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데이터 수익화 시장 규모, 점유율, 동향 분석 리포트 : 조직 규모별, 방법별, 업계별, 컴포넌트별, 지역별, 부문별 예측(2024-2030년)
Data Monetization Market Size, Share & Trends Analysis Report By Organization Size, By Method, By Vertical, By Component, By Region, And Segment Forecasts, 2024 - 2030
상품코드 : 1493437
리서치사 : Grand View Research
발행일 : 2024년 05월
페이지 정보 : 영문 125 Pages
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한글목차

데이터 수익화 시장 성장과 동향 :

Grand View Research, Inc.의 최신 리포트에 따르면 세계의 데이터 수익화 시장 규모는 2030년까지 160억 5,000만 달러에 달하며, 예측 기간 중 CAGR은 25.8%를 기록할 것으로 예측됩니다.

데이터 수익화는 여러 조직이 매출을 늘리기 위해 사용하는 전략입니다. 정량화 가능한 경제적 이익을 얻기 위해 데이터를 활용하는 과정입니다. 데이터 수익화에는 직접적 데이터 수익화와 간접적 데이터 수익화 두 가지 유형이 있습니다.

기업이 데이터를 활용해 새로운 고객과 비즈니스 기회를 발견하는 데이터 수익화 방법에는 여러 가지가 있습니다. 이러한 데이터 수익화 방법론에는 서비스형 데이터, 서비스형 인사이트, 서비스형 분석 플랫폼, 임베디드 애널리틱스 등이 있습니다. 서비스형 분석 플랫폼은 일관된 트리거/경고와 함께 클라우드 상의 데이터에 대한 실시간 액세스를 제공하기 때문에 큰 성장이 예상됩니다.

데이터 수익화는 데이터 중심 원칙의 선구자가 될 수 있게 해주기 때문에 여러 브랜드에 촉매제가 될 것으로 예상됩니다. 데이터 수익화는 기업의 새로운 수입원을 창출할 수 있습니다. 또한 전체 영업 비용과 일반 비용의 절감을 촉진하고 매출 향상을 위한 적절한 조치를 취할 수 있게 합니다. 일부 최종 사용 산업은 데이터 매출 창출의 이점을 활용하고 있으며, 더 많은 산업이 데이터 매출 창출을 목표로 하고 있습니다.

예를 들어 소매업과 관광업계에서는 데이터 수익화를 통해 지오펜싱과 지오타깃팅이 가능해집니다. 헬스케어 분야, 정부 및 광고 대행사에서는 밀도 계획과 교통 흐름을 확보할 수 있습니다. 마찬가지로, 신용카드 회사나 금융기관은 부정사용을 탐지할 수 있습니다. 또한 스마트 타깃팅, 사물인터넷(IoT), 디지털 광고주 및 브랜드 광고주를 위한 클릭스트림 인사이트 등 다양한 기업을 위한 서비스를 제공합니다. 이러한 요인들은 예측 기간 중 시장 성장의 원동력이 될 것으로 예상됩니다.

그러나 데이터 보안 및 프라이버시, 데이터 구조의 복잡성, 다양한 규제 정책 등의 요인이 예측 기간 중 시장 성장을 저해할 것으로 예상됩니다. 그럼에도 불구하고, 데이터 수익화는 위험을 식별 및 완화하고, 컴플라이언스를 개선하며, 계획 및 의사결정을 간소화하고, 시장에서 경쟁 우위를 창출할 수 있습니다. 데이터 수익화는 시장 저해 요인을 크게 가려주고, 기업이 적절한 조치를 취할 수 있도록 돕습니다.

데이터 수익화 시장 보고서 하이라이트

목차

제1장 조사 방법과 범위

제2장 주요 요약

제3장 데이터 수익화 변수, 동향, 범위

제4장 데이터 수익화 : 방법 추정·동향 분석

제5장 데이터 수익화 : 조직 규모 추정·동향 분석

제6장 데이터 수익화 : 수직 추정·동향 분석

제7장 데이터 수익화 : 컴포넌트 추정·동향 분석

제8장 데이터 수익화 시장 : 지역 추정·동향 분석

제9장 경쟁 구도

KSA
영문 목차

영문목차

Data Monetization Market Growth & Trends:

The global data monetization market size is expected to reach USD 16.05 billion by 2030, registering a CAGR of 25.8% during the forecast period, according to a new report by Grand View Research, Inc. Data monetization is a strategy used by several organizations to increase their revenue. It is the process of utilizing data to obtain quantifiable economic benefits. There are two types of data monetization techniques, direct data monetization, and indirect data monetization.

There are several types of data monetization methods wherein organizations use data to discover new customers and business opportunities. These data monetization methods are data as a service, insight as a service, analytics-enabled platform as service, and embedded analytics. The analytics-enabled platform as a service method is anticipated to witness significant growth as it provides real-time access to data on the cloud along with consistent triggers/alerts.

Data monetization is expected to be a catalyst for several brands as it enables them towards becoming a pioneer in data-driven principles. It creates new revenue streams for organizations. Additionally, it also promotes companies to reduce operating costs and overall general expenses and enables them to take adequate actions in improving their sales. Several end-use industries have leveraged the benefits of data monetization, and many more are moving towards data monetization.

For instance, data monetization offers geofencing and geotargeting in the retail and tourism industries. For the healthcare sector, government, and advertisement agencies, it ensures density planning and traffic flow. Similarly, it provides fraud detection for credit card companies and financial institutes. It offers smart targeting, Internet of Things (IoT), click-stream insights for digital and brand advertisers, and several other companies. Such factors are anticipated to power market growth over the forecast period.

However, factors such as data security and privacy, rising complexities in data structures, and varying regulatory policies are anticipated to hinder the market growth over the forecast period. Nevertheless, data monetization is capable of identifying and mitigating risk, improving compliance, streamlining planning and decision making, and creating a competitive advantage in the market. It has significantly shadowed market hindering factors and has enabled organizations to take adequate measures.

Data Monetization Market Report Highlights:

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope

Chapter 2. Executive Summary

Chapter 3. Data Monetization Variables, Trends, & Scope

Chapter 4. Data Monetization: Method Estimates & Trend Analysis

Chapter 5. Data Monetization: Organization Size Estimates & Trend Analysis

Chapter 6. Data Monetization: Vertical Estimates & Trend Analysis

Chapter 7. Data Monetization: Component Estimates & Trend Analysis

Chapter 8. Data Monetization Market: Regional Estimates & Trend Analysis

Chapter 9. Competitive Landscape

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