자동차 데이터 분석 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, 유형별(온프레미스, 클라우드), 적용되는 애플리케이션별(교통 관리, 안전 및 보안 관리, 운전자 및 사용자 행동 분석, 보증 분석, 딜러 성과 분석, 기타), 지역 통찰력 및 2035년 예측

자동차 데이터 분석 시장 규모

글로벌 자동차 데이터 분석 시장 규모는 2025년 54억 8천만 달러였으며 2026년에는 71억 2천만 달러, 2027년에는 92억 5천만 달러, 2035년에는 753억 1천만 달러로 급등할 것으로 예상됩니다. 이러한 탁월한 가속화는 2026년부터 2035년까지 예측 기간 동안 CAGR 29.98%를 반영합니다. 연결된 차량, 자율 주행 시스템 및 예측 유지 관리 솔루션. 또한 AI 기반 통찰력, 실시간 텔레매틱스 및 스마트 모빌리티 생태계는 글로벌 자동차 데이터 분석 시장을 변화시키고 있습니다.

미국 자동차 데이터 분석 시장은 자동차 산업에서 데이터 기반 솔루션 채택이 증가함에 따라 꾸준히 성장할 것으로 예상됩니다. 커넥티드 차량, 자율주행 기술의 발전, 차량 성능 최적화의 중요성 증가로 인해 데이터 분석 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 이러한 도구는 자동차 회사가 고객 경험을 향상하고, 운영 효율성을 개선하고, 예측 유지 관리를 가능하게 하여 이 지역의 시장 성장에 더욱 기여하도록 돕습니다.

자동차 데이터 분석 시장은 자동차 제조업체와 기술 회사가 점점 더 데이터 기반 통찰력을 사용하여 차량 성능을 개선하고 안전 기능을 강화하며 제조 프로세스를 간소화함에 따라 성장하고 있습니다. IoT, 빅데이터 및 AI의 발전으로 자동차 회사는 연결된 차량의 실시간 데이터를 활용하여 운전 경험, 예측 유지 관리 및 공급망 관리를 최적화하고 있습니다. 또한, 스마트하고 연결된 차량에 대한 소비자 선호로 인해 고급 분석에 대한 수요가 늘어나고 있습니다. 기업은 데이터 분석을 사용하여 미래 동향을 예측하고, 운영 효율성을 개선하며, 새롭고 혁신적인 차량 기능을 개발하여 이 시장의 성장을 주도할 수 있습니다.

자동차 데이터 분석 시장 동향

자동차 데이터 분석 시장은 성장을 형성하는 몇 가지 주요 추세에 따라 빠르게 발전하고 있습니다. 주요 추세 중 하나는 예측 분석의 사용이 증가하고 있으며, 약 35%의 자동차 제조업체가 예측 모델을 운영에 통합하고 있다는 것입니다. 이러한 추세는 기업이 차량 고장을 예측하고 유지 관리 일정을 최적화하며 수리 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다. 또한, 자율주행차의 증가로 인해 데이터 분석에 대한 수요가 증가하고 있으며, 자동차 회사의 40% 이상이 자율주행 기술을 위한 AI 및 머신러닝에 투자하고 있습니다.

또한, 차량 데이터를 클라우드 기반 플랫폼과 통합하는 방향으로 상당한 변화가 일어나고 있습니다. 자동차 회사의 약 30%가 실시간 데이터 처리, 의사 결정 개선, 운영 비용 절감을 위해 클라우드 분석을 채택하고 있습니다. 커넥티드 카의 데이터 통합도 빠르게 증가하고 있으며, 현재 차량의 50% 이상이 성능, 운전자 행동 및 환경 조건에 대한 데이터를 제공하는 IoT 지원 센서를 갖추고 있습니다.

주목을 받고 있는 또 다른 추세는 데이터 개인 정보 보호 및 보안의 중요성이 커지고 있다는 것입니다. 데이터 수집이 증가함에 따라 자동차 제조업체는 민감한 정보를 보호하는 데 주력하고 있습니다. 자동차 회사의 약 45%가 차량 및 연결된 서비스에서 생성된 데이터를 보호하기 위해 향상된 사이버 보안 프로토콜을 구현하고 있습니다.

자동차 데이터 분석 시장 역학

자동차 데이터 분석 시장은 AI 및 IoT 기술의 발전, 연결된 차량의 채택 증가, 개인화된 고객 경험에 대한 수요 증가 등 여러 가지 역학에 의해 주도됩니다. 차량이 점점 더 연결됨에 따라 자동차 제조업체는 운전 행동, 차량 상태 및 사용자 선호도에 대한 귀중한 통찰력을 제공하기 위해 분석할 수 있는 방대한 양의 데이터를 수집할 수 있습니다. 이 데이터는 기업이 차량 관리를 최적화하고, 연료 소비를 줄이며, 안전을 강화하는 데 도움이 됩니다. 전기 자동차(EV)에 대한 수요가 지속적으로 증가하면서 자동차 데이터 분석 시장에도 새로운 기회가 창출되고 있습니다. EV는 성능 최적화를 위해 데이터 기반 시스템에 크게 의존하기 때문입니다.

시장 성장의 동인

"연결된 차량의 채택 증가"

커넥티드 차량의 채택 증가는 자동차 데이터 분석 시장 성장의 주요 동인 중 하나입니다. 현재 전 세계 차량의 약 50%에는 차량 성능 지표부터 운전자 행동에 이르기까지 방대한 양의 데이터를 수집하는 IoT 센서가 장착되어 있습니다. 이 데이터는 연료 효율을 최적화하고 유지 관리 요구 사항을 예측하며 운전자에게 맞춤형 서비스를 제공하는 데 사용됩니다. 연결된 기술에 대한 의존도가 높아짐에 따라 이러한 데이터를 처리, 분석, 해석할 수 있는 데이터 분석 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 커넥티드 차량 기술이 계속 발전함에 따라 자동차 데이터 분석 시장도 크게 성장할 것으로 예상됩니다.

시장 제약

"데이터 개인 정보 보호 문제 및 규제 문제"

데이터 개인 정보 보호 문제와 규제 문제는 자동차 데이터 분석 시장에 큰 제약이 됩니다. 약 40%의 자동차 회사는 고객 데이터를 수집하고 처리할 때 GDPR 및 CCPA와 같은 데이터 보호 규정을 준수하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 데이터 침해에 대한 두려움과 법적 영향 가능성으로 인해 일부 기업에서는 고급 데이터 분석 솔루션의 구현을 지연시키고 있습니다. 더욱이, 다양한 시장의 다양한 규정을 탐색하는 복잡성으로 인해 글로벌 자동차 회사가 데이터 수집 및 처리 관행을 표준화하기가 어렵습니다. 이러한 장벽으로 인해 자동차 데이터 분석 기술의 광범위한 채택이 지연되고 있습니다.

시장 기회

"전기차(EV)와 스마트 기술의 성장"

전기 자동차(EV)의 급속한 성장은 자동차 데이터 분석 시장에 중요한 기회를 제공합니다. 2030년까지 신차 판매의 약 25%가 전기 자동차가 될 것으로 예상되며, 이를 통해 데이터 분석을 통해 배터리 성능, 충전 효율성 및 전반적인 차량 상태를 최적화할 수 있는 기회가 제공됩니다. 또한 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS), 자율 주행 등 스마트 기술의 등장으로 차량 성능과 안전성을 향상하기 위해 분석할 수 있는 풍부한 데이터가 생성되고 있습니다. 자동차 회사들은 EV 운전 패턴, 충전 행동, 예측 유지 관리에 대한 통찰력을 얻기 위해 데이터 분석에 점점 더 눈을 돌리고 있으며, 이를 통해 시장이 확대될 수 있는 주요 기회를 제공하고 있습니다.

시장 도전

"데이터 분석 인프라의 높은 비용"

자동차 데이터 분석 시장이 직면한 주요 과제는 고급 데이터 분석에 필요한 높은 인프라 비용입니다. 자동차 회사의 30% 이상이 하드웨어, 소프트웨어, 클라우드 인프라 구매를 포함한 데이터 분석 솔루션 구현 비용이 상당한 장벽이라고 보고했습니다. 특히 소규모 자동차 회사는 이러한 투자에 충분한 자원을 할당하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 또한 데이터 분석 시스템을 기존 차량 기술 및 레거시 시스템과 통합하는 것은 복잡하고 비용이 많이 들 수 있습니다. 잠재적인 이점에도 불구하고 이러한 기술과 관련된 높은 초기 비용은 자동차 산업의 광범위한 채택에 상당한 어려움을 안겨줍니다.

세분화 분석

자동차 데이터 분석 시장은 자동차 산업의 다양한 요구 사항을 해결하기 위해 유형 및 애플리케이션별로 분류되어 빠르게 성장하고 있습니다. 유형별로 시장은 배포, 확장성 및 관리 측면에서 서로 다른 온프레미스 솔루션과 클라우드 기반 솔루션으로 구분됩니다. 각 유형은 기업의 인프라 및 보안 요구 사항에 따라 뚜렷한 장점을 가지고 있습니다. 애플리케이션 측면에서 시장은 교통 관리, 안전 및 보안 관리, 운전자 및 사용자 행동 분석, 보증 분석, 딜러 성능 분석 등과 같은 광범위한 용도를 포괄합니다. 이러한 애플리케이션은 차량의 성능과 안전을 최적화하고, 고객 만족도를 높이며, 자동차 산업 내 운영을 간소화하는 데 매우 중요합니다. 특정 유형과 애플리케이션을 이해함으로써 기업은 자동차 생태계의 진화하는 요구 사항을 해결하도록 솔루션을 맞춤화하여 효율성과 전반적인 차량 성능을 향상시킬 수 있습니다.

유형별

• 온프레미스:온프레미스 솔루션이 시장의 약 45%를 차지합니다. 이러한 솔루션은 회사 자체 인프라에서 호스팅되므로 데이터 보안 및 관리에 대한 더 많은 제어 기능을 제공합니다. 조직은 정부 또는 대기업 환경과 같이 데이터 개인 정보 보호 및 규정 준수가 중요한 산업에 대해 온프레미스 솔루션을 선호하는 경우가 많습니다. 가장 큰 장점은 조직의 특정 요구 사항에 맞게 솔루션을 사용자 정의할 수 있다는 것입니다. 그러나 일반적으로 설정 및 유지 관리를 위해 더 높은 초기 투자가 필요합니다.

• 구름:클라우드 기반 솔루션이 시장의 약 55%를 차지합니다. 이러한 솔루션은 확장성, 유연성 및 여러 위치에서의 액세스 용이성을 제공합니다. 클라우드 분석은 온프레미스 솔루션에 대한 막대한 인프라 투자 없이 데이터 관리 및 분석 기능을 최적화하려는 자동차 회사에 이상적입니다. 클라우드 솔루션을 통해 기업은 실시간 데이터 분석을 통합하고 고급 분석 도구에 액세스할 수 있습니다. 클라우드 모델은 비용 효율성, 신속한 배포, 자동차 부문에서 생성되는 대규모 데이터 처리 능력으로 인해 점점 더 대중화되고 있습니다.

애플리케이션별

• 교통관리:교통 관리는 자동차 데이터 분석 시장의 약 20%를 차지합니다. 이 애플리케이션에는 교통 데이터를 분석하여 흐름을 최적화하고, 혼잡을 줄이고, 도로 안전을 향상시키는 작업이 포함됩니다. 센서, GPS 데이터 및 실시간 분석의 통합은 도시와 지방자치단체가 교통을 보다 효과적으로 관리하는 데 도움이 되어 더 나은 인프라 계획과 이동 시간 단축으로 이어집니다.

• 안전 및 보안 관리:안전 및 보안관리 분야가 시장의 약 25%를 차지하고 있습니다. 차량 안전 기능에 대한 필요성이 증가함에 따라 데이터 분석을 사용하여 안전 사고, 차량 성능 및 도로 상태를 추적하고 모니터링합니다. 이 애플리케이션은 제조업체와 차량 운영자가 차량이 안전 표준을 충족하고 사고를 방지하여 위험을 줄이고 전반적인 안전 성능을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

• 동인 및 사용자 행동 분석:운전자 및 사용자 행동 분석은 시장의 약 15%를 차지합니다. 이 애플리케이션은 사용자의 운전 패턴과 습관을 분석하여 차량 성능을 향상시키고 운전자의 안전을 향상시킵니다. 이는 운전자 보조 시스템, 에코 드라이빙 기술, 운전 행동 기반 보험 모델 등의 기능 개발에 도움이 됩니다.

• 보증 분석:보증 분석은 시장의 약 10%를 차지합니다. 제조업체는 보증 청구 데이터를 분석하여 추세를 파악하고 차량 설계를 개선하며 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 또한 이 애플리케이션은 잠재적인 고장을 예측하는 데 도움이 되므로 고객과 제조업체 모두에게 사전 예방적인 유지 관리 및 비용 절감이 가능합니다.

• 딜러 성과 분석:딜러 성과 분석이 시장의 약 15%를 차지합니다. 이 애플리케이션은 자동차 회사가 판매량, 고객 만족도, 서비스 품질과 같은 딜러 성과 지표를 추적하는 데 도움이 됩니다. 이는 딜러 관계 최적화, 판매 전략 개선, 딜러 네트워크 전반의 일관성 보장을 지원합니다.

• 기타:"기타" 카테고리는 시장의 약 15%를 차지합니다. 여기에는 예측 유지 관리, V2X(Vehicle-to-Everything) 통신 분석, 전기 자동차(EV) 데이터 분석과 같은 특수 애플리케이션이 포함됩니다. 이러한 애플리케이션은 자동차 생태계 전반에 걸쳐 전반적인 차량 및 운영 성능을 향상시켜 고객 경험과 운영 효율성을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

자동차 데이터 분석 지역 전망

글로벌 자동차 데이터 분석 시장은 기술 발전과 최적화된 운영 효율성에 대한 요구로 인해 다양한 지역에서 상당한 성장을 목격하고 있습니다. 북미와 유럽은 주로 첨단 자동차 제조업체의 존재와 데이터 기반 솔루션의 채택률 증가로 인해 계속해서 시장을 지배하고 있습니다. 한편, 아시아태평양 지역은 자동차 부문의 성장과 스마트 모빌리티 솔루션에 대한 수요 증가로 인해 급속한 확장을 경험하고 있습니다. 중동과 아프리카는 시장 규모는 작지만 해당 지역의 인프라가 개선됨에 따라 자동차 데이터 분석 채택이 증가하고 있습니다.

북아메리카

북미는 자동차 데이터 분석 시장에서 약 40%를 차지하는 상당한 점유율을 차지하고 있습니다. 미국은 주요 자동차 제조업체와 기술 회사가 보다 데이터 중심의 의사 결정을 추진하는 등 가장 큰 기여를 하고 있습니다. 북미 기업은 차량 안전을 강화하고 교통 관리를 최적화하며 고객 경험을 개선하기 위해 클라우드 기반 분석과 AI 기반 통찰력에 막대한 투자를 하고 있습니다. 또한 이 지역에서는 효과적으로 처리하고 활용하기 위해 고급 분석이 필요한 방대한 양의 데이터를 생성하는 연결된 차량 기술의 채택이 증가하고 있습니다.

유럽

유럽은 자동차 데이터 분석 시장의 약 30%를 차지합니다. 이 지역의 자동차 산업은 혁신, 품질 및 규제 표준에 중점을 두는 것으로 유명합니다. 독일, 프랑스, ​​영국 등 유럽 국가들은 차량 성능 개선, 전기차(EV) 기술 통합, 도로 안전 강화를 위해 데이터 분석 채택에 앞장서고 있습니다. 이 지역에서 전기 자동차와 자율 주행이 증가하면서 이러한 자동차에서 생성되는 방대한 양의 데이터를 처리하기 위한 정교한 분석 솔루션에 대한 수요가 더욱 늘어나고 있습니다.

아시아태평양

아시아 태평양 지역은 자동차 데이터 분석 시장에서 약 25%의 점유율을 차지하며 빠르게 핵심 플레이어로 자리잡고 있습니다. 중국, 일본, 인도와 같은 국가에서는 스마트 기술, 전기 자동차, 커넥티드 카 솔루션의 채택으로 인해 자동차 부문에서 상당한 성장을 경험하고 있습니다. 이 지역의 자동차 제조업체가 글로벌 경쟁을 추구함에 따라 차량 성능을 향상하고 공급망을 최적화하며 고객 만족도를 향상시키기 위한 데이터 분석의 필요성이 점점 커지고 있습니다. 아시아 태평양 시장은 또한 도로 안전을 개선하고 교통 혼잡을 줄이기 위한 정부 계획의 증가로 혜택을 받고 있습니다.

중동 및 아프리카

중동 및 아프리카 지역은 자동차 데이터 분석 시장의 약 5%를 차지합니다. 비록 다른 지역에 비해 시장 규모는 작지만, 이 지역의 자동차 산업이 지속적으로 발전하면서 꾸준히 성장하고 있습니다. UAE, 사우디아라비아 등의 국가에서는 교통 인프라를 현대화하고 스마트 모빌리티 솔루션을 통합하는 데 주력하고 있습니다. 데이터 분석은 이 지역의 교통 관리 시스템을 강화하고 차량 안전을 개선하며 차량 운영을 최적화하는 데 필수적인 도구가 되고 있습니다. 인프라와 기술 채택이 개선됨에 따라 자동차 데이터 분석에 대한 수요도 증가할 것으로 예상됩니다.

프로파일링된 주요 자동차 데이터 분석 시장 회사 목록

• SAP SE

• 마이크로소프트

• 보쉬 소프트웨어 혁신

• IBM

• 신탁

• 시력 기계

• 젠드라이브

• 피트스톱

• 카핏

점유율이 가장 높은 상위 기업

• SAP SE: 23%

• 마이크로소프트: 19%

투자 분석 및 기회

자동차 데이터 분석 시장은 조직이 차량 성능을 최적화하고 고객 경험을 향상하며 운영 효율성을 높이기 위해 최근 몇 년 동안 상당한 투자를 목격해 왔습니다. 시장 투자의 약 35%는 기업의 가동 중지 시간을 줄이고 차량 신뢰성을 향상시키는 데 도움이 되는 예측 유지 관리 솔루션을 향상시키는 데 사용됩니다.

또 다른 25%의 투자는 데이터 기반 통찰력을 통해 고객 경험을 개선하는 데 집중되고 있습니다. 자동차 제조업체는 운전 경험을 개인화하고 연료 효율성을 최적화하며 차량 내 연결성을 개선하기 위해 데이터 분석을 점점 더 많이 활용하고 있습니다. 이러한 분석 솔루션은 브랜드가 맞춤형 서비스와 타겟 마케팅을 제공하여 고객 만족도와 브랜드 충성도를 높이는 데 도움이 됩니다.

자율주행차로의 전환은 투자를 주도하고 있으며, 시장 투자의 약 20%가 자율주행차를 위한 AI 기반 분석 개발에 집중되고 있습니다. AI 기술은 운전 작업을 자동화하고, 안전 기능을 개선하고, 내비게이션 경로를 최적화하는 데 도움을 주어 자율 기술 발전에 기여하는 귀중한 통찰력을 제공합니다.

투자의 약 15%는 자동차 산업의 공급망 및 물류 최적화에 중점을 두고 있습니다. 데이터 분석 솔루션을 통해 기업은 수요를 예측하고, 재고를 추적하고, 배송 시간을 개선할 수 있어 궁극적으로 비용 절감과 운영 효율성 향상으로 이어집니다.

시장 투자의 나머지 5%는 첨단 V2X(Vehicle-to-Everything) 통신 솔루션을 목표로 하고 있습니다. 이러한 시스템은 차량, 인프라 및 기타 장치 간의 더 나은 통신을 촉진하여 보다 안전하고 효율적인 운송 네트워크를 구축합니다.

전반적으로 자동차 데이터 분석 시장은 AI, 예측 유지 관리, 자율주행차 기술에 대한 투자로 인해 상당한 성장을 경험하고 있습니다.

신제품 개발

자동차 데이터 분석 시장은 2025년에 AI 통합, 예측 분석 및 차량 성능 개선에 초점을 맞춘 중요한 신제품 개발을 보였습니다. 신제품 개발의 약 40%는 기계 학습 알고리즘을 활용하여 차량 고장을 예측하고 유지 관리 일정을 최적화하며 수리 비용을 줄이는 예측 유지 관리 솔루션을 향상시키는 데 사용됩니다. 이러한 제품을 통해 자동차 회사는 고객에게 사전 예방적인 서비스를 제공하여 차량 가동 시간을 개선하고 운영 비용을 절감할 수 있습니다.

신제품 개발의 약 30%는 운전자와 승객의 경험을 향상시키는 차량 내 데이터 분석 솔루션에 중점을 두고 있습니다. 이러한 솔루션은 차량에서 실시간 데이터를 수집하여 연료 효율성, 경로 최적화 및 운전자 행동과 관련된 실행 가능한 통찰력을 제공합니다. 이러한 혁신은 고객 만족도 향상과 안전성 향상을 목표로 하는 자동차 제조업체에게 매우 중요합니다.

신제품 개발 노력의 약 20%가 자율주행차 분석에 중점을 두고 있습니다. 이들 제품은 다양한 센서와 카메라의 데이터를 통합해 자율주행차가 도로 상황, 교통 패턴, 환경 요인을 기반으로 실시간 결정을 내릴 수 있도록 돕는다. 자율주행차 기술이 급속히 발전함에 따라 이러한 개발은 자율주행차의 안전성과 효율성을 향상시키는 데 매우 중요합니다.

나머지 10%의 제품 개발은 데이터 분석을 통해 자동차 공급망과 물류를 개선하는 것을 목표로 합니다. 이러한 제품은 제조업체가 생산 프로세스를 간소화하고, 재고 관리를 최적화하고, 배송 효율성을 개선하고, 자동차 가치 사슬 전반에 걸쳐 운영 비용을 절감할 수 있도록 지원합니다.

더욱 스마트하고 효율적인 차량 및 시스템에 대한 수요가 증가함에 따라 새로운 자동차 데이터 분석 제품 시장은 차량 성능, 안전 및 고객 만족도 향상에 중점을 두고 빠르게 발전하고 있습니다.

최근 개발

• SAP SE: 2025년 SAP SE는 차량 센서의 데이터를 실시간으로 분석하여 차량 성능을 향상하도록 설계된 새로운 예측 분석 플랫폼을 출시했습니다. 이 솔루션은 차량 가동 중단 시간을 최대 30%까지 줄여 제조업체가 차량 관리 효율성을 향상시키는 것을 목표로 합니다.

• 마이크로소프트: Microsoft는 2025년에 차량 고장이 발생하기 전에 예측할 수 있는 향상된 기계 학습 기능을 통합한 자동차 분석 플랫폼의 업그레이드 버전을 출시했습니다. 이를 통해 플랫폼을 사용하는 제조업체의 유지 관리 비용이 약 25% 절감되었습니다.

• 보쉬 소프트웨어 혁신: 보쉬는 2025년 차량이 실시간으로 인프라와 서로 통신할 수 있는 새로운 V2X(Vehicle-to-Everything) 분석 솔루션을 발표했습니다. 이 시스템은 시범 프로그램에서 교통 흐름을 개선하고 사고를 20% 감소시킬 것으로 기대됩니다.

• 시력 기계: Sight Machine은 2025년에 자동차 제조업체를 위한 새로운 AI 기반 분석 플랫폼을 공개했습니다. 이 플랫폼은 생산 라인 데이터를 분석하여 품질 관리를 개선하고 결함을 15% 줄이고 생산 효율성을 18% 높입니다.

• 젠드라이브: ZenDrive는 2025년에 차량의 실시간 데이터를 사용하여 운전 패턴에 대한 통찰력을 제공하는 새로운 운전자 행동 분석 도구를 출시했습니다. 이 도구는 여러 차량 관리 회사에서 채택되어 운전자 안전을 개선하고 보험 비용을 10% 절감했습니다.

보고서 범위

자동차 데이터 분석 시장에 대한 보고서는 업계를 형성하는 주요 동향, 기술 및 투자에 대한 심층 분석을 제공합니다. 예측 유지보수, 고객 경험 최적화, 자율주행차 개발에 중점을 두고 시장은 급속한 성장을 보이고 있습니다. 시장 개발의 약 45%는 AI와 기계 학습에 중점을 두고 예측 유지 관리 기술을 중심으로 진행됩니다.

보고서에서 다루는 또 다른 주요 부문은 시장 동향의 약 30%를 차지하는 고객 경험 개선 카테고리입니다. 자동차 회사는 서비스를 개인화하고 사용자 경험을 개선하기 위해 점점 더 데이터를 활용하여 고객 충성도를 높이고 있습니다.

자율주행차 부문 또한 초점이 되고 있으며, 보고서는 자율주행차가 보다 정보에 기초한 결정을 내리는 데 도움이 되는 데이터 중심 AI 솔루션으로의 전환이 증가하고 있음을 강조합니다. 이 부문은 자동차 데이터 분석 시장 전체 활동의 약 20%를 차지합니다.

이 보고서는 또한 V2X 통신, 공급망 최적화 및 자동차 산업을 지속적으로 형성하는 기타 신흥 기술의 발전에 대해 논의합니다. 지리적으로 보고서는 북미가 시장 점유율을 주도하고 자동차 데이터 분석 솔루션의 높은 채택률에 힘입어 유럽과 아시아 태평양이 뒤따르는 주요 지역을 다루고 있습니다.

이 포괄적인 내용은 자동차 데이터 분석 부문의 미래를 형성하는 주요 업체, 기술 혁신 및 시장 동향을 강조합니다.