클라우드 프로세싱의 증강과 인공지능의 급부상은 북미 지역 자동화 데이터 플랫폼 시장 성장을 견인하고 있습니다.

클라우드 프로세싱과 인공지능(AI)은 더 빠르고 효율적인 처리, 분석 및 의사 결정 기능을 가능하게 함으로써 데이터 자동화를 크게 향상시켰습니다. 클라우드 프로세싱을 통해 기업과 조직은 클라우드 기반 서비스를 통해 원격으로 방대한 양의 데이터를 저장하고 액세스할 수 있습니다. 인공지능(AI)은 북미에서 빠르게 성장하는 분야이며, 미국과 캐나다는 연구 개발의 주요 주체입니다. 캐나다 또한 AI 분야에서 상당한 진전을 이루고 있으며, 캐나다 정부는 해당 산업에 막대한 투자를 하고 있으며 토론토 대학교, 맥길 대학교와 같은 대학에서 해당 분야의 최고 인재를 배출하고 있습니다. 헬스케어, 금융 및 운송과 같은 다양한 산업 분야에서 AI의 적용이 증가함에 따라 우리가 살고 일하는 방식을 변화시킬 수 있는 잠재력을 지닌 새로운 제품과 서비스가 개발되고 있습니다.

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예를 들어 세계 경제 포럼에 따르면 기술 혁신은 전 세계 국가의 개발 의제에서 새로운 지평을 열고 있습니다. 최근 몇 년 동안 인공지능(AI)은 농업, 의료, 교육 등 글로벌 문제에 심오한 영향을 미쳤습니다. AI 도구의 힘을 활용하여 경제 성장을 촉진할 수 있는 엄청난 잠재력이 있지만 이 기술의 경제적, 사회적 이점은 주로 글로벌 노스에 지리적으로 집중되어 있습니다. 클라우드 프로세싱은 또한 확장성을 제공하여 기업이 필요에 따라 데이터 저장 및 처리 기능을 쉽게 확장할 수 있도록 합니다. AI 알고리즘은 대량의 데이터를 분석하고 인간이 감지하기 어렵거나 불가능한 패턴과 통찰력을 식별할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 데이터 분석 및 의사 결정 프로세스를 자동화하여 귀중한 리소스를 확보하고 효율성을 높일 수 있습니다. 또한, 자동화된 데이터 플랫폼 시장은 예측 기간(2022-2030) 동안 21.6%의 강력한 연평균 성장률(CAGR)로 성장할 것으로 예상됩니다. 북미 지역은 최근 몇 년 동안 자동화된 데이터 플랫폼에서 상당한 성장을 보였습니다. 기업이 전략적 결정을 내리기 위해 데이터에 점점 더 의존함에 따라 자동화된 데이터 플랫폼에 대한 필요성이 더욱 시급해졌습니다. 기업이 데이터 중심적으로 변모함에 따라 데이터를 효과적으로 수집, 처리 및 분석할 수 없는 기업은 경쟁에서 뒤쳐질 위험이 있습니다.

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구성 요소를 기준으로 시장은 플랫폼, 서비스, 자문, 통합, 지원 및 유지 관리로 분류됩니다. 이 중에서 플랫폼 부문이 2021년에 시장을 주도했습니다. 이 부문은 디지털 및 클라우드 기반 플랫폼의 성장과 같은 기술 개발의 증가와 분석에 대한 수요 증가로 인해 2021년에 가장 큰 수익 점유율을 차지했으며, 이는 부문 확장을 증가시킬 것으로 예측됩니다. 또한 중소기업의 자율 데이터 플랫폼에 대한 수요 증가와 클라우드 기술 채택이 이 시장 성장의 결정 요인입니다.

배포를 기준으로 시장은 온프레미스와 클라우드 배포로 양분됩니다. 클라우드 부문은 시장에서 더 높은 성장을 보이고 있으며 예측 기간 동안 상당한 연평균 성장률로 성장할 것으로 예상됩니다. 클라우드 기반 솔루션의 유연성과 비용 효율성이 이 부문을 주도하고 있습니다. 가상 환경을 통해 기업은 언제든지 상호 연결된 장치에서 정보에 액세스할 수 있으며 클라우드 기반 솔루션 구현은 서비스 제공의 단순성을 향상시킵니다. 데이터를 수동으로 저장하는 대신 네트워크를 통해 연결된 장치에 데이터를 업로드하는 기능 또한 이 부문의 수요를 급증시키고 있습니다.

글로벌 자동화된 데이터 플랫폼 시장 세분화

구성 요소별 시장 통찰력

· 서비스

o 플랫폼

o 자문

o 통합

o 지원 및 유지 관리

배포별 시장 통찰력

· 온프레미스

· 클라우드

조직 규모별 시장 통찰력

· 중소기업

· 대기업

산업별 시장 통찰력

· BSFI

· 헬스케어

· 생명과학

· 정부

· 기타

지역별 시장 통찰력

· 북미

o 미국

o 캐나다

o 북미 나머지 지역

· 유럽

o 독일

o 영국

o 프랑스

o 이탈리아

o 스페인

o 유럽 나머지 지역

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o APAC 나머지 지역

· 세계 나머지 지역

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