APAC-Daten-Wrangling Marktgröße

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.