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세계의 데이터 정리 시장
Data Wrangling
상품코드 : 1544077
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2024년 08월
페이지 정보 : 영문 193 Pages
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한글목차

세계의 데이터 정리 시장은 2030년까지 79억 달러에 달할 전망

2023년에 22억 달러로 추정되는 세계의 데이터 정리 시장은 2030년에는 79억 달러에 달하며, 분석 기간인 2023-2030년 CAGR은 19.9%로 성장할 것으로 예측됩니다. 본 리포트에서 분석한 부문의 하나인 데이터 정리 서비스는 CAGR 17.6%를 기록하며, 분석 기간 종료시에는 21억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 데이터 정리 툴 분야의 성장률은 분석 기간 중 CAGR 20.8%로 추정됩니다.

미국 시장은 추정 5억 9,200만 달러, 중국은 CAGR 18.4%로 성장 예측

미국의 데이터 정리 시장은 2023년에 5억 9,200만 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제대국인 중국은 분석 기간인 2023-2030년 CAGR 18.4%로 추이하며, 2030년까지 12억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측됩니다. 기타 주목해야 할 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 중 CAGR은 각각 18.2%와 16.9%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 14.1%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 데이터 정리 시장 동향과 촉진요인 정리

데이터 정리란 무엇이며, 왜 빅데이터의 성공에 필수적인가?

데이터 정리는 종종 데이터 먼징(data munging)이라고도 하며, 원시 데이터를 한 형식에서 다른 형식으로 변환하고 매핑하여 분석에 대비하는 과정입니다. 데이터 준비의 중요한 단계는 원시 데이터를 정리하고, 구조화하고, 보다 이해하기 쉽고 유용한 형태로 풍부하게 만드는 것입니다. 기업과 조직은 IoT 기기, 소셜미디어, 트랜잭션 시스템 등 다양한 소스에서 방대한 양의 비정형 데이터를 축적하고 있으므로 빅데이터가 폭발적으로 증가함에 따라 데이터 정리의 중요성이 커지고 있습니다. 효과적인 데이터 정리는 이 데이터를 정확하게 분석하여 실용적인 인사이트을 제공하고, 전략적 의사결정을 촉진하며, 업무 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 이 중요한 단계가 없다면, 원시 데이터는 불완전하고 일관성이 없으며 부정확한 경우가 많기 때문에 수집된 데이터의 대부분은 활용되지 못한 채로 남게 됩니다.

데이터 정리가 데이터 품질과 분석을 어떻게 향상시킬 수 있는가?

데이터 정리는 데이터 정리 단계에서 누락된 값, 오류, 불일치 등의 문제를 해결하여 데이터 품질을 향상시킵니다. 이 과정에는 데이터 형식 정규화, 값 수정, 데이터 컨텍스트를 풍부하게 하기 위한 데이터세트의 통합 등 데이터 변환 및 보강도 포함됩니다. 예를 들어 기업내 다양한 부서의 데이터를 통합하여 업무에 대한 종합적인 시각을 제공할 수 있습니다. 또한 데이터 구조화 단계에서는 데이터를 머신러닝 알고리즘에 적합한 모델로 변환하는 등 분석에 더 적합한 형식으로 데이터를 정리할 수 있도록 도와줍니다. 데이터 품질과 구조를 개선함으로써 데이터 정리는 보다 정교하고 정확한 분석을 용이하게 하고, 기업이 데이터 자산에서 예측적 인사이트와 전략적 인텔리전스를 도출할 수 있도록 돕습니다.

데이터 정리의 과제는?

데이터 정리는 그 중요성에도 불구하고, 복잡하고 시간이 많이 걸리며 종종 어려운 과정입니다. 주요 과제 중 하나는 데이터 전문가가 수작업으로 관리하기에는 너무 많은 양과 유형의 데이터로 인해 압도당할 수 있다는 점입니다. 데이터 소스마다 구조, 품질 수준, 포함된 정보의 유형이 다르기 때문에 각기 다른 접근 방식이 필요할 수 있습니다. 또한 데이터 정리 툴와 기술은 데이터 생성의 빠른 속도와 새롭게 등장하는 비정형 데이터 유형에 대응하기 위해 지속적으로 진화해야 합니다. 특히 GDPR(EU 개인정보보호규정)이나 HIPAA와 같은 규제를 준수하고 기밀 및 개인정보를 취급하는 경우, 데이터 처리 과정에서 데이터 프라이버시와 보안을 보장하는 것도 중요한 과제입니다. 이러한 과제를 해결하기 위해서는 숙련된 데이터 전문가뿐만 아니라 데이터 정리의 여러 측면을 자동화하고 효율성과 정확성을 향상시킬 수 있는 고급 툴이 필요합니다.

데이터 정리 시장의 성장 원동력은?

데이터 정리 시장의 성장은 비즈니스 전략에서 데이터 분석의 중요성이 높아짐에 따라 몇 가지 요인에 의해 주도되고 있습니다. 디지털 기술로 인해 생성되는 데이터의 급격한 증가는 조직이 경쟁 우위를 확보하기 위해 데이터를 활용하고자 하는 큰 계기가 되고 있습니다. 분석 기술이 고도화됨에 따라 양질의 준비된 데이터에 대한 수요는 그 어느 때보다 높아지고 있습니다. 인공지능과 머신러닝의 혁신도 큰 원동력이 되고 있는데, 이 기술들은 정확한 모델을 훈련시키기 위해 대량의 관리된 데이터세트를 필요로 하기 때문입니다. 또한 업계 전반에 걸쳐 데이터베이스 의사결정이 추진되면서 데이터 정리는 복잡한 데이터 환경에서 가치 있는 인사이트를 도출하고자 하는 기업에게 필수적인 역량으로 자리 잡고 있습니다. 또한 더 높은 데이터 품질과 프라이버시에 대한 규제 압력으로 인해 기업은 컴플라이언스와 보안을 보장하는 고급 데이터 정리 솔루션에 투자하고 있습니다. 이러한 배경에서 데이터 정리는 데이터 관리 및 분석이라는 넓은 관점에서 볼 때, 데이터 정리는 계속해서 성장하고 있는 중요한 분야라고 할 수 있습니다.

조사 대상 기업의 예(총 44건)

목차

제1장 조사 방법

제2장 개요

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSA
영문 목차

영문목차

Global Data Wrangling Market to Reach US$7.9 Billion by 2030

The global market for Data Wrangling estimated at US$2.2 Billion in the year 2023, is expected to reach US$7.9 Billion by 2030, growing at a CAGR of 19.9% over the analysis period 2023-2030. Data Wrangling Services, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 17.6% CAGR and reach US$2.1 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Data Wrangling Tools segment is estimated at 20.8% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$592.0 Million While China is Forecast to Grow at 18.4% CAGR

The Data Wrangling market in the U.S. is estimated at US$592.0 Million in the year 2023. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$1.2 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 18.4% over the analysis period 2023-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 18.2% and 16.9% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 14.1% CAGR.

Global Data Wrangling Market - Key Trends and Drivers Summarized

What Is Data Wrangling and Why Is It Fundamental to Big Data Success?

Data wrangling, often referred to as data munging, is the process of transforming and mapping raw data from one form into another to prepare it for analysis. This essential phase of data preparation involves cleaning, structuring, and enriching raw data into a more digestible and useful format. The importance of data wrangling has escalated with the explosion of big data, as businesses and organizations accumulate vast amounts of unstructured data from various sources including IoT devices, social media, and transactional systems. Effective data wrangling ensures that this data can be accurately analyzed to provide actionable insights, drive strategic decision-making, and enhance operational efficiency. Without this critical step, much of the data collected would remain untapped, as raw data is often incomplete, inconsistent, or imprecise.

How Does Data Wrangling Enhance Data Quality and Analysis?

Data wrangling enhances the quality of data by addressing issues such as missing values, errors, and inconsistencies during the cleaning phase. This process also involves transforming and enriching data, which may include normalizing data formats, correcting values, and integrating datasets to enrich the data's context. For instance, data from different departments within a company can be amalgamated to provide a comprehensive view of operations. Furthermore, the structuring phase of data wrangling helps in organizing the data into a more appropriate format for analysis, such as converting data into model-ready formats for machine learning algorithms. By improving data quality and structure, data wrangling facilitates more sophisticated and accurate analyses, allowing businesses to unlock predictive insights and strategic intelligence from their data assets.

What Are the Challenges Associated with Data Wrangling?

Despite its importance, data wrangling can be a complex, time-consuming, and often challenging process. One of the primary challenges is the sheer volume and variety of data, which can be overwhelming for data professionals to manage manually. Each data source may require a different approach due to varying structures, quality levels, and the types of information contained. Additionally, data wrangling tools and techniques must continuously evolve to keep up with the rapid pace of data creation and the emerging varieties of unstructured data. Another significant challenge is ensuring data privacy and security during the wrangling process, especially when handling sensitive or personal information in compliance with regulations such as GDPR or HIPAA. These challenges necessitate not only skilled data professionals but also advanced tools that can automate many aspects of data wrangling to improve efficiency and accuracy.

What Drives the Growth in the Data Wrangling Market?

The growth in the data wrangling market is driven by several factors, reflecting the increasing importance of data analytics in business strategy. The exponential growth of data generated by digital technologies is a major catalyst, as organizations seek to harness this data for competitive advantage. As analytics technologies become more sophisticated, the demand for high-quality, well-prepared data is higher than ever. Innovations in artificial intelligence and machine learning are also significant drivers, as these technologies require large volumes of curated datasets to train accurate models. Furthermore, the push towards data-driven decision-making across industries has made data wrangling an essential capability for companies looking to extract valuable insights from complex data landscapes. Additionally, regulatory pressures for higher data quality and privacy are pushing businesses to invest in advanced data wrangling solutions that ensure compliance and security. Together, these drivers ensure that data wrangling remains a critical and growing field within the broader landscape of data management and analytics.

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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