세계의 기상 예측 서비스 시장 규모 및 점유율 분석 – 성장 동향 및 전망 (2026-2031년)

기상 예측 서비스 시장 규모 및 점유율 분석 – 성장 동향 및 전망 (2026-2031)

# 1. 시장 개요 및 주요 수치

기상 예측 서비스 시장은 2025년 34억 9천만 달러 규모에서 2026년 37억 4천만 달러로 성장하여, 2031년에는 52억 6천만 달러에 이를 것으로 전망됩니다. 예측 기간(2026-2031년) 동안 연평균 성장률(CAGR)은 7.06%를 기록할 것으로 예상됩니다.

이러한 성장은 인공지능(AI) 기술의 발전, 상업용 위성 네트워크의 확장, 그리고 에너지, 보험, 물류 부문에서 매개변수적 위험 관리 도구의 활용 증가에 힘입어, 일회성 예측 조회에서 기업 소프트웨어에 내장된 지속적인 기상 인텔리전스 스트림으로 수요가 변화하고 있기 때문입니다. 특히, 2025년 2월 유럽 중기 예보 센터(ECMWF)의 인공지능 예측 시스템 가동은 데이터 기반 예측이 핵심 인프라로 자리 잡았음을 시사합니다. 기업들은 또한 거래 알고리즘, 자율주행 차량 경로 엔진, 자동화된 보험 청구 트리거에 직접 연결되는 기계 판독 가능한 API 피드를 선호하며, 이는 사람이 읽는 포털에서 벗어나는 전환을 가속화하고 있습니다. 정부 역시 데이터 격차 해소를 위해 상업용 위성 관측 데이터를 조달하기 시작했습니다.

주요 시장 수치:
* 연구 기간: 2020년 – 2031년
* 2026년 시장 규모: 37억 4천만 달러
* 2031년 시장 규모: 52억 6천만 달러
* 성장률 (2026-2031년): 7.06% CAGR
* 가장 빠르게 성장하는 시장: 아시아 태평양
* 가장 큰 시장: 북미
* 시장 집중도: 중간

# 2. 핵심 보고서 요약

* 예측 유형별: 단기 예측이 2025년 매출의 39.12%를 차지했으며, 장기 예측은 2031년까지 7.62%의 CAGR로 가장 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다.
* 최종 사용자별: 항공 부문이 2025년 23.46%의 점유율로 가장 큰 비중을 차지했으나, 에너지, 유틸리티 및 광업 부문은 2031년까지 8.91%의 CAGR로 가장 빠른 성장을 보일 것으로 전망됩니다.
* 제공 플랫폼별: API 및 데이터 피드 서비스가 2025년 매출의 43.26%를 차지했으며, 2031년까지 7.88%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.
* 기업 규모별: 대기업이 2025년 지출의 63.71%를 차지했으며, 중소기업(SME)은 2031년까지 7.24%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.
* 지역별: 북미가 2025년 매출의 38.14%를 차지했으며, 아시아 태평양 지역은 2031년까지 8.13%의 CAGR로 가장 빠르게 성장할 것으로 전망됩니다.
* 목적별: 안전 및 보안이 2025년 지출의 35.67%를 차지했으나, 기업들이 가변 비용에 대한 기상 영향력을 수치화함에 따라 운영 효율성 솔루션이 7.83%의 CAGR로 성장하고 있습니다.

# 3. 글로벌 시장 동향 및 통찰

3.1. 성장 동력 (Drivers)

* 기후 변화로 인한 극한 기상 현상 심화: 억 달러 규모의 재해 발생 빈도와 경제적 피해가 증가하면서, 기업들은 사후 평가 대신 예측 기상 분석을 자본 배분 및 위험 완화 워크플로우에 통합하고 있습니다. 유틸리티는 정전 시간을 단축하기 위해 실시간 예측을 인력 배치 소프트웨어에 적용하고 있으며, 보험사는 청구 처리 비용 절감을 위해 강수량 지수 기반 자동 지급을 도입하고 있습니다. 항공 및 해상 운송업체는 예측 범위를 확장하여 연료 헤징을 최적화하고 있습니다.
* AI 및 머신러닝 도입 가속화로 예측 정확도 및 속도 향상: 2025년 인공지능 기상 모델이 운영 환경에 도입되었습니다. ECMWF의 AI 예측 시스템은 계산 에너지를 약 1,000배 절감하면서도 열대성 저기압 경로 예측 정확도를 최대 20% 향상시켰습니다. Google Cloud의 WeatherNext는 2025년 3월 상업 출시를 통해 기업에 15일 확률 예측을 제공하며, Meteomatics는 2025년 9월 NVIDIA 및 DeepMind 모델을 통합하여 예측 생성 시간을 단축하고 90미터 스케일 다운을 가능하게 했습니다.
* 대규모 재생 에너지 통합을 위한 초단기 예측 수요 증가: 가변형 재생 에너지가 상당한 발전 용량을 차지하면서, 간헐성으로 인한 예측 오류가 비용을 유발하고 있습니다. 시간 단위 미만의 일사량 및 풍속 예측은 전력망 운영자가 배터리 방전 및 수요 반응 참여를 최적화하여 화석 연료 의존도를 줄이는 데 도움을 줍니다. Google Cloud는 2025년 3월 Carrier와 협력하여 WeatherNext 출력을 가정 에너지 관리 시스템에 통합했습니다.
* 항공 및 해상 안전 규제 강화로 경로 최적화 수요 증대: 국제 규제 기관은 비행 및 항해 계획에 기상 데이터 통합을 의무화하여 안정적인 수익 기반을 창출하고 있습니다. 항공사는 연료 소모 및 유지보수 노출을 줄이기 위해 난기류 회피 예측을 실시간 경로 최적화 시스템에 적용하고 있으며, 해상 운송업체는 국제해사기구(IMO)의 탄소 집약도 규정을 충족하기 위해 항로를 조정합니다.
* 초국지성 데이터를 요구하는 매개변수적 소액 보험 상품 확산: 매개변수적 소액 보험 상품은 아시아 태평양, 아프리카, 라틴 아메리카 등 신흥 시장에서 빠르게 확산되고 있으며, 이는 초국지성 기상 데이터에 대한 수요를 증가시키고 있습니다. 이러한 상품은 미리 정의된 기상 조건(예: 강수량, 온도)이 충족될 경우 자동으로 보험금을 지급하여, 농업 및 기타 기상 민감 산업의 위험 관리를 돕습니다.
* 자율주행 차량 및 드론의 분 단위 실시간 예측(Now-Casting) 필요성: 자율주행 차량 및 드론은 안전하고 효율적인 운행을 위해 분 단위의 초단기 실시간 기상 예측(Now-Casting)을 필요로 합니다. 이는 북미, 유럽, 중국, 일본 등 주요 시장에서 스마트 시티 및 자율주행 기술 개발과 함께 중요한 성장 동력으로 작용하고 있습니다.

3.2. 제약 요인 (Restraints)

* 고성능 컴퓨팅 및 데이터 라이선스 비용: 고해상도 수치 모델 실행 또는 대규모 AI 아키텍처 훈련에는 GPU 클러스터, 수십 년간의 재분석 데이터, 실시간 위성 피드가 필요하며, 이는 신규 진입자에게 막대한 자본 장벽을 형성합니다. AI 모델이 실행당 에너지 사용량을 절감하더라도 개발 및 검증을 위한 초기 투자는 여전히 높습니다.
* 모델 복잡성 및 전문 기상학자 부족: 확률 앙상블 및 AI 생성 결과물은 편향 보정을 조정하고 불확실성을 전달하기 위한 기상학적 전문 지식을 요구합니다. 대학 프로그램이 시장 수요를 따라가지 못하고 있으며, 특히 아시아 태평양 및 아프리카 지역에서 인력 부족이 심각합니다. 이는 시장 통합을 촉진하고, 대기업이 전문 인력을 확보하기 위해 소규모 경쟁사를 인수하는 경향을 보입니다.
* 개발도상국의 불균등한 통신 및 센서 인프라: 사하라 이남 아프리카, 남아시아, 라틴 아메리카(브라질 및 아르헨티나 제외), 동남아시아(싱가포르 제외) 등 개발도상국에서는 불균등한 통신 및 센서 인프라가 기상 예측 서비스의 확산을 저해하는 요인으로 작용합니다. 이는 데이터 수집 및 전송에 어려움을 초래하여 예측 품질과 접근성을 제한합니다.
* 노후 위성군 퇴역으로 인한 위성 데이터 격차 발생 가능성: 노후화된 위성군이 퇴역함에 따라 위성 데이터 격차가 발생할 가능성이 있으며, 이는 중기 및 기후 예측 애플리케이션에 의존하는 극궤도 위성 기반 예측에 가장 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 이는 전 세계적으로 기상 예측 서비스의 정확도와 신뢰성에 잠재적인 위협이 됩니다.

# 4. 부문별 분석

4.1. 예측 유형별 (By Forecasting Type)

장기 예측 제품은 7.62%의 CAGR로 성장하며, 자본 배분 및 헤징에 필요한 기후 변동성 가시성에 대한 기업 수요를 반영하고 있습니다. 반면, 단기 예측 솔루션은 2025년 매출의 39.12%를 차지하며 여전히 큰 비중을 유지하고 있습니다. 재생 에너지 개발업체는 10~15일 예측을 활용하여 유지보수 일정을 계획하고, 농업 협동조합은 다주간 온도 및 강수량 시나리오를 사용하여 계절별 작물 혼합을 계획합니다. 단기 예측 시장 점유율은 여전히 크지만, 무료 정부 제공 서비스가 기본적인 72시간 예측을 상품화하면서 성장이 둔화되고 있습니다. 중기 예측은 운영 및 전략 계획의 간극을 메우며, ECMWF의 2025년 2월 AI 시스템 도입으로 15일 예측 정확도가 향상되는 이점을 누리고 있습니다.

4.2. 최종 사용자별 (By End User)

항공 부문은 2025년 23.46%의 매출로 가장 큰 고객 그룹을 유지했지만, 전력망의 탈탄소화가 진행됨에 따라 에너지, 유틸리티 및 광업 부문이 8.91%의 CAGR로 가장 빠르게 성장하는 분야가 되었습니다. 초단기 풍력 및 태양광 예측은 운영자가 발전량 제한 페널티를 최소화하고 배터리 방전을 최적화하여 정확도를 도매 가격 변동성과 직접 연결하는 데 도움을 줍니다. 금융 기관은 기상 데이터를 상품 거래 및 매개변수 보험 인수에 통합하여 비전통적인 수요 풀을 확장하고 있습니다. 정부 및 국방 기관은 재난 대응을 위해 위성 데이터를 조달하고 있습니다. 소매업체, 물류 네트워크 및 건설 회사는 API 사용을 단순화하는 로우코드 커넥터를 통해 예측 기반 자동화를 재고, 경로 및 현장 안전 시스템에 통합하고 있습니다.

4.3. 제공 플랫폼별 (By Delivery Platform)

API 및 데이터 피드 채널은 2025년 매출의 43.26%를 차지했으며, 기계 대 기계(machine-to-machine) 데이터 수집이 일반화되면서 7.88%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 웹 포털 및 모바일 앱은 여전히 개발자 리소스가 부족한 소비자와 소규모 기업에 서비스를 제공하지만, 무료 광고 지원 경쟁업체로 인해 가격 경쟁이 심화되고 있습니다. 컨설팅 서비스는 고객이 원시 데이터보다 도메인 전문 지식을 중요하게 여기는 복잡한 해양 또는 항공 프로젝트에 대응합니다. 지연 시간과 새로고침 빈도는 핵심 차별화 요소로 부상하고 있습니다.

4.4. 기업 규모별 (By Organization Size)

대기업은 2025년 수요의 63.71%를 차지하며, 엔터프라이즈급 SLA 및 대량 데이터 패키지를 구매했습니다. 그러나 중소기업(SME)은 종량제 클라우드 모델 덕분에 2031년까지 7.24%의 CAGR을 달성하고 있습니다. 수직형 SaaS(Software as a Service) 공급업체는 기상 예측 API를 농업, 건설 및 소매 플랫폼에 내장하여 최종 사용자로부터 기상학적 복잡성을 추상화합니다. Google Cloud의 BigQuery에서 제공되는 WeatherNext 데이터 세트는 개발자가 소액으로 소규모 쿼리를 실험할 수 있도록 하여 진입 장벽을 낮춥니다.

4.5. 목적별 (By Purpose)

안전 및 보안은 2025년 지출의 35.67%를 차지했지만, 기업들이 가변 비용에 대한 기상 영향력을 수치화함에 따라 운영 효율성 솔루션이 7.83%의 CAGR로 성장하고 있습니다. 강수량 창에 맞춰 배송 일정을 조정하거나 폭염에 앞서 HVAC 부하를 조절하는 알고리즘은 예측을 직접적인 현금 흐름 레버로 전환합니다. 매개변수 보험은 미리 정의된 임계값이 위반될 때 자동 지급을 통해 위험 관리 사용 사례를 대중화하는 반면, 재난 관리는 정부 자금 지원을 받는 공공재로 남아 있습니다.

# 5. 지역별 분석

* 북미: 2025년 매출의 38.14%를 차지하며, 조밀한 관측 네트워크, 성숙한 항공 규제, 상품 시장의 기상 파생상품 침투율이 높은 이점을 누리고 있습니다. NOAA의 상업용 기상 데이터 파일럿 프로그램은 민간 위성 조달을 장려하고 있으며, 미국 기반 클라우드 제공업체는 AI 예측 상업화를 가속화하고 있습니다.
* 아시아 태평양: 8.13%의 CAGR로 가장 빠르게 성장하고 있으며, 태풍 및 몬순에 취약한 경제권의 인프라 현대화 및 재난 대비에 대한 규제 초점이 성장을 주도하고 있습니다. 중국과 인도는 자립도를 높이기 위해 국내 위성군 및 AI 모델링 역량에 투자하고 있으며, 일본과 한국은 해상 풍력 발전 단지 관리를 위해 초단기 예측을 필요로 합니다.
* 유럽: ECMWF의 수치 예측 리더십과 공격적인 탈탄소화 목표를 활용하여 견고한 수요를 유지하고 있습니다. 북해 및 발트해의 해상 풍력 건설은 정밀한 해양 기상 정보(metocean intelligence)를 필요로 하며, 유럽 연합의 적응 정책은 운송, 농업 및 보험 전반에 걸쳐 채택을 촉진합니다.
* 남미, 중동 및 아프리카: 절대적인 시장 규모는 작지만 두 자릿수 성장을 기록하고 있습니다. 브라질의 농업 부문은 계절별 예측에 의존하며, 사우디아라비아와 아랍에미리트는 기가와트 규모의 태양광 발전소에 대한 일사량 예측을 요구합니다. 아프리카의 모바일 머니 생태계는 매개변수적 소액 보험의 신속한 보급을 가능하게 하여 대역폭이 제한된 환경에서도 기상 데이터 채택을 촉진합니다.

# 6. 경쟁 환경

시장은 중간 정도로 분산되어 있습니다. IBM Weather Company, AccuWeather, DTN은 확고한 기업 및 미디어 입지를 유지하고 있지만, Spire Global, Climavision, Tomorrow.io와 같은 위성 기반 신흥 기업들은 시간 단위 미만의 새로고침 빈도와 초국지성 해상도를 제공하며 점유율을 잠식하고 있습니다. Google Cloud는 DeepMind가 개발한 모델을 WeatherNext 브랜드로 상업화하여 하이퍼스케일 컴퓨팅 및 기업 유통 채널을 활용하여 전통적인 예측 공급업체를 교란하고 있습니다.

Meteomatics는 독점적인 Meteodrone 데이터와 90미터 스케일 다운을 통해 건설 현장 안전 및 정밀 농업 틈새시장을 공략하며 차별화를 꾀하고 있습니다. Vaisala는 비기상학자 의사 결정권자에게 어필하기 위해 자연어 기반 실시간 기상 데이터 접근을 가능하게 하여 기술 장벽을 낮춥니다. Fugro는 2025년 2월 위성 분석 회사 EOMAP을 인수하여 지리 공간 서비스를 강화했으며, StormGeo는 Climatempo의 완전한 소유권을 확보하여 남미 시장 침투를 심화했습니다. 기술 투자는 주요 경쟁 우위 요소입니다. 공급업체들은 지연 시간을 줄이고, 공간 해상도를 높이며, 인기 있는 클라우드 및 데이터 과학 환경과의 원활한 API 통합을 제공하기 위해 경쟁하고 있습니다.

주요 시장 참여자:
* The Weather Company, LLC
* AccuWeather, Inc.
* StormGeo AS
* Vaisala Oyj
* Pelmorex Corp.

# 7. 최근 산업 동향

* 2026년 1월: Spire Global은 SpaceX의 Twilight 미션에 9개의 위성을 발사했으며, 여기에는 실시간 대기 프로파일을 캡처하여 글로벌 예측 정확도를 향상시키는 초분광 마이크로파 사운더(Hyperspectral Microwave Sounder) 시연기가 포함되었습니다.
* 2025년 11월: Spire Global은 차세대 초분광 마이크로파 대기 사운딩 기능을 갖춘 9개의 위성을 반덴버그 우주군 기지로 운송했습니다.
* 2025년 10월: Vaisala Xweather는 Model Context Protocol을 통합하여 실시간 기상 데이터를 AI 모델에 연결함으로써 물류, 보험, 에너지 및 자동차 애플리케이션에서 실시간 추론을 가능하게 했습니다.
* 2025년 9월: Spire Global은 상업용 기상 데이터 파일럿 프로그램에 따라 무선 엄폐(radio-occultation) 및 해양 풍속 데이터에 대해 총 1,369만 달러 규모의 NOAA 계약 두 건을 수주했습니다.

본 보고서는 과학적 데이터, 모델 및 기술을 활용하여 특정 지역 및 시간의 미래 기상 조건을 예측하는 기상 예측 서비스 시장에 대한 심층 분석을 제공합니다. 2026년 기준 글로벌 기상 예측 서비스 시장 규모는 37.4억 달러에 달할 것으로 예상되며, 2031년까지 연평균 7.06%의 견고한 성장률을 기록할 것으로 전망됩니다.

시장 성장의 주요 동인으로는 기후 변화로 인한 극한 기상 현상의 심화, 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 기술 도입을 통한 예측 정확도 및 속도 향상, 그리드 규모 재생 에너지 통합을 위한 초단기 예측 수요 증가가 있습니다. 또한, 항공 및 해상 안전을 위한 경로 최적화 의무, 초국지적 데이터가 필요한 파라메트릭 마이크로 보험 상품의 확산, 자율주행차 및 드론의 분 단위 실시간 예측(now-casting) 요구도 시장 성장을 견인하고 있습니다.

반면, 고성능 컴퓨팅 및 데이터 라이선스 비용 부담, 모델 복잡성 및 전문 기상학자 부족, 개발도상국의 불균등한 통신 및 센서 인프라, 노후 위성군 퇴역으로 인한 위성 데이터 공백 우려 등은 시장 성장의 주요 제약 요인으로 작용하고 있습니다.

본 보고서는 예측 유형(단기, 중기, 장기), 최종 사용자(항공, 운송 및 물류, 에너지/유틸리티/광업, 정부 및 국방, BFSI, 농업 및 임업, 미디어 및 엔터테인먼트, 소매 및 전자상거래, 건설 및 광업), 목적(운영 효율성, 안전 및 보안, 위험 관리 및 클레임 최적화, 재난 관리 및 비상 대응), 제공 플랫폼(웹 기반 포털, 모바일 애플리케이션, API/데이터 피드 서비스, 컨설팅 및 관리 서비스), 조직 규모(대기업, 중소기업) 및 지역별(북미, 남미, 유럽, 아시아 태평양, 중동, 아프리카)로 시장을 세분화하여 분석합니다.

특히, 최종 사용자 부문에서는 재생 에너지 통합 및 초단기 예측 수요 증가에 힘입어 에너지, 유틸리티 및 광업 애플리케이션이 연평균 8.91%로 가장 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다. 제공 플랫폼 측면에서는 알고리즘 트레이딩, 자율 모빌리티, 파라메트릭 보험 등 기계 간 데이터 연동을 지원하는 API 및 데이터 피드 서비스가 연평균 7.88%의 성장률로 시장 점유율을 확대하고 있습니다. 지역별로는 중국, 인도, 동남아시아 전역의 인프라 현대화 및 재난 대응 의무에 힘입어 아시아 태평양 지역이 연평균 8.13%로 가장 높은 성장률을 기록할 것으로 전망됩니다.

인공지능은 기상 예측 분야에 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다. ECMWF의 운영 시스템 및 Google Cloud의 WeatherNext와 같은 AI 모델은 예측 속도를 높이고 정확도를 최대 20%까지 향상시키며, 컴퓨팅 에너지 소비를 크게 절감하여 지연에 민감한 새로운 애플리케이션 개발을 가능하게 합니다.

경쟁 환경 분석에서는 시장 집중도, 주요 기업들의 전략적 움직임, 시장 점유율 분석 및 The Weather Company (IBM), AccuWeather Inc., DTN LLC, StormGeo AS 등 주요 기업들의 프로필을 다룹니다. 높은 초기 컴퓨팅 비용, 위성 데이터 라이선스 비용, 기상 전문가 부족은 소규모 제공업체의 시장 진입 및 확장에 구조적인 장벽으로 작용하고 있습니다.

결론적으로, 기상 예측 서비스 시장은 기후 변화 대응 및 다양한 산업 분야의 디지털 전환 가속화에 힘입어 지속적인 성장이 기대되며, 특히 AI 기술의 발전이 시장의 미래를 형성하는 핵심 동력이 될 것입니다.

1. 서론

• 1.1 연구 가정 및 시장 정의
• 1.2 연구 범위

2. 연구 방법론

3. 주요 요약

4. 시장 환경

• 4.1 시장 개요
• 4.2 시장 동인
  • 4.2.1 기후 변화로 인한 극한 기상 현상 심화
  • 4.2.2 AI/ML의 빠른 도입으로 예측 정확도 및 속도 향상
  • 4.2.3 그리드 규모 재생 에너지 통합을 위한 초단기 예측 필요성
  • 4.2.4 항공 및 해상 안전을 위한 경로 최적화 의무
  • 4.2.5 초지역 데이터를 요구하는 매개변수형 소액 보험 상품
  • 4.2.6 분 단위 실시간 예측을 요구하는 자율주행차 및 드론
• 4.3 시장 제약
  • 4.3.1 고성능 컴퓨팅 및 데이터 라이선스 비용
  • 4.3.2 모델 복잡성 및 전문 기상학자 부족
  • 4.3.3 개발도상국의 불균등한 통신/센서 인프라
  • 4.3.4 노후 위성군 퇴역으로 인한 위성 데이터 격차 발생 우려
• 4.4 산업 가치 사슬 분석
• 4.5 규제 환경
• 4.6 기술 전망
• 4.7 포터의 5가지 경쟁 요인 분석
  • 4.7.1 공급자의 교섭력
  • 4.7.2 구매자의 교섭력
  • 4.7.3 신규 진입자의 위협
  • 4.7.4 대체재의 위협
  • 4.7.5 경쟁 강도
• 4.8 거시 경제 요인의 영향

5. 시장 규모 및 성장 예측 (가치)

• 5.1 예측 유형별
  • 5.1.1 단기 예측
  • 5.1.2 중기 예측
  • 5.1.3 장기 예측
• 5.2 최종 사용자별
  • 5.2.1 항공
  • 5.2.2 운송 및 물류
  • 5.2.3 에너지, 유틸리티 및 광업
  • 5.2.4 정부 및 국방
  • 5.2.5 은행, 금융 서비스 및 보험
  • 5.2.6 농업 및 임업
  • 5.2.7 미디어 및 엔터테인먼트
  • 5.2.8 소매 및 전자상거래
  • 5.2.9 건설 및 광업
• 5.3 목적별
  • 5.3.1 운영 효율성
  • 5.3.2 안전 및 보안
  • 5.3.3 위험 관리 및 청구 최적화
  • 5.3.4 재난 관리 및 비상 대응
• 5.4 제공 플랫폼별
  • 5.4.1 웹 기반 포털
  • 5.4.2 모바일 애플리케이션
  • 5.4.3 API / 데이터 피드 서비스
  • 5.4.4 컨설팅 및 관리 서비스
• 5.5 조직 규모별
  • 5.5.1 대기업
  • 5.5.2 중소기업
• 5.6 지역별
  • 5.6.1 북미
  • 5.6.1.1 미국
  • 5.6.1.2 캐나다
  • 5.6.1.3 멕시코
  • 5.6.2 남미
  • 5.6.2.1 브라질
  • 5.6.2.2 아르헨티나
  • 5.6.2.3 남미 기타 지역
  • 5.6.3 유럽
  • 5.6.3.1 영국
  • 5.6.3.2 독일
  • 5.6.3.3 프랑스
  • 5.6.3.4 이탈리아
  • 5.6.3.5 스페인
  • 5.6.3.6 러시아
  • 5.6.3.7 유럽 기타 지역
  • 5.6.4 아시아 태평양
  • 5.6.4.1 중국
  • 5.6.4.2 일본
  • 5.6.4.3 인도
  • 5.6.4.4 대한민국
  • 5.6.4.5 호주 및 뉴질랜드
  • 5.6.4.6 동남아시아
  • 5.6.4.7 아시아 태평양 기타 지역
  • 5.6.5 중동
  • 5.6.5.1 사우디아라비아
  • 5.6.5.2 아랍에미리트
  • 5.6.5.3 터키
  • 5.6.5.4 중동 기타 지역
  • 5.6.6 아프리카
  • 5.6.6.1 남아프리카 공화국
  • 5.6.6.2 나이지리아
  • 5.6.6.3 케냐
  • 5.6.6.4 아프리카 기타 지역

6. 경쟁 환경

• 6.1 시장 집중도
• 6.2 전략적 행보
• 6.3 시장 점유율 분석
• 6.4 기업 프로필 (글로벌 개요, 시장 개요, 핵심 부문, 재무 정보(사용 가능한 경우), 전략 정보, 주요 기업의 시장 순위/점유율, 제품 및 서비스, 최근 개발 포함)
  • 6.4.1 The Weather Company LLC (IBM)
  • 6.4.2 AccuWeather Inc.
  • 6.4.3 DTN LLC
  • 6.4.4 StormGeo AS (Alfa Laval AB)
  • 6.4.5 Vaisala Oyj
  • 6.4.6 Met Office
  • 6.4.7 Fugro NV
  • 6.4.8 Pelmorex Corp.
  • 6.4.9 Climavision
  • 6.4.10 Spire Global Inc.
  • 6.4.11 Precision Weather Services
  • 6.4.12 Foreca Ltd.
  • 6.4.13 The Tomorrow Companies Inc.
  • 6.4.14 AEM (Advanced Environmental Monitoring)
  • 6.4.15 BMT Group Ltd.
  • 6.4.16 Skymet Weather Services Pvt Ltd.
  • 6.4.17 Skyview Systems Ltd.
  • 6.4.18 Global Weather Corporation
  • 6.4.19 MeteoGroup

7. 시장 기회 및 미래 전망