글로벌 데이터 과학 플랫폼 시장 규모는 2023년에 1,323억 5,000만 달러 로 평가되었습니다. 2032년까지 7,441억 달러 에 도달할 것으로 추산되며, 예측 기간(2024~2032년) 동안 21.20%의 CAGR 로 성장할 것입니다. 기업과 개인은 최근 몇 년 동안 전 세계적으로 인터넷이 빠르게 확산되면서 엄청난 양의 데이터를 생성했습니다. 이 엄청난 양의 데이터는 데이터 과학 플랫폼을 사용하여 고객 행동과 시장 동향을 분석하고 통찰력을 얻어 이 정보를 기반으로 데이터 중심 의사 결정을 내리게 함으로써 데이터 과학 플랫폼에 대한 수요를 촉진합니다. 게다가 낮은 비용, 더 높은 확장성, 더 나은 보안, 더 쉬운 액세스 및 통합과 같은 이점으로 인해 클라우드 기반 데이터 과학 플랫폼의 채택이 증가함에 따라 글로벌 시장 성장이 더욱 촉진될 것으로 추산됩니다.
데이터 과학 플랫폼은 데이터 탐색, 데이터 준비, 모델 생성 및 모델 배포를 포함하여 데이터 과학 프로젝트의 모든 단계에 다양한 도구와 서비스를 제공하는 소프트웨어 애플리케이션입니다. 데이터 과학 플랫폼은 기업을 위한 데이터 관리, 검색 및 검토를 용이하게 하는 동시에 AI 및 ML과 같은 기술을 활용하여 귀중한 통찰력과 솔루션을 생성합니다. 이 포괄적인 용어는 데이터 마이닝, 분석, 머신 러닝 및 기타 관련 분야를 포함합니다.
데이터 과학 플랫폼은 데이터 과학자와 다른 개인이 함께 작업하고 데이터 기반 의사 결정과 관련된 다양한 작업을 수행할 수 있는 통합 플랫폼을 제공합니다. 그 목적은 전체 데이터 과학 프로세스의 효과를 최적화하고 개선하여 기업을 위한 데이터에서 중요한 통찰력을 추출하는 것을 단순화하는 것입니다. 접근 가능한 여러 상용 및 오픈 소스 플랫폼이 있으며, 각각 고유한 기능과 역량을 보유하고 있습니다.
기업과 개인이 생산하는 데이터의 급격한 증가로 인해 이러한 광범위한 데이터베이스에서 귀중한 통찰력을 분석하고 추출하기 위한 고급 도구와 플랫폼에 대한 필요성이 높아졌습니다. Cisco Annual Internet Report는 2023년까지 글로벌 인터넷 사용자 기반이 53억 명에 도달하여 전 세계 인구의 66%를 구성할 것으로 예측했습니다. 이는 2018년 39억 명의 사용자에서 증가한 수치로, 전 세계 인구의 51%를 차지했습니다. 이는 생성되는 데이터 양이 증가하여 과학 플랫폼 시장에 대한 긍정적인 전망을 나타낼 것으로 예상됩니다.
데이터는 여러 분야의 기업에 매우 유용한 리소스가 되었는데, 고객 행동, 시장 동향, 운영 효율성 및 경쟁 우위에 대한 중요한 정보를 얻을 수 있기 때문입니다. 데이터 과학 플랫폼은 마케팅, 영업, 물류, 재무, 고객 지원 등 여러 분야에서 데이터 중심 의사 결정을 용이하게 하면서 데이터를 실용적인 통찰력과 솔루션으로 변환하는 것을 용이하게 합니다. 데이터 과학 플랫폼은 비즈니스 프로세스 최적화, 고객 경험 향상, 기업 성과 및 수익성 개선을 가능하게 합니다. 이러한 요소는 글로벌 시장의 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다.
클라우드 컴퓨팅의 도입은 데이터 과학 플랫폼 시장에 상당한 영향을 미쳤습니다. 클라우드 기반 데이터 과학 시스템은 온프레미스 솔루션에 비해 비용 절감, 확장성 증가, 보안 강화, 접근성 및 통합 간소화 등 수많은 이점을 제공합니다. 클라우드 기반 데이터 과학 플랫폼을 통해 기업은 클라우드의 계산 기능과 저장 용량을 활용하고 물리적 하드웨어 및 소프트웨어 인프라에 투자하지 않고도 최첨단 기술과 도구에 액세스할 수 있습니다.
가트너는 2024년까지 퍼블릭 클라우드 서비스 에 대한 글로벌 최종 사용자 지출이 6,790억 달러에 도달하고 2027년까지 1조 달러를 넘어설 것으로 예측합니다. 또한 2028년까지 50% 이상의 기업이 회사 운영을 가속화하기 위해 산업 클라우드 플랫폼을 도입할 것으로 예측했습니다. 2028년까지 대부분의 기업은 클라우드 컴퓨팅을 비즈니스 운영의 필수 요건으로 활용할 것입니다. 이는 클라우드 기반 데이터 과학 플랫폼의 사용을 늘려 시장 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다.
데이터 과학 플랫폼은 소비자, 직원 및 협력자의 기밀 및 개인 데이터를 포함할 수 있는 방대한 양의 데이터를 수집, 저장, 조작 및 배포하는 것을 포함합니다. 데이터 프라이버시 및 보안은 데이터 침해, 사이버 공격 및 무단 액세스의 잠재적인 발생으로 인해 상당한 장애물에 직면하며, 이는 데이터의 손실, 도난, 수정 및 남용으로 이어질 수 있습니다.
데이터 과학 플랫폼은 건강보험 양도성 및 책임법, 일반 데이터 보호 규정(GDPR), 지불 카드 산업 데이터 보안 표준과 같은 다양한 규정과 표준을 준수해야 합니다. 이러한 규정과 표준은 지역 및 산업에 따라 다를 수 있습니다. 이러한 장애물은 특히 의료, 금융 및 정부와 같은 분야에서 데이터 과학 플랫폼의 구현 및 확장을 방해할 수 있습니다.
데이터 과학 플랫폼 산업의 플레이어는 다양한 최종 사용자 산업의 요구를 충족하기 위해 혁신적인 플랫폼과 솔루션을 도입하고 있습니다. 예를 들어, 2022년 5월, 독립적인 투자 연구의 저명한 출처인 Morningstar, Inc.는 금융 전문가를 위해 설계된 데이터 과학 플랫폼인 Analytics Lab을 공개했습니다. Analytics Lab을 통해 사용자는 Morningstar 데이터를 체계적으로 검토하고 심층적인 연구를 수행하여 성공을 위한 새로운 투자 전망을 발견할 수 있습니다.
또한, 2023년 9월, 공급자, 책임 의료 기관(ACO), 지불자, 제약 회사 및 디지털 건강 기업에 서비스를 제공하는 잘 알려진 의료 데이터 과학 플랫폼인 ClosedLoop이 최근 두 가지 최첨단 데이터 과학 솔루션을 출시했습니다. ACO-Predict와 Evaluate는 의료 기관이 프로그램을 연구, 평가, 모니터링 및 개선하는 데 도움이 되도록 설계된 특수 기술입니다. 이러한 솔루션의 주요 목표는 부정적인 사건을 줄이고, 건강 결과를 개선하고, 불필요한 비용을 낮추는 것입니다. 이러한 요소는 시장 확장의 기회를 창출할 것으로 예상됩니다.
| 학습 기간 | 2020-2032 | CAGR | 21.20% |
| 역사 시대 | 2020-2022 | 예측 기간 | 2024-2032 |
| 기준 연도 | 2023 | 기준 연도 시장 규모 | USD 132.35 billion |
| 예측 연도 | 2032 | 예측 연도 시장 규모 | USD 744.10 billion |
| 가장 큰 시장 | 북아메리카 | 가장 빠르게 성장하는 시장 | 아시아 태평양 |
지역별로 글로벌 데이터 과학 플랫폼 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양, 라틴 아메리카, 중동 및 아프리카로 나뉩니다.
북미는 가장 중요한 글로벌 데이터 과학 플랫폼 시장 주주이며 예측 기간 동안 상당히 확대될 것으로 예상됩니다. 데이터 과학 플랫폼은 BFSI, 리테일, IT, 의료 및 제조를 포함한 북미 지역의 다양한 부문에서 널리 채택되고 있습니다. 이 지역의 조직은 데이터 과학을 도입하여 비즈니스 성과, 효율성 및 혁신을 개선합니다. 이 지역은 또한 데이터 과학 및 AI 기술의 성장과 구현을 촉진하는 입법 및 정책 프레임워크의 혜택을 받습니다. 게다가 이 지역의 지배력은 IBM, Microsoft, Google 및 Amazon과 같은 저명한 업계 리더가 특징인 강력한 데이터 과학 생태계에 기인할 수 있으며, 이들은 최첨단 및 고급 데이터 과학 플랫폼과 솔루션을 제공합니다.
예를 들어, 2023년 5월, Microsoft는 Microsoft Power BI 플랫폼에서 Microsoft Fabric을 출시했습니다. 현재 미리보기 단계인 Fabric은 사용자의 요구 사항과 경험에 초점을 맞춰 설계된 포괄적인 분석 제품입니다. 조직의 데이터와 분석을 단일 플랫폼으로 통합합니다. 이 플랫폼은 Microsoft Power BI, Azure Synapse 및 Azure Data Factory의 가장 진보된 기능을 통합하여 통합된 SaaS(Software-as-a-Service) 솔루션을 만듭니다. 데이터 엔지니어링, 데이터 웨어하우징, 데이터 과학, 데이터 분석 및 비즈니스 분야의 전문가는 Fabric에서 쉽게 협력하여 기업 전체에서 생산적인 데이터 문화를 촉진할 수 있습니다.
마찬가지로, 2023년 10월, 과학, 데이터, 의사 결정을 통합하는 R&D 과학 소프트웨어의 저명한 공급업체인 Dotmatics는 생명 과학 분야의 과학자와 관리자가 상당한 양의 데이터를 통합하고 분석하여 의사 결정 프로세스를 개선하도록 지원하도록 설계된 혁신적인 과학 데이터 플랫폼인 Dotmatics Luma™를 출시했습니다. 이러한 요소는 지역 시장 확장에 기여합니다.
아시아 태평양 지역은 데이터 과학 플랫폼 시장에서 가장 높은 성장률을 경험하고 있습니다. 이는 중국, 인도, 일본을 포함한 신흥 경제권에서 이러한 플랫폼에 대한 수요가 증가하고 있기 때문입니다. 이러한 국가는 급속한 디지털 전환과 경제 확장을 겪고 있습니다. 이 지역은 광범위하고 다양한 데이터 수집을 보유하고 있어 데이터 과학 플랫폼이 다양한 분야와 응용 분야에서 귀중한 통찰력과 솔루션을 제공할 수 있는 잠재력을 제공합니다. 게다가 이 지역은 자금 유입과 데이터 과학 및 AI 기술의 발전을 경험하고 있습니다. 이러한 발전은 중국의 신세대 AI 개발 계획, 인도의 인공 지능 국가 전략, 일본의 Society 5.0과 같은 정부의 노력과 정책에 의해 촉진되고 있습니다.
또한 이 지역의 대학은 데이터 과학에 대한 지식과 이해를 개선하고 데이터 과학 플랫폼 활용을 촉진하기 위해 데이터 과학 과정을 제공합니다. 예를 들어, 2023년 7월 IIT Guwahati는 온라인 학습 플랫폼 Coursera에서 데이터 과학 및 AI 학사 학위(Hons) 프로그램을 시작할 예정입니다. 이는 아시아 태평양 데이터 과학 플랫폼 시장을 촉진할 것으로 예상됩니다.
글로벌 데이터 과학 플랫폼 시장은 구성 요소와 수직형으로 나뉩니다.
글로벌 데이터 과학 플랫폼 시장은 구성 요소를 기준으로 플랫폼과 서비스로 구분됩니다.
플랫폼 세그먼트는 데이터 수집, 통합, 탐색, 시각화, 모델링, 테스트 및 배포와 같은 다양한 데이터 과학 프로세스 및 작업을 용이하게 하는 소프트웨어 도구 및 애플리케이션을 포함합니다. 플랫폼 세그먼트는 시장의 상당 부분을 차지하고 있으며 예측 기간 동안 더 높은 CAGR을 경험할 것으로 예상됩니다. 이는 회사가 데이터 분석 기능을 개선하고 더 나은 결과를 얻기 위해 데이터 과학 플랫폼을 점점 더 많이 채택하고 있기 때문입니다. 또한 서비스 영역은 데이터 과학 플랫폼 구현, 유지 관리 및 최적화를 용이하게 하는 전문 적이고 관리되는 서비스를 제공합니다.
글로벌 데이터 과학 플랫폼 시장은 수직적으로 BFSI, IT 및 통신, 소매 및 전자 상거래, 제조, 에너지 및 전력 등으로 구분됩니다.
BFSI 세그먼트는 글로벌 시장을 지배합니다. 데이터 과학 플랫폼은 데이터 분석 및 머신 러닝을 활용하는 다양한 애플리케이션을 제공하기 때문에 은행, 금융 서비스 및 보험(BFSI) 산업에 필수적입니다. BFSI 세그먼트는 가장 큰 시장 점유율을 차지했으며 이 부문의 기업이 위험, 사기 및 규정 준수를 효과적으로 처리하고 고객 충성도, 유지 및 만족도를 개선하기 위해 데이터 과학 플랫폼을 사용함에 따라 선두 자리를 유지할 것으로 예상됩니다.
게다가 데이터 과학 플랫폼은 고객의 행동, 취향, 인구 통계에 따른 세분화를 용이하게 합니다. 이를 통해 타겟 마케팅과 개인화된 서비스가 가능해져 이 부문에서 시장 확장이 증가합니다. 또한 반복적인 프로세스의 자동화를 지원하여 운영 비용을 줄이고 효과를 향상시킵니다.
새로운 COVID-19 발병이 여러 산업 분야에 심각한 영향을 미쳤다는 것은 의심의 여지가 없으며, 그 여파를 연구하기에는 너무 이릅니다. 그러나 다른 시장과 달리 데이터 과학 플랫폼 시장은 그 특징이 부문이 지속 가능성을 회복하는 데 도움이 되므로 긍정적인 영향을 미칠 것으로 분석됩니다. 아래에 데이터 과학과 관련 플랫폼 및 도구가 발병 중에 부문을 돕는 방법에 대한 몇 가지 예가 나와 있습니다.
COVID-19 시기에 데이터 과학과 관련 플랫폼을 적용함으로써 글로벌 데이터 과학 플랫폼 시장에서 활용되지 않은 여러 성장 기회가 생겨났습니다.
