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애널리틱스 분야 생성형 AI 시장 - 세계 산업 규모, 점유율, 동향, 기회, 예측 : 전개 형태별, 기술별, 용도별, 지역별＆경쟁(2021-2031년)

Generative AI in Analytics Market - Global Industry Size, Share, Trends, Opportunity, and Forecast, Segmented By Deployment, By Technology, By Application, By Region & Competition, 2021-2031F
발행일: | 리서치사: TechSci Research | 페이지 정보: 영문 180 Pages | 배송안내 : 2-3일 (영업일 기준)

    
    
    




※ 본 상품은 영문 자료로 한글과 영문 목차에 불일치하는 내용이 있을 경우 영문을 우선합니다. 정확한 검토를 위해 영문 목차를 참고해주시기 바랍니다.

세계의 애널리틱스 분야 생성형 AI 시장은 대폭적인 성장이 전망되고 있어 2025년 13억 9,000만 달러에서 2031년까지 60억 6,000만 달러에 이르고, CAGR 27.81%를 나타낼 것으로 예측됩니다.

이 분야에서는 자연어 인터페이스를 활용하여 데이터 세트를 자율적으로 해석하고 코드와 지식을 생성하는 고급 머신러닝 모델을 활용하고 있습니다. 성장의 주요 요인은 기술적 기술 없이도 비즈니스 사용자가 복잡한 정보에 접근할 수 있는 '데이터 민주화'의 추진과 신속한 전략 수립을 위한 비정형 데이터 처리의 필요성이 주요 성장 요인입니다. 이는 일시적인 트렌드가 아니라 기업 정보에서 가치를 추출하는 시간을 최소화하는 근본적인 업무 요구사항에 대응하는 것입니다.

시장 개요
예측 기간 2027-2031년
시장 규모 : 2025년 13억 9,000만 달러
시장 규모 : 2031년 60억 6,000만 달러
CAGR : 2026-2031년 27.81%
가장 성장이 빠른 부문 클라우드 기반
최대 시장 북미

그러나 시장은 모델 출력의 정확성 및 데이터 거버넌스 리스크와 관련된 심각한 문제에 직면해 있으며, 이는 조직의 신뢰를 떨어뜨릴 수 있습니다. 기업들은 자동화된 인사이트가 중요한 비즈니스 운영에 충분한 신뢰성을 확보하기 위해 고군분투하고 있으며, 이는 종종 확장을 방해하는 요인이 되기도 합니다. 이러한 도전에도 불구하고 업계의 노력은 흔들림이 없습니다. IEEE가 2024년에 보고한 바에 따르면, 기술 경영진의 65%가 생성형 인공지능을 포함한 인공지능을 최우선 과제로 꼽았다고 합니다. 이 통계는 기존 장벽을 극복하고 향후 구현을 추진하려는 강한 의지를 강조합니다.

시장 성장 촉진요인

자연어 인터페이스를 통한 데이터 접근의 민주화는 고급 분석에 대한 진입장벽을 낮춤으로써 시장을 근본적으로 재구성하고 있습니다. 대화형 프롬프트를 통해 복잡한 데이터 세트를 쿼리할 수 있게 함으로써, 조직은 전문 데이터 사이언스 팀에 의존하지 않고도 비기술 직원도 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있도록 지원합니다. 이러한 전환은 의사결정을 가속화하고, 업무 기능 전반에 걸쳐 데이터 중심 문화를 조성합니다. 2024년 4월 발표된 구글 클라우드의 '데이터 및 AI 트렌드 보고서 2024'에 따르면, 데이터 의사결정권자의 84%가 AI가 인사이트에 대한 빠른 접근을 촉진할 것이라고 확신하고 있으며, 이는 보다 접근하기 쉬운 분석 프레임워크에 대한 모멘텀을 뒷받침하고 있습니다.

또한, 비정형 데이터에서 가치를 분석 및 추출하는 능력의 강화가 중요한 원동력이 되고 있으며, 기업은 고객 피드백, 이메일, 계약서 등 기존에는 이용할 수 없었던 정보 소스를 활용할 수 있게 되었습니다. 생성형 AI 모델은 이러한 정성적 정보를 효과적으로 처리하고, 기존 구조화 도구에서 놓쳤던 패턴이나 이상 징후를 발견하여 직접적인 업무 개선으로 이어집니다. 그 영향은 측정할 수 있습니다. Capgemini Research Institute가 2024년 9월 발표한 보고서 '생성형 AI의 가치 활용: 제2판'에 따르면, 도입 조직에서 7.8%의 생산성 향상이 확인되었습니다. 또한, IBM은 2024년 기업 규모 조직의 42%가 AI를 적극적으로 도입할 것으로 예상하고 있으며, 이는 AI 기술의 업무 통합이 확대되고 있음을 보여줍니다.

시장의 과제

세계 생성형 AI 분석 시장을 제약하는 주요 장벽은 모델 출력의 정확성에 대한 본질적인 불확실성과 심각한 데이터 거버넌스 위험입니다. 전략에서 정확성이 매우 중요한 비즈니스 분석 영역에서 생성 모델이 '환각'으로 알려진 그럴듯하지만 잘못된 정보를 생성하는 경향이 있어 신뢰성이 심각하게 부족합니다. 이러한 낮은 신뢰성은 조직이 엄격하고 시간이 많이 소요되는 인적 검증 프로세스를 도입해야 하기 때문에 속도와 자동화의 가치를 떨어뜨립니다. 또한, 데이터 유출에 대한 우려와 투명한 거버넌스 프레임워크의 부재로 인해 기업들은 기밀성이 높은 워크플로우에 이러한 툴을 적용하지 못하고, 많은 경우 본격적인 도입이 아닌 파일럿 프로그램으로 제한할 수 밖에 없습니다.

이러한 우려는 전문가들 사이에 광범위한 경계감이 존재한다는 업계 데이터에 의해 더욱 강화되고 있습니다. ISACA의 2024년 조사에 따르면, 디지털 신뢰성 전문가의 81%가 인공지능과 관련된 가장 심각한 위험으로 잘못된 정보 및 허위 정보를 꼽았습니다. 이러한 높은 불신으로 인해 기업들은 중요한 업무 기능에 생성형 분석을 도입하는 것을 미루고 있습니다. 그 결과, 조직이 혁신보다 위험 감소를 우선시하고, 모델 신뢰성과 보안에 대한 확립된 기준을 기다렸다가 전사적 도입에 나서기 때문에 시장 성장이 억제되고 있습니다.

시장 동향

자율 에이전트 AI의 등장으로 애널리틱스는 수동적인 보고 도구에서 능동적이고 자기 수정이 가능한 운영 계층으로 변모하고 있습니다. 기존 모델이 각 단계마다 사람의 지시에 의존하는 것과 달리, 이 에이전트는 자율적으로 계획을 세우고, 코드를 작성 및 실행하여 데이터 세트를 정리하고, 정확성을 보장하기 위해 반복적으로 출력을 개선합니다. 이 기능은 복잡한 데이터 처리에 필요한 수동 모니터링을 줄임으로써 신뢰할 수 있는 자동화 워크플로우에 대한 수요에 부응합니다. 이 기술의 급속한 보급은 지난 9월 발표된 세일즈포스사의 '에이전트형 엔터프라이즈 지수'에서도 두드러지게 나타나고 있는데, 상반기 초기 도입 기업의 AI 에이전트 생성 수가 119% 급증한 것으로 나타나 자동화된 의사결정 시스템으로의 전환이 진행되고 있음을 시사하고 있습니다. 시사하고 있습니다.

동시에, 합성 데이터의 보급은 프라이버시 보호 및 모델 훈련의 제약과 관련된 주요 병목현상을 해소하고 있습니다. 기업들이 더욱 엄격한 거버넌스 프로토콜에 직면하고 있는 가운데, 합성 데이터 세트는 민감한 고객 정보나 지적 재산을 노출하지 않고도 강력한 분석 모델을 훈련할 수 있게 해줍니다. 이 방법은 컴플라이언스 리스크를 줄일 뿐만 아니라, 과거 데이터 부족을 보완하고 보다 종합적인 시나리오 시뮬레이션을 촉진합니다. 금융 부문은 이 프라이버시 강화 기술의 주요 채택 분야입니다. 엔비디아가 지난 2월 발표한 '금융 서비스 분야의 AI 현황' 보고서에 따르면, 조사 대상 조직의 46%가 합성 데이터 생성을 도입하고 있으며, 분석 전략을 안전하게 검증하는 데 있어 합성 데이터 생성의 역할이 확대되고 있는 것으로 나타났습니다.

자주 묻는 질문

  • 세계의 애널리틱스 분야 생성형 AI 시장 규모는 어떻게 예측되나요?
  • 애널리틱스 분야 생성형 AI 시장의 주요 성장 요인은 무엇인가요?
  • 애널리틱스 분야 생성형 AI 시장의 가장 빠르게 성장하는 부문은 무엇인가요?
  • 애널리틱스 분야 생성형 AI 시장에서 직면하고 있는 주요 과제는 무엇인가요?
  • 기업들이 생성형 AI를 도입하는 데 있어 가장 큰 우려는 무엇인가요?
  • 자율 에이전트 AI의 등장은 애널리틱스 분야에 어떤 변화를 가져오고 있나요?

목차

제1장 개요

제2장 조사 방법

제3장 주요 요약

제4장 고객의 소리

제5장 세계의 애널리틱스 분야 생성형 AI 시장 전망

제6장 북미의 애널리틱스 분야 생성형 AI 시장 전망

제7장 유럽의 애널리틱스 분야 생성형 AI 시장 전망

제8장 아시아태평양의 애널리틱스 분야 생성형 AI 시장 전망

제9장 중동 및 아프리카의 애널리틱스 분야 생성형 AI 시장 전망

제10장 남미의 애널리틱스 분야 생성형 AI 시장 전망

제11장 시장 역학

제12장 시장 동향과 발전

제13장 세계의 애널리틱스 분야 생성형 AI 시장 : SWOT 분석

제14장 Porter의 Five Forces 분석

제15장 경쟁 구도

제16장 전략적 제안

제17장 회사 소개 및 면책조항

LSH 26.03.18

The Global Generative AI in Analytics Market is projected to experience substantial growth, expanding from USD 1.39 Billion in 2025 to USD 6.06 Billion by 2031, reflecting a CAGR of 27.81%. This sector involves sophisticated machine learning models that utilize natural language interfaces to autonomously interpret datasets and generate code or insights. Growth is primarily driven by the push for data democratization, which enables business users to access complex information without technical skills, and the need to process unstructured data for rapid strategic planning. Rather than being fleeting trends, these drivers address the fundamental operational requirement of minimizing the time needed to extract value from enterprise information.

Market Overview
Forecast Period2027-2031
Market Size 2025USD 1.39 Billion
Market Size 2031USD 6.06 Billion
CAGR 2026-203127.81%
Fastest Growing SegmentCloud Based
Largest MarketNorth America

However, the market faces significant hurdles related to the accuracy of model outputs and data governance risks, which threaten to undermine organizational trust. Enterprises struggle to ensure that automated insights are sufficiently reliable for critical business operations, often impeding expansion. Despite these challenges, industry commitment remains steadfast. As reported by the IEEE in 2024, 65% of technology executives identified artificial intelligence, including generative forms, as a top priority. This statistic highlights a strong intent to overcome existing barriers and drive future implementation.

Market Driver

The democratization of data access via natural language interfaces is fundamentally reshaping the market by reducing the entry barriers for advanced analytics. By allowing users to query complex datasets using conversational prompts, organizations empower non-technical staff to obtain actionable intelligence without depending on specialized data science teams. This transition accelerates decision-making and cultivates a data-centric culture across business functions. According to Google Cloud's 'Data and AI Trends Report 2024' from April 2024, 84% of data decision-makers believe generative AI will facilitate faster access to insights, confirming the momentum toward more accessible analytical frameworks.

Additionally, the enhanced capability to analyze and extract value from unstructured data is a vital driver, enabling enterprises to utilize previously inaccessible sources such as customer feedback, emails, and contracts. Generative AI models effectively process this qualitative information to uncover patterns and anomalies that traditional structured tools miss, leading to direct operational improvements. The impact is measurable; the Capgemini Research Institute's 'Harnessing the value of generative AI: 2nd edition' report from September 2024 noted a 7.8% productivity increase among implementing organizations. Furthermore, IBM reported in 2024 that 42% of enterprise-scale organizations have actively deployed AI, demonstrating the technology's widening operational integration.

Market Challenge

The primary obstacle constraining the Global Generative AI in Analytics Market is the inherent uncertainty regarding the accuracy of model outputs alongside significant data governance risks. In the realm of business analytics, where precision is vital for strategy, the tendency of generative models to produce plausible but incorrect information-known as hallucinations-creates a major trust deficit. This unreliability undermines the value of speed and automation, as organizations are compelled to institute rigorous, time-consuming human validation processes. Moreover, concerns over data leakage and the lack of transparent governance frameworks prevent enterprises from applying these tools in sensitive workflows, often limiting their use to pilot programs rather than full deployment.

This apprehension is reinforced by industry data showing widespread caution among professionals. According to ISACA in 2024, 81% of digital trust professionals cited misinformation and disinformation as the most significant risks associated with artificial intelligence. This high level of distrust causes companies to delay adopting generative analytics for essential business functions. Consequently, market growth is throttled as organizations prioritize risk mitigation over innovation, waiting for established standards of model reliability and security before committing to enterprise-wide implementation.

Market Trends

The rise of autonomous agentic AI is shifting analytics from a passive reporting tool into an active, self-correcting operational layer. Unlike traditional models that rely on human prompts for each step, these agents can autonomously devise plans, write and execute code to clean datasets, and iteratively refine their outputs to ensure precision. This capability meets the demand for reliable automated workflows by reducing the manual oversight previously necessary for complex data tasks. The rapid adoption of this technology is evident in Salesforce's 'Agentic Enterprise Index' from September 2025, which noted a 119% surge in AI agent creation among early adopters in the first half of the year, signaling a move toward automated decision-making systems.

Simultaneously, the widespread use of synthetic data is resolving key bottlenecks related to privacy preservation and model training limitations. As enterprises encounter stricter governance protocols, synthetic datasets enable the training of robust analytical models without exposing sensitive customer information or intellectual property. This method not only lowers compliance risks but also bridges gaps in historical data, facilitating more comprehensive scenario simulations. The financial sector is a leading adopter of this privacy-enhancing technique; according to NVIDIA's 'State of AI in Financial Services' report from February 2025, 46% of surveyed organizations have adopted synthetic data generation, underscoring its growing role in securely validating analytical strategies.

Key Market Players

  • OpenAI OpCo, LLC
  • IBM Corporation
  • Microsoft Corporation
  • Google LLC
  • Amazon Web Services, Inc.
  • NVIDIA Corporation
  • Salesforce, Inc.
  • SAP SE
  • Oracle Corporation
  • Palantir Technologies Inc.
  • DataRobot, Inc.
  • H2O.ai, Inc.

Report Scope

In this report, the Global Generative AI in Analytics Market has been segmented into the following categories, in addition to the industry trends which have also been detailed below:

Generative AI in Analytics Market, By Deployment

  • Cloud-based
  • On-premises

Generative AI in Analytics Market, By Technology

  • Natural Language Processing
  • Machine Learning
  • Deep Learning
  • Others

Generative AI in Analytics Market, By Application

  • Forecasting and Predictions
  • Automated Reporting
  • Anomaly Detection
  • Personalization

Generative AI in Analytics Market, By Region

  • North America
    • United States
    • Canada
    • Mexico
  • Europe
    • France
    • United Kingdom
    • Italy
    • Germany
    • Spain
  • Asia Pacific
    • China
    • India
    • Japan
    • Australia
    • South Korea
  • South America
    • Brazil
    • Argentina
    • Colombia
  • Middle East & Africa
    • South Africa
    • Saudi Arabia
    • UAE

Competitive Landscape

Company Profiles: Detailed analysis of the major companies present in the Global Generative AI in Analytics Market.

Available Customizations:

Global Generative AI in Analytics Market report with the given market data, TechSci Research offers customizations according to a company's specific needs. The following customization options are available for the report:

Company Information

  • Detailed analysis and profiling of additional market players (up to five).

Table of Contents

1. Product Overview

  • 1.1. Market Definition
  • 1.2. Scope of the Market
    • 1.2.1. Markets Covered
    • 1.2.2. Years Considered for Study
    • 1.2.3. Key Market Segmentations

2. Research Methodology

  • 2.1. Objective of the Study
  • 2.2. Baseline Methodology
  • 2.3. Key Industry Partners
  • 2.4. Major Association and Secondary Sources
  • 2.5. Forecasting Methodology
  • 2.6. Data Triangulation & Validation
  • 2.7. Assumptions and Limitations

3. Executive Summary

  • 3.1. Overview of the Market
  • 3.2. Overview of Key Market Segmentations
  • 3.3. Overview of Key Market Players
  • 3.4. Overview of Key Regions/Countries
  • 3.5. Overview of Market Drivers, Challenges, Trends

4. Voice of Customer

5. Global Generative AI in Analytics Market Outlook

  • 5.1. Market Size & Forecast
    • 5.1.1. By Value
  • 5.2. Market Share & Forecast
    • 5.2.1. By Deployment (Cloud-based, On-premises)
    • 5.2.2. By Technology (Natural Language Processing, Machine Learning, Deep Learning, Others)
    • 5.2.3. By Application (Forecasting and Predictions, Automated Reporting, Anomaly Detection, Personalization)
    • 5.2.4. By Region
    • 5.2.5. By Company (2025)
  • 5.3. Market Map

6. North America Generative AI in Analytics Market Outlook

  • 6.1. Market Size & Forecast
    • 6.1.1. By Value
  • 6.2. Market Share & Forecast
    • 6.2.1. By Deployment
    • 6.2.2. By Technology
    • 6.2.3. By Application
    • 6.2.4. By Country
  • 6.3. North America: Country Analysis
    • 6.3.1. United States Generative AI in Analytics Market Outlook
      • 6.3.1.1. Market Size & Forecast
        • 6.3.1.1.1. By Value
      • 6.3.1.2. Market Share & Forecast
        • 6.3.1.2.1. By Deployment
        • 6.3.1.2.2. By Technology
        • 6.3.1.2.3. By Application
    • 6.3.2. Canada Generative AI in Analytics Market Outlook
      • 6.3.2.1. Market Size & Forecast
        • 6.3.2.1.1. By Value
      • 6.3.2.2. Market Share & Forecast
        • 6.3.2.2.1. By Deployment
        • 6.3.2.2.2. By Technology
        • 6.3.2.2.3. By Application
    • 6.3.3. Mexico Generative AI in Analytics Market Outlook
      • 6.3.3.1. Market Size & Forecast
        • 6.3.3.1.1. By Value
      • 6.3.3.2. Market Share & Forecast
        • 6.3.3.2.1. By Deployment
        • 6.3.3.2.2. By Technology
        • 6.3.3.2.3. By Application

7. Europe Generative AI in Analytics Market Outlook

  • 7.1. Market Size & Forecast
    • 7.1.1. By Value
  • 7.2. Market Share & Forecast
    • 7.2.1. By Deployment
    • 7.2.2. By Technology
    • 7.2.3. By Application
    • 7.2.4. By Country
  • 7.3. Europe: Country Analysis
    • 7.3.1. Germany Generative AI in Analytics Market Outlook
      • 7.3.1.1. Market Size & Forecast
        • 7.3.1.1.1. By Value
      • 7.3.1.2. Market Share & Forecast
        • 7.3.1.2.1. By Deployment
        • 7.3.1.2.2. By Technology
        • 7.3.1.2.3. By Application
    • 7.3.2. France Generative AI in Analytics Market Outlook
      • 7.3.2.1. Market Size & Forecast
        • 7.3.2.1.1. By Value
      • 7.3.2.2. Market Share & Forecast
        • 7.3.2.2.1. By Deployment
        • 7.3.2.2.2. By Technology
        • 7.3.2.2.3. By Application
    • 7.3.3. United Kingdom Generative AI in Analytics Market Outlook
      • 7.3.3.1. Market Size & Forecast
        • 7.3.3.1.1. By Value
      • 7.3.3.2. Market Share & Forecast
        • 7.3.3.2.1. By Deployment
        • 7.3.3.2.2. By Technology
        • 7.3.3.2.3. By Application
    • 7.3.4. Italy Generative AI in Analytics Market Outlook
      • 7.3.4.1. Market Size & Forecast
        • 7.3.4.1.1. By Value
      • 7.3.4.2. Market Share & Forecast
        • 7.3.4.2.1. By Deployment
        • 7.3.4.2.2. By Technology
        • 7.3.4.2.3. By Application
    • 7.3.5. Spain Generative AI in Analytics Market Outlook
      • 7.3.5.1. Market Size & Forecast
        • 7.3.5.1.1. By Value
      • 7.3.5.2. Market Share & Forecast
        • 7.3.5.2.1. By Deployment
        • 7.3.5.2.2. By Technology
        • 7.3.5.2.3. By Application

8. Asia Pacific Generative AI in Analytics Market Outlook

  • 8.1. Market Size & Forecast
    • 8.1.1. By Value
  • 8.2. Market Share & Forecast
    • 8.2.1. By Deployment
    • 8.2.2. By Technology
    • 8.2.3. By Application
    • 8.2.4. By Country
  • 8.3. Asia Pacific: Country Analysis
    • 8.3.1. China Generative AI in Analytics Market Outlook
      • 8.3.1.1. Market Size & Forecast
        • 8.3.1.1.1. By Value
      • 8.3.1.2. Market Share & Forecast
        • 8.3.1.2.1. By Deployment
        • 8.3.1.2.2. By Technology
        • 8.3.1.2.3. By Application
    • 8.3.2. India Generative AI in Analytics Market Outlook
      • 8.3.2.1. Market Size & Forecast
        • 8.3.2.1.1. By Value
      • 8.3.2.2. Market Share & Forecast
        • 8.3.2.2.1. By Deployment
        • 8.3.2.2.2. By Technology
        • 8.3.2.2.3. By Application
    • 8.3.3. Japan Generative AI in Analytics Market Outlook
      • 8.3.3.1. Market Size & Forecast
        • 8.3.3.1.1. By Value
      • 8.3.3.2. Market Share & Forecast
        • 8.3.3.2.1. By Deployment
        • 8.3.3.2.2. By Technology
        • 8.3.3.2.3. By Application
    • 8.3.4. South Korea Generative AI in Analytics Market Outlook
      • 8.3.4.1. Market Size & Forecast
        • 8.3.4.1.1. By Value
      • 8.3.4.2. Market Share & Forecast
        • 8.3.4.2.1. By Deployment
        • 8.3.4.2.2. By Technology
        • 8.3.4.2.3. By Application
    • 8.3.5. Australia Generative AI in Analytics Market Outlook
      • 8.3.5.1. Market Size & Forecast
        • 8.3.5.1.1. By Value
      • 8.3.5.2. Market Share & Forecast
        • 8.3.5.2.1. By Deployment
        • 8.3.5.2.2. By Technology
        • 8.3.5.2.3. By Application

9. Middle East & Africa Generative AI in Analytics Market Outlook

  • 9.1. Market Size & Forecast
    • 9.1.1. By Value
  • 9.2. Market Share & Forecast
    • 9.2.1. By Deployment
    • 9.2.2. By Technology
    • 9.2.3. By Application
    • 9.2.4. By Country
  • 9.3. Middle East & Africa: Country Analysis
    • 9.3.1. Saudi Arabia Generative AI in Analytics Market Outlook
      • 9.3.1.1. Market Size & Forecast
        • 9.3.1.1.1. By Value
      • 9.3.1.2. Market Share & Forecast
        • 9.3.1.2.1. By Deployment
        • 9.3.1.2.2. By Technology
        • 9.3.1.2.3. By Application
    • 9.3.2. UAE Generative AI in Analytics Market Outlook
      • 9.3.2.1. Market Size & Forecast
        • 9.3.2.1.1. By Value
      • 9.3.2.2. Market Share & Forecast
        • 9.3.2.2.1. By Deployment
        • 9.3.2.2.2. By Technology
        • 9.3.2.2.3. By Application
    • 9.3.3. South Africa Generative AI in Analytics Market Outlook
      • 9.3.3.1. Market Size & Forecast
        • 9.3.3.1.1. By Value
      • 9.3.3.2. Market Share & Forecast
        • 9.3.3.2.1. By Deployment
        • 9.3.3.2.2. By Technology
        • 9.3.3.2.3. By Application

10. South America Generative AI in Analytics Market Outlook

  • 10.1. Market Size & Forecast
    • 10.1.1. By Value
  • 10.2. Market Share & Forecast
    • 10.2.1. By Deployment
    • 10.2.2. By Technology
    • 10.2.3. By Application
    • 10.2.4. By Country
  • 10.3. South America: Country Analysis
    • 10.3.1. Brazil Generative AI in Analytics Market Outlook
      • 10.3.1.1. Market Size & Forecast
        • 10.3.1.1.1. By Value
      • 10.3.1.2. Market Share & Forecast
        • 10.3.1.2.1. By Deployment
        • 10.3.1.2.2. By Technology
        • 10.3.1.2.3. By Application
    • 10.3.2. Colombia Generative AI in Analytics Market Outlook
      • 10.3.2.1. Market Size & Forecast
        • 10.3.2.1.1. By Value
      • 10.3.2.2. Market Share & Forecast
        • 10.3.2.2.1. By Deployment
        • 10.3.2.2.2. By Technology
        • 10.3.2.2.3. By Application
    • 10.3.3. Argentina Generative AI in Analytics Market Outlook
      • 10.3.3.1. Market Size & Forecast
        • 10.3.3.1.1. By Value
      • 10.3.3.2. Market Share & Forecast
        • 10.3.3.2.1. By Deployment
        • 10.3.3.2.2. By Technology
        • 10.3.3.2.3. By Application

11. Market Dynamics

  • 11.1. Drivers
  • 11.2. Challenges

12. Market Trends & Developments

  • 12.1. Merger & Acquisition (If Any)
  • 12.2. Product Launches (If Any)
  • 12.3. Recent Developments

13. Global Generative AI in Analytics Market: SWOT Analysis

14. Porter's Five Forces Analysis

  • 14.1. Competition in the Industry
  • 14.2. Potential of New Entrants
  • 14.3. Power of Suppliers
  • 14.4. Power of Customers
  • 14.5. Threat of Substitute Products

15. Competitive Landscape

  • 15.1. OpenAI OpCo, LLC
    • 15.1.1. Business Overview
    • 15.1.2. Products & Services
    • 15.1.3. Recent Developments
    • 15.1.4. Key Personnel
    • 15.1.5. SWOT Analysis
  • 15.2. IBM Corporation
  • 15.3. Microsoft Corporation
  • 15.4. Google LLC
  • 15.5. Amazon Web Services, Inc.
  • 15.6. NVIDIA Corporation
  • 15.7. Salesforce, Inc.
  • 15.8. SAP SE
  • 15.9. Oracle Corporation
  • 15.10. Palantir Technologies Inc.
  • 15.11. DataRobot, Inc.
  • 15.12. H2O.ai, Inc.

16. Strategic Recommendations

17. About Us & Disclaimer

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