농업 분석 시장 규모는 2024년 15억 4,000만 달러로 평가되었고, 2025년 17억 4,000만 달러에서 2033년까지 47억 달러로 성장할 전망입니다. 예측 기간(2026-2033년)의 CAGR은 13.2%를 나타낼 것으로 예상됩니다.
농업 분야에서는 작물과 가축의 관리를 포함한 농업 프로세스의 관리와 자동화를 강화하기 위해 빅데이터, 인공지능, 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷(IoT) 등의 선진기술의 활용이 점차 진행되고 있습니다. 이 변화는 급속한 인구 증가로 인한 세계 식량 수요 증가에 대한 대응이 주요 요인입니다. 도시화, 물 부족, 기후 변화로 인해 경작할 수 있는 토지가 줄어들면서 이러한 과제를 해결하기 위해 도시농업과 수직농업 등 혁신적인 솔루션에 대한 주목이 높아지고 있습니다. 농업 분석 솔루션은 토지 이용 최적화, 토양 상태, 농장 계획, 육종 및 관개에 대한 중요한 지식을 제공하기 때문에 높은 수요가 있습니다. 이것은 손실을 줄이고 고품질의 작물 생산을 지원합니다.
농업 분석 시장 성장 촉진요인
농업 분야에서의 AI 도입은 주로 정밀한 농장 데이터 취득에 수반하는 고액의 비용이 과제가 되고 있습니다. 데이터 수집을 위한 AI 기술 도입은 일반적으로 고급 농업 장비, 숙련된 인력 및 전문 교육에 대한 엄청난 초기 투자가 필요하기 때문에 농가의 도입 의욕은 낮은 경향이 있습니다. 가변율 시비 기술을 효과적으로 활용하려면 GPS 시스템, 드론, 지리 정보 시스템(GIS)에 대한 많은 투자가 필수적입니다. 또한 비용은 장비에만 국한되지 않으며 정확한 지리 정보를 얻기 위한 고가의 데이터 수집 방법과 적절한 데이터 관리에 필요한 교육도 포함됩니다. GPS를 탑재한 드론이나 자율주행 트랙터의 고액의 가격도 보급을 더욱 방해하는 요인이 되고 있습니다.
농업 분석 시장 성장 억제요인
정밀한 현장 데이터 취득에 따른 고비용은 농업 분야에서 AI 도입의 큰 장벽이 되고 있습니다. 농민들은 정확하게 데이터 수집을 위한 AI 기술 도입을 꺼리게 되는 경우가 많으며, 그 배경에는 많은 양의 초기 투자가 필요하다는 점을 들 수 있습니다. 여기에는 첨단 농업 장비에 자금을 투입할 뿐만 아니라 숙련된 운영자와 충분한 훈련을 받은 인력 확보도 포함됩니다. 또한 가변률 시비 기술에 위성 및 GPS 데이터를 통합하려면 드론 및 지리 정보 시스템(GIS)과 같은 도구에 많은 투자가 필요합니다. 지리 데이터 수집에 드는 비용과 효과적인 데이터 관리에 필요한 교육 비용도 추가 부담이 되어 농가의 AI 솔루션 도입을 더욱 저해하는 요인이 됩니다.
농업 분석 시장 동향
농업 분석 시장에서 IoT 장치가 작물 관리 및 가축 건강 상태와 같은 다양한 농업 과제를 해결하는 데 중요한 역할을 하는 동향이 두드러집니다. 이 장치는 번식 능력을 모니터링하고 번식 과정을 최적화하는 데 활용되며 번식 성공에 크게 의존하는 농부 생산성과 수익성 향상에 기여합니다. 또한 데이터 수집 및 분석에 대한 인공지능의 통합은 근본적인 변화로서 대두되고 있으며, 농가에게 실천적인 지견과 예측 능력을 제공함으로써 정보에 근거한 의사결정을 촉진합니다. 이러한 고급 분석 기술에 대한 의존도 증가는 농업 관행을 변화시키고 보다 효율적이고 지속 가능한 농업 운영을 촉진할 것으로 예측됩니다.
Agriculture Analytics Market size was valued at USD 1.54 Billion in 2024 and is poised to grow from USD 1.74 Billion in 2025 to USD 4.7 Billion by 2033, growing at a CAGR of 13.2% during the forecast period (2026-2033).
The agriculture sector is increasingly leveraging advanced technologies like big data, artificial intelligence, cloud computing, and the Internet of Things to enhance the management and automation of farming processes, including crop and livestock management. This shift is largely a response to the surging global food demand driven by rapid population growth. With arable land becoming scarce due to urbanization, water scarcity, and climate change, there's a notable push towards innovative solutions such as urban and vertical farming to address these challenges. Agriculture analytics solutions are in high demand as they optimize land usage, providing crucial insights into soil conditions, field planning, breeding, and irrigation. This leads to reduced losses and supports the production of high-quality crops.
Top-down and bottom-up approaches were used to estimate and validate the size of the Agriculture Analytics market and to estimate the size of various other dependent submarkets. The research methodology used to estimate the market size includes the following details: The key players in the market were identified through secondary research, and their market shares in the respective regions were determined through primary and secondary research. This entire procedure includes the study of the annual and financial reports of the top market players and extensive interviews for key insights from industry leaders such as CEOs, VPs, directors, and marketing executives. All percentage shares split, and breakdowns were determined using secondary sources and verified through Primary sources. All possible parameters that affect the markets covered in this research study have been accounted for, viewed in extensive detail, verified through primary research, and analyzed to get the final quantitative and qualitative data.
Agriculture Analytics Market Segments Analysis
Global Agriculture Analytics Market is segmented by Offering, Agriculture Type, Farm Size, Technology, End Users, and region. Based on Offering, the market is segmented into Solutions, Services. Based on Agriculture Type, the market is segmented into Precision Farming, Livestock Farming, Aquaculture Farming, Vertical Farming, and Other Agriculture Type. Based on Farm Size, the market is segmented into Small and Medium-sized Farms, Large Farms. Based on Technology, the market is segmented into Remote Sensing and Satellite Imagery, Geographic Information System, Robotics and Automation, Big Data and Cloud Computing, Visualization and Reporting, Blockchain Technology, and Other Technology. Based on End Users, the market is segmented into Farmers, Agronomists, Agribusinesses, Agricultural Researchers, Government Agencies, Other End Users. Based on region, the market is segmented into North America, Europe, Asia Pacific, Latin America and Middle East & and Africa.
Driver of the Agriculture Analytics Market
The adoption of AI in the agriculture sector faces significant challenges primarily due to the high expenses associated with acquiring precise field data. Farmers often exhibit reluctance to embrace AI technologies for data gathering, as this typically requires substantial initial investments in advanced farming equipment, skilled personnel, and specialized training. To effectively utilize variable rate application technologies, they must invest heavily in GPS systems, drones, and geographic information systems (GIS). Additionally, the costs extend beyond equipment, encompassing expensive data collection methods for accurate geographic information and the necessary training for proper data management. The high price tags attached to drones and autonomous tractors equipped with GPS further hinder widespread adoption.
Restraints in the Agriculture Analytics Market
The high costs associated with obtaining precise field data present a significant obstacle to the adoption of AI in agriculture. Farmers often exhibit reluctance to embrace AI technologies for accurate data collection due to the substantial initial investments required. This encompasses not only funding for advanced farming equipment but also the necessity for skilled operators and well-trained personnel. Furthermore, the integration of satellite and GPS data for variable rate application technologies demands hefty investments in tools like drones and geographic information systems (GIS). Additional expenses arise from costly geographical data collection and the necessary training for effective data management, which can further deter farmers from using AI solutions.
Market Trends of the Agriculture Analytics Market
The Agriculture Analytics market is experiencing a significant trend where IoT devices increasingly play a crucial role in addressing various agricultural challenges related to crop management and livestock health. These devices are utilized for monitoring fertility and optimizing breeding processes, thereby enhancing productivity and profitability for farmers who heavily depend on breeding success. Additionally, the integration of artificial intelligence in data collection and analysis has emerged as a fundamental shift, offering farmers actionable insights and predictive capabilities that can drive informed decision-making. This growing reliance on advanced analytics is set to transform farming practices, fostering more efficient and sustainable agricultural operations.