Dimensione globale del mercato Wrangling dei dati per funzione aziendale (marketing e vendite, finanza), per componente (strumenti, servizi), per modello di implementazione (cloud, locale), per dimensione dell’organizzazione (grandi imprese, piccole e medie imprese), Per utente finale (automotive e trasporti, bancario), per ambito geografico e previsione

Dimensioni e previsioni del mercato della gestione dei dati

La dimensione del mercato del Data Wrangling è stata valutata a 1,63 miliardi di dollari nel 2024 e si prevede che raggiungerà 3,2 miliardi di dollari entro il 2031, in crescita a un CAGR dell'8,80%< /span> durante il periodo di previsione 2024-2031.

I principali fattori che guidano la crescita del mercato includono la disponibilità di grandi volumi di dati presso varie organizzazioni, in particolare le istituzioni che si affidano a tecnologie come l'intelligenza artificiale e apprendimento automatico. Inoltre, i progressi tecnologici nelle tecnologie informatiche aumentano ulteriormente il volume dei dati, alimentando così la crescita del mercato. Il rapporto sul mercato globale del data wrangling fornisce una valutazione olistica del mercato. Il rapporto offre un'analisi completa di segmenti chiave, tendenze, fattori trainanti, restrizioni, panorama competitivo e fattori che svolgono un ruolo sostanziale nel mercato.

Driver del mercato globale del data wrangling

I driver del mercato per Il mercato Gestione dei dati può essere influenzato da vari fattori. Questi possono includereCrescita dei datila quantità di dati provenienti da sensori, social media, dispositivi IoT e altre fonti sta crescendo in modo esponenziale e ciò significa che sono necessari nuovi strumenti e metodi per pulire, elaborare e preparare questi dati per l'analisi . Questa esigenza viene soddisfatta dagli strumenti di gestione dei dati, che automatizzano e semplificano la procedura di preparazione dei dati.

• Complessità dei dati esistono molte forme, strutture e livelli di qualità diversi dei dati oggi disponibili. Per gestire questi dati diversificati e spesso sporchi sono necessarie tecnologie sofisticate in grado di gestire complesse trasformazioni dei dati, integrazione dei dati e garanzia della qualità dei dati.
• Self-service l'analisi sta diventando sempre più diffusa e più popolare poiché gli utenti aziendali cercano di analizzare i dati per conto proprio senza dipendere pesantemente dai team IT o di ingegneria dei dati. Gli strumenti di gestione dei dati accelerano il processo decisionale consentendo a soggetti non tecnici di preparare e analizzare i dati in modo indipendente.
• Governance e conformità dei dati le organizzazioni devono assicurarsi che i propri dati siano corretti , coerenti e conformi alla luce dei crescenti requisiti in materia di protezione e governance dei dati (come CCPA e GDPR). Le tecnologie di data wrangling supportano l'integrità dei dati e la garanzia della qualità, nonché l'applicazione dei principi di governance dei dati.
• L'ascesa dei big data e dell'analisi mentre le aziende lavorano per diventare sempre più guidate dai dati , vi è una crescente necessità di analisi sofisticate e approfondimenti ottenuti da grandi quantità di dati. Una fase essenziale nel processo di analisi dei dati è il data wrangling, che aiuta le aziende a estrarre in modo più efficace informazioni approfondite dai propri dati.
• Integrazione con intelligenza artificiale e machine learning preparando i dati per il modello formazione, la discussione dei dati è importante nei progetti di intelligenza artificiale e apprendimento automatico. La necessità di strumenti di gestione dei dati che possano facilmente interfacciarsi con AI e ML sta crescendo insieme all'adozione di queste tecnologie in tutti i settori.
• Adozione del cloud le organizzazioni stanno spostando sempre più i loro carichi di lavoro di dati e analisi nel cloud come risultato dell'ampia adozione del cloud computing. Il settore è in espansione grazie alla scalabilità, flessibilità e convenienza delle soluzioni di data wrangling basate su cloud.
• Enfasi sulla democratizzazione dei dati le aziende stanno lavorando per rendere l'accesso ai dati più accessibile e consentire a più persone di utilizzarlo per prendere decisioni informate. Gli strumenti di gestione dei dati aiutano a democratizzare i dati semplificando l'accesso, la preparazione e l'analisi dei dati per le persone all'interno dell'azienda.

Restrizioni del mercato globale del data wrangling

Diversi fattori possono agire come restrizioni o sfide per il mercato del data wrangling può includere

• Complessità e curva di apprendimento l'uso efficace degli strumenti di gestione dei dati richiede spesso un certo grado di competenza tecnica. Questi strumenti possono essere difficili per gli utenti non tecnici da comprendere e utilizzare, il che potrebbe limitarne l'adozione, in particolare nelle aziende in cui i dipendenti sono meno esperti di tecnologia.
• Problemi di sicurezza dei dati lavorare con dati sensibili e spesso privati è una parte di discussione dei dati. L'uso di strumenti di gestione dei dati può essere ostacolato da preoccupazioni relative alla sicurezza dei dati, alle violazioni della privacy e al rispetto di leggi come CCPA e GDPR, soprattutto in settori come la finanza e la sanità che hanno severi requisiti di sicurezza.
• Sfide di integrazione può essere difficile e dispendioso in termini di tempo integrare gli strumenti di gestione dei dati con l'attuale architettura IT, i sistemi di gestione dei dati e le piattaforme di analisi. L'implementazione delle soluzioni di gestione dei dati può essere rallentata da problemi di compatibilità, incoerenze nel formato dei dati e difficoltà di interoperabilità, in particolare in diversi contesti IT.
• Costi di implementazione e manutenzione piccoli e le aziende di medie dimensioni (PMI) con budget IT limitati potrebbero ritenere costoso implementare e mantenere soluzioni di gestione dei dati. Gli ostacoli all'adozione possono includere costi di licenza, canoni di abbonamento, requisiti hardware e spese di manutenzione continua, in particolare se il profitto dell'adozione non è immediatamente evidente.
• Opposizione al cambiamento lavoratori abituati al lavoro manuale le procedure di preparazione dei dati possono essere resistenti al cambiamento all’interno di un’organizzazione. Gli strumenti di gestione dei dati possono essere ampiamente adottati, tuttavia l'adozione può essere ostacolata da barriere culturali, paura di perdere il lavoro e resistenza alle nuove tecnologie, anche quando questi strumenti hanno molto da offrire in termini di produttività ed efficienza.
< li>Mancanza di standardizzazione esistono molti fornitori che offrono una varietà di strumenti e soluzioni, il che si traduce in un mercato frammentato nello spazio del data wrangling. L'assenza di uniformità nelle tecniche, negli strumenti e nelle migliori pratiche di gestione dei dati può creare confusione per i clienti e ostacolare la loro capacità di confrontare e valutare vari servizi, ostacolando il processo di adozione.
• Prestazioni e scalabilità Problemi alcune tecnologie di gestione dei dati potrebbero avere difficoltà a gestire in modo efficace attività complesse di trasformazione dei dati o enormi quantità di dati. Soprattutto in contesti con elevata velocità e varietà dei dati, i colli di bottiglia delle prestazioni, i vincoli di scalabilità e i ritardi di elaborazione possono irritare gli utenti e impedire l'adozione di soluzioni di gestione dei dati.
• Vincoli derivanti da normative e conformità Le organizzazioni possono avere limitazioni relative alla raccolta, all'elaborazione e all'utilizzo dei dati a causa di standard di settore, obblighi normativi e mandati di conformità. Sebbene organizzare i dati, mantenere la conformità con leggi come HIPAA, PCI-DSS e SOX può essere complicato e dispendioso in termini di tempo, il che potrebbe ostacolare le attività di data wrangling.

Analisi della segmentazione del mercato di data wrangling globale< /h3>

Il mercato globale del Data Wrangling è segmentato sulla base di funzione aziendale, componente, modello di implementazione, dimensione dell'organizzazione, utente finale e area geografica.

Data Wrangling Mercato, per funzione aziendale

• Marketing e vendite
• Finanza
• Risorse umane
• Operazioni
• Legale

In base alla funzione aziendale, il mercato è classificato in Marketing e vendite, Finanza, Risorse umane, Operazioni e Legale. Il segmento finanziario ha dominato il segmento. Operazioni come l'identificazione dei clienti target, l'accesso alla redditività, l'individuazione dei fattori di rischio, l'anticipazione di eventi futuri e il miglioramento delle operazioni aziendali richiedono analisti. Pertanto, al fine di potenziare l'analisi, gli strumenti di gestione dei dati hanno una domanda notevolmente elevata.

Mercato del gestione dei dati, per componente

• Strumenti
• Servizi
  1. Servizi gestiti
  2. Servizi professionali

Basato sul componente, il mercato è classificato in Strumenti e Servizi. Il segmento dei servizi è ulteriormente suddiviso in servizi gestiti e professionali. Il segmento degli strumenti ha ottenuto la quota maggiore grazie alla disponibilità di diverse soluzioni da parte di attori come IBM, Oracle, ecc. Inoltre questi strumenti aiutano anche a formattare le grandi quantità di dati generati. Inoltre, questi strumenti aiutano anche a unire diverse fonti di dati in un'unica fonte per l'analisi, eliminando dati non necessari o irrilevanti, identificando celle vuote o lacune nei dati e identificando i valori anomali nei dati, chiarendo le incoerenze o eliminando i dati irrilevanti in per fornire analisi.

Mercato del data wrangling, per modello di implementazione

• Cloud
• On-premise

Sulla base del modello di distribuzione, il mercato è classificato in Cloud e On-Premises. Il segmento cloud ha dominato il mercato grazie all'adozione delle soluzioni cloud grazie ai vantaggi offerti da queste soluzioni come sicurezza avanzata, costi bassi, accesso ai dati e necessità di meno personale.

Mercato del Data Wrangling, Per dimensione dell'organizzazione

• Grandi imprese
• Piccole e medie imprese

In base alla dimensione dell'organizzazione, il mercato è classificato in Grandi Imprese e Piccole e Medie Imprese. Il segmento delle grandi imprese deteneva la quota maggiore grazie all'adozione di strumenti di data wrangling per dati puliti, standardizzati e profilati che aiutano a prendere decisioni informate.

Mercato del data wrangling, per utente finale

< li>Automotive e trasporti
• Banche, servizi finanziari e assicurativi (BFSI)
• Energia e servizi di pubblica utilità
• Governo e settore pubblico
• Sanità e scienze della vita
• Produzione
• Vendita al dettaglio ed e-commerce
• Telecomunicazioni e IT
• Viaggi e ospitalità
• Altro

In base all'utente finale, il mercato è classificato in automobilistico e trasporti, bancario, servizi finanziari e assicurativi (BFSI), energia e servizi pubblici, governo e settore pubblico, sanità e scienze della vita, Produzione, vendita al dettaglio ed e-commerce, telecomunicazioni e IT, viaggi e ospitalità e altri. Il segmento BFSI deteneva la quota maggiore. Gli strumenti di gestione dei dati hanno funzionalità personalizzate per queste istituzioni e le aiutano a scoprire dati da formati e fonti, a rilevare frodi, a migliorare la produttività operativa e la gestione del rischio.

Mercato del gestione dei dati, per geografia

• Nord America
• Europa
• Asia Pacifico
• Resto del mondo

Sulla base of Geography, il mercato globale del data wrangling è classificato in Nord America, Europa, Asia Pacifico e nel resto del mondo. Si prevede che il Nord America assisterà alla crescita più rapida durante il periodo di previsione. Fattori come l'elevato reddito disponibile, una maggiore alfabetizzazione digitale tra la popolazione e un'infrastruttura digitale favorevole sono fattori chiave che dovrebbero guidare la crescita del mercato durante il periodo di previsione.

Attori chiave

Il rapporto sullo studio sul mercato globale del data wrangling fornirà informazioni preziose con un'enfasi sul mercato globale, compresi alcuni dei principali attori come IBM, Oracle, SAS Institute, Trifacta, Datawatch, Talend, Alteryx, Dataiku, TIBCO Software, Paxata, Mindtech Global Ltd. La nostra analisi di mercato comprende anche una sezione dedicata esclusivamente a questi importanti attori in cui i nostri analisti forniscono una panoramica dei rendiconti finanziari di tutti i principali attori, insieme a benchmarking dei prodotti e analisi SWOT.

Sviluppi chiave

• Nel marzo 2022, Mindtech ha annunciato di essersi assicurata un investimento di 3,25 milioni di dollari guidato da Appen . Gli investimenti verranno utilizzati dall'azienda per sostenere la crescita dell'azienda.
• Nel gennaio 2022, Alteryx ha annunciato di aver acquisito Data Wrangler Trifacta per 400 milioni di dollari. Trifecta è un fornitore di soluzioni di gestione dei dati.

Ace Matrix Analysis

L'Ace Matrix fornita nel rapporto aiuterebbe a capire come i principali attori chiave coinvolti in questo settore si stanno comportando bene poiché forniamo una classifica per queste aziende basata su vari fattori come caratteristiche del servizio e amp; innovazioni, scalabilità, innovazione dei servizi, copertura del settore, portata del settore e roadmap di crescita. Sulla base di questi fattori, classifichiamo le aziende in quattro categorieAttive, All'avanguardia, Emergenti e Innovatori.