Datenermittlungsmarktgröße nach Unternehmensgröße (Großunternehmen, kleine und mittlere Unternehmen), nach Komponente (Software, Dienste), nach Bereitstellungsmodell (Cloud-basiert, vor Ort), nach Vertikale (Gesundheitswesen, Regierung und Verteidigung), nach geografischer Reichweite und Prognose

Marktgröße und Prognose für Data Discovery

Der Markt für Data Discovery wurde im Jahr 2024 auf 10,77 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis 2031 voraussichtlich 34,12 Milliarden US-Dollar erreichen. Das Wachstum wird zwischen 2024 und 2031 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 15,50 % steigen.

• Data Discovery ist der Prozess des Findens, Verstehens und Visualisierens relevanter Daten aus verschiedenen Quellen innerhalb einer Organisation. Es ist vergleichbar mit dem Navigieren durch einen riesigen Ozean an Informationen und dem Aufdecken verborgener Schätze – wertvolle Erkenntnisse, die zu besseren Entscheidungen führen, Abläufe optimieren und neue Möglichkeiten eröffnen können. Im Gegensatz zum Data Mining, bei dem es darum geht, Muster aus großen Datensätzen zu extrahieren, können Benutzer bei der Datenermittlung Daten iterativ untersuchen und analysieren, Fragen stellen und ihre Suche dabei verfeinern.
• Es gibt zwei grundlegende Ansätze zur Datenermittlungmanuell und automatisiert. Bei der manuellen Datenermittlung identifizieren, klassifizieren und dokumentieren Datenbestände sorgfältig Datenbestände. Dieser traditionelle Ansatz erfordert tiefgreifendes technisches Wissen und kann bei großen Datensätzen zeitaufwändig sein. Moderne Lösungen nutzen automatisierte Datenermittlungstools, die auf maschinellem Lernen basieren. Diese Tools scannen verschiedene Datenspeicher, kategorisieren Informationen und erstellen Datenkataloge, sodass Benutzer einen durchsuchbaren Index ihrer Datenressourcen erhalten.
• Bei der Datenermittlung geht es nicht nur darum, die richtigen Daten zu finden; es geht auch darum, sie auf eine Weise zu präsentieren, die bei den Benutzern Anklang findet. Visualisierungen sind hier der Schlüssel. Datenermittlungstools bieten eine breite Palette von Diagrammen, Grafiken und Dashboards, die komplexe Datensätze in leicht verdauliche Formate umwandeln. Trends, Muster und Anomalien werden sofort erkennbar, sodass Benutzer die Geschichte verstehen, die die Daten erzählen. Interaktive Dashboards ermöglichen es Benutzern, in bestimmte Details einzutauchen, was eine tiefere Untersuchung und Analyse ermöglicht.
• Traditionell war die Datenanalyse die Domäne von Datenwissenschaftlern und Analysten. Der Aufstieg von Self-Service Data Discovery (SSDD)-Tools verändert jedoch die Spielregeln. SSDD-Plattformen sind für Geschäftsbenutzer mit minimalem technischen Fachwissen konzipiert. Diese benutzerfreundlichen Schnittstellen ermöglichen es ihnen, Daten unabhängig zu untersuchen, Berichte zu erstellen und ihre Geschäftsfragen zu beantworten. Dadurch werden nicht nur IT-Ressourcen freigegeben, sondern auch eine datengesteuerte Kultur gefördert, in der jeder zu fundierten Entscheidungen beitragen kann.

Marktdynamik im Bereich Datenermittlung

Zu den wichtigsten Marktdynamiken, die den Markt für Datenermittlung prägen, gehören

Wichtige Markttreiber

• Zunehmende Bedeutung datengesteuerter Entscheidungen Unternehmen erkennen zunehmend die Grenzen von Intuition und Bauchgefühl. Datengesteuerte Entscheidungsfindung, die auf Erkenntnissen aus der Datenermittlung basiert, führt zu fundierteren Strategien und verbesserten Ergebnissen.
• Exponentielles Wachstum des Datenvolumens Die Menge der von Unternehmen generierten Daten explodiert, angetrieben von Faktoren wie sozialen Medien, IoT-Geräten und Sensornetzwerken. Datenermittlungstools sind unerlässlich, um in diesem riesigen Datenozean zu navigieren und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
• Aufstieg der Self-Service-Datenermittlung (SSDD) Traditionell war die Datenanalyse die Domäne von IT-Experten. SSDD-Tools ermöglichen es Geschäftsbenutzern, Daten unabhängig zu untersuchen, eine datengesteuerte Kultur zu fördern und schnellere Entscheidungen im gesamten Unternehmen zu ermöglichen.
• Nachfrage nach verbesserter Betriebseffizienz Die Datenermittlung hilft, Ineffizienzen und Engpässe in Prozessen zu identifizieren. Durch die Analyse von Betriebsdaten können Unternehmen Arbeitsabläufe optimieren, Kosten senken und Abläufe rationalisieren, um die allgemeine Leistung zu verbessern.
• Verbessertes Kundenverständnis Kundendaten enthalten eine Fülle von Informationen über Verhalten, Vorlieben und Kaufmuster. Data-Discovery-Tools liefern diese Erkenntnisse und ermöglichen es Unternehmen, Marketingkampagnen zu personalisieren, den Kundenservice zu verbessern und Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln, die bei ihrer Zielgruppe besser ankommen.
• Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Datenverwaltung Angesichts strengerer Datenschutzbestimmungen wie der DSGVO und des CCPA ist die Gewährleistung von Datensicherheit und -konformität von entscheidender Bedeutung. Fortschrittliche Data-Discovery-Tools unterstützen die Datenverwaltung, indem sie die Datenqualität aufrechterhalten, Zugriffskontrollen durchsetzen und Compliance-Bemühungen erleichtern.
• Fortschritte bei Big-Data-Technologien Die Entwicklung von Technologien wie Cloud Computing, künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen treibt den Data-Discovery-Markt voran. Diese Fortschritte ermöglichen eine schnellere Datenverarbeitung, robustere Analysefunktionen und eine automatisierte Gewinnung von Erkenntnissen innerhalb von Data-Discovery-Lösungen.

Wichtige Herausforderungen

• Datensilos und fehlende Standardisierung Daten sind innerhalb einer Organisation oft über verschiedene Quellen verstreut, wodurch Silos entstehen. Diese unterschiedlichen Formate und Strukturen erschweren die Ermittlung und Integration von Daten für umfassende Analysen.
• Probleme mit der Datenqualität Die Genauigkeit und Vollständigkeit der Daten wirken sich direkt auf die Qualität der durch die Datenermittlung gewonnenen Erkenntnisse aus. Inkonsistente Daten, fehlende Werte und Duplikate führen zu irreführenden Ergebnissen.
• Qualifikationslücke und Akzeptanz der Benutzer Während die Selfservice-Datenermittlung den Benutzern mehr Handlungsfreiheit lässt, kann eine Qualifikationslücke die Akzeptanz behindern. Die Bereitstellung von Schulungsprogrammen und die Förderung einer datengesteuerten Kultur sind entscheidend, um diese Lücke zu schließen und Benutzer zu ermutigen, das Potenzial von Datenermittlungstools effektiv zu nutzen.
• Komplexität des Big Data-Managements Das ständig zunehmende Volumen und die Geschwindigkeit der Daten stellen für Datenermittlungstools eine Herausforderung dar. Die Integration von Big-Data-Technologien und die Gewährleistung skalierbarer Datenverarbeitungsfunktionen sind unerlässlich, um die Komplexität der Verwaltung riesiger Datensätze effektiv zu bewältigen.

Wichtige Trends

• Revolution der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) Die Datenermittlung wird durch die Integration von NLP benutzerfreundlicher. Benutzer können mithilfe natürlicher Sprachabfragen mit Daten interagieren, wodurch die Erkundung auch für nichttechnische Benutzer intuitiv und zugänglich wird. Dies ermöglicht es einem größeren Kreis von Mitarbeitern, Datenerkenntnisse für ihre Entscheidungsfindung zu nutzen.
• Augmented Analytics für tiefere Erkenntnisse Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Datenermittlung durch Augmented Analytics. KI automatisiert Datenanalyseaufgaben wie das Erkennen von Mustern, das Generieren von Erkenntnissen und das Bereitstellen von Empfehlungen. Dies ermöglicht es Benutzern, ein tieferes Verständnis ihrer Daten zu erlangen und fundiertere Entscheidungen zu treffen.
• Kollaborative Datenerkundung Die Zukunft der Datenermittlung liegt in der Förderung der Zusammenarbeit. Fortschrittliche Tools ermöglichen nahtlose teambasierte Erkundungsprojekte und erleichtern den Wissensaustausch und die fundierte Entscheidungsfindung. Teammitglieder mit unterschiedlichen Fähigkeiten können zusammenarbeiten und ihre Expertise bündeln, um den maximalen Nutzen aus den Daten zu ziehen.
• Fokus auf erklärbare KI (XAI) Da KI eine immer größere Rolle bei der Datenermittlung spielt, ist es von entscheidender Bedeutung, die Erklärbarkeit der von KI generierten Erkenntnisse sicherzustellen. XAI-Techniken werden die Entscheidungsprozesse der KI transparent machen, sodass Benutzer die Überlegungen hinter Empfehlungen verstehen und das Vertrauen in die KI-gesteuerte Datenerkundung gestärkt wird.
• Sicherheit und Datenschutz durch Design Da die Datenschutzbestimmungen strenger werden, sind Datensicherheit und Datenschutz von größter Bedeutung. Datenermittlungslösungen integrieren Sicherheits- und Datenschutzprinzipien durch Design. Dadurch wird sichergestellt, dass die Daten während des gesamten Entdeckungsprozesses geschützt sind, was Risiken mindert und das Vertrauen in datengesteuerte Entscheidungsfindung fördert.

Regionale Analyse des Data-Discovery-Marktes

Hier ist eine ausführlichere regionale Analyse des Data-Discovery-Marktes

Nordamerika

• Nordamerika hält derzeit den größten Marktanteil im Bereich Data Discovery und wird voraussichtlich für den Prognosezeitraum die beherrschende Stellung innehaben.
• Nordamerikanische Unternehmen haben bei der Einführung von Data-Analytics-Lösungen eine Vorreiterrolle eingenommen und so einen reifen Markt mit etablierten Akteuren aufgebaut. Diese frühe Einführung ist einer der Gründe für ihre beherrschende Stellung.
• Nordamerikanische Unternehmen stellen beträchtliche Budgets für IT-Infrastruktur und -Software bereit, darunter auch Data-Discovery-Tools. Hohe IT-Ausgaben treiben die Nachfrage nach Datenermittlung an.
• Strengere Datenschutzbestimmungen wie HIPAA und CCPA fördern die Einführung von Datenermittlungstools, die die Einhaltung der Vorschriften gewährleisten.

Asien-Pazifik (APAC)

• Analysten zufolge wird die Region APAC voraussichtlich das schnellste Wachstum im Datenermittlungsmarkt erleben.
• Das schnelle Wirtschaftswachstum in den Volkswirtschaften APACs treibt Initiativen zur digitalen Transformation voran, einschließlich der Einführung von Datenanalysen, was zu einem schnellen Wachstum im Datenermittlungsmarkt führt.
• Viele APAC-Regierungen fördern datengesteuerte Governance und investieren in Big Data-Infrastrukturen, wodurch ein fruchtbarer Boden für Datenermittlungstools geschaffen wird. Diese Regierungsinitiativen sind einer der Haupttreiber für das schnelle Wachstum des Data-Discovery-Marktes im asiatisch-pazifischen Raum.
• Der wachsende Pool an technischen Talenten in APAC erleichtert die Einführung und Implementierung komplexer Data-Discovery-Lösungen.
• Die wachsende Smartphone-Nutzerbasis in APAC generiert riesige Datenmengen und schafft eine Nachfrage nach Tools zur Analyse und Nutzung dieser Informationen.

Europa

• Europa hält einen bedeutenden Marktanteil bei der Data Discovery.
• Die DSGVO in Europa erfordert eine robuste Datenverwaltung, die durch Data-Discovery-Tools erleichtert werden kann. Dieses strenge Regulierungsumfeld ist einer der Hauptgründe für das Wachstum des europäischen Data-Discovery-Marktes.
• Europäische Unternehmen sind für ihren Fokus auf Innovation bekannt, was zu einer frühen Einführung fortschrittlicher Data-Discovery-Lösungen führt.
• Mehrere europäische Firmen wie SAP und Qlik tragen wesentlich zur Data-Discovery-Marktlandschaft bei.

Analyse der Segmentierung des Data-Discovery-Marktes

Der Data-Discovery-Markt ist segmentiert nach Unternehmensgröße, Komponente, Bereitstellungsmodell, Branche und Geografie.

Data-Discovery-Markt nach Unternehmensgröße

• Großunternehmen
• Kleine und mittlere Unternehmen

Basierend auf der Unternehmensgröße ist der Markt in Großunternehmen und kleine und mittlere Unternehmen unterteilt. Große Unternehmen sind derzeit die dominierende Kraft auf dem Data-Discovery-Markt. Es wird erwartet, dass kleine und mittlere Unternehmen (KMU) diese Lücke bis 2031 deutlich schließen werden. Große Unternehmen verfügen über riesige Datenmengen und komplexe Datenanforderungen, die robuste Data-Discovery-Lösungen erfordern. Ihre vorhandene IT-Infrastruktur und Budgetzuweisungen könnten jedoch die Wachstumsrate begrenzen.

Der Markt für Data-Discovery-Lösungen, die speziell für KMU entwickelt wurden, erlebt einen Boom. Cloudbasierte Data-Discovery-Tools auf Abonnementbasis werden für KMU immer erschwinglicher und sind daher eine praktikable Option. Self-Service-Data-Discovery-Tools sind benutzerfreundlich gestaltet und ermöglichen es nicht-technischen Benutzern in KMU, Dateneinblicke zu nutzen. KMU erkennen zunehmend den Wert von Daten für fundierte Entscheidungen und treiben daher die Einführung von Data-Discovery-Tools voran. Dieser Wandel hin zu Self-Service-Analysen und erschwinglichen Lösungen wird voraussichtlich das Wachstum des KMU-Segments in den kommenden Jahren vorantreiben. Während Großunternehmen in absoluten Zahlen wahrscheinlich einen größeren Marktanteil behalten werden, werden KMU bis 2031 zu einer bedeutenden treibenden Kraft auf dem Data-Discovery-Markt.

Data-Discovery-Markt nach Komponenten

• Software
• Dienste

Basierend auf den Komponenten ist der Markt in Software und Dienste unterteilt. Software wird voraussichtlich während des gesamten Prognosezeitraums die dominierende Stellung behalten, getrieben von ihrer Kernfunktionalität. Data-Discovery-Software bietet die wesentlichen Tools für Datenexploration, -visualisierung und -analyse und bildet die Grundlage für jede Data-Discovery-Initiative. Dienste werden jedoch aufgrund der zunehmenden Komplexität von Datenumgebungen und des Aufstiegs der Self-Service-Data-Discovery ein erhebliches Wachstum erfahren. Wenn Unternehmen Self-Service-Tools einführen, benötigen sie Implementierung, Schulung und fortlaufende Support-Dienste, um eine erfolgreiche Einführung sicherzustellen und den Wert der Data-Discovery-Lösungen zu maximieren. Dadurch entsteht eine symbiotische Beziehung – das Wachstum von Software treibt die Nachfrage nach Diensten an, und robuste Dienste ermöglichen es den Benutzern, das volle Potenzial der Software auszuschöpfen, was ihre Dominanz festigt.

Markt für Datenermittlung nach Bereitstellungsmodell

• Cloudbasiert
• Vor Ort

Basierend auf dem Bereitstellungsmodell ist der Markt in Cloud-basiert und Vor Ort unterteilt. Cloud-basierte Datenermittlungslösungen werden im Prognosezeitraum die Bereitstellungen vor Ort voraussichtlich deutlich übertreffen. Diese Dominanz kann auf mehrere Faktoren zurückgeführt werdenSkalierbarkeit und Kosteneffizienz. Cloud-basierte Lösungen bieten Skalierbarkeit nach Bedarf, sodass Unternehmen ihre Datenermittlungsfunktionen problemlos an sich entwickelnde Anforderungen anpassen können. Darüber hinaus machen Cloud-Plattformen Vorabinvestitionen in Hardware und Software überflüssig, was sie zu einer attraktiveren Option für kostenbewusste Unternehmen macht. Während manche aus Sicherheitsgründen oder wegen gesetzlicher Vorschriften noch immer die Bereitstellung vor Ort bevorzugen, tendiert der Gesamtmarkt in Richtung der Flexibilität, Agilität und Kostenvorteile, die Cloud-basierte Data-Discovery-Lösungen bieten.

Data-Discovery-Markt nach Branchen

• Gesundheitswesen
• Regierung
• Verteidigung

Nach Branchen unterteilt sich der Markt in Gesundheitswesen, Regierung und Verteidigung. Im Gesundheitswesen, in der Regierung und der Verteidigung wird ein deutliches Wachstum erwartet. Das Gesundheitswesen nutzt Data Discovery für Aufgaben wie die Verbesserung der Patientenergebnisse, Arzneimittelentdeckung und Betrugserkennung. Regierungsbehörden nutzen es zur Optimierung des Bürgerservices, der nationalen Sicherheit und der Ressourcenzuweisung. Die schiere Menge an Daten, die in den Sektoren Regierung und Verteidigung generiert wird, gepaart mit steigenden Investitionen in Big-Data-Initiativen für die nationale Sicherheit und Informationsbeschaffung, könnte jedoch dazu führen, dass sie in den kommenden Jahren einen größeren Marktanteil halten werden. Das Gesundheitswesen wird jedoch aufgrund des stetig wachsenden Bedarfs an datengesteuerter personalisierter Medizin und verbesserten Gesundheitsversorgungssystemen weiterhin ein wichtiger Treiber bleiben.

Markt für Datenermittlung nach Geografie

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

Basierend auf regionaler Analyse wird der Markt für Datenermittlung in Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik und Rest der Welt unterteilt. Auf dem Markt für Datenermittlung ist Nordamerika aufgrund etablierter Marktteilnehmer und hoher IT-Ausgaben derzeit führend; für APAC wird ein explosives Wachstum erwartet. Dieser Aufschwung in APAC wird durch Faktoren wie das schnelle Wirtschaftswachstum, staatliche Initiativen zur Förderung der Einführung von Big Data und einen wachsenden Pool an technischen Talenten vorangetrieben. Beide Regionen werden wichtige Akteure sein, wobei Nordamerika von seinem starken Fundament profitiert und APAC sein Wachstumspotenzial ausschöpft. Das künftige Marktumfeld wird wahrscheinlich multipolar sein, mit anderen Regionen wie Europa und dem Nahen Osten und Asien-Pazifik. Afrika spielt eine immer wichtigere Rolle.

Wichtige Akteure

Der Studienbericht „Data Discovery-Markt“ bietet wertvolle Einblicke mit Schwerpunkt auf dem globalen Markt. Die wichtigsten Akteure auf dem Markt sind IBM, Microsoft, Oracle, Salesforce, SAS Institute, Google, Amazon Web Services, Micro Focus, Alteryx, Qlik, ThoughtSpot, Looker, Tableau, Domo und Yellowfin.

Unsere Marktanalyse umfasst auch einen Abschnitt, der ausschließlich diesen wichtigen Akteuren gewidmet ist, in dem unsere Analysten einen Einblick in die Finanzberichte aller wichtigen Akteure sowie Produktbenchmarking und SWOT-Analysen geben. Der Abschnitt zur Wettbewerbslandschaft umfasst auch wichtige Entwicklungsstrategien, Marktanteile und Marktranganalysen der oben genannten Akteure weltweit.

Neue Entwicklungen auf dem Data Discovery-Markt

• Im Mai 2024 kündigte Microsoft Verbesserungen seiner Power BI-Plattform an, die neue KI-gestützte Funktionen für Data Storytelling integrieren. Dazu gehören ein „Storytelling Assistant“, der Visualisierungen und Einblicke vorschlägt, und eine „Live Q&A“-Funktion, die es Benutzern ermöglicht, mithilfe natürlicher Sprachabfragen mit Daten zu interagieren.
• Im April 2024 führte Google Cloud BigQuery Data Mesh ein, eine neue Lösung, die das Datenmanagement in komplexen Cloud-Umgebungen vereinfachen soll. Dieses Angebot fördert einen dezentralen Ansatz, der es Geschäftsbenutzern ermöglicht, ihre Datenbestände unabhängiger zu verwalten und gleichzeitig Konsistenz und Governance sicherzustellen.
• Im März 2024 kündigte Amazon Web Services (AWS) eine engere Integration zwischen seinem Datenermittlungsdienst Amazon QuickSight und seiner Data-Warehousing-Lösung Amazon Redshift an. Diese Integration optimiert den Prozess der Abfrage und Analyse von in Redshift gespeicherten Daten direkt über die QuickSight-Schnittstelle.
• Im Februar 2024 stellte Looker, die von Google übernommene Datenermittlungs- und Business-Intelligence-Plattform, „Data Actions“ vor – eine neue Funktion, mit der Benutzer Aktionen in externen Anwendungen direkt von Looker-Dashboards aus auslösen können. Dies optimiert Arbeitsabläufe und ermöglicht Benutzern, auf der Grundlage von Datenerkenntnissen sofort Maßnahmen zu ergreifen.
• Im Januar 2024 hat Salesforce seine Einstein Analytics-Plattform um neue Funktionen erweitert, die sich auf die Analyse von Kundendaten konzentrieren. Zu diesen Features gehören verbesserte Möglichkeiten zur Kundensegmentierung und eine KI-gestützte Customer Journey-Abbildung, die es Unternehmen ermöglicht, ihre Kundenbasis besser zu verstehen.

Berichtsumfang

Forschungsmethodik der Marktforschung