"Intelligente Strategien, die Ihr Wachstum beschleunigen"
Eine verstärkte Nutzung der mobilen Konnektivität und das Internet der Dinge (IoT) in vielen Branchen führte zu einer massiven Datenexplosion, die die Datenextraktion aus verschiedenen Quellen ermöglichte. Die Komplexität von Datenformularen und -formaten treibt die Nachfrage nach Datenqualitätstools an. Laut dem jährlichen Internetbericht von Cisco wird beispielsweise die gesamte Anzahl der Internetnutzer von 3,9 Milliarden im Jahr 2018 auf 5,3 Milliarden im Jahr 2023 um 6% steigen. In Bezug auf die Bevölkerung machte dies in den Jahren 2018 51% der Weltbevölkerung und 66% der weltweiten Bevölkerungsdurchdringung bis 2023 aus.
Darüber hinaus erhöht die Erhöhung der Datenqualitätsinvestitionen in hybriden, Big -Data- und Cloud -Umgebungen, die Erhöhung der Datenzuverlässigkeit für die Strategieentwicklung in verschiedenen Organisationen und die Änderung der Anforderungen der Vorschriften für die Datenqualität in mehreren Branchen, um das Marktwachstum zu steigern. Darüber hinaus ist die wachsende Bedeutung der Aufrechterhaltung einer formalen Datenqualitätsdisziplin in verschiedenen Organisationen, der ständig steigenden Möglichkeit, innovative Methoden zur Datenqualitätsstrategie zu finden und die Formen von Informations-Governance-Programmen innerhalb von Endbenutzerorganisationen zu steigern, die den Markt für globale Datenqualitätstools vorantreiben.
Der Covid-19 hat den Markt für Datenqualitätstools positiv beeinflusst. Mit Covid-19 erzeugt die Pandemie massive Datenmengen aus verschiedenen Quellen wie Krankenhauseinweisungen, Infektionsraten und Todesfällen pro 100.000, die alle in Sekunden lang zugänglich sind. Trotz der großen Datenmengen haben die Menschen nicht immer ein besseres Verständnis dafür, was vor Ort ist, und die großen Covid-19-Datensätze werden nicht immer in die verbesserte Entscheidung umgewandelt. Es ist auch entscheidend, den Kontext von Daten zu verstehen, z. B. wie sie zusammengestellt wurden, Metadaten, die jede Funktion umgeben, wenn sie zuletzt geändert wurden, und es ist wichtig, die Qualität der Daten zu untersuchen, um zu überprüfen, ob sie für maschinelles Lernen verwendet werden sollen.
Der Bericht wird die folgenden Erkenntnisse abdecken.
Gesundheitsbranche, um das Marktwachstum zu steigern.
Enterprise Data Warehouses (EDWS) sind die am häufigsten verwendeten kommerziellen Datenerfassungslösungen in der Gesundheitsbranche. Sie sind so konzipiert, dass sie Daten aus verschiedenen Quellen zu einem einzelnen, einheitlichen und integrierten Repository kombinieren. Benutzer können zuvor feste Daten bewerten und einen besseren ROI von vorhandenen Quellsystemen erzielen, da die Daten in den EDWs enthalten sind. Um die Kriterien der neuen Gesundheitsstandards zu befriedigen, implementieren Krankenhäuser und Gesundheitsdienstleister Big Data Analytics und Population Health Management -Technologie sowie die steigenden Bedürfnisse und Erwartungen der Patienten. Zum Beispiel hat General Electric im November 2019 „Edison Datalogue“, die neueste Lösung für Unternehmensdatenmanagement von GE Healthcare, auf den Markt gebracht. Dies verbindet Datensysteme, Geräte, Anwendungen und Ärzte, um Gesundheitssysteme zu einer ganzheitlicheren Perspektive ihrer Daten hinzuzufügen und letztendlich dazu beitragen, die finanziellen und klinischen Ergebnisse zu verbessern.
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Der größte Marktanteil gehört Nordamerika. Dies ist aufgrund eines Anstiegs der Fokussierung auf Lösungen zur Verbesserung der Datenqualität zu sich, was eine wachsende Betonung der datengesteuerten wissenschaftlichen und strategischen Entscheidungstechniken betrifft. Es wird vorausgesagt, dass die Region in Zukunft extrem Wachstum erlebt, vor allem aufgrund der Ausweitung von Smart Cities und IoT-Geräten. Darüber hinaus wird der Markt der Region von starken Start-up-Kultur, flexiblen Regierungsgesetzen und florierenden E-Commerce-Industrie angetrieben.
Zu den wichtigsten Akteuren auf dem Markt für Datenqualitätstools gehören die IBM Corporation, SAP SE, Oracle Corporation, SAS Institute Inc., Informatics Corporation, Pitney Bowes Inc., Experian Data Quality, Alteryx, Inc., Tamr Inc., Talend, präzise und andere.
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