데이터 품질 관리 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, 유형별 (온-프레미스 및 SAAS), 응용 프로그램 (BFSI, 의료, 소매 및 통신), 지역 통찰력 및 2033 년 예측.

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데이터 품질 관리 시장 개요

글로벌 데이터 품질 관리 시장 규모는 2024 년에 약 15 억 달러에 달했으며 2033 년까지 40 억 달러에 달할 것으로 예상되며, 2025 년에서 2033 년까지 연간 연간 성장률 (CAGR)으로 성장할 것으로 예상됩니다.

이 주제가 데이터 품질 관리 (DQM 시장, 즉 시장)에 큰 영향을 미치고 있다는 것은 의심의 여지가 없습니다. 산업은 데이터가 정확하고 일관되며 신뢰할 수있는 데이터에서 매우 중요하다고 생각하기 때문입니다. AI, 빅 데이터 및 클라우드 컴퓨팅의 유용성이 증가함에 따라 DQM 도구 시장 성장을 통해 이러한 기술에 투자함으로써 조직이 악의적 인 데이터로부터 발전함으로써 위험을 해결하거나 방지하는 데이터 거버넌스 인프라를 통해 앞으로 나아갈 수 있습니까? 그런 다음 시장은 확장 될 것입니다. 기업은 혁신과 효율성을 자극하는 데 사용할 고품질 데이터 관리 전략을 설계하기 시작하기 때문입니다.

Covid-19 영향

Covid-19 Pandemic Accelerated Digital Transformation을 통한 데이터 품질 관리 시장 성장

전 세계 Covid-19 Pandemic은 전례가없고 비틀 거리며, 시장은 전염병 전 수준에 비해 모든 지역에서 예상보다 높은 수요를 겪었습니다. CAGR의 증가에 의해 반영된 갑작스런 시장 성장은 시장의 성장에 기인하며, 전염병 전 수준으로의 수요가 필요합니다.

COVID-19 Pandemic은 회사가 원격 운영을 효율적으로 촉진하기 위해 디지털 혁신 연습을 촉발했기 때문에 데이터 품질 관리 시장에 긍정적 인 영향을 미쳤습니다. 의료, 은행, 소매 등의 실시간 통찰력, 규제 준수 및 운영 탄력성에 대한 고품질 데이터에 대한 수요가 높아졌습니다. 클라우드 기반 DQM 솔루션은 조직이 데이터의 확실성을 보장하고 Scranging Digital Environment에서 비즈니스 연속성을 유지하면서 새로운 주문을 선포했습니다. 자동화 된 데이터 검증 및 향상된 분석을위한 AI 도구에 대한 의존 경향은 데이터 관리 기능에 더 많은 유연성을 제공했습니다. 이 채택의 급증은 디지털 변환을 주도하는 주요 엔진 중 하나가되어 연구 기간 동안 DQM 시장의 성장을 크게 지시했습니다.

최신 트렌드

AI 중심 자동화는 정확도 향상으로 데이터 품질 관리 시장 성장에 연료를 공급합니다.

AI 및 머신 러닝 중재는 자동화를 통한 데이터의 정화, 강화 및 탐지로 데이터 품질 관리 시장의 변화 중 하나로 떠오르고 있습니다. 엔드 투 엔드 AI 솔루션은 잠재적으로 개선 된 정확도, 수동 개입이 낮은 수동 개입 및 간소화 된 처리 워크 플로를 통해 향상된 DQM을 달성하기 위해 신흥 기술을 활용할 수있는 유연성을 제공합니다. 클라우드 기반 DQM의 채택의 성장은 확장 성, 접근성 및 경제성을 증가시킵니다. 따라서 AI 자동화에 대한 이러한 추세는 의사 결정 및 프로세스 효율성을 향상시키기위한 데이터 품질 관리와 관련하여 조직의 관점을 리모델링합니다. 또한 모든 규모의 기업은 시장에 유혹됩니다. 또한, 조직이 엄격한 규제 요구 사항을 준수하고 입증 된 데이터 무결성을 준수하기 위해 노력함에 따라 실시간 데이터 검증, 거버넌스 및 준수는 중심 단계입니다.

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데이터 품질 관리 시장 세분화

유형별

유형에 따라 글로벌 시장은 온 프레미스 및 SaaS로 분류 할 수 있습니다.

• 온-프레미스 : 온-프레미스 DQM은 민감한 데이터를 다루는 회사에 더 큰 제어, 보안 및 사용자 정의를 제공합니다. 이것은 BFSI 및 의료 산업에서 인기가 높습니다. 이 두 부문은 데이터 개인 정보 및 규제 준수에 우선 순위가 높습니다. 온 프레미스 배포는 레거시 인프라와 기존 인프라와의 원활한 통합이 필요한 엔터프라이즈 조직에 매우 유용합니다. 온 프레미스 DQM 사용은 유지 보수 비용이 높아지더라도 계속됩니다. 높은 데이터 보안 조치와 광범위한 데이터 거버넌스가 필요한 대부분의 기업의 최고 옵션이므로 계속됩니다. 데이터 관리 프로세스에 대한 내부 제어는 시간이 지남에 따라 우수한 데이터 정확도와 무결성을 보장합니다.

• SAAS : DQM 솔루션 기반 SaaS는 유연하고 확장 가능하며 비용 효율적으로 빠르게 수령하고 있습니다. 클라우드 기반이며 외부 액세스를 허용하며 실시간 데이터 품질 검사를 지원하며 향후 업데이트를 자동화하며 IT 팀의 경영 노력을 최소화합니다. 그것과 관련이없는 많은 비즈니스가 SaaS 데이터 관리 모델을 선택하고 있습니다. 그들은 데이터 관리를 최적화하기를 원하지만 인프라 및 유지 보수에 대한 투자와 노력이 매우 적습니다. 다른 클라우드 애플리케이션과의 통합은 현재 널리 채택하는 회사에 더욱 매력적입니다. 디지털 혁신이 퍼지면서 SaaS DQM 솔루션은 계속 강력하게 성장할 것으로 예상됩니다.

응용 프로그램에 의해

애플리케이션을 기반으로 글로벌 시장은 BFSI, 의료, 소매 및 통신으로 분류 할 수 있습니다.

• BFSI : BFSI 공간은 정확한 재무보고, 사기 탐지 및 위험 관리를 위해 DQM 솔루션에 의존합니다. 은행 및 보험에서 고품질 데이터는 규제 준수, 고객 분석 및 운영 의사 결정을위한 토대입니다. 디지털 뱅킹 및 핀 테크 플랫폼의 출현이 증가함에 따라 대량의 트랜잭션 데이터를 관리하기위한 자동 DQM 도구가 필요합니다. 사이버 입학 및 혁신적인 사기 전술로 인한 보안 위험이 커지면 금융 기관이 데이터와의 거버넌스 프레임 워크를 점검해야했습니다. 규정 준수 및 운영 정밀도에 중점을 둔 것은이 부문의 고급 DQM 솔루션에 대한 수요를 지속적으로 연료로 연장하고 있습니다.

• 건강 : 건강 관리에서, 환자 기록 및 임상 연구 데이터의 정밀도 유지 및 규제 준수는 데이터 품질 관리가 선조 역할을하는 주요 영역 중 하나입니다. 종이에서 전자 건강 기록 및 원격 의료로의 이러한 변화는 데이터의 훨씬 더 큰 정확도와 원활한 상호 운용성을 더욱 필요로했습니다. DQM 용 AI 기반 도구는 예측 분석을 통해 오류 검사, 실시간 데이터 검증 및 향상된 환자 결과를 활성화합니다. 적절한 의료 데이터 관리는 치료 효율에 기여하고 의학적 오류의 발생률을 최소화하며 엄격한 규정으로 건강 데이터를 준수하는 것을 보장합니다. 데이터 품질 관리의 견고한 전략에 대한 필요는 인공 지능과 건강 부문에서 분석의 광범위한 사용으로 진행됩니다.

• 소매 : DQM 솔루션은 소매 업체가 인벤토리 시스템을 추적하고 유지 관리하고 더 나은 고객 통찰력을 제공하며 옴니 채널 마케팅 전략을 수행하기 위해 배치됩니다. 효율적인 공급망 운영을 수행하고 주식 수준의 차이를 줄이며 개인화 된 고객 경험을 허용하는 데 효과적입니다. AI 및 Big Data Analytics를 통해 연구원들은 소매 결정에서 소비자 행동에 대한 실시간 통찰력을받을 수 있습니다. 보다 개인화 된 마케팅을 통해 전자 상거래와 디지털 거래의 성장은 고품질 데이터 솔루션에 대한 수요를 증가 시켰습니다. 소매 업체는 여전히 이러한 거버넌스 프레임 워크에 소비하여 비즈니스 인텔리전스와 경쟁 우위를 향상시킬 수 있습니다.

• 통신 : 통신 산업은 네트워크 최적화, 고객 데이터 관리 및 사기 예방을 위해 DQM으로 구현됩니다. 품질 데이터는 서비스의 신뢰성을 높이고 효과적인 고객 참여를 가능하게하며 운영 분석 프레임 워크를 향상시킵니다. 5G 네트워크의 빠른 성장과 IoT의 이해는 업계 내에 수용되어야하는 방대한 수의 실시간 데이터를 관리하기 위해 견고한 데이터 거버넌스 프레임 워크가 필요합니다. 자동화 및 AI 기반 솔루션은 통신 데이터의 품질과 운영 효율성을 향상시키는 데 크게 기여합니다. 통신 제공 업체가 디지털 네트워크를 구축함에 따라 확장 가능하고 안전한 DQM 솔루션에 대한 수요는 계속 증가하고 있습니다.

시장 역학

시장 역학에는 운전 및 제한 요인, 기회 및 시장 상황을 진술하는 과제가 포함됩니다.                  

운전 요인

AI 및 빅 데이터의 광범위한 사용

AI 및 Big Data Analytics는 DQM 시장에서 점점 더 중요 해지고 있습니다. 여기에는 예측 분석, 의사 결정에 대한 데이터 분석, 사기 탐지 및 운영 효율성을위한 정확한 데이터가 포함됩니다. 다양한 응용 프로그램에 대한 데이터의 자동 정리, 검증 및 강화로 오류가 최소화되고 데이터의 유용성이 향상됩니다. 머신 러닝을 사용하면 패턴과 이상이 식별 될 때 시간이 지남에 따라 지원되는 데이터 개선이 발생합니다. 따라서 비즈니스가 구조화 된 데이터와 비 구조화되지 않은 데이터의 마운드를 취하면서 Sound DQM은 일관된 분석 중심의 접근 방식을 산출하기 위해 빠르게 활발하게 활동하고 있습니다.

규제 준수에 대한 엄격한 요구 사항

전 세계 규제 기관은 투명성 및 보안에 대한 데이터 거버넌스 및 품질 표준에 대한 엄격한 준수를 강요했습니다. GDPR, HIPAA 및 기타 데이터 보호법과 같은 규정을 준수하려면 조직이 데이터를 정확하고 일관되며 안전하게 유지해야합니다. 처벌과 법적 결과는 규정 준수가 중단 된 결과로 발생하며, 겪을 수있는 명성 손상과 함께 많은 조직이 DQM 솔루션에 투자하게됩니다. 금융 기관, 의료 및 통신은 가장 엄격한 규정 준수 요구 사항을 유지하기 때문에 규제 중심의 DQM 채택과 관련하여 가장 유망한 산업 중 하나입니다. 물론, 데이터 거버넌스 도구에 대한 수요는 규정이 복잡해지고 비즈니스 기회와 신뢰를 계속할 때 불만을 제기 할 것으로 예상됩니다.

구속 요인

높은 비용은 DQM 채택을 방해하고, 특히 중소기업에서 시장 성장을 제한합니다.

몇 가지 장점으로 DQM 솔루션의 구현 및 지원에 대한 주요 장애는 높은 즉각적인 비용에서 비롯됩니다. 대부분의 중소 기업 (SME)에는 매우 고급 DQM 도구에 대한 광범위한 수용을 유지하기위한 예산이 없습니다. 온 프레미스 솔루션은 상당한 인프라 투자, 전용 인력 및 유지 보수 지원이 필요하며 비용을 증가시킵니다. 그러나 클라우드 솔루션조차도 가입, 교육 및 통합 비용을 부담합니다. 이러한 장벽은 특히 효율성이 주요 관심사 인 신흥 시장에서 채택을 방해 할 수 있습니다.

기회

클라우드 기반 DQM 시장 성장은 AI 중심의 확장 가능한 데이터 관리로 가속화됩니다.

 데이터 품질 관리 시장 성장은 매우 큰 기회로 클라우드 채택이 증가함에 따라 증가하고 있습니다. Cloud DQM 솔루션은 모든 비즈니스 크기에 대한 데이터 관리에 대한 저렴하고 확장 가능하며 쉽게 액세스 할 수 있도록 설계된 최신 기술의 확장입니다. 데이터 정확도는 값 비싼 인프라를 저지르고 운영 오버 헤드를 줄이지 않고 조직에 의해 보장됩니다. 데이터 품질을 자동화하기위한 클라우드 지원 AI 및 머신 러닝을 추가하면 인간의 분열이 줄어들어 점점 효율적입니다. 따라서 조직이 데이터 중심 비즈니스 모델에 대한 운영 지원을 위해 클라우드 생태계로 마이그레이션함에 따라 클라우드 기반 DQM 도구에 대한 수요가 증가 할 것입니다.

도전

시장 성장은 진화하는 데이터 과제 속에서 확장 가능한 DQM 솔루션에 달려 있습니다.

다양한 산업에서 생성 된 비교할 수없는 양의 데이터를 고려할 때 DQM 솔루션에 대한 과제가 발생합니다. 기업은 이종 소스에서 비롯된 모든 유형의 구조화, 비 구조화 및 실시간 데이터와 협력하여 데이터의 표준화가 매우 어려워 야합니다. 빠르게 변화하는 환경에서 데이터 일관성, 정확성 및 보안을 보장하려면보다 강력한 데이터 거버넌스 프레임 워크를 설정해야합니다. 레거시 시스템은 때때로 현재의 DQM 도구와 통합하거나 인터페이스 할 수 없습니다. 이 비 호환성과 비 효율성은 쇠약 해지고 있습니다. 조직이 데이터 전략을 계속 업그레이드하고 신흥 기술 및 데이터 성장 추세로 확장 할 수있는 솔루션을 활용하지 않으면 항상 남겨 둘 것입니다.

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데이터 품질 관리 시장 지역 통찰력

• 북아메리카

북미의 데이터 품질 관리 시장 성장은 AI, 규정 준수 및 산업 수요에 의해 주도됩니다.

북미는 점점 더 널리 퍼진 데이터 지향 비즈니스 모델 및 규정 준수 의무로 보완 된 최첨단 기술에 대한 많은 수용이 있기 때문에 데이터 품질 관리 시장을 이끌고 있습니다. 미국 데이터 품질 관리 시장은 BFSI, Healthcare 및 IT 부문의 수요가 높기 때문에 중요한 기여자입니다. 주요 기술 회사와 데이터 중심 조직은 비즈니스 인텔리전스 및 의사 결정 프로세스를 개선하기 위해 AI-DQM에 대한 투자를 펌핑하고 있습니다. 시장에서 선도적 인 플레이어의 존재와 잘 확립 된 규제 프레임 워크는 DQM 산업의 리더 로서이 지역을 더욱 강화시킵니다.

• 유럽

유럽의 시장 성장은 AI, GDPR 및 데이터 품질에 의해 주도됩니다.

유럽은 데이터 품질 관리 시장 점유율에서 가장 중요한 역할을합니다. 유럽에서 가장 중요한 데이터 개인 정보 보호, 규제 준수 및 변환 프로세스 문제가 있습니다. GDPR의 적용으로 인해 DQM 솔루션이 회사로 성장하면 각 회사가 고품질의 데이터 거버넌스 분야를 가질 것입니다. 금융 기관과 건강은 AI 기반 기술에 투자하여 신흥 법률에 비해보다 고품질 데이터를 만들고 있습니다. 비즈니스 효율성이 높아지면 AI 기반 분석 및 자동화의 사용이 증가하여 시장 성장에 기여할 것입니다. 유럽 ​​기업은 효율성과 운영 혁신을 촉진 할 수 있기 때문에 품질 데이터에 많은 중점을 둡니다.

• 아시아

아시아의 데이터 품질 관리 시장 성장은 디지털화, AI, 클라우드 및 규정에 의해 주도됩니다.

아시아는 주로 디지털화, 클라우드 채택, 많은 국가에서 전자 상거래 범위 증가에 의해 추진되는 데이터 품질 관리 시장의 급속한 성장을 목격하고 있습니다. 그러한 국가는 중국, 인도 및 일본으로 비즈니스 인텔리전스 및 규제 준수를위한 AI-Harnessing DQM 솔루션에 큰 투자를하고 있습니다. Fintech, Telecom 및 Digital Banking 부문의 수가 증가함에 따라 데이터 품질 도구에 대한 수요가 매우 높은 규모로 촉진되고 있습니다. 신흥 규제 프레임 워크는 조직이 규정 준수와 효율성을 보장하기 위해 데이터 거버넌스 관행을 강화하도록 강요했습니다. 신흥 경제는 클라우드 기반 DQM 플랫폼에 대한 적응의 발전이 증가하여 시장에 성장을 일으킨다.

 주요 업계 플레이어

혁신적인 발전 및 파트너십을 구동 데이터 품질 관리 시장 성장 및 자동화

시장의 성장을 촉진하기 위해 업계의 주요 업체가 수행 한 혁신적인 발전 및 전략적 파트너십은 DQM (Data Quality Management) 시장에 큰 영향을 미칩니다. Informatica, IBM, Talend 및 SAS Institute와 같은 회사는 비즈니스 요구 사항을 충족시키기 위해 구축 된 최첨단 솔루션을 위해 DQM의 혁신을 이끌고있는 거인 중 일부입니다. 그들의 AI 기반 오퍼링은 데이터 관리를 제공하며 데이터 정확도, 규정 준수 및 보안을 다루는 민감한 데이터에 대한 업계 고려 사항을 제공합니다. 또한 합병, 인수 및 파트너십을 통해 시장 및 서비스에서 독점을 더욱 강화하기 위해 노력합니다. 이는 데이터 품질, 거버넌스 및 실시간 통찰력을 더욱 향상시키기 위해 고급 분석 및 클라우드 기반 기능뿐만 아니라 부문에 존재하는 모든 기능을 활용하여 자동화 된 기능을 향상시키기 때문입니다.

최고의 데이터 품질 관리 회사 목록

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

주요 산업 개발

2022 년 5 월 :2022 년 5 월, Informatica는 기업을위한 매우 강화되고 혁신적인 데이터 품질 및 거버넌스 플랫폼을 시작하여 데이터 관리의 효율성이 조직 내에서 이루어질 수 있도록 시작했습니다. 이 기술 발전에는 데이터의 자동 정리, 검증 및 강화를위한 고급 머신 러닝 알고리즘이 통합되어 조직 내 오류를 줄이고 데이터 운영을 간소화합니다. 이러한 개발은 전 세계의 클라우드 기반 DQM 솔루션에 대한 수요가 증가함에 따라 좋은시기에 왔습니다. 가격은 저렴하게 저렴하여 단일 플랫폼에서 비즈니스 규모와 데이터 관리를위한 비즈니스 규모와 보안을 제공했습니다. 기업은 해당 플랫폼에서 품질 통찰력을 통해 훨씬 더 나은 의사 결정 외에도 개선 된 데이터 정확도 및 원활한 규제 준수를 누릴 것입니다. 따라서 이러한 혁신은 조직이 특정 산업 규정을 준수하는 동안 실질적으로 증가한 데이터를 처리 할 수 ​​있기 때문에 데이터 품질 관리 시장 리더로서 지속적으로 향상됩니다.

보고서 적용 범위

이 연구는 포괄적 인 SWOT 분석을 포함하고 시장 내에서 향후 개발에 대한 통찰력을 제공합니다. 그것은 시장의 성장에 기여하는 다양한 요소를 조사하고, 향후 몇 년 동안 궤적에 영향을 줄 수있는 광범위한 시장 범주와 잠재적 응용 프로그램을 탐색합니다. 이 분석은 현재 동향과 역사적 전환점을 모두 고려하여 시장의 구성 요소에 대한 전체적인 이해를 제공하고 성장의 잠재적 영역을 식별합니다.

연구 보고서는 정 성적 및 정량적 연구 방법을 활용하여 철저한 분석을 제공하는 시장 세분화를 탐구합니다. 또한 재무 및 전략적 관점이 시장에 미치는 영향을 평가합니다. 또한이 보고서는 시장 성장에 영향을 미치는 지배적 공급 및 수요의 세력을 고려하여 국가 및 지역 평가를 제시합니다. 경쟁 환경은 중요한 경쟁 업체의 시장 점유율을 포함하여 세 심하게 상세합니다. 이 보고서에는 예상 기간 동안 조정 된 새로운 연구 방법론과 플레이어 전략이 포함되어 있습니다. 전반적으로, 시장 역학에 대한 귀중하고 포괄적 인 통찰력을 공식적이고 쉽게 이해할 수있는 방식으로 제공합니다.