전 세계 데이터 과학 플랫폼 시장 규모는 2025년 1,941억 달러였으며, 2026년 2,350억 6천만 달러에서 2034년 1조 872억 3천만 달러로 성장할 것으로 예상됩니다. 2026년부터 2034년까지 연평균 성장률(CAGR)은 21.1%입니다. 북미 지역은 2025년 시장 점유율 39.2%로 데이터 과학 플랫폼 시장을 주도했습니다.
최근 몇 년 동안 전 세계적으로 인터넷이 급속도로 확산되면서 기업과 개인은 엄청난 양의 데이터를 생성해 왔습니다. 이러한 막대한 양의 데이터를 활용하여 고객 행동 및 시장 동향을 분석하고 이를 바탕으로 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있게 되면서 데이터 과학 플랫폼에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 더욱이, 클라우드 기반 데이터 과학 플랫폼은 낮은 비용, 높은 확장성, 향상된 보안, 손쉬운 접근 및 통합 등의 장점으로 인해 도입이 증가하고 있으며, 이는 전 세계 시장 성장을 더욱 촉진할 것으로 예상됩니다.
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데이터 과학 플랫폼에 생성형 AI 통합이 점차 확대되고 있습니다.
이는 플랫폼을 개발 도구 모음에서 데이터 과학자들이 실험을 가속화하는 동시에 모델과 AI 애플리케이션을 프로덕션 환경으로 더 빠르게 전환할 수 있는 통합 환경으로 변화시키고 있습니다.
통합 데이터 과학 및 MLOps 환경으로의 전환이 가속화되고 있습니다.
조직들은 데이터 준비, 분석, 모델 개발, 배포, 모니터링 및 거버넌스를 통합 플랫폼 내에서 수행하는 추세를 보이고 있습니다. 이러한 접근 방식은 데이터 과학 팀과 IT 팀 간의 단절을 줄이는 동시에 클라우드, 하이브리드 및 분산 환경 전반에 걸쳐 운영 일관성을 높여 모델을 배포할 수 있도록 합니다.
기업의 AI 및 머신러닝 도입 증가
인공지능이 실험 단계를 넘어 기업 환경에 배포됨에 따라, 전체 모델 수명주기를 관리하는 데 있어 통합 데이터 과학 환경이 점점 더 중요해지고 있습니다.
복잡한 데이터 통합 및 인프라 요구 사항으로 인해 도입이 제한됩니다.
데이터 과학 플랫폼은 일관된 데이터 품질과 거버넌스를 유지하면서 데이터베이스, 클라우드 환경, 애플리케이션 및 기타 분산된 소스의 정보를 연결해야 합니다. 이러한 이기종 환경을 통합하는 것은 구현 복잡성을 증가시키고 상당한 기술 전문 지식을 요구할 수 있으며, 특히 파편화된 레거시 인프라를 가진 조직에게는 더욱 그렇습니다.
AI 기반 데이터 제품의 확장으로 새로운 플랫폼 애플리케이션이 창출됩니다.
조직들은 기존의 보고 목적에만 데이터를 활용하는 대신, 내부 데이터 세트를 차별화된 제품과 실행 가능한 정보로 전환하는 방법을 점점 더 모색하고 있습니다.
모델 수명주기 전반에 걸쳐 데이터 품질, 거버넌스 및 책임감 있는 AI 유지
데이터 과학 플랫폼은 점점 더 복잡해지는 AI 워크로드를 지원하는 동시에 데이터 품질, 접근 제어, 모델 투명성, 개인정보 보호 및 거버넌스를 관리해야 합니다. 품질이 낮거나 접근할 수 없는 데이터는 모델 성능을 저하시킬 수 있으며, 취약한 거버넌스는 AI 시스템이 비즈니스 프로세스에 더욱 깊숙이 통합됨에 따라 규정 준수 및 운영 위험을 초래할 수 있습니다.
데이터 과학 플랫폼 시장에서 플랫폼 부문은 67.3%의 시장 점유율을 차지하며 가장 큰 비중을 차지할 것으로 예상되며, 2025년에는 1,306억 3천만 달러의 가치를 가질 것으로 전망됩니다. 또한 예측 기간 동안 연평균 27.9%의 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 이러한 성장세는 기업들이 데이터 준비, 머신러닝, 시각화, 모델 배포 및 AI 관리를 하나의 환경에서 통합하는 플랫폼을 선호하는 경향이 증가하고 있기 때문입니다. 기업들은 생산성 향상, 개발 시간 단축, 그리고 전사적인 AI 이니셔티브 지원을 위해 통합 플랫폼에 투자하고 있습니다. 클라우드 컴퓨팅, 자동화 및 생성형 AI의 도입이 증가함에 따라 다양한 산업 분야에서 고급 플랫폼 솔루션에 대한 수요가 더욱 증가하고 있습니다.
서비스 부문은 조직이 데이터 과학 솔루션을 구현, 맞춤화, 관리 및 최적화하는 데 중요한 역할을 합니다. 많은 기업은 AI 및 분석 프로젝트를 성공적으로 배포하기 위해 컨설팅, 시스템 통합, 기술 지원 및 직원 교육이 필요합니다. 기업이 더욱 복잡한 데이터 환경을 도입함에 따라 전문적인 서비스와 지원에 대한 필요성이 증가하고 있습니다.관리형 서비스수요는 지속적으로 증가하고 있습니다. 서비스 제공업체는 또한 기업이 데이터 거버넌스, 규정 준수 및 모델 성능을 개선하도록 지원합니다. 특히 사내 데이터 과학 전문가가 부족하고 디지털 전환 이니셔티브를 위해 외부 지원을 모색하는 조직에서 수요가 강합니다.
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클라우드 부문은 예측 기간 동안 연평균 30.2%의 성장률을 기록하며 가장 높은 성장세를 보일 것으로 예상됩니다. 2025년에는 전 세계 시장의 61.4%를 차지하며 1,191억 8천만 달러 규모에 이를 것으로 전망됩니다. 클라우드 환경은 유연한 컴퓨팅 리소스, 낮은 인프라 비용, 그리고 AI 애플리케이션의 빠른 배포를 제공하기 때문에 선호되는 선택지가 되고 있습니다. 기업은 온프레미스 인프라에 막대한 투자를 하지 않고도 고급 머신러닝 서비스를 이용하면서 분석 워크로드를 효율적으로 확장할 수 있습니다. 하이브리드 및 멀티 클라우드 전략의 빠른 성장 또한 클라우드 기반 데이터 과학 플랫폼의 도입을 촉진하고 있습니다.
온프레미스 솔루션은 민감한 정보와 핵심 비즈니스 운영에 대한 더 강력한 통제가 필요한 조직에게 여전히 중요한 선택지입니다. 은행, 의료, 정부 기관과 같은 산업에서는 엄격한 보안, 개인정보 보호 및 규제 요건을 충족하기 위해 온프레미스 구축을 선호하는 경우가 많습니다. 이러한 솔루션은 더 높은 수준의 맞춤 설정을 제공하며, 기업이 기존 내부 시스템에 고급 분석 기능을 통합할 수 있도록 지원합니다. 클라우드 도입이 지속적으로 확대되고 있지만, 온프레미스 플랫폼은 기존 인프라, 특수한 규정 준수 요구 사항, 그리고 내부 IT 환경에 대한 장기적인 투자를 필요로 하는 조직에게 여전히 중요한 역할을 합니다.
대기업 부문은 65.2%로 가장 큰 시장 점유율을 차지하며, 2025년에는 1,265억 5천만 달러의 시장 가치를 달성할 것으로 예상됩니다. 대기업이 시장을 주도하는 이유는 막대한 양의 비즈니스 데이터를 생성하고 인공지능, 예측 분석, 전사적 디지털 전환에 대규모 투자를 하기 때문입니다. 이러한 기업들은 여러 사업 부문과 지역에 걸쳐 고급 데이터 과학 플랫폼을 구축할 수 있는 재정적 여력을 갖추고 있습니다. 또한 운영 효율성 향상, 고객 인사이트 도출, 사기 방지, 자동화에 대한 집중적인 투자는 확장 가능하고 안전한 AI 기능을 제공하는 포괄적인 분석 플랫폼에 대한 강력한 수요를 뒷받침하고 있습니다.
저렴한 클라우드 기술과 구독 기반 가격 책정으로 고급 분석 기능에 대한 접근성이 높아짐에 따라 중소기업(SME) 부문이 상당한 성장세를 보이고 있습니다. 중소기업들은 마케팅 성과 향상, 고객 참여 증대, 재고 관리 및 재무 관리를 위해 AI 기반 플랫폼을 점점 더 많이 도입하고 있습니다. 사용하기 쉬운 인터페이스, 자동화된 머신러닝 기능, 로우코드 개발 도구는 중소기업의 기술적 장벽을 낮추고 있습니다. 정부의 디지털화 정책과 데이터 기반 의사결정에 대한 인식 제고 또한 다양한 산업 분야의 성장하는 기업들 사이에서 AI 도입을 더욱 촉진하고 있습니다.
의료 부문은 예측 기간 동안 연평균 29.4%의 성장률을 기록하며 가장 높은 성장세를 보일 것으로 예상됩니다. 2025년에는 시장 점유율 8.9%를 차지하며 172억 7천만 달러의 매출을 창출할 것으로 전망됩니다. 의료 서비스 제공업체들은 질병 예측, 의료 영상 분석, 개인 맞춤형 치료 계획 수립, 병원 자원 관리 등을 개선하기 위해 데이터 과학 플랫폼을 빠르게 도입하고 있습니다. 전자 건강 기록, AI 기반 진단, 예측 의료 분석의 활용 증가가 첨단 데이터 과학 솔루션에 대한 투자를 촉진하고 있습니다. 의료 시스템 전반에 걸친 지속적인 디지털 전환은 시장 성장을 더욱 가속화할 것으로 예상됩니다.
다른 응용 분야에서도 여러 산업 전반에 걸쳐 데이터 과학 플랫폼에 대한 상당한 수요가 지속적으로 창출되고 있습니다. 마케팅 및 영업 팀은 고급 분석을 통해 고객 행동을 이해하고 캠페인을 최적화하며, 사기 탐지 및 위험 관리 애플리케이션은 보안 및 규정 준수를 강화합니다. 공급망 관리 솔루션은 예측 및 운영 효율성을 개선하고, 고객 서비스 애플리케이션은 AI 기반 인사이트를 통해 개인 맞춤형 서비스를 향상시킵니다. 금융 및 보험(BFSI) 부문은 금융 분석 및 사기 방지에 중점을 두고 있기 때문에 데이터 과학을 주요 도입 분야로 유지하고 있으며, 소매업체들도 재고 관리, 가격 전략 및 고객 경험 개선을 위해 데이터 과학을 점점 더 많이 활용하고 있습니다.
애널리스트와 상담하기시장 기회에 대해 논의하세요.
북미는 데이터 과학 플랫폼 시장을 주도하며 2025년까지 전 세계 시장 점유율 39.2%, 시장 규모 760억 9천만 달러를 기록할 것으로 예상됩니다. 또한, 예측 기간 동안 연평균 26.1%의 성장률을 보일 것으로 전망됩니다. 북미의 이러한 선도적 지위는 주요 기술 기업들의 강력한 입지, 선진 클라우드 인프라, 그리고 인공지능 및 머신러닝 솔루션의 조기 도입에 힘입은 것입니다. 의료, 금융, 소매, 제조, 정부 등 다양한 분야의 기업들이 운영 효율성 향상과 고객 경험 개선을 위해 고급 분석 기술에 지속적으로 투자하고 있습니다. 지속적인 혁신, 높은 디지털 성숙도, 그리고 기업의 AI 도입 확대는 북미의 시장 리더십을 더욱 강화할 것으로 보입니다.
미국은 세계 최대 클라우드 서비스 제공업체, AI 개발업체, 엔터프라이즈 소프트웨어 기업들이 다수 위치한 곳으로, 지역 시장에서 여전히 가장 큰 비중을 차지하고 있습니다. 다양한 산업 분야의 기업들은 비즈니스 인텔리전스를 개선하고, 운영을 자동화하며, AI 도입을 가속화하기 위해 데이터 과학 플랫폼에 적극적으로 투자하고 있습니다. 금융 기관, 의료 기관, 소매업체, 제조업체들은 예측 분석 및 머신러닝 활용을 지속적으로 확대하고 있습니다. 탄탄한 연구 역량, 성숙한 디지털 생태계, 그리고 혁신에 대한 지속적인 투자는 기업들이 분석 인프라를 현대화하고 엔터프라이즈 규모의 데이터 과학 솔루션을 도입하도록 장려하고 있습니다.
캐나다는 디지털 전환 및 인공지능(AI) 관련 투자 확대를 통해 데이터 과학 플랫폼 시장에서 꾸준히 입지를 넓혀가고 있습니다. 기업들은 운영 효율성 향상, 고객 참여 증진, 의사 결정 개선을 위해 고급 분석 기술을 도입하고 있습니다. 캐나다의 성장하는 기술 생태계는 의료, 금융 서비스, 제조, 공공 부문 등 다양한 분야의 혁신을 지원하고 있습니다. 기업들이 유연하고 확장 가능한 분석 솔루션을 모색함에 따라 클라우드 도입이 지속적으로 증가하고 있습니다. 기술 기업, 학계, 정부 기관 간의 협력 또한 기존 기업과 신흥 기업 모두에서 AI 기반 플랫폼의 광범위한 도입을 촉진하고 있습니다.
지역별 인사이트 확인국가별 데이터 및 지역별 동향을 확인하세요.
아시아 태평양 지역은 데이터 과학 플랫폼 시장에서 가장 빠르게 성장하는 지역으로, 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 30.9%를 기록할 것으로 예상됩니다. 이 지역은 전 세계 시장의 22.8%를 차지하며 2025년에는 442억 5천만 달러 규모에 이를 것으로 전망됩니다. 급속한 디지털 전환, 클라우드 인프라 확장, 인공지능 도입 증가는 다양한 산업 분야에서 데이터 과학 플랫폼에 대한 강력한 수요를 창출하고 있습니다. 기업들은 효율성 향상, 비즈니스 프로세스 자동화, 고객 참여 강화 등을 위해 분석에 대한 투자를 확대하고 있습니다. 디지털 혁신에 대한 정부 지원과 성장하는 스타트업 생태계는 이 지역 시장 확대를 지속적으로 가속화하고 있습니다.
일본은 첨단 제조, 로봇 공학, 헬스케어 혁신, 스마트 비즈니스 기술을 통해 지속적으로 입지를 강화하고 있습니다. 기업들은 생산성과 운영 효율성을 향상시키기 위해 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)을 비즈니스 운영에 통합하고 있습니다. 탄탄한 산업 기반을 바탕으로 예측 유지보수, 품질 관리, 공급망 최적화에 대한 수요가 증가하고 있으며, 이는 고급 분석을 통해 실현되고 있습니다. 또한 기업들은 사이버 보안, 데이터 거버넌스, 안정적인 AI 구현에 중점을 두면서 클라우드 도입을 확대하고 있으며, 이는 최신 데이터 과학 플랫폼의 장기적인 도입을 뒷받침하고 있습니다.
중국은 급속한 디지털 경제 성장, 대규모 기업 부문, 그리고 인공지능 기술의 지속적인 도입으로 데이터 과학 플랫폼 분야에서 가장 역동적인 시장 중 하나입니다. 금융, 전자상거래, 제조, 의료, 통신 등 다양한 산업 분야의 기업들이 비즈니스 성과 향상을 위해 고급 분석 기술에 대한 의존도를 높여가고 있습니다. 클라우드 컴퓨팅, 지능형 자동화, 그리고 AI 연구에 대한 지속적인 투자는 플랫폼 도입을 더욱 확대시키고 있습니다. 또한, 중국 정부의 디지털 혁신 및 스마트 산업 발전에 대한 집중적인 투자는 공공 및 민간 부문 모두에서 기업 분석 역량 확대를 위한 유리한 환경을 조성하고 있습니다.
유럽은 2025년까지 전 세계 데이터 과학 플랫폼 시장의 25.4%를 차지하며, 시장 규모는 493억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 유럽 시장은 예측 기간 동안 연평균 25.8%의 성장률을 보일 것으로 전망됩니다. 유럽 기업들은 경쟁력 강화를 위해 인공지능, 클라우드 컴퓨팅, 데이터 기반 비즈니스 전략에 지속적으로 투자하고 있습니다. 규제 준수, 책임 있는 AI, 데이터 개인정보 보호에 대한 관심이 높아짐에 따라 기업들은 안전하고 투명한 분석 플랫폼을 도입하고 있습니다. 제조, 금융 서비스, 의료, 공공 행정 등 다양한 분야에서 디지털 전환이 가속화되면서 유럽 전역의 시장이 안정적으로 성장하고 있습니다.
독일은 선진 산업 부문과 강력한 인더스트리 4.0 추진 덕분에 주요 시장으로 자리매김하고 있습니다. 제조 기업들은 예측 유지보수, 생산 최적화, 품질 관리 등을 위해 데이터 과학 플랫폼을 점점 더 많이 활용하고 있습니다. 금융 기관, 자동차 회사, 의료 서비스 제공업체 또한 운영 효율성 향상과 고객 서비스 개선을 위해 고급 분석 기술을 활용하고 있습니다. 디지털 전환 및 기업 소프트웨어 현대화에 대한 지속적인 투자는 대기업과 중소기업 모두에서 AI 기반 분석 솔루션의 도입을 더욱 확대하고 있습니다.
영국은 금융 서비스, 의료, 소매 및 전문 서비스 산업 전반에 걸쳐 데이터 과학 플랫폼 도입을 지속적으로 확대하고 있습니다. 기업들은 생산성 향상과 고객 경험 개선을 위해 인공지능을 의사 결정 과정에 점점 더 많이 통합하고 있습니다. 활발한 기술 스타트업 생태계와 탄탄한 연구 환경은 머신러닝 및 고급 분석 분야의 혁신을 촉진합니다. 또한 기업들은 확장성 향상, 사이버 보안 강화, 그리고 다양한 산업 분야의 디지털 전환 가속화를 위해 클라우드 기반 플랫폼에 투자하고 있습니다.
중동 및 아프리카 지역은 2025년 기준 전 세계 데이터 과학 플랫폼 시장의 5.5%를 차지하며, 시장 가치는 106억 8천만 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 이 지역은 예측 기간 동안 연평균 26.7%의 성장률을 보일 것으로 전망됩니다. 정부와 민간 기업들은 공공 서비스 개선 및 비즈니스 효율성 향상을 위해 디지털 전환, 인공지능, 클라우드 컴퓨팅에 투자하고 있습니다. 스마트 시티 구축, 디지털 정부 프로그램, 기업 자동화 도입이 증가함에 따라 고급 분석 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 디지털 인프라가 지속적으로 발전함에 따라, 기업들은 혁신과 정보에 기반한 의사결정을 지원하기 위해 데이터 과학 플랫폼을 도입하고 있습니다.
아랍에미리트는 인공지능, 스마트 정부 정책, 디지털 경제 발전에 대한 강력한 집중을 바탕으로 지역 시장 선도국으로 부상하고 있습니다. 금융, 의료, 물류, 소매, 공공 서비스 등 다양한 분야의 기업들이 효율성 향상과 혁신 지원을 위해 고급 분석 기술을 도입하고 있습니다. 기업들이 기술 인프라를 현대화하고 AI 기반 비즈니스 전략을 구현함에 따라 클라우드 컴퓨팅은 지속적으로 성장하고 있습니다. 아랍에미리트의 우호적인 혁신 생태계와 디지털 전환에 대한 지속적인 투자는 여러 분야에 걸쳐 기업 데이터 과학 플랫폼의 광범위한 도입을 촉진하고 있습니다.
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저자 세부 정보
Research Analyst
Tejas Zamde는 기술, 반도체, 전자 및 자동차 분야에서 2년 이상의 경력을 보유한 시장 조사 전문가입니다. 그는 시장 평가, 경쟁 정보(CI) 분석, 산업 분석, 시장 규모 산정, 수요 분석 및 전략적 연구를 전문으로 합니다.
그는 글로벌 및 지역 시장 전반에 걸쳐 기술 동향, 시장 역학, 규제 변화, 수급 패턴, 가치 사슬(value chain) 및 경쟁 구도를 분석한 경험이 있습니다. 또한 기회 요인 평가, 고객 세분화, 경쟁사 벤치마킹, 성장 전략 수립 등의 업무를 통해 고객사를 지원해 왔습니다.
미국 B2B 전자상거래 시장 수요 및 2034년까지의 동향
북미 B2B 전자상거래 시장 동향 및 규모 (2034년까지)
데이터 카탈로그 시장 규모, 점유율, 성장률, 분석, 보고서, 2034년
디지털 자산 관리 시장 규모, 점유율, 성장률, 분석(2034년)
컨테이너 서비스(CaaS) 시장 규모, 점유율, 성장률, 2034년
기업 모빌리티 관리(EMM) 시장 규모, 점유율, 성장률, 2034년 전망
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