솔루션(물류 분석, 제조 분석, 계획 및 조달, 판매 및 운영 분석, 시각화 및 보고), 서비스(전문, 지원 및 유지 관리), 최종 사용자(소매, 운송 및 물류, 제조, 헬스케어) 및 2024~2031년 지역

공급망 빅 데이터 분석 시장 가치 – 2024~2031년

세계화, 공급망 중단, 빠르고 신뢰할 수 있는 배송에 대한 고객 기대치 상승은 공급망 빅데이터 분석 적용을 촉진하는 주요 동인입니다. Market Research의 분석가에 따르면 공급망 빅 데이터 분석 시장의 가치는 예측보다 225억 달러 2024년에 약 62억 1천만 달러 상당의 가치를 정복했습니다.

공급망 운영의 실시간 통찰력 및 최적화에 대한 수요와 결합된 전자상거래의 기하급수적인 성장은 급속한 확장을 촉진하는 중요한 요소입니다. 공급망 빅데이터 분석 시장. 이를 통해 시장은 2024년부터 2031년까지 CAGR 17.47%

공급망 빅 데이터 분석 시장정의/ 개요

공급망 빅 데이터 분석은 애플리케이션입니다. 공급망 생태계 전반에 걸쳐 수집된 엄청난 양의 데이터에 대한 고급 분석 기술을 제공합니다. 이는 센서, IoT 장치, 엔터프라이즈 시스템 및 외부 데이터 소스의 정보로 구성됩니다. 목표는 중요한 통찰력과 추세를 추출하여 공급망 프로세스를 최적화하고, 더 나은 의사결정을 내리며, 운영 효율성을 높이는 것입니다.

게다가 공급망 빅데이터 분석에는 수요 예측, 재고 최적화, 운송 등 다양한 애플리케이션이 있습니다. 관리, 공급업체 관계 관리 및 위험 관리.

시장 성장을 뒷받침하는 핵심 요소는 무엇입니까?

현대 공급망은 여러 전 세계 플레이어, 다양한 운송 모드, 엄격한 규정 준수 및 규제 요구 사항으로 인해 매우 복잡합니다. 빅 데이터 분석은 더 나은 정보에 기반한 의사 결정, 위험 관리 및 운영 효율성을 가능하게 하는 통찰력을 제공함으로써 이러한 복잡성을 처리하는 데 도움이 됩니다. 여러 소스에서 얻은 대량의 데이터를 실시간으로 평가할 수 있는 역량을 통해 기업은 중단을 예측하고 경로를 최적화하며 시장 성장을 촉진할 수 있습니다.

조직은 효율성을 높이고 비용을 절감하기 위해 끊임없이 노력하고 있습니다. 빅 데이터 분석은 예측, 재고 관리 및 리소스 할당을 개선하여 이러한 목표를 달성하는 데 도움이 됩니다. 과거 데이터와 실시간 입력을 분석하는 기업은 수요 추세를 예측하고 그에 따라 운영을 변경하며 과잉 생산과 잉여 재고를 방지하여 상당한 비용 절감 효과를 얻을 수 있습니다.

또한, IoT 장치의 광범위한 사용은 RFID 태그 및 센서와 같은 공급망 산업은 품목 및 운영을 추적하고 최적화하는 데 활용될 수 있는 엄청난 양의 데이터를 생성합니다. 기계 학습 알고리즘은 이 데이터를 사용하여 패턴을 감지하고 향후 지연이나 장비 문제와 같은 이벤트를 예측할 수 있습니다. 이러한 예측 기능을 통해 기업은 공급망을 사전에 관리하여 가동 중지 시간을 줄이고 서비스 수준을 높일 수 있습니다.

공급망 빅 데이터 분석 시장에 영향을 미치는 과제는 무엇입니까?

일관성 및 일관성 보장 여러 소스에서 수집된 데이터의 품질은 공급망 시장에서 빅데이터 분석을 사용하는 데 있어 주요 장애물 중 하나입니다. 데이터는 다양한 형식과 다양한 시스템에서 생성될 수 있으므로 통합이 문제가 됩니다. 부정확하거나 불완전하거나 오래된 정보와 같은 열악한 데이터 품질은 잘못된 가정으로 이어지며 잠재적으로 비용이 많이 드는 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다. 데이터가 깨끗하고 일관되며 신뢰할 수 있는지 확인하는 것은 많은 기업에게 여전히 중요한 과제로 남아 있으며 시장 발전을 제한합니다.

게다가 빅 데이터 분석에는 데이터 과학, 통계 분석, 기계 학습 분야의 특정 기술도 필요합니다. 공급망 관리의 기본을 파악하는 것입니다. 이러한 결합된 재능을 갖춘 전문가가 상당히 부족합니다. 많은 기업이 공급망 데이터를 적절하게 평가하고 결과를 실제 비즈니스 전략으로 전환할 수 있는 직원을 채용하고 유지하는 데 어려움을 겪고 있어 시장 확장을 방해합니다.

범주별 통찰력

분석에 따르면 물류 분석 부문은 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 추정됩니다. 물류는 공급망 운영의 중요한 구성 요소이며 효율성은 수익에 직접적인 영향을 미칩니다. 이 부문의 분석은 기업이 배송 경로를 최적화하고, 운송 비용을 낮추며, 창고 운영을 보다 효율적으로 관리하는 데 도움이 됩니다. 물류 분석은 수많은 기업의 주요 목표인 운영 효율성을 향상하고 총 비용을 낮추는 데 중요한 역할을 합니다.

현대 공급망은 수많은 국가와 대륙에 걸쳐 매우 복잡합니다. 물류 운영을 효율적으로 관리하려면 복잡성으로 인해 고급 분석이 필요합니다. 분석은 실시간 배송 추적, 예상 지연 예측 및 비상 계획을 지원합니다. 지연은 생산 및 판매에 상당한 영향을 미치기 때문에 이러한 역량은 국제 물류를 처리해야 하는 기업에 매우 중요합니다.

게다가 사물 인터넷(IoT)과 같은 신기술의 통합은 물류 운영은 통찰력을 얻기 위해 연구되는 엄청난 양의 데이터를 생성합니다. 예를 들어 화물 컨테이너와 트럭의 센서는 위치, 온도, 습도 및 기타 매개변수에 대한 실시간 정보를 제공할 수 있습니다. Logistics Analytics는 이 데이터를 사용하여 경로를 최적화하고 부패하기 쉬운 상품을 보호하며 전반적인 공급망 가시성을 향상시킵니다. 이러한 기술적 혁신은 물류 분석 시스템의 효율성과 인기를 크게 향상시켰습니다.

제조 부문은 시장의 증가하는 수요를 어떻게 지원합니까?

제조 최종 사용 부문은 추정됩니다. 예측 기간 동안 공급망 빅데이터 분석 시장에서 가장 높은 성장을 나타냅니다. 제조 작업은 원자재 획득부터 제조 및 유통까지 복잡합니다. 각 단계에서는 프로세스를 최적화하고, 낭비를 줄이고, 품질을 높이는 데 사용할 수 있는 엄청난 양의 데이터가 생성됩니다. 빅 데이터 분석을 통해 제조업체는 운영에 대한 심층적인 통찰력을 얻고, 비효율성을 감지하고, 장비에 대한 예측 유지 관리를 실행할 수 있습니다. 이 모든 것은 글로벌 시장에서 경쟁력을 갖추는 데 매우 중요합니다.

제조 분야에서 생산 능력은 실시간 데이터를 기반으로 한 신속한 의사결정은 생산성과 비용 효율성에 상당한 영향을 미칩니다. 빅 데이터 분석은 실시간 모니터링 및 의사 결정을 위한 도구를 제공하므로 제조업체는 공급망 중단, 수요 변동 또는 생산 문제에 신속하게 대응할 수 있습니다. 이 용량은 지속적인 운영을 보장하고 가동 중지 시간을 줄이는 데 매우 중요합니다.

게다가 제조업은 사물 인터넷(IoT) 기술을 통합하는 데 앞장서 왔습니다. 이를 통해 다양한 데이터로부터 대량의 데이터를 수집할 수 있습니다. 장비 센서 및 제조 라인을 포함한 소스의. 빅데이터 분석을 사용하여 데이터를 처리하고 분석하면 제조업체가 자동화된 프로세스를 최적화하고 제품 품질을 개선하며 공급망 가시성을 높이는 데 도움이 됩니다. 이러한 기술적 시너지 효과는 업계가 빅 데이터 분석에 막대한 투자를 하는 주요 원동력입니다.

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국가 /지역별 통찰력

제조 및 소매 부문의 확장이 아시아 태평양 시장을 어떻게 주도합니까?

애널리스트에 따르면 아시아 태평양 지역은 예측 기간 동안 공급망 빅데이터 분석 시장 내에서 가장 높은 성장을 기록했습니다. 아시아 태평양 지역에는 중국과 인도를 포함해 세계에서 가장 빠르게 성장하는 경제가 자리잡고 있습니다. 이들 국가의 제조 및 소매 부문의 성장으로 인해 공급망의 복잡성과 규모가 크게 확대되었습니다. 빅데이터 분석은 이러한 복잡성을 관리하고, 공급망 운영을 최적화하고, 효율성을 높이는 데 매우 중요하므로 지역 전반에 걸쳐 고급 분석 솔루션이 필요합니다.

게다가 이 지역에서는 채택률이 상당히 증가했습니다. IoT, 자동화, AI 등의 신기술을 소개합니다. 한국, 일본, 중국과 같은 국가는 기술 혁신과 인프라 개발의 최전선에 서 있어 빅데이터 분석을 공급망 관리에 더 쉽게 통합할 수 있습니다. 지역 기술 기업들도 마찬가지로 지역 요구에 맞는 빅 데이터 솔루션을 개발하고 실행하기 위해 노력하고 있습니다.

북미 공급망 빅 데이터 분석 시장의 주요 동인은 무엇입니까?

북부 예측 기간 동안 미국 지역이 시장을 지배할 것으로 추정됩니다. 북미, 특히 미국은 공급망 운영에서 빅 데이터 분석, IoT, 클라우드 컴퓨팅과 같은 정교한 기술을 광범위하게 채택하고 통합할 수 있는 강력한 기술 인프라를 갖추고 있습니다. 이 인프라를 통해 기업은 엄청난 양의 데이터와 복잡한 분석을 효율적으로 처리할 수 있어 빅 데이터 솔루션을 더 쉽게 구현하고 그 혜택을 누릴 수 있습니다.

또한 북미 기업은 새로운 분야에 투자하는 데 앞장서고 있습니다. 운영 효율성과 경쟁력을 향상시키는 기술입니다. 글로벌 기술 대기업의 존재와 항상 새로운 도구와 기술을 개발하는 강력한 스타트업 문화에 힘입어 혁신과 지속적인 개발이 강조됩니다. 이러한 환경은 다양한 산업 전반의 공급망에서 빅 데이터 분석의 사용을 장려합니다.

경쟁 환경

공급망 빅 데이터 분석 시장의 경쟁 환경은 다음과 같은 지속적인 상호 작용이 특징입니다. 혁신과 차별화를 주도하는 힘. 전략적 협업, 인수합병, R&D 투자는 모두 시장에서 기업의 경쟁적 위치를 형성하는 데 중요한 역할을 합니다.

공급망 빅 데이터 분석 시장에서 활동하는 저명한 기업 중 일부는 다음과 같습니다.< /p>

• SAP SE
• IBM Corporation
• Oracle Corporation
• Microsoft
• SAS Institute
• JDA 소프트웨어 그룹
• Blue Yonder
• Manhattan Associates
• Llamasoftm
• Ambergris
• Amazon Web Services
• Google 클라우드 플랫폼
• Accenture
• McKinsey & 회사
• Qlik
• Tableau
• Domo
• InetSoft
• Anaplan

• 2024년 4월, 공급망 관리 분야의 선두주자인 JDA Software는 이 분야의 또 다른 저명한 기업인 Blue Yonder를 인수한다고 발표했습니다. 이러한 통합은 공급망 빅데이터 분석 시장에 강력한 힘을 제공합니다.
• 2024년 3월 McKinsey & 세계적인 컨설팅 기업인 Company는 인공 지능이 빅 데이터 분석을 통해 공급망을 어떻게 변화시키는지 설명하는 보고서를 발표했습니다. 이 백서는 수요 예측 및 위험 관리와 같은 분야에서 AI의 중요성을 강조합니다.

보고서 범위

공급망 빅데이터 분석 시장, 카테고리별

해결책

• 물류 분석
• 제조 분석
• 계획 및 조달
• 판매 및 운영 분석
• 시각화 및 보고< /li>
• 기타

서비스

• 전문 서비스
• 지원 및amp; 유지 관리 서비스

최종 사용자

• 소매
• 운송 및 물류
• 제조
• 의료
• 기타

지역

• 북미
• 유럽
< li>아시아 태평양
• 남미
• 중동 및amp; 아프리카

시장 조사의 연구 방법론

연구 방법론과 연구 조사의 다른 측면에 대해 더 자세히 알고 싶으시면 아래로 연락주세요. .

이 보고서를 구매한 이유

경제적 요인과 비경제적 요인을 모두 포함하는 세분화를 기반으로 한 시장의 정성적, 정량적 분석 시장 가치 제공(십억 달러 ) 각 세그먼트 및 하위 세그먼트에 대한 데이터 가장 빠른 성장을 목격하고 시장을 지배할 것으로 예상되는 지역 및 세그먼트를 나타냅니다. 해당 지역의 제품/서비스 소비를 강조하는 지리별 분석과 각 지역 내 시장에 영향을 미치고 있습니다. 지난 5년 동안의 프로필에 포함된 회사의 새로운 서비스/제품 출시, 파트너십, 비즈니스 확장 및 인수와 함께 주요 업체의 시장 순위를 통합하는 경쟁 환경 회사 개요, 회사로 구성된 광범위한 회사 프로필 주요 시장 참여자를 위한 통찰력, 제품 벤치마킹 및 SWOT 분석 최근 개발과 관련된 업계의 현재 및 미래 시장 전망(성장 기회 및 동인은 물론 신흥 지역과 선진국 지역 모두의 과제 및 제한 사항 포함) Porter의 5가지 힘 분석을 통해 다양한 관점의 시장에 대한 심층 분석 포함 가치 사슬 시장 역학 시나리오를 통해 시장에 대한 통찰력을 제공하고 향후 몇 년 동안 시장의 성장 기회를 제공 6개월간 판매 후 분석가 지원

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