Globale Data Wrangling-Marktgröße nach Geschäftsfunktion (Marketing und Vertrieb, Finanzen), nach Komponente (Tools, Services), nach Bereitstellungsmodell (Cloud, On-Premises), nach Unternehmensgröße (Großunternehmen, kleine und mittlere Unternehmen), nach Endbenutzer (Automobil- und Transportbranche, Banken), nach geografischer Reichweite und Prognose

Marktgröße und Prognose für Data Wrangling

Der Markt wurde im Jahr 2024 auf 1,63 Milliarden USD geschätzt und soll bis 2031 3,2 Milliarden USD erreichen, was einem CAGR von von 8,80 % im Prognosezeitraum 2024–2031.

Zu den wichtigsten Faktoren, die das Marktwachstum vorantreiben, gehört die Verfügbarkeit großer Datenmengen bei verschiedenen Organisationen, insbesondere bei Institutionen, die auf Technologien wie KI und maschinelles Lernen angewiesen sind. Darüber hinaus treiben technologische Fortschritte in der Computertechnologie das Datenvolumen weiter an und treiben so das Wachstum des Marktes voran. Der Global Data Wrangling Market-Bericht bietet eine ganzheitliche Bewertung des Marktes. Der Bericht bietet eine umfassende Analyse der wichtigsten Segmente, Trends, Treiber, Einschränkungen, des Wettbewerbsumfelds und der Faktoren, die auf dem Markt eine wesentliche Rolle spielen.

Globale Treiber des Datenbereinigungsmarktes

Die Markttreiber für den Datenbereinigungsmarkt können von verschiedenen Faktoren beeinflusst werden. Dazu können gehörenDatenwachstumDie Datenmenge von Sensoren, sozialen Medien, IoT-Geräten und anderen Quellen wächst exponentiell, und das bedeutet, dass neue Tools und Methoden erforderlich sind, um diese Daten zu bereinigen, zu verarbeiten und für die Analyse vorzubereiten. Dieser Bedarf wird durch Data-Wrangling-Tools gedeckt, die den Datenaufbereitungsprozess automatisieren und rationalisieren.

• Komplexität der Daten Heutzutage sind Daten in vielen verschiedenen Formen, Strukturen und Qualitätsstufen verfügbar. Um mit diesen vielfältigen und häufig fehlerhaften Daten umgehen zu können, sind ausgefeilte Technologien erforderlich, die komplexe Datentransformationen, Datenintegration und Datenqualitätssicherung bewältigen können.
• Selbstbedienung Analysen werden immer beliebter, da Geschäftsanwender Daten selbst analysieren möchten, ohne stark von IT- oder Datentechnikteams abhängig zu sein. Data-Wrangling-Tools beschleunigen den Entscheidungsprozess, indem sie es nicht-technischen Personen ermöglichen, Daten unabhängig vorzubereiten und zu analysieren.
• Datenverwaltung und -konformität Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Daten angesichts der wachsenden Anforderungen in Bezug auf Datenschutz und -verwaltung (wie CCPA und DSGVO) korrekt, konsistent und konform sind. Data-Wrangling-Technologien unterstützen die Datenintegrität und Qualitätssicherung sowie die Durchsetzung von Grundsätzen der Datenverwaltung.
• Der Aufstieg von Big Data und Analysen Da Unternehmen immer datengesteuerter werden, besteht ein zunehmender Bedarf an anspruchsvollen Analysen und Erkenntnissen, die aus riesigen Datenmengen gewonnen werden. Eine wesentliche Phase im Datenanalyseprozess ist das Data Wrangling, das Unternehmen dabei hilft, aufschlussreiche Informationen effektiver aus ihren Daten zu gewinnen.
• Integration mit KI und maschinellem Lernen Durch die Vorbereitung von Daten für das Modelltraining ist das Data Wrangling in KI- und maschinellen Lernprojekten wichtig. Der Bedarf an Data-Wrangling-Tools, die sich problemlos mit KI und ML verbinden lassen, wächst zusammen mit der Einführung dieser Technologien in allen Branchen.
• Cloud-Einführung Aufgrund der breiten Einführung von Cloud Computing verlagern Unternehmen immer mehr ihrer Daten- und Analyse-Workloads in die Cloud. Die Branche wächst aufgrund der Skalierbarkeit, Flexibilität und Erschwinglichkeit von Cloud-basierten Datenbearbeitungslösungen.
• SchwerpunktDemokratisierung von Daten Unternehmen arbeiten daran, den Datenzugriff leichter zugänglich zu machen und es mehr Menschen zu ermöglichen, diese zur Entscheidungsfindung zu nutzen. Data-Wrangling-Tools tragen zur Demokratisierung von Daten bei, indem sie den Zugriff auf, die Aufbereitung und die Analyse von Daten für Mitarbeiter im Unternehmen vereinfachen.

Global Data Wrangling - Marktbeschränkungen

Mehrere Faktoren können als Beschränkungen oder Herausforderungen wirken für den Data-Wrangling-Markt. Dazu können gehören

• Komplexität und Lernkurve Die effektive Nutzung von Data-Wrangling-Tools erfordert häufig ein gewisses Maß an technischem Fachwissen. Diese Tools können für nichttechnische Benutzer schwer zu verstehen und zu verwenden sein, was ihre Nutzung einschränken könnte, insbesondere in Unternehmen, in denen die Mitarbeiter weniger technisch versiert sind.
• Datensicherheitsprobleme Die Arbeit mit sensiblen und häufig privaten Daten ist Teil des Data Wrangling. Die Verwendung von Data-Wrangling-Tools kann durch Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit, Datenschutzverletzungen und der Einhaltung von Gesetzen wie CCPA und GDPR behindert werden, insbesondere in Sektoren wie dem Finanz- und Gesundheitswesen, die strenge Sicherheitsanforderungen haben.
• Integrationsherausforderungen Es kann schwierig und zeitaufwändig sein, Data-Wrangling-Tools in die aktuelle IT-Architektur, Datenverwaltungssysteme und Analyseplattformen zu integrieren. Die Implementierung von Data-Wrangling-Lösungen kann durch Kompatibilitätsprobleme, Inkonsistenzen im Datenformat und Interoperabilitätsschwierigkeiten verlangsamt werden, insbesondere in unterschiedlichen IT-Umgebungen.
• Kosten für Implementierung und Wartung Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) mit knappen IT-Budgets können die Implementierung und Wartung von Data-Wrangling-Lösungen teuer finden. Einführungshürden können Lizenzgebühren, Abonnementgebühren, Hardwareanforderungen und laufende Wartungskosten sein, insbesondere wenn sich die Einführung nicht sofort auszahlt.
• Widerstand gegen Veränderungen Mitarbeiter, die an manuelle Datenaufbereitungsverfahren gewöhnt sind, können sich Veränderungen innerhalb einer Organisation widersetzen. Data-Wrangling-Tools können weithin übernommen werden, die Einführung kann jedoch durch kulturelle Barrieren, Angst vor dem Verlust des Arbeitsplatzes und Widerstand gegen neue Technologien behindert werden, selbst wenn diese Tools in Bezug auf Produktivität und Effizienz viel zu bieten haben.
• Mangelnde Standardisierung Es gibt viele Anbieter, die eine Vielzahl von Tools und Lösungen anbieten, was zu einem fragmentierten Markt im Bereich Data Wrangling führt. Das Fehlen einheitlicher Techniken, Tools und Best Practices zur Datenaufbereitung kann für Kunden verwirrend sein und ihre Fähigkeit beeinträchtigen, verschiedene Dienste zu vergleichen und zu bewerten, was den Einführungsprozess behindert.
• Leistungs- und Skalierbarkeitsprobleme Einige Datenaufbereitungstechnologien könnten Schwierigkeiten haben, komplizierte Datentransformationsaktivitäten oder riesige Datenmengen effektiv zu verwalten. Insbesondere in Kontexten mit hoher Datengeschwindigkeit und -vielfalt können Leistungsengpässe, Skalierbarkeitsbeschränkungen und Verarbeitungsverzögerungen Benutzer verärgern und die Einführung von Datenaufbereitungslösungen verhindern.
• Einschränkungen aufgrund von Vorschriften und Compliance Organisationen können aufgrund von Industriestandards, gesetzlichen Verpflichtungen und Compliance-Vorschriften Einschränkungen hinsichtlich der Erfassung, Verarbeitung und Nutzung von Daten haben. Beim Organisieren von Daten kann die Einhaltung von Gesetzen wie HIPAA, PCI-DSS und SOX kompliziert und zeitaufwändig sein, was die Datenbereinigung behindern kann.

Globale Segmentierungsanalyse des Datenbereinigungsmarktes

Der globale Datenbereinigungsmarkt ist segmentiert auf der Grundlage von Geschäftsfunktion, Komponente, Bereitstellungsmodell, Organisationsgröße, Endbenutzer und Geografie.

Datenbereinigungsmarkt nach Geschäftsfunktion

• Marketing und Vertrieb
• Finanzen
• Personalwesen
• Betrieb
• Recht

Basierend auf der Geschäftsfunktion ist der Markt in Marketing und Vertrieb, Finanzen, Personalwesen, Betrieb und Recht unterteilt. Das Finanzsegment dominiert das Segment. Vorgänge wie die Identifizierung von Zielkunden, der Zugang zur Rentabilität, das Erkennen von Risikofaktoren, das Vorwegnehmen zukünftiger Ereignisse und die Verbesserung des Unternehmensbetriebs erfordern Analysten. Um die Analyse zu verbessern, besteht daher eine beträchtliche Nachfrage nach Datenbereinigungstools.

Datenbereinigungsmarkt nach Komponenten

• Tools
• Dienste
  1. Managed Services
  2. Professionelle Dienste

Basierend auf den Komponenten wird der Markt in Tools und Dienste unterteilt. Das Dienstleistungssegment ist weiter unterteilt in Managed und Professional Services. Das Tools-Segment hatte den größten Anteil aufgrund der Verfügbarkeit mehrerer Lösungen von Akteuren wie IBM, Oracle usw. Darüber hinaus helfen diese Tools auch dabei, die großen generierten Datenmengen zu formatieren. Darüber hinaus helfen diese Tools auch dabei, mehrere Datenquellen zu einer einzigen Quelle für die Analyse zusammenzuführen, unnötige oder irrelevante Daten zu löschen, leere Zellen oder Lücken in den Daten zu identifizieren und Ausreißer in den Daten zu ermitteln, Inkonsistenzen zu klären oder irrelevante Daten zu löschen, um Analysen bereitzustellen.

Markt für Datenbereinigung nach Bereitstellungsmodell

• Cloud
• Vor Ort

Basierend auf dem Bereitstellungsmodell wird der Markt in Cloud und Vor Ort unterteilt. Das Cloud-Segment dominierte den Markt aufgrund der Einführung von Cloud-Lösungen aufgrund der Vorteile dieser Lösungen wie erweiterte Sicherheit, niedrige Kosten, Datenzugriff und geringerer Personalbedarf.

Markt für Datenbereinigung nach Unternehmensgröße

• Großunternehmen
• Kleine und mittlere Unternehmen

Basierend auf der Unternehmensgröße wird der Markt in Großunternehmen und kleine und mittlere Unternehmen unterteilt. Das Segment der Großunternehmen hielt den größten Anteil aufgrund der Einführung von Datenaufbereitungstools für saubere, standardisierte und profilierte Daten, die fundierte Entscheidungen unterstützen.

Datenaufbereitungsmarkt nach Endbenutzer

• Automobil und Transport
• Banken, Finanzdienstleistungen und Versicherungen (BFSI)
• Energie- und Versorgungsunternehmen
• Regierung und öffentlicher Sektor
• Gesundheitswesen und Biowissenschaften
• Fertigung
• Einzelhandel und E-Commerce
• Telekommunikation und IT
• Reisen und Gastgewerbe
• Sonstige

Basierend auf dem Endbenutzer ist der Markt in Automobil und Transport, Banken, Finanzdienstleistungen und Versicherungen (BFSI), Energie- und Versorgungsunternehmen, Regierung und öffentlicher Sektor, Gesundheitswesen und Biowissenschaften, Fertigung, Einzelhandel und E-Commerce, Telekommunikation und IT, Reisen und Gastgewerbe und Sonstige unterteilt. Das BFSI-Segment hielt den größten Anteil. Die Datenbereinigungstools verfügen über Funktionen, die auf diese Institutionen zugeschnitten sind und ihnen dabei helfen, Daten aus verschiedenen Formaten und Quellen zu entdecken, Betrug zu erkennen, die betriebliche Produktivität zu verbessern und das Risikomanagement zu optimieren.

Datenbereinigungsmarkt nach geografischer Lage

• Nordamerika
• Europa
• Asien-Pazifik
• Rest der Welt

Auf Grundlage der geografischen Lage wird der globale Datenbereinigungsmarkt in Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik und den Rest der Welt unterteilt. Nordamerika dürfte im Prognosezeitraum das stärkste Wachstum aufweisen. Faktoren wie ein hohes verfügbares Einkommen, eine höhere Digitalkompetenz in der Bevölkerung und eine günstige digitale Infrastruktur sind Schlüsselfaktoren, die das Wachstum des Marktes im Prognosezeitraum voraussichtlich vorantreiben werden.

Schlüsselakteure

Der Studienbericht „Globaler Markt für Datenwrangling“ bietet wertvolle Einblicke mit Schwerpunkt auf dem globalen Markt, einschließlich einiger der wichtigsten Akteure wie IBM, Oracle, SAS Institute, Trifacta, Datawatch, Talend, Alteryx, Dataiku, TIBCO Software, Paxata, Mindtech Global Ltd. Unsere Marktanalyse umfasst auch einen Abschnitt, der ausschließlich diesen großen Akteuren gewidmet ist, in dem unsere Analysten einen Einblick in die Finanzberichte aller großen Akteure sowie Produktbenchmarking und SWOT-Analysen geben.

Wichtige Entwicklungen

• Im März 2022 gab Mindtech bekannt, eine von Appen angeführte Investition in Höhe von 3,25 Millionen USD gesichert zu haben. Die Investitionen werden vom Unternehmen zur Unterstützung des Unternehmenswachstums verwendet.
• Im Januar 2022 gab Alteryx bekannt, dass es Data Wrangler Trifacta für 400 Millionen USD übernommen hat. Trifecta ist ein Anbieter von Data-Wrangler-Lösungen.

Ace-Matrix-Analyse

Die im Bericht bereitgestellte Ace-Matrix hilft dabei, die Leistung der wichtigsten Akteure dieser Branche zu verstehen, da wir für diese Unternehmen eine Rangliste erstellen, die auf verschiedenen Faktoren wie Servicefunktionen und Innovationen, Skalierbarkeit, Innovation der Services, Branchenabdeckung, Branchenreichweite und Wachstums-Roadmap basiert. Basierend auf diesen Faktoren ordnen wir die Unternehmen in vier Kategorien einAktiv, Spitzentechnologie, Aufstrebend und Innovatoren.