Kings Research™는 " 데이터 수익화  점유율 및 산업 분석, 구성 요소별(솔루션, 서비스), 배포별(온프레미스, 클라우드 기반), 수직별(BFSI, 전자상거래 및 소매, IT 및 통신, 제조, 의료, 기타) 및 지역 분석, 2024-2031"이라는 제목의 보고서에서 이 정보를 제시합니다.

데이터 수익화 시장은  2023년에 33억 8천만 달러 규모로 추산되며, 2031년에는 130억 9천만 달러에 도달할 것으로 예상됩니다. 2024년에서 2031년까지 연평균 성장률(CAGR)은 18.43%입니다.

2023년 글로벌 산업 시장 점유율 32.26%를 기록한 북미는 주로 고도로 발달된 기술 인프라, 혁신에 대한 강력한 강조, 데이터 수익화 기술의 조기 도입으로 인해 세계를 제쳤습니다. 북미는 실리콘 밸리와 같은 주요 기술 허브와 클라우드 컴퓨팅 및 데이터 분석의 혁신을 추진하는 업계 선도 기업 덕분에 데이터 수익화 분야에서 글로벌 리더로 남아 있습니다.

전체 보고서 세부 정보를 보려면 @  https://www.kingsresearch.com/ko/data-monetization-market-695

데이터 수익화 시장의 주요 기업 목록

• 주식회사 세일즈포스
• 아다스트라
• 인포시스 리미티드
• 넷스카우트
• 시센스 주식회사
• 다웨스 시스템
• 트리안츠
• 신탁
• 마이크로소프트
• 시스코 시스템즈

데이터 수익화 시장의 주요 동인:

데이터 기반 의사 결정 증가

조직이 디지털 경제에서 경쟁력을 유지하기 위해 노력함에 따라 데이터는 의사 결정의 중요한 구성 요소로 부상했습니다. 데이터 수익화를 통해 기업은 원시 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 변환하여 성장을 촉진하는 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 금융, 소매, 의료 및 제조와 같은 부문의 많은 회사가 운영 효율성을 높이고 비용을 절감하며 고객 경험을 개선하기 위해 데이터 중심 전략을 채택하고 있습니다.

AI와 ML의 확대된 채택

인공 지능과 머신 러닝 기술은 데이터 수익화 노력에서 핵심적인 역할을 합니다. 이러한 기술을 통해 조직은 방대한 데이터 세트를 분석하고 그렇지 않으면 식별할 수 없는 패턴, 추세 및 기회를 발견할 수 있습니다. AI와 ML은 데이터 처리를 자동화하여 기업이 의미 있는 통찰력을 더 쉽게 추출할 수 있도록 돕습니다. 이러한 추세는 다양한 산업에서 데이터 수익화 솔루션 채택을 촉진할 것으로 예상됩니다.

데이터 생성의 급증

데이터 생성의 기하급수적 증가는 데이터 수익화 시장의 주요 원동력입니다. 모든 상호작용, 거래 및 디지털 발자국은 귀중한 정보의 흔적을 남깁니다. 소셜 미디어 상호작용 및 전자 상거래 거래에서 IoT 기기 및 엔터프라이즈 시스템에 이르기까지 데이터는 전례 없는 속도로 생성되고 있습니다. Kings Research에 따르면 2025년까지 글로벌 데이터 영역이 175제타바이트로 증가할 것으로 예상되며, 이는 수익화에 사용할 수 있는 데이터의 순수한 양을 강조합니다.

데이터의 가치 잠금 해제

데이터 수익화는 데이터를 활용하여 경제적 가치를 창출하는 프로세스를 말합니다. 이는 직접 데이터 판매, 데이터 기반 서비스, 향상된 의사 결정 프로세스와 같은 다양한 전략을 통해 달성할 수 있습니다. 기업은 점점 더 고급 분석, 인공 지능(AI), 머신 러닝(ML) 기술을 활용하여 원시 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 추출하고, 이를 통해 새로운 수익원을 창출하고 운영 효율성을 높이고 있습니다.

산업 응용 및 사용 사례:

• 소매 및 전자 상거래: 기업은 고객 데이터를 분석하여 재고를 최적화하고, 마케팅 캠페인을 개인화하고, 고객 경험을 개선합니다.
• 의료: 의료 분야에서 데이터를 수익화하면 환자 치료, 운영 효율성, 개인화된 치료 계획을 위한 예측 분석이 가능해집니다.
• 금융 서비스: 은행과 금융 기관은 데이터를 활용하여 사기를 탐지하고, 신용 위험을 평가하고, 개인화된 금융 상품을 제공합니다.
• 통신: 통신 회사는 데이터를 활용하여 네트워크 성능을 향상하고, 유지 관리 필요성을 예측하고, 새로운 서비스를 개발합니다.
• 제조: 데이터 기반 통찰력은 제조업체가 생산 프로세스를 최적화하고, 가동 중지 시간을 줄이고, 예측적 유지 관리를 구현하는 데 도움이 됩니다.

세분화 및 지역 통찰력:

산업별 수직별

통신 : 통신 사업자는 고객 유지율을 개선하고 새로운 수익 기회를 찾기 위해 데이터 수익화를 활용하고 있습니다. 모바일 네트워크와 인터넷 서비스에서 수집된 광범위한 고객 데이터는 고객 경험을 향상하고 서비스를 개인화하는 데 사용되고 있습니다.

소매 및 전자 상거래 : 소매업체는 점점 더 데이터를 사용하여 고객 행동을 분석하고, 추세를 예측하고, 공급망 관리를 최적화하고 있습니다. 고객 데이터를 수익화함으로써 소매업체는 보다 개인화된 경험을 제공하고 재고 관리를 개선할 수 있습니다.

헬스케어 : 헬스케어 제공자는 환자 치료를 개선하고, 질병 발병을 예측하고, 치료 결과를 개선하기 위해 데이터를 활용하고 있습니다. 헬스케어 부문은 전자 건강 기록(EHR), 웨어러블 기기, 환자 모니터링 시스템에서 생성되는 방대한 양의 데이터로 인해 데이터 수익화 시장에서 주요 플레이어가 될 준비가 되었습니다.

문의처:
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