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세계의 BDaaS(Big Data-as-a-Service) 시장
Big Data-as-a-Service (BDaaS)
상품코드 : 1766915
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2025년 07월
페이지 정보 : 영문 409 Pages
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한글목차

BDaaS(Big Data-as-a-Service) 세계 시장은 2030년까지 2,478억 달러에 달할 전망

2024년에 653억 달러로 추정되는 BDaaS(Big Data-as-a-Service) 세계 시장은 2024년부터 2030년까지 CAGR 24.9%로 성장하여 2030년에는 2,478억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 보고서에서 분석하고 있는 부문 중 하나인 솔루션은 CAGR 23.9%를 기록하며 분석 기간 종료시에는 1,418억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 서비스 분야의 성장률은 분석 기간 CAGR로 26.4%로 추정됩니다.

미국 시장은 추정 163억 달러, 중국은 CAGR 31.4%로 성장 예측

미국의 BDaaS(Big Data-as-a-Service) 시장은 2024년에 163억 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제 대국인 중국은 2030년까지 702억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년 CAGR은 31.4%를 기록할 것으로 예상됩니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있고, 분석 기간 동안 CAGR은 각각 18.5%와 21.6%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 20.2%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 BDaaS(Big Data-as-a-Service) 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

BDaaS(Big Data-as-a-Service)가 데이터 관리를 혁신하는 이유는 무엇일까?

BDaaS(Big Data-as-a-Service)는 온프레미스 인프라 및 데이터 과학 전문 지식에 대한 대규모 투자 없이도 방대하고 복잡한 데이터세트를 활용할 수 있게함으로써 기업의 데이터 관리 방식을 변화시키고 있습니다. 처리 및 분석에 대한 요구를 타사 제공업체에 아웃소싱할 수 있으며, 사내에서 이러한 시스템을 유지하기 위한 운영 및 재정적 부담 없이 최첨단 데이터 기술에 접근할 수 있습니다. 이러한 변화는 다양한 소스로부터 방대하고 지속적으로 증가하는 데이터세트를 다루는 기업에게 특히 유용합니다. BDaaS 제공업체는 데이터 인프라의 물류 문제보다 핵심 비즈니스 기능에 리소스를 집중할 수 있도록 데이터 운영을 수요에 따라 확장 또는 축소할 수 있기 때문입니다. 를 포함한 다양한 도구와 서비스를 제공하여 최소한의 설정 및 유지보수 요구사항으로 원시 데이터를 실행 가능한 인사이트으로 전환할 수 있도록 지원합니다. BDaaS는 높은 설정 비용과 기술적 복잡성 등 빅데이터와 관련된 기존의 진입장벽을 제거함으로써 고급 분석에 대한 접근을 민주화하고 있습니다. 이러한 변화는 모든 규모의 기업이 데이터 기반 의사결정, 패턴 식별 및 예측 모델링을 통해 데이터 중심 시장에서 경쟁력을 확보할 수 있도록 돕습니다.

BDaaS는 어떻게 비즈니스의 민첩성과 효율성을 향상시킬 수 있을까?

BDaaS는 강력한 데이터 처리 및 분석 기능에 대한 온디맨드 액세스를 제공함으로써 비즈니스 민첩성과 운영 효율성을 높이고, 기업이 변화하는 데이터 요구에 신속하게 대응할 수 있도록 지원합니다. 고가의 고정 데이터 인프라에 투자하는 대신, 기업은 실시간 수요에 맞춰 확장 가능한 컴퓨팅 리소스에 액세스하여 일상적인 업무 분석부터 계절별 데이터 급증 및 예기치 못한 데이터 급증에 대응할 수 있습니다. 이러한 자원 관리의 탄력성을 통해 기업은 데이터 기반 프로젝트를 더 빠르게 시작하고, 변화하는 시장 환경에 적응하며, 기존 사내 시스템보다 더 빠르게 정보에 입각한 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있습니다. 및 팀 간 상호 작용을 간소화하는 협업 도구와 인터페이스를 제공하며, 동기화된 데이터 인사이트에 의존하는 부서 간 팀에 특히 유용합니다. 또 다른 장점은 많은 BDaaS 제공업체들이 사전 구축된 머신러닝 모델과 관리형 분석 서비스를 제공함으로써 데이터 사이언스 전문 팀이 없는 기업도 고급 분석 기능을 활용할 수 있다는 점입니다. BDaaS는 대규모 인프라 투자 없이도 고급 데이터 도구에 대한 원활한 액세스를 제공함으로써 기업이 비용 효율성을 유지하면서 업무 유연성을 높이고, 인사이트 확보 시간을 단축하고, 시장 기회와 과제에 더 빠르게 대응할 수 있도록 돕습니다.

BDaaS 도입에 따른 과제는 무엇인가?

이러한 장점에도 불구하고, BDaaS 도입은 특히 보안, 데이터 통합, 잠재적인 벤더 종속성 등의 문제를 야기할 수 있으며, BDaaS를 도입하는 기업의 주요 관심사 중 하나는 기밀 정보가 공급자의 클라우드 환경 내 오프사이트에 저장되는 경우가 많기 때문에 데이터 보안입니다. 데이터 보안입니다. 특히 의료 및 금융과 같이 민감한 정보를 다루는 산업에서 데이터 프라이버시 보장은 GDPR, CCPA, HIPAA와 같은 엄격한 규제를 준수하기 위해 필수적인 요소입니다. 아웃소싱 환경에서의 데이터 유출 및 무단 액세스의 위험은 조직이 BDaaS 제공업체를 신중하게 검토하고 최고 수준의 보안 표준을 준수하는지 확인해야 함을 의미합니다. 또한, 많은 기업들이 벤더 종속(vendor lock-in)의 위험에 직면하고 있으며, 특정 BDaaS 공급자의 생태계에 의존하게 되어 비즈니스 요구사항이 변경될 경우 공급자를 변경하는 것이 비용적으로나 기술적으로 어려워지고 있습니다. 실시간 데이터가 빈번하게 발생하는 기업의 경우, 데이터 전송 지연은 성능 및 사용자 경험에 영향을 미칠 수 있습니다. 또한 BDaaS 솔루션을 도입할 때 직원들이 새로운 도구, 워크플로우, 분석 모델에 익숙해져야 하기 때문에 학습 곡선이 발생할 수 있습니다. 또한, 기존 시스템 및 워크플로우와 BDaaS를 통합할 때 원활한 데이터 교환과 일관성을 보장하기 위해 상당한 조정이 필요할 수도 있습니다. 이러한 문제들은 적절한 BDaaS 제공업체를 선택하고 보안, 확장성, 통합 고려사항을 포함한 종합적인 도입 전략을 수립하는 것이 중요하다는 점을 강조합니다.

BDaaS(Big Data-as-a-Service) 시장의 성장 원동력은?

BDaaS(Big Data-as-a-Service) 시장의 성장은 데이터 양의 급격한 증가, 고급 분석에 대한 수요 증가, 확장 가능하고 비용 효율적인 데이터 솔루션에 대한 요구 증가 등 몇 가지 중요한 요인에 의해 이루어지고 있습니다. 각 분야에서 디지털 전환이 가속화되면서 기업들은 IoT 기기, E-Commerce 거래, 소셜 미디어, 고객과의 상호작용 등 다양한 소스에서 방대한 양의 데이터를 생성하고 있습니다. 이러한 데이터의 폭발적인 증가는 대규모로 정보를 저장, 처리, 분석할 수 있는 솔루션에 대한 수요를 창출하고, 인프라에 대한 대규모 투자 없이 빅데이터를 관리하고자 하는 기업에게 BDaaS는 매력적인 선택이 되고 있습니다. 데이터센터를 유지하거나 전담 데이터 팀을 구성할 필요가 없기 때문에 비용 효율성이 중요한 동력이 되고 있으며, 설비 투자와 지속적인 운영 비용을 절감할 수 있습니다. 클라우드 컴퓨팅의 부상도 BDaaS 도입에 박차를 가하고 있으며, 클라우드 플랫폼은 빅데이터의 역동적인 요구사항에 대응하는 데 필요한 확장성과 유연성을 제공하고 있습니다. 인프라뿐만 아니라 BDaaS를 통해 기업은 사내 전문 지식 없이도 인공지능, 머신러닝과 같은 고급 분석 기능을 구현할 수 있습니다. 또한, BDaaS 제공업체는 일반적으로 플랫폼에 내장된 컴플라이언스 및 보안 기능을 제공하여 기업이 GDPR 및 HIPAA와 같은 규제 표준을 보다 쉽게 준수할 수 있도록 돕습니다. 또한, 소비자의 데이터 프라이버시에 대한 인식과 관심이 높아짐에 따라 기업들은 데이터 보호를 최우선 과제로 삼고 있으며, 이는 강력한 보안 조치를 제공하는 BDaaS 솔루션에 대한 추가 투자를 촉진하고 있습니다. 이러한 요인들로 인해 BDaaS 시장은 꾸준히 성장하고 있습니다. 빅데이터의 힘과 잠재력을 활용하기 위해 각 산업 분야의 기업들이 효율적이고 유연한 데이터 솔루션을 요구하고 있기 때문입니다.

부문

구성요소(솔루션, 서비스), 디플로이먼트(퍼블릭 클라우드, 프라이빗 클라우드, 하이브리드 클라우드), 업계별(BFSI, IT 및 통신, 제조, 정부, 소매, 헬스케어 및 생명과학, 기타 업계)

조사 대상 기업 사례

AI 통합

Global Industry Analysts는 검증된 전문가 컨텐츠와 AI 툴을 통해 시장 정보와 경쟁 정보를 혁신하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 LLM 및 업계 고유의 SLM을 조회하는 일반적인 규범에 따르는 대신 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 방대한 양의 기업, 제품/서비스, 시장 데이터 등 세계 전문가가 선별한 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다.

관세 영향 계수

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

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

ksm
영문 목차

영문목차

Global Big Data-as-a-Service (BDaaS) Market to Reach US$247.8 Billion by 2030

The global market for Big Data-as-a-Service (BDaaS) estimated at US$65.3 Billion in the year 2024, is expected to reach US$247.8 Billion by 2030, growing at a CAGR of 24.9% over the analysis period 2024-2030. Solutions, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 23.9% CAGR and reach US$141.8 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Services segment is estimated at 26.4% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$16.3 Billion While China is Forecast to Grow at 31.4% CAGR

The Big Data-as-a-Service (BDaaS) market in the U.S. is estimated at US$16.3 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$70.2 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 31.4% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 18.5% and 21.6% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 20.2% CAGR.

Global Big Data-as-a-Service (BDaaS) Market - Key Trends and Drivers Summarized

Why Is Big Data-as-a-Service Transforming Data Management?

Big Data-as-a-Service (BDaaS) is transforming how companies approach data management, enabling them to leverage vast and complex datasets without having to invest heavily in on-premises infrastructure or specialized data science expertise. Through BDaaS, businesses can outsource storage, processing, and analytics needs to third-party providers, granting them access to cutting-edge data technology without the operational and financial strain of maintaining these systems internally. This shift is particularly valuable for enterprises dealing with massive, continuously growing datasets from varied sources, as it allows them to scale data operations up or down based on demand and focus their resources on core business functions rather than the logistical challenges of data infrastructure. BDaaS providers offer a suite of tools and services, including data storage, high-speed processing, and machine learning-driven analytics, enabling companies to turn raw data into actionable insights with minimal setup and maintenance requirements. By removing many of the traditional entry barriers associated with Big Data, such as high setup costs and technical complexity, BDaaS is democratizing access to advanced analytics. This shift is empowering companies of all sizes to make data-driven decisions, identify patterns, and create predictive models, fostering a competitive edge in an increasingly data-centric market.

How Does BDaaS Enhance Business Agility and Efficiency?

BDaaS enhances business agility and operational efficiency by offering on-demand access to powerful data processing and analytics capabilities, allowing companies to respond rapidly to changing data needs. Instead of investing in expensive and fixed data infrastructure, organizations can now access scalable computing resources that adjust to real-time demands, supporting everything from daily operational analysis to handling seasonal spikes or unforeseen surges in data activity. This elasticity in resource management enables companies to launch data-driven projects more quickly, adapt to shifting market conditions, and make informed, data-backed decisions faster than with traditional, in-house systems. BDaaS platforms also provide collaborative tools and interfaces that streamline data sharing and team interactions, which is especially valuable for cross-functional teams relying on synchronized data insights. Another advantage is that many BDaaS providers offer pre-built machine learning models and managed analytics services, allowing businesses without dedicated data science teams to leverage sophisticated analysis capabilities. By removing the need for heavy infrastructure investments and providing seamless access to advanced data tools, BDaaS is making it possible for organizations to enhance their operational flexibility, reduce time-to-insight, and react more quickly to market opportunities and challenges, all while maintaining cost-efficiency.

What Challenges Come with Implementing BDaaS?

Despite its advantages, implementing BDaaS can present challenges, particularly around security, data integration, and potential vendor dependency. One of the primary concerns for companies adopting BDaaS is data security, as sensitive information is often stored off-site within the provider’s cloud environment. Ensuring data privacy, particularly for industries dealing with highly sensitive information like healthcare or finance, can be complex and is essential for compliance with stringent regulations like GDPR, CCPA, and HIPAA. The risk of data breaches or unauthorized access in outsourced environments means that organizations must carefully vet BDaaS providers to ensure they adhere to the highest security standards. Additionally, many businesses face the risk of vendor lock-in, where they become dependent on a particular BDaaS provider’s ecosystem, making it costly and technically difficult to switch providers should business needs change. Another challenge lies in latency and data transfer speeds; for companies dealing with high-frequency, real-time data, delays in data transfer can impact performance and user experience. There can also be a learning curve when implementing BDaaS solutions, as staff may need to familiarize themselves with new tools, workflows, and analytics models. Moreover, integrating BDaaS with existing systems and workflows can require substantial adjustments to ensure seamless data exchange and consistency. These challenges highlight the importance of selecting the right BDaaS provider and developing a comprehensive implementation strategy that includes security, scalability, and integration considerations.

What Drives the Growth of the Big Data-as-a-Service Market?

The growth in the Big Data-as-a-Service market is driven by several key factors, including the exponential increase in data volumes, an escalating demand for advanced analytics, and a growing need for scalable, cost-effective data solutions. As digital transformation accelerates across sectors, companies are generating vast quantities of data from a multitude of sources, such as IoT devices, e-commerce transactions, social media, and customer interactions. This explosion of data creates a demand for solutions that can store, process, and analyze information at scale, making BDaaS an attractive option for businesses seeking to manage Big Data without extensive investments in infrastructure. Cost efficiency is a significant driver, as BDaaS eliminates the need for organizations to maintain in-house data centers or build dedicated data teams, reducing both capital expenditure and ongoing operational costs. The rise of cloud computing has also fueled BDaaS adoption, with cloud platforms offering the scalability and flexibility needed to handle Big Data’s dynamic requirements. Beyond infrastructure, BDaaS enables companies to implement sophisticated analytics capabilities, including artificial intelligence and machine learning, without the need for specialized in-house expertise, a valuable asset for organizations aiming to leverage predictive insights and automation to gain a competitive advantage. Moreover, BDaaS providers typically offer compliance and security features built into their platforms, helping companies adhere to regulatory standards like GDPR and HIPAA with greater ease. Additionally, as consumers become more aware of and concerned with data privacy, businesses are motivated to prioritize data protection, driving further investment in BDaaS solutions that offer robust security measures. Collectively, these drivers are fueling a robust expansion in the BDaaS market, as companies across industries seek efficient and flexible data solutions to harness the growing power and potential of Big Data.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Big Data-as-a-Service (BDaaS) market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Component (Solutions, Services); Deployment (Public Cloud, Private Cloud, Hybrid Cloud); Vertical (BFSI, IT & Telecom, Manufacturing, Government, Retail, Healthcare & Life Sciences, Other Verticals)

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.

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TABLE OF CONTENTS

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II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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