시장보고서 | 연간정보서비스 | 맞춤형시장조사 | 메일링 | 샘플 요청 목록
세계의 크라우드소스 데이터 수집 시장
Crowd Sourced Data Collection
상품코드 : 1758132
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 06월
페이지 정보 : 영문 281 Pages
 라이선스 & 가격 (부가세 별도)
US $ 5,850 ￦ 8,460,000
PDF & Excel (Single User License) help
PDF & Excel 보고서를 1명만 이용할 수 있는 라이선스입니다. 파일 내 텍스트의 복사 및 붙여넣기는 가능하지만, 표/그래프 등은 복사할 수 없습니다. 인쇄는 1회 가능하며, 인쇄물의 이용범위는 파일 이용범위와 동일합니다.
US $ 17,550 ￦ 25,382,000
PDF & Excel (Global License to Company and its Fully-owned Subsidiaries) help
PDF & Excel 보고서를 동일 기업 및 100% 자회사의 모든 분이 이용하실 수 있는 라이선스입니다. 인쇄는 1인당 1회 가능하며, 인쇄물의 이용범위는 파일 이용범위와 동일합니다.


한글목차

세계의 크라우드소스 데이터 수집 시장은 2030년까지 25억 달러에 도달

2024년에 12억 달러로 추정되는 세계의 크라우드소스 데이터 수집 시장은 2024-2030년에 CAGR 12.9%로 성장하며, 2030년에는 25억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 리포트에서 분석한 부문의 하나인 오픈 서비스 플랫폼은 CAGR 14.4%를 기록하며, 분석 기간 종료시에는 17억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 매니지드 서비스 플랫폼 부문의 성장률은 분석 기간 중 CAGR 9.7%로 추정됩니다.

미국 시장은 추정 3억 2,310만 달러, 중국은 CAGR 17.5%로 성장 예측

미국의 크라우드소스 데이터 수집 시장은 2024년에 3억 2,310만 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제대국인 중국은 2030년까지 5억 2,560만 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년의 CAGR은 17.5%입니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 중 CAGR은 각각 9.3%와 11.6%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 10.3%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 크라우드소싱형 데이터 수집 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

디지털 경제에서 클라우드 기반 데이터 수집이 전략적으로 중요한 이유는 무엇인가?

클라우드 소스를 통한 데이터 수집은 다양한 용도의 대규모 실시간 데이터세트를 생성하기 위한 중요한 방법으로 빠르게 부상하고 있습니다. 도시 계획 및 환경 모니터링, 소매 분석 및 AI 학습에 이르기까지 조직은 다양하고 역동적인 정보를 얻기 위해 분산형 데이터 기여자(종종 스마트폰과 센서를 장착한 일상적인 사용자)를 활용하고 있습니다. 이러한 분산형 모델은 보다 풍부하고, 장소에 특화된, 시간에 구애받지 않는 데이터 수집을 가능하게 하며, 기존의 현장 조사나 중앙 집중식 모니터링 시스템에 필요한 비용과 시간의 일부만 소요되는 경우가 많습니다.

크라우드소싱 데이터의 전략적 가치는 규모, 세분성, 맥락적 연관성에 있습니다. 이를 통해 사회 행동, 소비 동향, 인프라 성능, 자연 현상 등을 보다 신속하고 종합적으로 파악할 수 있습니다. 크라우드소싱은 또한 개인이 자발적으로 데이터를 제공할 수 있도록 함으로써 시민 과학 프로젝트, 재난 대응 활동, 소셜굿 구상에 힘을 실어주고 있습니다. 또한 커넥티드 디바이스와 앱 기반 인터페이스의 확산으로 사용자 참여가 더욱 원활해지면서 일반 소비자가 제품 설계, 정책 수립, 서비스 최적화에 의미 있는 영향을 미치는 데이터 생산자로 변모하고 있습니다.

클라우드 소스 데이터 모델 채택을 가속화하는 기술은 무엇인가?

모바일 연결, 클라우드 컴퓨팅, 지역적 위치 정보 서비스, AI의 발전은 크라우드 소싱을 통한 데이터 수집을 촉진하고 있으며, GPS, 가속도계, 카메라 기능이 내장된 모바일 앱은 사용자가 실시간 데이터를 수집하고 전송할 수 있는 주요인터페이스가 되었습니다. 인터페이스가 되고 있습니다. 이러한 플랫폼은 종종 데이터 입력 과정을 통해 사용자를 안내하는 직관적인 UI/UX 기능을 내장하고 있습니다. 교통 패턴 태깅, 소매 경험 리뷰, 환경 위험 보고, 머신러닝 데이터세트를 위한 이미지 주석 달기 등이 있습니다.

클라우드 플랫폼은 수천, 수백만 명의 기여자로부터 들어오는 데이터 스트림의 확장 가능한 저장, 통합 및 분석을 가능하게 하는 처리의 중추 역할을 하며, AI 및 머신러닝 알고리즘은 패턴을 식별하고, 입력을 검증하고, 노이즈를 필터링하여 이 데이터의 가치를 더욱 높입니다. 이 데이터의 가치를 더욱 높입니다. 블록체인은 투명성, 소유권 귀속, 기여자에 대한 소액결제 기반 인센티브를 보장함으로써 이 생태계에 진입하기 시작했습니다. 또한 API와 오픈 데이터 프로토콜은 상호 운용성을 촉진하고, 클라우드 소스 데이터를 기업 및 정부의 분석 워크플로우에 쉽게 통합할 수 있도록 지원합니다.

분야와 용도를 초월한 이용 사례는 어떻게 확대되고 있는가?

크라우드소싱 데이터의 활용은 상업 및 공공 분야 모두에서 빠르게 확대되고 있습니다. 교통 분야에서는 실시간 교통 모니터 및 차량 공유 플랫폼과 같은 앱이 사용자 생성 데이터에 의존하여 교통 체증에 대한 최신 정보, 경로 최적화 및 서비스 가용성을 제공합니다. 소매업 및 시장 조사에서 브랜드는 소비자 피드백, 진열대 배치 데이터, 매장내 행동에 대한 인사이트를 스마트폰을 통해 고객으로부터 직접 수집합니다. 환경 기관은 시민 신고 툴을 사용하여 대기 질 매핑, 외래종 추적, 불법 투기 감지 등을 수행합니다. 도시 개발에서는 참여형 매핑과 인프라 상태 보고를 통해 도시 계획가가 정보에 입각한 의사결정을 내릴 수 있도록 돕고 있습니다.

하이테크 분야에서는 자연 언어 처리, 얼굴 인식, 컴퓨터 비전과 같은 AI 알고리즘을 훈련하는 데 있으며, 크라우드 소싱 데이터가 필수적입니다. 여기에는 이미지 라벨링, 음성 전사, 물체 감지 등이 포함되며, 모든 작업은 전 세계 수천 명의 마이크로 태스커에게 분산되어 있습니다. 긴급 상황이나 자연재해가 발생했을 때, 크라우드 소스 입력에 의존하는 플랫폼은 실시간 위기 지도를 작성하는 데 사용되어 대응자들이 피해 지역, 봉쇄된 도로, 긴급한 의료 수요를 파악하는 데 도움을 주고 있습니다. 이러한 이용 사례는 영향력이 큰 영역에서 크라우드소싱 데이터의 적응성과 가치를 강조하고 있습니다.

클라우드 기반 데이터 수집 시장의 성장 촉진요인은 무엇인가?

크라우드소싱 데이터 수집 시장의 성장은 기술적, 운영적, 전략적 요인이 복합적으로 작용하고 있습니다. 커넥티드 디바이스, 특히 스마트폰의 폭발적인 보급으로 인해 기여자의 저변이 크게 확대되어 확장 가능한 데이터 수집이 더욱 친숙하고 비용 효율적일 수 있게 되었습니다. 크라우드소싱은 속도와 지역적 다양성을 통해 이를 가능하게 합니다.

AI 모델 개발에 있으며, 대규모 주석이 달린 데이터세트에 대한 의존도가 높아짐에 따라 기업은 사내 데이터 라벨링에 대한 대안으로 크라우드소싱을 채택하고 있습니다. 넷째, 디지털 협업에 대한 신뢰가 높아지고, 긱 기반 참여 모델이 등장하면서 더 많은 사용자가 데이터 수집 작업에 참여하게 되었습니다. 마지막으로 하이퍼로컬 인텔리전스, 개인화, 시민 참여에 대한 관심이 높아지면서 분산된 인간 센서의 집단적 입력을 활용하는 플랫폼에 비옥한 토양이 조성되고 있습니다. 이러한 요인들을 종합하면 크라우드소싱을 통한 데이터 수집을 위한 견고한 생태계가 조성되어 조직이 정보를 인식하고, 생성하고, 활용하는 방식을 재정의하고 있습니다.

부문

플랫폼(오픈 서비스 플랫폼, 매니지드 서비스 플랫폼); 최종 사용(헬스케어 최종 사용, 교육 최종 사용, 비영리 조직 최종 사용, IT & 통신 최종 사용, 미디어 최종 사용)

조사 대상 기업의 예(주목 41사)

AI 통합

우리는 유효한 전문가 컨텐츠와 AI 툴에 의해 시장 정보와 경쟁 정보를 변혁하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 일반적인 LLM 및 업계별 SLM 쿼리에 따르는 대신에, 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 대량 기업, 제품/서비스, 시장 데이터 등 전 세계 전문가로부터 수집한 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다.

관세 영향 계수

Global Industry Analysts는 본사의 국가, 제조거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기반으로 기업의 경쟁력 변화를 예측했습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 수입원가(COGS) 증가, 수익성 감소, 공급망 재편 등 미시적 및 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사들에게 영향을 미칠 것으로 예측됩니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 개요

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSA
영문 목차

영문목차

Global Crowd Sourced Data Collection Market to Reach US$2.5 Billion by 2030

The global market for Crowd Sourced Data Collection estimated at US$1.2 Billion in the year 2024, is expected to reach US$2.5 Billion by 2030, growing at a CAGR of 12.9% over the analysis period 2024-2030. Open Service Platform, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 14.4% CAGR and reach US$1.7 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Managed Service Platform segment is estimated at 9.7% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$323.1 Million While China is Forecast to Grow at 17.5% CAGR

The Crowd Sourced Data Collection market in the U.S. is estimated at US$323.1 Million in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$525.6 Million by the year 2030 trailing a CAGR of 17.5% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 9.3% and 11.6% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 10.3% CAGR.

Global Crowd-Sourced Data Collection Market - Key Trends & Drivers Summarized

Why Is Crowd-Sourced Data Collection Gaining Strategic Importance in the Digital Economy?

Crowd-sourced data collection has rapidly emerged as a critical method for generating large-scale, real-time datasets across a wide range of applications. From urban planning and environmental monitoring to retail analytics and AI training, organizations are increasingly tapping into distributed data contributors-often everyday users equipped with smartphones or sensors-to capture diverse and dynamic information. This decentralized model enables richer, location-specific, and time-sensitive data collection, often at a fraction of the cost and time required by traditional field surveys or centralized monitoring systems.

The strategic value of crowd-sourced data lies in its scale, granularity, and contextual relevance. It allows institutions to map social behavior, consumer trends, infrastructure performance, and natural phenomena with greater responsiveness and inclusivity. Crowd-sourcing is also fueling citizen science projects, disaster response efforts, and social good initiatives by empowering individuals to contribute data voluntarily. Moreover, with the proliferation of connected devices and app-based interfaces, user participation is becoming more seamless, turning ordinary consumers into data producers with meaningful impact on product design, policy formulation, and service optimization.

What Technologies Are Accelerating the Adoption of Crowd-Sourced Data Models?

The advancement of mobile connectivity, cloud computing, geolocation services, and AI has been instrumental in propelling crowd-sourced data collection. Mobile apps embedded with GPS, accelerometers, and camera functions are the primary interface through which users capture and transmit real-time data. These platforms often incorporate intuitive UI/UX features that guide contributors through data entry processes-be it tagging traffic patterns, reviewing retail experiences, reporting environmental hazards, or annotating images for machine learning datasets.

Cloud platforms serve as the processing backbone, enabling scalable storage, integration, and analytics of incoming data streams from thousands or even millions of contributors. AI and machine learning algorithms further enhance the value of this data by identifying patterns, validating inputs, and filtering noise. Blockchain is also beginning to make inroads into this ecosystem by ensuring transparency, ownership attribution, and micropayment-based incentives for contributors. Additionally, APIs and open-data protocols facilitate interoperability, allowing crowd-sourced data to be easily integrated with enterprise or governmental analytics workflows.

How Are Use Cases Expanding Across Sectors and Applications?

The use of crowd-sourced data is growing rapidly across both commercial and public sector domains. In transportation, apps like real-time traffic monitors and rideshare platforms rely on user-generated data to provide congestion updates, route optimization, and service availability. In retail and market research, brands gather consumer feedback, shelf placement data, or in-store behavior insights directly from customers via smartphones. Environmental agencies use citizen reporting tools to map air quality, track invasive species, or detect illegal dumping. In urban development, participatory mapping and infrastructure condition reporting are helping city planners make informed decisions.

In the tech sector, crowd-sourced data is essential for training AI algorithms in natural language processing, facial recognition, and computer vision. This includes image labeling, speech transcription, and object detection-all tasks distributed to thousands of microtaskers across the globe. During emergencies or natural disasters, platforms relying on crowd-sourced inputs have been used to create real-time crisis maps that assist responders in identifying affected zones, blocked roads, and urgent medical needs. These use cases highlight the adaptability and value of crowd-sourced data across high-impact domains.

What Are the Primary Drivers of Growth in the Crowd-Sourced Data Collection Market?

The growth in the crowd-sourced data collection market is driven by several interlinked technological, operational, and strategic factors. The explosion of connected devices, especially smartphones, has expanded the contributor base exponentially, making scalable data collection more accessible and cost-effective. Organizations across industries are under pressure to access real-time insights for competitive agility, which crowd-sourcing enables with speed and geographical diversity.

Increasing reliance on large, annotated datasets for AI model development is pushing companies to adopt crowd-sourcing as a viable alternative to in-house data labeling. Fourth, growing trust in digital collaboration and the emergence of gig-based participation models are encouraging more users to engage in data collection tasks-often incentivized through gamification, rewards, or social impact metrics. Lastly, rising emphasis on hyperlocal intelligence, personalization, and citizen engagement is creating fertile ground for platforms that harness the collective input of distributed human sensors. These factors, collectively, are fostering a robust ecosystem for crowd-sourced data collection, redefining how organizations perceive, generate, and utilize information.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Crowd Sourced Data Collection market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Platform (Open Service Platform, Managed Service Platform); End-Use (Healthcare End-Use, Education End-Use, Non-Profit Organization End-Use, IT & Telecom End-Use, Media End-Use)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; Spain; Russia; and Rest of Europe); Asia-Pacific (Australia; India; South Korea; and Rest of Asia-Pacific); Latin America (Argentina; Brazil; Mexico; and Rest of Latin America); Middle East (Iran; Israel; Saudi Arabia; United Arab Emirates; and Rest of Middle East); and Africa.

Select Competitors (Total 41 Featured) -

AI INTEGRATIONS

We're transforming market and competitive intelligence with validated expert content and AI tools.

Instead of following the general norm of querying LLMs and Industry-specific SLMs, we built repositories of content curated from domain experts worldwide including video transcripts, blogs, search engines research, and massive amounts of enterprise, product/service, and market data.

TARIFF IMPACT FACTOR

Our new release incorporates impact of tariffs on geographical markets as we predict a shift in competitiveness of companies based on HQ country, manufacturing base, exports and imports (finished goods and OEM). This intricate and multifaceted market reality will impact competitors by increasing the Cost of Goods Sold (COGS), reducing profitability, reconfiguring supply chains, amongst other micro and macro market dynamics.

TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

(주)글로벌인포메이션 02-2025-2992 kr-info@giikorea.co.kr
ⓒ Copyright Global Information, Inc. All rights reserved.
PC버전 보기