| ■ 영문 제목 : Global Visual Data Discovery Market 2024 by Manufacturers, Regions, Type and Application, Forecast to 2030 | |
 | ■ 상품코드 : GIR2407E56043 ■ 조사/발행회사 : Globalinforesearch ■ 발행일 : 2024년 7월 ■ 페이지수 : 약100 ■ 작성언어 : 영어 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 (주문후 2-3일 소요) ■ 조사대상 지역 : 글로벌 ■ 산업 분야 : 산업기계/건설 |
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조사회사 Global Info Research의 최신 조사에 따르면, 세계의 시각적 데이터 검색 시장 규모는 2023년에 XXX백만 달러로 분석되었으며, 검토 기간 동안 xx%의 CAGR로 2030년까지 XXX백만 달러의 재조정된 규모로 성장이 예측됩니다.
Global Info Research 보고서에는 시각적 데이터 검색 산업 체인 동향 개요, 금융, 의료 및 생명 과학, 통신 및 IT, 정부 및 국방, 에너지 및 유틸리티, 제조, 기타 응용분야 및 선진 및 개발 도상국의 주요 기업의 시장 현황, 시각적 데이터 검색의 최첨단 기술, 특허, 최신 용도 및 시장 동향을 분석했습니다.
지역별로는 주요 지역의 시각적 데이터 검색 시장을 분석합니다. 북미와 유럽은 정부 이니셔티브와 수요자 인식 제고에 힘입어 꾸준한 성장세를 보이고 있습니다. 아시아 태평양, 특히 중국은 탄탄한 내수 수요와 지원 정책, 강력한 제조 기반을 바탕으로 글로벌 시각적 데이터 검색 시장을 주도하고 있습니다.
[주요 특징]
본 보고서는 시각적 데이터 검색 시장에 대한 포괄적인 이해를 제공합니다. 본 보고서는 산업에 대한 전체적인 관점과 개별 구성 요소 및 이해 관계자에 대한 자세한 통찰력을 제공합니다. 본 보고서는 시각적 데이터 검색 산업 내의 시장 역학, 동향, 과제 및 기회를 분석합니다. 또한, 거시적 관점에서 시장을 분석하는 것이 포함됩니다.
시장 규모 및 세분화: 본 보고서는 판매량, 매출 및 종류별 (예 : 온프레미스, 클라우드)의 시장 점유율을 포함한 전체 시장 규모에 대한 데이터를 수집합니다.
산업 분석: 보고서는 정부 정책 및 규제, 기술 발전, 수요자 선호도, 시장 역학 등 광범위한 산업 동향을 분석합니다. 이 분석은 시각적 데이터 검색 시장에 영향을 미치는 주요 동인과 과제를 이해하는데 도움이 됩니다.
지역 분석: 본 보고서에는 지역 또는 국가 단위로 시각적 데이터 검색 시장을 조사하는 것이 포함됩니다. 보고서는 정부 인센티브, 인프라 개발, 경제 상황 및 수요자 행동과 같은 지역 요인을 분석하여 다양한 시장 내의 변화와 기회를 식별합니다.
시장 전망: 보고서는 수집된 데이터와 분석을 통해 시각적 데이터 검색 시장에 대한 미래 전망 및 예측을 다룹니다. 여기에는 시장 성장률 추정, 시장 수요 예측, 새로운 트렌드 파악 등이 포함될 수 있습니다. 본 보고서에는 시각적 데이터 검색에 대한 보다 세분화된 접근 방식도 포함됩니다.
기업 분석: 본 보고서는 시각적 데이터 검색 제조업체, 공급업체 및 기타 관련 업계 플레이어를 다룹니다. 이 분석에는 재무 성과, 시장 포지셔닝, 제품 포트폴리오, 파트너십 및 전략에 대한 조사가 포함됩니다.
수요자 분석: 보고서는 시각적 데이터 검색에 대한 수요자 행동, 선호도 및 태도에 대한 데이터를 다룹니다. 여기에는 설문 조사, 인터뷰 및 응용 분야별 (금융, 의료 및 생명 과학, 통신 및 IT, 정부 및 국방, 에너지 및 유틸리티, 제조, 기타)의 다양한 수요자 리뷰 및 피드백 분석이 포함될 수 있습니다.
기술 분석: 시각적 데이터 검색과 관련된 특정 기술을 다루는 보고서입니다. 시각적 데이터 검색 분야의 현재 상황 및 잠재적 미래 발전 가능성을 평가합니다.
경쟁 환경: 본 보고서는 개별 기업, 공급업체 및 수요업체를 분석하여 시각적 데이터 검색 시장의 경쟁 환경에 대한 통찰력을 제공합니다. 이 분석은 시장 점유율, 경쟁 우위 및 업계 플레이어 간의 차별화 가능성을 이해하는 데 도움이 됩니다.
시장 검증: 본 보고서에는 설문 조사, 인터뷰 및 포커스 그룹과 같은 주요 조사를 통해 결과 및 예측을 검증하는 작업이 포함됩니다.
[시장 세분화]
시각적 데이터 검색 시장은 종류 및 용도별로 나뉩니다. 2019-2030년 기간 동안 세그먼트 간의 시장규모에 대한 정확한 계산 및 예측을 볼륨 및 금액 측면에서 제공합니다.
종류별 시장 세그먼트
– 온프레미스, 클라우드
용도별 시장 세그먼트
– 금융, 의료 및 생명 과학, 통신 및 IT, 정부 및 국방, 에너지 및 유틸리티, 제조, 기타
주요 대상 기업
– Data Discovery,Software & Services,IBM,SAS Institute,Oracle,Microsoft,Teradata,Intel,SAP,Datawatch Corporation,Datameer,Tibco Software Inc.,Cloudera,Birst,Tableau Software,Alteryx,Rapidminer,FICO,BlueGranite,Megaputer Intelligence,Clearstory Data,Platfora,Qlik Technologies,Microstrategy,Biomax Informatics,Angoss Software
지역 분석은 다음을 포함합니다.
– 북미 (미국, 캐나다, 멕시코)
– 유럽 (독일, 프랑스, 영국, 러시아, 이탈리아)
– 아시아 태평양 (중국, 일본, 한국, 인도, 동남아시아, 호주)
– 남미 (브라질, 아르헨티나, 콜롬비아)
– 중동 및 아프리카 (사우디아라비아, 아랍에미리트, 이집트, 남아프리카공화국)
본 조사 보고서는 아래 항목으로 구성되어 있습니다.
– 시각적 데이터 검색 제품 범위, 시장 개요, 시장 추정, 주의 사항 및 기준 연도를 설명합니다.
– 2019년부터 2024년까지 시각적 데이터 검색의 가격, 판매량, 매출 및 세계 시장 점유율과 함께 시각적 데이터 검색의 주요 제조업체를 프로파일링합니다.
– 시각적 데이터 검색 경쟁 상황, 판매량, 매출 및 주요 제조업체의 글로벌 시장 점유율이 상세하게 분석 됩니다.
– 시각적 데이터 검색 상세 데이터는 2019년부터 2030년까지 지역별 판매량, 소비금액 및 성장성을 보여주기 위해 지역 레벨로 표시됩니다.
– 2019년부터 2030년까지 판매량 시장 점유율 및 성장률을 종류별, 용도별로 분류합니다.
– 2017년부터 2023년까지 세계 주요 국가의 판매량, 소비금액 및 시장 점유율과 함께 국가 레벨로 판매 데이터를 분류하고, 2025년부터 2030년까지 판매량 및 매출과 함께 지역, 종류 및 용도별로 시각적 데이터 검색 시장 예측을 수행합니다.
– 시장 역학, 성장요인, 저해요인, 동향 및 포터의 다섯 가지 힘 분석.
– 주요 원자재 및 주요 공급 업체, 시각적 데이터 검색의 산업 체인.
– 시각적 데이터 검색 판매 채널, 유통 업체, 고객(수요기업), 조사 결과 및 결론을 설명합니다.
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■ 보고서 목차■ 시장 개요 ■ 제조업체 프로필 Data Discovery Software & Services IBM ■ 제조업체간 경쟁 환경 ■ 지역별 소비 분석 ■ 종류별 시장 세분화 ■ 용도별 시장 세분화 ■ 북미 ■ 유럽 ■ 아시아 태평양 ■ 남미 ■ 중동 및 아프리카 ■ 시장 역학 ■ 원자재 및 산업 체인 ■ 유통 채널별 출하량 ■ 조사 결과 [그림 목록]- 시각적 데이터 검색 이미지 - 종류별 세계의 시각적 데이터 검색 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 2023년 종류별 세계의 시각적 데이터 검색 소비 금액 시장 점유율 - 용도별 세계의 시각적 데이터 검색 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 2023년 용도별 세계의 시각적 데이터 검색 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 시각적 데이터 검색 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 세계의 시각적 데이터 검색 소비 금액 및 예측 (2019-2030) - 세계의 시각적 데이터 검색 판매량 (2019-2030) - 세계의 시각적 데이터 검색 평균 가격 (2019-2030) - 2023년 제조업체별 세계의 시각적 데이터 검색 판매량 시장 점유율 - 2023년 제조업체별 세계의 시각적 데이터 검색 소비 금액 시장 점유율 - 2023년 상위 3개 시각적 데이터 검색 제조업체(소비 금액) 시장 점유율 - 2023년 상위 6개 시각적 데이터 검색 제조업체(소비 금액) 시장 점유율 - 지역별 시각적 데이터 검색 판매량 시장 점유율 - 지역별 시각적 데이터 검색 소비 금액 시장 점유율 - 북미 시각적 데이터 검색 소비 금액 - 유럽 시각적 데이터 검색 소비 금액 - 아시아 태평양 시각적 데이터 검색 소비 금액 - 남미 시각적 데이터 검색 소비 금액 - 중동 및 아프리카 시각적 데이터 검색 소비 금액 - 세계의 종류별 시각적 데이터 검색 판매량 시장 점유율 - 세계의 종류별 시각적 데이터 검색 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 종류별 시각적 데이터 검색 평균 가격 - 세계의 용도별 시각적 데이터 검색 판매량 시장 점유율 - 세계의 용도별 시각적 데이터 검색 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 용도별 시각적 데이터 검색 평균 가격 - 북미 시각적 데이터 검색 종류별 판매량 시장 점유율 - 북미 시각적 데이터 검색 용도별 판매 수량 시장 점유율 - 북미 시각적 데이터 검색 국가별 판매 수량 시장 점유율 - 북미 시각적 데이터 검색 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 미국 시각적 데이터 검색 소비 금액 및 성장률 - 캐나다 시각적 데이터 검색 소비 금액 및 성장률 - 멕시코 시각적 데이터 검색 소비 금액 및 성장률 - 유럽 시각적 데이터 검색 종류별 판매량 시장 점유율 - 유럽 시각적 데이터 검색 용도별 판매량 시장 점유율 - 유럽 시각적 데이터 검색 국가별 판매량 시장 점유율 - 유럽 시각적 데이터 검색 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 독일 시각적 데이터 검색 소비 금액 및 성장률 - 프랑스 시각적 데이터 검색 소비 금액 및 성장률 - 영국 시각적 데이터 검색 소비 금액 및 성장률 - 러시아 시각적 데이터 검색 소비 금액 및 성장률 - 이탈리아 시각적 데이터 검색 소비 금액 및 성장률 - 아시아 태평양 시각적 데이터 검색 종류별 판매량 시장 점유율 - 아시아 태평양 시각적 데이터 검색 용도별 판매량 시장 점유율 - 아시아 태평양 시각적 데이터 검색 지역별 판매 수량 시장 점유율 - 아시아 태평양 시각적 데이터 검색 지역별 소비 금액 시장 점유율 - 중국 시각적 데이터 검색 소비 금액 및 성장률 - 일본 시각적 데이터 검색 소비 금액 및 성장률 - 한국 시각적 데이터 검색 소비 금액 및 성장률 - 인도 시각적 데이터 검색 소비 금액 및 성장률 - 동남아시아 시각적 데이터 검색 소비 금액 및 성장률 - 호주 시각적 데이터 검색 소비 금액 및 성장률 - 남미 시각적 데이터 검색 종류별 판매량 시장 점유율 - 남미 시각적 데이터 검색 용도별 판매량 시장 점유율 - 남미 시각적 데이터 검색 국가별 판매 수량 시장 점유율 - 남미 시각적 데이터 검색 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 브라질 시각적 데이터 검색 소비 금액 및 성장률 - 아르헨티나 시각적 데이터 검색 소비 금액 및 성장률 - 중동 및 아프리카 시각적 데이터 검색 종류별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 시각적 데이터 검색 용도별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 시각적 데이터 검색 지역별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 시각적 데이터 검색 지역별 소비 금액 시장 점유율 - 터키 시각적 데이터 검색 소비 금액 및 성장률 - 이집트 시각적 데이터 검색 소비 금액 및 성장률 - 사우디 아라비아 시각적 데이터 검색 소비 금액 및 성장률 - 남아프리카 공화국 시각적 데이터 검색 소비 금액 및 성장률 - 시각적 데이터 검색 시장 성장 요인 - 시각적 데이터 검색 시장 제약 요인 - 시각적 데이터 검색 시장 동향 - 포터의 다섯 가지 힘 분석 - 2023년 시각적 데이터 검색의 제조 비용 구조 분석 - 시각적 데이터 검색의 제조 공정 분석 - 시각적 데이터 검색 산업 체인 - 직접 채널 장단점 - 간접 채널 장단점 - 방법론 - 조사 프로세스 및 데이터 소스 ※납품 보고서의 구성항목 및 내용은 본 페이지에 기재된 내용과 다를 수 있습니다. 보고서 주문 전에 당사에 보고서 샘플을 요청해서 구성항목 및 기재 내용을 반드시 확인하시길 바랍니다. 보고서 샘플에 없는 내용은 납품 드리는 보고서에도 포함되지 않습니다. |
| ※참고 정보 시각적 데이터 검색은 방대한 양의 데이터를 사용자가 직접 탐색하고 이해하며 인사이트를 발굴할 수 있도록 지원하는 강력한 방법론입니다. 복잡한 수치 데이터나 테이블 형태의 데이터는 그 자체로는 직관적인 이해를 저해할 수 있지만, 시각화라는 매개체를 통해 데이터의 패턴, 추세, 이상치 등을 명확하게 드러낼 수 있습니다. 이는 곧 데이터에 숨겨진 의미를 발견하고, 데이터 기반의 의사결정을 내리는 데 필수적인 과정이라고 할 수 있습니다. 시각적 데이터 검색의 핵심은 사용자가 데이터와 상호작용하며 질문을 던지고, 그 결과에 따라 추가적인 탐색을 이어갈 수 있도록 하는 것입니다. 마치 탐정처럼 데이터 속 단서를 따라가며 진실을 밝혀내는 과정과도 같습니다. 사용자는 드래그 앤 드롭 방식이나 필터링, 드릴다운 등 다양한 인터랙티브 기능을 활용하여 데이터를 조작하고 원하는 정보를 추출할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 기간 동안의 판매량 변화 추세를 보고 싶다면, 시간 축을 따라 그래프를 스크롤하거나 특정 기간을 선택하여 해당 기간의 상세 데이터를 확인할 수 있습니다. 또한, 판매량에 영향을 미치는 다른 요인들, 예를 들어 마케팅 활동이나 계절적 요인 등을 함께 시각화하여 상관관계를 파악하는 것도 가능합니다. 이러한 상호작용은 단순히 정보를 전달하는 것을 넘어, 사용자가 데이터에 대한 능동적인 탐구를 진행하도록 유도합니다. 시각적 데이터 검색의 주요 특징으로는 다음과 같은 점들을 들 수 있습니다. 첫째, **직관성**입니다. 인간의 뇌는 시각적인 정보를 훨씬 더 빠르고 효과적으로 처리하는 경향이 있습니다. 복잡한 숫자를 나열하는 것보다 그래프나 차트로 표현했을 때, 사람들은 훨씬 쉽게 데이터의 의미를 파악할 수 있습니다. 둘째, **상호작용성**입니다. 앞서 언급했듯이, 사용자는 정적인 이미지에 머무르지 않고 데이터를 필터링하거나 확대/축소하는 등 능동적으로 데이터를 조작하며 탐색할 수 있습니다. 셋째, **탐색성**입니다. 시각적 데이터 검색은 특정 질문에 대한 답을 찾는 것뿐만 아니라, 아직 명확하지 않은 질문을 발견하고 새로운 인사이트를 얻는 데에도 매우 효과적입니다. 의도하지 않았던 패턴이나 관계를 발견할 가능성이 높습니다. 넷째, **유연성**입니다. 다양한 종류의 데이터를 다양한 방식으로 시각화할 수 있으며, 사용자의 필요에 따라 시각화 방법을 얼마든지 변경할 수 있습니다. 시각적 데이터 검색은 다양한 종류의 시각화 기법을 활용합니다. 가장 기본적인 형태로는 **막대 그래프(Bar Chart)**와 **선 그래프(Line Chart)**가 있습니다. 막대 그래프는 범주별 비교에 용이하며, 선 그래프는 시간 경과에 따른 변화 추세를 파악하는 데 탁월합니다. 또한, **산점도(Scatter Plot)**는 두 변수 간의 관계를 파악하는 데 유용하며, 점들의 분포를 통해 상관관계의 유무나 강도를 직관적으로 알 수 있습니다. **히트맵(Heatmap)**은 행렬 형태로 데이터를 표현하되, 셀의 색상 강도를 통해 값의 크기를 나타내어 데이터의 밀집도나 집중도를 파악하는 데 효과적입니다. 예를 들어, 시간대별 고객 활동 패턴을 히트맵으로 시각화하면 특정 시간대에 고객 활동이 집중되는 것을 쉽게 확인할 수 있습니다. **트리맵(Treemap)**은 계층적 데이터를 사각형으로 표현하되, 각 사각형의 크기가 데이터의 값에 비례하도록 하여 전체에서 각 항목이 차지하는 비중을 파악하는 데 좋습니다. **지리 공간 시각화(Geospatial Visualization)**는 지도 위에 데이터를 표현하여 지역별 특성이나 분포를 파악하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 전국 각 지역의 판매 실적을 지도에 표시하여 어떤 지역에서 매출이 높고 낮은지를 한눈에 파악할 수 있습니다. **네트워크 그래프(Network Graph)**는 개체 간의 관계를 점과 선으로 표현하여 복잡한 연결 구조를 시각적으로 이해하는 데 도움을 줍니다. 시각적 데이터 검색의 용도는 매우 광범위합니다. 비즈니스 영역에서는 **판매 실적 분석**, **고객 행동 분석**, **마케팅 캠페인 성과 측정** 등에 활용됩니다. 예를 들어, 특정 제품의 판매량을 월별, 지역별로 시각화하여 추세와 이상치를 파악하고, 어떤 프로모션이 효과적이었는지 분석할 수 있습니다. 과학 연구 분야에서는 **실험 데이터 분석**, **유전체 데이터 시각화**, **기후 변화 패턴 분석** 등에 사용됩니다. 연구자들은 복잡한 실험 결과를 다양한 그래프로 시각화하여 가설을 검증하고 새로운 사실을 발견합니다. 금융 분야에서는 **주가 변동 추이 분석**, **포트폴리오 성과 관리**, **사기 거래 탐지** 등에 활용되며, 재무 분석가들은 시각적인 도구를 통해 시장 동향을 파악하고 투자 결정을 내립니다. 또한, 공공 부문에서는 **인구 통계 데이터 분석**, **범죄율 패턴 분석**, **자원 분배 최적화** 등 다양한 정책 결정 지원에 시각적 데이터 검색을 활용합니다. 시각적 데이터 검색을 구현하고 효과적으로 활용하기 위해서는 다양한 관련 기술들이 필요합니다. **데이터 시각화 라이브러리 및 프레임워크**는 시각적 요소를 생성하는 핵심적인 역할을 합니다. 대표적으로는 Python의 Matplotlib, Seaborn, Plotly, 그리고 JavaScript의 D3.js 등이 있습니다. 이러한 라이브러리들은 다양한 그래프 및 차트 유형을 생성할 수 있는 기능을 제공하며, 사용자 정의 및 인터랙션 기능을 구현하는 데 필수적입니다. **데이터 시각화 도구(Visualization Tools)**는 코딩 지식이 부족한 사용자도 쉽게 데이터를 시각화하고 탐색할 수 있도록 지원합니다. Tableau, Power BI, QlikView 등이 대표적인 예이며, 이러한 도구들은 드래그 앤 드롭 인터페이스를 통해 직관적인 데이터 탐색을 가능하게 합니다. **BI(Business Intelligence) 플랫폼**은 데이터 수집, 저장, 분석, 시각화를 통합적으로 제공하여 조직 전체의 데이터 기반 의사결정을 지원합니다. 이러한 플랫폼들은 종종 앞서 언급한 시각화 도구를 포함하거나 연동하여 사용됩니다. **데이터 웨어하우징(Data Warehousing)** 및 **빅데이터 플랫폼**은 대규모 데이터를 효율적으로 저장하고 관리하며, 이를 기반으로 시각적 데이터 검색을 수행할 수 있는 환경을 제공합니다. 데이터를 효과적으로 전처리하고 구조화하는 것은 시각화 결과의 정확성과 인사이트의 질을 결정하는 중요한 요소입니다. 또한, **머신러닝 및 인공지능 기술**은 데이터에서 숨겨진 패턴을 자동으로 발견하거나, 사용자에게 관련성 높은 시각화를 추천하는 등 시각적 데이터 검색의 효율성을 더욱 높이는 데 기여할 수 있습니다. 예를 들어, 이상 탐지 알고리즘을 사용하여 시각화된 데이터에서 비정상적인 패턴을 강조 표시하거나, 추천 시스템을 통해 사용자의 관심사에 맞는 시각화 차트를 제안할 수 있습니다. 결론적으로, 시각적 데이터 검색은 데이터를 단순히 나열하는 것을 넘어, 사용자가 데이터와 능동적으로 상호작용하며 숨겨진 의미를 발견하고 통찰력을 얻을 수 있도록 하는 강력한 접근 방식입니다. 복잡한 데이터를 이해하기 쉬운 형태로 변환하여 의사결정 과정을 지원하고, 데이터의 잠재력을 최대한으로 끌어내는 데 있어 필수적인 역할을 수행합니다. 다양한 시각화 기법과 첨단 기술의 발전을 통해 시각적 데이터 검색은 더욱 정교하고 사용자 친화적인 방향으로 진화하고 있으며, 앞으로도 데이터 기반 사회에서 그 중요성은 더욱 증대될 것입니다. |
| ※본 조사보고서 [세계의 시각적 데이터 검색 시장 2024 : 기업, 종류, 용도, 시장예측] (코드 : GIR2407E56043) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
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