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세계의 사물인터넷(IoT) 분석 시장
Internet of Things (IoT) Analytics
상품코드 : 1646744
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 01월
페이지 정보 : 영문 681 Pages
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한글목차

사물인터넷(IoT) 분석 세계 시장, 2030년까지 1,063억 달러 규모에 달할 전망

2023년에 266억 달러로 추정되는 사물인터넷(IoT) 분석 세계 시장은 2023-2030년 동안 연평균 21.9%로 성장하여 2030년에는 1,063억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 IoT 분석 솔루션은 CAGR 20.9%를 기록하여 분석 기간 동안 708억 달러에 달할 것으로 예상되며, IoT 분석 서비스 부문은 분석 기간 동안 CAGR 24.1%로 성장할 것으로 예상됩니다.

미국 시장 82억 달러, 중국은 CAGR 28.5%로 성장 전망

미국의 사물인터넷(IoT) 분석 시장은 2023년 82억 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제 대국인 중국은 2030년까지 167억 달러의 시장 규모에 도달할 것으로 예상되며, 2023-2030년 분석 기간 동안 CAGR은 28.5%입니다. 다른 주목할 만한 지역 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 동안 각각 17.8% 및 21.0%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 유럽에서는 독일이 약 20.4%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.

세계 IoT 분석 시장 - 주요 동향 및 촉진요인 정리

IoT 분석이란?

IoT 분석은 사물인터넷(IoT) 생태계 내에서 상호연결된 기기들이 생성하는 데이터를 분석하는 것을 말합니다. 웨어러블과 스마트홈 기기에서 산업 기계와 환경 센서에 이르기까지 IoT를 통해 연동되는 기기가 늘어남에 따라 생성되는 데이터의 양은 방대해지고 있으며, IoT 분석은 이 데이터를 처리, 분석하여 실용적인 인사이트를 도출함으로써 제조, 의료, 소매, 물류 등 다양한 산업 분야에서 활용되고 있습니다. 제조, 헬스케어, 소매, 물류 등 다양한 분야의 기업에게 가치 있는 정보를 제공합니다. 원시 데이터를 통찰력 있는 지표로 변환함으로써 IoT 분석은 기업이 업무를 최적화하고, 장비의 고장을 예측하며, 고객 경험을 개선하고, 새로운 수익원을 발굴할 수 있도록 돕습니다. 디지털 전환 시대에 IoT 분석은 데이터 기반 의사결정과 실시간 운영 인텔리전스를 통해 경쟁력을 유지하고자 하는 기업에게 필수적인 요소입니다.

IoT 분석의 전략적 중요성은 생산 라인과 공급망에서 고객과의 대화에 이르기까지 다양한 비즈니스 차원에 걸쳐 가시성을 제공할 수 있다는 점과 데이터에 대한 즉각적인 조치를 촉진할 뿐만 아니라, 예측 및 처방적 분석도 강화할 수 있다는 점에 있습니다. 예측 및 처방적 분석도 강화하여 기업이 미래의 사건을 예측하고 의사결정을 최적화할 수 있도록 돕습니다. 예를 들어, IoT 분석은 기계가 고장날 시기를 예측하여 문제가 발생하기 전에 유지보수를 실시하여 다운타임과 유지보수 비용을 절감할 수 있으며, AI와 머신러닝의 통합을 통해 IoT 분석은 더 깊은 인사이트를 제공하여 수작업으로 감지하기 어려운 패턴과 이상 징후를 찾아낼 수 있게 해줍니다. 손으로 감지하기 어려운 패턴과 이상 징후를 식별할 수 있습니다. 이러한 기능을 통해 IoT 분석은 IoT 데이터의 잠재력을 활용하여 성장과 효율성을 높이고자 하는 기업에게 디지털 전략의 핵심 요소로 자리매김하고 있습니다.

기술 발전은 IoT 분석을 어떻게 형성하고 있는가?

AI, 머신러닝, 클라우드 컴퓨팅의 기술 발전은 IoT 분석의 가능성과 확장성을 크게 향상시키고 있습니다. 클라우드 기반 플랫폼과 엣지 컴퓨팅 솔루션을 통해 기업들은 방대한 양의 데이터를 보다 원천에 가까운 곳에서 처리함으로써 보다 효율적으로 처리하고, 대기 시간을 단축하고 응답 시간을 개선할 수 있습니다. 특히 엣지 컴퓨팅은 디바이스 단위의 실시간 분석이 가능하기 때문에 자율주행, 헬스케어 등 즉각적인 데이터 처리가 중요한 산업에서 큰 호응을 얻고 있으며, 5G 연결과 함께 IoT 분석은 더욱 강력해져 더 빠른 데이터 전송, 더 높은 디바이스 밀도, 더 높은 신뢰도, 더 많은 데이터 전송, 더 빠른 데이터 처리 더 높은 디바이스 밀도, 신뢰성 향상이 가능해졌습니다.

AI와 IoT 분석의 융합은 예측 유지보수, 이상 징후 감지, 데이터 인사이트의 자동화를 촉진하는 혁신적인 트렌드이며, AI를 활용한 IoT 분석을 통해 기업은 IoT 데이터의 미묘한 추세와 패턴을 파악하여 보다 정확한 인사이트를 도출할 수 있습니다. 또한, 자연어 처리(NLP) 기능을 갖춘 고급 분석 플랫폼은 복잡한 데이터 해석을 단순화하여 조직 내 비기술 사용자도 분석에 접근할 수 있도록 돕습니다. 한편, 네트워크의 다양한 노드에서 처리되는 데이터가 증가함에 따라 사이버 보안의 발전도 중요해지고 있습니다. 데이터 침해 및 사이버 위협으로부터 IoT 분석을 보호하기 위해 암호화 강화, 안전한 멀티 클라우드 환경, 블록체인 기술이 활용되고 있습니다. 이러한 기술 발전은 보다 효과적이고 확장 가능하며 안전한 IoT 분석 애플리케이션을 가능하게 하며, 다양한 분야에서 새로운 가능성을 열어주고 있습니다.

소비자와 기업의 행동 변화는 IoT 분석에 어떤 영향을 미치고 있는가?

소비자 행동과 비즈니스 행동 모두 IoT 분석에 대한 수요를 증폭시키는 방향으로 진화하고 있습니다. 기업들은 업무 최적화, 비용 절감, 고객 참여 강화를 위해 데이터 기반 인사이트를 점점 더 우선순위에 두고 있습니다. 원격 근무와 하이브리드 근무의 증가는 인력 관리, 시설 모니터링, 사이버 보안을 위한 IoT 기반 솔루션의 채택을 촉진하고 있습니다. 제조업에서는 IoT 분석을 통해 설비 및 생산 공정의 실시간 모니터링이 용이해져 효율성과 중단을 최소화할 수 있게 되었습니다. 헬스케어 분야에서도 IoT 분석은 환자 데이터 모니터링, 자산 관리, 규제 준수에 활용되고 있습니다. 소비자의 디지털 연결성이 그 어느 때보다 높아진 지금, IoT 분석은 소비자의 취향을 이해하고, 초개인화된 마케팅을 가능하게 하며, 소매 및 접객업 전반에 걸쳐 고객 서비스를 강화하는 데에도 매우 중요합니다.

고객이 보다 맞춤화된 경험을 원하는 가운데, 기업들은 IoT 애널리틱스를 활용하여 사용자의 행동, 선호도, 트렌드에 대한 인사이트를 얻고 있습니다. 예를 들어, 가정에 설치된 스마트 기기가 소비자의 습관에 대한 데이터를 수집함으로써 기업은 추천 상품 개선, 서비스 내용 개선, 더 나아가 수요 예측을 보다 정확하게 할 수 있습니다. 소매업에서 IoT 분석은 위치, 날씨, 개인 구매 이력 등 실시간 요인을 기반으로 한 역동적인 가격 책정 및 개인화된 프로모션을 지원합니다. 지속가능성에 대한 요구도 IoT 분석의 활용을 촉진하고 있으며, 기업들은 데이터를 사용하여 자원 사용량을 추적하고, 에너지 소비를 줄이고, 폐기물 관리를 최적화하는 데 활용하고 있습니다. 제품 품질을 보장하는 데 도움을 주며, IoT 분석은 데이터 중심적인 오늘날의 환경에서 중요한 도구로 자리매김하고 있습니다.

IoT 분석 시장의 성장 동력은 무엇일까?

IoT 분석 시장의 성장은 IoT 기기의 확산, AI 및 머신러닝의 발전, 업무 효율성의 필요성, 개인화된 고객 경험에 대한 수요 등 여러 가지 요인에 의해 이루어지고 있습니다. AI와 머신러닝의 통합은 자동화된 인사이트, 예측 기능, 의사결정 및 리소스 배분을 개선하는 고급 데이터 모델을 가능하게함으로써 IoT 분석의 가치를 더욱 높이고 있습니다. IoT 분석의 가치를 더욱 높이고 있습니다. 엣지 컴퓨팅과 5G 연결도 중요한 촉진제입니다. 네트워크 엣지에서 실시간 데이터 처리 및 분석이 가능해져 대기 시간을 줄이고 자율주행차, 원격의료 등 즉각적인 대응이 필요한 애플리케이션을 지원할 수 있습니다.

IoT 분석을 통해 기업은 자산 활용을 최적화하고, 유지보수 비용을 절감하며, 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 규제 요건과 데이터 프라이버시 법규도 시장 성장에 영향을 미치고 있으며, 기업들은 모니터링, 컴플라이언스, 보고를 강화하기 위해 IoT 분석을 채택하고 있습니다. 또한, 고객 개인화의 중요성이 커지면서 IoT 분석에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 기업들은 실시간 데이터 인사이트를 활용하여 보다 타겟팅된 맞춤형 경험을 제공하기 위해 노력하고 있기 때문입니다. 마지막으로, 지속가능성에 대한 노력은 환경 모니터링, 에너지 관리, 폐기물 감소를 위해 IoT 애널리틱스를 활용하려는 기업들에게 힘을 실어주고 있습니다. 이러한 요인들을 종합하면, IoT 분석의 혁신적 잠재력이 부각되고, 다양한 산업 분야에 적용되어 빠르게 성장하고 있는 분야가 되고 있습니다.

부문

유형(IoT 분석 솔루션, IoT 분석 서비스), 배포(온프레미스 배포, 클라우드 배포), 최종사용자(제조 최종사용자, 에너지 및 유틸리티 최종사용자, 소매 및 E-Commerce 최종사용자, 헬스케어 및 생명과학 최종사용자, 운송 및 물류 최종사용자, 기타 최종사용자)

조사 대상 기업 사례(주목 합계 133개사)

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

ksm
영문 목차

영문목차

Global Internet of Things (IoT) Analytics Market to Reach US$106.3 Billion by 2030

The global market for Internet of Things (IoT) Analytics estimated at US$26.6 Billion in the year 2023, is expected to reach US$106.3 Billion by 2030, growing at a CAGR of 21.9% over the analysis period 2023-2030. IoT Analytics Solutions, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 20.9% CAGR and reach US$70.8 Billion by the end of the analysis period. Growth in the IoT Analytics Services segment is estimated at 24.1% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$8.2 Billion While China is Forecast to Grow at 28.5% CAGR

The Internet of Things (IoT) Analytics market in the U.S. is estimated at US$8.2 Billion in the year 2023. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$16.7 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 28.5% over the analysis period 2023-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 17.8% and 21.0% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 20.4% CAGR.

Global IoT Analytics Market - Key Trends & Drivers Summarized

What Is IoT Analytics and Why Is It Crucial for Businesses Today?

IoT Analytics is the practice of analyzing data generated by interconnected devices within the Internet of Things (IoT) ecosystem. As more devices become linked through IoT—ranging from wearables and smart home devices to industrial machinery and environmental sensors—the volume of data generated is enormous. IoT analytics serves to process, analyze, and derive actionable insights from this data, making it valuable for businesses across sectors like manufacturing, healthcare, retail, and logistics. By transforming raw data into insightful metrics, IoT analytics enables companies to optimize operations, predict equipment failures, enhance customer experiences, and uncover new revenue streams. In this era of digital transformation, IoT analytics is essential for companies looking to stay competitive by making data-driven decisions and achieving real-time operational intelligence.

The strategic importance of IoT analytics lies in its ability to provide visibility across various operational dimensions, from production lines and supply chains to customer interactions. IoT analytics not only facilitates immediate actions in response to data but also powers predictive and prescriptive analytics, allowing companies to anticipate future events and optimize decision-making. For example, IoT analytics helps in predicting when machinery is likely to fail, allowing companies to perform maintenance before an issue arises, reducing downtime and maintenance costs. With the integration of AI and machine learning, IoT analytics can also offer deeper insights, identifying patterns and anomalies that would be challenging to detect manually. These capabilities make IoT analytics a core component of digital strategy for enterprises aiming to harness the potential of IoT data to drive growth and efficiency.

How Is Technological Advancement Shaping IoT Analytics?

Technological advancements in AI, machine learning, and cloud computing have significantly enhanced the potential and scalability of IoT analytics. Cloud-based platforms and edge computing solutions allow businesses to handle vast amounts of data more efficiently by processing it closer to its source, reducing latency and enhancing response times. Edge computing, in particular, has gained traction as it enables real-time analytics at the device level, making it highly effective for industries like autonomous driving and healthcare, where immediate data processing is critical. Coupled with 5G connectivity, IoT analytics has become even more powerful, enabling faster data transfer, higher device density, and improved reliability—key factors in industries where real-time decision-making is paramount.

The convergence of AI with IoT analytics is another transformative trend, facilitating predictive maintenance, anomaly detection, and the automation of data insights. AI-driven IoT analytics enables companies to extract more precise insights by identifying subtle trends and patterns in IoT data. Furthermore, advanced analytics platforms equipped with natural language processing (NLP) capabilities are simplifying complex data interpretation, making analytics accessible even to non-technical users within organizations. Meanwhile, advancements in cybersecurity have also become crucial as more data is processed at various nodes across the network. Enhanced encryption, secure multi-cloud environments, and blockchain technology are being leveraged to protect IoT analytics from data breaches and cyber threats. These advancements in technology are thus enabling more effective, scalable, and secure IoT analytics applications, unlocking new possibilities across sectors.

How Is Changing Consumer and Business Behavior Influencing IoT Analytics?

Both consumer and business behavior are evolving in ways that amplify the demand for IoT analytics. Businesses increasingly prioritize data-driven insights as they seek to optimize operations, reduce costs, and enhance customer engagement. The rise of remote and hybrid work has also driven the adoption of IoT-enabled solutions for workforce management, facility monitoring, and cybersecurity. In manufacturing, IoT analytics facilitates real-time monitoring of equipment and production processes, driving efficiency and minimizing disruptions. The healthcare sector is also adopting IoT analytics to monitor patient data, manage assets, and ensure regulatory compliance. With consumers more digitally connected than ever, IoT analytics is equally crucial for understanding consumer preferences, enabling hyper-personalized marketing, and enhancing customer service across retail and hospitality.

As customers demand more customized experiences, companies leverage IoT analytics to gain insights into user behavior, preferences, and trends. For instance, smart devices in homes collect data on consumer habits, allowing companies to refine product recommendations, improve service offerings, and even forecast demand more accurately. In retail, IoT analytics supports dynamic pricing and personalized promotions, based on real-time factors like location, weather, and individual purchasing history. The demand for sustainability also drives the use of IoT analytics, with companies using data to track resource usage, reduce energy consumption, and optimize waste management. The insights drawn from IoT analytics help businesses anticipate consumer needs, streamline supply chains, and ensure product quality, cementing IoT analytics as a critical tool in today’s data-centric landscape.

What Factors Are Driving Growth in the IoT Analytics Market?

The growth in the IoT analytics market is driven by several factors, including the rising adoption of IoT devices, advancements in AI and machine learning, the need for operational efficiency, and the demand for personalized customer experiences. As IoT devices become increasingly ubiquitous across sectors, the amount of data generated has surged, creating a pressing need for advanced analytics solutions to make sense of this data. AI and machine learning integrations have further enhanced the value of IoT analytics by enabling automated insights, predictive capabilities, and sophisticated data models that improve decision-making and resource allocation. Edge computing and 5G connectivity are also essential drivers, as they allow for real-time data processing and analysis at the network’s edge, reducing latency and supporting applications that require immediate responses, such as autonomous vehicles and telemedicine.

The growing focus on operational efficiency and cost reduction across industries is another key factor, with IoT analytics enabling organizations to optimize asset utilization, reduce maintenance costs, and streamline processes. Regulatory requirements and data privacy laws have also influenced market growth, prompting companies to adopt IoT analytics for enhanced monitoring, compliance, and reporting. In addition, the increased importance of customer personalization is driving demand for IoT analytics, as businesses seek to leverage real-time data insights to deliver more targeted and relevant experiences. Lastly, sustainability initiatives are propelling companies to use IoT analytics for environmental monitoring, energy management, and waste reduction. Altogether, these factors underscore the transformative potential of IoT analytics, making it a rapidly expanding field with applications across diverse industries.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Internet of Things (IoT) Analytics market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Type (IoT Analytics Solutions, IoT Analytics Services); Deployment (On-Premise Deployment, Cloud Deployment); End-Use (Manufacturing End-Use, Energy & Utilities End-Use, Retail & eCommerce End-Use, Healthcare & Life Sciences End-Use, Transportation & Logistics End-Use, Other End-Uses)

Geographic Regions/Countries:

World; USA; Canada; Japan; China; Europe; France; Germany; Italy; UK; Spain; Russia; Rest of Europe; Asia-Pacific; Latin America; Middle East; Africa.

Select Competitors (Total 133 Featured) -

TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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