Datenqualitätstools Marktgröße

Marktanalyse für Datenqualitätstools

Der Markt für Datenqualitätstools wird im Prognosezeitraum voraussichtlich eine jährliche Wachstumsrate von 17,5 % verzeichnen. Datenqualitätstools decken im Allgemeinen vier Hauptbereiche ab Datenbereinigung, Datenintegration, Stammdatenverwaltung und Metadatenverwaltung. Da die Datenqualität für große Unternehmen von entscheidender Bedeutung ist, bieten Softwareunternehmen immer mehr Tools an, die sich auf diese Probleme konzentrieren. Der Schwerpunkt dieser Tools verlagert sich von spezifischen Anwendungen (Deduplizierung, Adressnormalisierung usw.) hin zu einer umfassenderen Sichtweise, die alle Aspekte der Datenqualität umfasst (Profilerstellung, Regelerkennung usw.).

• Darüber hinaus haben die zunehmende mobile Konnektivität und die IoT-Einführung in allen Branchen zu einer massiven Datenexplosion geführt, die eine Datenextraktion aus einer Vielzahl von Quellen erforderlich macht. Die Nachfrage nach Datenqualitäts-Tool-Lösungen wird durch diese komplexen Datentypen und -formate angetrieben. Laut Harvard Business Bei der Überprüfung (HBR) kostet die Fertigstellung einer Arbeitseinheit mit fehlerhaften Daten das Zehnfache, und die Suche nach den richtigen Datenqualitätstools war schon immer eine Herausforderung. Man kann ein System der Zuverlässigkeit implementieren, indem man intelligente, Workflow-gesteuerte Self-Service-Datenqualitätstools mit integrierten Qualitätskontrollen auswählt und nutzt.
• Datenqualitätstools decken im Allgemeinen vier Hauptbereiche ab Datenbereinigung, Datenintegration, Stammdatenverwaltung und Metadatenverwaltung. Da die Datenqualität für große Organisationen ein wichtiges Anliegen ist, schlagen Softwareunternehmen vor, die Anzahl der Tools zu erhöhen, die solche Probleme lösen. Der Anwendungsbereich dieser Tools verlagert sich von spezifischen Anwendungen (Deduplizierung, Adressnormalisierung usw.) hin zu einer globaleren Perspektive und integriert alle Bereiche der Datenqualität (Profilerstellung, Regelerkennung usw.).
• Die jüngsten Fortschritte in der Mobiltechnologie ermöglichten es Benutzern, Daten automatisch online aufzuzeichnen, wodurch riesige Datenmengen entstanden, die schnell anstiegen. Darüber hinaus nehmen die Leistungsfähigkeit und Größe von Cloud-Computing-Infrastrukturen immer weiter zu und gehen fast über unsere Möglichkeiten hinaus, die sich bietenden Möglichkeiten zu nutzen.
• Darüber hinaus verarbeitet der Fertigungssektor mehrere Datenströme, die analysiert werden müssen, um die Geschäftsressourcen zu optimieren. Diese Branchen erfordern in der Regel den Umgang mit routinemäßigen, strukturierten werksinternen Daten, analogen Daten und Informationen, die aus Anwendungen stammen, einschließlich ERP-Systemen (Enterprise Resource Planning) und verschiedenen Prozessautomatisierungs- und Steuerungssystemen. Die Aufrechterhaltung der Datenqualität wäre für die Optimierung der Lieferkette des verarbeitenden Gewerbes von entscheidender Bedeutung. Beispielsweise benötigt die additive Fertigung (AM) Tools zur Datenverwaltung, um Qualität, Wiederholbarkeit, Rückverfolgbarkeit und Zuverlässigkeit sicherzustellen, insbesondere in der stark regulierten Luftfahrt- und Medizinindustrie.
• Angesichts des COVID-19-Ausbruchs waren viele Unternehmen besorgt darüber, die Qualität und den Zugriff auf ihre Daten während dieser unsicheren Pandemie sicherzustellen. Die Nachfrage nach verschiedenen Lösungen, die Unternehmen bei der Datenanalyse unterstützen, hat große Aufmerksamkeit erregt und einen positiven Trend bei der Akzeptanz verzeichnet. Der weltweite Wandel hin zu Remote-Arbeit und Cloud-Einführung hat die Nachfrage nach Lösungen, die zur Steigerung der Arbeitseffizienz und -effektivität beitragen, weiter verstärkt. Unternehmen investierten in Prozesse und Infrastruktur, um Daten zu demokratisieren und den Zugriff zu ermöglichen, wenn der Großteil der Belegschaft aufgrund des COVID-19-Ausbruchs remote arbeitet.