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시장보고서
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세계의 데이터 분석 시장 예측(-2030년) : 부문별 분석Data Analytics Market Forecasts to 2030 - Global Analysis By Type, Deployment, Enterprise Size, Solution, Application, End User and By Geography |
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세계의 데이터 분석(Data Analytics) 시장은 2023년에 631억 달러였으며, 예측 기간 동안 CAGR은 28.7%로 추이하며 성장 할 것으로 예상되며, 2030년에는 3,690억 달러에 이를 것으로 예측됩니다.
데이터 분석은 원시 데이터를 조사하고 해당 데이터에 포함된 정보에 대한 결론을 도출하는 공정입니다. 데이터 분석에는 데이터를 의미 있는 방식으로 분석, 해석, 제시하기 위한 다양한 기술과 툴이 포함되어 있으며, 최종 목표는 통찰력을 얻어 정보를 바탕으로 의사결정을 하고 데이터 내부의 패턴과 동향을 발견하는 것입니다. 데이터 분석은 비즈니스, 과학, 헬스케어, 금융 등 다양한 영역에 적용할 수 있으며 최적화, 혁신, 효율화를 촉진하는 숨겨진 패턴, 상관관계 및 관계를 발견할 수 있습니다.
최근 조사에 따르면 세계 5억 명 이상이 인스타그램을 일상적으로 이용하고 있습니다. 또한 WhatsApp는 180개국 이상에서 20억명 이상이 채팅이나 이미지·동영상 전송에 이용하고 있습니다.
증가하는 비즈니스 인텔리전스 수요
기업이 전략적 의사결정을 위해 데이터를 활용하려고 노력함에 따라 종합적인 분석 도구의 필요성이 커지고 있습니다. 비즈니스 인텔리전스 플랫폼은 시장 동향, 고객 행동, 비즈니스 효율성에 대한 경쟁 인사이트을 제공하여 경쟁 우위를 증진시킵니다. 데이터 중심의 전략에 대한 의존도가 높아짐에 따라 견고한 애널리틱스 솔루션에 대한 수요가 계속 증가하고 있으며 시장 내 혁신과 확대에 박차를 가하고 있습니다.
데이터 통합 문제
데이터 소스, 형식 및 구조의 다양성으로 인해 이러한 장애물이 발생합니다. 원활한 통합을 실현하려면 이기종 시스템과 플랫폼 간에 견고한 호환성이 필요합니다. 또한 데이터의 양, 속도 및 다양성은 데이터 통합의 복잡성을 높입니다. 이러한 문제를 해결하려면 AI를 활용한 통합 솔루션과 확장성이 높은 아키텍처와 같은 고급 기술이 필요합니다. 효율적인 데이터 통합은 시장의 다양한 데이터 세트에서 통찰력을 얻고 가치를 끌어내는 데 매우 중요합니다.
개인화된 경험에 대한 요구 증가
기업은 특정 목적과 과제에 맞는 맞춤형 솔루션을 찾고 있습니다. 이러한 수요의 배경은 데이터세트의 복잡성과 의사결정에 직접적인 영향을 미치는 실용적인 통찰력에 대한 욕구를 포함합니다. 기업은 고유한 요구사항을 충족하는 맞춤형 도구, 알고리즘 및 보고 구조를 제공할 수 있는 애널리틱스 제공업체에 주목하여 데이터 분석 분야에서 개인화된 제품에 대한 수요가 급증하고 있습니다.
높은 도입 비용
이 시장은 도입 비용이 높다는 큰 문제에 직면하고 있습니다. 애널리틱스 솔루션 구축을 목표로 하는 기업은 전용 하드웨어, 소프트웨어 라이선스 취득, 숙련된 전문가 고용과 관련된 비용이 많이 듭니다. 또한 유지 보수, 업데이트 및 데이터 관리에 대한 지속적인 비용도 발생합니다. 이러한 금전적 장벽은 중소기업이 데이터 분석의 가능성을 충분히 활용하는 방해가 되는 경우가 많고, 데이터 주도의 경향이 강해지는 가운데 효과적으로 경쟁하는 능력을 제한하고 있습니다.
COVID-19의 팬데믹은 데이터 분석 시장에 큰 영향을 미쳤습니다. 기업은 불확실성을 극복하기 위해 실시간 통찰력을 요구하고 있으며 분석 솔루션에 대한 수요가 급증했습니다. 의료, 금융, 전자상거래와 같은 분야는 전략을 적응시키기 위해 데이터 분석에 크게 의존했습니다. 원격 근무이 활발해짐에 따라 클라우드 기반 애널리틱스 플랫폼의 채택이 가속화되었습니다. 그러나 예산 제약과 업무 혼란은 특히 비본질적인 분야에서 시장 성장을 둔화시켰습니다. 과제에도 불구하고 팬데믹은 데이터 중심의 의사결정의 중요성을 부각시켜 데이터 분석 시장의 장기적인 성장 전망을 촉진했습니다.
예측 분석 분야는 예측 기간 동안 최대가 될 전망
예측 분석 분야는 예측 기간 동안 최대가 될 전망입니다. 예측 분석은 데이터 분석의 역동적인 상황에서 매우 중요한 역할을 합니다. 고급 알고리즘과 통계 기술을 활용함으로써 기업은 미래 동향, 행동 및 결과를 예측할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 데이터 중심의 의사 결정을 내리고 업무를 최적화하고 위험을 줄이고 기회를 활용할 수 있습니다. 방대한 데이터세트에서 실용적인 통찰력을 도출하는 능력은 다양한 분야의 산업을 재구성하고 성장과 효율성을 추진하고 있습니다.
예측 기간 동안 데이터 모니터링 분야의 CAGR이 가장 높아질 전망
데이터 모니터링 분야는 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR이 예상됩니다. 데이터 모니터링은 실시간 모니터링, 비정상 탐지 및 성능 분석을 포함하여 예상되는 패턴과 동향의 편차를 확인합니다. 이러한 능동적인 접근 방식을 통해 기업은 데이터 무결성을 유지하고 잠재적인 문제와 오류를 조기에 발견하며 정보를 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 데이터의 양과 복잡성이 증가함에 따라 견고한 데이터 모니터링 솔루션은 기업이 데이터 분석 공정를 최적화하고 가치있는 통찰력을 효율적으로 도출하는 데 필수적입니다.
북미는 다양한 업계의 데이터 주도 통찰력에 대한 수요가 증가함에 따라 예측 기간 동안 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 디지털 전환과 빅데이터의 급증에 급속히 주목을 받고 있는 가운데 기업은 실용적인 인텔리전스를 도출하기 위해 고급 분석 솔루션에 대한 투자를 늘리고 있습니다. 기업이 경쟁 우위를 위해 데이터를 활용하는 전략적 중요성을 인식함에 따라 이러한 추세는 더욱 가속화될 전망입니다.
아시아태평양은 디지털화의 진전과 다양한 산업 분야에서 첨단 기술의 채택으로 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 유지할 것으로 예측됩니다. 매일 생성되는 데이터의 양이 급증하면서 기업은 실용적인 통찰력을 끌어내고 경쟁 우위를 확보하기 위해 분석 솔루션에 대한 의존도를 높이고 있습니다. 주요 기업은 연구개발에 많은 투자를 하고, 인공지능과 머신러닝 알고리즘 등 혁신에 주력하고 있습니다. 이 역동적인 상황은이 지역의 기존 기업과 신흥 기업 모두에게 유리한 기회를 제공합니다.
According to Stratistics MRC, the Global Data Analytics Market is accounted for $63.1 billion in 2023 and is expected to reach $369.0 billion by 2030 growing at a CAGR of 28.7% during the forecast period. Data analytics is the process of examining raw data to draw conclusions about the information it contains. It involves various techniques and tools to analyze, interpret, and present data in a meaningful way, with the ultimate goal of gaining insights, making informed decisions, and discovering patterns or trends within the data. Data analytics can be applied across various domains, including business, science, healthcare, finance, and many others, to uncover hidden patterns, correlations, and relationships that can drive optimization, innovation, and efficiency.
According to a recent study, over 500 million people worldwide use Instagram on a daily basis. Furthermore, WhatsApp is used by over 2 billion people in over 180 countries to chat and send images and videos.
Growing demand for business intelligence
As organizations strive to leverage data for strategic decision-making, the need for comprehensive analytics tools has intensified. Business intelligence platforms offer insights into market trends, customer behaviour, and operational efficiency, driving competitive advantage. With businesses increasingly relying on data-driven strategies, the demand for robust analytics solutions continues to grow, fueling innovation and expansion within the market.
Data integration challenges
These hurdles arise due to the diversity of data sources, formats, and structures. Ensuring seamless integration demands robust compatibility across disparate systems and platforms. Moreover, the volume, velocity, and variety of data exacerbate complexities in data consolidation. Addressing these challenges necessitates advanced technologies like AI-driven integration solutions and scalable architectures. Efficient data integration is pivotal for unlocking insights and deriving value from diverse datasets in the market.
Growing need for personalized experiences
Businesses are seeking tailored solutions that align with their specific objectives and challenges. This demand is being driven by the increasing complexity of data sets and the desire for actionable insights that directly impact decision-making. Companies are turning to analytics providers that can offer customizable tools, algorithms, and reporting structures to address their unique requirements, leading to a surge in demand for personalized offerings within the data analytics landscape.
High cost of implementation
The market faces a significant challenge due to the high cost of implementation. Companies aiming to adopt analytics solutions encounter substantial expenses associated with acquiring specialized hardware, software licenses, and hiring skilled professionals. Additionally, there are ongoing costs related to maintenance, updates, and data management. These financial barriers often hinder smaller businesses from fully leveraging the potential of data analytics, limiting their ability to compete effectively in an increasingly data-driven landscape.
The COVID-19 pandemic significantly impacted the data analytics market. With organizations seeking real-time insights to navigate uncertainties, demand surged for analytics solutions. Sectors like healthcare, finance, and e-commerce relied heavily on data analytics to adapt strategies. Remote work dynamics accelerated the adoption of cloud-based analytics platforms. However, budget constraints and operational disruptions slowed market growth, especially in non-essential sectors. Despite challenges, the pandemic underscored the importance of data-driven decision-making, fostering long-term growth prospects for the data analytics market.
The predictive analytics segment is expected to be the largest during the forecast period
The predictive analytics segment is expected to be the largest during the forecast period. Predictive analytics plays a pivotal role in the dynamic landscape of data analytics. By leveraging advanced algorithms and statistical techniques, it enables businesses to forecast future trends, behaviours, and outcomes. This empowers organizations to make data-driven decisions, optimize operations, mitigate risks, and capitalize on opportunities. Its ability to derive actionable insights from vast datasets continues to reshape industries across various sectors, fostering growth and efficiency.
The data monitoring segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
The data monitoring segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period. It encompasses real-time monitoring, anomaly detection, and performance analysis to identify deviations from expected patterns or trends. This proactive approach helps organizations maintain data integrity, detect potential issues or errors early, and make informed decisions. With the increasing volume and complexity of data, robust data monitoring solutions are crucial for businesses to optimize their data analytics processes and derive valuable insights efficiently.
North America is projected to hold the largest market share during the forecast period driven by increasing demand for data-driven insights across various industries. With a burgeoning focus on digital transformation and the proliferation of big data, companies are increasingly investing in advanced analytics solutions to derive actionable intelligence. This trend is poised to further accelerate as organizations recognize the strategic importance of leveraging data for competitive advantage.
Asia Pacific is projected to hold the highest CAGR over the forecast period driven by increasing digitalization and adoption of advanced technologies across various industries. With a burgeoning volume of data generated daily, organizations are increasingly relying on analytics solutions to derive actionable insights and gain competitive advantages. Key players are investing heavily in research and development, focusing on innovations such as artificial intelligence and machine learning algorithms. This dynamic landscape presents lucrative opportunities for both established companies and emerging startups in the region.
Key players in the market
Some of the key players in Data Analytics market include Amazon Web Services Inc., SiSense Inc, SAP SE, Microsoft, Datameer Inc., IBM Corporation, Zoho Corporation Pvt. Ltd. , ThoughtSpot Inc., Tableau Software LLC., Oracle , Agilent Technologies Inc., Thermo Fisher Scientific Inc., Illumina Inc., Perkin Elmer Inc., SAS Institute Inc., Datameer, Inc. , Looker Data Sciences, Inc. and Orbital Insight.
In March 2023, Orbital Insight, a geospatial intelligence specialist, announced a partnership with Carahsoft Technology Corp. to provide AI-powered geospatial data analytics. The partnership will enable Carahsoft to serve as a master government aggregator, making the company's AI-powered geospatial data analytics easily available to the public sector.
In March 2023, Google announced new analytics user access management changes in Google Ads and introduced a new cross-product access management model.