유형별(클라우드, 온프레미스) 운영 분석 시장 규모 및 점유율 전개; 수직의; 응용 - 글로벌 공급 및 수요 분석, 성장 예측, 통계 보고서 2025-2037

운영 분석 부문: 성장 동인 및 과제

성장 동력

• 비즈니스 운영에 채택 증가: 기업은 데이터 분석과 실제 조치 사이의 격차를 줄여야 한다는 압력을 받고 있습니다. 고급 데이터 웨어하우스에 많은 정보가 저장되어 있더라도 해당 지식을 영업, 마케팅 및 지원 팀이 채택할 수 있는 계획으로 전환하는 것은 여전히 ​​어려울 수 있습니다. 전통적으로 엔지니어는 필요한 연결을 설정하는 일을 담당하는데, 이로 인해 귀중한 시간이 걸리고 수익 창출 기능 개발과 같은 다른 작업이 지연됩니다. 더 나쁜 것은 이러한 성급하게 구축된 통합에는 조직의 요구 사항에 따라 변화하는 데 필요한 탄력성과 적응성이 부족한 경우가 많습니다. 그 결과, 사후에 이전 성과를 단순히 되돌아보는 대신 실시간 운영 프로세스를 지원하고 즉각적인 비즈니스 결정을 안내하는 운영 분석이 등장했습니다.
• 클라우드 및 하이브리드 환경으로의 전환 증가: 조직이 애플리케이션과 인프라를 클라우드 및 하이브리드 환경으로 마이그레이션하면 복잡한 데이터가 대량으로 생성됩니다. 이 데이터에는 클라우드 기반 시스템의 최적의 성능, 효율성 및 안정성을 보장하기 위한 고급 분석이 필요합니다. Google Cloud는 리더들이 현재 거시 경제 환경의 결과로 클라우드 기반 서비스 및 제품 사용을 늘리고(41.4%), 레거시 엔터프라이즈 소프트웨어에서 클라우드 기반 솔루션으로 전환을 준비하고(33.4%), 온프레미스 워크로드를 클라우드로 이동하고 있다고(32.8%) 보고했습니다. 또한 50% 이상의 기업이 상업적 활동을 가속화하기 위해 2027년까지 산업용 클라우드 플랫폼을 도입하기를 원합니다.
  
  복잡하고 빠르게 발전하는 IT 환경에서 운영 분석 솔루션은 데이터 추세 수집, 정렬 및 인식을 자동화합니다. 시기적절하고 실행 가능한 정보를 제공하는 운영 분석을 통해 더 빠른 문제 감지와 향상된 IT 시스템 성능이 가능해졌습니다. 이를 통해 사용자는 문제를 효과적으로 처리하고 해결 시간을 절약할 수 있습니다.
• 예측 분석 및 머신러닝의 통합 증가: 복잡한 운영 데이터, 예측 분석 및 ML을 분석하여 조직은 숨겨진 패턴을 활용하고 미래 추세를 예측하며 데이터 기반 결정을 내릴 수 있습니다. 이를 통해 기업은 공급망 관리, 재고 관리, 자원 할당 등의 운영 프로세스를 최적화하여 효율성을 높이고 비용을 절감하며 고객 만족도를 높일 수 있습니다.
  
  또한 예측 분석과 ML은 예측 유지 관리, 이상 탐지, 실시간 의사 결정을 지원하여 운영 분석 시장에서 이러한 기술의 채택을 더욱 촉진합니다. 또한 주요 업체들은 이러한 기술을 통합하여 기업이 미래의 성공을 달성할 수 있도록 지원하는 새로운 솔루션을 도입하고 있습니다. 예를 들어 2022년 4월 Tata Consultancy Services는 지능적인 의사 결정, 규정 준수 강화, 연구 효율성 향상을 지원하는 민첩하고 사용자 친화적인 임상 시험용 위험 기반 모니터링 솔루션을 도입했습니다.

도전과제

• 데이터 품질 문제: 쉽게 액세스할 수 있는 고품질 데이터는 정확한 예측 모델의 기초입니다. 그러나 많은 기업은 서로 다른 플랫폼에 분산된 데이터를 관리하는 데 어려움을 겪고 있어 중앙에서 분석하기가 어렵습니다. 이 깨진 풍경 때문에 모델은 상황을 완전히 포착할 수 없습니다. 더욱이 모델 예측은 불규칙한 데이터 형식, 누락된 값, 데이터 자체의 오류로 인해 크게 왜곡될 수 있습니다. 데이터를 지속적으로 정리하고 검증하는 것이 필수적입니다. 운영 경험이 거의 없는 스타트업이나 기업에 대한 과거 데이터가 부족하여 강력한 예측 모델을 구축하는 것이 처음에는 방해가 되어 운영 분석 시장의 성장을 방해할 수 있습니다.
• 숙련된 기술자 부족: 회사에는 운영 분석을 효과적으로 구현하고 사용하는 데 필요한 기술, 전문 지식, 리소스가 부족할 수 있습니다. 현재 공급되는 것보다 기계 학습 및 예측 모델링 분야에서 데이터 과학자 및 기타 자격을 갖춘 전문가에 대한 수요가 훨씬 더 크기 때문에 인재를 찾고 유지하는 것은 어렵습니다. 정확한 모델을 구축하려면 조직의 운영 지식과 데이터 과학 역량을 연결해야 합니다. 따라서 데이터 과학자와 전문가가 부족하면 운영 분석 시장의 성장이 저해될 것입니다.