2025년과 그 이후를 형성할 임베디드 분석 통계

기술 리더의 51%는 보안을 2025년의 가장 큰 소프트웨어 개발 과제로 꼽았습니다. ^[1]

응답자의 45%는 AI 코드의 안정성이 2025년의 가장 큰 소프트웨어 개발 과제라고 답했으며, 41%는 데이터 개인정보 보호가 최우선 과제라고 답했습니다. ^[2]

2025년의 주요 우선 순위는 AI 채택이며, 기술 리더의 73%는 내년에 조직 내 AI 사용을 확대할 계획입니다. ^[3]

55%는 AI 배포가 직면한 가장 큰 과제가 될 것이라고 답했습니다. ^[4]

기술 리더의 42%는 2025년에 리소스를 효과적으로 활용하기 위해 AI를 통합하거나 사용을 늘릴 것입니다. ^[5]

13%만이 리소스를 보다 효과적으로 활용하기 위해 의사 결정을 개선하기 위해 데이터를 사용할 것입니다. ^[6]

기술 리더의 81%는 2024년에 비즈니스 인텔리전스 또는 임베디드 분석에 대한 관심이 크게 증가했다고 밝혔습니다. ^[7]

2025년에는 데이터 분석 사용자의 81%가 임베디드 분석을 사용합니다. ^[8]

사용자의 47%는 생산성 추적을 위해 BI를 활용합니다. 42% – 트렌드 분석, 33%가 의사 결정, 31% CRM입니다. ^[9]

사용자의 42%는 임베디드 분석을 채택하는 데 있어 가장 큰 어려움으로 기술 리소스와의 어려움을 꼽았습니다. ^[10]

사용자의 35%는 임베디드 분석을 채택하는 데 있어 주요 과제로 변화하는 분석 요구 사항을 꼽았습니다. ^[11]

사용자의 32%는 레거시 인프라가 임베디드 분석 채택의 주요 장벽이라고 주장합니다. 30%는 비용 타당성을 주요 장애물로 보고 있으며, 29%는 사용자 채택이라고 주장합니다. ^[12]

고객의 20.2%가 임베디드 분석을 원하고 전환하는 주된 이유는 더 나은 결정을 내리기 위해서입니다. ^[13]

설문 응답자의 39%는 자신의 조직이 임베디드 분석을 사용하여 생산성을 모니터링하고 개선하고 있다고 말합니다. ^[14]

설문 응답자의 31.4%는 조직이 더 높은 수익을 창출하기 위해 임베디드 분석을 사용하고 있다고 말합니다. ^[15]

설문조사 응답자의 29.6%가 임베디드 분석을 사용하는 가장 큰 이유는 비즈니스 문제에 대한 이해였습니다. ^[16]

정보에 입각한 비즈니스 결정을 내릴 수 있는 능력은 설문조사 응답자의 24.8%가 임베디드 분석을 사용하는 주된 이유입니다. ^[17]

영업 운영 및 수익 운영 리더의 47%는 다양한 시스템과 플랫폼 간의 데이터 통합을 가장 중요한 데이터 품질 과제로 꼽았습니다. ^[1]

40%는 사용자 입력에서 비롯된 부정확한 데이터를 문제로 보고합니다. ^[2]

2026년까지 소프트웨어 공급업체의 80% 이상이 제품에 GenAI 기능을 내장할 것입니다. ^[3]

2025년까지 컨텍스트 기반 분석 및 AI 모델이 기존 데이터를 기반으로 구축된 기존 모델의 60%를 대체할 것입니다. ^[4]

CDAO의 74%는 경영진이 D&A 기능에 대해 확신을 가지고 있다고 보고했지만, 이해관계자가 D&A 가치를 추적할 수 있도록 하는 비즈니스 성과 중심의 지표를 수립한 응답자는 49%에 불과했습니다. ^[5]

CDAO의 23%가 Gen AI의 소유권을 주도하고 있습니다. ^[6]

Gartner D&A 설문조사 응답자의 82%는 새로운 D&A 프로젝트에 필요한 데이터 자산을 식별할 수 있다고 답했습니다. ^[7]

80%는 일반적으로 둘 이상의 사용 사례에서 데이터 자산을 공유합니다. ^[8]

사용자의 46%만이 D&A 거버넌스에 대한 가치 지향적 KPI를 가지고 있습니다. ^[9]

2025년까지 합성 데이터 및 전이 학습은 AI에 필요한 실제 데이터의 양을 50% 이상 줄일 것입니다. ^[10]

2026년까지 조직 전체에 영향을 미치지 못하고 최우선 순위에 측정 가능한 영향을 미치지 못하는 CDAO의 75%가 기술 기능에 동화될 것입니다. ^[11]

2025년까지 GenAI 프로젝트의 최소 30%가 낮은 데이터 품질, 부적절한 위험 제어, 비용 상승 또는 불분명한 비즈니스 가치로 인해 개념 증명 후 중단될 것입니다. ^[12]

현재 분석 콘텐츠 소비자의 90%는 2025년 말까지 BI 솔루션에서 제공하는 AI 기반 도구를 사용할 수 있는 콘텐츠 제작자가 될 것입니다. ^[13]

조직의 60%는 비활성적인 데이터 거버넌스 프레임워크로 인해 증강 분석 솔루션을 통해 AI 분석 사용 사례의 가치를 실현하지 못할 것입니다. ^[14]

기업 전략가의 79%는 AI와 분석이 성공에 매우 중요하다고 생각합니다. ^[15]

전략 계획 및 실행 활동의 50%는 부분적으로 또는 완전히 자동화될 수 있습니다. 현재는 15%에 불과합니다. ^[16]

전략가의 20%만이 머신 러닝 또는 자연어 처리와 같은 AI 관련 도구를 사용하여 기능을 수행한다고 보고했습니다. ^[17]

응답자의 94%가 타사 API를 사용하고 있다고 답했습니다. ^[18]

2025년까지 조직이 경쟁력을 유지하기 위해서는 분석 및 소프트 스킬이 데이터 및 분석 인재 시장에서 가장 인기 있는 기술이 될 것입니다. ^[19]

Gartner는 2025년까지 현재 데이터를 사용하는 의사 결정의 95%가 최소한 부분적으로 자동화될 것으로 예측합니다. ^[20]

가트너(Gartner)는 400명의 재무 임원을 대상으로 설문조사를 실시한 결과, 가장 많이 선택된 가치와 기술의 조합은 직원 생산성의 동인으로 셀프 서비스 데이터와 분석이었으며, 응답자의 49%가 이 기술에 대한 인식을 나타냈습니다. ^[21]

Gartner 설문 조사에 따르면 경영진의 80%가 자동화가 모든 비즈니스 의사 결정에 적용될 수 있다고 생각합니다. ^[22]