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세계의 다크 애널리틱스 시장
Dark Analytics
상품코드 : 1544049
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2024년 08월
페이지 정보 : 영문 182 Pages
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한글목차

세계의 다크 애널리틱스 시장은 2030년까지 86억 달러에 도달

2023년에 12억 달러로 추정되는 세계의 다크 애널리틱스 시장은 2023-2030년 CAGR 32.3%로 성장하며, 2030년에는 86억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 본 리포트에서 분석한 부문의 하나인 다크 애널리틱스 서비스는 CAGR 34.7%를 기록하며, 분석 기간 종료시에는 28억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 다크 애널리틱스 솔루션 분야의 성장률은 분석 기간 중 CAGR 31.3%로 추정됩니다.

미국 시장은 3억 5,330만 달러로 추정, 중국은 CAGR 31.0%로 성장 예측

미국의 다크 애널리틱스 시장은 2023년에 3억 5,330만 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제대국인 중국은 2030년까지 13억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석 기간인 2023-2030년 CAGR은 31.0%입니다. 기타 주목해야 할 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 중 CAGR은 각각 28.5%와 27.4%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 22.5%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 다크 애널리틱스 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

다크 애널리틱스란 무엇이며, 어떻게 비즈니스를 변혁하는가?

다크 애널리틱스란 기존 비즈니스 분석에서 간과하기 쉬운 비정형 데이터, 반정형 데이터 또는 거의 사용되지 않는 데이터를 분석하는 프로세스를 말합니다. 여기에는 이메일, 이미지 파일, 원시 조사 데이터, 정보에 입각한 비즈니스 의사결정을 위한 귀중한 인사이트을 담고 있는 오래된 로그 등이 포함됩니다. 다크 데이터를 활용하면 기업은 기존 데이터 분석으로는 볼 수 없었던 숨겨진 패턴, 동향, 비즈니스 기회를 발견할 수 있습니다. 이 새로운 분야는 머신러닝, 자연어 처리, 인지 컴퓨팅과 같은 첨단 기술이 지원하고 있으며, 이를 통해 기업은 이 방대한 양의 미개발 데이터를 효과적으로 활용할 수 있습니다.

조직이 다크 애널리틱스로 직면한 과제는?

다크 애널리틱스의 주요 과제는 다크 데이터의 복잡성과 양에 기인합니다. 비정형 데이터를 관리하고 이해하기 위해서는 첨단 툴와 기술, 그리고 전문적인 기술이 필요합니다. 다크 데이터에는 기존 데이터 거버넌스 프레임워크가 충분히 보호하지 못하는 기밀 정보가 포함될 수 있으므로 데이터 프라이버시와 보안도 중요한 관심사입니다. 또한 다크 애널리틱스에서 얻은 인사이트을 전략적 의사결정 프로세스에 통합하는 것은 데이터 중심 문화에 익숙하지 않은 조직에게는 어려운 과제입니다.

기술의 발전이 다크 애널리틱스를 어떻게 변화시키고 있는가?

기술의 발전은 비정형 데이터의 수집, 저장, 처리 및 분석 능력을 향상시킴으로써 다크 애널리틱스를 결정적으로 형성하고 있습니다. 특히 AI와 머신러닝 알고리즘은 방대한 양의 비정형 데이터를 빠르고 정확하게 선별하고 의미를 파악할 수 있는 수단을 제공합니다. 클라우드 컴퓨팅 인프라의 개선은 다크 애널리틱스 툴의 확장성과 접근성을 지원하여 중소기업도 이러한 고급 분석 기능의 혜택을 누릴 수 있도록 돕고 있습니다. 또한 다크 데이터 탐색이 데이터의 무결성과 프라이버시를 침해하지 않도록 하기 위해서는 사이버 보안의 발전이 필수적입니다.

다크 애널리틱스 시장의 성장 동력은?

다크 애널리틱스 시장의 성장은 데이터 생성량의 급격한 증가, 비즈니스에 대한 더 깊은 인사이트에 대한 경쟁적 요구, AI 및 머신러닝 기술의 지속적인 발전 등 여러 가지 요인에 의해 주도되고 있습니다. 조직이 그 어느 때보다 복잡한 데이터를 생성함에 따라 이러한 복잡성을 탐색하고 실행 가능한 인사이트를 도출할 수 있는 툴에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 또한 활용도가 낮은 데이터를 활용함으로써 얻을 수 있는 전략적 이점은 산업을 막론하고 기업이 다크 애널리틱스 기능에 투자하도록 유도하고 있습니다. 또한 디지털 전환 동향와 다크 데이터 양에 기여하는 IoT 디바이스의 도입도 이 시장의 성장을 가속하는 요인으로 작용하고 있습니다.

조사 대상 기업의 예(주목 13사)

목차

제1장 조사 방법

제2장 개요

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSA
영문 목차

영문목차

Global Dark Analytics Market to Reach US$8.6 Billion by 2030

The global market for Dark Analytics estimated at US$1.2 Billion in the year 2023, is expected to reach US$8.6 Billion by 2030, growing at a CAGR of 32.3% over the analysis period 2023-2030. Dark Analytics Services, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 34.7% CAGR and reach US$2.8 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Dark Analytics Solutions segment is estimated at 31.3% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$353.3 Million While China is Forecast to Grow at 31.0% CAGR

The Dark Analytics market in the U.S. is estimated at US$353.3 Million in the year 2023. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$1.3 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 31.0% over the analysis period 2023-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 28.5% and 27.4% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 22.5% CAGR.

Global Dark Analytics Market - Key Trends and Drivers Summarized

What Is Dark Analytics and How Can It Transform Businesses?

Dark analytics refers to the process of analyzing unstructured, semi-structured, or rarely used data that is often overlooked in conventional business analytics. This can include emails, image files, raw survey data, and older logs that contain valuable insights for making informed business decisions. By tapping into dark data, companies can uncover hidden patterns, trends, and opportunities that are not visible through traditional data analysis. This emerging field is powered by advanced technologies such as machine learning, natural language processing, and cognitive computing, enabling businesses to leverage this vast reservoir of untapped data effectively.

What Challenges Do Organizations Face with Dark Analytics?

The main challenges associated with dark analytics stem from the complexity and volume of dark data. Managing and making sense of unstructured data require sophisticated tools and technologies, as well as specialized skills. Data privacy and security are also significant concerns, as dark data can contain sensitive information that is not adequately protected under existing data governance frameworks. Additionally, integrating insights gained from dark analytics into strategic decision-making processes poses a challenge for organizations that are not accustomed to data-driven culture.

How Are Technological Advances Shaping Dark Analytics?

Technological advances are critically shaping dark analytics by enhancing the ability to collect, store, process, and analyze unstructured data. AI and machine learning algorithms are particularly instrumental, providing the means to sift through and make sense of vast amounts of unstructured data quickly and accurately. Improvements in cloud computing infrastructure also support the scalability and accessibility of dark analytics tools, allowing even small and medium-sized enterprises to benefit from these advanced analytical capabilities. Furthermore, developments in cybersecurity are crucial for ensuring that the exploration of dark data does not compromise data integrity or privacy.

What Drives the Growth in the Dark Analytics Market?

The growth in the dark analytics market is driven by several factors, including the exponential increase in data generation, the competitive need for deeper insights into business operations, and the continuous advancements in AI and machine learning technologies. As organizations generate more complex data than ever, the demand for tools that can navigate this complexity and derive actionable insights is growing. Moreover, the strategic advantage gained from leveraging underutilized data is compelling companies across industries to invest in dark analytics capabilities. The trend towards digital transformation and the adoption of IoT devices, which contribute to the volume of dark data, also significantly fuels this market growth.

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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