Mercado de disputas de datos

Definición de mercado

La disputa de datos se refiere al proceso de limpieza, transformación y organización de datos sin procesar en un formato estructurado y utilizable para el análisis. Implica tareas como manejar valores faltantes, corregir inconsistencias, fusionar conjuntos de datos y reformatear datos para mejorar su calidad y accesibilidad.

El mercado abarca herramientas de software, plataformas y servicios diseñados para automatizar estas tareas, atendiendo a empresas, científicos de datos y analistas que requieren una preparación eficiente de datos para análisis, aprendizaje automático y toma de decisiones.

Mercado de disputas de datosDescripción general

El tamaño del mercado global de disputas de datos se valoró en USD 3,146.7 millones en 2023 y se prevé que crecerá de USD 3,478.8 millones en 2024 a USD 7,685.6 millones para 2031, exhibiendo una tasa de Este crecimiento está impulsado en gran medida por la creciente adopción de análisis de big data, inteligencia artificial y aprendizaje automático en todas las industrias.

Las empresas están aprovechando las soluciones de disputa de datos para mejorar la calidad de los datos, mejorar la toma de decisiones y acelerar el tiempo de insectación. La creciente demanda de herramientas de disputa de datos basadas en la nube está impulsando aún más la expansión del mercado a medida que las organizaciones buscan soluciones escalables y flexibles para manejar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados.

Las principales empresas que operan en la industria de disputas de datos son Alteryx, Inc., Oracle, Teradata, SAS Institute Inc., Altair Engineering Inc., SAP, Amazon.com, Inc., Talend, Inc., Qliktech International AB, Microsoft, Salesforce, Inc., Datarobot, Inc., Precisely, Informatica Inc., Databricks y otros.

Además, la integración de la automatización y las capacidades impulsadas por la IA en las plataformas de disputa de datos está mejorando la eficiencia al reducir los esfuerzos manuales y la racionalización de los flujos de trabajo.

El creciente énfasis en el cumplimiento regulatorio y la gobernanza de los datos está aumentando aún más la inversión en soluciones avanzadas de preparación de datos. Como las industrias como la atención médica, las finanzas, el comercio minorista y las telecomunicaciones priorizan las estrategias basadas en datos, se espera que la demanda de herramientas y servicios de disputa de datos aumente constantemente.

• En junio de 2024, DataVant firmó un acuerdo de colaboración estratégica de varios años con Amazon Web Services (AWS) para mejorar el descubrimiento y la evaluación de datos de salud de la nube primero. La asociación tiene como objetivo mejorar la usabilidad de los datos a través de la atención médica y las ciencias de la vida aprovechando las habitaciones limpias de AWS para la colaboración de datos seguros y la tecnología de tokenización Connect Connect.

Destacados clave

1. El tamaño de la industria de las disputas de datos se valoró en USD 3,146.7 millones en 2023.
2. Se proyecta que el mercado crecerá a una tasa compuesta anual de 11.99% de 2024 a 2031.
3. América del Norte mantuvo una participación de 36.43% en 2023, valorada en USD 1.146.3 millones.
4. El segmento de herramientas obtuvo USD 1.838.6 millones en ingresos en 2023.
5. Se espera que el segmento basado en la nube alcance USD 4,650.5 millones para 2031.
6. Es probable que el segmento de las grandes empresas alcance USD 4,266.4 millones para 2031.
7. Se estima que el segmento bancario, servicios financieros y seguros (BFSI) generará un ingreso de USD 3,159.6 millones para 2031.
8. Se anticipa que Asia Pacífico crece a una tasa compuesta anual de 12.49% durante el período de pronóstico.

Conductor de mercado

"Automatización y mejora de la calidad de los datos"

El mercado de disputas de datos está experimentando un rápido crecimiento, principalmente debido a la creciente demanda de datos listos para el aprendizaje automático y la IA y la expansión de las herramientas de preparación de datos de autoservicio.

A medida que las organizaciones adoptan AI y ML, la demanda de datos de alta calidad, estructurados y bien preparados es crítica. Las soluciones de disputa de datos automatizan la transformación de datos, mejoran la precisión y mejoran la usabilidad, lo que permite una extracción eficiente de ideas significativas.

Además, la creciente adopción de herramientas de preparación de datos de autoservicio está impulsando la expansión del mercado. Las empresas están cambiando hacia plataformas intuitivas que permiten a los analistas y usuarios no técnicos preparar, limpiar y analizar datos de forma independiente.

Este cambio mejora la eficiencia operativa, reduce el manejo manual de datos y acelera la toma de decisiones basada en datos, solidificando las tecnologías de disputa de datos como un componente clave de las estrategias modernas de gestión de datos.

• En mayo de 2024, J.P. Morgan lanzó datos contenedores, una solución mejorada de normalización de datos para inversores institucionales. Este servicio de extremo a extremo tandardiza los datos de múltiples fuentes, asegurando la consistencia y la interoperabilidad en todos los servicios comerciales. Al aprovechar una capa semántica común y canales de acceso nativos de la nube como API, cuadernos Jupyter, copo de nieve y Databricks, permite una integración de IA y ML sin interrupciones.

Desafío del mercado

"Complejidad de la integración de datos y garantía de calidad"

La integración de fuentes de datos diversas y complejas al tiempo que garantiza una alta calidad de datos presenta un gran desafío para la expansión del mercado de disputas de datos. Las organizaciones agregan datos estructurados y no estructurados de múltiples fuentes, incluidasalmacenamiento en la nube, sistemas heredados, dispositivos IoT y plataformas de terceros.

Las variaciones en el formato, la estructura y la integridad a menudo conducen a inconsistencias, redundancias y valores faltantes.Además, a medida que las empresas escaman, el aumento del volumen de datos y la velocidad hacen que los datos manuales se dispusieran ineficientes, propensos a errores e intensivos en recursos.La mala integración de la calidad de los datos puede comprometer el análisis, la inteligencia empresarial inexacta y la toma de decisiones.

Para abordar este desafío, la automatización avanzada con AI y las herramientas de transformación de datos basadas en el aprendizaje automático se están integrando en las soluciones de disputa de datos. Estas tecnologías mejoran el perfil de datos, la detección de anomalías y la coincidencia de esquemas, reduciendo significativamente la intervención manual y mejorando la precisión de los datos.

Tendencia de mercado

"Soluciones de automatización y autoservicio impulsadas por la IA"

El mercado de disputas de datos es testigo de una expansión notable, impulsada por la automatización con IA y la creciente demanda de soluciones de disputa de datos de autoservicio. AI mejora la preparación de datos al habilitar capacidades avanzadas, como la limpieza de datos inteligentes, el reconocimiento de patrones y la detección de anomalías.

Estas herramientas basadas en IA minimizan la intervención manual, reducen los errores humanos y mejoran la velocidad de procesamiento, lo que hace que la preparación de datos sea más eficiente y precisa. A medida que las organizaciones tratan con conjuntos de datos vastas y complejos, la automatización con alimentación de IA se está volviendo esencial para racionalizar los flujos de trabajo y garantizar datos de alta calidad para el análisis y la toma de decisiones.

Además, existe un cambio creciente hacia las soluciones de disputa de datos de autoservicio que permiten a los usuarios y analistas comerciales a manejar la preparación de datos sin confiar en los equipos de ingeniería de TI o de datos.

Estas plataformas intuitivas ofrecen interfaces fáciles de usar, funcionalidad de arrastrar y soltar y recomendaciones automatizadas, permitiendo a los usuarios no técnicos limpiar, transformar y estructurar datos de forma independiente.

Al reducir la dependencia de la experiencia técnica especializada, la disputa de datos de autoservicio mejora la agilidad, acelera las ideas y mejora la eficiencia operativa general.

• En septiembre de 2024, Microsoft lanzó el Python Data Science Extension Pack para el Código Visual Studio. Este paquete integra herramientas esenciales para la ciencia de datos, incluidos Python, Jupyter, GitHub Copilot y Data Wrangler. El paquete de extensión optimiza la preparación de datos, el análisis y los flujos de trabajo de aprendizaje automático, con Data Wrangler diseñado específicamente para facilitar la exploración de datos, la visualización y la limpieza dentro del código VS.

Informe de informe de mercado de Data Wrangling

Segmentación	Detalles
Por componente	Herramientas, servicios
Por modelo de implementación	Local, basado en la nube
Por tamaño de la organización	Empresas pequeñas y medianas (PYME), grandes empresas
Por la industria vertical	Banca, servicios financieros y seguros (BFSI), TI y telecomunicaciones, comercio minorista y comercio electrónico, atención médica, otros (gobierno, fabricación)
Por región	América del norte: Estados Unidos, Canadá, México
	Europa: Francia, Reino Unido, España, Alemania, Italia, Rusia, resto de Europa
	Asia-Pacífico: China, Japón, India, Australia, ASEAN, Corea del Sur, resto de Asia-Pacífico
	Medio Oriente y África: Turquía, EAU, Arabia Saudita, Sudáfrica, resto de Medio Oriente y África
	Sudamerica: Brasil, Argentina, resto de América del Sur

Segmentación de mercado

• Por componente (herramientas y servicios): el segmento de herramientas ganó USD 1.838.6 millones en 2023 debido a la creciente adopción de soluciones avanzadas de preparación de datos para mejorar la calidad de los datos y la eficiencia analítica.
• Por modelo de implementación (en las instalaciones y basados ​​en la nube): el segmento basado en la nube tenía una participación de 57.69%en 2023, alimentada por la creciente demanda de soluciones de disputa de datos escalables y rentables.
• Por tamaño de la organización (empresas pequeñas y medianas (PYME) y grandes empresas): se proyecta que el segmento de las grandes empresas alcance USD 4,266.4 millones para 2031 debido a la creciente necesidad de gestión de datos y soluciones de cumplimiento automatizadas.
• Por la industria vertical (banca, servicios financieros y seguros (BFSI), TI y telecomunicaciones, comercio minorista y comercio electrónico, salud y otros): el segmento de banca, servicios financieros y seguros (BFSI) se proyecta para llegar a USD 3,159.6 millones para 2031, a cuenta de la creciente conflicto del sector sobre la toma de decisiones y la gestión del riesgo.

Mercado de disputas de datosAnálisis regional

Según la región, el mercado se ha clasificado en América del Norte, Europa, Asia Pacífico, Medio Oriente y África y América Latina.

El mercado de disputas de datos de América del Norte representó una participación sustancial de 36.43% en 2023, valorada en USD 1.146.3 millones. Este dominio se atribuye principalmente a su infraestructura tecnológica avanzada y su fuerte enfoque en la toma de decisiones basada en datos.

La región tiene un ecosistema bien establecido de empresas que invierten en análisis de big data, automatización y soluciones con IA para mejorar la inteligencia empresarial y la eficiencia operativa.

La creciente adopción de herramientas de inteligencia empresarial (BI), automatización en el procesamiento de datos y ideas en tiempo real en industrias como la atención médica, el comercio minorista y las telecomunicaciones está estimulando la expansión del mercado regional.

Además, el creciente énfasis en la precisión de los datos, la seguridad y la gobernanza ha llevado a las organizaciones a invertir en soluciones estructuradas de gestión de datos para mejorar el cumplimiento y la eficiencia operativa.

La creciente necesidad de medidas de ciberseguridad, detección de fraude y gestión de riesgos financieros en el sector de BFSI está conduciendo a una mayor demanda de herramientas avanzadas de disputas de datos en América del Norte.

Además, fondos de capital de riesgo sólido e inversiones corporativas en AI impulsadasanálisis de datosLas startups están apoyando la innovación en las tecnologías de preparación de datos, solidificando aún más el dominio del mercado de la región.

Se espera que la industria de disputas de datos de Asia Pacífico registre la tasa compuesta anual más rápida del 12.49% durante el período de pronóstico. La industria de comercio electrónico en expansión de la región, respaldada por plataformas como Alibaba, Flipkart y Shopee, está generando cantidades masivas de datos transaccionales y de clientes, que requieren soluciones eficientes de disputa de datos para análisis y personalización.

Además, la expansión de las redes 5G y el aumento de las aplicaciones de IoT en las ciudades inteligentes y las industrias manufactureras están creando nuevas oportunidades para las herramientas de preparación de datos.

Además, países como China, India y Japón están invirtiendo en gran medida en análisis impulsados ​​por la IA, lo que aumenta la demanda de soluciones de disputa de datos. El creciente énfasis en mejorar la experiencia del cliente a través de ideas basadas en datos en industrias como el comercio minorista, las telecomunicaciones y la fabricación está generando demanda de herramientas avanzadas de preparación de datos.

Además, la expansión de las compañías de tecnología multinacional, junto con colaboraciones estratégicas entre las empresas globales y locales, está fomentando el desarrollo y la adopción de soluciones innovadoras de disputas de datos en Asia Pacífico.

 Marcos regulatorios

• En los Estados Unidos, Data Wrangling debe cumplir con los marcos regulatorios como la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA) y la Ley de Portabilidad y Responsabilidad del Seguro de Salud (HIPAA) para garantizar la transparencia, la seguridad y el procesamiento legal de los datos personales y de atención médica.
• En Europa, La Junta Europea de Protección de Datos (EDPB) hace cumplir GDPR y la Directiva de aplicación de la ley, que exige directrices estrictas de procesamiento de datos, incluidas la precisión, la seguridad y el cumplimiento.

Panorama competitivo

La industria de disputas de datos se caracteriza por una innovación rápida y un enfoque en mejorar la calidad de los datos a través de análisis avanzados y automatización. Las organizaciones priorizan una integración perfecta con plataformas de análisis basadas en AI, ecosistemas de nubes y herramientas de procesamiento de datos en tiempo real para mantenerse competitivos.

Las empresas mejoran continuamente sus ofertas mediante el desarrollo de interfaces fáciles de usar, capacidades de transformación de datos basadas en la automatización y una escalabilidad mejorada para atender a empresas de todos los tamaños.

Además, las colaboraciones con proveedores de servicios en la nube y los desarrolladores de soluciones de IA están ampliando las ofertas de productos y el alcance del mercado. Las colaboraciones con instituciones académicas y agencias gubernamentales están fomentando los avances en criptografía cuántica e infraestructura de red.

Además, las empresas están formando alianzas con proveedores de telecomunicaciones para integrar soluciones de seguridad cuántica en marcos de red existentes. La expansión a los mercados globales a través de empresas conjuntas, proyectos piloto y asociaciones público-privadas es otra estrategia crítica.

Con una creciente demanda de comunicación ultra segura en sectores como defensa, finanzas e infraestructura crítica, las empresas se están centrando en escalar redes cuánticas y mejorar la interoperabilidad con sistemas de comunicación clásica para impulsar la viabilidad comercial y la adopción del mercado.

• En noviembre de 2024, Engen y Abacus Insights colaboraron para mejorar las soluciones de pagadores a través de capacidades avanzadas de transformación de datos. La asociación integra los modelos y conectores de datos de Abacus Insights en la plataforma de Engen, lo que permite el acceso a datos en tiempo real, bajo demanda e interoperable para planes de salud.

Lista de empresas clave en el mercado de disputas de datos:

• Alteryx, Inc.
• Oráculo
• Teradata
• SAS Institute Inc.
• Altair Engineering Inc.
• SAVIA
• Amazon.com, Inc.
• Talend, Inc.
• Qliktech International AB
• Microsoft
• Salesforce, Inc.
• Datarobot, Inc.
• Precisamente
• Informatica Inc.
• Databricks

Desarrollos recientes (M&A/Partnerships/Access/New Product Lanzamiento)

• En noviembre de 2024, Alteryx, Inc. anunció su lanzamiento de otoño 2024, con nuevos conectores de datos, soporte de aplicaciones analíticas mejoradas e informes de magia con AI. La actualización también introdujo LiveQuery, que permite la interacción directa del almacén de datos en la nube para mejorar la privacidad de los datos y la eficiencia de procesamiento.
• En septiembre de 2024, Gestalt Tech obtuvo una ronda de USD 5.9 millones de semillas para avanzar en su software de organización de datos con IA para prestamistas. Su almacén de datos automatiza la asignación de datos y la detección de anomalías, reduciendo la disputa de datos manuales.
• En junio de 2024, Cloudera introdujo tres nuevos asistentes impulsados ​​por la IA: Asistente de IA de SQL, AI Chatbot en la visualización de datos de Cloudera y Cloudera Copilot para el aprendizaje automático de Cloudera. Estas herramientas agilizan el acceso de datos, la generación de consultas y la implementación de aprendizaje automático, la mejora del análisis de datos y el desarrollo de IA.