"스마트 전략으로 성장 궤도에 속도를 더하다"
데이터 랭글링 또는 데이터 녹아웃은 다양한 다운스트림 목적으로 사용하기 위해 원시 데이터 형식의 정보를 수정하고 이를 다른 구성으로 매핑하는 프로세스입니다.
조직에서는 분석 솔루션을 사용하여 데이터 패턴을 인식하고 일관되지 않은 데이터와 관련된 문제를 식별 및 분석합니다. 데이터 랭글링 도구는 기업이 데이터를 정리하고 강화하며 구조화하는 데 도움이 됩니다. 이러한 도구를 사용하면 조직은 시스템을 더 효과적으로 제어할 수 있습니다.
정보 손실 또는 도난에 대한 우려 증가, 기업 모빌리티 증가 추세, BYOD(Bring Your Own Device)가 데이터 랭글링 시장의 성장을 가속화하는 핵심 요인이 될 것으로 예상됩니다. 게다가 데이터의 속도와 양, AI 및 MI 기술의 기술 발전으로 인해 데이터 랭글링 시장의 성장이 더욱 복잡해졌습니다.
코로나19 팬데믹으로 인해 데이터 홍수가 발생했습니다. 국가와 도시는 문제의 범위와 규모를 파악하기 위해 고군분투하고 있습니다. 기술 기업과 데이터 수집업체는 기지국과 전화 앱의 현장 데이터를 사용하여 사회적 거리두기를 시행하고 접촉을 측정하고 추적하는 대시보드로 격차를 메웠습니다. 앱은 Bluetooth, 모델링 노력, 위치정보 서비스를 사용하여 병원 요구 사항과 전염병 부담을 예측했습니다. 이 프로세스에서 생성된 잘못된 데이터는 수백만 명에게 영향을 미치는 심각한 장애로 이어질 수 있습니다. 데이터 랭글링은 원시 데이터를 원하는 형식으로 정리, 구조화 및 강화하는 데 활용되므로 사용자는 더 나은 결정을 신속하게 내리고 더 정확한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
따라서 코로나19로 인한 데이터 논쟁의 필요성은 시장에 성장 기회를 창출했습니다.
보고서에서는 다음과 같은 주요 정보를 다룹니다.
최종 사용자를 기준으로 데이터 랭글링 시장은 BFSI, 정부, 소매, 의료, IT 및 통신, 기타(미디어 및 엔터테인먼트, 운송)로 분류됩니다.
BFSI는 시장에서 가장 큰 점유율을 차지할 것으로 예상된다. BFSI는 점점 더 데이터 랭글러를 사용하여 프로세스를 간소화하고 상담원이 온라인에서 고객과 가장 잘 상호 작용하는 방법을 상담원에게 알리고 데이터 준비 시간을 15배 단축합니다. 예를 들어,
또한 디지털화 추세가 증가함에 따라 은행과 금융 기관은 고객에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있도록 온라인 포털을 통해 은행 서비스를 디지털화하기 시작했습니다. 이는 빅데이터의 탄생으로 이어졌다. 이러한 기관에서는 생성된 데이터를 체계적으로 구조화할 수 있는 데이터 랭글링과 같은 솔루션을 갖추는 것이 필수적이 되었습니다.
시장에 대한 포괄적인 통찰력을 얻으세요, 커스터마이징 요청
글로벌 데이터 랭글링 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카, 남미 전역에서 연구됩니다.
북미는 계속해서 데이터 랭글링 도구 및 서비스 채택에 가장 큰 기여를 하면서 데이터 랭글링 시장을 지배하고 있습니다. 이 지역은 Industry 4.0 서비스의 등장과 함께 빅데이터의 적용과 함께 엄청난 성장을 경험했습니다. 또한, 빅 데이터는 미국에서 엄청난 현상으로, 업계 전반의 기업이 다양한 소스에서 방대한 양의 데이터를 수집, 분석, 조작함으로써 이익을 얻고 있습니다.
오바마 행정부의 빅 데이터 연구 및 개발 이니셔티브는 미국 내 빅 데이터의 성장을 촉진했습니다. 이 프로그램의 일환으로 6개 연방 기관과 해당 부서는 액세스, 정리에 필요한 도구와 기술을 개선하기 위해 2억 달러를 지출할 것입니다. , 빅데이터에서 결과를 추출합니다.
데이터 랭글링 시장의 출신 지역별 분포는 다음과 같습니다.
시장의 주요 업체로는 Trifacta, Data watch Systems, Inc., Oracle Corporation, Talend, TIBCO Software, Inc., Hitachi Ventara Corporation, Cooladata, Rapid Insight, Informatica, Alteryx, Inc., SAS Institute, Inc가 있습니다. ., Zaloni, Onedot AG 등
배포 기준 | 기업별 type | 최종 사용자별 | 지역별 |
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