Stratistics MRC에 따르면 세계의 통신 애널리틱스 시장은 2024년에 78억 달러를 차지하고 예측 기간 중 CAGR은 16.5%로 성장하며, 2030년에는 194억 달러에 달할 전망입니다.
통신 애널리틱스는 통신 네트워크와 시스템에서 데이터를 수집, 해석, 적용하여 운영을 최적화하고 서비스 제공을 강화하는 과정을 말합니다. 여기에는 통화 기록, 네트워크 성능 지표, 고객과의 상호 작용 등에서 생성되는 방대한 양의 데이터를 고급 분석 기술 및 툴을 사용하여 분석하는 것이 포함됩니다. 통신 애널리틱스는 기업이 네트워크 효율성을 개선하고, 서비스 중단을 예측 및 방지하며, 고객 행동을 이해하여 타깃팅된 마케팅을 수행하고, 리소스 배분을 최적화할 수 있는 실용적인 인사이트을 추출할 수 있도록 도와줍니다.
Statista가 2022년 미국에서 실시한 'Global Consumer Survey' 조사에 따르면 응답자의 44%는 파일과 이미지에 온라인 스토리지를 사용하고 있으며, 40%는 오피스 문서 작성에 온라인 용도을 사용하고 있는 것으로 나타났습니다. 것으로 나타났습니다.
가입자 인사이트에 대한 수요 증가
Telecom Analytics의 가입자 인사이트에 대한 수요 증가는 통신 업계에서 데이터베이스 의사결정에 대한 인식이 높아진 것을 반영합니다. 통신사들은 가입자의 행동, 선호도, 동향에 대한 심층적인 이해를 위해 고급 분석을 활용하고 있습니다. 고객과의 상호 작용, 서비스 사용, 네트워크 성능에서 생성되는 방대한 양의 데이터를 분석하여 서비스 개인화, 네트워크 리소스 최적화 및 전반적인 고객 경험을 개선할 수 있는 인사이트을 확보할 수 있게 되었습니다.
데이터 프라이버시 및 보안에 대한 우려
데이터 프라이버시 및 보안에 대한 우려는 귀중한 고객 정보에 대한 접근을 제한하고 데이터베이스 인사이트을 방해함으로써 통신 애널리틱스에 큰 영향을 미칩니다. 통신 사업자들은 서비스 최적화, 동향 예측, 사용자 경험 개선을 위해 방대한 양의 고객 데이터 분석에 크게 의존하고 있습니다. 그러나 GDPR(EU 개인정보보호규정)이나 CCPA와 같은 엄격한 데이터 보호 규정은 위반이나 악용을 방지하기 위해 데이터를 엄격하게 취급하고 보관해야 합니다. 이러한 규정 준수는 종종 복잡한 암호화 방식과 데이터 액세스 제한을 수반하며, 이는 분석의 폭을 좁히고 의사결정 과정을 느리게 만들 수 있습니다.
예측 분석에 대한 수요 증가
통신 산업에서 예측 분석에 대한 수요가 증가함에 따라 기업의 사업 운영과 고객 서비스 방식이 변화하고 있습니다. 예측 분석은 데이터 마이닝, 머신러닝, 통계 알고리즘을 활용하여 과거 데이터를 분석하여 미래의 사건과 행동을 예측합니다. 통신 업계에서 이는 보다 개인화된 고객 경험, 네트워크 관리 개선, 업무 효율성 향상으로 이어집니다. 통신사는 고객의 행동 패턴을 분석하여 해지를 예측하고, 마케팅 전략을 조정하고, 타깃팅된 프로모션을 제공할 수 있습니다.
데이터 통합의 복잡성
통신 애널리틱스의 데이터 통합은 관련 데이터 소스가 방대하고 다양하므로 복잡합니다. 통신 사업자는 고객과의 상호 작용, 네트워크 성능 지표, 청구 정보, 서비스 사용 패턴 등 다양한 유형의 데이터를 관리하고 있습니다. 이러한 데이터 소스는 종종 서로 다른 형식, 구조, 표준을 가진 이기종 시스템에 저장되는 경우가 많습니다. 이러한 데이터를 통합하려면 일관성, 정확성, 적시성을 보장하기 위해 많은 노력이 필요합니다. 그러나 과거 데이터와 실시간 입력을 통합하고, 데이터 품질 문제를 해결하고, 개인 정보 보호 및 보안 표준을 유지해야 하므로 문제는 더욱 복잡해집니다.
COVID-19는 디지털 전환을 가속화하고 이용 패턴을 변화시킴으로써 통신 애널리틱스에 큰 영향을 미쳤습니다. 봉쇄령이 내려지고 원격 근무가 보편화되면서 인터넷과 모바일 데이터 소비가 급증했고, 통신사들은 네트워크 용량과 서비스 내용을 재검토해야 하는 상황에 직면했습니다. 분석은 이러한 급증을 관리하는 데 있으며, 매우 중요한 역할을 했으며, 통신사가 네트워크 성능을 최적화하고 트래픽 급증을 예측하고 고객 경험을 개선하는 데 도움이 되었습니다. 팬데믹으로 인해 디지털 접근의 격차가 드러났고, 연결 격차 해소에 대한 관심이 높아졌습니다.
예측 기간 중 하드웨어 부문이 가장 큰 비중을 차지할 것으로 예상됩니다.
하드웨어 부문은 네트워크 인프라에 첨단 기술과 고성능 컴포넌트를 통합함으로써 예측 기간 중 가장 큰 성장세를 보일 것으로 예상됩니다. 최신 통신 애널리틱스는 실시간 데이터 처리 및 분석에 크게 의존하고 있으며, 이를 위해서는 저지연으로 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있는 견고한 하드웨어 솔루션이 필요합니다. 복잡한 네트워크 데이터 스트림을 관리하고 해석하기 위해서는 향상된 서버, 전용 프로세서, 대용량 스토리지 시스템이 필수적입니다. 이러한 발전을 통해 통신 사업자는 네트워크 성능을 개선하고, 리소스 할당을 최적화하며, 고객 경험을 향상시키는 고급 분석 알고리즘을 구현할 수 있습니다.
예측 기간 중 네트워크 분석 분야가 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예상됩니다.
네트워크 분석 분야는 예측 기간 중 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예상됩니다. 네트워크 분석은 네트워크 성능과 고객 행동에 대한 더 깊은 인사이트을 제공함으로써 통신 애널리틱스에 혁명을 일으키고 있습니다. 이러한 강화에는 고급 데이터 분석과 머신러닝을 사용하여 네트워크 운영을 실시간으로 모니터링하고 최적화하는 것이 포함됩니다. 방대한 양의 네트워크 데이터를 분석함으로써 통신 애널리틱스는 패턴을 식별하고, 잠재적인 문제를 예측하고, 의사결정을 개선할 수 있습니다. 또한 보다 효율적인 네트워크 관리, 다운타임 감소, 사용자에 대한 서비스 품질 향상으로 이어질 수 있습니다. 통신 사업자에게 네트워크 분석은 사전 예방적 유지보수, 더 나은 리소스 배분, 목표 지향적 개선을 가능하게 하며, 이 모든 것이 우수한 고객 경험에 기여합니다.
예측 기간 중 북미가 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다. 데이터 소비가 급증하고 5G 및 IoT와 같은 새로운 기술이 확산됨에 따라 통신 사업자들은 지역 전체에서 네트워크의 효율성과 성능을 향상시켜야 할 필요성이 대두되고 있습니다. 네트워크 최적화는 방대한 양의 데이터를 분석하여 대역폭 할당을 개선하고, 지연을 줄이며, 끊김 없는 연결성을 보장하는 것을 포함합니다. 이 프로세스는 더 많은 데이터 트래픽을 처리하고, 운영 비용을 최소화하며, 더 나은 사용자 경험을 제공하고자 하는 지역적 요구에 의해 추진되고 있습니다. 통신 사업자가 네트워크 수요를 예측하고, 잠재적인 문제를 사전에 파악하여 해결하고, 지역 전체에 걸쳐 전략적인 업그레이드를 수행할 수 있도록 통신 애널리틱스 툴이 매우 중요해지고 있습니다.
유럽은 예측 기간 중 수익성 높은 성장을 이룰 것으로 예상됩니다. 유럽 통신 부문에서는 투명성, 경쟁, 혁신을 촉진하는 정부 규제가 통신 애널리틱스의 환경을 크게 강화하고 있습니다. 일반 데이터 보호 규정(GDPR(EU 개인정보보호규정))과 같은 규제는 통신 사업자가 데이터를 책임감 있게 취급하도록 보장하고, 소비자의 신뢰를 향상시키며, 지역 전체에서 보다 종합적인 데이터 수집 및 분석을 촉진하고 있습니다. 로밍 요금 폐지, 네트워크 인프라 개선 촉진 등 경쟁을 촉진하기 위한 유럽 위원회의 구상은 통신 사업자들이 경쟁력을 유지하고 서비스를 최적화하기 위해 고급 분석을 도입하도록 장려하고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global Telecom Analytics Market is accounted for $7.8 billion in 2024 and is expected to reach $19.4 billion by 2030 growing at a CAGR of 16.5% during the forecast period. Telecom analytics refers to the process of gathering, interpreting, and applying data from telecommunications networks and systems to optimize operations and enhance service delivery. It involves analyzing vast amounts of data generated from call records, network performance metrics, customer interactions, and more, using advanced analytical techniques and tools. By extracting actionable insights, telecom analytics helps companies improve network efficiency, predict and prevent service disruptions, understand customer behavior for targeted marketing, and optimize resource allocation.
According to the research study by Statista, Global Consumer Survey conducted in the United States in 2022, it has been found that 44 percent of respondents use online storage for files and pictures, while 40 percent of respondents use online applications to create office documents.
Increasing demand for subscriber insights
The increasing demand for subscriber insights in Telecom Analytics reflects a growing recognition of data-driven decision-making in the telecommunications industry. Telecom companies are leveraging advanced analytics to gain deeper understanding of subscriber behavior, preferences, and trends. By analyzing vast amounts of data generated from customer interactions, service usage, and network performance, these insights enable providers to personalize offerings, optimize network resources, and improve overall customer experience.
Data privacy and security concerns
Data privacy and security concerns significantly impact telecom analytics by restricting access to valuable customer information and hindering data-driven insights. Telecom companies rely heavily on analyzing vast amounts of customer data to optimize services, predict trends, and enhance user experiences. However, stringent data protection regulations, such as GDPR and CCPA, necessitate rigorous data handling and storage practices to prevent breaches and misuse. This compliance often involves complex encryption methods and restricted data access, which can limit the breadth of analytics and slow down decision-making processes.
Rising demand for predictive analytics
The increasing demand for predictive analytics in the telecom industry is transforming how companies operate and serve their customers. Predictive analytics utilizes data mining, machine learning, and statistical algorithms to analyze historical data and make predictions about future events or behaviors. In telecom, this translates to more personalized customer experiences, improved network management, and enhanced operational efficiency. By analyzing customer behavior patterns, telecom companies can anticipate churn, tailor marketing strategies, and offer targeted promotions, thereby increasing customer satisfaction and loyalty.
Complexity of data integration
Data integration in telecom analytics is complex due to the vast and varied nature of the data sources involved. Telecom operators manage an extensive array of data types, including customer interactions, network performance metrics, billing information, and service usage patterns. These data sources are often stored in disparate systems with different formats, structures, and standards. Integrating this data requires significant effort to ensure consistency, accuracy, and timeliness. However, the challenge is further compounded by the need to merge historical data with real-time inputs, address data quality issues, and maintain privacy and security standards.
The COVID-19 pandemic significantly impacted telecom analytics by accelerating digital transformation and altering usage patterns. With widespread lockdowns and remote work becoming the norm, there was a sharp increase in internet and mobile data consumption, prompting telecom companies to reevaluate their network capacities and service offerings. Analytics became crucial in managing this surge, helping providers optimize network performance, predict traffic spikes, and enhance customer experience. The pandemic exposed disparities in digital access, leading to a heightened focus on bridging connectivity gaps.
The Hardware segment is expected to be the largest during the forecast period
Hardware segment is expected to be the largest during the forecast period by integrating cutting-edge technologies and high-performance components into network infrastructure. Modern telecom analytics relies heavily on real-time data processing and analysis, which requires robust hardware solutions capable of handling vast amounts of data with low latency. Enhanced servers, specialized processors, and high-capacity storage systems are crucial in managing and interpreting complex network data streams. These advancements enable telecom providers to implement sophisticated analytics algorithms that improve network performance, optimize resource allocation, and enhance customer experience.
The Network Analytics segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Network Analytics segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period. Network Analytics is revolutionizing Telecom Analytics by providing deeper insights into network performance and customer behavior. This enhancement involves using advanced data analysis and machine learning to monitor and optimize network operations in real-time. By analyzing vast amounts of network data, Telecom Analytics can identify patterns, predict potential issues, and improve decision-making. Furthermore, this leads to more efficient network management, reduced downtime, and enhanced service quality for users. For telecom operators, Network Analytics enables proactive maintenance, better resource allocation, and targeted improvements, all of which contribute to a superior customer experience.
North America region commanded the largest share of the market over the projection period. As data consumption surges and new technologies like 5G and IoT proliferate, telecom operators face increasing pressure to enhance network efficiency and performance across the region. Network optimization involves analyzing vast amounts of data to improve bandwidth allocation, reduce latency, and ensure seamless connectivity. This process is driven by the regional need to handle higher data traffic, minimize operational costs, and provide a superior user experience. Telecom analytics tools have become crucial, enabling operators to predict network demand, identify and address potential issues proactively and implement strategic upgrades across the region.
Europe region is projected to witness profitable growth during the extrapolated period. In the European telecom sector, government regulations are substantially enhancing the landscape of telecom analytics by fostering transparency, competition, and innovation. Regulations such as the General Data Protection Regulation (GDPR) ensure that telecom operators handle data responsibly, which improves consumer trust and encourages more comprehensive data collection and analysis across the region. The European Commission's initiatives to promote competition, like the removal of roaming charges and the push for better network infrastructure, drive telecom companies to adopt advanced analytics to stay competitive and optimize their services.
Key players in the market
Some of the key players in Telecom Analytics market include SAP SE, Accenture Plc, Adobe Inc, Cisco Systems Inc, Huawei Technologies, International Business Machines Corporation, Microsoft Corporation, Oracle Corporation, Teradata Corporation and Vodafone Group.
In April 2024, Vodafone Idea (Vi) has initiated a fund infusion plan, starting with a preferential share issue to raise Rs 2,075 Crore from an Aditya Birla Group entity, essential for its financial revitalization.
In February 2024, Deutsche Telekom, Singtel, e& Group, SoftBank, and SK Telecom officially launched the Global Telco AI Alliance (GTAA) at MWC Barcelona 2024. Moreover, during the launch event, the telcos further announced plans to establish a joint venture, via which the companies will focus on developing Large Language Models (LLMs) specifically tailored to the needs of telecommunications companies.
In May 2023, Microsoft announced a new partnership with Orange to help Orange improve its network analytics capabilities. The partnership will use Microsoft's Azure cloud platform and Azure Machine Learning to help Orange analyze its network data and identify opportunities to improve performance and customer experience.
In February 2023, Google Cloud announced a partnership with Ericsson to help telecom operators improve their network performance and customer experience. The partnership will focus on using Google Cloud's analytics and machine learning capabilities to help Ericsson's customers gain insights into their network data.
In February 2023, Nokia Corporation announces the launch of AVA Customer and Mobile Network Insights, a cloud-native analytics software solution that simplifies 5G network data collection and analysis and delivers powerful, most cost-effective analytics to communications service providers (CSPs). With the help of machine learning and AI tools, the solution help to support automated and intelligent solution decision-making based on correlated reports generated from data across 5G networks.