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세계의 CSP 네트워크 애널리틱스 시장
CSP Network Analytics
상품코드 : 1786348
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2025년 08월
페이지 정보 : 영문 211 Pages
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한글목차

세계의 CSP 네트워크 애널리틱스 시장은 2030년까지 38억 달러에 달할 전망

2024년에 19억 달러로 추정되는 세계의 CSP 네트워크 애널리틱스 시장은 2024-2030년에 CAGR 11.6%로 성장하며, 2030년에는 38억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 리포트에서 분석한 부문의 하나인 CSP 네트워크 애널리틱스 소프트웨어는 CAGR 13.8%를 기록하며, 분석 기간 종료시에는 23억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. CSP 네트워크 애널리틱스 서비스 분야의 성장률은 분석 기간 중 CAGR 8.6%로 추정됩니다.

미국 시장은 5억 2,910만 달러, 중국은 CAGR 16.1%로 성장 예측

미국의 CSP 네트워크 애널리틱스 시장은 2024년에 5억 2,910만 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제대국인 중국은 분석 기간인 2024-2030년의 CAGR을 16.1%로, 2030년까지 7억 9,870만 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측됩니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 중 CAGR은 각각 8.2%와 10.5%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 9.2%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 CSP 네트워크 애널리틱스 시장 - 주요 동향과 시장 성장 촉진요인 정리

CSP 네트워크 분석이 통신사업자에게 필수적인 이유는 무엇인가?

통신 서비스 사업자(CSP)는 데이터량이 기하급수적으로 증가하는 시대에 복잡한 네트워크 인프라 관리, 높은 서비스 품질 확보, 고객 경험 최적화 등의 과제에 직면해 있습니다. 5G, IoT, 클라우드 기반 서비스가 빠르게 확산되고 있는 가운데, 기존의 네트워크 관리 솔루션으로는 현대 통신 네트워크의 규모와 복잡성을 감당할 수 없게 되었습니다. CSP 네트워크 분석은 고급 데이터 분석, 인공지능(AI), 머신러닝(ML)을 활용하여 네트워크 성능, 사용자 행동, 서비스 이상에 대한 실시간 인사이트를 제공하는 중요한 솔루션으로 등장했습니다. CSP 네트워크 분석은 사전 예방적 의사결정과 예지보전을 가능하게 함으로써 통신사업자가 네트워크 효율성을 높이고, 다운타임을 줄이며, 전반적인 서비스 안정성을 향상시킬 수 있도록 지원합니다.

네트워크 분석에 대한 수요는 자동화된 네트워크 최적화에 대한 요구가 증가함에 따라 더욱 강화되고 있습니다. CSP는 AI 기반 분석을 사용하여 사용자에게 영향을 미치기 전에 네트워크 문제를 감지하고 수정하는 자가 복구 네트워크에 투자하고 있습니다. 이는 초저지연, 초고속 데이터 통신이 요구되는 5G 네트워크에서 특히 중요하며, 실시간 모니터링과 신속한 대응 메커니즘이 요구됩니다. 또한 통신사업자들이 SDN(Software-Defined Networking), NFV(Network Function Virtualization) 등 클라우드 네이티브 가상화 네트워크로 전환하고 있는 가운데, 네트워크 분석은 하이브리드 네트워크 분석은 하이브리드 네트워크 환경 전반에서 원활한 오케스트레이션, 보안, 성능 관리를 보장하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.

CSP 네트워크 분석을 변화시키는 기술 발전은?

CSP 네트워크 분석의 진화는 더 깊은 인사이트와 스마트한 네트워크 관리를 가능하게 하는 최첨단 기술에 의해 주도되고 있습니다. 가장 중요한 발전 중 하나는 예측 분석에 AI 및 ML 알고리즘을 사용하여 CSP가 네트워크 혼잡을 예측하고 장애를 방지하며 리소스 할당을 최적화할 수 있다는 것입니다. 이러한 지능형 분석 플랫폼은 방대한 양의 네트워크 데이터를 실시간으로 분석하여 기존 모니터링 툴로는 감지할 수 없는 패턴을 식별할 수 있습니다. 또한 AI를 활용한 챗봇과 가상 비서가 네트워크 분석 시스템에 통합되어 문제 해결의 자동화와 문제 해결의 신속성을 실현하고 있습니다.

또 다른 중요한 혁신은 네트워크 분석에 엣지 컴퓨팅을 도입한 것입니다. 엣지 컴퓨팅은 데이터 발생 지점에 더 가까운 곳에서 데이터를 처리함으로써 대기 시간을 줄이고, CSP가 네트워크 이벤트를 분석하고 즉각적으로 대응할 수 있는 능력을 강화합니다. 이는 자율주행차, 스마트 시티, 산업용 IoT 등 실시간 분석이 필수적인 용도에 특히 중요합니다. 또한 블록체인 기술의 통합은 네트워크 이벤트 및 트랜잭션의 변조 방지 로깅을 가능하게 함으로써 CSP 네트워크 분석의 보안을 향상시키고, 더 높은 투명성과 부정 방지 기능을 보장합니다. 5G와 미래 네트워크 기술이 계속 진화하는 가운데, CSP는 물리적 네트워크의 가상 모델인 디지털 트윈 기술을 활용하여 시나리오 시뮬레이션, 최적화 테스트, 프로덕션 환경에서의 변경을 실행하기 전에 네트워크 내결함성을 강화하는 데 점점 더 많은 노력을 기울이고 있습니다.

시장 동향과 규제 변화는 CSP 네트워크 분석에 어떤 영향을 미치고 있는가?

CSP 네트워크 분석 시장은 기술 동향과 진화하는 규제 프레임워크에 의해 형성되고 있습니다. 전 세계에서 5G의 확산이 가속화되면서 통신사업자들은 다계층화, 멀티벤더화되는 복잡한 네트워크 환경을 관리할 수 있는 네트워크 인텔리전스 솔루션을 우선순위에 두고 있습니다. 개방형 RAN(O-RAN)으로의 전환은 CSP가 세분화된 네트워크 구성 요소에 대한 실시간 가시성을 요구하고 있으므로 고급 분석의 필요성을 더욱 강화하고 있습니다. 또한 통신사업자가 다양한 산업군에 맞춤형 가상 네트워크를 제공할 수 있는 네트워크 슬라이싱(Network Slicing)의 등장으로 각 슬라이스의 성능 컴플라이언스를 모니터링하고 보장하기 위한 고급 분석 툴이 요구되고 있습니다.

규제 당국의 압력 또한 CSP가 고급 네트워크 분석을 도입하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 정부 및 통신 규제 당국은 더욱 엄격한 데이터 프라이버시 법규, 사이버 보안 요건, 서비스 품질(QoS) 의무를 강화하고 있으며, 이를 준수하기 위해서는 더욱 강력한 분석 솔루션이 필요합니다. 예를 들어 유럽의 일반 데이터 보호 규정(GDPR(EU 개인정보보호규정))과 미국 캘리포니아주 소비자 개인정보 보호법(CCPA)은 CSP가 사용자의 프라이버시를 침해하지 않으면서 안전하고 익명화된 데이터에 대한 인사이트를 제공하는 분석 솔루션을 도입하도록 촉구하고 있습니다. 또한 주파수 모니터링 규제는 통신사업자에게 무선 주파수의 효율적인 이용을 의무화하고 있으며, AI를 활용한 주파수 분석에 대한 의존도를 더욱 높이고 있습니다. 통신 규제 프레임워크의 디지털 전환이 진행됨에 따라 CSP 네트워크 분석 솔루션에 대한 투자가 더욱 촉진될 것으로 예측됩니다.

CSP 네트워크 분석 시장의 성장 동력은?

CSP 네트워크 분석 시장의 성장은 네트워크의 복잡성 증가, AI를 활용한 분석 도입 증가, 클라우드 네이티브 통신 인프라로의 전환 등 여러 가지 요인에 의해 이루어지고 있습니다. 통신사업자들이 5G 및 광섬유 네트워크를 확장함에 따라 성능 관리, 유지보수 자동화, 대역폭 사용 최적화를 위한 고급 분석 솔루션에 대한 필요성이 증가하고 있습니다. 또한 사물인터넷(IoT) 기기 및 스마트 용도의 도입이 확대됨에 따라 연결된 기기와 데이터 트래픽의 급증에 대응하기 위한 실시간 네트워크 인텔리전스에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

헬스케어, 금융, 자동차 등의 산업에서 미션 크리티컬한 용도의 통신 네트워크 의존도가 높아지고 있으며, 최종 용도의 확대도 중요한 촉진요인으로 작용하고 있습니다. CSP는 애널리틱스 기반 네트워크 슬라이싱을 활용하여 이러한 산업군에 맞춤형 솔루션을 제공하고, 최적의 서비스 수준과 보안 컴플라이언스를 보장합니다. 또한 고객 경험 분석의 부상으로 통신사들은 서비스 문제를 사전에 감지하고, 해지율을 낮추고, 네트워크 제공 제품을 개인화하여 사용자 만족도를 향상시키고 있습니다. CSP 네트워크 분석과 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 및 하이브리드 IT 인프라와의 통합은 통신사업자의 효율적인 사업 전개를 더욱 가능하게 합니다. 통신사업자들이 디지털 전환에 대한 투자를 지속하는 가운데, 차세대 CSP 네트워크 분석 솔루션에 대한 수요는 가속화되어 통신 네트워크 관리의 미래를 재구성할 것으로 예측됩니다.

부문

오퍼링(CSP 네트워크 애널리틱스 소프트웨어, CSP 네트워크 애널리틱스 서비스); 배포(온프레미스 배포, 클라우드 기반 배포)

조사 대상 기업의 예

AI 통합

Global Industry Analysts는 유효한 전문가 컨텐츠와 AI 툴에 의해 시장 정보와 경쟁 정보를 변혁합니다.

Global Industry Analysts는 LLM나 업계 고유 SLM를 조회하는 일반적인 규범에 따르는 대신에, 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 방대한 양 기업, 제품/서비스, 시장 데이터 등, 전 세계 전문가로부터 수집한 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다.

관세 영향 계수

Global Industry Analysts는 본사 소재지, 제조거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기준으로 기업의 경쟁력 변화를 예측했습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 수입원가(COGS) 증가, 수익성 하락, 공급망 재편 등 미시적, 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 CSP Network Analytics Market to Reach US$3.8 Billion by 2030

The global market for CSP Network Analytics estimated at US$1.9 Billion in the year 2024, is expected to reach US$3.8 Billion by 2030, growing at a CAGR of 11.6% over the analysis period 2024-2030. CSP Network Analytics Software, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 13.8% CAGR and reach US$2.3 Billion by the end of the analysis period. Growth in the CSP Network Analytics Services segment is estimated at 8.6% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$529.1 Million While China is Forecast to Grow at 16.1% CAGR

The CSP Network Analytics market in the U.S. is estimated at US$529.1 Million in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$798.7 Million by the year 2030 trailing a CAGR of 16.1% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 8.2% and 10.5% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 9.2% CAGR.

Global CSP Network Analytics Market - Key Trends & Growth Drivers Summarized

Why Is CSP Network Analytics Becoming Essential for Telecom Operators?

Communications Service Providers (CSPs) are facing increasing challenges in managing complex network infrastructures, ensuring high service quality, and optimizing customer experience in an era of exponential data growth. With the rapid adoption of 5G, IoT, and cloud-based services, traditional network management solutions are proving inadequate to handle the sheer scale and complexity of modern telecom networks. CSP network analytics has emerged as a critical solution, leveraging advanced data analytics, artificial intelligence (AI), and machine learning (ML) to provide real-time insights into network performance, user behavior, and service anomalies. By enabling proactive decision-making and predictive maintenance, CSP network analytics allows telecom operators to enhance network efficiency, reduce downtime, and improve overall service reliability.

The demand for network analytics is also driven by the increasing need for automated network optimization. CSPs are investing in self-healing networks that use AI-driven analytics to detect and rectify network issues before they impact users. This is particularly crucial in 5G networks, where ultra-low latency and high data speeds require real-time monitoring and rapid response mechanisms. Moreover, as telecom operators transition to cloud-native and virtualized networks, including Software-Defined Networking (SDN) and Network Function Virtualization (NFV), network analytics is playing a key role in ensuring seamless orchestration, security, and performance management across hybrid network environments.

What Are the Technological Advancements Transforming CSP Network Analytics?

The evolution of CSP network analytics is being driven by cutting-edge technologies that enable deeper insights and smarter network management. One of the most significant advancements is the use of AI and ML algorithms for predictive analytics, allowing CSPs to anticipate network congestion, prevent failures, and optimize resource allocation. These intelligent analytics platforms can analyze vast amounts of network data in real time, identifying patterns that would be impossible to detect with traditional monitoring tools. Furthermore, AI-driven chatbots and virtual assistants are being integrated into network analytics systems to provide automated troubleshooting and faster issue resolution.

Another key innovation is the implementation of edge computing in network analytics. By processing data closer to the source, edge computing reduces latency and enhances the ability of CSPs to analyze and respond to network events instantly. This is particularly critical for applications like autonomous vehicles, smart cities, and industrial IoT, where real-time analytics is essential. Additionally, the integration of blockchain technology is improving security in CSP network analytics by enabling tamper-proof logging of network events and transactions, ensuring greater transparency and fraud prevention. As 5G and future network technologies continue to evolve, CSPs are increasingly leveraging Digital Twin technology-virtual models of physical networks-to simulate scenarios, test optimizations, and enhance network resilience before implementing changes in live environments.

How Are Market Trends and Regulatory Changes Influencing CSP Network Analytics?

The CSP network analytics market is being shaped by both technological trends and evolving regulatory frameworks. As 5G deployment accelerates worldwide, telecom operators are prioritizing network intelligence solutions that can manage the increased complexity of multi-layered, multi-vendor network environments. The shift toward Open RAN (O-RAN) is further intensifying the need for advanced analytics, as CSPs seek real-time visibility across disaggregated network components. Additionally, the rise of network slicing, which enables telecom operators to offer customized virtual networks for different industries, requires sophisticated analytics tools to monitor and ensure performance compliance for each slice.

Regulatory pressures are also playing a significant role in driving CSPs toward adopting advanced network analytics. Governments and telecom regulators are enforcing stricter data privacy laws, cybersecurity requirements, and quality-of-service (QoS) mandates, necessitating more robust analytics solutions to ensure compliance. For example, the General Data Protection Regulation (GDPR) in Europe and the California Consumer Privacy Act (CCPA) in the U.S. are pushing CSPs to implement analytics solutions that provide secure, anonymized data insights without violating user privacy. Additionally, spectrum monitoring regulations require telecom operators to ensure efficient use of radio frequencies, further increasing the reliance on AI-powered spectrum analytics. The ongoing digital transformation of telecom regulatory frameworks is expected to further drive investments in CSP network analytics solutions.

What Is Driving the Growth of the CSP Network Analytics Market?

The growth in the CSP network analytics market is driven by several factors, including increasing network complexity, rising adoption of AI-powered analytics, and the shift toward cloud-native telecom infrastructures. As telecom operators expand their 5G and fiber-optic networks, the need for advanced analytics solutions to manage performance, automate maintenance, and optimize bandwidth utilization is becoming more critical. The growing adoption of Internet of Things (IoT) devices and smart applications is also driving demand for real-time network intelligence to handle the surge in connected devices and data traffic.

End-use expansion is another key driver, with industries such as healthcare, finance, and automotive increasingly relying on telecom networks for mission-critical applications. CSPs are leveraging analytics-driven network slicing to offer customized solutions for these industries, ensuring optimal service levels and security compliance. Additionally, the rise of customer experience analytics is helping telecom operators improve user satisfaction by proactively detecting service issues, reducing churn rates, and personalizing network offerings. The integration of CSP network analytics with cloud computing platforms and hybrid IT infrastructures is further enabling telecom operators to scale operations efficiently. As telecom companies continue investing in digital transformation initiatives, the demand for next-generation CSP network analytics solutions is expected to accelerate, reshaping the future of telecom network management.

SCOPE OF STUDY:

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

Segments:

Offering (CSP Network Analytics Software, CSP Network Analytics Services); Deployment (On-Premises Deployment, Cloud-based Deployment)

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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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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