데이터 수익 창출 시장 규모, 공유, 성장 및 산업 분석, 구성 요소 (도구, 서비스), 배포 모드 (온 프레미스, 클라우드), 애플리케이션 (영업 및 마케팅, 재무, 운영, 고객 경험, 기타), 산업 수직 (BFSI, 소매, IT 및 통신, 건강 관리, 제조, 미디어 및 엔터테인먼트), 지역 분석, 2024-2031

데이터 수익 창출 시장 : 글로벌 점유율 및 성장 궤적

글로벌 데이터 수익 창출 시장 규모는 2023 년에 30 억 달러로 평가되었으며 2024 년 357 억 달러에서 2031 년까지 1,340 억 달러로 증가 할 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 20.31%의 CAGR이 나타납니다.

산업 전역의 조직이 데이터의 가치를 전략적 자산으로 인식하고 있기 때문에 데이터 수익 창출 시장은 이전과는 전혀 증가하고 있습니다. 디지털 변환이 심화됨에 따라 비즈니스는 내부 최적화 및 외부 수익 창출을위한 데이터를 사용하여 데이터 수집에서 데이터 자본화로 이동하고 있습니다. 통신부터 은행, 의료 및 소매에 이르기까지 회사는 데이터를 비즈니스 결과로 전환 할 수있는이 유리한 기회를 활용하고 있습니다.

디지털 경제의 증가, IoT 장치의 확산, 클라우드 플랫폼의 사용 증가 및 AI의 빠른 발전은 데이터 수익 창출 전략의 채택을 촉진하고 있습니다. 조직은 크게 사용하고 있습니다데이터 분석, API, 데이터 마켓 플레이스 및 구독 기반 모델을 사용하여 원시 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 변환하거나 제 3 자에게 판매합니다.

AI, ML 및 블록 체인과 결합하면 데이터 수익 창출이 증폭됩니다. 이러한 기술은 실시간 분석, 안전한 공유 및 더 나은 상황화를 가능하게하여 데이터 가치를 향상시킵니다. 데이터의 수익 잠재력에 대한 인식이 증가함에 따라, 글로벌 데이터 수익 창출 시장은 향후 몇 년 동안 대규모 변화와 지수 성장을 겪을 준비가되어 있습니다.

제품 채택을 주도하는 주요 시장 동향

서비스 데이터 (DAA)로 이동

데이터 수익 창출 환경을 형성하는 주요 트렌드 중 하나는 DAAS (Data-as-A-Service) 모델로의 전환입니다. DAA를 사용하면 비즈니스가 클라우드 기반 플랫폼을 통해 확장 가능한 주문형 방식으로 데이터를 패키지 및 배포 할 수 있습니다. 이 모델을 사용하면 실시간 데이터 액세스 및 비즈니스 인텔리전스 도구와 완벽하게 통합 할 수 있습니다. 회사는 운영을 간소화하고 인프라 비용을 줄이며 데이터 접근성 및 유용성을 향상시키기 위해 DAA로 이동하고 있습니다.

AI 및 예측 분석의 통합

데이터 수익 창출 전략은 AI 및 예측 분석에 의해 향상되고 있습니다. 이러한 기술을 통해 대규모 데이터 세트를 실시간으로 처리하여 실행 가능한 통찰력을 생성 할 수 있습니다. AI 중심 모델은 이제 대상 광고, 동적 가격, 사기 탐지 및 고객 세분화에 사용됩니다. 회사는 이러한 모델을 사용하여 내부 가치를 얻을뿐만 아니라 데이터 기반 서비스를 외부 적으로 제공하고 새로운 수익원을 생성하기 위해 사용하고 있습니다.

데이터 마켓 플레이스의 상승

데이터 구매 및 판매를 용이하게하는 중앙 집중식 플랫폼 인 데이터 마켓 플레이스의 출현은 데이터 수익 창출 시장을 주도하는 또 다른 주요 추세입니다. 이 플랫폼은 표준화 된 형식, 향상된 데이터 보안 및 투명성을 제공합니다. 조직은 이제 데이터 세트를 외부 이해 관계자에게 라이센스하거나 익명화 된 소비자 통찰력을 거래 할 수 있습니다. 이러한 추세는 데이터 액세스를 민주화하고 산업 전반의 수익 창출을 가능하게합니다.

규제 인식 및 규정 준수 도구 증가

데이터 수익 창출을 방해하는 데 사용되는 규제 준수는 이제보다 체계적이고 안전한 수익 창출을 주도하고 있습니다. GDPR, CCPA 및 유사한 법률을 전 세계적으로 구현함으로써 기업은 강력한 거버넌스 프레임 워크를 구축해야했습니다. 이로 인해 개인 정보를위한 도구가 생성되었습니다. 인식 데이터 공유 및 수익 창출. 윤리적 데이터에 대한 이러한 초점은 더 많은 채택을 주도하고 있습니다.

주요 선수와 경쟁 포지셔닝

데이터 수익 창출 시장은 기존 기술 회사와 혁신적인 신생 기업의 다양한 혼합을 특징으로합니다. 주요 플레이어는 데이터 분석, 스토리지 및 수익 창출 기능을 결합한 포괄적 인 플랫폼을 제공하고 있습니다.

경쟁 환경의 주요 회사는 IBM Corporation, SAP SE, Oracle Corporation, Microsoft Corporation, Salesforce, Inc., Google LLC, Amazon Web Services (AWS), Accenture PLC, Cisco Systems Inc., Infosys Limited 및 기타입니다. 그들은 파트너십을 형성하고, 클라우드 네이티브 수익 창출 플랫폼을 시작하고, 틈새 데이터 시작을 획득하여 기능을 확장하고 있습니다. 예를 들어, AWS와 Microsoft는 외부 데이터 공유를 단순화하기 위해 데이터 호수 및 API를 도입 한 반면 SAP는 ERP 시스템에 수익 창출을 추가하고 있습니다.

소비자 행동 분석

• 데이터 중심 솔루션에 대한 수요 증가 :기업과 소비자는보다 개인화 된 실시간 솔루션을 요구하고 있습니다. 비즈니스는 고객 경험을 최적화하고 더 많은 것을 제공하기 위해 행동 및 거래 데이터를 수익을 창출하고 있습니다. 은행에서 스트리밍 서비스에 이르기까지 데이터 수익 창출은 고객 참여 전략의 일부입니다.
• 가치로 데이터를 교환하려는 의지 :현대 소비자는 유형 가치, 할인, 권장 사항 또는 맞춤형 경험에 대한 개인 데이터를 기꺼이 공유 할 의향이 있습니다. 이를 통해 기업은 자사 데이터를 윤리적으로 수집하여 직접 또는 간접적으로 수익을 창출 할 수있었습니다.
• 개인 정보 보호 문제 채택에 영향을 미칩니다.데이터를 공유하려는 의지에도 불구하고 개인 정보 보호 문제는 사용자 행동의 핵심 요소입니다. 투명한 데이터 관행, OPT 인 정책 및 명확한 가치 교환이 고객 신뢰에 중요 해지고 있습니다. 윤리적으로 데이터를 사용하는 회사는 데이터 중심 서비스 및 솔루션을 더 많이 채택하고 있습니다.
• 데이터 문해력 및 내부 채택 :조직은 모든 직원을위한 데이터 문해 교육에 많은 투자를하고 있습니다. 이러한 문화적 변화는 데이터를 사용하여 전략, 운영 및 제품 개발에 정보를 제공하는 내부 데이터 수익 창출이 이루어지고 있습니다. 더 많은 직원이 데이터를 부자 할 때, 기업은 데이터 수익 창출을위한 새로운 사용 사례를 찾고 있습니다.

가격 추세

데이터 수익 창출 솔루션의 가격은 전달 모델, 데이터 복잡성, 볼륨 및 사용 사례에 따라 크게 다릅니다. DAA 및 분석 솔루션을 제공하는 클라우드 기반 플랫폼은 구독 가격 모델을 따릅니다.

소규모 데이터 세트의 Pay-As-You-Go에서 대규모 배포를위한 엔터프라이즈 라이센스에 이르기까지 다양한 범위의 범위는 데이터 세트가 품질, 신선도, 입상 및 수요에 의해 가격이 책정되는 데이터 마켓 플레이스에서도 일반적입니다. 예를 들어, 고도로 세분화 된 고객 행동 데이터는 금융 및 소매에서 프리미엄 가격입니다. 기업은 또한 원시 데이터에서 풍부한 실행 가능한 인텔리전스에 이르기까지 통찰력 수준을 기반으로 한 계층 가격 모델을 시도하고 있습니다.

성장 요인

• 데이터 생성 폭발 :IoT 장치, 소셜 미디어, 모바일 앱 및 엔터프라이즈 시스템의 데이터 폭발로 비즈니스에는 많은 정보가 없습니다. 엄청난 양과 다양한 데이터는이 원시 자산을 비즈니스 가치로 전환하기위한 도구와 전략에 대한 수요를 주도하고 있습니다.
• 클라우드 및 에지 컴퓨팅의 발전 :클라우드 및 에지 컴퓨팅은 데이터 수집, 스토리지 및 처리를보다 빠르고 비용 효율적으로 만들었습니다. 이를 통해 동적 데이터 수익 창출 모델에 필수적인 실시간 데이터 분석 및 전달이 가능합니다. 클라우드 인프라 확장 성을 통해 모든 규모의 회사가 데이터 수익 창출에 참여할 수 있습니다.
• 경쟁 차별화 :혼잡 한 시장에서는 기업이 데이터 수익 창출을 차별화 요소로 사용하고 있습니다. 고유 한 통찰력 또는 데이터 기반 서비스를 제공하면 회사가 경쟁에서 차별화되고 고객 충성도를 높이며 새로운 수익원을 개방 할 수 있습니다.
• 전략적 파트너십 및 생태계 :생태계 구동 수익 창출은 견인력을 얻고 있습니다. 회사는 공급 업체, 계열사 및 경쟁 업체와 파트너십을 맺고 데이터를 교환하거나 공동 모임으로 만들고 있습니다. 예를 들어, 자동차 제조업체는 보험 회사와 파트너 관계를 맺고 보험료가 낮은 대가로 차량 데이터를 공유하여 상호 가치를 창출하고 있습니다.

규제 환경

데이터 수익 창출 시장은 소비자 개인 정보 보호를 보호하고 정보의 윤리적 사용을 보장하기 위해 점점 더 많은 규정에 의해 적용됩니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 일반 데이터 보호 규정 (GDPR)유럽에서 : 조직은 개인 데이터를 수집하고 사용하기 전에 명시 적 동의를 받아야하며 데이터 사용에 대해 투명해야합니다.
• 캘리포니아 소비자 개인 정보 보호법 (CCPA): 기업은 개인 데이터를 수집하고 소비자가 판매를 거부 할 수 있도록해야합니다.
• 개인 데이터 보호 청구서 (인도)브라질, 캐나다 및 호주의 유사한 프레임 워크가 글로벌 관행에 영향을 미치고 있습니다.

이러한 규정을 준수하기 위해 회사는 개인 정보 보호 강화 기술 (PETS), 데이터 익명화 기술 및 거버넌스 플랫폼에 투자하고 있습니다. 규제 조정은 이제 법적 요구 사항 일뿐 만 아니라 시장에서 경쟁 우위로 간주됩니다.

최근 개발

• 업계 별 데이터 교환의 시작: 주요 기술 회사는 산업별 데이터 교환 (예 : 의료 및 자동차 시장)을 시작하여 부문 별 데이터를 쉽게 수익을 창출 할 수 있습니다.
• M & A 활동 및 벤처 캐피탈: Salesforce 및 Snowflake와 같은 회사는 데이터 카탈로그 및 수익 창출을 전문으로하는 스타트 업을 인수하고 VC 회사는 DAA 및 API 기반 데이터 스타트 업에 많은 투자를하고 있습니다.
• ERP 및 CRM 플랫폼에 포함 된 수익 창출 기능: 새로운 엔터프라이즈 플랫폼에는 이제 데이터 수익 창출 모듈이 포함되어 있으므로 비즈니스는 주요 IT 점검없이 내부 데이터를 상용화 할 수 있습니다.
• 안전한 수익 창출을위한 블록 체인: 블록 체인은 특히 의료 및 금융에서 안전하고 투명하며 추적 가능한 데이터 거래를 가능하게하는 데 사용됩니다.

2025 년 5 월, Datavault AI는 Kove IO와 파트너십을 맺고 보스턴의 IBM Think 2025에서 안전하고 실시간 토큰 데이터 자동 판매 솔루션을 시작했습니다. 이 플랫폼은 Datavault의 AI 전원 평가 도구 (DataScore, Datavalue, Data Vault Bank)를 Kove의 SDM Memory Tower 39I와 결합하여 Enterprises는 암호화, 개인 정보 및 준수를 보장하지 않고 데이터 값을 거래 할 수 있습니다.

현재 및 잠재적 성장의 영향

수요 공급 분석

수익성 데이터에 대한 수요는 지붕을 통한 것이지만 데이터 품질, 완전성 및 상호 운용성은 공급 측면 문제입니다. 조직은 이제 데이터 세트의 가치를 높이기 위해 강력한 데이터 파이프 라인 및 청소 도구를 구축하고 있습니다.

갭 분석

산업 전반에 걸쳐 수익 창출 성숙도에는 큰 차이가 있습니다. Tech, Telco 및 Banking은 데이터 개인 정보 보호 및 인프라 문제로 인해 교육, 제조 및 공공 서비스가 길을 주도하고 있습니다. 이 격차를 해소하는 것은 기술 공급 업체와 컨설팅 회사에게 큰 기회입니다.

데이터 수익 창출 시장의 최고 회사

글로벌 데이터 수익 창출 환경을 형성하는 저명한 플레이어는 다음과 같습니다.

• IBM Corporation
• SAP SE
• Oracle Corporation
• Microsoft Corporation
• Salesforce, Inc.
• 아마존 웹 서비스 (AWS)
• Google LLC
• Cisco Systems Inc.
• Accenture plc
• Infosys Limited

데이터 수익 창출 시장 : 보고서 스냅 샷

고성장 세그먼트

• 도구 세그먼트 :분석 엔진, API 및 데이터 카탈로그를 포함한 데이터 수익 창출 도구는 수요가 높습니다. 이 도구는 재판매 용 실행 가능한 통찰력 및 패키지 데이터를 추출하는 데 도움이됩니다.
• 클라우드 배포 :클라우드 배포는 확장 성, 비용 효율성 및 원격 접근성으로 인해 빠른 성장을 목격 할 것으로 예상됩니다.
• BFSI 및 소매 부문 :은행 및 소매 회사는 고객 통찰력, 개인화 된 마케팅 및 사기 예방을위한 데이터 수익 창출을 활용하여 이러한 부문의 수요를 줄이고 있습니다.

주요 혁신

• 셀프 서비스 데이터 수익 창출 플랫폼: 비즈니스는 이제 고객이 독립적으로 데이터 통찰력을 분석하고 구매할 수있는 플랫폼을 제공하고 있습니다.
• AI 중심 데이터 평가 엔진: 이러한 도구는 품질, 사용 및 관련성을 기반으로 데이터 세트를 가치가 있습니다.
• 토큰 화 된 데이터 모델: 블록 체인 기반 토큰 화를 통해 개인은 데이터를 직접 소유하고 수익을 창출하여 분산 생태계를 만듭니다.

잠재적 성장 기회

• 신흥 경제의 확장: 동남아시아, 아프리카 및 라틴 아메리카와 같은 지역의 데이터 인프라가 향상됨에 따라 데이터 수익 창출의 큰 기회가 있습니다.
• 산업 간 데이터 파트너십: 부문 간의 협력 수익 창출 (예 : 자동차 및 보험, 소매 및 물류)은 새로운 고 가치 데이터 제품을 만들 수 있습니다.
• 윤리적 수익 창출 모델: 동의 관리, 사용자 보상 및 익명화의 혁신은 윤리적 인 사용자 중심 수익 창출 방법을 만들고 있습니다.

말하기 :

데이터 수익 창출 시장은 데이터가 수익 창출 자산으로 인식되고 있기 때문에 성장 궤적을 강요합니다. 비즈니스가 통찰력을 통해 경쟁 우위를 확보하려고함에 따라 수동 데이터 저장에서 활발한 수익 창출로 전환하면 산업 전반의 전략적 우선 순위가 바뀌는 것입니다. AI, 클라우드 및 실시간 분석의 수렴은 내부 효율성 및 외부 수익을위한 새로운 기회를 열고 있습니다. 규제 장애물과 데이터 품질 문제에도 불구하고 조직은 거버넌스 프레임 워크, 새로운 도구 및 산업 간 파트너십에 투자함으로써 빠르게 이동하고 있습니다. BFSI, 소매 및 통신의 수요와 신흥 시장의 성장으로 인해 데이터 수익 창출은 혁신 주도 개념에서 디지털 경제의 핵심으로 이동하고 있습니다. 외삽량은 확장 가능하고 윤리적이며 고객 중심 데이터 수익 창출을 채택한 회사 가이 공간의 승자가 될 것이라고 생각합니다.