농업 애널리틱스 시장은 농업 분야에서 인공지능(AI), 기계학습, 빅데이터 분석 등 첨단 기술의 채택에 의해 2024-2032년 10%의 CAGR을 보일 것으로 예측됩니다.
이러한 기술들은 농가에 작물의 건강, 토양 상태, 날씨에 대한 인사이트을 제공하여 데이터베이스 의사결정을 가능하게 합니다. 이러한 기술로 추진되는 정밀농업은 자원 활용을 최적화하고 수확량을 증가시키며 환경에 미치는 영향을 줄일 수 있습니다. 드론 및 IoT 센서와 같은 스마트 농업 툴은 데이터 수집 및 분석을 더욱 강화하여 농법과 생산성을 향상시킵니다.
식량안보와 지속가능한 농업에 대한 세계 수요는 시장 성장을 증가시키고 있습니다. 유엔의 추산에 따르면 세계 인구는 2050년까지 97억 명에 달할 것으로 예상됩니다. 농업 애널리틱스는 자원을 관리하고 작물을 최적화하여 생산성을 높이는 동시에 폐기물과 환경 피해를 최소화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 정부의 구상과 농업 기술에 대한 투자도 분석 도입을 촉진하고 있습니다. 예를 들어 미국 농무부는 2024년 4월, 바이든 대통령의 Investing in America 구상에 따라 RCPP(Regional Conservation Partnership Program)를 통해 파트너가 주도하는 보전 및 기후 솔루션을 지원하기 위해 2024 회계연도에 15억 달러를 투자할 것이라고 발표했습니다. 이러한 노력은 식량안보를 강화하고 기후 변화와 자원 부족 문제를 해결하기 위한 것입니다.
정밀농업 용도는 기존 농법에 혁명을 일으킬 수 있는 능력을 가지고 있으며, 2032년까지 강력한 성장세를 보일 것으로 예상됩니다. 정밀농업은 위성 이미지, GPS, IoT 센서 등 다양한 소스의 데이터를 활용하여 농가가 특정 농작물 조건에 맞는 맞춤형 개입을 할 수 있게 해줍니다. 이러한 접근방식은 환경에 미치는 영향을 최소화하면서 자원을 보다 효율적으로 활용하고, 작물 관리를 최적화하며, 수확량을 극대화할 수 있도록 돕습니다. 정밀농업 솔루션은 토양 건강, 기상 패턴, 작물 발달을 실시간으로 모니터링하여 관개, 시비, 해충 방제를 정확하게 조정할 수 있도록 돕습니다. 정밀농업에 첨단 분석을 통합하면 생산성을 높일 뿐만 아니라 낭비를 줄이고 전체 농장 관리를 개선하여 지속가능한 농업 관행을 지원할 수 있습니다.
공급망 분석 분야는 농업 공급망을 보다 효과적으로 관리하기 위해 2032년까지 주목할 만한 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 고급 데이터 분석과 예측 모델링을 통해 이해관계자들은 생산, 가공, 유통, 소매에 이르기까지 공급망의 각 단계에 대한 심층적인 인사이트을 얻을 수 있습니다. 이러한 가시성 향상은 물류 최적화, 비용 절감, 수요 예측 정확도 향상에 도움이 됩니다. 날씨, 시장 동향, 운송 물류 등 다양한 출처의 데이터를 통합함으로써 공급망 분석 기술은 의사결정을 강화하고 위험을 줄이며 신선한 농산물을 적시에 배송할 수 있도록 돕습니다.
아시아태평양의 농업 애널리틱스 산업은 이 지역의 중요한 농업 기반과 기술에 대한 투자 증가로 인해 2032년까지 급속한 성장을 기록할 것으로 예상됩니다. AI, 머신러닝, IoT와 같은 첨단 기술을 농업에 도입함으로써 농가가 작물 수확량을 최적화하고, 자원을 보다 효율적으로 관리하며, 공급망 관리를 개선하는 데 도움이 되고 있습니다. 또한 디지털 농업 혁신에 대한 정부의 구상과 지원은 시장 성장을 가속하고 있습니다. 아시아태평양 국가들은 인구 증가와 기후 변화로 인한 수요에 대응하기 위해 농업 관행의 현대화를 모색하고 있으며, 시장 참여자들은 성장에 유리한 기회를 발견할 수 있을 것으로 보입니다.
The agriculture analytics market is projected to exhibit 10% CAGR over 2024-2032, due to the adoption of advanced technologies like artificial intelligence (AI), machine learning, and big data analytics in agriculture sector. These technologies provide farmers with insights into crop health, soil conditions, and weather, enabling data-driven decisions. Precision agriculture, driven by these technologies, optimizes resource use, increasing yields and reducing environmental impact. Smart farming tools, such as drones and IoT sensors, further enhance data collection and analysis, improving farming practices and productivity.
The global demand for food security and sustainable agriculture are augmenting the market growth. As per the UN estimates, the world population is projected to reach 9.7 billion by 2050. Agriculture analytics help manage resources and optimize crops, boosting productivity while minimizing waste and environmental harm. Government initiatives and investments in agricultural technology are also promoting analytics adoption. For instance, in April 2024, The USDA announced a historic $1.5 billion investment in fiscal year 2024 to support partner-driven conservation and climate solutions through the Regional Conservation Partnership Program (RCPP), aligning with President Biden's Investing in America initiative. These efforts aim to enhance food security and address climate change and resource scarcity challenges.
The overall agriculture analytics industry is classified based on offering, farm size, application, technology, and region.
The precision farming application is set to experience robust growth through 2032, due to its ability to revolutionize traditional farming practices. By leveraging data from various sources such as satellite imagery, GPS, and IoT sensors, precision farming enables farmers to implement targeted interventions tailored to specific field conditions. This approach enhances the efficiency of resource use, optimizes crop management, and maximizes yields while minimizing environmental impact. Precision farming solutions facilitate real-time monitoring of soil health, weather patterns, and crop development, allowing for precise adjustments in irrigation, fertilization, and pest control. The integration of advanced analytics into precision farming not only boosts productivity but also supports sustainable agricultural practices by reducing waste and improving overall farm management.
The supply chain analytics segment will hold a notable market share by 2032, as it addresses the complexities of managing agricultural supply chains more effectively. By utilizing advanced data analytics and predictive modeling, it enables stakeholders to gain deep insights into every stage of the supply chain, from production and processing to distribution and retail. This enhanced visibility helps optimize logistics, reduce costs, and improve the accuracy of demand forecasting. By integrating data from various sources, such as weather conditions, market trends, and transportation logistics, supply chain analytics technology enhances decision-making, mitigates risks, and ensures the timely delivery of fresh produce.
Asia Pacific agriculture analytics industry will record rapid expansion through 2032, driven by the region's significant agricultural base and increasing investments in technology. The adoption of advanced technologies such as AI, machine learning, and IoT in agriculture is helping farmers optimize crop yields, manage resources more efficiently, and improve supply chain management. Additionally, government initiatives and support for digital agriculture innovations are bolstering market growth. As Asia-Pacific countries seek to modernize their agricultural practices to meet the demands of a growing population and changing climate conditions, the market players will find lucrative opportunities for growth.