1. 명세 볼륨 및 다양한 데이터를 증가: 소셜 미디어, IoT 기기, 센서 등 다양한 소스의 볼륨과 다양한 데이터의 폭발적인 성장은 데이터에 대한 수요를 몰고 있습니다.
2. 클라우드 기반 데이터 wrangling 플랫폼의 채택 : 클라우드 기반 데이터 논쟁 플랫폼의 성장 채택은 확장성, 유연성, 비용 효과, 따라서 시장 성장을 구동하는 조직을 제공합니다.
3. 명세 셀프 서비스 데이터 준비에 대한 수요 상승 : IT 전문가의 참여없이 데이터에 액세스 및 준비 할 수있는 셀프 서비스 데이터 준비 도구가 필요합니다. 시장 성장.
4. 명세 인공 지능과 기계 학습의 발전: 고급 AI 및 ML 기술의 통합 데이터 배열 도구로 조직 자동화 및 데이터 준비 프로세스를 간소화하고 시장 성장을 주도하는 데 도움이됩니다.
Report Coverage | Details |
---|---|
Segments Covered | Business Function, Component, Deployment Model, Organization Size, End User |
Regions Covered | • North America (United States, Canada, Mexico) • Europe (Germany, United Kingdom, France, Italy, Spain, Rest of Europe) • Asia Pacific (China, Japan, South Korea, Singapore, India, Australia, Rest of APAC) • Latin America (Argentina, Brazil, Rest of South America) • Middle East & Africa (GCC, South Africa, Rest of MEA) |
Company Profiled | IBM, Oracle, SAS Institute, Trifacta, Datawatch, Talend, Alteryx, Dataiku, TIBCO Software, Paxata, Mindtech Global. |
1. 명세 데이터 개인 정보 보호 및 보안 문제: 데이터 개인 정보 보호 및 보안과 관련된 증가 된 우려는 조직이 민감한 기밀 데이터를 처리하는 것에 대해 신중하게 고려하여 데이터 논쟁 시장의 구속 역할을합니다.
2. 명세 숙련 된 인력의 부족 : Data Wrangling 기술 및 도구의 전문 지식과 숙련 된 전문가의 부족은 조직이 효과적으로 데이터 Wrangling 솔루션을 활용하기 위해 시장 성장을 위해 중요한 제지입니다.
3. 명세 레거시 시스템과의 통합 과제: 기존의 레거시 시스템과 애플리케이션을 통합하는 데이터의 어려움은 시장 성장에 대한 제고를 포즈합니다. 조직은 데이터 준비 프로세스를 최적화하는 데 어려움을 겪고 있습니다.
북미, 특히 미국과 캐나다의 데이터 논쟁 시장은 최근 몇 년 동안 상당한 성장을 경험하고있다. 빅 데이터 분석, 기계 학습 및 인공 지능과 같은 첨단 기술의 채택은 데이터 양산 솔루션에 대한 수요에 큰 영향을 미쳤습니다. 주요 시장 선수 및 IT, 의료, 금융 및 소매와 같은 업계의 높은 농도는이 지역의 데이터 논쟁 시장의 급속한 확장에 기여했습니다.
아시아 태평양:
아시아 태평양 지역에서는 중국, 일본, 한국과 같은 국가들은 데이터 논쟁 분야에서 실질적인 발전을 목격했습니다. 데이터 관리 및 분석에 대한 디지털 전환 및 증가 투자에 중점을두고 이러한 국가에서 데이터 논쟁 도구 및 플랫폼에 대한 수요를 추진했습니다. IT 및 통신 부문의 급속한 확장, 특히, 아시아 태평양의 데이터 논쟁 시장에서 운영되는 시장 플레이어를위한 수익성 기회를 만들었습니다.
유럽:
유럽에서는, 특히 영국, 독일 및 프랑스에서, 데이터 wrangling 시장은 클라우드 기반 기술의 상승 채택과 효율적인 데이터 통합 및 준비 솔루션의 필요성으로 인해 견인력을 얻고 있습니다. 규제 준수 및 데이터 개인 정보 보호 규정에 대한 증가 초점은 또한이 지역의 데이터 논쟁 도구에 대한 수요를 연료를 공급했습니다. 또한, 강력한 산업 기지의 존재와 잘 설립 된 IT 인프라는 유럽의 데이터 논쟁 시장의 성장을 더욱 강화했습니다.
Data Wrangling Market의 세그먼트 분석에서 비즈니스 기능 세그먼트는 데이터 양산 프로세스가 활용되는 조직 내에서 특정 영역을 나타냅니다. 이것은 마케팅, 판매, 금융, 인적 자원 및 운영과 같은 기능을 포함 할 수 있습니다. 이 사업 기능의 각각은 derive insights에 대한 데이터의 조작 및 변환을 필요로하며 정보를 결정합니다. 각 사업 기능 내에서의 고유한 요구와 과제를 이해하는 것은 시장의 요구를 효과적으로 충족하기 위해 데이터 논쟁 솔루션 제공업체에 중요합니다.
성분:
Data Wrangling Market의 구성 요소 세그먼트는 데이터 처리 솔루션을 구성하는 다른 요소에 초점을 맞추고 있습니다. 데이터 통합 도구, 데이터 준비 도구, 데이터 정리 도구 및 데이터 시각화 도구를 포함 할 수 있습니다. 각 구성 요소는 전체 데이터 배열 프로세스의 중요한 역할을하고 각 구성 요소에 대한 특정 요구 사항 및 선호 사항을 이해하는 것이 필수적입니다. 이 세그먼트 분석은 솔루션 공급자가 데이터 논쟁 시장 내에서 초점과 혁신의 핵심 영역을 식별하는 데 도움이됩니다.
배포 모델:
Data Wrangling Market의 배포 모델 세그먼트는 조직 내에서 배포 될 수있는 데이터 배열 솔루션이 다른 방법을 나타냅니다. 이것은 on-premises 배포, 클라우드 기반 배포 및 하이브리드 배포 모델을 포함 할 수 있습니다. 각 배포 모델은 자신의 장점과 고려 사항의 집합과 함께 제공되며, 배포 측면에서 조직의 선호도와 우선 순위를 이해하는 것은 데이터 논쟁 솔루션 제공 업체가 시장에서 효과적으로 cater를 위해 중요합니다.
조직 크기:
조직 크기는 Data Wrangling Market 분석의 핵심 요소이며, 데이터 양산 솔루션의 요구와 기능으로 조직의 크기에 따라 크게 다를 수 있습니다. 중소형 기업은 큰 기업과 비교하여 다른 요구 사항과 제약을 가질 수 있으며 이러한 차이를 이해하는 것은 솔루션 제공 업체에 중요합니다. 조직 크기에 근거를 둔 시장, 자료 wrangling 해결책 공급자는 다른 고객 세그먼트의 필요를 충족시키기 위하여 표적 전략을 개발할 수 있습니다.
끝 사용자:
Data Wrangling Market의 최종 사용자 세그먼트는 데이터 양산 솔루션에서 적극적으로 활용하고 혜택을 제공하는 조직 내에서 개인 또는 부서를 나타냅니다. 이 데이터 분석가, 데이터 과학자, 비즈니스 인텔리전스 전문가 및 기타 데이터 기반 역할을 포함 할 수 있습니다. 이러한 최종 사용자의 특정 요구와 통증 점을 이해하는 것은 사용자 친화적이고 효과적인 데이터 배열 도구를 개발하는 솔루션 제공업체에 필수적입니다. 이 세그먼트를 분석함으로써, 솔루션 제공 업체는 시장에서 최종 사용자의 요구를 더 잘 제공 할 수 있습니다.