エネルギーおよびユーティリティ分析の世界市場規模：タイプ別、展開モデル別、地域別、範囲および予測

エネルギーおよびユーティリティ分析市場規模と予測

エネルギーおよびユーティリティ分析市場規模は、2023年に30億7,000万米ドルと評価され、2024年から2031年にかけて16.5%のCAGRで成長し、2031年には104億1,000万米ドルに達すると予測されます。エネルギーおよびユーティリティ分析とは、エネルギーの生産、流通、消費に関連するデータの体系的な計算研究です。この分野では、ビッグデータ、機械学習、IoT（モノのインターネット）などの先進技術を利用して、エネルギー市場の多数の情報源から大量のデータを収集、処理、解釈します。その主な目的は、運用の最適化、効率の向上、持続可能性の促進、そして実用的な洞察を与えることによる意思決定プロセスの支援です。これには、スマートメーター、グリッドセンサー、再生可能エネルギー源からのデータを使用して、需要を予測し、停電を回避し、費用を節約することも含まれます。

分析は、発電、トランスミッション、配電、消費など、さまざまなエネルギー産業分野で利用されています。発電における分析は、設備メンテナンスの予測、燃料の最適化、再生可能エネルギー源の効果的な統合を支援します。送電・配電におけるアナリティクスは、起こりうる故障を予測・軽減し、負荷分散を最適化し、故障検出を改善することで、送電網の信頼性と安定性を保証します。

分析によって、住宅や企業の消費者は、需要応答システムの導入、個別の省エネ提案、ダイナミックな価格設定モデルの作成が容易になります。さらに、ユーティリティ企業はこれらの洞察を活用して、リアルタイムの使用データ、停電警報、カスタマイズされたエネルギーソリューションを提供し、顧客サービスを向上させています。

エネルギーおよびユーティリティ分析は、エネルギー部門を変革するために設計された幅広い機能に及んでいます。主な特徴としては、リアルタイムのデータモニタリングと分析、メンテナンスと信頼性のための予測分析、エネルギー分配と消費の最適化アルゴリズムなどがあります。異常検知や故障予測などの高度な機能は、グリッドのセキュリティと効率を向上させる。

世界のエネルギーおよびユーティリティ分析市場力学

主な市場促進要因

エネルギー需要と消費パターンの増加：

人口増加と産業拡大により世界のエネルギー消費量が着実に増加する中、効果的なエネルギー管理に対する需要が高まっています。エネルギーおよびユーティリティ分析は、公益事業者による使用パターンの特定と予測を支援し、より正確な需要予測を可能にします。これにより、資源配分が改善され、エネルギーの無駄が減り、生産スケジュールがより効率的になります。高度なアナリティクスにより、再生可能エネルギー源の送電網への統合が容易になり、環境に配慮しながら拡大する需要を満たす、信頼性の高いバランスの取れたエネルギー供給が実現します。

再生可能エネルギー源の統合：

環境問題への懸念や規制により、太陽光、風力、水力などの再生可能エネルギーへの移行が進んでいます。これらの可変エネルギー源を通常のシステムに統合するには、かなりのハードルがあります。エネルギー分析は、再生可能エネルギー発電を予測し、蓄電システムを最適化し、送電網の安定性を保証することで、こうした複雑な問題を処理するのに役立ちます。気象パターンと過去のデータを評価することで、電力会社は再生可能エネルギーの出力をより適切に見積もり、従来の電力システムに統合することができます。

規制遵守と環境問題：

世界中の政府は、二酸化炭素排出量を制限し、持続可能なエネルギー慣行を奨励するために、厳しい規制を制定しています。エネルギーおよびユーティリティ分析により、ユーティリティ企業は汚染物質を正しく監視・報告し、環境基準の遵守を保証することができます。さらに、アナリティクスはエネルギー生産業務を最適化して環境への影響を低減し、企業の社会的責任をサポートします。このようなコンプライアンスと持続可能性の推進が市場の主な促進要因であり、公益企業に高度な分析ソリューションの採用を促しています。

顧客エンゲージメントとサービス提供の改善：

エネルギー事業に対する顧客の期待は変化しており、個別のサービスやリアルタイムの情報に対するニーズが高まっています。エネルギーとユーティリティの分析により、ユーティリティ企業はターゲットを絞った省エネの提案、ダイナミックな価格設定モデル、リアルタイムの使用統計を顧客に提供できるようになります。消費者の関与の向上は満足度とロイヤルティの向上につながり、ユーティリティ企業がアナリティクス・ソリューションに投資することを後押しします。プロアクティブな停電管理と迅速な問題対応によるより良いサービス提供は、顧客とユーティリティのつながりをさらに強化します。

主な課題

データの品質と統合：

エネルギーと公益事業のアナリティクスにおける最も困難な問題の1つは、高品質で信頼性の高いデータを保証することです。スマートメーター、IoTデバイス、旧システムなど、多様なソースからのデータは、しばしば異なる形式や標準を持っています。これらの異なるデータを統一されたシステムに統合することは難しく、不整合やミスにつながる可能性があります。データの質の低下は、分析的洞察の妥当性に大きな影響を与える可能性があります。データの清浄性、正確性、およびプラットフォーム間の互換性を確保するには、強力なデータ管理戦略、データ統合テクノロジーへの多額の投資、および継続的なメンテナンスが必要です。

サイバーセキュリティの脅威：

エネルギー部門は、デジタル技術やネットワークシステムへの依存度を高めているため、サイバー攻撃の格好の標的となっています。機密データと主要インフラをサイバー脅威から守ることは、最優先事項です。高度な分析システムは、データ漏洩や不要なアクセスを避けるために安全でなければなりません。暗号化、侵入検知システム、定期的なセキュリティ監査など、強力なサイバーセキュリティ対策を導入することは非常に重要ですが、費用がかかり、複雑なものとなります。また、サイバーセキュリティに関する法律や基準へのコンプライアンスを確保することも、課題に拍車をかけています。

規制とコンプライアンスの問題：

エネルギー事業の複雑な規制の枠組みを乗り越えることは、アナリティクス・ソリューションを展開する上で重要なハードルです。データのプライバシー、セキュリティ、環境規範に関する規制は、地域によって異なります。データをアナリティクスに利用しながら、これらの基準へのコンプライアンスを確保するには、綿密な準備と強力なガバナンス体制が必要です。さらに、ルールは絶えず変化しているため、コンプライアンスを確保するためにアナリティクス・システムを継続的に監視し、適応させる必要があります。

変更管理と組織の抵抗：

アナリティクス・ソリューションの導入には、既存のプロセスやワークフローに大幅な変更を加える必要がある場合が多いです。変化に対する組織の抵抗は、導入を成功させる上で大きな障害となる可能性があります。従業員が新しいテクノロジーに警戒心を持ち、仕事を奪われたり、役割が複雑化したりすることを恐れている場合もあります。明確なコミュニケーション、トレーニングプログラム、導入プロセスへのスタッフの参加など、効果的なチェンジマネジメント戦術は、抵抗に打ち勝ち、アナリティクスソリューションをスムーズに導入するために不可欠です。

主な動向：

IoTとスマートデバイスの普及：

エネルギー業界におけるモノのインターネット（IoT）デバイスの統合は、アナリティクス市場を推進する主要動向です。スマートメーター、センサー、リンクされた家電製品は大量のデータを生成し、エネルギー使用パターン、機器の性能、グリッドの健全性に関する正確な情報を明らかにします。このデータはリアルタイムのモニタリングと予測分析に不可欠であり、ユーティリティ企業が業務を最適化し、顧客との対話を増やし、エネルギー効率を改善することを可能にします。IoTデバイスの導入が進むにつれ、膨大なデータセットから関連する洞察を処理・抽出できる高度な分析システムへの需要が高まる可能性が高いです。

AIと機械学習の採用：

AIとMLは、エネルギーと公益事業のアナリティクスの展望を変えつつあります。これらのテクノロジーは、履歴データやリアルタイムデータのパターンや動向を評価することで、予測、異常検知、予知保全を改善します。人工知能と機械学習アルゴリズムは、エネルギー発電と配電を最適化し、運用コストを下げ、グリッドの信頼性を向上させることができます。ML主導の洞察を用いて機器の故障を予測し、メンテナンス・スケジュールを最適化する能力は、運用効率を大幅に改善し、ダウンタイムを削減することができるため、AIとMLは現在のエネルギー分析ソリューションに不可欠なコンポーネントとなっています。

再生可能エネルギー統合への注力：

エネルギー分野では、太陽光発電、風力発電、水力発電などの再生可能エネルギーへのシフトが著しいです。エネルギーおよびユーティリティ分析は、これらの可変エネルギー源をグリッドに統合する上で重要なコンポーネントです。高度な分析ツールは、再生可能エネルギー出力の見積もり、エネルギー貯蔵の改善、システムの安定性の確保に役立ちます。気象パターンと過去のデータを監視することで、電力会社は再生可能エネルギー出力をより適切に推定し、バランスの取れた信頼できる電力供給を保証することができます。この傾向は、世界がより持続可能なエネルギー源に移行するにつれて続くと予測されています。

エッジコンピューティングの台頭：

エッジコンピューティングは、より発生源に近いところでデータを処理し、待ち時間を減らしてリアルタイムの意思決定を後押しする方法として、エネルギー部門で人気を集めています。ネットワークのエッジに分析機能を実装することで、ユーティリティ企業はセンサーやスマートデバイスからのデータを即座に分析し、運用上の問題に対する応答時間を短縮し、グリッドの信頼性を高めることができます。エッジコンピューティングは、リアルタイムモニタリング、予知保全、需要応答システムなどの高度なアプリケーションを可能にします。この動向は、相互接続が進むエネルギー業界において、低レイテンシーで高性能な分析ソリューションに対する需要が高まっていることが背景にあります。

世界のエネルギーおよびユーティリティ分析の地域別分析

欧州：

欧州：欧州はエネルギーおよびユーティリティ分析市場の主要参入企業として台頭しており、市場シェアでは北米を引き離しています。同地域では、エネルギーおよび公益事業分野における分析ソリューションの利用が大幅に増加しています。この採用の主な動機は、より優れたエネルギーリスク管理、グリッド分析、需要予測、収益保証対策の必要性です。欧州諸国がエネルギーインフラを更新し、より持続可能な慣行への移行を試みる中、高度な分析ソリューションの必要性が高まっています。

エネルギーおよびユーティリティ分析の欧州市場は、この地域の多様な地域を表すために国別に区分されています。この市場の主要国には、英国、ドイツ、フランス、イタリア、スペイン、英国、その他欧州が含まれます。各国は、アナリティクス・ソリューション・プロバイダーにとって独自の機会と課題を提供しており、法的枠組み、エネルギー政策、市場力学、技術的改善の影響を受けています。例えば英国は、スマートグリッド構想の最前線にあり、グリッドのパフォーマンスを向上させ、再生可能エネルギーの統合を促進するアナリティクスソリューションの需要を高めています。

欧州全域で、公益事業会社は業務の最適化、効率の向上、消費者の満足度向上のために分析をますます活用するようになっています。グリッド・アナリティクスにより、電力会社はグリッドのパフォーマンスをリアルタイムで追跡・制御し、信頼性と安定性を維持することができます。需要予測により、ユーティリティ企業はエネルギー需要をより正確に見積もることができ、その結果、資源配分と計画が改善されます。

さらに、分析ツールは、収益の漏れを発見し、価格設定戦術を最適化し、請求精度を向上させることで、収益保証に役立ちます。欧州諸国がデジタルトランスフォーメーションプログラムへの投資を続ける中、同地域のエネルギーおよびユーティリティ分析市場は拡大と革新が見込まれています。

アジア太平洋：

アジア太平洋地域のエネルギーおよびユーティリティ分析市場は、予測期間中の年間平均成長率（CAGR）が20.03%と、大きな成長が見込まれています。この急成長は、変化する消費者の期待に応え、エネルギーインフラの効率的な運用を維持するために、予知保全、負荷管理、予測ソリューションに対する需要が同地域で高まっていることが背景にあります。アジア太平洋諸国では急速な都市化、工業化、デジタル化が進んでおり、エネルギーの生産、供給、消費の改善におけるアナリティクスの役割が広く認識されるようになっています。

アジア太平洋のエネルギーおよびユーティリティ分析市場は、この地域の多様な地勢とさまざまな市場力学を表すため、国別のセグメントに分けられています。中国、日本、インド、韓国、オーストラリア、その他アジア太平洋地域がこの業界の主要プレーヤーです。各国は、法的枠組み、技術的準備、投資目標、エネルギーインフラ開発の影響を受け、分析ソリューション・プロバイダーにとって明確な機会と制約を抱えています。

アジア太平洋地域の公益事業者は、事業を最適化し、複雑化するエネルギー部門に対応するため、アナリティクス・ソリューションへの依存度を高めています。予知保全アナリティクスは、設備の故障を事前に発見して対処することを可能にし、ダウンタイムと保全コストを削減します。負荷管理アナリティクスは、ユーティリティ企業が需要と供給のバランスを改善し、送電網の安定性と信頼性を高めるのに役立ちます。

予測技術により、ユーティリティ企業はエネルギー需要の動向を正確に予測できるようになり、より優れた資源計画と配分が可能になります。エネルギー効率、持続可能性、デジタルトランスフォーメーションがますます重視される中、アジア太平洋地域のエネルギーおよびユーティリティ分析業界は大きく成長し、革新が進むと予想されます。

目次

第1章 世界のエネルギーおよびユーティリティ分析市場のイントロダクション

• 市場概要
• 調査範囲
• 前提条件

第2章 エグゼクティブサマリー

第3章 VERIFIED MARKET RESEARCHの調査手法

• データマイニング
• バリデーション
• 一次資料
• データソース一覧

第4章 世界のエネルギーおよびユーティリティ分析市場展望

• 概要
• 市場力学
  • 促進要因
  • 抑制要因
  • 機会
• ポーターのファイブフォースモデル
• バリューチェーン分析

第5章 エネルギーおよびユーティリティ分析の世界市場：タイプ別

• 概要
• ソフトウェア
• サービス

第6章 エネルギーおよびユーティリティ分析の世界市場：展開モデル別

• 概要
• オンプレミス
• クラウド
• ハイブリッド

第7章 エネルギーおよびユーティリティ分析の世界市場：地域別

• 概要
• 北米
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ
• 欧州
  • ドイツ
  • 英国
  • フランス
  • その他欧州
• アジア太平洋
  • 中国
  • 日本
  • インド
  • その他アジア太平洋地域
• 世界のその他の地域
  • ラテンアメリカ
  • 中東

第8章 エネルギーおよびユーティリティ分析の世界市場：競合情勢

• 概要
• 各社の市場ランキング
• 主な発展戦略

第9章 企業プロファイル

• IBM Corporation
• Intel Corporation
• SAP SE
• Ericsson
• Cisco Systems Inc.
• Eaton Corporation
• Schneider Electric Company
• Capgemini
• Oracle Corporation
• Infosys

第10章 付録

• 関連調査

Energy and Utility Analytics Market Size And Forecast

Energy And Utility Analytics Market size was valued at USD 3.07 Billion in 2023 and is projected to reach USD 10.41 Billion by 2031 , growing at a CAGR of 16.5% from 2024 to 2031. Energy and Utility Analytics is the systematic computational study of data pertaining to energy production, distribution, and consumption. This field uses advanced technologies like big data, machine learning, and IoT (Internet of Things) to collect, process, and interpret massive volumes of data from numerous sources in the energy market. The primary purpose is to optimize operations, increase efficiency, promote sustainability, and aid decision-making processes by giving actionable insights. This includes using data from smart meters, grid sensors, and renewable energy sources to forecast demand, avoid outages, and save money.

The analytics are used in a variety of energy industry segments, including generation, transmission, distribution, and consumption. Analytics in generation aids in predicting equipment maintenance, fuel optimization, and effective integration of renewable energy sources. Analytics in transmission and distribution guarantee grid reliability and stability by forecasting and mitigating probable failures, optimizing load balancing, and improving fault detection.

Analytics make it easier for residential and business consumers to implement demand response systems, make individualized energy-saving recommendations, and create dynamic pricing models. Furthermore, utilities leverage these insights to improve customer service by offering real-time usage data, outage alerts, and customized energy solutions.

Energy and Utility Analytics spans a wide range of functionalities designed to transform the energy sector. Key characteristics include real-time data monitoring and analysis, predictive analytics for maintenance and reliability, and energy distribution and consumption optimization algorithms. Advanced features, such as anomaly detection and failure prediction, improve grid security and efficiency.

Global Energy And Utility Analytics Market Dynamics

The key market dynamics that are shaping the global energy and utility analytics market include:

Key Market Drivers:

Increasing Energy Demand and Consumption Patterns:

With global energy consumption steadily rising due to population growth and industrial expansion, there is an increased demand for effective energy management. Energy and utility analytics assist utilities identify and predict usage patterns, allowing for more accurate demand forecasts. This leads to improved resource allocation, less energy waste, and more efficient production schedules. Advanced analytics make it easier to integrate renewable energy sources into the grid, resulting in a dependable and balanced energy supply that fulfills expanding demand while being environmentally friendly.

Integration of Renewable Energy Sources:

Environmental concerns and regulatory regulations are driving the transition to renewable energy sources such as solar, wind, and hydropower. Integrating these variable energy sources into the regular system presents substantial hurdles. Energy analytics helps to handle these complications by projecting renewable energy generation, optimizing storage systems, and guaranteeing grid stability. By evaluating weather patterns and historical data, utilities can better estimate renewable energy output and integrate it into traditional power systems.

Regulatory Compliance and Environmental Concerns:

Governments around the world are enacting strict restrictions to limit carbon emissions and encourage sustainable energy practices. Energy and utility analytics allow utilities to correctly monitor and report pollutants, guaranteeing compliance with environmental standards. Furthermore, analytics aid in optimizing energy production operations to reduce environmental effects, hence supporting corporate social responsibility objectives. This drive for compliance and sustainability is a major market driver, compelling utilities to employ advanced analytical solutions.

Improved Customer Engagement and Service Delivery:

Customer expectations in the energy business are changing, with a greater need for individualized services and real-time information. Energy and utility analytics enable utilities to provide targeted energy-saving recommendations, dynamic pricing models, and real-time usage statistics to customers. Improved consumer involvement leads to increased satisfaction and loyalty, which encourages utilities to invest in analytics solutions. Better service delivery through proactive outage management and faster issue response further strengthens the customer-utility connection.

Key Challenges:

Data Quality and Integration:

One of the most difficult difficulties in energy and utility analytics is assuring high-quality, reliable data. Data from diverse sources, such as smart meters, IoT devices, and older systems, frequently has distinct forms and standards. Integrating these different data into a unified system is difficult and can lead to inconsistencies and mistakes. Poor data quality can have a substantial impact on the validity of analytical insights. Ensuring data cleanliness, accuracy, and compatibility across platforms necessitates strong data management strategies, significant investment in data integration technology, and continuous maintenance.

Cybersecurity Threats:

The energy sector's increasing reliance on digital technologies and networked systems makes it an attractive target for cyberattacks. Protecting sensitive data and key infrastructure from cyber threats is a top priority. Advanced analytics systems must be safe to avoid data breaches and unwanted access. Implementing strong cybersecurity measures, including as encryption, intrusion detection systems, and regular security audits, is critical, but it can be expensive and complex. Ensuring compliance with cybersecurity legislation and standards adds to the challenge.

Regulatory and Compliance Issues:

Navigating the complicated regulatory framework of the energy business is a key hurdle for deploying analytics solutions. Regulations governing data privacy, security, and environmental norms differ by area. Ensuring compliance with these standards while using data for analytics necessitates meticulous preparation and strong governance structures. Furthermore, rules are continually changing, needing ongoing monitoring and adaption of analytics systems to ensure compliance.

Change Management and Organizational Resistance:

Implementing analytics solutions frequently necessitates considerable modifications to existing processes and workflows. Organizational resistance to change can be a significant impediment to successful implementation. Employees may be wary of new technologies, fearing job displacement or increasing complexity in their roles. Effective change management tactics, including as clear communication, training programs, and staff participation in the implementation process, are critical for overcoming resistance and ensuring the smooth adoption of analytics solutions.

Key Trends:

Proliferation of IoT and Smart Devices:

The integration of Internet of Things (IoT) devices in the energy industry is a major trend propelling the analytics market. Smart meters, sensors, and linked appliances generate massive volumes of data, revealing precise information about energy usage patterns, equipment performance, and grid health. This data is critical for real-time monitoring and predictive analytics, which allow utilities to optimize operations, increase customer interaction, and improve energy efficiency. The growing deployment of IoT devices is likely to fuel demand for sophisticated analytics systems capable of processing and extracting relevant insights from huge datasets.

Adoption of AI and Machine Learning:

AI and ML are changing the energy and utilities analytics landscape. These technologies improve forecasting, anomaly detection, and predictive maintenance by evaluating patterns and trends in historical and real-time data. Artificial intelligence and machine learning algorithms can optimize energy generation and distribution, lower operational costs, and improve grid dependability. The ability to predict equipment failures and optimize maintenance schedules using ML-driven insights can greatly improve operational efficiency and reduce downtime, making AI and ML essential components of current energy analytics solutions.

Focus on Renewable Energy Integration:

The energy sector is seeing a significant shift toward renewable energy sources such as solar, wind, and hydropower. Energy and utility analytics are critical components in integrating these variable energy sources into the grid. Advanced analytics tools aid in estimating renewable energy output, improving energy storage, and ensuring system stability. By monitoring weather patterns and historical data, utilities can better estimate renewable energy output and assure a balanced and dependable power supply. This trend is projected to continue as the world transitions to more sustainable energy sources.

Rise of Edge Computing:

Edge computing is gaining popularity in the energy sector as a way to process data closer to its source, lowering latency and boosting real-time decision-making. By implementing analytics capabilities at the network's edge, utilities may instantly analyze data from sensors and smart devices, resulting in faster response times to operational issues and increased grid reliability. Edge computing enables advanced applications including real-time monitoring, predictive maintenance, and demand response systems. This trend is driven by the growing demand for low-latency, high-performance analytics solutions in the increasingly interconnected energy landscape.

What's inside a VMR industry report?

Our reports include actionable data and forward-looking analysis that help you craft pitches, create business plans, build presentations and write proposals.

Global Energy And Utility Analytics Regional Analysis

Here is a more detailed regional analysis of the global energy and utility analytics market:

Europe:

Europe is emerging as a major participant in the energy and utilities analytics markets, trailing only North America in terms of market share. The region is experiencing a significant increase in the usage of analytical solutions in the energy and utilities sectors. This adoption is primarily motivated by the need for better energy risk management, grid analytics, demand forecasting, and revenue assurance measures. As European countries attempt to update their energy infrastructure and shift to more sustainable practices, the need for advanced analytics solutions is increasing.

The European market for energy and utilities analytics has been divided into country segments to represent the region's diversified geography. Key nations in this market include the United Kingdom, Germany, France, Italy, Spain, England, and the rest of Europe. Each country offers distinct opportunities and challenges for analytics solution providers, influenced by legislative frameworks, energy policies, market dynamics, and technical improvements. The United Kingdom, for example, has been at the forefront of smart grid initiatives, boosting demand for analytics solutions to improve grid performance and facilitate renewable energy integration.

Across Europe, utilities are increasingly using analytics to optimize operations, increase efficiency, and improve consumer happiness. Grid analytics allow utilities to track and control grid performance in real time, maintaining reliability and stability. Demand forecasting allows utilities to more correctly estimate energy needs, resulting in improved resource allocation and planning.

Additionally, analytics tools help with revenue assurance by discovering revenue leaks, optimizing pricing tactics, and improving billing accuracy. As European countries continue to invest in digital transformation programs, the region's energy and utilities analytics market is expected to expand and innovate.

Asia Pacific:

Asia-Pacific is predicted to experience significant growth in the energy and utilities analytics market, with a Compound Annual Growth Rate (CAGR) of 20.03% over the forecast period. This spike is being driven by the region's growing demand for predictive maintenance, load management, and forecasting solutions to meet changing consumer expectations and maintain the efficient operation of energy infrastructure. As Asia-Pacific countries experience fast urbanization, industrialization, and digitization, the role of analytics in improving energy production, delivery, and consumption is becoming more widely recognized.

The Asia-Pacific energy and utilities analytics market is divided into nation segments to represent the region's diversified terrain and varying market dynamics. China, Japan, India, South Korea, Australia, and the rest of Asia-Pacific are key players in this industry. Each country has distinct opportunities and constraints for analytics solution providers, influenced by legal frameworks, technical preparedness, investment goals, and energy infrastructure development.

Utilities in Asia-Pacific are increasingly relying on analytics solutions to optimize operations and meet the growing complexities of the energy sector. Predictive maintenance analytics enable utilities to discover and address equipment faults before they occur, lowering downtime and maintenance costs. Load management analytics help utilities to better balance supply and demand, resulting in grid stability and reliability.

Forecasting technologies allow utilities to precisely predict energy demand trends, resulting in better resource planning and allocation. With a growing emphasis on energy efficiency, sustainability, and digital transformation, Asia-Pacific's energy and utilities analytics industry is set to grow and innovate significantly.

Global Energy And Utility Analytics Market: Segmentation Analysis

The Global Energy And Utility Analytics is Segmented on the basis of Type, Deployment Model, And Geography.

Energy And Utility Analytics Market, By Type

• Software
• Service

Based on Type, the market is segmented into Software and Service. Software is currently the dominant segment. This is because software solutions serve as the primary analytical instruments for data collecting, processing, and visualization. These tools enable utilities and energy firms to get insights into their operations and make educated decisions. Cloud-based services are witnessing the most rapid growth. Cloud services provide numerous benefits, including scalability, cost-effectiveness, and ease of setup. This makes them appealing to businesses of all sizes, particularly those seeking to avoid the initial costs of on-premise software.

Energy And Utility Analytics Market, By Deployment Model

• On-Premise
• Cloud
• Hybrid

Based on Deployment Model, the market is bifurcated into On-Premise, Cloud, and Hybrid. The cloud segment is predominated because of its scalability, adaptability, and cost-effectiveness. Cloud-based analytics solutions enable utilities to have access to advanced analytical tools and infrastructure without requiring large upfront investments in hardware or software. This category is rapidly expanding as utilities strive to use the agility and scalability of cloud platforms to swiftly install and scale analytics solutions, therefore driving operational efficiency and innovation. The Hybrid segment has emerged as the fastest-growing segment in the Energy and Utility Analytics Market. Hybrid solutions combine on-premise and cloud-based deployment strategies, allowing utilities to manage sensitive data on-premise while leveraging the scalability and accessibility of the cloud for analytical workloads.

Key Players

• The "Global Energy And Utility Analytics Market" study report will provide valuable insight with an emphasis on the global market. The major players in the market are
• IBM Corporation, Intel Corporation, SAP SE, Ericsson, Cisco Systems, Inc., Eaton Corporation, Schneider Electric Company, Capgemini, Oracle Corporation, TIBCO Software, Inc., Infosys, and Wipro.
• The competitive landscape section also includes key development strategies, market share, and market ranking analysis of the above-mentioned players globally.

Our market analysis also entails a section solely dedicated to such major players wherein our analysts provide an insight into the financial statements of all the major players, along with product benchmarking and SWOT analysis. The competitive landscape section also includes key development strategies, market share, and market ranking analysis of the above-mentioned players globally.

• Energy And Utility Analytics Market Recent Developments
• In August 2022, mCloud Technologies Corp., an AI-powered asset management and Environmental, Social, and Governance ("ESG") solutions provider, signed an agreement with Agnity Inc.
• In May 2022, Siemens will bring its tried-and-true transmission grid modeling software, PSS-E, to the cloud. It makes use of the same software and user interface, as well as over 2,000 APIs and existing scripts.

TABLE OF CONTENTS

1 INTRODUCTION OF GLOBAL ENERGY AND UTILITY ANALYTICS

• 1.1 Overview of the Market
• 1.2 Scope of Report
• 1.3 Assumptions

2 EXECUTIVE SUMMARY

3 RESEARCH METHODOLOGY OF VERIFIED MARKET RESEARCH

• 3.1 Data Mining
• 3.2 Validation
• 3.3 Primary Interviews
• 3.4 List of Data Sources

4 GLOBAL ENERGY AND UTILITY ANALYTICS OUTLOOK

• 4.1 Overview
• 4.2 Market Dynamics
  • 4.2.1 Drivers
  • 4.2.2 Restraints
  • 4.2.3 Opportunities
• 4.3 Porters Five Force Model
• 4.4 Value Chain Analysis

5 GLOBAL ENERGY AND UTILITY ANALYTICS, BY TYPE

• 5.1 Overview
• 5.2 Software
• 5.3 Service

6 GLOBAL ENERGY AND UTILITY ANALYTICS, BY DEPLOYMENT MODEL

• 6.1 Overview
• 6.2 On-Premise
• 6.3 Cloud
• 6.4 Hybrid

7 GLOBAL ENERGY AND UTILITY ANALYTICS, BY GEOGRAPHY

• 7.1 Overview
• 7.2 North America
  • 7.2.1 U.S.
  • 7.2.2 Canada
  • 7.2.3 Mexico
• 7.3 Europe
  • 7.3.1 Germany
  • 7.3.2 U.K.
  • 7.3.3 France
  • 7.3.4 Rest of Europe
• 7.4 Asia Pacific
  • 7.4.1 China
  • 7.4.2 Japan
  • 7.4.3 India
  • 7.4.4 Rest of Asia Pacific
• 7.5 Rest of the World
  • 7.5.1 Latin America
  • 7.5.2 Middle East

8 GLOBAL ENERGY AND UTILITY ANALYTICS COMPETITIVE LANDSCAPE

• 8.1 Overview
• 8.2 Company Market Ranking
• 8.3 Key Development Strategies

9 COMPANY PROFILES

• 9.1 IBM Corporation
  • 9.1.1 Overview
  • 9.1.2 Financial Performance
  • 9.1.3 Product Outlook
  • 9.1.4 Key Developments
• 9.2 Intel Corporation
  • 9.2.1 Overview
  • 9.2.2 Financial Performance
  • 9.2.3 Product Outlook
  • 9.2.4 Key Developments
• 9.3 SAP SE
  • 9.3.1 Overview
  • 9.3.2 Financial Performance
  • 9.3.3 Product Outlook
  • 9.3.4 Key Developments
• 9.4 Ericsson
  • 9.4.1 Overview
  • 9.4.2 Financial Performance
  • 9.4.3 Product Outlook
  • 9.4.4 Key Developments
• 9.5 Cisco Systems Inc.
  • 9.5.1 Overview
  • 9.5.2 Financial Performance
  • 9.5.3 Product Outlook
  • 9.5.4 Key Developments
• 9.6 Eaton Corporation
  • 9.6.1 Overview
  • 9.6.2 Financial Performance
  • 9.6.3 Product Outlook
  • 9.6.4 Key Developments
• 9.7 Schneider Electric Company
  • 9.7.1 Overview
  • 9.7.2 Financial Performance
  • 9.7.3 Product Outlook
  • 9.7.4 Key Developments
• 9.8 Capgemini
  • 9.8.1 Overview
  • 9.8.2 Financial Performance
  • 9.8.3 Product Outlook
  • 9.8.4 Key Developments
• 9.9 Oracle Corporation
  • 9.9.1 Overview
  • 9.9.2 Financial Performance
  • 9.9.3 Product Outlook
  • 9.9.4 Key Developments
• 9.10 Infosys
  • 9.10.1 Overview
  • 9.10.2 Financial Performance
  • 9.10.3 Product Outlook
  • 9.10.4 Key Developments

10 Appendix

• 10.1 Related Research