유형(온프레미스, 온디맨드), 애플리케이션(BFSI, 소매, 의료, IT, 운송, 에너지 및 유틸리티, 정부 및 국방)별 데이터 과학 플랫폼 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, 지역 통찰력 및 2035년 예측

데이터 사이언스 플랫폼 시장 규모

글로벌 데이터 과학 플랫폼 시장 규모는 2025년 1,741억 2천만 달러에서 2026년 2,176억 3,000만 달러, 2027년 2,720억 1,000만 달러로 급증한 후 2035년까지 1조 6,198억 9,900만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이러한 놀라운 확장은 2026년부터 2026년까지 예측 기간 동안 CAGR 24.99%를 반영합니다. 2035년에는 인공지능 통합, 빅데이터 분석, 기업 디지털 혁신이 가속화될 것입니다. 자동화된 모델 배포, 협업 분석 환경 및 클라우드 확장성은 산업 전반에 걸쳐 의사결정 기능을 재정의하고 있습니다.

데이터 사이언스 플랫폼 시장은 AI, 클라우드 인프라, 도메인별 모델링과의 빠른 융합이 특징입니다. 다른 기술 시장과 달리 MLOps, 자동화 파이프라인 및 실시간 분석 기능의 지속적인 혁신을 통해 성장하고 있습니다. 약 44%의 기업이 해당 산업에 맞는 플러그 앤 플레이 구성 요소를 제공하는 모듈형 플랫폼을 선호합니다. 게다가 현재 35% 이상이 플랫폼에 내장된 설명 기능과 편향 탐지 도구를 요구하고 있습니다. 이 부문은 API 확장성과 진화하는 프로그래밍 생태계에 대한 기본 지원에 따라 플랫폼 수명이 결정되는 최종 사용자가 유용성과 확장성을 모두 동일하게 평가하는 몇 안 되는 분야 중 하나입니다.

주요 결과

• 시장 규모:데이터 과학 플랫폼 시장은 2024년 1,054억 5천만 달러로 평가되었으며, 2025년에는 1,416억 1천만 달러에 이를 것으로 예상되며, 2033년에는 8,731억 2천만 달러로 CAGR 25.53%로 성장할 것으로 예상됩니다.
• 성장 동인:배포의 약 78%는 클라우드 기반이며, 사용자의 72%는 엔드투엔드 분석을 위한 통합 소프트웨어 솔루션을 선호합니다.
• 동향:새로 출시된 플랫폼의 약 41%는 AutoML 기능을 갖추고 있으며, 38%는 사용자 액세스를 확대하기 위해 노코드 또는 로우코드 기능을 지원합니다.
• 주요 플레이어:시장을 선도하는 주요 기업으로는 Google Inc., Microsoft Corporation, SAS Institute Inc., Dataiku 및 Domino Data Lab Inc.가 있습니다.
• 지역적 통찰력:북미는 34%로 가장 큰 시장 점유율을 차지하고 있으며, 유럽이 25%, 아시아 태평양이 21%, 중동 및 아프리카가 8%를 차지하고 있습니다.
• 과제:거의 70%의 사용자가 플랫폼을 기존 시스템과 통합하는 데 어려움을 겪고 있으며, 20%는 오래된 레거시 인프라와 관련된 문제를 보고합니다.
• 업계에 미치는 영향:약 49%의 기업이 분석 예산을 늘리고 있으며, 35%는 특별히 멀티 클라우드 기능에 투자하고 있습니다.
• 최근 개발:약 37%의 사용자가 Azure와 OpenAI의 통합을 채택했으며, Google AI 도구는 작년에 사용량이 28% 증가했습니다.

미국의 데이터 과학 플랫폼 시장은 전체 글로벌 활동의 약 34%를 차지하면서 지속적인 추진력을 보여주고 있습니다. 이러한 지배적인 위치는 주요 산업 전반에 걸쳐 높은 기업 수준 채택과 고급 디지털 인프라를 통해 강화됩니다. 미국 내 중대형 조직의 68% 이상이 이미 운영 내에서 하나 이상의 엔터프라이즈급 데이터 과학 도구를 구현했습니다. 이러한 채택 기업 중 44%는 이러한 플랫폼을 핵심 의사 결정 프로세스에 직접 내장하여 예측 분석, 고객 통찰력, 프로세스 자동화 및 재무 모델링에 사용하고 있습니다.

디지털 우선 비즈니스 모델, 클라우드 기반 환경, AI 기반 프레임워크로의 전환이 가속화되면서 시장 확장이 계속 가속화되고 있습니다. 현재 미국 기업의 약 57%가 유연성, 확장성 및 비용 효율성으로 인해 클라우드 기반 데이터 과학 플랫폼을 선호합니다. 의료, 금융 서비스 및 소매 부문은 실시간 분석 및 규정 준수에 대한 수요로 인해 미국 전체 플랫폼 사용량의 49%를 차지합니다.

데이터 사이언스 플랫폼 시장 동향

데이터 과학 플랫폼 시장은 기업의 디지털화, AI 채택, 클라우드 기반 인프라에 대한 선호도 증가로 인해 급격한 변화를 목격하고 있습니다. 현재 데이터 사이언스 플랫폼 배포의 78% 이상이 클라우드 기반이며, 이는 기존 온프레미스 프레임워크에서 벗어나는 결정적인 변화를 의미합니다. 조직은 데이터 모델링, 분석 및 자동화 파이프라인을 통합하는 통합 환경을 선호하며 그 결과 플랫폼 소프트웨어 솔루션은 현재 글로벌 시장의 약 72%를 차지하고 있습니다. 기업 용도에서는 대규모 조직이 시장의 약 65%를 점유하며 현장을 장악하고 있는 반면, 경제성과 모듈식 SaaS 솔루션의 증가로 인해 중소기업이 빠르게 따라잡고 있습니다. BFSI는 기관이 사기 탐지, 신용 평가 및 재무 예측을 위해 이러한 플랫폼을 사용하기 때문에 전체 도입률의 약 24%로 여전히 상위권을 유지하고 있습니다. 소매업은 소비자 행동 추적, 개인화된 캠페인, 수요 예측과 같은 사용 사례를 통해 글로벌 점유율의 22% 이상을 차지하며 바짝 뒤따르고 있습니다. 미국에서만 중견 기업의 68% 이상이 데이터 과학 도구를 적극적으로 배포했다고 보고했으며, 약 44%가 기존 ERP 또는 CRM 시스템과 플랫폼을 통합했습니다. 미국 데이터 과학 플랫폼 시장은 현재 전 세계 사용량의 약 34%를 차지하고 있습니다. 디지털 인프라가 확장되고 분석 현대화에 대한 투자가 유입되면서 데이터 과학 플랫폼은 기업 IT 전략의 기초가 되고 있습니다.

데이터 과학 플랫폼 시장 역학

기회

중견 기업 및 신흥 시장 전반에 걸쳐 침투력 증가

대기업을 넘어 시장이 확대되고 있다. 대기업이 시장의 65%를 차지하는 반면, 중견기업은 지난 2년 동안 채택률이 22% 증가하며 성장을 촉진하고 있습니다. 클라우드의 경제성과 사전 구성된 템플릿의 등장으로 제조, 소매, 의료 분야에서 더 빠른 출시가 가능해졌습니다. 또한 신규 구축의 28% 이상이 분석 인프라에 대한 지방 정부 투자의 지원을 받아 디지털 변혁 이니셔티브가 탄력을 받고 있는 아시아 태평양 및 라틴 아메리카에서 발생하고 있습니다.

드라이버

AI 주도 분석 및 클라우드 네이티브 배포에 대한 수요 증가

글로벌 기업 전반에서 AI 기반 도구의 채택이 가속화되고 있습니다. 데이터 사이언스 플랫폼 구현의 약 78%가 현재 클라우드 환경에서 호스팅되고 있으며 이는 확장성과 주문형 리소스 할당에 대한 선호도가 높아지고 있음을 반영합니다. 또한 약 72%의 사용자가 단편화된 도구 체인 대신 통합 플랫폼 솔루션을 선택하여 모델링, 배포 및 모니터링에서 엔드투엔드 기능에 대한 수요가 있음을 나타냅니다. 기업은 다국어 환경을 지원하고 모델 훈련을 자동화하여 더 빠른 혁신 주기를 가능하게 하는 플랫폼을 찾고 있습니다.

구속

"규정 준수, 거버넌스, 데이터 개인 정보 보호와 관련된 과제"

규제 부문의 엄격한 규정 준수 의무는 데이터 과학 플랫폼 채택에 장벽을 만들고 있습니다. BFSI 및 의료 기관의 약 24%는 클라우드 플랫폼을 사용할 때 데이터 지역성, 감사 가능성 및 보안에 대한 우려를 보고합니다. 이로 인해 규제 감독이 높은 지역에서는 채택이 더디게 진행되었습니다. 또한 잠재 구매자의 약 20%는 이러한 플랫폼을 레거시 IT 환경에 통합하는 데 따른 어려움을 언급하며, 이로 인해 배포 일정이 지연되고 운영 오버헤드가 높아집니다.

도전

"높은 기술 통합 및 맞춤화 복잡성"

기업 IT 리더들은 새로운 플랫폼과 기존 시스템의 통합을 주요 장애물로 꼽습니다. 채택자의 약 70%가 타사 데이터 레이크, IoT 소스 또는 레거시 ERP를 데이터 과학 플랫폼에 연결할 때 문제에 직면합니다. 엔터프라이즈 거버넌스 모델에 맞게 워크플로, 권한 및 액세스 프로토콜을 사용자 지정하려면 공급이 제한된 숙련된 데이터 엔지니어가 필요합니다. 이러한 인재 격차는 높은 온보딩 비용과 결합되어 더 빠른 확장 및 플랫폼 활용을 제한합니다.

세분화 분석

데이터 과학 플랫폼 시장은 배포 유형 및 산업 응용 프로그램별로 분류되어 다양한 채택 패턴을 나타냅니다. 온프레미스 플랫폼은 정부, 의료 등 민감한 정보를 다루는 산업에 여전히 중요합니다. 이러한 배포는 시장 활동의 약 22%를 차지합니다. 이와 대조적으로 온디맨드 또는 클라우드 기반 플랫폼은 유연성, 비용 효율성 및 최신 디지털 인프라와의 통합 용이성으로 인해 약 78%의 점유율로 지배적입니다. 애플리케이션 관점에서 볼 때 BFSI는 모든 부문을 주도하고 소매 및 의료가 그 뒤를 잇고 있으며, IT 서비스, 물류 및 공공 행정은 점차적으로 데이터 과학을 수용하여 의사결정을 최적화하고 결과를 예측하고 있습니다.

유형별

• 온프레미스:온프레미스 플랫폼은 데이터 제어 및 내부 규정 준수가 가장 중요한 의료, 금융, 정부 등 분야의 기업에서 선호합니다. 이 배포 유형은 전체 시장의 약 22%를 차지합니다. 광범위한 사용자 정의와 사내 데이터베이스 및 도구와의 긴밀한 통합이 필요한 회사에서 종종 선택합니다.
• 주문형:클라우드 기반 또는 주문형 플랫폼은 약 78%의 시장 점유율로 지배적입니다. 이러한 플랫폼은 확장성, 빠른 배포 및 낮은 자본 비용을 지원합니다. 기업은 더 나은 결과를 위해 협업 환경, 자동 확장되는 컴퓨팅 성능, 통합 모델 거버넌스 등의 클라우드 기반 기능을 활용하고 있습니다.

애플리케이션별

• BFSI:거의 24%의 시장 점유율을 차지하는 BFSI 부문은 사기 탐지, 고객 세분화, 신용 평가 및 포트폴리오 최적화를 위해 데이터 과학 플랫폼을 많이 사용합니다. 위험 분석도 최고의 사용 사례로 떠올랐습니다.
• 소매:소매 부문은 고객 프로파일링, 공급망 수요 예측 및 실시간 마케팅 자동화를 위한 플랫폼을 활용하여 시장에서 약 22%를 기여합니다. 로열티 프로그램은 점점 더 예측 분석에 의해 주도되고 있습니다.
• 의료: 약 15%의 사용량을 차지하는 의료 분야에서는 임상 연구, 치료 예측, 환자 위험 점수 매기기 및 병원 관리 운영 효율성을 위해 데이터 과학을 사용합니다.
• IT 및 기술:시장의 약 14%를 차지하는 IT 기업은 인프라 모니터링, 고객 행동 모델링, AI 알고리즘을 사용한 신제품 개발을 위해 플랫폼을 사용합니다.
• 운송 및 물류:이 세그먼트는 경로 계획, 연료 최적화 및 예측 유지 관리에 분석을 적용하여 약 8%의 점유율을 차지합니다.
• 에너지 및 유틸리티:채택률의 6%를 차지하는 에너지 공급자는 데이터 과학을 사용하여 에너지 수요를 예측하고, 그리드 성능을 관리하고, 재생 가능 통합을 시뮬레이션합니다.
• 정부 및 국방:정부 및 국방 기관은 위협 모델링, 시민 서비스 최적화 및 스마트 시티 인프라 개발에 중점을 두고 약 5%를 기여합니다.

지역 전망

데이터 과학 플랫폼 시장은 디지털 성숙도, 규제 프레임워크 및 기술 투자에 따른 지역적 변화를 보여줍니다. 북미 지역은 가장 높은 시장 점유율로 선두를 달리고 있으며, 아시아 태평양 지역은 가장 빠른 성장 궤적을 보이고 있습니다. 유럽은 정부가 지원하는 AI 이니셔티브를 주도하여 꾸준한 도입을 보이는 반면, 중동과 아프리카는 종종 공공-민간 파트너십과 다국적 공급업체 지원을 통해 데이터 과학 기능을 천천히 통합하고 있습니다.

북아메리카

북미는 글로벌 데이터 사이언스 플랫폼 시장의 약 34~40%를 차지한다. 미국은 이미 데이터 기반 프레임워크를 구현하고 있는 조직의 약 68%로 지역 성장을 주도하고 있습니다. 56% 이상의 기업이 플랫폼을 클라우드 인프라와 통합하고, 44%는 이를 ERP 및 CRM 시스템과 함께 사용합니다. 이 지역은 고급 AI 생태계와 주요 플랫폼 제공업체의 강력한 입지로부터 혜택을 받고 있습니다.

유럽

유럽은 규제 의무와 국가 AI 전략에 힘입어 전 세계 시장의 약 25%를 차지합니다. 유럽 ​​기업의 약 62%가 파일럿 프로그램이나 본격적인 배포에 참여하고 있습니다. 독일, 영국, 프랑스가 가장 큰 비중을 차지하며 금융 서비스, 제조, 의료 부문이 상위 부문입니다. 특히 학술 및 공공 부문 프로젝트에서 오픈 소스 사용이 활발합니다.

아시아태평양

아시아 태평양은 가장 빠르게 성장하는 지역 시장으로 부상하고 있으며 전 세계 시장 규모의 약 21%를 차지합니다. 중국, 인도, 일본, 한국과 같은 국가에서는 빠른 플랫폼 활용이 목격되고 있습니다. 정부와 스마트 시티 이니셔티브의 디지털 혁신 캠페인이 주요 동인입니다. 이 지역 기업의 약 41%가 자동화 및 의사결정 지원 기능을 위해 데이터 과학 플랫폼을 사용하고 있으며, 38% 이상이 클라우드 네이티브 배포에 의존하고 있습니다.

중동 및 아프리카

중동 및 아프리카는 UAE, 사우디아라비아, 남아프리카공화국을 중심으로 성장을 이루며 세계 시장에서 약 8%를 기여합니다. 디지털 성숙도는 다양하지만 이 지역 대기업의 36% 이상이 예측 분석 및 실시간 데이터 플랫폼을 실험하고 있습니다. 국가 데이터 전략에 관한 이니셔티브는 특히 에너지 및 정부 부문에서 더욱 광범위한 채택을 가능하게 하고 있습니다.

프로파일링된 주요 데이터 과학 플랫폼 시장 회사 목록

투자 분석 및 기회

디지털 현대화와 경쟁력 있는 인텔리전스 수요로 인해 데이터 과학 플랫폼 기능에 대한 투자가 강화되고 있습니다. 49% 이상의 기업이 연간 분석 예산을 늘렸습니다. 데이터 분석 스타트업에 대한 벤처 캐피털 투자는 의료, 핀테크, 물류를 위한 수직형 플랫폼에 중점을 두고 약 31% 증가했습니다. 자금의 약 35%가 클라우드 네이티브 플랫폼에 투입되었고, 18%는 MLOps 도구를 대상으로 했습니다. 아시아태평양 지역은 유리한 정책 환경과 빠른 클라우드 확장으로 인해 전 세계 투자 유입의 약 24%를 유치했습니다. 또한 글로벌 기업의 46% 이상이 플랫폼 업그레이드, 모델 수명주기 관리, 멀티 클라우드 기능에 재투자하고 있습니다. 미국에서는 약 53%의 CIO가 플랫폼 출시에 맞춰 데이터 과학 인력을 확대할 계획을 확인했습니다. 이러한 투자 추세는 성숙하면서도 확대되고 있는 시장 환경을 나타냅니다.

신제품 개발

데이터 과학 플랫폼 시장에서는 자동화, 확장성 및 사용 편의성에 초점을 맞춘 혁신적인 제품 개발의 물결이 일어나고 있습니다. 새로 출시된 플랫폼의 약 38%는 현재 노코드 또는 로우코드 인터페이스를 제공하여 기술 지식이 없는 사용자도 데이터 모델링에 액세스할 수 있습니다. 제품 업데이트의 약 41%에는 향상된 AutoML(자동화된 기계 학습) 기능이 포함되어 자동화된 기능 엔지니어링, 초매개변수 조정 및 모델 재교육을 지원합니다. 또한 최신 플랫폼의 33% 이상이 MLOps 워크플로를 통합하여 모델 배포, 거버넌스 및 버전 제어를 간소화합니다.

데이터 파이프라인 혁신 측면에서 새로운 플랫폼의 약 29%는 소매 및 물류와 같은 산업에 맞춰 실시간 데이터 처리 엔진을 내장하고 있습니다. 플랫폼 간 호환성도 확장되고 있습니다. 새로운 제품 라인의 약 26%에는 Tableau, Power BI, Snowflake 등 널리 사용되는 도구와의 원활한 통합이 포함됩니다. 또한 최근 제품 중 18% 이상이 산업별 사용 사례, 특히 의료 진단, 금융 규정 준수 및 에너지 관리에 중점을 두고 있습니다. 특히 임상 환경에서 상처 치유 관리 분석 모듈이 통합된 플랫폼을 선택하는 기업이 점점 늘어나고 있습니다.

이러한 제품 혁신의 물결은 통찰력 확보 시간을 단축하고, 데이터 과학자에 대한 의존도를 줄이고, 엔터프라이즈급 규정 준수 및 확장성 요구 사항을 충족하는 것을 목표로 합니다. 업계에서는 유연한 배포 옵션, 사용자 친화적인 인터페이스, 지능형 자동화를 새로운 플랫폼 릴리스의 핵심 요소로 계속해서 우선순위를 두고 있습니다.

최근 개발

• Dataiku는 공급망 최적화를 위한 스트리밍 분석을 지원하는 실시간 의사결정 엔진을 도입하여 처리 속도를 35% 이상 향상시켰습니다.
• Domino Data Lab은 NVIDIA와 협력하여 GPU 가속을 사용하여 모델 훈련 속도를 높이고 기업 사용 사례에서 훈련 시간을 약 42% 단축했습니다.
• Google Inc.는 통합 MLOps 수명 주기 도구 및 AutoML 확장으로 Vertex AI를 업데이트하여 클라우드 기반 클라이언트에서 채택률이 28% 증가했습니다.
• SAS Institute Inc.는 의료 및 금융을 위한 부문별 데이터 과학 템플릿을 출시하여 솔루션 배포 시간이 31% 향상되었다고 보고했습니다.
• Microsoft Corporation은 OpenAI 모델에 대한 기본 지원을 Azure Machine Learning Studio에 추가했으며, 사용자 중 37%가 출시 후 3개월 이내에 통합을 채택했습니다.

보고 범위

데이터 과학 플랫폼 시장 보고서는 배포 유형, 애플리케이션 및 지역 수요별로 분류된 업계 성과에 대한 포괄적인 보기를 제공합니다. 18개 이상의 업종과 20개국을 포괄하는 이 보고서에는 시장 점유율, 채택률, 최종 사용자 행동, 기술 동향 및 투자 동향에 대한 자세한 데이터가 포함되어 있습니다.

보고서 내용의 38% 이상이 사용 사례 수준 데이터에 중점을 두고 있으며 BFSI에서 의료에 이르기까지 다양한 산업이 이러한 플랫폼을 배포하여 운영 및 전략적 목표를 지원하는 방법을 보여줍니다. 또한 이 보고서에는 플랫폼 기능, 통합 기능 및 자동화 기능에 대한 비교 분석 전용 콘텐츠가 45% 이상 포함되어 있습니다. 생태계 전반에 걸쳐 100개 이상의 소프트웨어 제품을 검토하고 기술 성숙도 및 구현 용이성을 기준으로 매핑합니다.

방법론 측면에서 데이터 입력의 약 29%는 경영진 설문 조사에서 파생되고, 25%는 정부 및 제3자 분석에서, 46%는 직접적인 공급업체 공개 및 투자자 브리핑에서 파생됩니다. 이 보고서에는 플랫폼 세분화, 경쟁 역학, 배포 일정 및 최종 사용자 과제를 자세히 설명하는 200개 이상의 차트와 표가 요약되어 있습니다. 이 구조화된 통찰력은 이해관계자가 플랫폼 투자, 통합 및 시장 진입 전략에 대해 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.