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세계의 데이터 융합 시장
Data Fusion
상품코드 : 1544063
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2024년 08월
페이지 정보 : 영문 194 Pages
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한글목차

세계의 데이터 융합 시장은 2030년까지 687억 달러에 달할 전망

2023년에 251억 달러로 추정되는 세계의 데이터 융합 시장은 2023-2030년 CAGR 15.5%로 성장하며, 2030년에는 687억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 본 리포트에서 분석한 부문의 하나인 BFSI 업계는 CAGR 16.2%를 기록하며, 분석 기간 종료시에는 227억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. IT & 통신 업계 부문의 성장률은 분석 기간 중 CAGR 15.4%로 추정됩니다.

미국 시장은 추정 69억 달러, 중국은 CAGR 14.6%로 성장 예측

미국의 데이터 융합 시장은 2023년에 69억 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제대국인 중국은 2030년까지 104억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석 기간인 2023-2030년 CAGR은 14.6%입니다. 기타 주목해야 할 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 중 CAGR은 각각 13.6%와 13.3%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 11.4%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 데이터 융합 시장 동향과 촉진요인 정리

데이터 융합이란 무엇이며, 어떻게 데이터 분석을 강화하는가?

데이터 융합은 복수의 데이터 소스를 통합하여 개별 데이터 소스가 제공하는 정보보다 더 일관되고 정확하며 유용한 정보를 생성하는 첨단 프로세스입니다. 이 기술은 군 작전, 의료 진단, 재무 예측, 첨단 제조 등 복잡한 의사결정이 중요한 환경에서 특히 중요합니다. 데이터 융합은 센서, 데이터베이스 또는 이기종 네트워크 등 다양한 소스의 데이터를 통합하여 대상에 대한 종합적인 시각을 생성하는 데 도움이 됩니다. 이러한 통합된 데이터 프레임워크는 정보의 품질과 견고성을 향상시켜 보다 정확한 분석과 더 나은 정보에 기반한 의사결정을 가능하게 합니다. 데이터 융합의 핵심 이점은 불확실성을 줄이고 결과 데이터세트의 신뢰성을 높이는 능력에 있습니다.

첨단 기술은 어떻게 데이터 융합 전략을 형성하고 있는가?

데이터 융합 전략의 진화는 특히 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 분야의 기술 발전에 큰 영향을 받고 있습니다. AI 알고리즘은 다양한 데이터 소스의 패턴과 상관관계를 파악할 수 있는 AI 알고리즘을 통해 데이터 융합 시스템이 더 복잡하고 방대한 데이터세트를 더 높은 효율성과 정확도로 처리할 수 있게 해주고, 데이터 융합 프로세스의 능력을 향상시켜 더 깊은 인사이트을 제공합니다. 융합 프로세스의 능력을 향상시킵니다. 또한 머신러닝 모델은 새로운 데이터에 동적으로 적응하여 실시간 용도의 정확도를 지속적으로 향상시킬 수 있습니다. 빅데이터 기술의 통합도 중요한 역할을 합니다. 빅데이터 기술은 대규모 데이터세트를 처리하고 분석하는 데 필요한 인프라를 제공하고, 통합된 데이터가 종합적이고 관리하기 쉽도록 보장하기 때문입니다. 이러한 기술적 강화는 데이터 융합 프로세스를 가속화할 뿐만 아니라 다양한 산업 분야로의 응용을 확대할 수 있습니다.

데이터 융합 도입시 극복해야 할 과제는?

데이터 융합의 장점에도 불구하고, 데이터 융합을 도입하는 데에는 몇 가지 어려움이 있습니다. 주요 과제 중 하나는 서로 다른 시스템 간의 데이터 호환성 및 상호운용성 문제입니다. 다양한 소스의 데이터는 형식, 규모, 스키마가 서로 다른 경우가 많기 때문에 효과적인 융합을 위해서는 통일성을 보장하기 위한 대규모 전처리가 필요합니다. 또한 입력 데이터에 오류나 불일치가 있으면 인사이트에 결함이 생길 수 있으므로 융합 프로세스 전반에 걸쳐 데이터의 품질과 무결성을 유지하는 것이 중요한 문제입니다. 프라이버시와 보안도 중요한 문제이며, 특히 여러 플랫폼에서 기밀 정보나 개인 정보를 다루는 경우, 데이터에 대한 무단 접근이나 침해로부터 데이터를 보호하기 위한 강력한 보안 조치가 필요합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 첨단 데이터 관리 기법을 도입하고 관련 규정과 표준을 준수하기 위한 전략적 접근이 필요합니다.

데이터 융합 시장의 성장 원동력은?

데이터 융합 시장의 성장은 데이터 환경의 복잡성과 고급 분석 툴에 대한 수요 증가를 반영하는 몇 가지 요인에 의해 주도되고 있습니다. 정보를 통합할 수 있는 고급 데이터 처리 기술에 대한 요구가 증가하고 있습니다. 자동차, 헬스케어, 국방, 유통 등의 산업은 업무 효율성 향상, 의사결정 프로세스 지원, 새로운 서비스 개발 등을 위해 데이터 융합에 대한 의존도가 높아지고 있습니다. 또한 비즈니스 방식이 디지털 전환으로 전환됨에 따라 고객 행동, 시장 동향, 조직 성과에 대한 종합적인 인사이트을 제공하는 통합 데이터 솔루션에 대한 필요성이 증가하고 있습니다. 데이터의 유용성을 극대화하기 위한 경제적 압박과 혁신에 대한 경쟁의 압력도 중요한 촉진요인으로 작용하고 있으며, 기업은 데이터 중심 시장 환경에서 존재감을 유지하기 위해 데이터 융합 역량에 투자하고 있습니다. 이러한 요인은 지속적인 기술 발전과 함께 데이터 융합 솔루션 시장을 역동적으로 확장하고 있습니다.

조사 대상 기업의 예(총 42건)

목차

제1장 조사 방법

제2장 개요

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSA
영문 목차

영문목차

Global Data Fusion Market to Reach US$68.7 Billion by 2030

The global market for Data Fusion estimated at US$25.1 Billion in the year 2023, is expected to reach US$68.7 Billion by 2030, growing at a CAGR of 15.5% over the analysis period 2023-2030. BFSI Vertical, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 16.2% CAGR and reach US$22.7 Billion by the end of the analysis period. Growth in the IT & Telecom Vertical segment is estimated at 15.4% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$6.9 Billion While China is Forecast to Grow at 14.6% CAGR

The Data Fusion market in the U.S. is estimated at US$6.9 Billion in the year 2023. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$10.4 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 14.6% over the analysis period 2023-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 13.6% and 13.3% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 11.4% CAGR.

Global Data Fusion Market - Key Trends and Drivers Summarized

What Is Data Fusion and How Does It Enhance Data Analysis?

Data fusion is a sophisticated process that integrates multiple data sources to produce more consistent, accurate, and useful information than that provided by any individual data source alone. This technique is particularly vital in environments where complex decision-making is critical, such as in military operations, healthcare diagnostics, financial forecasting, and advanced manufacturing. By merging data from various origins—be it sensors, databases, or even disparate networks—data fusion helps in creating a comprehensive view of the subject of interest. This unified data framework enhances the quality and robustness of the information, enabling more precise analytics and better-informed decisions. The core advantage of data fusion lies in its ability to reduce the uncertainty and increase the reliability of the resulting dataset, which is crucial for applications where accuracy is paramount.

How Are Advanced Technologies Shaping Data Fusion Strategies?

The evolution of data fusion strategies has been significantly influenced by advancements in technology, particularly in the fields of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML). These technologies empower data fusion systems to handle increasingly complex and voluminous data sets with higher efficiency and accuracy. AI algorithms are capable of identifying patterns and correlations across diverse data sources, enhancing the fusion process's capability to provide deeper insights. Furthermore, machine learning models can dynamically adapt to new data, continuously improving their accuracy in real-time applications. The integration of big data technologies also plays a crucial role, as they provide the necessary infrastructure to process and analyze large-scale data sets, ensuring that the fused data is both comprehensive and manageable. These technological enhancements not only accelerate the data fusion process but also expand its applications across different industries.

What Challenges Must Be Overcome in the Implementation of Data Fusion?

Despite its benefits, the implementation of data fusion poses several challenges that must be meticulously managed. One of the primary challenges is the issue of data compatibility and interoperability among different systems. Data from various sources often vary in format, scale, or schema, requiring extensive preprocessing to ensure uniformity before effective fusion can occur. Additionally, maintaining the quality and integrity of data throughout the fusion process is a significant concern, as errors or inconsistencies in the input data can lead to flawed insights. Privacy and security are also critical issues, especially when handling sensitive or personal information across multiple platforms, necessitating robust security measures to protect data from unauthorized access or breaches. Addressing these challenges requires a strategic approach, incorporating advanced data management practices and ensuring compliance with relevant regulations and standards.

What Drives the Growth in the Data Fusion Market?

The growth in the data fusion market is driven by several factors, reflecting the increasing complexity of the data landscape and the growing demand for more sophisticated analytical tools. The proliferation of IoT devices and the consequent surge in data production have created a need for advanced data processing techniques that can synthesize information across various devices and platforms. Industries such as automotive, healthcare, defense, and retail are increasingly relying on data fusion to enhance operational efficiency, support decision-making processes, and develop new services. Additionally, the shift towards digital transformation in business practices has amplified the need for integrated data solutions that can provide comprehensive insights into customer behaviors, market trends, and organizational performance. Economic pressures to maximize data utility and competitive pressures to innovate are also significant drivers, pushing companies to invest in data fusion capabilities to stay relevant in a data-driven market environment. These factors, coupled with ongoing technological advancements, ensure a dynamic and expanding market for data fusion solutions.

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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