데이터 과학 플랫폼 시장크기 및 전망, 2025-2033

데이터 과학 플랫폼 시장 규모

전 세계 데이터 과학 플랫폼 시장 규모는 2024년 1,602억 8천만 달러였으며, 2025년 1,940억 9천만 달러에서 2033년 8,977억 7천만 달러로 성장할 것으로 예상되며, 예측 기간(2025-2033) 동안 연평균 21.1%의 성장률을 보일 것으로 전망됩니다.

최근 전 세계적으로 인터넷이 빠르게 확산됨에 따라 기업과 개인은 엄청난 양의 데이터를 생성하고 있습니다. 이러한 방대한 데이터는 고객 행동 및 시장 동향을 분석하고 통찰력을 얻어 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 데이터 과학 플랫폼을 활용하도록 유도하고 있으며, 이는 데이터 과학 플랫폼에 대한 수요를 촉진하고 있습니다.

또한, 낮은 비용, 높은 확장성, 향상된 보안, 손쉬운 접근 및 통합과 같은 장점으로 인해 클라우드 기반 데이터 과학 플랫폼의 도입이 증가함에 따라 전 세계 시장 성장이 더욱 촉진될 것으로 예상됩니다. 데이터 과학 플랫폼은 데이터 탐색, 데이터 준비, 모델 생성 및 모델 배포를 포함하여 데이터 과학 프로젝트의 모든 단계에 필요한 다양한 도구와 서비스를 제공하는 소프트웨어 애플리케이션입니다. 데이터 과학 플랫폼은 기업의 데이터 관리, 검색 및 분석을 지원하는 동시에 AI 및 ML과 같은 기술을 활용하여 가치 있는 통찰력과 솔루션을 도출합니다. 이 포괄적인 용어는 데이터 마이닝, 분석, 머신 러닝 및 기타 관련 분야를 포괄합니다. 데이터 과학 플랫폼은 데이터 과학자 및 기타 전문가들이 협업하여 데이터 기반 의사 결정과 관련된 다양한 작업을 수행할 수 있는 통합 플랫폼을 제공합니다. 데이터 과학 플랫폼의 목적은 전체 데이터 과학 프로세스의 효율성을 최적화하고 개선하여 기업이 데이터에서 중요한 통찰력을 쉽게 추출할 수 있도록 지원하는 것입니다. 다양한 상용 및 오픈 소스 플랫폼이 있으며, 각 플랫폼은 고유한 기능과 역량을 제공합니다.

시장 요약

시장 지표	상세 정보 및 데이터 (2024-2033)
2024 시장 가치	USD 160.28 Billion
추정 2025 가치	USD 194.09 Billion
2033 예상 가치	USD 897.77 Billion
연평균 성장률(CAGR) (2025-2033)	21.1%
주요 지역	북아메리카
가장 빠르게 성장하는 지역	아시아 태평양
주요 시장 참여자	IBM Corporation, Microsoft Corporation, Alphabet Inc., Altair Engineering Inc., Alteryx Inc.

데이터 과학 플랫폼 시장 성장 요인

데이터 양의 증가 및 데이터 기반 의사 결정

기업과 개인이 생산하는 데이터의 급증으로 인해 이러한 방대한 데이터베이스에서 가치 있는 통찰력을 분석하고 추출할 수 있는 고급 도구 및 플랫폼에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 시스코 연례 인터넷 보고서에 따르면 전 세계 인터넷 사용자 수는 2023년까지 53억 명에 달해 전 세계 인구의 66%를 차지할 것으로 예상됩니다. 이는 2018년 39억 명(전 세계 인구의 51%)에서 증가한 수치입니다. 이러한 추세는 데이터 생산량 증가로 이어져 데이터 과학 플랫폼 시장의 전망을 밝게 합니다.

데이터는 여러 산업 분야의 기업에게 고객 행동, 시장 동향, 운영 효율성 및 경쟁 우위에 대한 중요한 정보를 얻을 수 있도록 해주는 매우 유용한 자원이 되었습니다.

데이터 과학 플랫폼은 데이터를 실질적인 통찰력과 솔루션으로 변환하는 동시에 마케팅, 영업, 물류, 재무, 고객 지원 등 다양한 분야에서 데이터 기반 의사결정을 촉진합니다. 데이터 과학 플랫폼을 통해 비즈니스 프로세스를 최적화하고 고객 경험을 향상시키며 기업의 성과와 수익성을 개선할 수 있습니다. 이러한 요소들이 전 세계 시장 성장을 견인할 것으로 예상됩니다.

클라우드 기반 솔루션 도입 증가

클라우드 컴퓨팅 도입은 데이터 과학 플랫폼 시장에 상당한 영향을 미쳤습니다. 클라우드 기반 데이터 과학 시스템은 온프레미스 솔루션에 비해 비용 절감, 확장성 향상, 보안 강화, 접근성 및 통합 간소화 등 여러 가지 이점을 제공합니다.

클라우드 기반 데이터 과학 플랫폼을 통해 기업은 물리적 하드웨어 및 소프트웨어 인프라에 투자할 필요 없이 클라우드의 컴퓨팅 기능과 스토리지 용량을 활용하고 최첨단 기술 및 도구에 액세스할 수 있습니다.

가트너는 전 세계 최종 사용자의 공용 클라우드 서비스에 대한 지출이 2024년까지 6,790억 달러에 달하고 2027년에는 1조 달러를 넘어설 것으로 예측합니다. 또한 2028년까지 기업의 50% 이상이 회사 운영 속도를 높이기 위해 산업용 클라우드 플랫폼을 도입할 것으로 예상했습니다. 2028년까지 대부분의 기업은 클라우드 컴퓨팅을 비즈니스 운영의 필수 요소로 활용할 것입니다. 이는 클라우드 기반 데이터 과학 플랫폼의 사용을 증가시켜 시장 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다.

시장 제약

데이터 개인정보 보호 및 보안 문제

데이터 과학 플랫폼은 소비자, 직원 및 협력자의 기밀 및 개인 데이터를 포함할 수 있는 방대한 양의 데이터를 수집, 저장, 조작 및 배포합니다. 데이터 유출, 사이버 공격 및 무단 접근으로 인해 데이터 손실, 도난, 변경 및 오용이 발생할 수 있으므로 데이터 개인정보 보호 및 보안은 상당한 어려움에 직면해 있습니다.

데이터 과학 플랫폼은 건강보험 이동성 및 책임법(HIPAA), 일반 데이터 보호 규정(GDPR) 및 결제 카드 산업 데이터 보안 표준(PCI DSS)과 같은 다양한 규정 및 표준을 준수해야 합니다. 이러한 규정 및 표준은 지역 및 산업에 따라 다를 수 있습니다.

이러한 장애물은 특히 의료, 금융, 정부와 같은 분야에서 데이터 과학 플랫폼의 구현 및 확장을 방해할 수 있습니다.

시장 기회

새로운 데이터 과학 플랫폼 출시

데이터 과학 플랫폼 업계의 주요 기업들은 다양한 최종 사용자 산업의 요구를 충족하기 위해 혁신적인 플랫폼과 솔루션을 선보이고 있습니다. 예를 들어, 독립적인 투자 연구 기관으로 유명한 Morningstar는 2022년 5월 금융 전문가를 위해 설계된 데이터 과학 플랫폼인 Analytics Lab을 공개했습니다. Analytics Lab을 통해 사용자는 Morningstar 데이터를 체계적으로 분석하고 심층적인 연구를 수행하여 성공을 위한 새로운 투자 기회를 발굴할 수 있습니다.

또한, 의료 서비스 제공자, 책임진료기구(ACO), 보험사, 제약 회사 및 디지털 헬스 기업에 서비스를 제공하는 유명 의료 데이터 과학 플랫폼인 ClosedLoop는 2023년 9월 두 가지 최첨단 데이터 과학 솔루션을 출시했습니다. ACO 예측 및 평가는 의료기관이 프로그램을 연구, 평가, 모니터링 및 개선하는 데 도움을 주기 위해 설계된 특수 기술입니다. 이러한 솔루션의 주요 목표는 부정적인 사건을 줄이고, 건강 결과를 개선하며, 불필요한 비용을 절감하는 것입니다. 이러한 요소들이 시장 확장의 기회를 창출할 것으로 예상됩니다.

지역 분석

북미는 전 세계 데이터 과학 플랫폼 시장에서 가장 큰 점유율을 차지하고 있으며, 예측 기간 동안 상당한 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 데이터 과학 플랫폼은 금융, 소매, IT, 의료, 제조 등 북미 지역의 다양한 산업 분야에서 널리 도입되고 있습니다. 이 지역의 기업들은 비즈니스 성과, 효율성 및 혁신을 향상시키기 위해 데이터 과학을 적극적으로 활용하고 있습니다. 또한, 데이터 과학 및 AI 기술의 성장과 구현을 촉진하는 법률 및 정책 프레임워크의 혜택을 받고 있습니다. 더욱이, IBM, Microsoft, Google, Amazon과 같은 업계 선두 기업들이 최첨단 데이터 과학 플랫폼과 솔루션을 제공하는 강력한 데이터 과학 생태계가 북미 지역의 시장 지배력을 뒷받침하고 있습니다.

예를 들어, Microsoft는 2023년 5월 Microsoft Power BI 플랫폼에 Microsoft Fabric을 출시했습니다. 현재 미리 보기 단계에 있는 Fabric은 사용자의 요구와 경험에 초점을 맞춰 설계된 포괄적인 분석 제품입니다. Fabric은 기업의 데이터와 분석을 단일 플랫폼으로 통합합니다.

이 플랫폼은 Microsoft Power BI, Azure Synapse 및 Azure Data Factory의 가장 고급 기능을 통합하여 통합 SaaS(서비스형 소프트웨어) 솔루션을 제공합니다. 데이터 엔지니어링, 데이터 웨어하우징, 데이터 과학, 데이터 분석 및 비즈니스 전문가가 Fabric에서 손쉽게 협업하여 기업 전체에 생산적인 데이터 문화를 조성할 수 있습니다.

마찬가지로, 과학, 데이터 및 의사 결정을 통합하는 R&D 과학 소프트웨어의 주요 공급업체인 Dotmatics는 2023년 10월에 생명 과학 분야의 과학자와 관리자가 방대한 양의 데이터를 통합 및 분석하여 의사 결정 프로세스를 개선할 수 있도록 설계된 혁신적인 과학 데이터 플랫폼인 Dotmatics Luma™를 출시했습니다. 이러한 요인들이 지역 시장 확장에 기여하고 있습니다.

아시아 태평양 시장 동향

아시아 태평양 지역은 데이터 과학 플랫폼 시장에서 가장 높은 성장률을 보이고 있습니다.

이는 중국, 인도, 일본을 포함한 신흥 경제국에서 이러한 플랫폼에 대한 수요가 증가하고 있기 때문입니다. 이들 국가는 급속한 디지털 전환과 경제 성장을 경험하고 있습니다. 이 지역은 방대하고 다양한 데이터 저장소를 보유하고 있어 데이터 과학 플랫폼이 다양한 분야와 응용 분야에서 귀중한 통찰력과 솔루션을 제공할 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다. 더욱이, 이 지역은 데이터 과학 및 AI 기술 분야에 대한 투자와 발전이 증가하고 있습니다. 이러한 발전은 중국의 차세대 AI 개발 계획, 인도의 국가 인공지능 전략, 일본의 Society 5.0과 같은 정부의 노력과 정책에 의해 촉진되고 있습니다. 더불어, 이 지역의 대학들은 데이터 과학에 대한 지식과 이해를 높이고 데이터 과학 플랫폼 활용을 촉진하기 위해 데이터 과학 강좌를 제공하고 있습니다. 예를 들어, 2023년 7월 IIT 구와하티는 온라인 학습 플랫폼 Coursera에서 데이터 과학 및 AI 학사(우등) 프로그램을 개설할 예정입니다. 이는 아시아 태평양 데이터 과학 플랫폼 시장의 성장을 견인할 것으로 기대됩니다.

구성 요소 분석

플랫폼 부문은 데이터 수집, 통합, 탐색, 시각화, 모델링, 테스트 및 배포와 같은 다양한 데이터 과학 프로세스 및 작업을 지원하는 소프트웨어 도구와 애플리케이션을 포함합니다. 플랫폼 부문은 시장에서 상당한 비중을 차지하며 예측 기간 동안 더 높은 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 예상됩니다. 이는 기업들이 데이터 분석 역량을 향상하고 더 나은 결과를 얻기 위해 데이터 과학 플랫폼을 점점 더 많이 도입하고 있기 때문입니다. 또한 서비스 영역은 데이터 과학 플랫폼 구현, 유지 관리 및 최적화를 지원하기 위한 전문적이고 관리형 서비스 제공을 포함합니다.

애플리케이션 분석

은행, 금융 서비스 및 보험(BFSI) 부문이 글로벌 시장을 주도하고 있습니다. 데이터 과학 플랫폼은 데이터 분석 및 머신 러닝을 활용하는 다양한 애플리케이션을 제공하기 때문에 은행, 금융 서비스 및 보험(BFSI) 산업에서 필수적입니다.

금융·보험·보험(BFSI) 부문은 가장 큰 시장 점유율을 차지했으며, 이 부문의 기업들이 위험, 사기 및 규정 준수를 효과적으로 관리하고 고객 충성도, 유지율 및 만족도를 향상시키기 위해 데이터 과학 플랫폼을 활용함에 따라 선두 자리를 유지할 것으로 예상됩니다. 또한, 데이터 과학 플랫폼은 고객의 행동, 취향 및 인구 통계학적 특성에 따라 고객을 세분화할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 타겟 마케팅과 개인 맞춤형 서비스를 제공할 수 있어 이 부문의 시장 확장을 촉진합니다. 뿐만 아니라 반복적인 프로세스를 자동화하여 운영 비용을 절감하고 효율성을 향상시키는 데에도 도움이 됩니다.

최근 개발

• 2023년 6월 - 인공지능(AI) 전문 하이퍼스케일러 기업인 E2E Networks는 데이터 과학자를 위해 특별히 설계된 정교한 Jupyter Notebook 프레임워크인 Tir을 출시했습니다. Tir은 AI 모델 구축 및 학습 과정을 간소화하는 것을 목표로 합니다. Tir을 통해 데이터 과학자는 배포, 데이터 전송, Linux 관리 및 DevOps와 관련된 어려움을 극복할 수 있습니다.
• 2023년 8월 - Google과 Deloitte는 AI를 활용하여 데이터 과학과 마케팅을 통합하기 위해 협력했습니다.