최종 사용자별 예측 분석 시장 규모(BFSI, 소매, IT 및 통신, 의료, 정부, 제조), 솔루션(소비자 분석, 금융 분석, 위험 분석, 마케팅 분석, 웹 및 소셜 미디어 분석), 기업 규모(대기업, 중소기업), 서비스(배포/설치, 지원 및 유지 관리, 교육 및 컨설팅), 배포 유형(온프레미스, 클라우드) - 성장 추세, 지역 점유율, 경쟁 정보, 예측 보고서 2025년부터 2037년까지

예측 분석 부문: 성장 동인 및 과제

성장 동력

• AI 및 머신러닝의 인기 증가 - 예측 분석 분야에는 머신러닝 및 인공지능을 적용하여 최근 데이터와 과거 데이터를 기반으로 미래 이벤트를 예측하는 작업이 포함됩니다.
  또한 기계 학습을 사용한 예측 분석은 판매자가 새로운 비즈니스를 유치하고 현재 고객을 유지하는 제품을 만드는 데 도움을 줄 뿐만 아니라 금융 업계의 사기 활동을 식별하는 데도 도움이 됩니다. 보고서에 따르면 77% 이상의 기업이 AI를 탐색하고 사용하고 있습니다.
• 클라우드 기반 예측 분석에 대한 높은 수요 - 고급 분석 기능을 통해 디지털 경험을 개선할 준비가 되어 있는 최신 AI 혁신은 클라우드 기반 예측입니다. 예측 모델과 알고리즘을 사용하여 향후 이벤트와 결과를 예측하기 위해 데이터 세트를 분석하는 분석.
  조직은 클라우드 기능을 활용하여 클라우드 인프라, 앱 및 서비스가 얼마나 잘 작동하는지 자세히 알아볼 수 있으며 주변 환경에 대한 더 나은 이해를 발전시킬 수 있습니다. 또한 클라우드 기반 예측 분석은 시스템과 처리 능력을 클라우드에 병합하여 다양한 데이터 세트 문제도 해결합니다.
• 데이터 기반 의사결정의 증가 - 예측 분석은 미래에 더 나은 의사결정을 위한 통찰력 있는 통찰력을 생성하는 최첨단 방법이며, 기업이 계속해서 데이터 기반 의사결정을 수용함에 따라 전략 수립, 운영 간소화, 경쟁 우위 확보에 점점 더 중요해질 것으로 예상됩니다. 
• 전 세계적으로 인터넷 접근성 급증 - 개인 소비자에 대한 영향력 증가와 주요 경제의 존재로 인해 전 세계적으로 많은 사람들이 인터넷을 자주 사용합니다. 추산에 따르면 2023년에는 전 세계적으로 인터넷 사용자가 50억 명이 넘었습니다.
• 보험 분야에서 예측 분석의 증가 - 예측 분석은 기업이 문제를 해결하고, 재산 피해 및 손실 가능성을 예측하고, 보험 회사가 청구 처리와 관련된 시간과 비용을 줄이면서 고객 만족도를 높이고, 사기를 근절할 수 있도록 지원함으로써 보험 부문을 변화시키고 있습니다.

도전과제

• 데이터 개인정보 보호 및 보안 위험 - 시장 성장을 저해할 것으로 예상되는 주요 요인 중 하나는 데이터 도난 가능성입니다. 예측 분석은 해커에게 매력적인 방대한 양의 민감한 데이터와 함께 작동하여 개인 데이터가 악용될 가능성이 높아지기 때문입니다.
  또한 예측 분석을 통해 개인 정보 보호 권리에 대한 위험을 나타내는 많은 개인 데이터를 수집, 분석, 사용할 수 있습니다.
• 엄청난 구현 비용에는 소프트웨어 가격, 하드웨어 및 호스팅 요구사항, 엔지니어링 비용이 포함됩니다.
• 부정확하고 오류가 있으며 일관되지 않은 데이터를 사용하면 잘못된 예측이 발생할 수 있습니다.