Test de la gestion des données Taille du marché, part et analyse de l'industrie, par déploiement (sur site et cloud), par type d'entreprise (petites et moyennes entreprises et grandes entreprises), par application (génération de données de test synthétique, sous-ensemble de données, conformité et sécurité des données, fabrication des données), par l'industrie (IT et télécom

La gestion des données des tests implique la planification, la maintenance et la génération d'ensembles de données pour améliorer la qualité du code, la vitesse de développement des applications et la conformité des données des applications utilisées pour les tests automatisés, le développement du code, le dépannage et la vérification. Ces solutions aident à identifier l'emplacement des données sensibles à l'aide de plusieurs techniques de masquage de données, ce qui aide substantiellement à respecter les réglementations de confidentialité des données et la conformité.

L'augmentation de l'utilisation des solutions de gestion des données de test permet d'économiser 5 à 10% des coûts moyens de tests logiciels en sécurisant la qualité des données et vise à fournir des données de test sûres aux utilisateurs finaux. L'intégration croissante des technologies modernes telles que l'IA, le Big Data et le Cloud Computing contribue à prendre des décisions basées sur les données. Les entreprises se tournent de plus en plus vers l'adoption de solutions de gestion des données de test pour gérer les données de test pour résoudre les problèmes liés à la confidentialité des données, à la sécurité et à la nécessité de situations de test réalistes.

La gestion des données de test implique de développer des ensembles de données qui ne sont pas utilisés dans la production mais qui imitent étroitement les données réelles d'une organisation, permettant aux développeurs d'effectuer des tests système complets et précis. La demande de solutions de gestion des données de test est propulsée par plusieurs éléments, tels que le besoin croissant de conditions de test de meilleure qualité, la nécessité croissante d'utiliser des outils d'intégration de données, les dépenses de stockage et de traitement plus efficaces et une meilleure assistance technique pour les équipes effectuant des tests de boîte noire.

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Impact de l'IA génératrice sur le marché des données de test

L'intégration de l'IA générative avec des outils de gestion des données de test automatise le processus de gestion des données en analysant les données historiques et en identifiant l'entrée de divers modèles de données synthétiques pour générer diverses données de test en temps réel.

• Par exemple, en mars 2023, Genrocket a lancé de nouveaux générateurs de données synthétiques basés sur l'IA pour leur plate-forme d'automatisation de données de test nommée «Anomalie Detection». Ces générateurs de données synthétiques aident à répondre aux exigences complexes de génération de données des modèles d'apprentissage automatique de divers utilisateurs finaux.

L'utilisation croissante de la génération IA aide à relever divers défis de la gestion des données des tests, tels que

Génération de données réalistes -L'IA générative aide à générer des données synthétiques en temps réel, qui peuvent être considérées comme positives et négatives. Ainsi, pour révolutionner le processus de gestion des données, un modèle d'IA génératif est formé pour générer des ensembles de données synthétiques avec des valeurs positives et négatives. Ces ensembles de données ressemblent étroitement à de vrais scénarios.

Amélioration de la couverture des données de test -Les ensembles de données générés améliorés sont principalement utilisés par plusieurs équipes de test pour améliorer les performances de leurs objectifs de test. Il en résulte une couverture d'essai améliorée et des tests plus efficaces.

Provisionnement des données de test à la demande -L'IA générative vise à créer les données en fonction des besoins spécifiques de tests et de développement des clients. Par exemple, la solution de gestion des données des tests de nouvelle génération fournie par le logiciel validé accélère l'approvisionnement des données et vise à fournir des données de haute qualité aux clients du monde entier.

Par conséquent, l'intégration de la génération AI avec les outils TDM augmentera la croissance du marché au cours de la période de prévision.

Segmentation

Idées clés

Le rapport couvre les idées clés suivantes:

• Micro-indicateurs macroéconomiques
• Conducteurs, contraintes, tendances et opportunités
• Stratégies commerciales adoptées par les acteurs clés
• Impact de l'IA générative sur le marché mondial de la gestion des données des tests
• Analyse SWOT consolidée des acteurs clés

Analyse par déploiement

Sur la base du déploiement, le marché est classé sur site et cloud. L'adoption croissante de solutions TDM basées sur le cloud aide à réduire la perte de données, à augmenter la mobilité et à stimuler le processus de collaboration des données grâce à un accès à distance.  La demande croissante de logiciel Cloud TDM améliore les capacités de rapport et d'analyse en fournissant des informations sur les données en temps réel sur le processus de test. De même, le TDM basé sur le cloud aide à protéger la confidentialité des données des clients et à garantir la conformité aux algorithmes de masquage. Ce sont les facteurs clés qui ont conduit à une augmentation de l'adoption de solutions de gestion des données de test basées sur le cloud parmi les différents utilisateurs finaux industriels au cours de la période de prévision.

Analyse régionale

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Le marché mondial de la gestion des données des tests est distribué dans cinq régions: l'Amérique du Nord, l'Europe, l'Asie-Pacifique, le Moyen-Orient et l'Afrique et l'Amérique du Sud. Le besoin croissant d'adoption de solutions de gestion des données de test aide à surmonter plusieurs défis, tels que la sécurité des données et la confidentialité des données, et à répondre au besoin de scénarios de test réalistes. L'augmentation de la pénétration des technologies numériques avancées, telles que l'IA, l'IoT et l'apprentissage automatique (ML) pour le profilage des données, l'exploration de données de test et la génération de données synthétiques à travers les différentes PME présentes parmi plusieurs verticales de l'industrie, a augmenté la croissance du marché au cours de la période de prévision en Amérique du Nord. En outre, la présence d'un grand nombre de solutions de gestion des données de test et de prestataires de services, tels que IBM Corporation, Informatica Inc., et Delphix Corp., à tous les pays, tels que les États-Unis et le Canada, alimentent la croissance du marché dans toute la région.

• Par exemple, en mars 2024, Perforce a terminé l'acquisition de Delphix, un fournisseur de plate-forme de gestion des données de test (TDM) et des capacités intégrées de gestion des données de test dans ses solutions DevOps et de développement de logiciels. Le Perforce vise également à livrer la plate-forme Delphix TDM aux clients à des coûts inférieurs et avec une efficacité opérationnelle améliorée.

En outre, la mise en œuvre croissante des techniques de cloud computing pour gérer les données de test confidentielles et sensibles pour garantir des processus de test précis et efficaces a renforcé la demande de solutions de gestion des données de test entre différents pays tels que l'Inde, la Chine et le Japon, propulsant la croissance du marché en Asie-Pacifique.

La distribution du marché mondial de la gestion des données des tests par région d'origine est la suivante:

• Amérique du Nord - 43%
• Amérique du Sud - 6%
• Europe - 23%
• Moyen-Orient et Afrique - 9%
• Asie-Pacifique - 19%

Players clés couverts

Les principaux acteurs de ce marché incluent Delphix Corp., Datprof, K2View Ltd., IBM Corporation, Informatica Inc., Leverx Inc. (Datalark), CA Technologies, Parasoft, Qualitest Group, Broadcom, Infosys Limited, Genrocket, Inc., Bitwise et CIGNITI Technologies.

Développements clés de l'industrie

• Novembre 2023:Redgate, un fournisseur DevOps de base de données de bout en bout, a lancé une nouvelle solution automatisée de gestion des données des tests nommée «Redgate Test Data Manager». Cette solution aide considérablement à gérer les flux de travail de bout en bout et à apporter le développement de logiciels dans plusieurs bases de données.
• Mai 2023:Genrocket, un logiciel de génération de données de test synthétique, a lancé une plate-forme en libre-service distribuée pour l'automatisation des données de test synthétique. Cette plate-forme aide les développeurs et les équipes de test à récupérer et à recréer des cas de données de test exécutables qui peuvent être intégrés aux frameworks et outils de développement.