비투엔 분기보고서 (2026.03)
1. 사업의 개요

※ 전문용어 해설

용어	정의

빅데이터
(BigData)	빅데이터란 기존 데이터베이스 관리도구의 데이터 수집, 저장, 관리, 분석하는 역량을 넘어서는 규모의 데이터를 의미하며 3가지 주요 특징을 지님
- Volume: 큰 규모의 데이터
- Variety: 다양한 종류
- Velocity: 빠른 데이터 수집 속도

AI	인공지능(AI, Artificial Intelligence)이란 인간의 학습능력과 추론능력, 지각능력, 자연언어의 이해능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술

DBMS	데이터베이스 관리 시스템(DataBase Management System)
데이터베이스를 관리하며 응용 프로그램들이 데이터베이스를 공유하며 사용할 수 있는 환경을 제공하는 소프트웨어

4차산업	정보, 의료, 교육, 서비스 산업 등 지식 집약적 산업을 총칭

4차산업혁명	인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 로봇기술, 드론, 자율주행차, 가상현실(VR) 등이 주도하는 차세대 산업혁명

사물인터넷
(IoT)	인터넷을 기반으로 모든 사물을 연결하여 정보를 상호 소통하는 지능형 기술 및 서비스

메타데이터
(metadata)	데이터에 대한 데이터로, 정보를 효율적으로 찾기 위해 데이터의 유형과 속성을 설명한 데이터를 의미함

데이터 거버넌스	기업에서 사용하는 데이터의 가용성, 유용성, 통합성, 보안성을 관리하기 위한 정책과 프로세스를 포함한 통합 관리 체계

데이터 분석	유용한 정보를 발굴하고 결론 내용을 알리며 의사결정을 지원하는 것을 목표로 데이터를 정리, 변환, 모델링하는 과정으로 의사 결정을 더 과학적으로 만들어주고 비즈니스를 효율적으로 할 수 있도록 지원

데이터아키텍처
(DA)	데이터 측면에서 정보 시스템을 처음부터 끝까지 조망하여 시스템의 본질인 데이터를 체계적, 구조적으로 관리하고 설계하는 전 과정. 기업의 핵심 자산인 데이터를 전사적 관점에서 구조적으로 조망하고 리모델링한다는 것을 목표로, 데이터에 관한 모든 계층을 총망라해서 객관적이고 구체적인 접근 방법을 명시한 체계적인 방법론이며, 기존의 데이터 모델링을 포함한 포괄적인 개념

데이터품질관리
(DQ)	정보시스템이 데이터를 수집, 생성, 활용하는 과정에서 데이터 품질의 신뢰도를 향상시키기 위한 체계적인 정책과 절차 및 활동을 의미

DBMS성능 튜닝	데이터베이스 자체나 데이터베이스를 이용하는 응용 프로그램의 조정을 통해 데이터베이스 시스템의 성능을 향상시키는 작업

데이터웨어하우스	정보(Data)와 창고(Warehouse)의 합성어로 기업의 정보 자산을 효율적으로 활용하기 위해 데이터의 시계열적 축적과 통합을 통해 사용자의 의사 결정에 도움을 주기 위한 시스템 및 방법론

데이터레이크	다양한 포맷의 원시 데이터 저장소로 정형, 비정형 구분없이 모든 원시 데이터 (raw data)를 저장할 수 있는 저장소

데이터 이행	기존 시스템의 현행 데이터를 추출, 변환하여 신규 시스템으로 적재하는 방법론 및 활동

기술아키텍처
(TA)	Technical Architecture로 비즈니스, 데이터, 어플리케이션 아키텍처를 지원하는데 필요한 정보기술 인프라 요소 및 구조 그리고 이들 간의 관계를 표현한 아키텍처를 의미

응용아키텍처
(AA)	Application Architecture는 비즈니스와 정보기술의 연결고리 역할을 위해 존재하는 것으로, 어플리케이션이 지원하는 업무를 명확히 하며, 그 업무를 수행하기 위한 프로세스와 기능 정의를 의미

BPR/ISP	BPR(Business Process Reengineering)은 기업의 활동과 업무 흐름을 분석하고 최적화하는 것으로, 반복적이고 불필요한 과정을 제거하고 통합하여 재설계하는 경영혁신기법을 의미
ISP(Information Strategy Planning)은 정보시스템 구축에 대한 현황의 파악과 목표를 정립하여 달성하기 위한 계획을 상세화하는 활동을 의미

시스템통합	기업들의 경영목표를 달성하기 위해 정보 시스템의 기획부터 개발, 설치, 운영, 유지보수에 이르는 전 과정에 대해 최적의 정보시스템을 구축하는 종합 서비스

DQMAC	Data Quality Management Assurance Consulting
DQMAC는 비투엔이 제공하는 서비스로 고객사에서 운용되고 있는 데이터베이스의 안정적인 운용을 보장하는 주문형 종합 보장 컨설팅 서비스를 의미
고객이 원하는 시간에 요구되는 기술적 도전을 비투엔의 기술요소를 조합하여 고객의 환경에 최적화된 서비스를 제공받을 수 있음

RAG(Retrieval-Augmented Generation)	검색증강생성(Retrieval-Augmented Generation)은 온프라미스 또는 개인 및 기관의 독점 데이터 소스의 정보를 기반으로 텍스트 생성을 보완하는 기술

SDQ
(Smart Data Quality)	비투엔이 개발한 데이터 품질관리솔루션으로 데이터 품질 진단 및 개선 프로세스 지원, 데이터 품질 현황에 대한 직관적인 시각화를 지원. 공공데이터품질수준평가를 위한 공식 품질관리 솔루션으로 활용

SMETA
(Smart Metadata)	비투엔이 개발한 데이터의 메타정보를 통합관리하는 솔루션으로 데이터 표준, 데이터 구조, 데이터 변경 영향 등에 대한 정보를 제공하여 데이터 자산에 대한 투명성 제공

SFLOW
(Smart Data Integration)	비투엔이 개발한 데이터 수집 및 통합을 위한 솔루션으로 기업 내/외부의 다양한 유형의 데이터를 쉽고 빠르게 수집하고, 업무시스템 및 데이터 분석시스템에 제공

SPORTAL(Smart Data Portal)	비투엔이 개발한 데이터 포탈 솔루션으로 기업 내 다양한 자산을 사용자 관점에서 조회하고 활용할 수 있도록 자산에 대한 카탈로그 및 리니지 정보를 제공. 데이터 검색 및 탐색, 데이터 카탈로그, 데이터 맵, 리니지 등의 핵심 기능을 기본 기능으로 탑재

HYPERGLORY	기관 내 흩어져 있는 문서, 보고서, 이메일, 영상, RDB 등 다양한 형식의 방대한 데이터를 통합·관리하고, RAG 기술을 활용해 필요한 정보를 검색·추출한 뒤 AI가 맥락을 이해하여 추천·해석·판단까지 수행하는 엔터프라이즈 지식 플랫폼

가. 회사의 현황(1) 사업 개황

인공지능(AI)과 빅데이터가 산업 전반의 핵심 동력으로 자리 잡은 'AI 전환(AX)' 시대에 데이터는 단순한 정보 이상의 전략적 자산입니다. 특히 생성형 AI의 확산으로 인해 데이터의 '양'보다 '품질'이 모델의 성패를 결정짓는 핵심 요소가 되었으며, 이에 따라 고품질 데이터를 확보하고 관리하는 데이터 거버넌스의 중요성은 국가적 경쟁력을 넘어 기업 생존의 필수 조건이 되었습니다.

글로벌 AI 및 데이터 시장은 2020년 데이터 3법 통과 이후 가파른 성장을 거듭하여, 현재는 AI 학습용 데이터의 신뢰성 확보와 클라우드 기반의 통합 데이터 관리 체계 구축을 중심으로 고도화되고 있습니다. 당사는 이러한 시장 변화에 선제적으로 대응하며 지난 20여 년간 쌓아온 900여 건 이상의 프로젝트 수행 경험을 바탕으로 국내 최고 수준의 데이터 컨설팅 기업으로 인지도와 전문성을 확보하였으며, 기술 전문 기업으로서의 입지를 공고히 하고 있습니다.

당사는 고객의 데이터가 전략적 자산으로서 가치를 발휘할 수 있도록 데이터 전략 수립, 빅데이터 시스템 설계 및 구축은 물론, AI/ML 분석 기법을 활용한 가치 발굴 등 전 과정을 아우르는 컨설팅과 솔루션을 제공합니다. 특히 2016년부터 자체 개발한 데이터 솔루션 라인업을 통해 컨설팅 중심의 사업 구조를 솔루션 및 플랫폼 중심의 고부가가치 비즈니스 모델로 전환을 추진하고 있습니다.

더불어 당사의 대표적인 데이터 품질관리 솔루션인 'SDQ'는 출시 이후 5년간 공공데이터 품질관리 수준평가의 공식 도구로 활용된 바 있으며, 이러한 기술적 신뢰를 바탕으로 공공 및 민간 분야에서 높은 시장 점유율을 유지하고 있습니다. 이외에도 메타데이터 관리 솔루션 'SMETA', 데이터 활용 중심 포털 'SPORTAL', 데이터 연계 통합 솔루션 'SFLOW' 등의 라인업을 보유하고 있습니다. 최근에는 기업 내 산재한 방대한 데이터를 통합 관리하고 검색증강생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 기술을 활용해 필요한 정보를 추출한 후 AI가 맥락을 이해하여 추천·해석·판단을 수행할 수 있도록 지원하는 엔터프라이즈 지식 플랫폼 'HYPERGLORY’를 선보였습니다. 해당 플랫폼은 자연어 기반 Q 리포트 자동 생성 등 비즈니스 맞춤형 AI 구현을 통해 기업의 경쟁력을 강화하는 데 기여하고 있습니다.

당사는 검증된 솔루션 경쟁력을 기반으로 기존 구축형(On-Premise) 사업 모델과 더불어 클라우드 환경에 최적화된 공급 체계를 강화하고 있습니다. 이를 통해 수익 구조를 고도화하기 위해 공급 방식과 서비스 포트폴리오를 지속적으로 개선하고, 기업들이 신뢰할 수 있는 고품질 데이터 환경에서 AI 서비스를 운영할 수 있도록 지원하는 데이터 전문 파트너로서의 역할을 수행해 나갈 계획입니다.

(2) 조직도

나. 산업의 현황(1) 데이터 산업 분류

데이터산업은 데이터의 생산, 수집, 처리, 분석, 유통, 활용 등을 통해 가치를 창출하는 상품과 서비스를 생산 제공하는 산업으로 정의됩니다. 데이터의 생명주기(또는 가치사슬) 상에 나타난 데이터와 관련된 제반 활동을 포함해 데이터로부터 가치가 창출되는 일련의 모든 과정, 이와 연관된 활동을 포함합니다.

이러한 정의에 따라 데이터산업의 비즈니스 유형은 크게 데이터와 관련한 제품을 판매하거나 기술을 제공하는 데이터 솔루션, 데이터구축, 데이터컨설팅 비즈니스와 데이터를 판매하거나 이를 기반으로 정보제공 및 분석서비스를 제공하는 데이터 서비스 비즈니스로 구분할 수 있습니다.

동사는 현재 데이터 컨설팅과 데이터 솔루션 부문을 주요 목표 시장으로 영업활동을 펼치고 있으며, 이 외 데이터 서비스 영역으로 넓혀갈 계획입니다.

[ 데이터 산업 범위 ]

구분	비즈니스 유형	비고

데이터 솔루션	- DBMS, 데이터 수집, 데이터모델링, 데이터분석, 검색엔진, 데이터품질, 데이터통합, 데이터보안, 빅데이터플랫폼 등 데이터 처리 및 관리 솔루션 제품을 판매하는 비즈니스를 의미하며, 주로 라이선스, 개발/커스터마이징, 유지보수를 통해 매출이 발생- 데이터산업분류 '1.데이터 처리 및 관리 솔루션 개발ㆍ공급업'에 해당하는 사업체	-

데이터구축/ 컨설팅	- DB시스템 구축, 기존 DB 정제 및 재구축을 위한 데이터이행, 데이터가공/구축 등 데이터/DB 관련 SI 용역 및 컨설팅 비즈니스를 의미하며, 구축/개발, 유지보수/운영관리, 컨설팅, 제품판매 등을 통해 매출 발생
- 데이터산업분류 '2.데이터구축 및 컨설팅업'에 해당하는 사업체	-

데이터 서비스	- 데이터/DB를 원천데이터나 분석 및 활용이 가능한 상태, 또는 수요 맞춤형 데이터/DB를 판매·중개하거나, 데이터를 가공/활용/분석해 온ㆍ오프라인(모바일, 앱 등 포함)으로 주제분야별 정보제공서비스나 분석정보제공서비스 등을 제공하는 비즈니스를 의미함
- 데이터 이용료/수수료 등의 직접매출과 광고료 등의 간접매출로 수익이 발생- 데이터산업분류 '3.데이터 판매 및 제공 서비스업'에 해당하는 사업체	-

데이터 인프라	- 데이터 기반 솔루션 구축과 서비스를 위해 반드시 필요한 하드웨어(서버, 스토리지, 네트워크 장비 등)를 직접 수요자에게 공급하거나 클라우드(IaaS, PaaS, DaaS) 비즈니스를 통해 인프라 서비스를 제공하는 비즈니스를 의미
- 데이터인프라 부문에서는 HW판매, 클라우드 구축비/이용료 등을 통한 매출 발생	-

(2) AI

인공지능은 과거 특정 과업의 자동화에 머물렀던 개념을 넘어 현재는 생성형 AI의 등장과 함께 기업 경영 전반의 패러다임을 전환하는 인공지능 전환(AX)의 핵심 동력으로 자리매김하였습니다. 정리해보면 인공지능은 인간의 학습 및 추론 능력을 모델링하여 대규모 데이터로부터 새로운 패턴을 발견하고 최적의 결과물을 생성하거나 고도화된 의사결정을 지원하는 기술 체계를 의미합니다.

인공지능 시장은 인프라와 플랫폼, 애플리케이션 영역으로 구분되며 알고리즘의 고도화만큼이나 이를 학습시키고 운영하기 위한 고품질 데이터와 컴퓨팅 자원이 핵심 요소로 부각되고 있습니다. 이 중 특히 거대언어모델(LLM)을 기업의 내부 지식과 연계하여 실질적인 비즈니스 가치를 창출하는 플랫폼 및 검색증강생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 등의 기술 생태계가 시장 성장의 중추적인 역할을 담당하고 있습니다.

최근의 인공지능 시장은 단순한 기술적 실험 단계를 넘어 비즈니스 현장에 실질적으로 적용되는 내재화 단계로 진입하며 시장의 성숙도가 높아지고 있습니다. 초기 도입 과정에서의 데이터 신뢰성 및 보안 이슈로 인해 일시적인 조정이 나타나기도 하였으나 데이터 거버넌스와 클라우드 인프라의 확대를 기반으로 산업 전반에서 그 파급력이 더욱 확대되는 추세입니다.

인공지능 생태계는 모델 개발사 및 솔루션 공급사와 실제 이용자 등으로 구성되며 단순한 도구 도입을 넘어 데이터의 무결성을 확보하고 이를 비즈니스 로직에 결합하는 이용자의 거버넌스 역량이 시장의 성패를 가르는 중요한 특징을 가집니다.

(3) 빅데이터

빅데이터가 언급되기 시작했던 2010년도 전후의 빅데이터는 기존의 정형화된 데이터를 포함하여 비정형, 반정형 형태의 데이터만을 지칭 했으므로 빅데이터는 데이터 자체가 맞지만, 지금은 데이터라는 의미에서 확장하여 데이터를 다루는 기술을 총칭한다고 할 수 있습니다.

정리해보면, 빅데이터는 빠른 속도로 생산 및 소비되는 대용량의 정형, 비정형 데이터를 효율적으로 수집 및 저장하고, 다양한 분석 기법을 활용하여 현상 파악, 예측, 의사 결정 등을 지원하기 위한 기술이라고 정의할 수 있습니다.

빅데이터 시장은 활용 시장과 솔루션 시장으로 구분되어 있으며 기본적인 구성요소는 하드웨어, 소프트웨어 및 플랫폼 입니다. 이 중 가장 중요한 것은 하드웨어와 소프트웨어를 포괄할 수 있는 에코시스템을 포함한 모든 프로세스를 의미하는 플랫폼 입니다.

빅데이터는 기존 데이터 분석 개념의 단순한 확장이나 업그레이드가 아니라, 데이터를 바라보는 관점의 변화를 수반하는 패러다임 전환으로 이해하는 것이 바람직합니다. 이러한 인식의 차이와 관련 기업들의 준비 부족으로 인해 일부 시장이 조정 국면을 겪기도 하였으나, 전체적으로는 AI·클라우드·엣지 컴퓨팅과의 연계로 성장세가 지속되고 있습니다.

또한 빅데이터 시장은 사용자 기술을 근간으로 하고 있어 사용자의 역할이 서비스 및 애플리케이션 공급업체보다 영향력이 매우 크다고 할 수 있습니다. 빅데이터를 제대로 활용하기 위해서는 사용자의 역할이 서비스 및 애플리케이션 공급업체보다 더 크다는 점이 빅데이터 시장의 특성이라 할 수 있습니다.

다. 산업 동향

빅데이터는 미래 ICT 산업을 선도할 4차산업혁명의 핵심기술요인으로 데이터를 수집 및 분석하여 미래를 예측하고 새로운 가치를 창출하고 있습니다. 또한 데이터를 생성 및 수집하는 IoT, 생성된 빅데이터를 분석하기 위한 인공지능과 직접적으로 연계되어 있습니다. 또한 현재 글로벌 차원의 다양한 빅데이터 활용 및 제품화, 산업 적용이 선진국 중심으로 이루어지고 있습니다.

빅데이터산업에서 빅데이터가 가장 크게 활용되는 분야는 사물인터넷과 인공지능 분야라 할 수 있습니다.

(1) 사물인터넷과 빅데이터

사물인터넷의 경우 빅데이터의 분석을 위해서는 대량의 데이터가 공급 되어지는 구조가 필요한데 사물인터넷 환경에서는 다수의 센서들로 이루어진 센서 네트워크로부터 방대한 양의 데이터가 생성되고, 비정형·고차원일 뿐만 아니라 양이 매우 방대한 특징을 가집니다. 다만 이러한 데이터가 스스로 가치를 발휘하기 위해서는 목적에 맞는 분석·처리·거버넌스가 필수적이며, 수집만으로는 비즈니스 가치를 충분히 창출하기 어렵습니다.

향후 거의 모든 사물에 센서가 부착되는 환경이 자리 잡게 될 경우, 생성되는 데이터를 어떻게 효율적으로 처리·분석·활용하느냐에 따라 기업·기관의 경쟁력이 크게 달라질 것으로 전망됩니다. 사물인터넷은 필연적으로 빅데이터를 생성하고, 반대로 빅데이터 분석을 위해서는 IoT에 기반한 데이터 생성·수집 체계가 필요하므로 두 기술은 상호 보완적인 관계에 있다고 볼 수 있습니다.

(2) 인공지능과 빅데이터

인공지능, 특히 딥러닝 기반의 AI는 빅데이터를 학습·분석해 복잡한 데이터 패턴을 파악하고 최적의 의사결정을 도출하는 기술로, 빅데이터 처리 기술이 지향하는 핵심 모델 중 하나입니다. 딥러닝은 방대한 양의 데이터를 컴퓨터에 학습시켜 사람이 직접 명시적으로 정의하지 않은 규칙을 스스로 학습·추론하는 방식으로 동작합니다.

의료 분야에서는 임상실험 데이터와 환자 치료 데이터를 기반으로 학습해 의료진의 진단을 보조하거나 치료 의사결정을 지원할 수 있으며, 자동차 분야에서는 차량 비전시스템으로 수집된 영상 빅데이터를 학습해 주변 환경을 판독하고 안전한 자율 주행을 지원합니다. 이 외에도 천체 시뮬레이션, 기상예측, 유전체 분석 등 다양한 분야에서 빅데이터를 기반으로 하는 AI 알고리즘이 활용되고 있으며, AI 성능과 데이터 양·품질 사이의 상관관계는 더욱 강화되고 있습니다.

최근에는 고성능 GPU·AI 가속기 등 하드웨어의 성능 향상과 가격 하락으로 인해 과거보다 훨씬 많은 데이터를 학습·분석할 수 있게 되었고, 이는 Large Language Model(LLM) 등 생성형 AI의 급속한 발전에도 기여하고 있습니다.

라. 시장규모 및 전망(1) 글로벌 시장 현황

디지털 서비스의 폭발적 확산과 AI·IoT·클라우드 컴퓨팅의 발전으로 인해 전 세계적으로 생성·전달·저장되는 데이터의 총량이 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 시장조사기관 Statista의 자료에 따르면, 글로벌 연간 데이터 생성량은 2018년 33ZB(제타바이트)에서 2025년 181.8ZB로 약 5.5배 증가한 수준에 도달했으며, 이는 2024년(149ZB) 대비 22% 성장한 수치입니다.

이러한 데이터 증가세는 2030년까지 지속될 전망으로, 2029년 394ZB를 넘어 연평균 17% 이상의 복합성장률(CAGR)을 기록하며 1YB(요타바이트) 이상 규모로 확대될 것으로 예측됩니다. 특히 생성형 AI(LLM)와 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술의 확산으로 고품질·신뢰성 있는 대용량 데이터 처리 수요가 급증하고 있습니다.

[ 글로벌 연간 데이터 생성량 전망 ]

(단위 : 제타바이트)

출처 : Statista

EU Commission의 최신 보고서에 따르면, 유럽 데이터 시장은 2023년 약 1,200억 유로 규모로 성장했으며, 2026년까지 연평균 12.5% 성장을 지속할 전망입니다. 미국 데이터 시장은 유럽 대비 약 3~4배 규모로 추정되며(2023년 기준 약 4,000억 유로 이상), 글로벌 데이터 시장에서 주도적 위치를 유지하고 있습니다.

최근 3년간(2023~2025) 글로벌 데이터 시장의 연평균 성장률은 약 13~15% 수준으로 확인되며, 이는 생성형 AI와 클라우드 전환 가속화에 따른 결과로 분석됩니다. 유럽 데이터 시장 연구팀은 2026년까지 데이터 거래·분석·AI 플랫폼 부문이 시장 성장을 견인할 것으로 전망하고 있습니다.

글로벌 빅데이터 시장에서 미국이 주도적 위치를 유지하고 있으며(시장 점유율 약 40~45%), 중국·일본·한국 순으로 뒤를 잇고 있습니다. 미국 빅데이터 소프트웨어 시장은 지속 성장 중이며, 글로벌 빅데이터 시장 전체는 2025년 약 2,300억 달러에서 2030년 4,500억 달러 이상으로 확대될 전망입니다(연평균 10~15%).

[ 글로벌 빅데이터 시장 전망 ]

(단위 : 십억달러)

출처 : Statista, EU Commission 등

(2) 국내 데이터산업 시장 현황(가) 데이터 시장한국데이터산업진흥원의 ‘2024 데이터산업현황조사 결과보고서’ 자료에 따르면, 국내 데이터산업 시장 규모는 2023년 29조 687억 원(약 29.7조 원)으로 집계되었습니다. 이는 2019년 16.9조 원 규모에서 2023년까지 최근 5년간 연평균 11.3%의 복합성장률(CAGR)을 기록하며 지속적으로 성장한 결과입니다. [ 2016~2024년(E) 데이터산업 시장 규모 ]

출처 : 2024 데이터산업현황조사, 한국데이터산업진흥원

이러한 성장은 인공지능 전환(AX) 수요의 급증과 정부의 데이터 활성화 정책에 기인하며, 향후 2029년까지 현재의 성장세(CAGR 11.3%)가 유지될 경우 국내 시장은 약 52조 원 규모의 거대 시장으로 확대될 가능성이 높을 것으로 예측됩니다. [ 2024년 ~2029년 데이터산업 시장 전망 ]

출처 : 2024 데이터산업현황조사, 한국데이터산업진흥원

(나) 빅데이터 시장Market Research Future의 분석에 따르면 국내 빅데이터 시장 규모는 2024년 기준 약 20억 7,000만 달러로, 한화 약 3조 636억 원(환율 1,480원/USD 적용 기준)에 도달한 것으로 추정됩니다. 이러한 성장은 기업들의 인공지능 전환(AX) 가속화와 더불어 클라우드 기반의 실시간 데이터 처리 수요가 급증함에 따라 향후에도 견고한 우상향 곡선을 그릴 것으로 전망됩니다.특히 국내 시장은 고도화된 5G 인프라와 정부 주도의 데이터 활성화 정책에 힘입어 데이터 생성량이 빠르게 증가하며 솔루션 및 분석 서비스 영역에서 높은 성장세를 나타내고 있습니다. 산업별로는 금융(BFSI)과 정보통신 및 의료 분야를 중심으로 정교한 분석 기술 도입이 활발하며, 단순한 정보 수집을 넘어 데이터 거버넌스와 보안 및 품질 관리가 시장의 핵심적인 경쟁 요소로 부각되고 있습니다. [ 2024년~2035년 국내 빅데이터 시장전망 ]

출처 : Market Research Future 분석

기술적인 측면에서는 생성형 AI와 엣지 컴퓨팅의 결합이 빅데이터 생태계의 패러다임 전환을 이끌고 있으며 기업들은 데이터의 신뢰성을 확보하고 실질적인 비즈니스 인사이트를 도출하기 위한 플랫폼 투자를 지속적으로 확대하고 있습니다. 이러한 흐름은 국내 빅데이터 시장을 단순한 인프라 구축 단계를 넘어 고부가가치를 창출하는 지능형 데이터 생태계로 발전시키는 원동력이 될 것으로 예측됩니다.

출처 : Market Research Future, South Korea Big Data Market 보고서

이렇듯 국내 빅데이터 시장은 기업 및 공공기관 등 모든 산업에서 비즈니스 혁신 및 인사이트 도출을 위한 데이터 활용의 중요성에 대한 인식이 높아지고 있어 기업은 디지털 트랜스포메이션(DX)을 위한 노력을 지속적으로 기울이고 다양한 형태의 클라우드 환경 전환을 활발히 고려중인 것으로 나타나고 있습니다. 이를 성장 동력으로 빅데이터 및 분석 시장은 그 규모와 가능성에 있어 꾸준한 발전을 보이고 있으며, 빅데이터 기반의 고급 분석 및 인공지능 시스템 구축을 위한 데이터의 필요성 증가 요인에 의해 관련 시장은 향후 지속적인 성장이 예측됩니다.

마. 경기변동의 특성(1) 경기변동과의 관계빅데이터 시장이 성장함에 따라 그 기반이 되는 데이터품질이 중요해지고 있습니다. 데이터컨설팅은 사용자의 필요에 의해 투자가 적극적으로 집행되므로 국내 및 세계 경기변동에 영향을 일부 받게 됩니다. 현재의 데이터 산업은 전 세계적으로 공공기관뿐만 아니라 민간기업에서도 실효성 있는 데이터의 가치 평가를 위해 거래를 위한 유통 메타 및 품질 관리가 매우 중요한 이슈로 다루어지고 있습니다.

과거의 데이터산업은 기본적인 DB 구축 사업이 주를 이루었으며, 최근의 시장 흐름은 기술발전으로 인하여 인공지능, 블록체인, 빅데이터 등이 산업을 이끌고 있습니다. 축적된 데이터의 전략적 활용과 새로운 부가가치 창출을 위해서 다양한 외부데이터와의 연계에 대한 중요성이 날로 커지고 있는 상황으로 데이터 컨설팅 및 빅데이터 솔루션 시장에 대한 수요가 커질 것으로 전망하고 있습니다.(2) 계절적 요인제품의 최근 3개년 분기별 매출현황을 보면 하반기가 상반기에 비해서 매출이 많고, 1분기가 전통적으로 매출이 가장 적은 분기 입니다. 또한 동사는 수주산업으로 일반적인 상황을 비추어 볼 때 2분기와 4분기가 상대적으로 높게 나타나는 것이 일반적인 상황입니다. 이는 계절적 요인으로 동사의 주요 고객사들의 예산집행 성향에 따라 계절적인 요인에 영향을 받는 것으로 추정하고 있습니다.

바. 경쟁요소 (1) 경쟁 현황데이터 산업의 고객은 아직 공공기관과 대기업 위주의 시장으로 편성되어 있습니다. 또한 데이터 산업의 역사가 길지 않은 탓에 동사의 주력사업인 데이터 및 빅데이터 관련 컨설팅 부문이나 데이터 솔루션 부문 모두 시장이 무르익지 않은 시장으로 판단되며, 여러 기업이 해당 산업에 포진해 있지만, 산업 특성상 기술력이 뛰어나고 업력은 오래 되었지만 무르익지 않은 시장으로 인해 성장 단계에 있는 회사들이 경쟁하고 있습니다.(2) 비교우위 사항당사는 업종별 최상위 기업과 대규모 공공부처 기관의 정보시스템 구축 시 데이터 영역을 총괄 수행한 다수 사례를 보유하고 있으며 뛰어난 업무 성과로 한번 인연을 맺은 고객으로부터 지속해서 사업 참여를 요청받고 있습니다.당사는 솔루션 영역에 대해서도 차별화된 경쟁력을 보유하고 있습니다. ‘데이터 품질관리’ 및 ‘메타데이터 관리’ 영역에 대해서는 2022년부터 2024년까지 3년 연속 조달청 디지털 서비스몰 계약 건수 1위를 기록하는 등 공공시장 점유율 1위를 유지하고 있으며, 특히 데이터 품질관리 영역에서는 국가 공식 도구로 5년간 활용된 바 있습니다. 또한 '인공지능 학습데이터 구축 및 품질관리' 영역은 국내 최고의 컨설팅 경험과 솔루션을 보유하고 있으며 170여개 학습데이터에 대해 구문적 정확성과 통계적 다양성을 점검하고, 인공지능학습데이터 품질점검 솔루션은 동사가 선도적으로 개발한 것으로 컨설팅 경험과 솔루션 기술이 융합된 기술력은 경쟁업체 대비 월등하게 비교우위에 있다고 할 수 있습니다.