물류용 빅데이터 시장, 기회, 성장 촉진요인, 산업 동향 분석과 예측(2024-2032년)
Big Data in Logistics Market, Opportunity, Growth Drivers, Industry Trend Analysis and Forecast, 2024-2032
상품코드:1570872
리서치사:Global Market Insights Inc.
발행일:2024년 08월
페이지 정보:영문 260 Pages
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세계의 물류용 빅데이터 시장 규모는 2023년에 43억 달러에 달하며, 2024-2032년 CAGR은 21.5% 이상으로 성장할 것으로 예측됩니다.
세계 공급망의 확장으로 인해 다양한 소스에서 방대한 양의 데이터가 생성되고 있으며, 이를 효과적으로 관리하기 위해서는 첨단 분석이 필요합니다. 빅데이터는 재고 수준, 수요 예측, 배송 추적에 대한 실시간 인사이트을 제공함으로써 물류 기업이 공급망 운영을 최적화할 수 있도록 돕습니다. 이는 보다 효율적인 경로 계획, 연료비 절감, 배송 시간 개선으로 이어집니다.
실시간 데이터는 자연재해나 항만 혼잡과 같은 혼란을 식별하고 완화하는 데 도움이 됩니다. 빅데이터는 또한 효율성을 높이고, 비용을 절감하고, 고객 만족도를 향상시켜 물류 산업을 변화시키고 있습니다. 예를 들어 미국 교통부는 2024년 3월 국가 물류 인프라 개선에 있으며, 빅데이터의 이점을 강조하는 보고서를 발표했습니다.
컴포넌트에 따라 시장은 하드웨어, 소프트웨어, 서비스로 나뉘며, 2023년 시장 점유율은 소프트웨어가 51% 이상을 차지할 것으로 예상됩니다. 빅데이터 물류 시장의 소프트웨어 부문에는 데이터 관리, 분석, 운송 관리 시스템(TMS), 창고 관리 시스템(WMS), 공급망 관리 솔루션과 같은 필수 컴포넌트가 포함됩니다. 실시간 데이터 분석과 예측적 인사이트에 대한 수요가 증가하면서 데이터 관리 및 분석 소프트웨어의 채택이 크게 증가하고 있습니다. 이러한 툴을 통해 물류 기업은 경로 최적화, 재고 관리, 수요 예측, 공급망 전반의 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
물류용 빅데이터 시장은 배포 모델에 따라 클라우드 기반과 온프레미스로 분류됩니다. 클라우드 기반 솔루션은 2032년까지 186억 달러를 넘어설 것으로 예상됩니다. 물류 기업은 이 모델을 통해 빅데이터 분석을 활용하여 대규모 온프레미스 인프라의 필요성을 없애고 있습니다. 물류 업무에서 생성되는 대량의 데이터를 관리하는 데 필수적인 확장성, 유연성, 비용 효율성을 제공합니다. 이러한 솔루션은 수요에 따라 리소스를 확장할 수 있으므로 하드웨어에 대한 대규모 설비 투자의 필요성을 줄일 수 있습니다.
북미는 물류용 빅데이터 시장에서 큰 비중을 차지하고 있으며, 2023년 매출 점유율은 약 35%를 나타낼 것으로 예상됩니다. 이는 기술 발전과 효율적인 물류 솔루션에 대한 수요 증가에 따른 것입니다. 미국은 첨단 인프라와 탄탄한 경제로 인해 우위를 점하고 있으며, 캐나다도 시장에 큰 기여를 하고 있습니다. 도로는 유연성과 광범위한 네트워크 커버리지로 인해 이 지역의 물류 시장을 독점하고 있습니다. 이 수단은 라스트 마일 배송 및 원격지 접근에 필수적입니다.
목차
제1장 조사 방법과 조사 범위
제2장 개요
제3장 업계 인사이트
에코시스템 분석
공급업체 상황
하드웨어 프로바이더
소프트웨어 프로바이더
서비스 프로바이더
테크놀러지 프로바이더
최종사용자
이익률 분석
테크놀러지와 혁신 전망
특허 분석
주요 뉴스와 구상
규제 상황
영향요인
촉진요인
공급망 가시성에 대한 수요 증가
비용 삭감과 업무 효율의 향상
E-Commerce 시장의 성장
규제 컴플라이언스 요건
업계의 잠재적 리스크 & 과제
데이터 품질, 완전성, 보안, 프라이버시
높은 도입 비용
성장 가능성 분석
Porter의 산업 분석
PESTEL 분석
제4장 경쟁 구도
서론
기업 점유율 분석
경쟁 포지셔닝 매트릭스
전략 전망 매트릭스
제5장 시장 추산·예측 : 컴포넌트별, 2021-2032년
주요 동향
하드웨어
소프트웨어
서비스
전문·서비스
매니지드 서비스
제6장 시장 추산·예측 : 배포 모델별, 2021-2032년
주요 동향
온프레미스
클라우드 기반
제7장 시장 추산·예측 : 조직 규모별, 2021-2032년
주요 동향
중소기업
대기업
제8장 시장 추산·예측 : 용도별, 2021-2032년
주요 동향
공급망 최적화
창고 관리
플릿 관리
예측 분석
기타
제9장 시장 추산·예측 : 최종사용자별, 2021-2032년
주요 동향
운송·해운 기업
제조업
소매업
서드파티 물류
기타
제10장 시장 추산·예측 : 지역별, 2021-2032년
주요 동향
북미
미국
캐나다
유럽
영국
독일
프랑스
이탈리아
스페인
북유럽
기타 유럽
아시아태평양
중국
인도
일본
한국
뉴질랜드
동남아시아
기타 아시아태평양
라틴아메리카
브라질
멕시코
아르헨티나
기타 라틴아메리카
중동 및 아프리카
UAE
남아프리카공화국
사우디아라비아
기타 중동 및 아프리카
제11장 기업 개요
Alteryx
AWS
Blue Yonder
Cloudera
IBM
Infor
Manhattan Associates
Microsoft Corporation
Oracle Corporation
Palantir
Qlik
SAP
Snowflake
Splunk
Teradata
KSA
영문 목차
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The Global Big Data in Logistics Market was valued at USD 4.3 billion in 2023 and is projected to grow at a CAGR of over 21.5% from 2024 to 2032. The expansion of global supply chains is generating vast amounts of data from multiple sources, necessitating advanced analytics for effective management. Big data enables logistics companies to optimize supply chain operations by providing real-time insights into inventory levels, demand forecasts, and shipment tracking. This leads to more efficient route planning, reduced fuel costs, and improved delivery times.
Real-time data helps identify and mitigate disruptions, such as natural disasters or port congestion. Big data is also transforming the logistics industry by enhancing efficiency, reducing costs, and improving customer satisfaction. For instance, in March 2024, the U.S. Department of Transportation released a report highlighting the benefits of big data in improving national logistics infrastructure.
The overall industry is divided into component, deployment model, organization size, application, end user, and region.
Based on component, the market is divided into hardware, software, and services. In 2023, software accounted for a market share of over 51%. The software segment within the big data logistics market includes essential components, such as data management, analytics, transportation management systems (TMS), warehouse management systems (WMS), and supply chain management solutions. The increasing demand for real-time data analysis and predictive insights has significantly driven the adoption of data management and analytics software. These tools enable logistics companies to optimize routes, manage inventory, predict demand, and enhance overall supply chain efficiency.
Based on deployment model, the big data in logistics market is categorized into cloud-based and on-premises. Cloud-based solutions are expected to hold over USD 18.6 billion by 2032. Logistics companies are leveraging big data analytics through this model, eliminating the need for extensive on-premises infrastructure. It offers scalability, flexibility, and cost-efficiency, which are essential for managing the large volumes of data generated in logistics operations. These solutions allow for resource scaling in terms of demand, reducing the necessity for significant capital investments in hardware.
North America has a significant share of the big data in logistics market with around 35% of the revenue share in 2023. This is driven by advancements in technology and increasing demand for efficient logistics solutions. The U.S. dominates due to its advanced infrastructure and robust economy, with Canada also contributing significantly to the market. Roadways dominate the logistics market in the region due to their flexibility and extensive network coverage. This mode is crucial for last-mile delivery and accessing remote areas.
Table of Contents
Chapter 1 Methodology and Scope
1.1 Research design
1.1.1 Research approach
1.1.2 Data collection methods
1.2 Base estimates and calculations
1.2.1 Base year calculation
1.2.2 Key trends for market estimation
1.3 Forecast model
1.4 Primary research and validation
1.4.1 Primary sources
1.4.2 Data mining sources
1.5 Market definitions
Chapter 2 Executive Summary
2.1 Industry 360° synopsis, 2021 - 2032
Chapter 3 Industry Insights
3.1 Industry ecosystem analysis
3.2 Supplier landscape
3.2.1 Hardware providers
3.2.2 Software providers
3.2.3 Service provider
3.2.4 Technology providers
3.2.5 End-user
3.3 Profit margin analysis
3.4 Technology and innovation landscape
3.5 Patent analysis
3.6 Key news and initiatives
3.7 Regulatory landscape
3.8 Impact forces
3.8.1 Growth drivers
3.8.1.1 Rising demand for supply chain visibility
3.8.1.2 Cost savings and improved operational efficiency
3.8.1.3 Growing e-commerce market
3.8.1.4 Regulatory compliance requirements
3.8.2 Industry pitfalls and challenges
3.8.2.1 Data quality, integrity, security and privacy
3.8.2.2 High cost of implementation
3.9 Growth potential analysis
3.10 Porter's analysis
3.11 PESTEL analysis
Chapter 4 Competitive Landscape, 2023
4.1 Introduction
4.2 Company market share analysis
4.3 Competitive positioning matrix
4.4 Strategic outlook matrix
Chapter 5 Market Estimates and Forecast, By Component, 2021 - 2032 ($Bn)
5.1 Key trends
5.2 Hardware
5.3 Software
5.4 Services
5.4.1 Professional services
5.4.2 Managed services
Chapter 6 Market Estimates and Forecast, By Deployment Model, 2021 - 2032 ($Bn)
6.1 Key trends
6.2 On-premises
6.3 Cloud-based
Chapter 7 Market Estimates and Forecast, By Organization Size, 2021 - 2032 ($Bn)
7.1 Key trends
7.2 SME
7.3 Large enterprises
Chapter 8 Market Estimates and Forecast, By Application, 2021 - 2032 ($Bn)
8.1 Key trends
8.2 Supply chain optimization
8.3 Warehouse management
8.4 Fleet management
8.5 Predictive analytics
8.6 Others
Chapter 9 Market Estimates and Forecast, By End User, 2021 - 2032 ($Bn)
9.1 Key trends
9.2 Transportation and shipping companies
9.3 Manufacturing
9.4 Retail
9.5 Third-party logistics
9.6 Others
Chapter 10 Market Estimates and Forecast, By Region, 2021 - 2032 ( $Bn)