공급망 분석(Supply Chain Analytics)은 전략적, 운영적, 전술적 수준에서 데이터 기반 의사결정을 가능하게 해 운영 효율성과 효과성을 개선하는 것을 목표로 한다. 소싱, 제조, 유통, 물류 등 사실상 전체 가치 사슬을 포함한다. 공급망 분석은 생산성 향상, 낭비 감소, 재고 예측, 고객 관계 개선에 도움이 된다.

시장조사 전문기관인 AMR(Allied Market Research)에 따르면, 전 세계 공급망 분석 시장 규모는 2019년 45억 3천만 달러로 평가되었으며, 2020년부터 2027년까지 연평균 성장률(CAGR) 17.9%로 성장하여 2027년에는 168억 2천만 달러에 이를 것으로 전망된다.

전 세계 공급망 분석 시장은 2020년부터 2027년까지 연평균 성장률 17.9%로 성장하여 2027년에는 168억 2천만 달러에 이를 것으로 전망된다. (자료 제공=AMR)
전 세계 공급망 분석 시장은 2020년부터 2027년까지 연평균 성장률 17.9%로 성장하여 2027년에는 168억 2천만 달러에 이를 것으로 전망된다. (자료 제공=AMR)

전 세계 공급망 분석 시장은 운영 및 공급망 효율성 개선의 필요성 증가, 제조업, 소매업, 운송업 등 다양한 부문에서의 비즈니스 데이터 양의 급격한 증가, 정부의 빅데이터 지원 이니셔티브에 대한 투자 증가, 빅데이터 기술 도입의 증가 등의 요인에 의해 성장할 것으로 예상된다. 그러나 숙련된 IT 인력의 부족과 데이터의 부정확성이 시장 성장을 제한할 것으로 보인다.

분야별 시장 분석

구성요소 측면에서는 공급망 분석 소프트웨어 부문이 시장을 주도할 것으로 예상된다. 공급망 분석 솔루션은 스마트 수요 감지를 통한 재고 비용 감소, 반응성 높은 운송 물류 가능, 새로운 영업 및 운영 실행(S&OE) 워크플로우 촉진, 작업 계획 최적화 등의 이점이 있기 때문이다. 공급망 분석 소프트웨어 유형별로는 수요 분석 및 예측 부문이 예측 기간 동안 시장을 주도할 것으로 예상되는데, 이는 성수기와 비수기의 재고 수준 데이터를 분석하고 관리할 필요성 때문이다.

산업 수직 계열 측면에서는 소매 및 소비재 부문이 가장 높은 시장 점유율을 기록했다. 이는 전 세계적으로 소매 산업의 공급업체 네트워크가 더욱 복잡해졌기 때문이다. 자동차 부문은 예측 기간 동안 최대 성장률을 보일 것으로 예상된다.

지역별로는 북미 지역이 시장을 주도하고 있다. 이는 이 지역의 빅데이터 분석에 대한 높은 지출과 소매, 제조 부문 공급업체들의 강한 입지 때문이다. 예산 요구사항과 과거 추세를 분석하여 재고 계획을 수립해야 할 필요성이 북미 공급망 분석 시장의 주요 성장 동력으로 작용하고 있다.

전 세계 공급망 분석 시장 분석의 주요 기업들로는 오라클, SAP SE, IBM, SAS 인스티튜트, 마이크로스트래티지, 태블로, 클릭, 인포, 키넥시스, 맨해튼 어소시에이츠 등이 있다.

산업 수직 계열 측면에서는 소매 및 소비재 부문이 가장 높은 시장 점유율을 기록했다. 이는 전 세계적으로 소매 산업의 공급업체 네트워크가 더욱 복잡해졌기 때문이다. (자료 제공=AMR)
산업 수직 계열 측면에서는 소매 및 소비재 부문이 가장 높은 시장 점유율을 기록했다. 이는 전 세계적으로 소매 산업의 공급업체 네트워크가 더욱 복잡해졌기 때문이다. (자료 제공=AMR)

운영 및 공급망 효율성 개선 필요성 증가

다양한 부문의 기업들이 운영 및 공급망 효율성을 개선하고 비즈니스 모델을 디지털화하기 위해 막대한 투자를 하고 있다. 공급망 기능의 초점은 분석적 수요 계획 또는 통합 판매 및 운영 계획과 같은 고급 계획 프로세스로 이동했으며, 이는 많은 기업에서 확립된 비즈니스 프로세스가 되었다.

공급망 기능은 고객에서 공급업체에 이르는 통합 운영을 보장한다. 공급망 분석 소프트웨어 시장은 실시간 모니터링 및 수요-공급 예측에 대한 수요 증가로 인해 예측 기간 동안 상당한 속도로 성장할 것으로 예상된다.

또한 인더스트리 4.0 및 로지스틱스 4.0과 같은 트렌드의 출현은 시장 확장에 유리한 기회를 제공할 것으로 예상된다. 인더스트리 4.0은 제조 기술의 자동화 트렌드이며, 기존 제조 및 산업 방식과 사이버-물리 시스템, 사물인터넷(IoT), 클라우드 컴퓨팅, 인지 컴퓨팅과 같은 기술을 결합한 것이다.

빅데이터 기술 도입 증가

IoT, 소셜 미디어, 멀티미디어 트렌드의 증가로 인해 조직이 수집하는 데이터의 양이 지속적으로 증가하고 있으며, 이는 방대한 데이터 흐름을 생성하고 있다. 기계 기반 데이터와 인간이 생성한 데이터는 기존 비즈니스 데이터보다 10배 빠른 성장률을 보이고 있다.

2027년까지 전 세계에 약 410억 개의 IoT 기기가 사용 가능할 것으로 예상되며, 이들은 이 데이터를 수집, 분석, 공유할 것이다. 대량의 구조화 및 비구조화 데이터세트를 저장, 처리, 분석해야 할 필요성이 증가함에 따라 많은 조직과 개인들이 고급 및 빅데이터 분석을 도입하게 되었으며, 이는 시장 성장을 촉진할 것으로 보인다. 또한 다양한 산업 분야에서 대규모 데이터 생성으로 인해 빅데이터에 대한 투자가 증가할 것이며, 이는 공급망 분석 시장의 성장을 촉진할 것이다.

 

[알림] GTT KOREA와 전자신문인터넷이 오는 9월 27일(금) 서울 양재동 엘타워 그레이스홀(양재역)에서 공동으로 주최하는 “NABS(Next AI & Bigdata Summit) 2024”에서는 “비즈니스에 성공하는 AI & Big Data 혁신 전략”을 주제로 글로벌 AI와 빅데이터 산업을 이끌고 있는 글로벌 리더 기업들이 급변하는 기술과 비즈니스 환경에서 생산성과 효율성 및 비용 절감까지 조직과 비즈니스를 혁신할 수 있는 맞춤형 차세대 AI와 빅데이터 전략을 제시합니다.

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