서비스형 데이터(DaaS) 시장 규모는 2030년 36.9%의 CAGR로 678.5억 달러에 달할 것으로 예상 – Market Research Future(MRFR)의 보고서

시장 개요:

Market Research Future (MRFR)의 종합 연구 보고서 인 배포, 조직 규모, 가격 모델, 최종 사용자 및 지역 별 서비스 형 데이터 (DaaS) 시장 정보 - 2030 년까지 예측에 따르면 서비스 형 데이터 (DaaS) 시장은 2022 년에서 2030 년 사이에 36.9 %의 비율로 번창 할 수 있습니다. 시장 규모는 2030년 말까지 약 678.5억 달러에 달할 것으로 예상됩니다.

시장 개요:

서비스형 데이터(DaaS)는 클라우드 기반 데이터 관리 모델로, 데이터가 온디맨드 방식으로 사용자에게 제공되므로 조직이 자체 데이터 인프라를 유지 관리할 필요가 없습니다. DaaS를 사용하면 데이터 저장, 관리, 유지보수의 복잡성 없이 다양한 소스의 데이터에 액세스하고 활용할 수 있습니다. 기업이 의사 결정, 분석, 애플리케이션 개발에 데이터를 활용할 수 있는 편리하고 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다.

서비스형 데이터(DaaS)의 용도와 애플리케이션은 다양합니다. 조직은 DaaS를 사용하여 대규모 데이터 세트에서 인사이트를 얻고, 개인화를 통해 고객 경험을 향상하고, 운영 효율성을 개선하고, 데이터 기반 의사 결정을 지원할 수 있습니다. 기업은 DaaS를 통해 실시간 데이터에 액세스하고, 데이터 분석을 수행하며, 데이터를 애플리케이션에 원활하게 통합할 수 있습니다. 특히 정확한 최신 데이터에 대한 액세스가 성공을 위해 중요한 금융, 마케팅, 의료, 전자상거래, 공급망 관리와 같은 산업에 유용합니다.

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시장 경쟁 환경:

수중 로봇 산업에서 부유 한 회사는 다음과 같습니다.

• 마이크로 소프트 코퍼레이션
• IBM Corporation
• 페이스 북 Inc
• 페어 아이작 주식회사
• 알리바바 그룹 홀딩 리미티드
• Google Inc
• 오라클 주식회사
• Bloomberg Finance L.P.
• com Inc.
• LinkedIn Corporation
• 마스터카드 어드바이저 LLC
• 렉시스넥시스 주식회사
  
  

보고서의 범위 - 서비스로서의 데이터 (DaaS) 시장:

시장 세분화:

배포 기준:

시장 배포별로는 퍼블릭, 프라이빗, 하이브리드를 포함합니다.

가격 모델별:

시장의 가격 모델별로는 볼륨 기반 모델과 데이터 유형 기반 모델이 포함됩니다.

조직 규모별:

시장 내 조직 규모별로는 중소기업과 대기업이 포함됩니다.

최종 사용자 기준:

시장의 최종 사용자 별로는 BFSI, 의료, 소매 및 IT 징크스 디프 68 텔레콤이 포함됩니다.

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2023년 5월:

Microsoft가 Azure 데이터 공유 서비스 확장을 발표했습니다. 이 서비스를 통해 조직은 외부 파트너 및 고객과 데이터를 안전하게 공유하여 조직 전반에서 협업과 데이터 기반 의사 결정을 촉진할 수 있습니다. 이러한 발전은 DaaS 시장에서 효율적인 데이터 공유 및 협업 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있음을 의미합니다.

다루는 시장 USP:

시장 동인:

서비스형 데이터(DaaS)의 시장을 주도하는 세 가지 주요 요인은 다음과 같습니다. 첫째, 조직에서 생성되는 데이터의 양과 다양성이 증가함에 따라 데이터 관리 및 분석을 위한 확장 가능하고 유연한 솔루션이 필요합니다. DaaS는 대규모 인프라 투자 없이도 이러한 데이터에 편리하게 액세스하고 활용할 수 있는 방법을 제공합니다. 둘째, 전 세계 기업들의 클라우드 컴퓨팅 및 디지털 혁신 이니셔티브 도입이 증가함에 따라 DaaS와 같은 클라우드 기반 데이터 서비스에 대한 수요가 증가하고 있습니다. DaaS 솔루션의 확장성, 비용 효율성, 접근성은 클라우드에서 데이터를 활용하고자 하는 조직에게 매력적입니다. 셋째, 산업 전반에 걸쳐 데이터 기반 의사 결정 및 분석에 대한 필요성이 증가하면서 DaaS에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 조직은 인사이트 확보, 운영 효율성 개선, 혁신 추진에 있어 시기적절하고 정확한 데이터의 가치를 인식하고 있습니다.

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시장 제약:

고려해야 할 시장 제약 요인이 있습니다. 한 가지 과제는 데이터 보안 및 개인 정보 보호에 대한 우려입니다. 조직이 DaaS를 통해 외부 소스에 데이터를 의존함에 따라 민감한 데이터의 기밀성 및 보호를 보장하는 것이 중요해졌습니다. 데이터 규정을 준수하고 사이버 보안 위험을 해결하는 것은 DaaS 제공업체와 사용자 모두에게 중요한 고려 사항입니다. 또한 기존 IT 인프라와 워크플로우에 DaaS를 통합하는 데 따르는 복잡성으로 인해 문제가 발생할 수 있습니다. 조직은 데이터에서 최대한의 가치를 창출하기 위해 DaaS 솔루션과 기존 시스템 간의 원활한 통합과 상호 운용성을 보장해야 합니다.

코로나19 분석:

코로나19 팬데믹은 서비스형 데이터(DaaS) 시장에 큰 영향을 미쳤습니다. 팬데믹 기간 동안 디지털 기술과 원격 근무에 대한 의존도가 높아지면서 DaaS와 같은 클라우드 기반 서비스의 채택이 가속화되었습니다. 조직은 원격 협업, 의사 결정, 비즈니스 연속성을 지원하기 위해 민첩하고 확장 가능한 데이터 솔루션의 필요성을 인식했습니다. 또한 팬데믹은 위기 상황을 관리하고 대응하는 데 있어 실시간 데이터와 분석의 중요성을 강조했습니다. 코로나19 이후에도 조직이 디지털 혁신을 수용하고 불확실성을 극복하고 성장을 주도하기 위해 데이터 기반 전략의 우선순위를 정함에 따라 DaaS에 대한 수요는 계속 증가할 것으로 예상됩니다.

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지역별 인사이트:

북미, 특히 미국은 여러 가지 요인으로 인해 시장을 지배하고 있습니다. 이 지역은 강력한 연결성 및 데이터 센터를 비롯한 고도로 발전된 IT 인프라를 갖추고 있어 DaaS 솔루션의 원활한 제공을 용이하게 합니다. 또한 북미는 포괄적인 DaaS 제품을 제공하고 지속적인 혁신과 투자를 통해 시장 성장을 주도하는 Microsoft 및 IBM과 같은 기술 업계의 주요 업체들의 강력한 입지를 자랑합니다.

유럽은 DaaS 시장 측면에서 북미를 바짝 뒤쫓고 있습니다. 이 지역은 데이터 프라이버시 규정을 중시하며, 대표적인 예로 일반 데이터 보호 규정(GDPR)을 들 수 있습니다. GDPR은 조직이 데이터를 처리하고 관리하는 방식에 큰 영향을 미쳤으며, 투명성과 사용자 동의를 촉진합니다. 규제 준수와 효율적인 데이터 관리의 필요성에 따라 유럽 기업들은 데이터 보안을 보장하고 데이터 프로세스를 간소화하며 개인정보 보호 규정을 준수하기 위해 DaaS 솔루션을 도입하고 있습니다. 유럽 DaaS 시장은 은행, 제조, 소매업 등 다양한 산업에서 데이터 기반 인사이트를 통해 경쟁 우위를 확보하는 것이 특징입니다.

아시아 태평양 지역은 빠른 디지털 혁신과 클라우드 기반 기술 채택 증가에 힘입어 떠오르는 DaaS 시장입니다. 중국, 인도, 일본, 호주와 같은 국가에서는 DaaS 시장이 크게 성장하고 있습니다. 이 지역의 이커머스 산업 확대, 인공지능 및 분석에 대한 투자 증가, 기술 중심 기업의 존재가 시장 성장에 기여하고 있습니다. 또한 아시아 태평양 지역의 각국 정부는 디지털화 및 데이터 기반 의사 결정을 촉진하기 위한 이니셔티브에 집중하고 있으며, 이는 DaaS 솔루션에 대한 수요를 더욱 촉진하고 있습니다.

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시장 조사 미래에 대해:

MRFR (Market Research Future)에서는 고객이 조리 된 연구 보고서 (CRR), 반 조리 된 연구 보고서 (HCRR), 원시 연구 보고서 (3R), 연속 공급 연구 (CFR) 및 시장 조사 징크스 디플 68 컨설팅 서비스를 통해 다양한 산업의 복잡성을 해결할 수 있도록 지원합니다.

MRFR 팀은 고객에게 최적의 시장 조사 및 인텔리전스 서비스를 제공하는 것을 최고의 목표로 삼고 있습니다. 글로벌, 지역 및 국가 수준의 시장 부문에 대한 제품, 서비스, 기술, 애플리케이션, 최종 사용자 및 시장 참여자 별 시장 조사를 통해 고객은 더 많이보고, 더 많이 알고, 더 많이 수행 할 수 있으므로 가장 중요한 모든 질문에 답할 수 있습니다.

또한, 종합적인 차트와 통계 형식으로 시장 데이터를 제공하는 최고의 통계 포털인'Wantstats'를 출시하여 예측, 지역 및 세그먼트 분석을 제공합니다. Wantstats를 통해 최신 정보를 얻고 데이터에 기반한 의사결정을 내리세요.