Global Optical Character Recognition Market
시장 규모 (USD 10억)
연평균 성장률 :
% 
USD
9.44 Billion
USD
35.48 Billion
2021
2029
 예측 기간 |
2022 –2029 |
 시장 규모(기준 연도) |
USD 9.44 Billion |
 시장 규모(예측 연도) |
USD 35.48 Billion |
 연평균 성장률 |
% |
| 주요 시장 플레이어 |
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글로벌 광학 문자 인식 시장, 제품별(소프트웨어, 서비스), 응용 분야별(미디어 및 엔터테인먼트, IT 및 통신, BFSI , 운송 및 물류, 소매 및 제조 및 기타), 기업 규모별(중소기업, 대기업), 운영 방식별(기업 대 기업(B2B), 기업 대 소비자(B2C) - 2029년까지의 산업 동향 및 예측
시장 분석 및 규모
이러한 성장은 기업 간 디지털화 증가, 문서 스캐닝 및 인식 목적으로 인공지능을 사용하는 증가로 인한 섬세한 상황, 다국어 지원 기능을 갖춘 OCR 시스템에 대한 수요 증가 등과 같은 요인에 기인할 수 있습니다.
Data Bridge Market Research에 따르면, 2021년에 94억 4천만 달러였던 광학 문자 인식 시장 규모는 2022년부터 2029년까지 예측 기간 동안 18%의 CAGR로 성장해 2029년에는 354억 8천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 광학 문자 인식 시장 보고서는 또한 가격 분석, 특허 분석, 기술 발전에 대한 심층적인 내용도 다룹니다.
시장 정의
광학 문자 인식(OCR) 기술은 출판되거나 쓰여진 교과서에서 면밀히 조사된 문서나 이미지 트레인에서 데이터 생성을 자동화하고, 또한 교과서를 편집이나 검색과 같은 데이터 처리에 사용할 기계 판독 가능한 형태로 변환하기 위한 비즈니스 결과입니다. 교과서 인식이라고도 합니다. 간단히 말해서, 광학 문자 인식 소프트웨어는 이미지나 실제 문서를 검색 가능한 형태로 변환하는 데 도움이 됩니다.
보고 범위 및 시장 세분화
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보고서 메트릭 |
세부 |
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예측 기간 |
2022년부터 2029년까지 |
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기준 연도 |
2021 |
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역사적 연도 |
2020 (2019-2014까지 사용자 정의 가능) |
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양적 단위 |
매출은 10억 달러, 볼륨은 단위, 가격은 10억 달러 |
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다루는 세그먼트 |
제품(소프트웨어, 서비스), 애플리케이션(미디어 및 엔터테인먼트, IT 및 통신, BFSI, 운송 및 물류, 소매 및 제조 및 기타), 기업 규모(중소기업, 대기업), 운영 모드(기업 대 기업(B2B), 기업 대 소비자(B2C)) |
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적용 국가 |
미국, 북미의 캐나다 및 멕시코, 독일, 프랑스, 영국, 네덜란드, 스위스, 벨기에, 러시아, 이탈리아, 스페인, 터키, 유럽의 기타 유럽 국가, 중국, 일본, 인도, 한국, 싱가포르, 말레이시아, 호주, 태국, 인도네시아, 필리핀, 아시아 태평양(APAC)의 기타 아시아 태평양 국가(APAC), 사우디 아라비아, UAE, 남아프리카 공화국, 이집트, 이스라엘, 중동 및 아프리카(MEA)의 일부인 중동 및 아프리카(MEA)의 기타 중동 및 아프리카(MEA), 남아메리카의 일부인 브라질, 아르헨티나 및 남아메리카의 기타 국가. |
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시장 참여자 포함 |
IBM(미국), Google, LLC(미국), Microsoft(미국), NTT DATA Corporation(일본), Adobe Inc.(미국), Prime Recognition(미국), IntSig Information Co.,Ltd. Corporation(중국), NICE(영국), Genesys(미국), Cisco Systems Inc(미국), Avaya Inc(미국), Five9 Inc(미국), Talkdesk(미국), Vonage(미국), 8x8 Inc(미국), Amazon Web Services, Inc.(미국), Atos SE(프랑스), ALE International(프랑스), SAP SE(스웨덴), Oracle(미국) |
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시장 기회 |
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글로벌 광학 문자 인식 시장 역학
이 섹션에서는 시장 동인, 기회, 제약 및 과제를 이해하는 것을 다룹니다. 이 모든 내용은 아래와 같이 자세히 논의됩니다.
운전자:
- 운송 및 물류 산업을 혁신하는 광범위한 응용 분야
운송 및 물류 산업에서 OCR(광학 문자 인식) 시스템 운영을 추가하는 것은 OCR(광학 문자 인식) 요청의 성장을 시작한 중요한 요인입니다. 창고 및 운전자는 점점 더 모바일 기반 OCR(광학 문자 인식) 시스템을 사용하여 들어오는 소포 캐논, 표시기, 수표, 제품 캐논, 상품 청구서, 선적/운송, 상품 반품 등을 평가하고 읽고 있습니다. 트럭 운송, 철도 운송, 해상 운송 및 항공 운송 회사와 택배, 익스프레스 및 소포 회사는 데이터 운영 결과를 제정하기 위해 기반 서비스를 활용하고 있습니다.
- 운송 및 물류 산업에서 OCR 기술 도입이 증가함에 따라 글로벌 시장이 촉진되고 있습니다.
다양한 무역 수직 분야의 기업은 업무 역량을 강화하기 위해 비즈니스 프로세스에 대한 변환을 전문으로 합니다. 따라서 여러 기업이 업무를 디지털화하고 생산성을 높이기 위해 광학 문자 인식(OCR) 기술에 대한 투자를 늘리는 것으로 나타났습니다. 따라서 신생 기업의 OCR 기술 채택이 증가하면서 광학 문자 인식 시장에서 상당한 사업 전망이 창출되고 있습니다. 모바일 OCR은 공급 및 운송에서 점점 더 많이 활용되어 다양한 위치에서 제품을 배송하기 위한 송장과 청구서를 스캔합니다. 기업은 차세대 기술에 대한 투자를 늘려 데이터 관리 및 핵심 정보의 데이터 추출에 필요한 비용을 줄이고 있습니다.
기회:
- 많은 기회를 제공하는 첨단 기술
도시화, 현대화, 세계화의 증가는 시장 가치 성장을 촉진합니다. 다시 말해, 조직 운영 및 품질 모니터링, 인도와 중국과 같은 개발도상국의 IT 산업 강화에 대한 프라이버시, 보안, 진정성, 합법성, 신뢰, 보편성, 확장성과 같은 요구 사항에 대한 급증하는 수요는 시장 성장에 매우 많은 기회를 제공할 것입니다.
제한 사항/과제:
- 장기적으로 성장 범위를 제한할 수 있다는 우려가 커지고 있습니다.
저개발 및 후진 경제권에서 기술 전문성이 부족하면 시장 성장에 장애가 됩니다. 또한, 많은 산업에서 기술의 존재를 알지 못해 시장의 성장 범위가 좁아질 것입니다. 나아가 코로나바이러스 팬데믹으로 인해 사업 활동이 중단되면 다시 한 번 장애가 발생할 것입니다.
- 복잡성은 전례 없이 성장하는 시장 수요에 위협을 가할 것입니다.
클라우드 기반 배포 모델의 배포와 관련된 복잡성은 시장 성장률에 도전할 것입니다. 또한 클라우드 기반 배포 모델의 침투는 대기업에 국한되어 시장 성장률을 더욱 떨어뜨릴 것입니다.
또한, 저개발 지역에서의 인식 부족 , 디지털 거래와 관련된 사이버 위협에 대한 우려, 배포와 관련된 높은 비용이 시장의 성장 제약으로 작용할 것입니다. 후진 경제권의 강력한 인프라 시설 부족, 규제 문제, 표준화 및 데이터 관리 효율성 부족도 시장 성장률에 도전이 될 것입니다.
이 광학 문자 인식 시장 보고서는 최근의 새로운 개발, 무역 규정, 수출입 분석, 생산 분석, 가치 사슬 최적화, 시장 점유율, 국내 및 지역 시장 참여자의 영향, 새로운 수익 창출처, 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. 광학 문자 인식 시장에 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 광학 문자 인식 시장 에 미치는 영향
Global Request는 COVID-19 발병으로 상당한 영향을 받았습니다. 전 세계적으로 새로운 시스템이 중단되었고, 이로 인해 광학 문자 인식 시스템에 대한 수요가 상당합니다.
근로자들이 집에 머물러야 했기 때문에 글로벌 제조업체들은 새로운 광학 문자 인식 시스템을 통합하기 위해 노력했고, 이로 인해 글로벌 인력 공급망이 붕괴되었습니다.
이 요청에 대한 COVID-19의 영향은 제품과 힘 체인만 중단되었기 때문에 일시적입니다. 상황이 개선되면 제품, 힘 체인 및 이러한 광학 문자 인식 시스템에 대한 수요가 점진적으로 증가할 것입니다.
이번 코로나19 봉쇄는 기업들이 효율성을 높이기 위해 더욱 진보된 광학 문자 인식 시스템을 구축하는 데 도움이 될 것입니다.
글로벌 광학 문자 인식 시장 범위
광학 문자 인식 시장은 제품 및 응용 프로그램, 기업 규모, 운영 방식을 기준으로 세분화됩니다. 이러한 세그먼트의 성장은 업계에서 성장이 미미한 세그먼트를 분석하고 사용자에게 핵심 시장 응용 프로그램을 식별하기 위한 전략적 의사 결정을 내리는 데 도움이 되는 귀중한 시장 개요와 시장 통찰력을 제공하는 데 도움이 됩니다.
제품
- 해결책
- 서비스
애플리케이션
- 미디어 및 엔터테인먼트
- IT 및 통신
- 증권거래위원회
- 운송 및 물류
- 소매 및 제조
- 기타
기업 규모
- 중소기업
- 대기업
작동 모드
- 기업 대 기업(B2B)
- 기업 대 소비자(B2C)
글로벌 광학 문자 인식 시장 지역 분석/통찰력
광학 문자 인식 시장을 분석하고, 위에 언급된 대로 국가, 제품, 애플리케이션, 기업 규모 및 운영 모드별로 시장 규모에 대한 통찰력과 추세를 제공합니다.
광학 문자 인식 시장 보고서에서 다루는 국가는 다음과 같습니다. 북미의 미국, 캐나다 및 멕시코, 유럽의 독일, 프랑스, 영국, 네덜란드, 스위스, 벨기에, 러시아, 이탈리아, 스페인, 터키, 유럽의 기타 유럽 국가, 중국, 일본, 인도, 한국, 싱가포르, 말레이시아, 호주, 태국, 인도네시아, 필리핀, 아시아 태평양(APAC)의 기타 아시아 태평양(APAC), 사우디 아라비아, UAE, 남아프리카 공화국, 이집트, 이스라엘, 중동 및 아프리카(MEA)의 일부인 기타 중동 및 아프리카(MEA), 브라질, 아르헨티나, 남아메리카의 일부인 기타 남아메리카입니다.
북미 광학 문자 인식 시장은 지역 내 첨단 기술 도입이 증가하면서 선도적 위치를 유지할 것으로 예상됩니다.
아시아 태평양 지역의 광학 문자 인식 시장은 예측 기간 동안 CAGR 17.9%로 성장할 것으로 예측됩니다. 이 시장 성장은 아시아 태평양 지역에서 경제형 OCR 솔루션과 스마트 솔루션의 침투가 급증한 데 기인합니다.
보고서의 국가 섹션은 또한 현재 및 미래 시장 추세에 영향을 미치는 개별 시장 영향 요인과 시장 규제의 변화를 제공합니다. 다운스트림 및 업스트림 가치 사슬 분석, 기술 추세 및 포터의 5가지 힘 분석, 사례 연구와 같은 데이터 포인트는 개별 국가의 시장 시나리오를 예측하는 데 사용되는 몇 가지 포인터입니다. 또한 글로벌 브랜드의 존재 및 가용성과 지역 및 국내 브랜드와의 대규모 또는 희소한 경쟁으로 인해 직면한 과제, 국내 관세 및 무역 경로의 영향은 국가 데이터에 대한 예측 분석을 제공하는 동안 고려됩니다.
경쟁 환경 및 광학 문자 인식 시장 점유율 분석
광학 문자 인식 시장 경쟁 구도는 경쟁자별 세부 정보를 제공합니다. 포함된 세부 정보는 회사 개요, 회사 재무, 창출된 수익, 시장 잠재력, 연구 개발 투자, 새로운 시장 이니셔티브, 글로벌 입지, 생산 현장 및 시설, 생산 용량, 회사의 강점과 약점, 제품 출시, 제품 폭과 범위, 애플리케이션 우세입니다. 제공된 위의 데이터 포인트는 광학 문자 인식 시장과 관련된 회사의 초점에만 관련이 있습니다 .
광학 문자 인식 시장에서 활동하는 주요 기업은 다음 과 같습니다.
- IBM(미국)
- 구글 주식회사(미국)
- 마이크로소프트 코퍼레이션(미국)
- NTT DATA Corporation(일본)
- 어도비 주식회사(미국)
- 크런치베이스 주식회사(미국)
- 프라임 인식(미국)
- IntSig Information Co.,Ltd. 주식회사(중국)
- 니스(영국)
- 제네시스(미국)
- 시스코 시스템즈 주식회사(미국)
- 아바야 주식회사(미국)
- 파이브나인 주식회사(미국)
- 토크데스크(미국)
- 보네이지(미국)
- 8x8 Inc(미국)
- Amazon Web Services, Inc. (미국)
- Atos SE(프랑스)
- ALE International(프랑스)
- SAP SE(스웨덴)
- 오라클(미국)
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- 대화형 대시보드를 통한 경쟁자 분석
- 최신 뉴스, 업데이트 및 추세 분석
- 포괄적인 경쟁자 추적을 위한 벤치마크 분석의 힘 활용
목차
1. INTRODUCTION
1.1 OBJECTIVES OF THE STUDY
1.2 MARKET DEFINITION
1.3 OVERVIEW OF GLOBAL OPTICAL CHARACTER RECOGNITION MARKET
1.4 CURRENCY AND PRICING
1.5 LIMITATION
1.6 MARKETS COVERED
2. MARKET SEGMENTATION
2.1 KEY TAKEAWAYS
2.2 ARRIVING AT THE GLOBAL OPTICAL CHARACTER RECOGNITION MARKET
2.2.1 VENDOR POSITIONING GRID
2.2.2 TECHNOLOGY LIFE LINE CURVE
2.2.3 MARKET GUIDE
2.2.4 COMAPANY MARKET SHARE ANALYSIS
2.2.5 MULTIVARIATE MODELLING
2.2.6 TOP TO BOTTOM ANALYSIS
2.2.7 STANDARDS OF MEASUREMENT
2.2.8 VENDOR SHARE ANALYSIS
2.2.9 DATA POINTS FROM KEY PRIMARY INTERVIEWS
2.2.10 DATA POINTS FROM KEY SECONDARY DATABASES
2.3 GLOBAL OPTICAL CHARACTER RECOGNITION MARKET: RESEARCH SNAPSHOT
2.4 ASSUMPTIONS
3. MARKET OVERVIEW
3.1 DRIVERS
3.2 RESTRAINTS
3.3 OPPORTUNITIES
3.4 CHALLENGES
4. EXECUTIVE SUMMARY
5. PREMIUM INSIGHT
5.1 PORTERS FIVE FORCES
5.2 REGULATORY STANDARDS
5.3 TECHNOLOGICAL TRENDS
5.4 PATENT ANALYSIS
5.5 CASE STUDY
5.6 VALUE CHAIN ANALYSIS
5.7 COMPANY COMPARITIVE ANALYSIS
5.8 BENEFITS OF OCR
6. GLOBAL OPTICAL CHARACTER RECOGNITION MARKET, BY OFFERING
6.1 OVERVIEW
6.2 SOFTWARE
6.2.1 SOFTWARE, BY PLATFORM
6.2.1.1. MOBILE-BASED
6.2.1.1.1. BY OPERATING SYSTEM
6.2.1.1.1.1.1. ANDROID
6.2.1.1.1.1.2. IPHONE
6.2.1.1.1.1.3. IPAD
6.2.1.2. WEB-BASED
6.2.1.2.1. BY OPERATING SYSTEM
6.2.1.2.1.1.1. WINDOWS
6.2.1.2.1.1.2. LINUX
6.2.1.2.1.1.3. MAC
6.2.2 SOFTWARE, BY PROCESS
6.2.2.1. IMAGE ACQUISITION
6.2.2.2. PREPROCESSING
6.2.2.2.1. BY TECHNIQUES
6.2.2.2.1.1.1. DE-SKEW
6.2.2.2.1.1.2. DESPECKLE
6.2.2.2.1.1.3. BINARIZATION
6.2.2.2.1.1.4. LINE REMOVAL
6.2.2.2.1.1.5. LINE & WORD DETECTION
6.2.2.2.1.1.6. SCRIPT RECOGNITION
6.2.2.2.1.1.7. NORMALIZATION
6.2.2.2.1.1.8. OTHERS
6.2.2.3. TEXT RECOGNITION
6.2.2.3.1. BY ALGORITHM
6.2.2.3.1.1.1. PATTERN MATCHING
6.2.2.3.1.1.2. FEATURE EXTRACTION
6.2.2.4. POSTPROCESSING
6.3 SERVICES
6.3.1 PROFESSIONAL SERVICES
6.3.2 MANAGED SERVICES
7. GLOBAL OPTICAL CHARACTER RECOGNITION MARKET, BY TECHNOLOGY TYPE
7.1 OVERVIEW
7.2 SIMPLE OPTICAL CHARACTER RECOGNITION SOFTWARE
7.3 INTELLIGENT CHARACTER RECOGNITION (ICR) SOFTWARE
7.4 INTELLIGENT WORD RECOGNITION (IWR)
7.5 OPTICAL MARK RECOGNITION (OMR)
8. GLOBAL OPTICAL CHARACTER RECOGNITION MARKET, BY DEPLOYMENT MODE
8.1 OVERVIEW
8.2 ON-PREMISES
8.3 CLOUD
8.3.1 PUBLIC
8.3.2 PRIVATE
9. GLOBAL OPTICAL CHARACTER RECOGNITION MARKET, BY ENTERPRISE SIZE
9.1 OVERVIEW
9.2 SMALL & MEDIUM SIZE ENTERPRISE
9.2.1 BY DEPLOYMENT MODE
9.2.1.1. ON-PREMISES
9.2.1.2. CLOUD
9.2.1.2.1. PUBLIC
9.2.1.2.2. PRIVATE
9.3 LARGE SIZE ENTERPRISE
9.3.1 BY DEPLOYMENT MODE
9.3.1.1. ON-PREMISES
9.3.1.2. CLOUD
9.3.1.2.1. PUBLIC
9.3.1.2.2. PRIVATE
10. GLOBAL OPTICAL CHARACTER RECOGNITION MARKET, BY PRICING MODEL
10.1 OVERVIEW
10.2 FREE TRIAL
10.3 ONE TIME LICENSE
10.4 SUBSCRIPTION BASED
10.4.1 MONTHLY SUBSCRIPTION
10.4.2 ANNUAL SUBSCRIPTION
11. GLOBAL OPTICAL CHARACTER RECOGNITION MARKET, BY APPLICATION
11.1 OVERVIEW
11.2 WORD PROCESSING
11.3 LEGAL DOCUMENTATION
11.4 BANK DOCUMENT
11.5 MEDICAL DRUG LABLES
11.6 MULTILINGUAL DOCUMENT
11.7 SOCIAL MEDIA MONITORING
11.8 BAR-CODE SCANNING
11.9 NUMBER PLATE RECOGNITION
11.10 OTHERS
12. GLOBAL OPTICAL CHARACTER RECOGNITION MARKET, BY END USER
12.1 OVERVIEW
12.2 BFSI
12.2.1 BY OFFERING
12.2.1.1. SOFTWARE
12.2.1.2. SERVICES
12.3 HEALTHCARE
12.3.1 BY OFFERING
12.3.1.1. SOFTWARE
12.3.1.2. SERVICES
12.4 TRANSPORTATION & LOGISTICS
12.4.1 BY OFFERING
12.4.1.1. SOFTWARE
12.4.1.2. SERVICES
12.5 RETAIL & E-COMMERCE
12.5.1 BY OFFERING
12.5.1.1. SOFTWARE
12.5.1.2. SERVICES
12.6 TOURISM
12.6.1 BY OFFERING
12.6.1.1. SOFTWARE
12.6.1.2. SERVICES
12.7 REAL ESTATE
12.7.1 BY OFFERING
12.7.1.1. SOFTWARE
12.7.1.2. SERVICES
12.8 FOOD & BEVERAGES
12.8.1 BY OFFERING
12.8.1.1. SOFTWARE
12.8.1.2. SERVICES
12.9 GOVERNMENT
12.9.1 BY OFFERING
12.9.1.1. SOFTWARE
12.9.1.2. SERVICES
12.10 MANUFACTURING
12.10.1 BY OFFERING
12.10.1.1. SOFTWARE
12.10.1.2. SERVICES
12.11 IT & TELECOMMUNICATION
12.11.1 BY OFFERING
12.11.1.1. SOFTWARE
12.11.1.2. SERVICES
12.12 EDUCATION
12.12.1 BY OFFERING
12.12.1.1. SOFTWARE
12.12.1.2. SERVICES
12.13 OTHERS
13. GLOBAL OPTICAL CHARACTER RECOGNITION MARKET, BY GEOGRAPHY
GLOBAL OPTICAL CHARACTER RECOGNITION MARKET, (ALL SEGMENTATION PROVIDED ABOVE IS REPRESENTED IN THIS CHAPTER BY COUNTRY)
13.1.1 NORTH AMERICA
13.1.1.1. U.S.
13.1.1.2. CANADA
13.1.1.3. MEXICO
13.1.2 EUROPE
13.1.2.1. GERMANY
13.1.2.2. FRANCE
13.1.2.3. U.K.
13.1.2.4. ITALY
13.1.2.5. SPAIN
13.1.2.6. RUSSIA
13.1.2.7. TURKEY
13.1.2.8. BELGIUM
13.1.2.9. NETHERLANDS
13.1.2.10. NORWAY
13.1.2.11. FINLAND
13.1.2.12. SWITZERLAND
13.1.2.13. DENMARK
13.1.2.14. SWEDEN
13.1.2.15. POLAND
13.1.2.16. REST OF EUROPE
13.1.3 ASIA PACIFIC
13.1.3.1. JAPAN
13.1.3.2. CHINA
13.1.3.3. SOUTH KOREA
13.1.3.4. INDIA
13.1.3.5. AUSTRALIA
13.1.3.6. NEW ZEALAND
13.1.3.7. SINGAPORE
13.1.3.8. THAILAND
13.1.3.9. MALAYSIA
13.1.3.10. INDONESIA
13.1.3.11. PHILIPPINES
13.1.3.12. TAIWAN
13.1.3.13. VIETNAM
13.1.3.14. REST OF ASIA PACIFIC
13.1.4 SOUTH AMERICA
13.1.4.1. BRAZIL
13.1.4.2. ARGENTINA
13.1.4.3. REST OF SOUTH AMERICA
13.1.5 MIDDLE EAST AND AFRICA
13.1.5.1. SOUTH AFRICA
13.1.5.2. EGYPT
13.1.5.3. SAUDI ARABIA
13.1.5.4. U.A.E
13.1.5.5. OMAN
13.1.5.6. BAHRAIN
13.1.5.7. ISRAEL
13.1.5.8. KUWAIT
13.1.5.9. QATAR
13.1.5.10. REST OF MIDDLE EAST AND AFRICA
13.2 KEY PRIMARY INSIGHTS: BY MAJOR COUNTRIES
14. GLOBAL OPTICAL CHARACTER RECOGNITION MARKET,COMPANY LANDSCAPE
14.1 COMPANY SHARE ANALYSIS: GLOBAL
14.2 COMPANY SHARE ANALYSIS: NORTH AMERICA
14.3 COMPANY SHARE ANALYSIS: EUROPE
14.4 COMPANY SHARE ANALYSIS: ASIA PACIFIC
14.5 MERGERS & ACQUISITIONS
14.6 NEW PRODUCT DEVELOPMENT AND APPROVALS
14.7 EXPANSIONS
14.8 REGULATORY CHANGES
14.9 PARTNERSHIP AND OTHER STRATEGIC DEVELOPMENTS
15. GLOBAL OPTICAL CHARACTER RECOGNITION MARKET, SWOT & DBMR ANALYSIS
16. GLOBAL OPTICAL CHARACTER RECOGNITION MARKET, COMPANY PROFILE
16.1 AMAZON WEB SERVICES, INC.
16.1.1 COMPANY SNAPSHOT
16.1.2 REVENUE ANALYSIS
16.1.3 PRODUCT PORTFOLIO
16.1.4 RECENT DEVELOPMENT
16.2 GOOGLE
16.2.1 COMPANY SNAPSHOT
16.2.2 REVENUE ANALYSIS
16.2.3 PRODUCT PORTFOLIO
16.2.4 RECENT DEVELOPMENT
16.3 IBM
16.3.1 COMPANY SNAPSHOT
16.3.2 REVENUE ANALYSIS
16.3.3 PRODUCT PORTFOLIO
16.3.4 RECENT DEVELOPMENT
16.4 HYLAND SOFTWARE, INC
16.4.1 COMPANY SNAPSHOT
16.4.2 REVENUE ANALYSIS
16.4.3 PRODUCT PORTFOLIO
16.4.4 RECENT DEVELOPMENT
16.5 ADOBE
16.5.1 COMPANY SNAPSHOT
16.5.2 REVENUE ANALYSIS
16.5.3 PRODUCT PORTFOLIO
16.5.4 RECENT DEVELOPMENT
16.6 MICROSOFT
16.6.1 COMPANY SNAPSHOT
16.6.2 REVENUE ANALYSIS
16.6.3 PRODUCT PORTFOLIO
16.6.4 RECENT DEVELOPMENT
16.7 VISO.AI
16.7.1 COMPANY SNAPSHOT
16.7.2 REVENUE ANALYSIS
16.7.3 PRODUCT PORTFOLIO
16.7.4 RECENT DEVELOPMENT
16.8 ABBYY.
16.8.1 COMPANY SNAPSHOT
16.8.2 REVENUE ANALYSIS
16.8.3 PRODUCT PORTFOLIO
16.8.4 RECENT DEVELOPMENT
16.9 DOCSUMO
16.9.1 COMPANY SNAPSHOT
16.9.2 REVENUE ANALYSIS
16.9.3 PRODUCT PORTFOLIO
16.9.4 RECENT DEVELOPMENT
16.10 REDACTABLE, INC.
16.10.1 COMPANY SNAPSHOT
16.10.2 REVENUE ANALYSIS
16.10.3 PRODUCT PORTFOLIO
16.10.4 RECENT DEVELOPMENT
16.11 V7LABS
16.11.1 COMPANY SNAPSHOT
16.11.2 REVENUE ANALYSIS
16.11.3 PRODUCT PORTFOLIO
16.11.4 RECENT DEVELOPMENT
16.12 INNOVATRICS
16.12.1 COMPANY SNAPSHOT
16.12.2 REVENUE ANALYSIS
16.12.3 PRODUCT PORTFOLIO
16.12.4 RECENT DEVELOPMENT
16.13 COGNEX CORPORATION
16.13.1 COMPANY SNAPSHOT
16.13.2 REVENUE ANALYSIS
16.13.3 PRODUCT PORTFOLIO
16.13.4 RECENT DEVELOPMENT
16.14 TUNGSTEN AUTOMATION CORPORATION
16.14.1 COMPANY SNAPSHOT
16.14.2 REVENUE ANALYSIS
16.14.3 PRODUCT PORTFOLIO
16.14.4 RECENT DEVELOPMENT
16.15 ROSSUM
16.15.1 COMPANY SNAPSHOT
16.15.2 REVENUE ANALYSIS
16.15.3 PRODUCT PORTFOLIO
16.15.4 RECENT DEVELOPMENT
16.16 OCROLUS
16.16.1 COMPANY SNAPSHOT
16.16.2 REVENUE ANALYSIS
16.16.3 PRODUCT PORTFOLIO
16.16.4 RECENT DEVELOPMENT
16.17 SURESWIFT CAPITAL, INC (DOCPARSER)
16.17.1 COMPANY SNAPSHOT
16.17.2 REVENUE ANALYSIS
16.17.3 PRODUCT PORTFOLIO
16.17.4 RECENT DEVELOPMENT
16.18 NANO NET TECHNOLOGIES INC.
16.18.1 COMPANY SNAPSHOT
16.18.2 REVENUE ANALYSIS
16.18.3 PRODUCT PORTFOLIO
16.18.4 RECENT DEVELOPMENT
16.19 IRIS( A CANON COMPANY)
16.19.1 COMPANY SNAPSHOT
16.19.2 REVENUE ANALYSIS
16.19.3 PRODUCT PORTFOLIO
16.19.4 RECENT DEVELOPMENT
16.20 KLIPPA APP B.V.
16.20.1 COMPANY SNAPSHOT
16.20.2 REVENUE ANALYSIS
16.20.3 PRODUCT PORTFOLIO
16.20.4 RECENT DEVELOPMENT
16.21 IRIS( A CANON COMPANY)
16.21.1 COMPANY SNAPSHOT
16.21.2 REVENUE ANALYSIS
16.21.3 PRODUCT PORTFOLIO
16.21.4 RECENT DEVELOPMENT
NOTE: THE COMPANIES PROFILED IS NOT EXHAUSTIVE LIST AND IS AS PER OUR PREVIOUS CLIENT REQUIREMENT. WE PROFILE MORE THAN 100 COMPANIES IN OUR STUDY AND HENCE THE LIST OF COMPANIES CAN BE MODIFIED OR REPLACED ON REQUEST
17. CONCLUSION
18. QUESTIONNAIRE
19. RELATED REPORTS
20. ABOUT DATA BRIDGE MARKET RESEARCH
연구 방법론
데이터 수집 및 기준 연도 분석은 대규모 샘플 크기의 데이터 수집 모듈을 사용하여 수행됩니다. 이 단계에는 다양한 소스와 전략을 통해 시장 정보 또는 관련 데이터를 얻는 것이 포함됩니다. 여기에는 과거에 수집한 모든 데이터를 미리 검토하고 계획하는 것이 포함됩니다. 또한 다양한 정보 소스에서 발견되는 정보 불일치를 검토하는 것도 포함됩니다. 시장 데이터는 시장 통계 및 일관된 모델을 사용하여 분석하고 추정합니다. 또한 시장 점유율 분석 및 주요 추세 분석은 시장 보고서의 주요 성공 요인입니다. 자세한 내용은 분석가에게 전화를 요청하거나 문의 사항을 드롭하세요.
DBMR 연구팀에서 사용하는 주요 연구 방법론은 데이터 마이닝, 시장에 대한 데이터 변수의 영향 분석 및 주요(산업 전문가) 검증을 포함하는 데이터 삼각 측량입니다. 데이터 모델에는 공급업체 포지셔닝 그리드, 시장 타임라인 분석, 시장 개요 및 가이드, 회사 포지셔닝 그리드, 특허 분석, 가격 분석, 회사 시장 점유율 분석, 측정 기준, 글로벌 대 지역 및 공급업체 점유율 분석이 포함됩니다. 연구 방법론에 대해 자세히 알아보려면 문의를 통해 업계 전문가에게 문의하세요.
사용자 정의 가능
Data Bridge Market Research는 고급 형성 연구 분야의 선두 주자입니다. 저희는 기존 및 신규 고객에게 목표에 맞는 데이터와 분석을 제공하는 데 자부심을 느낍니다. 보고서는 추가 국가에 대한 시장 이해(국가 목록 요청), 임상 시험 결과 데이터, 문헌 검토, 재생 시장 및 제품 기반 분석을 포함하도록 사용자 정의할 수 있습니다. 기술 기반 분석에서 시장 포트폴리오 전략에 이르기까지 타겟 경쟁업체의 시장 분석을 분석할 수 있습니다. 귀하가 원하는 형식과 데이터 스타일로 필요한 만큼 많은 경쟁자를 추가할 수 있습니다. 저희 분석가 팀은 또한 원시 엑셀 파일 피벗 테이블(팩트북)로 데이터를 제공하거나 보고서에서 사용 가능한 데이터 세트에서 프레젠테이션을 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다.
