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세계의 이벤트 스트림 처리 시장
Event Stream Processing
상품코드 : 1768949
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 07월
페이지 정보 : 영문 142 Pages
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한글목차

세계의 이벤트 스트림 처리 시장은 2030년까지 91억 달러에 달할 전망

2024년에 33억 달러로 추정되는 세계의 이벤트 스트림 처리 시장은 2024-2030년에 CAGR 18.1%로 성장하며, 2030년에는 91억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 리포트에서 분석한 부문의 하나인 솔루션은 CAGR 18.9%를 기록하며, 분석 기간 종료시에는 63억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 서비스 분야의 성장률은 분석 기간의 CAGR로 16.3%로 추정됩니다.

미국 시장은 9억 6,280만 달러로 추정, 중국은 CAGR 17.7%로 성장 예측

미국의 이벤트 스트림 처리 시장은 2024년에 9억 6,280만 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제대국인 중국은 2030년까지 14억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년의 CAGR은 17.7%입니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 중 CAGR은 각각 16.1%와 14.8%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 12.3%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계 이벤트 스트림 처리 시장 - 주요 동향 및 시장 성장 촉진요인 정리

이벤트 스트림 처리가 실시간 데이터 분석을 어떻게 변화시킬 것인가?

이벤트 스트림 처리(Event Stream Processing, ESP)는 기업이 이벤트 발생시 대량의 실시간 데이터를 처리하여 즉각적인 인사이트를 얻고 즉각적인 조치를 취할 수 있도록 함으로써 데이터 분석 분야에 혁명을 일으켰습니다. 움직이는 데이터를 분석하는 이 기술은 금융, 소매, 통신, 의료 등 빠르고 신속한 분석이 필요한 모든 분야에 적용되고 있으며, ESP를 통해 조직은 센서, 트랜잭션, 사용자 인터랙션, IoT 기기에서 발생하는 모든 데이터를 지속적으로 분석할 수 있습니다. 데이터를 지속적으로 추적하고 분석하여 밀리초 이내에 결과를 도출할 수 있습니다. 예를 들어 금융 서비스에서는 지연이 큰 손실로 이어질 수 있는 사기 감지 및 실시간 거래에 ESP가 사용되고 있습니다. 소매업에서는 고객이 온라인 또는 오프라인 매장을 이용할 때 데이터를 처리하여 개인화된 프로모션, 재고 관리, 고객 경험 향상을 지원합니다. 지속적인 데이터 스트림을 기반으로 실시간 의사결정을 내릴 수 있는 능력은 기업에 경쟁 우위를 가져다주며, 즉각적인 고려가 전략적 우위를 가져다주는 시대에 ESP는 필수 불가결합니다.

ESP의 중요성은 산업 기계, 스마트홈 기기 등으로부터 끊임없는 데이터 스트림을 생성하는 IoT 및 커넥티드 디바이스의 등장으로 더욱 중요해지고 있습니다. 예를 들어 스마트 시티에서는 ESP를 통해 교통, 에너지 사용, 치안을 실시간으로 모니터링하여 효율적인 자원 할당과 사고 대응을 지원합니다. 헬스케어 분야에서도 ESP는 환자의 지속적인 모니터링에 활용되고 있으며, 비정상적인 측정값에 대한 사전 개입을 위해 실시간 알림이 필수적입니다. 향상시킬 수 있습니다. 데이터베이스 의사결정에 대한 의존도가 높아짐에 따라 ESP는 최신 대응 가능한 데이터 아키텍처의 기반 기술이 되고 있습니다.

어떤 기술 혁신이 이벤트 스트림 처리를 발전시키고 있는가?

기술의 발전으로 이벤트 스트림 처리 플랫폼의 기능이 크게 향상되어 더 빠른 처리, 확장성, 더 높은 수준의 데이터 분석이 가능해졌습니다. 머신러닝(ML)과 인공지능(AI)을 ESP 플랫폼에 통합함으로써 실시간 데이터를 기반으로 이상 징후를 감지하고, 추세를 예측하고, 자동화된 의사결정을 내릴 수 있는 지능형 시스템을 구현할 수 있게 되었습니다. 예를 들어 과거 데이터를 기반으로 훈련된 머신러닝 모델을 라이브 데이터 스트림에 적용하여 ESP 시스템이 비정상적인 패턴에 즉각적으로 플래그를 걸 수 있도록 하고 있습니다. 또한 중앙 집중식 클라우드가 아닌 데이터 소스와 가까운 곳에서 데이터를 처리하는 엣지 컴퓨팅의 발전은 특히 저지연이 중요한 IoT 용도에서 ESP의 효율성과 응답성을 향상시키고 있습니다.

또한 오픈소스 프레임워크와 클라우드 기반 ESP 플랫폼은 이 기술을 보다 쉽게 사용할 수 있도록 하여 모든 규모의 기업이 확장 가능하고 비용 효율적인 솔루션을 구축할 수 있도록 지원합니다. 클라우드 네이티브 ESP 솔루션은 분산 컴퓨팅과 마이크로서비스 아키텍처를 활용하여 지역적으로 분산된 장소에서 대규모의 실시간 데이터 처리를 가능하게 합니다. 이러한 유연성은 복잡한 업무를 조정하기 위해 실시간 인사이트가 필요한 통신, 물류 등 광범위한 데이터 네트워크를 보유한 산업에 필수적입니다. 데이터를 RAM에 저장하고 초고속 액세스를 가능하게 하는 인메모리 컴퓨팅의 혁신은 ESP의 능력을 더욱 가속화하여 최소한의 지연으로 높은 처리량의 데이터 스트림을 처리할 수 있게 해줍니다. 이러한 기술 발전으로 인해 ESP는 실시간 데이터 처리에 대한 다양한 수요에 대응할 수 있는 다용도한 툴로 각광받고 있습니다.

이벤트 스트림 처리가 새로운 용도으로 확산되고 있는 이유는 무엇인가?

생성된 데이터를 처리하고 분석하는 ESP의 능력은 금융에서 환경 모니터링, 공급망 물류에 이르기까지 다양한 산업에 걸쳐 새로운 용도를 개발하고 있습니다. 금융 산업에서 ESP는 고빈도 거래 및 사기 방지에 필수적이며, 은행과 투자회사가 불규칙한 거래를 감지하고 밀리초 단위로 거래를 실행할 수 있게 해줍니다. 통신 사업자는 실시간 네트워크 모니터링 및 문제 해결에 ESP를 사용하여 서비스 품질에 영향을 미치기 전에 문제를 사전에 해결할 수 있습니다. 소매업체들은 실시간으로 쇼핑객의 행동을 분석하여 개인화된 마케팅과 즉각적인 수요에 기반한 동적 가격 책정을 가능하게 함으로써 고객 경험을 향상시키기 위해 ESP에 대한 의존도를 높이고 있습니다. 이러한 반응형 접근 방식을 통해 조직은 빠르게 적응하고 개인화된 대화를 통해 고객의 신뢰와 충성도를 확보할 수 있습니다.

환경 및 유틸리티 부문도 ESP를 활용하여 수질, 대기오염, 에너지 소비와 같은 중요한 인프라를 모니터링하고 있습니다. ESP는 센서의 지속적인 데이터 스트림을 처리함으로써 지방정부가 이상 징후를 감지하고, 유지보수 필요성을 예측하고, 자원 사용을 최적화할 수 있게 해주며, 이는 스마트 시티 구상에서는 특히 가치가 있습니다. 또한 ESP는 물류 및 운송 관리에도 필수적인 요소로 자리 잡고 있으며, 배송, 교통 패턴, 차량 상태의 실시간 추적을 지원하고 있습니다. 공급망의 혼란과 운송 지연이 중요한 비즈니스 과제인 가운데, ESP는 기업에 실시간 대응 능력을 제공하여 배송 경로를 최적화하고 변화에 동적으로 대응할 수 있는 능력을 제공합니다. 이처럼 다양한 용도으로 확대되고 있는 ESP의 범용성과 확장성은 ESP가 점점 더 데이터 중심적인 세상에서 대응력과 회복력을 유지하고자 하는 조직에게 중요한 기술로 자리매김하고 있음을 반영합니다.

세계의 이벤트 스트림 처리 시장 성장의 원동력은?

이벤트 스트림 처리 시장의 성장은 기술 발전, 실시간 인사이트에 대한 수요 증가, 부문 간 용도 확대 등 여러 가지 요인에 의해 주도되고 있습니다. 주요 요인 중 하나는 커넥티드 디바이스와 IoT의 부상으로 효과적인 의사결정을 위해 즉각적인 분석이 필요한 데이터 스트림이 지속적으로 생성되고 있다는 점입니다. 제조업, 소매업, 헬스케어 등의 산업에서 IoT에 대한 의존도가 높아짐에 따라 이러한 실시간 데이터 스트림을 효율적으로 처리하고 관리하기 위해서는 ESP 기술이 필수적입니다. 이상 징후 감지부터 예측 모델링에 이르기까지 보다 고도화된 데이터 분석 기능을 제공하는 ESP는 금융 및 공공안전과 같은 중요한 환경에서 매우 유용하게 활용되고 있습니다.

클라우드 기반 데이터 솔루션으로의 전환과 엣지 컴퓨팅의 확산도 시장 성장에 크게 기여하고 있습니다. 클라우드 네이티브 ESP 플랫폼을 통해 기업은 데이터 처리 능력을 유연하게 확장할 수 있습니다. 한편, 엣지 컴퓨팅은 데이터 소스와 가까운 곳에서 데이터를 처리할 수 있으며, 대기 시간을 단축하고 응답성을 향상시킬 수 있습니다. 또한 고객 경험 향상과 업무 효율화에 대한 각 업계의 요구가 높아지고 있는 것도 ESP 도입을 촉진하고 있습니다. 예를 들어 금융 업계에서는 부정행위를 실시간으로 감지하기 위해 ESP가 필수적이며, 소매 업계에서는 현재 쇼핑객의 행동에 기반한 동적 가격 책정 및 개인화된 추천을 지원하는 데에 ESP가 필수적입니다. 또한 산업 부문에서는 센서 데이터를 실시간으로 분석하여 비용이 많이 드는 장비의 고장을 방지하고자 하는 예지보전에 대한 관심이 높아지면서 ESP에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 이러한 촉진요인들은 실시간 데이터베이스 의사결정을 가능하게 하는 ESP의 중요성을 강조하며, 이 기술의 보급과 시장의 지속적인 성장을 지원하고 있습니다.

부문

컴포넌트(솔루션, 서비스); 업종별(BFSI, 소매 & E-Commerce, IT & 통신, 제조, 에너지 & 유틸리티, 운송 & 물류, 기타 업종)

조사 대상 기업의 예

AI 통합

Global Industry Analysts는 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 Event Stream Processing Market to Reach US$9.1 Billion by 2030

The global market for Event Stream Processing estimated at US$3.3 Billion in the year 2024, is expected to reach US$9.1 Billion by 2030, growing at a CAGR of 18.1% over the analysis period 2024-2030. Solutions, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 18.9% CAGR and reach US$6.3 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Services segment is estimated at 16.3% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$962.8 Million While China is Forecast to Grow at 17.7% CAGR

The Event Stream Processing market in the U.S. is estimated at US$962.8 Million in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$1.4 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 16.1% and 14.8% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 12.3% CAGR.

Global Event Stream Processing Market - Key Trends & Growth Drivers Summarized

How Is Event Stream Processing Transforming Real-Time Data Analysis?

Event Stream Processing (ESP) has revolutionized the field of data analytics by enabling organizations to process large volumes of real-time data as events occur, allowing for instant insights and immediate action. This technology, which analyzes data in motion, has applications across sectors that require fast, responsive analytics, including finance, retail, telecommunications, and healthcare. ESP allows organizations to track and analyze data continuously, whether from sensors, transactions, user interactions, or IoT devices, delivering results within milliseconds. In financial services, for example, ESP is used for fraud detection and real-time trading, where delays can lead to significant losses. In retail, it supports personalized promotions, inventory management, and customer experience enhancements by processing data as customers interact with online and physical stores. The ability to make real-time decisions based on continuous data streams provides organizations with a competitive edge, making ESP essential in an era where instant insights translate into strategic advantages.

ESP’s significance is further amplified by the rise of IoT and connected devices, which generate constant data streams from industrial machinery, smart home devices, and more. For instance, in smart cities, ESP enables real-time monitoring of traffic, energy usage, and public safety, supporting efficient resource allocation and incident response. The healthcare sector is also leveraging ESP for continuous patient monitoring, where real-time alerts are critical for proactive intervention in case of abnormal readings. The importance of ESP lies in its ability to process data in near-real time, unlocking operational efficiencies and enhancing the accuracy of predictive analytics across sectors. With industries relying more on data-driven decisions, ESP is becoming a foundational technology for modern, responsive data architectures.

What Technological Innovations Are Advancing Event Stream Processing?

Technological advancements have significantly enhanced the capabilities of event stream processing platforms, enabling higher processing speeds, scalability, and more sophisticated data analysis. The integration of machine learning (ML) and artificial intelligence (AI) with ESP platforms has led to intelligent systems that can detect anomalies, predict trends, and make automated decisions based on real-time data. For instance, machine learning models trained on historical data are increasingly applied to live data streams, allowing ESP systems to flag unusual patterns instantly, which is crucial for fraud detection in financial services or quality control in manufacturing. Additionally, the development of edge computing, where data is processed closer to the data source rather than in a centralized cloud, has bolstered ESP’s efficiency and responsiveness, especially in IoT applications where low latency is critical.

Open-source frameworks and cloud-based ESP platforms have also made the technology more accessible, allowing businesses of all sizes to deploy scalable, cost-effective solutions. Cloud-native ESP solutions leverage distributed computing and microservices architecture, enabling real-time data processing at scale and across geographically dispersed locations. This flexibility is essential for industries with extensive data networks, such as telecommunications and logistics, where real-time insights are needed to coordinate complex operations. Innovations in in-memory computing, which stores data in RAM for ultra-fast access, have further accelerated ESP capabilities, making it possible to handle high-throughput data streams with minimal delay. Together, these technological advancements are driving the adoption of ESP, making it a versatile tool capable of handling a wide variety of real-time data processing demands.

Why Is Event Stream Processing Expanding Across New Applications?

The ability of ESP to process and analyze data as it is generated is opening new applications across diverse industries, from finance to environmental monitoring and supply chain logistics. In the financial sector, ESP is essential for high-frequency trading and fraud prevention, enabling banks and investment firms to detect irregular transactions and execute trades within milliseconds. Telecommunications providers use ESP for real-time network monitoring and troubleshooting, allowing them to proactively address issues before they impact service quality. Retailers are increasingly relying on ESP to enhance customer experiences by analyzing shopper behavior in real time, enabling personalized marketing and dynamic pricing based on immediate demand. This responsive approach allows organizations to adapt quickly, gaining customer trust and loyalty through personalized interactions.

The environmental and utilities sectors are also leveraging ESP to monitor critical infrastructures, such as water quality, air pollution, and energy consumption. By processing continuous streams of data from sensors, ESP allows municipalities to detect anomalies, predict maintenance needs, and optimize resource usage, which is especially valuable in smart city initiatives. Additionally, ESP is becoming integral to logistics and transportation management, where it supports real-time tracking of shipments, traffic patterns, and fleet conditions. With supply chain disruptions and transportation delays being critical business challenges, ESP offers companies the ability to respond in real time, optimizing delivery routes and adjusting to changes dynamically. The expansion of ESP into these diverse applications reflects its versatility and scalability, positioning it as a key technology for organizations looking to remain responsive and resilient in an increasingly data-driven world.

What’s Driving the Growth of the Global Event Stream Processing Market?

The growth in the event stream processing market is driven by several factors rooted in technological advancements, an increasing need for real-time insights, and expanding applications across sectors. One primary driver is the rise of connected devices and IoT, which generate constant data streams that require immediate analysis for effective decision-making. As industries such as manufacturing, retail, and healthcare become more dependent on IoT, ESP technology is essential for processing and managing these real-time data streams efficiently. Another critical driver is the integration of AI and ML within ESP platforms, which has enabled more sophisticated data analysis capabilities, from anomaly detection to predictive modeling, making ESP invaluable in high-stakes environments such as finance and public safety.

The shift towards cloud-based data solutions and the widespread adoption of edge computing have also contributed significantly to the market’s growth. Cloud-native ESP platforms allow organizations to scale their data processing capabilities flexibly, while edge computing enables data to be processed closer to its source, reducing latency and enhancing responsiveness. Additionally, rising demand for enhanced customer experience and operational efficiency across industries is driving ESP adoption. In the financial sector, for instance, ESP is vital for detecting fraud in real-time, while in retail, it supports dynamic pricing and personalized recommendations based on current shopper behavior. Furthermore, the growing focus on predictive maintenance in industrial sectors is increasing the demand for ESP, as companies aim to prevent costly equipment failures by analyzing sensor data in real time. Together, these drivers underscore the importance of ESP in enabling real-time, data-driven decision-making, supporting the technology’s widespread adoption and sustained market growth.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Event Stream Processing market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Component (Solutions, Services); Vertical (BFSI, Retail & eCommerce, IT & Telecom, Manufacturing, Energy & Utilities, Transportation & Logistics, 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.

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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