Tamaño del mercado de gestión de datos de prueba, participación y análisis de la industria, por implementación (local y en la nube), por tipo de empresa (pequeñas y medianas empresas y grandes empresas), por aplicación (generación de datos de prueba sintéticos, subconjuntos de datos, cumplimiento y seguridad de datos) , enmascaramiento de datos y otros), por industria (TI y telecomunicaciones, BFSI, comercio minorista, manufactura, atención médica, gobierno y otros) y pronóstico regional, 2024-2032

La gestión de datos de prueba implica planificar, mantener y generar conjuntos de datos para mejorar la calidad del código, la velocidad de desarrollo de las aplicaciones y el cumplimiento de los datos de las aplicaciones utilizadas para pruebas automatizadas, desarrollo de código, resolución de problemas y verificación. Estas soluciones ayudan a identificar la ubicación de datos confidenciales mediante múltiples técnicas de enmascaramiento de datos, lo que ayuda sustancialmente a cumplir con las regulaciones y el cumplimiento de la privacidad de los datos.

Aumentar el uso de soluciones de gestión de datos de prueba ayuda a ahorrar entre un 5% y un 10% de los costos promedio de prueba de software al garantizar la calidad de los datos y tiene como objetivo entregar datos de prueba seguros a los usuarios finales. La creciente integración de tecnologías modernas como la inteligencia artificial, los macrodatos y la computación en la nube ayuda a tomar decisiones basadas en datos. Las empresas recurren cada vez más a la adopción de soluciones de gestión de datos de prueba para gestionar los datos de prueba y abordar cuestiones relacionadas con la privacidad de los datos, la seguridad y la necesidad de situaciones de prueba realistas.

La gestión de datos de prueba implica desarrollar conjuntos de datos que no se utilizan en producción pero que imitan fielmente los datos reales de una organización, lo que permite a los desarrolladores llevar a cabo pruebas del sistema completas y precisas. La demanda de soluciones de gestión de datos de prueba está impulsada por varios elementos, como la creciente necesidad de condiciones de prueba de mejor calidad, la creciente necesidad de utilizar herramientas de integración de datos, gastos de almacenamiento y procesamiento más eficientes y una mejor asistencia técnica para los equipos que realizan pruebas de caja negra. pruebas.

Impacto de la IA generativa en el mercado de gestión de datos de prueba

La integración de la IA generativa con herramientas de gestión de datos de prueba automatiza el proceso de gestión de datos analizando datos históricos e identificando la entrada de varios patrones de datos sintéticos para generar diversos datos de prueba en tiempo real.

• Por ejemplo, en marzo de 2023, GenRocket lanzó nuevos generadores de datos sintéticos basados ​​en IA para su plataforma de automatización de datos de prueba denominada “Detección de anomalías”. Estos generadores de datos sintéticos ayudan a cumplir con los complejos requisitos de generación de datos de los modelos de aprendizaje automático de varios usuarios finales.

El aumento del uso de Gen AI ayuda a abordar diversos desafíos de la gestión de datos de prueba, como

Generación de datos realistas— La IA generativa ayuda a generar datos sintéticos en tiempo real, que pueden considerarse tanto positivos como negativos. Por lo tanto, para revolucionar el proceso de gestión de datos, se entrena un modelo de IA generativa para generar conjuntos de datos sintéticos con valores tanto positivos como negativos. Estos conjuntos de datos se parecen mucho a escenarios reales.

Cobertura de datos de prueba mejorada – Los conjuntos de datos generados actualizados son utilizados principalmente por múltiples equipos de prueba para mejorar el rendimiento de sus propósitos de prueba. Esto da como resultado una cobertura de prueba mejorada y pruebas más eficientes.

Aprovisionamiento de datos de prueba bajo demanda – La IA generativa tiene como objetivo crear datos de acuerdo con las necesidades específicas de prueba y desarrollo de los clientes. Por ejemplo, la solución de gestión de datos de prueba de próxima generación proporcionada por software validado acelera el aprovisionamiento de datos y tiene como objetivo entregar datos de alta calidad a clientes de todo el mundo.

Por lo tanto, la integración de la IA gen con las herramientas TDM impulsará el crecimiento del mercado durante el período previsto.

Segmentación

Información clave

El informe cubre las siguientes ideas clave:

• Indicadores micro macroeconómicos


• Impulsores, restricciones, tendencias y oportunidades


• Estrategias comerciales adoptadas por los actores clave


• Impacto de la IA generativa en el mercado global de gestión de datos de prueba


• Análisis FODA consolidado de actores clave

Análisis por implementación

Según la implementación, el mercado se clasifica en local y en la nube. La creciente adopción de soluciones TDM basadas en la nube ayuda a reducir la pérdida de datos, aumentar la movilidad e impulsar el proceso de colaboración de datos a través del acceso remoto.  La creciente demanda de software TDM en la nube mejora las capacidades de generación de informes y análisis al brindar información de datos en tiempo real sobre el proceso de prueba. De manera similar, el TDM basado en la nube ayuda a proteger la privacidad de los datos de los clientes y garantizar el cumplimiento de los algoritmos de enmascaramiento. Estos son los factores clave que llevaron a un aumento en la adopción de soluciones de gestión de datos de prueba basadas en la nube entre los diferentes usuarios finales industriales durante el período de pronóstico.

Análisis Regional

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El mercado global de gestión de datos de pruebas se distribuye en cinco regiones: América del Norte, Europa, Asia Pacífico, Oriente Medio y África y América del Sur. La creciente necesidad de adoptar soluciones de gestión de datos de prueba ayuda a superar múltiples desafíos, como la seguridad y la privacidad de los datos, y a abordar la necesidad de escenarios de prueba realistas. La creciente penetración de tecnologías digitales avanzadas, como IA, IoT y aprendizaje automático (ML) para la elaboración de perfiles de datos, la extracción de datos de prueba y la generación de datos sintéticos en diferentes pymes presentes en múltiples sectores verticales de la industria impulsó el crecimiento del mercado durante el período previsto en América del Norte. . Además, la presencia de una gran cantidad de proveedores de servicios y soluciones de gestión de datos de prueba, como IBM Corporation, Informatica Inc. y Delphix Corp., en países como EE. UU. y Canadá, impulsa el crecimiento del mercado en toda la región. .

• Por ejemplo, en marzo de 2024, Perforce completó la adquisición de Delphix, un proveedor de plataforma de gestión de datos de prueba (TDM), e integró capacidades de gestión de datos de prueba en sus soluciones de desarrollo de software y DevOps. Perforce también tiene como objetivo ofrecer la plataforma Delphix TDM a los clientes a costos más bajos y con eficiencias operativas mejoradas.

Además, la creciente implementación de técnicas de computación en la nube para gestionar datos de prueba confidenciales y sensibles para garantizar procesos de prueba precisos y eficientes impulsó la demanda de soluciones de gestión de datos de prueba entre diferentes países como India, China y Japón, impulsando el crecimiento del mercado en Asia Pacífico.

La distribución del mercado global de gestión de datos de prueba por región de origen es la siguiente:

• América del Norte – 43%


• América del Sur – 6%


• Europa – 23%


• Medio Oriente y África: 9%


• Asia Pacífico: 19%

Jugadores clave cubiertos

Los actores clave en este mercado incluyen Delphix Corp., DATPROF, K2view Ltd., IBM Corporation, Informatica Inc., LeverX Inc. (DataLark), CA Technologies, Parasoft, Qualitest Group, Broadcom, Infosys Limited, GenRocket, Inc., Bitwise y Tecnologías Cigniti.

Desarrollos clave de la industria

• Noviembre de 2023: Redgate, un proveedor de DevOps de bases de datos de un extremo a otro, lanzó una nueva solución automatizada de gestión de datos de prueba llamada "Redgate Test Data Manager". Esta solución ayuda significativamente a gestionar los flujos de trabajo de un extremo a otro y a llevar el desarrollo de software a múltiples bases de datos.


• Mayo de 2023: GenRocket, un software de generación de datos de pruebas sintéticas, lanzó una plataforma de autoservicio distribuida para la automatización de datos de pruebas sintéticas. Esta plataforma ayuda a los desarrolladores y equipos de pruebas a recuperar y recrear casos de datos de prueba ejecutables que se pueden integrar con marcos de pruebas y herramientas de desarrollo.