데이터 사이언스 및 예측 분석 시장 - 세계 산업 규모, 점유율, 동향, 기회, 예측 : 구성요소별, 도입 형태별, 기업 유형별, 용도별, 최종사용자별, 지역별 및 경쟁 상황(2021-2031년)
Data Science and Predictive Analytics Market - Global Industry Size, Share, Trends, Opportunity, and Forecast, Segmented By Component, By Deployment, By Enterprise Type, By Application, By End User, By Region & Competition, 2021-2031F
상품코드:1914683
리서치사:TechSci Research
발행일:2026년 01월
페이지 정보:영문 181 Pages
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한글목차
세계의 데이터 사이언스 및 예측 분석 시장은 2025년 195억 4,000만 달러에서 2031년까지 713억 4,000만 달러로 성장하여 CAGR 24.09%를 기록할 것으로 예측됩니다.
이 시장은 복잡한 데이터세트에서 실용적인 인사이트를 추출하고 미래 결과를 예측하는 데 활용되는 고급 소프트웨어 플랫폼과 조사 기법으로 구성된 분야로 정의됩니다. 이 시장을 이끄는 주요 시장 촉진요인으로는 기업 데이터 양의 급격한 증가와 업무 효율성 최적화를 위한 실시간 비즈니스 인텔리전스의 중요성 증가를 꼽을 수 있습니다. 한편, 확장 가능한 클라우드 인프라의 확산으로 고성능 분석 툴의 도입 장벽이 낮아지면서 이러한 요인들을 뒷받침하고 있습니다.
시장 개요
예측 기간
2027-2031년
시장 규모 : 2025년
195억 4,000만 달러
시장 규모 : 2031년
713억 4,000만 달러
CAGR : 2026-2031년
24.09%
가장 빠르게 성장하는 부문
중소기업(SME)
최대 시장
북미
그러나 이 업계는 이러한 고도의 시스템 개발 및 관리에 필요한 숙련된 인력의 심각한 부족이라는 심각한 문제에 직면해 있습니다. 컴퓨팅 기술 산업 협회(CompTIA)에 따르면, 2024년까지 데이터 과학자 및 분석가의 고용 수요는 향후 10년간 약 35% 증가할 것으로 예상되며, 이 성장률은 전체 노동 시장을 크게 상회하는 수치입니다. 이러한 지속적인 기술 격차는 예측 모델의 효과적인 도입을 제한하고, 세계 시장 확대의 잠재적 속도를 저해하는 병목현상을 야기하고 있습니다.
시장 촉진요인
인공지능(AI)과 머신러닝 기술의 심층적인 통합은 분석 플랫폼의 역량을 근본적으로 변화시키고 있으며, 과거 보고에서 미래 지향적인 인사이트로 초점을 이동시키고 있습니다. 현대의 알고리즘은 복잡한 데이터 처리 작업을 자동화하고, 조직이 비정형 데이터세트를 가져와 전례 없는 속도와 정확도로 예측 모델을 생성할 수 있게 해줍니다. 이러한 기술적 융합은 분석 워크플로우 내에서 생성 모델을 운영하고자 하는 기업에게 매우 중요합니다. 이러한 추세는 IBM이 2024년 1월에 발표한 '2023년 세계 AI 도입 지수'에서도 확인할 수 있는데, 기업 규모의 조직 중 42%가 비즈니스에 AI를 적극적으로 도입하고 있는 것으로 나타났습니다. 이에 따라 이러한 지능형 워크플로우를 관리할 수 있는 고급 데이터 사이언스 툴에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
동시에 클라우드 기반 분석 인프라의 보급은 이러한 정확한 예측에 필요한 대규모 데이터세트를 처리하기 위한 필수 기반이 될 것입니다. 클라우드 환경은 온프레미스 하드웨어에 대한 막대한 자본 투자 없이도 리소스 집약적인 알고리즘을 실행하는 데 필요한 탄력적인 확장성과 컴퓨팅 성능을 제공하고, 실시간 협업을 촉진하며, 고성능 컴퓨팅 리소스에 대한 액세스를 민주화합니다. 2024년 3월 발표된 Flexera의 '2024 클라우드 현황 보고서'에 따르면, 51%의 조직이 퍼블릭 클라우드를 많이 사용하고 있으며, 이러한 견고한 환경은 마이크로소프트가 2024년 독일에서 인공지능 및 클라우드 센터 용량 확장에 33억 유로를 투자하겠다고 약속한 사실에 의해 뒷받침됩니다. 투자하겠다고 약속한 사실에 의해 뒷받침되고 있습니다.
시장의 과제
숙련된 전문 인력의 부족은 세계 데이터 사이언스 및 예측 분석 시장의 성장에 심각한 장벽으로 작용하고 있습니다. 조직은 방대한 데이터와 고급 분석 플랫폼에 접근할 수 있지만, 복잡한 데이터세트를 해석할 수 있는 전문 인력이 부족하여 이러한 기술을 성공적으로 도입하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 인력 부족은 프로젝트 지연, 운영 비용 증가, 분석 이니셔티브의 투자 수익률(ROI) 실현 실패로 이어져 많은 기업이 디지털 전략을 축소하고 예측 소프트웨어 도입 속도를 늦추고 있습니다.
이 병목 현상은 노동력 준비 상태에 대한 최근 업계 데이터에 의해 뒷받침되고 있습니다. 세계경제포럼(WEF)에 따르면, 2025년 고용주의 63%가 비즈니스 혁신의 주요 장벽으로 기술 격차를 꼽았다고 합니다. 이러한 기술 숙련도 부족은 기업이 예측 모델을 핵심 업무에 효과적으로 통합하는 것을 방해하고, 인적자본의 가용성이 기술 역량에 뒤쳐지는 구조적 제약을 만들어 업계의 급속한 세계 확장 가능성을 제한하고 있습니다.
시장 동향
MLOps 및 DataOps 관행을 통한 모델 운영은 예측 알고리즘의 라이프사이클 관리를 위한 표준화된 프레임워크를 구축함으로써 시장을 재편하고 있습니다. 조직이 실험적인 파일럿 단계를 벗어나면서 강력한 엔지니어링 파이프라인에 초점을 맞추고 있습니다. 이를 통해 모델의 재현성, 지속적인 모니터링, 프로덕션 환경에서의 자동 재훈련을 보장하고, 성공적인 프로토타입이 확장에 실패하거나 데이터 드리프트로 인해 성능이 저하되는 역사적 실패율을 해결합니다. 이러한 추세의 가속화는 최근 도입 지표에서도 확인할 수 있습니다. Databricks가 2024년 6월 발표한 'State of Data+AI 2024' 보고서에 따르면, 기업의 머신러닝 모델 운영 도입이 전년 대비 411% 증가해 임시방편적 분석에서 통합된 가치 창출형 운영 워크플로우로의 결정적인 전환을 보여주고 있습니다.
동시에 시장은 실시간 및 스트리밍 데이터 분석으로 이동하고 있습니다. 이는 역동적인 비즈니스 환경에서 즉각적인 대응의 필요성에 따른 움직임입니다. 설정된 간격으로 과거 데이터를 분석하는 기존의 일괄 처리 방식은 생성된 정보를 즉시 처리하는 이벤트 기반 아키텍처로 보완되고 있으며, 예측 시스템이 고속으로 데이터를 취합하여 즉각적인 의사결정을 내릴 수 있도록 하고 있습니다. 이 능력의 전략적 중요성은 기술 의사결정권자들에 의해 점점 더 많이 인식되고 있습니다. 2024년 6월 발표된 컨플루언트 '2024 데이터 스트리밍 보고서'에 따르면, IT 리더의 86%가 데이터 스트리밍을 2024년 IT 투자의 최우선 또는 핵심 전략 과제로 꼽아, 기업이 경쟁 우위를 확보하기 위해 '움직이는 데이터'를 활용하는 능력을 우선시하는 것으로 나타났습니다. 활용하는 능력을 우선순위에 두고 있는 것으로 나타났습니다.
The Global Data Science and Predictive Analytics Market is projected to grow from USD 19.54 Billion in 2025 to USD 71.34 Billion by 2031, registering a CAGR of 24.09%. This market is defined as the sector comprising advanced software platforms and statistical methodologies utilized to extract actionable insights and forecast future outcomes from complex datasets. The primary drivers propelling this market include the exponential growth in enterprise data volume and the critical necessity for real-time business intelligence to optimize operational efficiency, while the increasing accessibility of scalable cloud infrastructure supports these drivers by reducing entry barriers for organizations seeking to leverage high-performance analytical tools.
Market Overview
Forecast Period
2027-2031
Market Size 2025
USD 19.54 Billion
Market Size 2031
USD 71.34 Billion
CAGR 2026-2031
24.09%
Fastest Growing Segment
Small and Medium Enterprises (SMEs)
Largest Market
North America
However, the industry faces a significant challenge regarding the acute shortage of skilled talent required to develop and manage these sophisticated systems. According to the Computing Technology Industry Association (CompTIA), in 2024, the employment demand for data scientists and analysts was projected to expand by approximately 35 percent over the next decade, a rate significantly outpacing the broader labor market. This persistent skills gap creates a bottleneck that restricts the effective deployment of predictive models and hampers the potential pace of market expansion globally.
Market Driver
The deep integration of Artificial Intelligence and Machine Learning technologies fundamentally transforms the capabilities of analytics platforms, shifting the focus from historical reporting to forward-looking foresight. Modern algorithms now automate complex data processing tasks, allowing organizations to ingest unstructured datasets and generate predictive models with unprecedented speed and accuracy. This technological convergence is critical for enterprises aiming to operationalize generative models within their analytical workflows, a trend supported by IBM's January 2024 'Global AI Adoption Index 2023', which noted that 42 percent of enterprise-scale organizations have actively deployed AI in their business, fueling the requirement for advanced data science tools capable of managing these intelligent workflows.
Concurrently, the rising adoption of cloud-based analytical infrastructures acts as a necessary foundation for processing the massive datasets required for these accurate predictions. Cloud environments offer the elastic scalability and computational power needed to run resource-intensive algorithms without the prohibitive capital expenditure of on-premise hardware, facilitating real-time collaboration and democratizing access to high-performance computing resources. According to Flexera's '2024 State of the Cloud Report' from March 2024, 51 percent of organizations reported heavy usage of public cloud, a robust environment further evidenced by Microsoft's 2024 pledge to invest 3.3 billion EUR in Germany to expand its artificial intelligence and cloud center capacity.
Market Challenge
The scarcity of skilled professionals represents a critical impediment to the growth of the Global Data Science and Predictive Analytics Market. Although organizations possess vast amounts of data and access to advanced analytical platforms, the lack of qualified personnel capable of interpreting complex datasets restricts the successful deployment of these technologies. This talent gap leads to project delays, increased operational costs, and a failure to fully realize the return on investment from analytics initiatives, forcing many enterprises to scale back their digital strategies and slowing the adoption rate of predictive software.
This bottleneck is substantiated by recent industry data regarding workforce readiness. According to the World Economic Forum, in 2025, 63 percent of employers identified skills gaps as the primary barrier to business transformation. This specific deficiency in technical proficiency prevents companies from effectively integrating predictive models into their core operations, resulting in a structural limitation where the availability of human capital lags behind technological capability and restricting the industry's potential for rapid global expansion.
Market Trends
The operationalization of models through MLOps and DataOps practices is reshaping the market by establishing standardized frameworks for the lifecycle management of predictive algorithms. As organizations move beyond experimental pilots, the focus shifts toward robust engineering pipelines that ensure model reproducibility, continuous monitoring, and automated retraining in production, addressing the historic failure rate where successful prototypes failed to scale or degraded due to data drift. The acceleration of this trend is evident in recent deployment metrics; according to Databricks' 'State of Data + AI 2024' report from June 2024, the number of machine learning models put into production by enterprises grew by 411 percent year-over-year, highlighting a decisive move from ad-hoc analysis to integrated, value-generating operational workflows.
Simultaneously, the market is shifting toward real-time and streaming data analytics, driven by the need for immediate responsiveness in dynamic business environments. Traditional batch processing, which analyzes historical data at set intervals, is being supplemented by event-driven architectures that process information as it is generated, allowing predictive systems to ingest high-velocity data for instantaneous decisions. The strategic importance of this capability is increasingly recognized by technology decision-makers; according to Confluent's '2024 Data Streaming Report' from June 2024, 86 percent of IT leaders cited data streaming as a top strategic or important priority for IT investments in 2024, confirming that businesses are prioritizing the ability to harness data in motion for competitive advantage.
Key Market Players
Accenture plc
Vention, Inc.
Absolutdata Analytics Pvt. Ltd.
Salesforce, Inc.
Manthan Software Services Pvt. Ltd.
LatentView Analytics Private Limited
Oracle Corporation
SG Analytics, Inc.
Mu Sigma Inc.
Fractal Analytics Private Limited
Report Scope
In this report, the Global Data Science and Predictive Analytics Market has been segmented into the following categories, in addition to the industry trends which have also been detailed below:
Data Science and Predictive Analytics Market, By Component
Solution
Service
Data Science and Predictive Analytics Market, By Deployment
Cloud
On-premise
Data Science and Predictive Analytics Market, By Enterprise Type
Large Enterprises
Small
Medium Enterprises (SMEs)
Data Science and Predictive Analytics Market, By Application
Financial Risk Analysis
Marketing & Sales Analysis
Customer Analysis
Supply Chain Analytics
Data Science and Predictive Analytics Market, By End User
BFSI
Automotive
IT & Telecom
Healthcare
Retail
Energy & Utility
Government
Others
Data Science and Predictive Analytics Market, By Region
North America
United States
Canada
Mexico
Europe
France
United Kingdom
Italy
Germany
Spain
Asia Pacific
China
India
Japan
Australia
South Korea
South America
Brazil
Argentina
Colombia
Middle East & Africa
South Africa
Saudi Arabia
UAE
Competitive Landscape
Company Profiles: Detailed analysis of the major companies present in the Global Data Science and Predictive Analytics Market.
Available Customizations:
Global Data Science and Predictive Analytics Market report with the given market data, TechSci Research offers customizations according to a company's specific needs. The following customization options are available for the report:
Company Information
Detailed analysis and profiling of additional market players (up to five).
Table of Contents
1. Product Overview
1.1. Market Definition
1.2. Scope of the Market
1.2.1. Markets Covered
1.2.2. Years Considered for Study
1.2.3. Key Market Segmentations
2. Research Methodology
2.1. Objective of the Study
2.2. Baseline Methodology
2.3. Key Industry Partners
2.4. Major Association and Secondary Sources
2.5. Forecasting Methodology
2.6. Data Triangulation & Validation
2.7. Assumptions and Limitations
3. Executive Summary
3.1. Overview of the Market
3.2. Overview of Key Market Segmentations
3.3. Overview of Key Market Players
3.4. Overview of Key Regions/Countries
3.5. Overview of Market Drivers, Challenges, Trends
4. Voice of Customer
5. Global Data Science and Predictive Analytics Market Outlook
5.1. Market Size & Forecast
5.1.1. By Value
5.2. Market Share & Forecast
5.2.1. By Component (Solution, Service)
5.2.2. By Deployment (Cloud, On-premise)
5.2.3. By Enterprise Type (Large Enterprises, Small, Medium Enterprises (SMEs))
