Veri Kalitesi Araçları Pazarı

Veri Kalitesi Araçları Pazar Boyutu

Global Veri Kalitesi Araçları pazar büyüklüğü, 2023'te 1.176,4 milyon ABD Doları olarak kaydedildi, bu da 2024'te 1.356.7 milyon ABD Doları olarak değerleniyor ve 2031 yılına kadar 4.027.9 milyon ABD dolarına ulaşıyor ve 2024'ten 2031'e kadar% 16.82 CAGR'de büyüyor.

İşletmeler arasında artan veri hacmi ve büyük veri teknolojisinin çoğalması piyasayı itiyor. Çalışma kapsamında rapor, IBM Corporation, SAP SE, Oracle, Informatica Inc., Talend, Inc., SAS Institute Inc., Experian Information Solutions, Inc., tam olarak Syniti, Collibra ve diğerleri gibi şirketler tarafından sunulan hizmetleri içermektedir.

Global Veri Kalitesi Araçları pazarı, hasta bakımını geliştirmek, operasyonel verimliliği optimize etmek ve düzenleyici uyumun sağlanmasında çok önemli bir rol oynadığı önemli bir büyüme fırsatı sunmaktadır. Elektronik sağlık kayıtlarının (EHR) artan benimsenmesi ile yüksek kaliteli, güvenilir ve tutarlı verilere olan talep her zamankinden daha kritiktir.

• Örneğin, Eylül 2024'te Atropos Health, kanıt ağında veri kalitesi puan kartlarını tanıttı ve katkıda bulunanların veri kalitesi ve AI araçlarına erişim hakkında geri bildirim sağladı. 300 milyondan fazla hasta kaydı tarafından desteklenen bu girişim, gerçek dünya veri kaynaklarını birbirine bağlayarak ve veri güvenilirliğini artırarak sağlık araştırmaları ve ilaç güvenliği gözetimini dönüştürmektedir.

Sağlık hizmeti sağlayıcıları, hasta tedavisi ile ilgili bilinçli kararlar almak, sonuçları izlemek ve kesin teşhisler sağlamak için verilerin doğruluğuna güvenmektedir. Ayrıca, sağlık verileri, üstün veri bütünlüğü gerektiren araştırma, halk sağlığı izleme ve ilaç geliştirme için kullanılır. Sağlık veri hacmi tıbbi teknolojilerdeki gelişmeler ve bağlı cihazların çoğalması nedeniyle büyümeye devam ettikçe, gelişmiş veri kalitesi araçlarına duyulan ihtiyaç artmaktadır.

Ayrıca, Sağlık Sigortası Taşınabilirliği ve Hesap Verebilirlik Yasası (HIPAA) gibi katı düzenlemeler nedeniyle sağlık sektöründeki uyumluluk gereksinimleri, veri kalitesi araçlarını düzenleyici uyum sağlamak ve hassas hasta bilgilerinin korunması için gerekli hale getirmektedir.

Veri kalitesi araçları, çeşitli organizasyon sistemlerinde verilerin doğruluğunu, tutarlılığını, eksiksizliğini ve güvenilirliğini sağlamak için tasarlanmış bir dizi özel yazılım çözümüdür. Bu araçlar, işletmelerin potansiyel hataları tanımlayarak, düzelterek ve önleyerek yüksek veri bütünlüğü standartlarını korumasına yardımcı olur.

Veri kalitesi araçlarının temel işlevleri arasında kalite için veri kümelerini analiz etmek için kullanılan veri profili oluşturma; kopyaları veya eksik verileri düzeltme için veri temizleme; ve kalite kontrolünü sağlamak için veri izleme. Bu araçlar, belirli iş kurallarını veya düzenleyici standartları karşılamak için veri doğrulama süreçlerini de otomatikleştirebilir. Veri kalitesi araçları, bulut tabanlı, şirket içi ve hibrit modeller dahil olmak üzere farklı türlerdedir ve işletmelere dağıtımda esneklik sunar.

Veri kalitesi araçları, finans, sağlık, perakende ve telekomünikasyonlar dahil olmak üzere çeşitli endüstrilerde kullanılmaktadır; burada veri doğruluğu operasyonel verimlilik ve düzenleyici uyum için gereklidir. Bu araçları uygulayarak, kuruluşlar veri yönetimi süreçlerini geliştirebilir, daha bilinçli kararlar alabilir ve verilerinin güvenilirliğine daha fazla güvenerek iş sonuçlarını artırabilir.

Analistin İncelemesi

Küresel pazardaki önde gelen şirketler, pazar konumlarını güçlendirmek ve büyümeyi artırmak için aktif olarak bir dizi strateji izliyor. Böyle bir strateji, yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) yeteneklerini kullanarak ürün tekliflerinin sürekli yeniliğidir.

Bu teknolojileri dahil ederek, şirketler veri kalitesi araçlarının verimliliğini ve doğruluğunu artırabilir ve işletmelerin veri doğrulama ve süreçlerini otomatikleştirmelerine olanak tanır. Bir diğer kritik strateji, endüstriler arasında esnek ve ölçeklenebilir veri kalitesi araçlarına olan artan talebi karşılamak için bulut tabanlı çözümlerin genişlemesi olabilir.

• Ekim 2023'te IBM, Watsonx.ai, Watsonx.data ve Watsonx.Governance içinde veri kalitesini artırmak için önde gelen bir veri soy platformu olan Manta Software Inc.'i satın aldı. İşletmeler giderek daha fazla entegre yaptıkça, karmaşık veri ekosistemleri içinde güvenilir, şeffaf çözümler geliştirmek için veri kalitesinin ve açıklanabilirliğinin gerekli olmasını sağlamak.

Büyüme zorunlulukları açısından, şirketler gelişmekte olan ekonomileri hedefleyerek pazar erişimlerini genişletmeye odaklanabilir.dijital dönüşümivme kazanıyor. Ayrıca, veri kalitesi araçlarını en son veri yönetimi ve analiz platformlarıyla entegre etmek için kurumsal yazılım satıcılarıyla ortaklıklar yapabilirler.

Şirketler, veri yönetiminin gerekli olduğu sağlık ve finans segmentlerine hitap etmek için düzenleyici uyumluluk çözümlerine güçlü bir vurgu yapmaktadır. Bu stratejiler rekabetçi manzarayı şekillendiriyor ve veri kalitesi araçları pazar büyümesini artırıyor.

Veri Kalitesi Araçları Pazar Büyüme Faktörleri

İşletmelerdeki veri hacminde üstel bir artış, Veri Kalitesi Araçları pazarı için kilit bir itici güçtür. Kuruluşlar, artan sayıda kaynaktan muazzam miktarda veri üretir, toplar ve depolar. Verilerdeki bu artış, Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazlarının, dijital işlemlerin, sosyal medyanın ve kurumsal uygulamaların çoğalması ile körüklenmektedir.

Verilerdeki bu artışla, işletmeler çeşitli sistem ve platformlarda veri kalitesi, tutarlılık ve doğruluğunu korumada eşi görülmemiş zorluklarla karşı karşıyadır.

• Dünya Ekonomik Forumu, 2025 yılına kadar AI genişlemesi, dijital dönüşüm, mobil ağ talepleri ve kripto para madenciliği tarafından yönlendirilen 181 zettabayt veri projeleri. Bu üstel veri büyümesi, güvenilirlik ve sektörler arasında eyleme geçirilebilir bilgiler sağlamak için güçlü veri kalitesi yönetimi çözümlerine olan ihtiyacı yoğunlaştırır.

Kötü veri kalitesi maliyetli hatalara, verimsizliklere ve yanlış bilgilendirilmiş kararlara yol açabilir, bu da sağlam veri kalitesi araçlarına ihtiyaç duyulur. Ayrıca, işletmeler müşteri ilişkileri yönetimi (CRM), tedarik zinciri optimizasyonu ve kişiselleştirilmiş pazarlama gibi kritik işlevler için verilere güvenmektedir.

Veriler bu alanlarda çok önemli bir rol oynadığından, şirketler verilerinin temiz, güvenilir ve eyleme geçirilebilir olmasını sağlamalıdır. Bu nedenle veri kalitesi araçları, kuruluşların veri yönetimini kolaylaştırmasını, hata algılamasını otomatikleştirmelerini ve büyük veri setlerini temizlemelerini sağlar ve işletmelerin doğru ve ilgili veriler yardımıyla veri odaklı kararlar verebilmesini sağlar.

Farklı veri kaynaklarını yönetmek, geleneksel veritabanlarındaki yapılandırılmış verilerden sosyal medya, IoT cihazları ve e -postalardan yapılandırılmamış verilere kadar artan çeşitli veri türleri ve formatları ile uğraştıkları için işletmeler için büyük bir zorluktur. Karmaşıklık, bu farklı veri kaynaklarını birleştirilmiş bir sisteme entegre ederken, tutarlılık, doğruluk ve zamanındalık sağlar.

Farklı sistemlerden elde edilen veriler değişen standartlara, birimlere ve biçimlere sahiptir. Bu, bilgileri uzlaştırmayı ve uyumlu hale getirmeyi zorlaştırır. İşletmeler kapsamlı veri görünümleri oluşturmaya çalıştıkça, bu çoklu kanallarda veri kalitesinin göz korkutucu hale gelmesini sağlamak. Bu zorluk, makine öğrenimi ve yapay zeka ile donatılmış gelişmiş veri kalitesi araçları uygulanarak azaltılabilir, bu da tutarsızlıkları otomatik olarak algılayabilir ve farklı kaynaklardan veri formatlarını standartlaştırabilir.

Ayrıca, sağlam bir veri yönetişimi çerçevesinin benimsenmesi, veri kalitesi süreçlerinin kuruluş genelinde standartlaştırılmasına yardımcı olarak, işletmelerin hataları ve tutarsızlıkları en aza indirirken verilerini daha etkili bir şekilde entegre etmesine ve yönetmelerine olanak tanır.

Veri Kalitesi Araçları Pazar Trendleri

Veri kalitesi çözümlerinde yapay zeka (AI) ve makine öğreniminin (ML) artan benimsenmesi, kuruluşların verilerini nasıl yönettiği ve sürdürdükleri devrim yaratıyor. Bu teknolojiler, geleneksel olarak manuel müdahale gerektiren ve insan hatasına eğilimli olan veri doğrulama, temizlik ve profil oluşturma süreçlerini başarıyla otomatikleştirir.

AI ve ML algoritmaları büyük veri setlerini gerçek zamanlı olarak analiz edebilir ve geleneksel yöntemlerle kaçırılabilecek kalıpları, anomalileri ve yanlışlıkları tanımlayabilir. Bu, veri kalitesi yönetiminin genel verimliliğini artırır ve daha yüksek düzeyde doğruluk ve tutarlılık sağlar.

• Mart 2024'te SAP SE, veri kalitesini artırmak ve iş bilgilerini hızlandırmak için SAP Datasphere'deki üretken AI özellikleri de dahil olmak üzere yeni veri inovasyonunu tanıttı. Bu özellikler veri manzaralarını basitleştirir, kurumsal planlama ve etkileşimi artırır, işletmelerin AI'yı daha fazla verimlilik ve karar verme gücü için kullanmasına yardımcı olur.

Ayrıca, yapay zeka odaklı veri kalitesi araçları geçmiş verilerden öğrenebilir ve zamanla iyileştirebilir, bu da potansiyel veri kalitesi sorunlarını yükselmeden önce tahmin etmek ve çözmek için öngörücü analitikler sunabilir. Bu teknolojilerin entegrasyonu, özellikle veri hacimleri büyüdükçe ve daha çeşitli hale geldikçe, şirketlerin veri yönetiminin artan karmaşıklığını ele almasına yardımcı olmaktadır.

Yapay zeka ve ML tabanlı veri kalitesi çözümlerini benimseyerek, işletmeler veri süreçlerini kolaylaştırabilir, operasyonel maliyetleri azaltabilir ve verilerinin rekabetçi, veri odaklı bir manzarada amaca uygun olmasını sağlayabilir.

Segmentasyon analizi

Küresel pazar, tür, işlevsellik, son kullanımı ve coğrafya temelinde bölümlere ayrılmıştır.

Türüne göre

Türe göre, pazar müşteri verilerine, ürün verilerine, finansal verilere, uyumluluk verilerine ve diğerlerine ayrılmıştır. Müşteri veri segmenti, 2023 yılında% 35,48'lik en büyük veri kalitesi araçları pazar payını yakaladı ve bu da günümüzün iş ortamında müşteri veri yönetiminin artan önemini gösterdi.

Çeşitli endüstrilerdeki şirketler, stratejik kararlar ve müşteri deneyimlerini geliştirmedeki müşteri verilerinin kritik rolünü kabul etmektedir. Bu hakimiyet, pazarlama etkinliğini ve hizmet sunumunu artırmak için müşteri etkileşimlerini toplayan ve analiz eden Müşteri İlişkileri Yönetimi (CRM) sistemlerine artan güveniyle ilişkilendirilebilir.

Ayrıca, kişiselleştirilmiş pazarlama stratejilerinin yükselişi, işletmelerin tekliflerini uyarlamak için müşteri verilerinin toplanmasına ve analiz edilmesine büyük yatırım yapmaya yönlendirmiştir. Şirketler müşteri tercihleri ve davranışları hakkında bilgi edinmeye çalıştıkça, müşteri verilerinin doğru ve güvenilir olmasını sağlamak için veri kalitesi araçlarına yöneliyorlar.

Ayrıca, GDPR ve CCPA gibi düzenleyici baskılar, kuruluşların müşteri verilerini sorumlu bir şekilde yönetmelerini ve uyum sağlamasını ve veri kalitesi araçlarına daha fazla yatırım yapmasını sağlamıştır.

İşlevsel olarak

İşlevselliğe dayanarak, piyasa veri yönetişimi, veri geçişi, veri entegrasyonu olarak sınıflandırıldı.Veri Analizive diğerleri. Veri yönetişimi segmenti, tahmin dönemi boyunca% 18,54'lük şaşırtıcı bir CAGR kaydetmeye hazırlanıyor ve bu da veri yönetişiminin veri kalitesi yönetimi ve kuruluşlar arasındaki uygunlukta önemli bir unsur olarak artan tanınmasını vurgulamaktadır.

İşletmeler IA çok fazla veri ürettikçe, veri yönetimi için yapılandırılmış politika ve prosedürlere duyulan ihtiyaç çok önemli hale gelmiştir. Kuruluşlar artık veri bütünlüğünü, güvenlik ve GDPR ve HIPAA gibi çeşitli düzenlemelere uyumu sağlamak için etkili veri yönetişiminin gerekli olduğunu fark etmektedir.

Tüketiciler ve düzenleyici kuruluşlar arasındaki veri gizliliği endişelerinin artması, kuruluşları veri ihlalleri ve uyumsuzluk ile ilişkili riskleri azaltmak için veri yönetişim stratejilerine öncelik vermeye zorlamıştır. Bu, işletmelerin veri yönetimi uygulamalarında net mülkiyet, hesap verebilirlik ve şeffaflık oluşturmalarını sağlamak için veri yönetişim araçlarına yatırımların artmasına neden olmuştur.

Ayrıca, dijital dönüşüm eğilimi, veri ortamlarının karmaşıklığını artırarak sağlam veri yönetişim çerçevelerine olan ihtiyacı daha da vurgulamıştır.

Sonuna göre

Son kullanıma dayanarak, pazar BFSI, Sağlık Hizmetleri, Perakende ve E-Ticaret, Telekom ve BT ve diğerlerine ayrılmıştır. BFSI segmenti, 2023 yılında Veri Kalitesi Araçları pazarını yönetti ve 412.0 milyon ABD Doları değerlemeye ulaştı.

Finansal düzenleyici otoriteler tarafından getirilen katı düzenleyici gereklilikler, raporlama ve karar vermede doğruluğu ve bütünlüğü sağlamak için etkili veri kalitesi yönetimi çözümlerinin uygulanmasını gerektirir. Ayrıca, bankacılık ve finansal hizmetlerin artan dijitalleşmesi, çevrimiçi işlemlerden, müşteri etkileşimlerinden ve mobil uygulamalardan veri üretiminde bir artışa yol açmıştır.

Bu artan veri hacmi, verileri etkili bir şekilde yönetebilen ve temizleyebilen güçlü veri kalitesi araçları için yüksek bir talep yarattı, bu da kurumların uyumluluk standartlarına uyarken güvenilir hizmetler sağlayabilmesini sağladı. Ayrıca, BFSI sektörü, kişiselleştirilmiş teklifler ve iyileştirilmiş hizmet sunumuyla müşteri deneyimini geliştirmeye odaklanmış ve doğru müşteri veri yönetimine olan ihtiyacı daha da artırır.

Veri Kalitesi Araçları Pazar Bölgesel Analizi

Bölgeye dayanarak, küresel pazar Kuzey Amerika, Avrupa, Asya-Pasifik, MEA ve Latin Amerika'ya ayrılmıştır.

Kuzey Amerika veri kalitesi araçları pazar payı küresel pazarın% 39,07'sini oluşturdu ve 2023'te 459,7 milyon ABD Doları olarak değerlendi. Bu önemli pay, finans, sağlık ve perakende de dahil olmak üzere çeşitli endüstrilerde veri odaklı karar alma ve hızlı dijital dönüşümlere güçlü bir vurgu yapılabilir. Büyük teknoloji şirketlerinin varlığı ve sağlam BT altyapısı da bu bölgedeki pazar büyümesinin itilmesinde önemli bir rol oynamıştır.

Kuruluşlar rekabet avantajı için yüksek kaliteli verilerin önemini giderek daha fazla tanıdıkça, veri kalitesi araçlarına yatırımlar artmıştır. Ayrıca, Sağlık Sigortası Taşınabilirliği ve Hesap Verebilirlik Yasası (HIPAA) ve Sarbanes-Oxley Yasası gibi düzenleyici uyumluluk gereksinimleri, bu araçlara olan talebi daha da artırarak sıkı veri yönetimi uygulamalarını gerektirmiştir.

Buna ek olarak, Kuzey Amerika, yeniliği ve gelişmiş teknolojilere erişimi kolaylaştıran önemli sayıda yerleşik veri kalitesi çözüm sağlayıcısına ev sahipliği yapmaktadır. Veri yönetiminde bulut tabanlı çözümlerin ve yapay zekanın (AI) artan benimsenmesinin, işletmeler veri kalitesini korumak için daha verimli ve ölçeklenebilir seçenekler aradıklarından pazarı itmesi bekleniyor.

Genel olarak, Kuzey Amerika’nın Veri Kalitesi Araçları pazarındaki baskın konumu, gelişmiş operasyonel verimlilik ve müşteri memnuniyeti için verilerden yararlanmaya stratejik odağını yansıtmaktadır.

Asya-Pasifik'in, hızlı dijitalleşme ve bölgedeki işletmeler arasında veri kalitesinin öneminin farkındalığı nedeniyle önümüzdeki yıllarda% 18,64'lük en yüksek CAGR'de büyümesi bekleniyor.

Asya-Pasifik'teki ekonomiler gelişmeye devam ettikçe, kuruluşlar verilerin etkili veri yönetiminin pazarda rekabet avantajı elde etmek için gerekli olduğunu kabul ediyorlar. E-ticaret, sağlık ve finans dahil olmak üzere çeşitli sektörlerden veri üretiminde artış, veri doğruluğu ve tutarlılığı sağlamak için güçlü veri kalitesi araçlarını gerektirir.

Buna ek olarak, Yapay Zeka (AI), Makine Öğrenimi (ML) ve Big Veri Analizi gibi ileri teknolojilerin artan benimsenmesi, bölgedeki veri kalitesi çözümlerine olan talebi artırmaktadır. Bu teknolojiler, kuruluşların çok miktarda veriyi verimli bir şekilde işlemelerini ve eyleme geçirilebilir içgörüler elde etmelerini sağlayarak veri kalitesi yönetimini bir öncelik haline getirir.

Ayrıca, veri gizliliği ve genel veri koruma düzenlemesi (GDPR) ve yerel veri koruma yasaları gibi düzenlemelere uygunluk konusundaki endişeler artan endişeler veri yönetişimi ve kalite araçlarına yatırım yapmaktadır.

Rekabetçi manzara

Global Veri Kalitesi Araçları pazar raporu, endüstrinin parçalanmış doğasını vurgulayarak değerli bilgiler sağlar. Önde gelen oyuncular, ürün portföylerini genişletmek ve farklı bölgelerdeki pazar paylarını artırmak için ortaklıklar, birleşme ve devralmalar, ürün yenilikleri ve ortak girişimler gibi çeşitli önemli iş stratejilerine odaklanıyor.

Şirketler, hizmet genişletme, araştırma ve geliştirme (Ar -Ge) yatırımları, yeni hizmet sunum merkezlerinin kurulması ve pazar büyümesi için yeni fırsatlar yaratması muhtemel hizmet sunum süreçlerinin optimizasyonu gibi etkili stratejik girişimler uygulamaktadır.

Veri Kalitesi Araçları pazarında kilit şirketlerin listesi

• IBM Corporation
• SAP SE
• Kehanet
• Informatica Inc.
• Talend, Inc.
• SAS Institute Inc.
• Experian Information Solutions, Inc.
• Açık olarak
• Sinyal
• Kollibra

Kilit Endüstri Gelişmeleri

• Ağustos 2024 (Ortaklık):Collibra, SAP Datasphere ile entegrasyonunu başlattı ve kritik iş verilerine ölçeklenebilir erişim sağladı. Bu entegrasyon SAP Analytics bulutunu geliştirecek ve ortak müşterilere güvenilir, yönetilen veriler sağlayarak SAP Datasphere modellerini destekleyecektir. Bu geliştirme, işletmelerin veri manzaraları arasında birleşik bir iş veri kumaşının oluşturulmasında önemli bir adımdır.
• Haziran 2024 (Genişleme):Syniti, küresel bir çözüm sağlayıcısı olan Caldic'in veri kalitesini artırmak ve Global Master Veri Yönetimi (MDM) çerçevesi oluşturmak için Syniti’nin bilgi platformundan yararlanacağını duyurdu. Bu ortaklık, Caldic'in temiz, yüksek kaliteli verilerle çalışabileceğini, uzun vadede aktif yönetişimi ve sürekli veri doğruluğunu teşvik edebileceğini gösterecektir.

Global Veri Kalitesi Araçları Pazarı bölümlere ayrıldı:

Türüne göre

• Müşteri Verileri
• Ürün verileri
• Finansal Veriler
• Uyum verileri
• Diğerleri

İşlevsel olarak

• Veri Yönetişimi
• Veri Geçişi
• Veri Entegrasyonu
• Veri Analizi
• Diğerleri

Sonuna göre

• BFSI
• Sağlık hizmeti
• Perakende ve e-ticaret
• Telekom ve bu
• Diğerleri

Bölgeye göre

• Kuzey Amerika
  • BİZ.
  • Kanada
  • Meksika
• Avrupa
  • Fransa
  • İngiltere
  • İspanya
  • Almanya
  • İtalya
  • Rusya
  • Avrupa'nın geri kalanı
• Asya-Pasifik
  • Çin
  • Japonya
  • Hindistan
  • Güney Kore
  • Asya-Pasifik'in geri kalanı
• Orta Doğu ve Afrika
  • GCC
  • Kuzey Afrika
  • Güney Afrika
  • Orta Doğu ve Afrika'nın geri kalanı
• Latin Amerika
  • Brezilya
  • Arjantin
  • Latin Amerika'nın geri kalanı