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데이터 품질 툴 : 시장 점유율 분석, 산업 동향 및 통계, 성장 예측(2025-2030년)

Data Quality Tools - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2025 - 2030)

발행일: | 리서치사: Mordor Intelligence | 페이지 정보: 영문 | 배송안내 : 2-3일 (영업일 기준)

    
    
    




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데이터 품질 툴 시장은 예측 기간 동안 CAGR 17.5%를 기록할 것으로 예상됩니다.

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주요 하이라이트

  • Harvard Business Review(HBR)에 따르면, 결함이 있는 데이터로 작업 단위를 완료하는 데 10배 이상의 비용이 든다고 합니다.
  • 데이터 품질 툴는 일반적으로 데이터 클렌징, 데이터 통합, 마스터 데이터 관리, 메타 데이터 관리의 네 가지 주요 부문을 다룹니다. 데이터 품질이 대기업의 주요 관심사이기 때문에 소프트웨어 회사는 이러한 문제를 해결하는 도구의 수를 늘릴 것을 제안합니다. 이러한 도구의 적용 범위는 특정 용도(중복 제거, 주소 정규화 등)에서 데이터 품질의 모든 부문(프로파일링, 규칙 감지 등)을 통합하는 보다 세계한 관점으로 이동하고 있습니다.
  • 최근 모바일 기술의 발전으로 사용자들이 온라인에서 자동으로 데이터를 기록할 수 있게 되면서 대량의 데이터가 빠르게 증가하고 있습니다. 또한, 클라우드 컴퓨팅 인프라의 용량과 규모는 계속 가속화되고 있으며, 이는 우리가 제공하는 기회를 활용할 수 있는 능력을 거의 초과하고 있습니다.
  • 또한, 제조업은 비즈니스 리소스를 최적화하기 위해 분석해야 하는 여러 데이터 스트림을 다루고 있습니다. 이러한 산업은 일반적으로 일상적으로 구조화된 공장 내 데이터, 아날로그 데이터, 전사적 자원 관리(ERP) 시스템 및 다양한 프로세스 자동화 및 제어 시스템에서 생성되는 정보를 처리해야 합니다. 데이터 품질을 유지하는 것은 제조업 공급망을 최적화하는 데 있어 매우 중요합니다. 예를 들어, 특히 규제가 까다로운 항공 산업과 의료 산업에서 제조 공정의 품질, 재현성, 추적성, 신뢰성을 보장하기 위한 데이터 관리 도구가 필요합니다.
  • COVID-19가 확산되면서 많은 기업들이 불확실한 팬데믹 상황에서 데이터 품질과 접근성 확보에 대한 우려를 표명하고 있습니다. 기업의 데이터 분석을 지원하는 다양한 솔루션에 대한 수요가 크게 증가했으며, 도입 추세도 호전되고 있습니다. 전 세계적으로 원격 근무와 클라우드 도입으로 전환되면서 업무 효율성과 효과성을 향상시키는 솔루션에 대한 수요가 더욱 증가했으며, COVID-19 사태로 인해 대부분의 직원들이 원격 근무를 하게 되면서 기업들은 데이터 민주화 및 접근을 가능하게 하는 프로세스와 인프라에 투자하고 있습니다. 투자했습니다.

데이터 품질 툴 시장 동향

의료가 큰 성장을 이룰 것으로 전망

  • 의료 부문의 데이터 관리는 복잡한 과정입니다. 데이터 관리는 데이터 거버넌스, 데이터 통합, 데이터 강화, 데이터 저장, 데이터 분석 등 몇 가지 중요한 요소로 구성됩니다. 데이터 처리 시스템은 비즈니스 의사결정과 개별화된 치료 프로세스의 중요한 구성요소가 되고 있지만, 데이터 품질과 관리의 미흡은 비즈니스 성공을 저해하는 주요 요인으로 작용하고 있으며, 이러한 방식에 큰 부담을 주고 있습니다.
  • 의료 산업에서 가장 상용화된 데이터 수집 도구는 엔터프라이즈 데이터웨어하우스(EDW)입니다. EDW는 여러 소스의 데이터를 하나의 통합된 데이터 저장소로 통합하도록 설계되었습니다. 데이터는 EDW 내에 통합되어 있기 때문에 사용자는 기존에 고정되어 있던 데이터를 분석하여 기존 소스 시스템에서 더 많은 ROI를 얻을 수 있습니다. 또한, 병원과 의료 서비스 제공자는 새로운 의료 표준의 요구 사항과 환자의 증가하는 요구와 기대에 부응하기 위해 빅데이터 분석 및 집단건강관리 기술을 채택하고 있습니다.
  • 또한 병원과 의료 서비스 제공자들은 새로운 의료 표준의 요구사항과 환자의 요구 및 기대치를 충족시키기 위해 빅데이터 분석 및 집단건강관리 기술을 도입하고 있으며, BI 도구는 시스템의 결함을 식별하고 부족한 데이터 내용을 파악하여 품질 성능을 향상시키는 데 도움을 줍니다. 개선하는 데 도움을 줍니다. 전자건강기록(EHR), 유전자 조사 등의 데이터를 분석하는 의료 비즈니스 인텔리전스(BI) 솔루션은 맞춤형 치료에 적용될 수 있습니다.
  • COVID-19 팬데믹은 시스템에서 생성된 데이터가 서비스 계획에 필요한 지식을 생성하는 데 사용되기 때문에 진료 기록을 위한 시스템을 설계할 필요성이 생겼습니다. 이 정보의 현실적인 중요성은 양질의 데이터가 제공할 수 있는 진정한 가치를 강화했습니다. 생존 데이터, 동반 질환, 입원 기간과 같은 많은 데이터 포인트는 궁극적으로 환자 경험을 개선하고 결과를 개선하는 데 도움이 되었습니다.
  • 의료 관련 기업들은 새로운 도구를 채택하고 의료 시스템을 개선하기 위해 데이터를 공유하기 위해 협력하고 있습니다. 예를 들어, 월마트는 지난해 8월 방사선 의료 서비스의 데이터 품질 향상을 지원하는 QCC에 참여한다고 발표했는데, QCC는 지불자, 제공자 및 자체 보험 사업주를 모아 방사선 의료의 품질을 대규모로 개선하기 위한 전국적인 프로그램입니다.

아시아태평양이 가장 높은 성장률 기록할 것으로 전망

  • 매출액 기준으로 아시아태평양의 데이터 품질 툴 시장이 가장 빠르게 성장하고 있습니다. 이는 주로 데이터 품질 개선 솔루션에 대한 관심이 높아지고 데이터 기반의 과학적, 전략적 의사결정 방식에 대한 관심이 높아졌기 때문입니다. 스마트 시티의 성장과 IoT 기기의 보급으로 이 지역은 향후 전례 없는 성장을 이룰 것으로 예상됩니다. 또한, 스타트업 문화, 정부의 유연한 대응력, 이커머스 비즈니스의 성장도 이 지역 시장을 견인하는 중요한 요인으로 작용하고 있습니다.
  • 지난해 10월 중국 국무원은 2025년까지 수백만 건의 정부 데이터를 한 곳에서 이용할 수 있도록 하는 '국가 통합 정무 빅데이터 시스템'을 구축할 계획을 발표함. 방대한 양의 데이터를 한 곳에 모으면 데이터베이스와 카탈로그를 동적으로 업데이트하고 데이터 품질을 지속적으로 개선해야 합니다.
  • 기업들은 규제 요건을 위한 데이터 관리와 의미 있는 인사이트 확보라는 큰 과제에 직면해 있습니다. 예를 들어, 인도 중앙은행(RBI)에 따르면 지난해 6월 인도의 모바일 뱅킹 거래액은 17조 1,490억 7,000만 인도 루피(2,102억 4,700만 달러)를 넘어섰다고 합니다.

은행 및 금융 서비스 산업은 대량의 데이터가 존재하기 때문에 데이터 품질 문제가 발생할 위험이 매우 높습니다. 이러한 데이터 품질 문제는 고객 경험, 상호 작용, 거래 및 기타 여러 가지에 직접적인 영향을 미칩니다. 이는 기업이 더 많은 비용을 지불하고 손실을 입는다는 것을 의미하며, 이 부문에서 데이터 품질 툴의 필요성이 대두되고 있습니다.

데이터 품질 툴 산업 개요

데이터 품질 툴 시장은 국내외 여러 업체들이 첨단 솔루션을 제공함에 따라 더욱 세분화될 가능성이 있습니다. 시장에 많은 수의 공급업체가 존재하기 때문에 치열한 경쟁으로 인해 각 공급업체는 다양한 지역에서 고객 도달 범위를 강화하는 부문에 집중하게 될 것입니다. 또한, 다양한 데이터 품질 툴 제공업체들은 시장 주도권을 확보하기 위해 고객에게 종합적인 솔루션 세트를 제공하는 데 더욱 집중하고 있습니다.

지난 10월, 완전한 데이터 품질 플랫폼 기업인 아노말로는 새로운 dbt 시맨틱 레이어의 일부인 dbt 메트릭스의 데이터 품질을 제공하기 위해 dbt Labs와 파트너십을 체결했다고 발표했습니다.

지난 1월, IBM Corporation과 기술 사업 제휴를 전문으로 하는 세계 투자 회사 Francisco Partners는 Francisco Partners가 IBM으로부터 의료 데이터 및 분석 자산을 인수하는 최종 계약을 체결했다고 발표했습니다. Partners는 MarketScan, Health Insights, Clinical Development, Micromedex, Social Program Management, Imaging Software 등 다양한 유형의 데이터와 제품을 구매했습니다.

기타 혜택

  • 엑셀 형식의 시장 예측(ME) 시트
  • 3개월간의 애널리스트 지원

목차

제1장 소개

  • 조사 가정과 시장 정의
  • 조사 범위

제2장 조사 방법

제3장 주요 요약

제4장 시장 인사이트

  • 시장 개요
  • 산업 밸류체인 분석
  • 산업의 매력 - Porter's Five Forces 분석
    • 공급 기업의 교섭력
    • 소비자의 협상력
    • 신규 참여업체의 위협
    • 대체품의 위협
    • 경쟁 기업 간의 경쟁 강도
  • COVID-19가 시장에 미치는 영향 평가

제5장 시장 역학

  • 시장 성장 촉진요인
    • 모바일 접속의 성장에 밤외부 데이터 소스 이용 증가
  • 시장 성장 억제요인
    • 잠재적 사용자 솔루션에 관한 정보 부족과 인식 부족

제6장 시장 세분화

  • 전개 방식별
    • 클라우드 기반
    • 온프레미스
  • 조직 규모별
    • 중소기업
    • 대기업
  • 구성요소별
    • 소프트웨어
    • 서비스
  • 산업별
    • BFSI
    • 정부기관
    • IT·통신
    • 소매·E-Commerce
    • 의료
    • 기타
  • 지역
    • 북미
    • 유럽
    • 아시아태평양
    • 라틴아메리카
    • 중동 및 아프리카

제7장 경쟁 구도

  • 기업 개요
    • IBM Corporation
    • Informatica LLC
    • Oracle Corporation
    • SAP SE
    • SAS Institute Inc.
    • Talend Inc.
    • Experian PLC
    • Information Builders Inc.
    • Pitney Bowes Inc.
    • Syncsort Inc.
    • Ataccama Corporation

제8장 투자 분석

제9장 시장 전망

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The Data Quality Tools Market is expected to register a CAGR of 17.5% during the forecast period.

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Key Highlights

  • Furthermore, growing mobile connectivity and IoT adoption across all industries have resulted in a massive data explosion, necessitating data extraction from a variety of sources.The demand for data quality tool solutions is driven by these complex data types and formats.According to the Harvard Business Review (HBR), completing a unit of work with flawed data costs ten times more, and finding the right data quality tools has always been a challenge. One can implement a system of reliability by choosing and leveraging smart, workflow-driven, self-service data quality tools with embedded quality controls.
  • Data quality tools generally address four primary areas: data cleansing, data integration, master data management, and metadata management. As data quality is a major concern for large organizations, software companies propose increasing the number of tools that address such issues. The scope of these tools is shifting from specific applications (deduplication, address normalization, etc.) to a more global perspective, integrating all areas of data quality (profiling, rule detection, etc.).
  • Recent advances in mobile technology allowed users to automatically record data online, creating massive amounts of data that increased rapidly. Moreover, the capability and size of cloud computing infrastructures are continuing to accelerate, nearly beyond our abilities to leverage the opportunities provided.
  • Moreover, the manufacturing sector handles multiple data streams that need to be analyzed to optimize business resources. These industries typically require handling routine, structured in-factory data, analog data, and information churned out from applications, including enterprise resource planning (ERP) systems and various process automation and control systems. Maintaining data quality would be significant for optimizing the manufacturing sector's supply chain. For instance, additive manufacturing (AM) needs tools to manage data to ensure quality, repeatability, traceability, and reliability, especially in the heavily regulated aviation and medical industries.
  • Amid the COVID-19 outbreak, many companies were concerned about ensuring the quality and access to their data during this uncertain pandemic. The demand for various solutions that aid enterprises in data analytics has garnered significant attention and a positive trend in adoption. The global shift toward remote working and cloud adoption further intensified the demand for solutions that help increase work efficiency and effectiveness. Companies invested in processes and infrastructure to democratize data and enable access when the majority of the workforce works remotely as a result of the COVID-19 outbreak.

Data Quality Tools Market Trends

Healthcare is Expected to Witness Significant Growth

  • Data management in the healthcare sector is a complex process. It is composed of several key ingredients: data governance, data integration, data enrichment, data storage, and data analysis. While data processing systems are becoming critical components of operational decision-making and individualized treatment processes, poor data quality and management are becoming a primary interference with operational success and are causing significant strain on such methods.
  • The healthcare industry's most commercial data collection tools are enterprise data warehouses (EDWs). They are designed to cluster data from multiple sources into a single, unified, and integrated data repository. The data is embedded within the EDW, so users can analyze the previously fixed data and get more ROI from existing source systems. Moreover, hospitals and care providers are adopting big data analytics and population health management technologies to meet the new healthcare standards' requirements and the growing demands and expectations of patients.
  • Moreover, hospitals and care providers are adopting big data analytics and population health management technologies to meet the requirements of the new healthcare standards and the increasing demand and expectations of patients. BI tools can help improve quality performance by identifying system flaws and capturing missing data content.Healthcare business intelligence (BI) solutions, which analyze the data in electronic health records (EHRs), genetic studies, etc., can be applied for individualized treatment.
  • The COVID-19 pandemic created a need for designing systems for the recording of care, as it would be used to create knowledge that the data generated from the system would be needed to plan services. The real-world importance of this information reinforced the real value that high-quality data can provide. It pulled together many data points, including survival data, comorbidities, and length of stay, which ultimately helped improve the patient experience and improve outcomes.
  • Companies in healthcare are adopting new tools and collaborating to share data for an improved healthcare system. For instance, in August last year, Walmart announced that it joined the QCC, which supports data quality improvement in radiology services. The QCC is a national program to bring together payers, providers, and self-insured employers to improve radiology quality at scale.

Asia-Pacific Expected to Register the Highest Growth Rate

  • In terms of revenue, the data quality tools market in Asia-Pacific is the one that is growing the fastest. This is primarily due to the increasing interest in data quality improvement solutions and a rising focus on data-driven scientific and strategic decision-making practices. With the growth of smart cities and the proliferation of IoT devices, the region is expected to witness unprecedented growth in the future. Also, the start-up culture, the government's ability to be flexible, and the growth of the eCommerce business are all important factors driving the market in the region.
  • In October last year, China's State Council outlined a plan to create a "National Integrated Government Affairs Big Data System" that, by the year 2025, is expected to make millions of government data sets available from one place. The huge amount of data in one place would create the need for dynamic updates of databases and catalogs with continuous improvement of data quality.
  • The firms are facing significant challenges with managing data for regulatory requirements and gaining meaningful insights. For example, the Reserve Bank of India (RBI) says that mobile banking transactions in India were worth more than INR 17,149,070 million (USD 2,102,47 million) in June of last year.

With such an abundance of data, there is a considerable risk of data quality issues in the banking and financial services industries. These data quality problems in the sector have a direct effect on the customer experience, interactions, transactions, and many other things. This means that the company has to pay more and loses money, which creates a need for data quality tools in the sector.

Data Quality Tools Industry Overview

The market for data quality tools could be more cohesive, with several domestic and international companies offering advanced solutions. Due to the presence of significant vendors in the market, the intense competition encourages them to focus on areas to enhance their customer reach across various geographies. Additionally, different data quality tool providers are focusing more on providing a comprehensive set of solutions to their customers to gain increased market traction.

In October 2022, Anomalo, the complete data quality platform company, announced a partnership with dbt Labs to provide data quality for dbt metrics, a part of the new dbt Semantic Layer. dbt is a transformation framework that enables businesses to transform, test, and document data in the cloud, producing data that the entire organization can use.

In January 2022, IBM Corporation and Francisco Partners, a global investment firm specializing in partnering with technology businesses, announced the signing of a definitive agreement under which Francisco Partners is expected to acquire healthcare data and analytics assets from IBM, which are presently part of the Watson Health business. Francisco Partners bought a lot of different kinds of data and products, such as MarketScan, Health Insights, Clinical Development, Micromedex, Social Program Management, and imaging software.

Additional Benefits:

  • The market estimate (ME) sheet in Excel format
  • 3 months of analyst support

TABLE OF CONTENTS

1 INTRODUCTION

  • 1.1 Study Assumptions and Market Definition
  • 1.2 Scope of the Study

2 RESEARCH METHODOLOGY

3 EXECUTIVE SUMMARY

4 MARKET INSIGHT

  • 4.1 Market Overview
  • 4.2 Industry Value Chain Analysis
  • 4.3 Industry Attractiveness - Porter's Five Forces Analysis
    • 4.3.1 Bargaining Power of Suppliers
    • 4.3.2 Bargaining Power of Consumers
    • 4.3.3 Threat of New Entrants
    • 4.3.4 Threat of Substitute Products
    • 4.3.5 Intensity of Competitive Rivalry
  • 4.4 Assessment of COVID -19 impact on the market

5 MARKET DYNAMICS

  • 5.1 Market Drivers
    • 5.1.1 Increasing Use of External Data Sources Owing to Mobile Connectivity Growth
  • 5.2 Market Restraints
    • 5.2.1 Lack of information and Awareness about the Solutions Among Potential Users

6 MARKET SEGMENTATION

  • 6.1 By Deployment Type
    • 6.1.1 Cloud-based
    • 6.1.2 On Premise
  • 6.2 By Size of the Organization
    • 6.2.1 Small and Medium Enterprises
    • 6.2.2 Large Enterprises
  • 6.3 By Component
    • 6.3.1 Software
    • 6.3.2 Services
  • 6.4 By End-user Vertical
    • 6.4.1 BFSI
    • 6.4.2 Government
    • 6.4.3 IT & Telecom
    • 6.4.4 Retail and E-commerce
    • 6.4.5 Healthcare
    • 6.4.6 Other End-user Industries
  • 6.5 Geography
    • 6.5.1 North America
    • 6.5.2 Europe
    • 6.5.3 Asia-Pacific
    • 6.5.4 Latin America
    • 6.5.5 Middle East and Africa

7 COMPETITIVE LANDSCAPE

  • 7.1 Company Profiles
    • 7.1.1 IBM Corporation
    • 7.1.2 Informatica LLC
    • 7.1.3 Oracle Corporation
    • 7.1.4 SAP SE
    • 7.1.5 SAS Institute Inc.
    • 7.1.6 Talend Inc.
    • 7.1.7 Experian PLC
    • 7.1.8 Information Builders Inc.
    • 7.1.9 Pitney Bowes Inc.
    • 7.1.10 Syncsort Inc.
    • 7.1.11 Ataccama Corporation

8 INVESTMENT ANALYSIS

9 FUTURE OF THE MARKET

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