데이터 랭글 링 시장

시장 정의

데이터 Wrangling은 원시 데이터를 청소, 변환 및 분석을 위해 구조화되고 사용 가능한 형식으로 구성하는 과정을 나타냅니다. 결 측값 처리, 불일치 수정, 데이터 세트 병합 및 데이터 재구성과 같은 작업이 포함되어 품질과 접근성을 향상시킵니다.

시장에는 이러한 작업을 자동화하도록 설계된 소프트웨어 도구, 플랫폼 및 서비스, 비즈니스, 데이터 과학자 및 분석, 분석, 기계 학습 및 의사 결정에 대한 효율적인 데이터 준비가 필요한 분석가에게 제공됩니다.

데이터 랭글 링 시장개요

글로벌 데이터 wrangling 시장 규모는 2023 년에 3,146.7 백만 달러로 평가되었으며 2024 년 3,478.8 백만 달러에서 2031 년까지 7,6856 만 달러로 증가 할 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 CAGR은 11.99%를 나타냅니다. 이러한 성장은 빅 데이터 분석, 인공 지능 및 산업 전반의 기계 학습의 채택이 증가함에 따라 크게 추진됩니다.

비즈니스는 데이터 품질을 향상시키고 의사 결정을 향상 시키며, 가시 시간을 가속화하기 위해 데이터 정류 솔루션을 활용하고 있습니다. 클라우드 기반 데이터 랭글 링 도구에 대한 수요가 증가하면 조직이 대량의 구조화되지 않은 구조화되지 않은 데이터를 처리 할 수있는 확장 가능하고 유연한 솔루션을 모색함에 따라 시장 확장에 더욱 촉진하고 있습니다.

Data Wrangling Industry에서 운영되는 주요 회사는 Alteryx, Inc., Oracle, Teradata, SAS Institute Inc., Altair Engination Inc., SAP, Amazon.com, Talend, Inc., Qliktech International AB, Microsoft, Salesforce, Inc., Datarobot, Inc., 정확하게, Informatica Inc. 및 기타입니다.

또한 데이터 랭글 링 플랫폼에서 자동화 및 AI 중심 기능의 통합은 수동 노력을 줄이고 워크 플로를 간소화함으로써 효율성을 향상시키고 있습니다.

규제 준수 및 데이터 거버넌스에 대한 강조가 증가함에 따라 고급 데이터 준비 솔루션에 대한 투자가 증가하고 있습니다. 의료, 금융, 소매 및 통신과 같은 산업이 데이터 중심 전략을 우선시함에 따라 데이터 정류 도구 및 서비스에 대한 수요가 꾸준히 증가 할 것으로 예상됩니다.

• 2024 년 6 월, Datavant는 클라우드 우선 의료 데이터 검색 및 평가를 향상시키기 위해 Amazon Web Services (AWS)와 다년간의 전략적 협업 계약을 체결했습니다. 이 파트너십은 안전한 데이터 협업 및 Datavant Connect Tokenization 기술을 위해 AWS Clean Rooms를 활용하여 의료 및 생명 과학의 데이터 유용성을 향상시키는 것을 목표로합니다.

주요 하이라이트

1. 산업 규모는 2023 년에 3,146.7 백만 달러로 평가되었습니다.
2. 시장은 2024 년에서 2031 년까지 11.99%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.
3. 북아메리카는 2023 년에 36.43%를 차지했으며, 이는 1,146.3 백만 달러로 평가되었습니다.
4. 도구 세그먼트는 2023 년에 1,83860 만 달러의 매출을 얻었습니다.
5. 클라우드 기반 부문은 2031 년까지 4,650.5 백만 달러에이를 것으로 예상됩니다.
6. 대기업 부문은 2031 년까지 4,266.4 백만 달러에이를 것으로 보입니다.
7. 은행, 금융 서비스 및 보험 (BFSI) 부문은 2031 년까지 3,159.6 백만 달러의 수익을 창출 할 것으로 추정됩니다.
8. 아시아 태평양은 예측 기간 동안 12.49%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.

시장 드라이버

"자동화 및 데이터 품질 향상"

Data Wrangling 시장은 주로 AI 및 기계 학습 준비 데이터에 대한 수요 증가와 셀프 서비스 데이터 준비 도구의 확장으로 인해 급속한 성장을 겪고 있습니다.

조직이 AI 및 ML을 채택함에 따라 고품질, 구조 및 잘 준비된 데이터에 대한 수요가 중요합니다. 데이터 Wrangling Solutions는 데이터 변환을 자동화하고 정확도를 향상 시키며 유용성을 향상시켜 의미있는 통찰력을 효율적으로 추출 할 수 있습니다.

또한 셀프 서비스 데이터 준비 도구의 채택이 증가하는 것은 시장 확장을 추진하고 있습니다. 비즈니스는 분석가와 비 기술적 사용자가 데이터를 독립적으로 준비, 청소 및 분석 할 수있는 직관적 인 플랫폼으로 전환하고 있습니다.

이러한 변화는 운영 효율성을 향상시키고, 수동 데이터 처리를 줄이고, 데이터 중심 의사 결정을 가속화하여 현대 데이터 관리 전략의 핵심 구성 요소로서 데이터 정류 기술을 강화합니다.

• 2024 년 5 월 J.P. Morgan은 기관 투자자를위한 강화 된 데이터 정규화 솔루션 인 Containized Data를 출시했습니다. 이 엔드 투 엔드 서비스는 여러 소스의 데이터를 훼손하여 비즈니스 서비스의 일관성과 상호 운용성을 보장합니다. API, Jupyter Notebooks, Snowflake 및 Databricks와 같은 일반적인 시맨틱 레이어 및 클라우드 네이티브 액세스 채널을 활용하면 원활한 AI 및 ML 통합이 가능합니다.

시장 도전

"데이터 통합 ​​및 품질 보증의 복잡성"

다양한 데이터 품질을 보장하면서 다양하고 복잡한 데이터 소스를 통합하면 데이터 랭글 링 시장의 확장에 큰 도전이 발생합니다. 조직은 여러 소스에서 구조화되고 구조화되지 않은 데이터를 집계합니다.클라우드 스토리지레거시 시스템, IoT 장치 및 타사 플랫폼.

형식, 구조 및 완전성의 변화는 종종 불일치, 중복 및 결 측값으로 이어집니다.또한 비즈니스 규모로 데이터 볼륨과 속도를 높이면 수동 데이터가 비효율적이고 오류가 발생하기 쉬우 며 리소스 집약적입니다.데이터 품질 통합 불량은 분석, 부정확 한 비즈니스 인텔리전스 및 의사 결정을 타협 할 수 있습니다.

이러한 과제를 해결하기 위해 Advanced AI 기반 자동화 및 기계 학습 중심 데이터 변환 도구가 데이터 정류 솔루션에 통합되고 있습니다. 이러한 기술은 데이터 프로파일 링, 이상 탐지 및 스키마 일치를 향상시켜 수동 개입을 크게 줄이고 데이터 정확도를 향상시킵니다.

시장 동향

"AI 중심 자동화 및 셀프 서비스 솔루션"

Data Wrangling Market은 AI 기반 자동화와 셀프 서비스 데이터 Wrangling 솔루션에 대한 수요가 증가함에 따라 주목할만한 확장을 목격하고 있습니다. AI는 지능형 데이터 정리, 패턴 인식 및 이상 탐지와 같은 고급 기능을 활성화하여 데이터 준비를 향상시킵니다.

이 AI 구동 도구는 수동 개입을 최소화하고, 인간 오류를 줄이며, 처리 속도를 향상시켜 데이터 준비를보다 효율적이고 정확하게 만듭니다. 조직이 광범위하고 복잡한 데이터 세트를 처리함에 따라 AI 기반 자동화는 워크 플로를 간소화하고 분석 및 의사 결정을위한 고품질 데이터를 보장하는 데 필수적이되고 있습니다.

FURTHEMORE 비즈니스 사용자와 분석가가 IT 또는 데이터 엔지니어링 팀에 의존하지 않고 데이터 준비를 처리 할 수 ​​있도록 셀프 서비스 데이터 Wrangling 솔루션으로 전환이 증가하고 있습니다.

이 직관적 인 플랫폼은 사용자 친화적 인 인터페이스, 드래그 앤 드롭 기능 및 자동화 된 권장 사항을 제공하여 비 기술적 사용자가 데이터를 독립적으로 청소, 변환 및 구조화 할 수 있도록합니다.

전문 기술 전문 지식에 대한 의존성을 줄임으로써 셀프 서비스 데이터 Wrangling은 민첩성을 향상시키고 통찰력을 가속화하며 전반적인 운영 효율성을 향상시킵니다.

• 2024 년 9 월, Microsoft는 Visual Studio Code 용 Python Data Science Extension Pack을 출시했습니다. 이 팩은 Python, Jupyter, Github Copilot 및 Data Wrangler를 포함한 데이터 과학을위한 필수 도구를 통합합니다. Extension Pack은 데이터 준비, 분석 및 머신 러닝 워크 플로우를 간소화하며, VS 코드 내에서 데이터 탐색, 시각화 및 청소를 용이하게하도록 특별히 설계되었습니다.

데이터 Wrangling 시장 보고서 스냅 샷

분할	세부
구성 요소에 의해	도구, 서비스
배포 모델로	온 프레미스, 클라우드 기반
조직 규모에 따라	중소 기업 (SMES), 대기업
산업 수직으로	은행, 금융 서비스 및 보험 (BFSI), IT 및 통신, 소매 및 전자 상거래, 의료, 기타 (정부, 제조)
지역별	북아메리카: 미국, 캐나다, 멕시코
	유럽: 프랑스, ​​영국, 스페인, 독일, 이탈리아, 러시아, 나머지 유럽
	아시아 태평양: 중국, 일본, 인도, 호주, 아세안, 한국, 나머지 아시아 태평양
	중동 및 아프리카: 터키, UAE, 사우디 아라비아, 남아프리카, 나머지 중동 및 아프리카
	남아메리카: 브라질, 아르헨티나, 남아메리카의 나머지

시장 세분화

• 구성 요소 (도구 및 서비스) : 도구 세그먼트는 데이터 품질 및 분석 효율성을 향상시키기위한 고급 데이터 준비 솔루션의 채택이 증가함에 따라 2023 년에 1,838.6 백만 달러를 벌었습니다.
• 배포 모델 (온-프레미스 및 클라우드 기반)에 의해 : 클라우드 기반 세그먼트는 2023 년에 57.69%의 점유율을 보유했으며, 확장 가능하고 비용 효율적인 데이터 정류 솔루션에 대한 수요가 증가함에 따라 연료를 공급 받았다.
• 조직 규모 (중소 기업 (SMES) 및 대기업 (대기업) : 대기업 부문은 자동화 된 데이터 관리 및 준수 솔루션에 대한 요구가 증가함에 따라 2031 년까지 4,266.4 백만 달러에 도달 할 것으로 예상됩니다.
• 산업 수직 (BFSI), IT 및 통신, 소매 및 전자 상거래, 의료 및 기타) : BFSI (Banking, Financial Services 및 Insurance) 부문은 2031 년까지 3,159.6 백만 달러에 도달 할 것으로 예상됩니다.

데이터 랭글 링 시장지역 분석

지역을 기반으로 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카 및 라틴 아메리카로 분류되었습니다.

북아메리카 데이터 Wrangling 시장은 2023 년에 36.43%의 상당한 점유율을 차지했으며, 이는 1,146.3 백만 달러로 평가되었습니다. 이러한 지배력은 주로 고급 기술 인프라와 데이터 중심의 의사 결정에 중점을두고 있기 때문입니다.

이 지역은 비즈니스 인텔리전스 및 운영 효율성을 향상시키기 위해 빅 데이터 분석, 자동화 및 AI 구동 솔루션에 투자하는 기업의 잘 확립 된 생태계를 보유하고 있습니다.

BI (Business Intelligence) 도구 채택, 데이터 처리의 자동화 및 의료, 소매 및 통신과 같은 산업의 실시간 통찰력은 지역 시장 확장을 자극하고 있습니다.

또한 데이터 정확도, 보안 및 거버넌스에 대한 강조가 증가함에 따라 조직은 구조화 된 데이터 관리 솔루션에 투자하여 규정 준수 및 운영 효율성을 향상시킬 수있었습니다.

BFSI 부문의 사이버 보안 조치, 사기 탐지 및 재무 위험 관리에 대한 요구가 증가함에 따라 북미의 고급 데이터 정류 도구에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

또한 AI 중심에 대한 강력한 벤처 캐피탈 펀딩 및 기업 투자데이터 분석신생 기업은 데이터 준비 기술의 혁신을 지원 하여이 지역의 시장 지배력을 더욱 강화하고 있습니다.

아시아 태평양 데이터 Wrangling 산업은 예측 기간 동안 가장 빠른 CAGR 12.49%를 등록 할 것으로 예상됩니다. Alibaba, Flipkart 및 Shopee와 같은 플랫폼에서 지원하는이 지역의 확장 전자 상거래 산업은 분석 및 개인화를위한 효율적인 데이터 정류 솔루션이 필요한 대량의 거래 및 고객 데이터를 생성하고 있습니다.

또한 5G 네트워크의 확장과 스마트 시티 및 제조 산업에서 IoT 응용 프로그램의 증가는 데이터 준비 도구를위한 새로운 기회를 창출하고 있습니다.

또한 중국, 인도 및 일본과 같은 국가는 AI 중심 분석에 크게 투자하여 데이터 정류 솔루션에 대한 수요를 높이고 있습니다. 소매, 통신 및 제조와 같은 산업에서 데이터 중심의 통찰력을 통해 고객 경험을 향상시키는 데 중점을두면 고급 데이터 준비 도구에 대한 수요가 발생하고 있습니다.

또한, 다국적 기술 회사의 확장은 전 세계 및 지역 기업 간의 전략적 협력과 함께 아시아 태평양 지역의 혁신적인 데이터 정류 솔루션의 개발 및 채택을 촉진하고 있습니다.

 규제 프레임 워크

• 미국에서, 데이터 랭글 링은 캘리포니아 소비자 개인 정보 보호법 (CCPA) 및 HIPAA (Health Insurance Privacy Act)와 같은 규제 프레임 워크를 준수하여 투명성, 보안 및 개인 및 건강 관리 데이터의 합법적 처리를 보장해야합니다.
• 유럽에서, EDPB (European Data Protection Board)는 GDPR 및 법 집행 지침을 시행하여 정확성, 보안 및 규정 준수를 포함한 엄격한 데이터 처리 지침을 요구합니다.

경쟁 환경

데이터 랭글 링 산업은 빠른 혁신과 고급 분석 및 자동화를 통해 데이터 품질 향상에 중점을 둡니다. 조직은 AI 중심 분석 플랫폼, 클라우드 생태계 및 경쟁력을 유지하기위한 실시간 데이터 처리 도구와 완벽한 통합을 우선시하고 있습니다.

기업은 사용자 친화적 인 인터페이스, 자동화 중심 데이터 변환 기능을 개발하고 모든 규모의 기업에 대한 확장 성을 향상시켜 지속적으로 제품을 개선하고 있습니다.

또한 클라우드 서비스 제공 업체 및 AI 솔루션 개발자와의 협업은 제품 오퍼링 및 시장 범위를 확장하고 있습니다. 학술 기관 및 정부 기관과의 협력은 양자 암호화 및 네트워크 인프라의 발전을 촉진하고 있습니다.

또한 기업은 양자 보안 솔루션을 기존 네트워크 프레임 워크에 통합하기 위해 통신 공급 업체와 제휴를 형성하고 있습니다. 합작 투자, 파일럿 프로젝트 및 공공-민간 파트너십을 통해 글로벌 시장으로의 확장은 또 다른 중요한 전략입니다.

국방, 금융 및 중요한 인프라와 같은 부문에서 초보자 커뮤니케이션에 대한 수요가 증가함에 따라 회사는 양자 네트워크를 스케일링하고 고전적인 통신 시스템과의 상호 운용성을 개선하여 상업적 생존력과 시장 채택을 주도하는 데 중점을두고 있습니다.

• 2024 년 11 월, Engen과 Abacus Insights는 고급 데이터 변환 기능을 통해 지불 인 솔루션을 향상시키기 위해 협력했습니다. 이 파트너십은 Abacus Insights의 데이터 모델과 커넥터를 Engen의 플랫폼에 통합하여 건강 계획에 대한 실시간, 주문형 및 상호 운용 가능한 데이터 액세스를 가능하게합니다.

데이터 Wrangling Market의 주요 회사 목록 :

• Alteryx, Inc.
• 신탁
• 테라 다다
• SAS Institute Inc.
• Altair Engineering Inc.
• 수액
• Amazon.com, Inc.
• Talend, Inc.
• Qliktech International AB
• 마이크로 소프트
• Salesforce, Inc.
• Datarobot, Inc.
• 정확하게
• Informatica Inc.
• Databricks

최근 개발 (M & A/파트너십/계약/신제품 출시)

• 2024 년 11 월Alteryx, Inc.는 새로운 데이터 커넥터, 향상된 분석 앱 지원 및 AI 구동 마법 보고서를 특징으로하는 2024 년 가을 릴리스를 발표했습니다. 이 업데이트는 또한 LiveQuery를 도입하여 직접 클라우드 데이터웨어 하우스 상호 작용을 가능하게하여 데이터 개인 정보 및 처리 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
• 2024 년 9 월Gestalt Tech는 대출 기관을위한 AI 기반 데이터 조직 소프트웨어를 발전시키기 위해 590 만 명의 종자 라운드를 확보했습니다. 데이터웨어 하우스는 데이터 매핑 및 변칙 감지를 자동화하여 수동 데이터가 줄어 듭니다.
• 2024 년 6 월Cloudera는 3 개의 새로운 AI 구동 조수 인 SQL AI Assistant, AI Chatbot in Cloudera 데이터 시각화 및 Cloudera 머신 러닝 용 Cloudera Copilot을 소개했습니다. 이러한 도구는 데이터 액세스, 쿼리 생성 및 기계 학습 배포를 간소화하여 데이터 분석 및 AI 개발 향상을 강화합니다.