빅데이터 및 데이터 엔지니어링 서비스 시장 : 세계 산업 규모, 점유율, 동향, 기회, 예측 - 서비스 유형별, 조직 규모별, 비즈니스 기능별, 최종사용자별, 지역별 및 경쟁(2021-2031년)
Big Data and Data Engineering Services Market - Global Industry Size, Share, Trends, Opportunity, and Forecast, Segmented By Service Type, By Organization Size, By Business Function, By End User, By Region & Competition, 2021-2031F
상품코드:1934972
리서치사:TechSci Research
발행일:2026년 01월
페이지 정보:영문 182 Pages
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한글목차
세계의 빅데이터 및 데이터 엔지니어링 서비스 시장은 2025년 719억 8,000만 달러에서 2031년까지 1,371억 3,000만 달러로 확대하며, CAGR 11.34%를 기록할 것으로 예측됩니다.
이러한 서비스에는 방대한 원시 데이터세트를 분석에 적합한 구조화된 형태로 변환하는 데 필요한 아키텍처 설계, 인프라 개발, 파이프라인 관리 등이 포함됩니다. 이 시장의 주요 촉진요인은 디지털 생태계 전반에 걸친 비정형 데이터의 급속한 축적과 기업이 경쟁 우위를 확보하기 위해 실시간 인텔리전스를 활용해야 하는 시급한 필요성에 기인합니다. NASSCOM의 2024년 보고서에 따르면 AI 및 데이터 분석에 대한 전 세계 투자액은 약 830억 달러에 달하며 2019년 이후 24%의 연평균 복합 성장률(CAGR)을 유지하고 있으며, 조직들이 이러한 기반 기술에 막대한 자금을 투자하고 있음을 알 수 있습니다.
시장 개요
예측 기간
2027-2031
시장 규모 : 2025년
719억 8,000만 달러
시장 규모 : 2031년
1,371억 3,000만 달러
CAGR : 2026-2031년
11.34%
가장 빠르게 성장하는 부문
중소기업
최대 시장
북미
그러나 이 분야의 성장은 데이터 프라이버시 및 주권과 관련된 복잡한 규제 환경으로 인해 큰 장벽에 직면해 있습니다. 다양한 관할권의 법규를 준수하는 것이 어렵다는 것은 국경을 초월한 데이터 거버넌스에 마찰을 일으키고, 엔지니어링 시책의 확장성을 저해할 수 있습니다. 이러한 컴플라이언스 부담은 레거시 시스템 통합에 따른 기술적 과제와 함께 세계 데이터 전략의 원활한 실행을 복잡하게 만들고 있습니다.
시장 성장 촉진요인
인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 기술의 도입은 기업이 실험적인 파일럿 단계에서 본격적인 생산 환경으로 전환하면서 시장을 근본적으로 재편하고 있습니다. 이러한 전환은 장애에 강한 파이프라인을 구축하고, 특징 저장소를 관리하며, 복잡한 알고리즘을 위한 고품질 데이터 가용성을 보장하는 고급 데이터 엔지니어링 서비스의 필요성을 불러일으키고 있습니다. 조직이 이러한 기술을 운영함에 따라 지능형 용도의 수명주기를 지원하는 MLOps 및 확장 가능한 인프라에 대한 수요가 급증하고 있습니다. Databricks가 2025년 6월 발표한 'State of Data+AI'라는 제목의 보고서에서 프로덕션에 등록된 AI 모델이 전년 대비 1,018% 증가했다고 지적하며, 실용적인 AI 자산의 배포를 위한 산업의 대규모 전환과 이에 따른 엔지니어링 지원의 필요성을 강조했습니다. 강조하고 있습니다.
시장 확대는 기업이 민첩성과 확장성을 높이기 위해 레거시 인프라를 현대화하면서 클라우드 기반 데이터 아키텍처의 채택이 가속화되고 있다는 점도 영향을 미치고 있습니다. 기업은 탄력적인 컴퓨팅 성능과 통합 분석 플랫폼을 활용하기 위해 퍼블릭 클라우드와 하이브리드 클라우드 환경으로 워크로드를 적극적으로 이전하고 있습니다. 플렉셀라가 지난 3월 발표한 '2025 클라우드 현황 보고서'에 따르면 78%의 조직이 클라우드 전환 워크로드의 양을 주요 지표로 꼽았으며, 이는 전년도 36%에서 크게 증가한 수치입니다. 그러나 이러한 급속한 분산화는 복잡한 파편화를 초래하는 경우가 많으며, 세일즈포스는 2025년 "IT 리더의 90%가 데이터 사일로를 심각한 비즈니스 문제로 인식하고 있다"고 지적하며, 이기종 시스템을 통합하는 엔지니어링 서비스의 필요성이 매우 중요함을 강조하고 있습니다. 강조하고 있습니다.
시장이 해결해야 할 과제
데이터 프라이버시 및 주권과 관련된 복잡한 규제 상황은 세계 빅데이터 및 데이터 엔지니어링 서비스 시장 확대에 큰 걸림돌이 되고 있습니다. 각국이 서로 다른 데이터 현지화 의무와 개인정보 보호법을 시행하고 있는 가운데, 조직은 국경을 초월한 데이터 유통에 심각한 제약에 직면해 있습니다. 이러한 법적 파편화로 인해 기업은 데이터 거점을 확보하기 위해 통합적이고 효율적인 세계 데이터 아키텍처를 포기하고 지역별로 분리된 인프라를 채택할 수밖에 없습니다. 그 결과, 엔지니어링 팀은 파편화된 파이프라인을 관리해야 하고, 운영상의 복잡성이 크게 증가하며, 중앙 집중화된 대규모 데이터세트에서 얻을 수 있는 분석적 가치가 감소합니다.
이러한 컴플라이언스 부담으로 인해 엔지니어링 혁신이나 서비스 확장성보다는 법적 거버넌스나 리스크 감소에 중요한 재정적, 기술적 자원을 투입해야 하는 상황이 발생하고 있습니다. 변화하는 관할권별 법률을 준수하는 데 내재된 불확실성은 신중한 운영 환경을 조성하고, 기업이 대규모 데이터 구상을 지연시키는 원인이 되기도 합니다. 2024년 국제 프라이버시 전문가 협회(IAPP)의 보고서에 따르면 20%의 프라이버시 전문가만이 자신의 조직이 현행 규제 표준을 계속 준수할 수 있는 능력에 대해 완전한 확신을 가지고 있다고 답했습니다. 이러한 광범위한 확신 부족은 의사결정을 직접적으로 방해하고, 전 세계에서 데이터 엔지니어링 서비스 채택을 저해하고 있습니다. 조직은 적극적인 시장 확대보다는 소송이나 처벌을 피하는 것을 우선시하는 경향이 있기 때문입니다.
시장 동향
데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 융합을 통한 레이크하우스 모델의 등장은 데이터 레이크의 저비용 스토리지와 데이터 웨어하우스의 고성능 관리 기능을 통합하여 시장 구조를 근본적으로 재편하고 있습니다. 이러한 아키텍처의 통합은 파편화된 데이터 사일로로 인한 운영상의 비효율성을 해소하고, 기업은 Apache Iceberg와 같은 개방형 포맷을 활용하여 단일 데이터 복사본에서 다양한 분석 워크로드를 실행할 수 있게 됩니다. 그 결과, 조직은 복잡하고 취약한 ETL 프로세스에서 벗어나 직접적인 데이터 액세스를 우선시하게 되었고, 거버넌스가 크게 강화되었으며, 인프라 오버헤드가 감소했습니다. Dremio의 2025년 1월 보고서 'AI 시대의 데이터 레이크하우스 현황'에 따르면 67%의 조직이 향후 3년내 대부분의 분석을 데이터 레이크하우스에서 수행할 계획이며, 이러한 통합 프레임워크로의 급속한 산업적 전환을 강조하고 있습니다.
확장된 데이터 엔지니어링을 위한 생성형 AI 통합은 확대되는 기술 격차와 데이터 파이프라인의 복잡성을 해결하기 위한 중요한 동향으로 부상하고 있습니다. 거대 언어 모델을 개발 워크플로우에 직접 통합함으로써 엔지니어링 팀은 코드 생성, 스키마 매핑, 레거시 시스템 문서화와 같은 노동 집약적인 작업을 자동화할 수 있습니다. 이 전환은 수동 코딩에서 아키텍처 모니터링으로 초점을 이동하여 신뢰할 수 있는 데이터 제품 제공을 크게 가속화하는 동시에 인적 오류에 따른 기술적 부채를 최소화합니다. 2025년 9월에 실시된 Ascend.io의 연례 펄스 설문조사에 따르면 데이터 엔지니어의 83%가 AI와 새로운 툴로 인해 생산성이 향상되었다고 답해 지능형 자동화가 서비스 수명주기에 미치는 혁신적인 영향을 확인할 수 있었습니다.
목차
제1장 개요
제2장 조사 방법
제3장 개요
제4장 고객의 소리
제5장 세계의 빅데이터와 데이터 엔지니어링 서비스 시장 전망
시장 규모·예측
금액별
시장 점유율·예측
서비스 유형별(데이터 모델링, 데이터 통합, 애널리틱스, 데이터 품질)
기업 규모별(중소기업, 대기업)
업무 기능별(재무, 마케팅·영업, 인사, 기타)
최종사용자별(미디어·통신, BFSI, 제조업, 정부기관, 기타)
지역별
기업별(2025)
시장 맵
제6장 북미의 빅데이터와 데이터 엔지니어링 서비스 시장 전망
시장 규모·예측
시장 점유율·예측
북미 : 국가별 분석
미국
캐나다
멕시코
제7장 유럽의 빅데이터와 데이터 엔지니어링 서비스 시장 전망
시장 규모·예측
시장 점유율·예측
유럽 : 국가별 분석
독일
프랑스
영국
이탈리아
스페인
제8장 아시아태평양의 빅데이터와 데이터 엔지니어링 서비스 시장 전망
시장 규모·예측
시장 점유율·예측
아시아태평양 : 국가별 분석
중국
인도
일본
한국
호주
제9장 중동 및 아프리카의 빅데이터와 데이터 엔지니어링 서비스 시장 전망
시장 규모·예측
시장 점유율·예측
중동 및 아프리카 : 국가별 분석
사우디아라비아
아랍에미리트
남아프리카공화국
제10장 남미의 빅데이터와 데이터 엔지니어링 서비스 시장 전망
시장 규모·예측
시장 점유율·예측
남미 : 국가별 분석
브라질
콜롬비아
아르헨티나
제11장 시장 역학
촉진요인
과제
제12장 시장 동향과 발전
합병과 인수
제품 출시
최근 동향
제13장 세계의 빅데이터와 데이터 엔지니어링 서비스 시장 : SWOT 분석
제14장 Porter's Five Forces 분석
업계내 경쟁
신규 참여의 가능성
공급업체의 힘
고객의 힘
대체품의 위협
제15장 경쟁 구도
Accenture PLC
Genpact Inc.
Cognizant Technology Solutions Corporation
Infosys Limited
Capgemini SE
NTT Data Inc.
Mphasis Limited
L&T Technology Services
Hexaware Technologies Inc.
KPMG LLP
제16장 전략적 제안
제17장 조사회사 소개·면책사항
KSA
영문 목차
영문목차
The Global Big Data and Data Engineering Services Market is projected to expand from USD 71.98 Billion in 2025 to USD 137.13 Billion by 2031, registering a CAGR of 11.34%. These services involve the architectural design, infrastructure development, and pipeline management necessary to convert massive raw datasets into structured formats suitable for analysis. The market is primarily driven by the rapid accumulation of unstructured data across digital ecosystems and the urgent need for enterprises to leverage real-time intelligence for competitive gains. NASSCOM reported in 2024 that global investments in AI and data analytics reached approximately USD 83 billion, following a 24% compound annual growth rate since 2019, illustrating the significant financial commitment organizations are allocating to these foundational technologies.
Market Overview
Forecast Period
2027-2031
Market Size 2025
USD 71.98 Billion
Market Size 2031
USD 137.13 Billion
CAGR 2026-2031
11.34%
Fastest Growing Segment
Small & Medium-Sized Enterprises
Largest Market
North America
However, the growth of this sector faces substantial obstacles due to the complicated regulatory environment regarding data privacy and sovereignty. The difficulty of adhering to diverse jurisdictional laws creates friction in cross-border data governance, which can hinder the scalability of engineering initiatives. This compliance burden, combined with the technical challenges of integrating legacy systems, continues to complicate the seamless implementation of global data strategies.
Market Driver
The incorporation of Artificial Intelligence and Machine Learning technologies is fundamentally reshaping the market as enterprises move from experimental pilots to full-scale production environments. This transition creates a need for advanced data engineering services to build resilient pipelines, manage feature stores, and ensure high-quality data availability for complex algorithms. As organizations operationalize these technologies, the demand for MLOps and scalable infrastructure to support the lifecycle of intelligent applications has surged. A June 2025 report by Databricks, titled 'State of Data + AI', noted a 1,018% year-over-year increase in AI models registered for production, emphasizing the massive industrial pivot toward deploying functional AI assets and the resulting necessity for engineering support.
Market expansion is further fueled by the accelerated adoption of cloud-based data architectures, as businesses modernize legacy infrastructure to achieve greater agility and scalability. Companies are aggressively migrating workloads to public and hybrid cloud environments to utilize elastic computing power and unified analytics platforms. In the '2025 State of the Cloud Report' by Flexera released in March 2025, 78% of organizations identified the volume of workloads migrated to the cloud as a key metric, a significant rise from 36% the previous year. However, this rapid decentralization often leads to complex fragmentation; Salesforce noted in 2025 that 90% of IT leaders find data silos to be a significant business challenge, underscoring the critical need for engineering services to unify disparate systems.
Market Challenge
The complex regulatory landscape regarding data privacy and sovereignty acts as a major barrier to the expansion of the Global Big Data and Data Engineering Services Market. As nations enforce divergent data localization mandates and privacy statutes, organizations encounter severe restrictions on cross-border data flows. This legal fragmentation forces enterprises to abandon unified, efficient global data architectures in favor of segregated, region-specific infrastructures to ensure data residency. Consequently, engineering teams must manage disjointed pipelines, which drastically increases operational complexity and diminishes the analytical value derived from centralized, massive datasets.
This compliance burden necessitates the diversion of critical financial and technical resources toward legal governance and risk mitigation rather than engineering innovation or service scalability. The uncertainty inherent in navigating these shifting jurisdictional laws creates a cautious operational environment, often causing firms to delay large-scale data initiatives. In 2024, the International Association of Privacy Professionals reported that only 20% of privacy professionals expressed complete confidence in their organization's ability to maintain compliance with current regulatory standards. This pervasive lack of certainty directly hampers decision-making and stalls the adoption of global data engineering services, as organizations prioritize avoiding litigation and penalties over aggressive market expansion.
Market Trends
The convergence of Data Lakes and Warehouses into Lakehouse Models is fundamentally restructuring the market by merging the low-cost storage of data lakes with the high-performance management capabilities of data warehouses. This architectural unification resolves the operational inefficiencies caused by fragmented data silos, allowing enterprises to run diverse analytical workloads on a single copy of data using open formats like Apache Iceberg. Consequently, organizations are moving away from complex, brittle ETL processes in favor of direct data access, which significantly enhances governance and reduces infrastructure overhead. A January 2025 report by Dremio, 'State of the Data Lakehouse in the AI Era', indicates that 67% of organizations plan to run the majority of their analytics on data lakehouses within the next three years, highlighting the rapid industrial pivot toward this consolidated framework.
Integration of Generative AI for Augmented Data Engineering is emerging as a critical trend to address the widening skills gap and the increasing complexity of data pipelines. By embedding large language models directly into development workflows, engineering teams are automating labor-intensive tasks such as code generation, schema mapping, and legacy system documentation. This shift moves the focus from manual coding to architectural oversight, significantly accelerating the delivery of reliable data products while minimizing technical debt associated with human error. Ascend.io's 'Annual Pulse Survey' in September 2025 revealed that 83% of data engineers stated that AI and new tools have increased their productivity, highlighting the transformative impact of intelligent automation on the services lifecycle.
Key Market Players
Accenture PLC
Genpact Inc.
Cognizant Technology Solutions Corporation
Infosys Limited
Capgemini SE
NTT Data Inc.
Mphasis Limited
L&T Technology Services
Hexaware Technologies Inc.
KPMG LLP
Report Scope
In this report, the Global Big Data and Data Engineering Services Market has been segmented into the following categories, in addition to the industry trends which have also been detailed below:
Big Data and Data Engineering Services Market, By Service Type
Data Modelling
Data Integration
Analytics
Data Quality
Big Data and Data Engineering Services Market, By Organization Size
Small & Medium-Sized Enterprises
Large Enterprises
Big Data and Data Engineering Services Market, By Business Function
Finance
Marketing & Sales
HR
Others
Big Data and Data Engineering Services Market, By End User
Media & Telecom
BFSI
Manufacturing
Government
Others
Big Data and Data Engineering Services 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 Big Data and Data Engineering Services Market.
Available Customizations:
Global Big Data and Data Engineering Services 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 Big Data and Data Engineering Services Market Outlook
5.1. Market Size & Forecast
5.1.1. By Value
5.2. Market Share & Forecast
5.2.1. By Service Type (Data Modelling, Data Integration, Analytics, Data Quality)
5.2.2. By Organization Size (Small & Medium-Sized Enterprises, Large Enterprises)
5.2.3. By Business Function (Finance, Marketing & Sales, HR, Others)
5.2.4. By End User (Media & Telecom, BFSI, Manufacturing, Government, Others)
5.2.5. By Region
5.2.6. By Company (2025)
5.3. Market Map
6. North America Big Data and Data Engineering Services Market Outlook
6.1. Market Size & Forecast
6.1.1. By Value
6.2. Market Share & Forecast
6.2.1. By Service Type
6.2.2. By Organization Size
6.2.3. By Business Function
6.2.4. By End User
6.2.5. By Country
6.3. North America: Country Analysis
6.3.1. United States Big Data and Data Engineering Services Market Outlook
6.3.1.1. Market Size & Forecast
6.3.1.1.1. By Value
6.3.1.2. Market Share & Forecast
6.3.1.2.1. By Service Type
6.3.1.2.2. By Organization Size
6.3.1.2.3. By Business Function
6.3.1.2.4. By End User
6.3.2. Canada Big Data and Data Engineering Services Market Outlook
6.3.2.1. Market Size & Forecast
6.3.2.1.1. By Value
6.3.2.2. Market Share & Forecast
6.3.2.2.1. By Service Type
6.3.2.2.2. By Organization Size
6.3.2.2.3. By Business Function
6.3.2.2.4. By End User
6.3.3. Mexico Big Data and Data Engineering Services Market Outlook
6.3.3.1. Market Size & Forecast
6.3.3.1.1. By Value
6.3.3.2. Market Share & Forecast
6.3.3.2.1. By Service Type
6.3.3.2.2. By Organization Size
6.3.3.2.3. By Business Function
6.3.3.2.4. By End User
7. Europe Big Data and Data Engineering Services Market Outlook
7.1. Market Size & Forecast
7.1.1. By Value
7.2. Market Share & Forecast
7.2.1. By Service Type
7.2.2. By Organization Size
7.2.3. By Business Function
7.2.4. By End User
7.2.5. By Country
7.3. Europe: Country Analysis
7.3.1. Germany Big Data and Data Engineering Services Market Outlook
7.3.1.1. Market Size & Forecast
7.3.1.1.1. By Value
7.3.1.2. Market Share & Forecast
7.3.1.2.1. By Service Type
7.3.1.2.2. By Organization Size
7.3.1.2.3. By Business Function
7.3.1.2.4. By End User
7.3.2. France Big Data and Data Engineering Services Market Outlook
7.3.2.1. Market Size & Forecast
7.3.2.1.1. By Value
7.3.2.2. Market Share & Forecast
7.3.2.2.1. By Service Type
7.3.2.2.2. By Organization Size
7.3.2.2.3. By Business Function
7.3.2.2.4. By End User
7.3.3. United Kingdom Big Data and Data Engineering Services Market Outlook
7.3.3.1. Market Size & Forecast
7.3.3.1.1. By Value
7.3.3.2. Market Share & Forecast
7.3.3.2.1. By Service Type
7.3.3.2.2. By Organization Size
7.3.3.2.3. By Business Function
7.3.3.2.4. By End User
7.3.4. Italy Big Data and Data Engineering Services Market Outlook
7.3.4.1. Market Size & Forecast
7.3.4.1.1. By Value
7.3.4.2. Market Share & Forecast
7.3.4.2.1. By Service Type
7.3.4.2.2. By Organization Size
7.3.4.2.3. By Business Function
7.3.4.2.4. By End User
7.3.5. Spain Big Data and Data Engineering Services Market Outlook
7.3.5.1. Market Size & Forecast
7.3.5.1.1. By Value
7.3.5.2. Market Share & Forecast
7.3.5.2.1. By Service Type
7.3.5.2.2. By Organization Size
7.3.5.2.3. By Business Function
7.3.5.2.4. By End User
8. Asia Pacific Big Data and Data Engineering Services Market Outlook
8.1. Market Size & Forecast
8.1.1. By Value
8.2. Market Share & Forecast
8.2.1. By Service Type
8.2.2. By Organization Size
8.2.3. By Business Function
8.2.4. By End User
8.2.5. By Country
8.3. Asia Pacific: Country Analysis
8.3.1. China Big Data and Data Engineering Services Market Outlook
8.3.1.1. Market Size & Forecast
8.3.1.1.1. By Value
8.3.1.2. Market Share & Forecast
8.3.1.2.1. By Service Type
8.3.1.2.2. By Organization Size
8.3.1.2.3. By Business Function
8.3.1.2.4. By End User
8.3.2. India Big Data and Data Engineering Services Market Outlook
8.3.2.1. Market Size & Forecast
8.3.2.1.1. By Value
8.3.2.2. Market Share & Forecast
8.3.2.2.1. By Service Type
8.3.2.2.2. By Organization Size
8.3.2.2.3. By Business Function
8.3.2.2.4. By End User
8.3.3. Japan Big Data and Data Engineering Services Market Outlook
8.3.3.1. Market Size & Forecast
8.3.3.1.1. By Value
8.3.3.2. Market Share & Forecast
8.3.3.2.1. By Service Type
8.3.3.2.2. By Organization Size
8.3.3.2.3. By Business Function
8.3.3.2.4. By End User
8.3.4. South Korea Big Data and Data Engineering Services Market Outlook
8.3.4.1. Market Size & Forecast
8.3.4.1.1. By Value
8.3.4.2. Market Share & Forecast
8.3.4.2.1. By Service Type
8.3.4.2.2. By Organization Size
8.3.4.2.3. By Business Function
8.3.4.2.4. By End User
8.3.5. Australia Big Data and Data Engineering Services Market Outlook
8.3.5.1. Market Size & Forecast
8.3.5.1.1. By Value
8.3.5.2. Market Share & Forecast
8.3.5.2.1. By Service Type
8.3.5.2.2. By Organization Size
8.3.5.2.3. By Business Function
8.3.5.2.4. By End User
9. Middle East & Africa Big Data and Data Engineering Services Market Outlook
9.1. Market Size & Forecast
9.1.1. By Value
9.2. Market Share & Forecast
9.2.1. By Service Type
9.2.2. By Organization Size
9.2.3. By Business Function
9.2.4. By End User
9.2.5. By Country
9.3. Middle East & Africa: Country Analysis
9.3.1. Saudi Arabia Big Data and Data Engineering Services Market Outlook
9.3.1.1. Market Size & Forecast
9.3.1.1.1. By Value
9.3.1.2. Market Share & Forecast
9.3.1.2.1. By Service Type
9.3.1.2.2. By Organization Size
9.3.1.2.3. By Business Function
9.3.1.2.4. By End User
9.3.2. UAE Big Data and Data Engineering Services Market Outlook
9.3.2.1. Market Size & Forecast
9.3.2.1.1. By Value
9.3.2.2. Market Share & Forecast
9.3.2.2.1. By Service Type
9.3.2.2.2. By Organization Size
9.3.2.2.3. By Business Function
9.3.2.2.4. By End User
9.3.3. South Africa Big Data and Data Engineering Services Market Outlook
9.3.3.1. Market Size & Forecast
9.3.3.1.1. By Value
9.3.3.2. Market Share & Forecast
9.3.3.2.1. By Service Type
9.3.3.2.2. By Organization Size
9.3.3.2.3. By Business Function
9.3.3.2.4. By End User
10. South America Big Data and Data Engineering Services Market Outlook
10.1. Market Size & Forecast
10.1.1. By Value
10.2. Market Share & Forecast
10.2.1. By Service Type
10.2.2. By Organization Size
10.2.3. By Business Function
10.2.4. By End User
10.2.5. By Country
10.3. South America: Country Analysis
10.3.1. Brazil Big Data and Data Engineering Services Market Outlook
10.3.1.1. Market Size & Forecast
10.3.1.1.1. By Value
10.3.1.2. Market Share & Forecast
10.3.1.2.1. By Service Type
10.3.1.2.2. By Organization Size
10.3.1.2.3. By Business Function
10.3.1.2.4. By End User
10.3.2. Colombia Big Data and Data Engineering Services Market Outlook
10.3.2.1. Market Size & Forecast
10.3.2.1.1. By Value
10.3.2.2. Market Share & Forecast
10.3.2.2.1. By Service Type
10.3.2.2.2. By Organization Size
10.3.2.2.3. By Business Function
10.3.2.2.4. By End User
10.3.3. Argentina Big Data and Data Engineering Services Market Outlook
10.3.3.1. Market Size & Forecast
10.3.3.1.1. By Value
10.3.3.2. Market Share & Forecast
10.3.3.2.1. By Service Type
10.3.3.2.2. By Organization Size
10.3.3.2.3. By Business Function
10.3.3.2.4. By End User
11. Market Dynamics
11.1. Drivers
11.2. Challenges
12. Market Trends & Developments
12.1. Merger & Acquisition (If Any)
12.2. Product Launches (If Any)
12.3. Recent Developments
13. Global Big Data and Data Engineering Services Market: SWOT Analysis
