Prueba el tamaño del mercado del mercado, la participación y el análisis de la industria, por implementación (en las instalaciones y la nube), por tipo empresarial (empresas pequeñas y medianas y grandes empresas), por aplicación (generación de datos de pruebas sintéticas, subconjuntos de datos, cumplimiento de datos y seguridad, enmascaramiento de datos y otras), por industria (TI y telecomunicaciones, BFSI, fabricación, fabricación, salud, gobierno y otros), y regiones y regiones para la red.

La gestión de datos de la prueba implica planificar, mantener y generar conjuntos de datos para mejorar la calidad del código, la velocidad de desarrollo de aplicaciones y el cumplimiento de los datos de las aplicaciones utilizadas para las pruebas automatizadas, el desarrollo del código, la resolución de problemas y la verificación. Estas soluciones ayudan a identificar la ubicación de los datos confidenciales utilizando múltiples técnicas de enmascaramiento de datos, lo que ayuda sustancialmente a cumplir con las regulaciones y el cumplimiento de la privacidad de los datos.

El aumento del uso de soluciones de gestión de datos de prueba ayuda a ahorrar 5-10% de los costos promedio de prueba de software mediante la obtención de la calidad de los datos y tiene como objetivo entregar datos de prueba seguros a los usuarios finales. La creciente integración de tecnologías modernas como IA, Big Data y Cloud Computing ayuda a tomar decisiones basadas en datos. Las empresas están recurriendo cada vez más a adoptar soluciones de gestión de datos de prueba para administrar datos de pruebas para abordar los problemas relacionados con la privacidad de los datos, la seguridad y la necesidad de situaciones de pruebas realistas.

La gestión de datos de prueba implica desarrollar conjuntos de datos que no se utilizan en la producción, pero imitan de cerca los datos reales de una organización, lo que permite a los desarrolladores realizar pruebas de sistema integrales y precisas. La demanda de soluciones de gestión de datos de prueba está impulsada por varios elementos, como la creciente necesidad de condiciones de prueba de mejor calidad, la creciente necesidad de utilizar herramientas de integración de datos, gastos de almacenamiento y procesamiento más eficientes, y una mejor asistencia técnica para equipos que realizan pruebas de caja negra.

Impacto de la IA generativa en el mercado de gestión de datos de prueba

La integración de la IA generativa con las herramientas de gestión de datos de prueba automatiza el proceso de gestión de datos mediante el análisis de datos históricos e identificando la entrada de varios patrones de datos sintéticos para generar diversos datos de prueba en tiempo real.

• Por ejemplo, en marzo de 2023, GenRocket lanzó nuevos generadores de datos sintéticos basados ​​en IA para su plataforma de automatización de datos de prueba llamada "Detección de anomalías". Estos generadores de datos sintéticos ayudan a cumplir con los complejos requisitos de generación de datos de los modelos de aprendizaje automático de varios usuarios finales.

El aumento del uso de la generación AI ayuda a abordar diversos desafíos de la gestión de datos de prueba, como

Generación de datos realistas:La IA generativa ayuda a generar datos sintéticos en tiempo real, que pueden considerarse positivos y negativos. Por lo tanto, para revolucionar el proceso de gestión de datos, un modelo de IA generativo está capacitado para generar conjuntos de datos sintéticos con valores positivos y negativos. Estos conjuntos de datos se parecen mucho a los escenarios reales.

Cobertura de datos de prueba mejorada -Los conjuntos de datos generados actualizados son utilizados principalmente por múltiples equipos de prueba para mejorar el rendimiento de sus propósitos de prueba. Esto da como resultado una cobertura de prueba mejorada y pruebas más eficientes.

Aprovisionamiento de datos de prueba a la demanda -La IA generativa tiene como objetivo crear los datos de acuerdo con las pruebas específicas de los clientes y las necesidades de desarrollo. Por ejemplo, la solución de gestión de datos de prueba de próxima generación proporcionada por software validado acelera el aprovisionamiento de datos y tiene como objetivo entregar datos de alta calidad a los clientes en todo el mundo.

Por lo tanto, la integración de Gen AI con herramientas TDM aumentará el crecimiento del mercado durante el período de pronóstico.

Segmentación

Ideas clave

El informe cubre las siguientes ideas clave:

• Micro indicadores económicos
• Conductores, restricciones, tendencias y oportunidades
• Estrategias comerciales adoptadas por los jugadores clave
• Impacto de la IA generativa en el mercado global de gestión de datos de pruebas
• Análisis FODA consolidado de jugadores clave

Análisis por despliegue

Basado en la implementación, el mercado se clasifica en las instalaciones y la nube. La creciente adopción de las soluciones TDM basadas en la nube ayuda a reducir la pérdida de datos, aumentar la movilidad y aumentar el proceso de colaboración de datos a través del acceso remoto.  La creciente demanda de software TDM en la nube mejora las capacidades de informes y análisis al entregar información de datos en tiempo real en el proceso de prueba. Del mismo modo, el TDM basado en la nube ayuda a proteger la privacidad de los datos de los clientes y garantizar el cumplimiento de los algoritmos de enmascaramiento. Estos son los factores clave que condujeron a un aumento en la adopción de soluciones de gestión de datos de prueba basadas en la nube entre los diferentes usuarios finales industriales durante el período de pronóstico.

Análisis regional

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El mercado global de gestión de datos de pruebas se distribuye en cinco regiones: América del Norte, Europa, Asia Pacífico, Medio Oriente y África y América del Sur. La creciente necesidad de adopción de soluciones de gestión de datos de prueba ayuda a superar múltiples desafíos, como la seguridad de los datos y la privacidad de los datos, y a abordar la necesidad de escenarios de prueba realistas. Aumento de la penetración de tecnologías digitales avanzadas, como IA, IoT y aprendizaje automático (ML) para perfiles de datos, minería de datos de prueba y generación de datos sintéticos en diferentes PYME presentes entre múltiples verticales de la industria, lo que aumentó el crecimiento del mercado durante el período de pronóstico en América del Norte. Además, la presencia de una gran cantidad de soluciones de gestión de datos de prueba y proveedores de servicios, como IBM Corporation, Informatica Inc. y Delphix Corp., en todos los países, como Estados Unidos y Canadá, alimentan el crecimiento del mercado en toda la región.

• Por ejemplo, en marzo de 2024, Perforce completó la adquisición de Delphix, un proveedor de la plataforma de gestión de datos de prueba (TDM) y capacidades integradas de gestión de datos de prueba en sus DevOps y soluciones de desarrollo de software. El Perforce también tiene como objetivo entregar la plataforma Delphix TDM a los clientes a costos más bajos y con una mayor eficiencia operativa.

Además, la creciente implementación de las técnicas de computación en la nube para administrar datos de pruebas confidenciales y confidenciales para garantizar que los procesos de prueba precisos y eficientes aumentaran la demanda de soluciones de gestión de datos de prueba entre diferentes países como India, China y Japón, impulsando el crecimiento del mercado en Asia Pacífico.

La distribución del mercado global de gestión de datos de pruebas por región de origen es la siguiente:

• América del Norte - 43%
• América del Sur - 6%
• Europa - 23%
• Medio Oriente y África - 9%
• Asia Pacífico - 19%

Jugadores clave cubiertos

Los actores clave en este mercado incluyen Delphix Corp., Datprof, K2View Ltd., IBM Corporation, Informatica Inc., Leverx Inc. (DataTalark), CA Technologies, Parasoft, Qualitest Group, Broadcom, Infosys Limited, GenRocket, Inc., Bitwise y Cigniti Technologies.

Desarrollos clave de la industria

• Noviembre de 2023:Redgate, un proveedor de devops de base de datos de extremo a extremo, lanzó una nueva solución de administración de datos de prueba automatizada llamada "Redgate Test Data Manager". Esta solución ayuda significativamente a administrar los flujos de trabajo de extremo a extremo y llevar el desarrollo de software en múltiples bases de datos.
• Mayo de 2023:GenRocket, un software de generación de datos de prueba sintética, lanzó una plataforma de autoservicio distribuida para la automatización de datos de pruebas sintéticas. Esta plataforma ayuda a los desarrolladores y a los equipos de pruebas a recuperar y recrear casos de datos de pruebas ejecutables que pueden integrarse con marcos de prueba y herramientas de desarrollo.