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시장보고서
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세계의 엣지 애널리틱스 시장 규모, 점유율, 동향 분석 보고서 : 유형별, 컴포넌트별, 전개 모델별, 용도별, 산업별, 지역별, 부문 예측(2025-2030년)Edge Analytics Market Size, Share & Trends Analysis Report By Type (Descriptive Analytics, Prescriptive Analytics), By Component (Solution, Service), By Deployment Model, By Application, By Industry, By Region, And Segment Forecasts, 2025 - 2030 |
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Grand View Research, Inc.의 최신 보고서에 따르면, 세계 엣지 애널리틱스 시장 규모는 2025-2030년 28.6%의 연평균 복합 성장률(CAGR)을 나타내고, 2030년까지 407억 1,000만 달러에 달할 것으로 예측됩니다.
엣지 디바이스 자체에서 데이터 분석 및 처리를 수행함으로써 로봇은 중앙 집중식 시스템에 크게 의존하지 않고 환경에 빠르게 대응할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 실시간 인사이트력, 대기 시간 단축, 보안 강화, 대역폭 최적화를 실현할 수 있습니다. 사물인터넷의 부상과 엣지에서 생성되는 데이터의 양이 증가함에 따라 엣지 애널리틱스는 큰 주목을 받고 있습니다. 많은 산업 조직들이 사물인터넷(IoT)을 활용하여 제조 기계, 파이프라인, 설비를 모니터링하고 있습니다.
IoT는 실시간으로 관리하고 해석하기 어려운 데이터를 생성하고 저장하며, IoT 디바이스의 데이터는 엣지 애널리틱스로 보내져 처리되고 이해됩니다. 분석 알고리즘은 어떤 데이터가 필요하고 어떤 데이터가 필요하지 않은지 판단할 때 인간을 돕습니다. 많은 용도과 산업에서 적시에 의사결정을 내리는 것은 업무 효율성을 달성하고, 안전을 보장하며, 우수한 고객 경험을 제공하는 데 있어 매우 중요합니다. 자율주행차, 산업 자동화, 스마트시티와 같은 특정 용도는 실시간 분석 기능을 필요로 합니다.
엣지 애널리틱스는 엣지에서의 즉각적인 처리와 의사결정을 가능하게 하여 대기 시간을 최소화하고 신속한 대응을 가능하게 합니다. 또한, 드론 및 로봇 공학 등의 산업은 실시간 의사결정 기능에 크게 의존하고 있습니다. 이러한 시스템은 방대한 양의 센서 데이터를 처리하고 변화하는 환경과 상황에 즉각적으로 대응해야 합니다. 엣지 애널리틱스는 엣지에서의 센서 데이터 분석과 해석을 통해 중앙 집중식 처리에 의존하지 않고도 이러한 자율 시스템이 신속하고 정확한 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
세계 커넥티드 디바이스에서 발생하는 방대한 데이터가 시장 확대의 원동력이 되고 있으며, 실시간 인텔리전스가 네트워크 디바이스에서 엣지 애널리틱스 성장의 촉매제 역할을 하고 있으며, 엣지 애널리틱스 도입으로 확장성 및 비용 최적화가 강화됩니다. 분석 컴퓨팅은 중앙 집중식 스토리지 시스템에서 데이터가 검색될 때까지 기다렸다가 분석 용도를 실행하는 것이 아니라, 디바이스의 엣지에서 실행됩니다. 또한, 제조 산업에서는 예를 들어 스마트 생산 라인에서 엣지 분석을 크게 활용하여 제조 오류나 포장 등을 실시간으로 지적할 수 있으며, IoT는 실시간으로 대량의 데이터를 생성하는 수많은 장치와 센서를 연결합니다. 이 기술을 적용하면 이 데이터를 엣지에서 처리 및 분석하여 신속한 의사결정을 가능하게 하고, 모든 데이터를 중앙에 전송할 필요성을 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 스마트시티에서는 교통 패턴, 에너지 소비량, 치안을 실시간으로 모니터링하고 관리할 수 있습니다.
엣지에서의 센서 데이터 분석을 통해 잠재적인 고장을 식별하고, 유지보수 일정을 최적화하며, 다운타임을 최소화할 수 있습니다. 또한, 실시간 환자 모니터링, 원격 진단, 개인 맞춤형 치료를 가능하게 함으로써 헬스케어 분야에서도 중요한 역할을 하고 있습니다. 엣지 디바이스는 활력 징후, 병력 등 환자 데이터를 분석하여 의료 전문가에게 적시에 인사이트력을 제공할 수 있습니다. 소매업체는 엣지 디바이스를 실시간 재고 관리, 고객 분석, 개인화된 쇼핑 경험에 활용할 수 있습니다. 엣지 디바이스를 통해 POS 데이터, 통행 패턴, 고객 선호도를 분석함으로써 소매업체는 재고 수준을 최적화하고, 고객 만족도를 높이며, 타겟팅된 프로모션을 제공할 수 있습니다.
북미는 엣지 애널리틱스 시장에서 더 큰 시장 점유율을 차지할 것입니다. 이 지역에서는 예측 분석의 중요성과 산업 및 통신 산업이 집중되어 있어 엣지 애널리틱스 솔루션의 채택이 증가할 것으로 예상되며, IoT 기기의 연결이 증가함에 따라 모든 산업군에서 엣지 애널리틱스 솔루션의 채택률이 급증하고 있습니다. 급증하고 있습니다. 엣지 애널리틱스를 도입하면 장비의 상태와 생산 속도를 더 잘 파악할 수 있고, 제조 공장이 생산의 마지막 순간에 발생할 수 있는 문제에 대처할 수 있도록 준비할 수 있습니다.
다양한 지역 산업에서 잠재적인 이점을 인식하고 특정 이용 사례에 도입하고 있습니다. 예를 들어, 제조 산업에서는 예지보전 및 품질 관리에 활용되고 있습니다. 이러한 산업별 활용 사례는 이 지역의 엣지 애널리틱스 시장 성장에 기여하고 있습니다. 이 지역에는 일반 데이터 보호 규정(GDPR(EU 개인정보보호규정)) 및 캘리포니아 소비자 개인정보 보호법(CCPA)과 같은 데이터 프라이버시 법규 및 컴플라이언스 요건과 같은 특정 규제 및 표준이 있습니다. 엣지 애널리틱스는 민감한 데이터를 로컬에서 처리함으로써 데이터 보안 및 프라이버시 문제를 해결하고 규제 요건을 준수할 수 있는 솔루션을 제공합니다.
엣지 애널리틱스는 분석이 수행되는 위치를 제외하고는 기존 분석 도구와 동일한 기능을 제공합니다. 중요한 차이점은 엣지 애널리틱스 프로그래머는 스토리지, 컴퓨팅 성능, 연결에 제한이 있을 수 있는 엣지 디바이스에서 실행해야 한다는 점입니다. 디지털화는 최근 혁명의 원동력이 되고 있습니다. 기업들은 오랫동안 IoT에 연결된 기기들이 매일 생성하는 수백만 개의 노드에서 생성되는 데이터에서 관련 인사이트를 추출하는 방법을 고민해 왔습니다. 스마트 워치에서 스마트 스피커에 이르기까지 연결된 기기의 수가 증가함에 따라 채굴해야 할 데이터의 양이 증가하고 있으며, AI와 빅데이터를 비롯한 많은 신기술이 인사이트력 수집에 필수적인 역할을 하고 있습니다.
북미에서는 예측 분석에 대한 수요가 증가함에 따라 엣지 애널리틱스 시장 점유율이 확대될 것으로 예상되며, 산업 및 통신 업계에서 엣지 애널리틱스 솔루션의 채택이 증가할 것으로 예측됩니다. 많은 기업들에게 다양한 IoT 소스로부터 스트리밍되는 데이터는 관리하기 어려운 거대한 데이터 저장소를 생성합니다.
The global edge analytics market size is estimated to reach USD 40.71 billion by 2030, registering a CAGR of 28.6% from 2025 to 2030, according to a new report by Grand View Research, Inc. Performing data analysis and processing on the edge devices themselves, robots can quickly respond to their environment without relying heavily on a centralized system. This approach offers real-time insights, reduced latency, improved security, and optimized bandwidth. With the rise of the Internet of Things and the increasing amount of data generated at the edge, edge analytics has gained significant attention. Many industrial organizations use the Internet of Things (IoT) to monitor manufacturing machinery, pipelines, and equipment.
IoT generates and stores data that might be challenging to manage and interpret in real time. The data from IoT devices is delivered into edge analytics to be processed and understood. Analytics algorithms assist humans in determining which data is required and which is unnecessary. In many applications and industries, timely decisions are crucial for achieving operational efficiency, ensuring safety, and delivering superior customer experiences. Certain applications, such as autonomous vehicles, industrial automation, and smart cities, demand real-time analytics capabilities.
Edge analytics enable immediate processing and decision-making at the edge, minimizing latency and enabling rapid responses. Moreover, industries such as drones and robotics heavily rely on real-time decision-making capabilities. These systems must process vast amounts of sensor data and respond instantaneously to changing environments and situations. Edge analytics enable the analysis and interpretation of sensor data at the edge, allowing these autonomous systems to make quick and accurate decisions without relying on centralized processing.
The increasingly vast amount of data from connected devices around the globe is driving market expansion, real-time intelligence acting as a catalyst for the growth of edge analytics on network devices and adopting edge analytics, enhancing scalability and cost optimization. Analytical computing is performed at the device's edge rather than waiting for data to be retrieved back at a centralized storage system and then imply analytical application. Furthermore, the manufacturing industry may make substantial use of edge analytics, for example, in smart production lines, pointing out manufacturing errors, packing, and so on in real-time. The IoT connects numerous devices and sensors that generate massive volumes of data in real-time; by applying the technology, this data can be processed and analyzed at the edge, enabling rapid decision-making and reducing the need to transmit all data to a central location. For example, in smart cities, it can help monitor and manage traffic patterns, energy consumption, and public safety in real-time.
In the manufacturing sector, it enables real-time monitoring and predictive maintenance of machines and equipment; by analyzing sensor data at the edge, manufacturers can identify potential failures, optimize maintenance schedules, and minimize downtime. It also plays a crucial role in healthcare by enabling real-time patient monitoring, remote diagnostics, and personalized treatment. Edge devices can analyze patient data, including vital signs and medical history, to provide timely insights for healthcare professionals. Retailers can leverage it for real-time inventory management, customer analytics, and personalized shopping experiences; by analyzing point-of-sale data, foot traffic patterns, and customer preferences at the edge, retailers can optimize inventory levels, enhance customer satisfaction, and offer targeted promotions.
North America will attain a larger market share in the edge analytics market; predictive analytics have importance in the region and will increase the adoption of edge analytics solutions with a higher concentration of industrial and telecommunication industries. With the rising connection of IoT devices, the regional market has seen a surge in the adoption rate of edge analytics solutions across all verticals. Implementation of edge analytics to keep better track of the health of equipment and output rate and prepare the manufacturing plant to deal with any last-minute problems in production.
Various regional industries have identified the potential benefits and implemented them in specific use cases. For example, it is used in manufacturing for predictive maintenance and quality control. These industry-specific applications have contributed to the growth of the edge analytics market in the region. The region has specific regulations and standards such as data privacy laws and compliance requirements like the General Data Protection Regulation (GDPR) and the California Consumer Privacy Act (CCPA). It provides a solution to address data security and privacy concerns by processing sensitive data locally, thereby complying with regulatory requirements.
Edge Analytics provides the same capability as a traditional analytics tool, with the exception of where the analytics are conducted. The key distinction is that edge analytics programmers must run on edge devices that may be limited in storage, computing power, or connection. Digitization has been the driving force behind the most recent revolutions. Companies have long struggled with how to extract relevant insights from the millions of nodes of data created each day by IoT-connected devices. The amount of linked gadgets, from a smartwatch to a smart speaker, is increasing the volume of data to be mined. Many new technologies, like as AI and Big Data, have become indispensable for gathering insights.
North America will gain a larger market share in the edge analytics market due to an increase in the need for predictive analytics, which will increase the adoption of edge analytics solutions with a higher concentration of industrial and telecommunications industries. With the rise of IoT, there has been a surge in interest in edge analytics. For many firms, streaming data from different IoT sources produces a massive data repository that is challenging to manage.