자료코드 C57124100 / A4 202p / 2016. 03,09 /
모든 사물이 인터넷과 연결되는 사회(IoT)가 도래하고 한다. 이 변화로 모든 기업이 빅데이터 대응을 검토해야 할 것이다. 본 조사 보고서는 유저기업 설문조사 분석, 빅데이터 시장동향을 정리했으며 관련 IT솔루션 적응 분야의 시장동향에 대해서도 분석했다.
◆ 조사 개요
조사목적 : 빅데이터 시장 개황을 관련 산업을 포함 폭넓게 정리함과 동시에 빅데이터 시장 현황분석 및 향후 동향을 예측하는 것을 목적으로 한다.
조사대상 : 일본 국내 민간기업, 단체, 공공기관 등의 법인
조사방법 : 각종 문헌조사, 유저기업에 대한 설문조사
조사기간 : 2015년 12월 ~2016년 2월(설문 : 2015년 8월~2015년 10월)
◆본 자료의 포인트
• 빅데이터 시장의 핵심 기술인 IoT, AI를 중심으로 자동차 제조업, 금융업 등 다양한 분야에 응용 상황을 수록
• 앙케트보다 일본 국내 빅데이터 관련 투자의 시장규모를 추정
• 2030년까지 빅데이터 시장의 전망을 예측
◆리서치 내용
게재 내용
조사 결과의 포인트
1.시장동향
2.기업동향
3.전망과 과제
빅데이터 시장의 전망
1. 빅데이터 시장의 경위
1.1.빅데이터 시장의 시작
1.1.1.버즈워드인가, 본격 전개인가
표 1 GoogleTrends의 「빅데이터」 트랜드
1.1.2.「붐」을 맞이한 당초의 빅데이터 시장
1.1.3.빅데이터 활용의 실패와 성과
1.2.변용하는 빅데이터 시장
1.2.1.IoT(InternetofThings,사물 인터넷)에 주목
표 2 M2M와 P2P
표 3 엣지컴퓨팅의 개념
1.2.2.AI(인공지능)
표 4 기존 IT와 AI의 이용 목적
2. 빅데이터 시장의 현상과 장래예측
2.1.테크놀로지의 진전과 빅데이터
표 5 테크놀로지의 진전과 빅데이터 활용의 향후
2.2.빅데이터의 시장규모는 535억엔
표 6 빅데이터에 대한 대응과 시장규모
표 7 빅데이터에 대한 대응
표 8 빅데이터의 예산
표 9 참고：일본 국내 기업의 빅데이터 관련 투자규모 추계·예측(2015~2025년도)
분야별 동향
3. 분야별 빅데이터 시장동향
3.1.빅데이터 관련 시장의 개요
3.1.1.빅데이터 관련 IT솔루션의 개요
3.1.2.빅데이터 적용분야의 개요
3.2.빅데이터 관련 IT솔루션 시장동향
3.2.1.AI(인공지능) 시장
※「2015 AI(인공지능)·빅데이터 시장 변혁과 장래전망」 인용
표 10 일본 국내 AI관련 기업과 사업회사의 제휴 예
표 11 AI적용의 로드맵(2015년~2030년)
3.2.2.클라우드 컴퓨팅(IaaS/PaaS) 시장
※「2015 클라우드 컴퓨팅(IaaS/PaaS) 시장의 실태와 전망」 인용
표 12 클라우드 기반(IaaS/PaaS) 서비스 매출(2012~2018년 예측)
표 13 클라우드 기반(IaaS/PaaS) 서비스 매출 점유율(2013~2015년 예측)
3.2.3.빅데이터 애널리틱스 시장
※「2013 해석·분석 솔루션 시장의 전망-빅데이터 시대의 주목 시장-」 인용
3.2.4.IoT/M2M 시장
※「IoT로 확대하는 M2M 시장 2016~에너지, 유통, 감시, 자동차 등 용도별 보급 예측~」 인용
표 14 일본 국내 M2M 시장규모(매출) 추이
표 15 일본 국내 M2M 시장규모(회선수) 추이
표 16 카테고리별 M2M 시장규모(회선수) 추이
3.3.빅데이터 적용 분야의 동향
3.3.1.제조업(Industrie4.0, IndustrialInternet)
※「IoT 시대의 제조업 IT솔루션 2015
-industry 4.0 등 차세대의 모노즈쿠리와 IT벤더의 전략-」 인용
표 17 임베디드에서 IoT 진화
표 18 IndustrialInternet의 대두
표 19 IndustrialInternet의 데이터와 지견의 흐름
표 20 브릴리언트·팩토리
3.3.2.자동차 산업(자동운전)
※「자동운전시스템의 가능성과 시장전망 2015~Tier1/자동차 메이커의 개발동향~」 인용
표 21 NHTSA와 SAE의 자동운전 정의
표 22 내각부의 자동화 레벨 및 그것을 실현하는 자동 주행 시스템·운전 지원 시스템의 정의
표 23 일본의 자동운전시스템의 시장규모 예측
표 24 자동운전의 보급상황 예측
3.3.3.사회 인프라 시장
※「사회 인프라를 위한 ICT 시장의 실태와 전망 2015
~도로, 철도, 항만, 공항, 하천, 댐 관련, 수도 관련, 방재, 그 외~」 인용
표 25 사회 인프라로 IT수요가 높아지는 배경 요인
표 26 사회 인프라의 노후화 상황(건축 50년을 넘는 인프라의 비율
표 27 사회 인프라 IT시장규모 예측(2012~2020년도)
표 28 분야별 사회 인프라 IT시장규모 예측(2012~2020년도)
3.3.4.금융업(FinTech)
※「FinTech 시장의 실태와 전망2015-2016」 인용
표 29 FinTech계 벤처기업의 시장규모 추이 예측(2015~2020년)
3.3.5.디지털 마케팅(DMP·MA)
※「2015년판 DMP/MA시장~급성장하는 디지털 마케팅 툴의 현상과 비즈니스 전망~」 인용
표 30 DMP와 MA의 정의
표 31 디지털 마케팅 서비스(DMP·MA)의 매출(2014~2020예)
3.3.6.소매업
※「2015년판 리테일 솔루션 시장 리포트~빅데이터 솔루션의 시장동향~」 인용
표 32 소매업자의 업태별 빅데이터의 활용 의향
3.3.7.의료기기 산업(의료용 화상 시스템)
※「의료용 화상 시스템(PACS)·관련 기기시장의 전망과 전략」 인용
표 33 외부 보존형 클라우드의 분류
3.3.8.콜센터 시장
※「콜센터 시장 총람 2016~서비스＆솔루션~」 인용
표 34 사업 내용별 정의
표 35 광의 텔레마케팅 매출의 시장규모 추이·예측
3.3.9.큐레이션 서비스 시장
※「큐레이션 시장의 실태와 전망 2014~EC/소매/미디어/빅데이터 분석 활용~」 인용
표 36 큐레이션서비스 시장규모
3.3.10.퍼스널 데이터
※「퍼스널 데이터 활용용 시장동향과 전망2014-빅데이터 시대의 신조류-」 인용
표 37 개인정보 보호법에 의한 개인정보의 정의
표 38 개인정보와 사생활 보호에 대한 불안(남녀별)
표 39 사생활과 개인에 관한 정보 누설 방지 대책(MA)
표 40 사생활과 개인정보가 이용되는 경우에 중시하는 항목(MA)
표 41 사전동의 시 중시하는 항목(MA)
표 42 제공하고 싶지 않은 퍼스널 데이터 순위
표 43 제공하고 싶지 않은 퍼스널 데이터(내역)
표 44 사례의 이용 가부
표 45 정보를 제공해도 좋은 사례 베스트5
표 46 정보를 제공하고 싶지 않은 사례 워스트5
표 47 메리트에 의한 정보제공 범위의 확대
표 48 메리트로서 기대하는 것(MA)
표 49 금전 및 금전에 상당하는 것 중 가장 갖고 싶은 것
표 50 메리트로서 타당한 금액
3.3.11.기업용 연수 서비스
앙케트 분석편
4. 데이터 보유 상황과 빅데이터 관련 앙케트
앙케트 실시내용
5. 기업의 빅데이터 분석의 자리 매김
5.1.빅데이터 분석이 자사 IT전략과 경영에 주는 영향
5.1.1.자사 IT전략과 경영에 큰 영향을 줄 것 같은 테마
표 51 자사 IT전략과 경영에 큰 영향을 줄 것 같은 선택사항 일람
표 52 IT전략과 경영에 큰 영향을 줄 것 같은 테마
표 53 업종별 IT전략과 경영에 큰 영향을 줄 것 같은 테마
표 54 종업원 규모별 IT전략과 경영에 큰 영향을 줄 것 같은 테마
5.1.2.자사 빅데이터의 의미
표 55 자사 빅데이터의 의미
표 56 자사 빅데이터의 의미(작년비교)
표 57 자사 빅데이터의 의미(업종별)
6. 기업보유 데이터량과 빅데이터의 대응
6.1.기업보유 데이터량
6.1.1.기업보유 데이터량의 추이
표 58 기업보유 전자 데이터량의 추이
표 59 보유전자 데이터량
표 60 카테고리와 계급치
보유 데이터량(자사내)
표 61 자사내 보유하는 데이터량
표 62 자사내 보유하는 데이터량(파레이트도)
표 63 자사내 보유하는 데이터량(종업원 규모별)
보유하는 전자 데이터량(사외)
표 64 사외 보유하는 데이터량
표 65 사외 보유하는 데이터량(종업원 규모별)
보유 데이터량(자사내＋외부)
표 66 자사내＋외부에 보유하는 전자 데이터량
표 67 자사내＋외부에 보유하는 전자 데이터량(종업원 규모별)
6.2. 빅데이터의 대응
6.2.1. 앙케트 회답 기업의 빅데이터 관련 대응
표 68 빅데이터의 대응
표 69 빅데이터의 대응(종업원 규모별)
표 70 빅데이터의 대응(매출 규모별)
6.2.2.빅데이터의 예산
표 71 빅데이터의 연간예산
앙케트 집계편
7. 프로필
7.1.업종
7.1.1.매출 규모별 업종
7.1.2.종업원수 규모별 업종
7.2.매출 규모
7.2.1.업종별 매출 규모
7.2.2.종업원수 규모별 매출 규모
7.3.종업원수 규모
7.3.1.업종별 종업원수 규모
7.3.2.매출 규모별 종업원수 규모
7.4. IT관련 요원수 규모
7.4.1.업종별 IT관련 요원수 규모
7.4.2.매출 규모별 IT관련 요원수 규모
7.4.3.종업원수 규모별 IT관련 요원수 규모
8. 보유 데이터량
8.1.자사내 보유 데이터량
8.1.1.업종별 자사내 보유 데이터량
8.1.2.매출 규모별 자사내 보유 데이터량
8.1.3.종업원 규모별 자사내 보유 데이터량
8.2.자사내 보유 데이터량(모름 제외)
8.2.1.업종별 자사내 보유 데이터량(모름 제외)
8.2.2.매출 규모별 자사내 보유 데이터량(모름 제외)
8.2.3.종업원 규모별 자사내 보유 데이터량(모름 제외)
8.3.외부 보유 데이터량
8.3.1.업종별 외부 보유 데이터량
8.3.2.매출 규모별 외부 보유 데이터량
8.3.3.종업원 규모별 외부 보유 데이터량
8.4.외부 보유 데이터량(모름 제외)
8.4.1.업종별 외부 보유 데이터량(모름 제외)
8.4.2.매출 규모별 외부 보유 데이터량(모름 제외)
8.4.3.종업원 규모별 외부 보유 데이터량(모름 제외)
8.5.자사내＋외부 보유 데이터량
8.5.1.업종별 자사내＋외부 보유 데이터량
8.5.2.매출 규모별 자사내＋외부 보유 데이터량
8.5.3.종업원 규모별 자사내＋외부 보유 데이터량
8.6. IT전략과 경영에 큰 영향을 줄 것 같은 테마
8.6.1.업종별 IT전략과 경영에 큰 영향을 줄 것 같은 테마
8.6.2.매출 규모별 IT전략과 경영에 큰 영향을 줄 것 같은 테마
8.6.3.종업원 규모별 IT전략과 경영에 큰 영향을 줄 것 같은 테마
8.7.빅데이터 대응
8.7.1.업종별 빅데이터 대응
8.7.2.매출 규모별 빅데이터 대응
8.7.3.종업원 규모별 빅데이터 대응
8.7.4.빅데이터 예산
8.8.자사 빅데이터의 의미
8.8.1.업종별 자사 빅데이터 의미
8.8.2.매출 규모별 자사 빅데이터 의미
8.8.3.종업원 규모별 자사 빅데이터 의미
앙케트 조사표
댓글 없음:
댓글 쓰기