스포츠 분석 시장 : 제공 서비스별 (성능 분석, 예측 분석, 비디오 분석), 스포츠 유형별 (팀 스포츠, 개인 스포츠, 레이싱 스포츠 (MotoGP, NASCAR), 가상 스포츠 (온라인 베팅, 판타지 스포츠)) – 2030 년까지 글로벌 예측

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스포츠 분석 시장은 급속히 성장하고 있으며, 시장 규모는 2025년 약 USD 22억 9,000만 달러에서 2030년까지 USD 47억 5,000만 달러로 증가할 것으로 예상되며, 연평균 성장률(CAGR)은 15.7%를 기록할 것으로 전망됩니다. 스포츠 분석은 데이터 기반의 스마트한 의사결정과 전략적 혁신을 가능하게 함으로써 현대 스포츠의 패러다임을 재편하고 있습니다. 2025년에는 분석이 경기장 내 성능뿐만 아니라 급성장 중인 스포츠 베팅과 판타지 스포츠 분야에서도 핵심 역할을 담당할 것입니다.

AI 기반의 예측 모델링, 실시간 배당률 조정, 개별 플레이에 대한 마이크로 베팅, 개인 맞춤형 베팅 추천과 같은 트렌드는 사용자 참여와 전략을 재정의하고 있습니다. 이러한 발전은 실력 있는 선수들과 판타지 플레이어들이 포괄적인 통계적 통찰력을 활용할 수 있게 함으로써, 정확성, 개인화, 투명성을 높임으로써 팬들의 경험과 스포츠 사업 전반을 변화시키고 있습니다.

스포츠 분석 시장에서의 매력적인 기회

아시아 태평양

아시아 태평양 지역의 스포츠 분석 시장은 크리켓, 축구, 야구, e스포츠 등 다양한 스포츠 분야에서 AI 기반 성능 도구 수요 증가에 힘입어 성장하고 있습니다. 인도, 중국, 일본 등 국가들은 리그 상업화, 정부 지원 디지털화, 팬 참여도 증가로 인해 도입을 가속화하고 있습니다. 현지 스타트업과 국제 업체들이 고성장, 기술 중심의 시장 환경을 형성하고 있습니다.

e스포츠에 맞춤화된 분석 솔루션은 게임 플레이 평가의 정확성을 높이고, 전략적 계획을 개선하며, 시청자 상호 작용을 향상시킵니다. 데이터 도구를 디지털 스포츠의 역학에 맞추면 성능이 향상되고 일관성이 높아지며 참여도가 높아집니다.

북미의 스포츠 분석 시장은 높은 프로 리그 투자, 첨단 디지털 인프라, 주요 팀 스포츠에 대한 실시간 성능, 부상 및 팬 참여 통찰력에 대한 강력한 수요에 의해 주도되고 있습니다.

스포츠 분야의 의도 기반 분석은 행동 및 맥락 데이터를 활용해 성능 요소를 우선순위화하여 전략, 훈련 집중도, 선수 개발 등 경쟁 환경에서 더 스마트한 의사결정을 가능하게 합니다.

예측 분석은 스포츠 조직 및 플랫폼이 결과, 선수 통계, 게임 동향을 예측할 수 있도록 합니다. 이는 베팅 및 판타지 서비스 제공업체가 더 정확한 배당률, 실시간 조정, 몰입형 사용자 경험을 제공할 수 있도록 지원합니다.

글로벌 스포츠 분석 시장 동향

성장 요인: 예측 분석을 활용해 베팅 및 판타지 스포츠 성장 촉진

합법적 스포츠 베팅과 일일 판타지 스포츠의 급속한 확장은 예측 모델링을 스포츠 분석 가치 사슬의 핵심 요소로 부상시켰습니다. 예측 모델링은 통계 알고리즘과 머신 러닝 기술을 역사적 및 실시간 데이터에 적용해 선수 성능, 경기 결과, 경기 내 시나리오를 예측합니다. 이러한 모델은 현재 스포츠 베팅 플랫폼과 판타지 생태계 전반의 핵심 기능을 지원하며, 배당률 조정, 선수 평가, 라인업 최적화, 맞춤형 콘텐츠 제공을 가능하게 합니다. Sportradar 및 Genius Sports와 같은 공급업체들은 예측 엔진을 플랫폼에 통합하여 실시간 확률 모델과 시나리오 예측을 제공함으로써 위험 관리와 시청자 참여도를 모두 향상시키고 있습니다. 예를 들어 Genius Sports는 라이브 경기 상황에 따라 베팅 라인을 동적으로 재조정하는 자동화된 시장 조정 도구를 제공합니다. 마찬가지로 DraftKings와 같은 플랫폼은 예측 통찰력과 시뮬레이션이 판타지 인터페이스에 통합될 때 사용자 상호 작용이 증가한다고 보고했습니다. 영국과 같은 선진 베팅 시장에서는 예측 분석에 의해 주도되는 인게임 베팅이 스포츠북 활동의 70% 이상을 차지합니다. 예측 모델링은 예측 정확도, 운영 응답 속도, 콘텐츠 관련성을 개선함으로써 거래 효율성을 강화하고 사용자 경험을 향상시킵니다. 규제 프레임워크가 성숙하고 사용자 참여가 증가함에 따라 예측 분석은 스포츠 중심 디지털 참여의 기반 지능층으로서 역할을 공고히 하고 있습니다.

제약: 지속적인 데이터 사일로로 인해 플랫폼 수준의 분석 통합이 저해됨

분산된 데이터 소스를 통합할 수 없기 때문에 스포츠 조직 전반에 걸쳐 분석의 효과가 계속 제한되고 있습니다. 운영 부서는 종종 데이터를 독립적으로 관리하기 때문에, 성과 시스템, 팬 참여 플랫폼, 티켓팅 데이터베이스, 미디어 자산 및 CRM 도구에 걸쳐 고립된 리포지토리가 생성됩니다. 이러한 분리된 구조는 적시에 통찰력을 생성하는 것을 방해하고, 불일치를 초래하며, 분석 이니셔티브의 확장성을 제한합니다. 통합 노력은 노후화된 인프라, 표준화되지 않은 데이터 분류 체계, 공급업체 생태계 간 제한된 상호 운용성으로 인해 자주 지연됩니다. 레거시 환경은 원활한 데이터 오케스트레이션에 필요한 유연성을 갖추지 못했으며, 많은 외부 솔루션은 오픈 아키텍처나 표준화된 API를 지원하지 않습니다. 이러한 기술적 한계는 데이터 준비 사이클 연장, 모델 훈련 제한, 역사적 및 실시간 분석 결과의 정확도 저하를 초래합니다. 통합된 아키텍처가缺如하면 조직은 성과 지표와 매출 지표를 연결하거나 대규모로 개인화된 팬 경험을 제공하는 데 어려움을 겪습니다. 분산된 데이터 세트는 수동적인 데이터 일치 작업에 대한 의존도를 높여 예측 모델링, 행동 세분화, 자동화된 보고와 같은 고급 도구 도입을 방해합니다. 이러한 과제를 해결하려면 상호 운용 가능한 플랫폼에 대한 전략적 투자, 공통 데이터 프레임워크 채택, 내부 팀과 외부 파트너 간의 협력을 통해 일관된 분석 기반을 구축하는 것이 필요합니다.

기회: 전문적인 e스포츠 분석을 통해 전술적 정밀도와 플레이어 개발 강화

e스포츠 분야는 분석 제공업체가 경쟁 게임의 빠르게 변화하는 요구사항에 맞춘 게임별 솔루션을 설계할 수 있는 고성장 기회를 제공합니다. 전통적인 스포츠와 달리 e스포츠는 빠른 결정 사이클, 높은 이벤트 밀도, 각 게임의 메커니즘, 템포, 전략적 복잡성에 맞춘 분석 모델이 필요한 세분화된 성능 데이터를 특징으로 합니다. Mobalytics의 Gamer Performance Index (GPI)는 공식 API에서 수집된 게임 내 데이터를 머신러닝을 적용해 분석하는 방식으로 이 접근 방식을 구현합니다. GPI는 공격성, 일관성, 자원 수집, 전투, 생존력, 팀워크, 다재다능성, 시야 등 8개 핵심 차원을 0에서 100으로 표준화한 척도로 측정합니다. 이 구조화된 점수 모델을 통해 코치, 분석가 및 플레이어는 게임 플레이 경향을 시각화하고, 인지 패턴을 파악하며, 기술 격차를 해결할 수 있습니다. 이 모델은 개별화된 플레이어 개발과 데이터 기반의 전략 개선을 지원합니다. Mobalytics는 대량의 게임 플레이 데이터 세트를 처리하여 경기 전후에 개인화된 진단을 제공하고, 기존 통계에서 더 나아가 통찰력을 제공합니다. 이 플랫폼은 League of Legends, Teamfight Tactics, VALORANT 등 다양한 게임을 지원하며, 각 게임에 맞춤형 모델과 피드백 시스템을 제공합니다. 이러한 도구는 역할 전문화, 상대 분석, 지속적인 성능 개선을 돕습니다. e스포츠 조직이 구조화된 개발 프로그램에 투자함에 따라, 전문적이고 확장 가능한 솔루션을 제공하는 분석 업체들이 경쟁적 성공의 미래를 형성할 것입니다.

과제: 진화하는 스포츠 분석 워크플로우에서 성능 데이터 무결성 확보

스포츠 분석의 광범위한 채택은 선수 움직임 패턴, 생체역학 지표, 전술적 텔레메트리 등 독점 데이터의 보안에 대한 우려를 높이고 있습니다. 이 민감한 정보가 클라우드 호스팅 플랫폼, 통합 API, 제3자 코칭 시스템 간에 흐르면서, 데이터 유출, 무단 접근, 오용의 위험이 증가합니다. 원격 워크플로우와 다양한 벤더 생태계에 대한 의존도가 높아지면서, 특히 사이버 보안 인프라가 부족한 하위 리그 클럽과 연맹에서 이 문제는 더욱 심각해집니다. 일관되지 않은 거버넌스와 분산된 데이터 정책은 데이터 무결성 침해나 소유권 불명확으로 인한 명성 및 법적 위험에 해당 기관을 노출시킵니다. 비디오 시스템, 스카우팅 도구, 디지털 성능 기록에서 수집되는 데이터의 양과 다양성은 표준화된 개인정보 보호 프로토콜을 적용하는 데 복잡성을 초래합니다. 최근 조사 결과, 스포츠 조직의 75%가 분석 솔루션 도입 시 데이터 보안을 상위 3대 우려 사항으로 꼽았습니다. 유럽 핸드볼 연맹에서 토큰 설정 오류로 인해 선수 추적 데이터가 유출된 사건과 같은 고위급 사고는 액세스 제어의 반복적인 약점을 드러냈습니다. 이러한 취약점을 완화하기 위해 조직은 보안이 내재된 분석 프레임워크에 투자하고, 세분화된 역할 기반 액세스를 강제 적용하며, 엔드투엔드 암호화를 배포하고, 모든 공급업체 관계에서 명확한 데이터 거버넌스 기준을 수립하여 준수, 투명성, 운영 신뢰성을 확보해야 합니다.

글로벌 스포츠 분석 시장 생태계 분석

스포츠 분석 시장 생태계는 다양한 이해관계자로 구성되어 있습니다. 이는 팀 스포츠, 개인 스포츠, 레이싱 스포츠, 온라인 또는 가상 스포츠, 신흥 스포츠 등 스포츠 유형에 따라 분류됩니다. 이 생태계에는 성능 분석 플랫폼, 비디오 분석 도구, 생체 추적, 전술적 인텔리전스, 시뮬레이션 기반 분석을 제공하는 기업들이 포함됩니다. 이러한 솔루션은 팀 스포츠의 실시간 데이터 시각화 및 전략 모델링, 개별 종목의 성능 벤치마킹 소프트웨어, 레이싱의 예측 레이스 결과 엔진, 가상 대회를 위한 게임 내 행동 분석 플랫폼, 신흥 형식을 위한 유연한 소프트웨어 정의 분석 제품군 등 각 스포츠 카테고리의 고유한 분석 요구 사항에 맞게 맞춤화되어 있습니다.

팀 스포츠, 상위 조직의 90% 이상이 채택하여 스포츠 분석 시장을 지배

팀 스포츠는 복잡성과 다중 플레이어 간의 전략적 협조 필요성으로 인해 스포츠 분석 시장 최대 세그먼트를 지속적으로 차지하고 있습니다. 팀 스포츠 분석 솔루션은 경기 중 의사결정, 선수 성능 평가, 전술 계획, 부상 예방 등에 초점을 맞춥니다. 예를 들어 프로 축구와 농구에서는 분석 모델이 선수당 경기당 15개 이상의 성능 지표를 추적해 코치가 데이터 기반 라인업 조정과 교체 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 최근의 업계 연구에 따르면, 현재 상위 팀 스포츠 조직의 90% 이상이 어떤 형태로든 성과 분석을 활용하고 있으며, 이는 전 세계 리그에서 분석이 널리 채택되고 있음을 반영합니다. 이 추세는 팀 스포츠가 전 세계 시청률과 팬 참여에 미치는 상당한 영향으로 더욱 강조됩니다. 축구와 농구는 전체 스포츠 팬의 60% 이상을 차지합니다. 이러한 높은 참여도는 타겟 마케팅, 시청자 세분화 및 맞춤형 팬 경험을 위한 통찰력을 제공하는 분석 플랫폼의 가치를 더욱 높입니다.

리그들이 스포츠적 성과와 상업적 성공을 동시에 추구함에 따라 팀 스포츠에서의 고급 분석 활용은 시장 주도권을 유지할 것으로 예상되며, 팀 기반 분석이 현재 및 미래 스포츠 분석 분야의 주된 흐름으로 자리 잡을 것입니다.

스포츠 베팅 기업은 비즈니스 모델이 고급 분석에 의존해 경쟁력과 수익성을 유지해야 하기 때문에 스포츠 분석 시장에서의 가장 높은 성장률을 기록하고 있습니다. 인공지능(AI)과 머신러닝의 광범위한 통합은 이러한 기업들이 게임 데이터, 선수 통계, 실시간 기상 조건, 소셜 미디어 감정 분석, 사용자 행동 데이터 등 방대한 데이터를 처리할 수 있도록 하며, 초당 10,000개 이상의 데이터 포인트를 분석해 정확한 예측 모델링을 수행합니다. 예측 분석은 더 정확한 배당률 설정과 경기 중 베팅을 지원하며, 실시간 조정 기반의 마이크로 베팅에도 기여합니다. 또한 AI를 활용한 초개인화 기술은 플랫폼이 개별 사용자에게 맞춤형 베팅 제안과 프로모션을 제공해 일반적인 서비스 대비 참여도를 최대 42%까지 높입니다. 보안 및 준법 준수 역시 분석을 통해 강화됩니다. AI 기반 모델은 사기 활동과 의심스러운 베팅 패턴을 33% 더 효율적으로 탐지해 디지털 플랫폼의 신뢰성과 투명성을 유지합니다. 블록체인 기술은 투명한 거래와 신원 확인에 점점 더 많이 활용되며, 규제 요건 충족과 책임감 있는 도박 정책을 지원합니다. 이처럼 혁신, 규제 적응, 소비자의 빠른·스마트·개인화된 서비스 요구가 결합되면서 스포츠 베팅 기업들은 스포츠 산업에서 분석 기술 도입의 선두에 서게 되었습니다.

아시아 태평양 지역의 스포츠 분석 혁신과 디지털 전환

아시아 태평양은 글로벌 스포츠 분석 시장에서 가장 빠르게 성장하는 지역으로, 디지털 성숙도 향상, 정부 지원 혁신 프로그램, 프로 스포츠 리그의 부상이 주요 요인입니다. 기업들은 AI 기반 성능 모델링, 실시간 비디오 분석, 상대 팀 분석 플랫폼 등 고급 분석 솔루션을 신속히 도입해 선수 육성, 전술적 결정, 팬 참여 전략을 강화하고 있습니다. 인도에서는 크리켓, 축구 등 리그 기반 스포츠의 급증으로 데이터 분석을 활용해 경기 계획 최적화, 부상 예방, 인재 영입을 강화하고 있습니다. 중국의 국가 스포츠 정책은 올림픽 준비와 성과 추적을 지원하기 위해 예측 분석과 중앙 집중형 선수 데이터 시스템을 강조하고 있습니다. 일본에서는 엘리트 축구와 야구 팀이 생체역학 모니터링과 데이터 시각화 도구를 활용해 경기 전략을 세밀하게 조정하고 부상 위험을 줄이고 있습니다. 호주는 적용 스포츠 과학 분야에서 계속 선도적 역할을 하며, 엘리트 및 초보자 수준 모두에서 인지 컴퓨팅과 성능 최적화 도구의 활용을 확대하고 있습니다. 해당 지역의 강력한 클라우드 인프라와 스포츠 연맹, 학술 연구 기관, 분석 스타트업 간의 협력 강화는 혁신을 가속화하고 있습니다. 이러한 상호 연결된 요인들은 아시아 태평양 지역을 고속 성장 시장으로 만들며, 확장 가능하고 분야별 맞춤형 성능 향상 애플리케이션을 통해 스포츠 분석의 미래를 형성하고 있습니다.

스포츠 분석 시장 최근 동향

2025년 5월, 유럽 축구 리그(European League of Football)는 Stats Perform과 다년 계약을 체결해 Opta의 공식 실시간 데이터와 AI 기반 분석을 16개 모든 팀에 제공하기로 했습니다. 2025 시즌부터 이 파트너십은 유럽 전역의 방송, 디지털, 소셜 플랫폼을 통해 실시간 중계, 팬 참여, 스토리텔링을 강화합니다.

2025년 5월, Sportlogiq와 Just Play는 Sportlogiq의 AI 기반 분석 및 비디오를 Just Play의 대학 하키 코칭 및 모집 플랫폼에 통합하기 위해 전략적 파트너십을 체결했습니다. 이를 통해 데이터 기반의 선수 교육, 스카우팅 및 로스터 전략이 가능해져, 전국의 코칭 워크플로우에서 직접 고급 통찰력과 즉각적인 비디오 분석을 제공할 수 있게 되었습니다.

2025년 3월, Kitman Labs는 여성 3대3 프로 농구 리그인 Unrivaled와 파트너십을 맺고 인텔리전스 플랫폼을 구축했습니다. 이 첨단 시스템은 의료 및 경기 데이터를 통합하여 실시간으로 선수에 대한 전체적인 통찰력을 제공하여 선수의 건강, 준비 상태 및 경기력을 최적화합니다. 또한 리그와 클럽 전체에 증거 기반의 의사 결정을 지원합니다.

2025년 2월, 메이저리그 베이스볼(MLB)과 Sportradar는 MLB와의 독점 파트너십을 확장하며 Sportradar의 지분 일부를 인수했습니다. Sportradar는 MLB의 공식 데이터, 미디어, AV 콘텐츠를 전 세계에 독점적으로 배포하며, 사기 탐지를 통해 투명성을 강화하고 선수 추적 데이터를 활용한 AI 기반 팬 참여 제품을 공동 개발할 것입니다.

주요 시장 플레이어

상위 스포츠 분석 시장 기업 목록

스포츠 분석 시장은 몇몇 주요 기업이 지역적 존재감을 바탕으로 시장을 주도하고 있습니다. 스포츠 분석 시장의 주요 기업은 다음과 같습니다.

Hudl
Catapult
Stats Perform
Sportradar
Kitman Labs
Sportlogiq
TruMedia Networks
Oracle
Chyron
Orreco
GlobalStep
Uplift Labs

2.1 연구 데이터 2차 데이터 – 주요 2차 출처 – 2차 출처의 주요 데이터 1차 데이터 – 1차 출처의 주요 데이터 – 1차 프로필의 분류 – 주요 산업 통찰력
2.2 시장 분류 및 데이터 삼각 측량
2.3 시장 규모 추정 하향식 접근 방식 상향식 접근 방식
2.4 시장 전망
2.5 연구의 가정
2.6 연구의 한계

요약

프리미엄 통찰력

4.1 글로벌 스포츠 분석 시장에서의 매력적인 기회
4.2 스포츠 분석 시장, 제품별, 2025 vs. 2030
4.3 스포츠 분석 시장, 스포츠 유형별, 2025 vs. 2030
4.4 스포츠 분석 시장, 응용 분야별, 2025 vs. 2030
4.5 스포츠 분석 시장, 최종 사용자별, 2025 vs. 2030
4.6 스포츠 분석 시장, 지역별

시장 개요 및 산업 동향

5.1 소개
5.2 시장 동향, 성장 요인, 제약 요인, 기회, 도전 과제
5.3 스포츠 분석의 진화
5.4 생성형 AI가 스포츠 분석 시장에 미치는 영향
5.5 공급망 분석
5.6 생태계 분석
5.7 투자 및 자금 조달 현황
5.8 사례 연구 분석 사례 연구 1 사례 연구 2 사례 연구 3 사례 연구 4 사례 연구 5
5.9 기술 분석 핵심 기술 – 컴퓨터 비전 – IoT – 생성형 AI – 엣지 컴퓨팅 – 자연어 처리 (NLP) 보완 기술 – 블록체인 – 클라우드 컴퓨팅 – 디지털 트윈 – GPS 및 LPS 인접 기술 – 증강 현실 (AR) 및 가상 현실 (VR)- 지리 공간 분석- 음성 합성- 5G 및 고급 연결성 규제 환경- 규제 기관, 정부 기관 및 기타 조직- 주요 규제 특허 분석 – 방법론 – 주요 출원인 가격 분석 – 주요 플레이어별 제품 평균 판매 가격, 2025- 스포츠 유형별 평균 판매 가격, 2025 주요 컨퍼런스 및 행사, 2025-2026 포터의 5대 경쟁 요인 분석- 신규 진입자의 위협- 대체품의 위협- 공급업체의 협상력- 구매자의 협상력- 경쟁 강도, 경쟁 트렌드/파괴적 변화가 스포츠 분석 시장 구매자/고객에 미치는 영향 주요 이해관계자 및 구매 기준- 구매 과정에서의 주요 이해관계자- 구매 기준 지역별 스포츠 베팅 및 온라인 판타지 수익 트렌드 (2025–2026) 미래 전망 및 신흥 사용 사례: 스포츠 분석 시장의 구매자 관점

스포츠 분석 시장, 제공 제품별

6.1 소개 제공 제품: 스포츠 분석 시장 동인
6.2 솔루션 성능 분석 소프트웨어 비디오 분석 플랫폼 예측 분석 도구 기타 솔루션
6.3 서비스 전문 서비스- 교육 및 컨설팅 서비스- 시스템 통합 및 구현 서비스- 지원 및 유지보수 서비스 관리 서비스

스포츠 분석 시장, 배포 방식별

7.1 소개 배포 방식: 스포츠 분석 시장 동인
7.2 클라우드
7.3 온프레미스
7.4 하이브리드

스포츠 분석 시장, 스포츠 유형별

8.1 소개 스포츠 유형: 시장 동인
8.2 팀 스포츠 크리켓 축구(축구) 미국 축구/럭비 농구 야구 아이스하키 배구 기타 팀 스포츠
8.3 개인 스포츠: 테니스, 육상 (트랙 & 필드), 골프, 수영, 사이클링, 체조, 격투 스포츠 – 복싱 – 믹스드 마셜 아츠 (MMA) – 레슬링 – 유도, 기타 개인 스포츠
8.4 레이싱 스포츠 포뮬러 1 모토GP 국가 스톡 카 자동차 레이싱 협회 (NASCAR) 말 레이싱 기타 레이싱 스포츠
8.5 온라인 또는 가상 스포츠 판타지 스포츠 온라인 베팅 일일 판타지 리그 온라인 포커 및 카드 게임 기타 온라인 스포츠
8.6 신흥 스포츠 디지털 익스트림 스포츠 패럴림픽 스포츠 기타 신흥 스포츠

스포츠 분석 시장, 응용 분야별

9.1 소개 응용 분야: 시장 동인
9.2 경기 중 선수 부하 및 움직임 분석 선수 추적 및 움직임 부상 예측 및 건강 모니터링 생체역학 및 운동학 분석 훈련 및 회복 최적화 경기 적합성 및 성능 벤치마킹 기타 경기 중 응용 분야
9.3 경기 외 상대 팀 분석 경기 중 의사결정 지원 팬 참여 및 경험 스폰서십 및 마케팅 ROI 상품 판매 최적화 팬 행동 추적 기타 경기 외 응용 프로그램 스포츠 분석 시장, 최종 사용자별

스포츠 분석 시장, 최종 사용자별

10.1 소개 최종 사용자: 시장 동인
10.2 스포츠 팀 및 클럽
10.3 스포츠 아카데미 및 대학
10.4 스포츠 리그/협회 및 관리 기관
10.5 방송사 및 미디어 기업
10.6 스폰서십 및 마케팅 에이전시
10.7 스포츠 장비 제조업체
10.8 스포츠 베팅 기업
10.9 기타 (피트니스 및 건강)

스포츠 분석 시장, 지역별

11.1 소개
11.2 북아메리카 북아메리카: 스포츠 분석 시장 동인 북아메리카의 거시경제 전망 미국 캐나다
11.3 유럽 유럽: 스포츠 분석 시장 동인 유럽의 거시경제 전망 영국 독일 프랑스 이탈리아 스페인 기타 유럽
11.4 아시아 태평양 아시아 태평양: 스포츠 분석 시장 동인 아시아 태평양의 거시경제 전망 중국 인도 일본 남한 호주 및 뉴질랜드 ASEAN 아시아 태평양 나머지 지역
11.5 중동 및 아프리카 중동 및 아프리카: 스포츠 분석 시장 동인 및 중동 및 아프리카의 거시경제 전망 사우디아라비아 아랍에미리트 남아프리카공화국 카타르 터키 중동 및 아프리카 나머지 지역
11.6 라틴 아메리카 라틴 아메리카: 스포츠 분석 시장 동인 라틴 아메리카의 거시경제 전망 브라질 멕시코 아르헨티나 라틴 아메리카 나머지

경쟁 환경

12.1 개요
12.2 주요 업체의 전략
12.3 주요 업체의 매출 분석, 2020–2024 시장별 매출 분석
12.4 시장 점유율 분석, 2024
12.5 제품 비교 분석 성능 분석 소프트웨어별 제품 비교 분석 비디오 분석 플랫폼별 제품 비교 분석 예측 분석 도구별 제품 비교 분석
12.6 주요 스포츠 분석 업체의 기업 가치 평가 및 재무 지표
12.7 기업 평가 매트릭스: 주요 업체, 2024년 스타 신흥 리더 주요 업체 참여 업체 기업 발자국: 주요 업체, 2024년 기업 발자국- 지역 발자국- 서비스 제공 발자국- 응용 분야 발자국- 스포츠 유형 발자국- 최종 사용자 발자국
12.8 기업 평가 매트릭스: 스타트업/중소기업, 2024 진보적인 기업 반응형 기업 역동적인 기업 출발 단계 기업 경쟁 벤치마킹: 스타트업/중소기업, 2024 – 주요 스타트업/중소기업 상세 목록 – 주요 스타트업/중소기업 경쟁 벤치마킹
12.9 경쟁 시나리오 제품 출시 및 개선 거래 기타/확장

기업 프로필

13.1 소개
13.2 KEY PLAYERS

IBM

SAS INSTITUTE

HCL TECHNOLOGIES

SALESFORCE

ZEBRA TECHNOLOGIES

CATAPULT

EXL

CHYRONHEGO

GLOBAL STEP

– STATS PERFORM

– EXASOL

– DATAART

– TRUMEDIA NETWORKS

– ORRECO

– SPORTRADAR

– WHOOP

– KITMAN LABS

– HUDL

– TRACE

– KINDUCT

– ORACLE

– SAP
13.3 OTHER KEY PLAYERS

UPLIFT LABS

SPORTSLOGIC

SPORTING ALGORITHMS

L2P LIMITED

QUANT4SPORT

VEO

CARV

REAL SPORTS AI

VEKTA

– ZONE14

– SPORTS AI

– BODYPRO

– HIT COACH

– PULSE

– PUNCHLAB

– MARELLI

– MOTEC

– RACE TECHNOLOGY

– PANDASCORE

연관 및 상호 연결된 시장

부록

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