농업 분야의 글로벌 빅 데이터 분석 시장 - 산업 동향 및 2030년까지의 예측

농업 분야의 글로벌 빅데이터 분석 시장은 종류(데이터 수집, 데이터 보관, 데이터 공유, 데이터 분석 및 기타), 응용 분야(작물 생산, 농기구, 날씨 및 화학물질), 최종 사용자(농부, 농업 규제 기관, 날씨 예측, 농약 및 농기구 산업)에 따라 나뉩니다. 2030년까지의 산업 동향과 예측을 제시합니다.

농업 분야의 빅데이터 분석 시장 분석 및 규모

농업에서의 빅 데이터 분석은 농업 부문 내에서 생성된 대규모이고 복잡한 데이터 집합에 고급 데이터 분석 기술을 적용하는 것을 의미합니다. 이는 센서, 위성, 드론, 기상 관측소 및 농기계와 같은 다양한 소스로부터 대규모의 데이터를 수집, 처리 및 분석하여 가치 있는 통찰력을 도출하고 농업에서 의사 결정 프로세스를 지원하는 것을 포함합니다.

Data Bridge Market Research에 따르면, 2022년 기준으로 124억 달러인 글로벌 농업 분야의 빅데이터 분석 시장은 2030년까지 395억 달러에 이를 것으로 예상되며, 2023년부터 2030년까지의 예측 기간 동안 15.60%의 연평균 성장률(CAGR)을 보일 것으로 예상됩니다. "데이터 수집"이 글로벌 농업 분야의 빅데이터 분석 시장에서 유형 세그먼트를 주도하는 이유는 데이터가 전체 분석 프로세스를 주도하는 기본적인 요소이기 때문입니다. Data Bridge Market Research에서 제공하는 시장 보고서에는 시장 가치, 성장률, 세분화, 지역적 범위, 주요 업체 등 시장 시나리오에 대한 통찰뿐만 아니라 깊은 전문가 분석, 지리적으로 표현된 업체별 생산과 용량, 유통업자 및 협력 업체의 네트워크 레이아웃, 자세하고 최신의 가격 추세 분석, 공급망 및 수요의 결핍 분석 등이 포함되어 있습니다.

빅데이터 분석 분야에서 농업 시장의 범위와 세분화

시장 정의

농업 분야에서 다양한 소스로부터 데이터를 수집하고 있습니다.센서위성, 드론, 기상 관측소 및 농업 장비를 통해 생성된 데이터를 활용합니다. 이 데이터에는 토양 상태, 기상 패턴, 작물 성장, 가축 건강 등에 관한 정보가 포함될 수 있습니다. 다양한 소스와 형식에서 나온 데이터를 통합하고 구조화하여 분석을 위한 일원화된 데이터셋을 생성합니다. 이 과정에는 데이터 정제 및 변환을 통해 데이터 품질을 보장하는 작업이 포함될 수 있습니다. 농업에서의 빅 데이터 분석은 더욱 명확하고 정확한 결정을 내릴 수 있도록 데이터의 잠재력을 활용하여 생산성을 향상시키고 비용을 줄이며 지속가능성을 높이며, 농업 가치 사슬 전반에 걸쳐 더 많은 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 세계적인 식량 안보에 기여하고자 합니다.

농업의 글로벌 빅데이터 분석 시장 역학

운전자

• 데이터의 가용성 증가

다양한 출처(센서, 위성, 드론을 포함한)로부터 데이터의 증가하는 가용성은 중요한 추진 요인입니다. 이러한 데이터는 작물 상태, 날씨 변화, 토양 건강에 대한 유용한 통찰력을 제공합니다. 데이터의 가용성은 농업 분야에서 빅데이터 분석의 성공에 있어서 핵심적인 요소입니다. 농업 분야에서 데이터 분석의 힘을 효과적으로 이용하기 위해서는 다양한 출처로부터의 다양한 데이터에 접근할 수 있는 것이 필수적입니다.

• 기술 발전

데이터 분석, 기계 학습 및 IoT 기술의 발전으로 농업 분야에서 더 정밀한 데이터 분석, 예측 및 의사 결정 지원이 가능해졌습니다. 고급 센서를 비롯한톄양 수분 센서죄송합니다. 제가 문장을 완성할 수 있도록 내용을 더 말씀해주시겠어요?온도 센서또한 무인기와 인공위성에 장착된 원격 감지 장치는 더 저렴하고 접근 가능해졌습니다. 이러한 센서들은 토양 상태, 날씨 패턴, 작물 건강 상태 등에 대한 실시간 데이터를 제공하여 농부들이 정밀하게 밭을 모니터링할 수 있게 합니다.

기회

• 정밀농업

빅 데이터 분석은 실시간 인텔리전스를 제공하여 정밀 농업을 가능하게 합니다. 농부들은 물, 비료, 그리고 농약과 같은 자원들을 최적화하여 수확량을 높이고 자원을 효율적으로 사용할 수 있습니다. 정밀 농업은 센서, 인공위성, 드론, 그리고 농업기기 등 다양한 소스로부터 많은 양의 데이터를 수집하는 것에 기반을 두고 있습니다. 이러한 데이터 소스들은 토양 조건, 날씨 패턴, 작물 건강 등에 대한 실시간 정보를 제공합니다. 빅 데이터 분석 플랫폼은 이러한 데이터를 집계하고 처리하여 농장의 포괄적인 그림을 만들어냅니다.

• 시장 정보력

농부들은 시장 동향을 모니터링하고 가격 전략을 최적화하며 작물 선택과 심기에 대한 통찰력 있는 결정을 내리기 위해 데이터 분석을 활용할 수 있습니다. 시장 정보는 데이터 수집으로 시작됩니다. 이는 정부 보고서, 무역 잡지, 소셜 미디어, 날씨 데이터, 상품 가격 및 공급망 데이터와 같은 다양한 소스에서 정보를 수집하는 것을 포함합니다. 빅 데이터 분석 시스템은 이러한 소스에서 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 모두 처리할 수 있습니다.

제약/도전

• 데이터 프라이버시 우려

농부들은 개인정보 침해 우려와 제삼자의 오용으로 인해 자신의 데이터를 공유하는 데 소극적일 수 있습니다. 농업 데이터에는 종종 농부들의 이름, 연락처 및 재정 데이터와 같은 개인정보가 포함됩니다. 이러한 개인 데이터를 무단 접근 및 오용으로부터 보호하는 것이 중요합니다. GPS를 이용한 장비나 드론과 같은 많은 농업 기술은 위치 데이터를 수집합니다. 이러한 데이터의 노출은 개인정보 침해와 잠재적인 안전 위험을 초래할 수 있습니다.적절하게 안전을 지키지 않으면요.

• 데이터 통합

서로 다른 원천 및 형식의 데이터를 통합하는 것은 복잡할 수 있습니다. 이를 위해서는 표준화된 데이터 형식과 다양한 데이터 시스템 간의 상호운용성이 필요합니다. 오일 수분 센서, 기상 관측소, GPS 장착된 농장 장비 및 가축 모니터링 장치는 실시간 데이터를 생성합니다. 위성과 드론은 작물의 건강과 성장에 대한 통찰을 제공하는 높은 해상도의 필드 이미지를 캡처합니다.

원자재 부족과 배송 지연의 영향 및 현재 시장 상황

데이터 브릿지 마켓 리서치는 시장을 고수준으로 분석하며 원자재 부족과 배송 지연의 영향 및 현재 시장 환경을 고려하여 정보를 제공합니다. 이는 전략적 가능성을 평가하고 효과적인 행동 계획을 수립하여 중요한 결정을 내리는 비즈니스를 지원하는 것으로 이어집니다.

표준 보고서 외에도, 우리는 거래 예측된 배송 지연, 지역별 유통업체 매핑, 상품 분석, 생산 분석, 가격 매핑 트렌드, 소싱, 카테고리 성과 분석, 공급망 리스크 관리 솔루션, 고급 벤치마킹 및 다른 거래 및 전략적 지원을 위한 서비스를 제공합니다.

경제 둔화가 제품의 가격 및 가용성에 미칠 영향 예상

경제 활동이 둔화되면 산업들이 고통을 겪기 시작합니다. DBMR이 제공하는 시장 인사이트 보고서와 인텔리전스 서비스에서는 경제 침체가 제품의 가격 및 접근성에 미치는 예상 효과가 고려됩니다. 이를 통해 우리의 고객은 일반적으로 경쟁업체에 한 발 앞설 수 있고, 매출과 수익을 예측하고 이익과 손실 지출을 추정할 수 있습니다.

최근 개발 동향

• 2020년 11월, SAS Institute Inc.가 Boragen Inc.과 협력하여 작물 과학과 데이터 과학을 결합한 플랫폼을 제공하고 있습니다. 이를 통해 작물 질병으로부터 작물 생명을 보호하고 있습니다.인공 지능기계학습을 사용하여 데이터를 연구하고 실시간으로 손상을 예측합니다.

농업 분야에서의 글로벌 빅 데이터 분석 시장 범위

글로벌 빅데이터 분석은 농업 시장의 유형, 응용 및 최종 사용자를 기준으로 세분화됩니다. 이 세그먼트들 사이의 성장은 산업에서 성장이 미미한 세그먼트들을 분석하고 사용자들에게 가치 있는 시장 개요와 시장 통찰을 제공하여 핵심 시장 응용 프로그램 식별을 위한 전략적 결정을 내리도록 돕습니다.

유형

• 데이터 수집
• 데이터 저장하기
• 데이터 공유
• 데이터 분석하기
• 다른 사람들

응용 프로그램

• 작물 생산
• 농업 기계
• 날씨
• 화학물질

최종 사용자

• 농부
• 농업 정부 감독 기관
• 날씨 예보
• 농약
• 농업 장비 제조업체

농업분야의 글로벌 빅데이터 분석 시장 지역별 분석/인사이트

위에서 언급된 것처럼, 글로벌 농업 분야의 빅데이터 분석 시장은 국가, 유형, 응용 및 최종 사용자별로 분석되며 시장 규모에 대한 통찰과 트렌드가 제공됩니다.

글로벌 빅데이터 분석이 포함된 농업 시장 보고서에서 다루는 국가는 북미의 미국, 캐나다, 멕시코, 유럽의 독일, 프랑스, 영국, 네덜란드, 스위스, 벨기에, 러시아, 이탈리아, 스페인, 터키, 유럽 기타 지역, 아시아-태평양 지역의 중국, 일본, 인도, 한국, 싱가포르, 말레이시아, 호주, 태국, 인도네시아, 필리핀, 아시아-태평양 기타 지역, 중동과 아프리카의 사우디 아라비아, 아랍에미리트 연합, 남아프리카, 이집트, 이스라엘, 중동과 아프리카의 기타 지역, 남미의 브라질, 아르헨티나, 남아메리카 기타 지역입니다.

아태지역은 농업 분야의 글로벌 빅데이터 분석 시장을 지배하고 있습니다. 이는 많은 기업이 농작물 상황을 예상하기 위해 빅데이터 결과를 적용하기 때문입니다.

보고서의 국가 부분은 개별 시장 영향 요소와 시장 규제의 변화를 제공하며, 해당 시장에서 국내적으로 영향을 미치는 현재와 미래 시장 동향을 파악합니다. 하향 및 상향 가치 사슬 분석, 기술적 동향, 포터의 5가지 역학 분석, 사례 연구 등의 데이터 포인트가 사용되어 각 국가별 시장 시나리오를 예측하는 데 도움이 됩니다. 또한, 글로벌 브랜드의 존재와 이용 가능성, 국내 제품과 경합하며 직면하는 어려움, 국내 관세 및 무역 노선의 영향을 고려하여 국가 데이터의 예측 분석을 제공합니다.

경쟁 환경 및 글로벌 빅데이터 분석을 통한 농업 시장 점유율 분석

농업의 글로벌 빅데이터 분석 시장 경쟁 환경은 경쟁 업체들의 세부 정보를 제공합니다. 제공되는 세부 내용은 기업 개요, 기업 재무 제표, 생성된 수익, 시장 잠재력, 연구 및 개발에 대한 투자, 신규 시장 이니셔티브, 글로벌 존재 여부, 생산 현장 및 시설, 생산 능력, 기업의 장단점, 제품 출시, 제품 폭 및 너비, 응용 분야 우위 등이 포함됩니다. 제공된 상기 데이터 포인트는 단지 글로벌 농업 빅데이터 분석 시장에 집중한 기업들과 관련이 있습니다.

글로벌 빅데이터 분석 시장에서 활동하고 있는 주요 기업들은 다음과 같습니다:

• NTT 데이터 코퍼레이션 (일본)
• The Climate Corporation (미국)
• OnFarm (미국)
• 파머스 엣지 주식회사 (캐나다)
• Agribiotix (미국)
• AgDNA (미국)
• Awhere(미국)
• 파머스엣지 (캐나다)
• 컨서비스 (미국)