에너지 부문 빅데이터 분석 시장 규모, 점유율 및 트렌드 분석 보고서: 애플리케이션별(전력망 운영, 스마트 미터링, 자산 및 인력 관리) 및 지역별(북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카, 라틴 아메리카) 예측, 2023-2031년

시장 역학

에너지 부문 글로벌 빅데이터 분석 시장 성장 동인

엄청난 양의 데이터 유입

에너지 산업에서 디지털화 시스템 도입이 증가함에 따라 데이터 생성량도 급증하고 있습니다. 빅 에너지 데이터는 전력 회사 데이터와 보충 데이터로 나눌 수 있습니다. 전력 회사 데이터는 기업 데이터와 전력 회사의 스마트 그리드에서 드러나는 정보를 포함합니다. 빅 데이터 응용 분야에 유용한 모든 추가 데이터 소스를 보충 데이터라고 합니다.

데이터 생성량은 지속적으로 증가 추세를 보이고 있습니다. 예를 들어, OmniSci에 따르면 미국에는 1억 3,500만 개 이상의 스마트 계량기가 설치되어 있으며, 이는 연간 최대 400MB의 데이터와 54페타바이트의 새로운 전력 관련 데이터를 생성합니다. 전력 회사들은 이러한 빅데이터에 수십억 건에 달하는 IoT 및 스마트 센서 데이터를 더하고 있습니다. 이러한 요인들이 시장 성장을 견인하고 있습니다.

유가 변동성

유가 변동성은 에너지 관련 프로젝트에 대한 막대한 지출을 초래하고, 이는 빅데이터 분석에 대한 큰 수요를 창출합니다. 마찬가지로, 이러한 요인으로 인해 양질의 정보에 대한 요구도 증가하고 있으며, 이는 시장 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다. 실제로 원유 가격 예측은 항상 어려운 과제입니다. 그 이유는 기본적인 수급 관계, 외부 불확실성 요인, 전염병 발생과 같은 예상치 못한 영향 등 수많은 정보 요인이 원유 가격에 영향을 미치기 때문입니다.

게다가 이러한 요인들은 예측 결과의 불확실성을 확대하고 예측 정확도를 저하시킵니다. 따라서 학자들은 항상 더 나은 효과적인 예측 방법을 모색하고 있습니다. 에너지 기업들은 저유가 시대에 비용을 최소화하고 석유 및 가스 생산과 탐사를 가장 최적화된 방식으로 추진하기 위해서는 빅데이터의 효과적인 활용과 디지털 전환이 필수적이라는 점을 인식하고 있습니다. 결과적으로 이러한 요인들이 시장 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다.

에너지 부문 글로벌 빅데이터 분석 시장의 제약 요인

숙련 노동력 부족

현재 시장 성장을 저해하는 요인 중 하나는 디지털 기술과 디지털 마인드의 부족이며, 여기에 비정형 데이터를 효과적으로 분석할 수 있는 숙련된 전문가와 인력 부족이 더해져 문제가 악화되고 있습니다. 2020년 IT 기업들은 엔지니어링, 고객 지원, 마케팅 및 홍보, 관리 등 전통적인 분야보다 분석 관련 인재 채용 공고를 더 많이 냈는데, 이는 4년 만에 두 번째 현상입니다. 분석 관련 기술에는 머신러닝(ML), 데이터 과학, 데이터 엔지니어링, 시각화 등이 포함됩니다. 또한 액센추어 조사에 따르면 인도 기업의 78%가 고객 관계 개선을 위해 빅데이터가 필수적이라고 응답했습니다. 조사 대상 기업의 약 53%는 빅데이터 도입의 주요 과제 중 하나로 인재 부족을 꼽았습니다.

에너지 부문 글로벌 빅데이터 분석 시장의 기회

디지털화에 대한 투자 증가

에너지 부문의 디지털화에 대한 투자 증가는 시장 확대를 견인하고 있습니다. 디지털화 도구와 플랫폼은 자동화된 프로세스를 통해 재생 에너지 발전소 건설을 촉진하고 정보에 기반한 의사결정을 가능하게 합니다. 또한, 제안된 연계망은 보다 분산된 발전의 기반이 되어 고립된 에너지 섬의 형성을 방지합니다. 이러한 플랫폼은 유지보수 알림을 제공하고 자산 유지보수를 예측하여 가동 중지 시간을 줄이는 데에도 기여합니다.

또한, 생산 시설의 경쟁력과 효율성을 높이기 위해서는 현대화가 필수적이며, 이는 시장 성장을 견인하는 주요 요인입니다. 더불어, 신규 발전소의 디지털화는 서비스 효율성과 높은 가용성을 보장합니다. 이러한 발전소들은 발전부터 고객 연결에 이르기까지 모델링, 예측, 성능 테스트를 지원하는 디지털 트윈 기술의 도움을 받습니다. 결과적으로, 이러한 요인들은 시장 성장을 위한 기회를 창출합니다.

지역 분석

북미가 세계 시장을 장악하고 있다

지역별로 보면, 에너지 부문의 글로벌 빅데이터 분석 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양, 라틴 아메리카, 중동 및 아프리카로 나뉜다.

북미는 에너지 부문에서 가장 중요한 글로벌 빅데이터 분석 시장이며, 앞으로 상당한 성장세를 보일 것으로 예상됩니다.연평균 성장률(CAGR) 9.77%예측 기간 동안 북미는 빅데이터 분석 도입에 있어 선도적인 혁신 지역이자 개척자 역할을 할 것입니다. 에너지 부문의 빅데이터 분석 수요가 높고 북미 지역이 빅데이터 분석 시장을 주도하고 있기 때문에 시장 성장 기회는 무궁무진합니다. 북미 지역은 재생 에너지에 대한 관심이 높아 스마트 그리드 시스템 분야에서 데이터 분석의 성장을 더욱 촉진할 것으로 예상됩니다. 또한, 미국은 캐나다에 비해 북미 지역 수요 증가에 있어 더욱 중요한 역할을 하고 있습니다. 특히 석유 및 가스, 정제, 발전 부문에서 미국의 수요가 증가하고 있으며, 대다수 미국인들은 태양광 및 풍력 발전을 환경 친화적인 에너지원으로 인식하고 있습니다.

또한, 지난 몇 년 동안 재생 에너지 분야에서 여러 신규 프로젝트가 시작되었습니다. 예를 들어, 2021년 4분기에는 콜로라도주 푸에블로 카운티의 1,087헥타르 부지에 298MW 규모의 태양광 발전소인 선 마운틴(Sun Mountain) 건설이 시작되었습니다.태양광 발전소해당 사업은 3억 7,600만 달러의 예산이 책정되었습니다. 이러한 요인들이 예측 기간 동안 시장 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다.

아시아 태평양 지역은 다음과 같은 양상을 보일 것으로 예상됩니다.연평균 성장률(CAGR) 13.24%예측 기간 동안 이러한 추세가 지속될 것으로 예상됩니다. 중국과 인도를 포함한 아시아 태평양 국가 전반에 걸쳐 사물 인터넷(IoT) 및 스마트 기술의 도입이 증가하고 스마트 시티와 같은 다양한 정부 정책이 추진됨에 따라, 아시아 태평양 지역은 에너지 부문 빅데이터 분석 분야에서 가장 빠르게 성장하는 지역으로 자리매김할 것입니다. 기업들이 생산성과 수익성 향상을 위해 비즈니스 인텔리전스(BI)의 진정한 잠재력을 점점 더 많이 활용함에 따라, 아세안 지역 전반의 빅데이터 및 분석 투자도 증가할 것으로 전망됩니다. 아시아 태평양 지역에서 중국은 방대한 인구와 전국적인 스마트 계량 및 스마트 그리드 시스템 도입률 증가에 힘입어 에너지 유틸리티 부문 빅데이터 분석을 선도하는 국가가 될 것으로 예상됩니다. 스마트 에너지 인터내셔널(Smart Energy International) 보고서에 따르면, 중국은 2021년에 4억 3,800만 개 이상의 스마트 전기 계량기를 설치했습니다.

유럽은 세계에서 가장 발전된 지역 중 하나이며, 세계에서 가장 큰 원유 정제 시설들을 보유하고 있습니다.최근 원유 가격 하락으로 신규 프로젝트 및 정유 시설 확장에 대한 수요가 크게 증가했습니다. 유럽이 빅데이터 분석을 도입하는 주요 요인 중 하나는 높은 산업 활동과 에너지 부문의 활발한 활동입니다. 에너지 부문에서의 빅데이터 분석 활용은 아직 발전 단계에 있으며, 스마트 미터의 광범위한 보급에 달려 있습니다. 그러나 향후 에너지 부문의 수요는 막대할 것으로 예상됩니다. 영국 정부가 최근 시작한 스마트 미터링 시행 프로그램은 5,300만 대 이상의 기존 전기 계량기를 스마트 미터로 대체하는 것을 목표로 합니다.가스 계량기2020년까지 3천만 채 이상의 주거용 건물에 스마트 미터가 보급될 것으로 예상됩니다. 영국의 에너지 공급업체 중 하나인 센트리카 소유의 브리티시 가스는 약 560만 대의 가정용 스마트 미터를 설치했으며, 전국적으로 59만 대를 추가로 설치할 계획입니다. 이러한 모든 요인들이 시장 확대를 촉진하고 있습니다.

라틴 아메리카에서 빅데이터 분석 시장은 기업들이 빅데이터 분석 솔루션 도입의 이점을 인식함에 따라 점차 주목받고 있습니다. 멕시코와 브라질은 스마트 미터 도입을 선도하고 있습니다. 브라질의 AES Eletropaulo, Eletrobras, Light, Celpa 등 여러 전력 회사들은 소규모 프로젝트부터 수백만 대의 미터 설치에 이르기까지 다양한 규모의 스마트 미터 시범 사업을 진행해 왔습니다. 또한, 라틴 아메리카에서는 정부의 인센티브 확대와 해외 에너지 기업들의 빅데이터 분석 분야 투자가 활발해지고 있습니다. 예를 들어, EMC는 석유 산업에서 생성되는 대량의 데이터에 대응하기 위해 리우데자네이루에 1억 달러를 투자하여 빅데이터 전문 연구 개발 센터를 설립했습니다. 이 센터는 데이터 저장, 관리, 보호 및 분석을 위한 솔루션과 서비스 개발에 주력하고 있습니다.

중동 및 아프리카 지역에서는 아랍에미리트, 사우디아라비아, 카타르가 경제 성장과 기술 도입 확대에 힘입어 지역 시장을 주도할 것으로 예상됩니다. 사우디아라비아는 비전 2030 계획을 통해 경제 다각화를 추진하며 디지털 전환을 지속적으로 추진하고 있습니다.사우디아라비아의 메가시티 프로젝트인 네옴은 5천억 달러 규모입니다.빅데이터 분석, IoT 기기, 재생 에너지와 같은 혁신적인 기술을 대대적으로 도입할 것으로 예상됩니다.

세그먼트 분석

에너지 부문의 글로벌 빅데이터 분석 시장은 애플리케이션별로 세분화됩니다.

신청 내용에 따라,에너지 부문의 글로벌 빅데이터 분석 시장은 전력망 운영, 스마트 계량, 자산 및 인력 관리로 양분됩니다.

전력망 운영 부문은 세계 시장을 주도하고 있으며 예측 기간 동안 연평균 10.38%의 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 전 세계 에너지 수요는 증가하고 있습니다. 국제에너지기구(IEA)에 따르면 2005년에서 2030년 사이 에너지 수요는 55% 증가하여 석유 환산 기준 114억 톤에서 177억 톤으로 늘어날 것으로 추산됩니다. 태양광과 같은 재생 에너지원이 전력망에 전력을 공급함에 따라, 전력 회사는 수요 반응 분석을 통해 피크 수요 시점에 이러한 재생 에너지원을 적절히 활용할 수 있습니다. 현대 산업 시스템은 데이터 분석에 크게 의존하고 있습니다. 재생 에너지원의 보급이 급증하는 상황에서 전력화 속도를 높이기 위해 스마트 그리드와 슈퍼 그리드는 실용적인 해결책입니다.

스마트 그리드는 인도의 차세대 빅데이터 및 분석 활용 사례로 떠오르고 있습니다. 스마트 그리드는 전력망 내 다양한 ​​센서에서 수집된 빅데이터를 활용하여 자원을 효율적으로 관리할 수 있다는 점에서 미래의 가장 중요한 기술 발전 중 하나로 평가받고 있습니다. 특히 전력처럼 안정적으로 저장할 수 없지만 생산량을 줄여서는 안 되는 자원인 전력 부문에서는 자원 관리가 매우 중요합니다.

스마트 미터에 대한 빅데이터 분석 접근 방식은 전력망 운영, 현장 서비스, 자원 계획, 고객 경험 및 법규 준수와 같은 요소를 포함합니다. 생성된 데이터를 통해 수요 예측 및 분석 정확도를 향상시켜 시장 확대를 촉진할 가능성이 높습니다. 스마트 미터의 빅데이터 분석은 에너지 소비량 예측에도 도움이 되는데, 이는 공급과 수요를 관리하고 에너지 낭비를 줄이는 데 매우 중요합니다. 대규모로 설치되는 스마트 미터는 엄청난 양의 데이터를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 스마트 미터가 30분마다 데이터를 기록한다고 가정하면, 2천만 개의 스마트 미터에서 1년 동안 생성되는 기록 수는 3.5×10¹¹개에 달합니다.

더욱이, 스마트 미터 데이터의 다양성과 특성(예: 소비량 데이터, 고장 및 정전 정보, 가격 정보)으로 인해 이질적인 다중 소스 데이터가 생성됩니다. 따라서 스마트 미터 데이터는 대용량 및 높은 이질성 등의 빅데이터 특성을 지닙니다. 실시간 분석을 위해서는 스마트 미터 데이터를 신속하게 처리하고 분석해야 합니다.

다른 응용 분야로는 자산 및 인력 관리가 있습니다. 스마트 그리드는 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 통신 시스템, 스토리지 기능 등 새롭고 더욱 복잡한 자산 유형을 생성합니다. 스마트 기술 배포 속도가 빨라지고 수많은 프로젝트로 인해 그리드 전반에 걸쳐 수백만 개의 지능형 엔드포인트 장치(IED)가 구축됨에 따라 관리해야 할 자산의 규모는 전례 없이 커지고 있습니다. 자산 집중도가 높은 기업에서 자산 관리(AM)는 매우 중요합니다. 또한 기업은 운영 성과를 개선하기 위해 규제 요건, 자산 중요도 및 기타 요소를 기반으로 하는 스마트 자산 관리 모델 사용을 우선시해야 합니다. 이러한 모델은 빅데이터 분석 및 인공지능(AI)을 기반으로 합니다.

이와 유사하게, 빅데이터 분석(BDA) 도구는 APM 소프트웨어에 자주 통합됩니다. 슈나이더 일렉트릭 APM에서 수집된 몇 가지 통계에는 자산 가용성 20% 증가, 운영 및 유지 보수 비용 20% 절감, 재고 비용 35% 절감, 인력 효율성 20% 증가 등이 있습니다.