Stratistics MRC에 따르면 세계의 헬스케어용 빅데이터 분석 시장은 2024년에 571억 달러를 차지하고 예측 기간 중 CAGR은 20%로 성장하며, 2030년에는 1,707억 달러에 달할 것으로 예측됩니다.
헬스케어용 빅데이터 분석은 다양한 의료 소스로부터 얻은 대규모의 복잡한 데이터세트를 조사하여 패턴, 동향, 인사이트을 발견하는 과정을 말합니다. 구조화 및 비구조화된 방대한 의료 데이터를 처리하기 위해 고급 분석 툴와 기법을 사용하는 것을 포함합니다. 이 접근 방식은 의료 서비스 프로바이더가 환자 치료를 개선하고, 운영을 최적화하고, 질병 발생을 예측하고, 치료를 개인화하고, 비용을 절감하는 데 도움이 될 수 있습니다. 빅데이터를 활용하면 의료 기관은 데이터베이스 의사 결정을 내리고 임상 결과를 개선하며 궁극적으로 의료 서비스 제공을 혁신할 수 있습니다.
미국 국립보건원(NIH) 산하 국립인간유전체연구소(NHGRI) 웹사이트에 게재된 기사에 따르면 대규모 데이터세트를 분석하여 유전적 요인 및 기타 요인을 식별하고 맞춤형 의료로 연결하기 위한 빅데이터 분석의 역할이 눈에 띄게 증가하고 있다고 합니다.
포퓰레이션 건강 분석에 대한 수요 증가
포퓰레이션 헬스 애널리틱스를 통해 의료 기관은 대규모 데이터세트를 분석하여 전체 환자 집단의 추세, 위험 요소 및 개입 기회를 파악할 수 있습니다. 이를 통해 보다 적극적이고 예방적인 치료 접근 방식을 가능하게 하여 자원 배분을 최적화하고 가치 기반 치료 모델을 지원할 수 있습니다. 헬스케어가 개별 환자뿐만 아니라 전체 집단의 결과를 개선하는 방향으로 전환하고 있는 만큼, 집단 차원의 인사이트을 위해 빅데이터를 활용하는 능력이 필수적이며, 이는 시장 성장에 박차를 가하고 있습니다.
숙련된 인재의 부족
헬스케어 조직은 빅데이터 기술에 대한 기술적 전문성과 헬스케어 분야에 대한 지식을 갖춘 데이터 과학자, 분석가, IT 전문가를 확보하고 유지하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 기술 격차로 인해 분석 기능을 충분히 활용하고 헬스케어 데이터에서 실행 가능한 인사이트를 도출하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 헬스케어 데이터의 복잡한 특성과 까다로운 규제 요건으로 인해 고유한 자격을 갖춘 인재의 필요성이 더욱 높아져 채택이 제한되고 시장 확대가 더디게 이루어지고 있습니다.
전자의무기록(EHR)의 성장
EHR은 방대한 양의 정형 및 비정형 환자 데이터를 생성하고 이를 분석하여 임상적 의사결정을 개선하고, 집단 건강 동향을 파악하며, 업무 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 인사이트을 얻을 수 있는 가능성이 높아지고 있습니다. 분석 툴은 의료 서비스 프로바이더가 EHR 데이터에서 가치를 창출하는 데 도움이 되며, 빅데이터 솔루션에 대한 수요를 촉진하고 환자 치료와 결과를 개선할 수 있는 새로운 길을 열어줄 것입니다.
데이터 보안 및 개인 정보 보호에 대한 우려
헬스케어 데이터는 기밀성이 높기 때문에 사이버 공격의 표적이 되기 쉬우며, 침해가 발생하면 환자와 의료 서비스 프로바이더에게 심각한 영향을 미칠 수 있습니다. 미국의 HIPAA와 같은 엄격한 규정은 데이터 침해에 대해 막대한 벌금을 부과하고 있습니다. 강력한 보안 조치를 보장하고 환자의 프라이버시를 보호하면서도 데이터 공유와 분석이 가능하도록 해야 하므로 도입에 어려움을 겪을 수 있습니다. 이러한 우려로 인해 의료기관이 빅데이터 분석을 전면적으로 도입하는 것을 주저하고 시장 성장을 제한할 수 있습니다.
COVID-19 팬데믹은 조직이 바이러스 확산을 추적하고, 발병을 예측하고, 자원 배분을 최적화하기 위해 노력하면서 헬스케어 분야에서 빅데이터 분석의 도입을 가속화했습니다. 이 전염병은 헬스케어에서 데이터베이스 의사결정의 가치를 부각시켰고, 분석 기능에 대한 투자를 촉진했습니다. 그러나 일부 지역에서는 의료 IT 자원과 예산을 압박하는 요인으로 작용하기도 했습니다.
예측 기간 중 소프트웨어 분야가 가장 큰 비중을 차지할 것으로 예상됩니다.
헬스케어용 빅데이터 분석에서 소프트웨어 분야가 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이러한 우위는 방대한 헬스케어 데이터의 수집, 처리 및 분석에 있으며, 소프트웨어 솔루션의 중요한 역할에 기인합니다. 분석 소프트웨어는 헬스케어 조직이 복잡한 데이터세트에서 실행 가능한 인사이트를 도출하여 임상적 의사결정, 집단 헬스케어 및 운영 효율성을 지원하며, AI 및 머신러닝 기능을 포함한 분석 알고리즘의 고도화는 소프트웨어 솔루션의 가치 제안을 더욱 향상시키고 있습니다. 소프트웨어 솔루션의 가치 제안을 더욱 향상시키고 있습니다. 헬스케어가 데이터 중심이 되면서 고급 분석 소프트웨어에 대한 수요는 지속적으로 증가하고 있습니다.
예측 기간 중 클라우드 기반 부문이 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예상됩니다.
빅데이터 분석 헬스케어 시장에서 클라우드 기반 부문이 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 클라우드 솔루션은 확장성, 비용 효율성, 도입 용이성 등 몇 가지 장점이 있으며, 빠르게 확산되고 있습니다. 클라우드 기반 분석 플랫폼을 통해 헬스케어 기업은 막대한 인프라 투자 없이도 대량의 데이터를 처리할 수 있습니다. 클라우드 보안에 대한 우려가 해소되고 헬스케어에 특화된 클라우드 솔루션이 등장하면서 클라우드 기반 분석으로의 전환이 가속화되고 있으며, 이는 이 부문의 높은 성장률에 박차를 가하고 있습니다.
북미가 빅데이터 분석 헬스케어 시장에서 우위를 점하고 있는 것은 성숙한 헬스케어 IT 인프라와 분석을 위한 풍부한 데이터베이스을 제공하는 전자 의료 기록의 높은 도입률에 기인합니다. 의료의 질과 비용 절감에 대한 엄격한 규제 요건이 데이터 분석의 활용을 촉진하고 있습니다. 주요 기술 벤더의 존재와 혁신 문화는 고급 분석 솔루션의 개발 및 채택을 촉진하고 있습니다. 또한 헬스케어 지출과 디지털 헬스 구상에 대한 막대한 투자가 북미 시장의 성장을 더욱 촉진하고 있습니다.
아시아태평양은 빅데이터 분석 헬스케어 시장에서 가장 높은 성장률을 보이고 있습니다. 특히 중국, 인도 등의 국가에서는 의료 시스템의 급속한 디지털화로 인해 분석에 적합한 방대한 양의 데이터가 생성되고 있습니다. 의료 서비스 접근성 및 품질 향상을 위한 정부의 구상은 의료 IT 인프라에 대한 투자를 촉진하고 있습니다. 이 지역은 인구가 많고, 인구가 증가하고 있으므로 집단 헬스케어와 예측 분석에 큰 기회가 있습니다. 또한 헬스케어 분야에서 AI 및 머신러닝 기술의 채택이 증가함에 따라 고급 분석 솔루션에 대한 수요가 가속화되고 있으며, 이는 이 지역의 높은 성장 잠재력에 기여하고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global Big Data Analytics in Healthcare Market is accounted for $57.1 billion in 2024 and is expected to reach $170.7 billion by 2030 growing at a CAGR of 20% during the forecast period. Big data analytics in healthcare refers to the process of examining large, complex datasets from various medical sources to uncover patterns, trends, and insights. It involves using advanced analytical tools and techniques to process vast amounts of both structured and unstructured health data. This approach helps healthcare providers improve patient care, optimize operations, predict disease outbreaks, personalize treatments, and reduce costs. By leveraging big data, healthcare organizations can make data-driven decisions, enhance clinical outcomes, and ultimately transform the delivery of healthcare services.
According to an article published on the National Human Genome Research Institute (NHGRI) website, a branch of the NIH, the role of big data analytics in analyzing large datasets to identify genetic and other factors for personalized medicine approaches are growing significantly.
Rising demand for population health analytics
Population health analytics allows healthcare organizations to analyze large datasets to identify trends, risk factors, and opportunities for intervention across patient populations. This enables more proactive and preventive care approaches, helps optimize resource allocation, and supports value-based care models. As healthcare shifts towards improving outcomes for entire populations rather than just individual patients, the ability to leverage big data for population-level insights has become critical, fueling market growth.
Lack of skilled workforce
Healthcare organizations struggle to find and retain data scientists, analysts, and IT professionals with both technical expertise in big data technologies and domain knowledge of healthcare. This skill gap makes it challenging to fully leverage analytics capabilities and derive actionable insights from healthcare data. The complex nature of healthcare data and strict regulatory requirements further compound the need for uniquely qualified talent, limiting adoption and slowing market expansion.
Growth of electronic health records (EHRs)
EHRs generate vast amounts of structured and unstructured patient data that can be analyzed to improve clinical decision-making, identify population health trends, and enhance operational efficiency. As EHR systems become more interoperable and data standardization improves, the potential for deriving insights from this rich data source grows. Analytics tools can help healthcare providers extract value from EHR data, driving demand for big data solutions and opening new avenues for improving patient care and outcomes.
Data security and privacy concerns
The sensitive nature of healthcare data makes it an attractive target for cyberattacks, and any breaches can have severe consequences for patients and providers. Strict regulations like HIPAA in the US impose hefty penalties for data breaches. The need to ensure robust security measures and maintain patient privacy while still enabling data sharing and analysis creates challenges for implementation. These concerns can make healthcare organizations hesitant to fully embrace big data analytics, potentially limiting market growth.
The COVID-19 pandemic accelerated adoption of big data analytics in healthcare as organizations sought to track the virus spread, predict outbreaks, and optimize resource allocation. It highlighted the value of data-driven decision making in healthcare and spurred investments in analytics capabilities. However, it also strained healthcare IT resources and budgets in some areas.
The software segment is expected to be the largest during the forecast period
The software segment is anticipated to hold the largest market share in big data analytics for healthcare. This dominance is driven by the critical role of software solutions in collecting, processing, and analyzing vast amounts of healthcare data. Analytics software enables healthcare organizations to derive actionable insights from complex datasets, supporting clinical decision-making, population health management, and operational efficiency. The increasing sophistication of analytics algorithms, including AI and machine learning capabilities, further enhances the value proposition of software solutions. As healthcare becomes more data-driven, demand for advanced analytics software continues to grow.
The cloud-based segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
The cloud-based segment is projected to experience the highest growth rate in the big data analytics healthcare market. Cloud solutions offer several advantages that are driving rapid adoption, including scalability, cost-effectiveness, and ease of implementation. Cloud-based analytics platforms allow healthcare organizations to handle large volumes of data without significant upfront infrastructure investments. As concerns about cloud security are addressed and more healthcare-specific cloud solutions emerge, the shift towards cloud-based analytics is accelerating, fueling this segment's high growth rate.
North America's dominance in the big data analytics healthcare market is due to its mature healthcare IT infrastructure and high adoption rates of electronic health records, which provide a rich data foundation for analytics. Stringent regulatory requirements around healthcare quality and cost containment incentivize the use of data analytics. The presence of major technology vendors and a culture of innovation foster the development and adoption of advanced analytics solutions. Additionally, significant healthcare spending and investments in digital health initiatives further propel market growth in North America.
The Asia Pacific region is poised for the highest growth rate in the big data analytics healthcare market. Rapid digitization of healthcare systems, particularly in countries like China and India, is generating vast amounts of data ripe for analysis. Government initiatives to improve healthcare access and quality are driving investments in health IT infrastructure. The region's large and growing population presents significant opportunities for population health management and predictive analytics. Additionally, the increasing adoption of AI and machine learning technologies in healthcare is accelerating the demand for advanced analytics solutions, contributing to the region's high growth potential.
Key players in the market
Some of the key players in Big Data Analytics in Healthcare market include IBM Corporation, Microsoft Corporation, Oracle Corporation, SAS Institute Inc., SAP SE, Allscripts Healthcare Solutions, Inc., Cerner Corporation, Cognizant Technology Solutions Corporation, Epic Systems Corporation, GE Healthcare, Optum, Inc., Siemens Healthineers AG, Dell Technologies Inc., McKesson Corporation, Hewlett Packard Enterprise (HPE), Tableau Software, LLC, TIBCO Software Inc., and Philips Healthcare.
In October 2023, Microsoft has launched new healthcare-specific data solutions in Microsoft Fabric to help healthcare organizations unify and analyze data from various sources. These new solutions offer healthcare organizations a unified, safe and responsible approach to their data and AI strategy and enable them to take advantage of the breadth and scale of Microsoft Cloud for Healthcare.
In October 2023, IBM introduced the new IBM Storage Scale System 6000, a cloud-scale global data platform designed to meet today's data intensive and AI workload demands, and the latest offering in the IBM Storage for Data and AI portfolio. The new IBM Storage Scale System 6000 seeks to build on IBM's leadership position with an enhanced high performance parallel file system designed for data intensive use-cases. It provides up to 7M IOPs and up to 256GB/s throughput for read only workloads per system in a 4U (four rack units) footprint.