QKS Group은 데이터 사이언스 및 머신러닝 플랫폼 시장이 2028년까지 연평균 복합 성장률(CAGR) 32%를 나타낼 것으로 예측했습니다.
데이터 사이언스 및 머신러닝(DSML) 플랫폼 시장은 다양한 산업 분야에서 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML)의 도입 확대에 힘입어 전 세계적으로 괄목할 만한 성장세를 보이고 있습니다. 조직들은 이러한 플랫폼을 활용하여 데이터로부터 통찰력을 얻고 프로세스를 자동화하며 데이터 기반 의사결정을 내리기 위해 이러한 플랫폼을 활용하고 있습니다. 세계 시장은 구글, 마이크로소프트, 아마존, IBM과 같은 대기업과 DataRobot, Databricks, H2O.ai와 같은 신생 기업들 간의 치열한 경쟁이 특징입니다. 이들 플랫폼은 데이터 준비, 모델 개발, 배포, 모니터링 등 다양한 기능을 제공하며, 기술적 사용자뿐만 아니라 비기술적 사용자도 사용할 수 있습니다. 클라우드 컴퓨팅의 보급은 시장 확대에 크게 기여하고 있으며, 확장 가능하고 비용 효율적인 DSML 솔루션을 실현하고 있습니다. 또한 DSML 플랫폼과 빅데이터, 사물인터넷(IoT), 엣지 컴퓨팅과 같은 다른 기술과의 통합은 DSML 플랫폼의 유용성을 더욱 높여 수요를 촉진하고 있습니다. 또한, 플랫폼의 기능과 사용자 경험을 향상시키기 위한 연구개발에 대한 투자도 증가하고 있습니다. 전 세계 DSML 플랫폼 시장은 약 30%의 연평균 복합 성장률(CAGR)을 나타낼 것으로 예상되며, 앞으로도 급속한 성장세를 이어갈 것으로 보입니다.
QKS Group은 데이터 사이언스 및 머신러닝 플랫폼 시장이 2028년까지 연평균 복합 성장률(CAGR) 32%를 나타낼 것으로 예측했습니다.
데이터 사이언스 및 머신러닝 플랫폼 세계 시장 전망은 2028년까지 유망한 성장 잠재력을 보여주고 있습니다. 헬스케어, 금융, 소매, 제조 등 다양한 산업에서 고급 분석 및 AI 기반 인사이트에 대한 수요가 증가함에 따라 이러한 플랫폼은 크게 확대될 것으로 보입니다. 이러한 성장을 가속하는 요인으로는 빅데이터의 급증, 예측 분석의 필요성, 클라우드 컴퓨팅 기술의 발전 등을 들 수 있습니다. 또한, AI와 머신러닝을 비즈니스 프로세스에 통합하여 의사결정과 업무 효율성을 향상시키는 것이 시장 성장을 더욱 촉진하고 있습니다. 기업들이 데이터 중심 전략과 디지털 전환을 우선시하는 가운데, 견고한 환경에 대한 투자가 급증하면서 혁신과 확장성을 특징으로 하는 경쟁 구도가 형성될 것으로 예상됩니다.
This product includes two reports: Market Share and Market Forecast.
QKS Group Reveals that Data Science and Machine Learning Platforms Market is Projected to Register a CAGR of 32% by 2028.
The market for Data Science and Machine Learning (DSML) platforms is experiencing remarkable growth worldwide, driven by the increasing adoption of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) across various industries. Organizations are leveraging these platforms to gain insights from their data, automate processes, and make data-driven decisions. The global market is characterized by strong competition among leading tech giants such as Google, Microsoft, Amazon, IBM, and emerging players like DataRobot, Databricks, and H2O.ai. These platforms offer a wide range of capabilities, including data preparation, model development, deployment, and monitoring, catering to both technical and non-technical users. The proliferation of cloud computing has significantly contributed to the market's expansion, enabling scalable and cost-effective DSML solutions. Additionally, the integration of DSML platforms with other technologies like big data, Internet of Things (IoT), and edge computing is further enhancing their utility and driving demand. The market is also seeing increased investments in research and development to improve platform functionalities and user experience. With an estimated global CAGR of around 30%, the DSML platforms market is set to continue its rapid expansion, reflecting the critical role of data science and machine learning in modern business strategies.
According to Quadrant Knowledge Solutions, "A data science and machine learning platform is an integrated system/hub built on both code-based libraries and low-code/no-code tools. This platform enables collaboration among data scientists and other stakeholders like data engineers and business analyst across different stages of the data science lifecycle, such as business understanding, data access and preparation, visualization, experimentation, model building, and insight generation. The platform facilitates machine learning engineering tasks, covering data pipeline development, feature engineering, deployment, testing and predictive analysis. The platform gives options between local clients, browsers, or completely managed cloud services to businesses depending upon their requirements."
QKS Group Reveals that Data Science and Machine Learning Platforms Market is Projected to Register a CAGR of 32% by 2028.
The market forecast for Data Science and Machine Learning Platforms worldwide shows promising growth potential up to 2028. With increasing demand for advanced analytics and AI-driven insights across various industries such as healthcare, finance, retail, and manufacturing, these platforms are poised for substantial expansion. Factors driving this growth include the proliferation of big data, the need for predictive analytics, and advancements in cloud computing technologies. Additionally, the integration of AI and machine learning into business processes to enhance decision-making and operational efficiency further propels market growth. As organizations prioritize data-driven strategies and digital transformation initiatives, investments in robust data science and machine learning platforms are expected to soar, creating a competitive landscape marked by innovation and scalability.