통신 시장의 빅데이터 분석 - 구성 요소별, 분석별, 조직 규모별, 배포별, 애플리케이션별, 최종 사용 성장별 예측 2025-2034

통신 시장 규모의 빅 데이터 분석

통신 시장 규모의 글로벌 빅 데이터 분석은 2024년에 36억 달러로 평가되었으며 2025년에서 2034년 사이에 18.3%의 CAGR을 등록할 것으로 예상됩니다. 의사 결정을 주도하기 위한 데이터 사용이 증가하고 실시간 분석이 통신 분야에서 보편화됨에 따라 시장이 크게 확장될 것으로 예상됩니다. 빅 데이터 분석은 통신 사업자가 고객의 모바일 및 통신 네트워크와 운영 시스템에서 수집하는 상당한 양의 데이터를 활용하며, 통신 사업자가 고객 경험, 네트워크 효율성을 개선하고 비즈니스에서 전략적 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

모바일 데이터와 사물 인터넷(IoT)의 성장과 용량은 통신 사업자에게 부인할 수 없는 기회를 제공할 것입니다. GSMA에 따르면 5G 네트워크와 IoT의 부상으로 인해 2030년까지 모바일 데이터 트래픽이 4배 이상 증가하여 5,400엑사바이트를 넘어설 것으로 예상됩니다. 또한 세계경제포럼(WEF)에 따르면 통신 사업자는 분석을 사용하여 네트워크 정체 및 다운타임을 예측하고, 기술 장애를 예측하고, 리소스를 보다 최적으로 할당하고 있습니다. 이러한 발전은 고객 경험을 향상시키고, 운영 생산성을 개선하고, 운영 비용을 절감하고, 다운타임을 줄입니다.

정부 이니셔티브도 시장을 활성화할 것입니다. 유럽연합 집행위원회(European Commission)의 디지털 10년(Digital Decade)은 유럽 시민의 80%가 디지털 기술을 습득하고 연결성을 높여 통신 인프라에서 고급 분석 기능에 대한 시장의 수요를 증가시키는 것을 목표로 합니다. 스마트 시티와 IoT를 구현하기 위해 통신 네트워크가 확장됨에 따라 고객이 필요로 하는 효율적인 서비스를 제공하고 시장에서 경쟁 우위를 유지하기 위해 통신 회사의 예측 및 실시간 분석에 대한 요구가 점점 더 커지고 있습니다.

통신 시장 동향의 빅 데이터 분석

• 예측 분석은 통신 부문에서 매우 중요합니다. 이를 통해 운영자는 고객 행동, 네트워크 장애 및 이탈을 미리 방지할 수 있습니다. 통신 산업은 연평균 15-25%의 이탈률과 씨름하고 있습니다. 예측 모델은 과거 데이터와 실시간 데이터를 모두 분석하는 데 사용되고 있습니다. 예측 모델은 통신 제공업체가 고객의 요구 사항을 예측하여 더 나은 서비스 품질을 보장하고 사전 예방적 유지 관리 전략을 더욱 강화하는 데 도움이 됩니다. 예측 분석은 운영자가 앞으로 나아갈 수 있는 생존 가능성과 경쟁 우위의 기초가 될 것입니다.
  
• 통신 사업자는 다양한 운영 요구 사항에 맞게 확장 가능하고 유연한 데이터 관리에 대한 요구를 관리하기 위해 클라우드 기반 분석 솔루션을 점점 더 많이 찾고 있습니다. 이러한 변화는 대규모의 고가의 분산된 네트워크에서 데이터 운영의 더 빠른 처리, 자본 비용 절감, 배송 서비스 증가에 대한 필요성에 의해 주도됩니다. 클라우드 기반 플랫폼은 데이터 및 프로세스 효율성에 대한 접근성을 높일 뿐만 아니라 통신 제공업체가 필요할 때 시장 변화에 대응하여 탄력성을 변경할 수 있도록 합니다.
  
• 통신 제공업체는 빅 데이터 분석을 활용하여 통찰력을 높여 고도로 개인화된 고객 경험을 제공할 방법을 모색하고 있습니다. 고객 분석 도구는 운영자가 사용 패턴, 사용자 행동 및 서비스 문제를 더 잘 이해할 수 있도록 지원하는 고급 통찰력을 제공합니다. 각 고객의 원하는 상황을 이해함으로써 운영자는 정확하게 표적화된 마케팅 활동을 실행할 수 있을 뿐만 아니라 각 특정 고객에게 맞춤화된 대체 서비스 계획을 고려할 수 있습니다. 연구에 따르면 개인화된 경험을 제공하면 고객 유지율이 최대 20% 향상되어 데이터 기반 고객 참여의 전략적 중요성이 강조됩니다.
  

트럼프 행정부의 관세

• 하드웨어 및 소프트웨어와 같은 수입 기술에 대한 미국 행정부의 관세 시행은 통신 시장의 글로벌 빅 데이터 분석에 실질적으로 영향을 미칠 것입니다. 통신 사업자와 클라우드 서비스 제공업체는 GPU, 일반 네트워킹 장비 및 데이터 서버와 같은 필수 인공 지능 하드웨어를 얻기 위해 글로벌 공급망에 크게 의존합니다.
  
• 고성능 컴퓨팅 기술은 동아시아와 EU에서 공급되며, 이 지역은 전 세계적으로 생산 수준을 주도합니다. 관세 시행으로 인해 중요 인프라의 비용이 상당한 비율로 증가하여 통신 시장에서 보다 고급 분석 및 클라우드 지원 인공 지능 솔루션의 배포가 지연될 것입니다.
  
• 하드웨어 및 소프트웨어 비용 증가는 특히 영국, 인도 및 독일과 같은 경쟁이 치열한 시장에서 중소기업 통신 사업자에게 가장 부정적인 영향을 미칠 것입니다. 이 지역의 운영자는 예산이 긴축되는 것을 보게 될 것이며, AI 지원 클라우드 솔루션에 대한 지속적인 투자는 이전 예산 수준에 비해 정당화되어야 하므로 다른 운영 투자에 영향을 주지 않고 우선 순위를 지정하기가 어렵습니다.
  
• 인공 지능 솔루션을 수용해야 하는 예산에 대한 압박이 증가함에 따라 기업은 운영 내에서 디지털 트랜스포메이션과 관련된 프로젝트를 축소할 수 있습니다. 투자가 지연되면 네트워크 최적화, 예측 분석 및 고객 경험 혁신의 새로운 돌파구가 지연될 수 있기 때문에 이는 해롭습니다.
  

통신 시장 분석의 빅 데이터 분석

구성 요소를 기준으로 시장은 솔루션과 서비스로 나뉩니다. 2024년에는 솔루션 부문이 시장 점유율의 55%를 차지했으며 이 부문 시장은 2034년까지 105억 달러의 수익을 창출할 것으로 예상됩니다.

• 통신 시장을 위한 빅 데이터 분석에서 솔루션 부문은 데이터 관리, 분석 소프트웨어, 데이터 시각화, 보고 도구로 구성됩니다. 이러한 솔루션을 통해 통신 사업자는 방대한 데이터 세트에서 의미 있는 통찰력을 얻을 수 있습니다. 통신 사업자는 이러한 플랫폼을 사용하여 실시간으로 네트워크 성능을 모니터링하고, 예측된 네트워크 유지 관리를 통해 중단을 예측 및 방지하고, 고객 분석을 개선하여 운영 효율성과 데이터 기반 의사 결정 기능을 향상시킵니다.
  
• 예를 들어, Vodafone Analytics라는 솔루션은 비즈니스 통찰력을 제공하고 통신 데이터에서 가치를 창출하도록 설계되었습니다. 이를 통해 다양한 정보 소스를 Citi, Logik 및 Carto와 같은 시각화 공간의 기존 파트너 및 기술과 통합할 수 있습니다. Vodafone Analytics는 고객에게 고객 이동에 대한 정보를 적시에 제공하여 기업이 고객에게 최상의 서비스를 제공하고 수집한 풍부한 위치 기반 통찰력을 사용하여 전략적 계획에 영향을 미칠 수 있도록 지원합니다.
  
• 또한 클라우드 기반 분석 솔루션을 사용하는 추세는 이 분야의 확장을 주도하고 있습니다. 통신 회사들은 데이터 운영에 클라우드 기반 인프라를 사용하여 3배 비용(자본 지출)을 최소화하는 동시에 분산된 자체 네트워크에서 서비스 제공을 최적화하기 시작했습니다. 빅 데이터 분석을 통해 통신 제공업체는 개인화된 수준에서 고객을 만날 수 있게 됨에 따라 증가하는 데이터 스트림을 활용하여 고객 경험을 개선하고 고객 만족도를 높일 수 있는 새로운 고객 분석 도구를 갖게 되었습니다.
  

조직 규모에 따라 통신 시장의 빅 데이터 분석은 중소기업(SME)과 대기업으로 나뉩니다. 대기업 부문은 2024년 시장 점유율 78%를 차지하며 시장을 지배했습니다.

• 대기업은 광범위한 고객 기반과 여러 지역과의 복잡한 네트워크를 처리하고 관리할 수 있는 상당한 인센티브를 갖추고 있습니다. AT&T, Verizon 및 Vodafone과 같은 거대 통신 회사는 주로 네트워크 성능을 모니터링하고, 중단을 예측하고, 지리적 위치를 분산시키기 위한 원활한 연결을 허용하기 위해 빅 데이터 분석 모듈에 의존합니다. 이처럼 방대한 양의 데이터는 경쟁이 치열한 시장에서 서비스와 고객 만족도를 유지하는 데 필수적입니다.
  
• 대형 통신 사업자는 매일 대량의 데이터를 실시간으로 처리하는 데 도움이 되는 계정 분석 플랫폼에 투자하는 경우가 많습니다. 이 플랫폼은 네트워크 병목 현상을 강조하고 대역폭 최적화 및 사용 패턴에 혁명을 일으킵니다. 또한 대규모 조직은 빅 데이터 분석 모듈을 사용하여 전략적 결정을 내립니다. 예를 들어 Verizon은 고객의 요구 사항을 예측하고, 타겟 마케팅 캠페인을 제공하고, 예측 분석을 사용하여 고객 지원을 간소화할 수 있는 예측 분석 모델을 사용합니다. 경쟁 우위를 유지하기 위해 이러한 통찰력은 대형 통신 제공업체가 서비스 제공 및 시장 입지 모두에서 소규모 통신 조직에 비해 시장 점유율을 유지하는 데 도움이 됩니다.
  

분석을 기반으로 통신 시장의 빅 데이터 분석은 설명 분석, 진단 분석, 예측 분석 및 규범 분석으로 분류됩니다. 예측 분석 부문은 2024년에 34%의 시장 점유율을 차지했으며 서비스 부문은 예측 기간 동안 약 20%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.

• 예측 분석은 주요 비즈니스 이벤트와 고객 행동을 효과적으로 예측하기 때문에 통신 시장의 빅 데이터 분석을 주도하고 있습니다. 과거 데이터를 활용하고 머신 러닝 기술을 통해 강력한 통찰력을 얻음으로써 통신 제공업체는 고객 이탈률을 정확하게 예측할 뿐만 아니라 이와 관련된 행동을 예측하여 고객 유지를 위한 계획을 개발할 수 있습니다. 고객 유지율과 고객 만족도가 모두 향상되는 동시에 통신 회사는 비즈니스의 다른 모든 영역과 함께 마케팅 기법을 수립할 수 있으므로 고위험 부문에 대한 리소스 손실을 방지할 수 있습니다.
  
• 실시간 모니터링과 예측 가능한 데이터 기반 분석을 통합한 기업은 계획되지 않은 다운타임을 30-50% 줄일 수 있었으며, 이는 상당한 비용 및 생산성 절감으로도 이어집니다. 예를 들어, AT&T는 예측 유지 보수 및 진단 분석을 사용하여 네트워크 장비를 분석하고, 이상 징후를 감독하여 장비의 문제를 찾고, 물리적으로 고장이 나기 전에 해결합니다. 이러한 접근 방식은 비용을 절감할 뿐만 아니라 네트워크의 신뢰성에 대한 추가적인 확신과 점점 더 경쟁이 치열해지는 비즈니스 환경에서 그 어느 때보다 더 많은 선택권을 가진 고객의 신뢰를 제공합니다.
  

배포를 기반으로 통신 시장의 빅 데이터 분석은 온프레미스와 클라우드 기반으로 나뉩니다. 클라우드 기반 부문은 2024년 시장 점유율의 50% 이상을 차지하며 시장을 지배했습니다.

• 통신 회사는 빅 데이터 분석 요구 사항을 해결하기 위해 빅 데이터 분석에서 클라우드 기반 배포를 점점 더 많이 활용하고 있습니다. 세그먼트를 주도하는 요소에는 확장성, 비용 및 실시간 기능이 포함됩니다. 클라우드 솔루션을 통해 통신 사업자는 물리적 인프라에 대한 막대한 초기 투자 없이 데이터 분석 용량을 점진적이고 동적으로 늘릴 수 있습니다. 동적 확장은 네트워크 수요가 높은 데이터 흐름에서 비교적 짧은 시간에 갑작스러운 급증 또는 침체로 바뀔 수 있으므로 통신 회사가 조정할 수 있도록 하는 데 매우 중요합니다.
  
• 클라우드 기반 분석의 이점은 통신 사업자의 기존 IT 환경에서 클라우드 기반 분석을 사용할 수 있다는 것입니다. 통신 서비스 제공업체가 IoT 연결, 5G 네트워크 및 정교한 디지털 서비스와 같은 더 많은 서비스를 창출함에 따라 대대적인 재구성 없이 빅 데이터 기술을 통합할 수 있는 유연성은 중요한 가치 차별화 요소가 되고 있습니다. 빅 데이터 분석의 상호 운용성을 통해 이해 관계자는 다양한 서비스 범주에 대한 통찰력을 보다 쉽게 활용할 수 있습니다.
  

통신 시장의 빅 데이터 분석은 최종 용도를 기준으로 통신 사업자, 인터넷 서비스 제공업체(ISP), 모바일 가상 네트워크 사업자(MVNO) 등으로 나뉩니다. 통신 사업자 부문은 2024년에 18억 달러를 차지하여 시장을 지배했습니다.

• 빅 데이터 분석 시장에서 가장 큰 최종 사용 부문은 통신 사업자입니다. 이는 주로 네트워크 최적화 요구 사항의 중요성과 고객에게 더 높은 품질의 서비스를 제공하는 데 기인합니다. 5G의 출현과 데이터 사용량 증가로 인해 대역폭에 대한 요구가 점점 더 중요해지고 있으며 네트워크 서비스에 대한 중단 없는 경험이 필수적입니다. Big Data Analytics를 통해 통신 사업자는 네트워크 성능을 실시간으로 보고 관리할 수 있으며, 네트워크를 최적화하여 추세, 성능 병목 현상을 식별하고 데이터 흐름 관리 효율성을 통해 제공하는 가치를 개선할 수 있습니다.
  
• Big Data Analytics를 사용하면 통신 사업자가 매우 큰 데이터 세트를 사용 가능한 정보로 분석하여 장시간의 중단 시간을 방지하기 때문에 고장 전에 유지 관리를 예측할 수 있습니다. 좋은 예로 Verizon을 들 수 있는데, 이 회사는 빅 데이터 분석을 활용하여 네트워크 중단을 예측함으로써 고객 문제와 고객에 대한 서비스 중단을 완화합니다. 예측 분석 외에도 분석을 통해 운영자는 고객이 특정 서비스를 어떻게 활용하는지 이해할 수 있으므로 고객에게 제공하는 추가 서비스에서 더 많은 가치를 제공하는 동시에 고객을 위해 서비스를 개인화할 수 있습니다.
  

2024년 미국은 9억 달러의 매출로 통신 시장에서 북미 빅 데이터 분석을 지배하고 있습니다.

• 미국은 통신 시장에서 빅 데이터 분석 분야의 글로벌 리더로서 전체 글로벌 시장 규모의 27%를 차지합니다. 이 나라는 잘 구축된 통신 인프라와 데이터 분석에 대한 투자 금액으로 인해 선도적인 위치에 있습니다. 미국 통신사는 인프라에 연간 750억 달러 이상을 투자하며, 그 중 상당 부분은 데이터 분석과 네트워크 최적화에 투자됩니다. 이 투자를 통해 통신 회사는 방대한 양의 데이터, 서비스 제공 및 고객 경험을 효율적으로 관리할 수 있습니다.
  
• 또한 미국 소비자의 높은 데이터 소비 수준으로 인해 분석 솔루션에 대한 필요성이 높아지고 있습니다. 통신 회사들은 빅 데이터 분석을 활용하여 사용을 더 잘 이해하고, 고객 이탈을 줄이고, 고객에게 직접 서비스를 제공하고 있습니다. AT&T는 예측 분석을 사용하여 고객의 요구를 이해하고 가능한 서비스 패키지를 생성함으로써 고객 만족도를 달성함으로써 고객 충성도로 이어지는 좋은 예입니다. IoT 장치 및 모바일 애플리케이션으로 인한 데이터 소비가 계속 크게 증가함에 따라 미국 통신 산업에서 분석 기능의 가치는 결국 증가할 것입니다.
  

예측에 따르면 2025년에서 2034년 사이에 통신 시장의 독일 빅 데이터 분석은 엄청나게 성장할 것입니다.

• 독일은 통신을 최전선에서 디지털 트랜스포메이션을 위한 "산업 간 전략"을 구상하는 디지털 전략 2025(Digital Strategy 2025)와 같은 중요한 전략적 정부 투자로 인해 통신 부문에서 빅 데이터 분석의 거점으로 자리매김하고 있습니다. 디지털 전략 2025(Digital Strategy 2025)에 따르면, 이 보고서는 통신을 네트워크 개선, 스펙트럼 개선, 데이터 기반 기술 관련 혁신 공유 및 개발을 위한 "핵심 산업 인프라"로 묘사합니다. 이러한 발전을 통해 통신 사업자는 빅 데이터 분석 및 예측 분석의 활용을 촉진하여 네트워크 성능을 모니터링하고 데이터를 모니터링하여 유지 관리 문제를 예측하고 고객 경험을 개선할 수 있습니다.
  
• 독일 연방 경제에너지부(BMWi) 데이터는 통신 사업자가 효율성과 서비스 품질을 개선하기 위해 IoT와 함께 예측 분석을 더 자주 사용한다는 것을 뒷받침합니다. 예측 분석을 통해 통신 회사는 혼잡, 사용 중인 장치의 가용성을 예측하고 유지 관리 요구 사항 추정을 기반으로 가동 중지 시간을 예측할 수 있습니다. 이는 특히 Deutsche Telekom의 경우 실현 가능한데, 이 회사는 네트워크 문제가 서비스에 문제가 되기 전에 예측 유지 보수 분석을 활용합니다.
  

인도 통신 시장의 빅 데이터 분석은 2025년에서 2034년까지의 예측 기간 동안 번영하는 성장을 경험할 것입니다.

• 인도는 디지털화와 모바일 네트워크 연결성 증가로 인해 통신 산업을 위한 빅 데이터 분석에서 가장 빠르게 성장하는 시장 중 하나로 자리매김하고 있습니다. 인도의 방대한 소비자 기반과 확장되는 디지털 인프라로 인해 통신 회사는 빅 데이터 분석을 활용하여 네트워크 효율성을 조정하고 보다 관련성 높은 소비자 경험을 제공하며 데이터 기반 의사 결정의 이점을 누릴 수 있습니다.
  
• IBEF(India Brand Equity Foundation)에 따르면 인도의 5G 가입자는 2030년까지 약 9억 7,000만 명(모바일 고객의 74%)으로 3배 증가할 것으로 예상됩니다. 가입자의 가속화된 증가는 자동으로 데이터 사용량의 증가로 이어질 것이며, 분석 및 데이터 관리의 필요성이 전례가 없는 수준으로 높아질 것입니다.
  
• '디지털 인디아(Digital India)'와 같은 정부 이니셔티브는 통신 분야의 빅 데이터 분석의 성장에 크게 기여합니다. '디지털 인디아(Digital India)'는 디지털 리터러시를 향상시켜 농촌 및 도시 시민들의 인터넷 연결성을 강화하고 온라인 인프라를 확장하는 데 전략적으로 초점을 맞춤으로써 인도인들에게 디지털 방식으로 권한을 부여하는 전국적인 이니셔티브입니다. 각 마일스톤이 진행됨에 따라 더 많은 데이터 소비가 발생하고, 시민들의 네트워크 액세스는 나날이 증가하고 있습니다. 더 빠른 통신을 가능하게 하기 위해 5G 네트워크가 출시됨에 따라 사업자는 실시간 데이터 수집 및 분석을 통해 우수한 서비스와 추가 예측 유지 보수를 달성할 수 있습니다.
  

통신 시장 점유율의 빅 데이터 분석

• 시장의 상위 회사는 AWS(Amazon Web Services), Alphabet Inc, IBM, Microsoft, Oracle, Accenture 및 SAP입니다. 이 회사들은 2024년에 시장 점유율의 15% 이상을 차지하고 있습니다.
  
• AWS는 Amazon SageMaker와 같은 광범위한 AI 및 기계 학습 도구를 제공하며, 이러한 도구는 통신 서비스를 제공하는 기업에 고객 개인화, 운영 문제 탐지 및 데이터 분석을 제공합니다. AWS는 대규모 클라우드 인프라를 사용하여 일반적인 통신 하이브리드 클라우드 플랫폼보다 훨씬 더 확장 가능한 배포를 지원하므로 통신 서비스 회사가 비용 효율적인 방식으로 클라우드 인공 지능을 배포할 수 있습니다.
  
• Google Cloud AI 및 ML 기능(예: AutoML 및 Vertex AI)은 고객 행동 예측과 내부 및 외부 데이터에 대한 고급 분석을 제공할 수 있는 기회를 제공합니다. 이러한 도구는 전 세계 통신 기관에서 빅 데이터 분석을 통해 위험을 평가하고 고객 경험을 개선하는 데 활용되고 있습니다.
  
• IBM Watson은 고객 참여, 규정 준수 및 사기 감지를 강화하는 데 사용되는 중요한 AI 도구를 제공합니다. 통신 서비스 제공에 대한 강력한 유산을 가진 IBM은 하이브리드 클라우드 및 빅 데이터 분석 도구에 대한 전문 지식과 인터넷 서비스 제공업체에 대한 장기적인 약속으로 인해 오랫동안 신뢰할 수 있는 파트너로 자리매김했습니다.
  
• Microsoft Azure는 내부 대화를 위한 AI 도구인 Microsoft의 Copilot과 같이 빅 데이터 분석, 감정 분석 및 위험 관리를 지원하는 AI 도구를 제공합니다. Microsoft의 Azure는 또한 인터넷 시스템의 생산성 향상을 지원하며 Microsoft Copilot 프로그램을 통해 관리형 서비스 제공업체 및 클라이언트 통신을 자동화하는 데 상당한 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.
  

통신 시장 기업의 빅 데이터 분석

통신 산업에서 빅 데이터 분석에서 활동하는 주요 업체는 다음과 같습니다.

• 액센츄어(Accenture)
• 아마존 웹 서비스(AWS)
• 아토스
• 알파벳
• 아이비엠
• 화웨이 테크놀로지스
• 마이크로소프트
• 오라클
• 수액
• 텐센트
  

시장의 주요 업체는 혁신과 시장 점유율을 높이기 위해 전략적 제휴, 합작 투자, 인수 합병, 제품 개발에 대한 투자를 하고 있습니다. 이러한 전략적 이니셔티브는 기업이 첨단 기술, 자동화 및 AI 지원 메커니즘을 활용하여 변화하는 소비자 및 기업의 요구에 적응할 수 있도록 지원합니다. 선도적인 기술 회사 및 통신 회사와의 전략적 관계는 시장 참여자가 새로운 고객에게 도달하고, 제품 제품군을 확장하고, 네트워크 성능을 개선하고 고객 상호 작용을 향상시키는 클라우드 기반 AI 솔루션을 확장 및 배포하는 데 도움이 됩니다.

시장의 글로벌 업체들은 비용 효율성을 달성하고, 네트워크 성능을 향상시키고, AI 지원 통신 애플리케이션의 개발을 촉진하기 위해 R&D에 상당한 투자를 하고 있습니다. 연구 투자를 적용함으로써 기업은 변화하는 기술의 지각판에 빠르게 적응하고 특정 시장 요구를 충족할 수 있습니다. 오늘날 통신 부문의 AI 솔루션은 지능형 네트워크, 향상된 예측 유지 관리, 더 스마트한 고객 서비스 및 향상된 분석을 제공하여 운영 및 사용자 경험을 개선하도록 점점 더 많이 설계되고 있습니다.

통신 업계의 빅 데이터 분석 뉴스

• 2025년 2월, 선도적인 통신 회사인 Telefónica는 빅 데이터 및 고급 분석 활용, AI 및 자동화를 사용한 지능형 네트워크 구축, 고객 경험 및 효율성 개선 등 세 가지 핵심 영역을 통해 보다 인간적이고 포용적인 디지털 미래를 만들기로 약속했습니다.
  
• 2024년 9월, HEAVY. AI는 Vultr와 파트너십을 맺고 빅 데이터 분석 및 고성능 GPU 클라우드 인프라를 구축하여 에너지, 공공 부문 및 통신과 같은 주요 부문의 기업이 10배의 성능 향상 및 컴퓨터 비용 절감의 이점을 누릴 수 있도록 지원합니다. 
  
• 2023년 12월, Nepal Telecom(NTC)은 NTC의 방대한 데이터 세트를 클라우드에서 호스팅하여 값비싼 하드웨어 업그레이드의 필요성을 줄이고 데이터 확장 및 데이터 공유에 대한 유연성을 높이는 것과 관련된 입찰 발표를 통해 클라우드 서버로의 전환을 시작했습니다.  이 클라우드 전환은 하드웨어 비용을 절감하는 동시에 보안을 강화하기 때문에 중요합니다. 실시간 또는 실시간에 가까운 분석을 가능하게 하여 네팔의 통신 효율성을 개선합니다. 
  
• 2023년 3월, Google Cloud는 모든 규모의 통신 엔지니어링 조직을 지원하는 Google App Engine 도구를 출시했습니다.  도구의 초점은 빅 데이터 분석, 인공 지능, 시뮬레이션, 가상 데스크톱, 소프트웨어 개발 및 고객 대면을 포함한 다양한 애플리케이션을 지원합니다.
  

통신 시장 조사 보고서의 빅 데이터 분석에는 다음 부문에 대한 2021년부터 2034년까지 수익(미화 10억 달러) 측면에서 추정 및 예측과 함께 업계에 대한 심층적인 적용 범위가 포함되어 있습니다.

시장, 구성 요소별

• 용액
  • 데이터 관리
  • 분석 소프트웨어
  • 데이터 시각화
  • 보고 도구
  • 다른
• 서비스
  • 전문 서비스
  • 관리 서비스
  • 컨설팅 서비스

분석별 시장

• 기술 분석
• 진단 분석
• 예측 분석
• 처방 분석(Prescriptive Analytics)

시장, 조직 규모별

• 중소기업(SME)
• 대기업

시장, 배포별

• 온-프레미스
• 구름
  • 퍼블릭 클라우드
  • 프라이빗 클라우드
  • 하이브리드 클라우드

응용 프로그램별 시장

• 고객 분석
  • 고객 이탈 예측
  • 고객 생애 가치 분석
  • 고객 세분화
• 네트워크 분석
  • 네트워크 최적화
  • 장애 관리
  • 교통 관리
• 운영 분석
  • 리소스 최적화
  • 프로세스 자동화
• 마케팅 분석
  • 캠페인 관리
  • 소셜 미디어 분석
• 수익 분석
  • 사기 탐지
  • 수익 보장
• 다른

시장, 최종 용도별

• 통신 서비스 제공업체
• 인터넷 서비스 공급자(ISP)
• MVNO(모바일 가상 네트워크 운영자)

위의 정보는 다음 지역 및 국가에 대해 제공됩니다.

• 북아메리카
  • 미국
  • 캐나다
• 유럽
  • 영국
  • 독일
  • 프랑스
  • 이탈리아
  • 스페인
  • 벨기에
  • 스웨덴
• 아시아 태평양
  • 중국
  • 인도
  • 일본
  • 오스트레일리아
  • 싱가포르
  • 대한민국
  • 동남아시아 
• 라틴 아메리카
  • 브라질
  • 멕시코
  • 아르헨티나
• 증권 시세 표시기
  • 남아프리카 공화국
  • 사우디아라비아
  • 아랍 에미리트 연방