Test Data Management Market Size, Share, and Industry Analysis, By Deployment (On-premise and Cloud), By Enterprise Type (Small & Medium Enterprises and Large Enterprises), By Application (Synthetic Test Data Generation, Data Subsetting, Data Compliance and Security, Data Masking, and Others), By Industry (IT & Telecom, BFSI, Retail, Manufacturing, Healthcare, Government, and Others), and Regional Forecast, 2025-2032

O gerenciamento de dados de teste envolve o planejamento, manutenção e geração de conjuntos de dados para aprimorar a qualidade do código, a velocidade de desenvolvimento de aplicativos e a conformidade de dados dos aplicativos usados ​​para testes automatizados, desenvolvimento de código, solução de problemas e verificação. Essas soluções ajudam a identificar a localização de dados sensíveis usando várias técnicas de mascaramento de dados, o que ajuda substancialmente a atender aos regulamentos de privacidade de dados e conformidade.

Aumentar o uso das soluções de gerenciamento de dados de teste ajuda a economizar 5 a 10% dos custos médios de teste de software, garantindo a qualidade dos dados e visa fornecer dados de teste seguros para os usuários finais. A crescente integração de tecnologias modernas, como IA, big data e computação em nuvem, ajuda a tomar decisões orientadas a dados. As empresas estão cada vez mais se voltando para a adoção de soluções de gerenciamento de dados de teste para gerenciar dados de teste para resolver questões relacionadas à privacidade, segurança e necessidade de situações de teste realistas.

O gerenciamento de dados de teste envolve o desenvolvimento de conjuntos de dados que não são usados ​​na produção, mas imitam intimamente os dados reais de uma organização, permitindo que os desenvolvedores realizem testes abrangentes e precisos do sistema. A demanda por soluções de gerenciamento de dados de teste é impulsionada por vários elementos, como a crescente necessidade de condições de teste de melhor qualidade, a crescente necessidade de usar ferramentas de integração de dados, despesas de armazenamento e processamento mais eficientes e melhor assistência técnica para as equipes que realizam testes de caixa negra.

Impacto da IA ​​generativa no mercado de gerenciamento de dados de teste

A integração de IA generativa com ferramentas de gerenciamento de dados de teste automatiza o processo de gerenciamento de dados, analisando dados históricos e identificando a entrada de vários padrões de dados sintéticos para gerar diversos dados de teste em tempo real.

• Por exemplo, em março de 2023, a GenRocket lançou novos geradores de dados sintéticos baseados em IA para sua plataforma de automação de dados de teste denominada "Detecção de Anomalia". Esses geradores de dados sintéticos ajudam a atender aos complexos requisitos de geração de dados dos modelos de aprendizado de máquina de vários usuários finais.

O aumento do uso da Gen Ai ajuda a enfrentar vários desafios do gerenciamento de dados de teste, como

Geração de dados realistas -A IA generativa ajuda a gerar dados sintéticos em tempo real, que podem ser considerados positivos e negativos. Assim, para revolucionar o processo de gerenciamento de dados, um modelo generativo de IA é treinado para gerar conjuntos de dados sintéticos com valores positivos e negativos. Esses conjuntos de dados se assemelham a cenários reais.

Cobertura de dados de teste aprimorada -Os conjuntos de dados gerados atualizados são usados ​​principalmente por várias equipes de teste para melhorar o desempenho de seus fins de teste. Isso resulta em cobertura de teste aprimorada e testes mais eficientes.

Dados de teste de provisionamento sob demanda -A IA generativa visa criar os dados de acordo com as necessidades específicas de testes e desenvolvimento dos clientes. Por exemplo, a solução de gerenciamento de dados de teste de próxima geração fornecida pelo software validada acelera o provisionamento de dados e visa fornecer dados de alta qualidade aos clientes em todo o mundo.

Portanto, a integração do Gen AI com as ferramentas TDM aumentará o crescimento do mercado no período de previsão.

Segmentação

Insights principais

O relatório abrange as seguintes informações importantes:

• Micro Macro Economic Indicadores
• Motoristas, restrições, tendências e oportunidades
• Estratégias de negócios adotadas pelos principais players
• Impacto da IA ​​generativa no mercado global de gerenciamento de dados de teste
• Análise SWOT consolidada dos principais players

Análise por implantação

Com base na implantação, o mercado é classificado em local e nuvem. A crescente adoção de soluções TDM baseadas em nuvem ajuda a reduzir a perda de dados, aumentar a mobilidade e aumentar o processo de colaboração de dados por meio de acesso remoto.  A crescente demanda por software em nuvem TDM melhora os recursos de relatórios e análises, fornecendo informações de dados em tempo real sobre o processo de teste. Da mesma forma, o TDM baseado em nuvem ajuda a proteger a privacidade dos dados dos clientes e a garantir a conformidade com os algoritmos de mascaramento. Esses são os principais fatores que levaram a um aumento na adoção de soluções de gerenciamento de dados de teste baseadas em nuvem entre os diferentes usuários finais industriais durante o período de previsão.

Análise Regional

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O mercado global de gerenciamento de dados de teste é distribuído em cinco regiões: América do Norte, Europa, Ásia -Pacífico, Oriente Médio e África e América do Sul. A crescente necessidade de adoção de soluções de gerenciamento de dados de teste ajuda a superar vários desafios, como segurança e privacidade de dados e atender à necessidade de cenários de teste realistas. O aumento da penetração de tecnologias digitais avançadas, como IA, IoT e aprendizado de máquina (ML) para perfil de dados, mineração de dados e geração de dados sintéticos entre diferentes PMEs presentes entre as verticais múltiplas da indústria, aumentou o crescimento do mercado em relação ao período de previsão na América do Norte. Além disso, a presença de um grande número de soluções de gerenciamento de dados de teste e provedores de serviços, como a IBM Corporation, a Informatica Inc. e a Delphix Corp., entre países, como os EUA e o Canadá, alimentam o crescimento do mercado em toda a região.

• Por exemplo, em março de 2024, a Perforce concluiu a aquisição da Delphix, um provedor de plataforma de gerenciamento de dados de teste (TDM) e recursos integrados de gerenciamento de dados em suas soluções de DevOps e Desenvolvimento de Software. O Perforce também visa entregar a plataforma Delphix TDM aos clientes a custos mais baixos e com eficiências operacionais aprimoradas.

Além disso, a crescente implementação de técnicas de computação em nuvem para gerenciar dados confidenciais e sensíveis de teste para garantir processos de teste precisos e eficientes aumentaram a demanda por soluções de gerenciamento de dados de teste entre diferentes países como Índia, China e Japão, impulsionando o crescimento do mercado na Ásia -Pacífico.

A distribuição do mercado global de gerenciamento de dados de teste por região de origem é a seguinte:

• América do Norte - 43%
• América do Sul - 6%
• Europa - 23%
• Oriente Médio e África - 9%
• Ásia -Pacífico - 19%

Os principais jogadores cobertos

Os principais players deste mercado incluem a Delphix Corp., DatProf, K2View Ltd., IBM Corporation, Informatica Inc., Leverx Inc. (Datalark), CA Technologies, Parasoft, Qualitest Group, Broadcom, Infosys Limited, GenRocket, Inc., Bitwise e Cigniti Technologies.

Principais desenvolvimentos da indústria

• Novembro de 2023:A Redgate, um provedor de banco de dados de ponta a ponta, lançou uma nova solução automatizada de gerenciamento de dados de teste chamada "Redgate Test Data Manager". Essa solução ajuda significativamente a gerenciar os fluxos de trabalho de ponta a ponta e a trazer o desenvolvimento de software em vários bancos de dados.
• Maio de 2023:O GenRocket, um software de geração de dados de teste sintético, lançou uma plataforma de autoatendimento distribuída para automação de dados de teste sintético. Essa plataforma ajuda os desenvolvedores e as equipes de teste a recuperar e recriar casos de dados de teste executáveis ​​que podem ser integrados às estruturas de teste e ferramentas de desenvolvimento.