Outils de qualité des données Taille du Marché

Analyse du marché des outils de qualité des données

Le marché des outils de qualité des données devrait enregistrer un TCAC de 17,5 % au cours de la période de prévision. Les outils de qualité des données abordent généralement quatre domaines principaux  le nettoyage des données, l'intégration des données, la gestion des données de référence et la gestion des métadonnées. La qualité des données étant un enjeu important pour les grandes organisations, les éditeurs de logiciels proposent de plus en plus doutils centrés sur ces problématiques. L'orientation de ces outils évolue d'applications spécifiques (déduplication, normalisation d'adresses, etc.) vers une vision plus globale incluant tous les aspects de la qualité des données (profilage, détection de règles, etc.).

• En outre, la connectivité mobile croissante et l'adoption de l'IoT dans tous les secteurs ont entraîné une explosion massive des données, nécessitant l'extraction de données à partir de diverses sources. La demande de solutions d'outils de qualité des données est motivée par ces types et formats de données complexes. Selon Harvard Business Review (HBR), réaliser une unité de travail avec des données erronées coûte dix fois plus cher, et trouver les bons outils de qualité des données a toujours été un défi. Il est possible de mettre en œuvre un système de fiabilité en choisissant et en exploitant des outils de qualité des données intelligents, axés sur les flux de travail et en libre-service, avec des contrôles de qualité intégrés.
• Les outils de qualité des données abordent généralement quatre domaines principaux  le nettoyage des données, l'intégration des données, la gestion des données de référence et la gestion des métadonnées. La qualité des données étant une préoccupation majeure pour les grandes organisations, les éditeurs de logiciels proposent daugmenter le nombre doutils répondant à ces problématiques. Le périmètre de ces outils évolue d'applications spécifiques (déduplication, normalisation d'adresses, etc.) à une perspective plus globale, intégrant tous les domaines de la qualité des données (profilage, détection de règles, etc.).
• Les progrès récents de la technologie mobile ont permis aux utilisateurs d'enregistrer automatiquement des données en ligne, créant ainsi des quantités massives de données qui ont augmenté rapidement. De plus, la capacité et la taille des infrastructures de cloud computing continuent de saccélérer, au-delà de nos capacités à tirer parti des opportunités offertes.
• De plus, le secteur manufacturier gère plusieurs flux de données qui doivent être analysés pour optimiser les ressources de l'entreprise. Ces secteurs nécessitent généralement de gérer des données de routine et structurées en usine, des données analogiques et des informations produites par des applications, notamment des systèmes de planification des ressources d'entreprise (ERP) et divers systèmes d'automatisation et de contrôle des processus. Le maintien de la qualité des données serait important pour optimiser la chaîne dapprovisionnement du secteur manufacturier. Par exemple, la fabrication additive (FA) a besoin doutils pour gérer les données afin de garantir la qualité, la répétabilité, la traçabilité et la fiabilité, en particulier dans les secteurs aéronautique et médical fortement réglementés.
• Au milieu de lépidémie de COVID-19, de nombreuses entreprises étaient soucieuses de garantir la qualité et laccès à leurs données pendant cette pandémie incertaine. La demande pour diverses solutions aidant les entreprises à analyser les données a suscité une attention considérable et une tendance positive en matière d'adoption. La transition mondiale vers le travail à distance et ladoption du cloud a encore intensifié la demande de solutions permettant daccroître lefficience et lefficacité du travail. Les entreprises ont investi dans des processus et des infrastructures pour démocratiser les données et permettre l'accès lorsque la majorité de la main-d'œuvre travaille à distance en raison de l'épidémie de COVID-19.