Tamanho do mercado de gerenciamento de dados de teste, participação e análise do setor, por implantação (no local e nuvem), por tipo de empresa (pequenas e médias empresas e grandes empresas), por aplicação (geração de dados de teste sintéticos, subconjunto de dados, conformidade de dados e segurança , Mascaramento de dados e outros), por setor (TI e telecomunicações, BFSI, varejo, manufatura, saúde, governo e outros) e previsão regional, 2024-2032

O gerenciamento de dados de teste envolve planejamento, manutenção e geração de conjuntos de dados para melhorar a qualidade do código, a velocidade de desenvolvimento de aplicativos e a conformidade de dados de aplicativos usados ​​para testes automatizados, desenvolvimento de código, solução de problemas e verificação. Essas soluções ajudam a identificar a localização de dados confidenciais usando diversas técnicas de mascaramento de dados, o que ajuda substancialmente a atender às regulamentações e conformidades de privacidade de dados.

Aumentar o uso de soluções de gerenciamento de dados de teste ajuda a economizar de 5 a 10% dos custos médios de teste de software, garantindo a qualidade dos dados e tem como objetivo fornecer dados de teste seguros aos usuários finais. A crescente integração de tecnologias modernas, como IA, Big Data e computação em nuvem, ajuda a tomar decisões baseadas em dados. As empresas estão cada vez mais adotando soluções de gerenciamento de dados de teste para lidar com questões relacionadas à privacidade de dados, segurança e à necessidade de situações de teste realistas.

O gerenciamento de dados de teste envolve o desenvolvimento de conjuntos de dados que não são usados ​​na produção, mas que imitam de perto os dados reais de uma organização, permitindo que os desenvolvedores realizem testes de sistema abrangentes e precisos. A demanda por soluções de gerenciamento de dados de teste é impulsionada por vários elementos, como a necessidade crescente de condições de teste de melhor qualidade, a necessidade crescente de usar ferramentas de integração de dados, despesas de armazenamento e processamento mais eficientes e melhor assistência técnica para equipes que realizam testes de caixa preta. testando.

Impacto da IA ​​generativa no mercado de gerenciamento de dados de teste

A integração de IA generativa com ferramentas de gerenciamento de dados de teste automatiza o processo de gerenciamento de dados analisando dados históricos e identificando a entrada de vários padrões de dados sintéticos para gerar diversos dados de teste em tempo real.

• Por exemplo, em março de 2023, a GenRocket lançou novos geradores de dados sintéticos baseados em IA para sua plataforma de automação de dados de teste chamada “Detecção de anomalias”. Esses geradores de dados sintéticos ajudam a atender aos complexos requisitos de geração de dados de modelos de aprendizado de máquina de vários usuários finais.

O aumento do uso da Gen AI ajuda a enfrentar vários desafios de gerenciamento de dados de teste, como

Geração de dados realistas— A IA generativa ajuda a gerar dados sintéticos em tempo real, que podem ser considerados positivos e negativos. Assim, para revolucionar o processo de gestão de dados, um modelo de IA generativa é treinado para gerar conjuntos de dados sintéticos com valores positivos e negativos. Esses conjuntos de dados se assemelham muito a cenários reais.

Cobertura aprimorada de dados de teste – Os conjuntos de dados gerados atualizados são usados ​​principalmente por várias equipes de teste para melhorar o desempenho de seus propósitos de teste. Isso resulta em maior cobertura de teste e testes mais eficientes.

Provisionando dados de teste sob demanda – A IA generativa visa criar os dados de acordo com as necessidades específicas de teste e desenvolvimento dos clientes. Por exemplo, a solução Next-Gen Test Data Management fornecida por software validado acelera o provisionamento de dados e visa fornecer dados de alta qualidade a clientes em todo o mundo.

Assim, a integração da geração AI com ferramentas TDM impulsionará o crescimento do mercado durante o período de previsão.

Segmentação

Principais insights

O relatório cobre os seguintes insights principais:

• Indicadores Micro Macro Econômicos


• Drivers, restrições, tendências e oportunidades


• Estratégias de negócios adotadas pelos principais players


• Impacto da IA ​​generativa no mercado global de gerenciamento de dados de teste


• Análise SWOT consolidada dos principais participantes

Análise por implantação

Com base na implantação, o mercado é classificado em local e nuvem. A crescente adoção de soluções TDM baseadas em nuvem ajuda a reduzir a perda de dados, aumentar a mobilidade e impulsionar o processo de colaboração de dados por meio de acesso remoto.  A crescente demanda por software TDM em nuvem melhora os recursos de relatórios e análises, fornecendo insights de dados em tempo real sobre o processo de teste. Da mesma forma, o TDM baseado em nuvem ajuda a proteger a privacidade dos dados dos clientes e a garantir a conformidade com algoritmos de mascaramento. Estes são os principais fatores que levaram a um aumento na adoção de soluções de gerenciamento de dados de teste baseadas em nuvem entre os diferentes usuários finais industriais durante o período de previsão.

Análise Regional

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O mercado global de gerenciamento de dados de teste está distribuído em cinco regiões: América do Norte, Europa, Ásia-Pacífico, Oriente Médio e África e América do Sul. A necessidade crescente de adoção de soluções de gerenciamento de dados de teste ajuda a superar vários desafios, como segurança e privacidade de dados, e a atender à necessidade de cenários de teste realistas. O aumento da penetração de tecnologias digitais avançadas, como IA, IoT e aprendizado de máquina (ML) para criação de perfil de dados, mineração de dados de teste e geração de dados sintéticos em diferentes PMEs presentes entre vários setores verticais da indústria impulsionou o crescimento do mercado durante o período de previsão na América do Norte . Além disso, a presença de um grande número de soluções de gerenciamento de dados de teste e provedores de serviços, como IBM Corporation, Informatica Inc. e Delphix Corp., em países como os EUA e o Canadá, alimenta o crescimento do mercado em toda a região .

• Por exemplo, em março de 2024, a Perforce concluiu a aquisição da Delphix, um fornecedor de plataforma de gerenciamento de dados de teste (TDM), e integrou recursos de gerenciamento de dados de teste em suas soluções DevOps e de desenvolvimento de software. A Perforce também pretende entregar a plataforma Delphix TDM aos clientes a custos mais baixos e com maior eficiência operacional.

Além disso, a crescente implementação de técnicas de computação em nuvem para gerenciar dados de teste confidenciais e sensíveis para garantir processos de teste precisos e eficientes impulsionou a demanda por soluções de gerenciamento de dados de teste entre diferentes países como Índia, China e Japão, impulsionando o crescimento do mercado em Ásia-Pacífico.

A distribuição do mercado global de gerenciamento de dados de teste por região de origem é a seguinte:

• América do Norte – 43%


• América do Sul – 6%


• Europa – 23%


• Oriente Médio e África – 9%


• Ásia-Pacífico – 19%

Principais participantes cobertos

Os principais players deste mercado incluem Delphix Corp., DATPROF, K2view Ltd., IBM Corporation, Informatica Inc., LeverX Inc. (DataLark), CA Technologies, Parasoft, Qualitest Group, Broadcom, Infosys Limited, GenRocket, Inc., Bitwise e Tecnologias Cigniti.

Principais desenvolvimentos da indústria

• Novembro de 2023: Redgate, um provedor de DevOps de banco de dados ponta a ponta, lançou uma nova solução automatizada de gerenciamento de dados de teste chamada “Redgate Test Data Manager”. Esta solução ajuda significativamente a gerenciar os fluxos de trabalho de ponta a ponta e a trazer o desenvolvimento de software em vários bancos de dados.


• Maio de 2023: GenRocket, um software de geração de dados de teste sintéticos, lançou uma plataforma distribuída de autoatendimento para automação de dados de teste sintéticos. Esta plataforma ajuda desenvolvedores e equipes de teste a recuperar e recriar casos de dados de teste executáveis ​​que podem ser integrados a estruturas de teste e ferramentas de desenvolvimento.