[시장보고서]교통 분석 시장 규모, 점유율, 동향 분석 보고서 : 유형별, 전개별, 용도별, 지역별, 부문별 예측(2023-2030년)

교통 분석 시장 규모, 점유율, 동향 분석 보고서 : 유형별, 전개별, 용도별, 지역별, 부문별 예측(2023-2030년)

Transportation Analytics Market Size, Share & Trends Analysis Report By Type (Descriptive, Predictive, Prescriptive), By Deployment (On-premise, Cloud, Hybrid), By Application, By Region, And Segment Forecasts, 2023 - 2030

상품코드 : 1405001

리서치사 : Grand View Research, Inc.

발행일 : 2023년 11월

페이지 정보 : 영문 109 Pages

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한글목차

교통 분석 시장 동향 및 성장

Grand View Research, Inc.의 최신 연구에 따르면, 교통 분석 세계 시장 규모는 2023년부터 2030년까지 21.6%의 CAGR로 2030년까지 430억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 전 세계 교통 부문의 정부 지출 증가와 도시화에 대한 스마트 시티의 성장이 시장 성장을 촉진하는 주요 원동력이 되고 있습니다. 또한, 빅데이터의 소비자화, 인공지능 및 머신러닝을 통한 분석 기술의 발전은 운송 산업에서 분석의 유용성을 높일 것입니다. 이 외에도 분석 스타트업의 인수, 합병 및 제휴, 주요 산업 기업의 분석 기술 강화를 위한 R&D 투자도 시장 성장을 촉진할 것으로 보입니다.

체코 교통연구센터가 발표한 보고서에 따르면, 2018년 전 세계에는 약 5억 대의 감시카메라가 있으며, 1주일에 150억 기가바이트의 데이터를 생성하고 있습니다. 이 숫자는 2년마다 두 배로 증가하며, 이 데이터는 대중교통 상황을 개선하고 합리화하기 위해 저장되고 분석될 것입니다. 데이터 수집과 그 분석의 가능성은 전 세계적으로 지능형 교통 시스템의 적용이 확대됨에 따라 활용될 것으로 보입니다. 또한, 차량 내 센싱 플랫폼이나 도시 센싱 플랫폼과 같은 센싱 플랫폼에서 수집된 데이터는 접근성, 이동성, 경제 발전, 환경 지속가능성 등 지능형 교통 시스템(ITS)의 주요 목적을 달성하는 데 도움이 될 것입니다. 이러한 모든 선행 요인들은 예측 기간 동안 시장 성장을 촉진할 것으로 보입니다.

자동차 업계의 추산에 따르면, 2015년 전 세계적으로 약 13억 대의 자동차가 도로를 달리고 있으며, 신흥 경제국의 경제 성장에 따라 2040년까지 그 수가 20억 대 이상으로 증가할 것으로 예상됩니다. 새로운 도로와 우회도로를 개발해도 전 세계 도시 지역에서 계속 늘어나는 교통량을 감당할 수 없습니다. 하지만 새로운 교통 분석 솔루션과 인공지능(AI)의 도움을 받는 통신 기술을 결합하면 대량의 교통 데이터를 실시간으로 분석하여 늘어나는 차량에 대응할 수 있습니다. 이러한 교통 및 통신 분야 전반의 신흥국 시장 개척은 예측 기간 동안 교통 분석 솔루션 시장의 성장을 촉진할 것으로 보입니다.

교통 분석 시장 보고서 하이라이트

예측 기간 동안 처방형 교통 분석은 급성장할 것으로 예상되며, AI, ML과 같은 첨단 기술의 출현과 IoT의 등장으로 이 분야의 성장을 촉진할 것으로 보입니다. 주요 벤더 중 Oracle의 분석 클라우드 플랫폼은 플랫폼 내에서 예측 분석 소프트웨어를 제공하여 개발자가 다양한 데이터 유형을 마이닝하고, 데이터 이동을 파괴하고, 실용적인 인사이트를 제공하는 데 도움이 됩니다.
클라우드 배포는 2022년 분석 배포에 가장 선호되는 방법이며 향후 8년 동안 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다. 클라우드 컴퓨팅 기술과 SaaS, PaaS, IaaS와 같은 서비스의 성장이 이 부문의 성장을 촉진할 것으로 보입니다.
계획 및 유지보수 관리 애플리케이션은 예측 기간 동안 가장 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다. 다운타임 감소, 자산 이상 모니터링, 비용 효율적인 유지보수 및 수리, 분석을 통한 동향 및 이벤트 예측 등이 이 부문의 성장을 촉진하는 주요 요인입니다.
아시아태평양은 일본, 중국, 한국, 호주, 대만 등의 국가들이 추진하고 있는 스마트 교통 및 교통 관리 노력으로 인해 2023년부터 2030년까지 가장 높은 CAGR로 확대될 것으로 예상됩니다. 예를 들어, 중국의 현대 종합 교통 시스템 5개년 계획에는 스마트 도시 교통 결제, 통합 모바일 결제 솔루션, 모바일 앱, 공유 모빌리티, 교통 빅데이터 활용 등이 포함됩니다.

교통 분석 시장 : 주요 포인트
교통 분석 시장 : 유형 동향과 시장 점유율 분석, 2022년 및 2030년
기술적
- 기술적 시장 추정과 예측, 2017-2030년
예측적
- 예측적 시장 추정과 예측, 2017-2030년
규범적
- 규범적 시장 추정과 예측, 2017-2030년

제5장 교통 분석 시장 : 도입 추정·동향 분석

교통 분석 시장 : 주요 포인트
교통 분석 시장 : 도입 동향과 시장 점유율 분석, 2022년 및 2030년
클라우드
- 클라우드 시장 추정과 예측, 2017-2030년
온프레미스
- 온프레미스 시장 추정과 예측, 2017-2030년
하이브리드
- 하이브리드 시장 추정과 예측, 2017-2030년

제6장 교통 분석 시장 : 용도 추정·동향 분석

교통 분석 시장 : 주요 포인트
교통 분석 시장 : 용도 동향과 시장 점유율 분석, 2022년과 2030년
교통 관리
- 교통 관리 시장 추정과 예측, 2017-2030년
물류 관리
- 물류 관리 시장 추정과 예측, 2017-2030년
계획·유지보수
- 계획·유지보수 시장 추정과 예측, 2017-2030년
기타
- 기타 시장 추정과 예측, 2017-2030년

제7장 교통 분석 시장 : 지역 추정·동향 분석

지역별 전망
지역별 교통 분석 시장 : 주요 포인트
북미
- 시장 추정과 예측, 2017-2030년
- 미국
- 캐나다
유럽
- 영국
- 독일
- 프랑스
아시아태평양
- 일본
- 중국
- 인도
- 호주
- 한국
라틴아메리카
- 브라질
- 멕시코
중동 및 아프리카
- 남아프리카공화국
- 사우디아라비아
- 아랍에미리트

제8장 경쟁 상황

주요 시장 진출 기업에 의한 최근의 동향과 영향 분석
시장 진출 기업 분류
- IBM Corporation
- Sisense Ltd.
- Oracle
- Cubic Corporation
- INRIX
- Cellint
- Alteryx
- Hitachi, Ltd.
- SmartDrive Systems, Inc.
- Omnitracs

ksm

영문 목차

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Transportation Analytics Market Trends & Growth

The global transportation analytics market size is expected to reach USD 43.0 billion by 2030, registering at a CAGR of 21.6% from 2023 to 2030, according to a new study conducted by Grand View Research, Inc. Increasing expenditure of governments in transportation sector across the world and the growth of smart cities vis-a-vis urbanization are the major driving forces fostering the market growth. Moreover, consumerization of big data, advancements in analytics technology owing to artificial intelligence and machine learning will aid the utility of analytics in the transportation industry. Besides, acquisition of analytics startups, mergers and collaboration, and research and development investment in technology enhancement of analytics by major industry players will boost the market growth.

As per the published report by Transport Research Centre of Czech Republic, in 2018 there are around 500 million surveillance cameras across the world, generating 15 billion gigabytes of data per week. This number will double every two years, which will be stored and analyzed for improving and streamlining the public transport situation. The potential of data collection and its analysis will also be harnessed through growing application of intelligent transport systems across the world. Moreover, the data collected from the sensing platforms such as intra vehicular and urban sensing platform will help in achieving the primary aim of Intelligent Transport Systems (ITS) such as access and mobility, economic development, and environmental sustainability. All the precedent factors will help boost the market growth over the forecast period.

As per automobile industry estimates, in 2015 there were around 1.3 billion vehicles plying on the road worldwide and with growing economy in developing regions, the number is expected to rise over 2 billion by 2040. The development of new roads and bypasses will not suffice the ever increasing traffic level loads in urban areas across the globe. However, with the combination of new transport analytics solutions and communications technology with the aid of Artificial Intelligence (AI), large amount of traffic data can be analyzed in real time to cope the growing number of vehicles. Such developments across the transportation and communication sector will propel growth of the market for transportation analytics solutions over the forecast period.

Transportation Analytics Market Report Highlights:

The prescriptive type of transportation analytics is likely to grow at rapid rate over the forecast period. Emergence of advanced technologies such as AI and ML, and advent of IoT is likely to boost the segment growth. Among major vendors, Oracle's Analytics cloud platform offers predictive analytics software within the platform, which helps developers to mine various data types, destroy the movement of data, and deliver actionable insights
The cloud deployment was the most preferred way for deployment of the analytics in 2022 and is anticipated to grow rapidly over the next eight years. Growth in cloud computing technology and its services such as SaaS, PaaS, and IaaS will foster the segment growth
The planning and maintenance management application is anticipated to be the fastest growing segment over the forecast period. Reduction in downtime, monitoring assets for anomalies, cost effective servicing and repairs, trends and forecasting events through analytics are some of the major factors that are likely to drive the segment growth
Asia Pacific is expected to expand at the highest CAGR from 2023 to 2030 owing to smart transportation and traffic management initiativesundertaken by countries such asJapan, China, South Korea, Australia, and Taiwan. For instance, China's 5 year plan for modern comprehensive transportation system will include SMART urban transportation management, integrated mobile payment solutions, mobile apps, shared mobility, and the use of big data in transport

Chapter 1. Methodology and Scope

1.1. Market Segmentation & Scope
- 1.1.1. Type
- 1.1.2. Deployment
- 1.1.3. Application
- 1.1.4. Regional scope
- 1.1.5. Estimates and forecast timeline
1.2. Research Methodology
1.3. Information Procurement
- 1.3.1. Purchased database
- 1.3.2. GVR's internal database
- 1.3.3. Secondary route of administrations
- 1.3.4. Primary research
- 1.3.5. Details of primary research
1.4. Information or Data Analysis
1.5. Market Formulation & Validation
1.6. Model Details
1.7. List of Secondary Sources
1.8. List of Primary Sources
1.9. Objectives

Chapter 2. Executive Summary

2.1. Market Outlook
2.2. Segment Outlook
- 2.2.1. Type
- 2.2.2. Deployment
- 2.2.3. Application
- 2.2.4. Regional outlook
2.3. Competitive Insights

Chapter 3. Transportation Analytics Market Variables, Trends & Scope

3.1. Market Lineage Outlook
- 3.1.1. Parent market outlook
- 3.1.2. Related/ancillary market outlook
3.2. Penetration & Growth Prospect Mapping
3.3. Market Dynamics
- 3.3.1. Market driver analysis
- 3.3.2. Market restraint analysis
3.4. Transportation Analytics Market Analysis Tools
- 3.4.1. Industry analysis - Porter's Five Forces
  - 3.4.1.1. Supplier power
  - 3.4.1.2. Buyer power
  - 3.4.1.3. Substitution threat
  - 3.4.1.4. Threat of new entrant
  - 3.4.1.5. Competitive rivalry
- 3.4.2. PESTEL analysis
  - 3.4.2.1. Political landscape
  - 3.4.2.2. Technological landscape
  - 3.4.2.3. Economic landscape

Chapter 4. Transportation Analytics Market: Type Estimates & Trend Analysis

4.1. Transportation Analytics Market: Key Takeaways
4.2. Transportation Analytics Market: Type Movement & Market Share Analysis, 2022 & 2030
4.3. Descriptive
- 4.3.1. Descriptive market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
4.4. Predictive
- 4.4.1. Predictive market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
4.5. Prescriptive
- 4.5.1. Prescriptive market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)

Chapter 5. Transportation Analytics Market: Deployment Estimates & Trend Analysis

5.1. Transportation Analytics Market: Key Takeaways
5.2. Transportation Analytics Market: Deployment Movement & Market Share Analysis, 2022 & 2030
5.3. Cloud
- 5.3.1. Cloud market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
5.4. On-premise
- 5.4.1. On-premise market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
5.5. Hybrid
- 5.5.1. Hybrid market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)

Chapter 6. Transportation Analytics Market: Application Estimates & Trend Analysis

6.1. Transportation Analytics Market: Key Takeaways
6.2. Transportation Analytics Market: Application Movement & Market Share Analysis, 2022 & 2030
6.3. Traffic management
- 6.3.1. Traffic management market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
6.4. Logistics management
- 6.4.1. Logistics management market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
6.5. Planning & maintenance
- 6.5.1. Planning & maintenance market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
6.6. Others
- 6.6.1. Others market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)

Chapter 7. Transportation Analytics Market: Regional Estimates & Trend Analysis

7.1. Regional Outlook
7.2. Transportation Analytics Market by Region: Key Takeaways
7.3. North America
- 7.3.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (Revenue, USD Million)
- 7.3.2. U.S.
  - 7.3.2.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (Revenue, USD Million)
- 7.3.3. Canada
  - 7.3.3.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (Revenue, USD Million)
7.4. Europe
- 7.4.1. UK
  - 7.4.1.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (Revenue, USD Million)
- 7.4.2. Germany
  - 7.4.2.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (Revenue, USD Million)
- 7.4.3. France
  - 7.4.3.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (Revenue, USD Million)
7.5. Asia Pacific
- 7.5.1. Japan
  - 7.5.1.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (Revenue, USD Million)
- 7.5.2. China
  - 7.5.2.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (Revenue, USD Million)
- 7.5.3. India
  - 7.5.3.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (Revenue, USD Million)
- 7.5.4. Australia
  - 7.5.4.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (Revenue, USD Million)
- 7.5.5. South Korea
  - 7.5.5.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (Revenue, USD Million)
7.6. Latin America
- 7.6.1. Brazil
  - 7.6.1.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (Revenue, USD Million)
- 7.6.2. Mexico
  - 7.6.2.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (Revenue, USD Million)
7.7. MEA
- 7.7.1. South Africa
  - 7.7.1.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (Revenue, USD Million)
- 7.7.2. Saudi Arabia
  - 7.7.2.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (Revenue, USD Million)
- 7.7.3. UAE
  - 7.7.3.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (Revenue, USD Million)

Chapter 8. Competitive Landscape

8.1. Recent Developments & Impact Analysis, By Key Market Participants
8.2. Market Participant Categorization
- 8.2.1. IBM Corporation
  - 8.2.1.1. Company overview
  - 8.2.1.2. Financial performance
  - 8.2.1.3. Product benchmarking
  - 8.2.1.4. Strategic initiatives
- 8.2.2. Sisense Ltd.
  - 8.2.2.1. Company overview
  - 8.2.2.2. Financial performance
  - 8.2.2.3. Product benchmarking
  - 8.2.2.4. Strategic initiatives
- 8.2.3. Oracle
  - 8.2.3.1. Company overview
  - 8.2.3.2. Financial performance
  - 8.2.3.3. Product benchmarking
  - 8.2.3.4. Strategic initiatives
- 8.2.4. Cubic Corporation
  - 8.2.4.1. Company overview
  - 8.2.4.2. Financial performance
  - 8.2.4.3. Product benchmarking
  - 8.2.4.4. Strategic initiatives
- 8.2.5. INRIX
  - 8.2.5.1. Company overview
  - 8.2.5.2. Financial performance
  - 8.2.5.3. Product benchmarking
  - 8.2.5.4. Strategic initiatives
- 8.2.6. Cellint
  - 8.2.6.1. Company overview
  - 8.2.6.2. Financial performance
  - 8.2.6.3. Product benchmarking
  - 8.2.6.4. Strategic initiatives
  - 8.2.6.5.
- 8.2.7. Alteryx
  - 8.2.7.1. Company overview
  - 8.2.7.2. Financial performance
  - 8.2.7.3. Product benchmarking
  - 8.2.7.4. Strategic initiatives
- 8.2.8. Hitachi, Ltd.
  - 8.2.8.1. Company overview
  - 8.2.8.2. Financial performance
  - 8.2.8.3. Product benchmarking
  - 8.2.8.4. Strategic initiatives
- 8.2.9. SmartDrive Systems, Inc.
  - 8.2.9.1. Company overview
  - 8.2.9.2. Financial performance
  - 8.2.9.3. Product benchmarking
  - 8.2.9.4. Strategic initiatives
- 8.2.10. Omnitracs
  - 8.2.10.1. Company overview
  - 8.2.10.2. Financial performance
  - 8.2.10.3. Product benchmarking
  - 8.2.10.4. Strategic initiatives