데이터 랭글링 시장 규모 및 예측

데이터 랭글링 시장 규모는 2024년에 16억 3천만 달러로 평가되었으며 2031년까지 32억 달러, CAGR 8.80%<로 성장 /span> 2024~2031년 예측 기간 동안.

시장 성장을 이끄는 주요 요인에는 다양한 조직, 특히 AI와 같은 기술에 의존하는 기관의 대량 데이터 가용성이 포함됩니다. 그리고 머신러닝. 또한 컴퓨팅 기술의 기술 발전은 데이터 양을 더욱 증가시켜 시장 성장을 촉진합니다. 글로벌 데이터 랭글링 시장 보고서는 시장에 대한 전체적인 평가를 제공합니다. 이 보고서는 시장에서 중요한 역할을 하는 주요 부문, 추세, 동인, 제한 사항, 경쟁 환경 및 요인에 대한 포괄적인 분석을 제공합니다.

글로벌 데이터 랭글링 시장 동인

데이터 랭글링 시장은 다양한 요인의 영향을 받을 수 있습니다. 여기에는 다음이 포함될 수 있습니다. 데이터 증가센서, 소셜 미디어, IoT 장치 및 기타 소스에서 나오는 데이터의 양이 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 이는 분석을 위해 이 데이터를 정리, 처리 및 준비하는 데 새로운 도구와 방법이 필요함을 의미합니다. . 이러한 요구는 데이터 준비 절차를 자동화하고 간소화하는 데이터 랭글링 도구로 충족됩니다.

• 데이터의 복잡성 다양한 형식, 구조 및 품질 수준이 있습니다. 현재 사용 가능한 데이터의 수입니다. 이처럼 다양하고 자주 오염되는 데이터를 처리하려면 복잡한 데이터 변환, 데이터 통합 및 데이터 품질 보증을 관리할 수 있는 정교한 기술이 필요합니다.
• 셀프 서비스 분석이 점점 더 중요해지고 있습니다. IT나 데이터 엔지니어링 팀에 크게 의존하지 않고 스스로 데이터를 분석하려는 비즈니스 사용자에게 더욱 인기가 높습니다. 데이터 랭글링 도구는 기술적인 지식이 없는 개인이 독립적으로 데이터를 준비하고 분석할 수 있도록 하여 의사 결정 프로세스를 가속화합니다.
• 데이터 거버넌스 및 규정 준수 조직은 데이터가 올바른지 확인해야 합니다. , 데이터 보호 및 거버넌스(예CCPA 및 GDPR)와 관련하여 증가하는 요구 사항을 고려하여 일관되고 규정을 준수합니다. 데이터 랭글링 기술은 데이터 무결성과 품질 보증은 물론 데이터 거버넌스 원칙의 시행을 지원합니다.
• 빅 데이터 및 분석의 부상 기업이 데이터 중심이 되기 위해 노력함에 따라 , 방대한 양의 데이터에서 얻은 정교한 분석과 통찰력에 대한 필요성이 증가하고 있습니다. 데이터 분석 프로세스의 필수 단계는 데이터 랭글링으로, 이는 기업이 데이터에서 통찰력 있는 정보를 보다 효과적으로 추출하는 데 도움이 됩니다.
• AI 및 기계 학습과의 통합 모델용 데이터 준비 훈련, 데이터 랭글링은 AI 및 머신러닝 프로젝트에서 중요합니다. AI 및 ML과 쉽게 인터페이스할 수 있는 데이터 랭글링 도구에 대한 필요성은 부문 전반에 걸쳐 이러한 기술이 채택됨에 따라 증가하고 있습니다.
• 클라우드 채택 조직은 점점 더 많은 변화를 겪고 있습니다. 클라우드 컴퓨팅의 광범위한 채택으로 인해 데이터 및 분석 워크로드가 클라우드로 이동합니다. 클라우드 기반 데이터 랭글링 솔루션의 확장성, 유연성 및 경제성으로 인해 업계가 확장되고 있습니다.
• 데이터 민주화 강조 기업에서는 데이터 액세스에 대한 접근성을 높이고 더 쉽게 접근할 수 있도록 노력하고 있습니다. 더 많은 사람들이 이를 활용하여 결정을 내릴 수 있도록 하세요. 데이터 랭글링 도구는 회사 내 사람들의 데이터 액세스, 준비, 분석을 단순화하여 데이터를 민주화하는 데 도움이 됩니다.

<h2 class="mt-2 mb-4 header-42"><span class="span-1"> </span><br> 업계 보고서</h2> <p class="mb-4 text-18"> 보고서에는 실행 가능한 데이터와 미래 지향적인 분석이 포함되어 있습니다. 프레젠테이션을 하고, 사업 계획을 세우고, 제안서를 작성하고 <a href="https//www.marketresearch.com/download-sample?rid=8846&ref=bannerclick" ReportBtn mr-2 -btn-blue-light d-inline-block mb-0 text-center><i class="fas fa-file-download pr-2></i>샘플 다운로드< ;/a> </div> <div 클래스="col-12 col-md-4 mt-4 mt-md-0"> <img src="https//www.marketresearch.com/wp-content/themes/-theme/inc/assets/images/-app-sd.gif" class="img-fluid" alt=""> </div> </div> </div> </섹션> "}">

글로벌 데이터 랭글링 시장의 제약

몇 가지 요인이 데이터 랭글링 시장에 제약이나 과제로 작용할 수 있습니다. 다음이 포함될 수 있습니다

• 복잡성 및 학습 곡선 데이터 랭글링 도구를 효과적으로 사용하려면 기술 지식이 없는 사용자에게는 어느 정도의 기술적 숙련도가 필요한 경우가 많습니다. 특히 직원이 기술에 대한 지식이 부족한 회사에서는 활용이 제한될 수 있습니다.
• 데이터 보안 문제 민감하고 자주 개인 데이터를 다루는 작업은 일부입니다. 데이터 랭글링. 데이터 보안, 개인 정보 보호 침해, CCPA 및 GDPR과 같은 법률 준수에 대한 우려로 인해 데이터 랭글링 도구를 사용하는 데 방해가 될 수 있습니다. 특히 금융 및 의료와 같이 엄격한 보안 요구 사항이 있는 부문에서는 더욱 그렇습니다.
• 통합 과제 데이터 논쟁 도구를 현재 IT 아키텍처, 데이터 관리 시스템 및 분석 플랫폼과 통합하는 것은 어렵고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 특히 다양한 IT 환경에서 호환성 문제, 데이터 형식 불일치, 상호 운용성 문제로 인해 데이터 랭글링 솔루션의 구현 속도가 느려질 수 있습니다.
• 구현 및 유지 관리 비용 소규모 및 IT 예산이 부족한 중소기업(SME)은 데이터 랭글링 솔루션을 배포하고 유지하는 데 비용이 많이 들 수 있습니다. 채택 장애물에는 라이센스 비용, 가입비, 하드웨어 요구 사항 및 지속적인 유지 관리 비용이 포함될 수 있습니다. 특히 채택 결과가 즉시 명백하지 않은 경우에는 더욱 그렇습니다.
• 변화에 대한 반대 수동 작업에 익숙한 작업자 데이터 준비 절차는 조직 내 변화에 저항할 수 있습니다. 데이터 랭글링 도구는 널리 채택될 수 있지만 이러한 도구가 생산성과 효율성 측면에서 많은 이점을 제공하더라도 문화적 장벽, 실직에 대한 두려움, 신기술에 대한 저항으로 인해 채택이 방해를 받을 수 있습니다.
< li>표준화 부족 다양한 도구와 솔루션을 제공하는 공급업체가 많아 데이터 논쟁 공간에서 시장이 단편화되었습니다. 데이터 랭글링 기술, 도구, 모범 사례에 일관성이 없으면 고객에게 혼란을 줄 수 있고 다양한 서비스를 비교하고 평가하는 능력을 방해하여 채택 프로세스를 방해할 수 있습니다.
• 성능 및 확장성 문제 일부 데이터 랭글링 기술은 복잡한 데이터 변환 활동이나 막대한 양의 데이터를 효과적으로 관리하기 어려울 수 있습니다. 특히 데이터 속도와 다양성이 높은 상황에서 성능 병목 현상, 확장성 제약, 처리 지연은 사용자를 짜증나게 하고 데이터 랭글링 솔루션의 채택을 방해할 수 있습니다.
• 규정 및 규정 준수로 인해 발생하는 제약
• Strong> 조직은 업계 표준, 규제 의무 및 규정 준수 의무로 인해 데이터 수집, 처리 및 활용과 관련하여 제한을 받을 수 있습니다. 데이터를 정리하는 동안 HIPAA, PCI-DSS, SOX와 같은 법률을 준수하는 것은 복잡하고 시간이 많이 소요될 수 있으며, 이로 인해 데이터 논쟁 노력이 방해받을 수 있습니다.

글로벌 데이터 논쟁 시장 세분화 분석< /h3>

글로벌 데이터 랭글링 시장은 비즈니스 기능, 구성 요소, 배포 모델, 조직 규모, 최종 사용자 및 지역을 기준으로 분류됩니다.

데이터 랭글링 시장, 비즈니스 기능별

• 마케팅 및 영업
• 재무
• 인사
• 운영
• 법률

비즈니스 기능에 따라 시장은 마케팅 및 판매, 재무, 인사, 운영 및 법률로 분류됩니다. 금융 부문이 이 부문을 지배했습니다. 대상 고객 식별, 수익성 접근, 위험 요소 감지, 향후 발생 예측, 기업 운영 개선 등의 작업에는 분석가가 필요합니다. 따라서 분석을 강화하기 위해 데이터 랭글링 도구에 대한 수요가 상당히 높습니다.

구성 요소별 데이터 랭글링 시장

• 도구
• 서비스
  1. 관리형 서비스
  2. 전문 서비스

구성 요소를 기준으로 시장은 도구로 분류됩니다. 및 서비스. 서비스 부문은 관리형 서비스와 전문 서비스로 더 세분화됩니다. 도구 부문은 IBM, Oracle 등과 같은 플레이어의 여러 솔루션 가용성으로 인해 가장 높은 점유율을 차지했습니다. 또한 이러한 도구는 생성된 대량의 데이터 형식을 지정하는 데도 도움이 됩니다. 또한 이러한 도구는 분석을 위해 여러 데이터 소스를 단일 소스로 병합하고, 불필요하거나 관련 없는 데이터를 삭제하고, 데이터의 빈 셀이나 간격을 식별하고, 데이터의 이상값을 식별하고, 불일치를 명확히 하거나, 데이터에서 관련 없는 데이터를 삭제하는 데도 도움이 됩니다. 분석을 제공합니다.

배포 모델별 데이터 논쟁 시장

• 클라우드
• 온프레미스

배포 모델에 따라 시장은 클라우드와 온프레미스로 분류됩니다. 클라우드 부문은 고급 보안, 저렴한 비용, 데이터 액세스 및 적은 인력 요구 사항과 같은 솔루션이 제공하는 이점으로 인해 클라우드 솔루션 채택으로 인해 시장을 지배했습니다.

데이터 랭글링 시장, 조직 규모별

• 대기업
• 중소기업

조직 규모에 따라 시장은 대기업으로 분류됩니다. 기업 및 중소기업. 대기업 부문은 정보에 입각한 의사 결정에 도움이 되는 명확하고 표준화되고 프로파일링된 데이터를 위한 데이터 랭글링 도구를 채택함으로써 가장 큰 점유율을 차지했습니다.

최종 사용자별 데이터 랭글링 시장

< li>자동차 및 운송
• 은행, 금융 서비스 및 보험(BFSI)
• 에너지 및 유틸리티
• 정부 및 공공 부문
• 의료 및 생명과학
• 제조
• 소매 및 전자상거래
• 통신 및 IT
• 여행 및 숙박
• 기타

최종 사용자를 기준으로 시장은 자동차 및 운송, 은행, 금융 서비스 및 보험(BFSI), 에너지 및 유틸리티, 정부 및 공공 부문, 의료 및 생명 과학, 제조, 소매 및 전자상거래, 통신 및 IT, 여행 및 숙박업, 기타. BFSI 부문이 가장 큰 점유율을 차지했습니다. 데이터 랭글링 도구에는 이러한 기관에 맞게 맞춤화된 기능이 포함되어 있으며 형식과 소스에서 데이터를 검색하고 사기를 탐지하고 운영 생산성과 위험 관리를 개선하는 데 도움이 됩니다.

지역별 데이터 랭글링 시장

• 북미
• 유럽
• 아시아 태평양
• 기타 국가

기준 지리학 분야의 글로벌 데이터 랭글링 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양 및 기타 지역으로 분류됩니다. 북미는 예측 기간 동안 가장 빠른 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 높은 가처분 소득, 인구의 높은 디지털 활용 능력, 유리한 디지털 인프라와 같은 요소는 예측 기간 동안 시장 성장을 주도할 것으로 예상되는 핵심 요소입니다.

주요 플레이어

"글로벌 데이터 랭글링 시장" 연구 보고서는 IBM, Oracle, SAS Institute, Trifacta, Datawatch, Talend, Alteryx, Dataiku, TIBCO Software, Paxata, Mindtech Global Ltd. 또한 당사의 시장 분석에는 해당 주요 업체만을 대상으로 하는 섹션이 포함되어 있으며, 당사의 분석가는 모든 주요 업체의 재무제표에 대한 통찰력을 제공합니다. 제품 벤치마킹 및 SWOT 분석.

주요 개발

• 2022년 3월 Mindtech는 Appen 주도로 325만 달러의 투자를 확보했다고 발표했습니다. . 투자금은 회사의 성장을 지원하는 데 사용될 것입니다.
• 2022년 1월 Alteryx는 Data Wrangler Trifacta를 4억 달러에 인수했다고 발표했습니다. Trifecta는 데이터 랭글러 솔루션 제공업체입니다.

Ace Matrix 분석

보고서에 제공된 Ace Matrix는 이 업계에 참여하는 주요 핵심 업체가 어떻게 작동하는지 이해하는 데 도움이 됩니다. 서비스 기능 및 서비스와 같은 다양한 요소를 기반으로 이러한 회사에 순위를 제공하면서 성과를 내고 있습니다. 혁신, 확장성, 서비스 혁신, 산업 범위, 산업 범위 및 성장 로드맵. 이러한 요소를 바탕으로 회사를 활성, 최첨단, 신흥 및 혁신가의 4가지 범주로 분류합니다. 피>