글로벌 데이터 사이언스 플랫폼 시장 – 업계 동향 및 2030년 예측

글로벌 데이터 과학 플랫폼 시장, 구성 요소 유형(플랫폼, 서비스), 기능 부문(마케팅, 판매, 물류, 재무 및 회계, 고객 지원, 비즈니스 운영, 기타), 배포 모델(온프레미스, 클라우드 기반), 조직 규모( 중소기업(SME), 대기업), 최종 사용자 애플리케이션(은행, 금융 서비스 및 보험(BFSI), 통신 및 IT, 소매 및 전자 상거래, 의료 및 생명 과학, 제조, 에너지 및 유틸리티, 미디어 및 엔터테인먼트, 운송 및 물류, 정부, 기타) – 업계 동향 및 2030년 예측.

데이터 사이언스 플랫폼 시장 분석 및 규모

이 플랫폼은 데이터베이스, API, 파일, 스트리밍 데이터 등 다양한 소스의 데이터 통합을 용이하게 합니다. 이를 통해 사용자는 데이터 소스에 연결하고, 데이터를 추출하고, 분석을 위해 변환할 수 있습니다. 데이터 과학 플랫폼은 데이터 정리, 전처리 및 기능 엔지니어링을 위한 도구를 제공하는 경우가 많습니다.

Data Bridge Market Research는 2022년 1,229억 4천만 달러였던 데이터 사이언스 플랫폼 시장이 2030년까지 9,427억 6천만 달러로 급증할 것으로 분석하고, 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 29.00%를 겪을 것으로 예상됩니다. Data Bridge 시장 조사 팀이 큐레이팅한 시장 보고서에는 시장 가치, 성장률, 시장 세그먼트, 지리적 범위, 시장 플레이어 및 시장 시나리오와 같은 시장 통찰력 외에도 심층적인 전문가 분석, 가져오기/내보내기 분석, 가격 분석, 생산 소비 분석, 유봉 분석.

데이터 과학 플랫폼 시장 범위 및 세분화

시장 정의

데이터 과학 플랫폼은 엔드투엔드 데이터 과학 워크플로우를 촉진하고 간소화하는 소프트웨어 또는 도구 세트를 의미합니다. 데이터 과학자, 분석가 및 기타 이해관계자가 데이터 수집, 준비, 분석, 모델링, 시각화 및 기계 학습 모델 배포와 관련된 작업을 수행할 수 있는 통합 환경을 제공합니다. 데이터 과학 플랫폼은 일반적으로 사용자가 데이터를 효과적으로 작업할 수 있도록 지원하는 다양한 통합 도구와 기능을 제공합니다.

글로벌 데이터 과학 플랫폼 역학

드라이버

• 빅데이터의 급속한 성장

소셜 미디어, IOT 및 기타 미디어의 증가로 인해 전문가가 캡처하는 데이터의 크기가 자주 증가하고 있습니다. 데이터 과학 플랫폼은 구조화된 형태와 비구조화된 형태 모두에서 엄청난 데이터 흐름을 만들어냈습니다. 기계 기반 및 인간이 생성한 데이터의 개발은 일반적으로 기존 기업 데이터보다 10배 더 크고, 기계 데이터의 생성 속도는 50배 더 ​​빠릅니다. 데이터 제공의 엄청난 성장은 기업이 새로운 것을 얻을 수 있는 기회를 제공하며, 이는 새로운 접근 방식에 대한 수요를 증가시키고 데이터 과학 플랫폼 시장을 주도하는 데 중요한 역할을 합니다.

• 연구 개발에 대한 높은 투자

연구개발에 대한 막대한 투자는 기술의 급속한 발전을 가져왔습니다. 현대적인 데이터 처리 조정 및 솔루션은 비즈니스 성장에 중요하며, 비즈니스 수가 증가함에 따라 숙련도를 향상시키는 기술에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 데이터 과학 플랫폼은 교육, 설계, 확장이 더 간단해지기 때문에 수요가 많습니다. 인공지능 등의 기술, 엣지 컴퓨팅 그리고 기계 학습은 데이터 과학 플랫폼 시장을 추진하는 데 도움이 되는 성장하는 파지에 있습니다.

기회

• 높은 투자와 기술 발전

연구 개발에 대한 높은 투자는 시장에 수익성 있는 기회를 창출할 것으로 예상되며, 이는 향후 데이터 과학 플랫폼 시장의 성장률을 더욱 확대할 것입니다. 또한 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 사물인터넷(IoT)과 같은 기술의 급속한 발전은 시장 내에서 수많은 성장 기회를 더욱 제공합니다.

제약/도전

• 비즈니스 이슈에 대한 불확실성

기업이 데이터 과학 플랫폼을 사용하여 해결하려는 문제에 대해 철저한 조사를 수행하는 것이 중요합니다. 당면한 비즈니스 문제에 대한 명확한 이해 없이 단순히 데이터세트를 선택하고 데이터 분석을 수행하는 것만으로는 생산성이 낮아질 수 있습니다. 정보에 입각한 의사 결정을 내리기 위해 데이터 과학 플랫폼을 사용하는 효과는 크게 감소합니다. 또한, 정의된 목표를 염두에 두고 있더라도 데이터 사이언스 플랫폼 구현에 대한 기대치가 목표와 일치하지 않으면 기업의 노력은 효과가 없을 수 있습니다. 이 특정 요인은 예상 기간 동안 성장에 여러 가지 장애물을 만들 것으로 예상됩니다.

• 기술 전문성 부족

현재 비즈니스 환경에서는 스트리밍 분석, 머신러닝, 예측 분석과 같은 고급 분석 방법이 널리 사용되고 있습니다. 그러나 이러한 방법에는 광범위한 분석 전문 지식이 필요하기 때문에 문제가 발생합니다. 예를 들어, 기계 학습 모델을 개발하려면 기술적 숙련도, 분석 기술, 비판적 사고 능력이 필요합니다. 불행하게도 많은 최종 사용자에게는 필요한 지식과 기술을 갖춘 인력이 부족합니다. 더욱이 조직의 노력 중 상당 부분은 여러 소스에서 데이터를 수집하고 정리하는 데 전념하고 있습니다. 데이터를 처리하는 모든 직원이 데이터 과학에 정통할 필요는 없습니다. 그럼에도 불구하고 데이터 기반 의사결정 문화를 조성하려면 비즈니스 전문 지식과 적절한 교육을 결합하는 것이 필수적입니다. 결과적으로, 숙련된 직원과 기술 전문 지식의 부족은 가까운 미래에 데이터 과학 플랫폼 시장에 심각한 도전을 제기할 것으로 예상됩니다.

이 데이터 과학 플랫폼 시장 보고서는 새로운 최근 개발, 무역 규정, 수출입 분석, 생산 분석, 가치 사슬 최적화, 시장 점유율, 국내 및 현지 시장 플레이어의 영향에 대한 세부 정보를 제공하고 신흥 수익 포켓 측면에서 기회를 분석합니다. 시장 규제, 전략적 시장 성장 분석, 시장 규모, 카테고리 시장 성장, 애플리케이션 틈새 및 지배력, 제품 승인, 제품 출시, 지리적 확장, 시장의 기술 혁신. 데이터 과학 플랫폼 시장에 대한 자세한 정보를 얻으려면 Data Bridge Market Research에 문의하여 분석 요약을 요청하세요. 저희 팀은 시장 성장을 달성하기 위해 정보에 입각한 시장 결정을 내리는 데 도움을 드릴 것입니다.

글로벌 데이터 과학 플랫폼 시장 범위

데이터 과학 플랫폼 시장은 구성 요소 유형, 기능 분할, 배포 모델, 조직 규모 및 최종 사용자 애플리케이션을 기준으로 분류됩니다. 이러한 세그먼트 간의 성장은 업계에서 미약한 성장 세그먼트를 분석하고 사용자에게 귀중한 시장 개요 및 시장 통찰력을 제공하여 핵심 시장 애플리케이션을 식별하기 위한 전략적 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

구성 요소 유형

• 플랫폼
• 서비스
• 전문적인 서비스
• 지원 및 유지 관리
• 컨설팅
• 배포 및 통합
• 관리형 서비스

기능 구분

• 마케팅
• 매상
• 물류 센터
• 재무 및 회계
• 고객 지원
• 사업 운영
• 기타

배포 모델

• 온프레미스
• 클라우드 기반

조직 규모

• 중소기업(SME)
• 대기업

최종 사용자 애플리케이션

• 은행, 금융 서비스 및 보험(BFSI)
• 통신 및 IT
• 소매 및 전자상거래
• 의료 및 생명 과학
• 제조, 에너지 및 유틸리티
• 미디어 및 엔터테인먼트
• 운송 및 물류
• 정부
• 기타

글로벌 데이터 과학 플랫폼 시장 지역 분석/통찰

위에서 언급한 대로 데이터 과학 플랫폼 시장을 분석하고 시장 규모 통찰력과 추세를 국가, 구성 요소 유형, 기능 구분, 배포 모델, 조직 규모 및 최종 사용자 애플리케이션별로 제공합니다.

데이터 과학 플랫폼 시장 보고서에서 다루는 국가는 북미, 독일, 프랑스, ​​​​영국, 네덜란드, 스위스, 벨기에, 러시아, 이탈리아, 스페인, 터키, 유럽의 나머지 유럽 지역, 중국, 일본, 인도의 미국, 캐나다 및 멕시코입니다. , 한국, 싱가포르, 말레이시아, 호주, 태국, 인도네시아, 필리핀, 아시아 태평양(APAC), 사우디아라비아, UAE, 남아프리카, 이집트, 이스라엘, 중동 및 기타 지역 중동의 일부인 아프리카(MEA) 및 남미의 일부인 아프리카(MEA), 브라질, 아르헨티나 및 남미 나머지 지역.

북미는 선진국의 잘 구축된 인프라와 낮은 인건비로 인해 데이터 사이언스 플랫폼 시장을 지배하고 있습니다. 또한 경제 내 제조업체가 제공하는 효과적인 판매 후 서비스는 예측 기간 동안 확장을 가속화할 것으로 추산됩니다.

아시아 태평양 지역은 해당 지역 내 석유 및 가스 탐사 작업의 급속한 성장으로 인해 2023~2030년 예측 기간 동안 상당한 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 중국의 전자 제품 생산 기반이 넓기 때문에 지역 시장 확장에 크게 기여하고 있습니다.

보고서의 국가 섹션에서는 또한 시장의 현재 및 미래 추세에 영향을 미치는 개별 시장 영향 요인 및 국내 시장 규제 변화를 제공합니다. 다운스트림 및 업스트림 가치 사슬 분석, 기술 동향 및 포터의 5가지 힘 분석과 같은 데이터 포인트, 사례 연구는 개별 국가의 시장 시나리오를 예측하는 데 사용되는 몇 가지 지침입니다. 또한, 글로벌 브랜드의 존재 및 가용성과 국내 및 국내 브랜드의 대규모 또는 부족 경쟁으로 인해 직면한 과제, 국내 관세 및 무역 경로의 영향을 고려하는 동시에 국가 데이터에 대한 예측 분석을 제공합니다.

경쟁 환경 및 데이터 과학 플랫폼 시장 점유율 분석

데이터 과학 플랫폼 시장 경쟁 환경은 경쟁사별 세부 정보를 제공합니다. 포함된 세부 정보에는 회사 개요, 회사 재무, 창출된 수익, 시장 잠재력, 연구 개발 투자, 새로운 시장 이니셔티브, 글로벌 입지, 생산 현장 및 시설, 생산 능력, 회사 강점 및 약점, 제품 출시, 제품 폭 및 폭, 애플리케이션이 포함됩니다. 권세. 제공된 위 데이터 포인트는 데이터 과학 플랫폼 시장과 관련된 회사의 초점에만 관련됩니다.

데이터 과학 플랫폼 시장의 주요 플레이어는 다음과 같습니다.

• IBM (미국)
• DataRobot Inc.(미국)
• apheris AI GmbH (독일)
• 디지털 인재 생태계(미국)
• 데이터밴드(이스라엘)
• 도트데이터(미국)
• Explorium Inc.(미국)
• 누가타(이스라엘)
• Tecton Inc.(미국)
• Spell Designs Pty Ltd(미국)
• Arrikto Inc.(미국)
• 반복(미국)
• 구글 주식회사(미국)
• 마이크로소프트(미국)
• SAS Institute Inc.(미국)
• Amazon Web Services, Inc.(미국)
• MathWorks, Inc.(미국)
• Cloudera Inc.(미국)
• 테라데이타(미국)
• TIBCO 소프트웨어 Inc.(미국)
• ALTERYX, INC. (미국)
• RapidMiner(미국),
• 데이터브릭스(미국)
• Snowflake Inc.(미국)
• H2O.ai(미국)
• 알테어(미국)
• Anaconda Inc.(미국)
• SAP SE(미국)
• Domino Data Lab Inc.(미국)
• 데이터틱(미국)