市場規模 の サウジアラビアの地理空間分析 産業
![サウジアラビアの地理空間分析市場の概要](https://s3.mordorintelligence.com/saudi-arabia-geospatial-analytics-market/1688994310134_saudi-arabia-geospatial-analytics-market_Market_Summary.webp)
調査期間 | 2019 - 2029 |
推定の基準年 | 2023 |
予測データ期間 | 2024 - 2029 |
歴史データ期間 | 2019 - 2022 |
CAGR | 9.22 % |
市場集中度 | 中くらい |
主要プレーヤー![]() *免責事項:主要選手の並び順不同 |
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サウジアラビアの地理空間分析市場分析
サウジアラビアの地理空間分析市場は今年3.7億米ドルと評価され、予測期間中に9.22%のCAGRを記録し、今後5年までに0.57米ドルになると予想されます。
- 地理空間分析とは、地理的または空間関連の特性を含むデータにさまざまな手法を適用することを強調する幅広い活動を指します。地理空間分析市場の発展を推進する主な要因には、GPSデバイスの使用の増加、GIS技術の分野における技術的進歩、地理空間技術の統合と収束の最近の傾向、地理空間情報の需要を活用することを目的とした新しい企業モデルの出現、および都市および都市計画における地理空間分析の適用の増加が含まれます。
- ネットワーク解析は、ますます混雑している今日の都市で注目を集めています。例えば、緊急時対応システム(ERS)の場合、空間データを用いた最適経路や最短経路解析データにより、火災緊急対応、警察署緊急対応、医療緊急対応システムなどを直接改善します。 Googleマップは、空間データを広範囲に使用して、複数のルート、最適なルート、およびユーザーが提案されたパスをたどることができない場合に再ルーティングするためのリアルタイム分析を提供します。さらに、ネットワーク解析は、複雑なネットワーク資産管理の問題を抱えている都市で事業を行う公益事業会社にとって重要です。これは、企業が空間データを使用して消費者に電気、電気通信、ガス、および水を供給するための複雑なネットワークインフラストラクチャを効率的に設計およびモデル化するのに役立ちます。
- サウジアラビアは、主要都市の質を活性化するための新しい機会と方法を模索することに熱心です。たとえば、地方自治体および農村省(MOMRA)は、サウジアラビアの都市でスマートトランスフォーメーションを推進してデジタル時代に入るという政府による野心的なイニシアチブである、国内初のスマートシティプログラムを開始しました。プログラムの初期段階では、国の人口の約72%を占める17の選択された都市が、スマート都市プロジェクトを実施するために選択されました。この取り組みは、サウジアラビア全土の既存の285の自治体のインフラストラクチャの近代化に焦点を当てた5,000億米ドルの投資によって補完されます。
- 2022年11月、サウジアラビアは、地理科学の高度な研究センターを導入し、地理空間技術のブレークスルーを達成し、王国のビジョン2030に従って専門家の労働市場の要件を満たすことにより、世界の他の地域と歩調を合わせました。さらに、地理情報システム(GIS)の日を祝う世界と同じ分野に関連する公的および民間の機関との協力の架け橋を構築し、GISテクノロジーの認識を高め、そのアプリケーションに関連する障害について話し合います。サウジ地質調査所(SGS)は、さまざまな科学技術活動に空間情報システム管理の使用を義務付けた王国で最初の主要政府機関の1つです。
- オープンスタンダードと相互運用性メカニズムの限られた存在、エンタープライズリスク管理(ERM)とGISシステム間の統合の問題など、高いコストと運用上の懸念が、地理空間分析市場の採用率を妨げています。地理空間分析ソリューションの全体的なコストは、オープンソースツールの可用性の向上とハードウェアコストの急落により、10年の変わり目から大幅に減少しましたが、中小企業にとって依然として大きな懸念事項です。一般的なロケーションベースのデータは、インターネット経由で簡単に利用できます。ただし、人口統計学的な洞察は限られており、戦略的な意思決定に完全に役立つわけではありません。
- 各国政府がCOVID-19の感染・拡散に効率的に対処するためにデータドリブンな意思決定を重視する中、空間・人口統計・統計データを融合した地理空間分析が不可欠となりました。当時利用可能な豊富なダッシュボードとマップは、COVID-19の症例、死亡、回復、入院のローカルでの優れたリアルタイムのダイナミクスを経営陣に提供しました。当局は、この情報を人口年齢、住宅状況、活動パターン、財政状態、自己申告による症状などの関連する人口統計データと組み合わせることにより、地域のコンテキスト化されたビューを取得しました。彼らは、感染のホットスポットになりやすい地域をすばやく特定することができます。