스트리밍 분석 시장 - 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측은 유형(소프트웨어 및 서비스), 최종 사용자(BFSI, 의료, 소매 및 물류, 중요 인프라, 호텔 및 운송, 방위 및 보안, 기타 최종 사용자 수직), 지역 및 경쟁별로 세분화됨 2019-2029

시장 개요

글로벌 스트리밍 분석 시장은 2023년에 89억 3천만 달러 규모로 평가되었으며, 2029년까지 33.05%의 CAGR로 예측 기간 동안 강력한 성장을 보일 것으로 예상됩니다.

다양한 부문에서 Industry 4.0 관행을 도입하면서 데이터 생성이 더욱 가속화되어 향후 몇 년 동안 실시간 분석이 광범위하게 수용될 수 있는 기회가 생겼습니다. 많은 다국적 기업이 정부와 협력하여 퍼블릭 및 하이브리드 클라우드 시장의 성장을 촉진하고 실시간 데이터 스트리밍 도구를 활용하여 사회에 실용적인 솔루션을 제공하고 있습니다. 예를 들어, Alibaba Cloud는 Malaysia Digital Economy Corporation과 협력하여 Malaysia Tianchi Big Data Program을 출시했습니다. 이 플랫폼은 데이터 전문가를 모아 실제 과제에 대한 솔루션을 개발하기 위해 협업하고 경쟁할 수 있도록 하는 플랫폼입니다.

주요 시장 동인

딥 러닝과 AI의 발전

글로벌 스트리밍 분석 시장은 딥 러닝과 인공 지능(AI)의 급속한 발전으로 인해 상당한 급증을 경험하고 있습니다. 이러한 기술적 혁신은 스트리밍 분석의 환경을 재편하고 감시, 보안 및 비즈니스 인텔리전스에 대한 전례 없는 기능을 제공하고 있습니다. AI의 하위 집합인 딥 러닝 알고리즘은 스트리밍 분석 시스템이 시간이 지남에 따라 자동으로 학습하고 성능을 개선할 수 있도록 하여 향상된 객체 인식, 동작 분석 및 이상 감지를 용이하게 합니다. 스트리밍 분석에 AI를 통합하면 감시 데이터가 처리되고 해석되는 방식에 혁신적인 변화가 생깁니다. 기존의 비디오 감시 시스템은 종종 생성된 방대한 양의 데이터로 어려움을 겪어 위협 감지의 비효율성을 초래합니다. 그러나 AI 기반 스트리밍 분석을 사용하면 시스템은 실시간으로 비디오 스트림을 지능적으로 분석하여 정상적인 활동과 잠재적 보안 위협을 구별할 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 기존 감시 방법으로는 알아차리지 못할 수 있는 비정상적인 패턴이나 동작을 식별하는 데 특히 유용합니다.

스트리밍 분석에서 딥 러닝과 AI를 도입하는 주요 동인 중 하나는 정확도를 높이고 거짓 양성을 줄이는 기능입니다. 이러한 기술은 높은 수준의 정밀도로 객체, 사람 및 이벤트를 인식하고 분류하여 거짓 경보 가능성을 최소화하고 감시 시스템의 전반적인 안정성을 개선하는 데 탁월합니다. 보안 애플리케이션 외에도 기업은 스트리밍 분석에서 AI의 힘을 활용하여 귀중한 통찰력과 의사 결정을 내리고 있습니다. 예를 들어 소매업체는 AI를 사용하여 고객 행동을 분석하고 매장 레이아웃을 최적화하며 마케팅 전략을 개인화할 수 있습니다. AI가 복잡한 시각 데이터를 처리하고 이해하는 기능은 비디오 영상에서 실행 가능한 인텔리전스를 추출하려는 산업에 새로운 가능성을 열어줍니다.

딥 러닝과 AI가 계속 진화함에 따라 스트리밍 분석과의 통합은 예측 분석의 혁신을 주도하여 조직이 새로운 추세와 위협을 예상하고 대응할 수 있도록 할 것으로 예상됩니다. 이 분야의 지속적인 개발은 고급 AI 기술이 글로벌 스트리밍 분석 시장의 미래를 형성하는 데 중요한 역할을 하며 보안, 감시 및 비즈니스 최적화에서 타의 추종을 불허하는 기능을 제공한다는 것을 강조합니다.

보안 우려 증가

글로벌 스트리밍 분석 시장은 다양한 분야에서 보안을 둘러싼 우려가 확대되면서 상당한 상승세를 경험하고 있습니다. 사회가 범죄 활동에서 테러리즘에 이르기까지 진화하는 위협에 직면함에 따라 스트리밍 분석 기능이 장착된 고급 감시 솔루션에 대한 수요가 증가했습니다. 스트리밍 분석은 인공 지능(AI) 및 딥 러닝과 같은 최첨단 기술을 사용하여 보안 조치를 강화하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 발전은 감시 시스템이 기존 방식을 넘어 실시간 위협 탐지, 동작 분석, 이상 식별과 같은 기능을 사용할 수 있도록 지원합니다. 공공 안전, 교통, 중요 인프라 분야에서 스트리밍 분석의 통합은 필수가 되었습니다. 전 세계 정부와 조직은 공공 장소를 모니터링하고 보호하기 위해 정교한 감시 시스템에 투자하고 있습니다. 스트리밍 분석이 잠재적인 보안 위협을 실시간으로 식별하고 대응하는 기능은 위험을 완화하는 데 사전 예방적 접근 방식을 제공합니다. 이는 특히 혼잡한 지역, 교통 허브, 중요 시설을 보호하는 데 중요합니다.

소매 부문에서도 보안 문제를 해결하고 운영 효율성을 최적화하기 위해 스트리밍 분석 도입이 급증했습니다. 스트리밍 분석을 통해 소매업체는 고객 행동을 분석하고 도난을 방지하며 전반적인 매장 보안을 강화할 수 있습니다. 또한 이 기술은 쇼핑 패턴과 선호도에 대한 통찰력을 제공하여 고객 경험을 개선하는 데 기여합니다. 게다가 스트리밍 분석은 스마트 시티 이니셔티브에서 중요한 역할을 하며 도시 보안, 교통 관리, 전반적인 도시 계획을 지원합니다. 도시가 성장하고 새로운 과제에 직면함에 따라 고급 스트리밍 분석 솔루션의 배포는 주민의 안전과 복지를 보장하는 데 필수적이 됩니다.

스트리밍 분석과 사물 인터넷(IoT) 및 빅 데이터의 지속적인 통합은 포괄적이고 실시간 데이터 분석 기능을 제공하여 그 영향을 더욱 증폭시킵니다. 비용 효율성 및 운영 효율성 개선을 포함한 다면적인 이점은 스트리밍 분석을 현대 세계의 증가하는 보안 문제를 해결하는 데 중요한 구성 요소로 자리 매김합니다. 보안 위협이 계속 진화함에 따라 글로벌 스트리밍 분석 시장은 개인, 자산 및 인프라를 보호하는 데 중심적인 역할을 할 준비가 되었습니다.

주요 시장 과제

개인 정보 보호 문제

개인 정보 보호 문제는 엄청난 과제로 남아 있으며 글로벌 스트리밍 분석 시장의 광대한 잠재력에 그림자를 드리웁니다. 스트리밍 분석 시스템의 배포가 증가하면서 보안 및 운영 효율성 측면에서 수많은 이점이 제공되지만 개인 프라이버시 보호에 대한 우려가 커지고 있습니다. 이러한 시스템이 더욱 정교해지고 복잡한 감시 및 행동 분석이 가능해짐에 따라 견고한 규정과 윤리적 프레임워크에 대한 필요성이 절실해졌습니다. 주요 우려 사항 중 하나는 특히 공공 장소에서 스트리밍 분석의 침입적 특성과 관련이 있습니다. 얼굴 인식이나 기타 수단을 통한 개인에 대한 지속적인 모니터링과 잠재적인 식별은 보안과 프라이버시 권리 간의 균형에 대한 의문을 제기합니다. 이러한 균형을 이루는 것은 스트리밍 분석의 구현이 기본적 권리와 자유를 침해하지 않도록 하는 데 중요합니다. 또한 비디오 피드에 대한 무단 액세스 위험과 수집된 데이터의 잠재적 오용은 프라이버시 우려를 심화시킵니다. 데이터 침해로부터 보호하고 엄격한 액세스 제어를 보장하는 것은 비디오 감시를 받을 수 있는 개인과 커뮤니티 간의 신뢰를 구축하는 데 필수적인 구성 요소가 됩니다. 이러한 프라이버시 문제를 해결하려면 기술 개발자, 정책 입안자 및 옹호 단체가 참여하는 협력적 노력이 필요합니다. 스트리밍 분석에 특화된 명확하고 포괄적인 개인 정보 보호 규정을 개발하고 준수하는 것이 중요합니다. 혁신적인 솔루션을 가능하게 하고 개인의 개인 정보 보호 권리를 보호하는 것 사이의 균형을 맞추는 것은 스트리밍 분석 데이터의 수집, 저장 및 사용을 관리하는 투명한 정책과 프레임워크를 통해 달성할 수 있습니다. 또한 스트리밍 분석 시스템 내에서 익명화 기술 및 암호화 프로토콜과 같은 개인 정보 보호 강화 기술을 구현하면 개인 정보 보호 문제를 완화하는 데 기여할 수 있습니다. 개인에게 데이터에 대한 더 큰 제어권을 제공하고 스트리밍 분석 배포의 목적과 범위에 대한 투명한 커뮤니케이션을 보장하는 것은 대중의 신뢰를 구축하는 데 필수적인 단계입니다.

산업이 발전함에 따라 개인 정보 보호 문제를 해결하는 것은 법적, 윤리적 필수 사항일 뿐만 아니라 글로벌 스트리밍 분석 시장의 지속적인 성장을 위한 전략적 필수 사항이기도 합니다. 개인 정보 보호 권리를 보호하기 위한 사전 조치는 스트리밍 분석 솔루션에 대한 수용을 촉진하여 향상된 보안 및 운영 효율성의 이점을 개인의 개인 정보를 침해하지 않고 실현할 수 있습니다.

높은 초기 비용

글로벌 스트리밍 분석 시장은 높은 초기 비용이라는 형태로 상당한 장애물에 직면하여 다양한 산업에서 광범위하게 채택하는 데 잠재적인 장벽이 됩니다. 고급 스트리밍 분석 솔루션을 구현하려면 고품질 카메라, 정교한 하드웨어 및 전문 소프트웨어의 인수를 포함하는 상당한 사전 투자가 필요합니다. 이러한 비용은 특히 소규모 기업, 예산이 제한된 조직 또는 경제적으로 제약된 환경에서 운영하는 조직에게 매우 비쌀 수 있습니다.

스트리밍 분석 시스템을 배포하는 데 관련된 비용은 하드웨어 및 소프트웨어 인수에만 국한되지 않고 설치, 통합 및 사용자 지정까지 확장됩니다. 조직은 이러한 시스템을 설계, 구현 및 유지 관리할 수 있는 숙련된 전문가에게 투자해야 할 수 있으며, 이는 전반적인 초기 비용에 더 기여합니다. 이러한 재정적 부담은 잠재적인 채택자가 스트리밍 분석 기술을 도입하지 못하게 할 수 있으며, 특히 예산 제약이 중요한 고려 사항인 분야에서 그렇습니다. 높은 초기 비용은 투자 수익률(ROI) 타임라인에도 영향을 미쳐 조직이 스트리밍 분석 구현의 이점을 실현하기 시작하는 시점을 지연시킬 수 있습니다. ROI의 지연은 특히 리소스가 제한적이거나 이익 마진이 낮은 기업에 중요한 요소가 될 수 있습니다.

이러한 과제를 해결하기 위해 기술 공급업체를 포함한 업계 이해 관계자는 스트리밍 분석 솔루션을 보다 비용 효율적으로 만들기 위한 전략을 모색해야 합니다. 여기에는 단계적 구현을 허용하는 보다 확장 가능하고 모듈식 솔루션을 개발하여 조직이 필수 기능부터 시작하여 시간이 지남에 따라 확장할 수 있도록 하는 것이 포함될 수 있습니다. 또한 클라우드 기반 스트리밍 분석 서비스의 발전은 보다 저렴한 대안을 제공하여 상당한 사전 하드웨어 투자가 필요 없고 조직이 클라우드 인프라의 확장성과 유연성을 활용할 수 있도록 합니다. 또한 향상된 보안, 운영 효율성, 비즈니스 인텔리전스와 같은 스트리밍 분석의 장기적 이점에 대한 인식이 높아지면 조직이 초기 비용을 정당화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 스트리밍 분석이 제공하는 실질적인 가치와 경쟁 우위를 입증하면 기업이 이러한 투자를 미래 성장에 전략적이고 필수적인 것으로 보고 궁극적으로 글로벌 스트리밍 분석 시장에서 높은 초기 비용으로 인한 과제를 완화할 수 있습니다.

거짓 양성 및 거짓 음성

글로벌 스트리밍 분석 시장은 거짓 양성 및 거짓 음성의 형태로 상당한 과제에 직면해 있으며, 이는 스트리밍 분석 시스템의 효과성과 광범위한 채택을 방해할 수 있습니다. 거짓 양성은 시스템이 비위협적 또는 정상적인 동작을 보안 문제로 잘못 식별하여 불필요한 경보나 경고를 트리거할 때 발생합니다. 반대로 거짓 음성은 시스템이 실제 위협이나 비정상적인 활동을 감지하지 못해 보안 침해나 중요한 이벤트 누락으로 이어질 수 있습니다. 거짓 양성 문제는 위협 감지의 신뢰성이 가장 중요한 보안 및 감시 애플리케이션에서 특히 중요합니다. 부정확한 경고는 불필요한 개입으로 이어져 리소스를 압박하고 시스템에 대한 신뢰를 떨어뜨릴 수 있습니다. 높은 거짓 양성률은 보안 인력의 피로를 초래하여 대응력이 떨어지고 진짜 위협을 간과할 가능성이 높아질 수 있습니다.

반면에 거짓 부정은 실제 보안 위협을 식별하고 대응하지 못하는 것을 의미하므로 더 큰 위험을 초래합니다. 공공 안전이나 중요 인프라 보호와 같이 시기적절한 조치가 중요한 시나리오에서 놓친 위협의 결과는 심각할 수 있습니다. 과제는 시스템이 진짜 이상을 감지하는 데 충분히 민감하면서도 거짓 경보를 최소화할 수 있는 섬세한 균형을 달성하는 것입니다.

거짓 양성 및 거짓 음성 과제를 해결하려면 스트리밍 분석을 구동하는 기반 기술의 지속적인 발전이 필요합니다. 여기에는 머신 러닝 알고리즘 개선, 객체 인식 기능 향상, 동작 분석의 전반적인 정확도 개선이 포함됩니다. 또한 상황 정보와 실시간 데이터 피드를 통합하면 더 정보에 입각한 의사 결정에 기여하여 거짓 경보 가능성을 줄일 수 있습니다. 또한 기술 개발자, 최종 사용자, 규제 기관을 포함한 업계 이해 관계자 간의 협업은 거짓 양성 및 거짓 음성의 영향을 완화하는 모범 사례와 표준을 수립하는 데 필수적입니다. 업계가 계속 발전함에 따라 이러한 부정확성을 최소화하는 데 중점을 두면 신뢰를 구축하고 스트리밍 분석 솔루션의 전반적인 효능을 개선하며 보안, 리테일, 스마트 시티 이니셔티브를 포함한 다양한 부문에 성공적으로 통합하는 데 도움이 될 것입니다.

주요 시장 동향

비즈니스 인텔리전스 및 리테일 분석에 집중

글로벌 스트리밍 분석 시장은 비즈니스 인텔리전스 및 리테일 분석에 대한 집중도가 높아지면서 혁신적인 변화를 경험하고 있으며, 고급 스트리밍 분석 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 다양한 산업, 특히 리테일 부문의 기업은 스트리밍 분석이 귀중한 통찰력을 추출하고 운영 효율성을 최적화하는 데 엄청난 잠재력을 가지고 있다는 것을 인식하고 있습니다. 리테일 분야에서 스트리밍 분석은 고객 경험과 매장 운영을 혁신하는 데 중요한 역할을 합니다. 리테일러는 비디오 데이터를 활용하여 고객 행동, 선호도 및 쇼핑 패턴에 대한 심층적인 통찰력을 얻고 있습니다. 고급 분석 도구를 사용하면 리테일러가 보행자 수를 파악하고 고객 체류 시간을 분석하며 최대 참여를 위해 매장 레이아웃을 최적화할 수 있습니다. 이 데이터 중심 접근 방식은 소매업체가 제품 배치, 마케팅 전략 및 재고 관리에 대한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 지원하여 궁극적으로 전반적인 고객 여정을 개선합니다.

또한 소매업의 스트리밍 분석은 기존 감시를 넘어 사람 계산, 열 매핑 및 얼굴 인식과 같은 혁신적인 솔루션을 제공합니다. 이러한 기능은 보안에 기여할 뿐만 아니라 소매업체가 마케팅 노력을 개인화하고, 제품 권장 사항을 개선하고, 고객 인구 통계 및 선호도에 따라 맞춤형 프로모션을 만들 수 있도록 합니다. 그 결과 더욱 반응성이 뛰어나고 고객 중심적인 소매 환경이 조성됩니다. 스트리밍 분석을 비즈니스 인텔리전스 전략에 통합하는 것은 소매업 분야에만 국한되지 않습니다. 다양한 산업에서 조직은 비디오 데이터의 힘을 활용하여 데이터 중심 결정을 내리고 있습니다. 스트리밍 분석은 시각적 정보에서 의미 있는 통찰력을 추출하여 추세 분석, 운영 최적화 및 전반적인 비즈니스 성과 향상을 지원합니다.

비즈니스 인텔리전스 및 소매 분석에 대한 수요가 계속 증가함에 따라 스트리밍 분석 제공업체는 보다 정교한 솔루션을 제공하기 위해 혁신하고 있습니다. 인공 지능과 머신 러닝 알고리즘을 통합하면 보다 정확한 객체 인식, 행동 분석 및 예측 모델링이 가능합니다. 이를 통해 스트리밍 분석은 데이터 기반 의사 결정을 통해 경쟁 우위를 추구하는 기업을 위한 전략적 도구로 자리매김합니다. 결론적으로 스트리밍 분석과 비즈니스 인텔리전스 및 리테일 분석의 융합은 조직이 전략적 목적으로 시각적 데이터를 활용하는 방식을 바꾸고 있습니다. 기업이 실행 가능한 통찰력을 얻는 데 스트리밍 분석의 혁신적인 잠재력을 점점 더 인식함에 따라 이러한 추세는 글로벌 스트리밍 분석 시장을 주도하여 산업 전반에 걸쳐 데이터 기반 혁신의 새로운 시대를 촉진할 준비가 되었습니다.

수요를 주도하는 스마트 시티 이니셔티브

전 세계적으로 스마트 시티 이니셔티브의 급증은 글로벌 스트리밍 분석 시장에 큰 영향을 미쳐 고급 감시 및 분석 솔루션에 대한 상당한 수요를 주도하고 있습니다. 도시화가 가속화됨에 따라 도시는 안전, 효율성 및 전반적인 삶의 질과 관련된 복잡한 과제를 해결하기 위한 혁신적인 기술의 필요성에 직면해 있습니다. 스트리밍 분석은 이러한 스마트 시티 노력의 핵심으로 부상하여 도시 생활을 개선하기 위한 다각적인 접근 방식을 제공합니다.

스마트 시티 이니셔티브 내에서 스트리밍 분석의 주요 응용 분야 중 하나는 공공 안전 분야입니다. 고급 분석 기능이 탑재된 비디오 감시 시스템은 공공 장소를 모니터링하고 잠재적인 보안 위협을 식별하며 사고에 대한 신속한 대응을 용이하게 하는 데 중요한 역할을 합니다. 도시 보안에 대한 이러한 사전 예방적 접근 방식은 주민과 방문객 모두에게 더 안전하고 보안이 강화된 환경을 조성하려는 스마트 시티의 포괄적인 목표와 완벽하게 일치합니다. 교통 관리도 스트리밍 분석이 스마트 시티 비전에 크게 기여하는 또 다른 중요한 측면입니다. 스트리밍 분석을 교통 모니터링 시스템에 통합하면 교통 패턴을 실시간으로 분석하고, 혼잡을 식별하고, 교통 흐름을 최적화할 수 있습니다. 이를 통해 도시 이동성과 관련된 과제를 완화할 뿐만 아니라 배출량을 줄이고 전반적인 교통 효율성을 개선하는 데에도 기여합니다.

또한 스트리밍 분석은 보행자와 차량 이동에 대한 귀중한 통찰력을 제공하여 도시 계획을 지원하고, 도시 당국이 인프라 개발 및 자원 할당에 대한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. 대중 교통 노선 최적화에서 공공 공간 디자인 개선에 이르기까지, 스트리밍 분석은 스마트 시티의 물리적, 사회적 구조를 형성하기 위한 데이터 기반 도구 역할을 합니다. 스마트 시티 이니셔티브 내에서 스트리밍 분석에 대한 수요는 지속 가능하고 연결되고 회복성 있는 도시 환경을 만들어야 한다는 필수성으로 인해 촉진됩니다. 도시가 더욱 데이터 중심적이 됨에 따라 스트리밍 분석을 사물 인터넷(IoT) 및 데이터 분석과 같은 다른 스마트 기술과 통합하면 그 영향이 더욱 커집니다. 본질적으로 스마트 시티 이니셔티브와 스트리밍 분석 간의 공생 관계는 도시 경관을 재편하고 혁신을 촉진하며 기술적으로 진보되고 사회적으로 반응하는 미래를 위한 토대를 마련하고 있습니다.

세그먼트별 통찰력

최종 사용자 통찰력

소매업체에서 많은 정보는 손실 방지, 도난 분석 및 사고 발생 시 사후 분석을 위해 비디오에 캡처됩니다. 따라서 실시간 스트리밍 분석은 리테일러에서 촬영한 비디오에서 다양한 통찰력을 밝혀내고 매장 운영과 고객 경험을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

또한 글로벌 리테일 부문은 보안과 고객 경험을 개선하기 위한 혁신적인 솔루션을 구축하는 데 주력하고 있으며, 이를 위해 일부는 얼굴 인식 기술을 구현하고 있습니다. 보안에서 광고에 이르기까지 많은 얼굴 인식 애플리케이션이 리테일에서 사용되고 있습니다. 식별된 쇼핑객에게 맞춤형 광고를 보내는 것부터 성별, 연령 및 고객 수를 식별하는 것, 제품을 보는 시간을 포착하는 것까지, 응용 프로그램은 무궁무진합니다.

글로벌 광고 지출은 꾸준히 증가하고 있으며, 작년에는 7억 2,284만 달러였습니다. 또한 전 세계 광고 지출은 2024년 말까지 약 8,850억 달러에 도달할 것으로 예상됩니다. 따라서 지출의 상당 부분은 소비자 세그먼트를 타겟팅하기 위한 소비자 통찰력을 얻는 데 사용됩니다. 이것이 스트리밍 분석이 히트 맵, 고객 서비스 및 리테일 위축 감소에 사용할 수 있는 최고의 기회를 찾는 곳입니다. 이 분야의 성장 기회는 기술의 성장에 충분합니다.

지역 통찰력

아시아 태평양은 2023년에 가장 큰 시장 점유율을 차지하며 지배적인 지역으로 부상했습니다. 아시아 태평양은 소비자와 기업에서 디지털 기술 채택이 증가함에 따라 스트리밍 분석 시장에서 가장 빠르게 성장하는 지역입니다.

이 지역의 스트리밍 분석 시장의 저명한 공급업체는 기술과 R&D 활동을 목표로 삼아 기존 기술을 더 많이 투자하고 혁신하고 있으며, 이는 모두 이 지역의 스트리밍 분석 시장 성장을 촉진하고 있습니다. 대부분 APEC 회원국에서 GDP 점유율이 20%~50%에 달하는 중소기업 사이에서 스트리밍 분석에 대한 인지도가 높아지고 있으며, 데이터 분석 솔루션에 대한 필요성이 이 지역의 수요를 견인하고 있습니다.

아시아는 전 세계적으로 디지털 기술의 허브로 부상하고 있습니다. 특히 동남아시아에서 높은 인터넷 보급률과 이 지역 전체에서 증가하는 소비자 구매력으로 인해 이 지역은 새로운 혁신을 창출하고 테스트하기에 이상적입니다. 많은 외국 기업이 아시아 태평양 지역의 새로운 기회를 활용하기 위해 현지 기업과 협력하고 있습니다. Intel과 Lenovo는 기계 학습을 사용하여 원시 데이터를 심층적인 비즈니스 통찰력으로 변환하고 사기 탐지를 가속화하는 금융 서비스 산업에 맞춤화된 실시간 스트리밍 아키텍처를 만들기 위해 협력했습니다.

주요 시장 참여자

• Cisco Systems Inc.
• Identiv Inc.
• Aventura Technologies Inc.
• Genetec Inc.
• Honeywell International Inc.
• Agent Video Intelligence Ltd
• Objectvideo Labs LLC
• Qognify Limited
• NEC Corporation
• Herta Security SL