글로벌 예측 분석 시장 규모, 점유율 및 트렌드 분석 보고서 – 산업 개요 및 2033년까지의 전망

예측 분석 시장 규모

• 전 세계 예측 분석 시장 규모는 2025년 214억 9천만 달러 였으며 , 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 23.52% 로 성장하여 2033년에는 1,164억 6천만 달러 에 이를 것으로 예상됩니다 .
• 시장 성장은 주로 데이터 기반 의사 결정의 도입 증가와 인공지능 및 머신러닝 기술의 발전으로 인해 촉진되고 있으며, 이를 통해 조직은 운영 효율성, 위험 관리 및 전략 계획 수립에 예측적 통찰력을 활용할 수 있게 되었습니다.
• 더욱이, 금융, 의료, 소매 및 제조 분야 전반에 걸쳐 기업들이 정확한 예측, 추세 분석 및 성과 최적화에 대한 수요가 증가함에 따라 예측 분석은 경쟁 우위를 확보하는 데 필수적인 도구로 자리매김하고 있습니다. 이러한 여러 요인이 결합되어 예측 분석 솔루션의 도입이 가속화되고 있으며, 이는 시장 성장을 크게 촉진하고 있습니다.

예측 분석 시장 분석

• 데이터 기반 예측과 고급 알고리즘 및 통계 모델을 통한 실행 가능한 인사이트를 제공하는 예측 분석은 다양한 산업 분야에서 기업 분석 전략의 필수 요소로 자리 잡고 있습니다. 트렌드를 예측하고, 프로세스를 최적화하며, 고객 참여를 개선하는 예측 분석의 능력은 광범위한 도입을 촉진하고 있습니다.
• 예측 분석에 대한 수요 증가는 주로 디지털 전환 이니셔티브, 정형 및 비정형 데이터의 방대한 양 증가, 그리고 정보에 기반한 의사 결정을 위해 AI 기반 분석 도구에 대한 조직의 의존도 증가에 기인합니다. 또한, 클라우드 기반의 확장 가능한 분석 플랫폼의 등장으로 모든 규모의 기업에서 예측 분석에 대한 접근성과 도입이 더욱 용이해지고 있습니다.
• 북미는 금융, IT 및 의료 부문 전반에 걸쳐 고급 분석 솔루션 도입이 활발함에 따라 2025년까지 예측 분석 시장에서 33.9%의 점유율로 주도적인 위치를 차지할 것으로 예상됩니다.
• 아시아 태평양 지역은 디지털 전환의 가속화, 급속한 도시화, 그리고 중국, 일본, 인도와 같은 국가들의 클라우드 기반 솔루션 도입 증가로 인해 예측 기간 동안 예측 분석 시장에서 가장 빠르게 성장하는 지역이 될 것으로 예상됩니다.
• 솔루션 부문은 의사 결정 및 성과 최적화를 위한 고급 분석 플랫폼 도입 증가에 힘입어 2025년까지 시장 점유율 81.1%로 시장을 주도할 것으로 예상됩니다. 기업들은 예측 분석 솔루션을 활용하여 트렌드를 예측하고, 운영 효율성을 개선하며, 고객 경험을 향상시키고 있습니다. 머신 러닝 및 AI 기능 통합으로 더욱 정확하고 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있게 되면서 솔루션에 대한 수요는 더욱 증가하고 있습니다.

보고서 범위 및 예측 분석 시장 세분화  

예측 분석 시장 동향

인공지능 기반 예측 분석 솔루션 도입 증가

• 예측 분석 시장의 중요한 추세는 데이터 기반 의사 결정, 운영 효율성 및 전략적 예측에 대한 요구가 증가함에 따라 기업 전반에 걸쳐 AI 기반 예측 분석 플랫폼의 도입이 증가하고 있다는 점입니다. 이러한 솔루션을 통해 기업은 대량의 정형 및 비정형 데이터를 분석하고 예측, 자원 최적화 및 위험 완화에 도움이 되는 실행 가능한 인사이트를 도출할 수 있습니다.
• 예를 들어, 마이크로소프트의 Azure Machine Learning과 구글 클라우드의 Vertex AI는 기업이 머신러닝 모델을 대규모로 개발, 학습 및 배포할 수 있도록 지원하는 AI 기반 예측 분석 솔루션을 제공합니다. 이러한 플랫폼은 예측 기능을 강화하고 금융, 의료, 소매업을 포함한 다양한 분야에서 데이터 기반 전략의 도입을 가속화합니다.
• 금융 서비스 분야에서 예측 분석 도입이 빠르게 증가하고 있습니다. 금융 기관들은 FICO의 Analytics Workbench와 같은 플랫폼을 활용하여 고객 행동을 예측하고, 대출 결정을 최적화하며, 사기 위험을 줄이고 있습니다. 이러한 추세는 지능형 예측을 통해 경쟁 우위를 확보하고자 하는 조직에게 예측 분석을 필수적인 요소로 자리매김하게 하고 있습니다.
• 의료기관들은 환자 치료 결과 개선, 운영 효율성 향상, 자원 배분 효율화 등을 위해 예측 분석을 점점 더 많이 도입하고 있습니다. Oracle Analytics Intelligence for Life Sciences와 같은 도구는 의료진과 연구자들이 서로 다른 데이터 세트를 통합하고 실행 가능한 인사이트를 도출하여 복잡한 임상 및 운영 환경에서 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
• 소매 및 전자상거래 기업들은 재고 관리 최적화, 마케팅 캠페인 개인화, 소비자 수요 패턴 예측 등을 위해 예측 분석 솔루션을 도입하고 있습니다. SAS Viya와 같은 플랫폼을 통해 기업들은 전략 수립에 도움이 되고 매출 증대에 기여하는 예측 모델을 구축할 수 있습니다.
• 클라우드 기반 예측 분석 솔루션의 도입이 증가하면서 시장 성장이 가속화되고 있습니다. 아마존 웹 서비스(AWS)와 세일즈포스가 제공하는 플랫폼은 모든 규모의 기업에 확장 가능하고 비용 효율적이며 접근성이 뛰어난 분석 기능을 제공합니다. 이는 디지털 전환 이니셔티브에서 예측 분석이 필수적인 기술로 자리매김하는 데 기여하고 있습니다.

예측 분석 시장 동향

운전사

"기업 전반에 걸쳐 데이터 기반 의사결정에 대한 수요 증가"

• 비즈니스 전략 수립에 있어 데이터 의존도가 높아짐에 따라, 실행 가능한 인사이트를 제공하고 미래 트렌드를 예측할 수 있는 예측 분석 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 금융, 의료, 소매, 제조 등 다양한 산업 분야의 기업들이 운영 최적화, 고객 경험 개선, 의사 결정 정확도 향상을 위해 예측 분석을 적극적으로 활용하고 있습니다.
• 예를 들어, 액센츄어는 클라우드 우선 컨설팅 서비스에 예측 분석을 통합하여 고객이 AI, 머신러닝 및 데이터 분석을 활용해 예측, 운영 효율성 및 혁신을 개선할 수 있도록 지원합니다. 이러한 애플리케이션을 통해 조직은 시장 트렌드에 선제적으로 대응하고 경쟁 우위를 유지할 수 있습니다.
• 빅데이터와 IoT 기기의 확산으로 엄청난 양의 정보가 생성되고 있으며, 예측 분석 플랫폼은 이러한 정보를 의미 있는 인사이트로 변환합니다. Dataiku와 Alteryx 같은 기업들은 조직이 대규모 데이터를 활용하여 예측 모델링 및 성능 최적화를 수행할 수 있도록 포괄적인 분석 환경을 제공합니다.
• 기업들은 위험을 최소화하고 잠재적인 문제를 예측하기 위해 예측 분석에 대한 투자를 늘리고 있습니다. 예를 들어, 은행업계에서는 SAS와 FICO가 제공하는 예측 도구를 통해 신용 부도 및 사기 사건을 예측하여 위험을 사전에 완화하고 규정을 준수할 수 있습니다.
• AI 기반 분석에 대한 수요와 클라우드 기반 배포 모델의 결합으로 기업은 예측 솔루션을 더욱 효율적으로 배포하고, 사내 IT 인프라에 대한 의존도를 줄이며, 확장성을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 요소들이 종합적으로 작용하여 예측 분석은 데이터 기반 비즈니스 혁신의 핵심 동력으로 자리매김하고 있습니다.

절제/도전

“예측 분석을 기존 시스템에 통합하는 데 따르는 복잡성”

• 예측 분석 시장은 고급 분석 솔루션을 기존 레거시 IT 시스템 및 기업 애플리케이션과 통합하는 데 따르는 복잡성 때문에 어려움에 직면해 있습니다. 많은 조직이 최신 AI 기반 플랫폼과의 호환성이 부족한 오래된 인프라에 의존하고 있어 배포 및 데이터 통합에 어려움을 겪고 있습니다.
• 예를 들어, 대기업들이 SAP나 Oracle의 예측 분석 플랫폼을 도입하려고 할 때, 이러한 솔루션을 기존 ERP 또는 CRM 시스템과 연결하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 이로 인해 상당한 맞춤 설정과 IT 투자가 필요하게 됩니다. 이는 구축 시간과 전체 프로젝트 비용을 증가시켜 도입 속도를 늦출 수 있습니다.
• 예측 분석 모델은 정확한 인사이트를 도출하기 위해 깨끗하고 구조화된 실시간 데이터가 필요하므로, 여러 기존 및 최신 시스템 전반에 걸쳐 데이터 품질, 일관성 및 접근성을 보장하는 것은 여전히 ​​중요한 과제입니다. 통합 작업에는 온프레미스 데이터를 클라우드 플랫폼으로 마이그레이션하는 작업도 포함될 수 있으며, 이는 기술적 복잡성과 보안 문제를 야기합니다.
• 소프트웨어 공급업체와 플랫폼 전반에 걸쳐 표준화된 통합 프로토콜이 부족하여 원활한 배포가 더욱 어려워지고, 기업은 이러한 격차를 해소하기 위해 전문 IT 팀이나 컨설팅 서비스를 활용해야 합니다. 이러한 어려움은 특히 기존 인프라가 광범위하게 구축된 조직에서 예측 분석 도입을 제한할 수 있습니다.
• 여러 사업 부문에 걸쳐 예측 분석을 확장하면서 기존 시스템과의 호환성을 유지하는 것은 여전히 ​​제약 조건으로 작용하며, 이는 통합을 간소화하고 기술적 장벽을 낮추며 기업 전반에 걸쳐 측정 가능한 가치를 제공하는 솔루션의 필요성을 강조합니다.

예측 분석 시장 범위

시장은 구성 요소, 배포 모델, 조직 규모 및 최종 사용자를 기준으로 세분화됩니다.

• 구성 요소별

구성 요소별로 예측 분석 시장은 솔루션과 서비스로 구분됩니다. 솔루션 부문은 의사 결정 및 성과 최적화를 위한 고급 분석 플랫폼 도입 증가에 힘입어 2025년까지 81.1%의 가장 큰 매출 점유율을 기록하며 시장을 주도할 것으로 예상됩니다. 기업들은 예측 분석 솔루션을 활용하여 트렌드를 예측하고, 운영 효율성을 개선하며, 고객 경험을 향상시키고 있습니다. 머신 러닝 및 AI 기능 통합으로 더욱 정확하고 실행 가능한 인사이트를 도출할 수 있게 되면서 솔루션에 대한 수요가 더욱 증가하고 있습니다. 실시간 분석 및 시각화 도구를 갖춘 포괄적인 플랫폼을 제공하는 업체들이 솔루션 부문의 강력한 시장 점유율에 기여하고 있습니다. 확장성과 기존 IT 인프라와의 호환성 또한 독립형 서비스보다 솔루션을 선호하는 이유를 뒷받침합니다.

서비스 부문은 예측 분석 구현에 대한 컨설팅, 구축 및 유지 관리 지원 수요 증가에 힘입어 2026년부터 2033년까지 가장 빠른 성장세를 보일 것으로 예상됩니다. 예를 들어, IBM과 같은 기업은 조직이 예측 모델을 구축하고 분석 전략을 최적화할 수 있도록 전문 서비스를 제공합니다. 데이터 통합, 모델 맞춤화, 구축 후 지원 등의 서비스는 사내 전문 인력이 부족한 기업에게 점점 더 중요해지고 있습니다. 클라우드 기반 서비스는 접근성을 높이고 초기 비용을 절감하여 유연한 분석 솔루션을 찾는 기업의 도입을 촉진합니다. 또한, 관리형 서비스는 지속적인 업데이트와 확장성을 보장하므로 역동적인 비즈니스 환경에 적합한 선택입니다.

• 배포 모델별

배포 모델을 기준으로 예측 분석 시장은 온프레미스와 클라우드로 구분됩니다. 온프레미스 부문은 엄격한 데이터 보안 및 제어를 요구하는 고도로 규제된 산업 분야의 강력한 수요에 힘입어 2025년까지 시장을 주도할 것으로 예상됩니다. 금융, 보험 및 정부 부문과 같은 기업들은 민감한 데이터 처리, 규정 준수, 분석 워크플로에 대한 완벽한 제어를 위해 온프레미스 배포를 선호합니다. 온프레미스 솔루션은 기존 IT 인프라 투자를 활용할 수 있고, 조직 정책 및 보안 표준에 맞춰 맞춤 설정할 수 있는 기능을 제공합니다. 내부 데이터베이스 및 레거시 시스템과의 높은 통합성은 온프레미스 솔루션 도입을 더욱 강화합니다. 대규모 운영을 하는 조직은 일관된 성능을 유지하고 지연 문제를 최소화하기 위해 온프레미스 배포를 선호하는 경우가 많습니다.

클라우드 부문은 확장성, 유연성, 그리고 모든 규모의 조직에 대한 비용 효율성 덕분에 2026년부터 2033년까지 가장 빠른 성장세를 보일 것으로 예상됩니다. 예를 들어, 마이크로소프트 애저의 예측 분석 클라우드 서비스는 기업들이 막대한 초기 인프라 투자 없이도 모델을 배포할 수 있도록 지원합니다. 클라우드 배포를 통해 실시간 인사이트, 원격 접속, 그리고 타사 애플리케이션과의 손쉬운 통합이 가능해져 의사 결정 프로세스가 가속화됩니다. 하이브리드 클라우드 환경과 SaaS 도입의 증가 추세는 이러한 부문의 성장을 더욱 촉진하고 있습니다. 또한, 클라우드 기반 예측 분석은 빠른 업데이트와 고급 AI 기능을 지원하여 민첩성과 혁신을 추구하는 기업들에게 매력적인 솔루션입니다.

• 조직 규모별

조직 규모를 기준으로 예측 분석 시장은 중소기업(SME)과 대기업으로 구분됩니다. 대기업은 방대한 데이터 생태계와 고급 분석 기술 도입률을 바탕으로 2025년까지 시장을 주도하며 가장 큰 매출 점유율을 기록했습니다. 대기업은 예측 분석을 활용하여 운영을 최적화하고, 비용을 절감하며, 고객 유지율을 높이고, 여러 사업 부문에서 경쟁 우위를 확보합니다. 또한 대기업은 탄탄한 인프라, 숙련된 인력, 맞춤형 분석 솔루션에 투자할 수 있는 자원을 보유하고 있습니다. 대규모 데이터 세트를 처리하고 분석을 전략적 의사 결정에 통합하는 능력은 대기업의 시장 지배력을 더욱 강화합니다. 금융, 통신, 제조와 같은 주요 산업 분야에서 대기업의 예측 분석 도입 사례는 시장의 중요성을 보여줍니다.

중소기업 부문은 합리적인 가격과 사용자 친화적인 예측 분석 솔루션의 보급 확대에 힘입어 2026년부터 2033년까지 가장 빠른 성장세를 보일 것으로 예상됩니다. 예를 들어, SAS와 같은 기업은 복잡한 IT 인프라 없이도 데이터 기반 의사결정을 지원하는 확장 가능한 분석 도구를 중소기업에 맞춤 제공하고 있습니다. 중소기업들은 예산 및 전문성 부족 문제를 해결하기 위해 클라우드 기반 분석 및 구독형 서비스를 점점 더 많이 도입하고 있습니다. 예측 분석은 중소기업의 운영 효율성 향상, 마케팅 전략 강화, 수요 동향 예측에 도움을 줍니다. 또한, 인공지능 기반 인사이트의 이점에 대한 인식이 높아짐에 따라 전 세계 중소기업의 예측 분석 도입이 더욱 가속화되고 있습니다.

• 최종 사용자별

최종 사용자를 기준으로 예측 분석 시장은 금융·보험(BFSI), 통신 및 IT, 소매 및 전자상거래, 의료 및 생명과학, 제조, 정부 및 국방, 에너지 및 유틸리티, 운송 및 물류, 기타 부문으로 세분화됩니다. BFSI 부문은 위험 관리, 사기 탐지, 고객 분석 및 규제 준수에 대한 필수적인 요구에 힘입어 2025년까지 시장을 주도할 것으로 예상됩니다. 은행, 보험사 및 투자 회사는 시장 동향을 예측하고, 포트폴리오를 최적화하며, 고객 참여를 강화하기 위해 예측 분석을 활용합니다. 또한, 인공지능(AI)과 머신러닝을 예측 모델에 통합함으로써 더욱 빠르고 정확한 인사이트를 얻을 수 있다는 장점도 있습니다. BFSI 기업은 구조화되고 방대한 데이터 세트를 보유하는 경우가 많아 전략적 의사 결정에 예측 분석을 매우 효과적으로 활용할 수 있습니다. 주요 분석 솔루션 제공업체와의 파트너십은 이 최종 사용자 부문의 시장 지배력을 더욱 강화하고 있습니다.

소매 및 전자상거래 부문은 개인 맞춤형 고객 경험, 수요 예측, 재고 최적화에 대한 필요성 증가에 힘입어 2026년부터 2033년까지 가장 빠른 성장세를 보일 것으로 예상됩니다. 예를 들어, 아마존은 예측 분석을 활용하여 제품을 추천하고, 가격을 최적화하며, 물류를 효율화함으로써 매출과 고객 만족도를 높이고 있습니다. 예측 모델은 소매업체가 소비자 행동을 분석하고, 트렌드를 파악하며, 정보에 기반한 마케팅 결정을 내리는 데 도움을 줍니다. 온라인 쇼핑과 디지털 결제 도입의 급속한 증가는 이 분야에서 예측 분석에 대한 수요를 더욱 가속화하고 있습니다. 또한, 예측 분석은 프로모션, 공급망 관리, 고객 유지 전략에 대한 실시간 의사 결정을 가능하게 하므로 소매 및 전자상거래 기업에 매우 유용합니다.

예측 분석 시장 지역 분석

• 북미는 금융, IT 및 의료 부문 전반에 걸쳐 고급 분석 솔루션 도입이 활발해짐에 따라 2025년까지 예측 분석 시장에서 33.9%의 가장 큰 매출 점유율을 차지하며 시장을 주도할 것으로 예상됩니다.
• 이 지역의 기업들은 운영 최적화, 고객 참여 증진, 의사 결정 능력 향상을 위해 예측 분석을 점점 더 많이 활용하고 있습니다. 주요 분석 소프트웨어 제공업체, 견고한 IT 인프라, 데이터 기반 전략에 대한 높은 인식이 시장 성장을 더욱 뒷받침하고 있습니다.
• 미국 기업들은 경쟁 우위를 확보하기 위해 인공지능(AI) 및 머신러닝 기반 예측 솔루션에 특히 많은 투자를 하고 있습니다. 클라우드 기반 분석 플랫폼과 실시간 데이터 처리 솔루션의 광범위한 통합은 예측 분석을 전략적 우선순위로 더욱 확고히 자리매김하게 하고 있습니다.

미국 예측 분석 시장 분석

미국 예측 분석 시장은 디지털 전환 추진 증가와 데이터 기반 의사 결정에 대한 의존도 상승에 힘입어 2025년 북미에서 가장 큰 매출 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 기업들은 트렌드 예측, 위험 완화, 운영 효율성 향상을 위해 예측 분석을 도입하고 있습니다. 예를 들어, IBM과 SAS는 미국 기업들이 공급망 최적화, 사기 탐지, 고객 맞춤화 개선을 할 수 있도록 지원하는 고급 예측 분석 플랫폼을 제공합니다. 클라우드 기반 솔루션과 AI 통합의 확대는 금융, 의료, 소매 부문 전반에 걸쳐 예측 분석 도입을 더욱 촉진하고 있습니다. 또한 스마트 기술과 자동화에 대한 관심이 높아짐에 따라 상업 및 정부 분야 모두에서 예측 분석 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

유럽 ​​예측 분석 시장 인사이트

유럽 ​​예측 분석 시장은 디지털화 증가, 규제 준수 요건 강화, 데이터 기반 의사 결정에 대한 중요성 증대에 힘입어 예측 기간 동안 상당한 연평균 성장률(CAGR)을 기록하며 성장할 것으로 예상됩니다. 금융, 제조, 소매 부문을 아우르는 기업들이 효율성 향상, 수요 예측, 운영 위험 감소를 위해 예측 분석을 도입하고 있습니다. 성숙한 IT 인프라, 탄탄한 기술 전문성, 혁신에 대한 집중은 시장 성장을 더욱 뒷받침합니다. 예를 들어, SAP는 유럽 기업들이 운영 통찰력을 개선하고 비즈니스 전략 계획을 수립할 수 있도록 지원하는 예측 분석 솔루션을 제공합니다. 기업 전반에 걸쳐 클라우드 기반 분석 플랫폼과 AI 기반 도구의 도입이 증가함에 따라 시장 확장에 크게 기여하고 있습니다.

영국 예측 분석 시장 인사이트

영국 예측 분석 시장은 디지털 전환 전략과 기업 내 고급 분석 기술의 광범위한 도입에 힘입어 예측 기간 동안 주목할 만한 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 예상됩니다. 기업들은 마케팅 캠페인 최적화, 고객 유지율 향상, 운영 효율성 증대를 위해 예측 솔루션에 투자하고 있습니다. 위험 관리 및 데이터 기반 규정 준수에 대한 관심 또한 기업들이 예측 분석 도구를 도입하도록 촉진하는 요인입니다. 예를 들어, 딜로이트는 영국 기업들이 전략적 의사 결정을 위해 예측적 통찰력을 활용할 수 있도록 지원하는 분석 컨설팅 서비스를 제공합니다. 클라우드 기반 및 AI 통합 예측 플랫폼의 도입 증가는 다양한 산업 분야에서 시장 성장을 지속시킬 것으로 전망됩니다.

독일 예측 분석 시장 인사이트

독일 예측 분석 시장은 선진 제조 부문, 탄탄한 IT 인프라, 그리고 기업의 디지털화 가속화에 힘입어 예측 기간 동안 상당한 연평균 성장률(CAGR)을 기록하며 성장할 것으로 예상됩니다. 기업들은 생산 최적화, 고객 참여 증진, 혁신 이니셔티브 지원을 위해 예측 분석을 점점 더 많이 도입하고 있습니다. 정확성, 운영 효율성, 데이터 개인정보 보호 규정 준수를 중시하는 독일의 정책은 시장 도입을 더욱 촉진하고 있습니다. 예를 들어, SAP와 T-Systems는 독일 기업들이 비즈니스 인텔리전스 및 예측 기능을 강화할 수 있도록 예측 분석 솔루션을 제공합니다. 산업 및 상업 부문에서 예측 분석과 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT) 시스템의 통합은 시장 성장을 더욱 가속화할 것입니다.

아시아 태평양 예측 분석 시장 분석

아시아 태평양 예측 분석 시장은 2026년부터 2033년까지 예측 기간 동안 가장 빠른 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 예상됩니다. 이는 중국, 일본, 인도 등 국가에서 디지털 전환이 가속화되고 도시화가 빠르게 진행되며 클라우드 기반 솔루션 도입이 증가하고 있기 때문입니다. 금융, 소매, 제조 부문의 기업들은 의사 결정 개선, 트렌드 예측, 운영 최적화를 위해 예측 분석을 활용하고 있습니다. 데이터 기반 거버넌스와 스마트 시티를 추진하는 정부 정책 또한 예측 분석 도입을 더욱 가속화하고 있습니다. 예를 들어, 마이크로소프트와 오라클은 아시아 태평양 지역 기업에서 널리 사용되는 예측 분석 플랫폼을 제공합니다. 성장하는 기술 생태계와 합리적인 가격의 솔루션 제공 확대 또한 시장 성장을 견인하는 요인입니다.

일본 예측 분석 시장 인사이트

일본의 예측 분석 시장은 높은 기술 도입률, 디지털 전환 추진, 그리고 기업 전반의 운영 효율성 증대 요구에 힘입어 성장세를 보이고 있습니다. 기업들은 수요 예측, 고객 경험 향상, 물류 및 공급망 최적화를 위해 예측 솔루션을 도입하고 있습니다. 예를 들어, NEC와 후지쓰는 인공지능(AI)과 머신러닝을 통합한 예측 분석 솔루션을 제공하여 더욱 스마트한 의사결정을 지원합니다. 자동화, 스마트 제조, 데이터 기반 비즈니스 전략에 대한 관심 증가는 기업 및 정부 부문 모두에서 시장 성장을 더욱 촉진하고 있습니다. 또한, 일본의 고령화 사회는 기업들이 생산성과 효율성을 유지하기 위해 예측 분석을 도입하도록 장려하고 있습니다.

중국 예측 분석 시장 인사이트

중국 예측 분석 시장은 2025년 아시아 태평양 지역에서 가장 큰 매출 점유율을 기록할 것으로 예상됩니다. 이는 중국의 디지털 경제 성장, 급속한 도시화, 그리고 금융, 소매, 제조 부문 전반에 걸친 분석 솔루션 도입률 증가에 힘입은 결과입니다. 기업들은 운영 최적화, 고객 참여 강화, 스마트 시티 구축 지원 등을 위해 예측 분석을 점점 더 많이 활용하고 있습니다. 예를 들어, 알리바바 클라우드와 화웨이는 중국 기업에서 널리 사용되는 예측 분석 플랫폼을 제공합니다. 정부의 디지털화 추진, 탄탄한 기술 인프라, 그리고 클라우드 도입 확대는 시장 성장을 더욱 촉진하고 있습니다. 비용 효율적인 솔루션의 가용성과 강력한 국내 업체들의 존재 또한 중국 예측 분석 시장의 견조한 성장에 기여하는 요인입니다.

예측 분석 시장 점유율

예측 분석 산업은 주로 다음과 같은 잘 알려진 기업들이 주도하고 있습니다.

• 마이크로소프트(미국)
• 오라클(미국)
• SAP SE(독일)
• SAS 연구소(미국)
• 구글(미국)
• 세일즈포스(미국)
• 아마존 웹 서비스(Amazon Web Services, Inc., 미국)
• 휴렛팩커드 엔터프라이즈 개발 유한회사(미국)
• 테라데이터(미국)
• 알테릭스 주식회사(미국)
• FICO(미국)
• 알테어 엔지니어링 주식회사(미국)
• 도모 주식회사(미국)
• 클라우데라 주식회사(미국)
• 보드 인터내셔널(스위스)
• TIBCO Software Inc. (미국)
• 히타치 반타라 유한회사(일본)
• 해피스트 마인즈(인도)
• 다타이쿠(프랑스)
• QlikTech International AB (스웨덴)

글로벌 예측 분석 시장의 최신 동향

• 2025년 12월, 액센츄어는 넥스티라의 AI, 머신러닝, 데이터 분석 전문성을 클라우드 우선 엔지니어링 제품군에 통합하여 역량을 확장했습니다. 이번 인수를 통해 액센츄어는 다양한 산업 분야에 걸쳐 향상된 예측 분석 및 클라우드 네이티브 솔루션을 제공할 수 있는 역량을 강화하고, 고객이 더욱 정확한 예측과 데이터 기반 성과를 달성할 수 있도록 지원합니다. 넥스티라의 예측 분석 강점을 통합함으로써 액센츄어는 더욱 심층적인 인사이트 도출과 신속한 분석 배포를 대규모로 제공할 수 있게 되었으며, 이는 디지털 전환 이니셔티브 전반에 걸쳐 예측 도구 도입을 가속화합니다.
• 2025년 3월, 9fin은 Bond Radar 인수를 완료하여 20년간의 채권 발행 데이터를 확보함으로써 자사의 채권 시장 분석 플랫폼을 강화했습니다. 이번 인수를 통해 금융 기관은 방대한 과거 데이터 세트와 머신러닝 기반 분석을 결합하여 채권 시장 동향 및 투자 기회에 대한 더욱 정확한 예측을 제공함으로써 예측 모델링 기능을 향상시킬 수 있게 되었습니다. 이번 통합은 9fin의 분석 서비스를 크게 강화하고 데이터 강화 전략이 금융 서비스 분야에서 예측 분석의 가치를 어떻게 증폭시키는지 보여주는 대표적인 사례입니다.
• 2025년, ZestyAI는 고급 AI 모델을 출시하고 기상 이변 외 수해 보험금 청구와 같은 새로운 활용 사례에 대한 규제 승인을 확보함으로써 보험 위험 평가 분야의 예측 분석 솔루션을 확장했습니다. 산불 모델링을 넘어 폭풍 및 수해 위험 예측 도구를 포함하도록 포트폴리오를 확장함으로써 ZestyAI는 보험사의 위험 예측 정확도를 높여 더 나은 인수 결정과 규제 준수를 지원했습니다. 이러한 확장은 특히 보험과 같이 위험에 민감한 분야에서 예측 분석이 전문 산업 응용 분야에 미치는 영향력이 커지고 있음을 보여줍니다.
• 2024년 10월, 오라클은 AI 기반 클라우드 분석 플랫폼인 오라클 애널리틱스 인텔리전스 포 라이프 사이언스(Oracle Analytics Intelligence for Life Sciences)를 출시했습니다. 이 플랫폼은 서로 다른 데이터 세트를 통합된 작업 공간으로 통합하도록 설계되었습니다. 이 혁신은 임상 연구 및 의료 분석을 위한 인사이트 생성 효율성을 향상시켜 생명 과학 기관이 데이터 기반 의사 결정을 가속화할 수 있도록 지원합니다. 오라클 플랫폼은 예측 분석을 생명 과학 워크플로우에 직접 통합함으로써 다양한 영역의 데이터 해석을 강화하고 더욱 역동적인 연구 결과를 도출할 수 있도록 지원하여 복잡한 데이터 환경에서 예측 분석의 역할을 더욱 공고히 합니다.
• 2023년 6월, 액센츄어는 예측 분석 및 클라우드 혁신 전문 AWS 프리미어 파트너인 넥스티라(Nextira)를 인수하여 클라우드 기반 분석 서비스 포트폴리오를 강화했습니다. 이번 인수를 통해 액센츄어는 고급 분석 및 몰입형 경험 기능을 확보하여 고객이 예측 인사이트를 더욱 효과적으로 활용하고 운영 전반에 걸쳐 분석 솔루션을 확장할 수 있도록 지원했습니다. 이러한 전략적 움직임은 클라우드 중심의 예측 분석 솔루션 도입을 확대하고 데이터 전략 및 AI 구현을 위한 서비스 제공 범위를 다양한 산업 분야로 확장하는 데 기여했습니다.

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