Taille, part et analyse de l’industrie de la gestion des données de test, par déploiement (sur site et cloud), par type d’entreprise (petites et moyennes entreprises et grandes entreprises), par application (génération de données de test synthétiques, sous-ensemble de données, conformité et sécurité des données , masquage des données et autres), par secteur (informatique et télécommunications, BFSI, vente au détail, fabrication, soins de santé, gouvernement et autres) et prévisions régionales, 2024-2032

La gestion des données des tests implique la planification, la maintenance et la génération d'ensembles de données pour améliorer la qualité du code, la vitesse de développement des applications et la conformité des données des applications utilisées pour les tests automatisés, le développement du code, le dépannage et la vérification. Ces solutions aident à identifier l'emplacement des données sensibles à l'aide de plusieurs techniques de masquage de données, ce qui aide substantiellement à respecter les réglementations de confidentialité des données et la conformité.

L'augmentation de l'utilisation de solutions de gestion des données de test permet d'économiser 5 à 10 % des coûts moyens de tests logiciels en garantissant la qualité des données et vise à fournir des données de test sûres aux utilisateurs finaux. L'intégration croissante de technologies modernes telles que l'IA, le Big Data et le cloud computing facilite la prise de décisions fondées sur les données. Les entreprises se tournent de plus en plus vers l'adoption de solutions de gestion des données de test pour gérer les données de test afin de résoudre les problèmes liés à la confidentialité des données, à la sécurité et à la nécessité de situations de test réalistes.

La gestion des données de test implique de développer des ensembles de données qui ne sont pas utilisés dans la production mais qui imitent étroitement les données réelles d'une organisation, permettant aux développeurs d'effectuer des tests système complets et précis. La demande de solutions de gestion des données de test est propulsée par plusieurs éléments, tels que le besoin croissant de conditions de test de meilleure qualité, la nécessité croissante d'utiliser des outils d'intégration de données, les dépenses de stockage et de traitement plus efficaces et une meilleure assistance technique pour les équipes effectuant une boîte noire essai.

Impact de l'IA génératrice sur le marché des données de test

L'intégration de l'IA générative avec les outils de gestion des données de test automatise le processus de gestion des données en analysant les données historiques et en identifiant l'entrée de divers modèles de données synthétiques pour générer diverses données de test en temps réel.

• Par exemple, en mars 2023, GenRocket a lancé de nouveaux générateurs de données synthétiques basés sur l'IA pour sa plateforme d'automatisation des données de test nommée « Détection d'anomalies ». Ces générateurs de données synthétiques aident à répondre aux exigences complexes de génération de données des modèles d'apprentissage automatique de divers utilisateurs finaux.

L'utilisation croissante de la génération IA aide à relever divers défis de la gestion des données des tests, tels que

Génération de données réalistes - L'IA générative aide à générer des données synthétiques en temps réel, qui peuvent être considérées comme positives et négatives. Ainsi, pour révolutionner le processus de gestion des données, un modèle d'IA génératif est formé pour générer des ensembles de données synthétiques avec des valeurs positives et négatives. Ces ensembles de données ressemblent étroitement à de vrais scénarios.

Couverture améliorée des données de test – Les ensembles de données générés améliorés sont principalement utilisés par plusieurs équipes de test pour améliorer les performances de leurs objectifs de test. Il en résulte une couverture d'essai améliorée et des tests plus efficaces.

Mise à disposition de données de test à la demande – L'IA générative vise à créer les données en fonction des besoins spécifiques de tests et de développement des clients. Par exemple, la solution de gestion des données des tests de nouvelle génération fournie par le logiciel validé accélère l'approvisionnement des données et vise à fournir des données de haute qualité aux clients du monde entier.

Par conséquent, l’intégration de la génération AI avec les outils TDM stimulera la croissance du marché au cours de la période de prévision.

Segmentation

Idées clés

Le rapport couvre les idées clés suivantes:

• Micro-indicateurs macroéconomiques


• Facteurs, contraintes, tendances et opportunités


• Stratégies commerciales adoptées par les acteurs clés


• Impact de l’IA générative sur le marché mondial de la gestion des données de test


• Analyse SWOT consolidée des principaux acteurs

Analyse par déploiement

En fonction du déploiement, le marché est classé en sur site et dans le cloud. L'adoption croissante de solutions TDM basées sur le cloud contribue à réduire la perte de données, à accroître la mobilité et à dynamiser le processus de collaboration sur les données grâce à l'accès à distance.  La demande croissante de logiciels cloud TDM améliore les capacités de reporting et d'analyse en fournissant des informations en temps réel sur les données du processus de test. De même, le TDM basé sur le cloud contribue à protéger la confidentialité des données des clients et à garantir la conformité aux algorithmes de masquage. Ce sont les facteurs clés qui ont conduit à une augmentation de l’adoption de solutions de gestion des données de test basées sur le cloud parmi les différents utilisateurs finaux industriels au cours de la période de prévision.

Analyse régionale

Pour savoir comment notre rapport peut vous aider à rationaliser votre entreprise, Demande de personnalisation

Le marché mondial de la gestion des données des tests est distribué dans cinq régions: l'Amérique du Nord, l'Europe, l'Asie-Pacifique, le Moyen-Orient et l'Afrique et l'Amérique du Sud. Le besoin croissant d'adoption de solutions de gestion des données de test aide à surmonter plusieurs défis, tels que la sécurité des données et la confidentialité des données, et à répondre au besoin de scénarios de test réalistes. L'augmentation de la pénétration des technologies numériques avancées, telles que l'IA, l'IoT et l'apprentissage automatique (ML) pour le profilage des données, l'exploration de données de test et la génération de données synthétiques à travers les différentes PME présentes parmi plusieurs verticales de l'industrie ont renforcé la croissance du marché au cours de la période de prévision en Amérique du Nord . En outre, la présence d'un grand nombre de solutions de gestion des données de test et de prestataires de services, tels que IBM Corporation, Informatica Inc., et Delphix Corp., à travers des pays, tels que les États-Unis et le Canada, alimentent la croissance du marché dans toute la région .

• Par exemple, en mars 2024, Perforce a terminé l'acquisition de Delphix, un fournisseur de plate-forme de gestion des données de test (TDM) et des capacités intégrées de gestion des données de test dans ses solutions DevOps et de développement de logiciels. Le Perforce vise également à livrer la plate-forme Delphix TDM aux clients à des coûts inférieurs et avec une efficacité opérationnelle améliorée.

En outre, la mise en œuvre croissante de techniques de cloud computing pour gérer les données de test confidentielles et sensibles afin de garantir des processus de test précis et efficaces a stimulé la demande de solutions de gestion des données de test dans différents pays tels que l'Inde, la Chine et le Japon, propulsant ainsi la croissance du marché. Asie-Pacifique.

La distribution du marché mondial de la gestion des données des tests par région d'origine est la suivante:

• Amérique du Nord - 43%


• Amérique du Sud - 6%


• Europe – 23 %


• Moyen-Orient et Afrique - 9%


• Asie-Pacifique - 19%

Acteurs clés couverts

Les principaux acteurs de ce marché sont Delphix Corp., DATPROF, K2view Ltd., IBM Corporation, Informatica Inc., LeverX Inc. (DataLark), CA Technologies, Parasoft, Qualitest Group, Broadcom, Infosys Limited, GenRocket, Inc., Bitwise. , et Cigniti Technologies.

Développements clés de l’industrie

• Novembre 2023 : Redgate, un fournisseur DevOps de base de données de bout en bout, a lancé une nouvelle solution automatisée de gestion des données des tests nommée «Redgate Test Data Manager». Cette solution aide considérablement à gérer les flux de travail de bout en bout et à apporter le développement de logiciels dans plusieurs bases de données.


• Mai 2023 : Genrocket, un logiciel de génération de données de test synthétique, a lancé une plate-forme en libre-service distribuée pour l'automatisation des données de test synthétique. Cette plate-forme aide les développeurs et les équipes de test à récupérer et à recréer des cas de données de test exécutables qui peuvent être intégrés aux frameworks et outils de développement.