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세계의 예측 분석 시장
Predictive Analytics
상품코드 : 1662257
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2025년 02월
페이지 정보 : 영문 439 Pages
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한글목차

세계 예측 분석 시장은 2030년까지 766억 달러에 이를 전망

2024년에 282억 달러로 추정되는 예측 분석 세계 시장은 2024-2030년간 CAGR 18.1%로 성장하여 2030년에는 766억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 예측 분석 솔루션은 CAGR 16.5%를 나타내고, 분석 기간 종료시에는 415억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 예측 분석 서비스 부문의 성장률은 분석 기간에 CAGR 20.3%를 나타낼 전망입니다.

미국 시장은 81억 달러, 중국은 CAGR 17.7%로 성장할 것으로 예측

미국의 예측 분석 시장은 2024년에 81억 달러에 이른 것으로 추정됩니다. 세계 2위 경제대국인 중국은 2030년까지 120억 달러 규모에 이를 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년간 CAGR은 17.7%를 나타낼 전망입니다. 기타 주목해야 할 지역별 시장으로서는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간중 CAGR은 각각 15.7%와 15.1%를 나타낼 것으로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 12.5%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계 예측 분석 시장 동향과 촉진요인 정리

예측 분석은 오늘날 비즈니스 현장에서 필수적인 도구가 되어가고 있으며, 기업들은 미래의 트렌드와 과제를 상당히 정확하게 예측할 수 있게 되었습니다. 이 고급 분석 부문은 통계적 방법과 함께 과거와 현재의 데이터를 활용하여 미래의 행동, 사건, 결과를 예측합니다. 머신러닝, 고급 예측 모델링 등 다양한 도구를 활용하여 미래에 발생할 수 있는 가능성을 평가합니다. 이러한 능력은 판매 예측 강화, 가격 전략 최적화, 해약률 감소, 기계 유지보수 필요 예측 등 다양한 분야에서 필수적인 역할을 합니다. 이 기술의 예측 능력은 운영을 간소화하고, 의사결정 프로세스를 강화하며, 전반적인 효율성과 효과성을 향상시키는 통찰력을 제공함으로써 업계를 변화시키고 있습니다.

예측 분석에 인공지능(AI)을 통합하는 것은 딥러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등의 기법을 사용하여 방대한 양의 데이터를 선별하고 인간 분석가가 파악하지 못하는 추세를 파악하는 매우 중요한 진화 추세를 보이고 있습니다. 이러한 분석에는 정형 및 비정형 데이터가 모두 포함되기 때문에 AI는 다양한 데이터 세트와 복잡한 분석을 처리할 수 있는 다재다능한 도구가 되고 있으며, AI를 활용한 예측 분석은 비즈니스 프로세스를 강화하기 위해 다양한 영역에서 활용되고 있습니다. 예를 들어, 고객 관계 관리에서 AI 모델은 해지 및 참여 수준과 같은 고객 행동을 예측하여 효과적인 마케팅 및 고객 서비스 전략을 지원합니다. 또한, 공급망 관리 및 금융 서비스 등의 분야에서는 AI가 수요 및 공급의 변동을 예측하고 부정행위를 감지하여 업무를 최적화하고 리스크를 줄일 수 있습니다.

예측 분석의 혁신적 능력에도 불구하고, 이 분야에 AI를 통합하는 것은 AI 모델의 정확성에 매우 중요한 데이터 품질과 무결성 확보와 같은 문제를 야기합니다. 데이터 프라이버시 및 학습 데이터의 잠재적 편향성에 대한 윤리적 고려사항도 조직이 해결해야 할 중요한 관심사입니다. 그럼에도 불구하고, 예측 분석의 도입은 데이터의 급격한 증가, 경쟁사로부터의 압박, 개인화에 대한 수요 증가, 효과적인 리스크 관리의 필요성 등 몇 가지 강력한 요인에 의해 추진되고 있습니다. 또한, 데이터 수집 방법의 발전, 분야별 전문 솔루션, 데이터 기반 의사결정으로의 문화적 변화로 인해 예측 분석이 현대 비즈니스 관행에 광범위하게 통합되고 있습니다. 예측 분석 도구가 더욱 정교해지고 접근성이 높아짐에 따라 예측 분석은 비즈니스에 중요한 경쟁 우위를 제공하고, 운영 효율성, 소비자 참여, 전략적 계획을 강화하며, 궁극적으로 정보에 입각한 데이터 기반 의사결정이 비즈니스 성공의 기반이 되는 미래를 만들어 갈 것입니다. 미래를 형성할 것입니다.

부문

제공(솔루션, 서비스), 배포(클라우드, 온프레미스), 산업별(은행/금융서비스/보험(BFSI), 소매 및 전자상거래, 제조, IT 및 통신, 운송 및 물류, 정부 및 방위, 헬스케어 및 생명과학, 기타 산업)

조사 대상 기업 예(총 353개사)

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

LSH
영문 목차

영문목차

Global Predictive Analytics Market to Reach US$76.6 Billion by 2030

The global market for Predictive Analytics estimated at US$28.2 Billion in the year 2024, is expected to reach US$76.6 Billion by 2030, growing at a CAGR of 18.1% over the analysis period 2024-2030. Predictive Analytics Solutions, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 16.5% CAGR and reach US$41.5 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Predictive Analytics Services segment is estimated at 20.3% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$8.1 Billion While China is Forecast to Grow at 17.7% CAGR

The Predictive Analytics market in the U.S. is estimated at US$8.1 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$12.0 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 17.7% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 15.7% and 15.1% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 12.5% CAGR.

Global Predictive Analytics Market - Key Trends and Drivers Summarized

Predictive analytics is increasingly becoming an indispensable tool in today’s business landscape, enabling organizations to anticipate future trends and challenges with a significant degree of accuracy. This advanced analytics branch leverages historical and current data, along with statistical techniques, to forecast future behaviors, events, and outcomes. It utilizes various tools, including machine learning and sophisticated predictive modeling, to evaluate the likelihood of future occurrences. These capabilities are vital across multiple sectors, aiding in tasks such as enhancing sales forecasts, optimizing pricing strategies, reducing churn, and predicting maintenance needs for machinery. The predictive power of this technology is transforming industries by providing insights that streamline operations, enhance decision-making processes, and improve overall efficiency and effectiveness.

The integration of artificial intelligence (AI) in predictive analytics marks a pivotal trend in its evolution, employing methods like deep learning, natural language processing, and computer vision to sift through vast amounts of data to identify patterns that may not be apparent to human analysts. This analysis involves both structured and unstructured data, making AI a versatile tool in handling diverse datasets and complex analyses. AI-driven predictive analytics are utilized across various domains to enhance business processes, such as in customer relationship management where AI models predict customer behaviors like churn and engagement levels, aiding in effective marketing and customer service strategies. Furthermore, in sectors like supply chain management and financial services, AI helps forecast demand and supply fluctuations and detects fraudulent activities, respectively, thereby optimizing operations and mitigating risks.

Despite the transformative capabilities of predictive analytics, integrating AI into this domain brings forth challenges such as ensuring data quality and integrity, which are pivotal for the accuracy of AI models. Ethical considerations around data privacy and potential biases in training data also pose significant concerns that organizations must address. Nonetheless, the adoption of predictive analytics is driven by several compelling factors: the exponential growth of data, increasing competitive pressure, rising demand for personalization, and the necessity for effective risk management. Moreover, advancements in data collection methods, sector-specific solutions, and a cultural shift towards data-driven decision making are further propelling the widespread integration of predictive analytics into modern business practices. As predictive analytics tools become more sophisticated and accessible, they continue to offer businesses critical competitive advantages, enhancing operational efficiencies, consumer engagement, and strategic planning, ultimately shaping a future where informed, data-driven decisions are the foundation of business success.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Predictive Analytics market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Offering (Solutions, Services); Deployment (Cloud, On-Premise); Vertical (BFSI, Retail & eCommerce, Manufacturing, IT & Telecom, Transportation & Logistics, Government & Defense, Healthcare & Life Sciences, Other Verticals)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; and Rest of Europe); Asia-Pacific; Rest of World.

Select Competitors (Total 353 Featured) -

TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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