데이터 과학 플랫폼 시장 분석
글로벌 데이터 과학 플랫폼 시장은 추정된다 장바구니 US$0.00 Bn 에 2024 견적 요청 US$ 45.86 Bn 로 2031, 합성 연간 성장률 전시 (CAGR) 2024에서 2031로 22.6%의.
업계를 형성하는 시장 동향을 알아보십시오: 샘플 사본 요청
글로벌 데이터 과학 플랫폼 시장 성장은 BFSI (은행, 금융 서비스 및 보험), 헬스케어, 소매, 통신 및 기타와 같은 다양한 산업 분야에서 데이터 중심 결정의 광범위한 채택에 의해 구동됩니다. 구조화 및 구조화 된 데이터에서 인사이트 생성에 중점을두고 경쟁력을 확보하기 위해 데이터 과학 플랫폼을 위해 수요를 높일 수 있습니다. 클라우드 기반 플랫폼 및 오픈 소스 도구의 가용성은 중소 기업에 의해 이러한 플랫폼의 채택을 높일 수 있습니다. AI를 포함한 첨단 기술의 통합, 기계 학습 깊은 학습은 데이터 과학 플랫폼의 매력을 높일 수 있습니다. 그러나 데이터 과학 전문가의 부족은 시장의 성장을 hamper 할 수 있습니다.
Data-Driven Decision-Making에 대한 수요 증가
산업 전반에 걸쳐 기업은 디지털 변혁을 향해 이동, 데이터는 어떤 조직에 중요한 자산이되었다. 데이터는 이제 디지털 경제를 연료화하는 새로운 오일로 인식되고, 회사는 데이터 중심 문화와 프로세스를 개발하는 데 크게 투자하고 있습니다. 고급 분석 및 기계 학습 기술은 데이터의 더 깊은 통찰력을 얻기 위해 임원을 가능하게하며 더 많은 정보를 얻게됩니다. 데이터 과학 플랫폼은 조직 내에서 다양한 소스에서 다양한 소스에서 데이터를 수집, 저장, 프로세스 및 분석하기 위해 도구 및 인프라와 비즈니스를 제공합니다. 본, 트렌드 및 상관관계를 식별하는 데 도움이 됩니다.
이 모든 분야를 건너, 실시간 데이터의 derive actionable insights는 고급 분석 도구, 데이터 과학자 및 통합 데이터 과학 플랫폼에 대한 수요를 높일 수 있습니다. 데이터 준비, 모델링, 배포 및 데이터 과학자, 비즈니스 분석 및 기타 팀 간의 협업 작업을 지원하는 데이터 분석과 같은 다양한 단계의 데이터를 자동화 할 수있는 플랫폼을 원합니다. 이 데이터 과학 플랫폼은 기업이 데이터 중심의 의사 결정의 진정한 변화 잠재력을 실현하기 위해 중요한 투자 영역을 만듭니다.
예를 들어, 11 월 2023, IBM, 하이브리드 클라우드 및 AI 솔루션의 글로벌 리더 인 Amazon Web Services (AWS)와 공동으로 Db2의 Amazon Relational Database Service (Amazon RDS)의 일반적인 가용성을 발표하기 위해 초연 클라우드 서비스 제공 업체. 이 완전히 관리 된 클라우드 제공은 하이브리드 클라우드 환경에서 인공 지능 (AI) 워크로드에 대한 데이터 관리를 단순화하도록 설계되었습니다. 사용자는 AWS에서 IBM에서 제공하는 통합 데이터 및 AI 기능의 포괄적 인 제품군에서 혜택을 누릴 수 있으며, 데이터를 효율적으로 관리하고 AI 워크로드를 효율적으로 확장 할 수 있습니다.
경쟁에서 이기기 위한 실행 가능한 전략을 얻으세요 :Request sample copy
다양한 소스에서 데이터의 성장 볼륨
관련 기사 스마트폰, 센서, IoT 장치 및 디지털 서비스, 엄청난 양의 데이터가 이제 다양한 소스에서 탁월한 스케일에 생성됩니다. 비즈니스 운영은 클라우드, 모바일 앱 및 디지털 프로세스와 같은 기술을 채택하여 조직이 매우 디지털화되고 있습니다. 인간 활동과 기업 기능의 이 연속적인 손가락화는 구조상, unstructured 및 다 구조상 체재의 맞은편에 과거 십년간에 기업 자료에 있는 성장에 지도합니다.
그래프, geospatial, genomic 및 수집 된 데이터의 다른 전문 양식과 같은 새로운 데이터 유형의 상승. 데이터 저장, 처리 및 유용한 통찰력을 추출하는 문제는 실시간 스트림에서 아카이브 데이터의 일괄 처리에 이르기까지 다양한 velocities에 의해 더 합성됩니다. 데이터 관리, 분석 및 과학에 관해서 기술 인프라 및 인간 기능에 대한 다양한 데이터 포즈 엄청난 도전. 전통적인 도구는 이러한 크기, 품종 및 현대 데이터 생태계의 velocities를 처리 할 수 없습니다.
이것은 통합, 확장 및 협업 데이터 과학 플랫폼에 투자 할 수있는 기관 중 필요를 가속화했습니다. 여러 내부 및 외부 소스에서 데이터의 높은 볼륨을 섭취하고 처리 할 수있는 플랫폼은 스트리밍 및 역사적인 분석 사용 사례를 모두 지원합니다. 이들은 다량과 다양한 datasets에서 glean 지식에 더 효과적으로 격리된 점 공구 보다는 제공합니다. 데이터 과학 플랫폼의 채택과 데이터 관리를위한 기본 인프라뿐만 아니라 규모에서 고급, 엔터프라이즈 급 데이터 분석.
Analyst의 주요 Takeaways:
글로벌 데이터 과학 플랫폼 시장은 기업으로 성장할 수 있으며, 점점 데이터 과학 및 분석 기술을 채택하여 데이터의 성장량이 증가할 수 있습니다. 조직은 데이터 과학 기술을 활용할 수 있는 고급 플랫폼에 대한 수요를 높였습니다. 북미는 현재 데이터 중심의 변화에 대한 조직에 의해 무거운 투자로 인해 시장을 지배합니다. 그러나 아시아 태평양은 중국과 인도와 가장 빠르게 성장하는 지역으로 이어질 것으로 예상됩니다.
데이터 과학 플랫폼의 능력은 기업이 데이터 자산에서 유용한 지식을 추출하고 예측 및 사전 작성 모델을 구축하는 데 도움이 시장 성장을 구동 할 수 있도록합니다. 효과적인 의사 결정. 또한, 이러한 플랫폼은 중앙 집중화 된 장소로 데이터 과학자를 제공하고 모델을 공유합니다. 그러나 데이터 개인 정보 보호 및 보안 문제는 시장의 성장에 hamper 할 수 있습니다. 데이터 과학 도구는 실질적인 자본 투자와 전문성을 필요로 합니다.
기계 학습 및 인공 지능 능력의 통합 플랫폼으로 범위를 확장 할 수 있습니다. 비즈니스 인텔리전스 및 보고 제품군과 데이터 과학 워크플로우 통합은 유용성을 향상시킬 것입니다. 클라우드 기반 플랫폼의 채택은 더 낮은 진입 장벽을 할 수 있습니다. 플랫폼 공급 업체와 컨설팅 / 시스템 통합 업체 간의 더 많은 파트너십은 솔루션의 상용화를 구동 할 수 있습니다.
Market Challenge - 데이터 프라이버시 및 보안 Concerns
글로벌 데이터 과학 플랫폼 시장 성장은 데이터 프라이버시 및 보안 문제로 인해 hampered 할 수 있습니다. 기계 학습 및 인공 지능과 같은 큰 데이터 및 고급 기술의 사용 증가로, 많은 양의 개인 및 민감한 데이터 수집되고 다양한 회사에 의해 저장됩니다. 그러나, 이 귀중한 자료의 개인 정보 보호 및 보안은 daunting 작업이되었습니다. 미국, 일본, 캐나다 등과 같은 많은 국가들은 개인을 보호하기 위해 엄격한 데이터 개인 정보 보호 정책을 시행했습니다. 모든 데이터 침해는 회사의 명성을 손상시킬 수 있으며 심각한 금융 및 법적 처벌 결과로. 데이터 과학 플랫폼 공급자는 이러한 문제를 해결하기 위해 강력한 개인 정보 보호 및 보안 조치를 구현해야합니다. 이러한 데이터 사용에 대해 투명하고 사용자 동의를 보장합니다. 회사는 또한 시스템을 정기적으로 감사하고이 진화하는 환경에서 사용자 신뢰를 구축하기 위해 보안 루프홀을 폐쇄해야합니다. 이러한 도전은 의심 할 여지없이, 데이터 과학 플랫폼의 광범위한 채택은 제한 될 수있다.
시장 기회 - AI 및 Machine Learning Technologies의 발전
글로벌 데이터 과학 플랫폼 시장은 인공 지능 및 기계 학습 기술의 분야에서 발전으로 인해 성장 기회를 증언 할 수 있습니다. 이 기술은 분석, 예측 모델링 및 자동화에 대한 다양한 산업 전반에 걸쳐 응용 프로그램을 증가시키는 것입니다. 큰 기업뿐만 아니라 스타트업은 새로운 AI 및 ML 솔루션을 개발하는 데 크게 투자하고 있습니다. 처리 및 분석해야 할 데이터의 거대한 볼륨을 생성합니다. Data Science 플랫폼은 고급 알고리즘을 통해 필요한 인프라 및 도구를 제공합니다. 이 도움말 조직은 규모에 귀중한 비즈니스 통찰력으로 원시 데이터를 변환합니다. AI 및 ML 기술은 빠르게 진화하고 있으며 데이터 과학 플랫폼의 기회도 크게 성장합니다. 이 플랫폼의 채택을 높일 수 있습니다.
수익이 많은 포켓 세그먼트와 로드맵을 발견하세요 :Request sample copy
Insights By Component - 소프트웨어에 대한 배포 부스트 수요
구성 요소에 의해, 소프트웨어 세그먼트는 가장 높은 시장 점유율에 기여할 것으로 추정된다 71.3% 에서 2024, 그것의 사용자 친화적 인 자연과 배포의 용이. Software는 서버 인프라를 유지하거나 지속적인 소프트웨어 업데이트에 대해 걱정할 필요없는 데이터 과학 프로젝트를 구축하고 배포하는 hassle-free 방법을 제공합니다. 클라우드 기반 소프트웨어를 통해 사용자는 긴 설치 프로세스 없이 어디에서나 도구를 액세스할 수 있습니다. 이 유연성은 데이터 과학 팀이 IT 유지 보수가 아닌 분석 및 모델 건물에 더 집중할 수 있습니다.
소프트웨어는 또한 확장성을 제공합니다, 플랫폼은 데이터와 여러 사용자의 성장 볼륨을 지원할 수 있습니다. 소프트웨어로, 추가적인 computational 힘 및 저장은 쉽게 수요에 규정될 수 있습니다. 이 데이터 과학자가 중요한 처리 및 메모리를 필요로하는 복잡한 AI 및 기계 학습 모델에서 일하는 것이 중요합니다. 소프트웨어의 확장 가능한 자연은 인프라 제한을 제거하고 데이터 팀을 원활하게 확장 할 수 있습니다.
데이터 과학 소프트웨어의 셀프 서비스 기능은 세그먼트 성장을 구동 할 수 있습니다. 플랫폼은 데이터 과학 프로세스에 참여하기 위해 기술 수준에서 사용자를 강화하는 그래픽 사용자 인터페이스, 스크립트 환경 및 포인트 앤 클릭 도구를 제공합니다. 소프트웨어의 자체 서비스 속성은 장벽을 낮추고 조직이 부서의 분석을 민주화 할 수있게합니다.
소프트웨어의 on-demand 가용성 및 낮은 상륙 비용도 영구적으로 전용 하드웨어 또는 영구 라이센스를 설치하는 것보다 더 매력적입니다. 구독 기반 계획과 함께, 회사는 매달 이러한 사용을 지불, 큰 자본 지출을 피. 이 비용 효율적인 모델은 소규모 비즈니스 및 학술 기관 간의 데이터 과학 플랫폼의 채택을 증가 시켰습니다. 사용자 친화적 인 자연 및 유연한 데이터 과학 소프트웨어의 배포는 글로벌 데이터 과학 플랫폼 시장의 선두 위치를 구동한다.
Insights By Deployment Mode - 보안 및 거버넌스는 클라우드 기반 채택을 향상시킵니다.
배포 모드로 클라우드 기반 세그먼트는 가장 높은 시장 점유율에 기여할 것으로 예상된다 64.5% 에서 2024, 그것의 보안 및 지배력에 빚. Cloud 아키텍처는 방화벽, 암호화, 정체 관리 및 광대 서버 네트워크를 통해 설치된 활동 모니터링 도구를 사용하여 강력한 데이터 보호 기능을 제공합니다. 클라우드 기반 데이터 과학 플랫폼을 사용할 때 민감한 고객 정보 및 지적 재산권을 보호합니다. 끊임없이 전문가들에 의해 방어 된 엄격한 프로토콜은 클라우드 인프라가 의료 및 금융 서비스와 같은 업계에 엄격한 준수 기준을 충족합니다.
클라우드의 중앙화 관리 및 액세스 제어도 데이터 관리 강화. Granular 정책은 준수, 개인 정보 보호 및 비즈니스 분류 규칙에 따라 데이터 사용을 규제합니다. 강력한 액세스 보호는 상세한 감사 로그와 결합 된 클라우드 플랫폼을 사용하여 신뢰를 구축, 특히 개인 데이터를 처리하는 규제 회사 중.
Cloud는 높은 가용성, 비즈니스 연속성 및 재난 복구를 보장합니다. Geographically 분산 된 데이터 센터는 현지화 된 혼란으로부터 정전을 방지하기 위해 중복을 유지합니다. Auto-scaling 서비스는 지연없이 급격한 용량의 요구를 해결할 수 있습니다. 이러한 기능은 미션 크리티컬 애플리케이션과 시간 감지 분석 워크플로우를 지원하는 것이 중요합니다. 클라우드 기반 플랫폼은 고도로 분산된 조직을 통해 데이터의 비즈니스 가치를 극대화할 수 있도록 적절한 확장성, 보안 및 거버넌스를 제공합니다. 예를 들어, 8 월 2023, Google Cloud, 탁월한 클라우드 컴퓨팅 서비스 제공 업체 인 NVIDIA와의 파트너십을 확장하여 AI 컴퓨팅, 소프트웨어 및 서비스를 강화하기 위해 AI 컴퓨팅 회사와 파트너십을 확장했습니다. 이 파트너십은 데이터 과학 워크로드를 가속화하면서 유전자 AI를위한 대형 모델을 구축 및 배포하는 것을 목표로합니다. 파트너십은 세계 최대의 AI 고객에게 엔드 투 엔드 머신 학습 서비스를 제공 할 것이며, NVIDIA 기술에 의해 구동되는 Google Cloud 오퍼링을 통해 AI 슈퍼 컴퓨터의 작동을 단순화합니다.
Insights By End User - 고급 분석은 BFSI 분야의 플랫폼 채택을 향상시킵니다.
최종 사용자의 경우 BFSI (Banking, Financial Services, Insurance) 세그먼트는 부문의 복잡한 데이터 및 분석 요구 사항에 따라 2024 %의 가장 높은 시장 점유율에 기여할 것으로 추정됩니다. Banks and insurers는 고객 거래 기록, 계정 프로필, 클레임 도크, 위험 평가 및 키 통찰력을 포함하는 다른 문서의 immense 볼륨을 관리합니다. 그러나, 이러한 광대 한 데이터베이스에서 파생 된 값은 정교한 도구가 nuanced 신호를 amid 소음을 캡처해야합니다.
데이터 과학 플랫폼은 BFSI 조직을 통해 고급 고객 분석을 통해 경쟁력을 확보 할 수 있습니다. 위험 모델링, 개인화 된 권고, 사기 탐지, 금융 범죄 모니터링 및 예측 리드 득점은 기계 학습, 예측 모델링 및 텍스트 마이닝과 같은 기술에 의해 구동되는 일부 주요 사용 사례입니다. 분산 된 고객 터치 포인트 연료를 통해 숨겨진 상관관계를 그리는 것은 비 개인화 된 서비스, 가속 된 결과, 면도기 - 샤프 준수 검사.
전략적 파트너십은 외부 데이터 소스에 BFSI 플랫폼을 연결하고 통찰력 범위를 확장합니다. 공공 기록 자료, 인구 통계 및 대체 신용 국 레코드는 내부 보유와 혼합 할 때 각 개인의 360도보기를 제공합니다. 이러한 크로스 채널 분석은 대체 대출, 크로스 셀 권고, 사전 구속 청구 관리와 같은 분야에서 매우 수익성있는 혁신을 점화합니다. AI/ML 기술을 사용하여 모든 사용 가능한 내부 및 외부 데이터를 활용하여 BFSI 산업에 중요한 데이터 과학을 만들었습니다. 이 드라이브는 BFSI 기업들은 널리 분석 플랫폼을 채택한다.
이 보고서에 대해 자세히 알아보려면, 샘플 사본 요청
북미는 BFSI (Banking, Financial Services, Insurance), Healthcare, Retail, Telecommunications 및 기타와 같은 업계 전반에 걸쳐 강력한 투자로 인해 2024 %의 추정 시장 점유율을 가진 데이터 과학 플랫폼을위한 지배적 인 지역 시장으로 설립되었습니다. 많은 홈grown 데이터 과학 플랫폼 제공 업체와 함께 데이터 집중적 인 워크로드를 지원하기 위해 지역의 기술 인프라가되었습니다.
아시아 태평양은 중국, 인도 및 인도네시아와 같은 densely populated 국가에 있는 기술 채택 비율 및 증가 디지털 방식으로 변환 이니셔티브 때문에 데이터 과학 플랫폼을 위한 가장 빠른 성장 지역 시장으로 출현했습니다. 이 나라에서 매일 생성되는 기업 및 소비자 데이터의 양에 엄청난 서지가 있습니다. BFSI (Banking, Financial Services, Insurance), Healthcare, Retail, Telecommunications 및 기타와 같은 업계 전반에 걸쳐 기업은 데이터 과학 및 고급 분석으로 고객 및 운영 데이터 자산에서 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 또한, 아시아 태평양 정부는 경제적인 가치로 데이터를 변환하는 이니셔티브를 적극적으로 추진하고 있습니다. 이것은 민간 부문 조직뿐만 아니라 공공 부문에서 데이터 과학 플랫폼을 활용한 정교한 분석 기능을 구축하기 위해 무거운 투자를 연료를 공급했습니다. Western Data Science Platform 시장과 비교하여 아시아 운영을 위한 상대적으로 낮은 비용도 글로벌 플랫폼 제공업체를 유치하여 지역 내의 진출을 확대합니다. 새로운 데이터 중심 기술에 중점을 둔 혁신 허브는 주요 도시에서 빠르게 성장하고 있으며 현지 데이터 과학 인재의 발전을 선도합니다.
Data Science Platform 시장 보고서 적용
| 공지사항 | 이름 * | ||
|---|---|---|---|
| 기본 년: | 2023년 | 2024년에 시장 크기: | 장바구니 US$0.00 |
| 역사 자료: | 2019년 ~ 2023년 | 예측 기간: | 2024에서 2031 |
| 예상 기간 2024년에서 2031년 CAGR: | 86% 할인 | 2031년 가치 투상: | 미화 45.86 Bn |
| 덮는 Geographies: |
| ||
| 적용된 세그먼트: |
| ||
| 회사 포함: | IBM Corporation, Microsoft Corporation, Google Cloud, SAS Institute Inc., Oracle Corporation, Tableau Software (Salesforce), Alteryx, Inc., RapidMiner, Inc., DataRobot, Inc., TIBCO Software Inc., QlikTech International AB, KNIME AG, Domo, Inc., Sisense, Inc. 및 Snowflake Inc. | ||
| 성장 운전사: |
| ||
| 변형 및 도전 : |
| ||
75개 이상의 매개변수에서 검증된 매크로와 마이크로를 발견하세요, 보고서에 즉시 액세스하세요
* 정의: 글로벌 데이터 과학 플랫폼 시장은 데이터 섭취, 청소, 모델링, 배포 및 기계 학습 모델과 같은 엔드 투 엔드 데이터 과학 기능을 수행하는 중앙화된 플랫폼으로 회사를 제공합니다. 데이터 과학자, 분석가 및 개발자가 협업 및 구축 / 배포 예측 및 사전 작성 기계 학습 모델을 가능하게하는 도구 및 서비스를 제공합니다. 플랫폼의 핵심 가치 제안은 조직이 가치를 극대화 할 수 있도록 데이터 과학 프로세스를 단순화하고 가속화하는 것입니다.
공유
저자 정보
수라즈 바누다스 자그탑은 7년 이상의 경력을 가진 노련한 상임 경영 컨설턴트입니다. 그는 포춘 500대 기업과 스타트업에 서비스를 제공하여 광범위한 확장 및 시장 진입 접근 전략을 통해 고객을 도왔습니다. 그는 수요 분석, 경쟁 분석, 적절한 채널 파트너 식별 등을 포함한 다양한 고객 프로젝트에 대한 전략적 관점과 실행 가능한 통찰력을 제공하는 데 중요한 역할을 했습니다.
현지 언어로 보고서를 읽는 편안함이 그리우신가요? 선호하는 언어 찾기:
독점적인 트렌드 보고서로 전략을 혁신하세요:
자주 묻는 질문
신뢰성 및 인증
860519526
9001:2015
27001:2022
맞춤 보고서가 필요하신가요?
We can customize every report - free of charge - including purchasing stand-alone sections or country-level reports
지금 맞춤 설정라이선스 유형 선택
신뢰성 및 인증
860519526
9001:2015
27001:2022
U.S.: 
U.K. : 
India : 