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데이터 사이언스 프로세스 시장 분석 및 예측(-2034년) : 유형, 제품, 서비스, 기술, 컴포넌트, 용도, 프로세스, 전개, 최종사용자, 솔루션
Data Science Process Market Analysis and Forecast to 2034: Type, Product, Services, Technology, Component, Application, Process, Deployment, End User, Solutions
상품코드 : 1838789
리서치사 : Global Insight Services
발행일 : 2025년 10월
페이지 정보 : 영문 438 Pages
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한글목차

데이터 사이언스 프로세스 시장은 2024년 1, 241억 달러에서 2034년 8, 011억 달러로 확대되며, 연평균 약 20.5% 성장할 것으로 예측됩니다. 데이터 사이언스 프로세스 시장에는 데이터 수집, 처리, 분석, 시각화를 촉진하는 도구와 플랫폼이 포함됩니다. 전체 데이터 라이프사이클을 지원하여 조직이 방대한 데이터 세트에서 실용적인 인사이트를 도출할 수 있도록 지원합니다. 주요 구성 요소에는 데이터 수집, 모델 개발, 개발 솔루션이 포함됩니다. 데이터 기반 의사결정의 중요성이 커지면서 통합적이고 사용하기 쉬우며 확장성이 뛰어난 데이터 사이언스 솔루션에 대한 수요가 급증하고 있으며, 자동화, 협업, 실시간 분석의 혁신이 가속화되고 있습니다.

데이터 사이언스 프로세스 시장은 업계 전반의 데이터 기반 의사 결정에 대한 요구가 증가함에 따라 강력한 성장세를 보이고 있습니다. 이 시장에서는 원시 데이터를 실용적인 통찰력으로 전환하는 데 매우 중요한 역할을 하는 데이터 분석 플랫폼과 머신러닝 프레임워크가 선두를 달리고 있으며, 소프트웨어 분야가 선두를 달리고 있습니다. 그 뒤를 이어 서비스 분야가 근소한 차이로 뒤를 잇고 있으며, 기업들이 데이터 사이언스 노력을 최적화하기 위한 전문 지식을 필요로 하는 가운데 컨설팅 및 통합 서비스 분야가 성장세를 보이고 있습니다. 복잡한 데이터 분석 작업을 간소화하기 위한 직관적인 인터페이스에 대한 수요를 반영하여 데이터 준비 및 데이터 시각화를 위한 도구도 큰 견인차 역할을 하고 있습니다. 새로운 트렌드는 자동 머신러닝(AutoML)과 데이터 사이언스 프로세스에 인공지능을 통합하여 효율성과 정확성을 높이는 것이 중요해지고 있음을 강조하고 있습니다. 클라우드 기반 데이터 사이언스 솔루션의 확장성과 비용 효율성에 힘입어 클라우드 기반 데이터 사이언스 솔루션의 도입이 가속화되고 있지만, 데이터 보안 요구사항이 까다로운 분야에서는 On-Premise 솔루션이 여전히 유효합니다.

시장 세분화
유형 예측 분석, 머신러닝, 자연언어처리, 데이터 마이닝
제품 소프트웨어 툴, 플랫폼, 데이터 관리 시스템, 가시화 툴
서비스 컨설팅, 통합, 지원 및 유지관리, 트레이닝 및 교육
기술 클라우드 컴퓨팅, 인공지능(AI), 빅데이터, 블록체인, 사물인터넷(IoT)
컴포넌트 하드웨어, 소프트웨어, 서비스
용도 금융, 헬스케어, 제조, 소매, 통신, 에너지, 운송, 정부, 교육
프로세스 데이터 수집, 데이터 클리닝, 데이터 분석, 데이터 시각화, 모델 전개
전개 On-Premise, 클라우드 기반, 하이브리드
최종사용자 기업, 중소기업, 정부기관, 학술연구기관
솔루션 비즈니스 인텔리전스(BI), 고객 분석, 리스크 관리, 공급망 분석

시장 현황

데이터 사이언스 프로세스 시장은 고급 분석 및 머신러닝 솔루션에 대한 수요 증가로 인해 시장 점유율 역학이 크게 변화하고 있습니다. 가격 전략은 경쟁이 치열해지고 있으며, 공급업체들은 다양한 고객을 확보하기 위해 유연한 모델을 제공합니다. 신제품 출시가 빈번하게 이루어지고 있으며, 자동화 강화와 사용자 친화적인 인터페이스에 중점을 두고 있습니다. 이러한 추세는 기술 혁신과 고객 니즈 선점에 대한 약속을 강조하며 강력한 경쟁 구도를 형성하고 있습니다. 경쟁사 벤치마킹에 따르면, 다양한 기업이 존재하며, 각자가 기술적 우위와 시장 지배력을 놓고 경쟁하고 있습니다. 특히 북미와 유럽과 같은 지역에서는 엄격한 데이터 프라이버시 법이 운영 기준을 규정하고 있어 규제의 영향이 매우 큽니다. 이러한 규제는 시장 진출 전략과 컴플라이언스의 틀을 형성합니다. 시장 분석에 따르면, AI 통합과 실시간 데이터 처리가 시장 확대의 원동력이 되고 있으며, 유망한 궤도를 그리고 있습니다. 사이버 보안 위협과 같은 도전은 있지만, 시장은 성장과 혁신의 기회로 가득 차 있습니다.

주요 트렌드와 촉진요인:

데이터 사이언스 프로세스 시장은 몇 가지 주요 트렌드와 촉진요인에 의해 급성장하고 있습니다. 큰 흐름 중 하나는 빅데이터 분석에 대한 수요가 급증하고 있다는 점입니다. 조직은 복잡한 데이터 세트를 활용하여 실용적인 인사이트를 도출하는 경향이 증가하고 있으며, 고도의 데이터 사이언스 프로세스에 대한 필요성이 증가하고 있습니다. 또한, 인공지능과 머신러닝이 데이터 사이언스에 통합되면서 기업이 데이터 기반 의사결정에 접근하는 방식이 변화하고 있습니다. 또 다른 중요한 트렌드는 데이터 프라이버시와 보안에 대한 중요성이 높아지고 있다는 점입니다. 데이터 유출이 확산되면서 기업들은 강력한 데이터 보호 조치에 투자하고 있으며, 이는 데이터 사이언스 프로세스의 상황에 영향을 미치고 있습니다. 또한, 클라우드 컴퓨팅의 부상으로 확장 가능한 데이터 처리 솔루션이 촉진되어 기업은 대량의 데이터를 효율적으로 관리할 수 있게 되었습니다. 또한, 정보에 기반한 신속한 의사결정을 통해 경쟁 우위를 확보하고자 하는 기업들의 실시간 분석에 대한 수요도 중요한 원동력이 되고 있습니다. 또한, 개인화된 고객 경험에 대한 관심이 높아짐에 따라 기업들은 정교한 데이터 사이언스 프로세스를 도입하고 서비스를 맞춤화해야 할 필요성이 대두되고 있습니다. 이러한 추세와 촉진요인은 데이터 사이언스 프로세스 시장의 역동적인 진화를 뒷받침하며, 혁신과 성장을 위한 유리한 기회를 제공합니다.

억제와 과제:

데이터 사이언스 프로세스 시장은 여러 가지 시장 성장 억제요인과 문제에 직면해 있습니다. 중요한 문제는 숙련된 전문가가 부족하여 조직의 데이터 사이언스 역량을 충분히 활용하지 못하고 있다는 점입니다. 이러한 인력 부족은 경쟁 심화와 급여 상승을 초래하고, 예산 배분에 영향을 미칩니다. 또한, 데이터 프라이버시에 대한 우려와 엄격한 규제가 큰 장벽으로 작용하고 있으며, 기업은 컴플라이언스를 준수하기 위해 복잡한 법적 환경을 헤쳐나가야 합니다. 그 결과, 운영비용이 증가하고 법적 영향을 받을 수 있습니다. 기술 발전의 빠른 속도는 조직이 최신 도구와 방법을 따라잡기 위해 고군분투하는 또 다른 과제를 제시하고 있습니다. 이러한 끊임없는 진화를 위해서는 교육과 인프라에 대한 지속적인 투자가 필요합니다. 또한, 다양한 소스의 데이터를 통합하는 것은 문제가 될 수 있으며, 불일치 및 데이터 품질 문제로 이어질 수 있습니다. 이는 실용적인 통찰력을 도출하는 데 방해가 될 수 있습니다. 마지막으로, 변화에 대한 조직의 저항은 데이터 기반 의사결정 프로세스의 채택을 방해하고 혁신과 진보를 정체시킬 수 있습니다.

주요 기업

Dataiku, Alteryx, RapidMiner, KNIME, Databricks, H2O.ai, DataRobot, Domino Data Lab, TIBCO Software, SAS Institute, Anaconda, MathWorks, Teradata, FICO, Qlik, Sisense, Tableau Software

목차

제1장 데이터 사이언스 프로세스 시장 개요

제2장 주요 요약

제3장 시장에 관한 프리미엄 인사이트

제4장 데이터 사이언스 프로세스 시장 전망

제5장 데이터 사이언스 프로세스 시장 전략

제6장 데이터 사이언스 프로세스 시장 규모

제7장 데이터 사이언스 프로세스 시장 : 유형별

제8장 데이터 사이언스 프로세스 시장 : 제품별

제9장 데이터 사이언스 프로세스 시장 : 서비스별

제10장 데이터 사이언스 프로세스 시장 : 기술별

제11장 데이터 사이언스 프로세스 시장, 컴포넌트별

제12장 데이터 사이언스 프로세스 시장 : 용도별

제13장 데이터 사이언스 프로세스 시장 : 프로세스별

제14장 데이터 사이언스 프로세스 시장 : 전개 형태별

제15장 데이터 사이언스 프로세스 시장 : 최종사용자별

제16장 데이터 사이언스 프로세스 시장 : 솔루션별

제17장 데이터 사이언스 프로세스 시장, 지역별

제18장 경쟁 구도

제19장 기업 개요

LSH
영문 목차

영문목차

Data Science Process Market is anticipated to expand from $124.1 billion in 2024 to $801.1 billion by 2034, growing at a CAGR of approximately 20.5%. The Data Science Process Market encompasses tools and platforms that facilitate data collection, processing, analysis, and visualization. It supports the full data lifecycle, enabling organizations to derive actionable insights from vast datasets. Key components include data wrangling, model development, and deployment solutions. As data-driven decision-making becomes crucial, demand for integrated, user-friendly, and scalable data science solutions is surging, fostering innovation in automation, collaboration, and real-time analytics.

The Data Science Process Market is experiencing robust growth, fueled by the increasing need for data-driven decision-making across industries. Within this market, the software segment is the top performer, with data analytics platforms and machine learning frameworks taking precedence due to their pivotal role in transforming raw data into actionable insights. Following closely is the services segment, where consulting and integration services are gaining momentum as organizations seek expertise to optimize their data science initiatives. The tools for data preparation and data visualization are also witnessing significant traction, reflecting the demand for intuitive interfaces to streamline complex data analysis tasks. Emerging trends highlight the growing importance of automated machine learning (AutoML) and the integration of artificial intelligence in data science processes, enhancing efficiency and accuracy. The adoption of cloud-based data science solutions is accelerating, driven by their scalability and cost-effectiveness, while on-premise solutions remain relevant for sectors with stringent data security requirements.

Market Segmentation
TypePredictive Analytics, Machine Learning, Natural Language Processing, Data Mining
ProductSoftware Tools, Platforms, Data Management Systems, Visualization Tools
ServicesConsulting, Integration, Support and Maintenance, Training and Education
TechnologyCloud Computing, Artificial Intelligence, Big Data, Blockchain, Internet of Things
ComponentHardware, Software, Services
ApplicationFinance and Banking, Healthcare, Manufacturing, Retail, Telecommunications, Energy, Transportation, Government, Education
ProcessData Collection, Data Cleaning, Data Analysis, Data Visualization, Model Deployment
DeploymentOn-Premise, Cloud-Based, Hybrid
End UserEnterprises, Small and Medium Businesses, Government Agencies, Academic and Research Institutions
SolutionsBusiness Intelligence, Customer Analytics, Risk Management, Supply Chain Analytics

Market Snapshot:

The Data Science Process Market is witnessing significant shifts in market share dynamics, driven by the evolving demands for advanced analytics and machine learning solutions. Pricing strategies are increasingly competitive, with vendors offering flexible models to attract a broader range of clientele. New product launches are frequent, focusing on enhanced automation and user-friendly interfaces. This trend underscores a commitment to innovation and the anticipation of customer needs, fostering a robust competitive landscape. Competition benchmarking reveals a diverse field of players, each vying for technological superiority and market dominance. Regulatory influences are pivotal, particularly in regions like North America and Europe, where stringent data privacy laws dictate operational standards. These regulations shape market entry strategies and compliance frameworks. The market analysis indicates a promising trajectory, with AI integration and real-time data processing driving expansion. Despite challenges like cybersecurity threats, the market is ripe with opportunities for growth and innovation.

Geographical Overview:

The Data Science Process Market is witnessing diverse growth across regions, each characterized by unique opportunities. North America leads due to its robust technological infrastructure and significant investments in data science initiatives. The region's focus on innovation and data-driven decision-making propels its market dominance. Europe follows, with a strong emphasis on data protection and analytics, fostering a conducive environment for data science advancements. In Asia Pacific, rapid digital transformation and government support for data science projects drive market expansion. Countries like India and China are emerging as key players, investing heavily in data science capabilities. Latin America is gaining traction, with Brazil and Mexico at the forefront, leveraging data science to enhance business operations. Meanwhile, the Middle East & Africa are recognizing the potential of data science in advancing economic growth. Countries like the UAE and South Africa are investing in data analytics to boost competitiveness and innovation.

Key Trends and Drivers:

The data science process market is experiencing rapid expansion due to several key trends and drivers. One major trend is the surge in demand for big data analytics. Organizations are increasingly leveraging complex data sets to derive actionable insights, driving the need for advanced data science processes. Additionally, the integration of artificial intelligence and machine learning into data science is transforming how businesses approach data-driven decision-making. Another significant trend is the growing emphasis on data privacy and security. As data breaches become more prevalent, companies are investing in robust data protection measures, influencing the data science process landscape. Furthermore, the rise of cloud computing is facilitating scalable data processing solutions, enabling businesses to manage large volumes of data efficiently. The demand for real-time analytics is also a crucial driver, as companies seek to gain competitive advantages by making informed decisions swiftly. Moreover, the increasing focus on personalized customer experiences is pushing businesses to adopt sophisticated data science processes to tailor their offerings. These trends and drivers collectively underscore the dynamic evolution of the data science process market, presenting lucrative opportunities for innovation and growth.

Restraints and Challenges:

The data science process market contends with several pressing restraints and challenges. A critical challenge is the scarcity of skilled professionals, which hampers organizations' ability to fully leverage data science capabilities. This talent shortage leads to increased competition and drives up salaries, impacting budget allocations. Furthermore, data privacy concerns and stringent regulations create significant barriers, as companies must navigate complex legal landscapes to ensure compliance. This often results in increased operational costs and potential legal repercussions. The rapid pace of technological advancements presents another challenge, as organizations struggle to keep up with the latest tools and methodologies. This constant evolution necessitates continuous investment in training and infrastructure. Additionally, integrating data from diverse sources can be problematic, leading to inconsistencies and data quality issues. This hinders the ability to derive actionable insights. Lastly, organizational resistance to change can impede the adoption of data-driven decision-making processes, stalling innovation and progress.

Key Players:

Dataiku, Alteryx, RapidMiner, KNIME, Databricks, H2O.ai, DataRobot, Domino Data Lab, TIBCO Software, SAS Institute, Anaconda, MathWorks, Teradata, FICO, Qlik, Sisense, Tableau Software

Research Scope:

Our research scope provides comprehensive market data, insights, and analysis across a variety of critical areas. We cover Local Market Analysis, assessing consumer demographics, purchasing behaviors, and market size within specific regions to identify growth opportunities. Our Local Competition Review offers a detailed evaluation of competitors, including their strengths, weaknesses, and market positioning. We also conduct Local Regulatory Reviews to ensure businesses comply with relevant laws and regulations. Industry Analysis provides an in-depth look at market dynamics, key players, and trends. Additionally, we offer Cross-Segmental Analysis to identify synergies between different market segments, as well as Production-Consumption and Demand-Supply Analysis to optimize supply chain efficiency. Our Import-Export Analysis helps businesses navigate global trade environments by evaluating trade flows and policies. These insights empower clients to make informed strategic decisions, mitigate risks, and capitalize on market opportunities.

TABLE OF CONTENTS

1: Data Science Process Market Overview

2: Executive Summary

3: Premium Insights on the Market

4: Data Science Process Market Outlook

5: Data Science Process Market Strategy

6: Data Science Process Market Size

7: Data Science Process Market, by Type

8: Data Science Process Market, by Product

9: Data Science Process Market, by Services

10: Data Science Process Market, by Technology

11: Data Science Process Market, by Component

12: Data Science Process Market, by Application

13: Data Science Process Market, by Process

14: Data Science Process Market, by Deployment

15: Data Science Process Market, by End User

16: Data Science Process Market, by Solutions

17: Data Science Process Market, by Region

18: Competitive Landscape

19: Company Profiles

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