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시장보고서
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2083719
데이터 분석 아웃소싱 시장 : 서비스 유형별, 분석 유형별, 조직 규모, 도입 모델, 용도, 업계별 - 시장 예측(2026-2032년)Data Analytics Outsourcing Market by Service Type, Analytics Type, Organization Size, Deployment Model, Application, Industry Vertical - Global Forecast 2026-2032 |
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360iResearch
데이터 분석 아웃소싱 시장은 2032년까지 연평균 복합 성장률(CAGR) 18.49%로 417억 1,000만 달러에 달할 것으로 예측됩니다.
| 주요 시장 통계 | |
|---|---|
| 기준 연도 : 2025년 | 127억 1,000만 달러 |
| 추정 연도 : 2026년 | 149억 9,000만 달러 |
| 예측 연도 : 2032년 | 417억 1,000만 달러 |
| CAGR(%) | 18.49% |
요약: 데이터 분석 아웃소싱
데이터 분석 아웃소싱은 단순한 전술적 비용 절감 모델에서 벗어나, 보다 신속한 인사이트, 전문 인력, 확장성이 뛰어난 데이터 인프라를 필요로 하는 기업을 위한 전략적 운영 역량으로 전환되고 있습니다. 조직이 고객, 업무, 리스크, 공급망과 관련된 데이터를 점점 더 많이 생성함에 따라, 사내 팀은 의사 결정과 사업 전략에 집중하는 한편, 분석 파이프라인의 현대화, 클라우드 데이터 플랫폼 관리, 고급 대시보드 구축, 머신러닝 모델 도입을 위해 아웃소싱 파트너를 점점 더 많이 활용하고 있습니다.
데이터 분석 아웃소싱 동향의 획기적인 변화
기업들이 서술형 보고서 작성에서 예측 분석, 처방 분석, 실시간 분석으로 전환함에 따라 데이터 분석 아웃소싱의 양상은 변화하고 있습니다. 클라우드 데이터 웨어하우스, 레이크하우스 아키텍처, 데이터 가시성, 마스터 데이터 관리, 셀프 서비스형 비즈니스 인텔리전스를 통해 아웃소싱된 분석 팀은 금융, 의료, 소매, 제조, 통신, 에너지, 공공 부문 등의 이용 사례에서 보다 신속하고 재사용 가능하며 거버넌스가 철저히 적용된 인사이트를 제공할 수 있게 되었습니다.
인공지능이 분석 아웃소싱에 미치는 누적 영향
인공지능(AI)은 데이터 분석 아웃소싱의 전체 밸류체인에 누적 영향을 미치고 있습니다. 생성형 AI는 데이터 탐색, 코드 생성, 대시보드 프로토타이핑, 메타데이터 관리, 합성 데이터를 활용한 테스트, 자연어 쿼리를 가속화할 수 있습니다. 한편, 머신러닝은 이상 감지, 고객 이탈 예측, 부정 행위 감시, 수요 계획, 신용 위험 분석, 프로세스 최적화를 향상시킵니다. 맥킨지의 추산에 따르면, 생성형 AI는 다양한 활용 사례에서 연간 2조 6,000억 달러에서 4조 4,000억 달러에 달하는 경제적 가치를 창출할 가능성이 있어, 기업이 AI를 활용한 분석을 책임감 있게 실용화해야 할 시급성이 더욱 커지고 있습니다.
주요 지역별 분석 : 아시아태평양, 북미, 라틴아메리카, 유럽, 중동 및 아프리카
아시아태평양은 방대한 디지털 인구, 클라우드 도입 확대, 인도의 우수한 엔지니어 인재, 그리고 중국, 일본, 한국, 호주, 아세안(ASEAN) 시장의 기업들의 AI 투자에 힘입어 데이터 분석 아웃소싱의 성장 동력으로서의 위상을 유지하고 있습니다. 이 지역 수요는 전자상거래, 제조업 분석, 통신 인텔리전스, 핀테크, 그리고 공공 부문의 현대화와 밀접한 관련이 있습니다. 북미는 계속해서 고부가가치 분석 수요를 주도하고 있으며, 미국과 캐나다에서는 클라우드 현대화, 고객 인텔리전스, 사이버 보안 분석, 의료 데이터, 금융 리스크 모델링 및 AI 거버넌스가 중시되고 있습니다.
주요 지역별 인사이트: 아세안(ASEAN), GCC, 유럽연합(EU), 브릭스(BRICS), G7, 나토(NATO)
아세안(ASEAN)은 국경을 초월한 디지털 무역, 제조업의 현대화, 금융 포용, 그리고 급성장하는 전자상거래 생태계를 통해 경쟁적인 분석 서비스의 제공 거점이자 수요의 중심지로 부상하고 있습니다. 해당 지역 전체 수요는 지역 디지털 경제 이니셔티브와 고객 분석, 물류 최적화, 부정 행위 감지, 공급망 가시화에 대한 요구에 힘입어 유지되고 있습니다. GCC 국가들은 데이터 기반 행정, 에너지 최적화, 관광, 핀테크, 스마트 인프라, 국가 AI 전략에 막대한 투자를 하고 있으며, 강력한 데이터 보호 및 사이버 복원력을 갖춘 안전하고 확장성이 뛰어난 아웃소싱 분석 기능에 대한 수요를 창출하고 있습니다.
주요 데이터 분석 아웃소싱 시장의 주요 국가에 대한 인사이트
미국은 클라우드 전환, AI 도입, 헬스케어 분석, 소매업 분야의 개인화, 금융 리스크 모델링, 사이버 보안 운영, 그리고 기업용 자동화에 힘입어 고급 분석 아웃소싱의 최대 수요 시장이 되고 있습니다. 캐나다는 강력한 AI 연구 생태계, 규제 대상 부문 수요, 그리고 공공 부문의 디지털화로부터 혜택을 받고 있습니다. 한편, 멕시코는 지리적 근접성, 이중언어 구사 인력, 제조업 분야의 데이터 활용 사례를 바탕으로 북미 기업을 대상으로 한 니어쇼어 분석 서비스 제공 거점으로서의 역할을 강화하고 있습니다. 브라질은 은행업, 농업 관련 사업, 통신, 보험, 전자상거래 및 공공 서비스의 현대화를 통해 라틴아메리카의 분석 수요를 주도하고 있습니다.
업계 리더를 위한 실천적인 제안
업계 리더는 전문 지식, 측정 가능한 비즈니스 성과, 그리고 견고한 데이터 거버넌스를 결합한 데이터 분석 아웃소싱 모델을 우선적으로 고려해야 합니다. 높은 성과를 내는 프로그램은 명확한 이용 사례 포트폴리오, 정의된 KPI, 안전한 데이터 접근, 데이터 품질 기준선, 그리고 사내에서 유지해야 할 업무와 외부 전문가를 통해 확장 가능한 업무를 구분하는 운영 모델에서 시작됩니다.
조사 방법
본 요약본은 정부의 노동 통계, OECD 및 세계은행의 디지털 경제 지표, 규제 관련 간행물, 사이버 보안 벤치마크, 기술 도입에 관한 조사, 클라우드 도입에 관한 연구, AI 거버넌스에 관한 문헌, 그리고 애널리틱스 및 생성형 AI에 관한 컨설팅 업계 조사 등, 일반적으로 공개되고 기관에서 인정된 정보원을 활용한 2차 조사 및 시장 삼각 측량에 기초하고 있습니다.
결론
기업들이 보다 신속한 인사이트, 확장 가능한 인재, 더욱 견고한 거버넌스, 그리고 AI를 활용한 의사결정 시스템을 추구하는 가운데, 데이터 분석 아웃소싱은 디지털 전환의 핵심 동력이 되고 있습니다. 이 분야는 더 이상 비용 효율성만으로 정의되는 것이 아니라, 가치 창출 속도, 규제 대응 능력, 사이버 보안 복원력, 데이터 품질, 그리고 파편화된 정보를 신뢰할 수 있는 비즈니스 인텔리전스로 전환하는 능력에 의해 점점 더 정의되고 있습니다.
자주 묻는 질문
목차
제1장 서문
제2장 조사 방법
제3장 주요 요약
제4장 시장 개요
제5장 시장 인사이트
제6장 AI의 누적 영향, 2026년
제7장 데이터 분석 아웃소싱 시장 : 서비스 유형별
제8장 데이터 분석 아웃소싱 시장 : 분석 유형별
제9장 데이터 분석 아웃소싱 시장 : 조직 규모별
제10장 데이터 분석 아웃소싱 시장 : 도입 모델별
제11장 데이터 분석 아웃소싱 시장 : 용도별
제12장 데이터 분석 아웃소싱 시장 : 산업 분야별
제13장 데이터 분석 아웃소싱 시장 : 지역별
제14장 데이터 분석 아웃소싱 시장 : 그룹별
제15장 데이터 분석 아웃소싱 시장 : 국가별
제16장 경쟁 구도
제17장 기업 개요
LSH 26.07.16The Data Analytics Outsourcing Market is projected to grow by USD 41.71 billion at a CAGR of 18.49% by 2032.
| KEY MARKET STATISTICS | |
|---|---|
| Base Year [2025] | USD 12.71 billion |
| Estimated Year [2026] | USD 14.99 billion |
| Forecast Year [2032] | USD 41.71 billion |
| CAGR (%) | 18.49% |
Executive Summary: Data Analytics Outsourcing
Data analytics outsourcing has moved from a tactical cost-saving model to a strategic operating capability for enterprises that need faster insight, specialized talent, and scalable data infrastructure. As organizations generate more customer, operational, risk, and supply-chain data, outsourcing partners are increasingly used to modernize analytics pipelines, manage cloud data platforms, build advanced dashboards, and deploy machine learning models while internal teams focus on decision-making and domain strategy.
The sector is being shaped by verified macro trends: IDC's Global DataSphere research has consistently documented rapid growth in global data creation, the U.S. Bureau of Labor Statistics projects much faster-than-average employment growth for data scientists through 2033, and IBM's 2024 Cost of a Data Breach Report places the global average breach cost at USD 4.88 million. These signals underscore why buyers are prioritizing data analytics outsourcing providers with governance, cybersecurity, AI engineering, cloud analytics, and regulatory expertise.
Transformative Shifts in the Data Analytics Outsourcing Landscape
The data analytics outsourcing landscape is shifting as enterprises move from descriptive reporting toward predictive, prescriptive, and real-time analytics. Cloud data warehouses, lakehouse architectures, data observability, master data management, and self-service business intelligence are enabling outsourced analytics teams to deliver faster, reusable, and more governed insights across finance, healthcare, retail, manufacturing, telecom, energy, and public-sector use cases.
Buying criteria are also changing. Enterprises now evaluate providers on data engineering depth, industry-specific analytics accelerators, privacy-by-design controls, responsible AI practices, and the ability to operate across hybrid and multi-cloud environments. Regulations such as the EU General Data Protection Regulation, emerging AI governance frameworks, and sector-specific security mandates are making compliance, auditability, data residency, and explainability essential differentiators in data analytics outsourcing decisions.
Cumulative Impact of Artificial Intelligence on Analytics Outsourcing
Artificial intelligence is creating a cumulative impact across the data analytics outsourcing value chain. Generative AI can accelerate data discovery, code generation, dashboard prototyping, metadata management, synthetic data testing, and natural-language querying, while machine learning improves anomaly detection, churn prediction, fraud monitoring, demand planning, credit risk analysis, and process optimization. McKinsey has estimated that generative AI could add USD 2.6 trillion to USD 4.4 trillion in annual economic value across use cases, reinforcing the urgency for enterprises to operationalize AI-enabled analytics responsibly.
However, AI adoption also raises model-risk, data-lineage, intellectual-property, bias, hallucination, and security challenges. The most competitive outsourcing providers are therefore combining AI copilots with human oversight, model validation, explainability, access controls, secure development practices, and monitored deployment. For buyers, the strongest return comes when AI is embedded into repeatable analytics workflows and governed decision systems rather than treated as a standalone experiment.
Key Regional Insights: Asia-Pacific, North America, Latin America, Europe, Middle East, and Africa
Asia-Pacific remains a high-growth engine for data analytics outsourcing, supported by large digital populations, expanding cloud adoption, strong engineering talent in India, and enterprise AI investment across China, Japan, South Korea, Australia, and ASEAN markets. Regional demand is closely linked to digital commerce, manufacturing analytics, telecom intelligence, fintech, and public-sector modernization. North America continues to lead in high-value analytics demand, with the United States and Canada emphasizing cloud modernization, customer intelligence, cybersecurity analytics, healthcare data, financial risk modeling, and AI governance.
Europe is shaped by privacy-first analytics, GDPR compliance, data residency requirements, and rising demand for sovereign cloud and explainable AI, while Latin America is gaining traction as a nearshore analytics hub for U.S. enterprises, particularly in Mexico and Brazil, supported by time-zone alignment and expanding digital talent pools. The Middle East is accelerating analytics outsourcing through national digital transformation programs, smart city initiatives, energy analytics, tourism modernization, and financial-sector digitization. Africa is emerging through mobile-first data ecosystems, fintech analytics, telecom intelligence, digital identity programs, and public-sector digitization, though skills availability, broadband access, and infrastructure maturity vary significantly by country.
Key Group Insights: ASEAN, GCC, European Union, BRICS, G7, and NATO
ASEAN is becoming a competitive analytics delivery and demand center due to cross-border digital trade, manufacturing modernization, financial inclusion, and fast-growing e-commerce ecosystems. Demand across the group is supported by regional digital economy initiatives and the need for customer analytics, logistics optimization, fraud detection, and supply-chain visibility. GCC countries are investing heavily in data-driven government, energy optimization, tourism, fintech, smart infrastructure, and national AI strategies, creating demand for secure and scalable outsourced analytics capabilities with strong data protection and cyber resilience.
The European Union is a governance-led environment where outsourced analytics must align with GDPR, the EU AI Act, data residency expectations, digital operational resilience requirements, and sector-specific compliance. BRICS economies combine large populations, industrial depth, expanding digital public infrastructure, and strong analytics talent pools, making them important sources of demand and delivery capability. G7 economies remain premium buyers of advanced analytics, AI assurance, enterprise transformation, and regulated-sector data services, while NATO-aligned markets increasingly connect analytics outsourcing with cyber resilience, defense readiness, critical infrastructure protection, and secure supply-chain intelligence.
Key Country Insights Across Major Data Analytics Outsourcing Markets
The United States is the largest demand center for advanced analytics outsourcing, driven by cloud migration, AI adoption, healthcare analytics, retail personalization, financial risk modeling, cybersecurity operations, and enterprise automation. Canada benefits from strong AI research ecosystems, regulated-sector demand, and public-sector digitization, while Mexico is strengthening its role as a nearshore analytics delivery location for North American enterprises through proximity, bilingual talent, and manufacturing data use cases. Brazil leads Latin American analytics demand through banking, agribusiness, telecom, insurance, digital commerce, and public-service modernization.
In Europe, the United Kingdom remains a major market for financial analytics, customer intelligence, fraud detection, and AI governance; Germany emphasizes industrial analytics, manufacturing optimization, automotive data, and Industry 4.0 use cases; France focuses on public-sector modernization, retail analytics, aerospace-related data applications, and privacy-led AI; Italy and Spain are expanding cloud-based business intelligence, customer analytics, and SME digital transformation; and Russia maintains domestic analytics demand despite geopolitical constraints and technology access challenges. In Asia-Pacific, China scales analytics across manufacturing, commerce, logistics, financial services, and smart infrastructure; India is a global delivery hub for data engineering, business intelligence, AI development, and analytics managed services; Japan prioritizes automation, productivity analytics, robotics-adjacent data use cases, and aging-workforce solutions; Australia invests in mining, banking, healthcare, insurance, energy, and public-sector analytics; and South Korea advances analytics through semiconductors, telecom, consumer electronics, mobility, and digital government initiatives.
Actionable Recommendations for Industry Leaders
Industry leaders should prioritize data analytics outsourcing models that combine domain expertise, measurable business outcomes, and strong data governance. A high-performing program starts with a clear use-case portfolio, defined KPIs, secure data access, data quality baselines, and an operating model that distinguishes what should remain internal from what can be scaled through external specialists.
Executives should require providers to demonstrate cloud certifications, privacy controls, AI model governance, data quality monitoring, incident response processes, and industry-specific accelerators. Leaders should also adopt phased transformation roadmaps, build internal data literacy, maintain vendor performance scorecards, and negotiate contracts that include transparency on AI usage, data ownership, audit rights, security responsibilities, data residency, and measurable service-level outcomes.
Research Methodology
This executive summary is grounded in secondary research and market triangulation using publicly available and institutionally recognized sources, including government labor statistics, OECD and World Bank digital economy indicators, regulatory publications, cybersecurity benchmarks, technology adoption studies, cloud adoption research, AI governance literature, and consulting-sector studies on analytics and generative AI.
The methodology prioritizes verified, data-backed signals over speculative claims. Insights were synthesized by analyzing demand drivers, outsourcing delivery trends, regulatory requirements, regional digital maturity, AI adoption patterns, talent availability, cybersecurity pressures, and sector-specific use cases. Findings were then organized to support executive decision-making, relevance, and practical market interpretation for data analytics outsourcing stakeholders.
Conclusion
Data analytics outsourcing is becoming a core enabler of digital transformation as enterprises seek faster insight, scalable talent, stronger governance, and AI-enabled decision systems. The discipline is no longer defined only by cost efficiency; it is increasingly defined by speed to value, regulatory readiness, cybersecurity resilience, data quality, and the ability to convert fragmented information into trusted business intelligence.
Organizations that select outsourcing partners with proven data engineering capabilities, responsible AI practices, regional compliance knowledge, secure cloud expertise, and industry-specific analytics experience will be better positioned to improve forecasting, customer experience, operational efficiency, fraud detection, and risk management. As data volumes, AI adoption, and regulatory scrutiny continue to rise, analytics outsourcing will remain a critical lever for competitive advantage.
Table of Contents
1. Preface
- 1.1. Objectives of the Study
- 1.2. Market Definition
- 1.3. Market Segmentation & Coverage
- 1.4. Years Considered for the Study
- 1.5. Currency Considered for the Study
- 1.6. Language Considered for the Study
- 1.7. Key Stakeholders
2. Research Methodology
- 2.1. Introduction
- 2.2. Research Design
- 2.2.1. Primary Research
- 2.2.2. Secondary Research
- 2.3. Research Framework
- 2.3.1. Qualitative Analysis
- 2.3.2. Quantitative Analysis
- 2.4. Market Size Estimation
- 2.4.1. Top-Down Approach
- 2.4.2. Bottom-Up Approach
- 2.5. Data Triangulation
- 2.6. Research Outcomes
- 2.7. Research Assumptions
- 2.8. Research Limitations
3. Executive Summary
- 3.1. Introduction
- 3.2. CXO Perspective
- 3.3. Market Size & Growth Trends
- 3.4. Market Share Analysis, 2025
- 3.5. FPNV Positioning Matrix, 2025
- 3.6. New Revenue Opportunities
- 3.7. Next-Generation Business Models
- 3.8. Industry Roadmap
4. Market Overview
- 4.1. Introduction
- 4.2. Industry Ecosystem & Value Chain Analysis
- 4.2.1. Supply-Side Analysis
- 4.2.2. Demand-Side Analysis
- 4.2.3. Stakeholder Analysis
- 4.3. Market Dynamics
- 4.3.1. Key Drivers
- 4.3.2. Key Restraints
- 4.3.3. Key Opportunities
- 4.3.4. Key Challenges
- 4.4. Porter's Five Forces Analysis
- 4.5. PESTLE Analysis
- 4.6. Market Outlook
- 4.6.1. Near-Term Market Outlook (0-2 Years)
- 4.6.2. Medium-Term Market Outlook (3-5 Years)
- 4.6.3. Long-Term Market Outlook (5-10 Years)
- 4.7. Go-to-Market Strategy
5. Market Insights
- 5.1. Consumer Insights & End-User Perspective
- 5.2. Consumer Experience Benchmarking
- 5.3. Opportunity Mapping
- 5.4. Distribution Channel Analysis
- 5.5. Pricing Trend Analysis
- 5.6. Regulatory Compliance & Standards Framework
- 5.7. ESG & Sustainability Analysis
- 5.8. Disruption & Risk Scenarios
- 5.9. Return on Investment & Cost-Benefit Analysis
6. Cumulative Impact of Artificial Intelligence 2026
7. Data Analytics Outsourcing Market, by Service Type
- 7.1. Data Management Services
- 7.2. Data Engineering Services
- 7.3. Business Intelligence & Reporting
- 7.4. Advanced Analytics Services
- 7.5. Managed Analytics Services
- 7.6. Data Governance & Compliance Analytics
- 7.7. Consulting & Strategy
8. Data Analytics Outsourcing Market, by Analytics Type
- 8.1. Descriptive Analytics
- 8.2. Diagnostic Analytics
- 8.3. Predictive Analytics
- 8.4. Prescriptive Analytics
- 8.5. Real-time Analytics
- 8.6. Embedded Analytics
9. Data Analytics Outsourcing Market, by Organization Size
- 9.1. Large Enterprises
- 9.2. Small And Medium-Sized Enterprises
10. Data Analytics Outsourcing Market, by Deployment Model
- 10.1. On-Premises
- 10.2. Cloud-Based
- 10.3. Hybrid
11. Data Analytics Outsourcing Market, by Application
- 11.1. Marketing Analytics
- 11.1.1. Attribution Modeling
- 11.1.2. Campaign Analytics
- 11.1.3. Lead Scoring
- 11.2. Sales Analytics
- 11.2.1. Territory Analytics
- 11.2.2. Pipeline Analytics
- 11.2.3. Revenue Analytics
- 11.2.4. Conversion Analytics
- 11.3. Financial & Risk Analytics
- 11.3.1. Profitability Analytics
- 11.3.2. Credit Risk
- 11.3.3. Cost Analytics
- 11.4. Customer Analytics
- 11.4.1. CLV Analytics
- 11.4.2. Churn Analytics
- 11.4.3. Voice of Customer Analytics
- 11.4.4. Personalization Analytics
- 11.5. Supply Chain Analytics
- 11.5.1. Demand Forecasting
- 11.5.2. Procurement Analytics
- 11.5.3. Route Optimization
- 11.5.4. Warehouse Analytics
12. Data Analytics Outsourcing Market, by Industry Vertical
- 12.1. Banking & Financial
- 12.2. Energy & Utilities
- 12.3. Healthcare
- 12.4. Information Technology & Telecom
- 12.5. Manufacturing
- 12.6. Retail And E-Commerce
13. Data Analytics Outsourcing Market, by Region
- 13.1. Asia-Pacific
- 13.2. North America
- 13.3. Latin America
- 13.4. Europe
- 13.5. Middle East
- 13.6. Africa
14. Data Analytics Outsourcing Market, by Group
- 14.1. ASEAN
- 14.2. GCC
- 14.3. European Union
- 14.4. BRICS
- 14.5. G7
- 14.6. NATO
15. Data Analytics Outsourcing Market, by Country
- 15.1. United States
- 15.2. Canada
- 15.3. Mexico
- 15.4. Brazil
- 15.5. United Kingdom
- 15.6. Germany
- 15.7. France
- 15.8. Russia
- 15.9. Italy
- 15.10. Spain
- 15.11. China
- 15.12. India
- 15.13. Japan
- 15.14. Australia
- 15.15. South Korea
16. Competitive Landscape
- 16.1. Market Concentration Analysis, 2025
- 16.1.1. Concentration Ratio (CR)
- 16.1.2. Herfindahl Hirschman Index (HHI)
- 16.2. Recent Developments & Impact Analysis, 2025
- 16.3. Product Portfolio Analysis, 2025
- 16.4. Benchmarking Analysis, 2025
17. Company Profiles
- 17.1. Accenture plc
- 17.2. Capgemini SE
- 17.3. Cognizant Technology Solutions Corporation
- 17.4. Deloitte Touche Tohmatsu Limited
- 17.5. DXC Technology
- 17.6. Ernst & Young Global Limited
- 17.7. EXL Service Holdings Inc.
- 17.8. Fractal Analytics Inc.
- 17.9. Genpact Limited
- 17.10. Happiest Minds Technologies Limited
- 17.11. HCL Technologies Limited
- 17.12. Infosys Limited
- 17.13. International Business Machines Corporation
- 17.14. KPMG International Limited
- 17.15. LatentView Analytics Corporation
- 17.16. LTI Mindtree Limited
- 17.17. Mu Sigma Inc.
- 17.18. NTT DATA Corporation
- 17.19. Opera Solutions LLC
- 17.20. PricewaterhouseCoopers International Limited
- 17.21. Tata Consultancy Services Limited
- 17.22. Tech Mahindra Limited
- 17.23. Tiger Analytics LLC
- 17.24. Wipro Limited
- 17.25. WNS Holdings Limited
- 17.26. ZS Associates Inc.
