데이터 과학 플랫폼 시장 규모, 구성요소별(플랫폼, 서비스), 애플리케이션, 수직, 기업 규모, 배포 모드별 – 성장 추세, 지역 점유율, 경쟁 정보, 예측 보고서 2025-2037년

  • 보고서 ID: 6395
  • 발행 날짜: Mar 19, 2025
  • 보고서 형식: PDF, PPT

2025~2037년 글로벌 시장 규모, 예측 및 추세 하이라이트

데이터 과학 플랫폼 시장 규모는 2024년 1,190억 2천만 달러에서 2037년까지 2조 5,500억 달러로 증가할 것으로 예상됩니다. 이는 2025년부터 2037년까지 예측 기간 동안 약 26.6%의 CAGR을 반영합니다. 현재 2025년 데이터 과학 플랫폼의 업계 수익은 141.18달러로 평가됩니다. 10억.

데이터 과학 플랫폼 시장의 주요 성장 동인은 빅데이터의 확장입니다. 이로 인해 조직은 데이터를 효과적으로 활용하기 위해 보다 발전되고 유능한 데이터 과학 플랫폼에 투자하게 됩니다. UN 기구에 따르면 2020년 데이터 생성량은 64.2제타바이트에 달해 2015년보다 314% 증가했습니다.

데이터 과학 플랫폼은 빅데이터에서 귀중한 통찰력을 추출하기 위해 기계 학습, 딥 러닝, 예측 분석과 같은 광범위한 고급 분석 도구를 제공합니다. 따라서 조직이 점점 더 많은 양의 데이터를 생성하고 수집함에 따라 실행 가능한 통찰력을 처리, 분석 및 도출할 수 있는 데이터 과학과 같은 정교한 도구 및 플랫폼에 대한 필요성이 커지고 있습니다. 또한 실행 가능한 통계를 도출하고 데이터 분석을 자동화하기 위해 인공지능(AI) 기능을 데이터 과학 플랫폼에 통합하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다.


Data Science Platform Market Size
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데이터 과학 플랫폼 부문: 성장 동인 및 과제

성장 동력

  • 전자상거래에서 데이터 과학 활용 증가: 전자상거래 회사는 데이터 과학을 사용하여 고객 행동과 선호도를 분석하고 개인화된 쇼핑 경험과 타겟 마케팅 전략을 수립합니다. 이로 인해 복잡한 고객 데이터를 처리할 수 있는 고급 데이터 과학 플랫폼에 대한 수요가 증가합니다. 예를 들어, Amazon 및 기타 주요 소매업체는 고객 행동 및 구매 패턴에 대한 이해를 점차적으로 향상시키는 추천 시스템을 통해 전자상거래에서 데이터 과학의 표준을 설정했습니다.

    또한 데이터 과학은 사용자 행동, 과거 구매 및 피드백을 활용하여 전자상거래 회사가 고객 유지를 예측하는 데 도움을 줍니다. 전자상거래 비즈니스에서 데이터 과학을 효과적으로 사용하면 수익을 늘리고 고객 만족도를 높이며 운영 효율성을 높이는 주요 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
  • 데이터 집약적인 비즈니스 전략 채택 증가: 약 60.1%의 기업이 다양한 데이터 과학 도구, 기술, 업계 권장사항을 활용하여 복잡한 비즈니스 과제에 대한 가장 효과적인 솔루션을 찾아내고, 고객 행동과 요구 사항을 더 깊이 이해하는 동시에 다양한 비즈니스 요구 사항을 해결하기 위한 혁신적인 솔루션을 개발하고 있습니다. 조직은 데이터 과학을 활용하여 실제 사건을 분석하고 잠재적인 미래 사건을 정확하게 예측함으로써 보다 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 고객이 생성한 방대한 양의 데이터를 통해 기업은 소셜 네트워크, 쇼핑 선호도, 행동 패턴 등 고객을 실시간으로 모니터링할 수 있습니다.
  • 클라우드 컴퓨팅 플랫폼과 데이터 과학의 통합: 클라우드 컴퓨팅의 부상은 확장 가능하고 비용 효율적인 컴퓨팅 성능을 갖춘 혁신적인 데이터 과학 플랫폼입니다. 데이터 사이언티스트는 데이터 사이언스 모델을 실제로 구현하는 데 필요한 클라우드 컴퓨팅을 사용하여 컴퓨터 리소스에 쉽게 접근할 수 있습니다. 데이터 과학자가 인프라를 설정하는 데 필요한 시간을 몇 주에서 몇 분으로 최소화하는 데 도움이 됩니다.

    또한 데이터 과학자는 이제 클라우드 컴퓨팅으로 인해 기존 장비를 사용하여 수행할 수 있는 것보다 훨씬 더 큰 규모로 계산을 수행할 수 있습니다. 또한 주요 핵심 업체들은 시장 확장에 기여하는 클라우드 기반 데이터 사이언스 플랫폼을 도입하고 있습니다. 예를 들어, 2020년 2월 Oracle은 솔루션의 핵심인 Oracle Cloud Data Science Platform을 출시하여 조직이 머신러닝 모델을 공동으로 구축, 학습, 관리, 배포하여 데이터 과학 프로젝트 성공률을 높일 수 있도록 지원합니다.

도전과제

  • 데이터 개인정보 보호 및 보안: 침해 및 무단 액세스로부터 민감한 정보를 보호하는 것은 중요한 관심사입니다. 일반 데이터 보호 규정(GDPR) 및 캘리포니아 소비자 개인 정보 보호법(CCPA)과 같은 규정을 준수하면 데이터 관리 및 보안이 더욱 복잡해집니다.
  • 기술 인력 부족: 기업에서는 스트리밍 분석, 머신러닝, 예측 분석과 같은 심층적인 분석 기술이 필요한 정교한 분석 방법을 사용합니다. ML 모델을 생성하려면 기술 전문 지식과 분석 및 비판적 사고 능력이 필요합니다. 많은 최종 사용자에게 필요한 교육과 전문 지식을 갖춘 인력이 부족하여 데이터 과학 플랫폼 시장의 성장을 방해하고 있습니다.

기준 연도

2024

예측 연도

2025-2037

연평균 성장률

26.6%

기준 연도 시장 규모(2024)

1,190억 2천만 달러

예측 연도 시장 규모(2037)

2조 5500억 달러

  • 북미 (미국 및 캐나다)
  • 아시아 태평양 (일본, 중국, 인도, 인도네시아, 한국, 말레이시아, 호주, 기타 아시아 태평양)
  • 유럽 (영국, 독일, 프랑스, 이탈리아, 스페인, 러시아, 북유럽, 기타 유럽)
  • 라틴 아메리카 (멕시코, 아르헨티나, 브라질, 기타 라틴 아메리카)
  • 중동 및 아프리카 (이스라엘, GCC 북아프리카, 남아프리카, 기타 중동 및 아프리카)

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데이터 과학 플랫폼 세분화

구성요소(플랫폼, 서비스)

데이터 과학 플랫폼 시장의 플랫폼 부문은 2037년 말까지 82.6%의 수익 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이 부문의 성장은 중소기업의 데이터 과학 플랫폼 사용 증가에 기인할 수 있습니다. 기업은 디지털화와 자동화로 전환하고 있으며, 이는 빅데이터 속도를 높이고 비즈니스 프로세스를 더욱 복잡하게 만듭니다. 이러한 과제를 해결하려면 기업에는 대규모 데이터 풀에서 즉각적인 통찰력을 얻을 수 있는 최첨단 기술이 필요합니다. 세계은행 그룹에 따르면 2020년 4월부터 2022년 12월까지 디지털 솔루션에 투자하는 중소기업의 수가 10%에서 20%로 증가한 반면 대기업의 비율은 20%에서 60%로 증가했습니다.

애플리케이션(마케팅 및 영업, 물류, 재무 및 회계, 고객 지원)

마케팅 & 데이터 과학 플랫폼 시장의 판매 부문은 예측 기간 동안 34.7%의 주목할만한 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 마케팅 및 영업 부서가 데이터 과학을 활용하여 구매자 프로필에 대한 더 깊은 통찰력을 얻고 이에 따라 마케팅 예산을 조정할 수 있기 때문에 이 세그먼트는 가장 높은 수익 점유율과 향상된 투자 수익률(ROI)을 가지고 있습니다. 또한 고객 만족도 향상, 보다 일관된 수익 창출, 정확한 지출 계산으로 인한 재무 위험 감소 등의 요소가 모두 시장 확장에 기여합니다.

업종(IT 및 통신, 의료, BFSI, 제조, 소매 및 전자상거래, 에너지 및 유틸리티, 정부)

BFSI 부문은 2037년까지 20%라는 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 부문 성장은 고객 지원에 대한 관심이 높아지고 AI 및 IoT와 같은 고급 기술의 채택이 증가했기 때문일 수 있습니다. 은행은 데이터 과학을 사용하여 과거 데이터를 분석하고 추세를 파악하며 예측 모델을 생성함으로써 위험을 효과적으로 평가하고 줄일 수 있습니다. 여기에는 사기 감지, 신용 위험 평가, 자금 세탁 방지를 위한 조치가 포함됩니다.

데이터 과학 플랫폼 시장에 대한 심층 분석에는 다음 세그먼트가 포함됩니다.

구성요소

  • 플랫폼
  • 서비스

애플리케이션

  • 마케팅 및 앰프; 판매
  • 물류
  • 재무 및 회계
  • 고객 지원

세로

  • BFSI
  • 소매 및 전자상거래
  • IT 및 통신
  • 교통
  • 헬스케어
  • 제조업

기업 규모

  • 중소기업
  • 대기업

배포 모드

  • 클라우드
  • 온프레미스

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데이터 사이언스 플랫폼 산업 - 지역 개요

북미 시장 통계

북미 산업은 2037년까지 36%의 대부분의 수익 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 시장 성장은 다양한 산업 전반에 걸쳐 주요 핵심 기업의 존재와 이들의 지속적인 발전 및 시장 전략에 의해 인정받을 수 있습니다. 예를 들어 2023년 5월에는 기업에 필요한 모든 데이터와 분석 기능을 결합한 엔드 투 엔드 통합 분석 플랫폼인 Microsoft Fabric이 Microsoft Azure에서 출시되었습니다.

Power BI, Azure Synapse Analytics, Azure Data Factory와 같은 기술을 하나의 응집력 있는 플랫폼으로 결합함으로써 Fabric은 데이터 과학자와 비즈니스 경영진이 데이터를 최대한 활용하고 AI 시대를 위한 기반을 구축할 수 있도록 지원합니다. 또한 AI, IoT, 머신러닝과 같은 첨단 기술에 대한 투자를 늘리는 것도 이 지역 시장 성장을 높이는 또 다른 요인입니다.

데이터 과학 플랫폼 미국 시장은 첨단 기술의 사용 증가와 고급 분석 적용을 촉진하는 인프라 가용성의 결과로 확장되고 있습니다. 2022년 퓨리서치센터 조사에 따르면 미국인의 27%가 하루에도 여러 차례 AI와 상호작용한다.  국내 데이터 과학 플랫폼은 금융, 의료, 소매, 기술, 정부 등 광범위한 산업에 서비스를 제공하고 있으며, 이는 다양한 부문에 걸쳐 데이터 과학이 폭넓게 채택되고 통합되고 있음을 반영합니다.

캐나다의 많은 주요 기업과 산업에서는 데이터 과학 및 검색 플랫폼이 매우 효과적이라고 생각하며 이는 시장 성장을 촉진하고 있습니다. 기업이 데이터 기반 의사결정을 내려야 한다는 필요성이 커지고 우수한 데이터 관리의 중요성이 커지면서 이 지역의 시장 성장이 촉진되고 있습니다.

APAC 시장 분석

APAC에서는 최근 빅 데이터 분석의 발전으로 인해 예측 기간 동안 데이터 과학 플랫폼 시장이 크게 성장할 것입니다. 많은 APAC 국가에서는 급속한 디지털 혁신을 겪고 있으며, 이로 인해 다양한 부문에서 데이터 과학 플랫폼의 채택이 늘어나고 있습니다. 또한 이 지역의 다양한 정부에서는 디지털 혁신과 데이터 기반 의사결정을 촉진하기 위한 정책과 이니셔티브를 시행하고 있습니다.

중국에서는 정부가 빅데이터 분석 도구의 광범위한 적용 및 용도를 고려하여 이에 많은 투자를 하고 있습니다. 그러나 비즈니스의 중요성과 증가하는 시장 경쟁력으로 인해 소매 부문과 온라인 소매 판매 부문에서는 고객 분석이 가장 많이 필요할 것입니다. 중국 국가국에 따르면 중국은 온라인 소매 거래에 4,7143억 9천만 달러 이상을 지출했는데, 이는 1.2% 증가한 수치입니다. 

대한민국 정부는 디지털 뉴딜, 스마트 코리아 프로젝트 등 디지털 혁신과 스마트 기술 이니셔티브를 지원합니다. 이러한 이니셔티브는 고급 데이터 과학 도구 및 기술의 채택을 촉진합니다. 또한, 국가에는 데이터 과학 및 관련 분야에 중점을 둔 강력한 교육 및 연구 기관이 있습니다. 이는 데이터 과학 시장에서 새로운 기술과 방법론의 개발에 기여합니다.

데이터 과학은 인도에서 번성하고 있습니다. 이는 광범위한 인터넷 연결과 점점 더 많은 수의 휴대기기를 포함하는 기술 환경이 빠르게 발전하고 있기 때문입니다. 언론정보국(PIB)에 따르면 2020년 9월 전체 광대역 연결 건수는 7억 2,632만 건에 달했습니다. 이로 인해 인터넷 트래픽 성장이 가속화되어 2020년 1월부터 9월까지 무선 데이터 사용량이 총 75.21엑사바이트에 달했습니다. 이 프레임워크를 사용하면 방대한 양의 데이터를 더 쉽게 수집, 저장, 분석하여 시장 성장을 가속화할 수 있습니다.

Data Science Platform Market Share
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데이터 과학 플랫폼 환경을 지배하는 기업

    데이터 과학 플랫폼 시장은 업계의 확장, 혁신 및 전략적 제휴를 지원하는 여러 주요 기업의 존재로 정의됩니다. 잘 알려진 거대 기술 기업부터 신흥 스타트업에 이르기까지 다양한 기업이 정교한 분석 및 머신러닝 기술을 위해 성장하는 시장의 일부를 차지하기 위해 노력하고 있습니다.

    • IBM 주식회사
      • 회사 개요
      • 비즈니스 전략
      • 주요 제품 제공 사항
      • 재무 성과
      • 핵심성과지표
      • 위험 분석
      • 최근 개발
      • 지역적 입지
      • SWOT 분석
    • Google LLC
    • 마이크로소프트 주식회사
    • NVIDIA 주식회사
    • 스노우플레이크 주식회사
    • Amazon Web Services, Inc.
    • MathWorks, Inc.
    • Alteryx Inc.
    • Cloudera Inc.
    • Databricks Inc.

In the News

  • 2024년 5월, IBM은 출시 1년 만에 Watsonx 플랫폼에 대한 많은 새로운 업그레이드를 발표했을 뿐만 아니라 기업을 위해 인공 지능(AI)을 더욱 개방적이고 비용 효율적이며 유연하게 만들기 위한 계획된 데이터 및 자동화 기능도 발표했습니다. Watsonx는 신뢰할 수 있는 데이터로 최첨단 AI의 영향력을 강화하는 AI 및 데이터 플랫폼입니다.
  • 2023년 8월, Google CloudNVIDIA는 사용자가 생성 AI를 위한 대규모 모델을 개발 및 배포하고 데이터 과학 워크로드를 가속화하는 데 도움이 되는 새로운 AI 인프라와 도구를 공개했습니다.

저자 크레딧:   Abhishek Verma


  • Report ID: 6395
  • Published Date: Mar 19, 2025
  • Report Format: PDF, PPT

자주 묻는 질문 (FAQ)

2025년 현재 데이터 사이언스 플랫폼의 업계 매출은 1,411억 8천만 달러로 평가됩니다.

글로벌 데이터 과학 플랫폼 시장은 2024년 1,190억 2천만 달러에서 2037년까지 2조 5,500억 달러로 성장할 것으로 예상되며, 이는 2025년부터 2037년까지 예측 기간 동안 약 26.6%의 CAGR을 반영합니다.

북미 산업은 다양한 산업 분야의 주요 핵심 기업의 존재에 영향을 받아 2037년까지 36%의 가장 큰 수익 점유율을 차지할 것으로 보입니다.

시장의 주요 업체로는 IBM Corporation, Google LLC, Microsoft Corporation, NVIDIA Corporation, Snowflake Inc., Amazon Web Services, Inc., MathWorks, Inc., Alteryx Inc., Cloudera Inc., Databricks Inc.가 있습니다.
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