Рынок платформ DataOps — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз на 2018–2028 годы, сегментированный по типу (гибкая разработка, DevOps, бережливое производство), по применению (МСП, крупные предприятия), по отраслям конечного пользователя (производство, ИТ и телекоммуникации, розничная торговля, здравоохранение, BFSI и другие), по регионам, конкуренция

Ожидается, что глобальный рынок платформ DataOps будет прогнозировать быстрый среднегодовой темп роста в течение прогнозируемого периода.

Платформы DataOps в основном используются для сбора и интеграции данных из различных источников. Такая кросс-интеграция данных упрощает весь процесс хранения и управления данными. Платформа DataOps помогает организациям сократить время и затраты, связанные с обработкой данных. Это также повышает наглядность информации в реальном времени на централизованной платформе. Растущий спрос на платформы DataOps обусловлен растущей доступностью платформ данных «программное обеспечение как услуга» (SaaS) и растущей потребностью в цифровой трансформации в организациях. Более того, постоянно растущий спрос на аналитику данных в реальном времени с большей точностью также дает компаниям, работающим с данными, возможность быстро достигать бизнес-целей.

Растущий спрос на автоматизацию в управлении данными

Глобальный рынок платформ DataOps демонстрирует значительный рост из-за растущей потребности в автоматизации в управлении данными. Поскольку предприятия управляют огромными объемами данных, они сталкиваются с трудностями эффективного управления, усвоения и исследования данных для получения важных сведений. Платформы DataOps решают эти проблемы, предлагая комплексное решение, которое объединяет автоматизацию, сотрудничество и гибкость на протяжении всего жизненного цикла данных.

Автоматизация данных играет важную роль в эффективном управлении данными, поскольку она сводит к минимуму потребность в ручном труде, сокращает количество ошибок и ускоряет обработку и анализ данных. Платформы DataOps облегчают автоматизированную интеграцию данных, очистку данных, преобразование данных и оркестровку конвейеров данных, оптимизируя рабочие процессы данных и обеспечивая эффективный прием, подготовку и анализ данных. Внедряя автоматизацию в повторяющиеся и трудоемкие задачи, предприятия могут высвободить жизненно важные ресурсы и сосредоточиться на извлечении знаний из своих данных. Кроме того, автоматизация обеспечивает предприятиям масштабируемость и универсальность, необходимые для того, чтобы оставаться впереди в своих операциях с данными. С ростом объемов и разновидностей данных ручные методы управления данными становятся непрактичными и утомительно медленными. С этой целью платформы DataOps предлагают масштабируемые инфраструктурные возможности, такие как облачные среды, которые способны управлять большими объемами данных и адаптироваться к постоянно меняющимся потребностям бизнеса. Это гарантирует организациям возможность оперативно обрабатывать и анализировать свои данные даже при растущих требованиях к данным.

Постоянно растущий спрос на автоматизацию в управлении данными стимулирует глобальный рынок платформ DataOps. Предлагая организациям возможность автоматизировать большинство процессов обработки данных, эти платформы гарантируют, что компании всех размеров смогут эффективно управлять своими данными, быть более гибкими и достигать масштабируемости. Поскольку потребность в передовых решениях по управлению данными растет, глобальный рынок платформ DataOps, по всей видимости, будет испытывать существенный рост в ближайшие годы.

Растущая потребность в облачных платформах

Растущая потребность в облачных платформах должна оказать значительное влияние на глобальный рынок платформ DataOps. Облачные платформы предлагают многочисленные преимущества с точки зрения масштабируемости, гибкости, экономической эффективности и доступности, что тесно связано с требованиями реализаций DataOps. Облачные платформы обеспечивают безопасное, надежное и экономичное хранение и доступ к данным. Они также обеспечивают масштабируемость, позволяя компаниям добавлять новые функции и возможности к платформе по мере развития их требований. Более того, облачные платформы позволяют отдельному лицу или команде просматривать, редактировать, изменять и удалять данные по мере необходимости, поскольку эти процессы становятся возможными благодаря соответствующей облачной архитектуре. При меньшей зависимости от физических серверов и центров обработки данных можно снизить стоимость операций с данными. Облачные платформы предоставляют необходимую инфраструктуру для эффективного управления и анализа огромных объемов данных. Эти платформы могут поддерживать динамические рабочие нагрузки, а также адаптироваться к изменяющимся требованиям организации к обработке и хранению данных. Масштабируемость и гибкость этих платформ в облаке делают их идеальными для обработки непредсказуемых нагрузок по обработке и хранению данных.

Растущее внедрение больших данных и аналитики

Облачные платформы предоставляют инфраструктуру, необходимую организациям для эффективного управления, анализа и размещения больших наборов данных с потенциалом для динамического роста рабочей нагрузки. Используя масштабируемость и гибкость облачных платформ DataOps, организации могут адаптировать свои потребности в обработке и хранении данных, учитывая любые изменения в размере или скорости расширения. Платформы DataOps выгодны для организаций, поскольку они позволяют собирать, агрегировать и управлять несколькими и разнообразными наборами данных. Они также обеспечивают интегрированную точку зрения на данные, что необходимо для успешной аналитики или извлечения знаний из собранной информации. Это унифицированное представление позволяет плавно связывать разрозненные источники информации, предлагая всесторонний обзор, необходимый для понимания больших объемов данных. Глобальный рынок платформ DataOps неуклонно растет, поскольку организации стремятся разрабатывать и использовать основанные на данных идеи для принятия стратегических решений и роста бизнеса. Платформы DataOps предлагают комплексное решение для управления и анализа больших наборов данных, тем самым помогая раскрыть весь потенциал активов данных организации. Следовательно, ожидается, что спрос на эти платформы DataOps продолжит расти, поскольку большие данные и аналитика все больше внедряются.

Последние разработки

·

·

Сегментация рынка

По типу рынок сегментируется на Agile Development, DevOps и Lean Manufacturing. По области применения рынок сегментируется на SME и Large Enterprise. По отрасли конечного пользователя рынок сегментируется на Manufacturing, IT & Telecom, Retail, Healthcare, BFSI и Others.

Профили компаний

Некоторые из ключевых игроков на рынке включают International Business Machines Corporation, Hitachi, Ltd, Hewlett Packard Enterprise, Oracle Corporation, Atlan Pte. Ltd, Amazon Web Services, Intel Corporation, Ingram Micro Inc., DataKitchen, Inc и Sony Corporation.

Глобальный рынок платформ DataOps отличается высокой конкуренцией, поскольку компании постоянно стремятся выделиться за счет своего опыта и экономической эффективности. Поскольку спрос на инновационное программное обеспечение продолжает расти, ожидается, что рынок платформ DataOps будет расширяться и дальше в ближайшие годы.