예측 분석 시장 - 규모, 점유율, 산업 동향 및 전망(2025-2032)

구축 기준:

구축 방식을 기준으로 시장은 온프레미스와 클라우드로 구분됩니다.

구축 동향:

• 보안 문제와 낮은 네트워크 대역폭으로 인해 온프레미스 구축 도입이 증가하면서 예측 분석 시장 점유율이 증가하고 있습니다.
• 확장성, 안정성, 비용 효율성으로 인해 클라우드 구축 활용도가 증가하면서 예측 분석 시장이 성장하고 있습니다. 트렌드.

온프레미스는 2024년에 가장 큰 매출 점유율을 차지했습니다.

• 온프레미스 구축을 통해 기업은 분석 대상 데이터를 완벽하게 제어할 수 있어 보안이 강화됩니다.
• 낮은 대역폭 비용과 서버 하드웨어에 대한 제어력 향상 등의 요인으로 인해 예측 분석 시장이 확대되었습니다.
• 예를 들어, Oracle Corporation은 Oracle Analytics Server라는 온프레미스 분석 솔루션을 제공합니다. 온프레미스 구축은 온프레미스 인프라 내에서 Oracle Analytics Cloud의 기능을 활용하고자 하는 조직에 이상적입니다.
• 따라서 데이터 제어력 강화 및 대역폭 비용 절감으로 인해 온프레미스 분석 솔루션과 관련된 발전이 증가하면서 시장이 성장하고 있습니다.

클라우드는 예측 기간 동안 가장 빠른 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다.

• 클라우드 기반 소프트웨어는 일반적으로 비용 효율적이기 때문에 클라우드 기반 배포가 증가하고 있습니다.
• 또한, 클라우드 기반 배포는 낮은 초기 투자 비용, 빠른 구현, 높은 확장성 등 다양한 이점을 제공하여 예측 분석 시장 확대를 촉진합니다.
• 예를 들어, SAS Institute는 클라우드의 편의성을 선호하는 기업을 위해 다양한 클라우드 배포 옵션을 제공합니다.
• 따라서 비용 효율적인 배포와 확장 가능한 소프트웨어에 대한 수요 증가는 예측 기간 동안 예측 분석 시장을 주도하고 있습니다.

기업 규모별:

기업 규모를 기준으로 시장은 다음과 같이 세분화됩니다. 대기업과 중소기업으로 나뉩니다.

기업 규모별 동향:

• 빅데이터의 존재와 더 나은 예측의 필요성으로 인해 대기업의 분석 소프트웨어 도입이 증가하고 있습니다.
• 소규모 기업의 수요 예측 및 마케팅을 위한 분석 투자가 증가하고 있습니다.

대기업은 2024년에 가장 큰 매출 점유율을 차지했습니다.

• 대기업은 빅데이터를 효과적으로 처리하고 미래 결과 예측을 위해 데이터를 의미 있는 해석에 대한 필요성이 커지고 있으며, 이것이 시장을 주도하고 있습니다.
• 또한 대기업에 분석 도구를 도입하면 판매 예측 및 고객 행동 예측 개선을 통한 매출 증대 등 여러 가지 이점을 얻을 수 있습니다.

• 따라서 대기업 부문은 판매 예측 및 고객 행동 예측 개선으로 인해 수요가 증가했으며, 이는 예측 분석 시장을 주도했습니다. 규모.

중소기업은 예측 기간 동안 가장 빠른 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다.

• 중소기업은 최적화된 재고 관리를 위해 미래 결과를 예측하는 소프트웨어에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
• 분석 소프트웨어를 통해 중소기업은 AI 알고리즘을 사용하여 가격 책정 전략을 최적화하고 제품/서비스에 대한 미래 수요를 증대시킬 수 있습니다.
• 또한, 중소기업은 코딩 요구 사항이 최소화되거나 전혀 없는 분석 소프트웨어를 사용하여 매출을 증대하고 마케팅 캠페인 반응을 예측합니다.
• 따라서 앞서 언급한 요인들을 바탕으로 중소기업 부문은 예측 기간 동안 상당한 성장을 목격하고 있습니다.

애플리케이션별:

애플리케이션을 기준으로 시장은 수요 계획, 재무 위험 모델링, 판매 예측, 고객 행동 모델링, 의료 진단 등으로 세분화됩니다.

동향 응용 프로그램:

• 예측 및 예측 소프트웨어 사용 증가로 재무 위험 모델링이 향상되어 잠재적 위험을 더 효과적으로 식별하고 완화할 수 있습니다.
• 의료 분야에서 의료 진단 예측을 위한 분석 솔루션 도입이 증가함에 따라 예측 분석 시장 점유율이 증가하고 있습니다.

재무 위험 모델링은 2024년에 가장 큰 매출 점유율을 차지했습니다.

• 예측 모델링용 분석 도구는 금융 분야에서 위험 모델을 개발하고 배포하는 데 사용될 수 있습니다.
• 데이터 기반 위험 모델링은 신용 상품, 대출 채무, 상업 대출에서 발생하는 손실을 줄이고 위험을 관리하는 데 도움이 되며, 이는 예측 분석 시장 동향을 주도하고 있습니다.
• 또한, 많은 기업들이 매우 큰 데이터 세트를 처리하기 위한 데이터 내 처리 기능을 제공하고 있으며, 이는 시장을 주도하고 있습니다.
• 예를 들어, SAS는 신용카드, 할부 대출, 주택담보대출과 같은 금융 상품의 위험 모델링을 위한 분석 소프트웨어를 제공합니다.
• 따라서 금융 위험 예측을 위한 분석 소프트웨어 사용 증가가 예측 분석 시장 성장을 견인하고 있습니다.

고객 행동 모델링은 예측 기간 동안 가장 빠른 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다.

• 고객 행동 모델링은 웹사이트 상호작용, 제품 선호도 분석 및 과거 구매 내역을 기반으로 미래 주문 예측을 가능하게 합니다.
• 고객의 미래 행동 및 제품 선호도를 예측하여 고객 유지에 대한 요구가 증가함에 따라 시장이 성장하고 있습니다.
• 예를 들어, Salesforce는 AI 기반 예측 및 데이터 기반 Salesforce CRM에 내장된 시각적 인사이트.
• 따라서 예측 분석 사용 증가는 고객 행동 모델링 도입을 촉진하고, 이는 예측 기간 동안 예측 분석 시장 규모를 확대하는 데 기여합니다.

최종 사용자별:

최종 사용자 기준으로 시장은 BFSI, 의료, 전자상거래, 엔터테인먼트, 정부 등으로 세분화됩니다.

최종 사용자 트렌드:

• BFSI 부문에서 재무 위험 관리, 고객 이탈률 개선, 사기 방지를 위한 더 나은 예측을 위한 소프트웨어 도입 증가.
• 현재 건강 데이터/이미지를 기반으로 질병 확률을 예측하고 건강 상태를 진단하기 위한 분석 소프트웨어 활용이 급증하고 있습니다.

BFSI는 2024년에 32.38%의 가장 큰 매출 점유율을 차지했습니다.

• BFSI 부문의 지배력은 자동화된 모델 구축 및 배포를 통해 예측을 개선하고 운영을 간소화하기 위해 분석 소프트웨어를 활용하는 의사 결정권자들에 의해 주도되고 있습니다.
• 예측 분석 소프트웨어는 BFSI 기업이 상대방 위험을 정확하게 예측하여 위험 노출을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 또한, BSFI 기업은 예측 분석 소프트웨어를 사용하여 보험 모델의 예측을 개선하고 모델 성능을 향상시킵니다.
• 예를 들어, Minitab은 보험 산업의 예측 분석 솔루션을 제공하여 인수 프로세스를 개선하고 보험 모델을 간소화합니다.
• 따라서 성장하는 BFSI(보험 금융 서비스) 부문이 전체 예측 분석 시장을 주도하고 있습니다.

예측 기간 동안 의료 분야가 가장 빠른 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다.

• 병원과 진료소는 환자의 병력을 기반으로 질병을 예측하기 위해 예측 분석 소프트웨어를 사용하기 시작했습니다.
• 과거 데이터에는 예측 모델에서 현재 데이터를 기반으로 이상 또는 미래의 이상을 감지하는 데 사용할 수 있는 X선 이미지가 포함될 수 있습니다.
• 예를 들어, H2O AI는 병원 내 병원 감염을 예측하는 솔루션을 제공하여 환자의 치료 이력을 기반으로 감염 가능성이 높은 환자를 예측합니다.
• 따라서 의료 분야에서 예측 분석 솔루션 사용이 증가함에 따라 예측 분석 산업이 성장하고 있습니다.