데이터 분석 아웃소싱 시장 전망 : 시장 점유율 분석, 산업 동향 밑 통계, 성장 예측(2025-2030년)
Data Analytics Outsourcing - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2025 - 2030)
상품코드
:
1636593
리서치사
:
Mordor Intelligence Pvt Ltd
발행일
:
2025년 01월
페이지 정보
:
영문
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데이터 분석 아웃소싱 시장 규모는 2025년에 108억 9,000만 달러로 추정되며, 예측 기간(2025-2030년)의 연평균 성장율(CAGR)은 34.33%로, 2030년에는 476억 5,000만 달러에 달할 것으로 예측됩니다.
인공지능(AI) 및 머신러닝 기술은 데이터 분석의 여러 측면에서 인간을 대신해 대체되어, 그 결과 인간의 수작업이 덜 필요하게 되었습니다. 따라서 데이터 분석 아웃소싱의 본질은 기업이 해외 팀을 관리하는 방법보다는 인간이 어떻게 효율적으로 머신러닝 모델을 만들고 훈련할 수 있는지에 편향되어 있습니다.
주요 하이라이트
- IBM에 따르면 지난 2년간 전 세계 데이터의 90% 이상이 생성되었습니다. 인재 격차는 존재하지만, 분석 솔루션이 금융 서비스 산업과 소매업 등 다양한 분야에서 채택되고 있기 때문에 그 범위가 확대되고 있습니다. 예를 들어, 일용소비재(FMCG) 기업은 진단 분석이 부족하고, 실적이 좋지 않은 부분을 정확히 찾아내는 능력이나 정확한 판매 예측을 할 수 있는 역량이 부족하여 일관되지 않은 판매 성과로 어려움을 겪고 있는 것으로 지적되어 왔습니다.
- 제조업체는 빠른 인사이트를 얻기 위해 내부 데이터 분석을 확장하는 데 비용과 시간이 필요했고, 코로나19가 발생하기 전에 분석 아웃소싱으로 전환했으며, 많은 조직이 데이터 운영을 아웃소싱하고 있었는데, 이번 위기는 이러한 관행을 더욱 가속화했으며, 기업들은 IT 예산의 상당 부분을 사이버 보안 노력에 투자하고 있습니다. DataScience 블로그에 따르면 최근 설문조사에 따르면 기업 리더의 37%가 이미 IT 부서의 예산을 줄일 준비를 하고 있다고 답했습니다. 같은 연구에서 28%의 기업이 데이터 분석 프로그램 중 일부를 해외로 이전할 계획이라고 밝혔습니다.
- 대규모 데이터 생산으로 인해 기업들은 소비자 세분화, 각 카테고리 내 선호도 파악, 행동 변화에 대한 신속한 대응, 맞춤화 등의 인사이트를 찾고 있습니다. 인터넷 사용의 증가로 인해 기업들은 방대한 양의 정형 및 비정형 데이터에 액세스할 수 있게 되었습니다. 이러한 장점으로 인해 다국적 기업들은 이제 빅데이터를 실용적인 지식으로 평가하고 있습니다.
- 또한 이러한 기능은 빅데이터 수집 기능을 보완하고 확장성, 민첩성, 비용 효율적인 스토리지 옵션, 대규모 처리 능력에 대한 액세스와 같은 클라우드 기능에 내재되어 있기 때문에 클라우드 마이그레이션을 채택했습니다. 또한 클라우드 컴퓨팅 기술은 현재 널리 사용되고 있으며, 클라우드의 원활한 연결성은 이를 가능하게 하고 빅데이터 개발을 촉진합니다. Right Scale의 연례 클라우드 현황 보고서에 따르면 78%의 기업이 하이브리드 클라우드를 사용하는 반면, 퍼블릭 클라우드를 사용하는 기업은 19%에 불과합니다. 결과적으로 클라우드 기술의 발전은 관련 산업의 발전을 가속화하고 있습니다.
데이터 분석 아웃소싱 시장 동향
BFSI의 데이터 분석 아웃소싱 도입의 증가가 시장을 주도
- 은행 부문에서는 사이버 보안 강화부터 고객 일탈률 감소에 이르기까지 다양한 데이터 분석을 활용할 수 있습니다. 거래, 규제, 소셜 미디어의 관여 등, 외부 소스로부터의 데이터도, 은행이 액세스해, 처리 및 평가를 거친 후에 업무에 이용할 수 있습니다. 예를 들어, 캘리포니아 주 산타로사에 위치한 Redwood Credit Union은 소셜 데이터가 자동차 대출을 제공하는 데 소셜 데이터가 매우 중요하다는 사실을 발견했습니다. 이전에는 2년마다 자동차 대출 사전 승인을 연장할 때 회원의 신용 점수와 자동차 구매 이력을 고려했습니다. 하지만 곧 훨씬 더 신뢰할 수 있는 지표가 있다는 사실을 알게 되었고 사전 승인 빈도를 변경했습니다.
- 빅 데이터는 은행의 고객 대응과 간접 업무에 큰 영향을 미칩니다. 빅데이터는 거래가 무단일 가능성이나 신용위험을 초래할 가능성을 판단하는 등 위험관리 업무를 수행하는데 필수적입니다. 각 거래에 대해 데이터 분석 시스템은 신청자의 신용 기록, 과거의 대출 이용 상황, 과거의 신용 카드 이용 상황, 신용 기록의 특정 사항 등 수천 개의 변수를 조사할 수 있습니다. 이를 통해 은행 회원은 거래 상대방의 위험 측면에 대한 정보를 기반으로 예측을 할 수 있습니다. Bank of America의 기업 투자 그룹(CIG)은 약 950만 건의 모기지 채무 불이행 가능성을 데이터 분석법을 사용하여 계산하여 계산 시간을 96시간에서 4시간으로 단축했습니다.
- Financial Conduct Authority와 Bank of England는 지난해 데이터 수집 방식을 변경하려는 시도를 발표했습니다.이 백서에서는 향후 10년간 당국에 더 나은 데이터를 제공하는 동시에 기업의 부담을 줄이기 위해 데이터 수집을 크게 개선할 것을 제안하고 있습니다. 은행과 FCA의 데이터 수집 변경에 대한 비전 선언문에는 '비즈니스에 가장 낮은 비용으로 임무를 수행하는 데 필요한 데이터를 확보하는 것'이라는 목표가 잘 드러나 있습니다.
- 또한 ABA Conference for Community Bankers의 기간 동안 Bank of Botetourt, Farmers Bank of Appomattox, Select Bank & Trust의 3행은 벙커가 벙커를 위해 개발한 독자적인 데이터 분석 소프트웨어 플랫폼인 KlariVis의 채택을 발표 했습니다. KlariVis는 지역 금융기관의 획기적인 데이터를 찾아 액세스할 수 있게 함으로써 보다 전략적이고 지식이 풍부한 의사 결정을 가능하게 합니다. Select Bank & Trust와 같은 은행은 KlariVis가 실용적인 데이터를 자동으로 집계하고 편집하므로 예금, 대출, 수익 증가 등의 변수에 대한 더 나은 통찰력을 얻을 수 있습니다. 커뮤니티 뱅크는 데이터를 사용하여 전반적인 의사 결정을 내릴 수 있으며 현재 시장에서 경쟁자에게 큰 이점을 가질 수 있습니다.
아시아태평양이 가장 급성장할 전망
- 빅데이터 분석은 미래의 활동, 트렌드, 고객 행동을 예측하기 위해 빠르게 도입되고 있습니다. 빅데이터 분석은 기존 인사이트를 파악하고, 데이터 포인트와 세트 간의 연결을 생성하며, 데이터를 정리합니다. 이 분야의 주요 IT 기업과 분석 조직은 ML 관행을 확립하고 AI/ML 및 분석 모델을 강화하는 수직적 AI 솔루션을 만들고 있습니다.
- 증가하는 소셜 데이터에는 기존 분석 기법으로는 발견할 수 없는 숨겨진 패턴이 포함되어 있기 때문에 분석의 활용도가 높아져야 합니다. We Are Social에 따르면 지난해 중국과 미국의 소셜 네트워크 보급률은 각각 64.6%와 72.3%로, 분석이 필요한 데이터 생성량이 상당하다는 것을 보여줍니다. 이에 따라 각국의 기업들은 데이터 분석 아웃소싱을 선택하고 있습니다.
- TCS는 분석 서비스에서 20억 달러를 창출하고 인도는 분석 시장에서 최고 수익을 올리고 있습니다. TCS, Genpact, Wipro로 대표되는 India Inc.와 같은 기업들도 이 부문에 광범위하게 투자하여 이용 가능한 서비스의 폭을 넓히고 있습니다. 게다가 인도 분석 수익의 약 47%는 미국으로의 수출로 인한 반면, 2위 영국은 아웃소싱 수익 270억 달러 전체의 9.6%를 창출하고 있습니다.
- 중국에서는 현재 진행 중인 코로나19와의 전쟁을 비롯해 정부의 정책 결정을 지원하기 위해 광범위한 데이터 분석과 첨단 기술이 광범위하게 활용되고 있습니다. 고급 데이터 분석은 특히 후베이성 또는 기타 발병 지역을 출입한 개인을 대상으로 데이터 플랫폼을 기반으로 사람 이동 경로 지도를 생성하여 이들이 누구와 밀접 접촉했는지 파악하고, 지난 14일 동안 코로나 바이러스 양성 판정을 받은 사람들의 이동 경로를 추적했습니다. 이러한 결과를 바탕으로 지역 정부와 지역사회는 방어 조치를 취할 수 있었습니다.
데이터 분석 아웃소싱 산업 개요
데이터 분석 아웃소싱 시장은 대기업과 중소기업을 위한 비즈니스 프로세스 솔루션을 제공하는 다양한 벤더로 세분화되어 있습니다. 기업이 생성하는 빅데이터의 양이 증가함에 따라 기업 데이터 관리 및 데이터 인텔리전스 서비스를 제공하는 공급업체가 증가하고 있습니다. 시장의 기술적 진보도 기업에 지속 가능한 경쟁 우위를 가져오고 있으며, 시장에서는 여러 파트너십과 인수합병이 일어나고 있습니다.
- 2023년 6월에 비즈니스를 변화시키는 성과 제공에 주력하는 세계적인 전문 서비스 기업인 Genpact는 Google Cloud와 협업하여 실용적인 비즈니스 통찰을 추진하기 위한 생성형 AI 채용을 활용하는 등 기업이 인공지능(AI) 전략을 가속화할 수 있도록 지원한다고 발표했습니다.
기타 혜택
- 엑셀 형식 시장 예측(ME) 시트
- 3개월간의 애널리스트 지원
목차
제1장 서론
제2장 조사 방법
제3장 주요 요약
제4장 시장 역학
- 시장 개요
- COVID-19가 시장에 미치는 영향
- 산업의 매력 - Porter's Five Forces 분석
- 공급기업의 협상력
- 소비자의 협상력
- 신규 참가업체의 위협
- 경쟁 기업간 경쟁 관계의 강도
- 대체품의 위협
- 산업 밸류체인 분석
- 시장 성장 촉진요인
- 생성되는 데이터의 양과 유형 증가
- BFSI에서의 데이터 분석 아웃소싱의 채택 증가
- 시장의 과제
제5장 시장 세분화
- 유형
- CRM 분석
- 공급망 분석
- 리스크 분석
- 재무 분석
- 기타
- 최종 사용자 산업
- 소매
- 자동차
- 제조업
- BFSI
- IT 및 통신
- 석유 및 가스
- 기타
- 지역
- 북미
- 유럽
- 아시아태평양
- 남미
- 중동 및 아프리카
제6장 경쟁 구도
- 기업 프로파일
- Accenture PLC
- Capgemini SE
- Cognizant Technology Solutions Corp.
- Genpact Ltd.
- Gramener
- IBM Corporation
- Infosys Ltd.
- Mu Sigma Inc.
- Opera Solutions LLC
- Tata Consultancy Services Ltd.
- Wipro Ltd.
- WNS Global Services Private Limited
- ZS Associates Inc.
- 벤더 랭킹 분석
제7장 투자 분석과 전망
HBR
영문 목차
The Data Analytics Outsourcing Market size is estimated at USD 10.89 billion in 2025, and is expected to reach USD 47.65 billion by 2030, at a CAGR of 34.33% during the forecast period (2025-2030).
Artificial Intelligence (AI)/Machine Learning technology has replaced humans in many aspects of data analytics, thus, requiring less input from human manual work. Therefore, the nature of data analytics outsourcing skews toward how humans can effectively create and train a machine learning model rather than how businesses could manage an offshore team.
Key Highlights
- According to IBM, the last two years have created over 90% of the world's data. And while there is a talent gap, analytics solutions are expanding because they are being accepted by a variety of sectors, including BFSI and retail, to mention a few. For instance, it has been noted that FMCG firms struggle with inconsistent sales performance due to a lack of diagnostic analytics, the ability to pinpoint what terrible bad performance is, or the capacity to produce precise sales forecasts.
- The manufacturer needed money and time to expand internal data analytics to gain quick insight, they turned to analytics outsourcing before the COVID-19 outbreak, and many organizations were outsourcing their data operations; the crisis accelerated this practice even further-additionally, businesses investing a significant portion of their IT budgets in cybersecurity initiatives. DataScience blog reports that a recent survey revealed that 37% of corporate leaders claimed they were already preparing to reduce the budgets for their IT departments. The same study discovered that 28% of companies want to relocate some of their data analytics programs overseas.
- Large-scale data production has prompted businesses to look for insights, including consumer segmentation, understanding of preferences within each category, staying up to speed with changes in behavior, and customization. Due to increased internet usage, organizations have access to a vast amount of structured and unstructured data. Due to these advantages, multinational corporations now have their big data evaluated for practical knowledge.
- Adoption also included cloud migration because these capabilities complement the ability to gather Big Data and are intrinsic to cloud features like scalability, agility, cost-effective storage options, and access to massive processing power. In addition, cloud computing technology is now widely used, and the cloud's seamless connectivity makes it available and encourages the development of Big Data Byce to the annual State of the Cloud Report from Right Scale, 78% of firms use hybrid cloud, compared to 19% who use public cloud. Consequently, the development of cloud technology is accelerating the development of the industry under investigation.
Data Analytics Outsourcing Market Trends
Increasing Adoption of Data Analytics Outsourcing in BFSI is Driving the Market
- In the banking sector, data analytics may be used for various things, from enhancing cybersecurity to lowering customer attrition. Even more data from external sources, such as trade, regulatory, and social media involvement, can be accessed by banks and used for their operations after being processed and evaluated. For instance, Redwood Credit Union in Santa Rosa, California, discovered that social data was crucial for providing auto loans. It previously considered a member's credit score and history of auto purchases when extending preapproval for such loans every two years. It soon learned that there was a far more trustworthy indicator and changed how frequently preapprovals were granted.
- Big Data has a tremendous impact on banks' customer-facing and back-of-house activities. It is essential for performing risk management tasks, which include determining the probability that a given transaction will be fraudulent or pose a credit risk. For each transaction, data analytics systems can examine thousands of variables, such as applicants' credit histories, prior loan activity, past credit card activity, or specific things in their credit histories. This enables bank employees to make informed forecasts about interactions' risk aspects. The default likelihood of roughly 9.5 million mortgages was calculated by Bank of America's Corporate Investment Group (CIG) using a data analytics method, cutting the computation time from 96 to 4 hours.
- The Financial Conduct Authority and the Bank of England updated the public on their attempts to alter data collection last year. The paper suggests significant data collection advancements over the following ten years to give authorities better data while lessening the strain on businesses. The vision statement for modifying data collection from the Bank and FCA best captures this goal: "that they get the data they need to perform their mission, at the lowest possible cost to the business.
- Additionally, during the ABA Conference for Community Bankers, the Bank of Botetourt, Farmers Bank of Appomattox, and Select Bank & Trust announced their selection of KlariVis, a unique and exclusive data analytics software platform created by bankers for bankers. By locating and making accessible community financial institutions' revolutionary data, KlariVis enables them to make more strategic and knowledgeable decisions. Banks like Select Bank & Trust benefit from better and immediate insight into variables like deposit, loan, and revenue growth because of KlariVis' automatic compilation and aggregation of actionable data. Community banks may use data to drive decisions across the board, giving them a significant edge over rivals in the current market.
Asia-Pacific Region is Expected to Witness Fastest Growth
- Big Data analytics is being rapidly adopted to predict future activity, trends, and customer behaviors. Big Data analytics identifies existing insights, creates connections between data points and sets, and cleans the data. Major IT companies and analytics organizations in the area are establishing ML practices and creating vertically-specific AI solutions, which AI/ML and analytical models reinforce.
- Growing usage of analytics is necessary since the data from rising social penetration contains hidden patterns that can't be found using conventional analytics techniques. We Are Social reports that the active social network penetration in China and the US last year was 64.6% and 72.3%, respectively, demonstrating a significant volume of data generation necessitating analytics. Businesses nationwide are encouraged by this to choose data analytics outsourcing.
- With TCS producing USD 2 billion from analytics services, India has been the analytics market's top revenue producer. Companies like India Inc., led by TCS, Genpact, and Wipro, also invest extensively in this field, broadening the services available. Additionally, about 47% of India's analytics revenues come from exports to the US, whereas the UK, which is in second place, generates 9.6% of its overall USD 27 billion in outsourcing revenue.
- Extensive data analysis and high-tech were extensively employed in China to assist governmental policy decisions, including the ongoing battle against COVID-19. Advanced data analytics generated a path map for people flow based on the data platform, specifically for individuals who entered and exited Hubei Province or other outbreak areas to determine who these individuals had been in close contact with; these maps followed the movement of those who had tested positive for the coronavirus in the previous 14 days. The local government and community could implement defensive measures because of these findings.
Data Analytics Outsourcing Industry Overview
The Data Analytics Outsourcing Market is fragmented, with various vendors providing business process solutions for big companies and SMEs. As the amount of big data enterprises generate increases, more vendors are contacted to manage enterprise data and provide data intelligence services. Technological advancements in the market are also bringing sustainable competitive advantages to companies, and the market is also witnessing multiple partnerships and mergers.
- June 2023 - Genpact, a global professional services firm focused on delivering outcomes that transform businesses, announced it is working with Google Cloud to help businesses accelerate artificial intelligence (AI) strategies, including taking advantage of generative AI's adoption to drive actionable business insights.
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 Impact of COVID-19 on the market
- 4.3 Industry Attractiveness - Porter's Five Forces Analysis
- 4.3.1 Bargaining Power of Suppliers
- 4.3.2 Bargaining Power of Consumers
- 4.3.3 Threat of New Entrants
- 4.3.4 Intensity of Competitive Rivalry
- 4.3.5 Threat of Substitute Products
- 4.4 Industry Value Chain Analysis
- 4.5 Market Drivers
- 4.5.1 Increasing Volume and Variety of Data being Generated are the Major Driving Factors for this Industry
- 4.5.2 Increasing Adoption of Data Analytics Outsourcing in BFSI
- 4.6 Market Challenges
- 4.6.1 Lack of Skilled Professionals
5 MARKET SEGMENTATION
- 5.1 Type
- 5.1.1 CRM Analytics
- 5.1.2 Supply Chain Analytics
- 5.1.3 Risk Analytics
- 5.1.4 Financial Analytics
- 5.1.5 Other Types
- 5.2 End-user Industry
- 5.2.1 Retail
- 5.2.2 Automotive
- 5.2.3 Manufacturing
- 5.2.4 BFSI
- 5.2.5 IT and Telecom
- 5.2.6 Oil & Gas
- 5.2.7 Other End-user Industries
- 5.3 Geography
- 5.3.1 North America
- 5.3.2 Europe
- 5.3.3 Asia Pacific
- 5.3.4 South America
- 5.3.5 Middle East and Africa
6 COMPETITIVE LANDSCAPE
- 6.1 Company Profiles
- 6.1.1 Accenture PLC
- 6.1.2 Capgemini SE
- 6.1.3 Cognizant Technology Solutions Corp.
- 6.1.4 Genpact Ltd.
- 6.1.5 Gramener
- 6.1.6 IBM Corporation
- 6.1.7 Infosys Ltd.
- 6.1.8 Mu Sigma Inc.
- 6.1.9 Opera Solutions LLC
- 6.1.10 Tata Consultancy Services Ltd.
- 6.1.11 Wipro Ltd.
- 6.1.12 WNS Global Services Private Limited
- 6.1.13 ZS Associates Inc.
- 6.2 Vendor Ranking Analysis
7 INVESTMENT ANALYSIS AND FUTURE OUTLOOK
관련자료
