Data Wrangling-Marktgröße, Anteil und Analyse der Auswirkungen von COVID-19, nach Bereitstellung (Cloud, On-Premise), nach Unternehmenstyp (KMU, Großunternehmen), nach Endbenutzer (BFSI, Regierung, Einzelhandel, Gesundheitswesen, IT und Telekommunikation, andere) und regionale Prognose, 2026–2034

Die globale Marktgröße für Datenverarbeitung wurde im Jahr 2025 auf 4,09 Milliarden US-Dollar geschätzt. Der Markt soll von 4,59 Milliarden US-Dollar im Jahr 2026 auf 11,49 Milliarden US-Dollar im Jahr 2034 wachsen und im Prognosezeitraum eine jährliche Wachstumsrate von 12,16 % aufweisen.

Beim Data Wrangling oder Data Munging werden Informationen in Rohdatenform geändert und in eine andere Konfiguration abgebildet, um sie für verschiedene nachgelagerte Zwecke zu verwenden.

Unternehmen nutzen Analyselösungen, um Datenmuster zu erkennen und Probleme im Zusammenhang mit inkonsistenten Daten zu identifizieren und zu analysieren. Data-Wrangling-Tools helfen Unternehmen dabei, ihre Daten zu bereinigen, anzureichern und zu strukturieren. Diese Tools geben Unternehmen eine bessere Kontrolle über ihre Systeme.

Die wachsende Besorgnis über Informationsverlust oder -diebstahl, der zunehmende Trend zur Unternehmensmobilität und Bring Your Own Device (BYOD) dürften Schlüsselfaktoren sein, die das Wachstum des Datenverarbeitungsmarktes beschleunigen. Darüber hinaus erschweren die Geschwindigkeit und das Datenvolumen sowie die technologischen Fortschritte bei KI- und MI-Techniken das Wachstum des Data-Wrangling-Marktes zusätzlich.

Auswirkungen von COVID-19 auf den Data Wrangling-Markt

Die COVID-19-Pandemie hat zu einer Datenflut geführt. Länder und Städte haben Mühe, das Ausmaß und Ausmaß des Problems zu bewältigen. Technologieunternehmen und Datenaggregatoren nutzten Vor-Ort-Daten von Mobilfunkmasten und Telefon-Apps, um soziale Distanzierung durchzusetzen und Lücken mit Dashboards zu schließen, die Kontakte messen und verfolgen. Apps nutzten Bluetooth, Modellierungsbemühungen und Geolokalisierungsdienste, um den Krankenhausbedarf und die epidemische Belastung vorherzusagen. Die bei diesem Prozess erzeugten fehlerhaften Daten können zu schwerwiegenden Ausfällen führen, von denen Millionen betroffen sind. Data Wrangling wird genutzt, um Rohdaten zu bereinigen, zu strukturieren und im gewünschten Format anzureichern, sodass Benutzer schnell bessere Entscheidungen treffen und genauere Erkenntnisse gewinnen können.

Somit schuf die Notwendigkeit der Datenverarbeitung im Rahmen von COVID-19 Wachstumschancen für den Markt.

Wichtige Erkenntnisse

Der Bericht wird die folgenden wichtigen Erkenntnisse abdecken:

• Mikro- und makroökonomische Indikatoren
• Treiber, Einschränkungen, Trends und Chancen
• Von den Spielern übernommene Geschäftsstrategien
• Auswirkungen von COVID-19 auf den Data-Wrangling-Markt
• Konsolidierte SWOT-Analyse der Hauptakteure

Analyse durch Endbenutzer

Basierend auf dem Endbenutzer ist der Data-Wrangling-Markt in BFSI, Regierung, Einzelhandel, Gesundheitswesen, IT und Telekommunikation und andere (Medien und Unterhaltung, Transport) unterteilt.

Es wird erwartet, dass BFSI den größten Marktanteil hält. BFSI nutzt zunehmend Data Wrangler, um Prozesse zu rationalisieren, Agenten dabei zu helfen, Agenten darüber zu informieren, wie sie am besten online mit Kunden interagieren können, und die Zeit für die Datenvorbereitung um das 15-fache zu reduzieren. Zum Beispiel,

• Die Royal Bank of Scotland extrahiert Big Data aus Online-Kundenchats, insbesondere unstrukturierte und halbstrukturierte Daten, bedient über 30 Millionen Kunden weltweit und stellt sicher, dass sie erstklassigen Service erhalten. Es wird erwartet, dass solche Einführungen die Nachfrage nach Datenloggern im Prognosezeitraum steigern werden.

Darüber hinaus haben Banken und Finanzinstitute im Zuge des zunehmenden Digitalisierungstrends damit begonnen, ihre Bankdienstleistungen über Online-Portale zu digitalisieren, um ihre Kunden besser bedienen zu können. Dies hat zur Entstehung von Big Data geführt. Für solche Institutionen ist es unerlässlich geworden, über Lösungen wie Data Wrangling zu verfügen, die eine systematische Strukturierung der generierten Daten ermöglichen.

Regionale Analyse

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Der globale Datenverarbeitungsmarkt wird in Nordamerika, Europa, im asiatisch-pazifischen Raum, im Nahen Osten und in Afrika sowie in Südamerika untersucht.

Nordamerika dominiert den Data-Wrangling-Markt, da es weiterhin den größten Beitrag zur Einführung von Data-Wrangling-Tools und -Diensten leistet. Die Region erlebte ein enormes Wachstum zusammen mit der Anwendung von Big Data und dem Aufkommen von Industrie 4.0-Diensten. Darüber hinaus ist Big Data in den USA ein massives Phänomen, bei dem Unternehmen aller Branchen von der Sammlung, Analyse und Bearbeitung riesiger Datenmengen aus verschiedenen Quellen profitieren.

Die Big Data-Forschungs- und Entwicklungsinitiative der Obama-Regierung hat das Wachstum von Big Data in den USA angekurbelt. Im Rahmen dieses Programms werden sechs Bundesbehörden und das Ministerium 200 Millionen US-Dollar ausgeben, um die Tools und Technologien zu verbessern, die für den Zugriff, die Organisation und die Extraktion von Erkenntnissen aus Big Data erforderlich sind.

Die Verteilung des Data-Wrangling-Marktes nach Herkunftsregionen ist wie folgt:

• Asien-Pazifik – 17 %
• Nordamerika – 48 %
• Europa – 21 %
• Naher Osten und Afrika – 9 %
• Südamerika – 5 %

Schlüsselakteure abgedeckt

Zu den Hauptakteuren auf dem Markt gehören Trifacta, Data Watch Systems, Inc., Oracle Corporation, Talend, TIBCO Software, Inc., Hitachi Ventara Corporation, Cooladata, Rapid Insight, Informatica, Alteryx, Inc., SAS Institute, Inc., Zaloni, Onedot AG und andere.

Segmentierung

Wichtige Branchenentwicklungen

• Januar 2022:Alteryx gab die Übernahme von Trifacta bekannt, einem Anbieter von Datenverarbeitungslösungen. Diese Akquisition ergänzt die Alteryx-Produktfamilie speziell für Cloud-/SaaS-Datenvorbereitungstools.
• April 2021:Trifacta hat eine moderne Integration eingeführt, die die Datenverarbeitung ermöglicht. Dieses aktualisierte Tool hilft Kunden, direkt mit Google BigQuery zu arbeiten, zusammen mit zwei neuen Integrationen, die die Datenvorbereitung verbessern.