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시장보고서
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석유 및 가스 분석 시장 - 세계 산업 규모, 점유율, 동향, 기회, 예측 : 서비스별, 도입 형태별, 용도별, 지역별 및 경쟁 상황(2021-2031년)Oil and Gas Analytics Market - Global Industry Size, Share, Trends, Opportunity, and Forecast, Segmented By Service, By Deployment Mode, By Application (Upstream, Midstream, Downstream ), By Region & Competition, 2021-2031F |
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세계의 석유 및 가스 분석 시장은 2025년 106억 4,000만 달러에서 2031년까지 330억 3,000만 달러로 확대되고, CAGR 20.78%를 기록할 것으로 예측됩니다.
이 시장은 탐사, 생산, 정제 활동 전반에 걸쳐 복잡한 데이터세트를 처리하고 의사결정 프로세스를 정교화하기 위해 설계된 고급 소프트웨어 및 서비스 솔루션을 포괄합니다. 이러한 성장을 뒷받침하는 주요 요인으로는 운영 효율화의 중요성과 예지보전의 도입을 들 수 있습니다. 이를 통해 자산의 다운타임과 자본 지출을 크게 줄일 수 있습니다. 이러한 운영상의 요구사항으로 인해 기업들은 자원 배분 및 안전 기준을 향상시키는 분석 툴을 도입하고 있으며, 이는 일반적인 기술 변화와는 다른 차원의 요구사항입니다.
| 시장 개요 | |
|---|---|
| 예측 기간 | 2027-2031년 |
| 시장 규모 : 2025년 | 106억 4,000만 달러 |
| 시장 규모 : 2031년 | 330억 3,000만 달러 |
| CAGR : 2026-2031년 | 20.78% |
| 가장 빠르게 성장하는 부문 | 업스트림 |
| 최대 시장 | 북미 |
그러나 시장 성장에는 데이터 사일로와 관련된 심각한 장벽이 존재합니다. 현대의 분석 기술을 단편화된 레거시 시스템과 통합하는 것은 여전히 복잡하고 리소스를 많이 소모하는 작업이기 때문입니다. 이러한 기술적 장벽은 정확한 인사이트를 얻기 위해 필요한 데이터의 원활한 통합을 방해하는 경우가 많습니다. DNV의 보고서에 따르면, 2025년 에너지 전문가의 74%가 이러한 복잡성을 관리하고 비즈니스 성과를 개선하기 위해 디지털화에 대한 노력을 강화할 것이라고 답했습니다. 이 수치는 기존 인프라의 현대화에 따른 고유한 과제에도 불구하고 기술 격차를 극복하기 위한 업계의 확고한 재정적 노력을 강조합니다.
사물인터넷(IoT)과 빅데이터의 급속한 도입은 물리적 자산과 첨단 디지털 생태계의 원활한 융합을 촉진하고 시장을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 운영사는 클라우드 네이티브 플랫폼과 엣지 컴퓨팅을 활용하여 방대한 지진 데이터와 운영 데이터를 처리함으로써 저류층 특성 평가와 시추 정확도를 향상시키고 있습니다. 이러한 기술적 연계를 통해 기존에 사일로화되어 있던 데이터 스트림의 수익화가 가능해져 디지털 서비스 분야에서 큰 폭의 수익 성장을 견인하고 있습니다. 예를 들어, SLB는 2025년 1월, 2024 회계연도 디지털 매출이 전년 대비 20% 증가한 24억 4,000만 달러에 이르렀다고 보고하며, 에너지 라이프사이클 전반을 아우르는 통합 데이터 솔루션에 대한 강력한 수요를 강조했습니다.
동시에 운영 효율성과 비용 절감에 대한 관심이 높아짐에 따라 업계는 가치 극대화와 자산 수명 연장을 위해 분석 기술을 활용하고 있습니다. 쉽게 접근할 수 있는 매장량이 감소하는 가운데, 각 기업은 엄격한 자본 규율을 준수하면서 예기치 못한 다운타임을 줄이고 생산 속도를 최적화하기 위해 예측 유지보수 및 AI 기반 자동화를 우선순위에 두고 있습니다. 이러한 전환을 통해 유지보수는 사후 대응적 비용에서 전략적 가치 창출의 원천으로 전환되고 있습니다. 블룸버그가 2025년 6월에 보도한 바에 따르면, 사우디 아람코는 디지털 혁신 노력으로 2024년 40억 달러의 가치를 창출했다고 발표했으며, 이는 모든 업무에 AI를 도입한 결과 전년 대비 두 배로 증가한 수치라고 합니다. Baker Hughes에 따르면, 2025년 1월 기준 산업 및 에너지 기술 부문의 수주액은 2024년 한 해 동안 130억 달러에 달할 것으로 예상되며, 이는 산업 성능 향상 기술에 대한 시장 투자가 두드러진다고 합니다.
'세계 석유 및 가스 분석 시장'은 뿌리 깊은 데이터 사일로와 최신 분석 소프트웨어를 노후화되고 파편화된 레거시 시스템과 통합하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 기술적 과제는 정확한 실시간 의사결정에 필요한 데이터의 원활한 통합을 방해하여 시장 확대를 직접적으로 방해하고 있습니다. 탐사 및 생산 데이터가 고립된 인프라에 갇혀 있는 경우, 기업은 분석용 데이터세트 준비에 과도한 비용과 지연이 발생하여 새로운 소프트웨어 도입에 대한 기대 투자수익률(ROI)을 저해하는 경우가 많습니다. 그 결과, 많은 조직이 초기 파일럿 단계를 넘어 분석 솔루션의 확장을 주저하고 있으며, 시장에서의 광범위한 보급이 정체되고 있습니다.
이러한 단편화는 심각한 역량 격차를 야기하고, 업계가 첨단 예측 도구를 충분히 활용할 수 있는 능력을 제한하고 있습니다. DNV에 따르면, 2024년 '디지털 후진국'으로 분류된 에너지 기업의 21%만이 업무에 양질의 데이터를 보유하고 있다고 답한 반면, 업계 리더 기업의 68%는 양질의 데이터를 보유하고 있다고 답했습니다. 이러한 격차는 시장의 상당 부분이 복잡한 분석에 필요한 기본적인 데이터 성숙도가 부족하다는 것을 시사합니다. 이러한 통합의 어려움이 지속되는 한, 분석 벤더가 대응할 수 있는 시장 규모는 계속 제한될 것이며, 업계 전체의 수익 가능성도 제한될 것입니다.
탄소발자국 및 배출량 모니터링을 위한 ESG 분석의 부상은 에너지 기업이 환경 컴플라이언스 및 지속가능성 목표를 달성하는 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 규제 압력이 증가함에 따라 사업자들은 단순한 보고를 넘어 위성 이미지, 드론 데이터, 지상 센서를 통합한 복잡한 분석 플랫폼을 도입하여 정확한 메탄 검출을 실현하고 있습니다. 이러한 도구를 통해 기업은 실시간으로 배출량을 정량화하고 감축 전략의 우선순위를 정할 수 있으며, 환경 데이터는 단순한 수동적 준수 의무에서 중요한 운영 지표로 변모하고 있습니다. 2024년 11월에 발표된 석유 및 가스 기후 이니셔티브(OGCI)의 '2024 진행상황 보고서'에 따르면, 회원사들은 이러한 선진적인 모니터링 프레임워크를 활용하여 2017년 대비 업스트림 부문 메탄 배출 강도를 62% 감소시키는 데 성공했습니다.
합성 데이터 생성 및 시나리오 모델링을 위한 생성형 AI의 통합은 지하 특성 평가 및 저류층 엔지니어링의 혁신적 힘으로 발전하고 있습니다. 계산량이 많은 물리 기반 시뮬레이션에 의존하는 기존 방식과 달리, AI 기반 시스템은 복잡한 지질학적 시나리오를 모델링하는 합성 데이터세트를 비교할 수 없을 정도로 빠른 속도로 생성하여 탐사 및 탄소 저장량 평가를 획기적으로 가속화합니다. 이 기능을 통해 지질 과학자들은 수천 개의 잠재적 결과를 신속하게 평가하고, 자본 위험을 줄이면서 현장 개발 계획을 최적화할 수 있습니다. 2024년 12월 쉘이 디지털 혁신 전략에 대해 보고한 바와 같이, 쉘은 표준 물리 기반 시뮬레이션보다 약 10만 배 빠른 속도로 지하 저류층에 이산화탄소 저장을 시뮬레이션할 수 있는 AI 모델을 도입했습니다.
The Global Oil and Gas Analytics Market is projected to expand from USD 10.64 Billion in 2025 to USD 33.03 Billion by 2031, registering a CAGR of 20.78%. This market encompasses advanced software and service solutions engineered to process intricate datasets spanning exploration, production, and refining activities to refine decision-making processes. Key drivers underpinning this growth include the critical need for operational efficiency and the adoption of predictive maintenance, which substantially lowers asset downtime and capital outlays. These operational requirements drive companies to implement analytical tools that improve resource allocation and safety standards, distinguishing these needs from general technological shifts.
| Market Overview | |
|---|---|
| Forecast Period | 2027-2031 |
| Market Size 2025 | USD 10.64 Billion |
| Market Size 2031 | USD 33.03 Billion |
| CAGR 2026-2031 | 20.78% |
| Fastest Growing Segment | Upstream |
| Largest Market | North America |
Nevertheless, market growth encounters a significant obstacle involving data silos, as integrating contemporary analytics with fragmented legacy systems remains complicated and resource-heavy. This technical hurdle frequently hinders the smooth aggregation of data necessary for accurate insights. As reported by DNV, in 2025, 74% of energy professionals indicated a heightened focus on digitalization to manage these complexities and enhance business performance. This figure highlights the industry's determined financial dedication to overcoming technical disparities, despite the inherent challenges involved in modernizing established infrastructure.
Market Driver
The rapid incorporation of the Internet of Things and big data is radically transforming the market by facilitating the smooth merging of physical assets with sophisticated digital ecosystems. Operators are increasingly utilizing cloud-native platforms and edge computing to handle immense seismic and operational datasets, thereby improving reservoir characterization and drilling accuracy. This technological alignment enables companies to monetize previously siloed data streams, fueling substantial revenue growth within digital service sectors. For example, SLB reported in January 2025 that its full-year 2024 digital revenue rose by 20% year-over-year to $2.44 billion, emphasizing the strong demand for integrated data solutions covering the entire energy lifecycle.
Concurrently, the growing focus on operational efficiency and cost reduction drives the industry to utilize analytics for maximizing value and extending asset life. As easily accessible reserves become scarcer, companies are prioritizing predictive maintenance and AI-driven automation to reduce unplanned downtime and optimize production rates while adhering to strict capital discipline. This transition converts maintenance from a reactive expense into a strategic value driver. As noted by Bloomberg, in June 2025, Saudi Aramco announced that its digital transformation efforts yielded $4 billion in value in 2024, a figure that doubled from the prior year due to AI implementation across operations. This trend is evident throughout the sector; according to Baker Hughes, orders for its Industrial and Energy Technology segment reached $13.0 billion for the full year 2024 in January 2025, highlighting market investment in technologies that boost industrial performance.
Market Challenge
The "Global Oil and Gas Analytics Market" encounters a significant obstacle regarding deeply rooted data silos and the difficulty of merging modern analytical software with aging, fragmented legacy systems. This technical hurdle directly impedes market expansion by preventing the smooth aggregation of data needed for accurate, real-time decision-making. When exploration and production data remain locked within isolated infrastructure, companies face excessive costs and delays in readying datasets for analysis, often undermining the anticipated return on investment for new software deployments. As a result, many organizations are reluctant to expand analytics solutions beyond the initial pilot phases, thereby stalling wider market adoption.
This fragmentation generates a severe capability gap that limits the industry's capacity to fully utilize advanced predictive tools. According to DNV, in 2024, only 21% of energy companies identified as "digital laggards" reported possessing quality data for their operations, in contrast to 68% of industry leaders. This discrepancy suggests that a substantial segment of the market lacks the fundamental data maturity required for complex analytics. As long as these integration difficulties endure, they will continue to restrict the addressable market for analytics vendors and constrain the sector's overall revenue potential.
Market Trends
The emergence of ESG Analytics for Carbon Footprint and Emissions Monitoring is radically changing how energy companies approach environmental compliance and sustainability objectives. With increasing regulatory pressure, operators are advancing beyond simple reporting to implement complex analytics platforms that integrate satellite imagery, drone data, and ground sensors for accurate methane detection. These tools enable firms to quantify emissions in real-time and prioritize reduction strategies, transforming environmental data into a crucial operational metric rather than merely a passive compliance obligation. According to the Oil and Gas Climate Initiative (OGCI) 'Progress Report 2024' released in November 2024, member companies used these advanced monitoring frameworks to realize a 62% reduction in aggregate upstream operated methane intensity relative to 2017 levels.
The incorporation of Generative AI for Synthetic Data Generation and Scenario Modeling is developing as a revolutionary force for subsurface characterization and reservoir engineering. In contrast to traditional methods that depend on computationally intensive physics-based simulations, these AI-driven systems produce synthetic datasets and model intricate geological scenarios with unmatched speed, drastically quickening exploration and carbon storage assessments. This ability allows geoscientists to rapidly assess thousands of potential outcomes, optimizing field development plans while lowering capital risk. As reported by Shell in December 2024 regarding its digital innovation strategy, the company implemented AI models capable of simulating carbon dioxide storage in subsurface reservoirs roughly 100,000 times faster than standard physics-based simulations.
Report Scope
In this report, the Global Oil and Gas Analytics Market has been segmented into the following categories, in addition to the industry trends which have also been detailed below:
Company Profiles: Detailed analysis of the major companies present in the Global Oil and Gas Analytics Market.
Global Oil and Gas Analytics Market report with the given market data, TechSci Research offers customizations according to a company's specific needs. The following customization options are available for the report: