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세계의 인지 분석 시장
Cognitive Analytics
상품코드 : 1874608
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 11월
페이지 정보 : 영문 181 Pages
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한글목차

세계의 인지 분석 시장은 2030년까지 408억 달러에 달할 전망

2024년에 58억 달러로 추정되는 세계의 인지 분석 시장은 2024-2030년의 분석 기간에 CAGR 38.3%로 성장하며, 2030년까지 408억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 리포트에서 분석 대상 부문의 하나인 툴 컴포넌트는 34.5%의 CAGR을 기록하며, 분석 기간 종료까지 229억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 서비스 컴포넌트 부문의 성장률은 분석 기간에 44.5%의 CAGR로 추정되고 있습니다.

미국 시장은 16억 달러로 추정되는 한편, 중국은 36.4%의 CAGR로 성장할 것으로 예측됩니다.

미국의 인지 분석 시장은 2024년에 16억 달러로 추정되고 있습니다. 세계 2위의 경제대국인 중국은 2024-2030년의 분석 기간에 CAGR 36.4%로 추이하며, 2030년까지 60억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측됩니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장 분석으로는 일본과 캐나다를 들 수 있으며, 각각 분석 기간 중 33.9%, 32.9%의 CAGR로 성장할 것으로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 약 26.4%의 CAGR로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 인지 분석 시장 - 주요 시장 동향과 촉진요인의 개요

인지분석이란 무엇이며, 그 원리는 무엇인가?

인지분석은 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 자연 언어처리(NLP) 등의 첨단 기술을 활용하여 방대한 데이터를 분석하여 인간의 사고 과정을 모방한 인사이트를 제공하는 기법을 말합니다. 주로 서술적이고 과거 데이터에 초점을 맞춘 기존 분석과 달리, 인지 분석은 인간의 인지 기능을 시뮬레이션하는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 시스템은 추론하고, 맥락을 이해하고, 복잡한 패턴과 행동을 기반으로 정보에 입각한 의사결정을 내릴 수 있게 됩니다. 인지 분석의 핵심은 텍스트, 이미지, 영상, 동영상, 음성 등 비정형 데이터를 처리하는 능력에 있습니다. 이러한 데이터는 오늘날 전 세계에서 사용 가능한 데이터의 상당 부분을 차지합니다. 이를 구조화된 데이터와 결합하면 인지 분석 시스템은 보다 종합적인 인사이트를 제공할 수 있습니다. 이러한 시스템은 인간의 두뇌와 마찬가지로 새로운 정보에 적응하여 정확도와 관련성을 향상시키면서 시간이 지남에 따라 학습할 수 있도록 설계되어 있습니다. 이러한 동적 능력은 다양한 데이터세트의 분석과 새로운 동향 및 이상 징후에 대한 실시간 인식에 기반한 의사결정이 요구되는 금융, 의료, 마케팅 등의 산업에서 특히 가치가 있습니다.

다양한 산업 분야에서의 인지 분석 적용 사례

인지 분석은 이미 여러 산업에 깊은 영향을 미치고 있으며, 조직의 의사결정과 전략적 계획 수립 방식에 혁명을 일으키고 있습니다. 의료 분야에서는 방대한 환자 데이터, 조사, 의료 기록을 분석하여 환자의 예후 예측, 치료 계획의 개별화, 복잡한 병의 진단 지원까지 활용되고 있습니다. AI 기반 인지 시스템은 인간에게는 쉽게 드러나지 않는 패턴과 상관관계를 파악하여 의사가 보다 정확한 진단을 내릴 수 있도록 돕습니다. 금융 분야에서는 부정행위 감지, 신용 리스크 평가, 투자 전략 최적화에 활용되고 있습니다. 은행 및 금융기관은 고객 행동, 거래 내역, 시장 동향을 분석하여 실시간으로 부정행위를 방지하고 예측 모델링에 기반한 개인화된 금융상품을 제공할 수 있습니다. 마케팅 분야에서는 소비자 선호도, 소셜미디어 동향, 구매 행동 등을 분석하여 고도로 개인화된 마케팅 캠페인을 구축함으로써 고객 참여를 혁신하고 있습니다. 자연 언어 처리(NLP) 및 기타 인지적 툴을 통해 고객의 감정을 이해함으로써 기업은 맞춤형 커뮤니케이션을 통해 타겟 고객층에 보다 효과적으로 다가갈 수 있습니다. 또한 제조 및 공급망 분야에서도 업무 최적화를 위해 인지 분석이 적용되고 있습니다. 기계의 예지보전부터 물류 및 공급업체 성능 분석에 이르기까지 인지 시스템은 제조업체가 효율성을 높이고, 다운타임을 줄이며, 잠재적인 문제가 심각해지기 전에 신속하게 대응할 수 있도록 돕습니다.

인지 분석의 미래를 만들어갈 혁신은 무엇인가?

인지 분석은 빠르게 진화하고 있으며, AI와 머신러닝의 혁신이 그 미래 가능성을 주도하고 있습니다. 가장 중요한 발전 중 하나는 머신러닝의 한 분야인 딥러닝의 통합입니다. 딥러닝은 신경망을 사용하여 여러 추상화 수준에서 데이터를 분석합니다. 이를 통해 인지 시스템은 이미지, 음성 기록 등 비정형 데이터를 전례 없는 정확도로 처리하고 해석할 수 있게 되었습니다. 이러한 혁신은 특히 의료 분야에서 큰 영향을 미치고 있습니다. 의료영상 진단과 음성 인식 기술이 질병 진단과 수술지원에 있으며, 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 기술로 발전하고 있습니다. 또한 자연 언어 처리의 발전으로 인지 분석 시스템은 인간의 언어를 더 깊이 이해하고 생성할 수 있게 되어 인간과 기계가 더 직관적으로 대화할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 고객 서비스부터 복잡한 다단계 작업을 처리할 수 있는 개인비서까지 모든 분야를 지원하는 음성 인식 시스템의 가능성이 확대되고 있습니다. 클라우드 컴퓨팅도 인지 분석의 확장에 중요한 역할을 하고 있습니다. 클라우드 기반 인지 시스템은 방대한 데이터세트를 실시간으로 저장하고 처리할 수 있는 능력으로 빠르게 확장할 수 있고, 온디맨드(on-demand) 방식으로 인사이트를 제공할 수 있으므로 모든 규모의 기업이 이 기술을 쉽게 활용할 수 있게 되었습니다. 또 다른 중요한 혁신은 예측 모델링과 의사결정, 특히 실시간 환경에서 인지 분석의 활용 확대입니다. 예를 들어 금융 시장에서는 인지 시스템이 실시간으로 시장 데이터를 처리하고, 주가 추세를 예측하고, 실시간 데이터에 기반한 투자 제안을 함으로써 보다 신속하고 정보에 입각한 의사결정을 가능하게 합니다. 또한 사물인터넷(IoT) 및 블록체인과 같은 다른 신기술과의 통합은 조직이 상호 연결된 장치의 데이터를 관리하고 분석하며 거래를 보호하는 방식을 변화시키고 있습니다.

인지 분석 시장의 성장을 이끄는 요인은 무엇인가?

인지 분석 시장의 성장은 AI 및 머신러닝 기술의 발전, 빅데이터의 폭발적인 증가, 개인화된 실시간 인사이트에 대한 수요 증가 등 여러 요인에 의해 촉진되고 있습니다. 주요 촉진요인 중 하나는 산업을 불문하고 매일 생성되는 비정형 데이터의 양이 증가하고 있다는 점입니다. 소셜미디어, 이메일, IoT 기기, 멀티미디어 컨텐츠 등의 데이터는 기존 분석 툴로는 효과적인 처리 및 분석이 어렵습니다. 비정형 데이터를 다룰 수 있는 인지 분석은 이러한 풍부한 정보를 경쟁 우위로 전환하고자 하는 기업에게 중요한 솔루션이 되고 있습니다. 또한 클라우드 컴퓨팅의 부상과 컴퓨팅 성능의 향상으로 기업이 인지 분석 솔루션을 보다 쉽고 비용 효율적으로 도입할 수 있게 되었습니다. 클라우드 플랫폼은 대규모 데이터세트를 저장하고 처리할 수 있으며, 대규모의 선행 인프라 투자 없이도 업무에 인지 시스템을 통합하는 데 필요한 유연성을 제공합니다. 또 다른 주요 성장 요인은 소매, 의료, 금융 서비스 등의 분야에서 개인화된 고객 경험에 대한 관심이 높아지고 있다는 점입니다. 소비자들은 이제 브랜드가 자신의 취향을 이해하고 개별적으로 최적화된 경험을 제공해주기를 기대합니다. 인지 분석을 통해 기업은 고객 데이터를 보다 심층적으로 분석하여 개인화된 추천, 타겟팅된 마케팅, 맞춤형 서비스를 제공함으로써 고객 만족도와 충성도를 향상시킬 수 있습니다. 또한 제조업, 운송업, 스마트 시티 등의 산업에서 IoT 디바이스의 보급 확대도 인지 분석에 대한 수요를 촉진하고 있습니다. 이러한 장치는 실시간 데이터를 지속적으로 생성하고, 인지 시스템은 이 데이터를 처리하여 업무 최적화, 예지보전 개선, 의사결정 프로세스 강화를 실현합니다. 마지막으로 규제 준수와 리스크 관리에 대한 관심이 높아지면서 기업은 리스크를 보다 효과적으로 관리하고 복잡한 규제 준수를 보장하기 위해 인지 분석을 도입하고 있습니다. 기업이 데이터베이스 의사결정과 업무 효율화를 최우선 과제로 삼고 있는 가운데, 인지 분석 시장은 향후 수년간 지속적인 성장이 예상됩니다.

부문 :

컴포넌트(툴, 서비스), 도입 형태(온프레미스, 클라우드), 최종 사용(IT·통신, 제조, 항공우주·방위, BFSI, 소매·소비재, 기타 최종 사용)

조사 대상 기업의 예

AI INTEGRATIONS

검증된 전문가 컨텐츠와 AI 툴을 통해 시장 및 경쟁 정보 분석을 혁신하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 일반적인 LLM이나 산업 전문 SLM에 대한 쿼리 방식을 대신하여 전 세계 도메인 전문가들이 엄선한 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다. 여기에는 비디오 전사, 블로그, 검색엔진 조사, 그리고 방대한 양의 기업, 제품/서비스, 시장 데이터가 포함됩니다.

관세 영향 계수

이번 보고서에는 Global Industry Analysts가 예측한 본사 소재지, 생산기지, 수출입(완제품 및 OEM)에 따른 기업의 경쟁력 변화에 따라 지역 시장에 미치는 관세의 영향을 반영했습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 현실은 수입원가(COGS) 증가, 수익성 감소, 공급망 재편 등 미시적 및 거시적 시장 역학을 통해 경쟁사들에게 영향을 미칠 것입니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 개요

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSA
영문 목차

영문목차

Global Cognitive Analytics Market to Reach US$40.8 Billion by 2030

The global market for Cognitive Analytics estimated at US$5.8 Billion in the year 2024, is expected to reach US$40.8 Billion by 2030, growing at a CAGR of 38.3% over the analysis period 2024-2030. Tools Component, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 34.5% CAGR and reach US$22.9 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Services Component segment is estimated at 44.5% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$1.6 Billion While China is Forecast to Grow at 36.4% CAGR

The Cognitive Analytics market in the U.S. is estimated at US$1.6 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$6.0 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 36.4% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 33.9% and 32.9% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 26.4% CAGR.

Global Cognitive Analytics Market - Key Trends and Drivers Summarized

What Is Cognitive Analytics and How Does It Work?

Cognitive analytics refers to the use of advanced technologies, such as artificial intelligence (AI), machine learning (ML), and natural language processing (NLP), to analyze vast amounts of data and provide insights that mimic human thought processes. Unlike traditional analytics, which is primarily descriptive and focused on historical data, cognitive analytics aims to simulate human cognition, allowing systems to reason, understand context, and make informed decisions based on complex patterns and behaviors. The core of cognitive analytics lies in its ability to process unstructured data-such as text, images, video, and voice-which makes up a significant portion of the data available in the world today. By combining this with structured data, cognitive analytics systems can deliver more comprehensive insights. These systems are designed to learn over time, improving their accuracy and relevance by adapting to new information, much like a human brain would. This dynamic capability is particularly valuable in industries like finance, healthcare, and marketing, where decision-making relies on analyzing diverse data sets and recognizing emerging trends or anomalies in real time.

How Are Cognitive Analytics Being Applied in Various Industries?

Cognitive analytics is already having a profound impact across multiple industries, revolutionizing the way organizations approach decision-making and strategic planning. In healthcare, cognitive analytics is being used to predict patient outcomes, personalize treatment plans, and even assist in diagnosing complex medical conditions by analyzing vast amounts of patient data, research, and medical records. AI-driven cognitive systems can help physicians make more accurate diagnoses by identifying patterns and correlations that may not be immediately evident to humans. In finance, cognitive analytics is used to detect fraud, assess credit risk, and optimize investment strategies. Banks and financial institutions can analyze customer behaviors, transaction histories, and market trends to prevent fraudulent activity in real time or offer personalized financial products based on predictive modeling. In marketing, cognitive analytics is transforming customer engagement by analyzing consumer preferences, social media trends, and purchasing behaviors to create highly personalized marketing campaigns. By understanding customer sentiment through NLP and other cognitive tools, businesses can tailor their communication to resonate more effectively with different segments of their audience. Furthermore, cognitive analytics is also being applied in the manufacturing and supply chain sectors to optimize operations. From predictive maintenance of machinery to analyzing logistics and supplier performance, cognitive systems help manufacturers improve efficiency, reduce downtime, and respond to potential issues before they escalate.

What Innovations Are Shaping the Future of Cognitive Analytics?

Cognitive analytics continues to evolve rapidly, with innovations in AI and machine learning driving its future capabilities. One of the most significant advancements is the integration of deep learning, a subset of machine learning that uses neural networks to analyze data at multiple layers of abstraction. Deep learning enables cognitive systems to process and interpret unstructured data, such as images and voice recordings, with unprecedented accuracy. This innovation is particularly impactful in fields like healthcare, where medical imaging and voice recognition technologies are becoming more accurate and reliable in diagnosing diseases or assisting in surgeries. Additionally, advancements in natural language processing are allowing cognitive analytics systems to better understand and generate human language, leading to more intuitive interactions between humans and machines. This opens up possibilities for voice-activated cognitive systems that can assist with everything from customer service to personal assistants that can handle more complex, multi-step tasks. Cloud computing is also playing a crucial role in the expansion of cognitive analytics. With the ability to store and process massive datasets in real-time, cloud-based cognitive systems can scale quickly and provide insights on demand, making this technology more accessible to businesses of all sizes. Another key innovation is the growing use of cognitive analytics in predictive modeling and decision-making, particularly in real-time environments. For instance, in financial markets, cognitive systems can process market data in real time, predict stock trends, and make investment recommendations based on live data, enabling quicker and more informed decisions. The integration of cognitive analytics with other emerging technologies, such as the Internet of Things (IoT) and blockchain, is also transforming how organizations manage and analyze data from interconnected devices and secure transactions.

What Factors Are Driving Growth in the Cognitive Analytics Market?

The growth in the cognitive analytics market is driven by several factors, including advancements in AI and machine learning technologies, the explosion of big data, and increasing demand for personalized and real-time insights. One of the primary drivers is the growing volume of unstructured data being generated daily across industries. With data coming from sources like social media, emails, IoT devices, and multimedia content, traditional analytics tools struggle to process and analyze this information effectively. Cognitive analytics, with its ability to handle unstructured data, has become a critical solution for businesses looking to leverage this wealth of information for competitive advantage. Additionally, the rise of cloud computing and increased computational power has made it easier and more cost-effective for companies to implement cognitive analytics solutions. Cloud platforms enable businesses to store and process large datasets at scale, providing the flexibility needed to integrate cognitive systems into their operations without massive upfront infrastructure investments. Another key growth driver is the increasing focus on personalized customer experiences across sectors like retail, healthcare, and financial services. Consumers now expect brands to understand their preferences and provide tailored experiences. Cognitive analytics allows companies to analyze customer data more deeply, offering personalized recommendations, targeted marketing, and customized services that improve customer satisfaction and loyalty. Moreover, the growing adoption of IoT devices in industries such as manufacturing, transportation, and smart cities has also fueled the demand for cognitive analytics. These devices generate a continuous stream of real-time data, and cognitive systems can process this data to optimize operations, improve predictive maintenance, and enhance decision-making processes. Finally, the increasing emphasis on regulatory compliance and risk management has led businesses to adopt cognitive analytics to manage risks more effectively and ensure adherence to complex regulations. As businesses continue to prioritize data-driven decision-making and operational efficiency, the cognitive analytics market is poised for sustained growth in the coming years.

SCOPE OF STUDY:

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

Segments:

Component (Tools, Services); Deployment (On-Premise, Cloud); End-Use (IT & Telecom, Manufacturing, Aerospace & Defense, BFSI, Retail & Consumer Goods, Other End-Uses)

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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