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2024134

AI 의사결정 인텔리전스 시장 예측(-2034년) : 구성요소, 도입 형태, 기업 규모, 용도, 최종사용자, 지역별 세계 분석

AI Decision Intelligence Market Forecasts to 2034 - Global Analysis By Component (Platforms, Software Tools and Services), Deployment Mode, Enterprise Size, Application, End User and By Geography

발행일: | 리서치사: 구분자 Stratistics Market Research Consulting | 페이지 정보: 영문 | 배송안내 : 2-3일 (영업일 기준)

    
    
    



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Stratistics MRC에 따르면 세계의 AI 의사결정 인텔리전스 시장은 2026년에 142억 달러 규모에 달하고, 예측 기간 동안 CAGR 13.3%로 성장하여 2034년까지 386억 달러에 달할 것으로 전망됩니다.

AI 의사결정 인텔리전스는 인공지능, 데이터 과학, 의사결정 이론, 사회과학을 융합한 응용 분야를 말합니다. 머신러닝 모델, 인과관계 추론 엔진, 시뮬레이션 프레임워크, 설명 가능한 AI 시스템을 활용하여 복잡한 실제 의사결정 프로세스를 설계, 모델링, 실행, 최적화합니다. 이를 통해 기업은 재무, 공급망, 마케팅, 운영, 리스크 관리 등의 업무 기능에서 원시 데이터를 구조화된 의사결정 산출물로 변환하고, 측정 가능한 성과에 대한 책임을 질 수 있습니다.

데이터 기반 문화 정착

전사적으로 데이터 기반 의사결정 문화가 정착됨에 따라 조직은 직관에 기반한 경영 판단을 실시간 데이터 패턴에 기반한 알고리즘에 의해 검증된 권장 사항으로 대체하는 AI 의사결정 인텔리전스 플랫폼에 투자해야 합니다. AI 의사결정 툴을 도입한 CFO 및 현업 리더들은 기존 분석 방식에 비해 비즈니스 성과 예측 정확도가 측정할 수 있을 정도로 우수하다고 보고하고 있으며, 의사결정의 질이 수익성에 직접적인 영향을 미치는 금융 서비스, 소매, 제조 등 다양한 분야에서 플랫폼의 라이선스 계약이 확대되고 있습니다.

설명 가능성과 신뢰의 갭

복잡한 AI 의사결정 모델에서 설명 가능성의 한계는 경영진과 규제 당국의 신뢰를 저해하는 장벽이 되어 AI 의사결정 인텔리전스 플랫폼의 기업 내 배포를 제한하고 있습니다. 이는 신용 심사, 임상적 권고, 규제 준수 판단 등 리스크가 큰 용도에서 두드러지게 나타납니다. 이러한 분야에서는 의사결정의 투명성 요구사항으로 해석 가능한 논리적 흔적이 필요하지만, 딥러닝 아키텍처는 상업적으로 허용되는 컴퓨팅 성능의 제약 내에서 이를 확실하게 제공할 수 없습니다.

공급망 의사결정 자동화

공급망 혼란에 대한 회복탄력성에 대한 투자로 인해 불확실성 하에서 다변수의 공급업체 선정, 재고 배치, 물류 경로 결정을 자율적으로 평가할 수 있는 AI 의사결정 인텔리전스 플랫폼에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 팬데믹 기간 동안 공급망 혼란을 경험한 기업들은 실시간 수요 신호, 공급업체 리스크 지표, 지정학적 이벤트 모니터링을 기반으로 조달 및 유통 전략을 지속적으로 최적화하기 위해 AI를 활용한 공급망 의사결정 시스템에 많은 예산을 배정하고 있습니다.

AI 거버넌스 규제 프레임워크

유럽연합(EU), 영국 및 여러 국가 관할권에서 중요한 의사결정을 내리는 AI 시스템에 대해 설명가능성, 편향성 테스트 및 인간 감독을 의무화하는 새로운 AI 규제 프레임워크가 등장하고 있습니다. 이는 컴플라이언스 비용 부담과 도입 제한의 위험을 초래하고, 엄격한 AI 시스템 책임 요구사항이 적용되는 규제 산업 분야에서 AI 의사결정 인텔리전스 플랫폼의 상업적 타당성을 제한할 수 있습니다.

COVID-19의 영향:

COVID-19는 불충분한 의사결정 인텔리전스가 가져오는 치명적인 결과를 드러냈습니다. 실시간 데이터 가시성이 부족한 조직은 오래된 정보 프레임워크에 기반하여 공급망, 인력, 재무와 관련된 중요한 의사결정을 내리고 있었기 때문입니다. 팬데믹 시기의 수요 변동, 공급 혼란의 복잡성, 노동력의 불확실성은 신뢰할 수 있는 시나리오 모델링을 제공하는 AI 의사결정 지원 시스템에 대한 기업의 긴급한 투자를 불러일으켰습니다. 팬데믹 이후 비즈니스 연속성 전략은 기업 기능 전반에 걸쳐 AI를 활용한 의사결정 인프라에 대한 투자를 우선순위에 두고 있습니다.

예측 기간 동안 서비스 부문이 가장 큰 시장 규모를 차지할 것으로 예상됩니다.

서비스 부문은 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이는 복잡한 기업 기술 환경에서 AI 의사결정 인텔리전스 플랫폼이 도입됨에 따라 구현 컨설팅, 모델 커스터마이징, 통합 엔지니어링 및 지속적인 관리 서비스에 대한 기업의 수요가 꾸준히 증가하고 있기 때문입니다. 금융 서비스 및 헬스케어 분야의 AI 의사결정 인텔리전스 플랫폼의 총 계약액 중 시스템 통합, 변경 관리, 특정 분야 애플리케이션의 의사결정 모델 미세조정을 통한 전문 서비스 수익이 가장 높은 가치를 창출하는 것으로 나타났습니다. 가장 높은 비중을 차지하고 있습니다.

예측 기간 동안 클라우드 기반 부문이 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다.

예측 기간 동안 클라우드 기반 부문은 온프레미스 분석 인프라에서 지속적인 모델 업데이트, 탄력적인 컴퓨팅 리소스 확장, 의사결정 자동화 프로그램의 가치 실현 시간을 크게 단축하는 기성 AI 모델 라이브러리를 제공하는 클라우드 네이티브 AI 의사결정 플랫폼으로의 전환이 가속화됨에 따라 가장 높은 성장세를 보일 것으로 예상됩니다. 기업의 의사결정 인텔리전스 플랫폼으로의 전환이 가속화됨에 따라 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 또한, 클라우드를 통한 제공은 현대의 AI 우선 조직이 선호하는 엔터프라이즈 데이터 레이크 및 실시간 스트리밍 데이터 아키텍처와의 원활한 통합을 가능하게 합니다.

가장 큰 점유율을 차지하는 지역:

예측 기간 동안 북미가 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이는 미국이 세계에서 가장 성숙한 엔터프라이즈 AI 분석 도입 생태계를 보유하고 있으며, IBM, SAS Institute, FICO, Palantir Technologies와 같은 주요 의사결정 인텔리전스 플랫폼 벤더들이 금융, 서비스, 헬스케어, 테크놀러지 분야의 고객 관계에서 많은 국내 매출을 창출하고 있기 때문입니다. 금융, 서비스, 헬스케어, 기술 부문의 고객 관계에서 막대한 국내 수익을 창출하고 있는 것에 기인합니다. 이 분야는 전 세계적으로 기업당 AI 의사결정 플랫폼에 대한 투자 집중도가 가장 높은 분야입니다.

CAGR이 가장 높은 지역:

예측 기간 동안 아시아태평양은 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다. 이는 중국, 인도, 일본, 싱가포르에서 기업들의 디지털 전환 투자가 빠르게 확대되고 AI 의사결정 인텔리전스 플랫폼 도입을 강력하게 추진하고 있으며, 지역 내 핀테크 및 E-Commerce 부문에서 AI를 활용한 실시간 신용 및 개인화 의사결정 엔진의 도입이 확대되고 있기 때문입니다. AI 기반 실시간 신용 및 개인화 의사결정 엔진의 도입이 확대되고 있으며, 다양한 신흥국 애플리케이션 환경에서 막대한 신규 시장 수익이 창출되고 있기 때문입니다.

무료 커스터마이징 서비스:

본 보고서를 구매한 모든 고객은 아래 무료 맞춤화 옵션 중 하나를 이용할 수 있습니다:

  • 기업 프로파일링
    • 추가 시장 참여자(최대 3개사)에 대한 종합적인 프로파일링
    • 주요 업체(최대 3개사)의 SWOT 분석
  • 지역별 세분화
    • 고객의 요청에 따라 주요 국가 및 지역의 시장 추정 및 예측, CAGR(주 : 타당성 확인에 따라 다름)
  • 경쟁사 벤치마킹
    • 제품 포트폴리오, 지리적 분포, 전략적 제휴에 기반한 주요 기업 벤치마킹

목차

제1장 주요 요약

제2장 조사 프레임워크

제3장 시장 역학과 동향 분석

제4장 경쟁 환경과 전략적 평가

제5장 세계의 AI 의사결정 인텔리전스 시장 : 구성요소별

제6장 세계의 AI 의사결정 인텔리전스 시장 : 전개 방식별

제7장 세계의 AI 의사결정 인텔리전스 시장 : 기업 규모별

제8장 세계의 AI 의사결정 인텔리전스 시장 : 용도별

제9장 세계의 AI 의사결정 인텔리전스 시장 : 최종사용자별

제10장 세계의 AI 의사결정 인텔리전스 시장 : 지역별

제11장 전략적 시장 정보

제12장 업계 동향과 전략적 대처

제13장 기업 개요

KSM 26.05.19

According to Stratistics MRC, the Global AI Decision Intelligence Market is accounted for $14.2 billion in 2026 and is expected to reach $38.6 billion by 2034 growing at a CAGR of 13.3% during the forecast period. AI decision intelligence refers to an applied discipline that combines artificial intelligence, data science, decision theory, and social science to design, model, execute, and optimize complex real-world decision-making processes through machine learning models, causal inference engines, simulation frameworks, and explainable AI systems that help enterprises transform raw data into structured decision outputs across business functions including finance, supply chain, marketing, operations, and risk management with measurable outcome accountability.

Market Dynamics:

Driver:

Data-Driven Culture Adoption

Enterprise-wide data-driven decision culture adoption is compelling organizations to invest in AI decision intelligence platforms that replace intuition-based management decisions with algorithmically validated recommendations grounded in real-time data patterns. CFOs and operational leaders deploying AI decision tools report measurably superior business outcome accuracy compared to conventional analytics approaches, driving expanding platform license commitments across financial services, retail, and manufacturing sectors where decision quality directly impacts profitability.

Restraint:

Explainability and Trust Gaps

Explainability limitations in complex AI decision models create executive and regulatory trust barriers that constrain enterprise deployment of AI decision intelligence platforms in high-stakes applications including credit decisions, clinical recommendations, and regulatory compliance determinations where decision transparency requirements mandate interpretable logic trails that deep learning architectures cannot reliably provide within commercially acceptable computational performance constraints.

Opportunity:

Supply Chain Decision Automation

Supply chain disruption resilience investment is creating premium demand for AI decision intelligence platforms capable of autonomously evaluating multi-variable supplier selection, inventory positioning, and logistics routing decisions under uncertainty. Enterprises experiencing pandemic-era supply chain failures are allocating substantial budgets toward AI-powered supply chain decision systems that continuously optimize procurement and distribution strategies based on real-time demand signals, supplier risk indicators, and geopolitical event monitoring.

Threat:

Regulatory AI Governance Frameworks

Emerging AI act regulatory frameworks across the European Union, United Kingdom, and multiple national jurisdictions imposing mandatory explainability, bias testing, and human oversight requirements for AI systems making consequential decisions create compliance cost burdens and deployment restriction risks that may limit AI decision intelligence platform commercial viability in regulated industry applications subject to stringent AI system accountability requirements.

Covid-19 Impact:

COVID-19 exposed catastrophic consequences of inadequate decision intelligence as organizations lacking real-time data visibility made critical supply chain, workforce, and financial decisions based on obsolete information frameworks. Pandemic-era demand volatility, supply disruption complexity, and workforce uncertainty created urgent enterprise investment in AI decision support systems providing reliable scenario modeling. Post-pandemic operational resilience strategy continues prioritizing AI-powered decision infrastructure investment across enterprise functions.

The services segment is expected to be the largest during the forecast period

The services segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, due to strong enterprise demand for implementation consulting, model customization, integration engineering, and ongoing managed services that accompany AI decision intelligence platform deployments in complex enterprise technology environments. Professional services revenue from system integration, change management, and decision model fine-tuning for domain-specific applications represents the highest-value component of total AI decision intelligence platform engagements across financial services and healthcare sectors.

The cloud-based segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

Over the forecast period, the cloud-based segment is predicted to witness the highest growth rate, driven by accelerating enterprise migration from on-premise analytics infrastructure to cloud-native AI decision intelligence platforms offering continuous model updates, elastic computational scaling, and pre-built AI model libraries that substantially reduce time-to-value for decision automation programs. Cloud delivery also enables seamless integration with enterprise data lake and real-time streaming data architectures preferred by modern AI-first organizations.

Region with largest share:

During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share, due to the United States hosting the world's most mature enterprise AI analytics adoption ecosystem with leading decision intelligence platform vendors including IBM, SAS Institute, FICO, and Palantir Technologies generating substantial domestic revenue from established financial services, healthcare, and technology sector client relationships that represent the highest per-enterprise AI decision platform investment concentrations globally.

Region with highest CAGR:

Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR, due to rapidly growing enterprise digital transformation investment across China, India, Japan, and Singapore driving strong AI decision intelligence platform adoption, combined with expanding regional fintech and e-commerce sector deployment of AI-powered real-time credit and personalization decision engines generating substantial new market revenue across diverse emerging economy application contexts.

Key players in the market

Some of the key players in AI Decision Intelligence Market include IBM Corporation, Microsoft Corporation, SAP SE, Oracle Corporation, SAS Institute Inc., FICO, Pegasystems Inc., TIBCO Software Inc., Pyramid Analytics, DataRobot Inc., Alteryx Inc., QlikTech International AB, ThoughtSpot Inc., H2O.ai, Palantir Technologies, Domo Inc., and Fractal Analytics.

Key Developments:

In March 2026, Palantir Technologies launched its AI-powered Ontology SDK for enterprise decision intelligence enabling organizations to build autonomous decision workflows connecting operational data directly to business action execution.

In February 2026, DataRobot Inc. introduced an explainable AI decision monitoring platform providing business users with plain-language explanations of automated decision model outputs for regulated industry compliance and audit documentation.

In January 2026, ThoughtSpot Inc. released a generative AI-powered decision intelligence assistant enabling business users to query enterprise data and receive AI-generated decision recommendations through natural language conversation interfaces.

Components Covered:

  • Platforms
  • Software Tools
  • Services

Deployment Modes Covered:

  • On-Premise
  • Cloud-Based
  • Hybrid

Enterprise Size Covered:

  • Small & Medium Enterprises (SMEs)
  • Large Enterprises

Applications Covered:

  • Risk & Fraud Detection
  • Customer Experience Optimization
  • Supply Chain Optimization
  • Financial Forecasting
  • Operational Efficiency

End Users Covered:

  • BFSI
  • Healthcare
  • Retail & E-commerce
  • IT & Telecom
  • Manufacturing
  • Government

Regions Covered:

  • North America
    • United States
    • Canada
    • Mexico
  • Europe
    • United Kingdom
    • Germany
    • France
    • Italy
    • Spain
    • Netherlands
    • Belgium
    • Sweden
    • Switzerland
    • Poland
    • Rest of Europe
  • Asia Pacific
    • China
    • Japan
    • India
    • South Korea
    • Australia
    • Indonesia
    • Thailand
    • Malaysia
    • Singapore
    • Vietnam
    • Rest of Asia Pacific
  • South America
    • Brazil
    • Argentina
    • Colombia
    • Chile
    • Peru
    • Rest of South America
  • Rest of the World (RoW)
    • Middle East
  • Saudi Arabia
  • United Arab Emirates
  • Qatar
  • Israel
  • Rest of Middle East
    • Africa
  • South Africa
  • Egypt
  • Morocco
  • Rest of Africa

What our report offers:

  • Market share assessments for the regional and country-level segments
  • Strategic recommendations for the new entrants
  • Covers Market data for the years 2023, 2024, 2025, 2026, 2027, 2028, 2030, 2032 and 2034
  • Market Trends (Drivers, Constraints, Opportunities, Threats, Challenges, Investment Opportunities, and recommendations)
  • Strategic recommendations in key business segments based on the market estimations
  • Competitive landscaping mapping the key common trends
  • Company profiling with detailed strategies, financials, and recent developments
  • Supply chain trends mapping the latest technological advancements

Free Customization Offerings:

All the customers of this report will be entitled to receive one of the following free customization options:

  • Company Profiling
    • Comprehensive profiling of additional market players (up to 3)
    • SWOT Analysis of key players (up to 3)
  • Regional Segmentation
    • Market estimations, Forecasts and CAGR of any prominent country as per the client's interest (Note: Depends on feasibility check)
  • Competitive Benchmarking
    • Benchmarking of key players based on product portfolio, geographical presence, and strategic alliances

Table of Contents

1 Executive Summary

  • 1.1 Market Snapshot and Key Highlights
  • 1.2 Growth Drivers, Challenges, and Opportunities
  • 1.3 Competitive Landscape Overview
  • 1.4 Strategic Insights and Recommendations

2 Research Framework

  • 2.1 Study Objectives and Scope
  • 2.2 Stakeholder Analysis
  • 2.3 Research Assumptions and Limitations
  • 2.4 Research Methodology
    • 2.4.1 Data Collection (Primary and Secondary)
    • 2.4.2 Data Modeling and Estimation Techniques
    • 2.4.3 Data Validation and Triangulation
    • 2.4.4 Analytical and Forecasting Approach

3 Market Dynamics and Trend Analysis

  • 3.1 Market Definition and Structure
  • 3.2 Key Market Drivers
  • 3.3 Market Restraints and Challenges
  • 3.4 Growth Opportunities and Investment Hotspots
  • 3.5 Industry Threats and Risk Assessment
  • 3.6 Technology and Innovation Landscape
  • 3.7 Emerging and High-Growth Markets
  • 3.8 Regulatory and Policy Environment
  • 3.9 Impact of COVID-19 and Recovery Outlook

4 Competitive and Strategic Assessment

  • 4.1 Porter's Five Forces Analysis
    • 4.1.1 Supplier Bargaining Power
    • 4.1.2 Buyer Bargaining Power
    • 4.1.3 Threat of Substitutes
    • 4.1.4 Threat of New Entrants
    • 4.1.5 Competitive Rivalry
  • 4.2 Market Share Analysis of Key Players
  • 4.3 Product Benchmarking and Performance Comparison

5 Global AI Decision Intelligence Market, By Component

  • 5.1 Platforms
  • 5.2 Software Tools
  • 5.3 Services
    • 5.3.1 Consulting Services
    • 5.3.2 Integration & Deployment
    • 5.3.3 Support & Maintenance

6 Global AI Decision Intelligence Market, By Deployment Mode

  • 6.1 On-Premise
  • 6.2 Cloud-Based
  • 6.3 Hybrid

7 Global AI Decision Intelligence Market, By Enterprise Size

  • 7.1 Small & Medium Enterprises (SMEs)
  • 7.2 Large Enterprises

8 Global AI Decision Intelligence Market, By Application

  • 8.1 Risk & Fraud Detection
  • 8.2 Customer Experience Optimization
  • 8.3 Supply Chain Optimization
  • 8.4 Financial Forecasting
  • 8.5 Operational Efficiency

9 Global AI Decision Intelligence Market, By End User

  • 9.1 BFSI
  • 9.2 Healthcare
  • 9.3 Retail & E-commerce
  • 9.4 IT & Telecom
  • 9.5 Manufacturing
  • 9.6 Government

10 Global AI Decision Intelligence Market, By Geography

  • 10.1 North America
    • 10.1.1 United States
    • 10.1.2 Canada
    • 10.1.3 Mexico
  • 10.2 Europe
    • 10.2.1 United Kingdom
    • 10.2.2 Germany
    • 10.2.3 France
    • 10.2.4 Italy
    • 10.2.5 Spain
    • 10.2.6 Netherlands
    • 10.2.7 Belgium
    • 10.2.8 Sweden
    • 10.2.9 Switzerland
    • 10.2.10 Poland
    • 10.2.11 Rest of Europe
  • 10.3 Asia Pacific
    • 10.3.1 China
    • 10.3.2 Japan
    • 10.3.3 India
    • 10.3.4 South Korea
    • 10.3.5 Australia
    • 10.3.6 Indonesia
    • 10.3.7 Thailand
    • 10.3.8 Malaysia
    • 10.3.9 Singapore
    • 10.3.10 Vietnam
    • 10.3.11 Rest of Asia Pacific
  • 10.4 South America
    • 10.4.1 Brazil
    • 10.4.2 Argentina
    • 10.4.3 Colombia
    • 10.4.4 Chile
    • 10.4.5 Peru
    • 10.4.6 Rest of South America
  • 10.5 Rest of the World (RoW)
    • 10.5.1 Middle East
      • 10.5.1.1 Saudi Arabia
      • 10.5.1.2 United Arab Emirates
      • 10.5.1.3 Qatar
      • 10.5.1.4 Israel
      • 10.5.1.5 Rest of Middle East
    • 10.5.2 Africa
      • 10.5.2.1 South Africa
      • 10.5.2.2 Egypt
      • 10.5.2.3 Morocco
      • 10.5.2.4 Rest of Africa

11 Strategic Market Intelligence

  • 11.1 Industry Value Network and Supply Chain Assessment
  • 11.2 White-Space and Opportunity Mapping
  • 11.3 Product Evolution and Market Life Cycle Analysis
  • 11.4 Channel, Distributor, and Go-to-Market Assessment

12 Industry Developments and Strategic Initiatives

  • 12.1 Mergers and Acquisitions
  • 12.2 Partnerships, Alliances, and Joint Ventures
  • 12.3 New Product Launches and Certifications
  • 12.4 Capacity Expansion and Investments
  • 12.5 Other Strategic Initiatives

13 Company Profiles

  • 13.1 IBM Corporation
  • 13.2 Microsoft Corporation
  • 13.3 SAP SE
  • 13.4 Oracle Corporation
  • 13.5 SAS Institute Inc.
  • 13.6 FICO
  • 13.7 Pegasystems Inc.
  • 13.8 TIBCO Software Inc.
  • 13.9 Pyramid Analytics
  • 13.10 DataRobot Inc.
  • 13.11 Alteryx Inc.
  • 13.12 QlikTech International AB
  • 13.13 ThoughtSpot Inc.
  • 13.14 H2O.ai
  • 13.15 Palantir Technologies
  • 13.16 Domo Inc.
  • 13.17 Fractal Analytics
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