Marché de la querelle de données

Définition du marché

La dispute des données fait référence au processus de nettoyage, de transformation et d'organisation des données brutes en un format structuré et utilisable pour l'analyse. Il implique des tâches telles que la gestion des valeurs manquantes, la correction des incohérences, la fusion des ensembles de données et reformater les données pour améliorer sa qualité et son accessibilité.

Le marché comprend des outils, des plateformes et des services logiciels conçus pour automatiser ces tâches, s'adressant aux entreprises, aux scientifiques des données et aux analystes nécessitant une préparation efficace des données pour l'analyse, l'apprentissage automatique et la prise de décision.

Marché de la querelle de donnéesAperçu

La taille du marché mondial des données a été évaluée à 3 146,7 millions USD en 2023 et devrait passer de 3 478,8 millions USD en 2024 à 7 685,6 millions USD d'ici 2031, présentant un TCAC de 11,99% au cours de la période de prévision. Cette croissance est largement propulsée par l'adoption croissante de l'analyse des mégadonnées, de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique dans toutes les industries.

Les entreprises tirent parti des solutions de disparition de données pour améliorer la qualité des données, améliorer la prise de décision et accélérer le délai d'origine. La demande croissante d'outils de disparition de données basées sur le cloud alimente davantage l'expansion du marché, car les organisations recherchent des solutions évolutives et flexibles pour gérer de grands volumes de données structurées et non structurées.

Les grandes entreprises opérant dans l'industrie des tir de données sont Alteryx, Inc., Oracle, Teradata, SAS Institute Inc., Altair Engineering Inc., SAP, Amazon.com, Inc., Talend, Inc., Qliktech International AB, Microsoft, Salesforce, Inc., Datarobot, Inc., précisément, Informatica Inc., Databricks et autres.

De plus, l'intégration de l'automatisation et des capacités axées sur l'IA dans les plates-formes de disparition de données améliore l'efficacité en réduisant les efforts manuels et en rationalisant les flux de travail.

L'accent croissant sur la conformité réglementaire et la gouvernance des données augmente encore les investissements dans les solutions avancées de préparation des données. Étant donné que les industries telles que les soins de santé, les finances, la vente au détail et les télécommunications hiérarchisent les stratégies basées sur les données, la demande d'outils et de services de disparition de données devrait augmenter régulièrement.

• En juin 2024, DataTant a signé un accord de collaboration stratégique pluriannuel avec Amazon Web Services (AWS) pour améliorer la découverte et l'évaluation des données de santé en cloud. Le partenariat vise à améliorer la convivialité des données à travers les soins de santé et les sciences de la vie en tirant parti des salles blanches AWS pour la collaboration sécurisée des données et la technologie de tokenisation Connect.

Faits saillants clés

1. La taille des données de l'industrie qui se disputait a été évaluée à 3 146,7 millions USD en 2023.
2. Le marché devrait croître à un TCAC de 11,99% de 2024 à 2031.
3. L'Amérique du Nord a détenu une part de 36,43% en 2023, évaluée à 1 146,3 millions USD.
4. Le segment des outils a récolté 1 838,6 millions USD de revenus en 2023.
5. Le segment basé sur le cloud devrait atteindre 4 650,5 millions USD d'ici 2031.
6. Le segment des grandes entreprises devrait atteindre 4 266,4 millions USD d'ici 2031.
7. On estime que le segment bancaire, services financiers et assurance (BFSI) génére des revenus de 3 159,6 millions USD d'ici 2031.
8. L'Asie-Pacifique devrait croître à un TCAC de 12,49% au cours de la période de prévision.

Moteur du marché

"Automatisation et amélioration de la qualité des données"

Le marché de la dispute de données connaît une croissance rapide, principalement en raison de la demande croissante d'IA et de données pratiquées par l'apprentissage automatique et de l'expansion des outils de préparation des données en libre-service.

Alors que les organisations adoptent l'IA et la ML, la demande de données de haute qualité, structurées et bien préparées est essentielle. Les solutions de disparition de données automatisent la transformation des données, améliorent la précision et améliorent la convivialité, permettant une extraction efficace de perspectives significatives.

De plus, l'adoption croissante des outils de préparation des données en libre-service propulse l'expansion du marché. Les entreprises se déplacent vers des plateformes intuitives qui permettent aux analystes et aux utilisateurs non techniques de préparer, nettoyer et analyser les données indépendamment.

Ce décalage améliore l'efficacité opérationnelle, réduit la gestion manuelle des données et accélère la prise de décision basée sur les données, la solidification des technologies de dispute de données comme un composant clé des stratégies de gestion des données modernes.

• En mai 2024, J.P.Morgan a lancé des données conteneurisées, une solution de normalisation des données améliorée pour les investisseurs institutionnels. Ce service de bout en bout tandardalise les données de plusieurs sources, garantissant la cohérence et l'interopérabilité entre les services aux entreprises. En tirant parti d'une couche sémantique commune et des canaux d'accès natifs du cloud tels que des API, des cahiers de jupyter, des flocons de neige et des données de données, il permet l'intégration d'IA et de ML sans faille.

Défi du marché

"Complexité de l'intégration des données et de l'assurance qualité"

L'intégration de sources de données diverses et complexes tout en garantissant une forte qualité de données présente un défi majeur à l'expansion du marché des querelles de données. Les organisations agrégent les données structurées et non structurées de plusieurs sources, notammentstockage cloud, Systèmes hérités, appareils IoT et plates-formes tierces.

Les variations de format, de structure et d'exhaustivité entraînent souvent des incohérences, des redondances et des valeurs manquantes.De plus, à mesure que les entreprises évoluent, l'augmentation du volume et de la vitesse des données rendent les données manuelles qui se disputent inefficaces, sujettes aux erreurs et à forte intensité de ressources.Une mauvaise intégration de la qualité des données peut compromettre l'analyse, les affaires inexactes et la prise de décision.

Pour relever ce défi, l'automatisation avancée par AI et les outils de transformation de données motivés par l'apprentissage automatique sont intégrés dans des solutions de ringling de données. Ces technologies améliorent le profilage des données, la détection des anomalies et l'appariement des schémas, réduisant considérablement l'intervention manuelle et améliorant la précision des données.

Tendance

"Solutions d'automatisation et d'autonomisation axées sur l'IA"

Le marché de la querelle de données est témoin d'une expansion notable, tirée par l'automatisation alimentée par l'IA et la demande croissante de solutions de dispute de données en libre-service. L'IA améliore la préparation des données en permettant des capacités avancées telles que le nettoyage intelligent des données, la reconnaissance des modèles et la détection des anomalies.

Ces outils axés sur l'IA minimisent l'intervention manuelle, réduisent les erreurs humaines et améliorent la vitesse de traitement, ce qui rend la préparation des données plus efficace et précise. Étant donné que les organisations traitent des ensembles de données vastes et complexes, l'automatisation alimentée par l'IA devient essentielle pour rationaliser les flux de travail et assurer des données de haute qualité pour l'analyse et la prise de décision.

De plus, il y a un changement croissant vers des solutions de disparition de données en libre-service qui permettent aux utilisateurs professionnels et aux analystes de gérer la préparation des données sans compter sur l'informatique ou les équipes d'ingénierie des données.

Ces plates-formes intuitives offrent des interfaces conviviales, des fonctionnalités de glisser-déposer et des recommandations automatisées, permettant aux utilisateurs non techniques de nettoyer, de transformer et de structurer les données indépendamment.

En réduisant la dépendance à l'égard de l'expertise technique spécialisée, les données en libre-service se disputent l'agilité, accélèrent les informations et améliore l'efficacité opérationnelle globale.

• En septembre 2024, Microsoft a lancé le Python Data Science Extension Pack pour Visual Studio Code. Ce pack intègre des outils essentiels pour la science des données, notamment Python, Jupyter, GitHub Copilot et Data Wrangler. Le pack d'extension rationalise la préparation des données, l'analyse et les flux de travail d'apprentissage automatique, avec des données Wrangler spécialement conçues pour faciliter l'exploration, la visualisation et le nettoyage des données dans le code VS.

Données sur le marché du marché des données

Segmentation	Détails
Par composant	Outils, services
Par modèle de déploiement	Sur site, basé sur le cloud
Par la taille de l'organisation	Petites et moyennes entreprises (PME), grandes entreprises
Par l'industrie verticale	Banque, services financiers et assurance (BFSI), informatique et télécommunications, commerce de détail et e-commerce, soins de santé, autres (gouvernement, fabrication)
Par région	Amérique du Nord: États-Unis, Canada, Mexique
	Europe: France, Royaume-Uni, Espagne, Allemagne, Italie, Russie, reste de l'Europe
	Asie-Pacifique: Chine, Japon, Inde, Australie, ASEAN, Corée du Sud, reste de l'Asie-Pacifique
	Moyen-Orient et Afrique: Turquie, EAU, Arabie saoudite, Afrique du Sud, reste du Moyen-Orient et de l'Afrique
	Amérique du Sud: Brésil, Argentine, reste de l'Amérique du Sud

Segmentation du marché

• Par composant (outils et services): Le segment des outils a gagné 1 838,6 millions USD en 2023 en raison de l'adoption croissante de solutions avancées de préparation de données pour améliorer la qualité des données et l'efficacité de l'analyse.
• Par modèle de déploiement (sur site et basé sur le cloud): le segment basé sur le cloud détenait une part de 57,69% en 2023, alimentée par la demande croissante de solutions de rinçage de données évolutives et rentables.
• Par la taille de l'organisation (petites et moyennes entreprises (PME) et grandes entreprises): le segment des grandes entreprises devrait atteindre 4 266,4 millions USD d'ici 2031 en raison du besoin croissant de solutions automatisées de gestion des données et de conformité.
• Par industrie verticale (banque, services financiers et assurance (BFSI), informatique et télécommunications, commerce de détail et e-commerce, soins de santé et autres): le segment bancaire, services financiers et assurance (BFSI) devrait atteindre 3,159,6 millions USD par les données et la gestion des risques.

Marché de la querelle de donnéesAnalyse régionale

Sur la base de la région, le marché a été classé en Amérique du Nord, en Europe, en Asie-Pacifique, au Moyen-Orient et en Afrique et en Amérique latine.

Le marché des données sur les données d'Amérique du Nord a représenté une part substantielle de 36,43% en 2023, évaluée à 1 146,3 millions USD. Cette domination est principalement attribuée à son infrastructure technologique avancée et se concentre fortement sur la prise de décision basée sur les données.

La région possède un écosystème bien établi des entreprises investissant dans l'analyse des mégadonnées, l'automatisation et les solutions alimentées par l'IA pour améliorer l'intelligence commerciale et l'efficacité opérationnelle.

L'adoption croissante des outils de Business Intelligence (BI), l'automatisation du traitement des données et les informations en temps réel dans des industries telles que les soins de santé, la vente au détail et les télécommunications stimulent l'expansion du marché régional.

De plus, l'accent mis sur la précision des données, la sécurité et la gouvernance a incité les organisations à investir dans des solutions structurées de gestion des données pour améliorer la conformité et l'efficacité opérationnelle.

Le besoin croissant de mesures de cybersécurité, de détection de fraude et de gestion des risques financiers dans le secteur BFSI conduit à une demande accrue d'outils de disparition de données avancées en Amérique du Nord.

En outre, un solide financement du capital-risque et des investissements d'entreprise dans une IAanalyse des donnéesLes startups soutiennent l'innovation dans les technologies de préparation des données, solidifiant davantage la domination du marché de la région.

L'industrie de la querelle de données Asie-Pacifique devrait enregistrer le TCAC le plus rapide de 12,49% au cours de la période de prévision. L'industrie du commerce électronique en expansion de la région, soutenue par des plates-formes telles que Alibaba, Flipkart et Shopee, génère des quantités massives de données transactionnelles et clients, nécessitant des solutions efficaces de données pour l'analyse et la personnalisation.

De plus, l'expansion des réseaux 5G et la montée des applications IoT dans les villes intelligentes et les industries manufacturières créent de nouvelles opportunités pour les outils de préparation des données.

De plus, des pays comme la Chine, l'Inde et le Japon investissent fortement dans des analyses axées sur l'IA, ce qui stimule la demande de solutions de disparition de données. L'accent croissant sur l'amélioration de l'expérience client grâce à des informations axées sur les données dans des industries telles que la vente au détail, les télécommunications et la fabrication consiste à gérer une demande d'outils avancés de préparation des données.

En outre, l'expansion des sociétés de technologie multinationale, ainsi que des collaborations stratégiques entre les entreprises mondiales et locales, favorisent le développement et l'adoption de solutions innovantes en terrassement des données en Asie-Pacifique.

 Cadres réglementaires

• Aux États-Unis, les efforts de données doivent se conformer aux cadres réglementaires tels que la California Consumer Privacy Act (CCPA) et la loi sur la portabilité et la responsabilité de la portabilité et la responsabilité (HIPAA) pour assurer la transparence, la sécurité et le traitement légal des données personnelles et de soins de santé.
• En Europe, l'European Data Protection Board (EDPB) applique le RGPD et la directive sur l'application des lois, exigeant des directives strictes de traitement des données, notamment la précision, la sécurité et la conformité.

Paysage compétitif

L'industrie des tir de données se caractérise par une innovation rapide et l'accent mis sur l'amélioration de la qualité des données grâce à l'analyse avancée et à l'automatisation. Les organisations priorisent l'intégration transparente avec les plateformes d'analyse axées sur l'IA, les écosystèmes de cloud et les outils de traitement des données en temps réel pour rester compétitifs.

Les entreprises améliorent continuellement leurs offres en développant des interfaces conviviales, des capacités de transformation des données axées sur l'automatisation et une évolutivité améliorée pour répondre aux entreprises de toutes tailles.

En outre, les collaborations avec les fournisseurs de services cloud et les développeurs de solutions d'IA élargissent les offres de produits et la portée du marché. Les collaborations avec les établissements universitaires et les agences gouvernementales favorisent les progrès de la cryptographie quantique et de l'infrastructure réseau.

De plus, les entreprises forment des alliances avec des fournisseurs de télécommunications pour intégrer des solutions de sécurité quantique dans les cadres réseau existants. L'expansion dans les marchés mondiaux par le biais de coentreprises, de projets pilotes et de partenariats public-privé est une autre stratégie essentielle.

Avec une demande croissante de communication ultra-sécurisée dans des secteurs tels que la défense, la finance et les infrastructures critiques, les entreprises se concentrent sur la mise à l'échelle des réseaux quantiques et l'amélioration de l'interopérabilité avec les systèmes de communication classiques pour stimuler la viabilité commerciale et l'adoption du marché.

• En novembre 2024, Engen et Abacus Insights ont collaboré pour améliorer les solutions des payeurs grâce à des capacités avancées de transformation des données. Le partenariat intègre les modèles de données et les connecteurs d'Abacus Insights dans la plate-forme d'Enen, permettant un accès aux données en temps réel, à la demande et interopérable pour les plans de santé.

Liste des sociétés clés sur le marché des données de données:

• Alteryx, Inc.
• Oracle
• Téradata
• SAS Institute Inc.
• Altair Engineering Inc.
• SÈVE
• Amazon.com, Inc.
• Talend, Inc.
• Qliktech International AB
• Microsoft
• Salesforce, Inc.
• Datarobot, Inc.
• Précisément
• Informatica Inc.
• Databricks

Développements récents (fusions et acquisitions / partenariats / accords / lancement de nouveaux produits)

• En novembre 2024, Alteryx, Inc. a annoncé sa version d'automne 2024, avec de nouveaux connecteurs de données, une prise en charge des applications analytiques améliorée et des rapports magiques alimentés par AI. La mise à jour a également introduit LiveQuery, permettant l'interaction directe de l'entrepôt de données cloud pour améliorer la confidentialité et l'efficacité du traitement des données.
• En septembre 2024, Gestalt Tech a obtenu un tour de semences de 5,9 millions USD pour faire avancer son logiciel d'organisation de données alimenté en IA pour les prêteurs. Son entrepôt de données automatise la cartographie des données et la détection des anomalies, réduisant la dispute des données manuelles.
• En juin 2024, Cloudera a introduit trois nouveaux assistants dirigés par l'IA - assistant SQL AI, chatbot AI dans la visualisation des données Cloudera et Cloudera Copilot pour Cloudera Machine Learning. Ces outils rationalisent l'accès aux données, la génération de requêtes et le déploiement d'apprentissage automatique, l'amélioration de l'analyse des données et le développement de l'IA.