Herramientas de calidad de datos Volumen del mercado

Análisis del mercado de herramientas de calidad de datos

Se espera que el mercado de herramientas de calidad de datos registre una tasa compuesta anual del 17,5% durante el período previsto. Las herramientas de calidad de datos generalmente abordan cuatro áreas principales limpieza de datos, integración de datos, gestión de datos maestros y gestión de metadatos. Dado que la calidad de los datos es un factor importante para las grandes organizaciones, las empresas de software proponen un número cada vez mayor de herramientas centradas en estos temas. El enfoque de estas herramientas está cambiando de aplicaciones específicas (deduplicación, normalización de direcciones, etc.) a una visión más global que incluye todos los aspectos de la calidad de los datos (perfiles, detección de reglas, etc.).

• Además, la creciente conectividad móvil y la adopción de IoT en todas las industrias han resultado en una explosión masiva de datos, lo que requiere la extracción de datos de una variedad de fuentes. La demanda de soluciones de herramientas de calidad de datos está impulsada por estos complejos tipos y formatos de datos. Según Harvard Business Review (HBR), completar una unidad de trabajo con datos defectuosos cuesta diez veces más y encontrar las herramientas de calidad de datos adecuadas siempre ha sido un desafío. Se puede implementar un sistema de confiabilidad eligiendo y aprovechando herramientas de calidad de datos de autoservicio inteligentes, impulsadas por el flujo de trabajo, con controles de calidad integrados.
• Las herramientas de calidad de datos generalmente abordan cuatro áreas principales limpieza de datos, integración de datos, gestión de datos maestros y gestión de metadatos. Dado que la calidad de los datos es una preocupación importante para las grandes organizaciones, las empresas de software proponen aumentar la cantidad de herramientas que abordan estos problemas. El alcance de estas herramientas está pasando de aplicaciones específicas (deduplicación, normalización de direcciones, etc.) a una perspectiva más global, integrando todas las áreas de la calidad de los datos (perfiles, detección de reglas, etc.).
• Los avances recientes en la tecnología móvil permitieron a los usuarios registrar datos en línea automáticamente, creando cantidades masivas de datos que aumentaron rápidamente. Además, la capacidad y el tamaño de las infraestructuras de computación en la nube continúan acelerándose, casi más allá de nuestra capacidad para aprovechar las oportunidades brindadas.
• Además, el sector manufacturero maneja múltiples flujos de datos que deben analizarse para optimizar los recursos comerciales. Estas industrias generalmente requieren el manejo de datos rutinarios y estructurados en fábrica, datos analógicos e información generada a partir de aplicaciones, incluidos sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP) y diversos sistemas de control y automatización de procesos. Mantener la calidad de los datos sería importante para optimizar la cadena de suministro del sector manufacturero. Por ejemplo, la fabricación aditiva (AM) necesita herramientas para gestionar los datos a fin de garantizar la calidad, la repetibilidad, la trazabilidad y la confiabilidad, especialmente en las industrias médica y de la aviación, fuertemente reguladas.
• En medio del brote de COVID-19, muchas empresas estaban preocupadas por garantizar la calidad y el acceso a sus datos durante esta pandemia incierta. La demanda de diversas soluciones que ayuden a las empresas en el análisis de datos ha atraído una atención significativa y una tendencia positiva en su adopción. El cambio global hacia el trabajo remoto y la adopción de la nube intensificó aún más la demanda de soluciones que ayuden a aumentar la eficiencia y eficacia del trabajo. Las empresas invirtieron en procesos e infraestructura para democratizar los datos y permitir el acceso cuando la mayoría de la fuerza laboral trabaja de forma remota como resultado del brote de COVID-19.