데이터 과학 및 기계 학습 플랫폼 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, 유형별(오픈 소스 데이터 통합 ​​도구, 클라우드 기반 데이터 통합 ​​도구), 애플리케이션(중소기업, 중견 기업, 대기업), 지역별 통찰력 및 2034년 예측

데이터 과학 및 머신러닝 플랫폼 시장 규모

2024년에 1,026억 1천만 달러 규모로 평가된 글로벌 데이터 과학 및 머신 러닝 플랫폼 시장은 2025년에 1,242억 5천만 달러에 도달하고 2034년까지 5,272억 2천만 달러로 크게 성장하여 17.42%의 강력한 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 지역 분포를 보면 북미가 38%로 선두를 차지하고 유럽이 28%, 아시아 태평양이 24%, 중동 및 아프리카가 10%로 그 뒤를 따릅니다. 이러한 성장은 자동화 기능 확장, AI 통합 가속화, 클라우드 채택 증가, 전사적 디지털 혁신을 통해 촉진되어 조직이 예측 분석을 강화하고 워크플로를 간소화하며 다양한 산업 전반에 걸쳐 지능형 애플리케이션을 확장할 수 있게 해줍니다.

미국 데이터 과학 및 기계 학습 플랫폼 시장은 신속한 기업 AI 채택과 디지털 현대화에 대한 투자 증가에 힘입어 전 세계 산업에서 21%의 상당한 점유율을 차지하고 있습니다. 미국 기업의 약 43%가 AI 기반 솔루션을 배포했으며, 약 35%는 운영 효율성과 예측 정확성을 개선하기 위해 예측 모델링에 우선순위를 두었습니다. 또한 조직의 28%가 확장성과 속도를 향상하기 위해 자동화 기반 데이터 과학 도구를 채택하고 있습니다. 의료, 금융, 소매 및 기술 부문의 강력한 수요는 고급 클라우드 인프라, 숙련된 인력 가용성 및 데이터 중심 의사 결정에 대한 강조를 통해 지속적으로 시장 확장을 촉진하고 있습니다.

주요 결과

• 시장 규모:1,026억 1천만 달러(2024년), 1,242억 5천만 달러(2025), 5,272억 5천만 달러(2034), CAGR 17.42% – 기업이 AI 기반 현대화 및 클라우드 기반 분석을 가속화함에 따라 2034년까지 글로벌 시장이 5배 이상 확장될 것으로 예상되는 등 상당한 장기 성장을 나타냅니다.
• 성장 동인:분석 중심 의사결정이 43% 급증하고, 예측 모델링 채택이 35% 증가하고, 업계 전반에 걸쳐 경쟁력 있는 AI 사용량이 29% 증가하고, 자동화를 통해 효율성이 27% 향상되어 대규모 디지털 혁신과 고급 데이터 활용이 전체적으로 촉진됩니다.
• 동향:클라우드 기반 배포로 41% 전환, AutoML 기능의 36% 급속한 발전, 하이브리드 클라우드 환경에 대한 기업 집중 32%, NLP 기반 플랫폼 채택 24%를 통해 지능적이고 자동화되었으며 확장 가능한 데이터 생태계로의 전환이 강화되었습니다.
• 주요 플레이어:Google, Microsoft, IBM, Databricks, SAS 등 – 통합 AI, ML 및 분석 플랫폼을 통해 혁신을 주도합니다.
• 지역적 통찰력:북미는 38%, 유럽은 28%, 아시아 태평양은 24%, 중동 및 아프리카는 10%를 차지합니다. 이는 성숙하고 신흥 디지털 경제 전반에 걸쳐 강력한 도입을 통해 균형 잡힌 글로벌 분포를 나타냅니다.
• 과제:기술 부족 36%, 비용 관련 제약 29%, 지속적인 교육에 대한 수요 증가 25%, 복잡한 데이터 통합과 관련된 위험 24%로 확장성과 기업 준비 상태에 영향을 미칩니다.
• 업계에 미치는 영향:자동화 주도 개선 41%, 클라우드 인프라 확장 34%, IoT 융합 29%, 중소기업 채택 23% 증가로 더 광범위한 디지털 구현이 가능해졌습니다.
• 최근 개발:확장 이니셔티브 22%, 플랫폼 업그레이드 21%, 전략적 파트너십 19%, AI/ML 플랫폼 전반의 접근성 및 유용성 16% 향상.

자동화, 클라우드 기반 생태계, AI 주도 혁신이 전 세계 산업을 재편하면서 데이터 과학 및 머신러닝 플랫폼 시장은 빠르게 발전하고 있습니다. 현재 약 44%의 기업이 예측 분석을 강화하고 통찰력 생성을 가속화하기 위해 이러한 플랫폼을 배포하고 있습니다. 약 37%가 실시간 의사결정, 대응성 및 운영 인텔리전스 개선을 위해 이를 활용하고 있습니다. 또한 약 32%의 조직이 워크플로를 간소화하고 확장성을 향상하며 다기능 데이터 팀을 지원하는 협업 ML 도구를 채택하고 있습니다. 이러한 변화는 비즈니스 결과를 최적화하고 글로벌 시장에서 원활한 디지털 혁신을 지원하도록 설계된 통합 고성능 분석 환경으로의 광범위한 전환을 반영합니다.

데이터 과학 및 머신러닝 플랫폼 시장 동향

데이터 과학 및 기계 학습 플랫폼 시장은 기업이 고급 분석을 의사 결정에 통합함에 따라 급속한 성장을 목격하고 있습니다. 약 42%의 조직이 빅 데이터 관리를 간소화하기 위해 플랫폼을 채택하고 있으며, 37%는 고객 통찰력을 위한 예측 분석에 중점을 두고 있습니다. 약 33%의 기업이 워크플로우 자동화를 통한 비용 절감을 강조하고, 31%는 사기 탐지를 개선하기 위해 이러한 플랫폼을 채택합니다. 또한 업계의 28%는 프로세스 최적화를 위해 머신러닝 플랫폼을 활용하고 있으며, 26%는 실시간 의사결정 지원을 위해 AI 통합을 강조하고 있습니다. 34%의 기업이 클라우드 기반 솔루션에 투자하면서 전 세계적으로 모든 규모의 기업에서 채택이 가속화되고 있습니다. 또한 거의 29%의 조직이 팀 기반 모델링을 위한 협업 도구를 우선시하고 있으며, 27%는 하이브리드 배포 모델을 통해 확장성을 향상하여 산업 전반에 걸쳐 시장의 전략적 중요성을 강화하고 있습니다.

데이터 과학 및 기계 학습 플랫폼 시장 역학

드라이버

"고급 분석에 대한 수요 증가"

약 43%의 기업이 고급 분석을 플랫폼 채택의 주요 동인으로 꼽습니다. 약 35%는 더 나은 예측을 위한 예측 모델링을 강조하고, 29%는 AI 기반 솔루션을 통해 얻은 경쟁 우위에 중점을 둡니다.

기회

"클라우드 기반 배포 확장"

새로운 기회의 약 39%가 클라우드 기반 플랫폼과 연결되어 있습니다. 중소기업의 약 32%가 확장성 이점을 강조하는 반면, 대기업의 27%는 디지털 생태계와의 원활한 통합에 중점을 둡니다.

구속

"높은 기술 및 자원 요구 사항"

소규모 조직의 약 36%가 전문성 부족을 장벽으로 꼽았습니다. 약 28%는 인재 채용 시 비용 문제에 직면하고 있으며, 25%는 채택을 위한 교육 요구 사항을 강조합니다.

도전

"데이터 보안 및 규정 준수 문제"

약 38%의 기업이 보안 문제를 주요 과제로 인식하고 있습니다. 거의 29%는 규정 준수의 복잡성을 강조하고, 24%는 공유 환경에 민감한 데이터 세트를 통합하는 데 따르는 위험을 강조합니다.

세분화 분석

글로벌 데이터 과학 및 머신러닝 플랫폼 시장은 2024년에 1,026억 1천만 달러였으며, 2025년에는 1,242억 5천만 달러에 달하고 2034년에는 5,272억 2천만 달러에 도달하여 CAGR 17.42%로 확장될 것으로 예상됩니다. 유형별로는 오픈 소스 데이터 통합 ​​도구와 클라우드 기반 데이터 통합 ​​도구 모두 상당한 성장에 기여하는 반면, 애플리케이션별로는 중소기업, 중견 기업, 대기업이 2025년에 특정 수익 지분과 성장률로 다양한 채택 패턴을 보여줍니다.

유형별

오픈 소스 데이터 통합 ​​도구

오픈 소스 데이터 통합 ​​도구는 비용 효율성과 유연성으로 인해 점점 인기를 얻고 있습니다. 거의 37%의 중소기업이 이러한 플랫폼을 사용하고 있으며 개발자의 29%는 맞춤화 및 커뮤니티 지원을 위해 이러한 플랫폼을 선호합니다.

2025년 오픈 소스 데이터 통합 ​​도구 시장 규모는 미화 451억 2천만 달러로 36%의 점유율을 차지하며, 중소기업과 개발자 전반의 채택에 힘입어 2025년부터 2034년까지 연평균 성장률(CAGR)이 16.8%로 성장할 것입니다.

클라우드 기반 데이터 통합 ​​도구

클라우드 기반 데이터 통합 ​​도구는 확장성과 유연성을 제공하여 데이터 과학 및 기계 학습 플랫폼 시장을 지배하고 있습니다. 약 41%의 기업이 대규모 데이터 세트를 처리하기 위해 이러한 도구를 채택했으며, 33%는 더 빠른 배포를 주요 이점으로 꼽았습니다.

2025년 클라우드 기반 데이터 통합 ​​도구 시장 규모는 791억 3천만 달러로 64%의 점유율을 차지하며 확장 가능하고 안전한 클라우드 생태계에 대한 수요에 힘입어 2025년부터 2034년까지 CAGR 17.9%로 성장할 것입니다.

애플리케이션별

중소기업

소규모 기업은 데이터 과학 및 머신 러닝 플랫폼을 채택하여 효율성을 높이고 수동 작업 부하를 줄입니다. 약 34%는 고객 참여를 위한 예측 분석에 의존하고 있으며, 28%는 자동화를 통한 비용 절감을 강조합니다.

2025년 중소기업 시장 규모는 298억 달러로 24%의 점유율을 차지하며, 2025~2034년 연평균 성장률(CAGR)은 16.5%로, 오픈 소스 플랫폼의 경제성과 접근성이 뒷받침됩니다.

중견기업

중소기업은 비즈니스 인텔리전스 및 시장 경쟁력을 위해 플랫폼을 활용하고 있습니다. 거의 39%가 예측 정확도가 향상되었다고 보고했으며, 32%는 위험 관리 및 사기 탐지를 위해 플랫폼을 사용합니다.

2025년 중견기업 시장 규모는 미화 409억 달러로 33%의 점유율을 차지하며, 2025년부터 2034년까지 연평균 성장률(CAGR)은 17.2%로 성장할 것이며 이는 중간급 디지털 혁신에 대한 수요에 힘입은 것입니다.

대기업

대기업은 데이터 과학 및 기계 학습 플랫폼 채택을 주도하고 있으며 44%가 고급 예측 분석을 위한 플랫폼을 사용하고 있습니다. 약 36%는 AI 기반 의사결정이 경쟁 우위에 매우 중요하다고 강조합니다.

2025년 대기업 시장 규모는 536억 달러로 43%의 점유율을 차지하며, 대규모 디지털 혁신 프로그램에 힘입어 2025년부터 2034년까지 CAGR이 18.1%로 성장할 것입니다.

데이터 과학 및 기계 학습 플랫폼 시장 지역 전망

글로벌 데이터 과학 및 머신러닝 플랫폼 시장은 2024년 1,026억 1천만 달러였으며, 2025년에는 1,242억 5천만 달러, 2034년에는 5,272억 2천만 달러에 도달할 것으로 예상되며, CAGR은 17.42%입니다. 지역적으로는 북미가 38%의 점유율로 선두를 달리고 있으며, 유럽이 28%로 뒤를 따르고, 아시아 태평양이 24%를 차지하고, 중동 및 아프리카가 10%를 차지하여 100% 시장 분포를 완성합니다.

북아메리카

북미는 산업 전반에 걸쳐 AI 기반 분석의 채택률이 높아지면서 데이터 과학 및 머신러닝 플랫폼 시장의 38%를 차지하고 있습니다. 약 42%의 기업이 빅데이터 통합을 강조하고, 33%의 기업이 자동화 이점을 강조합니다. 미국은 엔터프라이즈 규모 AI에 대한 투자로 강력한 성장을 주도하는 반면, 캐나다와 멕시코는 중간 수준 도입에 중점을 두고 있습니다.

북미는 첨단 디지털 혁신과 클라우드 통합에 힘입어 2025년 472억 달러로 전체 시장의 38%를 차지했습니다.

유럽

유럽은 데이터 기반 전략을 장려하는 규정의 지원을 받아 데이터 과학 및 기계 학습 플랫폼 시장의 28%를 차지합니다. 약 36%의 기업이 예측 분석에 투자하고, 29%는 규정 준수 중심 솔루션을 강조합니다. 독일, 영국, 프랑스는 자동화와 혁신에 중점을 두고 채택을 주도하고 있습니다.

유럽은 산업 디지털화와 규정 준수 기반 분석에 힘입어 성장을 이루며 2025년에 348억 달러에 달해 28%의 시장 점유율을 차지했습니다.

아시아 태평양

아시아 태평양 지역은 디지털 경제 확대에 힘입어 데이터 과학 및 머신러닝 플랫폼 시장의 24%를 차지합니다. 중국 기업의 약 39%가 AI 주도 플랫폼을 채택하고, 일본 기업의 32%가 예측 분석을 통합하며, 인도 중소기업의 28%가 오픈 소스 솔루션에 투자합니다. IT와 금융 부문 전반에 걸쳐 강력한 성장세를 보이고 있습니다.

아시아 태평양 지역은 도시화, 데이터 채택 증가, 중소기업 혁신의 지원을 받아 2025년에 298억 달러를 달성했으며 이는 세계 시장의 24%를 차지합니다.

중동 및 아프리카

중동 및 아프리카는 은행, 통신 및 정부 부문에서 상당한 채택을 통해 데이터 과학 및 기계 학습 플랫폼 시장의 10%를 기여합니다. UAE 기업의 약 31%가 디지털 인텔리전스를 강조하고, 사우디아라비아 시장의 27%가 자동화를 강조하고, 남아프리카공화국의 22%가 금융 분석에 중점을 둡니다.

중동 및 아프리카는 다각화 프로그램, 기술 투자, AI 기반 분석 채택에 힘입어 2025년 124억 달러로 10%의 점유율을 차지했습니다.

프로파일링된 주요 데이터 과학 및 기계 학습 플랫폼 시장 회사 목록

데이터 과학 및 기계 학습 플랫폼 시장의 투자 분석 및 기회

데이터 과학 및 머신러닝 플랫폼 시장은 41%의 기업이 자동화 기반 워크플로우에 투자하는 등 방대한 기회를 제공합니다. 거의 34%의 기회가 클라우드 기반 배포와 관련되어 있으며, 29%는 IoT 및 엣지 분석과의 통합에서 발생합니다. 약 27%의 기업이 AI 기반 예측 모델링을 강조하고, 25%는 비용 효율적인 대안으로 오픈 소스 생태계 확장을 강조합니다. 23%의 기회가 중소기업의 데이터 기반 의사 결정과 연결되어 있어 시장은 산업과 지역 전반에 걸쳐 널리 채택될 것으로 예상됩니다.

신제품 개발

데이터 과학 및 머신러닝 플랫폼 시장의 제품 개발이 가속화되고 있습니다. 거의 36%의 혁신이 자동화된 기계 학습(AutoML) 솔루션에 중점을 두고 있으며, 32%는 하이브리드 클라우드 분석 플랫폼에 중점을 두고 있습니다. 약 29%의 공급업체가 산업별 AI 모듈을 개발하고 있으며, 26%는 자연어 처리 기반 솔루션을 우선시합니다. 또한 개선 사항 중 24%에는 노코드 및 로우코드 플랫폼이 포함되어 있어 기술 지식이 없는 사용자를 위한 채택 범위가 확대되었습니다. 이러한 제품 개발 추세는 데이터 통합을 재편하여 AI 및 ML 도구를 기업 환경 전반에서 더 쉽게 접근하고 적응할 수 있게 만들고 있습니다.

최근 개발

• IBM 확장:2024년에 IBM은 업그레이드된 AI 및 ML 플랫폼을 통해 기업 고객 기반의 21%를 강화했습니다.
• 구글 AI 업그레이드:Google은 2024년에 확장성을 위해 글로벌 기업의 18%가 채택한 고급 AutoML 기능을 통합했습니다.
• 마이크로소프트 혁신:Microsoft는 2024년에 Azure ML 도구를 확장하여 클라우드 기반 개선 사항을 대기업의 22%에 적용했습니다.
• Databricks 파트너십:Databricks는 고급 분석을 위해 주요 글로벌 기업과 통합하여 2024년에 19%의 새로운 협업을 확보했습니다.
• Dataiku 확장:Dataiku는 2024년에 플랫폼을 확장하여 중견 기업의 16%에 액세스 가능한 데이터 과학 도구를 제공했습니다.

보고 범위

데이터 과학 및 기계 학습 플랫폼 시장 보고서는 유형, 애플리케이션, 지역 및 회사에 대한 자세한 분석을 제공합니다. 약 39%의 적용 범위는 오픈 소스 및 클라우드 기반 데이터 통합 ​​도구에 중점을 두고 유형 세분화를 강조합니다. 분석의 약 33%는 중소기업 및 대기업 전반의 애플리케이션 통찰력을 다룹니다. 지역적 적용 범위에는 북미 38%, 유럽 28%, 아시아 태평양 24%, 중동 및 아프리카 10%가 포함되어 100% 시장 분포를 보장합니다. 경쟁 환경 분석에서는 18명의 글로벌 리더를 대상으로 하며, 파트너십이 27%, 혁신 파이프라인이 25%, 생태계 확장이 21%입니다. 또한 보고 초점의 23%는 기술 격차 및 보안 문제와 같은 문제를 조사합니다. 이 구조화된 적용 범위는 2025년부터 2034년까지 성장 기회에 맞춰 전략을 조정하는 데 있어 투자자, 기업 및 이해관계자를 지원합니다.