Disputa de datos de APAC Volumen del mercado

Análisis del mercado de disputa de datos de APAC

Se espera que el mercado de disputa de datos de Asia y el Pacífico registre una tasa compuesta anual del 16% durante el período previsto (2021-2026). Los crecientes volúmenes de datos, los avances en la IA y las tecnologías de big data, la creciente preocupación por la integridad de los datos y la creciente necesidad de conocimientos más útiles son algunos de los principales factores que impulsan la solución y los servicios de gestión de datos en Asia y el Pacífico

• El rápido crecimiento en el volumen y la integridad de los datos generados en diversos sectores verticales de la región ha llevado a la adopción de algoritmos de análisis avanzados para elegir conocimientos que podrían transformar una entidad comercial. El avance regional en la tecnología de análisis de datos está abriendo nuevas oportunidades para el desarrollo empresarial que se ocupa de ensamblar y transformar datos recién adquiridos en una forma apropiada y utilizable. Por lo tanto, la tecnología de manipulación de datos está experimentando una adopción cada vez mayor en la región, en muchas empresas centradas en el consumidor.
• En el mercado estudiado, la región también está viendo una tendencia en la que las empresas regionales han estado intentando adoptar un enfoque más basado en datos con la ayuda de herramientas de automatización. Al automatizar tareas complejas de ingeniería de datos, las soluciones de manipulación de datos pueden aprovechar la inteligencia colectiva de las organizaciones. Los principales países de APAC, como China, Australia, Japón y Singapur, tienen un auge de empresas emergentes que utilizan big data y análisis como plataformas. Con la rápida adopción de dispositivos IoT, se espera que la región APAC experimente un enorme crecimiento durante el período previsto.
• La aparición de Big Data en muchos sectores verticales de la industria de usuarios finales y la creciente necesidad de incorporar tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático para obtener una ventaja ultracompetitiva están impulsando la demanda del mercado de disputa de datos en Asia Pacífico durante el período de pronóstico. La adopción de soluciones de gestión de datos en Asia Pacífico no es tan alta como en regiones desarrolladas como América del Norte. Sin embargo, los recientes acontecimientos en la región están atrayendo a muchos proveedores de tecnologías de punta globales y estadounidenses del mercado estudiado. Un ejemplo de ello es Trifacta, proveedor estadounidense de gestión de datos.
• En septiembre de 2019, Trifacta obtuvo 100 millones de dólares en financiación de sus nuevos inversores, incluidos Telstra Ventures, Energy Impact Partners, NTT DOCOMO Ventures, BMW iVentures y ABN AMRO Digital Impact Fund, que también incluye inversiones adicionales de inversores existentes, incluidos Accel Partners. Cathay Innovation, Google, Greylock Partners, Ignition Partners e Infosys. Según la empresa, el nuevo capital impulsará la adopción de la plataforma de gestión de datos de la empresa. También acelerará la expansión continua de la compañía hacia nuevas geografías, especialmente Asia Pacífico, a medida que los proveedores de telecomunicaciones Telstra y NTT DOCOMO intentan cada vez más capturar el mercado regional.
• La pandemia de COVID-19 ha creado una marejada de datos. Mientras los países y ciudades de la región luchan por comprender el alcance y la escala del problema, las corporaciones tecnológicas y los agregadores de datos han dado un paso al frente, llenando el vacío con paneles que miden el distanciamiento social con la ayuda de datos en el lugar de los teléfonos móviles. aplicaciones y torres de telefonía móvil, aplicaciones de rastreo de contactos que utilizan servicios de geolocalización y Bluetooth, y esfuerzos de modelización para predecir la carga epidémica y las necesidades hospitalarias. Los datos incorrectos podrían producir graves errores con consecuencias para millones de personas. La manipulación de datos podría implementarse para limpiar, estructurar y enriquecer los datos sin procesar en el formato deseado para una mejor toma de decisiones en menos tiempo y conocimientos más precisos.