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2035489

통신 데이터 분석 시장 예측 - 구성요소, 분석 유형, 도입 형태, 기술, 용도, 최종사용자 및 지역별 분석(-2034년)

Telecom Data Analytics Market Forecasts to 2034 - Global Analysis By Component (Software and Services), Analytics Type, Deployment Mode, Technology, Application, End User and By Geography

발행일: | 리서치사: 구분자 Stratistics Market Research Consulting | 페이지 정보: 영문 | 배송안내 : 2-3일 (영업일 기준)

    
    
    



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Stratistics MRC에 의하면, 세계의 통신 데이터 분석 시장은 2026년에 146억 달러에 이르고, 예측 기간에 CAGR 19.8%로 성장하여 2034년까지 624억 달러에 달할 전망입니다.

통신 데이터 분석은 통신사업자가 설명적, 진단적, 예측적, 처방적 분석 기법을 사용하여 방대한 양의 네트워크 성능 데이터, 고객 행동 기록, 통화 상세 기록, 과금 데이터 및 운영 지표를 수집, 처리, 분석하여 실행 가능한 인사이트를 도출할 수 있는 소프트웨어 플랫폼 및 전문 매니지드 서비스를 말합니다. 이를 통해 유선, 무선 및 융합형 통신 서비스 제공업체에서 네트워크 최적화, 수익 보장, 고객 이탈 방지, 부정행위 감지, 고객 경험 향상 및 전략적 비즈니스 의사결정을 지원하는 것을 말합니다.

5G 네트워크의 복잡성과 데이터 생성

초 고밀도 스몰셀 배치, 네트워크 슬라이싱 구성, 엣지 컴퓨팅 노드에서 발생하는 5G 네트워크 데이터 스트림의 폭발적인 증가로 인해 기존의 네트워크 관리 분석 능력을 훨씬 능가하는 양의 데이터가 생성되고 있습니다. 이에 따라 통신사업자들은 자동 최적화 및 예방적 장애 해결을 위해 네트워크 텔레메트리를 실시간으로 처리할 수 있는 고급 분석 플랫폼에 투자해야 하는 상황에 직면해 있습니다. 또한, 분석 기반의 고객 세분화 및 서비스 개인화에 의존하는 5G 수익화 전략은 운영 효율성 향상뿐만 아니라 분석 플랫폼에 대한 투자에 대한 직접적인 수익 창출 동기를 부여하고 있습니다.

데이터 사일로화 및 레거시 인프라의 파편화

통신 사업자의 레거시 인프라는 여러 벤더 시스템, 사일로화된 운영 및 업무 지원 시스템, 그리고 서로 다른 네트워크 기술 세대에 걸쳐 파편화되어 있어 데이터 통합에 심각한 장벽이 되고 있습니다. 이는 분석 플랫폼이 도메인 전반의 고객 및 네트워크 인텔리전스를 통합적으로 구축하는 능력을 제한하고, 통신 서비스 제공의 밸류체인 전반에 걸쳐 종합적인 운영 최적화를 위한 인사이트를 확보하기 위해서는 고가의 데이터 거버넌스 프로그램에 대한 사전 투자가 필요합니다. 데이터 거버넌스 프로그램에 대한 투자가 필요합니다.

실시간 고객 경험 분석

통신사업자가 고객의 불만이 커지기 전에 서비스 품질 저하를 미리 파악하고 해결할 수 있는 실시간 고객 경험 분석은 경쟁사 대비 차별화를 위한 좋은 기회가 될 수 있습니다. 이를 통해 고객 유지율 향상과 NPS(Net Promoter Score) 개선이 입증되고, 해지율 감소와 CLV(Customer Lifetime Value) 향상을 통해 분석 플랫폼에 대한 투자를 정량적으로 정당화할 수 있습니다. 또한, API 수익화 분석을 통해 사업자는 기업용 5G 네트워크 서비스 이용 패턴을 파악하고 이를 통해 수익을 창출할 수 있게 되어 분석 기반의 새로운 수익원을 발굴할 수 있는 기회를 얻게 됩니다.

하이퍼스케일러의 클라우드 분석 플랫폼과 경쟁하는 하이퍼스케일러의 클라우드 분석 플랫폼

AWS, Microsoft Azure, Google Cloud와 같은 하이퍼스케일러 클라우드 제공업체들이 제공하는 분석 플랫폼은 탄력적인 종량제 모델을 통해 통신 산업에 특화된 분석 기능을 경쟁력 있는 비용으로 제공하고 있으며, 전문 통신 분석 소프트웨어 벤더들에게 경쟁 압력을 가하고 있습니다. 전문 통신 분석 소프트웨어 벤더에 대한 경쟁 압력을 창출하고 있습니다. 하이퍼스케일러가 이미 클라우드 인프라 전환 프로그램에 투자한 통신사업자에게 제공하는 클라우드 네이티브 분석 스택 통합의 이점은 전문 벤더의 독점 플랫폼의 가치 제안에 도전이 되고 있습니다.

코로나19의 영향:

코로나19로 인해 원격근무, 화상회의, 스트리밍 이용에 따른 네트워크 트래픽량이 급격히 증가하면서 실시간 네트워크 용량 분석 기능이 부족한 사업자의 분석 인프라 미비점이 드러났습니다. 이를 통해 트래픽 관리 최적화를 위한 분석 플랫폼에 대한 투자가 가속화되었습니다. 팬데믹 이후 디지털 서비스 수익화 전략에서 고객 행동 분석과 네트워크 성능 인텔리전스에 대한 의존도가 높아짐에 따라, 전 세계 통신 사업자들의 설비 투자 프로그램에서 통신 데이터 분석에 대한 강력한 투자가 지속되고 있습니다.

예측 기간 동안 서비스 부문이 가장 큰 시장 규모를 차지할 것으로 예측됩니다.

서비스 부문은 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 이는 통신사업자들이 대규모 사내 데이터 사이언스 팀을 구축하지 않고도 분석 역량과 전문성을 활용하기 위해 채택하고 있는 매니지드 애널리틱스 서비스 및 전문 도입 컨설팅을 통해 제공되는 통신 분석의 주류 비즈니스 모델에 기인합니다. 를 통해 제공되고 있습니다. 지속적인 네트워크 최적화, 해지 예측, 부정행위 감지 서비스를 제공하는 지속적인 매니지드 애널리틱스 서비스 계약은 통신 분석 상업 환경에서 소프트웨어 라이선스 수익보다 더 많은 지속적인 수익원을 창출하고 있습니다.

예측 기간 동안 설명적 분석 부문이 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예측됩니다.

예측 기간 동안 설명적 분석 부문은 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예측됩니다. 이는 통신 사업자들이 보다 진보된 예측 및 처방적 분석 기능의 전제가 되는 서술적 분석 인프라를 구축하기 위해 종합적인 네트워크 및 고객 데이터 시각화 플랫폼에 대한 기본적인 투자에 더해, 통신 부문 전반으로 확대되고 있는 규제 보고 요건에 따라 종합적인 네트워크 성능 및 서비스 품질에 대한 문서화가 의무화되고 있으며, 서술적 분석 플랫폼이 이를 효율적으로 지원하는 것이 그 요인입니다.

가장 큰 점유율을 차지하는 지역:

예측 기간 동안 북미가 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 이는 미국과 캐나다에 대규모 분석 투자 프로그램을 보유한 주요 통신 사업자들이 존재하고, IBM, Oracle, SAS, Amdocs 등 주요 통신 분석 플랫폼 벤더들이 북미에서 상당한 수익을 창출하고 있으며, 5G 네트워크 구축이 진행됨에 따라 첨단 무선 서비스 제공업체 전반에서 네트워크 최적화 및 고객 경험 관리 인텔리전스에 대한 수요가 증가하고 있기 때문입니다. 네트워크 최적화 및 고객 경험 관리 인텔리전스에 대한 분석 수요가 증가하고 있으며, 5G 네트워크의 확산으로 인해 고급 무선 서비스 제공업체 전반에 걸쳐 분석 수요가 증가하고 있기 때문입니다.

CAGR이 가장 높은 지역:

예측 기간 동안 아시아태평양은 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예측됩니다. 그 이유는 중국, 일본, 한국, 인도는 세계 최대 규모의 통신 가입자 기반과 방대한 양의 분석 데이터를 보유하고 있으며, 적극적인 5G 구축으로 분석 중심의 새로운 수익화 요구사항이 생겨나고 있고, 화웨이와 지역 벤더들의 국내 통신 분석 솔루션 개발로 아시아태평양 통신사업자 시장 전체에 아시아태평양 통신사업자 시장 전체에 경쟁력 있는 생태계가 확대되고 있기 때문입니다.

무료 커스터마이징 서비스:

본 보고서를 구매한 모든 고객은 아래 무료 맞춤화 옵션 중 하나를 이용할 수 있습니다.

  • 기업 프로파일링
    • 추가 시장 참여자(최대 3개사)에 대한 종합적인 프로파일링
    • 주요 기업의 SWOT 분석(최대 3개사)
  • 지역별 세분화
    • 고객의 요청에 따라 주요 국가 시장 추정 및 예측, 그리고 CAGR(참고: 타당성 확인에 따라 다름)
  • 경쟁사 벤치마킹
    • 제품 포트폴리오, 지리적 확장, 전략적 제휴를 기반으로 한 주요 기업 벤치마킹

목차

제1장 주요 요약

제2장 조사 프레임워크

제3장 시장 역학과 동향 분석

제4장 경쟁 환경과 전략적 평가

제5장 세계의 통신 데이터 분석 시장 : 컴포넌트별

제6장 세계의 통신 데이터 분석 시장 : 분석 유형별

제7장 세계의 통신 데이터 분석 시장 : 도입 모드별

제8장 세계의 통신 데이터 분석 시장 : 기술별

제9장 세계의 통신 데이터 분석 시장 : 용도별

제10장 세계의 통신 데이터 분석 시장 : 최종사용자별

제11장 세계의 통신 데이터 분석 시장 : 지역별

제12장 전략적 시장 정보

제13장 업계 동향과 전략적 이니셔티브

제14장 기업 개요

LSH 26.06.02

According to Stratistics MRC, the Global Telecom Data Analytics Market is accounted for $14.6 billion in 2026 and is expected to reach $62.4 billion by 2034 growing at a CAGR of 19.8% during the forecast period. Telecom data analytics refers to software platforms and professional and managed services that enable telecommunications operators to collect, process, analyze, and derive actionable intelligence from massive volumes of network performance data, customer behavior records, call detail records, billing data, and operational metrics using descriptive, diagnostic, predictive, and prescriptive analytics techniques to support network optimization, revenue assurance, churn prevention, fraud detection, customer experience improvement, and strategic business decision-making across wireline, wireless, and converged telecommunications service providers.

Market Dynamics:

Driver:

5G Network Complexity Data Generation

Massive proliferation of 5G network data streams from ultra-dense small cell deployments, network slicing configurations, and edge computing nodes generating data volumes that far exceed legacy network management analytical capability is compelling telecom operators to invest in advanced analytics platforms capable of processing network telemetry in real-time for automated optimization and proactive fault resolution. 5G monetization strategy dependency on analytics-driven customer segmentation and service personalization creates direct revenue motivation for analytics platform investment beyond operational efficiency justification alone.

Restraint:

Data Silos Legacy Infrastructure Fragmentation

Telecommunications operator legacy infrastructure fragmented across multiple vendor systems, siloed operational and business support systems, and heterogeneous network technology generations creates significant data integration barriers that limit analytics platform ability to develop unified cross-domain customer and network intelligence, requiring expensive data governance program investment before analytics can deliver comprehensive operational optimization insights across the complete telecom service delivery value chain.

Opportunity:

Real-Time Customer Experience Analytics

Real-time customer experience analytics enabling telecommunications operators to proactively identify and resolve service degradation before customer complaint escalation represents a premium competitive differentiation opportunity generating documented customer retention improvement and net promoter score enhancement that quantifiably justifies analytics platform investment through reduced churn and improved customer lifetime value outcomes. API monetization analytics enabling operators to identify and capture revenue from enterprise 5G network service consumption patterns creates additional analytics-driven revenue stream development opportunities.

Threat:

Hyperscaler Cloud Analytics Platform Competition

Hyperscaler cloud provider analytics platform offerings from AWS, Microsoft Azure, and Google Cloud providing increasingly telecommunications-specific analytics capabilities at competitive economics through elastic consumption pricing models create competitive pressure against specialized telecom analytics software vendors whose proprietary platform value proposition is challenged by cloud-native analytics stack integration advantages that hyperscalers provide to telecommunications operators already investing in cloud infrastructure migration programs.

Covid-19 Impact:

COVID-19 dramatically increased network traffic volumes from remote work, video conferencing, and streaming consumption that exposed analytical infrastructure inadequacies in operators lacking real-time network capacity analytics, accelerating analytics platform investment for traffic management optimization. Post-pandemic digital service monetization strategy dependency on customer behavior analytics and network performance intelligence continue sustaining strong telecom data analytics investment across global telecommunications operator capital expenditure programs.

The services segment is expected to be the largest during the forecast period

The services segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, due to the dominant commercial model of telecom analytics delivered through managed analytics services and professional implementation consulting that telecommunications operators adopt to access analytical capability and domain expertise without requiring large internal data science team development. Ongoing managed analytics service contracts providing continuous network optimization, churn prediction, and fraud detection services generate recurring revenue streams that collectively exceed software license revenue in the telecom analytics commercial landscape.

The descriptive analytics segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

Over the forecast period, the descriptive analytics segment is predicted to witness the highest growth rate, driven by foundational telecom operator investment in comprehensive network and customer data visibility platforms establishing the descriptive analytics infrastructure prerequisite for more advanced predictive and prescriptive analytics capabilities, combined with expanding regulatory reporting requirements across telecommunications sectors mandating comprehensive network performance and service quality documentation that descriptive analytics platforms efficiently support.

Region with largest share:

During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share, due to the United States and Canada hosting major telecommunications operators with substantial analytics investment programs, leading telecom analytics platform vendors including IBM, Oracle, SAS, and Amdocs generating substantial North American revenue, and progressive 5G network deployment creating expanding analytics demand for network optimization and customer experience management intelligence across advanced wireless service providers.

Region with highest CAGR:

Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR, due to China, Japan, South Korea, and India hosting the world's largest telecommunications subscriber bases generating massive analytics data volumes, aggressive 5G deployment creating new analytics-driven monetization requirements, and domestic telecom analytics solution development from Huawei and regional vendors creating competitive ecosystem expansion across Asia Pacific telecommunications operator markets.

Key players in the market

Some of the key players in Telecom Data Analytics Market include IBM Corporation, Microsoft Corporation, Oracle Corporation, SAP SE, Cisco Systems Inc., SAS Institute Inc., Teradata Corporation, Hewlett Packard Enterprise (HPE), Accenture plc, Huawei Technologies Co. Ltd., Ericsson AB, Nokia Corporation, Amdocs Limited, TIBCO Software Inc., and Adobe Inc..

Key Developments:

In April 2026, IBM Corporation launched an AI-powered telecom network analytics platform integrating real-time 5G performance telemetry with customer experience correlation models enabling automated network optimization and proactive service degradation prevention.

In February 2026, Amdocs Limited introduced a cloud-native telecom data analytics suite combining network intelligence, customer analytics, and revenue assurance in a unified platform targeting Tier 1 operator digital transformation analytics modernization programs.

Components Covered:

  • Software
  • Services

Analytics Types Covered:

  • Descriptive Analytics
  • Diagnostic Analytics
  • Predictive Analytics
  • Prescriptive Analytics

Deployment Modes Covered:

  • On-Premises
  • Cloud-Based
  • Hybrid Deployment

Technologies Covered:

  • Big Data Analytics
  • Artificial Intelligence & Machine Learning
  • Real-Time Analytics
  • Edge Computing
  • 5G-Enabled Analytics

Applications Covered:

  • Customer Analytics
  • Network Analytics
  • Marketing & Sales Analytics
  • Fraud Detection & Security Analytics
  • Revenue Assurance & Billing Analytics
  • Risk & Compliance Analytics
  • Workforce Analytics

End Users Covered:

  • Telecom Operators
  • Telecom Equipment Providers
  • Managed Service Providers (MSPs)
  • Enterprises using Telecom Data Services

Regions Covered:

  • North America
    • US
    • Canada
    • Mexico
  • Europe
    • Germany
    • UK
    • Italy
    • France
    • Spain
    • Rest of Europe
  • Asia Pacific
    • Japan
    • China
    • India
    • Australia
    • New Zealand
    • South Korea
    • Rest of Asia Pacific
  • South America
    • Argentina
    • Brazil
    • Chile
    • Rest of South America
  • Middle East & Africa
    • Saudi Arabia
    • UAE
    • Qatar
    • South Africa
    • Rest of Middle East & Africa

What our report offers:

  • Market share assessments for the regional and country-level segments
  • Strategic recommendations for the new entrants
  • Covers Market data for the years 2023, 2024, 2025, 2026, 2027, 2028, 2029, 2030, 2032 and 2034
  • Market Trends (Drivers, Constraints, Opportunities, Threats, Challenges, Investment Opportunities, and recommendations)
  • Strategic recommendations in key business segments based on the market estimations
  • Competitive landscaping mapping the key common trends
  • Company profiling with detailed strategies, financials, and recent developments
  • Supply chain trends mapping the latest technological advancements

Free Customization Offerings:

All the customers of this report will be entitled to receive one of the following free customization options:

  • Company Profiling
    • Comprehensive profiling of additional market players (up to 3)
    • SWOT Analysis of key players (up to 3)
  • Regional Segmentation
    • Market estimations, Forecasts and CAGR of any prominent country as per the client's interest (Note: Depends on feasibility check)
  • Competitive Benchmarking
    • Benchmarking of key players based on product portfolio, geographical presence, and strategic alliances

Table of Contents

1 Executive Summary

  • 1.1 Market Snapshot and Key Highlights
  • 1.2 Growth Drivers, Challenges, and Opportunities
  • 1.3 Competitive Landscape Overview
  • 1.4 Strategic Insights and Recommendations

2 Research Framework

  • 2.1 Study Objectives and Scope
  • 2.2 Stakeholder Analysis
  • 2.3 Research Assumptions and Limitations
  • 2.4 Research Methodology
    • 2.4.1 Data Collection (Primary and Secondary)
    • 2.4.2 Data Modeling and Estimation Techniques
    • 2.4.3 Data Validation and Triangulation
    • 2.4.4 Analytical and Forecasting Approach

3 Market Dynamics and Trend Analysis

  • 3.1 Market Definition and Structure
  • 3.2 Key Market Drivers
  • 3.3 Market Restraints and Challenges
  • 3.4 Growth Opportunities and Investment Hotspots
  • 3.5 Industry Threats and Risk Assessment
  • 3.6 Technology and Innovation Landscape
  • 3.7 Emerging and High-Growth Markets
  • 3.8 Regulatory and Policy Environment
  • 3.9 Impact of COVID-19 and Recovery Outlook

4 Competitive and Strategic Assessment

  • 4.1 Porter's Five Forces Analysis
    • 4.1.1 Supplier Bargaining Power
    • 4.1.2 Buyer Bargaining Power
    • 4.1.3 Threat of Substitutes
    • 4.1.4 Threat of New Entrants
    • 4.1.5 Competitive Rivalry
  • 4.2 Market Share Analysis of Key Players
  • 4.3 Product Benchmarking and Performance Comparison

5 Global Telecom Data Analytics Market, By Component

  • 5.1 Software
  • 5.2 Services
    • 5.2.1 Professional Services
    • 5.2.2 Managed Services
    • 5.2.3 Consulting & Integration

6 Global Telecom Data Analytics Market, By Analytics Type

  • 6.1 Descriptive Analytics
  • 6.2 Diagnostic Analytics
  • 6.3 Predictive Analytics
  • 6.4 Prescriptive Analytics

7 Global Telecom Data Analytics Market, By Deployment Mode

  • 7.1 On-Premises
  • 7.2 Cloud-Based
  • 7.3 Hybrid Deployment

8 Global Telecom Data Analytics Market, By Technology

  • 8.1 Big Data Analytics
  • 8.2 Artificial Intelligence & Machine Learning
  • 8.3 Real-Time Analytics
  • 8.4 Edge Computing
  • 8.5 5G-Enabled Analytics

9 Global Telecom Data Analytics Market, By Application

  • 9.1 Customer Analytics
  • 9.2 Network Analytics
  • 9.3 Marketing & Sales Analytics
  • 9.4 Fraud Detection & Security Analytics
  • 9.5 Revenue Assurance & Billing Analytics
  • 9.6 Risk & Compliance Analytics
  • 9.7 Workforce Analytics

10 Global Telecom Data Analytics Market, By End User

  • 10.1 Telecom Operators
  • 10.2 Telecom Equipment Providers
  • 10.3 Managed Service Providers (MSPs)
  • 10.4 Enterprises using Telecom Data Services

11 Global Telecom Data Analytics Market, By Geography

  • 11.1 North America
    • 11.1.1 United States
    • 11.1.2 Canada
    • 11.1.3 Mexico
  • 11.2 Europe
    • 11.2.1 United Kingdom
    • 11.2.2 Germany
    • 11.2.3 France
    • 11.2.4 Italy
    • 11.2.5 Spain
    • 11.2.6 Netherlands
    • 11.2.7 Belgium
    • 11.2.8 Sweden
    • 11.2.9 Switzerland
    • 11.2.10 Poland
    • 11.2.11 Rest of Europe
  • 11.3 Asia Pacific
    • 11.3.1 China
    • 11.3.2 Japan
    • 11.3.3 India
    • 11.3.4 South Korea
    • 11.3.5 Australia
    • 11.3.6 Indonesia
    • 11.3.7 Thailand
    • 11.3.8 Malaysia
    • 11.3.9 Singapore
    • 11.3.10 Vietnam
    • 11.3.11 Rest of Asia Pacific
  • 11.4 South America
    • 11.4.1 Brazil
    • 11.4.2 Argentina
    • 11.4.3 Colombia
    • 11.4.4 Chile
    • 11.4.5 Peru
    • 11.4.6 Rest of South America
  • 11.5 Rest of the World (RoW)
    • 11.5.1 Middle East
      • 11.5.1.1 Saudi Arabia
      • 11.5.1.2 United Arab Emirates
      • 11.5.1.3 Qatar
      • 11.5.1.4 Israel
      • 11.5.1.5 Rest of Middle East
    • 11.5.2 Africa
      • 11.5.2.1 South Africa
      • 11.5.2.2 Egypt
      • 11.5.2.3 Morocco
      • 11.5.2.4 Rest of Africa

12 Strategic Market Intelligence

  • 12.1 Industry Value Network and Supply Chain Assessment
  • 12.2 White-Space and Opportunity Mapping
  • 12.3 Product Evolution and Market Life Cycle Analysis
  • 12.4 Channel, Distributor, and Go-to-Market Assessment

13 Industry Developments and Strategic Initiatives

  • 13.1 Mergers and Acquisitions
  • 13.2 Partnerships, Alliances, and Joint Ventures
  • 13.3 New Product Launches and Certifications
  • 13.4 Capacity Expansion and Investments
  • 13.5 Other Strategic Initiatives

14 Company Profiles

  • 14.1 IBM Corporation
  • 14.2 Microsoft Corporation
  • 14.3 Oracle Corporation
  • 14.4 SAP SE
  • 14.5 Cisco Systems, Inc.
  • 14.6 SAS Institute Inc.
  • 14.7 Teradata Corporation
  • 14.8 Hewlett Packard Enterprise (HPE)
  • 14.9 Accenture plc
  • 14.10 Huawei Technologies Co., Ltd.
  • 14.11 Ericsson AB
  • 14.12 Nokia Corporation
  • 14.13 Amdocs Limited
  • 14.14 TIBCO Software Inc.
  • 14.15 Adobe Inc.
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