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세계의 엣지 애널리틱스 시장
Edge Analytics
상품코드 : 1528078
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2024년 08월
페이지 정보 : 영문 804 Pages
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한글목차

엣지 애널리틱스 시장은 2030년까지 699억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

2023년에 131억 달러로 추정된 엣지 애널리틱스 시장은 2023년부터 2030년까지 복합 연간 성장률(CAGR) 27.1%로 성장하여 2030년에는 699억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 이 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 엣지 애널리틱스 솔루션은 복합 연간 성장률(CAGR) 25.4%로 성장을 지속하여 분석 기간이 끝날 때 479억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 엣지 애널리틱스 서비스 분야의 성장률은 분석 기간 동안 복합 연간 성장률(CAGR) 31.4%로 추정됩니다.

미국 시장은 89억 달러, 중국은 복합 연간 성장률(CAGR) 33.8%로 성장할 것으로 예측됩니다.

미국 엣지 애널리틱스 시장은 2023년 89억 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제대국인 중국은 2030년까지 27억 달러 규모에 이를 것으로 예측되며, 예측 기간 동안 복합 연간 성장률(CAGR)은 33.8%입니다. 다른 주목할만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 중 복합 연간 성장률(CAGR)은 각각 20.5%와 24.5%로 예측되고 있습니다. 유럽에서는 독일이 복합 연간 성장률(CAGR) 약 24.0%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 엣지 애널리틱스 시장- 주요 동향과 촉진요인 정리

엣지 애널리틱스란 무엇인가?

엣지 애널리틱스는 중앙 집중식 데이터 저장소로의 전송에 의존하지 않고 데이터가 생성된 네트워크의 에지에서 데이터를 처리하는 데이터 분석 기법입니다. 이 접근법은 실시간 분석과 의사 결정이 중요한 시나리오에서 특히 가치가 있습니다. 예를 들어 제조업에서 엣지 애널리틱스는 생산 라인 장비에서 직접 데이터를 처리하여 비정상 및 비효율을 즉시 감지할 수 있습니다. 엣지 애널리틱스의 주요 이점은 기존 클라우드 분석에 비해 대기 시간을 크게 줄이고 즉각적인 인사이트과 대응을 제공할 수 있다는 점입니다. 이 즉각적인 데이터 처리는 자율 주행 차량, 스마트 그리드, 실시간 교통 관리 등 1ms를 다투는 용도에서 매우 중요합니다.

가장자리 분석은 IoT와 산업 용도을 어떻게 강화합니까?

사물인터넷(IoT)과 산업분야에서 엣지 애널리틱스는 운영 효율성과 예지보전 기능을 강화함으로써 매우 중요한 역할을 하고 있습니다. 수십억 대의 IoT 장치가 방대한 데이터를 생성하는 동안 이러한 데이터를 중앙 서버로 전송하고 처리하는 것은 대역폭, 지연 및 비용 제약으로 인해 실현할 수 없습니다. 엣지 애널리틱스는 디바이스 또는 근처의 컴퓨팅 디바이스에서 로컬로 데이터를 처리함으로써 이러한 문제를 해결하고 기업이 실시간으로 데이터를 활용하여 신속한 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 예를 들어, 예지 보전은 기계 센서가 소스에서 데이터를 분석하고 고장을 미리 예측함으로써 다운타임을 최소화하고 장비 수명을 연장할 수 있습니다. 이 현지화된 데이터 처리 능력은 연관된 처리된 데이터만 중앙 서버로 다시 보내지므로 전송 비용을 줄이고 효율성을 높입니다.

엣지 애널리틱스을 전진시키는 기술 혁신이란?

기술의 진보는 엣지 애널리틱스 분야를 끊임없이 형성하고 있습니다. 고급 분석 알고리즘을 처리할 수 있는 보다 강력한 에지 컴퓨팅 하드웨어 개발은 중요한 추진력 중 하나입니다. 또한, AI와 머신러닝의 진보는 엣지 애널리틱스에 필수적입니다. 이러한 기술은 보다 복잡한 데이터 처리 및 의사 결정을 에지에서 수행할 수 있기 때문입니다. 가벼운 머신러닝 모델 및 간소화된 데이터 관리 시스템과 같은 소프트웨어 개발은 다양한 장치 및 플랫폼에 대한 배포 및 확장을 용이하게 하여 엣지 애널리틱스 구현을 촉진합니다. 또 다른 중요한 혁신은 에지에서의 데이터 무결성과 프라이버시를 보호하기 위한 보안 프로토콜을 강화하는 것입니다.

엣지 애널리틱스 시장의 급확대의 원동력은?

엣지 애널리틱스 시장의 성장은 에지 디바이스의 기능과 용도을 확장한 기술 혁신을 포함한 여러 요인에 의해 야기됩니다. 업계 전반에 걸쳐 IoT 디바이스의 보급이 진행됨에 따라 에지에 많은 양의 데이터가 유입되고 중앙 시스템과 독립적으로 작동하는 견고한 분석 솔루션이 필요합니다. 또한 의료 모니터링 시스템 및 물류 추적과 같은 중요한 응용 분야에서는 실시간 의사 결정이 필요하므로 엣지 애널리틱스을 채택해야 합니다. 또한 소비자의 행동도 변화하고 있으며, 보다 인터랙티브하고 응답성이 높은 기술이 선호되고 있습니다. 엣지 애널리틱스는 데이터 처리와 응답 시간을 가속화하여 이를 지원합니다. 게다가 제조업, 소매업, 통신 등의 분야에서는 디지털 변혁이 진행되고 있어 기업이 업무의 최적화와 고객 경험의 향상을 요구하고 있기 때문에 엣지 애널리틱스 수요는 더욱 높아지고 있습니다. 이러한 촉진요인은 엣지 애널리틱스 시장의 급성장과 폭넓은 보급을 뒷받침하고 있습니다.

조사 대상 기업 예(전 139건)

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

BJH
영문 목차

영문목차

Global Edge Analytics Market to Reach US$69.9 Billion by 2030

The global market for Edge Analytics estimated at US$13.1 Billion in the year 2023, is expected to reach US$69.9 Billion by 2030, growing at a CAGR of 27.1% over the analysis period 2023-2030. Edge Analytics Solutions, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 25.4% CAGR and reach US$47.9 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Edge Analytics Services segment is estimated at 31.4% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$8.9 Billion While China is Forecast to Grow at 33.8% CAGR

The Edge Analytics market in the U.S. is estimated at US$8.9 Billion in the year 2023. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$2.7 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 33.8% over the analysis period 2023-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 20.5% and 24.5% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 24.0% CAGR.

Global Edge Analytics Market - Key Trends & Drivers Summarized

What Is Edge Analytics, and Why Is It Gaining Momentum?

Edge analytics is a method of data analysis that processes data at the edge of the network where the data is generated, rather than relying on transmission back to a centralized data repository. This approach is particularly valuable in scenarios where real-time analytics and decision-making are crucial. For instance, in manufacturing, edge analytics can process data directly from equipment on the production line to immediately detect anomalies or inefficiencies. The primary advantage of edge analytics is its ability to provide immediate insights and responses, significantly reducing latency compared to traditional cloud analytics. This immediate data processing is critical in applications like autonomous vehicles, smart grids, and real-time traffic management, where every millisecond counts.

How Does Edge Analytics Enhance IoT and Industrial Applications?

In the realm of the Internet of Things (IoT) and industrial sectors, edge analytics plays a pivotal role by enhancing operational efficiency and predictive maintenance capabilities. With billions of IoT devices generating voluminous data, sending all this data to a central server for processing is not feasible due to bandwidth, latency, and cost constraints. Edge analytics addresses these challenges by processing data locally on the device or a nearby computing device, allowing businesses to leverage real-time data insights to make quick decisions. For example, in predictive maintenance, sensors on machinery can analyze data at the source to predict failures before they occur, thus minimizing downtime and extending the life of the equipment. This localized data processing capability ensures that only relevant, processed data is sent back to central servers, reducing transmission costs and improving efficiency.

What Are the Technological Innovations Driving Edge Analytics Forward?

Technological advancements are continually shaping the field of edge analytics. The development of more powerful edge computing hardware capable of handling sophisticated analytics algorithms is one key driver. Additionally, advancements in AI and machine learning are integral to edge analytics, as these technologies allow for more complex data processing and decision-making to be executed on the edge. Software developments, such as lightweight machine learning models and streamlined data management systems, also facilitate the implementation of edge analytics by making it easier to deploy and scale across various devices and platforms. Another significant innovation includes the enhancement of security protocols to protect data integrity and privacy at the edge, which is crucial for compliance with global data protection regulations.

What Drives the Rapid Expansion of the Edge Analytics Market?

The growth in the edge analytics market is driven by several factors, including technological innovations that have expanded the capabilities and applications of edge devices. The increasing proliferation of IoT devices across industries has created a massive influx of data at the edge, necessitating robust analytics solutions that can operate independently of central systems. Additionally, the need for real-time decision-making in critical applications, such as healthcare monitoring systems and logistics tracking, compels the adoption of edge analytics. Consumer behavior has also shifted, favoring more interactive and responsive technologies, which edge analytics supports by facilitating faster data processing and response times. Moreover, the ongoing digital transformation in sectors like manufacturing, retail, and telecommunications further fuels the demand for edge analytics, as businesses seek to optimize operations and enhance customer experiences. These drivers collectively propel the edge analytics market towards rapid growth and broader adoption.

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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