| Studienzeitraum | 2019 - 2029 |
| Basisjahr für die Schätzung | 2023 |
| CAGR | 16.00 % |
| Marktkonzentration | Hoch |
Hauptakteure
*Haftungsausschluss: Hauptakteure in keiner bestimmten Reihenfolge sortiert |
APAC Data Wrangling-Marktanalyse
Der Datenverarbeitungsmarkt im asiatisch-pazifischen Raum wird im Prognosezeitraum (2021 – 2026) voraussichtlich eine jährliche Wachstumsrate von 16 % verzeichnen. Die wachsenden Datenmengen, Fortschritte bei KI- und Big-Data-Technologien, wachsende Bedenken hinsichtlich der Datenintegrität und der zunehmende Bedarf an nützlicheren Erkenntnissen sind einige der Hauptfaktoren, die die Datenverarbeitungslösungen und -dienste im gesamten asiatisch-pazifischen Raum vorantreiben.
- Das schnelle Wachstum des Volumens und der Integrität der in verschiedenen Branchen in der Region generierten Daten hat zur Einführung fortschrittlicher Analysealgorithmen geführt, um Erkenntnisse zu gewinnen, die eine Geschäftseinheit verändern könnten. Der regionale Fortschritt in der Datenanalysetechnologie eröffnet neue Möglichkeiten für die Geschäftsentwicklung, die sich mit der Zusammenstellung und Umwandlung neu erfasster Daten in eine geeignete und nutzbare Form befasst. Daher wird die Datenverarbeitungstechnologie in der Region in vielen verbraucherorientierten Unternehmen immer häufiger eingesetzt.
- Auf dem untersuchten Markt sieht die Region auch einen Trend, bei dem regionale Unternehmen versuchen, mithilfe von Automatisierungstools einen stärker datengesteuerten Ansatz zu verfolgen. Durch die Automatisierung komplexer Data-Engineering-Aufgaben können Data-Wrangling-Lösungen die kollektive Intelligenz der Organisationen nutzen. Große APAC-Länder wie China, Australien, Japan und Singapur verzeichnen einen Boom an Start-ups mit Big Data und Analytics als Plattformen. Aufgrund der schnellen Einführung von IoT-Geräten wird für die APAC-Region im Prognosezeitraum ein enormes Wachstum erwartet.
- Das Aufkommen von Big Data in vielen vertikalen Endverbraucherbranchen und die zunehmende Notwendigkeit, KI- und ML-Technologien zu integrieren, um sich einen extremen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, befeuern die Nachfrage nach dem Data-Wrangling-Markt im asiatisch-pazifischen Raum im Prognosezeitraum. Die Akzeptanz von Data-Wrangling-Lösungen ist im asiatisch-pazifischen Raum nicht so hoch wie in entwickelten Regionen wie Nordamerika. Die jüngsten Entwicklungen in der Region ziehen jedoch viele globale und in den USA ansässige Anbieter von High-End-Technologien für den untersuchten Markt an. Ein Beispiel dafür ist der in den USA ansässige Datenverarbeitungsanbieter Trifacta.
- Im September 2019 sicherte sich Trifacta eine Finanzierung in Höhe von 100 Millionen US-Dollar von seinen neuen Investoren, darunter Telstra Ventures, Energy Impact Partners, NTT DOCOMO Ventures, BMW iVentures und ABN AMRO Digital Impact Fund, die auch zusätzliche Investitionen bestehender Investoren, darunter Accel Partners, umfasst. Cathay Innovation, Google, Greylock Partners, Ignition Partners und Infosys. Nach Angaben des Unternehmens wird das neue Kapital die Einführung der Data-Wrangling-Plattform des Unternehmens vorantreiben. Es wird auch die weitere Expansion des Unternehmens in neue Regionen beschleunigen, insbesondere in den asiatisch-pazifischen Raum, da die Telekommunikationsanbieter Telstra und NTT DOCOMO zunehmend versuchen, den regionalen Markt zu erobern.
- Die COVID-19-Pandemie hat eine Datenflut ausgelöst. Während Länder und Städte in der Region Schwierigkeiten haben, das Ausmaß und Ausmaß des Problems in den Griff zu bekommen, sind Technologiekonzerne und Datenaggregatoren aktiv geworden und haben die Lücke mit Dashboards geschlossen, die die soziale Distanzierung mithilfe der Vor-Ort-Daten von Mobiltelefonen messen Apps und Mobilfunkmasten, Kontaktverfolgungs-Apps mit Geolokalisierungsdiensten und Bluetooth sowie Modellierungsbemühungen zur Vorhersage der epidemischen Belastung und des Krankenhausbedarfs. Schlechte Daten könnten schwerwiegende Fehltritte mit Konsequenzen für Millionen von Menschen nach sich ziehen. Data-Wrangling könnte zur Bereinigung, Strukturierung und Anreicherung von Rohdaten im gewünschten Format eingesetzt werden, um eine bessere Entscheidungsfindung in kürzerer Zeit und genauere Erkenntnisse zu ermöglichen.
APAC Data Wrangling-Markttrends
Für die Cloud wird ein deutliches Wachstum erwartet
- Viele Unternehmen verlagern ihre Daten in cloudbasierte Umgebungen. Dennoch handelt es sich um einen Übergang, der nicht auf einen Schlag vollzogen werden kann, und für einige ist es ein Wandel, der letztendlich nie stattfinden wird. Das bedeutet, dass die meisten Unternehmen mehrere Datenumgebungen verwalten, einschließlich einer Mischung aus lokalen, privaten Cloud- und öffentlichen Cloud-Lösungen, auch bekannt als Hybrid-Cloud-Umgebung. Die Datenverarbeitung gilt als einer der anspruchsvollsten Teile der Implementierung von Analysen. Im Durchschnitt geben Unternehmen an, dass 80 % eines Datenprojekts für die Verarbeitung von Daten aufgewendet werden, während nur 20 % für die Analyse übrig bleiben.
- Im modernen Zeitalter von IoT, KI und Cloud Computing haben sich die Architekturen für das Datenmanagement dramatisch verändert. Anstatt Millionen von Transaktionen aufzuzeichnen, zeichnen Organisationen in der Region Milliarden von Interaktionen auf. Unternehmen erfassen Signale, die Geschäftsmöglichkeiten eröffnen und neue Wertquellen für Organisationen erschließen können, anstatt nur Daten zur Unterstützung formaler Geschäftsprozesse einzugeben. Heutige datengesteuerte Organisationen haben neue, agile Datenverwaltungspraktiken eingeführt. Sie verlagern Daten in flexible zentralisierte Speicherstrukturen wie Data Lakes und Cloud-Blob-Speicher und führen neue Data-Wrangling-Technologien ein, um Daten für die Nutzung zu bewerten und umzuwandeln.
- Data-Wrangling-Lösungen, die in der Cloud ausgeführt werden, können dabei helfen, Anwendungen für maschinelles Lernen zu rationalisieren, sodass sich die Teams auf die Arbeit konzentrieren können, die wirklich wichtig ist, wie etwa die Erstellung präziser Vorhersagen, die die Produkte, Dienstleistungen und die Effizienz des Unternehmens verbessern. Eine automatisierte cloudbasierte Data-Wrangling-Lösung kann den Großteil der Arbeit für die Data-Science-Teams automatisch erledigen, z. B. Profile und interaktive Diagramme identifizieren, sofortige Einblicke in Trends gewähren, über Datenprobleme informieren und einen endgültigen veröffentlichten Datensatz erstellen jede Größe, die vollständig auf die entsprechende Analyse durch nachgelagerte Analysetools vorbereitet ist.
- Im April 2020 hat Trifacta über 100.000 Benutzer, die mehr als sechs Millionen Jobs bei den großen Cloud-Anbietern ausgeführt haben, und ist nativ in alle drei großen Cloud-Anbieter integriert, darunter AWS, Microsoft Azure und Google Cloud sowie ein schnell wachsendes Unternehmen Cloud-Dienste wie Snowflake und Databricks. Da die Nachfrage nach Datenaufbereitung zunimmt, da Unternehmen mehr Arbeitslasten in den Bereichen KI, Analyse und maschinelles Lernen in die Cloud verlagern, könnten Unternehmen Data Wrangling nutzen, um die Marktchancen vor der Konkurrenz zu nutzen.
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Es wird erwartet, dass China den größten Anteil hält
- China entwickelt sich weltweit zu einem der bedeutendsten Investoren in KI-Technologien. Nach Angaben des China Money Network haben derzeit 14 chinesische KI-Organisationen einen Wert von 1 Milliarde US-Dollar und ihr konsolidierter Wert beläuft sich auf 40,5 Milliarden US-Dollar. Nach Angaben der Tsinghua-Universität haben chinesische KI-Start-ups im Zeitraum 2017–2018 durch 369 VC-Deals 27,7 Milliarden US-Dollar eingesammelt. Jüngsten Untersuchungen zufolge haben sich in China die Risikokapitalinvestitionen in Computer-Vision-Technologieunternehmen von 2016 bis 2018 vervierfacht und übersteigen insgesamt 8 Milliarden US-Dollar. Solche Statistiken bestätigen die Dominanz Chinas bei der Einführung von Tools wie der Datenverarbeitung.
- China verstärkt die digitale Transformation seiner Wirtschaft mit dem Plan, landesweit industrielle Big-Data-Zentren zu errichten. Dadurch werden riesige Informationsmengen, vor allem Produktionsdaten, ermöglicht, die für die Entwicklung effizienterer Industrien genutzt werden könnten. Diese Strategie wurde im Mai 2020 in einer Richtlinie des Ministeriums für Industrie und Informationstechnologie (MIIT) vorgestellt, in der lokale Behörden in 23 Provinzen, fünf autonomen Regionen und vier Gemeinden aufgefordert wurden, die Einrichtung dieser neuen großen Datenzentren zu unterstützen wird dazu beitragen, die Bemühungen zur Modernisierung des verarbeitenden Gewerbes des Landes zu verstärken. Es wird erwartet, dass sich solche Fälle positiv auf den Markt im Land auswirken werden.
- In den letzten Jahrzehnten erlebten Chinas Städte eine Phase rasanter Entwicklung. Das Aufkommen von Big Data und Open Data bietet Stadtforschern und Beobachtern neue Möglichkeiten, diese Veränderungen besser zu beobachten und zu verstehen. Von Data-Wrangling-Tools wird erwartet, dass sie Big Data so umwandeln, dass sie Analysen, Visualisierung und Anwendungen im Kontext der chinesischen Stadtplanung, Methoden zur Stadtmodellierung, typischen Modellen und aufkommenden Trends und potenziellen Revolutionen von Big Data in der Stadtplanung bereitstellen können.
- Chinas Transformation in eine digitale Wirtschaft war bereits vor dem Ausbruch des Coronavirus weit fortgeschritten, angetrieben durch die massive Einführung internetbasierter Technologien, mobiler Apps und Anwendungen der künstlichen Intelligenz. Eine umfassendere Datenerfassung hat dazu beigetragen, die Ausbreitung des Virus in China zu verhindern, da sie eine präzise Meldung von Hotspots ermöglicht. Zentral- und Provinzregierungen drängen darauf, noch mehr Daten zu sammeln und zu analysieren, um die Ausbreitung der Krankheit einzudämmen, wobei Datenverarbeitung eingesetzt werden könnte, um die Rohdaten umzuwandeln und umsetzbarere Erkenntnisse zu gewinnen.
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Überblick über die APAC Data Wrangling-Branche
Der Datenverarbeitungsmarkt im asiatisch-pazifischen Raum ist ziemlich konsolidiert, da nur wenige Unternehmen den Großteil des Marktanteils in der Region halten. Auch der technologische Fortschritt auf dem Markt bringt den Unternehmen nachhaltige Wettbewerbsvorteile, und die Unternehmen gehen verschiedene Partnerschaften ein, um ihre Präsenz in der Region zu erhöhen.
- Mai 2020 – TIBCO Spotfire 10.5 hat sein Produktportfolio um neue Datenverarbeitungs-, Datenzugriffs- und Verwaltungsfunktionen erweitert. Mit dieser Einbeziehung macht das Unternehmen das Hinzufügen, Bearbeiten, Visualisieren und Gewinnen von Erkenntnissen aus Daten weiterhin einfacher und verkürzt die Zeit.
- April 2020 – Trifacta Software Inc. hat die neue Version von Dataprep auf den Markt gebracht, die neue und verbesserte KI-gesteuerte Funktionen bietet, um das Wrangling-Erlebnis noch weiter zu verbessern. Das Unternehmen hat in viele Teile von Dataprep KI-gesteuerte Funktionen integriert, sodass es selbst bei komplexen Analysefällen die besten Möglichkeiten zur Datentransformation vorschlagen oder automatisch herausfinden kann, wie die Daten bereinigt werden.
APAC Data Wrangling-Marktführer
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Trifacta Software Inc.
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TIBCO Software Inc.
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Oracle Corporation
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Teradata Corporation
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Talend Inc.
- *Haftungsausschluss: Hauptakteure in keiner bestimmten Reihenfolge sortiert
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Segmentierung der APAC Data Wrangling-Branche
Data Wrangling, auch Data Munging genannt, ist der Prozess der Zuordnung und Umwandlung von Daten aus einer Rohdatenform in ein anderes Format mit der Absicht, sie für eine Vielzahl nachgelagerter Analysezwecke geeigneter und wertvoller zu machen. Der Prozess kann Datenvisualisierung, Datenaggregation, das Training eines statistischen Modells sowie viele andere mögliche Verwendungszwecke je nach Anforderung umfassen.
| Nach Komponente | Werkzeuge |
| Dienstleistungen | |
| Durch Bereitstellung | Auf dem Gelände |
| Wolke | |
| Nach Unternehmenstyp | Großes Unternehmen |
| Kleine und mittlere Unternehmen | |
| Nach Endverbraucherbranche | IT und Telekommunikation |
| Einzelhandel | |
| Regierung | |
| BFSI | |
| Gesundheitspflege | |
| Andere Endverbraucherbranchen | |
| Nach Land | China |
| Japan | |
| Australien | |
| Singapur | |
| Rest des asiatisch-pazifischen Raums |
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Häufig gestellte Fragen zur APAC Data Wrangling-Marktforschung
Wie groß ist der APAC Data Wrangling-Markt derzeit?
Der APAC Data Wrangling-Markt wird im Prognosezeitraum (2024-2029) voraussichtlich eine jährliche Wachstumsrate von 16 % verzeichnen.
Wer sind die Hauptakteure auf dem APAC Data Wrangling-Markt?
Trifacta Software Inc., TIBCO Software Inc., Oracle Corporation, Teradata Corporation, Talend Inc. sind die wichtigsten Unternehmen, die auf dem APAC Data Wrangling-Markt tätig sind.
Welche Jahre deckt dieser APAC Data Wrangling-Markt ab?
Der Bericht deckt die historische Marktgröße des APAC Data Wrangling-Marktes für die Jahre 2019, 2020, 2021, 2022 und 2023 ab. Der Bericht prognostiziert auch die Größe des APAC Data Wrangling-Marktes für die Jahre 2024, 2025, 2026, 2027, 2028 und 2029.
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APAC Data Wrangling Branchenbericht
Statistiken für den Marktanteil, die Größe und die Umsatzwachstumsrate von APAC Data Wrangling im Jahr 2024, erstellt von Mordor Intelligence™ Industry Reports. Die APAC Data Wrangling-Analyse umfasst eine Marktprognose bis 2029 und einen historischen Überblick. Holen Sie sich ein Beispiel dieser Branchenanalyse als kostenlosen PDF-Download.
