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市場調査レポート
商品コード
1618405

データラングリングの世界市場規模：ビジネスファンクション別、コンポーネント別、展開モデル別、組織規模別、エンドユーザー別、地域別、範囲および予測

Global Data Wrangling Market Size By Business Function, By Component, By Deployment Model, By Organization Size, By End User, By Geographic Scope And Forecast

出版日
ページ情報
英文 202 Pages
納期
2～3営業日
価格
価格表記: USDを日本円(税抜)に換算
本日の銀行送金レート: 1USD=146.99円
データラングリングの世界市場規模：ビジネスファンクション別、コンポーネント別、展開モデル別、組織規模別、エンドユーザー別、地域別、範囲および予測
出版日: 2024年11月08日
発行: Verified Market Research
ページ情報: 英文 202 Pages
納期: 2～3営業日
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  • 概要
  • 目次
概要

データラングリングの市場規模と予測

データラングリング市場規模は、2024年に16億3,000万米ドルと評価され、2031年には32億米ドルに達すると予測され、予測期間2024-2031年のCAGRは8.80 %で成長します。市場成長を促進する主な要因には、AIや機械学習などの技術に依存する様々な組織、特に機関における大量のデータの利用可能性が含まれます。さらに、コンピューティング技術の技術的進歩は、データ量をさらに増加させ、市場の成長を促進します。世界のデータラングリング市場レポートは、市場の全体的な評価を提供します。主要セグメント、動向、市場促進要因、市場抑制要因、競合情勢、市場で重要な役割を果たしている要因などを包括的に分析しています。

データラングリングの世界市場促進要因

データラングリング市場の市場促進要因は、様々な要因によって影響を受ける可能性があります

データの増加：センサー、ソーシャルメディア、IoTデバイス、その他のソースからもたらされるデータ量は指数関数的に増加しており、これは、このデータをクリーニング、処理、分析できる状態にするための新しいツールや手法が必要であることを意味します。このニーズに応えるのが、データ準備の手順を自動化・合理化するデータラングリングツールです。

データの複雑さ：

現在利用可能なデータには、さまざまな形式、構造、品質レベルがあります。複雑なデータ変換、データ統合、データ品質保証を管理できる洗練されたテクノロジーが、この多様で頻繁に汚れるデータに対処するために必要です。

セルフサービス：

アナリティクスは、ビジネス・ユーザーがITやデータ・エンジニアリング・チームに大きく依存することなく、自分自身でデータを分析しようとするため、ますます一般的になってきています。データ管理ツールは、技術者でない個人でも独自にデータを準備・分析できるようにすることで、意思決定プロセスを迅速化します。

データガバナンスとコンプライアンス：

組織は、データ保護とガバナンス（CCPAやGDPRなど）を取り巻く高まる要件に照らして、データが正確で一貫性があり、コンプライアンスに準拠していることを確認する必要があります。データ管理テクノロジーは、データガバナンスの原則を実施するだけでなく、データの整合性と品質保証をサポートします。

ビッグデータとアナリティクスの台頭：

企業がデータ主導型になるにつれ、膨大なデータから得られる高度な分析と洞察の必要性が高まっています。データ分析プロセスにおいて不可欠なフェーズは、企業がデータから洞察に満ちた情報をより効果的に抽出するのに役立つデータラングリングです。

AIや機械学習との統合：

モデルのトレーニングのためにデータを準備することで、データラングリングはAIや機械学習プロジェクトにおいて重要です。AIやMLと簡単にインターフェースできるデータラングリングツールのニーズは、セクターを超えたこれらのテクノロジーの採用とともに高まっています。

クラウドの採用：

クラウド・コンピューティングが広く採用された結果、組織はますます多くのデータおよびアナリティクスのワークロードをクラウドに移行しています。クラウドベースのデータ管理ソリューションの拡張性、柔軟性、手頃な価格により、業界は拡大しています。

データ民主化の重視：

企業は、データアクセスをよりアクセスしやすくし、より多くの人々が意思決定に活用できるように取り組んでいます。データラングリングツールは、社内の人々のデータへのアクセス、準備、分析を簡素化することで、データの民主化を支援します。

データラングリングの世界市場抑制要因

データラングリング市場には、いくつかの阻害要因や課題があります。これらには以下が含まれる：

複雑さと学習曲線：

データ・ラングリングツールの効果的な使用には、ある程度の技術的な習熟が必要とされることが多いです。これらのツールは、非技術系ユーザーには理解や使用が難しい場合があり、特に従業員が技術に疎い企業では、その利用が制限される可能性があります。

データ・セキュリティの問題：

デリケートで頻繁にプライベートなデータを扱うことは、データ管理の一部です。データ管理ツールの使用は、データ・セキュリティ、プライバシー侵害、CCPAやGDPRのような法律への準拠、特にセキュリティ要件が厳しい金融やヘルスケアのような分野での懸念によって妨げられる可能性があります。

統合の課題：

データ管理ツールを現在のITアーキテクチャ、データ管理システム、アナリティクス・プラットフォームと統合するのは困難で時間がかかります。特に多様なIT環境では、互換性の問題、データフォーマットの不整合、相互運用性の問題により、データラングリング・ソリューションの導入が遅れる可能性があります。

導入とメンテナンスのコスト：

IT予算が限られている中小企業（SME）では、データラングリングソリューションの導入と維持に費用がかかる可能性があります。導入のハードルには、ライセンス料、サブスクリプション料、ハードウェア要件、継続的なメンテナンス費用などが含まれます。

変化への反対：

手作業によるデータ準備手順に慣れている従業員は、組織内の変化に抵抗感を持つかもしれないです。データ管理ツールは広く採用される可能性があるが、文化的な障壁、職を失うことへの恐れ、新しいテクノロジーへの抵抗感などにより、たとえ生産性や効率性の面で多くのメリットをもたらすツールであったとしても、採用が妨げられることがあります。

標準化の欠如：

多くのベンダーがさまざまなツールやソリューションを提供しているため、データ管理分野の市場は断片化しています。データラングリングの技術、ツール、ベストプラクティスに統一性がないため、顧客は混乱し、さまざまなサービスを比較・評価することができず、採用プロセスの妨げとなります。

パフォーマンスとスケーラビリティの問題：

データ管理技術によっては、複雑なデータ変換作業や大量のデータを効果的に管理することが困難な場合があります。特にデータの速度と種類が多い状況では、パフォーマンスのボトルネック、スケーラビリティの制約、処理の遅延がユーザーをイライラさせ、データ管理ソリューションの採用を妨げる可能性があります。

規制やコンプライアンスに起因する制約：

組織は、業界標準、規制上の義務、コンプライアンス上の義務により、データの収集、処理、利用に関して制約を受けることがあります。データを整理する一方で、HIPAA、PCI-DSS、SOX法などのコンプライアンスを維持するのは複雑で時間がかかるため、データ整理の取り組みが妨げられる可能性があります。

目次

第1章 世界のデータラングリング市場：イントロダクション

  • 市場概要
  • 調査範囲
  • 前提条件

第2章 エグゼクティブサマリー

第3章 VERIFIED MARKET RESEARCHの調査手法

  • データマイニング
  • 検証
  • プライマリーインタビュー
  • データソース一覧

第4章 データラングリングの世界市場展望

  • 概要
  • 市場力学
    • 促進要因
    • 抑制要因
    • 機会
  • ポーターのファイブフォースモデル
  • バリューチェーン分析

第5章 データラングリングの世界市場：ビジネスファンクション別

  • 概要
  • マーケティングと営業
  • 財務
  • 人事
  • オペレーション
  • 法務

第6章 データラングリングの世界市場：コンポーネント別

  • 概要
  • ツール
  • サービス
    • マネージドサービス
    • プロフェッショナルサービス

第7章 データラングリングの世界市場：展開モデル別

  • 概要
  • クラウド
  • オンプレミス

第8章 データラングリングの世界市場：組織規模別

  • 概要
  • 大企業
  • 中小企業

第9章 データラングリングの世界市場：エンドユーザー別

  • 概要
  • 自動車および運輸
  • 銀行、金融サービス、保険（BFSI）
  • エネルギーおよび公益事業
  • 政府・公共部門
  • ヘルスケア・ライフサイエンス
  • 製造業
  • 小売・Eコマース
  • 通信・IT
  • 旅行・ホスピタリティ
  • その他

第10章 データラングリングの世界市場：地域別

  • 概要
  • 北米
    • 米国
    • カナダ
    • メキシコ
  • 欧州
    • ドイツ
    • 英国
    • フランス
    • イタリア
    • スペイン
    • その他欧州
  • アジア太平洋
    • 中国
    • 日本
    • インド
    • その他アジア太平洋地域
  • ラテンアメリカ
    • ブラジル
    • アルゼンチン
    • その他のラテンアメリカ
  • 中東・アフリカ
    • アラブ首長国連邦
    • サウジアラビア
    • 南アフリカ
    • その他中東とアフリカ

第11章 世界のデータラングリング市場の競合情勢

  • 概要
  • 各社の市場ランキング
  • 主な発展戦略

第12章 企業プロファイル

  • IBM
  • Oracle
  • SAS Institute
  • Trifacta
  • Datawatch
  • Talend
  • Alteryx
  • Dataiku
  • TIBCO Software
  • Paxata
  • Mindtech Global Ltd.

第13章 主な発展

  • 製品の上市／開発
  • 合併と買収
  • 事業拡大
  • パートナーシップと提携

第14章 付録

  • 関連調査
目次
Product Code: 8846

Data Wrangling Market Size And Forecast

Data Wrangling Market size was valued at USD 1.63 Billion in 2024 and is projected to reach USD 3.2 Billion by 2031, growing at a CAGR of 8.80 % during the forecast period 2024-2031. Major factors which drive the market growth include the availability of large volumes of data at various organizations specifically the institutions relying on the technologies such as AI and machine learning. Moreover, technological advancements in computing technologies further drive the volume of the data thereby fueling the growth of the market. The Global Data Wrangling Market report provides a holistic evaluation of the market. The report offers a comprehensive analysis of key segments, trends, drivers, restraints, competitive landscape, and factors that are playing a substantial role in the market.

Global Data Wrangling Market Drivers

The market drivers for the Data Wrangling Market can be influenced by various factors. These may include:

Data Growth: The amount of data coming from sensors, social media, IoT devices, and other sources is growing exponentially, and this means that new tools and methods are needed to clean, process, and get this data ready for analysis. This need is met by data wrangling tools, which automate and streamline the data preparation procedure.

Complexity of Data:

There are many different forms, structures, and quality levels of data available today. Sophisticated technologies capable of managing intricate data transformations, data integration, and data quality assurance are needed to deal with this diverse and frequently dirty data.

Self-service :

analytics is becoming more and more popular as business users seek to analyse data on their own without heavily depending on IT or data engineering teams. Data wrangling tools expedite the decision-making process by enabling non-technical individuals to independently prepare and analyse data.

Data Governance and Compliance:

Organisations must make sure that their data is correct, consistent, and compliant in light of the growing requirements surrounding data protection and governance (such as the CCPA and GDPR). Data wrangling technologies support data integrity and quality assurance as well as the enforcement of data governance principles.

The rise of big data and analytics:

As businesses work to become more data-driven, there is an increasing need for sophisticated analytics and insights obtained from vast amounts of data. An essential phase in the data analytics process is data wrangling, which helps businesses more effectively extract insightful information from their data.

Integration with AI and Machine Learning:

By preparing data for model training, data wrangling is important in AI and machine learning projects. The need for data wrangling tools that can easily interface with AI and ML is growing along with the adoption of these technologies across sectors.

Cloud Adoption:

Organisations are shifting more and more of their data and analytics workloads to the cloud as a result of the broad adoption of cloud computing. The industry is expanding due to the scalability, flexibility, and affordability of cloud-based data wrangling solutions.

Emphasis on Data Democratisation:

Businesses are working to make data access more accessible and enable more people to utilise it to inform decisions. Data wrangling tools help democratise data by simplifying the access, preparation, and analysis of data for people within the company.

What's inside a VMR industry report?

Our reports include actionable data and forward-looking analysis that help you craft pitches, create business plans, build presentations and write proposals.

Global Data Wrangling Market Restraints

Several factors can act as restraints or challenges for the Data Wrangling Market. These may include:

Complexity and Learning Curve:

Effective use of data wrangling tools frequently necessitates a certain degree of technical proficiency. These tools may be difficult for non-technical users to understand and use, which might restrict their uptake, particularly in companies where employees are less tech-savvy.

Data Security Issues:

Working with sensitive and frequently private data is a part of data wrangling. The use of data wrangling tools may be impeded by worries about data security, privacy violations, and compliance with laws like the CCPA and GDPR, especially in sectors like finance and healthcare that have strict security requirements.

Integration Challenges:

It can be difficult and time-consuming to integrate data wrangling tools with the current IT architecture, data management systems, and analytics platforms. The implementation of data wrangling solutions may be slowed down by compatibility problems, data format inconsistencies, and interoperability difficulties, particularly in diverse IT settings.

Cost of Implementation and Maintenance:

Small and medium-sized businesses (SMEs) with tight IT budgets may find it expensive to deploy and maintain data wrangling solutions. Adoption hurdles may include licencing fees, subscription fees, hardware requirements, and continuing maintenance expenditures, particularly if the adoption payoff is not immediately evident.

Opposition to Change:

Workers used to manual data preparation procedures may be resistant to change within an organisation. Data wrangling tools can be widely adopted, however adoption can be hampered by cultural barriers, fear of losing one's job, and resistance to new technology, even when these tools have a lot to offer in terms of productivity and efficiency.

Lack of Standardisation:

There are many vendors offering a variety of tools and solutions, resulting in a fragmented market in the data wrangling space. The absence of uniformity in data wrangling techniques, tools, and best practices can be confusing to customers and hinder their ability to compare and assess various services, which will impede the adoption process.

Performance and Scalability Problems:

Some data wrangling technologies could find it difficult to effectively manage complicated data transformation activities or massive amounts of data. Particularly in contexts with high data velocity and variety, performance bottlenecks, scalability constraints, and processing delays can irritate users and prevent the adoption of data wrangling solutions.

Constraints arising from regulations and compliance:

Organisations may have limitations regarding the collection, processing, and utilisation of data due to industry standards, regulatory obligations, and compliance mandates. While organising data, maintaining compliance with laws like HIPAA, PCI-DSS, and SOX can be complicated and time-consuming, which could impede data wrangling efforts.

Global Data Wrangling Market Segmentation Analysis

The Global Data Wrangling Market is Segmented on the basis of Business Function, Component, Deployment Model, Organization Size, End User, And Geography.

Data Wrangling Market, By Business Function

  • Marketing and Sales
  • Finance
  • Human Resources
  • Operations
  • Legal

Based on Business Function, The market is classified into Marketing and Sales, Finance, Human Resources, Operations, and Legal. The finance segment dominated the segment. Operations such as identifying target customers, accessing profitability, detecting risk factors, anticipating future occurrences, and improving corporate operations require analysts. Thus in order to boost analytics data wrangling tools have a considerably high demand.

Data Wrangling Market, By Component

  • Tools
  • Services
  • Managed Services
  • Professional Services

Based on Component, The market is classified into Tools and Services. The services segment is further sub-segmented into managed and professional services. The tools segment held the highest share owing to the availability of several solutions by the players such as IBM, Oracle, etc. Moreover, these tools also help to format the large volumes of data generated. Moreover, these tools also help to merge several data sources into a single source for analysis, deleting unnecessary or irrelevant data, identifying empty cells or gaps in the data and identifying the outliers in the data, clarifying the inconsistencies, or deleting the irrelevant data in order to provide analysis.

Data Wrangling Market, By Deployment Model

  • Cloud
  • On-Premises

Based on Deployment Model, The market is classified into Cloud and On-Premises. The cloud segment dominated the market owing to the adoption of the cloud solutions due to the advantages offered by these solutions such as advanced security, low costs, access to data and requirement of less staff.

Data Wrangling Market, By Organization Size

  • Large Enterprises
  • Small and Medium-Sized Enterprises

Based on Organization Size, The market is classified into Large Enterprises and Small and Medium-Sized Enterprises. The large enterprises segment held the largest share owing to adoption of data wrangling tools for clean, standardized and profiled data which aids in informed decisions.

Data Wrangling Market, By End User

  • Automotive and Transportation
  • Banking, Financial Services, and Insurance (BFSI)
  • Energy and Utilities
  • Government and Public Sector
  • Healthcare and Life Sciences
  • Manufacturing
  • Retail and Ecommerce
  • Telecommunication and IT
  • Travel and Hospitality
  • Others

Based on End User, The market is classified into Automotive and Transportation, Banking, Financial Services, and Insurance (BFSI), Energy and Utilities, Government and Public Sector, Healthcare and Life Sciences, Manufacturing, Retail and Ecommerce, Telecommunication and IT, Travel and Hospitality, and Others. The BFSI segment held the largest share. The data wrangling tools have features that are personalized for these institutions and aid them to discover data from formats and sources, fraud detection, improve operational productivity and risk management.

Data Wrangling Market, By Geography

  • North America
  • Europe
  • Asia Pacific
  • Rest of the world
  • On the basis of Geography, The Global Data Wrangling Market is classified into North America, Europe, Asia Pacific, and the Rest of the world. North America is expected to witness fastest growth during the forecast period. Factors such as high disposable income, higher digital literacy among the population and favorable digital infrastructure are key factors which are expected to drive the growth of the market during the forecast period.

Key Players

  • The "Global Data Wrangling Market" study report will provide valuable insight with an emphasis on the global market including some of the major players such as
  • IBM, Oracle, SAS Institute, Trifacta, Datawatch, Talend, Alteryx, Dataiku, TIBCO Software, Paxata, Mindtech Global Ltd.

Our market analysis also entails a section solely dedicated to such major players wherein our analysts provide an insight into the financial statements of all the major players, along with product benchmarking and SWOT analysis.

Key Developments

  • In March 2022, Mindtech announced it had secured a n investment of USD 3.25 Million led by Appen. The investments will be used by the company to support the growth of the company.
  • In January 2022, Alteryx announced it had acquired Data Wrangler Trifacta for USD 400 Million. Trifecta is a provider of data wrangler solutions.
  • Ace Matrix Analysis
  • The Ace Matrix provided in the report would help to understand how the major key players involved in this industry are performing as we provide a ranking for these companies based on various factors such as service features & innovations, scalability, innovation of services, industry coverage, industry reach, and growth roadmap. Based on these factors, we rank the companies into four categories as
  • Active, Cutting Edge, Emerging, and Innovators.
  • Market Attractiveness
  • The image of market attractiveness provided would further help to get information about the region that is majorly leading in the Global Data Wrangling Market. We cover the major impacting factors that are responsible for driving the industry growth in the given region.
  • Porter's Five Forces
  • The image provided would further help to get information about Porter's five forces framework providing a blueprint for understanding the behavior of competitors and a player's strategic positioning in the respective industry. The porter's five forces model can be used to assess the competitive landscape in Global Data Wrangling Market, gauge the attractiveness of a certain sector, and assess investment possibilities.

TABLE OF CONTENTS

1 INTRODUCTION OF THE GLOBAL DATA WRANGLING MARKET

  • 1.1 Overview of the Market
  • 1.2 Scope of Report
  • 1.3 Assumptions

2 EXECUTIVE SUMMARY

3 RESEARCH METHODOLOGY OF VERIFIED MARKET RESEARCH

  • 3.1 Data Mining
  • 3.2 Validation
  • 3.3 Primary Interviews
  • 3.4 List of Data Sources

4 GLOBAL DATA WRANGLING MARKET MARKET OUTLOOK

  • 4.1 Overview
  • 4.2 Market Dynamics
    • 4.2.1 Drivers
    • 4.2.2 Restraints
    • 4.2.3 Opportunities
  • 4.3 Porter's Five Force Model
  • 4.4 Value Chain Analysis

5 GLOBAL DATA WRANGLING MARKET, BY BUSINESS FUNCTION

  • 5.1 Overview
  • 5.2 Marketing and Sales
  • 5.3 Finance
  • 5.4 Human Resources
  • 5.5 Operations
  • 5.6 Legal

6 GLOBAL DATA WRANGLING MARKET, BY COMPONENT

  • 6.1 Overview
  • 6.2 Tools
  • 6.3 Services
    • 6.3.1 Managed Services
    • 6.3.2 Professional Services

7 GLOBAL DATA WRANGLING MARKET, BY DEPLOYMENT MODEL

  • 7.1 Overview
  • 7.2 Cloud
  • 7.3 On-Premise

8 GLOBAL DATA WRANGLING MARKET, BY ORGANIZATION SIZE

  • 8.1 Overview
  • 8.2 Large Enterprises
  • 8.3 Small and Medium-Sized Enterprises

9 GLOBAL DATA WRANGLING MARKET, BY END USER

  • 9.1 Overview
  • 9.2 Automotive and Transportation
  • 9.3 Banking, Financial Services, and Insurance (BFSI)
  • 9.4 Energy and Utilities
  • 9.5 Government and Public Sector
  • 9.6 Healthcare and Life Sciences
  • 9.7 Manufacturing
  • 9.8 Retail and Ecommerce
  • 9.9 Telecommunication and IT
  • 9.10 Travel and Hospitality
  • 9.11 Others

10 GLOBAL DATA WRANGLING MARKET, BY GEOGRAPHY

  • 10.1 Overview
  • 10.2 North America
    • 10.2.1 The U.S.
    • 10.2.2 Canada
    • 10.2.3 Mexico
  • 10.3 Europe
    • 10.3.1 Germany
    • 10.3.2 The U.K.
    • 10.3.3 France
    • 10.3.4 Italy
    • 10.3.5 Spain
    • 10.3.6 Rest of Europe
  • 10.4 Asia Pacific
    • 10.4.1 China
    • 10.4.2 Japan
    • 10.4.3 India
    • 10.4.4 Rest of Asia Pacific
  • 10.5 Latin America
    • 10.5.1 Brazil
    • 10.5.2 Argentina
    • 10.5.3 Rest of LATAM
  • 10.6 Middle East and Africa
    • 10.6.1 UAE
    • 10.6.2 Saudi Arabia
    • 10.6.3 South Africa
    • 10.6.4 Rest of the Middle East and Africa

11 GLOBAL DATA WRANGLING MARKET COMPETITIVE LANDSCAPE

  • 11.1 Overview
  • 11.2 Company Market Ranking
  • 11.3 Key Development Strategies

12 COMPANY PROFILES

  • 12.1 IBM
    • 12.1.1 Overview
    • 12.1.2 Financial Performance
    • 12.1.3 Product Outlook
    • 12.1.4 Key Developments
  • 12.2 Oracle
    • 12.2.1 Overview
    • 12.2.2 Financial Performance
    • 12.2.3 Product Outlook
    • 12.2.4 Key Developments
  • 12.3 SAS Institute
    • 12.3.1 Overview
    • 12.3.2 Financial Performance
    • 12.3.3 Product Outlook
    • 12.3.4 Key Developments
  • 12.4 Trifacta
    • 12.4.1 Overview
    • 12.4.2 Financial Performance
    • 12.4.3 Product Outlook
    • 12.4.4 Key Developments
  • 12.5 Datawatch
    • 12.5.1 Overview
    • 12.5.2 Financial Performance
    • 12.5.3 Product Outlook
    • 12.5.4 Key Developments
  • 12.6 Talend
    • 12.6.1 Overview
    • 12.6.2 Financial Performance
    • 12.6.3 Product Outlook
    • 12.6.4 Key Developments
  • 12.7 Alteryx
    • 12.7.1 Overview
    • 12.7.2 Financial Performance
    • 12.7.3 Product Outlook
    • 12.7.4 Key Developments
  • 12.8 Dataiku
    • 12.8.1 Overview
    • 12.8.2 Financial Performance
    • 12.8.3 Product Outlook
    • 12.8.4 Key Developments
  • 12.9 TIBCO Software
    • 12.9.1 Overview
    • 12.9.2 Financial Performance
    • 12.9.3 Product Outlook
    • 12.9.4 Key Developments
  • 12.10 Paxata
    • 12.10.1 Overview
    • 12.10.2 Financial Performance
    • 12.10.3 Product Outlook
    • 12.10.4 Key Developments
  • 12.11 Mindtech Global Ltd.
    • 12.11.1 Overview
    • 12.11.2 Financial Performance
    • 12.11.3 Product Outlook
    • 12.11.4 Key Developments

13 KEY DEVELOPMENTS

  • 13.1 Product Launches/Developments
  • 13.2 Mergers and Acquisitions
  • 13.3 Business Expansions
  • 13.4 Partnerships and Collaborations

14 Appendix

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