빅데이터 기술 시장 전망 : 시장 점유율 분석, 산업 동향 및 통계, 성장 예측(2025-2030년)
Big Data Technology - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2025 - 2030)
상품코드
:
1639494
리서치사
:
Mordor Intelligence Pvt Ltd
발행일
:
2025년 01월
페이지 정보
:
영문
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빅데이터 기술 시장 규모는 2025년에 2,342억 7,000만 달러로 추정되며, 예측기간(2025-2030년)의 연평균 성장율(CAGR)은 9.91%로, 2030년에는 3,757억 6,000만 달러에 달할 것으로 예측됩니다.
주요 하이라이트
- 빅 데이터 기술은 소프트웨어 유틸리티로 정의됩니다. 이 기술은 주로 대규모 데이터 세트와 매우 복잡한 구조의 거대한 집합에서 정보를 분석, 처리 및 추출하도록 설계되었습니다.
- 새로운 기술, 기기, 통신의 발전으로 인해 생성되는 데이터의 양은 매년 빠르게 증가하고 있습니다. 빅데이터 기술 및 서비스 시장은 지속적으로 증가하는 정형 및 비정형 데이터를 평가하여 향후 의사 결정 과정에 활용할 수 있는 실행 가능한 인사이트에 대한 수요에 의해 주도되고 있습니다.
- 자동차 부문은 산업용 IoT와 M2M 연결의 부상으로 4차 산업혁명에 대비할 수 있는 입지를 다지고 있습니다. 로봇, 센서, 바코드 리더기, RFID는 이제 이 분야의 공장 현장에서 흔히 볼 수 있습니다. 이러한 기기로 인해 데이터 생성 지점이 급격하게 증가했습니다.
- 소비자 가전 비즈니스에서는 공급과 수요 요인이 중요한 역할을 합니다. 이 산업 분야는 빅 데이터 분석의 혜택을 크게 받아 푸시 마켓 전략에서 풀 마켓 전략으로 전환할 수 있었습니다.
- 게다가 생성되고 저장되는 엄청난 양의 데이터는 외부 또는 내부자에 의한 해킹과 변조에 취약합니다. 이는 저장된 데이터의 안전을 위협할 수 있습니다. 빅데이터 기술 공급업체의 평판이 위험에 처할 수 있으며, 이는 곧바로 영향을 미치게 됩니다.
빅데이터 기술 시장 동향
시장을 독점하는 소매업
- 빅데이터 기술과 고급 분석을 통해 소매 업계는 큰 변화를 맞이하고 있습니다. 소매업체는 전자상거래와 온라인 구매 성장, 경쟁업체 간의 높은 적대관계를 통해 경쟁력을 유지하기 위해 빅데이터 분석을 활용하고 있습니다.
- 빅데이터는 고객 행동 조사, 수요 예측, 가격 개선 등 비즈니스의 소매 프로세스 전반에 걸쳐 활용되고 있습니다. 오늘날의 소매업에서 빅데이터 활용의 대부분은 대부분 시스템 전반의 비용 절감, 온라인과 오프라인 매장에서의 고객 경험 향상, 데이터 기반의 적응형 공급망, 실시간 분석 및 타겟팅을 위한 것입니다.
- 빅데이터 분석을 통해 업계는 이제 소비자 행동 패턴을 더 잘 파악하고 이를 바탕으로 생산 계획을 세울 수 있게 되었습니다. 공개 인터넷의 빅데이터를 사용자 제작 콘텐츠(UGC) 또는 온라인 고객 리뷰(OCR) 데이터로 활용하는 것은 소매 고객 행동 분석의 새로운 대안으로 떠오르고 있습니다.
- 2022년 1월, 데이터 분석 및 소비자 인텔리전스를 제공하는 글로벌 기업 J.D. Power는 자사의 오토데이터 솔루션 사업부에서 관리하는 세 가지 주요 자동차 데이터 제품을 다시 출시했습니다. 여기에는 디지털 리테일 및 데스크 애플리케이션을 위한 차량 식별 번호(VIN) 설명, 재고 관리, 결제 및 인센티브 데이터를 위한 솔루션이 포함됩니다.
- 소매업체는 MapR Technologies와 같은 공급업체가 제공하는 빅 데이터 플랫폼을 사용하여 광범위한 온라인 및 오프라인 고객 데이터, 전자상거래 거래, 클릭스트림 데이터, 이메일, 소셜 미디어, 콜센터 기록을 저장, 통합, 분석할 수 있습니다.
아시아태평양이 가장 높은 성장을 이루
- 아시아태평양에서는 인구 증가와 전자상거래 증가로 인해 디지털 상품과 서비스에서 생성되는 데이터가 급증하고 있습니다. 아시아 태평양 국제 은행(APAC)에서 빅데이터를 널리 사용해 왔지만, “후발 주자 우위”를 확보하기 위해 빅데이터를 활용하는 현지 기관이 점점 더 많아지고 있습니다.
- 인터넷 사용 증가로 인해 조직은 방대한 양의 정형 및 비정형 데이터에 액세스할 수 있습니다. 이러한 장점으로 인해 이제 상당수의 다국적 기업들이 빅데이터를 실용적인 지식으로 평가하고 있습니다.
- 최종 사용자들도 빅데이터 분석 아웃소싱 서비스 모델을 수용하고 있습니다. 데이터 분석 아웃소싱은 데이터 기반 조직이 서비스 제공업체에 데이터를 맡기고 그 대가로 통찰력 있는 리포팅에 액세스하는 비즈니스 전략입니다. 서비스 제공업체는 인프라 설정 및 유지 관리, 데이터 관리, 데이터 분석을 처리합니다. 기업에서 생성된 데이터를 관리하는 데는 시간이 걸리기 때문에 즉각적인 인사이트가 필요하기 때문에 데이터 분석 아웃소싱에 대한 필요성이 커지고 있습니다.
- 증가하는 데이터를 수용하려면 클러스터에 더 많은 물리적 서버를 추가해야 하는데, 여기에는 시간과 비용이 소요됩니다. 클라우드 플랫폼의 완벽한 확장성을 통해 기업은 필요에 따라 무제한의 스토리지 용량에 액세스할 수 있습니다. 이러한 장점으로 인해 이 기술이 사용되는 분야가 확대되고 있습니다.
- 게다가 중국 남서부의 주요 빅데이터 허브인 구이저우성은 2023년 2월, 2023년까지 빅데이터 관련 정책에 200억 위안(29억 달러)을 투자할 계획을 발표했습니다. 구이저우성장은 5G, 컴퓨팅 네트워크, 데이터 센터 및 기타 형태의 첨단 디지털 인프라 구축에 박차를 가할 것이라고 발표했습니다. 이러한 발전은 이 지역의 빅데이터 기술 성장을 촉진할 것으로 기대됩니다.
빅 데이터 기술 산업 개요
시장은 집중되어 있으며 IBM, Microsoft, SAP와 같은 중요한 레거시 기업이 시장을 독점하고 있습니다. 기업은 직원 및 고객 데이터의 개인정보 보호 및 관리에 대해 우려하고 있기 때문에 신규 진입자보다 기존 공급업체를 더 신뢰합니다.
- 2022년 12월 : 휴렛 팩커드는 HPE GreenLake를 위한 새로운 용도, 분석 및 개발자 서비스를 발표했습니다. 엣지-클라우드 기술을 통해 기업은 하이브리드 클라우드 환경 전반에서 운영 워크로드에 데이터를 우선시하는 현대화 계획을 구현할 수 있습니다. 프라이빗 클라우드 엔터프라이즈를 위한 HPE 그린레이크는 아마존 웹 서비스(AWS), 코드형 인프라, 클라우드 네이티브 툴체인의 아마존 엘라스틱 쿠버네티스 서비스(Amazon EKS) 애니웨어를 통해 고객의 데브옵스와 지속적인 통합 및 지속적인 배포(CI/CD) 환경을 지원하는 확장된 쿠버네티스용 컨테이너 배포 옵션을 제공합니다.
- 2022년 9월 : SAS 바이야 분석 플랫폼이 이제 Microsoft Azure 마켓플레이스에서 사용량에 따라 지불하는 방식으로 제공됩니다. 전 세계 고객은 모든 기능을 갖춘 Microsoft Azure의 SAS Viya를 통해 중요한 데이터 탐색, 머신 러닝, 모델 배포 분석에 액세스할 수 있습니다. 빠른 온보딩과 장기적인 성공을 모두 지원하는 풍부한 인앱 학습 센터를 갖추고 있으며, 다양한 번역 언어로 제공됩니다.
기타 혜택
- 엑셀 형식 시장 예측(ME) 시트
- 3개월간의 애널리스트 지원
목차
제1장 서론
제2장 조사 방법
제3장 주요 요약
제4장 시장 인사이트
- 시장 개요
- 업계의 매력도 - Porter's Five Forces 분석
- 공급기업의 협상력
- 소비자의 협상력
- 신규 참가업체의 위협
- 경쟁 기업간 경쟁 관계
- 대체품의 위협
제5장 시장 역학
- 시장 성장 촉진요인과 시장 성장 억제요인의 소개
- 시장 성장 촉진요인
- 데이터 발견, 가시화 툴의 채택 증가에 의한 시장 성장의 확대
- 시장 성장 억제요인
- 내부 관계자나 제3자에 의한 생성 데이터의 해킹과 변조가 시장 성장의 과제
제6장 시장 세분화
- 제공 모드별
- 최종 사용자 업계별
- 통신 및 IT
- 에너지 및 전력
- BFSI
- 소매
- 제조업
- 항공우주 및 방위
- 엔지니어링 및 건설
- 의료 및 제약
- 기타 업계별(운송 및 물류, 미디어 및 엔터테인먼트)
- 지역별
- 북미
- 유럽
- 아시아
- 호주 및 뉴질랜드
- 라틴아메리카
- 중동 및 아프리카
제7장 경쟁 구도
- 기업 프로파일
- IBM Corporation
- Microsoft Corporation
- Oracle Corporation
- SAP SE
- Hewlett-Packard Company
- Cisco Systems Inc.
- SAS Institute
- Information Builders Inc.
- MicroStrategy Incorporated
- Accenture PLC
제8장 투자 분석
제9장 시장 기회와 앞으로의 동향
HBR
영문 목차
The Big Data Technology Market size is estimated at USD 234.27 billion in 2025, and is expected to reach USD 375.76 billion by 2030, at a CAGR of 9.91% during the forecast period (2025-2030).
Key Highlights
- Big data technology is defined as software utility. This technology is primarily designed to analyze, process, and extract information from a large data set and a huge set of extremely complex structures.
- The amount of data produced is rising quickly yearly due to improvements in new technology, gadgets, and communication. The market for big data technologies and services is primarily driven by the demand for actionable insights that can be used for future decision-making processes by evaluating the constantly growing amounts of structured and unstructured data.
- The automobile sector is positioning itself to be industry 4.0-ready with the rise of industrial IoT and M2M connectivity. Robots, sensors, barcode readers, and RFIDs are now commonplace in this sector's factory floor. Data generation points have drastically risen as a result of these gadgets.
- Supply and demand factors play a significant role in the consumer electronics business. This industry sector has significantly benefited from big data analytics, allowing it to convert from a push market strategy to a pull market strategy.
- Furthermore, the enormous amount of data produced and stored makes it vulnerable to hacking and modification by outside parties or insiders. This will jeopardize the safety of any saved data. The vendors of big data technology, whose reputation would be in danger, will be immediately impacted.
Big Data Technology Market Trends
Retail Industry to Dominate the Market
- With Big Data technologies and sophisticated analytics, the retail sector is undergoing a significant revolution. Retailers are using Big Data analytics to stay competitive due to the growth of e-commerce, online purchasing, and high levels of rivalry.
- Big Data is used throughout the whole retail process in the business to study customer behavior, forecast demand, and improve prices. Most big data applications in retail today are for system-wide cost reduction, enhancing the customer experience both online and in-store, data-driven adaptive supply chains, and real-time analytics and targeting.
- With the use of big data analytics, the industry is now more aware of consumer behavior patterns and can plan production based on these. Using big data from the public internet as user-generated content (UGC) or online customer reviews (OCR) data presents an up-and-coming alternative for analyzing retail customer behavior.
- In January 2022, J.D. Power, a global provider of data analytics and consumer intelligence, relaunched three major automotive data products maintained by the company's Autodata Solutions division. These include solutions for vehicle identification number (VIN) descriptions, inventory management, and payment and incentives data for digital retail and desking applications.
- Retailers may store, integrate, and analyze a wide range of online and offline customer data, e-commerce transactions, clickstream data, email, social media, and call center records using a big data platform provided by vendors like MapR Technologies.
Asia-Pacific to Witness the Highest Growth
- Asia-Pacific is seeing a boom in data produced from digital goods and services due to population expansion and increased e-commerce. While big data has been widely used by Asian-Pacific international banks (APAC), more local institutions are increasingly doing the same to achieve a "second-mover advantage."
- Due to increased Internet usage, organizations can access a vast amount of structured and unstructured data. Due to these advantages, substantial multinational corporations now have their big data evaluated for practical knowledge.
- End users are also embracing big data analytics outsourcing service models. Data analytics outsourcing is a business strategy where a data-driven organization entrusts a service provider with its data in exchange for access to insightful reporting. The provider handles infrastructure setup and maintenance, data management, and data analysis. The need for immediate insights is driving the need for significant data analytics outsourcing because managing the data generated by enterprises takes time.
- More physical servers must be added to the cluster to accommodate the growing data, which takes time and money. A cloud platform's complete scalability gives businesses access to limitless storage capacity on demand. As a result of its advantages, the technology is expanding in areas where it is being used.
- Moreover, In February 2023, Guizhou Province, a major big data hub in southwest China, announced its plan to invest 20 billion yuan (USD 2.9 billion) in big data-related initiatives in 2023. The director of the province announced that the province will accelerate the construction of 5G, computing networks, data centers, and other forms of advanced digital infrastructure. Such developments are expected to boost the growth of big data technology in the region.
Big Data Technology Industry Overview
The market is concentrated, with significant legacy players dominating the market, like IBM, Microsoft, and SAP. Since companies are concerned about the privacy and management of their employee/customer data, they trust established vendors more than new entrants.
- December 2022 - Hewlett-Packard Company has announced new application, analytics, and developer services for HPE GreenLake. With edge-to-cloud technology, businesses can implement a modernization plan that puts data first for production workloads across hybrid cloud environments. Through Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) Anywhere from Amazon Web Services (AWS), infrastructure-as-code, and cloud-native toolchains, HPE GreenLake for Private Cloud Enterprise offers expanded container deployment options for Kubernetes to support customers' DevOps and continuous integration and continuous deployment (CI/CD) environments.
- September 2022 - The SAS Viya analytics platform is now pay-as-you-go on the Microsoft Azure Marketplace. Customers from all over the world have access to vital data exploration, machine learning, and model deployment analytics thanks to full-featured SAS Viya on Microsoft Azure. It features a rich in-app learning center to help both quick onboarding and long-term success, and it is available in many translated languages.
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 INSIGHT
- 4.1 Market Overview
- 4.2 Industry Attractiveness - Porter's Five Force Analysis
- 4.2.1 Bargaining Power of Suppliers
- 4.2.2 Bargaining Power of Consumers
- 4.2.3 Threat of New Entrants
- 4.2.4 Intensity of Competitive Rivalry
- 4.2.5 Threat of Substitute Products
5 MARKET DYNAMICS
- 5.1 Introduction to Market Drivers and Restraints
- 5.2 Market Drivers
- 5.2.1 Increasing Adoption of Data Discovery and Visualization Tools is Expanding the Market Growth
- 5.3 Market Restraints
- 5.3.1 Hacking and Tampering of Generated Data by Insiders or Third Party is Challenging the Market Growth
6 MARKET SEGMENTATION
- 6.1 By Delivery Mode
- 6.1.1 On-Premise
- 6.1.2 Cloud
- 6.2 By End-user Vertical
- 6.2.1 Telecom & IT
- 6.2.2 Energy & Power
- 6.2.3 BFSI
- 6.2.4 Retail
- 6.2.5 Manufacturing
- 6.2.6 Aerospace & Defense
- 6.2.7 Engineering & Construction
- 6.2.8 Healthcare & Pharmaceuticals
- 6.2.9 Other End -user Verticals (Transportation & Logistics, Media & Entertainment)
- 6.3 By Geography
- 6.3.1 North America
- 6.3.1.1 United States
- 6.3.1.2 Canada
- 6.3.2 Europe
- 6.3.2.1 United Kingdom
- 6.3.2.2 Germany
- 6.3.2.3 France
- 6.3.3 Asia
- 6.3.3.1 China
- 6.3.3.2 Japan
- 6.3.3.3 India
- 6.3.3.4 South Korea
- 6.3.4 Australia and New Zealand
- 6.3.5 Latin America
- 6.3.6 Middle East and Africa
7 COMPETITIVE LANDSCAPE
- 7.1 Company Profiles
- 7.1.1 IBM Corporation
- 7.1.2 Microsoft Corporation
- 7.1.3 Oracle Corporation
- 7.1.4 SAP SE
- 7.1.5 Hewlett-Packard Company
- 7.1.6 Cisco Systems Inc.
- 7.1.7 SAS Institute
- 7.1.8 Information Builders Inc.
- 7.1.9 MicroStrategy Incorporated
- 7.1.10 Accenture PLC
8 INVESTMENT ANALYSIS
9 MARKET OPPORTUNITIES AND FUTURE TRENDS
관련자료
