해 조직은 데이터 보호 조치를 우선시해야 합니다. 
  • 예를 들어, 여러 산업 분야에서 데이터 침해가 증가하는 것은 데이터 과학 플랫폼 구현에 큰 장벽이 되었습니다.
• 이러한 우려는 위험을 완화하고 데이터의 윤리적 사용을 보장할 수 있는 안전하고 규정을 준수하는 플랫폼의 개발을 필요로 하며, 이를 통해 시장 역학에 영향을 미칩니다.

데이터 과학 플랫폼 시장 범위

시장은 구성 요소 유형, 기능 구분, 배포 모델, 조직 규모, 최종 사용자 애플리케이션을 기준으로 세분화됩니다.

2025년에는 이 플랫폼이 컴포넌트 유형 세그먼트에서 가장 큰 점유율을 차지하며 시장을 지배할 것으로 예상됩니다.

플랫폼 부문은 데이터 마이닝, 첨단 컴퓨팅, 로봇 공학 등 기술 발전으로 2025년 데이터 과학 플랫폼 시장에서 83.4%의 최대 점유율을 기록하며 시장을 장악할 것으로 예상됩니다. 이러한 기술 발전은 데이터 과학자들이 머신러닝 알고리즘을 더욱 효과적으로 개발, 학습, 확장 및 공유할 수 있도록 지원합니다. 자동화는 다양한 산업 분야에서 점점 더 보편화되고 있습니다.

BFSI는 예측 기간 동안 최종 사용자 애플리케이션 부문에서 가장 큰 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다.

2025년에는 BFSI 부문이 51.31%의 시장 점유율로 시장을 장악할 것으로 예상됩니다. 이는 빅데이터 분석을 활용하여 의사 결정을 개선하고, 고객 경험을 개선하며, 운영 효율성을 높이는 데 점점 더 적극적으로 활용되고 있기 때문입니다. 금융 거래량과 고객 상호작용이 증가함에 따라, 은행과 금융기관들은 방대한 양의 데이터를 분석하여 통찰력을 확보하기 위해 데이터 과학 플랫폼을 도입하고 있습니다.

데이터 과학 플랫폼 시장 지역 분석

“북미는 데이터 과학 플랫폼 시장에서 가장 큰 점유율을 차지합니다.”

• 북미는 BFSI(은행, 금융 서비스, 보험), 의료, 소매, 통신을 포함한 다양한 산업에 걸쳐 고급 분석에 대한 상당한 투자로 인해 글로벌 데이터 과학 플랫폼 시장에서 34.6%의 상당한 점유율을 차지하고 있습니다.
• 이 지역은 데이터 집약적 워크로드를 지원하고 데이터 과학 플랫폼 도입을 촉진하는 잘 확립된 기술 인프라를 자랑합니다.
• 수많은 국내 데이터 과학 플랫폼 공급업체가 북미 지역에서 상당한 시장 점유율을 차지하고 있어 해당 지역의 지배력 강화에 기여하고 있습니다.
• 강력한 경제와 유리한 비즈니스 환경의 존재는 북미가 데이터 과학 플랫폼 시장의 리더로서 입지를 더욱 강화합니다.

“아시아 태평양 지역은 데이터 과학 플랫폼 시장에서 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다.”

• 중국, 인도, 인도네시아와 같은 국가들은 상당한 디지털 변혁을 겪고 있으며 이로 인해 데이터 과학 플랫폼 도입이 증가하고 있습니다.
• 중국의 차세대 AI 개발 계획 및 인도의 인공지능 국가 전략과 같은 정책은 데이터 과학 플랫폼의 성장을 촉진하고 있습니다.
• 이 지역에서는 기업 및 소비자 데이터의 양이 엄청나게 늘어나고 있으며 이로 인해 고급 분석 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
• IIT Guwahati와 같은 기관은 데이터 과학 프로그램을 출시하여 숙련된 인력을 양성하고 시장 성장을 더욱 가속화하고 있습니다.
• AI 및 머신 러닝 기술에 대한 투자 증가로 인해 다양한 분야에서 데이터 과학 플랫폼 도입이 촉진되고 있습니다.

데이터 과학 플랫폼 시장 점유율

시장 경쟁 구도는 경쟁사별 세부 정보를 제공합니다. 여기에는 회사 개요, 회사 재무 상태, 매출 창출, 시장 잠재력, 연구 개발 투자, 신규 시장 진출, 글로벌 입지, 생산 시설 및 설비, 생산 능력, 회사의 강점과 약점, 제품 출시, 제품 종류 및 범위, 응용 분야별 우위 등이 포함됩니다. 위에 제공된 데이터는 해당 회사의 시장 집중도와 관련된 데이터입니다.

시장에서 활동하는 주요 시장 리더는 다음과 같습니다.

• IBM (미국)
• DataRobot Inc. (미국)
• apheris AI GmbH (독일)
• 디지털 인재 생태계 (미국)
• 데이터밴드 (이스라엘)
• dotData(미국)
• 익스플로리움 주식회사(미국)
• 누가타(이스라엘)
• 텍톤 주식회사(미국)
• Spell Designs Pty Ltd(미국)
• Arrikto Inc.(미국)
• 반복적(미국)
• 구글 주식회사(미국)
• 마이크로소프트(미국)
• SAS Institute Inc.(미국)
• Amazon Web Services, Inc.(미국)
• MathWorks, Inc.(미국)
• 클라우데라 주식회사(미국)
• 테라데이터(미국)
• TIBCO 소프트웨어 주식회사(미국)

글로벌 데이터 과학 플랫폼 시장의 최신 동향

• 2024년 6월, IBM Corporation은 Telefónica Tech와의 협력을 발표했습니다. 이 협력은 인공지능(AI), 분석 및 데이터 거버넌스 솔루션 도입을 촉진하고 기업의 지속적이고 역동적으로 발전하는 요구 사항에 대응할 것입니다.
• 2024년 3월, 마이크로소프트는 클라우드 AI와 가속 컴퓨팅을 활용하여 의료 및 생명 과학 혁신을 발전시키기 위해 엔비디아와 협력한다고 발표했습니다. 이 협력은 정밀 의학 및 AI 기반 진단에 대한 접근성을 높여 환자 치료를 개선하고, 궁극적으로 의료 산업의 획기적인 발전을 촉진하는 것을 목표로 합니다.
• 2023년 1월, Science Applications International Corp.는 AI 및 머신러닝 애플리케이션 개발을 위한 로우코드부터 풀코드까지 지원하는 다재다능한 솔루션인 "Tenjin" 데이터 사이언스 플랫폼을 출시했습니다. Dataiku 기반의 Tenjin은 배포부터 학습 및 자동화에 이르기까지 AI 및 ML 모델 개발의 전체 라이프사이클을 지원하며, 고급 데이터 시각화 도구도 제공합니다. 이 플랫폼은 복잡한 프로세스를 간소화하여 더욱 다양한 기업이 AI를 활용할 수 있도록 지원합니다.
• 2022년 10월, IBM Corporation은 LTO 기술을 활용한 고급 스토리지 솔루션인 Diamondback 테이프 라이브러리를 출시했습니다. 이 혁신적인 제품은 단일 서버 랙에 최대 27페타바이트(PB)의 데이터 저장 용량을 자랑합니다. Diamondback은 증가하는 데이터 스토리지 수요를 충족하도록 설계되었으며, 방대한 양의 정보를 안전하고 효율적으로 관리해야 하는 조직에 확장성과 안정성을 제공합니다.
• 2022년 6월, SAS Institute는 가마쿠라(Kamakura Corporation)를 인수하여 역량을 확장하고 통합 리스크 솔루션으로 포트폴리오를 강화했습니다. 이번 인수는 자산부채관리(ALM) 및 은행을 포함한 기타 금융 부문에서 특화된 전문 서비스 제공에 중점을 두고 있습니다. SAS는 리소스와 전문성을 결합하여 복잡한 리스크 관리 과제를 해결하는 포괄적인 솔루션을 제공하고, 이를 통해 조직이 정보에 기반한 재무적 의사 결정을 내리고 시장의 불확실성을 효과적으로 극복할 수 있도록 지원합니다.     

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