| ■ 영문 제목 : Data Science Platform Market Report by Component (Software, Services), Application (Marketing and Sales, Logistics, Finance and Accounting, Customer Support, and Others), Vertical (IT and Telecommunication, Healthcare, BFSI, Manufacturing, Retail and E-Commerce, and Others), and Region 2024-2032 | |
 | ■ 상품 코드 : IMA05FE-Z3408 ■ 조사/발행회사 : IMARC ■ 발행일 : 2024년 8월 ■ 페이지수 : 144 ■ 작성언어 : 영문 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 ■ 조사대상 지역 : 글로벌 ■ 산업 분야 : 기술 및 미디어 |
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■ 보고서 개요
전 세계 데이터 과학 플랫폼 시장 규모는 2023년에 118억 달러에 달했습니다. 앞으로 IMARC Group은 2024~2032년 동안 28.5%의 성장률(CAGR)을 보이며 2032년까지 시장이 1,199억 달러에 달할 것으로 예상합니다. 의료 산업에서 데이터 과학 플랫폼의 활용도 증가, 다양한 비즈니스 조직에서 클라우드 기반 프로그램에 대한 수요 증가, 데이터 과학 플랫폼의 첨단 기술 통합 증가가 시장을 이끄는 주요 요인 중 일부입니다.
데이터 과학 플랫폼은 데이터 과학 프로세스의 다양한 측면에 필요한 도구, 기술 및 리소스를 제공하는 포괄적인 소프트웨어 및 하드웨어 인프라입니다. 데이터 과학은 데이터를 수집, 정리, 분석, 해석하여 가치 있는 인사이트를 추출하고 데이터 기반의 의사 결정을 내리는 여러 분야를 포괄하는 분야입니다. 이러한 플랫폼에는 데이터 추출, 변환 및 로딩(ETL)을 위한 도구와 데이터베이스, 데이터 웨어하우스, API 및 기타 데이터 소스에 대한 커넥터가 포함됩니다. 또한 예측 및 설명 모델을 구축하기 위한 다양한 머신 러닝 알고리즘과 모델링 도구도 제공합니다.
현재 의료 부문에서 방대한 양의 정형 및 비정형 데이터를 효율적으로 분석, 감독, 통합할 수 있는 데이터 과학 플랫폼의 채택이 증가하면서 시장 성장을 주도하고 있습니다. 또한, 다양한 글로벌 비즈니스 조직에서 클라우드 기반 솔루션에 대한 선호도가 높아지면서 유리한 시장 환경이 조성되고 있습니다. 또한 전 세계적으로 비용 효과적이고 효율적이며 향상된 의사결정 도구에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 이러한 수요의 급증은 기업 분석 및 생산성을 향상시키는 데이터 과학 플랫폼의 활용 확대와 맞물려 시장 성장을 촉진하고 있습니다. 또한 인공지능(AI), 사물 인터넷(IoT), 머신러닝(ML)이 데이터 과학 플랫폼에 통합되면서 업계 관계자들에게 수익성 높은 성장 기회를 제공하고 있습니다. 또한, 비즈니스를 위한 예측 모델을 구축, 관리 및 최적화하기 위한 일관되고 통합된 접근 방식을 제공하는 데이터 과학 플랫폼에 대한 선호도가 높아지면서 시장에 긍정적인 영향을 미치고 있습니다. 또한 빅데이터 기술의 발전으로 인해 데이터 과학 플랫폼에 대한 수요가 증가하면서 시장 확대에 기여하고 있습니다. 또한, 금융 서비스 활용도가 높아짐에 따라 BFSI 부문에서 데이터 과학 플랫폼에 대한 필요성이 높아지면서 시장 성장이 더욱 강화되고 있습니다.
데이터 사이언스 플랫폼 시장 동향/동인:
의료 산업에서 데이터 과학 플랫폼의 활용도 증가
의료 산업은 환자 기록과 같은 정형 데이터와 의료 이미지 및 임상 노트와 같은 비정형 데이터 모두에서 막대한 양의 데이터를 생성합니다. 데이터 과학 플랫폼을 통해 의료 서비스 제공업체는 이러한 풍부한 정보를 효과적으로 분석, 관리, 통합할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 분석을 통해 환자 집단의 추세, 패턴, 잠재적인 건강 위험을 파악할 수 있습니다. 또한 이러한 플랫폼은 의료 전문가가 예측 분석을 활용할 수 있도록 지원합니다. 의료진은 질병 발생을 예측하고, 더 많은 주의가 필요할 수 있는 고위험 환자를 식별하며, 심지어 환자 예후까지 예측할 수 있습니다. 이러한 예측 기능은 환자 치료와 자원 배분을 개선합니다. 또한 제약 및 생명공학 분야에서는 데이터 과학 플랫폼이 신약 발견과 개발에 중요한 역할을 합니다. 연구자들은 유전자 데이터, 임상시험 결과, 약물 상호 작용을 분석하여 새로운 치료법을 시장에 출시하는 과정을 가속화할 수 있습니다.
다양한 비즈니스 조직에서 클라우드 기반 프로그램에 대한 수요 증가
클라우드 기반 플랫폼은 대규모 데이터 세트와 계산 수요를 처리할 수 있는 확장성을 제공합니다. 기업은 필요에 따라 리소스를 확장하거나 축소할 수 있어 데이터 과학 프로젝트를 유연하게 관리할 수 있습니다. 게다가 이러한 솔루션은 하드웨어와 인프라에 대한 초기 투자 비용이 적게 드는 경우가 많습니다. 이러한 비용 효율성은 모든 규모의 조직, 특히 스타트업과 소규모 기업에게 매력적입니다. 게다가 클라우드 기반 플랫폼은 원격 액세스를 가능하게 하여 지리적으로 분산된 팀 간의 협업을 용이하게 합니다. 이러한 접근성은 오늘날의 글로벌화된 비즈니스 환경에서 매우 중요합니다. 또한 클라우드 제공업체는 소프트웨어 업데이트와 인프라 유지보수를 처리하여 사내 IT 팀의 부담을 줄이고 조직이 항상 최신 기능과 보안 패치에 액세스할 수 있도록 보장합니다.
데이터 과학 플랫폼의 첨단 기술 통합 증가
AI와 머신러닝 알고리즘은 데이터 과학 플랫폼의 필수적인 부분이 되고 있습니다. 자동화, 예측 모델링, 자연어 처리, 이상 징후 탐지를 가능하게 합니다. 이러한 고급 기능은 복잡한 데이터 세트에서 가치 있는 인사이트를 추출하는 데 필수적입니다. 또한, 다양한 산업에서 IoT 디바이스가 확산됨에 따라 데이터 과학 플랫폼은 이러한 디바이스에서 생성되는 엄청난 양의 데이터를 처리할 수 있도록 진화하고 있습니다. 데이터 과학 플랫폼은 센서, 기기, 기계의 데이터를 분석하여 실시간 인사이트를 제공하고 의사결정을 개선할 수 있습니다. 또한 첨단 기술을 통해 데이터 과학 플랫폼은 더욱 정교한 데이터 시각화 기술을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 이해관계자에게 인사이트를 효과적으로 전달할 수 있는 능력이 향상됩니다.
데이터 과학 플랫폼 산업 세분화:
IMARC Group은 2024-2032년 글로벌, 지역 및 국가 수준에서의 예측과 함께 시장 각 부문의 주요 동향에 대한 분석을 제공합니다. 이 보고서는 구성 요소, 애플리케이션 및 업종에 따라 시장을 분류했습니다.
구성 요소별 분류:
– 소프트웨어
– 서비스
가장 인기 있는 구성 요소는 소프트웨어입니다.
이 보고서는 구성 요소에 따라 시장을 자세히 분류하고 분석했습니다. 여기에는 소프트웨어와 서비스가 포함됩니다. 보고서에 따르면 소프트웨어가 가장 큰 비중을 차지하는 것으로 나타났습니다.
데이터 과학 소프트웨어는 데이터 수집, 정리, 분석, 모델링 및 시각화를 위한 다양한 도구와 기능을 제공합니다. 데이터 과학자는 이를 통해 단일 플랫폼 내에서 다양한 작업을 수행할 수 있는 유연성을 확보할 수 있습니다. 또한 모든 규모의 조직에서 쉽게 사용할 수 있고 액세스할 수 있습니다. 많은 소프트웨어 솔루션이 사용자 친화적이기 때문에 데이터 과학 전문가와 기술 전문 지식이 부족한 사람 모두가 액세스할 수 있습니다. 게다가 소프트웨어 솔루션은 데이터의 양과 복잡성에 따라 확장하거나 축소할 수 있습니다. 이러한 확장성은 조직에서 생성되는 데이터의 양이 계속 증가함에 따라 이를 처리하는 데 매우 중요합니다.
애플리케이션별 분류:
– 마케팅 및 영업
– 물류
– 재무 및 회계
– 고객 지원
– 기타
가장 큰 시장 점유율을 차지하는 마케팅 및 영업
애플리케이션에 따른 시장의 상세한 분류 및 분석도 보고서에 제공되었습니다. 여기에는 마케팅 및 영업, 물류, 재무 및 회계, 고객 지원 등이 포함됩니다. 보고서에 따르면 마케팅 및 영업 부문이 가장 큰 비중을 차지했습니다.
마케팅과 영업은 본질적으로 데이터 집약적인 분야입니다. 이들은 제품 개발, 가격 책정 전략, 고객 세분화, 판매 예측에 대한 정보에 기반한 의사 결정을 내리기 위해 데이터에 크게 의존합니다. 데이터 과학 플랫폼은 방대한 데이터 세트를 처리하고 분석할 수 있는 도구와 기능을 제공하여 보다 정확한 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있게 해줍니다. 또한 효과적인 마케팅 및 영업 전략을 위해서는 고객의 행동, 선호도, 니즈를 이해하는 것이 중요합니다. 데이터 과학 플랫폼은 조직이 고객 데이터에서 실행 가능한 인사이트를 수집, 분석, 추출할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 기업은 특정 고객 세그먼트를 보다 효과적으로 타겟팅하기 위해 마케팅 캠페인과 영업 활동을 맞춤화할 수 있습니다. 또한, 이러한 플랫폼은 캠페인 성과 지표를 분석하고 가장 효과적인 전략을 파악하여 마케팅 캠페인을 최적화하는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 마케터는 가장 성공적인 캠페인에 리소스를 할당하고 실시간으로 접근 방식을 개선할 수 있습니다.
업종별 분류:
– IT 및 통신
– 헬스케어
– 금융
– 제조
– 소매 및 이커머스
– 기타
시장 점유율의 대부분을 차지하는 BFSI
보고서에는 업종에 따른 시장의 상세한 분류 및 분석도 제공되었습니다. 여기에는 IT 및 통신, 의료, BFSI, 제조, 소매 및 이커머스 등이 포함됩니다. 보고서에 따르면 가장 큰 비중을 차지하는 업종은 BFSI였습니다.
BFSI 산업은 고객 거래, 재무 기록, 시장 데이터, 위험 평가 등 방대한 양의 데이터를 다룹니다. 데이터 과학 플랫폼은 이러한 방대한 데이터를 처리하고 분석하여 가치 있는 인사이트를 추출하고, 사기 행위를 탐지하며, 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 데 필수적입니다. 또한 위험 평가는 BFSI 부문에서 매우 중요한 부분입니다. 머신러닝과 예측 분석 기능을 갖춘 데이터 과학 플랫폼은 은행과 금융 기관이 위험을 효과적으로 평가하고 완화하는 데 도움이 됩니다. 이러한 플랫폼은 잠재적인 신용 불이행, 시장 변동, 사기 거래를 식별할 수 있으며, 이는 금융 안정성을 유지하는 데 매우 중요합니다.
지역별 분석
– 북미
o 미국
o 캐나다
– 아시아 태평양
o 중국
o 일본
o 인도
o 대한민국
o 호주
o 인도네시아
o 기타
– 유럽
o 독일
o 프랑스
o 영국
o 이탈리아
o 스페인
o 러시아
o 기타
– 라틴 아메리카
o 브라질
o 멕시코
o 기타
– 중동 및 아프리카
데이터 과학 플랫폼 시장 점유율의 대부분을 차지하며 시장을 주도하는 북미 지역
이 시장 조사 보고서는 북미(미국, 캐나다), 유럽(독일, 프랑스, 영국, 이탈리아, 스페인, 러시아 등), 아시아 태평양(중국, 일본, 인도, 한국, 호주, 인도네시아 등), 라틴 아메리카(브라질, 멕시코 등), 중동 및 아프리카 등 모든 주요 지역 시장에 대한 종합적인 분석도 제공했습니다. 보고서에 따르면 북미가 가장 큰 시장으로 나타났습니다.
북미, 특히 미국에는 혁신과 기술 발전으로 유명한 실리콘 밸리와 같은 기술 허브가 많이 있습니다. 이 지역은 최첨단 데이터 과학 기술 및 플랫폼의 개발과 도입을 위한 비옥한 토양을 조성하고 있습니다. 또한 이 지역에는 다양한 산업 분야에 걸쳐 포춘지 선정 500대 기업을 비롯한 수많은 대기업이 있습니다. 이러한 기업들은 경쟁 우위를 확보하고 운영 효율성을 개선하며 혁신을 추진하기 위해 데이터 과학 플랫폼에 투자할 수 있는 상당한 예산과 리소스를 보유하고 있습니다. 또한 북미는 데이터 과학 및 인공지능(AI)과 관련된 연구 개발 활동을 주도하고 있습니다. 이 지역의 선도적인 대학, 연구 기관, 기술 기업들은 데이터 과학 역량의 경계를 지속적으로 넓히며 최첨단 플랫폼과 도구의 개발을 주도하고 있습니다.
경쟁 환경:
시장의 경쟁 환경은 기존 브랜드, 신생 스타트업, 전문 제조업체를 포함한 다양한 플레이어가 존재한다는 특징이 있습니다. 현재 선도적인 기업들은 데이터 과학 플랫폼을 향상시키기 위해 연구 개발에 투자하고 있습니다. 이들은 진화하는 업계 트렌드와 고객의 요구에 앞서 나가기 위해 새로운 기능, 도구, 역량을 도입하고 있습니다. 여기에는 데이터 분석과 예측 모델링을 개선하기 위한 인공 지능(AI), 머신 러닝(ML), 자동화의 통합이 포함됩니다. 또한, 많은 주요 기업들이 클라우드 기반 데이터 과학 플랫폼 서비스를 확장하고 있습니다. 클라우드 플랫폼은 확장성, 유연성, 접근성을 제공하므로 기업에서 높은 가치를 인정받고 있습니다. 이러한 확장을 통해 조직은 막대한 인프라 투자 없이도 데이터 과학의 힘을 활용할 수 있습니다. 또한, 데이터 과학 및 분석 분야의 혁신적인 스타트업과 소규모 기업을 인수하고 있습니다. 이러한 인수를 통해 최첨단 기술, 인재, 고객 기반에 빠르게 접근할 수 있습니다.
이 시장 조사 보고서는 경쟁 환경에 대한 포괄적인 분석을 제공합니다. 모든 주요 기업의 상세한 프로필도 제공되었습니다. 시장의 주요 업체는 다음과 같습니다:
– Alteryx Inc.
– Cloudera Inc.
– Dataiku Inc.
– Google LLC(알파벳 Inc.)
– H2O.ai Inc.
– 국제 비즈니스 머신 코퍼레이션
– 마이크로소프트 주식회사
– RapidMiner Inc.
– SAP SE
– SAS Institute Inc.
– The MathWorks Inc.
– TIBCO Software Inc.
(이는 주요 업체의 일부 목록일 뿐이며 전체 목록은 보고서에서 제공됩니다.)
최근 개발:
– 는 2022년 11월, 자사의 가상 글로벌 인스파이어 컨퍼런스에서 분석 및 데이터 과학 자동화, 클라우드 분석, 머신러닝(ML), 인공지능(AI) 분야의 혁신을 발표했습니다. 새로운 디자이너 인터페이스는 모든 클라우드 사용자에게 클라우드 데이터 웨어하우스를 위한 데이터베이스 내 푸시다운 처리와 함께 브라우저 기반의 코드 없는 분석 도구에 대한 액세스를 제공하는 Alteryx Analytics Cloud 플랫폼으로 구동됩니다.
– 2021년 9월, Microsoft는 애자일 딥 러닝 실험을 위한 새로운 PyTorch 확장 라이브러리를 추가하는 Microsoft Machine Learning Studio를 업데이트합니다.
– 2021년 9월, MathWorks는 MATLAB 및 Simulink 제품군을 업데이트했습니다. 여기에는 새로운 기능 및 업데이트된 주요 기능, 코드 리팩토링 및 블록 편집, MATLAB에서 Python 명령 및 스크립트를 실행하는 기능이 포함되었습니다.
이 보고서의 주요 질문에 대한 답변
1. 전 세계 데이터 사이언스 플랫폼 시장의 규모는 어느 정도인가요?
2. 2024~2032년 동안 글로벌 데이터 과학 플랫폼 시장의 예상 성장률은 어느 정도일까요?
3. 글로벌 데이터 과학 플랫폼 시장을 이끄는 주요 요인은 무엇인가요?
4. 코로나19가 글로벌 데이터 과학 플랫폼 시장에 미친 영향은 무엇인가요?
5. 글로벌 데이터 사이언스 플랫폼 시장을 구성 요소별로 분류하면 어떻게 될까요?
6. 애플리케이션에 따른 글로벌 데이터 과학 플랫폼 시장의 세분화는 무엇인가요?
7. 업종별 글로벌 데이터 사이언스 플랫폼 시장의 세분화는 무엇인가요?
8. 글로벌 데이터 사이언스 플랫폼 시장의 주요 지역은 어디인가요?
9. 글로벌 데이터 과학 플랫폼 시장의 주요 업체/기업은 누구인가요?
■ 보고서 목차
1 머리말 표 1: 글로벌: 데이터 과학 플랫폼 시장 주요 산업 하이라이트, 2023년 및 2032년 표 2: 글로벌: 글로벌: 데이터 과학 플랫폼 시장 전망: 구성 요소별 세분화(백만 US$), 2024-2032년 표 3: 글로벌: 글로벌: 데이터 과학 플랫폼 시장 전망: 애플리케이션별 세분화: 2024-2032년 (백만 US$), 2024-2032년 표 4: 글로벌: 글로벌: 데이터 과학 플랫폼 시장 전망: 수직별 세분화: 2024-2032년 (백만 US$), 2024-2032년 표 5: 글로벌: 글로벌: 데이터 과학 플랫폼 시장 전망: 지역별 세분화: 2024-2032년 (백만 US$), 2024-2032년 표 6: 글로벌: 글로벌: 데이터 과학 플랫폼 시장 경쟁 구조 표 7: 글로벌: 글로벌: 데이터 과학 플랫폼 시장 주요 기업 그림 1: 글로벌: 데이터 과학 플랫폼 시장 주요 동인 및 과제 그림 2: 글로벌: 글로벌: 데이터 과학 플랫폼 시장: 매출 가치(미화 10억 달러), 2018-2023년 그림 3: 글로벌: 글로벌: 데이터 과학 플랫폼 시장 전망: 2024-2032년: 매출 가치(십억 US$), 2024-2032년 그림 4: 글로벌: 글로벌: 데이터 과학 플랫폼 시장 구성 요소별 비중(%), 2023년 그림 5: 글로벌: 글로벌: 데이터 과학 플랫폼 시장 애플리케이션별 세분화(%), 2023년 그림 6: 글로벌: 글로벌: 데이터 과학 플랫폼 시장 수직별 세분화: 2023년 (%), 2023년 그림 7: 글로벌: 글로벌: 데이터 과학 플랫폼 시장 지역별 세분화: 2023년 (%), 2023년 그림 8: 글로벌: 데이터 과학 플랫폼(소프트웨어) 시장 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 9: 글로벌: 글로벌: 데이터 사이언스 플랫폼(소프트웨어) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 10: 글로벌: 글로벌: 데이터 과학 플랫폼(서비스) 시장 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 11: 글로벌: 글로벌: 데이터 과학 플랫폼(서비스) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 12: 글로벌: 데이터 과학 플랫폼 (마케팅 및 영업) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 13: 글로벌: 글로벌: 데이터 과학 플랫폼(마케팅 및 영업) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 14: 글로벌: 데이터 과학 플랫폼 (물류) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 15: 글로벌: 글로벌: 데이터 과학 플랫폼(물류) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 16: 글로벌: 글로벌: 데이터 과학 플랫폼(재무 및 회계) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 17: 글로벌: 글로벌: 데이터 과학 플랫폼(재무 및 회계) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 18: 글로벌: 글로벌: 데이터 과학 플랫폼(고객 지원) 시장 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 19: 글로벌: 글로벌: 데이터 과학 플랫폼(고객 지원) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 20: 글로벌: 글로벌: 데이터 과학 플랫폼(기타 애플리케이션) 시장 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 21: 글로벌: 데이터 과학 플랫폼 (기타 애플리케이션) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 22: 글로벌: 데이터 과학 플랫폼 (IT 및 통신) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 23: 글로벌: 글로벌: 데이터 과학 플랫폼(IT 및 통신) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 24: 글로벌: 글로벌: 데이터 과학 플랫폼(헬스케어) 시장 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 25: 글로벌: 글로벌: 데이터 과학 플랫폼(헬스케어) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 26: Global: 글로벌: 데이터 과학 플랫폼(금융 서비스 산업) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 27: 글로벌: 글로벌: 데이터 과학 플랫폼(BFSI) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 28: 글로벌: 데이터 과학 플랫폼(제조) 시장 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 29: 글로벌: 글로벌: 데이터 과학 플랫폼(제조) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 30: 글로벌: 글로벌: 데이터 과학 플랫폼(소매 및 전자상거래) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 31: 글로벌: 글로벌: 데이터 과학 플랫폼(소매 및 전자상거래) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 32: 글로벌: 글로벌: 데이터 과학 플랫폼(기타 업종) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 33: Global: 글로벌: 데이터 과학 플랫폼(기타 업종) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 34: 북미: 데이터 과학 플랫폼 시장 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 35: 북미: 북미: 데이터 과학 플랫폼 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 36: 미국: 데이터 과학 플랫폼 시장 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 37: 미국: 데이터 과학 플랫폼 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 38: 캐나다: 데이터 과학 플랫폼 시장 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 39: 캐나다: 캐나다: 데이터 과학 플랫폼 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 40: 아시아 태평양: 데이터 과학 플랫폼 시장 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 41: 아시아 태평양: 데이터 과학 플랫폼 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 42: 중국: 데이터 과학 플랫폼 시장 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 43: 중국: 데이터 과학 플랫폼 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 44: 일본: 데이터 과학 플랫폼 시장 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 45: 일본: 데이터 과학 플랫폼 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 46: 인도: 데이터 과학 플랫폼 시장 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 47: 인도: 데이터 과학 플랫폼 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 48: 대한민국: 데이터 과학 플랫폼 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 49: 대한민국: 데이터 과학 플랫폼 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 50: 호주: 호주: 데이터 과학 플랫폼 시장 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 51: 호주 호주: 데이터 과학 플랫폼 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 52: 인도네시아: 데이터 과학 플랫폼 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 53: 인도네시아: 데이터 과학 플랫폼 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 54: 기타: 데이터 과학 플랫폼 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 55: 기타: 데이터 과학 플랫폼 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 56: 유럽: 데이터 과학 플랫폼 시장 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 57: 유럽: 데이터 과학 플랫폼 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 58: 독일: 데이터 과학 플랫폼 시장 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 59: 독일: 데이터 과학 플랫폼 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 60: 프랑스: 데이터 과학 플랫폼 시장 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 61: 프랑스: 프랑스: 데이터 과학 플랫폼 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 62: 영국: 데이터 과학 플랫폼 시장 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 63: 영국: 데이터 과학 플랫폼 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 64: 이탈리아: 데이터 과학 플랫폼 시장 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 65: 이탈리아: 이탈리아: 데이터 과학 플랫폼 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 66: 스페인: 데이터 과학 플랫폼 시장 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 67: 스페인: 데이터 과학 플랫폼 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 68: 러시아: 데이터 과학 플랫폼 시장 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 69: 러시아: 데이터 과학 플랫폼 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 70: 기타: 기타: 데이터 과학 플랫폼 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 71: 기타: 데이터 과학 플랫폼 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 72: 라틴 아메리카: 데이터 과학 플랫폼 시장 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 73: 라틴 아메리카: 데이터 과학 플랫폼 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 74: 브라질: 데이터 과학 플랫폼 시장 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 75: 브라질: 데이터 과학 플랫폼 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 76: 멕시코: 데이터 과학 플랫폼 시장 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 77: 멕시코: 데이터 과학 플랫폼 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 78: 기타: 기타: 데이터 과학 플랫폼 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 79: 기타: 기타: 데이터 과학 플랫폼 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 80: 중동 및 아프리카: 중동 및 아프리카: 데이터 과학 플랫폼 시장 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 81: 중동 및 아프리카: 데이터 과학 플랫폼 시장 국가별 비중(%), 2023년 그림 82: 중동 및 아프리카: 데이터 과학 플랫폼 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 83: Global: 데이터 과학 플랫폼 산업: SWOT 분석 그림 84: 글로벌: 글로벌: 데이터 과학 플랫폼 산업: 가치 사슬 분석 그림 85: 글로벌: 글로벌: 데이터 과학 플랫폼 산업: 포터의 5가지 힘 분석 The global data science platform market size reached US$ 11.8 Billion in 2023. Looking forward, IMARC Group expects the market to reach US$ 119.9 Billion by 2032, exhibiting a growth rate (CAGR) of 28.5% during 2024-2032. The rising utilization of data science platforms in the healthcare industry, the growing demand for cloud-based programs in various business organizations, and the rising integration of advanced technologies in data science platforms represent some of the key factors driving the market. A data science platform is a comprehensive software and hardware infrastructure that provides the tools, technologies, and resources necessary for various aspects of the data science process. Data science is a multidisciplinary field that involves collecting, cleaning, analyzing, and interpreting data to extract valuable insights and make data-driven decisions. These platforms include tools for data extraction, transformation, and loading (ETL), as well as connectors to databases, data warehouses, APIs, and other data sources. They also offer a wide range of machine learning algorithms and modeling tools for building predictive and descriptive models. Currently, the increased adoption of data science platforms within the healthcare sector, owing to their ability to efficiently analyze, oversee, and integrate vast volumes of structured and unstructured data is primarily driving the market growth. Furthermore, the increasing preference for cloud-based solutions across diverse global business entities is fostering a favorable market landscape. Additionally, there is a growing demand for cost-effective, efficient, and enhanced decision-making tools on a global scale. This surge in demand, coupled with the expanding utilization of data science platforms, which enhance enterprise analysis and productivity, is propelling market growth. Moreover, the integration of artificial intelligence (AI), the internet of things (IoT), and machine learning (ML) into data science platforms is presenting lucrative growth opportunities for industry stakeholders. Furthermore, the increasing appetite for data science platforms, which offer a cohesive and integrated approach to constructing, managing, and optimizing predictive models for businesses, is exerting a positive influence on the market. Additionally, the escalating demand for data science platforms, driven by the evolution of big data technologies, is contributing to market expansion. Furthermore, the heightened need for data science platforms within the BFSI sector due to the growing utilization of banking services is further strengthening the market growth. Data Science Platform Market Trends/Drivers: Rising utilization of data science platforms in the healthcare industry Healthcare generates an enormous amount of data, both structured (patient records) and unstructured such as medical images and clinical notes. Data science platforms enable healthcare providers to effectively analyze, manage, and assimilate this wealth of information. For instance, they can use data analytics to identify trends, patterns, and potential health risks among patient populations. Besides, these platforms empower healthcare professionals to leverage predictive analytics. They can forecast disease outbreaks, identify high-risk patients who may require more attention, and even predict patient outcomes. This predictive capability enhances patient care and resource allocation. Moreover, in the pharmaceutical and biotechnology sectors, data science platforms are instrumental in drug discovery and development. Researchers can analyze genetic data, clinical trial results, and drug interactions to accelerate the process of bringing new treatments to market. Growing demand for cloud-based programs in various business organizations Cloud-based platforms offer scalability to handle large datasets and computational demands. Businesses can scale their resources up or down as needed, providing flexibility in managing their data science projects. Besides, these solutions often require lower upfront investment in hardware and infrastructure. This cost-effectiveness appeals to organizations of all sizes, especially startups and small businesses. Moreover, cloud-based platforms enable remote access, facilitating collaboration among geographically dispersed teams. This accessibility is crucial in today's globalized business environment. Additionally, cloud providers handle software updates and infrastructure maintenance, reducing the burden on in-house IT teams and ensuring that organizations always have access to the latest features and security patches. Rising integration of advanced technologies in data science platforms AI and ML algorithms are becoming integral parts of data science platforms. They enable automation, predictive modeling, natural language processing, and anomaly detection. These advanced capabilities are essential for extracting valuable insights from complex datasets. Moreover, with the proliferation of IoT devices in various industries, data science platforms are adapting to handle the massive influx of data generated by these devices. They can analyze data from sensors, devices, and machines to provide real-time insights and improve decision-making. Besides, advanced technologies enable data science platforms to offer more sophisticated data visualization techniques. This enhances the ability to convey insights to stakeholders effectively. Data Science Platform Industry Segmentation: IMARC Group provides an analysis of the key trends in each segment of the market, along with forecasts at the global, regional and country levels from 2024-2032. Our report has categorized the market based on component, application and vertical. Breakup by Component: • Software • Services Software represents the most popular component The report has provided a detailed breakup and analysis of the market based on the component. This includes software and services. According to the report, software represented the largest segment. Data science software offers a wide range of tools and capabilities for data collection, cleaning, analysis, modeling, and visualization. It provides data scientists with the flexibility to perform a multitude of tasks within a single platform. Moreover, it is readily available and accessible to organizations of all sizes. Many software solutions are user-friendly, making them accessible to both data science experts and those with less technical expertise. Besides, software solutions can be scaled up or down to accommodate different data volumes and complexities. This scalability is crucial in handling the ever-increasing amount of data generated by organizations. Breakup by Application: • Marketing and Sales • Logistics • Finance and Accounting • Customer Support • Others Marketing and sales hold the largest market share A detailed breakup and analysis of the market based on the application has also been provided in the report. This includes marketing and sales, logistics, finance and accounting, customer support, and others. According to the report, marketing and sales represented the largest segment. Marketing and sales are inherently data-intensive fields. They heavily rely on data to make informed decisions about product development, pricing strategies, customer segmentation, and sales forecasting. Data science platforms provide the tools and capabilities to process and analyze vast datasets, enabling more accurate and data-driven decision-making. Besides, understanding customer behavior, preferences, and needs is critical for effective marketing and sales strategies. Data science platforms help organizations gather, analyze, and extract actionable insights from customer data. This allows businesses to tailor their marketing campaigns and sales efforts to target specific customer segments more effectively. Moreover, these platforms assist in optimizing marketing campaigns by analyzing campaign performance metrics and identifying which strategies are most effective. This allows marketers to allocate resources to the most successful campaigns and refine their approaches in real-time. Breakup by Vertical: • IT and Telecommunication • Healthcare • BFSI • Manufacturing • Retail and E-Commerce • Others BFSI accounts for the majority of market share A detailed breakup and analysis of the market based on the vertical has also been provided in the report. This includes IT and telecommunication, healthcare, BFSI, manufacturing, retail and e-commerce, and others. According to the report, BFSI represented the largest segment. The BFSI industry deals with vast volumes of data, including customer transactions, financial records, market data, and risk assessments. Data science platforms are essential for processing and analyzing this extensive data to extract valuable insights, detect fraudulent activities, and make informed decisions. Besides, risk assessment is a critical aspect of the BFSI sector. Data science platforms equipped with machine learning and predictive analytics help banks and financial institutions assess and mitigate risks effectively. These platforms can identify potential credit defaults, market fluctuations, and fraudulent transactions, which is crucial for maintaining financial stability. Breakup by Region: • North America o United States o Canada • Asia-Pacific o China o Japan o India o South Korea o Australia o Indonesia o Others • Europe o Germany o France o United Kingdom o Italy o Spain o Russia o Others • Latin America o Brazil o Mexico o Others • Middle East and Africa North America leads the market, accounting for the majority of the data science platform market share The market research report has also provided a comprehensive analysis of all the major regional markets, which include North America (the United States and Canada); Europe (Germany, France, the United Kingdom, Italy, Spain, Russia, and others); Asia Pacific (China, Japan, India, South Korea, Australia, Indonesia, and others); Latin America (Brazil, Mexico, and others); and the Middle East and Africa. According to the report, North America was the largest market. North America, particularly the United States, is home to many technology hubs such as Silicon Valley, which is known for innovation and technological advancements. This region fosters a fertile ground for the development and adoption of cutting-edge data science technologies and platforms. Moreover, the region hosts a vast number of large enterprises, including Fortune 500 companies, across various industries. These enterprises have substantial budgets and resources to invest in data science platforms to gain a competitive edge, improve operational efficiency, and drive innovation. Besides, North America leads in research and development activities related to data science and artificial intelligence (AI). Leading universities, research institutions, and tech companies in the region continually push the boundaries of data science capabilities, leading to the development of state-of-the-art platforms and tools. Competitive Landscape: The competitive landscape of the market is characterized by the presence of multiple players that include established brands, emerging startups, and specialty manufacturers. Presently, leading companies are investing in research and development to enhance their data science platforms. They are introducing new features, tools, and capabilities to stay ahead of evolving industry trends and customer demands. This includes the integration of artificial intelligence (AI), machine learning (ML), and automation to improve data analytics and predictive modeling. Besides, many key players are expanding their cloud-based data science platform offerings. Cloud platforms provide scalability, flexibility, and accessibility, which are highly valued by businesses. This expansion enables organizations to harness the power of data science without significant infrastructure investments. Moreover, they are acquiring innovative startups and smaller companies in the data science and analytics space. These acquisitions enable them to quickly gain access to cutting-edge technologies, talent, and customer bases. The market research report has provided a comprehensive analysis of the competitive landscape. Detailed profiles of all major companies have also been provided. Some of the key players in the market include: • Alteryx Inc. • Cloudera Inc. • Dataiku Inc. • Google LLC (Alphabet Inc.) • H2O.ai Inc. • International Business Machines Corporation • Microsoft Corporation • RapidMiner Inc. • SAP SE • SAS Institute Inc. • The MathWorks Inc. • TIBCO Software Inc. (Please note that this is only a partial list of the key players, and the complete list is provided in the report.) Recent Developments: • In November 2022, Alteryx Inc., launched innovations in analytics and data science automation, analytics in the cloud, machine learning (ML), and artificial intelligence (AI) during the company's Virtual Global Inspire conference. The new designer interface will be powered by the Alteryx Analytics Cloud platform, providing all cloud users access to the browser-based no-code analytics tool, with in-database pushdown processing for cloud data warehouses. • In September 2021, Microsoft updates Microsoft Machine Learning Studio which adds a new PyTorch extension library for agile deep learning experimentation. • In September 2021, MathWorks updated The MATLAB and Simulink product families. They included new and updated features and functions major improvements, code refactoring and block editing, and the ability to run Python commands and scripts from MATLAB. Key Questions Answered in This Report 1. How big is the global data science platform market? 2. What is the expected growth rate of the global data science platform market during 2024-2032? 3. What are the key factors driving the global data science platform market? 4. What has been the impact of COVID-19 on the global data science platform market? 5. What is the breakup of the global data science platform market based on the component? 6. What is the breakup of the global data science platform market based on the application? 7. What is the breakup of the global data science platform market based on the vertical? 8. What are the key regions in the global data science platform market? 9. Who are the key players/companies in the global data science platform market? |
| ※본 조사보고서 [세계의 데이터 과학 플랫폼 시장 : 구성 요소 (소프트웨어, 서비스), 애플리케이션 (마케팅 및 영업, 물류, 재무 및 회계, 고객 지원 및 기타), 수직 (IT 및 통신, 의료, BFSI, 제조, 소매 및 전자 상거래 및 기타) 및 지역 별 2024-2032 년] (코드 : IMA05FE-Z3408) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
| ※본 조사보고서 [세계의 데이터 과학 플랫폼 시장 : 구성 요소 (소프트웨어, 서비스), 애플리케이션 (마케팅 및 영업, 물류, 재무 및 회계, 고객 지원 및 기타), 수직 (IT 및 통신, 의료, BFSI, 제조, 소매 및 전자 상거래 및 기타) 및 지역 별 2024-2032 년] 에 대해서 E메일 문의는 여기를 클릭하세요. |
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