Tamaño del mercado del mercado, participación, crecimiento y análisis de la calidad de los datos, por tipo (en las instalaciones y SaaS), por aplicación (BFSI, atención médica, minorista y telecomunicaciones), y información regional y pronóstico para 2033

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Descripción general del mercado de la gestión de la calidad de los datos

El tamaño del mercado global de gestión de la calidad de los datos valorado en aproximadamente USD 1.5 mil millones en 2024 y se espera que alcance los USD 4 mil millones para 2033, creciendo a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) de aproximadamente el 11% de 2025 a 2033.

No hay duda de que este tema está teniendo un gran impacto en la gestión de la calidad de los datos (mercado DQM, es decir, los mercados) porque las industrias ahora están viendo una importancia extrema en que los datos son precisos, consistentes y confiables. Cómo las ansiosas organizaciones se vuelven al invertir en dicha tecnología, desde el crecimiento del mercado de herramientas DQM, dentro de la creciente utilidad de IA, Big Data y Cloud Computing, y aún más importantes, ¿podrían las organizaciones destacar con las infraestructuras de gobernanza de datos con las cuales cumplir o evitar el riesgo de emanar de datos de calidad mala? Los mercados se extenderán, ya que es entonces cuando las empresas comenzarán a diseñar estrategias de gestión de datos de alta calidad, que utilizarán para estimular la innovación y la eficiencia.

Impacto Covid-19

El crecimiento del mercado de gestión de la calidad de datos de la pandemia de la pandemia Covid-19 a través de la transformación digital

La pandemia Global Covid-19 no ha sido sin precedentes y asombrosas, con el mercado experimentando una demanda más alta de la anticipada en todas las regiones en comparación con los niveles pre-pandémicos. El repentino crecimiento del mercado reflejado por el aumento en la CAGR es atribuible al crecimiento y la demanda del mercado que regresa a los niveles pre-pandemias.

La pandemia Covid-19 influyó positivamente en el mercado de gestión de la calidad de los datos ya que las empresas aceleraron sus ejercicios de transformación digital para facilitar las operaciones remotas de manera eficiente. La demanda de datos de alta calidad se vio aumentado por la necesidad de ideas en tiempo real, cumplimiento regulatorio y resistencia operativa en la salud, la banca, la banca, el comercio minorista, etc. Las soluciones DQM basadas en la nube proclamaron nuevos hechizos ya que las organizaciones aseguraron la precisión de los datos y mantuvieron la continuidad comercial en un entorno digital rápido. La tendencia hacia la validación automatizada de datos y la dependencia de las herramientas de IA para el análisis mejorado ofreció más flexibilidad a las capacidades de gestión de datos. Este aumento en la adopción dirigió en gran medida el crecimiento del mercado de DQM durante el período en estudio, ya que se convirtió en uno de los motores clave que impulsan las transformaciones digitales.

Última tendencia

El crecimiento del mercado de la gestión de la calidad de datos de la automatización impulsada por la IA con AI con precisión mejorada

Las intervenciones de IA y aprendizaje automático están surgiendo como uno de los cambios en el mercado de gestión de calidad de datos hacia la limpieza, enriquecimiento y detección de anomalías en los datos a través de la automatización. Las soluciones de IA de extremo a extremo brindan a las organizaciones la flexibilidad de aprovechar las tecnologías emergentes para lograr DQM mejorados a través de una precisión potencialmente mejorada, una intervención manual más baja y flujos de trabajo de procesamiento simplificados. El crecimiento en la adopción de DQM basado en la nube proporciona una mayor escalabilidad, accesibilidad y asequibilidad. Por lo tanto, esta tendencia hacia la automatización de IA remodela la visión de las organizaciones con respecto a la gestión de la calidad de los datos para mejorar la toma de decisiones y la eficiencia en los procesos. Además, las empresas de todos los tamaños se atraen a los mercados. Además, la validación de datos en tiempo real, el gobierno y el cumplimiento se encuentran en el centro del escenario a medida que las organizaciones se esfuerzan por adherirse a los requisitos regulatorios estrictos e integridad de datos probado.

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Segmentación del mercado de gestión de la calidad de los datos

Por tipo

Basado en el tipo, el mercado global se puede clasificar en instalaciones y SaaS

• En las instalaciones: DQM local proporciona un mayor control, seguridad y personalización para las empresas que se ocupan de datos confidenciales. Esto es muy buscado en BFSI y en las industrias de la salud. Estos dos sectores ponen una alta prioridad sobre la privacidad de los datos y el cumplimiento regulatorio. La implementación local es muy útil para las organizaciones empresariales con infraestructura heredada y la necesidad de una integración perfecta con la infraestructura existente. El uso de DQM local continúa a pesar de los mayores costos en el mantenimiento, ya que es la opción principal para la mayoría de las empresas que requieren altas medidas de seguridad de datos y una amplia gobernanza de datos. El control interno sobre los procesos de gestión de datos garantizará la precisión e integridad de los datos superiores a través del tiempo.

• SaaS: SaaS basado en solución DQM se está recogiendo rápidamente como flexible, escalable y rentable. Está basado en la nube, permite el acceso externo, admite controles de calidad de datos en tiempo real, automatiza las actualizaciones futuras y, por lo tanto, minimiza los esfuerzos de los equipos de TI en la administración. Varias empresas, incluidas muchas que no tienen nada que ver con él, están optando por los modelos de gestión de datos SaaS. Solo quieren optimizar la gestión de datos, pero con una inversión y esfuerzo muy mínimos en infraestructura y mantenimiento. La integración con otras aplicaciones en la nube solo lo hace aún más atractivo para las empresas que ahora la adoptan ampliamente. A medida que se propaga la transformación digital, se espera que las soluciones SaaS DQM continúen fortaleciéndose.

Por aplicación

Según la aplicación, el mercado global se puede clasificar en BFSI, atención médica, venta minorista y telecomunicaciones

• BFSI: El espacio BFSI se basa en soluciones DQM para informes financieros precisos, detección de fraude y gestión de riesgos. En banca y seguros, los datos de alta calidad son la base para el cumplimiento regulatorio, el análisis de clientes y la toma de decisiones operativas. El creciente advenimiento de las plataformas de banca digital y fintech está impulsando la necesidad de herramientas automatizadas de DQM para administrar volúmenes masivos de datos transaccionales. Los crecientes riesgos de seguridad de la admisión cibernética y las tácticas innovadoras de fraude han llevado a las instituciones financieras a revisar sus marcos de gobierno con datos. Este enfoque en el cumplimiento y la precisión operativa está alimentando continuamente la demanda de soluciones DQM avanzadas en este sector.

• Salud: En la atención médica, el mantenimiento de la precisión para los registros de pacientes y los datos de investigación clínica, así como el cumplimiento regulatorio, se encuentra entre las áreas principales en las que la gestión de la calidad de los datos juega un papel lineal. Este cambio de papel a registros de salud electrónicos y telemedicina ha requerido aún más una precisión mucho mayor en los datos y la interoperabilidad perfecta. Las herramientas con AI para DQM permiten la verificación de errores, la validación de datos en tiempo real y los resultados mejorados del paciente a través de análisis predictivos. La gestión adecuada de los datos de la salud contribuye a la eficiencia del tratamiento, minimiza la tasa de incidencia de error médico y garantiza el cumplimiento de los datos de salud con regulaciones estrictas. Esta necesidad de estrategias sólidas en la gestión de la calidad de los datos progresa con inteligencia artificial y un uso más amplio de análisis en el sector de la salud.

• Retail: los minoristas implementan las soluciones DQM para rastrear y mantener sus sistemas de inventario, ofrecer mejores información del cliente y realizar estrategias de marketing omnicanal. Es efectivo para realizar operaciones eficientes de la cadena de suministro, reducir las diferencias de nivel de existencias y permitir experiencias personalizadas de los clientes. Con AI y Big Data Analytics, los investigadores pueden recibir información en tiempo real sobre el comportamiento del consumidor en la toma de decisiones en el comercio minorista. El comercio electrónico y el crecimiento de transacciones digitales, con marketing más personalizado, han acelerado la demanda de soluciones de datos de alta calidad. Los minoristas aún gastan en estos marcos de gobernanza para que se pueda mejorar la inteligencia empresarial y la ventaja competitiva.

• Telecomunicación: la industria de las telecomunicaciones está incorporada en DQM para la optimización de la red, la gestión de datos del cliente y la prevención de fraude. Los datos de calidad aseguran una mayor confiabilidad del servicio, permite la participación efectiva del cliente y mejora el marco analítico operativo. El rápido crecimiento de la red 5G y la comprensión de IoT requerirían marcos sólidos de gobernanza de datos para administrar la gran cantidad de datos en tiempo real que deben alojarse dentro de la industria. La automatización y las soluciones basadas en IA contribuyen en gran medida a mejorar la calidad de los datos de telecomunicaciones y la eficiencia de las operaciones. La demanda de soluciones DQM escalables y seguras continúa creciendo a medida que los proveedores de telecomunicaciones construyen sus redes digitales.

Dinámica del mercado

La dinámica del mercado incluye factores de conducción y restricción, oportunidades y desafíos que indican las condiciones del mercado.                  

Factor impulsor

Uso generalizado de IA y Big Data

La IA y el análisis de Big Data se están volviendo cada vez más importantes para el mercado DQM. Esto incluye la necesidad de datos precisos para el análisis predictivo, el análisis de datos para la toma de decisiones, la detección de fraude y la eficiencia operativa. Con la limpieza automatizada, la validación y el enriquecimiento de datos contra las diversas aplicaciones, los errores se minimizan y la usabilidad de los datos mejoró. Con el aprendizaje automático, el refinamiento compatible de los datos ocurre con el tiempo a medida que se identifican patrones y anomalías. Por lo tanto, con las empresas que toman montículos de datos estructurados versus no estructurados, Sound DQM está entrando rápidamente en juego para producir un enfoque consistente basado en análisis.

Requisitos estrictos para el cumplimiento regulatorio

Los organismos reguladores de todo el mundo han aplicado una estricta adherencia a la gobernanza de datos y los estándares de calidad para la transparencia y la seguridad. El cumplimiento de las regulaciones como GDPR, HIPAA y algunas otras leyes de protección de datos requieren que las organizaciones mantengan sus datos precisos, consistentes y seguros. Las sanciones y las consecuencias legales se producen como resultado de no cumplir, junto con el daño a la reputación que uno puede sufrir, y esto hace que muchas organizaciones inviertan en soluciones DQM. Las instituciones financieras, la atención médica y las telecomunicaciones se encuentran entre las industrias más prometedoras con respecto a la adopción de DQM impulsada por la regulación, ya que mantienen los requisitos de cumplimiento más estrictos. Efectivamente, se espera que la demanda de herramientas de gobierno de datos se queje, ya que las regulaciones se volverán complejas y continuarán las oportunidades comerciales y la confianza.

Factor de restricción

Los altos costos obstaculizan la adopción de DQM, limitando el crecimiento del mercado, especialmente en las PYME

Con varias ventajas, un gran impedimento para la implementación y el apoyo de las soluciones DQM proviene de altos costos inmediatos. La mayoría de las empresas pequeñas y medianas (PYME) no tienen los presupuestos para mantener una aceptación generalizada de herramientas DQM muy avanzadas. Las soluciones locales requieren una considerable inversión en infraestructura, personal dedicado en TI y soporte de mantenimiento, lo que aumenta los costos. Pero incluso las soluciones en la nube tienen costos de suscripciones, capacitación e integración, los desafíos financieros de los cuales las corporaciones deben superar. Dichas barreras pueden obstaculizar la adopción, especialmente en los mercados emergentes donde la eficiencia es la principal preocupación.

Oportunidad

El crecimiento del mercado de DQM basado en la nube se acelera con gestión de datos escalable basada en IA

 El crecimiento del mercado de la gestión de la calidad de los datos está ganando al aumentar la adopción de la nube como una oportunidad muy grande. Las soluciones de DQM en la nube son expansiones de la tecnología moderna diseñadas para facilitar el acceso económico, escalable y fácil a la gestión de datos para todos los tamaños de negocios. Las organizaciones garantizan la precisión de los datos sin cometer una infraestructura costosa y reducir la sobrecarga operativa. Agregar AI y aprendizaje automático respaldado por la nube para automatizar la calidad de los datos reduce la obtrusión de los seres humanos, cada vez más eficiente. Por lo tanto, habrá una creciente demanda de herramientas DQM basadas en la nube a medida que las organizaciones migren a los ecosistemas de la nube en el soporte operativo para los modelos comerciales basados ​​en datos.

Desafío

El crecimiento del mercado depende de soluciones DQM escalables en medio de desafíos de datos en evolución

Dado el volumen incomparable de datos generados en varias industrias, surgen los desafíos para las soluciones DQM. Las empresas tienen que trabajar con todo tipo de datos estructurados, no estructurados y en tiempo real que se originan en fuentes heterogéneas, lo que hace que la estandarización de los datos sea muy desafiante. Asegurar la consistencia, la precisión y la seguridad de los datos en un entorno que está cambiando rápidamente requiere el establecimiento de marcos de gobierno de datos más sólidos. Los sistemas heredados a veces no pueden integrar o interactuar con las herramientas DQM actuales; Esta incompatibilidad e ineficiencia son debilitantes. A menos que las organizaciones sigan actualizando su estrategia de datos y aprovechen las soluciones capaces de escalar con tecnologías emergentes y tendencias de crecimiento de datos, siempre se dejarán atrás.

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Mercado de gestión de la calidad de datos Insights regionales

• América del norte

El crecimiento del mercado de gestión de datos de datos de América del Norte está impulsado por la IA, el cumplimiento y la demanda de la industria

Norteamérica lidera el mercado de gestión de la calidad de los datos, ya que existe una gran aceptación de las tecnologías de vanguardia complementadas con modelos comerciales y mandatos de cumplimiento orientados a datos cada vez más frecuentes. El mercado de gestión de la calidad de los datos de los Estados Unidos es un contribuyente importante debido a la alta demanda creada por el BFSI, la salud y los sectores de TI. Las principales empresas tecnológicas y las organizaciones centradas en los datos están bombeando inversiones a AI-DQM para mejorar su inteligencia empresarial y los procesos de toma de decisiones. La presencia de los principales actores en el mercado y un marco regulatorio bien establecido fortalecen aún más la región como líder en la industria de DQM.

• Europa

El crecimiento del mercado de Europa está impulsado por AI, GDPR y calidad de datos

Europa ciertamente participa importante en la cuota de mercado de gestión de la calidad de los datos. Existen problemas de privacidad de datos, cumplimiento regulatorio y procesos de transformación que más importan en Europa. El crecimiento de las soluciones DQM en empresas debido a la aplicación del GDPR asegurará que cada compañía tenga un campo de gobernanza de datos de alta calidad. Las instituciones financieras y la salud están invirtiendo en tecnologías basadas en IA para crear datos más de alta calidad en comparación con la legislación emergente. La mayor eficiencia comercial también conducirá a un mayor uso de análisis y automatización basados ​​en IA que, por lo tanto, contribuirán al crecimiento del mercado. Las empresas europeas ponen mucho énfasis en los datos de calidad porque permitirá la eficiencia y fomentará las innovaciones operativas.

• Asia

El crecimiento del mercado de gestión de la calidad de datos de Asia está impulsado por la digitalización, la IA, la nube y las regulaciones

Asia está presenciando un rápido crecimiento en el mercado de gestión de la calidad de los datos, impulsado principalmente por la digitalización, la adopción de la nube y el creciente alcance del comercio electrónico en muchos países. Algunos de estos países son China, India y Japón, que están invirtiendo enormemente en soluciones de DQM para la inteligencia empresarial y el cumplimiento regulatorio. El aumento en el número de sectores de FinTech, Telecom y Digital Banking está fomentando la demanda de herramientas de calidad de datos a una escala muy alta. Los marcos regulatorios emergentes han obligado a las organizaciones a fortalecer sus prácticas de gobierno de datos para garantizar el cumplimiento y la eficiencia. Las economías emergentes son testigos de un desarrollo creciente en la adaptación a las plataformas DQM basadas en la nube, lo que hace que el crecimiento del mercado.

 Actores clave de la industria

Los avances y asociaciones innovadoras impulsan el crecimiento y la automatización del mercado de gestión de la calidad de los datos

Los avances innovadores y las asociaciones estratégicas realizadas por los actores clave de la industria para promover el crecimiento del mercado tienen importantes implicaciones para un mercado de gestión de calidad de datos (DQM) creciente. Empresas como Informatica, IBM, Talend y SAS Institute son algunos de los gigantes que dirigen innovaciones en DQM para soluciones de vanguardia construidas para cumplir con los requisitos comerciales. Su oferta basada en IA proporciona gestión de datos, con consideraciones de la industria para datos confidenciales que cubren la precisión de los datos, el cumplimiento y la seguridad. Esto también funciona para fortalecer aún más sus monopolios en los mercados y servicios a través de fusiones, adquisiciones y asociaciones. Esto se debe a que están trabajando no solo para el análisis avanzado y las capacidades basadas en la nube para mejorar aún más la calidad de los datos, la gobernanza y la visión en tiempo real, sino también la funcionalidad automatizada, capitalizando todas las capacidades existentes dentro del sector.

Lista de las principales empresas de gestión de calidad de datos

• Oracle Corporation (U.S)
• IBM Corporation (U.S)
• Microsoft Corporation (U.S)
• Experian PLC (IRELAND)
• Information Builders (U.S)

Desarrollos clave de la industria

Mayo de 2022:En mayo de 2022, Informatica lanzó una plataforma de gobierno y calidad de datos innovadora e innovadora excepcionalmente mejorada e innovadora para empresas para que la eficiencia en la gestión de datos pueda tener lugar dentro de la organización. Este avance de la tecnología también incorpora algoritmos avanzados de aprendizaje automático para la limpieza automatizada, la validación y el enriquecimiento de los datos para reducir los errores y optimizar las operaciones de datos dentro de las organizaciones. Este desarrollo ha llegado en un buen momento, dada la creciente demanda de soluciones DQM basadas en la nube en todo el mundo. Ha tenido un precio bastante asequible, lo que brinda a las empresas escala y seguridad para la gestión de datos en una sola plataforma. Las empresas disfrutarán de una mejor precisión de los datos y un cumplimiento regulatorio sin problemas, además de una toma de decisiones mucho mejor a través de ideas de calidad, en esa plataforma. Por lo tanto, dicha innovación mejora constantemente la posición como un líder del mercado de gestión de calidad de datos, ya que las organizaciones pueden manejar volúmenes de datos sustancialmente aumentados y permanecen cumpliendo con regulaciones específicas de la industria.

Cobertura de informes

El estudio abarca un análisis FODA integral y proporciona información sobre los desarrollos futuros dentro del mercado. Examina varios factores que contribuyen al crecimiento del mercado, explorando una amplia gama de categorías de mercado y aplicaciones potenciales que pueden afectar su trayectoria en los próximos años. El análisis tiene en cuenta tanto las tendencias actuales como los puntos de inflexión históricos, proporcionando una comprensión holística de los componentes del mercado e identificando las áreas potenciales para el crecimiento.

El informe de investigación profundiza en la segmentación del mercado, utilizando métodos de investigación cualitativos y cuantitativos para proporcionar un análisis exhaustivo. También evalúa el impacto de las perspectivas financieras y estratégicas en el mercado. Además, el informe presenta evaluaciones nacionales y regionales, considerando las fuerzas dominantes de la oferta y la demanda que influyen en el crecimiento del mercado. El panorama competitivo es meticulosamente detallado, incluidas cuotas de mercado de competidores significativos. El informe incorpora nuevas metodologías de investigación y estrategias de jugadores adaptadas para el plazo anticipado. En general, ofrece ideas valiosas e integrales sobre la dinámica del mercado de una manera formal y fácil de entender.