Globale Datenextraktionsmarktgröße, Aktien und Covid-19-Auswirkungen, nach Einsatz (Cloud und On-Premise), nach Unternehmenstyp (große Unternehmen und kleine und mittelgroße Unternehmen (KMU)), von Endbenutzer (BFSI, Einzelhandel, Gesundheitswesen, IT & Telecom, Fertigung, Transport, und andere) sowie Regionalvorgang, 2025-2032, 2025-2032, 2025-2032

Die Datenextraktion umfasst verschiedene Technologien, Tools und Dienste, mit denen Daten aus verschiedenen Quellen wie Websites, Dokumente, Datenbanken, E -Mails, Social -Media -Plattformen und anderen extrahiert werden sollen. Einige gängige Techniken für die Datenextraktion umfassen Web -Scraping, optische Charaktererkennung, Bildschirmkratzen und Datenintegration aus verschiedenen Datenbanken. Unternehmen in verschiedenen Sektoren wie Finanzen, Marketing, Gesundheitswesen, Einzelhandel und Logistik verlassen sich stark auf Datenextraktionslösungen, um ihren Betrieb zu optimieren, einen Wettbewerbsvorteil zu erreichen und ihr Verständnis von Kundenverhalten und Markttrends zu verbessern. Zum Beispiel,

• Im Oktober 2022 veröffentlichte Tellimer Group, ein Finanzdaten- und Technologieanbieter, Parsel V2.0, ein fortschrittliches KI-angetanter Datenextraktionstool. Parsel ist eine intelligente Lösung für Dokumentverarbeitung (IDP), die speziell von Tellimer entwickelt wurde, die die Finanz- und Kapitalmarktkonsumenten bei der Analyse und Bearbeitung von Krediten, Unternehmen und anderen Finanzinformationen unterstützt.

Mit dem exponentiellen Datenwachstum und der Bedeutung der datengesteuerten Entscheidungsfindung wird der Datenextraktionsmarkt voraussichtlich weiter erweitert.

Auswirkungen von Covid-19 auf den Datenextraktionsmarkt

Die Covid-19-Pandemie hat den Markt für die Datenextraktion mit erheblichen Veränderungen der Nachfrage, den Nutzungsmustern und den Geschäftsprioritäten zutiefst beeinflusst. Als sich die Welt mit den Herausforderungen der Pandemie auseinandersetzte, wurden Unternehmen schnell an Fernarbeit und digitale Operationen angepasst. Diese erhöhte Nachfrage nach Datenextraktionslösungen als Organisationen versuchte, Prozesse zu automatisieren, erhielt wertvolle Erkenntnisse aus vielen digitalen Quellen.

Darüber hinaus hat die beschleunigte Übernahme von Online-Plattformen und E-Commerce während der Pandemie die Notwendigkeit von Datenextraktionstechnologien weiter angeheizt, um Informationen von Websites, sozialen Medien und anderen digitalen Kanälen zu sammeln. Bestimmte Branchen wie Gesundheitswesen, Pharmazeutika und Logistik erlebten einen Anstieg der Nachfrage nach spezifischen Datenextraktionstools zur Bewältigung pandemischer Herausforderungen.

Segmentierung

Analyse durch Endbenutzer

Der Datenextraktionsmarkt ist in BFSI, Einzelhandel, Medizin und Gesundheitswesen, IT & Telecom und andere unterteilt. BFSI hat den größten Marktanteil und wird im Prognosezeitraum aufgrund der zunehmenden Annahme der Datenextraktion bei der Analyse vieler Finanzdaten- und Kundenlernenaufzeichnungen am höchsten CAGR im höchsten CAGR wachsen. Darüber hinaus stützt sich diese Branche stark auf die Dateneingabe und die Extraktion, um wertvolle Erkenntnisse für Finanzinstitute zu gewinnen.

Wichtige Erkenntnisse

Der Bericht behandelt die folgenden wichtigen Erkenntnisse:

• Micro -Makrowirtschaftsindikatoren
• Fahrer, Einschränkungen, Trends und Chancen
• Geschäftsstrategien, die von den Hauptakteuren angewendet werden
• Auswirkungen von Covid-19 auf den globalen Datenextraktionsmarkt
• Konsolidierte SWOT -Analyse der wichtigsten Spieler

Regionale Analyse

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Der globale Datenextraktionsmarkt ist in fünf Regionen verteilt: Nordamerika, Südamerika, Europa, Naher Osten und Afrika und Asien -Pazifik. Nordamerika dominiert den globalen Markt für die Datenextraktion aufgrund der wachsenden Nachfrage nach digitalen Technologien wie künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen. Das signifikante Vorhandensein von Anbietern von Datenextraktionslösungen in der Region spielt auch eine entscheidende Rolle für das Marktwachstum. Zum Beispiel,

• Im Mai 2022 integrierte UIPath, ein Unternehmen für Unternehmensautomatik-Software, seine Plattform in die digitalen Dokumentenproduktion und E-Signaturfunktionen von Adobe. Es ermöglicht Kunden, End-to-End-Dokumentprozesse nahtlos zu automatisieren, was zu einer erhöhten Produktivität der Mitarbeiter, der erweiterten digitalen Kundenerlebnisse und einer geringeren Kosten führt.

Es wird erwartet, dass der asiatisch-pazifische Raum aufgrund der raschen Ausweitung von E-Commerce-Einzelhändlern in der Region ein erhebliches Wachstum des Datenextraktionsmarktes verzeichnet. Darüber hinaus wird voraussichtlich in den kommenden Jahren zahlreiche kleine und mittlere Unternehmen die Einführung von Cloud- und Mobiltechnologien durch das Markt anfeuern. Diese Faktoren schaffen eine günstige Umgebung für die Einführung regionaler Datenextraktionslösungen.

Die Verteilung des globalen Datenextraktionsmarktes nach Herkunftsregion lautet wie folgt:

• Nordamerika - 32%
• Südamerika - 7%
• Europa - 24%
• Naher Osten und Afrika - 12%
• Asien -Pazifik - 25%

Schlüsselspieler abgedeckt

Zu den wichtigsten Akteuren auf diesem Markt zählen UIPath, Newgen, Sesame -Software, Datahut, Oracle Corporation, Extract Systems, Tellimer Group Astra Software, Smartpanda, Cloudera, Inc., Knime AG, Hubdoc Inc., Webharvy, Mozenda Inc., Astera Software, Altair Engineering Inc., IBMM Corporation, Kofax Inc., Microsoft und andere.

Schlüsselentwicklungen der Branche:

• Mai 2023 - -Synapse, ein Leistungsmanagementunternehmen, stellte sein neuestes Datenextraktionstool, Analytics Data Extraction (ADE), vor. Dieses Tool kann selbst für umfangreiche Datensätze nicht gesetzte Daten aus Universal Analytics (UA) extrahieren.
• Mai 2023 - -Parchment, ein Managementunternehmen für akademische Referenzen, hat sich mit Smartpanda zusammengetan, einem Anbieter von wichtigen Software -Lösungen für die Hochschulbildung. Diese Zusammenarbeit bietet Zulassungs- und Registrierungsleiter eine effiziente Möglichkeit, die Extraktion von Transkriptionsdaten aus PDFs oder XML/EDI -Dateien in ihre Student Information Systems (SIS) oder Contact Management Systems (CMS) zu automatisieren. Dadurch müssen zeitaufwändige und kostspielige manuelle Dateneingabeverfahren erforderlich sind.