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세계의 환경 인텔리전스 플랫폼 시장
Environmental Intelligence Platform
상품코드 : 1757557
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2025년 06월
페이지 정보 : 영문 390 Pages
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한글목차

세계의 환경 인텔리전스 플랫폼 시장은 2030년까지 44억 달러에 달할 전망

2024년에 25억 달러로 추정되는 세계의 환경 인텔리전스 플랫폼 시장은 2024-2030년에 CAGR 9.8%로 성장하며, 2030년에는 44억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 리포트에서 분석한 부문의 하나인 클라우드 기반 배포는 CAGR 8.3%를 기록하며, 분석 기간 종료까지 25억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 온프레미스 배포 부문의 성장률은 분석 기간 중 CAGR 11.9%로 추정됩니다.

미국 시장은 6억 7,970만 달러, 중국은 CAGR 13.2%로 성장 예측

미국의 환경 인텔리전스 플랫폼 시장은 2024년에 6억 7,970만 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제대국인 중국은 2030년까지 8억 7,950만 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년의 CAGR은 13.2%입니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 중 CAGR은 각각 7.2%와 8.5%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 7.7%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 환경 인텔리전스 플랫폼 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

환경 인텔리전스 플랫폼이 산업 전반의 의사결정을 어떻게 변화시키고 있는가?

환경 인텔리전스 플랫폼은 기업, 정부, 기관이 환경 데이터를 해석하고 실시간으로 실행 가능한 의사결정을 내리는 방법을 재정의하고 있습니다. 이러한 플랫폼은 위성 이미지, 센서 네트워크, 기상 예측, IoT 기반 대기 및 수질 데이터, 지역적 공간 분석을 통합하여 환경 위험, 지속가능성 성과, 규제 준수에 대한 예측적 인사이트를 제공합니다. 기존의 모니터링 시스템과 달리 최신 환경 인텔리전스 솔루션은 AI와 머신러닝 모델을 도입하여 이상 징후를 감지하고, 미래 환경 상태를 시뮬레이션하고, 완화 전략을 추천합니다. 이러한 예측 능력은 농업, 물류, 광업, 제조업, 에너지 등 업무가 환경 변수와 밀접한 관련이 있는 산업에서 필수적입니다.

특히 홍수, 산불, 가뭄, 폭염과 같은 기후 관련 사건으로 인한 운영 중단을 완화하는 데 있으며, 플랫폼은 전략적 계획의 중심이 되고 있습니다. 농업 분야에서는 관개 일정 최적화, 작물 수확량 예측, 토양 악화 평가에 실시간으로 활용되고 있습니다. 에너지 및 유틸리티 분야에서는 계통 운영자가 기상 이변으로 인한 피크 부하의 혼란을 예측하기 위해 이러한 툴을 활용하고, 재생에너지 발전 사업자는 태양광 및 풍력발전 예측을 위해 기상 통합 모델을 활용하고 있습니다. 또한 이러한 시스템은 실시간 환경 데이터를 리스크 평가 엔진에 입력하여 보험사 및 금융기관이 보다 정확한 보험 가격 책정 및 투자 포트폴리오의 기후 변화 관련 사건에 대한 노출을 모델링할 수 있도록 지원합니다.

차세대 환경 인텔리전스 솔루션을 지원하는 기술은 무엇인가?

환경 인텔리전스 플랫폼의 핵심 기술 백본은 위성, UAV, 지상 센서, 레이더 시스템, 오픈소스 환경 데이터베이스에서 얻은 멀티모달 데이터세트의 융합입니다. 이러한 데이터의 양, 속도, 다양성에 대응하기 위해 이들 플랫폼은 탄력적인 확장성, 분산 처리, 엣지 컴퓨팅의 통합을 가능하게 하는 클라우드 네이티브 아키텍처를 기반으로 구축되어 있습니다. 클라우드 플랫폼은 실시간 데이터를 수집하고 대규모 기후 시뮬레이션을 실행할 수 있는 API를 제공하며, 이러한 인텔리전스 툴을 호스팅하는 데 필수적인 역할을 하고 있습니다. 실제 환경의 가상 복제본인 디지털 트윈의 활용은 다양한 기후 스트레스 시나리오 하에서 개입을 가시화하고 테스트하기 위해 현실 세계에서 개입을 실행하기 전에 널리 사용되고 있습니다.

인공지능은 환경 인텔리전스의 수명주기 전반에 걸쳐 혁신적인 역할을 하고 있으며, AI 모델은 고해상도 위성 이미지를 사용하여 토지 이용, 식생, 해양 온도, 오염물질 농도의 미묘한 변화를 감지하도록 훈련되고 있습니다. 딥러닝 기술은 산불 연기를 감지하고, 불법 채굴 활동을 식별하고, 석유 유출이나 조류 발생 가능성이 있는 지역을 거의 실시간으로 파악하는 데 사용되고 있습니다. 도시 관리에서는 AI가 교통 흐름 최적화, 도시 열섬 모델링, 예측적 이동 계획을 통한 배출량 감소 등에 도입되고 있습니다. 또한 공급망 용도에서는 블록체인 기술과의 통합이 진행되어 제품 유통 과정의 탄소 원단위 및 환경 컴플라이언스를 추적하고 추적성 및 감사 대응력을 높이고 있습니다.

환경 인텔리전스 플랫폼이 가장 주목받는 곳은 어디인가?

환경 인텔리전스 플랫폼의 도입이 가장 빠르게 진행되고 있는 분야는 기후 변화 위험과 탈탄소화 규제 압력에 직접적으로 노출되어 있는 분야입니다. 물류 및 운송 업계는 이러한 플랫폼을 통해 물류 기지 주변의 대기 질과 소음 수준을 모니터링하고, 연료 사용량을 줄이기 위한 경로 효율을 모델링하고, 공급망 의사결정이 탄소에 미치는 영향을 평가했습니다. 광업 및 채굴 산업에서는 환경 인텔리전스 시스템을 도입하여 광미 연못을 모니터링하고, 토지 황폐화를 감지하고, 방류 허가 준수 여부를 확인합니다. 이러한 툴은 감사 가능한 환경 영향 데이터를 제공함으로써 광업자들이 투자자들에게 ESG(환경, 사회, 지배구조)에 대한 신뢰성을 유지할 수 있도록 돕습니다.

정부 기관과 지자체는 특히 스마트 시티와 재난 관리 분야에서 유력한 사용자로 부상하고 있습니다. 환경 인텔리전스는 주민들에게 실시간 대기질 경보, 홍수 경보, 산불 위험 평가를 발행하는 데 활용되고 있습니다. 해안 도시에서는 범람원 모델링, 배수 지도 업데이트, 해일이 인프라에 미치는 영향 시뮬레이션을 통해 해수면 상승에 대한 당국의 계획 수립에 도움을 주고 있습니다. 교육 및 연구 분야에서도 학계는 환경 인텔리전스를 활용하여 미시적, 거시적 규모의 현장 조사, 생물 다양성 추적, 기후 연구를 지원하고 있습니다. 유엔과 세계은행과 같은 국제기구는 환경 정책의 영향, 생물 다양성 손실, 취약 지역의 토지 황폐화를 모니터링하기 위해 이러한 플랫폼을 도입하고 있습니다.

환경 인텔리전스 플랫폼에 대한 세계 수요 증가의 원동력은 무엇인가?

환경 인텔리전스 플랫폼 시장의 성장은 규제 의무화, 기후 변화 위험에 대한 인식, 운영 효율성 목표, 이해관계자의 책임감 등 여러 가지 요인이 복합적으로 작용하여 성장하고 있습니다. 주요 촉진요인 중 하나는 EU, 북미, 아시아태평양을 포함한 지역의 환경 규제 강화로, 탄소 공개, 오염 모니터링, 지속가능성 보고가 법적 구속력이 있는 의무사항이 되고 있습니다. 기후 관련 재무정보 공개 태스크포스(TCFD), 기업 지속가능성 보고 지침(CSRD), SEC의 기후 변화 리스크 공시 요건 등의 프레임워크가 확산됨에 따라 기업은 데이터 수집, 감사, 보고에 대한 요구를 대규모로 충족시키기 위해 환경 인텔리전스 플랫폼을 활용하고 있습니다. 하고 있습니다.

또 다른 큰 성장 요인은 기후 리스크의 금융화가 진행되고 있다는 점입니다. 투자자와 보험사들은 기후 관련 손실에 대한 노출을 정량화하고 환경적으로 취약한 부문에 대한 자본 배분을 유도하기 위해 세밀하고 실시간적인 환경 데이터를 요구하고 있습니다. 이에 따라 기업은 환경 인텔리전스를 기업 리스크 관리 시스템, 지속가능성 대시보드, 자본 계획 툴에 통합하고자 노력하고 있습니다. 동시에 오픈소스 환경 데이터세트와 클라우드 기반 분석 툴의 가용성으로 인해 소규모 조직, 지방 정부, 비영리 단체의 진입장벽이 낮아지고 시장이 확대되어 플랫폼에 대한 접근성이 높아지고 있습니다.

마지막으로 기후 변화에 대한 적응과 회복탄력성에 대한 시급성이 높아짐에 따라 다양한 산업 분야에서 환경 인텔리전스의 제도적 도입이 가속화되고 있습니다. 스마트 농업, 산불 억제, 재난 대응 및 인프라 계획 등 다양한 분야에서 플랫폼의 유용성은 선택사항이 아닌 기후 변화에 강한 비즈니스 운영의 기초로 여겨지고 있으며, AI, 지리공간 분석, 클라우드 컴퓨팅의 급속한 발전과 더불어 이 기술 생태계는 향후 수년간 크게 확장될 것이며, 사회가 환경과의 관계를 실시간으로 관리하는 방식과 거버넌스 및 기업 의사결정의 각 계층을 재정의할 것으로 보입니다.

부문

배포(클라우드 기반 배포, 온프레미스 배포), 서비스(임플리멘테이션 & 통합 서비스, 컨설팅 서비스, 지원 & 정비 서비스), 최종사용자(자동차 최종사용자, 식품 및 음료 최종사용자, 제조 최종사용자, 항공우주 최종사용자, 에너지 & 유틸리티 최종사용자, 헬스케어 최종사용자, 기타 최종사용자)

조사 대상 기업의 예(주목 48사)

AI 통합

우리는 유효한 전문가 컨텐츠와 AI 툴에 의해 시장 정보와 경쟁 정보를 변혁하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 일반적인 LLM나 업계별 SLM 쿼리에 따르는 대신에, 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 대량 기업, 제품/서비스, 시장 데이터 등, 전 세계 전문가로부터 수집한 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다.

관세 영향 계수

Global Industry Analysts는 본사의 국가, 제조거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기반으로 기업의 경쟁력 변화를 예측했습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 수입원가(COGS) 증가, 수익성 감소, 공급망 재편 등 미시적 및 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사들에게 영향을 미칠 것으로 예측됩니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 개요

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSA
영문 목차

영문목차

Global Environmental Intelligence Platform Market to Reach US$4.4 Billion by 2030

The global market for Environmental Intelligence Platform estimated at US$2.5 Billion in the year 2024, is expected to reach US$4.4 Billion by 2030, growing at a CAGR of 9.8% over the analysis period 2024-2030. Cloud-based Deployment, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 8.3% CAGR and reach US$2.5 Billion by the end of the analysis period. Growth in the On-Premise Deployment segment is estimated at 11.9% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$679.7 Million While China is Forecast to Grow at 13.2% CAGR

The Environmental Intelligence Platform market in the U.S. is estimated at US$679.7 Million in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$879.5 Million by the year 2030 trailing a CAGR of 13.2% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 7.2% and 8.5% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 7.7% CAGR.

Global Environmental Intelligence Platform Market - Key Trends & Drivers Summarized

How Are Environmental Intelligence Platforms Transforming Decision-Making Across Industries?

Environmental intelligence platforms are redefining how businesses, governments, and institutions interpret environmental data to drive real-time, actionable decisions. These platforms integrate satellite imagery, sensor networks, meteorological forecasts, IoT-based air and water quality data, and geospatial analytics to produce predictive insights on environmental risks, sustainability performance, and regulatory compliance. Unlike legacy monitoring systems, modern environmental intelligence solutions deploy AI and machine learning models to detect anomalies, simulate future environmental conditions, and recommend mitigation strategies. This predictive capability is vital in industries such as agriculture, logistics, mining, manufacturing, and energy-where operations are deeply intertwined with environmental variables.

The platforms are becoming central to strategic planning, particularly in mitigating operational disruptions from climate-related events such as floods, wildfires, droughts, and heatwaves. In agriculture, they are being used to optimize irrigation schedules, predict crop yields, and assess soil degradation in real time. In the energy and utilities sector, grid operators are leveraging these tools to anticipate peak load disruptions due to extreme weather, while renewable energy providers rely on weather-integrated models to forecast solar and wind generation. These systems are also aiding insurers and financial institutions by feeding real-time environmental data into risk assessment engines, enabling them to price coverage more accurately or model exposure to climate-linked events in investment portfolios.

What Technologies Are Powering the Next Generation of Environmental Intelligence Solutions?

A critical technological backbone of environmental intelligence platforms is the fusion of multi-modal datasets sourced from satellites, UAVs, ground-based sensors, radar systems, and open-source environmental databases. To handle the volume, velocity, and variety of this data, these platforms are built on cloud-native architectures that allow elastic scalability, distributed processing, and edge-computing integration. Cloud platforms like AWS, Azure, and Google Cloud are now integral to hosting these intelligence tools, offering APIs for ingesting real-time data and running large-scale climate simulations. The use of Digital Twins-virtual replicas of physical environments-is gaining traction to visualize and test interventions under different climate stress scenarios before implementing them in the real world.

Artificial intelligence plays a transformative role across the environmental intelligence lifecycle. AI models are trained to detect subtle shifts in land use, vegetation cover, ocean temperatures, and pollutant concentrations using high-resolution satellite imagery. Deep learning techniques are being used to detect smoke plumes from wildfires, identify illegal mining activity, or pinpoint areas of potential oil spills or algae blooms in near real-time. In urban management, AI is deployed to optimize traffic flows, model urban heat islands, and reduce emissions through predictive mobility planning. Additionally, integration with blockchain technology is emerging in supply chain applications to track carbon intensity and environmental compliance across product journeys, enhancing traceability and audit readiness.

Where Are Environmental Intelligence Platforms Gaining the Most Traction?

The most accelerated adoption of environmental intelligence platforms is occurring in sectors that face direct exposure to climate risks or regulatory pressure to decarbonize. In the logistics and transportation industry, companies are using these platforms to monitor air quality and noise pollution levels around distribution hubs, model route efficiency to reduce fuel usage, and assess the carbon impact of supply chain decisions. In mining and extractives, environmental intelligence systems are being deployed to monitor tailing ponds, detect land degradation, and ensure compliance with water discharge permits. These tools also help miners maintain ESG (Environmental, Social, and Governance) credibility with investors by providing auditable environmental impact data.

Government agencies and municipalities are emerging as prominent users, especially in smart city and disaster management contexts. Environmental intelligence is being used to issue real-time air quality warnings, flood alerts, and wildfire risk assessments to residents. In coastal cities, platforms are helping authorities plan for rising sea levels by modeling floodplains, updating drainage maps, and simulating storm surge impacts on infrastructure. Even in education and research sectors, academic institutions are leveraging environmental intelligence to support field studies, biodiversity tracking, and climate research at the micro and macro scales. International bodies such as the UN and World Bank are deploying such platforms to monitor environmental policy impact, biodiversity loss, and land degradation in vulnerable regions.

What Is Driving the Rising Global Demand for Environmental Intelligence Platforms?

The growth in the environmental intelligence platform market is driven by several factors that reflect a confluence of regulatory mandates, climate risk awareness, operational efficiency goals, and stakeholder accountability. One of the key drivers is the tightening of environmental regulations across regions including the EU, North America, and parts of Asia-Pacific, where carbon disclosure, pollution monitoring, and sustainability reporting have become legally binding obligations. As frameworks like the Task Force on Climate-Related Financial Disclosures (TCFD), Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD), and the SEC’s climate risk disclosure requirements gain traction, organizations are turning to environmental intelligence platforms to meet data collection, audit, and reporting needs at scale.

Another major growth driver is the increasing financialization of climate risk. Investors and insurers are demanding granular, real-time environmental data to quantify exposure to climate-related losses and to guide capital allocation in environmentally vulnerable sectors. In response, companies are embedding environmental intelligence into enterprise risk management systems, sustainability dashboards, and capital planning tools. Simultaneously, the availability of open-source environmental datasets and cloud-based analytics tools is lowering the barriers to entry for smaller organizations, regional governments, and nonprofits-broadening the market and increasing platform accessibility.

Lastly, the growing urgency around climate adaptation and resilience is catalyzing the institutional adoption of environmental intelligence across multiple verticals. From smart farming and wildfire containment to disaster readiness and infrastructure planning, the platform's utility is seen not as optional but as foundational to climate-resilient operations. Combined with rapid advances in AI, geospatial analytics, and cloud computing, this technological ecosystem is poised to expand significantly in the coming years-redefining how societies manage their relationship with the environment in real time and across every tier of governance and enterprise decision-making.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Environmental Intelligence Platform market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Deployment (Cloud-based Deployment, On-Premise Deployment); Services (Implementation & Integration Services, Consulting Services, Support & Maintenance Services); End-Use (Automotive End-Use, Food & Beverages End-Use, Manufacturing End-Use, Aerospace End-Use, Energy & Utilities End-Use, Healthcare End-Use, Other End-Uses)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; Spain; Russia; and Rest of Europe); Asia-Pacific (Australia; India; South Korea; and Rest of Asia-Pacific); Latin America (Argentina; Brazil; Mexico; and Rest of Latin America); Middle East (Iran; Israel; Saudi Arabia; United Arab Emirates; and Rest of Middle East); and Africa.

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II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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