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세계의 데이터 품질 툴 시장
Data Quality Tools
상품코드 : 1544075
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2024년 08월
페이지 정보 : 영문 179 Pages
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한글목차

세계의 데이터 품질 툴 시장은 2030년까지 60억 달러에 달할 전망

2023년에 18억 달러로 추정되는 세계의 데이터 품질 툴 시장은 2023-2030년 CAGR 18.7%로 성장하며, 2030년에는 60억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 본 리포트에서 분석한 부문의 하나인 소프트웨어 컴포넌트는 CAGR 17.3%를 기록하며, 분석 기간 종료시에는 32억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 서비스 컴포넌트 부문의 성장률은 분석 기간 중 CAGR 20.3%로 추정됩니다.

미국 시장은 4억 8,270만 달러로 추정, 중국은 CAGR 17.3%로 성장할 것으로 예측

미국의 데이터 품질 툴 시장은 2023년에 4억 8,270만 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제대국인 중국은 2030년까지 8억 8,640만 달러 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석 기간인 2023-2030년 CAGR은 17.3%입니다. 기타 주목해야 할 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 각각 분석 기간중에 17.3%와 15.8%의 CAGR로 성장할 것으로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 13.2%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 데이터 품질 툴 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

데이터 품질 툴이란 무엇인가?

데이터 품질 툴은 조직의 데이터가 정확하고, 완전하며, 일관성 있고, 적절하도록 보장하기 위해 설계된 소프트웨어 용도입니다. 이러한 툴은 의사결정, 보고 및 전략적 계획 수립을 위해 데이터에 의존하는 비즈니스에 매우 중요합니다. 데이터 오류와 불일치를 식별, 수정 및 방지함으로써 이러한 툴은 데이터 수명주기 전반에 걸쳐 데이터 무결성을 유지하는 데 도움이 됩니다. 이 프로세스는 업무 효율성을 지원할 뿐만 아니라 비즈니스 분석 및 인텔리전스 시스템의 신뢰성을 높여 더 나은 정보에 입각한 의사결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. 품질관리 툴을 통한 효과적인 데이터 관리는 중요한 비즈니스 의사결정이 신뢰할 수 있는 정확한 정보를 기반으로 이루어지도록 함으로써 위험을 줄이고, 고객 만족도를 높이며, 수익성을 향상시킵니다.

데이터 품질 툴은 다양한 데이터 환경에서 어떻게 작동하는가?

데이터 품질 툴은 기존 데이터 시스템과 통합되어 지속적으로 데이터를 모니터링, 정화 및 관리합니다. 분석, 데이터 매칭, 데이터 프로파일링, 클렌징 등 다양한 기법을 사용하여 부정확성과 불일치를 감지합니다. 예를 들어 이러한 툴은 맞춤법이 틀린 단어를 자동으로 수정하고, 날짜 형식을 통일하며, 전체 고객 데이터베이스의 주소 정보를 표준화할 수 있습니다. 빅데이터 및 여러 소스로부터의 데이터 스트리밍을 포함한 보다 복잡한 데이터 환경에서 이러한 툴은 대량의 데이터를 고속으로 처리할 수 있으며, 다양한 플랫폼과 데이터베이스에서 데이터 품질이 유지되도록 보장합니다. 이 기능은 정보의 정확성과 적시성이 경쟁 우위를 유지하기 위한 핵심 요소인 역동적인 시장에서 사업을 영위하는 조직에 매우 중요합니다.

데이터 품질 툴을 도입하면 어떤 문제를 해결할 수 있는가?

데이터 품질 툴을 도입하면 기업이 데이터 관리에서 직면한 몇 가지 과제를 해결할 수 있습니다. 첫 번째 과제는 데이터 양이 기하급수적으로 증가하는 시대에 데이터의 정확성을 보장하는 것입니다. 데이터 품질이 낮으면 매출 손실, 잘못된 비즈니스 전략, 고객 만족도 저하 등 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 또한 유럽의 GDPR(EU 개인정보보호규정)이나 미국의 HIPAA와 같은 규제 요건을 준수하기 위해서는 법적 처벌이나 풍문 피해를 피하기 위해 높은 데이터 품질 기준이 필요합니다. 데이터 품질 툴은 다양한 부서의 데이터가 일관되고 균일하게 액세스될 수 있도록 함으로써 조직내 데이터 사일로 문제를 해결하는 데도 도움이 됩니다.

데이터 품질 툴 시장의 성장을 가속하는 요인은 무엇인가?

데이터 품질 툴 시장의 성장 원동력은 데이터베이스 의사결정에 대한 기업의 의존도가 높아지고 있다는 점입니다. 기업이 업무를 디지털화함에 따라 분석 및 비즈니스 인텔리전스의 정확성을 보장하기 위해 고품질 데이터의 필요성이 필수적으로 대두되고 있습니다. 또한 IoT 기기, 온라인 거래, 고객과의 상호작용 등 다양한 소스에서 생성되는 데이터의 급증으로 인해 복잡성과 규모를 관리할 수 있는 강력한 데이터 품질 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 또한 데이터 컴플라이언스에 대한 규제 압력으로 인해 기업은 업계 표준을 충족하고 벌칙을 피하기 위해 데이터 품질 툴에 투자해야 합니다. 또한 기업은 데이터 품질 저하로 인한 기회 손실과 비효율성 등 심각한 비용을 인식하고 데이터 품질 툴에 대한 인식과 적극적인 투자를 늘리고 있습니다. 이러한 기술적, 경제적, 규제적 요인들이 데이터 품질 툴 시장의 성장을 촉진하고 있으며, 비즈니스 데이터의 무결성과 신뢰성을 높이는 데 있으며, 데이터 품질 툴이 중요한 역할을 하고 있다는 점을 강조하고 있습니다.

조사 대상 기업의 예(총 12건)

목차

제1장 조사 방법

제2장 개요

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSA
영문 목차

영문목차

Global Data Quality Tools Market to Reach US$6.0 Billion by 2030

The global market for Data Quality Tools estimated at US$1.8 Billion in the year 2023, is expected to reach US$6.0 Billion by 2030, growing at a CAGR of 18.7% over the analysis period 2023-2030. Software Component, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 17.3% CAGR and reach US$3.2 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Services Component segment is estimated at 20.3% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$482.7 Million While China is Forecast to Grow at 17.3% CAGR

The Data Quality Tools market in the U.S. is estimated at US$482.7 Million in the year 2023. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$886.4 Million by the year 2030 trailing a CAGR of 17.3% over the analysis period 2023-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 17.3% and 15.8% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 13.2% CAGR.

Global Data Quality Tools Market - Key Trends and Drivers Summarized

What Are Data Quality Tools and How Do They Enhance Business Operations?

Data quality tools are software applications designed to ensure that an organization’s data is accurate, complete, consistent, and relevant. These tools are critical for businesses that rely on data for decision-making, reporting, and strategic planning. By identifying, correcting, and preventing errors and inconsistencies in data, these tools help maintain the integrity of data throughout its lifecycle. This process not only supports operational efficiency but also enhances reliability in business analytics and intelligence systems, leading to better-informed decisions. Effective data management with quality tools reduces risks, improves customer satisfaction, and increases profitability by ensuring that key business decisions are based on reliable and accurate information.

How Do Data Quality Tools Function Across Different Data Environments?

Data quality tools operate by integrating with existing data systems to continuously monitor, cleanse, and manage data. They employ a variety of techniques such as parsing, data matching, data profiling, and cleansing to detect inaccuracies and inconsistencies. For instance, these tools can automatically correct commonly misspelled words, unify date formats, and standardize address information across customer databases. In more complex data environments that involve big data or data streaming from multiple sources, these tools are capable of handling large volumes at high velocity, ensuring that the data quality is maintained across diverse platforms and databases. This functionality is crucial for organizations that operate in dynamic markets where the accuracy and timeliness of information are key to maintaining competitive advantages.

What Challenges Are Addressed by Implementing Data Quality Tools?

Implementing data quality tools addresses several challenges that organizations face in data management. The primary challenge is ensuring data accuracy in an era where the volume of data is increasing exponentially. Poor data quality can lead to significant consequences such as lost revenue, misinformed business strategies, and decreased customer satisfaction. Furthermore, compliance with regulatory requirements like GDPR in Europe or HIPAA in the United States necessitates high data quality standards to avoid legal penalties and reputational damage. Data quality tools also help in resolving issues of data silos within organizations by ensuring that data across various departments is consistent and uniformly accessible, which is essential for holistic analysis and reporting.

What Drives the Growth in the Data Quality Tools Market?

The growth in the data quality tools market is driven by several factors, starting with the increasing reliance of businesses on data-driven decision-making. As organizations continue to digitalize their operations, the need for high-quality data becomes imperative to ensure accuracy in analytics and business intelligence. Additionally, the surge in data generated from diverse sources such as IoT devices, online transactions, and customer interactions has heightened the demand for robust data quality solutions that can manage complexity and scale. Regulatory pressures for data compliance also compel businesses to invest in data quality tools to ensure they meet industry standards and avoid penalties. Moreover, as businesses recognize the significant cost of poor data quality in terms of lost opportunities and inefficiencies, there is a growing awareness and proactive investment in data quality tools. These technological, economic, and regulatory factors collectively fuel the expansion of the data quality tools market, highlighting their critical role in enhancing the integrity and reliability of business data.

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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