데이터 과학 및 예측 분석 시장 규모 및 점유율(구성 요소별(솔루션, 서비스)) 응용 프로그램(금융 위험 분석, 마케팅 및 판매 분석, 고객 분석, 공급망 분석) - 글로벌 공급 및 수요 분석, 성장 예측, 통계 보고서 2023-2035

성장 동인

• AI 및 IoT 기술 채택 - AI를 이용한 예측 분석은 현재 데이터를 사용하고 그로부터 막대한 가치를 추출하므로 특히 효과적입니다. AI가 지원하는 고급 분석을 통해 대상 고객이 어떤 제품이나 서비스를 구매하거나 소비하는 데 관심을 가질지 예측할 수 있습니다. 현대 기술의 발전과 그 사용은 산업 발전을 촉진합니다. IoT는 또한 모든 부문에 대해 엄청난 양의 데이터를 수집하는 것을 가능하게 합니다. 멀티미디어와 소셜 미디어는 많은 데이터를 생성했으며 기업은 데이터 과학, 예측 분석 및 기술을 사용하여 이 방대한 양의 정보를 분석하여 미래에 보다 정확한 결과를 제공하고 있습니다.
• 빅데이터 기술 채택 - 예측된 결과를 생성하는 빅데이터 기술 및 기타 신기술의 역량으로 인해 데이터 과학 및 예측 분석 비즈니스가 크게 확장되었습니다. 조직이 수집하는 데이터의 양은 정말 방대하며 지속적으로 증가하고 있습니다. 이제 기업은 분석 방법을 알고 있으므로 이 데이터를 사용하여 미래를 예측하고 있으며 이는 데이터 과학 및 예측 분석 산업의 성장에 기여합니다. 또한, 방대한 양의 조직화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 수집, 처리 및 분석해야 하는 필요성이 증가함에 따라 예측 분석에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
• 연계·통합 기술의 활용 증가와 인터넷 확산 증가= 인터넷 확산과 인터넷 접속 방식의 다양화로 인해 데이터 양이 엄청나게 증가했다. 이로 인해 초고속 인터넷 서비스가 발전하고 확장될 것입니다. 세계화와 경제 확장 또한 전 세계적으로 데이터 생성을 증가시키는 주요 요인입니다.

도전과제

• 정확성은 사용된 참조 데이터에 따라 달라집니다. 미래 추세는 데이터 과학 및 예측 분석을 사용하여 예측됩니다. 소프트웨어는 원하는 출력을 얻기 위해 복잡하고 상당한 양의 데이터를 처리했습니다. 이 방법은 과거 데이터를 사용하여 미래의 결과를 제공합니다. 결과는 사용 가능한 데이터를 사용하여 생성되며, 그 정확성은 데이터가 얼마나 정확하게 참조로 사용되는지에 따라 달라집니다. 분석 알고리즘은 사용 가능한 데이터를 기반으로 모델을 구축하며, 데이터의 결함은 모델의 결함으로 이어집니다. 이러한 불확실성과 의존성은 예상 기간 동안 데이터 과학 및 예측 분석 시장의 성장을 방해할 수 있습니다.
• 예측 분석의 채택이 부진합니다.
• 지역 데이터 법률 변경으로 인해 발생하는 예측 모델의 재구성에는 시간이 많이 걸립니다.