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시장보고서
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RWD(Real-World Data) 시장 : 컴포넌트별, 데이터 소스별, 배포 모델별, 용도별, 치료 영역별, 최종사용자별 - 시장 규모, 업계 동향, 기회 분석 및 예측(2026-2035년)Global Real-World Data (RWD) Market By Component, Data Source, By Deployment Model, Application, Therapeutic Area, End User - Market Size, Industry Dynamics, Opportunity Analysis And Forecast For 2026-2035 |
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제약 회사, 의료 제공자, 생명공학 기업, 연구 기관 및 기타 의료 이해관계자들이 일상적인 임상 실무에서 얻어지는 증거의 가치를 점점 더 인식함에 따라 전 세계 RWD(Real-World Data) 시장은 급속히 확대되고 있습니다. 이 시장 규모는 2025년에 약 19억 2,000만 달러로 평가되며, 2035년까지 73억 1,000만 달러에 달할 것으로 예측되고 있으며, 2026-2035년 예측 기간의 CAGR은 14.30%에 달합니다.
시장 확대에 기여하는 가장 중요한 요인 중 하나는 전 세계적인 정밀 의학으로의 전환입니다. 기존의 치료 전략은 대개 광범위한 환자 집단을 기반으로 하는 반면, 정밀 의학은 개별 환자의 생물학적, 유전적, 임상적, 인구통계학적 특성에 더 적합한 치료법이나 중재법을 파악하는 것을 목표로 합니다. RWD(Real-World Data)는 환자의 특성, 치료 이력, 질병 진행 상황, 치료 반응 및 임상 결과에 관한 광범위한 정보를 연구자에게 제공할 수 있습니다.
전 세계 RWD(Real-World Data) 시장은 주요 의료 정보, 분석, 기술 및 임상 연구 기업 간의 치열한 경쟁이 특징입니다. IQVIA, Flatiron Health, Optum, Syneos Health 및 Oracle Cerner가 시장에서 확고한 입지를 구축하고 있습니다.
IQVIA는 광범위한 글로벌 헬스케어 정보 생태계와 첨단 분석 역량을 통해 RWD 시장에서 특히 견고한 입지를 유지하고 있습니다. Flatiron Health는 종양학 분야에 대한 강력한 집중을 바탕으로 RWD 시장 내에서 전문적인 입지를 확립하고 있습니다.
Optum은 광범위한 헬스케어 및 보험사 생태계를 통해 또 다른 큰 경쟁 우위를 확보하고 있습니다. Syneos Health는 리얼 월드 에비던스(RWE) 역량과 임상 연구 및 수탁 연구 서비스 분야의 풍부한 경험을 결합하여 타사와의 차별화를 꾀하고 있습니다. Oracle Cerner는 병원 및 헬스케어 정보 인프라 분야에서 광범위한 입지를 바탕으로 독자적인 경쟁 우위를 확보하고 있습니다.
주요 성장 요인
임상 시험 비용의 급등과 높은 실패율은 실제 세계 데이터(RWD) 시장의 성장을 이끄는 주요 요인입니다. 제약 회사 및 생명공학 기업은 신치료법 개발에 있으며, 신약 개발, 전임상 연구, 임상 개발, 규제 당국에 대한 신청, 상용화 등 각 단계에 막대한 투자가 필요하므로 재무적 및 운영적 측면에서 큰 과제에 직면해 있습니다. 실패의 위험은 여전히 크며, 특히 임상 개발 단계에서는 시험 실패가 수년에 걸친 연구 손실이나 수억 달러 규모의 개발비 낭비로 이어질 가능성이 있습니다. 그 결과, 생명과학 기업은 의사결정 개선, 회피 가능한 개발 위험 감소, 그리고 임상 연구 프로그램의 효율화를 도모하기 위해 RWD(Real-World Data)의 활용을 점점 더 확대하고 있습니다.
새로운 기회의 동향
AI 및 NLP를 활용한 데이터 큐레이션은 RWD(Real-World Data) 시장에서 중요한 성장 기회로 부상하고 있습니다. 의료 기관, 제약 회사, 생명공학 기업, 연구 기관은 구조화 및 비구조화 형식 모두에서 방대한 양의 정보를 생성하고 있습니다. 검사 수치, 약품 코드, 진단, 시술 기록 등의 구조화된 데이터는 데이터베이스에 쉽게 통합될 수 있지만, 임상적으로 가치 있는 상당량의 정보는 비구조화된 의사의 소견, 병리 보고서, 퇴원 요약, 방사선 영상 보고서 및 기타 서술형 문서 속에 묻혀 있습니다. 이러한 복잡한 서술형 정보를 표준화되고 분석 가능한 데이터세트로 변환하기 위해, 첨단 인공지능(AI) 및 자연 언어 처리(NLP) 기술이 점점 더 많이 도입되고 있습니다.
최적화의 장벽
데이터의 개인정보 보호 및 규제상 책임은 전 세계 RWD(Real-World Data) 시장의 성장을 저해할 수 있는 중대한 과제가 되고 있습니다. 전자 건강 기록, 보험 청구 데이터베이스, 환자 등록부, 유전체 정보 및 기타 의료 데이터세트의 활용 확대는 조사 및 분석에 큰 기회를 제공하지만, 한편으로는 기밀성이 높은 환자 정보를 보호해야 하는 복잡성도 가중시키고 있습니다. 의료 데이터에는 극도로 기밀성이 높은 임상 정보, 인구 통계 정보, 유전 정보, 치료 관련 정보가 포함될 가능성이 있으며, 조직은 개인정보 침해, 무단 접근, 부적절한 데이터 공유 및 규제 위반에 대해 특히 취약한 입장에 놓이게 됩니다. 조사 및 상업적 목적으로 사용되는 의료 정보의 양이 계속 증가함에 따라 견고한 개인정보 보호 관리 및 거버넌스 체계를 유지하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다.
The global real-world data (RWD) market is undergoing rapid expansion as pharmaceutical companies, healthcare providers, biotechnology firms, research organizations, and other healthcare stakeholders increasingly recognize the value of evidence generated from routine clinical practice. The market was valued at approximately USD 1.92 billion in 2025 and is projected to reach USD 7.31 billion by 2035, representing a compound annual growth rate (CAGR) of 14.30% during the 2026-2035 forecast period.
One of the most significant factors contributing to market expansion is the global shift toward precision medicine. Conventional treatment strategies often rely on broad patient populations, whereas precision medicine seeks to identify therapies and interventions that are better suited to the biological, genetic, clinical, and demographic characteristics of individual patients. Real-world data can provide researchers with extensive information about patient characteristics, treatment histories, disease progression, treatment responses, and clinical outcomes.
The global real-world data (RWD) market is characterized by strong competition among major healthcare information, analytics, technology, and clinical research companies. IQVIA, Flatiron Health, Optum, Syneos Health, and Oracle Cerner have established prominent positions.
IQVIA maintains a particularly strong position in the RWD market through its extensive global healthcare information ecosystem and advanced analytics capabilities. Flatiron Health has established a specialized position within the RWD market through its strong focus on oncology.
Optum has developed another major competitive advantage through its extensive healthcare and payer ecosystem. Syneos Health differentiates itself by combining real-world evidence capabilities with extensive experience in clinical research and contract research services. Oracle Cerner brings a different competitive advantage through its extensive presence within hospital and healthcare information infrastructure.
Core Growth Driver
Rising clinical trial costs and high failure rates are major factors driving the growth of the real-world data (RWD) market. Pharmaceutical and biotechnology companies face substantial financial and operational challenges when developing new therapies, with significant investments required across discovery, preclinical research, clinical development, regulatory submissions, and commercialization. The risk of failure remains considerable, particularly during clinical-stage development, where unsuccessful trials can result in the loss of years of research and hundreds of millions of dollars in development expenditure. As a result, life science companies are increasingly turning to real-world data to improve decision-making, reduce avoidable development risks, and increase the efficiency of clinical research programs.
Emerging Opportunity Trends
AI- and NLP-powered data curation is emerging as a significant opportunity for growth in the real-world data (RWD) market. Healthcare organizations, pharmaceutical companies, biotechnology firms, and research institutions generate enormous volumes of information in both structured and unstructured formats. While structured data such as laboratory values, medication codes, diagnoses, and procedure records can be readily incorporated into databases, a substantial amount of clinically valuable information remains embedded within unstructured physician notes, pathology reports, discharge summaries, radiology reports, and other narrative documentation. Advanced artificial intelligence and natural language processing (NLP) technologies are increasingly being deployed to convert this complex narrative information into standardized and analysis-ready datasets.
Barriers to Optimization
Data privacy and regulatory liabilities represent a significant challenge that may restrain the growth of the global real-world data (RWD) market. The increasing use of electronic health records, claims databases, patient registries, genomic information, and other healthcare datasets has created substantial opportunities for research and analytics, but it has also increased the complexity of protecting sensitive patient information. Healthcare data can contain highly confidential clinical, demographic, genetic, and treatment-related information, making organizations particularly vulnerable to privacy breaches, unauthorized access, inappropriate data sharing, and regulatory violations. As the volume of healthcare information used for research and commercial purposes continues to expand, maintaining strong privacy and governance controls is becoming increasingly critical.
By component, data assets and databases occupy a leading position in the global real-world data (RWD) market, supported by the rapidly increasing demand for high-quality, longitudinal, and AI-ready healthcare datasets. Pharmaceutical companies, biotechnology firms, healthcare providers, research organizations, and technology companies increasingly recognize that the value of advanced analytics and artificial intelligence depends heavily on the quality, completeness, accessibility, and structure of the underlying data. As organizations seek to develop more sophisticated clinical, commercial, and research applications, demand for comprehensive databases capable of supporting longitudinal patient analysis has increased substantially.
By data source, electronic health records (EHRs) represent the leading source within the global real-world data (RWD) market. Their dominant position is supported by the depth, breadth, and clinical detail of information captured throughout routine patient care. Unlike data sources that primarily focus on financial or administrative transactions, EHR systems can contain longitudinal information covering diagnoses, clinical observations, laboratory results, medications, procedures, treatment histories, and other patient-level variables. This comprehensive view enables researchers and pharmaceutical companies to follow patient trajectories over time and generate detailed insights into how diseases progress and how treatments perform under real-world conditions.
By application, drug development and clinical research represent the leading segment of the global real-world data (RWD) market, accounting for approximately 55% of the overall market share. Its dominant position reflects the growing use of real-world data to supplement conventional clinical trial evidence, improve research efficiency, identify suitable patient populations, and support evidence generation throughout the pharmaceutical development lifecycle. Pharmaceutical companies and research organizations are increasingly incorporating information from electronic health records, claims databases, patient registries, disease-specific databases, and other healthcare sources into clinical development strategies. The expanding availability of large-scale healthcare datasets has consequently positioned RWD as an important component of modern drug research.
By end user, pharmaceutical companies represent the leading segment of the global real-world data (RWD) market, accounting for approximately 34% of the market share. Their dominant position is primarily driven by the growing need to use evidence generated from routine clinical practice to support drug development, regulatory submissions, market access, safety monitoring, and commercial decision-making. Pharmaceutical companies increasingly rely on real-world data from electronic health records, insurance claims, patient registries, clinical databases, pharmacy records, and other healthcare sources to complement evidence generated through traditional clinical trials. The increasing availability of large and diverse healthcare datasets has therefore made RWD an important strategic resource throughout the pharmaceutical product lifecycle.
By Component
By Data Source
By Deployment Model
By Application
By Therapeutic Area
By End User
By Region
Geography Breakdown
Company Profile (Company Overview, Financial Matrix, Key Product landscape, Key Personnel, Key Competitors, Contact Address, and Business Strategy Outlook)