추가 적립 안내

본 보고서에는 국내외 데이터 비즈니스 사례 분석은 물론 영역별 빅데이터 플랫폼과 소셜 빅데이터 분석 사례 등을 심도 있게 다루고 있고, 금융분야 데이터 비즈니스, 헬스 분야 데이터 비즈니스, 제조 분야 데이터 비즈니스, 농축산 분야 데이터 비즈니스, 자동차 분야 데이터 비즈니스, 광고 분야 데이터 비즈니스, 도시/환경 분야 데이터 비즈니스, 유통/물류 분야 데이터 비즈니스 등은 물론 마이데이터, 모빌리티, 헬스케어 등을 심도있게 다루었다.

Ⅰ. 국내외 빅데이터 산업 및 시장 분석

1. 국내외 빅데이터 시장분석
1) 국내외 시장분석 및 주요업체 분석
(1) 해외 시장
가. 해외시장 분석 및 전망
나. 해외 핵심기업 분석
(2) 국내 시장
가. 국내시장 분석 및 전망
나. 국내 기업 현황
다. 국내 핵심기업 분석
2) 국내외 기술 분석
(1) 해외 기술
가. 주요 기술
나. 해외 기업 기술 현황
(2) 국내 기술
가. 기술 동향
나. 국내 기업 기술 현황
3) 국내외 정책 분석
(1) 해외 정책
(2) 국내 정책
4) 국내 기술개발 전략
(1) 연구개발 추진전략
(2) 국내 전략제품

2. 데이터가 만드는 새로운 경제
1) 데이터 홍수가 일으키는 새로운 경제
2) 데이터는 원유와 햇빛 중 어디에 가까울까?
3) 엣지 컴퓨팅(Edge computing)의 등장
4) 갈수록 어려워지는 데이터 통합과 커지는 중요성
5) 각국의 데이터 국경 건설
6) 누가 데이터 경제의 가장 많은 혜택을 얻는가?

3. 데이터 시장의 성장과 신산업의 탄생
1) 데이터의 구조적 성장
(1) 앞당겨진 이동
(2) 밸류체인의 재구성
(3) 투자가 보여주는 변화
(4) 주식시장에 반영되는 변화
2) 확실성을 높이는 데이터
(1) C2B2B(B2C인 듯 B2B)
(2) 로빈후드 수수료 제로의 비밀
(3) Buy Now, Pay Later
(4) 이제 B2C = D2C(Direct to Consumer)
(5) 유전체 분석 ACGT
3) 새로운 산업, 새로운 기업
(1) IPO 활발한 산업 주목해야
(2) 새로운 섹터는 성장을 의미

4. OECD가 바라본 데이터 및 데이터 흐름의 가치
1) 개요
2) 데이터 가치 평가의 관점
(1) 데이터 저장
가. 배경
나. 데이터 스토리지 지출 집계를 위한 분류
다. 데이터 및 추정
(2) 데이터베이스 컴파일링 및 판매 기업의 산출물
가. 개요
나. 관련 기업 확인
다. 데이터 및 추정
(3) 데이터와 기업 가치
가. 개요
나. 데이터 기반 기업 식별
다. 분석 결과
(4) 국경 간 데이터 흐름의 가치
가. 개요
나. 데이터 흐름을 통해 전달되는 생산품 무역
3) 결론

5. 데이터 가치 창출 사례
1) 데이터 경제 본격화
2) 데이터의 가치와 공공데이터 개방
3) 데이터 가치사슬과 측정 방법
4) 온라인 플랫폼 사업자의 데이터 가치 창출 활동
(1) 유형 1: 전자상거래 플랫폼
(2) 유형 2： 온라인 공유 플랫폼
(3) 유형 3: 핀테크 플랫폼
(4) 유형 4： 온라인 소설네트워크 플랫폼
(5) 유형 5: 온라인 중계 플랫폼
(6) 유형 6： 온라인 크라우드소싱 플랫폼
(7) 유형 7： 온라인 검색 플랫폼
5) 우정사업 대응 방안
6) 결론

6. ‘데이터 격차’로 다가올 중소기업의 위기
1) K자 경기 추세와 공정성의 대두
2) 데이터 격차에 대한 경계 목소리
3) 데이터 경제에서의 빅블러(Big blur) 현상
4) 데이터 기업의 확장과 공정성 문제
5) 거대 플랫폼 기업의 공정성 저해에 관한 해외 사례
6) 데이터 격차 해소를 위한 준비

7. 빅데이터 시대의 이슈, 디지털 플랫폼
1) 서론
2) 디지털 플랫폼 시장
(1) 디지털 플랫폼의 개념 및 특징
(2) 디지털 시장 집중을 초래하는 요인들
① 네트워크 효과
② 규모/범위의 경제
③ 기존 디지털 플랫폼 기업의 데이터 경쟁 이점(advantage)
3) 디지털 플랫폼의 잠재적 문제
(1) 개요
① 소비자 : 공짜 서비스, 가격차별, 암묵적 담합 등
② 시장 경쟁과 혁신
③ 특정 플랫폼內에서의 지대(rent) 추구
(2) 디지털 플랫폼과 소비자 : 정태적 효과
(3) 디지털 플랫폼의 시장 경쟁과 혁신 : 동태적 효과
(4) 디지털 플랫폼과 지대 : 플랫폼上에서의 공정 경쟁
4) 정책 시사점

Ⅱ. 영역별 빅데이터 플랫폼과 소셜 빅데이터 분석 사례

1. 분야별 빅데이터 시장규모 및 전망

2. 영역별 빅데이터 플랫폼 분석
1) 통합데이터지도
2) 금융 빅데이터 플랫폼
3) 환경 비즈니스 빅데이터 플랫폼
4) 문화 빅데이터 플랫폼
5) 교통빅데이터 플랫폼: 국가교통데이터 오픈마켓
6) 헬스케어 빅데이터 플랫폼: 국립암센터CONNECT
7) 유통 빅데이터 플랫폼: 한국데이터거래소
8) 통신 빅데이터 플랫폼
9) 지역경제 빅데이터 플랫폼: 경기지역 경제포털
10) 중소ㆍ중견기업 빅데이터 플랫폼
11) 산림빅데이터 플랫폼: 산림빅데이터 거래소
12) 해양수산 빅데이터 플랫폼: 해양수산 빅데이터 거래소
13) 소방안전 빅데이터 플랫폼
14) 스마트치안 빅데이터 플랫폼
15) 라이프로그 빅데이터 플랫폼
16) 디지털산업혁신 빅데이터 플랫폼
17) 농식품 빅데이터 플랫폼: 농식품 빅데이터 거래소

3. 소셜 빅데이터 분석
1) 자료원
2) 장애인 정책관련 키워드 분석
(1) 키워드 설정
(2) 분석 결과
3) 노인 정책관련 키워드 분석
(1) 키워드 설정
(2) 분석 결과
4) 아동 정책관련 키워드 분석
(1) 키워드 설정
(2) 분석 결과
5) 건강 보장 관련 키워드 분석
(1) 키워드 설정
(2) 분석 결과
6) 보건복지데이터 포털에서의 LUCY 2.0 활용 사례

Ⅲ. 국내외 빅데이터 산업 및 시장 분석

1. 금융 분야 데이터 비즈니스
(1) 국내 금융데이터 발전 현황
(2) 금융데이터 개방
가. 금융 빅데이터 개방시스템(CreDB) 구축
나. 본인 신용정보관리업(MyData) 도입
다. 오픈뱅킹
(3) 금융데이터 활용 비즈니스 사례
가. 신용평가시스템 고도화
나. 맞춤형 상품 추천
다. 금융사기 근절 모니터링 시스템
라. 민간 데이터거래소 추진
(4) 전망

2. 헬스 분야 데이터 비즈니스
(1) 유전체 데이터 관련 비즈니스
(2) 병원정보시스템 관련 비즈니스
(3) 개인건강기록 비즈니스
(4) 라이프로그 및 개인 생산 건강데이터 관련 비즈니스
(5) 분석 관련 비즈니스
(6) 결론

3. 제조 분야 데이터 비즈니스
(1) 스마트 팩토리
가. 스마트 팩토리 개요
나. 공장 자동화(Factory Automation)와의 차이점
(2) 스마트 팩토리 활용
가. 스마트 팩토리 활용 방향
나. 각국의 스마트 팩토리 추진 현황
다. 데이터 분석 활용하는 스마트 팩토리 도입 사례
라. 중견·중소 기업을 위한 스마트 팩토리 개발 필요
(3) 스마트 팩토리 추진 현황
가. 스마트 팩토리 도입 수준
나. 스마트 팩토리 추진 이슈
다. 스마트 팩토리 시장규모
(4) 스마트 팩토리 사업 추진 전망
가. 왜 스마트 팩토리인가?
나. 데이터 팩토리(Data Factory)

4. 농축산 분야 데이터 비즈니스
(1) 스마트팜 지능화를 위한 기본 조건
(2) 스마트팜 데이터의 특성
가. 스마트팜 데이터의 일반적인 구성
나. 사이언스/엔지니어링 데이터
다. 스마트팜 지능화를 위한 정형/비정형 데이터
(3) 데이터 기반 스마트팜 시장
가. 스마트팜 인공지능 관련 기술 시장
나. 스마트팜 소프트웨어 관련 시장
다. 농업용 드론 관련 시장
라. 스마트팜 IoT 시장
(4) 결론

5. 자동차 분야 데이터 비즈니스
(1) 자율주행 빅데이터 산업의 중요성
(2) 자율주행 빅데이터 산업의 정의 및 범위
가. 자율주행 빅데이터 기술의 정의
나. 자율주행 빅데이터 기술의 범위
(3) 국내외 시장현황 및 전망
(4) 국내외 산업 현황 및 전망
가. 국외 기술 동향
나. 국내 기술 동향

6. 광고 분야 데이터 비즈니스
(1) 데이터 마케팅의 등장
(2) 데이터 마케팅이란?
(3) 2019 마케팅 트렌드: 마테크(MarTech)
(4) 데이터 마케팅 동향
(5) 데이터 마케팅 미래: 빅데이터를 활용한 인공지능 기술 기반으로 성장할 것

7. 도시ㆍ환경 분야 데이터 비즈니스
(1) 도시ㆍ환경 분야 개요
(2) 데이터를 통한 도시문제의 해결, 스마트시티
(3) 스마트시티 관련 기술
가. 도시의 에너지 관리와 이용에 관한 기술
나. 가상도시 기술
다. 도시 교통 관련 기술
라. 도시 환경 관련 기술
마. 도시 빅데이터 관련 기술
(4) 스마트시티 기술의 중요성

8. 유통ㆍ물류 분야 데이터 비즈니스
(1) 유통·물류 데이터 및 활용사례
가. 온라인 소비 트렌드 분석
나. 온라인 소비자 니즈 분석
다. 온라인 상품 가격 흐름 분석
라. 상권분석 및 입지전략 수립
마. 신용평가 모델 활용
바. 고객 추천 서비스
사. 예측 기반의 업무 효율화
아. 상품 구성배치 및 재고관리
자. 위험감소

9. 국내 및 개도국의 공공부문 빅데이터 활용사례
1) 빅데이터의 필요성 부각
2) 개도국들의 빅데이터 연구 동향
(1) 개요
(2) 감염병 대응
(3) 발전수준 추정
(4) 인구분포 및 인구이동 추정(5) 인프라 분석
(6) 자연재해 영향 분석
3) 빅데이터 활용한 국내 연구 동향
(1) 보건ㆍ의료: 코로나 등 감염병 대응
(2) 기후·재난: 빅데이터와 AI 기반의 가뭄 예측 시스템
(3) 교통: 인공지능과 교통 빅데이터를 활용한 혼잡예보 서비스
(4) 인프라: 딥러닝 영상인식을 활용한 지장물 조사 서비스 개발
(5) 보안: 불법촬영 등 범죄위험도 분석을 통한 디지털 성범죄 예방서비스
4) 개도국과의 협력 방안

10. 앱 유통 플랫폼 사업자들의 데이터 활용 전략
1) 앱 유통 플랫폼과 데이터 활용 생태계 이해
(1) 플랫폼 데이터의 종류
(2) 데이터의 활용 과정
(3) 앱스토어 유통 플랫폼과 생태계 구성
(4) 플랫폼 데이터의 공유와 활용
2) 시사점

Ⅳ. 빅데이터 관련 핵심산업 분야 시장 분석

1. 마이데이터
1) 오픈 API 서비스와 마이데이터 사업 본격화
(1) API 활용체계 구축 앞둔 마이데이터 사업
(2) 마이데이터 사업이 주목받는 이유
(3) 마이데이터와 개인자산관리
(4) 공공 마이데이터 서비스 개시
(5) 마이데이터 사업이 금융산업에 미치는 영향
(6) 마이데이터의 수집 정보 범위와 개인정보보호
(7) 마이데이터 사업 활성화 위한 운영 가이드라인
(8) 마이데이터 기업, 금융회사 및 감독당국의 과제
2) 국내외 마이데이터 현황 및 주요 해외 사례
(1) 마이데이터의 국내외 현황
(2) 마이데이터 도입의 영향
(3) 해외 마이데이터 관련 사례
가. 디지미(Digi.me)
나. 인튜이트(Intuit)
(4) 시사점

2. 모빌리티
1) 개요
2) 공공기관과 MaaS
3) 모빌리티 시장 내 오픈데이터

3. 헬스케어
1) 의료 학계 협업의 중심 ‘오픈엑세스’
2) 헬스케어 최신 경향 ① 모든 데이터가 의료데이터가 될 수 있는 시대
3) 헬스케어 최신 경향 ② “데이터 공유할 분을 찾습니다”
4) 헬스케어 최신 경향 ③ 의료 시장에 확장되는 웨어러블 기기

4. 어그테크, 데이터로 풍작을 꿈꾼다
1) 농업의 혁신, 어그테크
2) 죽지 않는 작물을 연구하는 기업들
3) 농부의 눈을 대신해주는 기술들
4) 작은 농장에 힘을 실어주는 데이터 기술
5) 지속가능한 먹거리를 주도하는 기업들
6) 데이터 주권을 지키려는 서비스들

5. (플랫폼 데이터와 서비스 관점에서 본) 공공 디지털 플랫폼
1) 공공 디지털 플랫폼의 개념과 특성
2) 공공 디지털 플랫폼의 구축/운영 사례
(1) 해외 사례
(2) 국내 사례
3) 공공 디지털 플랫폼의 역할과 기능
(1) 공공 디지털 플랫폼의 속성적 한계
가. 데이터 관점
나. 서비스 관점
(2) 공공 디지털 플랫폼의 역할 및 요구사항
4) 공공 디지털 플랫폼의 활성화 방안
(1) 다면 시장 중심의 플랫폼 설계
(2) 언번들링 기반 플랫폼의 세분화 전략 수립
(3) 디커플링을 통한 서비스의 다변화 추진
(4) 플랫폼 기반 데이터 및 분석모델 유통 활성화 강화

Ⅴ. 국내외 빅데이터 주요 분야별 시장 분석

1. 인공지능 학습용 데이터 분야
1) 국내외 산업 및 시장 분석
(1) 산업 분석
(2) 시장 분석
가. 해외 시장
나. 국내 시장
2) 국내외 기술 분석
(1) 기술개발 이슈
(2) 국내외 업체 기술 분석
가. 해외 업체
나. 국내 업체
(3) 국내 연구기관 분석
가. 연구개발 기관
나. 연구기관 기술개발 분석
3) 국내 기술개발 전략
(1) 국내 핵심기술
(2) 국내 기업 기술개발 전략
(3) 국내 중기 기술개발 종합계획안
(4) 국내 기술개발 목표

2. 클라우드 기반 다국어 워드넷 확장 플랫폼 분야
1) 국내외 산업 및 시장 분석
(1) 산업 분석
(2) 시장 분석
가. 해외 시장
나. 국내 시장
2) 국내외 기술 분석
(1) 기술개발 이슈
(2) 국내외 업체 기술 분석
가. 해외 업체
나. 국내 업체
(3) 국내 연구기관 분석
가. 연구개발 기관
나. 연구기관 기술개발 분석
3) 국내 기술개발 전략
(1) 국내 핵심기술
(2) 국내 기업 기술개발 전략
(3) 국내 중기 기술개발 종합계획안
(4) 국내 기술개발 목표

3. 빅데이터 기반 마케팅 인텔리전스 플랫폼 분야
1) 국내외 산업 및 시장 분석
(1) 산업 분석
(2) 시장 분석
가. 해외 시장
나. 국내 시장
2) 국내외 기술 분석
(1) 기술개발 이슈
(2) 국내외 업체 기술 분석
가. 해외 업체
나. 국내 업체
(3) 국내 연구기관 분석
가. 연구개발 기관
나. 연구기관 기술개발 분석
3) 국내 기술개발 전략
(1) 국내 핵심기술
(2) 국내 기업 기술개발 전략
(3) 국내 중기 기술개발 종합계획안
(4) 국내 기술개발 목표

4. 영상, 음성, 문서 등의 개인정보 비식별 솔루션 분야
1) 국내외 산업 및 시장 분석
(1) 산업 분석
(2) 시장 분석
가. 해외 시장
나. 국내 시장
2) 국내외 기술 분석
(1) 기술개발 이슈
(2) 국내외 업체 기술 분석
가. 해외 업체
나. 국내 업체
(3) 국내 연구기관 분석
가. 연구개발 기관
나. 연구기관 기술개발 분석
3) 국내 기술개발 전략
(1) 국내 핵심기술
(2) 국내 기업 기술개발 전략
(3) 국내 중기 기술개발 종합계획안
(4) 국내 기술개발 목표

5. 통합 데이터 지도 기술 분야
1) 국내외 산업 및 시장 분석
(1) 산업 분석
(2) 시장 분석
가. 해외 시장
나. 국내 시장
2) 국내외 기술 분석
(1) 기술개발 이슈
(2) 국내외 업체 기술 분석
가. 해외 업체
나. 국내 업체
(3) 국내 연구기관 분석
가. 연구개발 기관
나. 연구기관 기술개발 분석
3) 국내 기술개발 전략
(1) 국내 핵심기술
(2) 국내 기업 기술개발 전략
(3) 국내 중기 기술개발 종합계획안
(4) 국내 기술개발 목표

6. 인공지능(AI) 기반 데이터 가치 고도화 플랫폼 분야
1) 국내외 산업 및 시장 분석
(1) 산업 분석
(2) 시장 분석
가. 해외 시장
나. 국내 시장
2) 국내외 기술 분석
(1) 기술개발 이슈
(2) 국내외 업체 기술 분석
가. 해외 업체
나. 국내 업체
(3) 국내 연구기관 분석
가. 연구개발 기관
나. 연구기관 기술개발 분석
3) 국내 기술개발 전략
(1) 국내 핵심기술
(2) 국내 기업 기술개발 전략
(3) 국내 중기 기술개발 종합계획안
(4) 국내 기술개발 목표

7. 스마트공장 빅데이터 센터 분야
1) 국내외 산업 및 시장 분석
(1) 산업 분석
(2) 시장 분석
가. 해외 시장
나. 국내 시장
2) 국내외 기술 분석
(1) 기술개발 이슈
(2) 국내외 업체 기술 분석
가. 해외 업체
나. 국내 업체
(3) 국내 연구기관 분석
가. 연구개발 기관
나. 연구기관 기술개발 분석
3) 국내 기술개발 전략
(1) 국내 핵심기술
(2) 국내 기업 기술개발 전략
(3) 국내 중기 기술개발 종합계획안
(4) 국내 기술개발 목표

8. 공간정보분석 및 공간빅데이터 융복합 솔루션 분야
1) 국내외 산업 및 시장 분석
(1) 산업 분석
(2) 시장 분석
가. 해외 시장
나. 국내 시장
2) 국내외 기술 분석
(1) 기술개발 이슈
(2) 국내외 업체 기술 분석
가. 해외 업체
나. 국내 업체
(3) 국내 연구기관 분석
가. 연구개발 기관
나. 연구기관 기술개발 분석
3) 국내 기술개발 전략
(1) 국내 핵심기술
(2) 국내 기업 기술개발 전략
(3) 국내 중기 기술개발 종합계획안
(4) 국내 기술개발 목표

9. 빅데이터 분석 및 시각화 플랫폼 분야
1) 국내외 산업 및 시장 분석
(1) 산업 분석
(2) 시장 분석
가. 세계시장
나. 국내시장
2) 국내외 기술 분석
(1) 기술개발 이슈
(2) 국내외 업체 기술 분석
가. 해외업체
나. 국내업체
(3) 국내 연구개발 기관
가. 연구개발 기관
나. 연구기관 기술개발 동향
3) 국내 기술개발 전략
(1) 핵심기술
(2) 국내 기업 기술개발 전략
(3) 국내 기술개발 중기 종합 계획안
(4) 국내 기술개발 목표

10. 공공 빅데이터 수집 및 분석 시스템 분야
1) 국내외 산업 및 시장 분석
(1) 산업 분석
(2) 시장 분석
가. 세계시장
나. 국내시장
2) 국내외 기술 분석
(1) 기술개발 이슈
(2) 국내외 업체 기술 분석
가. 해외업체
나. 국내업체
(3) 국내 연구개발 기관
가. 연구개발 기관
나. 연구기관 기술개발 동향
3) 국내 기술개발 전략
(1) 국내 핵심기술
(2) 국내 기업 기술개발 전략
(3) 국내 기술개발 중기 종합 계획안
(4) 국내 기술개발 목표

11. 스마트 헬스케어를 위한 빅데이터 수집 시스템 분야
1) 국내외 산업 및 시장 분석
(1) 산업 분석
(2) 시장 분석
가. 세계시장
나. 국내시장
2) 국내외 기술 분석
(1) 기술개발 이슈
(2) 국내외 업체 기술 분석
가. 해외업체
나. 국내업체
(3) 국내 연구개발 기관
가. 연구개발 기관
나. 연구기관 기술개발 동향
3) 국내 기술개발 전략
(1) 핵심기술
(2) 기업 기술개발 전략
(3) 국내 기술개발 중기 종합 계획안
(4) 기술개발 목표

6. 유통/물류 빅데이터 구축 및 분석 시스템 분야
1) 국내외 산업 및 시장 분석
(1) 산업 분석
(2) 시장 분석
가. 세계시장
나. 국내시장
2) 국내외 기술 분석
(1) 기술개발 이슈
(2) 국내외 업체 기술 분석
가. 해외업체
나. 국내업체
(3) 국내 연구개발 기관
가. 연구개발 기관
나. 연구기관 기술개발 동향
3) 국내 기술개발 전략
(1) 국내 핵심기술
(2) 국내 기업 기술개발 전략
(3) 국내 기술개발 중기 종합 계획안
(4) 국내 기술개발 목표

Global Big Data Market이 발표한 세계 빅데이터 시장은 2019년도 기준으로 1,872억 달러이며, 연평균 10%의 성장률로 2025년 3,349억 달러로 성장할 전망이다. 기업들은 최소한의 인프라를 활용한 효율적인 빅데이터 시스템 구축을 위해 다양한 빅데이터 솔루션 및 기술을 도입하는 단계이고, IoT와 모바일 기기의 증가로 인해 데이터양이 급증하여 이에 대응할 빅데이터 솔루션 수요가 증가하고 있다. 또한 코로나-19의 여파로 인하여 비대면 산업 등 기존의 오프라인 활동을 온라인으로 대체하면서 데이터 생성량이 예상보다 빠르게 증가하는 추세다.
한편 2020년 데이터산업 현황조사에 따르면 국내 빅데이터 사업 시장규모는 2019년부터 2025년까지 연평균 23.8%로 성장하여 2025년에는 3.2조원 규모에 달할 것으로 전망되어 진다..

빅데이터 시장은 크게 보안, 서비스, 데이터 엔지니어링으로 분류가 가능하다.
이중 빅데이터 보안 시장은 2019년 149억 달러에서 2025년까지 382.3억달러로 연
평균 17%로 성장할 것으로 예상된다. 빅데이터 산업의 전체 발전 속도에 비해 보안 관련 산업은 더디게 개발되고 있었지만, 인텔 등 보안 관련 이슈가 발생하면서 기업들의 필요성 인지가 증가하는 추세이다.

데이터의 수집 및 가공을 포함하는 빅데이터 엔지니어링 시장은 2019년 약 404억 달러에서 연평균 17.6% 성장하며 2025년까지 908억 달러로 성장할 것으로 예측된다.

데이터 시장 중 데이터 통합 시장은 2019년 147억 달러에서 2025년 약 311억 달러까지 성장이 예상된다.

전 세계 빅데이터 및 데이터 엔지니어링 서비스(Big Data and Data Engineering Services) 시장은 2019년 약 405억 4,000만 달러에서 연평균 17.6% 성장하여 2025년 약 1,070억 달러에 이를 것으로 전망된다.

빅데이터 서비스(BDaaS, Big Data as a Service) 시장은 연평균 성장률 30.5%로 2019년 113억불 달러에서 2025년 558억 달러로 매우 빠른 성장세를 보일 것으로 예측되고 있다. 데이터 누적의 가속화와 클라우드 기술의 발전으로 인한 빅데이터 관련 서비스의 수요가 급증하고 있고, 특히 아시아·태평양 지역의 성장률이 급증하여 미래 빅데이터 서비스 시장을 주도할 것으로 예상된다.

빅데이터 애플리케이션 및 분석 시장은 2019년 58억 달러에서 2025년 137억 달러로 크게 증가할 것으로 예측되며, 연평균 15.49%의 성장률을 달성할 것으로 전망된다.
물류 관련 빅데이터 분석 세계 시장은 2018년에 25.8억 달러로 평가되었으며, 연평균 17.3% 성장하여 2024년까지 67.3억 달러에 이를 것으로 예상되고 있다.

이외에도 본 보고서에는 국내외 데이터 비즈니스 사례 분석은 물론 영역별 빅데이터 플랫폼과 소셜 빅데이터 분석 사례 등을 심도 있게 다루고 있고, 금융분야 데이터 비즈니스, 헬스 분야 데이터 비즈니스, 제조 분야 데이터 비즈니스, 농축산 분야 데이터 비즈니스, 자동차 분야 데이터 비즈니스, 광고 분야 데이터 비즈니스, 도시/환경 분야 데이터 비즈니스, 유통/물류 분야 데이터 비즈니스 등은 물론 마이데이터, 모빌리티, 헬스케어, 어크테크 빅데이터 등 관련 핵심산업 분야 시장분석과 주요 국가의 도시별 빅데이터 시장분석과 정책동향 등을 심도있게 다루었다. 관련업계는 물론 빅데이터 시장에 관심있는 분들에게 도움이 되기를 바란다.