Tamanho e Análise de Participação do Mercado de Data Wrangling da APAC - Tendências de Crescimento e Previsões (2025 - 2030)

Tendências e Perspectivas do Mercado de Data Wrangling da APAC

Espera-se que a Nuvem Registre Crescimento Significativo

• Muitas organizações estão migrando seus dados para ambientes baseados em nuvem. Ainda assim, trata-se de uma transição que não pode ser feita de uma só vez e, para algumas, uma transformação que talvez nunca ocorra por completo. Isso significa que a maioria das organizações gerencia múltiplos ambientes de dados, incluindo uma combinação de soluções locais, nuvem privada e nuvem pública, também conhecida como ambiente de nuvem híbrida. O data wrangling é considerado uma das partes mais desafiadoras da implementação de análises. Em média, as organizações geralmente relatam que 80% de qualquer projeto de dados é gasto no processo de data wrangling, enquanto apenas 20% é destinado à análise.
• Na era moderna de IoT, IA e computação em nuvem, as arquiteturas de gerenciamento de dados mudaram drasticamente. Em vez de registrar milhões de transações, as organizações da região estão registrando bilhões de interações. As empresas estão capturando sinais que podem informar oportunidades de negócios e desbloquear novas fontes de valor para as organizações, em vez de simplesmente inserir dados para suportar processos formais de negócios. As organizações orientadas a dados de hoje adotaram novas práticas ágeis de gerenciamento de dados. Elas estão migrando dados para estruturas de armazenamento centralizadas e flexíveis, como data lakes e armazenamento de blob em nuvem, e estão adotando novas tecnologias de data wrangling para avaliar e transformar dados para uso.
• As soluções de data wrangling executadas na nuvem podem ajudar a otimizar aplicações de Machine Learning para que as equipes possam se concentrar no trabalho que realmente importa, como criar previsões precisas que melhorem os produtos, serviços e a eficiência da organização. Uma solução automatizada de data wrangling baseada em nuvem pode realizar automaticamente a maior parte do trabalho para as equipes de ciência de dados, como identificar perfis e gráficos interativos, concedendo visibilidade imediata sobre tendências e informando sobre problemas nos dados, além de um conjunto de dados final publicado de qualquer tamanho que esteja totalmente preparado para ser adequadamente analisado por ferramentas de análise downstream.
• Em abril de 2020, a Trifacta contava com mais de 100.000 usuários que executaram mais de seis milhões de tarefas nos principais provedores de nuvem e está nativamente integrada aos três principais provedores de nuvem, que incluem AWS, Microsoft Azure e Google Cloud, bem como serviços de nuvem em rápido crescimento, como Snowflake e Databricks. À medida que a demanda por preparação de dados se acelera com a migração de mais cargas de trabalho de IA, análise e machine learning para a nuvem, o data wrangling pode ser utilizado pelas organizações para aproveitar a oportunidade de mercado à frente da concorrência.

Espera-se que a China Detenha Participação Majoritária

• A China está emergindo como um dos investidores mais significativos em tecnologias de IA no mundo. De acordo com a China Money Network, atualmente 14 organizações chinesas de IA são avaliadas em USD 1 bilhão, e seu valor consolidado chega a USD 40,5 bilhões. De acordo com a Universidade Tsinghua, as startups de IA chinesas captaram USD 27,7 bilhões por meio de 369 negócios de capital de risco em 2017-2018. Além disso, de acordo com pesquisas recentes, na China, o investimento de capital de risco em empresas de tecnologia de visão computacional aumentou quatro vezes entre 2016 e 2018, superando um total de USD 8 bilhões. Tais estatísticas validam a dominância da China na adoção de ferramentas como o data wrangling.
• A China está intensificando a transformação digital de sua economia com um plano para construir centros industriais de big data em todo o país. Isso possibilita enormes quantidades de informações, principalmente dados de produção que poderiam ser usados para desenvolver indústrias mais eficientes. Essa estratégia foi divulgada em uma diretiva em maio de 2020 pelo Ministério da Indústria e Tecnologia da Informação (MIIT), que convocou autoridades locais em 23 províncias, cinco regiões autônomas e quatro municípios a apoiar o estabelecimento desses novos centros de big data, que ajudarão a fortalecer os esforços para modernizar o setor manufatureiro do país. Espera-se que tais iniciativas impactem positivamente o mercado no país.
• Nas últimas décadas, as cidades da China passaram por um período de rápido desenvolvimento. O surgimento do big data e dos dados abertos proporcionou novas oportunidades para estudos urbanos e observadores compreenderem e acompanharem melhor essas mudanças. Espera-se que as ferramentas de data wrangling convertam big data de forma que possam fornecer análises, visualizações e aplicações no contexto do planejamento urbano da China, métodos de modelagem urbana, modelos típicos e tendências emergentes e potenciais da revolução do big data no planejamento urbano.
• A transformação da China em uma economia digital já estava bem avançada antes do surto de coronavírus, impulsionada pela adoção massiva de tecnologias baseadas na internet, aplicativos móveis e aplicações de inteligência artificial. A maior coleta de dados ajudou a prevenir a disseminação do vírus na China porque permite o relato preciso de focos de infecção. Os governos central e provinciais estão pressionando para coletar e analisar ainda mais dados para ajudar a conter a propagação da doença, onde o data wrangling poderia ser utilizado para converter os dados brutos e obter insights mais acionáveis.