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데이터 소스로서의 XR(확장현실)의 활용에 대해 조사했으며, 데이터 소스로서의 XR 사용의 이점, XR을 사용하여 얻을 수 있는 데이터, 시장이 직면하고 있는 과제, 선도 기업, 제언 등을 정리하여 전해드립니다.

실용적인 장점:

• 데이터 소스로서의 확장현실(XR)을 통해 어떤 정량적 데이터를 얻을 수 있는지 배울 수 있습니다.
• XR을 데이터 소스로 사용하는 이점을 이해할 수 있습니다.
• 채용을 지원하고 안내하는 이 분야의 리더를 식별할 수 있습니다.

중요한 질문에 대한 답변:

• XR을 데이터 소스로 사용하면 어떤 이점이 있는가?
• XR을 데이터 소스로 사용하여 투자 수익률(ROI) 및 성공률 데이터를 어떻게 얻을 수 있는가?
• 마케팅 및 고객 응대 시 정량적 데이터의 가치는 무엇일까?

조사 하이라이트:

• XR을 통해 얻을 수 있는 모든 데이터에 대한 자세한 분석 결과
• 데이터 소스로서 XR을 가능하게 하는 소프트웨어를 제공하는 선도 기업 및 XR을 업무 매체로, 데이터 수집 수단으로 활용하는 기업들에 대한 종합적인 분석
• ROI 확보, 성공률, 데이터 소스로서 XR의 잠재력 극대화라는 측면에서 시장이 직면한 도전과제

목차

제1장 주요 조사 결과

제2장 주요 예측

제3장 주요 기업과 생태계

제4장 XR의 새로운 데이터 유형 개요

• 컨텍스트 데이터
• 인터랙션 및 협업 데이터

제5장 데이터 수집 방법과 기술

제6장 데이터 처리 애널리틱스의 접근법과 제안

• 제안

영문목차

Actionable Benefits:

• What type of quantitative data can be taken with Extended Reality (XR) as a data source.
• Understand the benefits of using XR as a data source.
• Identify leaders in the field that can aid and guide in adoption.

Critical Questions Answered:

• What are the benefits of using XR as a data source?
• How does using XR as a data source provide data for Return on Investment (ROI) and success rates?
• What is the value of quantitative data for marketing and customer outreach?

Research Highlights:

• Detailed breakdown of all the data that can be captured using XR.
• Comprehensive analysis of leaders that provide the software to enable XR as a data source and companies that use XR as both a medium for operations and as a mode for data collection.
• Challenges the market is facing in terms of capturing ROI, success rates, and maximizing the potential of XR as a data source.

Who Should Read This?

• Companies already using XR in their operations that want to prove ROI and success rates in a tangible manner.
• Information Technology (IT) and platform and licensing leaders and enablers.
• AI and software developers in the XR market as a whole.

TABLE OF CONTENTS

1 KEY FINDINGS

2 KEY FORECASTS

3 KEY COMPANIES AND ECOSYSTEMS

4 OVERVIEW OF NOVEL DATA TYPES IN XR

• 4.1 CONTEXTUAL DATA
• 4.2 INTERACTION AND COLLABORATION DATA

5 METHODS AND TECHNOLOGIES FOR DATA COLLECTION

6 DATA PROCESSING ANALYTICS APPROACHES AND RECOMMENDATIONS

• 6.1 RECOMMENDATIONS