Рынок сжатия данных

Рыночное определение

Споры данных относится к процессу очистки, преобразования и организации необработанных данных в структурированный и пригодный формат для анализа. Он включает в себя такие задачи, как обработка недостающих значений, исправление несоответствий, объединение наборов данных и переформатирование данных для повышения его качества и доступности.

Рынок включает в себя программные инструменты, платформы и услуги, предназначенные для автоматизации этих задач, обслуживания предприятий, ученых данных и аналитиков, требующих эффективной подготовки данных для аналитики, машинного обучения и принятия решений.

Рынок сжатия данныхОбзор

В 2023 году был оценен в 3146,7 млн. Долларов США, и, согласно прогнозам, оценивался в 3478,8 млн. Долл. США в 2024 году до 7 685,6 млн. Долларов США к 2031 году, что показало среднеквадрат в 11,99% в течение прогнозируемого периода. Этот рост в значительной степени способствует растущему внедрению аналитики больших данных, искусственного интеллекта и машинного обучения в разных отраслях.

Предприятия используют решения для управления данными для повышения качества данных, улучшения принятия решений и ускорения времени до Insight. Растущий спрос на облачные инструменты с спорами в данных способствует расширению рынка, поскольку организации ищут масштабируемые и гибкие решения для обработки больших объемов структурированных и неструктурированных данных.

Основными компаниями, работающими в индустрии Data Rangling, являются Alteryx, Inc., Oracle, Teradata, SAS Institute Inc., Altair Engineering Inc., SAP, Amazon.com, Inc., Taleld, Inc., Qliktech International Ab, Microsoft, Salesforce, Inc., DataRobot, Inc., Precysely, Informatica Inc., Databricks и другие.

Кроме того, интеграция возможностей автоматизации и управляемого искусственным интеллектом в платформах с спорами данных повышает эффективность за счет снижения ручных усилий и оптимизации рабочих процессов.

Растущий акцент на соблюдение нормативных требований и управление данными еще больше увеличивает инвестиции в передовые решения для подготовки данных. Поскольку такие отрасли, как здравоохранение, финансы, розничная торговля и телекоммуникации, определяют приоритетные стратегии, управляемые данными, ожидается, что спрос на инструменты и услуги с управлением данными будут неуклонно расти.

• В июне 2024 года Datavant подписал многолетнее соглашение о стратегическом сотрудничестве с Amazon Web Services (AWS) для улучшения обнаружения и оценки данных в области здравоохранения. Партнерство направлено на повышение удобства использования данных в области здравоохранения и наук о жизни путем использования чистых комнат AWS для безопасного совместной работы данных и технологии токенизации подключения DataVant.

Ключевые основные моменты

1. Размер индустрии сдачей данных оценивался в 3146,7 млн. Долл. США в 2023 году.
2. Предполагается, что рынок вырастет в среднем на 11,99% с 2024 по 2031 год.
3. В 2023 году Северная Америка в размере 36,43% стоимостью 1146,3 млн. Долл. США.
4. Сегмент инструментов получил доход 1838,6 млн. Долл. США в 2023 году.
5. Ожидается, что облачный сегмент достигнет 4650,5 млн. Долл. США к 2031 году.
6. К 2031 году крупный сегмент предприятий, вероятно, достигнет 4 266,4 млн. Долл. США.
7. По оценкам, сегмент банковских, финансовых услуг и страхования (BFSI) принесет доход в размере 3 159,6 млн. Долл. США к 2031 году.
8. Ожидается, что в Азиатско -Тихоокеанском регионе вырастет на 12,49% в течение прогнозируемого периода.

Рыночный драйвер

«Улучшение автоматизации и качества данных»

Рынок сдачей данных переживает быстрый рост, в основном из-за растущего спроса на ИИ и готовые к машинному обучению данные и расширение инструментов подготовки данных самообслуживания.

Поскольку организации принимают ИИ и ML, спрос на высококачественные, структурированные и хорошо подготовленные данные имеет решающее значение. Решения с управлением данных автоматизируют преобразование данных, повышают точность и повышают удобство использования, что позволяет эффективно извлекать значимую информацию.

Кроме того, растущее внедрение инструментов подготовки данных самообслуживания способствует расширению рынка. Предприятия смещаются в сторону интуитивно понятных платформ, которые позволяют аналитикам и нетехническим пользователям готовить, чистить и анализировать данные независимо.

Этот сдвиг повышает эффективность работы, снижает ручную обработку данных и ускоряет принятие решений, управляемые данными, укрепляя технологии управления данными в качестве ключевого компонента современных стратегий управления данными.

• В мае 2024 года J.P. Morgan запустил контейнерные данные, улучшенное решение для нормализации данных для институциональных инвесторов. Эта сквозная сервисная служба охлаждает данные из нескольких источников, обеспечивая согласованность и совместимость между бизнес-услугами. Используя общий семантический слой и облачные каналы доступа, такие как API, ноутбуки Jupyter, снежинка и данные Databricks, это позволяет бесшовная интеграция AI и ML.

Рыночный вызов

«Сложность интеграции данных и обеспечения качества»

Интеграция разнообразных и сложных источников данных, обеспечивая при этом высокое качество данных, представляет собой серьезную проблему для расширения рынка споров с данными. Организации собирают структурированные и неструктурированные данные из нескольких источников, включаяоблачное хранилище, устаревшие системы, устройства IoT и сторонние платформы.

Изменения в формате, структуре и полноте часто приводят к несоответствиям, увольнению и отсутствующим значениям.Кроме того, по мере масштабирования предприятий увеличение объема и скорости данных делают ручные данные неэффективными, подверженными ошибкам и интенсивному ресурсам.Плохая интеграция качества данных может поставить под угрозу аналитику, неточную бизнес-аналитику и принятие решений.

Чтобы решить эту проблему, передовые инструменты автоматизации и машинного обучения, управляемые автоматизацией и машинного обучения, интегрируются в решения Data Rangling. Эти технологии усиливают профилирование данных, обнаружение аномалий и сопоставление схемы, значительно снижая ручное вмешательство и повышая точность данных.

Тенденция рынка

"Решения автоматизации и самообслуживания, управляемые ИИ"

Рынок споров данных свидетельствует о заметном расширении, обусловленном автоматизацией, основанной на AI, и растущим спросом на решения для самообслуживания. ИИ улучшает подготовку данных, позволяя расширенным возможностям, таким как интеллектуальное очищение данных, распознавание схемы и обнаружение аномалии.

Эти инструменты, управляемые AI, минимизируют ручное вмешательство, снижают человеческие ошибки и повышают скорость обработки, делая подготовку данных более эффективной и точной. По мере того, как организации занимаются обширными и сложными наборами данных, автоматизация на основе AI становится важной для оптимизации рабочих процессов и обеспечения высококачественных данных для аналитики и принятия решений.

Кроме того, растет растущий сдвиг в сторону решений для самообслуживания, которые позволяют бизнес-пользователям и аналитикам обрабатывать подготовку данных, не полагаясь на ИТ или команды по разработке данных.

Эти интуитивно понятные платформы предлагают удобные интерфейсы, функциональность перетаскивания и автоматические рекомендации, позволяющие нетехническим пользователям чистить, преобразовать и структурировать данные независимо.

Сокращая зависимость от специализированной технической экспертизы, сжатие на самообслуживание повышает гибкость, ускоряет понимание и повышает общую эксплуатационную эффективность.

• В сентябре 2024 года Microsoft запустила пакет расширения Data Science Python для кода Visual Studio. Этот пакет объединяет основные инструменты для науки о данных, включая Python, Jupyter, Github Copilot и Data Wrangler. Пакет расширения оптимизирует подготовку данных, анализ и рабочие процессы машинного обучения, при этом Data Wrangler специально предназначен для облегчения исследования, визуализации и очистки данных в коде VS.

Снимок отчета о рынке данных

Сегментация	Подробности
По компоненту	Инструменты, услуги
По модели развертывания	Локальные, облачные
По размеру организации	Малые и средние предприятия (МСП), крупные предприятия
По отрасли вертикально	Банковское дело, финансовые услуги и страхование (BFSI), ИТ и телекоммуникации, розничная торговля и электронная коммерция, здравоохранение, другие (правительство, производство)
По региону	Северная Америка: США, Канада, Мексика
	Европа: Франция, Великобритания, Испания, Германия, Италия, Россия, остальная часть Европы
	Азиатско-Тихоокеанский регион: Китай, Япония, Индия, Австралия, АСЕАН, Южная Корея, остальная часть Азиатско-Тихоокеанского региона
	Ближний Восток и Африка: Турция, ОАЭ, Саудовская Аравия, Южная Африка, остальная часть Ближнего Востока и Африки
	Южная Америка: Бразилия, Аргентина, остальная часть Южной Америки

Сегментация рынка

• По компоненту (инструменты и услуги): сегмент инструментов заработал 1838,6 млн. Долл. США в 2023 году из -за растущего внедрения передовых решений для подготовки данных для повышения качества данных и эффективности аналитики.
• По модели развертывания (локальная и облачная): облачный сегмент удерживал долю 57,69%в 2023 году, что вызвало растущий спрос на масштабируемые и экономически эффективные решения для управления данными.
• По размеру организации (малые и средние предприятия (МСП) и крупные предприятия): к 2031 году сегмент крупных предприятий достигнет 4 266,4 млн. Долл.
• По прогнозам, в отрасли Vertical (банковские, финансовые услуги и страхование (BFSI), ИТ и телекоммуникации, розничная торговля и электронная коммерция, здравоохранение и другие): сегмент банковских, финансовых услуг и страхования (BFSI), по прогнозам, достигнут 3159,6 млн. Долл. США из-за 2031 года из-за повышения уровня в области управления решениями и рискованным управлением и рискованным управлением.

Рынок сжатия данныхРегиональный анализ

Основываясь на регионе, рынок был классифицирован в Северной Америке, Европе, Азиатско -Тихоокеанском регионе, Ближнем Востоке и Африке и Латинской Америке.

В 2023 году рынок данных в Северной Америке составлял значительную долю в 36,43% в 2023 году на сумму 1146,3 млн. Долл. США. Это доминирование в первую очередь объясняется его передовой технологической инфраструктурой и упорно сосредоточено на принятии решений, основанных на данных.

В регионе есть устоявшаяся экосистема предприятий, инвестирующих в аналитику больших данных, автоматизацию и решения для AI для повышения бизнес-аналитики и операционной эффективности.

Растущее внедрение инструментов бизнес-аналитики (BI), автоматизация в обработке данных и понимание в реальном времени в таких отраслях, как здравоохранение, розничная торговля и телекоммуникации, стимулирует региональное расширение рынка.

Кроме того, растущий акцент на точность, безопасность и управление данных побудило организации инвестировать в структурированные решения для управления данными для повышения соответствия и операционной эффективности.

Растущая потребность в мерах кибербезопасности, обнаружении мошенничества и управлении финансовым риском в секторе BFSI приводит к увеличению спроса на передовые инструменты управления данными в Северной Америке.

Кроме того, сильное финансирование венчурного капитала и корпоративные инвестиции в AI-управляемыйАналитика данныхСтартапы поддерживают инновации в технологиях подготовки данных, еще больше укрепляя доминирование на рынке региона.

Ожидается, что индустрия Data Pacific Data Rangling зарегистрирует самый быстрый CAGR в 12,49% в течение прогнозируемого периода. Расширяющаяся региональная индустрия электронной коммерции, поддерживаемая такими платформами, как Alibaba, Flipkart и Shopee, генерирует огромные объемы транзакционных данных и клиентских данных, требующих эффективных решений для аналитики и персонализации.

Кроме того, расширение сети 5G и рост приложений IoT в интеллектуальных городах и производственных отраслях создает новые возможности для инструментов подготовки данных.

Более того, такие страны, как Китай, Индия и Япония, в значительной степени инвестируют в аналитику, управляемую искусственным интеллектом, повышая спрос на решения для сдачей данных. Растущий акцент на повышение качества обслуживания клиентов с помощью данных, основанных на данных в таких отраслях, как розничная торговля, телекоммуникации и производство, вызывает спрос на передовые инструменты подготовки данных.

Более того, расширение многонациональных технологических компаний, наряду со стратегическим сотрудничеством между глобальными и местными фирмами, способствует развитию и принятию инновационных решений для сбора данных в Азиатско -Тихоокеанском регионе.

 Нормативные рамки

• В Соединенных Штатах, Споры данных должны соответствовать нормам, таким как Закон о конфиденциальности потребителей Калифорнии (CCPA) и Закон о мобильности и подотчетности медицинского страхования (HIPAA) для обеспечения прозрачности, безопасности и законной обработки личных данных и медицинских данных.
• В ЕвропеЕвропейский совет по защите данных (EDPB) обеспечивает соблюдение GDPR и директивы правоохранительных органов, предписывая строгие руководящие принципы обработки данных, включая точность, безопасность и соответствие.

Конкурентная ландшафт

Индустрия сброса данных характеризуется быстрыми инновациями и акцентом на повышение качества данных посредством передовой аналитики и автоматизации. Организации определяют приоритеты бесшовной интеграции с AI-управляемыми платформами аналитики, облачными экосистемами и инструментами обработки данных в реальном времени, чтобы оставаться конкурентоспособными.

Компании постоянно улучшают свои предложения, разрабатывая удобные интерфейсы, возможности преобразования данных, управляемые автоматизацией и повышенную масштабируемость, чтобы удовлетворить предприятия всех размеров.

Кроме того, сотрудничество с поставщиками облачных услуг и разработчиками решений для искусственного интеллекта расширяет предложения продуктов и охват на рынке. Сотрудничество с академическими учреждениями и государственными учреждениями способствует достижениям в квантовой криптографии и сетевой инфраструктуре.

Кроме того, фирмы формируют альянсы с поставщиками телекоммуникаций для интеграции решений квантовой безопасности в существующие сетевые рамки. Расширение на глобальные рынки с помощью совместных предприятий, пилотных проектов и государственных партнерских партнерств является еще одной важнейшей стратегией.

Благодаря растущему спросу на ультра-безопасную связь в таких секторах, как защита, финансы и критическая инфраструктура, компании сосредоточены на масштабировании квантовых сетей и улучшении совместимости с помощью классических систем связи для стимулирования коммерческой жизнеспособности и принятия рынка.

• В ноябре 2024 года Engen и Abacus Insights сотрудничали для улучшения решений плательщиков посредством расширенных возможностей преобразования данных. Партнерство интегрирует модели данных Abacus Insights и разъемы в платформу Engen, позволяя в реальном времени, по требованию и совместимый доступ к данным для планов здравоохранения.

Список ключевых компаний на рынке Data Rangling:

• Alteryx, Inc.
• Оракул
• Терадата
• SAS Institute Inc.
• Altair Engineering Inc.
• Сор
• Amazon.com, Inc.
• Talend, Inc.
• Qliktech International AB
• Microsoft
• Salesforce, Inc.
• DataRobot, Inc.
• Именно так
• Informatica Inc.
• DataBricks

Последние события (M & A A -A/Партнерства/соглашения/запуск нового продукта)

• В ноябре 2024 года, Alteryx, Inc. объявила о своем выпуске Fall 2024, включающего новые разъемы данных, расширенную поддержку аналитических приложений и отчеты Magic с AI. Обновление также ввело LiveQuery, что позволило прямому взаимодействию хранилища данных в облаке для повышения конфиденциальности данных и эффективности обработки.
• В сентябре 2024 года, Gestalt Tech обеспечил 5,9 миллиона долларов США для продвижения своего программного обеспечения для организации данных с AI для кредиторов. Его хранилище данных автоматизирует картирование данных и обнаружение аномалий, снижая ручные данные.
• В июне 2024 года, Cloudera представила трех новых помощников AI-помощника по ИИ SQL, AI Chatbot в визуализации данных Cloudera и Cloudera Copilot для машинного обучения Cloudera. Эти инструменты оптимизируют доступ к данным, генерацию запросов и развертывание машинного обучения, повышение анализа данных и разработки искусственного искусства.