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공유 모빌리티 데이터 인텔리전스 플랫폼 벤치마킹

Benchmarking Shared Mobility Data Intelligence Platforms

발행일: | 리서치사: Frost & Sullivan | 페이지 정보: 영문 76 Pages | 배송안내 : 1-2일 (영업일 기준)

    
    
    



※ 본 상품은 영문 자료로 한글과 영문 목차에 불일치하는 내용이 있을 경우 영문을 우선합니다. 정확한 검토를 위해 영문 목차를 참고해주시기 바랍니다.

솔루션 확산에 필수적인 데이터 공유 및 표준화

도시는 보다 지속 가능하고 효율적인 모델로 진화하고 있습니다. 태양광과 풍력 발전과 같은 재생 가능 에너지를 사용하고 전기자동차를 보급하여 이산화탄소 배출량을 줄이는 데 중점을 두고 있습니다. 또한 인도와 자전거 전용도로를 넓히고 녹지를 늘리는 등 보행자 친화적인 도시 설계로의 전환도 진행되고 있습니다. 도시들은 특히 모빌리티 측면에서 지속가능한 모달쉐어를 대폭 확대하고자 합니다. 디지털화된 도시는 첨단 기술을 도입하고 모든 교통 수단을 통합함으로써 이동성을 향상시킬 수 있습니다. 데이터 표준화와 같은 노력은 모빌리티 생태계 전반에서 데이터 공유를 용이하게 합니다.

Frost & Sullivan은 공유 모빌리티 시장이 지난 몇 년간 꾸준히 성장하고 있으며, 2030년 말까지 전 세계 공유 모빌리티 시장의 전체 차량 수가 약 4,400만 대에 달할 것으로 예측하고 있으며, 그 중 라이드 헤일링과 자전거 공유가 85% 이상을 차지할 것으로 예상하고 있습니다.

대량의 차량이 가져오는 문제 외에도, 더 나은 수요 및 공급을 관리할 수 있도록 차량을 효율적으로 관리해야 합니다. 또 다른 문제는 도시가 직면한 안전 문제, 특히 킥보드가 문제입니다. 킥보드가 부적절하게 주차되어 있거나 연석에 올라가는 등 많은 사고가 발생하고 있습니다. 파리, 마드리드, 몬트리올, 멜버른 등 도시에서는 안전상의 이유로 킥보드를 금지하고 있습니다.

교통 관리 위치 기반 인텔리전스(예: 여행, 차량, 이동, 변동 분석, 거리 분석) 및 도로 분석 솔루션(예: 이벤트, 통행료 징수, 터널, 위험, 규칙, 가격 설정에 대한 보고서를 제공하는 솔루션) 등 다양한 도시 모빌리티 관리 솔루션이 존재합니다. 존재합니다. 이번 조사에서는 도시가 공유 차량을 더 잘 관리할 수 있도록 공유 모빌리티 인텔리전스를 제공하는 스타트업(2010년 이후 설립된 기업)에 초점을 맞췄습니다.

이번 조사에 참여한 주요 기업은 Fluctuo, Vianova, Populus, Blue Systems, Nivel입니다. 단, 이 분야의 모든 솔루션 제공업체를 포괄하는 것은 아닙니다. 조사 기간은 2020년부터 2030년까지이며, 2023년을 기준연도으로 삼았습니다.

목차

전략적 과제

  • 왜 성장이 어려워지고 있는가?
  • The Strategic Imperative 8(TM)
  • 공유 모빌리티 데이터 인텔리전스 신규 기업에 대한 상위 3개 전략 과제의 영향

성장 기회 분석

  • 분석 범위
  • 성장 지표
  • 성장 촉진요인
  • 성장 저해요인
  • 시티 모빌리티 이해관계자 진화
  • 공유 모빌리티 데이터 인텔리전스 솔루션의 진화
  • 솔루션 성공 요인 - 데이터 시트
  • 이러한 솔루션 성공 요인-커브 데이터 사양(CDS)
  • 라이드 헤일링이 도시에 미치는 영향
  • 마이크로모빌리티 셰어링이 도시에 미치는 영향
  • 카셰어링이 도시에 미치는 영향
  • 주목해야 할 신규 기업 비교 분석
  • 공유 모빌리티 데이터 인텔리전스 솔루션의 향후 전망

성장 기회 분석

  • 기업 개요
  • 시티 다이브 개요
  • 델타 개요
  • 브릿지 개요
  • 사례 연구 1 : VeloVision
  • 사례 연구 2
  • 중요 포인트

성장 기회 분석

  • 기업 개요
  • 인텔리전스 데이터 플랫폼
  • 데이터 제품
  • 사례 연구 1 : 브리스 벤 시의회
  • 사례 연구 2 : 베를린시
  • 사례 연구 3 : 파리시
  • 중요 포인트

성장 기회 분석

  • 기업 개요
  • Solution Suite
  • 사례 연구 1 : 시애틀시
  • 사례 연구 2 : 뮌헨시
  • 중요 포인트

성장 기회 분석

  • 기업 개요
  • 모빌리티 매니저 개요
  • 커브 매니저
  • 엔포스먼트 매니저
  • 모빌리티 데이터 허브
  • 사례 연구 1 : 런던 교통국(TfL)
  • 사례 연구 2 : LADOT
  • 사례 연구 3 : San Jose
  • 중요 포인트

성장 기회 분석

  • 기업 개요
  • 레귤레이터 분석
  • 빈약한 주차장 앱과 태스크 매니저
  • 사례 연구 1 : 벨겐시
  • 중요 포인트

성장 기회

  • 성장 기회 1 : 지역적/제품적 확대
  • 성장 기회 2 : 도시 운영체제
  • 성장 기회 3 : 자율주행차 통합

다음 단계

  • 성장 기회의 이점과 영향
  • 행동 항목과 다음 단계
  • 별지 리스트
  • 면책사항
LSH 25.02.17

Data Sharing and Standardization Vital for Solution Uptake

Cities are evolving toward a more sustainable and efficient model. A focus area is reducing carbon emissions by adopting renewable energy sources like solar and wind power and promoting electric vehicles. In addition, there is a shift toward pedestrian-friendly urban design, with wider sidewalks, bike lanes, and increased green spaces. Cities want to increase the sustainable modal share significantly, especially in terms of mobility. Digitally enabled cities can improve mobility by implementing advanced technologies or integrating all transport options. Initiatives such as data standardization will make sharing data across the mobility ecosystem easier.

The shared mobility market has been growing steadily in the past few years. Frost & Sullivan expects the overall global fleet of the shared mobility market to increase to about 44 million vehicles by the end of 2030, of which the ride-hailing and bike-sharing fleets account for over 85%.

Besides the challenge presented by the large vehicle volume, there is a need to efficiently manage them to enable better supply and demand management. Another problem is the issue of safety that cities face, particularly with kick scooters. Many accidents have occurred because kick scooters are improperly parked or people are riding them on the curb. Cities like Paris, Madrid, Montreal, and Melbourne have banned kick scooters due to safety reasons.

Many urban mobility management solutions exist, including traffic management location-based intelligence (e.g., trip, vehicle, movement, congestion, and distance analysis) and road analytics solutions (e.g., solutions that provide reports on events, tolling, tunnels, hazards, rules, or pricing). This study focuses on start-ups (companies founded post-2010) that offer shared mobility intelligence for cities to help them better manage shared fleets.

This research's main participants are Fluctuo, Vianova, Populus, Blue Systems, and Nivel. However, this selection is not an exhaustive list of solution providers in this space. The study period is 2020 to 2030, with 2023 as the base year.

Table of Contents

Strategic Imperatives

  • Why is it Increasingly Difficult to Grow?
  • The Strategic Imperative 8™
  • The Impact of the Top 3 Strategic Imperatives on Shared Mobility Data Intelligence Start-ups

Growth Opportunity Analysis

  • Scope of Analysis
  • Growth Metrics
  • Growth Drivers
  • Growth Restraints
  • City Mobility Stakeholder Evolution
  • Shared Mobility Data Intelligence Solutions-Evolution
  • Success Factor for These Solutions-MDS
  • Success Factor for These Solutions-Curb Data Specification (CDS)
  • The Impact of Ride-hailing Vehicles on Cities
  • The Impact of Micromobility Sharing on Cities
  • The Impact of Carsharing Vehicles on Cities
  • Comparative Analysis of Notable Start-ups
  • Shared Mobility Data Intelligence Solutions: The Way Forward

Growth Opportunity Analysis

  • Company Overview
  • City Dive Overview
  • Delta Overview
  • Bridge Overview
  • Case Study 1: VeloVision
  • Case Study 2
  • Key Takeaways

Growth Opportunity Analysis

  • Company Overview
  • Intelligence Data Platform
  • Data Products
  • Case Study 1: Brisbane City Council
  • Case Study 2: Berlin City
  • Case Study 3: Paris City
  • Key Takeaways

Growth Opportunity Analysis

  • Company Overview
  • Solution Suite
  • Case Study 1: Seattle City
  • Case Study 2: Munich City
  • Key Takeaways

Growth Opportunity Analysis

  • Company Overview
  • Mobility Manager Overview
  • Curb Manager
  • Enforcement Manager
  • Mobility Data Hub
  • Case Study 1: London Transport for London (TfL)
  • Case Study 2: LADOT
  • Case Study 3: San Jose
  • Key Takeaways

Growth Opportunity Analysis

  • Company Overview
  • Regulator Analytics
  • Poor Parking App and Task Manager
  • Case Study 1: Bergen City
  • Key Takeaways

Growth Opportunity Universe

  • Growth Opportunity 1: Geographic and Product Expansion
  • Growth Opportunity 2: City Operating Systems
  • Growth Opportunity 3: Integration of Autonomous Vehicles

Next Steps

  • Benefits and Impacts of Growth Opportunities
  • Action Items & Next Steps
  • List of Exhibits
  • Legal Disclaimer
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