Mercado de disputa de dados

Definição de mercado

A disputa de dados refere -se ao processo de limpeza, transformação e organização de dados brutos em um formato estruturado e utilizável para análise. Envolve tarefas como lidar com valores ausentes, corrigir inconsistências, mesclar conjuntos de dados e reformar dados para aprimorar sua qualidade e acessibilidade.

O mercado abrange ferramentas, plataformas e serviços de software projetados para automatizar essas tarefas, atendendo a empresas, cientistas de dados e analistas que exigem preparação eficiente de dados para análise, aprendizado de máquina e tomada de decisão.

Mercado de disputa de dadosVisão geral

O tamanho do mercado global de disputa de dados foi avaliado em US $ 3.146,7 milhões em 2023 e deve crescer de US $ 3.478,8 milhões em 2024 para US $ 7.685,6 milhões em 2031, exibindo um CAGR de 11,99% durante o período de previsão. Esse crescimento é amplamente impulsionado pela crescente adoção de análises de big data, inteligência artificial e aprendizado de máquina entre as indústrias.

As empresas estão aproveitando as soluções de disputa de dados para aprimorar a qualidade dos dados, melhorar a tomada de decisões e acelerar o tempo até a visão. A crescente demanda por ferramentas de disputa de dados baseadas em nuvem está alimentando ainda mais a expansão do mercado, à medida que as organizações buscam soluções escaláveis e flexíveis para lidar com grandes volumes de dados estruturados e não estruturados.

As principais empresas que operam na indústria de disputas de dados são a 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.

Além disso, a integração de recursos de automação e orientação de IA em plataformas de disputa de dados está aumentando a eficiência, reduzindo os esforços manuais e simplificando os fluxos de trabalho.

A ênfase crescente na conformidade regulatória e na governança de dados está aumentando ainda mais o investimento em soluções avançadas de preparação de dados. Como setores como assistência médica, finanças, varejo e telecomunicações priorizam estratégias orientadas a dados, a demanda por ferramentas e serviços de disputa de dados deve aumentar constantemente.

• Em junho de 2024, a Datavant assinou um contrato de colaboração estratégica de vários anos com a Amazon Web Services (AWS) para aprimorar a descoberta e avaliação de dados de assistência médica na nuvem. A parceria visa melhorar a usabilidade dos dados nos cuidados de saúde e ciências da vida, aproveitando as salas limpas da AWS para colaboração de dados seguros e tecnologia de tokenização de conexão Datavant.

Principais destaques

1. O tamanho da indústria de disputa de dados foi avaliado em US $ 3.146,7 milhões em 2023.
2. O mercado deve crescer a uma CAGR de 11,99% de 2024 a 2031.
3. A América do Norte detinha uma ação de 36,43% em 2023, avaliada em US $ 1.146,3 milhões.
4. O segmento de ferramentas recebeu 1,838,6 milhão de dólares em receita em 2023.
5. O segmento baseado em nuvem deve atingir US $ 4.650,5 milhões até 2031.
6. O segmento de grandes empresas provavelmente atingirá US $ 4.266,4 milhões até 2031.
7. Estima -se que o segmento bancário, serviços financeiros e seguros (BFSI) gere uma receita de US $ 3,159,6 milhões até 2031.
8. Prevê -se que a Ásia -Pacífico cresça a um CAGR de 12,49% durante o período de previsão.

Piloto de mercado

"Automação e aprimoramento da qualidade dos dados"

O mercado de disputas de dados está passando por um rápido crescimento, principalmente devido à crescente demanda por dados prontos para a IA e para aprendizado de máquina e à expansão das ferramentas de preparação de dados de autoatendimento.

À medida que as organizações adotam a IA e o ML, a demanda por dados de alta qualidade, estruturados e bem preparados é fundamental. As soluções de disputa de dados automatizam a transformação de dados, melhoram a precisão e aprimoram a usabilidade, permitindo uma extração eficiente de insights significativos.

Além disso, a crescente adoção de ferramentas de preparação de dados de autoatendimento está impulsionando a expansão do mercado. As empresas estão mudando para plataformas intuitivas que permitem que analistas e usuários não técnicos preparem, limpem e analisem dados de forma independente.

Essa mudança melhora a eficiência operacional, reduz o manuseio manual de dados e acelera a tomada de decisão orientada a dados, solidificando as tecnologias de disputa de dados como um componente-chave das estratégias modernas de gerenciamento de dados.

• Em maio de 2024, J.P. Morgan lançou dados de contêineres, uma solução aprimorada de normalização de dados para investidores institucionais. Esse serviço de ponta a ponta conjunta dados de várias fontes, garantindo consistência e interoperabilidade entre os serviços de negócios. Ao alavancar uma camada semântica comum e canais de acesso nativos da nuvem, como APIs, notebooks Jupyter, floco de neve e banco de dados, ele permite a integração perfeita de IA e ML.

Desafio de mercado

"Complexidade da integração de dados e garantia de qualidade"

A integração de fontes de dados diversas e complexas, garantindo a alta qualidade dos dados, apresenta um grande desafio à expansão do mercado de disputa de dados. As organizações agregam dados estruturados e não estruturados de várias fontes, incluindoarmazenamento em nuvem, sistemas legados, dispositivos IoT e plataformas de terceiros.

Variações em formato, estrutura e integridade geralmente levam a inconsistências, redundâncias e valores ausentes.Além disso, à medida que as empresas escalam, o aumento do volume de dados e a velocidade tornam os dados manuais que disputam dados ineficientes, propensos a erros e intensivos em recursos.A má integração da qualidade dos dados pode comprometer a análise, a inteligência de negócios imprecisa e a tomada de decisões.

Para enfrentar esse desafio, as ferramentas avançadas de automação de IA e de transformação de dados orientadas por aprendizado de máquina estão sendo integradas às soluções de disputa de dados. Essas tecnologias aprimoram o perfil de dados, a detecção de anomalias e a correspondência de esquema, reduzindo significativamente a intervenção manual e melhorando a precisão dos dados.

Tendência de mercado

"Automação e soluções de autoatendimento orientadas pela IA"

O mercado de disputa de dados está testemunhando uma expansão notável, impulsionada pela automação movida a IA e pela crescente demanda por soluções de disputa de dados de autoatendimento. A IA aprimora a preparação de dados, permitindo recursos avançados, como limpeza inteligente de dados, reconhecimento de padrões e detecção de anomalias.

Essas ferramentas orientadas por IA minimizam a intervenção manual, reduzem erros humanos e aprimoram a velocidade de processamento, tornando a preparação de dados mais eficiente e precisa. À medida que as organizações lidam com conjuntos de dados vastos e complexos, a automação movida a IA está se tornando essencial para simplificar os fluxos de trabalho e garantir dados de alta qualidade para análise e tomada de decisão.

Além disso, há uma mudança crescente em direção a soluções de disputa de dados de autoatendimento que capacitam usuários e analistas de negócios a lidar com a preparação de dados sem depender de TI ou equipes de engenharia de dados.

Essas plataformas intuitivas oferecem interfaces amigáveis, funcionalidade de arrastar e soltar e recomendações automatizadas, permitindo que os usuários não técnicos limpem, transformem e estruturem dados de forma independente.

Ao reduzir a dependência de conhecimentos técnicos especializados, a disputa de dados de autoatendimento aprimora a agilidade, acelera as idéias e melhora a eficiência operacional geral.

• Em setembro de 2024, a Microsoft lançou o Python Data Science Extension Pack para o Código do Visual Studio. Este pacote integra ferramentas essenciais para a ciência de dados, incluindo Python, Jupyter, Github Copilot e Data Wrangler. O pacote de extensão simplifica os fluxos de trabalho de preparação, análise e aprendizado de máquina, com o Wrangler de dados projetado especificamente para facilitar a exploração, visualização e limpeza de dados no código VS.

Relatório de Data Relatório de Relatório de Mercado

Segmentação	Detalhes
Por componente	Ferramentas, serviços
Por modelo de implantação	No local, baseado em nuvem
Pelo tamanho da organização	Pequenas e médias empresas (PME), grandes empresas
Pela indústria vertical	Bancos, serviços financeiros e seguros (BFSI), TI e telecomunicações, varejo e comércio eletrônico, saúde, outros (governo, manufatura)
Por região	América do Norte: EUA, Canadá, México
	Europa: França, Reino Unido, Espanha, Alemanha, Itália, Rússia, Resto da Europa
	Ásia-Pacífico: China, Japão, Índia, Austrália, ASEAN, Coréia do Sul, Resto da Ásia-Pacífico
	Oriente Médio e África: Turquia, Emirados Árabes Unidos, Arábia Saudita, África do Sul, Resto do Oriente Médio e África
	Ámérica do Sul: Brasil, Argentina, Resto da América do Sul

Segmentação de mercado

• Por componente (ferramentas e serviços): o segmento de ferramentas ganhou US $ 1.838,6 milhões em 2023 devido à crescente adoção de soluções avançadas de preparação de dados para melhorar a qualidade dos dados e a eficiência da análise.
• Por modelo de implantação (local e baseado em nuvem): o segmento baseado em nuvem detinha uma participação de 57,69%em 2023, alimentada pela crescente demanda por soluções de disputa de dados escaláveis e econômicas.
• Por tamanho da organização (pequenas e médias empresas (PMEs) e grandes empresas): o segmento de grandes empresas deve atingir US $ 4.266,4 milhões em 2031, devido à crescente necessidade de soluções automatizadas de gerenciamento de dados e conformidade.
• Por setor vertical (serviços bancários, serviços financeiros e seguros (BFSI), TI e telecomunicações, varejo e comércio eletrônico, assistência médica e outros): o segmento de serviços bancários, serviços financeiros e seguros (BFSI) é projetado para aumentar a decisão de US $ 3,159,6 milhões por risco de 201 anos, por causa do relato do setor, de acordo com a geração de dados do setor por USD.

Mercado de disputa de dadosAnálise Regional

Com base na região, o mercado foi classificado na América do Norte, Europa, Ásia -Pacífico, Oriente Médio e África e América Latina.

O mercado de disputas de dados da América do Norte representou uma participação substancial de 36,43% em 2023, avaliada em US $ 1.146,3 milhões. Esse domínio é atribuído principalmente à sua infraestrutura tecnológica avançada e ao forte foco na tomada de decisões orientadas a dados.

A região possui um ecossistema bem estabelecido de empresas que investem em soluções de análise de big data, automação e soluções de IA para aprimorar a inteligência de negócios e a eficiência operacional.

A crescente adoção de ferramentas de inteligência de negócios (BI), automação no processamento de dados e informações em tempo real em setores como saúde, varejo e telecomunicações está estimulando a expansão do mercado regional.

Além disso, a crescente ênfase na precisão dos dados, segurança e governança levou as organizações a investir em soluções estruturadas de gerenciamento de dados para melhorar a conformidade e a eficiência operacional.

A crescente necessidade de medidas de segurança cibernética, detecção de fraude e gerenciamento de riscos financeiros no setor da BFSI está levando a uma demanda aumentada por ferramentas avançadas de disputa de dados na América do Norte.

Além disso, forte financiamento de capital de risco e investimentos corporativos em AI orientadoanálise de dadosAs startups estão apoiando a inovação nas tecnologias de preparação de dados, solidificando ainda mais o domínio do mercado da região.

Espera -se que a indústria de disputa de dados da Ásia -Pacífico registre o CAGR mais rápido de 12,49% durante o período de previsão. O setor de comércio eletrônico em expansão da região, apoiado por plataformas como Alibaba, Flipkart e Speyee, está gerando grandes quantidades de dados transacionais e de clientes, exigindo soluções de dados eficientes para análise e personalização.

Além disso, a expansão das redes 5G e o aumento de aplicativos de IoT em cidades inteligentes e indústrias de fabricação estão criando novas oportunidades para ferramentas de preparação de dados.

Além disso, países como China, Índia e Japão estão investindo fortemente em análises orientadas pela IA, aumentando a demanda por soluções de disputa de dados. A crescente ênfase no aprimoramento da experiência do cliente por meio de informações orientadas a dados em setores como varejo, telecomunicações e fabricação está gerando demanda por ferramentas avançadas de preparação de dados.

Além disso, a expansão das empresas de tecnologia multinacional, juntamente com colaborações estratégicas entre empresas globais e locais, está promovendo o desenvolvimento e a adoção de soluções inovadoras de disputa de dados na Ásia -Pacífico.

 Estruturas regulatórias

• Nos Estados UnidosA disputa de dados deve cumprir as estruturas regulatórias, como a Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia (CCPA) e a Lei de Portabilidade e Responsabilidade do Seguro de Saúde (HIPAA) para garantir transparência, segurança e processamento legal de dados pessoais e de saúde.
• Na Europa, o Conselho Europeu de Proteção de Dados (EDPB) aplica o GDPR e a Diretiva de Aplicação da Lei, exigindo diretrizes estritas de processamento de dados, incluindo precisão, segurança e conformidade.

Cenário competitivo

A indústria de disputa de dados é caracterizada por inovação rápida e foco em aprimorar a qualidade dos dados por meio de análises e automação avançadas. As organizações estão priorizando a integração perfeita com plataformas de análise orientadas por IA, ecossistemas em nuvem e ferramentas de processamento de dados em tempo real para se manter competitivo.

As empresas estão melhorando continuamente suas ofertas desenvolvendo interfaces amigáveis, recursos de transformação de dados orientados para automação e escalabilidade aprimorada para atender a empresas de todos os tamanhos.

Além disso, colaborações com provedores de serviços em nuvem e desenvolvedores de soluções de IA estão expandindo as ofertas de produtos e o alcance do mercado. Colaborações com instituições acadêmicas e agências governamentais estão promovendo avanços na criptografia quântica e na infraestrutura de rede.

Além disso, as empresas estão formando alianças com provedores de telecomunicações para integrar soluções de segurança quântica nas estruturas de rede existentes. A expansão para mercados globais por meio de joint ventures, projetos piloto e parcerias público-privadas é outra estratégia crítica.

Com o aumento da demanda por comunicação ultra-segura em setores como defesa, finanças e infraestrutura crítica, as empresas estão se concentrando em dimensionar redes quânticas e melhorar a interoperabilidade com os sistemas de comunicação clássica para impulsionar a viabilidade comercial e a adoção do mercado.

• Em novembro de 2024, a Engen e o Abacus Insights colaboraram para aprimorar as soluções de pagadores por meio de recursos avançados de transformação de dados. A parceria integra os modelos de dados e conectores da ABACUS Insights na plataforma da Engen, permitindo acesso de dados em tempo real, sob demanda e interoperável para planos de saúde.

Lista de empresas -chave no mercado de disputas de dados:

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

Desenvolvimentos recentes (M&A/Partnerships/Acordes/Novo Produto Lançamento)

• Em novembro de 2024A Alteryx, Inc. anunciou seu lançamento no outono de 2024, com novos conectores de dados, suporte aprimorado de aplicativos analíticos e relatórios de magia movidos a IA. A atualização também introduziu o LiveQuery, permitindo a interação direta de data do Data Warehouse para melhorar a privacidade de dados e a eficiência do processamento.
• Em setembro de 2024, A Gestalt Tech garantiu uma rodada de US $ 5,9 milhões para avançar em seu software de organização de dados alimentado por IA para credores. Seu data warehouse automatiza o mapeamento de dados e a detecção de anomalias, reduzindo a disputa de dados manuais.
• Em junho de 2024, Cloudera introduziu três novos assistentes orientados pela IA-Assistente de AI da AI, AI Chatbot na Cloudera Data Visualization e Cloudera Copilot para o aprendizado de máquina de Cloudera. Essas ferramentas otimizam o acesso aos dados, geração de consultas e implantação de aprendizado de máquina, aprimorando a análise de dados e o desenvolvimento da IA.