농업 분석 시장 규모, 점유율 및 산업 분석, 구성 요소별(솔루션, 서비스), 배포별(클라우드, 온프레미스), 애플리케이션별(농장 분석, 가축 분석, 양식업 및 기타), 농장 규모(대형 농장, 중소형 농장) 및 지역 예측, 2025-2032년

세계 농업 분석 시장 규모는 2024년 65억 7천만 달러로 평가되었으며, 2025년 80억 8천만 달러에서 2032년까지 346억 1천만 달러로 성장하여 예측 기간 동안 CAGR 14.65%를 나타낼 것으로 예상됩니다. 농장은 고급 데이터 모델, 원격 감지 플랫폼 및 예측 의사 결정 도구를 채택하는 등의 요인에 의해 지원됩니다. 수확량 최적화, 물 효율성 및 기후 위험 완화에 대한 관심이 높아지면서 분석 기반 농업 시스템에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 농업 분석은 위성 이미지, 토양 센서, 기계 학습 모델 및 클라우드 기반 대시보드를 통합하여 다양한 생산 환경에서 운영 가시성을 향상시킵니다.

농업 분석은 빅데이터, 인공 지능, 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷 등의 첨단 기술을 사용하여 농작물, 밭, 가축 등과 같은 농업 활동을 관리하고 자동화합니다. 전 세계적으로 증가하는 식품 수요로 인해 농업 산업에서 고급 솔루션의 채택이 촉진되고 있습니다. 유엔에 따르면 2050년 세계 인구는 98억 명에 이를 것으로 예상된다. 이러한 인구의 급속한 증가는 미래에 식량 수요를 두 배로 증가시킬 것입니다. 따라서 농업 분석 기술을 채택함으로써 농업 산업은 미래의 과제를 해결할 것으로 예상됩니다.

대규모 농장에서는 가변율 기술(VRT), 자동화된 관개 분석 및 가축 행동 모니터링 도구에 대한 투자를 확대합니다. 중소 규모 농장은 구독 기반 플랫폼과 모바일 인터페이스를 통해 확장 가능한 솔루션을 채택합니다. 농업 공급망의 변동성이 증가함에 따라 분석 시스템은 더 나은 작물 계획, 실시간 질병 감지 및 입력 관리를 지원합니다. 비료 최적화, 파종주기 분석 및 정밀 분사는 폐기물을 줄이고 지속 가능성을 향상시킵니다.

정부 주도의 디지털 농업 이니셔티브, 정밀 장비에 대한 보조금, 탄소 배출량 보고 요구 사항을 통해 분석 채택이 강화되었습니다. 농업 기업은 분석을 사용하여 계약 농업 결정, 조달 예측 및 상품 위험 모델링을 지원합니다. 드론을 다중 스펙트럼 센서와 통합하면 현장 수준의 통찰력이 향상되고 수동 정찰 비용이 절감됩니다. 클라우드 플랫폼은 수확량 매핑, 토양 데이터 및 날씨 경보를 결합한 통합 농장 관리 환경을 제공합니다.

마찬가지로, 경작지의 가용성은 해마다 감소하고 있습니다. 인구 증가, 도시화, 물 부족, 기후 변화는 농경지에 심각한 영향을 미치고 있습니다. 증가하는 식량 수요를 관리하기 위해 기업과 정부는 도시 농업과 수직 농업의 채택을 촉진하고 있습니다.

농작물 수확을 위한 수직 기둥을 구조화하기 위해 불모지와 건물을 활용함으로써 농업 분석 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 또한 이 기술은 관개 관리, 현장 계획, 육종 관리, 토양 품질 등에 대한 경고와 통찰력을 제공합니다. 이는 고품질의 작물을 재배하는 데 도움이 되고 피해를 줄이는 데 도움이 됩니다.

제한된 디지털 기술, 농촌 지역의 일관되지 않은 연결성, 레거시 농기구의 통합 복잡성 등의 과제가 있습니다. 그러나 구독 모델, 단순화된 대시보드 및 모바일 우선 솔루션은 많은 채택 장벽을 완화합니다. 전반적으로 농업 분석 시장은 강력한 기술 성숙도, 기후 탄력성 우선 순위 및 디지털 농업 생태계 확장의 이점을 누리고 있습니다.

주요 시장 동인 -

• Growing food demand to drive the adoption of agriculture analytics technology for better field management • Increasing trends of vertical or urban farming to boost agriculture analytics market growth

주요 시장 제한 요소 -

• High cost of investment in technology is likely to hamper the market growth

시장 동인 및 동향

농장이 더 높은 효율성, 더 낮은 입력 사용량 및 예측적 위험 관리를 추구함에 따라 농업 분석에 대한 수요가 증가합니다. 기후 변동성은 작물 일정을 지원하는 정확한 예측 도구의 필요성을 증가시킵니다. 기계 학습 모델은 농부가 토양 수분, 해충 발생 및 영양 순환의 다계절 패턴을 분석하는 데 도움이 됩니다. 정밀 농업을 장려하는 정부 프로그램은 특히 기계화된 농업 지역에서 채택을 가속화합니다.

IoT 기반 농업이 증가하면서 토양 조사, 기상 관측소 및 기계 원격 측정에서 수집되는 현장 데이터의 양이 증가합니다. 분석 플랫폼은 이러한 데이터 세트를 실행 가능한 통찰력으로 변환하여 비료 분배, 관개 시기 및 수확 계획을 개선합니다. 환경적 압박이 커짐에 따라 지속 가능성 지표가 중요해졌습니다. 농장에서는 분석을 사용하여 탄소 배출, 물 사용 강도 및 토양 건강 성능을 추적합니다.

또한 드론 기반 감시 증가, 원격 감지 채택 및 위성 통합 등의 추세도 포함됩니다. 고해상도 이미지는 작물 스트레스와 불규칙한 성장 영역을 식별합니다. 가축 분석을 통해 열 주기, 먹이 섭취 패턴 및 질병의 초기 징후를 감지합니다. 양식업에서는 실시간 산소 수준 모니터링과 사료 전환 분석을 통해 수확량 효율성을 향상시킵니다.

데이터 상호 운용성은 주요 추세입니다. 트랙터, 파종기, 분무기 및 수확기 제조업체는 원격 측정을 통합 분석 대시보드와 통합합니다. 기업이 더 빠른 데이터 처리, 실시간 경고 및 다중 팜 운영 가시성을 추구함에 따라 클라우드 마이그레이션이 확장됩니다. 모바일 우선 솔루션은 저렴한 의사 결정 도구를 찾는 소규모 자영업자들 사이에서 관심을 끌고 있습니다.

인공 지능은 농장 관리를 단순화하는 처방적 권장 사항을 지원합니다. 플랫폼은 종자 선택, 농경지 구역 지정 및 관개 일정 최적화에 대한 제안을 제공합니다. 예측 분석은 공급망 조정을 강화하여 유통업체가 사용 가능한 수량을 예측하고 조달 주기를 최적화하는 데 도움을 줍니다.

시장 제약 및 과제

상당한 성장에도 불구하고 채택 장벽은 여전히 ​​남아 있습니다. 제한된 디지털 활용 능력으로 인해 신흥 농업 지역 전반에 걸쳐 분석 구현 속도가 느려집니다. 많은 농장에는 복잡한 대시보드를 해석하거나 고급 데이터 스트림을 통합할 수 있는 숙련된 직원이 부족합니다. 소규모 소유자는 종종 전통적인 관행에 의존하고 복잡성과 비용으로 인해 디지털 도구에 투자하는 것을 주저합니다.

농촌 및 외딴 지역의 연결 격차로 인해 IoT 센서 및 클라우드 플랫폼의 실시간 데이터 전송이 방해됩니다. 불안정한 네트워크는 실시간 모니터링 및 예측 경고의 가치를 감소시킵니다. 일부 농장에서는 기계, 드론, 센서 및 소프트웨어에 대한 표준화된 데이터 형식이 부족하여 분석을 기피합니다. 상호 운용성 문제로 인해 구현 비용이 증가하고 다중 공급업체 통합이 복잡해졌습니다.

데이터 개인 정보 보호 및 소유권 문제도 채택을 제한합니다. 농부들은 작물 데이터, 토양 측정치, 운영 성과를 외부 플랫폼과 공유하는 데 신중합니다. 강력한 사이버 보안 보호의 필요성으로 인해 운영 복잡성이 증가합니다. 대규모 가축이 관련된 농업 작업에는 중단 없는 데이터 캡처를 보장하기 위한 강력한 장치 유지 관리 전략이 필요합니다.

구성요소별 시장 세분화

해결책

농업 분석 솔루션은 의사결정 지원 도구, 대시보드 및 통합 데이터 플랫폼을 제공합니다. 센서, 위성, 드론, 농기구의 데이터를 통합 인터페이스로 결합합니다. 솔루션에는 작물 모델링, 관개 분석, 수확량 예측 엔진, 해충 예측 도구가 포함됩니다. 기업은 다중 팜 운영 전반에 걸쳐 확장되는 모듈식 솔루션을 선호합니다. 농부들은 관개 계획 및 가변 비율 파종과 같은 일상적인 작업을 자동화하는 규범적 분석을 중요하게 생각합니다. 농업 데이터의 양이 증가함에 따라 고급 시각화, 이상 탐지 및 계절 간 비교 도구에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

서비스

서비스 제공에는 컨설팅, 배포, 통합 및 관리형 분석이 포함됩니다. 공급자는 농장이 데이터 추세를 해석하고, 장비를 구성하고, 분석 워크플로우를 설계하도록 돕습니다. 관리형 서비스는 토양 상태, 날씨 패턴, 작물 건강에 대한 지속적인 모니터링을 지원합니다. 교육 서비스는 디지털 격차를 줄이고 중소 규모 농장의 채택을 높이는 데 도움이 됩니다. 대규모 농장에서는 트랙터, 분무기, 관개 시스템을 클라우드 플랫폼과 연결하는 통합 서비스에 의존합니다. 서비스는 시스템이 업데이트, 보정 및 최적화된 상태를 유지하도록 보장합니다.

배포별 시장 세분화

구름

확장성, 쉬운 액세스 및 모바일 장치와의 통합으로 인해 클라우드 배포가 주도됩니다. 클라우드 플랫폼은 대기업을 위한 다중 위치 관리를 지원합니다. 드론, GPS 지원 기계, IoT 스테이션의 데이터는 실시간 분석을 위해 클라우드 서버에 직접 업로드됩니다. 클라우드 시스템은 관개, 시비, 작물 순환 및 장비 일정 관리에 대한 예측 통찰력을 제공합니다. 구독 모델을 사용하면 대규모 하드웨어 투자 없이 소규모 농장에서 고급 분석을 사용할 수 있습니다.

온프레미스

온프레미스 배포는 엄격한 데이터 제어, 제한된 연결 또는 특수한 규정 준수 의무가 필요한 팜에 적합합니다. 특히 가축 모니터링 및 양식 시스템에 대해 지연 시간에 민감한 분석을 지원합니다. 대규모 사업을 운영하는 기업은 온프레미스 설정을 사용하여 기록 데이터의 완전한 소유권을 유지합니다. 온프레미스 시스템은 독점 기계 및 로컬 센서 네트워크와도 잘 통합됩니다.

애플리케이션 별 시장 세분화

농장 분석

농장 분석에는 작물 모델링, 토양 테스트 분석, 관개 최적화 및 수확량 예측이 포함됩니다. 다중 스펙트럼 드론 이미지는 작물 스트레스 패턴을 조기에 식별합니다. 기계 학습 모델은 영양분 분포를 분석하여 정확한 비료 적용을 가능하게 합니다. 농장 분석은 정밀 농업에서 핵심적인 역할을 수행하여 비용을 절감하는 동시에 수확량을 높입니다. 이러한 도구는 날씨 데이터, 토양 수분 프로필 및 과거 수확량 지도를 규범적 권장 사항에 통합합니다. 농장이 지속 가능한 농업 관행과 투입 효율성을 추구함에 따라 채택이 확대됩니다.

가축 분석

가축 분석은 동물의 건강, 먹이 섭취 패턴, 열 주기, 움직임 및 이상 행동을 추적합니다. 웨어러블은 온도, 심박수 및 반추를 측정합니다. 예측 시스템은 조기 질병 징후를 감지하여 수의학 비용을 절감합니다. 분석은 육종 주기 계획, 우유 생산 효율성 및 사료 최적화를 개선합니다. 대규모 낙농장 및 가금류 농장에서는 가축 성과를 관리하기 위해 자동화된 경고와 실시간 대시보드에 크게 의존합니다.

양식업 및 기타

양식 분석은 산소 수준 모니터링, 사료 변환 분석 및 수질 예측을 지원합니다. 센서는 용존 산소, 온도, pH 및 암모니아 수준을 측정합니다. 예측 알고리즘은 사료 공급 패턴을 최적화하여 낭비를 줄이고 수익성을 향상시킵니다. 추가 응용 프로그램에는 온실 분석, 수경법 모니터링 및 기후 탄력적 작물 모델링이 포함됩니다. 환경 제어 농업이 확대되면서 센서 기반 예측 시스템에 대한 수요가 증가합니다.

농장 규모별 시장 세분화

대규모 농장

대규모 농장은 더 높은 기계화, 더 큰 운영 공간 및 더 높은 투자 수익 잠재력으로 인해 고급 분석을 채택합니다. 그들은 가변 속도 도구, 자율 기계 분석 및 다중 필드 대시보드를 사용합니다. 대규모 농장에서는 계절별 계획과 작물 다양화를 위한 예측 모델링에 투자합니다. 공급망 및 상품 예측 플랫폼과의 통합으로 정보에 입각한 의사 결정이 보장됩니다.

중소 농장

중소 규모 농장은 저렴한 클라우드 플랫폼, 모바일 대시보드, 단순화된 분석 모델의 이점을 누릴 수 있습니다. 그들은 투입 효율성을 향상시키고 노동 요구 사항을 줄이는 솔루션을 채택합니다. 정부와 협동조합은 보조금과 공유 장비 프로그램을 통해 분석 채택을 지원합니다. 모바일 우선 애플리케이션은 대규모 인프라 없이도 팜 수준의 통찰력을 제공합니다.

분석된 주요 회사:

글로벌 농업 분석의 주요 업체로는 SAP SE, Deere & Company, Trimble, IBM Corporation, Accenture LLC, Monsanto Company, Iteris, Taranis, Oracle Corporation, Agvue Technologies, Conservis Corporation, Dtn, Fbn, Farmers Edge, Geosys Inc., Granular, Gro Intelligence 등이 있습니다. 핵심 플레이어는 고급 분석을 제공하기 위해 전략적 파트너십과 협업을 시작하고 있습니다. 또한 기업들은 농업과 축산업에 대한 정기적인 통찰력을 연구하기 위해 연구 개발에 투자하고 있습니다.

지역 통찰력

북미 농업 분석 시장 동향

북미는 예측 기간 동안 시장 점유율을 지배할 것으로 예상됩니다. 이 지역의 인공 지능, 클라우드 컴퓨팅, 데이터 분석, 빅 데이터 및 기타 기술 제공업체의 상당한 존재가 시장 성장을 주도하고 있습니다. 미국은 모든 산업 분야에 걸쳐 기술을 조기에 채택함으로써 시장을 주도할 가능성이 높습니다. 마찬가지로 유럽도 예측 기간 동안 상당한 성장을 이룰 것입니다. 고품질의 신선한 식품에 대한 수요가 증가함에 따라 농업 산업에서 농업 분석의 채택이 늘어나고 있습니다.

북미는 고급 농업 인프라, 강력한 IoT 채택 및 정밀 농업 정책으로 인해 농업 분석 시장을 선도하고 있습니다. 미국과 캐나다는 수확량 최적화, 가뭄 회복력, 기후 위험 완화에 중점을 두고 있습니다. 지역 공급업체는 클라우드 기반 분석, 다중 스펙트럼 이미징 및 자율 기계 원격 측정을 확장합니다. 정부 지원 보조금과 광범위한 기계화로 대규모 농장과 협동조합의 도입이 가속화됩니다.

미국 농업 분석 시장

미국 시장은 대규모 정밀 농업, 위성 기반 모니터링, 첨단 토양 분석을 통해 성장하고 있습니다. IoT 센서, 드론 매핑, 농장 로봇 공학에 대한 투자로 분석 채택이 강화됩니다. 기후 탄력적인 농업 이니셔티브는 예측 모델링 및 관개 분석 수요를 촉진합니다. 미국 농업 관련 기업은 작물 예측, 공급망 계획, 농장에서 시장까지 추적을 위한 분석을 활용합니다.

유럽 ​​농업 분석 시장 동향

유럽은 지속 가능성 목표와 엄격한 환경 규제에 따라 디지털 농업 기술에 막대한 투자를 하고 있습니다. 독일, 프랑스, ​​북유럽에서 분석 채택이 증가하고 있습니다. 유럽의 농장에서는 정밀 분사, 탄소 배출량 분석, 자동화된 관개 시스템을 채택하고 있습니다. EU 디지털 농업 프로그램과 위성 플랫폼은 지역 수요를 강화합니다.

독일 농업 분석 시장

독일의 농업 분석 시장은 고급 기계화, 강력한 가축 분석 채택 및 높은 디지털 활용 능력의 이점을 누리고 있습니다. 독일 농장에서는 다중 스펙트럼 드론, 수확량 매핑 도구, 센서 기반 관개 대시보드를 사용합니다. 환경 규정 준수에 대한 규제 강조로 인해 데이터 기반 영양 관리 시스템의 채택이 가속화됩니다.

아시아 태평양 농업 분석 시장 동향

아시아 태평양 지역은 예측 기간 동안 급속한 성장을 이룰 것으로 예상됩니다. 농업 기술을 디지털화하고 발전시키는 정부 이니셔티브가 커지면서 농업 분석 수요가 늘어날 가능성이 높습니다. 또한 인도, 중국, 일본과 같은 국가에서 인구가 급격히 증가함에 따라 수확량을 높이기 위해 첨단 기술의 채택이 촉진되고 있습니다.

아시아 태평양 지역은 대규모 농업 인구, 식량 수요 증가, 강력한 정부 지원으로 인해 급속한 성장을 경험하고 있습니다. 중국, 인도, 호주는 스마트 농업, 날씨 기반 분석, 드론 매핑에 투자합니다. 소규모 소유자가 모바일 기반 의사 결정 도구를 채택함에 따라 클라우드 플랫폼이 주목을 받고 있습니다.

일본 농업 분석 시장

일본은 고정밀 온실 관리, 쌀 수확량 최적화 및 가축 모니터링을 위해 분석을 사용합니다. 노령화된 농부들은 자동화 및 데이터 기반 의사결정 플랫폼에 의존합니다. 일본의 강력한 로봇공학 부문은 분석과 자율 기계를 통합합니다. 통제된 환경 농업은 센서 기반 통찰력을 향상시킵니다.

라틴 아메리카 농업 분석 시장 동향

라틴 아메리카는 농업 관련 사업 확장, 대규모 농장 규모, 디지털 인프라 개선으로 인해 성장하고 있습니다. 브라질과 아르헨티나는 정밀 심기, 토양 분석, 드론 기반 정찰 분야에서 선두를 달리고 있습니다. 기후 변동성은 예측 작물 모델 및 관개 최적화에 대한 수요를 증가시킵니다.

중동 및 아프리카 농업 분석 시장 동향

중동 및 아프리카에서는 대부분의 지역에서 수자원의 가용성이 낮기 때문에 농업 분석 채택이 크게 증가했습니다. 농업 분석은 물 낭비를 최소화하면서 작물 관개를 관리하는 데 도움이 됩니다. 마찬가지로 남아메리카도 시장의 꾸준한 성장을 보여줍니다.

중동 및 아프리카에서는 물 최적화, 사막 농업 및 통제된 온실 운영을 위해 농업 분석을 채택합니다. 걸프 국가들은 수경재배 및 수직 농업 분석에 투자합니다. 아프리카 국가들은 소규모 자작농을 지원하기 위해 모바일 기반 작물 자문 플랫폼을 채택했습니다. 기후 탄력성은 성장을 촉진합니다.

경쟁 환경

경쟁 환경에는 글로벌 분석 제공업체, 농업 기술 스타트업, 장비 제조업체, 센서 회사 및 위성 정보 회사가 포함됩니다. 주요 업체들은 위성 이미지, 토양 분석, 가축 모니터링, 공급망 예측을 통합하는 플랫폼을 확장합니다. 공급업체는 AI 기반 추천, 모바일 우선 접근성, 기계 원격 측정 시스템과의 통합을 통해 차별화합니다.

대규모 솔루션 제공업체는 IoT 센서, 드론 및 클라우드 분석을 연결하는 통합 농장 관리 플랫폼을 제공합니다. 이 플랫폼은 다중 위치 작업과 실시간 작물 모니터링을 지원합니다. 트랙터 제조업체 및 관개 시스템 공급업체와의 파트너십을 통해 상호 운용성이 강화됩니다. 다국적 농업 기업은 상품 예측 및 조달 계획을 지원하기 위해 엔터프라이즈 분석 제품군을 채택합니다.

틈새 플레이어는 토양 분석, 가축 건강, 양식업 대시보드 또는 온실 최적화에 중점을 둡니다. 전문화된 데이터 세트는 특정 생산 환경의 정밀도를 향상시킵니다. 많은 기업이 연구 기관과 협력하여 알고리즘을 검증하고 예측 정확도를 향상합니다.

드론 및 위성 회사는 스트레스 매핑 및 식생 색인을 위한 고해상도 이미지를 제공하여 역할을 확장합니다. 기계 학습 모델은 이러한 데이터 세트를 지상 센서 판독값과 통합하여 현장 구역 지정 및 질병 감지를 개선합니다.

농업 분석 산업 주요 개발

2025년 3월 –IBM은 다중 스펙트럼 이미지와 토양 원격 측정을 사용하여 수확량 예측 정확도를 향상시키도록 설계된 AI 기반 작물 모델링 엔진을 출시했습니다.

2025년 1월 –Trimble은 기상 센서와 자동화된 흐름 제어 시스템을 통합하는 클라우드 기반 관개 분석 제품군을 도입했습니다.

2024년 9월 –Deere & Company는 장비 원격 측정과 예측 유지 관리 분석을 결합한 통합 농장 운영 대시보드를 배포했습니다.

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분할

주요 산업 발전

• 2020년 11월 – SAS Institute Inc.는 Boragen, Inc.와 협력하여 식물 질병으로부터 작물 생명을 보호하기 위해 작물 과학과 데이터 과학을 결합하는 플랫폼을 제공하고 있습니다. 이들 기업은 인공지능과 머신러닝을 이용해 데이터를 연구해 실시간으로 피해를 예측하고 있다.
• 2019년 10월:Oracle Corporation은 더 나은 품질의 작물을 생산하고 생산성을 높이기 위해 IFFCO(Indian Farmers Fertilizer Cooperative Ltd) 및 협동조합 예측 유지 관리 솔루션과의 파트너십을 발표했습니다. 이 회사는 인공 지능, 음성 지원 챗봇, 데이터 분석용 데이터베이스를 제공하고 있습니다.