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세계의 그래프 분석 시장
Graph Analytics
상품코드 : 1571969
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2024년 10월
페이지 정보 : 영문 89 Pages
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한글목차

그래프 분석 시장은 2030년까지 113억 달러에 달할 전망입니다.

2023년에 18억 달러로 추정된 그래프 분석 시장은 2030년에는 113억 달러에 이르고, 예측 기간 동안 복합 연간 성장률(CAGR)은 30.4%로 성장할 것으로 예측됩니다. 이 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 그래프 분석 솔루션은 복합 연간 성장률(CAGR) 31.0%로 성장을 지속하고, 분석 기간이 끝날 때 85억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 그래프 분석 서비스 분야의 성장률은 분석 기간 동안 복합 연간 성장률(CAGR) 28.6%로 추정됩니다.

미국 시장은 4억 4,400만 달러로 추정되며 중국은 복합 연간 성장률(CAGR) 37.6%로 성장할 것으로 예측됩니다.

미국의 그래프 분석 시장은 2023년 4억 4,400만 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제대국인 중국은 2030년까지 34억 달러 규모에 이를 것으로 예측되며 예측 기간 동안 복합 연간 성장률(CAGR)은 37.6%입니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 중 복합 연간 성장률(CAGR)은 각각 23.1%와 26.8%로 예측되고 있습니다. 유럽에서는 독일이 복합 연간 성장률(CAGR) 약 25.2%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계 그래프 분석 시장 - 주요 동향과 촉진요인 요약

그래프 분석은 데이터 중심의 의사결정의 미래를 어떻게 형성하는가?

그래프 분석은 복잡한 데이터 세트의 관계와 연결을 분석하는 강력한 도구로 부상하며 기업은 숨겨진 패턴, 동향, 통찰력을 밝힐 수 있습니다. 그래프 분석은 개별 데이터 포인트에 주목하는 기존의 분석 기법과 달리 데이터 포인트가 어떻게 관련되어 있는지 확인하기 위해 사기 감지, 소셜 네트워크 분석, 추천 엔진 등의 용도에 이상적입니다. 입니다. 그래프 이론과 머신러닝 알고리즘을 활용함으로써 그래프 분석은 실시간으로 데이터 분석을 가능하게 하고 고객 행동, 공급망 역학 및 사이버 보안 위협에 대한 깊은 통찰력을 제공합니다. 데이터 중심의 의사결정에 대한 의존도가 높아짐에 따라 그래프 분석 솔루션 수요가 급속히 확대되고 있습니다.

그래프 분석 시장의 주요 부문와 용도는?

그래프 분석 시장은 소프트웨어나 서비스 등의 유형별, 온프레미스형이나 클라우드 기반 등의 도입 형태별로 분류할 수 있습니다. 그래프 분석의 용도는 다양하며, 금융, 헬스케어, 통신, 소매 등의 업계에 걸쳐 있습니다. 금융 분야에서는 복잡한 거래 네트워크를 분석하는 능력이 중요한 부정 탐지 및 안티 머니 론더링(AML)에 그래프 분석이 사용되고 있습니다. 헬스케어는 질병 진단 및 치료 최적화를 위해 환자 데이터를 분석하는 데 도움이 됩니다. 소셜 네트워크 분석, 추천 시스템, 사이버 보안도 그래프 분석이 인기를 끌고 있는 중요한 분야입니다. 클라우드 기반 배포는 확장성과 사용 편의성으로 인기가 높아졌지만 온프레미스 솔루션은 엄격한 데이터 보안 요구 사항을 가진 조직에서 선호됩니다.

혁신은 그래프 분석의 기능을 어떻게 확장합니까?

기술의 진보는 특히 확장성, 처리 속도 및 기타 고급 분석 도구와의 통합이라는 점에서 그래프 분석의 능력을 크게 향상시키고 있습니다. 병렬 처리와 분산 컴퓨팅의 등장으로, 그래프 분석 플랫폼은 방대한 데이터 세트를 처리할 수 있게 되었으며, 기업은 대규모 그래프를 실시간으로 분석할 수 있게 되었습니다. 또한 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 통합은 그래프 분석이 복잡한 패턴을 파악하고 향후 결과를 예측하는 능력을 향상시킵니다. 게다가 Neo4j나 TigerGraph 등의 그래프 데이터베이스의 진보에 의해 그래프 구조 데이터의 보존과 쿼리를 보다 효율적으로 실시할 수 있게 되었습니다. 이러한 혁신을 통해 그래프 분석은 현대 데이터 과학 및 비즈니스 인텔리전스 전략에 중요한 요소가 되었습니다.

그래프 분석 시장의 성장을 가속하는 요인은?

그래프 분석 시장의 성장은 실시간 통찰력에 대한 수요 증가와 현대 비즈니스 환경에서의 데이터 관계의 복잡성과 같은 여러 요인들에 의해 야기됩니다. 소셜 미디어, IoT 기기, 고객과의 상호작용 등의 소스에서 조직이 더 많은 상호 연결 데이터를 생성함에 따라 이러한 연결을 분석할 수 있는 도구에 대한 필요성이 커지고 있습니다. 복잡한 데이터 관계를 분석해야 하는 AI와 머신러닝 용도의 상승은 그래프 분석에 대한 수요를 더욱 밀어 올리고 있습니다. 또한 사이버 보안, 사기 감지, 공급망 최적화에 대한 관심이 높아져 그래프 분석 솔루션의 채택을 촉진하고 있습니다. 확장 가능하고 비용 효율적인 그래프 분석 기능을 제공하는 클라우드 기반 플랫폼의 확장도 시장 성장에 기여합니다.

조사 대상 기업 예(총 34건)

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

BJH
영문 목차

영문목차

Global Graph Analytics Market to Reach US$11.3 Billion by 2030

The global market for Graph Analytics estimated at US$1.8 Billion in the year 2023, is expected to reach US$11.3 Billion by 2030, growing at a CAGR of 30.4% over the analysis period 2023-2030. Graph Analytics Solutions, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 31.0% CAGR and reach US$8.5 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Graph Analytics Services segment is estimated at 28.6% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$444.0 Million While China is Forecast to Grow at 37.6% CAGR

The Graph Analytics market in the U.S. is estimated at US$444.0 Million in the year 2023. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$3.4 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 37.6% over the analysis period 2023-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 23.1% and 26.8% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 25.2% CAGR.

Global Graph Analytics Market - Key Trends and Drivers Summarized

How Is Graph Analytics Shaping the Future of Data-Driven Decision-Making?

Graph analytics is emerging as a powerful tool for analyzing relationships and connections within complex data sets, enabling organizations to uncover hidden patterns, trends, and insights. Unlike traditional analytics methods, which focus on individual data points, graph analytics examines how data points are related to each other, making it ideal for applications such as fraud detection, social network analysis, and recommendation engines. By leveraging graph theory and machine learning algorithms, graph analytics allows businesses to analyze data in real time, providing deeper insights into customer behavior, supply chain dynamics, and cybersecurity threats. As organizations increasingly rely on data-driven decision-making, the demand for graph analytics solutions is rapidly expanding.

What Are the Key Segments and Applications of the Graph Analytics Market?

The graph analytics market can be segmented by type, including software and services, and by deployment, such as on-premise and cloud-based solutions. Applications of graph analytics are diverse, spanning industries such as finance, healthcare, telecommunications, and retail. In finance, graph analytics is used for fraud detection and anti-money laundering (AML), where the ability to analyze complex networks of transactions is critical. In healthcare, it helps in analyzing patient data for disease diagnosis and treatment optimization. Social network analysis, recommendation systems, and cybersecurity are other key areas where graph analytics is gaining traction. Cloud-based deployments are becoming more popular due to their scalability and ease of use, while on-premise solutions are preferred by organizations with stringent data security requirements.

How Are Technological Innovations Expanding the Capabilities of Graph Analytics?

Technological advancements are significantly enhancing the capabilities of graph analytics, particularly in terms of scalability, processing speed, and integration with other advanced analytics tools. The rise of parallel processing and distributed computing is enabling graph analytics platforms to handle massive datasets, allowing businesses to analyze large-scale graphs in real time. The integration of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) is also improving the ability of graph analytics to identify complex patterns and predict future outcomes. Moreover, advancements in graph databases, such as Neo4j and TigerGraph, are providing more efficient ways to store and query graph-structured data. These innovations are making graph analytics a critical component of modern data science and business intelligence strategies.

What Factors Are Driving the Growth in the Graph Analytics Market?

The growth in the graph analytics market is driven by several factors, including the increasing demand for real-time insights and the growing complexity of data relationships in modern business environments. As organizations generate more interconnected data from sources such as social media, IoT devices, and customer interactions, the need for tools that can analyze these connections is becoming more critical. The rise of AI and machine learning applications, which often require complex data relationships to be analyzed, is further propelling the demand for graph analytics. Additionally, the growing focus on cybersecurity, fraud detection, and supply chain optimization is driving the adoption of graph analytics solutions. The expansion of cloud-based platforms, which offer scalable and cost-effective graph analytics capabilities, is also contributing to market growth.

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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