통신 시장에서의 글로벌 데이터 수익화 - 업계 동향 및 2029년까지의 예측

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시장 분석 및 규모

최근 몇 년 동안 통신 산업은 타사 기업과 강력한 외부 파트너십을 구축하여 데이터를 활용하여 고객을 위한 혁신적인 제안을 만드는 데 성공했습니다. 데이터는 인공 지능 (AI)의 도움으로 매일 더 구조화되고 있으며, 데이터 품질이 크게 향상되어 정제된 고객 데이터베이스가 탄생했습니다. 통신 기업은 성장과 수익을 위한 새로운 기회를 창출하기 위해 데이터 수익화를 빠르게 채택하고 있습니다.

글로벌 통신 데이터 수익화 시장은 2021년에 30억 1,000만 달러 규모로 평가되었으며, 2029년까지 130억 9,000만 달러에 도달할 것으로 예상되며, 2022-2029년 예측 기간 동안 20.20%의 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. "온프레미스"는 민감하고 기밀 데이터를 처리하는 애플리케이션에 대한 채택률이 높아 해당 시장에서 가장 큰 유형 세그먼트를 차지합니다. 시장 가치, 성장률, 시장 세그먼트, 지리적 범위, 시장 참여자 및 시장 시나리오와 같은 시장 통찰력 외에도 Data Bridge Market Research 팀이 큐레이팅한 시장 보고서에는 심층적인 전문가 분석, 수입/수출 분석, 가격 분석, 생산 소비 분석 및 페슬 분석이 포함되어 있습니다.

시장 정의

데이터 수익화는 구조화되지 않았거나 사용되지 않은 방대한 양의 기업 데이터를 귀중한 통찰력으로 변환하는 프로세스를 말합니다. 여기에는 이 데이터를 통화 또는 서비스 교환으로 수익화하는 것이 포함됩니다. 이 프로세스는 기업이 수익 흐름을 늘리는 동시에 비즈니스 운영 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다.

보고 범위 및 시장 세분화

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통신 시장 역학에서의 데이터 수익화

이 섹션에서는 시장 동인, 기회, 제약 및 과제를 이해하는 것을 다룹니다. 이 모든 내용은 아래와 같이 자세히 논의됩니다.

운전자

• 직접 데이터 수익화

원시 데이터를 판매하거나 분석 및 처리된 데이터에서 통찰력을 추출하여 데이터를 직접 수익화하는 능력은 통신 시장에서 데이터 수익화를 주도하는 주요 요인 중 하나입니다. Google은 실시간 입찰을 통해 데이터를 수익화하는 동시에 데이터를 플랫폼에 재투자하면서 플랫폼 경험을 최적화합니다.

• 기업 데이터 볼륨 증가

기업 데이터 볼륨의 증가와 새로운 수익 스트림을 창출하려는 집중력 증가는 시장 성장을 가속화합니다. 또한 데이터 수익화의 잠재적 이점에 대한 인식 증가는 시장에 긍정적인 영향을 미칩니다.

• 다양한 분석의 통합

기업 간에 수많은 분석 및 기술을 사용하면 시장에 더 많은 영향을 미칩니다. Ola, Uber, Lyft와 같은 승차 공유 회사는 위치 기반 분석을 사용하여 일반적으로 픽업 및 드롭오프 위치에서 추출되는 고객 데이터에 대한 통찰력을 얻습니다.

또한, 급속한 도시화, 라이프스타일의 변화, 투자 급증, 소비자 지출 증가는 통신 시장의 데이터 수익화에 긍정적인 영향을 미칩니다.

기회

또한, 데이터 풀에서 통찰력을 창출해야 하는 필요성이 증가하면서 2022년에서 2029년의 예측 기간 동안 시장 참여자에게 수익성 있는 기회가 확대되었습니다. IBM의 보고서에 따르면, 설문 조사에 참여한 회사 중 23%만이 전사적 빅데이터 전략을 소유하고 있는 것으로 보고되었습니다. 또한 데이터 처리를 위한 AI 도입으로 시장이 더욱 확대될 것입니다.

제약/도전

반면, 규제 정책의 구조 변화, 조직 역량 부족 및 문화적 장벽이 시장 성장을 방해할 것으로 예상됩니다. 또한, 조직이 수익화를 위해 수집하는 데이터의 품질과 개인정보 보호 및 보안 문제는 2022~2029년 통신 시장에서 데이터 수익화에 도전할 것으로 예상됩니다.

이 통신 시장 데이터 수익화 보고서는 최근의 새로운 개발, 무역 규정, 수출입 분석, 생산 분석, 가치 사슬 최적화, 시장 점유율, 국내 및 지역 시장 참여자의 영향, 새로운 수익 주머니, 시장 규정의 변화, 전략적 시장 성장 분석, 시장 규모, 범주 시장 성장, 응용 분야 틈새 시장 및 지배력, 제품 승인, 제품 출시, 지리적 확장, 시장의 기술 혁신에 대한 분석 기회를 제공합니다. 통신 시장 데이터 수익화에 대한 자세한 정보를 얻으려면 Data Bridge Market Research에 연락하여 분석가 브리핑을 받으세요. 저희 팀은 시장 성장을 달성하기 위한 정보에 입각한 시장 결정을 내리는 데 도움을 드립니다.

COVID-19가 통신 시장의 데이터 수익화 에 미치는 영향

COVID-19는 COVID-19 발생 동안 데이터 수익화 도구를 채택하는 산업 수직의 수가 증가함에 따라 통신 시장의 데이터 수익화에 긍정적인 영향을 미쳤습니다. 수많은 산업, 특히 통신 부문은 수집된 데이터에서 수익을 늘리기 위해 데이터 수익화를 구축하고 있었습니다. 통신 시장의 데이터 수익화는 데이터 수익화의 잠재적 이점에 대한 인식이 높아짐에 따라 팬데믹 이후 시나리오에서 높은 성장을 목격할 것으로 예상됩니다.

최근 개발 사항

• Microsoft는 2019년 7월에 새로운 Microsoft Azure 서비스를 출시했습니다. 이 서비스는 조직이 내부 데이터를 공유하는 데 도움이 되는 클라우드 서비스입니다. 이 회사는 고객이 규정 및 개인정보 보호 정책을 준수하기 위해 데이터를 공유할 수 있는 서비스를 제공하는 것을 목표로 합니다.
• Salesforce는 CRM 플랫폼을 결합하여 모든 접점에서 소비자를 전체적으로 볼 수 있도록 하기 위해 2019년 6월에 Tableau 인수를 발표했습니다.

통신 시장 범위 및 시장 규모 에서의 글로벌 데이터 수익화

통신 시장의 데이터 수익화는 구성 요소, 데이터 유형, 사업 기능, 배포 유형 및 조직 유형을 기준으로 세분화됩니다. 이러한 세그먼트 간의 성장은 산업의 빈약한 성장 세그먼트를 분석하고 사용자에게 핵심 시장 애플리케이션을 식별하기 위한 전략적 결정을 내리는 데 도움이 되는 귀중한 시장 개요와 시장 통찰력을 제공하는 데 도움이 됩니다.

요소

• 도구
• 서비스

                   지원 및 유지 관리

                   컨설팅

                   구현

데이터 유형

• 고객 데이터
• 제품 데이터
• 재무 데이터
• 공급업체 데이터

사업 기능

• 영업 및 마케팅
• 공급망 관리
• 운영
• 재원
• 기타

  연구개발

                 인사부

                합법적인

배포 유형

• 온프레미스
• Cloud

Organization Type

• Small and Medium-Sized Enterprises (SMEs)
• Large Enterprises

Data Monetization in Telecom Market Regional Analysis/Insights

The data monetization in telecom market is analyzed and market size insights and trends are provided by country, component, data type, business function, deployment type and organization type as referred above.

The countries covered in the data monetization in telecom market report are U.S., Canada and Mexico in North America, Germany, France, U.K., Netherlands, Switzerland, Belgium, Russia, Italy, Spain, Turkey, Rest of Europe in Europe, China, Japan, India, South Korea, Singapore, Malaysia, Australia, Thailand, Indonesia, Philippines, Rest of Asia-Pacific (APAC) in the Asia-Pacific (APAC), Saudi Arabia, U.A.E, Israel, Egypt, South Africa, Rest of Middle East and Africa (MEA) as a part of Middle East and Africa (MEA), Brazil, Argentina and Rest of South America as part of South America.

North America dominates the data monetization in the telecom market due to the adoption of advanced solutions and increased investments within the region.

Asia-Pacific (APAC) is expected to witness significant growth during the forecast period of 2022 to 2029 because of the region's expansion of the telecommunication sector.

The country section of the report also provides individual market impacting factors and changes in regulation in the market domestically that impacts the current and future trends of the market. Data points like down-stream and upstream value chain analysis, technical trends and porter's five forces analysis, case studies are some of the pointers used to forecast the market scenario for individual countries. Also, the presence and availability of global brands and their challenges faced due to large or scarce competition from local and domestic brands, impact of domestic tariffs and trade routes are considered while providing forecast analysis of the country data.   

Competitive Landscape and Data Monetization in Telecom Market

The data monetization in telecom market competitive landscape provides details by competitor. Details included are company overview, company financials, revenue generated, market potential, investment in research and development, new market initiatives, global presence, production sites and facilities, production capacities, company strengths and weaknesses, product launch, product width and breadth, application dominance. The above data points provided are only related to the companies' focus related to data monetization in telecom market.

Some of the major players operating in data monetization in telecom market are

• Accenture (Ireland)
• Capgemini (France)
• Cisco Systems (US)
• Google (US)
• Intel (US)
• Lynx Software Technologies (US)
• Redknee Inc. (Canda)
• SAP SE (Germany)
• SQLstream, Inc (US)
• 1010data (US)
• Dawex Systems (US)
• Elevondata Labs Private Limited (India)
• Gemalto (Netherlands)
• iConnectiva (India)
• Mahindra Comviva (India)
• NETSCOUT (US)
• Optiva(캐나다)
• Emu Analytics Ltd(영국)
• Adastra Corporation(캐나다)

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