자율형 데이터 플랫폼 : 시장 점유율 분석, 업계 동향과 통계, 성장 예측(2024-2029년)
Autonomous Data Platform - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2024 - 2029)
상품코드:1435869
리서치사:Mordor Intelligence
발행일:2024년 02월
페이지 정보:영문
라이선스 & 가격 (부가세 별도)
ㅁ Add-on 가능: 고객의 요청에 따라 일정한 범위 내에서 Customization이 가능합니다. 자세한 사항은 문의해 주시기 바랍니다.
ㅁ 보고서에 따라 최신 정보로 업데이트하여 보내드립니다. 배송기일은 문의해 주시기 바랍니다.
한글목차
자율형 데이터 플랫폼 시장 규모는 2024년에 17억 7,000만 달러로 추정되고 2029년까지 44억 6,000만 달러에 달할 것으로 예측되고 있으며, 예측 기간(2024-2029년) 중 20.33%의 CAGR로 성장합니다.
인지 컴퓨팅 기술과 고급 분석의 도입이 증가하고 복잡하고 비정형화된 데이터의 양이 증가하면서 시장 성장을 주도하고 있습니다. 전 세계에서 사람들은 향후 수년간 발전할 정보를 교환하고 있습니다. Domo Inc.는 2020년 말까지 지구상의 모든 사람에 대해 초당 1.7MB의 데이터가 생성될 것으로 추정하고 있습니다. 또한 중소기업의 자율 데이터 플랫폼에 대한 수요 증가와 클라우드 기술 도입의 가속화는 이 시장의 성장을 결정짓는 요인으로 작용하고 있습니다.
주요 하이라이트
빅데이터는 오늘날 기업이 널리 사용하는 기술 중 하나로 밝혀졌습니다. 자율 데이터 플랫폼은 빅데이터 인프라를 제어하고 최적화합니다. Salesforce의 최신 쇼핑 지수에 따르면 디지털 상거래는 2018년 4분기에 전년 동기 대비 13% 성장했으며, 2020년까지 소매 E-Commerce 매출은 4조 달러 이상에 달할 것으로 예상됩니다. 미국 인구 조사국의 보고서에 따르면 87% 2019년 디지털 채널에서 검색을 시작한 미국 고객의 비율은 전년도 71%에서 증가했습니다. 이를 위해서는 클라우드의 빅데이터 서비스 활용을 강화해야 합니다.
기술이 가져다주는 이점으로 인해 클라우드 컴퓨팅의 도입이 가속화되고 있습니다. 포브스(Forbes)에 따르면 클라우드 컴퓨팅 시장은 2020년까지 1,600억 달러 규모로 성장하여 19%의 성장률을 나타낼 것으로 예상됩니다. 클라우드 기반 도입은 예측 기간 중 큰 폭의 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 클라우드 플랫폼이 제공하는 협업, 확장성, 비용 효율성이 강화되면서 클라우드 기반 자율형 데이터 플랫폼에 대한 수요가 증가할 것으로 예상됩니다.
인터넷의 보급으로 인해 장비와 자율적인 데이터 툴의 수가 증가합니다. 이러한 데이터 증가의 주요 이유는 인터넷에 있습니다. Cisco VNI 보고서에 따르면 2022년 인터넷 가입자는 약 48억 명으로 전 세계 인구의 60%를 나타낼 것으로 예상됩니다. Cisco VNI Global IP Traffic Forecast에 따르면 데이터 소비 증가의 또 다른 중요한 요인은 전 세계 평균 Wi-Fi 속도 증가로, 아시아태평양에서는 2022년에 2017년에 비해 2배 이상 증가할 것으로 예상됩니다.
그러나 복잡한 분석 프로세스, 숙련되고 훈련된 전문가 부족, 품질 및 안전 동기화 유지와 관련된 문제가 이 시장의 성장을 제한하는 요인으로 작용하고 있습니다. 또한 인지 컴퓨팅 기술의 인기가 높아지고 고급 분석에 대한 수요가 증가함에 따라 시장 성장에 충분한 기회를 제공합니다.
빅데이터 분석 산업, 나아가 자율형 데이터 플랫폼 시장에 대한 COVID-19의 영향의 성장을 가속하는 주요 요인은 디지털 혁신에 대한 수요 증가, 분석에 대한 투자 증가, 원격 서비스 및 위치 데이터에 대한 수요 증가, 실제 데이터에 대한 수요 증가 등입니다. 수요 증가입니다. 시간 정보는 COVID-19의 확산을 추적하고 모니터링합니다.
특히 COVID-19 팬데믹 상황에서 이러한 인텔리전스를 거의 실시간으로 추출, 시각화, 실행해야 할 필요성이 점점 더 미션 크리티컬한 목표가 되고 있으며, 이는 감염 확산을 막고 기업의 생존을 지원하기 위한 노력에 힘을 실어주고 있습니다.
자율형 데이터 플랫폼 시장 동향
소매업은 큰 폭의 성장세를 기록할 것으로 예상
인터넷 사용이 증가함에 따라 소매 업계는 고객 중심으로 변화하고 있습니다. 기술의 발전은 이 산업에서도 소비자 행동의 변화를 가속화하고 있습니다. 그 결과, 자율 데이터 플랫폼은 소매 업계의 중요한 부분으로 자리 잡았고, 소매업체들이 치열한 경쟁 시장에서 고객 충성도를 높일 수 있도록 돕고 있습니다. 이 플랫폼은 소매업체가 고객의 쇼핑 여정을 실시간으로 추적하는 데 도움이 되며, 소매업체가 고객의 요구와 요구 사항을 이해하고 이에 대응할 수 있도록 돕습니다.
빅데이터는 AI를 강화하기 때문에 AI는 앞으로도 소매 및 소비재 산업에 계속 진출할 것입니다. 전 세계 많은 빅데이터 기업은 마케팅 담당자, 소매업체, E-Commerce 기업의 데이터 관리를 지원하여 고객 참여를 개인화하고, 재고를 예측하고, 지역내 고객을 세분화할 수 있다고 주장하고 있습니다.
MapR Technologies는 소매업체가 E-Commerce, POS(Point of Sale) 시스템, 클릭 스트림 데이터, 이메일, 소셜미디어, 전화, 이메일, 소셜미디어, 전화 등 다양한 온라인 및 오프라인 고객 데이터를 저장, 통합, 분석할 수 있도록 지원하는 자율형 데이터 플랫폼을 제공합니다. 플랫폼을 제공합니다. 센터 레코드 - 모든 것이 하나의 중앙 저장소에 있습니다. 월마트는 디지털 혁신을 경험하고 있습니다. 현재 세계에서 가장 큰 규모의 프라이빗 클라우드 시스템을 개발 중이며, 시간당 2.5페타바이트의 데이터를 관리할 수 있는 것으로 알려져 있습니다.
IBM에 따르면 소매업체의 62%가 빅데이터 사용이 경쟁 우위를 가져다 준다고 답했습니다. 업계는 예측 기간 중 빅데이터 기술 채택이 크게 증가하여 자율 데이터 플랫폼 시장 성장에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상하고 있습니다.
소매 업계는 다양한 소스에서 구조화된 데이터와 비정형 데이터를 포함한 다양한 유형의 데이터를 실시간으로 수집할 수 있는 강력한 자율 데이터 플랫폼이 필요합니다. 업계가 직면한 중요한 과제에는 옴니채널 경험과 소비자 실시간 추적에 대한 요구가 포함됩니다. 자율 데이터 플랫폼과 서비스는 이러한 과제에 효율적으로 대응하는 데 도움이 되기 때문에 향후 수년간 소매업체들의 채택이 증가할 것으로 예상됩니다.
북미가 가장 큰 시장 점유율을 차지
북미에서 인터넷과 모바일 기기의 광범위한 보급은 기업이 이 지역의 채널 파트너, 고객 및 기타 이해관계자들과 접촉할 수 있는 가능성을 열어주었습니다. 비즈니스 파트너 및 고객과 연결하고 고객의 비즈니스 요구에 따라 맞춤형 컨텐츠를 제공하기 위한 모바일 장비 및 소셜미디어 플랫폼의 보급으로 기업은 자율 데이터 플랫폼 및 서비스를 채택하게 되었습니다. 도입하고 있습니다.
미국 다국적 기업인 인텔은 빅데이터에서 의미 있는 가치를 발견했습니다. 이 회사는 빅데이터를 활용하여 칩을 더 빠르게 개발하고, 제조 결함을 인식하고, 보안 위협에 대한 정보를 제공합니다. 빅데이터를 통해 인텔은 예측 분석을 용이하게 하고 품질을 향상시키면서 품질 보증 지출을 약 3,000만 달러 절감할 수 있었습니다. 백악관도 빅데이터 프로젝트에 약 2억 달러를 투자하고 있습니다. 또한 이 국가에는 조사 대상 시장에 대한 전문가가 많으며, 예측 기간 중 성장할 잠재력이 큽니다.
미국 소매업체의 성장은 공급망 관리에 대한 투자를 촉진할 것으로 예상되며, 고객 경험을 개선하기 위해 열심히 노력하고 있습니다. 빅데이터 용도과 자율 데이터 플랫폼은 두 가지를 모두 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 미국 상무부가 발표 한 분기별 E-Commerce 통계에 따르면 고객은 2019년미국 판매자와 온라인으로 6,017억 5 ,000만 달러를 지출하여 전년도 5,236억 4 ,000만 달러에서 14.9% 증가하여 온라인 매출이보고된 2018년보다 더 높은 성장률을 기록했습니다. 보고된 2018년보다 높은 성장률입니다. 상무부는 전년 대비 13.6% 증가했다고 밝혔습니다. 이에 따라 미국 소매업체들의 빅데이터 사용, 나아가 자율 데이터 플랫폼의 사용도 크게 증가할 것으로 예상됩니다.
기업은 머신러닝 기술 기반 소프트웨어 및 서비스를 사용하여 가장 신뢰할 수 있는 최종사용자 경험을 제공하고 최고의 서비스를 제공하는 데 중점을 두고 있습니다. 그들은 자율 데이터 플랫폼을 활용하여 고객 관련 데이터를 분석하여 고객의 구매 행동, 계절적 수요, 제품 수요와 같은 매개 변수를 찾습니다. 독립적인 데이터 플랫폼의 출현으로 마케팅 담당자는 다양한 소스의 고객 데이터를 하나의 플랫폼에서 중앙 집중식으로 관리할 수 있으며, 통합 작업에 소요되는 시간을 절약할 수 있습니다.
자율형 데이터 플랫폼 산업 개요
자율형 데이터 플랫폼 시장에는 IBM, Microsoft, Teradata Corporation 등 시장을 독점하고 있는 주요 레거시 기업이 집중되어 있습니다. 기업은 직원과 고객의 데이터 프라이버시와 관리에 대한 우려로 인해 신규 시장 진출기업보다 기존 벤더를 더 신뢰합니다. 데이터 급증으로 인해 Oracle, 맵알, AWS와 같은 데이터 관리 플랫폼 업체들은 IT 팀의 프로세스 간소화 및 관리를 지원하는 자율 데이터 플랫폼의 개발 및 설계를 추진하고 있습니다. 자율 데이터 플랫폼 제공 업체들은 시장 범위를 확장하고 새로운 시장에서의 입지를 강화하기 위해 서로 경쟁하고 있습니다.
2020년 6월 - 선도적인 파이썬 데이터 사이언스 플랫폼 프로바이더인 아나콘다(Anaconda, Inc.)와 IBM 왓슨(IBM Watson)이 기업의 AI 오픈소스 기술 도입을 간소화하기 위한 새로운 파트너십을 발표했습니다. 양사는 협력을 통해 혁신을 촉진하고 많은 기업이 직면한 AI 및 데이터 과학 기술 격차를 해소하기 위해 협력할 계획입니다. Anaconda Team Edition 리포지토리는 IBM Cloud Pak for Data의 IBM Watson Studio와 통합되어 조직이 모든 클라우드에서 AI 오픈소스 기술 도입을 더 잘 관리하고 가속화할 수 있도록 지원합니다.
2020년 2월 - Oracle은 Oracle 클라우드 데이터 사이언스 플랫폼(Oracle Cloud Data Science Platform)의 가용성을 발표했습니다. 그 핵심은 Oracle Cloud Infrastructure Data Science로, 기업이 머신러닝 모델을 공동으로 구축, 교육, 관리 및 배포하여 데이터 과학 프로젝트의 성공을 촉진할 수 있도록 지원하는 Oracle Cloud Infrastructure Data Science, 공유 프로젝트, 모델 카탈로그, 팀 보안 정책, 재현성, 감사 가능성 등을 제공합니다.
기타 혜택
엑셀 형식의 시장 예측(ME) 시트
3개월간의 애널리스트 지원
목차
제1장 서론
조사의 전제조건과 시장의 정의
조사 범위
제2장 조사 방법
제3장 주요 요약
제4장 시장 역학
시장 개요
시장 촉진요인
인지컴퓨팅 테크놀러지와 첨단 분석의 채택 확대
상호 접속된 디바이스와 소셜미디어의 경이로운 성장에 의한 비구조화 데이터의 양 증대
시장 억제요인
숙련 전문가 서비스를 필요로 하는 복잡한 분석 프로세스
업계의 매력 - Porter's Five Forces 분석
신규 진출업체의 위협
구매자의 교섭력
공급 기업의 교섭력
대체품의 위협
경쟁 기업간 경쟁의 강도
업계의 밸류체인 분석
COVID-19가 자율형 데이터 플랫폼 시장에 미치는 영향의 분석
제5장 시장 세분화
조직 규모별
대기업
중소기업
도입 유형별
퍼블릭 클라우드
프라이빗 클라우드
하이브리드 클라우드
최종사용자 업종별
BFSI
헬스케어와 생명과학
소매 및 소비재
미디어와 통신
기타 최종사용자 업종(정부기관, 제조업)
지역
북미
유럽
아시아태평양
라틴아메리카
중동 및 아프리카
제6장 경쟁 구도
기업 개요
Oracle Corporation
International Business Machines Corporation
Amazon Web Services
Teradata Corporation
Qubole Inc
MapR Technologies, Inc.
Alteryx Inc.
Ataccama Corporation
Cloudera, Inc.
Gemini Data Inc.
Datrium, Inc.
Denodo Technologies
Paxata, Inc.
Zaloni Inc.
제7장 투자 분석
제8장 시장 기회와 향후 동향
KSA
영문 목차
영문목차
The Autonomous Data Platform Market size is estimated at USD 1.77 billion in 2024, and is expected to reach USD 4.46 billion by 2029, growing at a CAGR of 20.33% during the forecast period (2024-2029).
The growing adoption of cognitive computing technology and advanced analytics as well as the rising volume of complex and unstructured data drive market growth. Across the world, people are swapping information that is going to develop in the coming years. Domo Inc. estimated that 1.7MB of data will be created every second for every person on earth by 2020 end. Additionally, rising demand for autonomous data platforms from SMEs and accelerating adoption of cloud technology are the determinants for the growth of this market.
Key Highlights
Big Data has turned out to be one of the widespread technologies being utilized by companies today. An autonomous data platform controls and optimizes the big data infrastructure. According to the most contemporary Shopping Index of Salesforce, digital commerce grew at a rate of 13% year-over-year in Q4 2018, and projected retail e-commerce sales exceeding USD 4 trillion through 2020. The US Census Bureau reported that 87% of the US customers began their hunt in digital channels in 2019, up from 71% the previous year. This calls for enhanced use of big data services for the cloud.
Owing to the advantages the technology grants, cloud computing is witnessing an accelerated development in its adoption. According to Forbes, the market for cloud computing will increase to USD 160 billion by 2020, achieving a growth rate of 19%. Cloud-based deployment anticipated to have meaningful growth during the forecast period. Enhanced collaboration, Scalability, and cost-effectiveness offered by the cloud platform are expected to encourage the demand for cloud-based autonomous data platforms.
The propagation of the Internet will feed this increase in the number of devices and autonomous data tool. The Internet happens to the principal reason for this growth in data. According to the Cisco VNI report, there will be about 4.8 billion internet subscribers in 2022, 60% of the global population. According to Cisco VNI Global IP Traffic Forecast, the other significant factor for the increase in consumption of data will be the rise in global average Wi-Fi speeds that are exacted to more than double in Asia-Pacific in 2022 as compared to 2017.
However, complicated analytical process, lack of skilled and trained professional, and problem associated with the maintaining sync between quality and safety acts as a restricting factor for this market growth. Moreover, growing popularity of cognitive computing technology and the increasing need for advanced analytics will provide adequate opportunities for the growth of the market.
The principal factors driving the growth of COVID-19 impact on the Big Data Analytics industry and hence Autonomous Data Platform Market are increasing demand for digital transformation, increased investments in analytics, growing demand for remote services and location data, and increasing need for real-time information track and monitor the COVID-19 spread.
Especially during the COVID-19 pandemic - including efforts to contain its spread and help businesses stay afloat - the need to extract, visualize, and execute this intelligence in near-real-time is increasingly becoming a mission-critical objective, thus giving a boost to the Autonomous Data Platform Market.
Autonomous Data Platform Market Trends
Retail Vertical is Expected to Register a Significant Growth
With the growing use of the Internet, the retail vertical has become more customer-centric. Advancements in technologies have also made this vertical witness the accelerated changes in consumers' behavior. Consequently, the autonomous data platform has become an essential part of the retail vertical, assisting retailers to attain improved customer loyalty in the highly competitive market. The platform helps retailers track customers' shopping journeys in real-time, thus enabling retailers to understand and address their customers' needs and requirements.
Big data powers AI, and so it follows that AI would continue to find its way into the retail & consumer goods industry. Many big data companies globally claim to assist marketers, retailers, and eCommerce companies in managing their data so that it would allow them to personalize customer engagement, forecast inventory, and segment customers in the region.
MapR Technologies is offering an Autonomous Data Platform, which helps retailers store, integrate, and analyze the wide variety of online and offline customer data e-commerce transactions, point of sale (POS) systems, clickstream data, email, social media, and call center records - all in one central repository. Walmart is experiencing a digital transformation. It is in the process of developing the world's most extensive private cloud system, which is supposed to have the capacity to manage 2.5 petabytes of data every hour.
According to IBM, 62% of retailers report that the use of Big Data is giving them a competitive advantage. It is expected that the industry will witness significant growth in the adoption of Big Data technology over the forecast period, thereby positively impacting the Autonomous Data Platform market's growth.
The retail sector needs a strong autonomous data platform to collect different data types, including structured and unstructured, from various sources in real-time. The significant challenges faced by this vertical include the demand for omnichannel experience and the tracking of consumers in real-time. As autonomous data platforms and services help efficiently address these challenges, their adoption by retailers is expected to increase in the coming years.
North America to Hold the Largest Market Share
The extensive penetration of the Internet and mobile devices in North America has created possibilities for enterprises to reach out to channel partners, clients, and other stakeholders in the region. The widespread use of mobile devices and social media platforms to connect with business partners and clients for giving customized content as per the business necessities of clients has prompted businesses to embrace autonomous data platforms and services.
American multinational corporation, Intel is finding meaningful value in big data. The firm uses big data to develop chips quicker, recognize manufacturing glitches, and inform about security threats. By adopting Big Data, the firm has been able to facilitate predictive analysis and save around USD 30 million on its Quality Assurance spend while still increasing quality. The White House has also invested around USD 200 million in big data projects. The country also has a huge number of professionals in the studied market, which offers a vast potential to grow over the forecast period.
The US retailer's growth is expected to foster their investment in the supply chain management and are rigorously trying to enhance the customer experience. Big data applications and Autonomous data platform can help them in achieving both. Customers spent USD 601.75 billion online with U.S. merchants in 2019, up 14.9% from USD 523.64 billion the prior year, according to the U.S. Department of Commerce quarterly ecommerce figures released, and that was a higher growth rate than 2018, when online sales reported by the Commerce Department rose 13.6% year over year. As a result, the use of big data and hence Autonomous data platform is also expected to rise significantly among the US retailers.
Companies focus on offering the most reliable end-user experience and providing the best services by using machine-learning technology-based software and services. They leverage the autonomous data platform to analyze customer-related data and to find parameters such as customers' buying behavior, seasonal demand, and product demand. With the advent of independent data platforms, marketers can centralize customers' data from different sources at one platform, thereby saving hours of integration work.
Autonomous Data Platform Industry Overview
The Autonomous Data Platform Market is concentrated with major legacy players dominating the market like IBM, Microsoft, and Teradata Corporation. Since companies are concerned regarding the privacy and management of their employee/customer data, they trust established vendors more rather than new entrants. The proliferation of data has pushed data management platform vendors, such as Oracle, MapR, and AWS, to develop and design autonomous data platforms that help IT teams simplify and manage processes. The autonomous data platform providers are competing with each other to expand their market coverage and increase their presence in newer markets.
June 2020 - Anaconda, Inc. provider of the leading Python data science platform and IBM Watson announced a new collaboration to help simplify enterprise adoption of AI open-source technologies. By working together, the two companies plan to help fuel innovation and address the AI and data science skills gap that many enterprises face. Anaconda Team Edition repository will be integrated with IBM Watson Studio on IBM Cloud Pak for Data, enabling organizations to better govern and speed the deployment of AI open-source technologies across any cloud.
Feb 2020 - Oracle announced the availability of the Oracle Cloud Data Science Platform. At the core is Oracle Cloud Infrastructure Data Science, helping enterprises to collaboratively build, train, manage and deploy machine learning models to increase the success of data science projects, helping improve the effectiveness of data science teams with capabilities like shared projects, model catalogs, team security policies, reproducibility and auditability.
Additional Benefits:
The market estimate (ME) sheet in Excel format
3 months of analyst support
TABLE OF CONTENTS
1 INTRODUCTION
1.1 Study Assumptions and Market Definition
1.2 Scope of the Study
2 RESEARCH METHODOLOGY
3 EXECUTIVE SUMMARY
4 MARKET DYNAMICS
4.1 Market Overview
4.2 Market Drivers
4.2.1 Growing Adoption of Cognitive Computing Technology and Advanced Analytics
4.2.2 Expanding Volume of Unstructured Data Due to the Phenomenal Growth of Interconnected Devices and Social Media
4.3 Market Restraints
4.3.1 Complex Analytical Process Requiring Skilled Professionals Services
4.4 Industry Attractiveness - Porter's Five Force Analysis
4.4.1 Threat of New Entrants
4.4.2 Bargaining Power of Buyers/Consumers
4.4.3 Bargaining Power of Suppliers
4.4.4 Threat of Substitute Products
4.4.5 Intensity of Competitive Rivalry
4.5 Industry Value Chain Analysis
4.6 Analysis on the impact of COVID-19 on the Autonomous Data Platform Market
5 MARKET SEGMENTATION
5.1 By Organization Size
5.1.1 Large Enterprises
5.1.2 Small and Medium-Sized Enterprise
5.2 By Deployment Type
5.2.1 Public Cloud
5.2.2 Private Cloud
5.2.3 Hybrid Cloud
5.3 By End-user Vertical
5.3.1 BFSI
5.3.2 Healthcare and Life Sciences
5.3.3 Retail and Consumer Goods
5.3.4 Media and Telecommunication
5.3.5 Other End-User Verticals (Government, Manufacturing)
