데이터 수익화 시장: 현재 분석 및 예측 (2025-2033)

글로벌 데이터 수익화 시장 규모 및 예측

글로벌 데이터 수익화 시장은 2024년에 29억 300만 달러로 평가되었으며, 데이터 생성 증가, AI 및 ML 기술 발전, 데이터 활용에 대한 규제적 추진에 힘입어 예측 기간(2025-2033F) 동안 약 26.10%의 견조한 연평균 성장률(CAGR)로 성장할 것으로 예상됩니다.

데이터 수익화 시장 분석

인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)의 등장은 데이터 수익화 시장을 견인하는 주요 요인 중 하나입니다. AI 및 ML 도구는 기업이 방대한 데이터 더미에서 실행 가능한 정보를 도출하고 새로운 수익을 창출하는 데 도움이 됩니다. 이러한 기술은 또한 데이터 분석을 늘려 예측 인사이트, 자동화, 맞춤형 제품 및 서비스 생성을 가져오는 데 사용됩니다. 금융 분야에서 AI는 거래 데이터 분석, 사기 발견 및 고객 경험 향상에 활용되고 있습니다. Mastercard와 같은 회사는 보안 수준을 높이고 금융 서비스를 개인화할 수 있는 수단으로 AI를 채택하여 향상된 사기 탐지 및 맞춤형 제안을 통해 데이터를 수익원으로 전환하고 있습니다. 의료 산업에서도 AI 및 ML의 혁신적인 효과가 있습니다. 또한 AI 및 ML의 더욱 우수한 기술의 존재는 자동화된 데이터 분석 플랫폼을 초래하고 데이터 기반 혁신에서 AI 및 ML의 부상으로 효율적인 수익화를 통해 비즈니스의 수익화를 단순화합니다. 예를 들어 2025년에 Mastercard는 Feedzai와 제휴하여 AI 솔루션을 사기 탐지 시스템에 통합하여 은행이 사기를 보다 효과적으로 식별하고 중단할 수 있도록 했습니다. 이 협력을 통해 금융 기관은 AI가 주도하는 차세대 사기에 대처할 수 있게 되었습니다.

글로벌 데이터 수익화 시장 동향

이 섹션에서는 당사 연구 전문가 팀이 발견한 바와 같이 글로벌 데이터 수익화 시장의 다양한 부문에 영향을 미치는 주요 시장 동향에 대해 논의합니다.

DaaS(Data-as-a-Service) 모델로의 전환

DaaS(Data-as-a-Service) 모델로의 전환은 데이터 수익화 시장에서 가장 중요한 추세 중 하나인데, 이는 기업이 이 데이터를 관리하기 위해 특별한 데이터 센터 인프라를 구축할 필요 없이 필요할 때 데이터에 액세스할 수 있도록 해주기 때문입니다. DaaS를 통해 기업은 사용 가능한 자격을 갖춘 외부 데이터를 사용하여 분석 및 기타 비즈니스 의사 결정 및 혁신을 실행할 수 있습니다. 이 모델은 특히 효율성을 높이고 운영을 확장하며 데이터 관리로 인해 발생하는 비용을 줄이려는 조직에 유용합니다. 예를 들어, 미시간 주 그랜드래피즈 시와 ADS Environmental Services의 파트너십은 2024년 7월에 시작되었습니다. 이 합작 투자 내에서 ADS는 도시의 하수도 및 우수 시스템에 있는 36개의 유량계, 10개의 우량계를 포함하는 엔드 투 엔드 계량 시스템을 구축합니다. 이 설정은 DaaS 모델을 사용했으며 이는 도시가 데이터 분석에 집중할 수 있고 ADS가 모니터링 인프라의 운영 및 유지 관리를 수행했음을 의미합니다. 이 프로젝트는 또한 도시 인프라의 효과적인 관리를 목표로 수자원 시스템의 효율적인 관찰 및 검사를 용이하게 했습니다. 이러한 파트너십은 조직이 정보를 통한 지식을 기반으로 효율성, 혁신 및 의사 결정 기술을 향상시키기 위해 나아가면서 DaaS의 성공적인 모델이 많은 분야에서 그 능력을 보여주는 방식을 나타냅니다.

데이터 수익화 산업 세분화

이 섹션에서는 글로벌, 지역 및 국가 수준에서 2025-2033년 예측과 함께 글로벌 데이터 수익화 시장 보고서의 각 부문의 주요 동향 분석을 제공합니다.

클라우드 카테고리가 데이터 수익화 시장을 지배합니다.

배포를 기준으로 시장은 온프레미스와 클라우드로 분류됩니다. 클라우드 부문은 과거 연도에 시장을 지배했으며 예측 기간에도 계속 지배할 것으로 예상됩니다. 이러한 추세를 가속화한 주요 요인 중 하나는 다양한 산업에서 클라우드 기반 플랫폼의 인기가 높아지고 있다는 것입니다. 클라우드 컴퓨팅은 기업에 확장 가능하고 유연하며 비용 효율적인 솔루션을 제공하므로 대량의 데이터를 쉽게 저장, 관리 및 분석할 수 있습니다. 이러한 이점으로 인해 클라우드는 데이터를 활용하려는 조직에 유리한 선택이 되었습니다. 또한 클라우드가 데이터의 실시간 분석 및 처리를 제공하는 능력은 수익화 기술에 사용될 때 가치를 더욱 높입니다. 클라우드를 사용하는 회사는 참조 행동, 소비자 시장, 추세 분석 및 운영 성과를 실행 가능한 인사이트로 신속하게 분석한 다음 이러한 인사이트를 직접 수익 흐름으로 전환할 수 있습니다. 따라서 클라우드 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML) 기술의 출현도 데이터 수익화 프로세스 향상에 크게 기여합니다. 클라우드 플랫폼에서 AI/ML 도구를 사용하면 기업이 데이터에서 더 가치 있는 인사이트를 얻어 수익성이 높은 데이터 기반 솔루션을 구축할 수 있는 역량을 더욱 높일 수 있습니다.

대기업 부문이 데이터 수익화 시장을 지배합니다.

조직 규모를 기준으로 시장은 중소기업과 대기업으로 분류됩니다. 대기업 부문은 과거 연도에 시장을 지배했으며 예측 기간에도 계속 지배할 것으로 예상됩니다. 대기업은 방대한 자원, 고객 데이터 및 고급 분석 역량을 통해 데이터 수익화에 특히 관심을 갖게 되었습니다. 이러한 조직은 이제 방대한 양의 데이터를 캡처할 수 있는 능력을 갖게 되었으며, 그러한 역량으로 데이터 자산에서 높은 가치를 얻을 수 있는 더 나은 위치에 있어야 합니다. 대기업은 빅 데이터 분석을 최적화하고 인공 지능(AI) 도구를 활용하여 실용적인 인사이트를 추출할 수 있도록 하는 거대한 인프라, 기술 기술 집합 및 전담 인력을 보유하고 있습니다. 다양한 소스의 구조화 및 비구조화 데이터를 엔터프라이즈 환경에 통합하면 수익 창출 벤처를 지원하기 위한 통합 데이터 모델을 생성할 수 있습니다. 또한 대기업은 비즈니스 운영을 간소화하고 고객 경험을 향상시키며 새로운 수익 흐름을 모색하는 데이터 기반 접근 방식을 적용하여 데이터 수익화 생태계에서 주요 이해 관계자가 될 수 있습니다.

북미가 글로벌 데이터 수익화 시장을 지배했습니다.

북미 데이터 수익화 시장은 2024년에 글로벌 시장을 지배했으며 예측 기간에도 이 위치를 유지할 것으로 예상됩니다. 북미는 디지털 기술의 광범위한 사용, 데이터 볼륨 증가, 기업의 중요한 의사 결정에서 데이터를 활용해야 할 필요성이 커짐에 따라 데이터 수익화 시장에서 빠른 성장을 경험하고 있습니다. 또한 이 지역의 기업이 AI, 머신 러닝 및 클라우드 기반 기술을 활용하여 엄청난 양의 데이터를 처리하고 완전히 새로운 유형의 비즈니스와 새로운 유형의 수익을 창출하는 추세가 있습니다. Data-as-a-Service(DaaS) 비즈니스 모델의 증가와 분산형 데이터 애플리케이션의 통합으로 귀중한 데이터에 더 쉽게 액세스할 수 있습니다. 동시에 북미 지역의 조직은 캘리포니아 소비자 개인 정보 보호법(CCPA) 및 일반 데이터 보호 규정(GDPR)을 포함한 데이터 개인 정보 보호 규칙에 익숙해지고 있으며, 이는 안전한 데이터 공유 관행을 설정하는 데 사용되고 있습니다. 의료 산업, 핀테크 및 소매업이 점차 연결되고 데이터 중심 패턴으로 전환됨에 따라 이 지역에서 데이터 수익화 기회가 매우 높습니다. 예를 들어, 2024년 7월에 Amazon Web Services(AWS)는 기본 원시 데이터가 노출되지 않도록 하면서 조직이 데이터를 결합할 수 있도록 하는 안전한 데이터 공유 플랫폼으로 설명된 AWS 클린룸을 출시했습니다. 이러한 데이터 공유 파트너십 환경을 조성하는 데 도움을 주면서 AWS는 기업이 인사이트로부터 수익을 창출할 수 있도록 하지만 여전히 높은 데이터 개인 정보 보호 기준을 유지해야 합니다.

미국은 2024년에 북미 데이터 수익화 시장에서 지배적인 점유율을 차지했습니다.

미국 데이터 수익화 시장은 현재 광범위한 산업에서 데이터 분석, 인공 지능 및 클라우드 기반 서비스의 광범위한 확산에 힘입어 엄청나게 빠른 성장을 경험하고 있습니다. 조직은 또한 일반적으로 의사 결정, 예측 분석 또는 고객 개인화를 지원할 수 있는 용량을 제공하는 리소스로서의 데이터라는 아이디어로 전환하고 있습니다. 데이터의 공유 및 액세스는 DaaS(Data-as-a-Service) 구성의 출현과 AI 및 머신 러닝 기술의 통합에 의해 병행적으로 촉진됩니다. 캘리포니아 소비자 개인 정보 보호법(CCPA)은 또한 단체가 건전하고 투명한 데이터 공유 행동을 수용하도록 장려하는 규제 프레임워크 중 하나입니다. 금융, 의료 및 소매 분야에서 디지털화율이 증가함에도 불구하고 데이터 수익화는 비즈니스 및 엔터프라이즈 수준 생산성의 주요 성장 요인 중 하나가 되었습니다.

데이터 수익화 경쟁 환경

글로벌 데이터 수익화 시장은 여러 글로벌 및 국제 시장 참여자와 경쟁이 치열합니다. 주요 업체들은 파트너십, 계약, 협업, 신제품 출시, 지리적 확장, 인수 합병 등 시장 입지를 강화하기 위해 다양한 성장 전략을 채택하고 있습니다.

상위 데이터 수익화 회사

시장의 주요 업체로는 Microsoft, Oracle, Salesforce.com, inc., SAP SE, SAS Institute Inc., Accenture, IBM Corporation, Sisense Ltd., Revelate Data Monetization Corp 및 Trūata Limited가 있습니다.

데이터 수익화 시장의 최근 개발

• 2025년 5월, Salesforce는 Informatica를 약 80억 달러에 인수하기로 합의했습니다. 이 거래는 Informatica의 데이터 관리 및 API 기능을 Salesforce AI 클라우드로 가져와 고객이 Agentforce 앱 내에서 데이터 제품을 패키징, 관리 및 판매할 수 있도록 합니다.

• 2025년 5월, Amazon Web Services는 인도 마하라슈트라에서 클라우드 및 AI 인프라를 확장하기 위해 약 82억 달러를 투자하겠다고 약속했습니다. 주요 하이라이트로는 고객이 데이터를 대규모로 저장, 처리 및 수익화할 수 있도록 하는 새로운 데이터 센터 용량과 로컬 AI 서비스가 있습니다.

• 2025년 5월, Datavant는 실제 증거 전문가 Aetion을 인수할 것이라고 발표했습니다. 이 결합은 Datavant의 개인 정보 보호 데이터 연결과 Aetion의 분석을 연결하여 생명 과학 회사가 종단 환자 데이터 세트와 인사이트를 라이선스할 수 있도록 합니다.

• 2025년 2월, Telstra와 Accenture는 7억 달러 규모의 데이터 및 AI 합작 투자를 시작했습니다. 주요 하이라이트로는 트래픽 및 IoT 원격 측정을 새로운 수익 흐름으로 전환하는 도매 5G 네트워크 인사이트 API 및 분석 제품이 있습니다.

글로벌 데이터 수익화 시장 보고서 범위

데이터 수익화 시장 보고서를 구매해야 하는 이유:

• 이 연구에는 인증된 주요 업계 전문가가 확인한 시장 규모 및 예측 분석이 포함되어 있습니다.

• 이 보고서는 전체 산업 성과를 한눈에 간략하게 검토합니다.

• 이 보고서는 주로 주요 비즈니스 재무, 유형 포트폴리오, 확장 전략 및 최근 개발에 초점을 맞춰 주요 산업 동종 업계에 대한 심층 분석을 다룹니다.

• 업계에 널리 퍼져 있는 동인, 제약, 주요 동향 및 기회에 대한 자세한 조사.

• 이 연구는 다양한 세그먼트에서 시장을 포