Dimensioni del mercato della gestione della qualità dei dati, quota, crescita e analisi del settore, per tipo (locale e SaaS), per applicazione (BFSI, sanità, vendita al dettaglio e telecomunicazioni) e approfondimenti e previsioni regionali al 2033

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Panoramica del mercato della gestione della qualità dei dati

Le dimensioni del mercato globale della gestione della qualità dei dati del valore di circa 1,5 miliardi di dollari nel 2024 e dovrebbero raggiungere 4 miliardi di dollari entro il 2033, crescendo a un tasso di crescita annuale composto (CAGR) di circa l'11% dal 2025 al 2033.

Non vi è dubbio che questo argomento abbia un impatto molto elevato sulla gestione della qualità dei dati (mercato DQM, ovvero mercati) perché le industrie stanno assistendo all'estrema importanza nei dati accurati, coerenti e affidabili. In che modo le organizzazioni desiderose diventano investendo in tale tecnologia-dalla crescita del mercato degli strumenti DQM-con la crescente utilità di AI, big data e cloud computing e, anche più importanti, potrebbero essere alla ribalta le organizzazioni con infrastrutture di governance dei dati con cui rispettare o impedire il rischio di emanarsi dai dati di cattiva qualità? I mercati si estenderanno quindi, poiché allora le aziende inizieranno a progettare strategie di gestione dei dati di alta qualità, che useranno per stimolare l'innovazione ed efficienza.

Impatto covid-19

La crescita del mercato della qualità della qualità della qualità della pandemia di covid-19 attraverso la trasformazione digitale

La pandemia globale di Covid-19 è stata senza precedenti e sbalorditive, con il mercato che ha una domanda più alta del previsto in tutte le regioni rispetto ai livelli pre-pandemici. L'improvvisa crescita del mercato riflessa dall'aumento del CAGR è attribuibile alla crescita del mercato e alla domanda che ritorna a livelli pre-pandemici.

La pandemia di Covid-19 ha influenzato positivamente il mercato della gestione della qualità dei dati poiché le aziende hanno accelerato i loro esercizi di trasformazione digitale per facilitare le operazioni remote in modo efficiente. La domanda di dati di alta qualità è stata aumentata dalla necessità di approfondimenti in tempo reale, conformità normativa e resilienza operativa nelle soluzioni DQM basate su cloud, basate su cloud. La tendenza verso la convalida automatica dei dati e la dipendenza dagli strumenti di intelligenza artificiale per l'analisi migliorata hanno offerto una maggiore flessibilità alle capacità di gestione dei dati. Questo aumento dell'adozione ha diretto notevolmente la crescita del mercato DQM durante il periodo in studio in quanto è diventato uno dei motori chiave che guidano le trasformazioni digitali.

Ultima tendenza

Automazione basata sull'intelligenza A-Driven Fuels Data Management Market Growth con una migliore precisione

L'intelligenza artificiale e gli interventi di apprendimento automatico stanno emergendo come uno dei cambiamenti nel mercato della gestione della qualità dei dati verso la pulizia, l'arricchimento e il rilevamento di anomalie nei dati attraverso l'automazione. Le soluzioni di intelligenza artificiale end-to-end offrono alle organizzazioni la flessibilità di attingere alle tecnologie emergenti per ottenere un DQM potenziato attraverso una precisione potenzialmente migliorata, un intervento manuale inferiore e flussi di lavoro a forma di elaborazione. La crescita dell'adozione del DQM basato su cloud fornisce una maggiore scalabilità, accessibilità e convenienza. Pertanto, questa tendenza verso l'automazione dell'IA rimodella l'opinione delle organizzazioni per quanto riguarda la gestione della qualità dei dati per un miglioramento del processo decisionale e dell'efficienza nei processi. Inoltre, le aziende di tutte le dimensioni sono attirate nei mercati. Inoltre, la convalida, la governance e la conformità dei dati in tempo reale sono al centro della scena mentre le organizzazioni si impegnano ad aderire a severi requisiti normativi e integrità dei dati comprovati.

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Segmentazione del mercato della gestione della qualità dei dati

Per tipo

Sulla base del tipo, il mercato globale può essere classificato in locale e SaaS

• On-premesse: DQM locale fornisce un maggiore controllo, sicurezza e personalizzazione per le aziende che si occupano di dati sensibili. Questo è molto ricercato nelle industrie BFSI e sanitarie. Questi due settori danno una massima priorità alla privacy dei dati e alla conformità normativa. La distribuzione locale è molto utile per le organizzazioni aziendali con infrastruttura legacy e la necessità di un'integrazione senza soluzione di continuità con l'infrastruttura esistente. L'utilizzo di DQM on-premise continua nonostante i costi più elevati di manutenzione, in quanto è l'opzione principale per la maggior parte delle aziende che richiedono misure di sicurezza dei dati elevate e una vasta governance dei dati. Il controllo interno sui processi di gestione dei dati garantirà un'accuratezza e l'integrità dei dati superiori nel tempo.

• SAAS: SaaS basato sulla soluzione DQM sta raccogliendo rapidamente come flessibile, scalabile ed economico. È basato su cloud, consente un accesso esterno, supporta controlli di qualità dei dati in tempo reale, automatizza gli aggiornamenti futuri e quindi minimizza gli sforzi dei team IT sulla gestione. Varie aziende, tra cui molte che non hanno nulla a che fare con esso, stanno optando per i modelli di gestione dei dati SaaS. Vogliono solo ottimizzare la gestione dei dati, ma con un investimento e uno sforzo molto minimo nelle infrastrutture e nella manutenzione. L'integrazione con altre applicazioni cloud lo rende ancora più attraente per le aziende che ora lo stanno adottando. Man mano che la trasformazione digitale si diffonde, le soluzioni DQM SAAS continueranno a crescere forte.

Per applicazione

Sulla base dell'applicazione, il mercato globale può essere classificato in BFSI, sanità, vendita al dettaglio e telecomunicazioni

• BFSI: lo spazio BFSI si basa su soluzioni DQM per rapporti finanziari accurati, rilevamento delle frodi e gestione dei rischi. Nel settore bancario e assicurativo, i dati di alta qualità sono la base per la conformità normativa, l'analisi dei clienti e il processo decisionale operativo. Il crescente avvento delle piattaforme Digital Banking e FinTech sta spingendo la necessità di strumenti DQM automatizzati per gestire enormi volumi di dati transazionali. I crescenti rischi per la sicurezza per l'ammissione informatica e le tattiche innovative di frode hanno spinto gli istituti finanziari a revisionare i loro quadri di governance con i dati. Questa attenzione alla conformità e alla precisione operativa è alimentare continuamente la domanda di soluzioni DQM avanzate in questo settore.

• Salute: nella sanità, il mantenimento della precisione per le registrazioni dei pazienti e i dati di ricerca clinica, nonché la conformità normativa, è tra le aree principali in cui la gestione della qualità dei dati svolge un ruolo lineare. Questo cambiamento da documenti di carta alle cartelle cliniche elettroniche e telemedicina ha ulteriormente richiesto una precisione molto maggiore nei dati e l'interoperabilità senza soluzione di continuità. Strumenti basati sull'intelligenza artificiale per DQM Abilita il controllo degli errori, la convalida dei dati in tempo reale e i risultati migliorati dei pazienti attraverso l'analisi predittiva. Una corretta gestione dei dati sanitari contribuisce all'efficienza del trattamento, minimizza il tasso di incidenza di errori medici e garantisce la conformità dei dati sanitari con regolamenti rigorosi. Questa necessità di solide strategie nella gestione della qualità dei dati progredisce con l'intelligenza artificiale e l'uso più ampio dell'analisi nel settore sanitario.

• Retail: le soluzioni DQM sono distribuite dai rivenditori per tracciare e mantenere i loro sistemi di inventario, fornire migliori approfondimenti sui clienti e condurre strategie di marketing omnicanale. È efficace nel realizzare operazioni efficienti della catena di approvvigionamento, ridurre le differenze a livello di scorta e consentire esperienze personalizzate dei clienti. Con AI e Big Data Analytics, i ricercatori possono ricevere approfondimenti in tempo reale sul comportamento dei consumatori nel processo decisionale nella vendita al dettaglio. L'e-commerce e la crescita delle transazioni digitali, con marketing più personalizzato, hanno accelerato la domanda di soluzioni di dati di alta qualità. I rivenditori spendono ancora in questi quadri di governance in modo che la business intelligence e il vantaggio competitivo possano essere migliorati.

• Telecomunicazione: il settore delle telecomunicazioni è incorporato in DQM per l'ottimizzazione della rete, la gestione dei dati dei clienti e la prevenzione delle frodi. I dati di qualità assicurano una maggiore affidabilità del servizio, consentono un efficace coinvolgimento dei clienti e migliora il framework analitico operativo. La rapida crescita della rete 5G e la comprensione dell'IoT richiederebbero solidi quadri di governance dei dati per gestire il vasto numero di dati in tempo reale che devono essere ospitati nel settore. Le soluzioni di automazione e basate sull'intelligenza artificiale contribuiscono notevolmente a migliorare la qualità dei dati delle telecomunicazioni e l'efficienza delle operazioni. La domanda di soluzioni DQM scalabili e sicure continua a crescere mentre i fornitori di telecomunicazioni costruiscono le loro reti digitali.

Dinamiche di mercato

Le dinamiche del mercato includono fattori di guida e restrizione, opportunità e sfide che indicano le condizioni di mercato.                  

Fattore di spinta

Uso diffuso di AI e Big Data

L'intelligenza artificiale e l'analisi dei big data stanno diventando sempre più importanti per il mercato DQM. Ciò include la necessità di dati accurati per l'analisi predittiva, l'analisi dei dati per il processo decisionale, il rilevamento delle frodi e l'efficienza operativa. Con la pulizia automatizzata, la convalida e l'arricchimento dei dati rispetto alle varie applicazioni, gli errori sono ridotti al minimo e l'usabilità dei dati è migliorata. Con l'apprendimento automatico, il raffinamento supportato dei dati si verifica nel tempo quando vengono identificati modelli e anomalie. Pertanto, con le aziende che assumono tumuli strutturati contro non strutturati, il suono DQM sta rapidamente entrando in gioco per produrre un approccio coerente basato sull'analisi.

Requisiti rigorosi per la conformità normativa

Gli organi di regolamentazione in tutto il mondo hanno applicato una rigida aderenza alla governance dei dati e agli standard di qualità per la trasparenza e la sicurezza. Il rispetto di regolamenti come GDPR, HIPAA e alcune altre leggi sulla protezione dei dati richiedono alle organizzazioni di mantenere i loro dati accurati, coerenti e sicuri. Le sanzioni e le conseguenze legali derivano da essere fuori conformità, insieme al danno di reputazione che si può subire, e questo fa sì che molte organizzazioni investino in soluzioni DQM. Le istituzioni finanziarie, l'assistenza sanitaria e le telecomunicazioni sono tra le industrie più promettenti per quanto riguarda l'adozione DQM guidata dalle normative in quanto mantengono i requisiti di conformità più rigorosi. Abbastanza sicuro, la domanda di strumenti di governance dei dati dovrebbe lamentarsi poiché le normative saranno complesse e continueranno opportunità commerciali e fiducia.

Fattore restrittivo

Alti costi ostacolano l'adozione di DQM, limitando la crescita del mercato, in particolare nelle PMI

Con diversi vantaggi, un grave impedimento all'implementazione e al supporto delle soluzioni DQM deriva da costi immediati elevati. La maggior parte delle piccole e medie imprese (PMI) non hanno i budget per mantenere una diffusa accettazione di strumenti DQM molto avanzati. Le soluzioni locali richiedono considerevoli investimenti infrastrutturali, personale dedicato in esso e supporto di manutenzione, aumentando i costi. Ma anche le soluzioni cloud comportano costi per abbonamenti, formazione e integrazione, le sfide finanziarie di cui le società devono superare. Tali barriere possono ostacolare l'adozione, in particolare nei mercati emergenti in cui l'efficienza è la principale preoccupazione.

Opportunità

La crescita del mercato DQM basata su cloud accelera con la gestione dei dati scalabile guidata dall'IA

 La crescita del mercato della gestione della qualità dei dati sta guadagnando dall'aumento dell'adozione del cloud come opportunità molto grande. Cloud DQM Solutions sono espansioni di tecnologia moderna progettate per facilitare l'accesso economico, scalabile e facile alla gestione dei dati per tutte le dimensioni aziendali. L'accuratezza dei dati è garantita dalle organizzazioni senza commettere infrastrutture costose e ridurre le spese generali operative. L'aggiunta di AI e apprendimento automatico supportato dal cloud per l'automazione della qualità dei dati riduce l'odusione dagli esseri umani, diventando così più efficiente. Pertanto, ci sarà una crescente domanda di strumenti DQM basati su cloud mentre le organizzazioni migrano negli ecosistemi cloud nel supporto operativo per i modelli di business basati sui dati.

Sfida

La crescita del mercato dipende da soluzioni DQM scalabili tra le sfide dei dati in evoluzione

Dato il volume senza pari dei dati generati in vari settori, sorgono le sfide per le soluzioni DQM. Le aziende devono lavorare con tutti i tipi di dati strutturati, non strutturati e in tempo reale provenienti da fonti eterogenee, il che rende molto impegnativa la standardizzazione dei dati. Garantire la coerenza, l'accuratezza e la sicurezza dei dati in un ambiente che sta cambiando rapidamente richiede l'istituzione di quadri di governance dei dati più solidi. A volte i sistemi legacy non sono in grado di integrare o interfacciarsi con gli attuali strumenti DQM; Questa incompatibilità e inefficienza sono debilitanti. A meno che le organizzazioni non continuino a migliorare la loro strategia di dati e sfruttano soluzioni in grado di ridimensionare con le tecnologie emergenti e le tendenze di crescita dei dati, saranno sempre lasciate indietro.

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Mercato della gestione della qualità dei dati Intuizioni regionali

• America del Nord

La crescita del mercato della gestione della qualità dei dati del Nord America è guidata dalla domanda di intelligenza artificiale, dalla conformità e dal settore

Il Nord America sta guidando il mercato della gestione della qualità dei dati, in quanto vi è una grande accettazione nei confronti delle tecnologie all'avanguardia integrate con modelli di business e mandati di conformità più diffusi e di conformità. Il mercato della gestione della qualità dei dati degli Stati Uniti è un importante contributo a causa dell'elevata domanda creata dai settori BFSI, Healthcare e IT. Le principali aziende tecnologiche e organizzazioni incentrate sui dati stanno pompando investimenti in AI-DQM per migliorare i loro processi di business intelligence e decisioni. La presenza dei principali attori sul mercato e un quadro normativo consolidato rafforzano ulteriormente la regione come leader nel settore DQM.

• Europa

La crescita del mercato in Europa è guidata da AI, GDPR e qualità dei dati

L'Europa prende sicuramente una parte importante nella quota di mercato della gestione della qualità dei dati. Esistono problemi di privacy dei dati, conformità normativa e processi di trasformazione che contano di più in Europa. La crescita delle soluzioni DQM nelle aziende a causa dell'applicazione del GDPR garantirà che ogni società abbia un campo di governance di alta qualità. Gli istituti finanziari e la salute stanno investendo in tecnologie basate sull'intelligenza artificiale per creare dati più di alta qualità rispetto alla legislazione emergente. Una maggiore efficienza aziendale porterà anche ad un maggiore uso di analisi e automazione basate sull'intelligenza artificiale che contribuirà così alla crescita del mercato. Le imprese europee pongono molta enfasi sui dati di qualità perché consentiranno l'efficienza e favoriscono le innovazioni operative.

• Asia

La crescita del mercato della gestione della qualità dei dati asiatica è guidata dalla digitalizzazione, dall'intelligenza artificiale, dal cloud e dai regolamenti

L'Asia sta assistendo a una rapida crescita nel mercato della gestione della qualità dei dati, spinta principalmente dalla digitalizzazione, dall'adozione del cloud e dalla crescente portata dell'e-commerce in molti paesi. Alcuni di questi paesi sono Cina, India e Giappone, che stanno investendo in modo massiccio nelle soluzioni DQM di AI-Harness per la business intelligence e la conformità normativa. L'aumento del numero di settori FinTech, Telecom e Digital Banking sta promuovendo la domanda di strumenti di qualità dei dati su scala molto alta. I quadri normativi emergenti hanno costretto le organizzazioni a fortificare le loro pratiche di governance dei dati in modo da garantire la conformità e l'efficienza. Le economie emergenti testimoniano un aumento dello sviluppo nell'adattamento alle piattaforme DQM basate su cloud, rendendo la crescita al mercato.

 Giocatori del settore chiave

Progressi e partenariati innovativi guidano la crescita e l'automazione della gestione della qualità dei dati

Progressi innovativi e partenariati strategici intrapresi dai principali attori del settore per promuovere la crescita del mercato hanno importanti implicazioni per un mercato di gestione della qualità dei dati in crescita (DQM). Aziende come Informatica, IBM, Talend e SAS Institute sono alcuni dei giganti che guidano innovazioni in DQM per soluzioni all'avanguardia costruite per soddisfare i requisiti aziendali. La loro offerta basata sull'intelligenza artificiale fornisce la gestione dei dati, con considerazioni del settore per i dati sensibili che coprono l'accuratezza dei dati, la conformità e la sicurezza. Questo funziona anche per fortificare ulteriormente i loro monopoli in mercati e servizi attraverso fusioni, acquisizioni e partenariati. Questo perché stanno lavorando non solo per analisi avanzate e capacità basate su cloud per migliorare ulteriormente la qualità dei dati, la governance e l'intuizione in tempo reale, ma anche la funzionalità automatizzata, capitalizzando tutte le capacità esistenti nel settore.

Elenco delle migliori società di gestione della qualità dei dati

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

Sviluppi chiave del settore

Maggio 2022:Nel maggio 2022, Informatica ha lanciato una piattaforma di qualità e di governance dei dati eccezionalmente potenziata e innovativa per le aziende in modo che l'efficienza nella gestione dei dati possa avvenire all'interno dell'organizzazione. Questo avanzamento tecnologico incorpora anche algoritmi avanzati di apprendimento automatico per la pulizia automatizzata, la convalida e l'arricchimento dei dati per ridurre gli errori e semplificare le operazioni di dati all'interno delle organizzazioni. Questo sviluppo è arrivato in un buon momento, data la crescente domanda di soluzioni DQM basate su cloud in tutto il mondo. È stato valutato abbastanza in modo abbastanza conveniente, offrendo alle aziende la scala e la sicurezza per la gestione dei dati in un'unica piattaforma. Le aziende godranno di una migliore accuratezza dei dati e di una perfetta conformità normativa, oltre a un processo decisionale molto migliore attraverso approfondimenti di qualità, su quella piattaforma. Pertanto, tale innovazione migliora costantemente la posizione come leader del mercato della gestione della qualità dei dati, poiché le organizzazioni possono gestire volumi sostanzialmente aumentati di dati pur rimanendo conformi a specifiche normative del settore.

Copertura dei rapporti

Lo studio comprende un'analisi SWOT completa e fornisce approfondimenti sugli sviluppi futuri all'interno del mercato. Esamina vari fattori che contribuiscono alla crescita del mercato, esplorando una vasta gamma di categorie di mercato e potenziali applicazioni che possono influire sulla sua traiettoria nei prossimi anni. L'analisi tiene conto sia delle tendenze attuali che dei punti di svolta storici, fornendo una comprensione olistica dei componenti del mercato e identificando potenziali aree per la crescita.

Il rapporto di ricerca approfondisce la segmentazione del mercato, utilizzando metodi di ricerca sia qualitativi che quantitativi per fornire un'analisi approfondita. Valuta anche l'impatto delle prospettive finanziarie e strategiche sul mercato. Inoltre, il rapporto presenta valutazioni nazionali e regionali, considerando le forze dominanti della domanda e della domanda che influenzano la crescita del mercato. Il panorama competitivo è meticolosamente dettagliato, comprese le quote di mercato di concorrenti significativi. Il rapporto incorpora nuove metodologie di ricerca e strategie dei giocatori su misura per i tempi previsti. Nel complesso, offre approfondimenti preziosi e completi sulle dinamiche del mercato in modo formale e facilmente comprensibile.