인도 분석 시장 세분화 구성 요소(서비스, 소프트웨어), 수직(BFSI, 전자상거래, 의료, IT 및 통신 및 기타), 유형(비즈니스 분석, CRM 분석, 공급망 분석, 위험 분석 및 위치 분석), 조직 규모(대형 회사, 중견 회사 및 스타트업), 지역, 경쟁, 예측 및 기회 2029

분석은 산술, 통계 및 머신 러닝을 사용하여 데이터에서 유용한 추세를 찾는 컴퓨터 과학 분야입니다. 방대한 데이터 세트를 걸러 새로운 통찰력과 정보를 찾고, 이해하고, 공유하는 것을 분석 또는 데이터 분석이라고 합니다. 이는 특히 많은 데이터나 정보가 기록되는 분야에서 유용합니다.

인도 분석 시장추진 요인 및 추세

높은 데이터 성장률

2022년까지 인도에서 10,96,58,793백만 MB의 데이터가 사용될 것이며, 연평균 성장률(CAGR)은 거의 72.6%가 될 것입니다.

전자상거래 기업의 급증

인도에서 전자상거래 산업이 붐을 이루는 이유는 매우 분명합니다. 인터넷 보급률 급증, 글로벌 기업의 등장, 스마트폰 사용 증가, 모바일 기술의 발전, 밀레니얼 세대 소비자 기반 증가, 디지털 결제의 증가가 이를 주도하고 있습니다. 전통적인 전자상거래 기업이 인도에서 전자상거래 운동에 대한 인식을 높이고 시작하는 데 중요한 역할을 했지만, 인도 전자상거래 산업은 빠르게 진화하고 있습니다. 또한 인도 정부의 ONDC(Open Network for Digital Commerce) 이니셔티브는 전자상거래 산업을 민주화하여 제품, 가격, 도달 범위, 판매 측면에서 모든 판매자에게 동등한 경쟁 환경을 제공할 준비가 되어 있습니다. 그러나 이 새로운 환경에서 경쟁 우위를 확보하려면 인도 전역의 판매자가 다르게 생각해야 합니다. 이를 위한 방법 중 하나는 소비자 통찰력과 데이터 분석을 활용하여 고객을 더 잘 이해하는 것입니다.

통찰력과 분석은 중소기업에 제품, 가격 및 마케팅 전략에 대한 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 되는 귀중한 정보를 제공할 수 있습니다. 과거에는 기존 업체가 리소스와 데이터에 대한 접근성 측면에서 상당한 이점을 누렸습니다. 그러나 분석 도구의 등장으로 소규모 기업, 새로 설립된 브랜드, 신규 판매자는 이제 대기업과 동일한 정보에 액세스할 수 있어 보다 동등한 입장에서 경쟁할 수 있습니다.

분석을 사용하여 고객의 선호도와 구매 행동을 더 잘 이해하면 판매자는 마케팅 캠페인, 제품 카탈로그, 제품 제공을 이러한 요구 사항에 맞게 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 소비자 통찰력은 판매자가 고객이 제품과 상호 작용하는 방식을 측정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 여기에는 전환을 유도하는 데 가장 효과적인 제품 이미지 또는 비디오 유형, 가장 매력적인 제품 설명 유형, 심지어 고객에게 가장 중요한 포장 또는 배송 옵션 유형에 대한 정보가 포함될 수 있습니다.

이를 통해 소규모 판매자는 종종 민첩하고 변화하는 시장 상황에 빠르게 적응할 수 있으므로 경쟁 우위를 확보하는 데 도움이 될 수 있습니다. 마찬가지로 소비자 통찰력은 기업이 시장의 추세와 기회를 파악하는 데 도움이 되어 고객의 요구와 수요를 충족하는 새로운 제품이나 서비스를 만들 수 있습니다. 이는 소규모 기업에 특히 중요할 수 있습니다. 소규모 기업은 실험하거나 광범위한 시장 조사를 수행할 리소스가 없을 수 있기 때문입니다.

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인도 은행업계는 최근 지불 및 소규모 금융 은행을 포함한 최첨단 은행 형식을 채택했습니다. Pradhan Mantri Jan Dhan Yojana 및 Post Payment Banks와 같은 많은 프로그램을 통해 인도는 최근 은행 부문의 범위를 확대하는 데 주력했습니다. 이러한 종류의 프로젝트는 인도의 금융 포용성을 크게 개선하고 디지털 지불, 네오뱅킹, 인도 NBFC 확장, 핀테크를 포함한 중요한 은행 부문 개혁과 함께 국가의 신용 주기를 촉진했습니다. 그 결과 은행은 데이터가 전략적 계획 및 의사 결정의 기반이 되는 업무 환경을 만들고 있습니다. 은행의 데이터 분석을 통해 제품과 서비스를 맥락화하고 개인화하여 소비자에게 더 잘 맞출 수 있으며, 사업을 성장시키는 간단한 고객 중심적 접근 방식을 가질 수 있습니다. 엄청난 양의 데이터가 생성됨에 따라 유용한 정보를 추출할 필요성이 절실합니다. 따라서 데이터 분석은 비즈니스를 개선하는 데 필수적입니다. 데이터 분석 이니셔티브는 금융 기관이 고객에게 완전히 개인화된 서비스를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 사용자가 생성하는 정보를 처리함으로써 선호도, 습관 및 요구 사항을 파악하여 개별 서비스를 제공할 수 있습니다. 시장은 고객과 데이터를 진원지로 삼았으며, 개인화되고 고유한 서비스를 제공해야 합니다. 또한, 기업은 수익 증대, 운영 효율성 개선, 시장 동향에 대한 신속한 대응 또는 경쟁사에 대한 경쟁 우위 확보를 위한 전략 수립을 위해 데이터 분석이 필요한 프로세스에서 이 모든 정보를 활용할 수 있습니다.

은행에서 분석을 적용하는 몇 가지 사례는 다음과 같습니다.

• 스마트 계좌데이터 과학 기능과 로지스틱 회귀 분석 방법의 도움으로 금융 기관은 고객에게 새로운 부가가치 계좌 개념인 스마트 계좌를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 은행은 미래 비용과 기타 가능한 단기 또는 중기 발견을 예측하고, 비용에 따라 소비자 행동을 분석하고, 그룹별로 상담할 움직임을 자동으로 분류하고, 동일한 프로필의 익명 고객과 비용을 비교하고, 고객의 특정 요구 사항을 충족하는 제품을 추천할 수 있습니다.
• 효율적인 소비자 분석실시간 데이터 분석은 고객에 대한 이해를 높이고 효과적인 개인화를 지원합니다. 정교한 머신 러닝(ML) 알고리즘과 고객 감성 분석 기술은 고객의 행동, 소셜 미디어 커뮤니케이션, 코멘트, 의견에 대한 정보를 생성하고 개인화를 강화하여 사용자에 대한 정보를 더 많이 얻을 수 있습니다.

기업이 향상된 의사 결정을 위해 머신 러닝을 도입해야 함

앞으로 몇 년 동안 머신 러닝은 분석 산업의 주요 트렌드가 될 것입니다. 기업은 수집하는 데이터에서 통찰력을 얻고 가치를 더하는 방법을 개발해야 하며, 머신 러닝이 이를 위한 핵심입니다. 모든 규모의 기업은 오픈 소스 도구와 클라우드 기반 플랫폼의 가용성이 증가함에 따라 이제 머신 러닝 알고리즘을 데이터 분석 프로세스에 쉽게 통합할 수 있습니다. 또한 자동화된 머신 러닝(AutoML) 기술은 기업이 머신 러닝 모델을 신속하게 구성하고 배포할 수 있도록 하면서 인간의 개입이 거의 또는 전혀 필요하지 않아 머신 러닝을 더 접근하기 쉽게 만들고 있습니다. 그 결과, 시장에서 경쟁 우위를 확보하려는 조직은 상당히 높은 비율로 머신 러닝을 도입했습니다.

결론적으로, 인도에서 분석의 사용은 기업의 운영 방식을 빠르게 변화시키고 있습니다. 기업은 디지털 시대에 경쟁력을 유지하려면 보다 효율적이고 효과적인 의사 결정을 내릴 수 있는 기술에 투자해야 합니다.

산업 전반에 걸친 데이터베이스 채택 증가

은행, 의료, BFSI, 소매, 농업, 통신/미디어를 포함한 기업 부문에서 디지털 솔루션 사용이 확대됨에 따라 데이터가 크게 증가하고 있습니다. 예를 들어, 인공 지능의 사용은 농업 부문에서 위험 관리, 정밀 농업 및 해충 방제를 크게 변화시켰습니다.

스마트 기계, 토양 센서 및 GPS 장착 트랙터는 방대한 양의 데이터를 생성합니다. 개선된 위험 평가, 공급 추적, 자연적 추세, 최적 작물 등을 포함한 방대한 데이터 세트는 데이터 분석을 사용하여 농업에서 분석됩니다.

기업은 유사한 방식으로 봇을 사용하여 기능적 맥락을 자동화하고 개혁하고 있습니다. Apple의 Siri, Google Assistant 및 Amazon Alexa와 같은 가상 비서가 데이터를 생성하는 것도 놀랍습니다. 더욱이 네트워크 연결과 스마트폰 기술의 발전으로 인해 소셜 미디어 사용자가 전국적으로 증가했습니다.

Facebook, WhatsApp, YouTube, Instagram, Snapchat 및 기타 소셜 사이트는 엄청난 양의 데이터를 생성합니다. 따라서 산업 혁명은 해당 부문의 기술 향상, 스마트 앱 사용 증가 및 소셜 미디어 플랫폼 개발로 인해 방대한 데이터 세트를 생성할 것으로 예상됩니다. 따라서, 모든 부문에서 데이터베이스가 성장하면서 시장이 주도될 것으로 예상됩니다.

인도 분석 시장과제

보안 우려 증가

이 기술의 주요 보안 문제로는 가짜 데이터 생성과 실시간 보안 요구 사항, 특히 소비자 데이터의 프라이버시와 보안이 있습니다. 주의해야 할 핵심 문제로는 원격 스토리지, 부적절한 ID 관리, 시스템 및 네트워크 보안에 대한 투자 부족, 인적 오류, 연결된 장치, 사물 인터넷(IoT) 애플리케이션 등이 있습니다. 조직에서 이러한 어려움을 극복하는 것은 중요한 과제입니다. 시장 확장은 기업 전체에서 저장된 고객 데이터에 대한 데이터 손실이나 사이버 공격이 증가함에 따라 방해를 받을 가능성이 큽니다.

시장 세분화

인도 분석 시장은 구성 요소, 수직, 유형, 조직 규모 및 지역으로 세분화됩니다. 구성 요소를 기준으로 시장은 서비스와 소프트웨어로 세분화됩니다. 수직형 기준으로 시장은 다음과 같이 세분화됩니다.

시장 주체

주요 시장 주체