데이터 랭글링 시장 규모는 2024년에 16억 3,000만 달러로 평가되며, 2031년에는 32억 달러에 달할 것으로 예측되며, 예측 기간인 2024-2031년의 CAGR은 8.80 %로 성장합니다. 시장 성장을 가속하는 주요 요인으로는 AI 및 머신러닝과 같은 기술에 의존하는 다양한 조직, 특히 기관에서 대량의 데이터를 사용할 수 있다는 점을 들 수 있습니다. 또한 컴퓨팅 기술의 기술적 발전은 데이터 양을 더욱 증가시켜 시장 성장을 가속할 것입니다. 세계 데이터 랭글링 시장 보고서는 시장의 전반적인 평가를 제공합니다. 주요 부문, 동향, 시장 성장 촉진요인, 시장 성장 억제요인, 경쟁 구도 시장에서 중요한 역할을하는 요인 등을 종합적으로 분석합니다.
데이터 랭글링 시장 시장 성장 촉진요인은 다양한 요인에 의해 영향을 받을 수 있습니다.
데이터 증가: 센서, 소셜미디어, IoT 기기 및 기타 소스에서 생성되는 데이터의 양이 기하급수적으로 증가하고 있으며, 이는 데이터를 정리, 처리 및 분석할 수 있는 상태로 만들기 위한 새로운 툴와 기법이 필요하다는 것을 의미합니다. 데이터 준비 절차를 자동화하고 간소화하는 데이터 랭글링 툴은 이러한 요구에 부응하고 있습니다.
데이터의 복잡성:
현재 사용 가능한 데이터는 다양한 형식, 구조 및 품질 수준을 가지고 있습니다. 이러한 다양하고 오염된 데이터를 처리하기 위해서는 복잡한 데이터 변환, 데이터 통합 및 데이터 품질 보증을 관리할 수 있는 정교한 기술이 필요합니다.
셀프 서비스 :
비즈니스 사용자들이 IT나 데이터 엔지니어링 팀에 크게 의존하지 않고 스스로 데이터를 분석하려는 시도가 늘어나면서 애널리틱스는 점점 더 보편화되고 있습니다. 데이터 관리 툴은 비전문가도 스스로 데이터를 준비하고 분석할 수 있게 함으로써 의사결정 과정을 가속화합니다.
데이터 거버넌스 및 컴플라이언스 :
조직은 데이터 보호 및 거버넌스(CCPA, GDPR(EU 개인정보보호규정) 등)에 대한 요구사항이 증가함에 따라 데이터가 정확하고 일관성 있고 컴플라이언스를 준수하는지 확인해야 합니다. 데이터 관리 기술은 데이터 거버넌스 원칙을 구현할 뿐만 아니라 데이터 무결성 및 품질 보증을 지원합니다.
빅데이터와 애널리틱스의 부상:
기업이 데이터 중심화됨에 따라 방대한 양의 데이터에서 얻을 수 있는 고급 분석과 인사이트에 대한 필요성이 증가하고 있습니다. 데이터 분석 프로세스에서 필수적인 단계는 기업이 데이터에서 인사이트 있는 정보를 보다 효과적으로 추출할 수 있도록 도와주는 데이터 랭글링(Data Rangling)입니다.
AI 및 머신러닝과의 통합:
데이터 랭글링은 모델 학습을 위한 데이터 준비로 AI 및 머신러닝 프로젝트에서 중요한 역할을 하며, AI 및 ML과 쉽게 인터페이스할 수 있는 데이터 랭글링 툴에 대한 요구는 다양한 분야에서 이러한 기술의 채택과 함께 증가하고 있습니다. 증가하고 있습니다.
클라우드 도입:
클라우드 컴퓨팅이 널리 채택되면서 기업은 점점 더 많은 데이터 및 분석 워크로드를 클라우드로 이전하고 있습니다. 클라우드 기반 데이터 관리 솔루션의 확장성, 유연성, 경제성으로 인해 업계가 성장하고 있습니다.
데이터 민주화의 중요성 :
기업은 데이터에 대한 접근성을 높이고 더 많은 사람들이 의사결정에 활용할 수 있도록 데이터 접근성을 높이기 위해 노력하고 있습니다. 데이터 랭글링 툴은 사내 구성원들이 데이터에 대한 접근, 준비 및 분석을 간소화하여 데이터 민주화를 지원합니다.
세계의 데이터 랭글링 시장 성장 억제요인
데이터 랭글링 시장에는 몇 가지 저해요인과 과제가 있습니다. 여기에는 다음과 같은 것이 포함됩니다.
복잡성 및 학습 곡선:
데이터 랭글링 툴을 효과적으로 사용하기 위해서는 어느 정도의 기술적 숙련도가 필요한 경우가 많습니다. 이러한 툴은 비기술적 사용자들이 이해하거나 사용하기가 어려울 수 있으며, 특히 직원들이 기술에 익숙하지 않은 기업에서는 그 사용이 제한될 수 있습니다.
데이터 보안 문제:
민감하고 빈번하게 사적인 데이터를 다루는 것은 데이터 관리의 한 부분입니다. 데이터 관리 툴의 사용은 데이터 보안, 프라이버시 침해, CCPA 및 GDPR(EU 개인정보보호규정)과 같은 법률 준수, 특히 보안 요구 사항이 엄격한 금융 및 의료 분야와 같은 분야에서 데이터 보안에 대한 우려로 인해 방해가 될 수 있습니다.
통합의 과제:
데이터 관리 툴을 현재의 IT 아키텍처, 데이터 관리 시스템, 분석 플랫폼과 통합하는 것은 어렵고 시간이 오래 걸립니다. 특히 다양한 IT 환경에서는 호환성 문제, 데이터 포맷의 불일치, 상호운용성 문제로 인해 데이터 랭글링 솔루션의 도입이 지연될 수 있습니다.
도입 및 유지보수 비용 :
IT 예산이 한정된 중소기업(SME)의 경우, 데이터 랭글링 솔루션을 도입하고 유지하는 데 많은 비용이 소요될 수 있습니다. 라이선스 비용, 구독료, 하드웨어 요구 사항, 지속적인 유지보수 비용 등이 도입의 걸림돌로 작용할 수 있습니다.
변화에 대한 반대 :
수작업을 통한 데이터 준비 절차에 익숙한 직원들은 조직내 변화에 저항할 수 있습니다. 데이터 관리 툴은 널리 채택될 수 있지만, 문화적 장벽, 실직에 대한 두려움, 새로운 기술에 대한 거부감 등으로 인해 생산성 및 효율성 측면에서 많은 이점을 제공하는 툴라 할지라도 채택을 방해할 수 있습니다.
표준화 부족:
데이터 관리 분야는 많은 벤더들이 다양한 툴와 솔루션을 제공함에 따라 시장이 파편화되어 있습니다. 데이터 랭글링 기술, 툴 및 베스트 프랙티스에 대한 통일성이 없기 때문에 고객은 혼란스러워하고 다양한 서비스를 비교하고 평가할 수 없으며, 이는 채택 과정을 방해합니다.
성능 및 확장성 문제:
데이터 관리 기술에 따라 복잡한 데이터 변환 작업이나 대량의 데이터를 효과적으로 관리하기 어려운 경우가 있습니다. 특히 데이터 속도와 유형이 많은 상황에서는 성능 병목 현상, 확장성 제약, 처리 지연으로 인해 사용자들이 데이터 관리 솔루션을 채택하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
규제 및 컴플라이언스로 인한 제약:
조직은 업계 표준, 규제 및 컴플라이언스 의무로 인해 데이터 수집, 처리 및 활용에 제약이 있을 수 있습니다. 데이터를 정리하는 동시에 HIPAA, PCI-DSS, SOX법 등의 컴플라이언스를 유지하는 것은 복잡하고 시간이 많이 소요되므로 데이터 정리 노력을 방해할 수 있습니다.
Data Wrangling Market size was valued at USD 1.63 Billion in 2024 and is projected to reach USD 3.2 Billion by 2031, growing at a CAGR of 8.80 % during the forecast period 2024-2031. Major factors which drive the market growth include the availability of large volumes of data at various organizations specifically the institutions relying on the technologies such as AI and machine learning. Moreover, technological advancements in computing technologies further drive the volume of the data thereby fueling the growth of the market. The Global Data Wrangling Market report provides a holistic evaluation of the market. The report offers a comprehensive analysis of key segments, trends, drivers, restraints, competitive landscape, and factors that are playing a substantial role in the market.
The market drivers for the Data Wrangling Market can be influenced by various factors. These may include:
Data Growth: The amount of data coming from sensors, social media, IoT devices, and other sources is growing exponentially, and this means that new tools and methods are needed to clean, process, and get this data ready for analysis. This need is met by data wrangling tools, which automate and streamline the data preparation procedure.
Complexity of Data:
There are many different forms, structures, and quality levels of data available today. Sophisticated technologies capable of managing intricate data transformations, data integration, and data quality assurance are needed to deal with this diverse and frequently dirty data.
Self-service :
analytics is becoming more and more popular as business users seek to analyse data on their own without heavily depending on IT or data engineering teams. Data wrangling tools expedite the decision-making process by enabling non-technical individuals to independently prepare and analyse data.
Data Governance and Compliance:
Organisations must make sure that their data is correct, consistent, and compliant in light of the growing requirements surrounding data protection and governance (such as the CCPA and GDPR). Data wrangling technologies support data integrity and quality assurance as well as the enforcement of data governance principles.
The rise of big data and analytics:
As businesses work to become more data-driven, there is an increasing need for sophisticated analytics and insights obtained from vast amounts of data. An essential phase in the data analytics process is data wrangling, which helps businesses more effectively extract insightful information from their data.
Integration with AI and Machine Learning:
By preparing data for model training, data wrangling is important in AI and machine learning projects. The need for data wrangling tools that can easily interface with AI and ML is growing along with the adoption of these technologies across sectors.
Cloud Adoption:
Organisations are shifting more and more of their data and analytics workloads to the cloud as a result of the broad adoption of cloud computing. The industry is expanding due to the scalability, flexibility, and affordability of cloud-based data wrangling solutions.
Emphasis on Data Democratisation:
Businesses are working to make data access more accessible and enable more people to utilise it to inform decisions. Data wrangling tools help democratise data by simplifying the access, preparation, and analysis of data for people within the company.
Our reports include actionable data and forward-looking analysis that help you craft pitches, create business plans, build presentations and write proposals.
Global Data Wrangling Market Restraints
Several factors can act as restraints or challenges for the Data Wrangling Market. These may include:
Complexity and Learning Curve:
Effective use of data wrangling tools frequently necessitates a certain degree of technical proficiency. These tools may be difficult for non-technical users to understand and use, which might restrict their uptake, particularly in companies where employees are less tech-savvy.
Data Security Issues:
Working with sensitive and frequently private data is a part of data wrangling. The use of data wrangling tools may be impeded by worries about data security, privacy violations, and compliance with laws like the CCPA and GDPR, especially in sectors like finance and healthcare that have strict security requirements.
Integration Challenges:
It can be difficult and time-consuming to integrate data wrangling tools with the current IT architecture, data management systems, and analytics platforms. The implementation of data wrangling solutions may be slowed down by compatibility problems, data format inconsistencies, and interoperability difficulties, particularly in diverse IT settings.
Cost of Implementation and Maintenance:
Small and medium-sized businesses (SMEs) with tight IT budgets may find it expensive to deploy and maintain data wrangling solutions. Adoption hurdles may include licencing fees, subscription fees, hardware requirements, and continuing maintenance expenditures, particularly if the adoption payoff is not immediately evident.
Opposition to Change:
Workers used to manual data preparation procedures may be resistant to change within an organisation. Data wrangling tools can be widely adopted, however adoption can be hampered by cultural barriers, fear of losing one's job, and resistance to new technology, even when these tools have a lot to offer in terms of productivity and efficiency.
Lack of Standardisation:
There are many vendors offering a variety of tools and solutions, resulting in a fragmented market in the data wrangling space. The absence of uniformity in data wrangling techniques, tools, and best practices can be confusing to customers and hinder their ability to compare and assess various services, which will impede the adoption process.
Performance and Scalability Problems:
Some data wrangling technologies could find it difficult to effectively manage complicated data transformation activities or massive amounts of data. Particularly in contexts with high data velocity and variety, performance bottlenecks, scalability constraints, and processing delays can irritate users and prevent the adoption of data wrangling solutions.
Constraints arising from regulations and compliance:
Organisations may have limitations regarding the collection, processing, and utilisation of data due to industry standards, regulatory obligations, and compliance mandates. While organising data, maintaining compliance with laws like HIPAA, PCI-DSS, and SOX can be complicated and time-consuming, which could impede data wrangling efforts.
The Global Data Wrangling Market is Segmented on the basis of Business Function, Component, Deployment Model, Organization Size, End User, And Geography.
Based on Business Function, The market is classified into Marketing and Sales, Finance, Human Resources, Operations, and Legal. The finance segment dominated the segment. Operations such as identifying target customers, accessing profitability, detecting risk factors, anticipating future occurrences, and improving corporate operations require analysts. Thus in order to boost analytics data wrangling tools have a considerably high demand.
Based on Component, The market is classified into Tools and Services. The services segment is further sub-segmented into managed and professional services. The tools segment held the highest share owing to the availability of several solutions by the players such as IBM, Oracle, etc. Moreover, these tools also help to format the large volumes of data generated. Moreover, these tools also help to merge several data sources into a single source for analysis, deleting unnecessary or irrelevant data, identifying empty cells or gaps in the data and identifying the outliers in the data, clarifying the inconsistencies, or deleting the irrelevant data in order to provide analysis.
Based on Deployment Model, The market is classified into Cloud and On-Premises. The cloud segment dominated the market owing to the adoption of the cloud solutions due to the advantages offered by these solutions such as advanced security, low costs, access to data and requirement of less staff.
Based on Organization Size, The market is classified into Large Enterprises and Small and Medium-Sized Enterprises. The large enterprises segment held the largest share owing to adoption of data wrangling tools for clean, standardized and profiled data which aids in informed decisions.
Based on End User, The market is classified into Automotive and Transportation, Banking, Financial Services, and Insurance (BFSI), Energy and Utilities, Government and Public Sector, Healthcare and Life Sciences, Manufacturing, Retail and Ecommerce, Telecommunication and IT, Travel and Hospitality, and Others. The BFSI segment held the largest share. The data wrangling tools have features that are personalized for these institutions and aid them to discover data from formats and sources, fraud detection, improve operational productivity and risk management.
Our market analysis also entails a section solely dedicated to such major players wherein our analysts provide an insight into the financial statements of all the major players, along with product benchmarking and SWOT analysis.
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