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시장보고서
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세계의 데이터 마이닝 툴 시장 예측(-2030년) : 전개 유형별, 서비스별, 부문별, 조직 규모별, 최종 사용자, 지역별 분석Data Mining Tools Market Forecasts to 2030 - Global Analysis By Deployment Type (Cloud and On-Premises), Service, Business Function, Organization Size, End User and By Geography |
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Stratistics MRC에 따르면 세계 데이터 마이닝 툴 시장은 2023년 7억 5,360만 달러를 차지하고, 2030년에는 18억 1,740만 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 데이터 마이닝 툴은 대규모 데이터 세트에서 의미 있는 패턴, 통찰력, 지식을 추출하도록 설계된 소프트웨어 애플리케이션입니다. 이러한 도구는 통계 분석 및 머신러닝 알고리즘을 포함한 다양한 기술을 채택하여 데이터 탐색 및 변환 프로세스를 촉진함으로써 조직이 의사결정을 위한 가치 있는 정보를 발견할 수 있도록 합니다. 마케팅, 금융, 의료, 소매 등 업계에서는 방대한 데이터의 효율적인 분석과 해석을 가능하게 함으로써 전략적 의사결정과 업무 최적화를 실현하고 중요한 역할을 하고 있습니다.
데이터 양 증가
데이터 마이닝 툴을 통해 조직은 이 엄청난 데이터에서 가치 있는 통찰력을 끌어낼 수 있습니다. 고급 알고리즘과 분석 기술을 채택함으로써 이러한 도구는 수작업으로 비현실적이거나 불가능한 숨겨진 패턴과 동향을 발견할 수 있습니다. 또한, 데이터 양 증가는 고객 경험 향상, 비즈니스 최적화, 혁신 추진 등 비즈니스 기회를 제공하여 시장 규모를 밀어 올리고 있습니다.
높은 초기 비용
데이터 마이닝 소프트웨어 라이선스 및 구독을 구매하는 데는 초기 비용이 듭니다. 이러한 비용은 특히 엔터프라이즈급 솔루션이나 고급 분석 기능을 제공하는 솔루션의 경우 상당한 금액이 될 수 있습니다. 또한 업데이트, 기술 지원, 인프라 유지보수와 같은 지속적인 유지 보수 비용은 데이터 마이닝 툴의 총 소유 비용에 기여합니다. 소규모 조직이나 엄격한 예산으로 운영되는 조직의 경우 이러한 높은 비용이 큰 진입 장벽이 되어 데이터 마이닝 툴의 도입이 제한될 수 있습니다.
클라우드 기반 솔루션의 가용성
클라우드 기반 데이터 마이닝 툴은 조직이 고가의 온프레미스 인프라에 투자하고 유지할 필요성을 제거합니다. 이 접근성은 데이터 마이닝을 민주화하여 모든 규모의 조직이 선행 투자 없이 고급 분석을 활용할 수 있도록 합니다. 또한 클라우드 기반 솔루션을 사용할 수 있어 진입 장벽이 낮아지고 데이터에서 실용적인 지식을 보다 효율적으로 추출할 수 있는 Time-to-Value가 가속화됩니다.
전문 지식 부족
데이터 마이닝 툴을 효과적으로 운영하는 데 필요한 기술적 기술과 전문 지식을 가진 전문가가 부족합니다. 이 때문에 수요가 높고 공급이 제한되어 숙련된 전문가의 고용 비용이 상승하고 있습니다. 그러나 이 부문은 비교적 새롭고 급속하게 진화하고 있기 때문에 필요한 전문 지식을 갖춘 인력이 부족하여 데이터 마이닝 툴의 성장과 도입에 큰 제약이 되었습니다.
COVID-19의 영향
COVID-19의 유행은 주로 경제 혼란, 우선순위 변화, 기업이 직면한 운영상의 과제로 인해 데이터 마이닝 툴 시장에 몇 가지 악영향을 미쳤습니다. 이로 인해 데이터 마이닝 툴 및 분석 소프트웨어와 같은 불필요한 급한 투자에 대한 지출이 감소하고 있습니다. 또한, 유통에 의한 공급망 혼란과 프로젝트 도입 지연으로 인해 일부 조직에서는 데이터 마이닝 툴의 도입이 지연되고 있습니다.
예측 기간 동안 클라우드 부문이 최대가 될 것으로 예상
클라우드 컴퓨팅 인프라를 활용하여 데이터 분석 작업을 수행하는 클라우드 부문은 확장성, 액세스성 및 비용 효과로 최대 점유율을 차지할 것으로 추정됩니다. 이러한 도구는 유연성과 같은 장점이 있으며 사용자는 대규모 하드웨어 투자를 필요로 하지 않고 인터넷 연결을 통해 어디서나 데이터에 액세스하고 분석할 수 있습니다. 또한 다른 클라우드 서비스와 통합되는 경우가 많아 원활한 데이터 관리 및 분석 워크플로우가 쉬워지기 때문에 이 부문의 성장을 뒷받침하고 있습니다.
예측 기간 동안 CAGR이 가장 높을 것으로 예상되는 것은 마케팅 부문입니다.
마케팅 부문은 기업이 고객 데이터로부터 실용적인 통찰력을 얻고 마케팅 전략 및 캠페인을 최적화하는 데 매우 중요한 역할을 하므로 예측 기간 동안 CAGR이 가장 높을 것으로 예측됩니다. 이러한 도구는 고급 알고리즘과 기술을 활용하여 고객의 요구를 충족시키기 위해 특정 고객 서비스를 대상으로 합니다. 또한 마케팅 담당자는 예측 분석을 활용하여 마케팅 예산을 최적화하고 리소스를 효율적으로 배포하며 전체 마케팅 캠페인의 투자 수익률(ROI)을 높일 수 있습니다.
아시아태평양은 지역 전반에 걸쳐 경제의 디지털화가 진행됨에 따라 다양한 출처에서 엄청난 양의 데이터가 생성됨에 따라 예상 기간 동안 최대 시장 점유율을 차지했습니다. 인도, 중국, 싱가포르와 같은 국가들은 데이터 분석 혁신의 거점으로 부상하고 있으며, 국내외 진출 기업으로부터 투자를 모으고 있습니다. 또한 숙련된 인력 확보와 신흥 기업 생태계의 급성장은 아시아태평양의 데이터 마이닝 툴 시장 확대에 기여하고 있습니다.
유럽에서는 경쟁 우위를 위해 데이터 분석 활용의 중요성에 대한 인식이 기업간에 높아지기 때문에 예측 기간 동안 CAGR이 가장 높을 것으로 예상됩니다. 다양한 업계 기업들이 데이터 중심의 의사결정의 가치를 인식하고 있으며 데이터 마이닝 툴에 대한 투자가 증가하고 있습니다. 또한 유럽 정부 및 연구 기관은 데이터 분석의 혁신을 촉진하기 위한 이니셔티브를 적극적으로 추진하고 있으며, 이 지역에서 고급 데이터 마이닝 알고리즘과 도구 개발을 촉진하고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global Data Mining Tools Market is accounted for $753.6 million in 2023 and is expected to reach $1,817.4 million by 2030 growing at a CAGR of 13.4% during the forecast period. Data mining tools are software applications designed to extract meaningful patterns, insights, and knowledge from large datasets. These tools employ various techniques, including statistical analysis and machine learning algorithms, and facilitate the process of data exploration and transformation, enabling organizations to uncover valuable information for decision-making. They play a crucial role in industries such as marketing, finance, healthcare, and retail by enabling efficient analysis and interpretation of vast amounts of data to drive strategic decisions and optimize operations.
Increasing data volume
Data mining tools enable organizations to extract valuable insights from this massive volume of data. By employing advanced algorithms and analytical techniques, these tools can uncover hidden patterns and trends that would be impractical or impossible to identify manually. Furthermore, the increasing data volume presents opportunities for businesses to enhance customer experiences, optimize operations, and drive innovation, which are propelling this market size.
High initial cost
There is upfront acquisition costs associated with purchasing licenses or subscriptions for data mining software. These costs can be substantial, especially for enterprise-grade solutions or those offering advanced analytics capabilities. Moreover, ongoing maintenance costs, including updates, technical support, and infrastructure maintenance, contribute to the total cost of ownership of data mining tools. For smaller organizations or those operating on tight budgets, these high costs can act as a significant barrier to entry, limiting their ability to adopt data mining tools.
Availability of cloud-based solutions
Cloud-based data mining tools eliminate the need for organizations to invest in and maintain expensive on-premises infrastructure. This accessibility democratizes data mining, making it feasible for organizations of all sizes to leverage advanced analytics without an upfront capital investment. In addition, the availability of cloud-based solutions lowers barriers to entry and accelerates time-to-value to extract actionable insights from their data more efficiently, which is boosting this market's expansion.
Lack of expertise
There is a scarcity of professionals who possess the technical skills and domain knowledge required to effectively operate data mining tools. This had led to high demand and limited supply, driving up the cost of hiring skilled professionals. However, due to the relatively new and rapidly evolving nature of the field, there was a shortage of individuals with the requisite expertise, which posed a significant constraint on the growth and adoption of data mining tools.
Covid-19 Impact
The COVID-19 pandemic has had several negative impacts on the data mining tools market, primarily due to economic disruptions, shifts in priorities, and operational challenges faced by businesses. This has led to a reduction in spending on non-essential investments, including data mining tools and analytics software. Additionally, the disruptions to supply chains and delays in project implementations caused by the pandemic have led to delays in the adoption of data mining tools by some organizations.
The cloud segment is expected to be the largest during the forecast period
The cloud segment is estimated to hold the largest share due to its scalability, accessibility, and cost-effectiveness, which leverage cloud computing infrastructure to perform data analysis tasks. These tools offer advantages such as flexibility, allowing users to access and analyze data from anywhere with an internet connection without requiring extensive hardware investments. Moreover, they often integrate with other cloud services, facilitating seamless data management and analysis workflows, thereby driving this segment's growth.
The marketing segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
The marketing segment is anticipated to have highest CAGR during the forecast period due to its pivotal role in helping businesses gain actionable insights from customer data to optimize marketing strategies and campaigns. These tools utilize advanced algorithms and techniques to target specific customer services to meet customer needs. Additionally, by leveraging predictive analytics, marketers can optimize marketing budgets, allocate resources efficiently, and improve the overall return on investment (ROI) of marketing campaigns, which is boosting this segment's expansion.
Asia Pacific commanded the largest market share during the extrapolated period, owing to the increasing digitization of economies across the region, which has led to the generation of vast amounts of data from various sources. Countries like India, China, and Singapore are emerging as hubs for data analytics innovation, attracting investment from both domestic and international players. In addition, the availability of skilled talent and a burgeoning startup ecosystem are contributing to the expansion of the data mining tools market in Asia Pacific.
Europe is expected to witness highest CAGR over the projection period, owing to a growing awareness among European businesses about the importance of leveraging data analytics for competitive advantage. Companies across various industries are recognizing the value of data-driven decision-making and are thus increasingly investing in data mining tools. Furthermore, European governments and research institutions are actively promoting initiatives to foster innovation in data analytics, driving the development of sophisticated data mining algorithms and tools within the region.
Key players in the market
Some of the key players in the Data Mining Tools Market include Microsoft, IBM, Oracle, SAS Institute, Intel, RapidMiner, Teradata, KNIME, SAP SE, Salford Systems, Megaputer, Biomax Informatics, Dataiku, Reltio, SenticNet, Wolfram, Business Insight, MathWorks, Alteryx, H2O.ai and Angoss.
In February 2024, Intel Corp. launched Intel Foundry as a more sustainable systems foundry business designed for the AI era and announced an expanded process roadmap designed to establish leadership into the latter part of this decade.
In January 2024, The GSMA and IBM announced a new collaboration to support the adoption and skills of generative artificial intelligence (AI) in the telecom industry through the launch of GSMA Advance's AI Training program and the GSMA Foundry Generative AI program.
In January 2024, Intel Corp. and United Microelectronics Corporation announced that they will collaborate on the development of a 12-nanometer semiconductor process platform to address high-growth markets such as mobile, communication infrastructure and networking.
In December 2023, IBM announced that it has entered into a definitive agreement with Software AG, a company majority owned by Silver Lake, to purchase StreamSets and webMethods, Software AG's Super iPaaS (integration platform-as-a-service) enterprise technology platforms.