Stratistics MRC에 따르면 글로벌 데이터 마이닝 도구 시장은 2023년 7억 5,360만 달러 규모이며, 예측 기간 동안 13.4%의 연평균 성장률로 성장하여 2030년에는 18억 1,740만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 데이터 마이닝 도구는 대규모 데이터 세트에서 의미 있는 패턴, 인사이트, 지식을 추출하도록 설계된 소프트웨어 애플리케이션입니다. 이러한 도구는 통계 분석 및 머신러닝 알고리즘을 비롯한 다양한 기술을 사용하며, 데이터 탐색 및 변환 프로세스를 촉진하여 조직이 의사결정을 위한 가치 있는 정보를 발견할 수 있도록 지원합니다. 이러한 도구는 방대한 양의 데이터를 효율적으로 분석하고 해석하여 전략적 결정을 내리고 운영을 최적화함으로써 마케팅, 금융, 의료, 소매업과 같은 산업에서 중요한 역할을 담당하고 있습니다.
시장 역학:
동인
데이터 양 증가
데이터 마이닝 도구를 통해 조직은 방대한 양의 데이터에서 가치 있는 인사이트를 추출할 수 있습니다. 이러한 도구는 고급 알고리즘과 분석 기법을 사용하여 수동으로 식별하기에는 비현실적이거나 불가능한 숨겨진 패턴과 추세를 발견할 수 있습니다. 또한 데이터의 양이 증가함에 따라 기업이 고객 경험을 개선하고, 운영을 최적화하며, 혁신을 추진할 수 있는 기회가 생겨나면서 시장 규모가 커지고 있습니다.
제약:
높은 초기 비용
데이터 마이닝 소프트웨어의 라이선스 또는 구독 구매와 관련된 초기 도입 비용이 있습니다. 특히 엔터프라이즈급 솔루션이나 고급 분석 기능을 제공하는 솔루션의 경우 이러한 비용이 상당할 수 있습니다. 게다가 업데이트, 기술 지원, 인프라 유지보수 등 지속적인 유지보수 비용도 데이터 마이닝 도구의 총 소유 비용에 영향을 미칩니다. 소규모 조직이나 빠듯한 예산으로 운영되는 조직의 경우, 이러한 높은 비용이 상당한 진입 장벽으로 작용하여 데이터 마이닝 도구의 도입을 제한할 수 있습니다.
기회:
클라우드 기반 솔루션의 가용성
클라우드 기반 데이터 마이닝 도구는 조직이 값비싼 온프레미스 인프라에 투자하고 유지할 필요가 없습니다. 이러한 접근성은 데이터 마이닝을 대중화하여 모든 규모의 조직이 초기 자본 투자 없이도 고급 분석을 활용할 수 있게 해줍니다. 또한 클라우드 기반 솔루션의 가용성은 진입 장벽을 낮추고 데이터에서 실행 가능한 인사이트를 보다 효율적으로 추출하여 가치 실현 시간을 단축함으로써 이 시장의 확장을 촉진하고 있습니다.
위협:
전문성 부족
데이터 마이닝 도구를 효과적으로 운영하는 데 필요한 기술력과 도메인 지식을 갖춘 전문가가 부족합니다. 이로 인해 수요는 많은데 공급이 제한되어 숙련된 전문가를 고용하는 데 드는 비용이 증가했습니다. 그러나 상대적으로 새롭고 빠르게 진화하는 이 분야의 특성으로 인해 필요한 전문 지식을 갖춘 개인이 부족하여 데이터 마이닝 도구의 성장과 채택에 상당한 제약이 있었습니다.
코로나19의 영향
코로나19 팬데믹은 주로 경제적 혼란, 우선 순위의 변화, 기업이 직면한 운영상의 어려움으로 인해 데이터 마이닝 도구 시장에 몇 가지 부정적인 영향을 미쳤습니다. 이로 인해 데이터 마이닝 도구와 분석 소프트웨어를 비롯한 비필수적인 투자에 대한 지출이 감소했습니다. 또한 팬데믹으로 인한 공급망 중단과 프로젝트 구현 지연으로 인해 일부 조직에서는 데이터 마이닝 도구의 도입이 지연되고 있습니다.
클라우드 부문은 예측 기간 동안 가장 큰 규모가 될 것으로 예상됩니다.
클라우드 부문은 클라우드 컴퓨팅 인프라를 활용하여 데이터 분석 작업을 수행하는 확장성, 접근성, 비용 효율성으로 인해 가장 큰 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이러한 도구는 유연성과 같은 장점을 제공하여 사용자가 대규모 하드웨어 투자 없이도 인터넷이 연결된 곳이면 어디에서나 데이터에 액세스하고 분석할 수 있습니다. 또한 다른 클라우드 서비스와 통합되어 원활한 데이터 관리 및 분석 워크플로우를 촉진하는 경우가 많아 이 부문의 성장을 주도하고 있습니다.
마케팅 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다.
마케팅 부문은 기업이 고객 데이터에서 실행 가능한 인사이트를 확보하여 마케팅 전략과 캠페인을 최적화하는 데 중추적인 역할을 하기 때문에 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 이러한 도구는 고급 알고리즘과 기술을 활용하여 고객의 요구를 충족하기 위해 특정 고객 서비스를 타겟팅합니다. 또한 마케터는 예측 분석을 활용하여 마케팅 예산을 최적화하고 리소스를 효율적으로 할당하며 마케팅 캠페인의 전반적인 투자 수익률(ROI)을 개선할 수 있어 이 부문의 확장을 촉진하고 있습니다.
점유율이 가장 높은 지역:
아시아 태평양 지역은 추정 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지했는데, 이는 이 지역 경제의 디지털화가 진행됨에 따라 다양한 출처에서 방대한 양의 데이터가 생성되었기 때문입니다. 인도, 중국, 싱가포르와 같은 국가들이 데이터 분석 혁신의 허브로 부상하면서 국내외 기업들로부터 투자를 유치하고 있습니다. 또한 숙련된 인재와 급성장하는 스타트업 생태계가 아시아 태평양 지역의 데이터 마이닝 도구 시장 확대에 기여하고 있습니다.
CAGR이 가장 높은 지역:
유럽은 경쟁 우위를 위한 데이터 분석 활용의 중요성에 대한 유럽 기업들의 인식이 높아짐에 따라 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 다양한 산업 분야의 기업들이 데이터 기반 의사결정의 가치를 인식하고 데이터 마이닝 도구에 대한 투자를 늘리고 있습니다. 또한 유럽 정부와 연구 기관은 데이터 분석의 혁신을 촉진하기 위한 이니셔티브를 적극적으로 추진하여 지역 내에서 정교한 데이터 마이닝 알고리즘과 도구의 개발을 주도하고 있습니다.
주요 개발:
2024년 2월, 인텔은 AI 시대를 위해 설계된 보다 지속 가능한 시스템 파운드리 사업인 인텔 파운드리를 출범하고 10년 후반기까지 리더십을 확립하기 위한 확장된 프로세스 로드맵을 발표했습니다.
2024년 1월, GSMA와 IBM은 통신 업계에서 제너레이티브 인공지능(AI)의 채택과 기술을 지원하기 위한 새로운 협력으로 GSMA Advance의 AI 교육 프로그램과 GSMA 파운드리 제너레이티브 AI 프로그램을 출범한다고 발표했습니다.
2024년 1월 인텔과 유나이티드 마이크로일렉트로닉스 코퍼레이션은 모바일, 통신 인프라, 네트워킹 등 고성장 시장에 대응하기 위해 12나노미터 반도체 공정 플랫폼 개발에 협력할 것이라고 발표했습니다.
2023년 12월, IBM은 Silver Lake가 대주주로 있는 Software AG와 최종 계약을 체결하고 Software AG의 슈퍼 iPaaS(서비스형 통합 플랫폼) 엔터프라이즈 기술 플랫폼인 StreamSets 및 webMethods를 구매하기로 했다고 발표했습니다.
지원되는 배포 유형
– 클라우드
– 온프레미스
지원 서비스
– 컨설팅 및 구현
– 관리형 서비스
– 기타 서비스
지원되는 비즈니스 기능
– 재무
– 공급망 및 물류
– 마케팅
– 운영
지원 대상 조직 규모
– 중소기업
– 대기업
대상 최종 사용자
– 소매업
– 의료 및 생명 과학
– 은행, 금융 서비스 및 보험
– 통신 및 IT
– 에너지 및 유틸리티
– 정부 및 국방
– 제조
– 기타 최종 사용자
지원 지역
– 북미
o 미국
o 캐나다
o 멕시코
– 유럽
o 독일
o 영국
o 이탈리아
o 프랑스
o 스페인
o 기타 유럽
– 아시아 태평양
o 일본
o 중국
o 인도
o 호주
o 뉴질랜드
o 대한민국
o 기타 아시아 태평양 지역
– 남미
o 아르헨티나
o 브라질
o 칠레
o 기타 남미
– 중동 및 아프리카
o 사우디 아라비아
o 아랍에미리트
o 카타르
o 남아프리카 공화국
o 기타 중동 및 아프리카
보고서의 주요 내용
– 지역 및 국가별 세그먼트에 대한 시장 점유율 평가
– 신규 진입자를 위한 전략적 권장 사항
– 2021년, 2022년, 2023년, 2026년, 2030년의 시장 데이터를 다룹니다.
– 시장 동향 (동인, 제약, 기회, 위협, 과제, 투자 기회 및 권장 사항)
– 시장 추정치를 기반으로 한 주요 비즈니스 부문의 전략적 권장 사항
– 주요 공통 트렌드를 매핑하는 경쟁 조경 매핑
– 상세한 전략, 재무 및 최근 개발 사항을 포함한 회사 프로파일링
– 최신 기술 발전을 매핑하는 공급망 동향
1 요약
2 서문
2.1 요약
2.2 스테이크 홀더
2.3 연구 범위
2.4 연구 방법론
2.4.1 데이터 마이닝
2.4.2 데이터 분석
2.4.3 데이터 검증
2.4.4 연구 접근 방식
2.5 연구 출처
2.5.1 1차 연구 출처
2.5.2 보조 연구 출처
2.5.3 가정
3 시장 동향 분석
3.1 소개
3.2 동인
3.3 제약
3.4 기회
3.5 위협
3.6 최종 사용자 분석
3.7 신흥 시장
3.8 코로나19의 영향
4 포터의 다섯 가지 힘 분석
4.1 공급자의 협상력
4.2 구매자의 협상력
4.3 대체재의 위협
4.4 신규 진입자의 위협
4.5 경쟁 경쟁
5 배포 유형별 글로벌 데이터 마이닝 도구 시장
5.1 소개
5.2 클라우드
5.3 온 프레미스
6 서비스별 글로벌 데이터 마이닝 도구 시장
6.1 소개
6.2 컨설팅 및 구현
6.3 관리형 서비스
6.4 기타 서비스
7 비즈니스 기능별 글로벌 데이터 마이닝 도구 시장
7.1 소개
7.2 금융
7.3 공급망 및 물류
7.4 마케팅
7.5 운영
8 조직 규모별 글로벌 데이터 마이닝 도구 시장
8.1 소개
8.2 중소기업
8.3 대기업
9 최종 사용자 별 글로벌 데이터 마이닝 도구 시장
9.1 소개
9.2 소매
9.3 의료 및 생명 과학
9.4 은행, 금융 서비스 및 보험
9.5 통신 및 IT
9.6 에너지 및 유틸리티
9.7 정부 및 국방
9.8 제조
9.9 기타 최종 사용자
10 글로벌 데이터 마이닝 도구 시장, 지역별 현황
10.1 소개
10.2 북미
10.2.1 미국
10.2.2 캐나다
10.2.3 멕시코
10.3 유럽
10.3.1 독일
10.3.2 영국
10.3.3 이탈리아
10.3.4 프랑스
10.3.5 스페인
10.3.6 기타 유럽
10.4 아시아 태평양
10.4.1 일본
10.4.2 중국
10.4.3 인도
10.4.4 호주
10.4.5 뉴질랜드
10.4.6 대한민국
10.4.7 기타 아시아 태평양 지역
10.5 남미
10.5.1 아르헨티나
10.5.2 브라질
10.5.3 칠레
10.5.4 남미의 나머지 지역
10.6 중동 및 아프리카
10.6.1 사우디 아라비아
10.6.2 아랍에미리트
10.6.3 카타르
10.6.4 남아프리카 공화국
10.6.5 중동 및 아프리카의 나머지 지역
11 주요 개발 사항
11.1 계약, 파트너십, 협업 및 합작 투자
11.2 인수 및 합병
11.3 신제품 출시
11.4 확장
11.5 기타 주요 전략
12 회사 프로파일링
