Tamaño del mercado de Big Data y análisis, participación, crecimiento y análisis de la industria, por tipo (integración de datos, almacenamiento de datos y presentación de datos), por aplicación (IoT y M2M) y pronóstico regional hasta 2035

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VISIÓN GENERAL DEL MERCADO DE BIG DATA Y ANÁLISIS

Se espera que el mercado mundial de Big Data y análisis aumente de 444,63 mil millones de dólares en 2026 a 1333,8 mil millones de dólares en 2035, creciendo a una tasa compuesta anual del 13% entre 2026 y 2035.

Big data y análisis se relacionan con técnicas de gestión y análisis de inmensos e intrincados conjuntos de datos que producen inteligencia empresarial operativa. Estos conjuntos de datos se conocen como big data debido a sus propiedades denominadas las "tres V: Volumen, Velocidad y Variedad" provenientes de las redes sociales, los dispositivos inteligentes de IoT y los sistemas transaccionales. Para dichos datos, no se aplican los métodos convencionales, por lo que se utilizan herramientas modernas como visualización de datos, extracción de datos y algoritmos de aprendizaje de datos. El proceso implica inicializar los datos recopilados con formatos o bases de datos predefinidos, mantenimiento, procesamiento de datos y análisis de datos ampliados. Técnicas como la visualización transforman conjuntos de datos en mapas o figuras, lo que facilita la identificación de anomalías, tendencias y otros patrones. Las herramientas de análisis se entregan de forma local o como soluciones de software como servicio en análisis de clientes, cadena de suministro, marketing, evaluación de riesgos y empleados.

El análisis de big data se implementa en los sectores de salud, BFSI, comercio minorista y manufactura y ha cambiado radicalmente el entorno empresarial. Ayudan a mejorar las decisiones, aumentar la eficiencia y brindar experiencias únicas a los clientes a través de la identificación de patrones de datos y pronósticos de tendencias futuras. Por ejemplo, el campo del comercio minorista se centra en los comportamientos de los clientes para instituir un esfuerzo de marketing dirigido; en el campo de la atención médica, fomenta una mejor atención al enfatizar los enfoques de tratamiento. Los métodos de análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo se aplican a la innovación empresarial y se adaptan a las necesidades y conocimientos del mercado para un mayor desarrollo. Esta razón por sí sola manifiesta la ventaja competitiva que obtienen las organizaciones al tabular importantes flujos de información, mejorar la productividad y estimular la innovación.

IMPACTO DEL COVID-19

Mejor utilización de datos en el sector sanitario para acelerar el crecimiento del mercado

La pandemia mundial de COVID-19 no ha tenido precedentes y ha sido asombrosa, y el mercado ha experimentado una demanda mayor a la prevista en todas las regiones en comparación con los niveles previos a la pandemia. El repentino crecimiento del mercado reflejado por el aumento de la CAGR es atribuible al crecimiento del mercado y al regreso de la demanda a niveles prepandémicos.

Durante el brote de COVID-19, las aplicaciones de big data y análisis apoyaron el seguimiento, la profecía y la programación. Los médicos pudieron rastrear la frecuencia de la infección basándose en grandes conjuntos de datos, localizar regiones geográficas propensas a la infección e incluso aproximar las regiones donde probablemente ocurriría, lo que les permitió prevenir su aparición. Las tecnologías avanzadas mejoraron el desarrollo de vacunas al simplificar los métodos de evaluación de los resultados de los ensayos clínicos y determinar las mejores combinaciones de ingredientes. Las tecnologías avanzadas mejoraron el desarrollo de vacunas al simplificar los métodos de evaluación de los resultados de los ensayos clínicos y determinar las mejores combinaciones de ingredientes. Las respuestas de salud pública también mejoraron, con conocimientos basados ​​en datos que guían las políticas sobre distanciamiento social, medidas de cuarentena y asignación de recursos. Las innovaciones de este período han remodelado las prácticas de atención médica, enfatizando la importancia de la analítica para mejorar la preparación y mejorar los resultados de salud global.    

ÚLTIMAS TENDENCIAS

Uso de inteligencia artificial y aprendizaje automático para impulsar el mercado

La mejora de estas herramientas de análisis y big data mediante la incorporación de técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático está creando un enorme mercado para estas herramientas entre las diferentes organizaciones empresariales. El software automatizado analiza grandes conjuntos de datos, lo que facilita el manejo de grandes volúmenes de datos con altas velocidades y errores de cálculo mínimos debido a la automatización mediante inteligencia artificial. Sin embargo, incluso en los casos en que los datos están muy estructurados, los algoritmos tradicionales no capturan todas las combinaciones e interdependencias de los datos que contribuyen a los resultados, mejorando así las predicciones y la toma de decisiones. Esta integración permite a las organizaciones capturar información en tiempo real, adaptar las relaciones con los clientes y mejorar la eficiencia, además de mitigar el riesgo. La integración de la IA y el aprendizaje automático está ampliando gradualmente la aplicación de big data en todos los sectores con técnicas de precios dinámicos, detección de fraudes con tarjetas de crédito y gestión de la cadena de suministro.

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SEGMENTACIÓN DEL MERCADO DE BIG DATA Y ANÁLISIS

Por tipo

Según el tipo, el mercado global se puede clasificar en integración de datos, almacenamiento de datos y presentación de datos.

• Integración de datos: la integración de datos implica combinar datos de diferentes sistemas de origen para formar una única base de datos para su análisis. Las empresas se enfrentan a cuestiones relacionadas con la naturaleza descentralizada de los datos, que provienen de sistemas internos como fuentes de las nubes. El mercado de integración de datos está creciendo a nivel mundial debido al creciente problema de la complejidad de los entornos de datos. Las herramientas de integración avanzadas proporcionan funciones como creación de perfiles de datos, gestión de calidad y gobernanza que refuerzan la calidad de los datos. La creciente adopción de soluciones basadas en la nube también aumenta la demanda de dichas soluciones, específicamente la captura y análisis de datos.

• Almacenamiento de datos: el almacenamiento de datos se utiliza en tecnologías para guardar de forma segura grandes cantidades de información de una o varias fuentes. También hace que la necesidad de soluciones que puedan manejar datos estructurados y no estructurados sea más relevante. Este es especialmente el caso del almacenamiento de datos y las soluciones relacionadas, ya que cada vez más empresas están cambiando a soluciones en la nube por ser más rápidas y rentables. Las empresas están empezando a optar por empresas que proporcionan una combinación de recursos ubicados en el sitio y en la nube. Las nuevas tecnologías en medios de almacenamiento, por ejemplo, SSD y sistemas de archivos distribuidos, están mejorando las tasas de recuperación y la confiabilidad de los datos.

• Presentación de datos: la presentación de datos es el proceso general de presentar material recopilado a partir del análisis de big data a través de herramientas como informes gráficos y escritos. Ha aumentado la necesidad de herramientas naturales y fáciles de usar para respaldar la visualización de datos, ya que ayudan a analizar datos complejos. Las herramientas que rápidamente se están volviendo indispensables son las visualizaciones de datos, como paneles, informes interactivos y software potente. Las personas y las organizaciones reciben datos en tiempo real de varios sectores para tomar las decisiones correctas en el momento adecuado. Estas herramientas de presentación se están automatizando a través de IA y esto garantiza que datos complejos estén disponibles para usuarios que ni siquiera entienden los lenguajes de programación.

Por aplicación

Según la aplicación, el mercado global se puede clasificar en LoT y M2M.

• LoT: El Internet de las Cosas (IoT) conecta dispositivos que generan una gran cantidad de datos a través de sensores y electrodomésticos inteligentes. El análisis de dichos datos requiere análisis de big data para obtener información sobre el rendimiento de los dispositivos, la utilización por parte de los usuarios y la productividad, entre otros. A través del análisis predictivo, las fallas de los equipos se pueden predecir con anticipación, por lo que se puede realizar el mantenimiento antes de que fallen. IoT y big data mejoran la eficacia en ciertos campos, incluidas las ciudades inteligentes, la salud y las industrias manufactureras. Estas funciones complementarias mejoran la vigilancia y el control en tiempo real y se pueden aplicar a una amplia gama de empresas.

• M2M: Máquina a Máquina (M2M) se refiere a la comunicación directa entre dispositivos y promueve la automatización en las industrias de fabricación y logística. Los datos de interacción de comunicación M2M se recopilan y procesan mediante análisis de big data para comprender ciertas tendencias en el proceso y optimizar el proceso general. La aplicación de técnicas de control en tiempo real se refiere a la capacidad de monitorear el estado y la productividad de los equipos para facilitar el uso de técnicas de predicción en los planes de mantenimiento. Los análisis M2M mejoran la organización al gestionar recursos, reducir costos y garantizar que se tomen decisiones informadas. Esto da como resultado una reducción de gastos y una mejora de la productividad organizacional general.

DINÁMICA DEL MERCADO

La dinámica del mercado incluye factores impulsores y restrictivos, oportunidades y desafíos que indican las condiciones del mercado.

Factores impulsores

Generación de datos exponencial para impulsar el mercado

El volumen de datos se está convirtiendo en el mayor del mundo a un ritmo rápido y se estima que puede alcanzar los 175 zettabytes. Esta afluencia proviene de diversos orígenes, incluidos los medios sociales, los dispositivos IoT, las transacciones digitales y muchas otras actividades en línea, lo que genera grandes volúmenes de datos altamente definidos y no identificados. Con este volumen de datos aumentando en las organizaciones, gestionarlos y analizarlos se convierte en un desafío. Esto está creando la necesidad de una solución para análisis complejos, que se requiere para realizar el análisis y identificar datos útiles. Las empresas utilizan tecnología avanzada como aprendizaje automático, inteligencia artificial y computación en la nube para procesar y analizar. Crecimiento del mercado de big data y análisis. Ayudan a las empresas a comprender eficiencias y patrones e incluso a tomar decisiones basadas en evidencia, lo que las coloca en posiciones ventajosas en un mundo que está cambiando hacia el uso de datos.

El auge de la computación en la nube ha revolucionado para ampliar el mercado

La computación en la nube ha aumentado significativamente hasta cambiar por completo la forma en que el sector comercial aborda el almacenamiento y la computación de datos. La implementación de análisis en la nube ayuda a las organizaciones a generar conocimientos de datos grandes y complejos sin realizar una inversión inicial sustancial en infraestructura. Este cambio también permite un control preciso sobre los recursos informáticos, las empresas pueden obtener un rendimiento óptimo y bajos gastos generales. Las PYMES principalmente pueden ingresar a la nube debido a la naturaleza asequible y la simplicidad asociada con su implementación y pueden obtener herramientas analíticas que inicialmente fueron implementadas por grandes organizaciones. La computación en la nube también mejora el procesamiento de datos en tiempo real, ya que permite a las organizaciones tomar decisiones efectivas más rápidamente y, al mismo tiempo, las empresas pueden ampliar fácilmente la escalabilidad de su almacenamiento y análisis de datos, haciéndolos muy flexibles.

Factor de restricción

Los altos costos de infraestructura y la complejidad obstaculizan el mercado

La aplicación de big data y análisis puede implicar diversos costos de hardware, software y personal que requieren mucho capital y otros costos. Adoptar soluciones de big data en muchas pymes no es un lujo, lo que significa que muchas empresas no pueden permitírselo o no pueden incorporarlo a sus operaciones. Los costos relacionados con los servidores y sistemas de almacenamiento de alto rendimiento y el costo de las herramientas de análisis de datos son bastante altos y pueden representar un desafío para las empresas con recursos limitados. Además, los requisitos operativos, de hardware y de software para crear e implementar sistemas de big data hacen que sea más difícil lograr su adopción. La necesidad de que personal profesional almacene y mucho menos analice los datos es otro factor que contribuye a los costos. Estos desafíos pueden reducir la eficacia del uso de big data por parte de las pymes y reducir sus ventajas competitivas dentro de industrias que dependen en gran medida de la toma de decisiones basada en datos. Sin embargo, estos son algunos de los desafíos que enfrentan las organizaciones, pero con el desarrollo de soluciones en la nube, las opciones se están volviendo asequibles y más escalables.

Oportunidad

Demanda creciente en diversas industrias para crear oportunidades para el mercado

La necesidad de big data y análisis se está expandiendo significativamente y se aplica a las industrias de atención médica, finanzas, comercio minorista y manufactura. Las empresas e instituciones de estos sectores están implementando con éxito análisis, por ejemplo, análisis predictivos para el pronóstico de tendencias y resultados y análisis de clientes para la diferenciación de productos/servicios en función de los grupos de clientes. Big data en el sector manufacturero aumenta la productividad a través de la cadena de suministro y el mantenimiento predictivo. El análisis de atención médica para mejorar la calidad del intercambio, la administración y las finanzas lo utiliza en la gestión de riesgos, el rastreo de fraudes y la evaluación de clientes. Al darse cuenta de la importancia del poder de los datos para impulsar diferentes decisiones en las industrias, la demanda de soluciones analíticas mejoradas está aumentando. También indica que las complejidades que experimenta cada sector son oportunidades para que los proveedores de soluciones integren y adapten big data y análisis para abordar desafíos únicos para cada sector, fortaleciendo así el mercado y creciendo.

Desafío

Los riesgos de seguridad y privacidad de los datos desafían al mercado

La acumulación y el análisis de grandes cantidades de información por parte de las organizaciones amplifican la vulnerabilidad a los ciberataques y, por tanto, hacen que la protección de datos sea una cuestión crítica. A medida que el análisis de big data se utiliza cada vez más en la gestión de diversas actividades dentro de la empresa, aumentan los riesgos de fuga de datos, así como del cumplimiento de regulaciones estrictas como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR). Esto implica ejecutar regulaciones estrictas en materia de protección de datos, pero manejar un inmenso volumen de datos es una tarea desalentadora. Las violaciones de datos dentro de una organización son costosas, pueden conllevar multas y dañar gravemente la reputación. Es por estas razones que pueden retrasar durante algún tiempo que muchas organizaciones adopten el análisis de big data. Por lo tanto, son relevantes mayores medidas de seguridad y cumplimiento en el manejo de big data, ya que las organizaciones esperan aprovechar el poder de big data a pesar de estos riesgos.

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PERSPECTIVAS REGIONALES DEL MERCADO DE BIG DATA Y ANÁLISIS

• América del norte

América del Norte es el mayor consumidor de big data y cuota de mercado de análisis en todo el mundo y el mercado de big data y análisis de Estados Unidos es especialmente crítico para esta posición. La región ofrece un entorno de apoyo para empresas de tecnología, centros de investigación y nuevas empresas que crean nuevas soluciones para big data. Los puntos de acceso empresarial globales liderados por la tecnología, como Silicon Valley, brindan un impulso al mercado y a los mercados en grandes segmentos empresariales, como las finanzas, la atención médica y el comercio minorista, que financian en gran medida la infraestructura de análisis. Estados Unidos encabeza la integración de nuevas tecnologías, especialmente la inteligencia artificial y el aprendizaje automático que se utilizan en el procesamiento de big data. Además, la presencia de una estructura regulatoria amigable, así como el creciente énfasis en la protección de datos, también beneficia a América del Norte y ayuda a sostener su liderazgo.

• Europa

El mercado europeo de big data y análisis está creciendo rápidamente debido a la mayor creación de datos y al uso de sistemas de comunicación mejorados. Las herramientas de análisis se están volviendo populares en las organizaciones para aumentar la eficiencia y tomar mejores decisiones dentro de las empresas. Normas como el RGPD ayudan a fortalecer las prácticas de gestión de datos, mejorando la confianza en las soluciones analíticas. Es probable que la necesidad de análisis mejorados crezca a medida que las industrias presionan por obtener ventajas.

• Asia

Se espera que el mercado de análisis y big data crezca rápidamente en Asia Pacífico debido a la transformación digital que se está produciendo en países como China e India. Industrias como BFSI, atención médica y comercio minorista, junto con un mayor uso de teléfonos inteligentes y otros dispositivos de IoT, están impulsando la creación de datos. Las iniciativas gubernamentales para ciudades inteligentes impulsan aún más la demanda, asegurando un crecimiento sostenido del mercado.

JUGADORES CLAVE DE LA INDUSTRIA

Los actores clave de la industria mantienen una ventaja competitiva a través de la innovación que impulsa la expansión del mercado.

Los actores clave de la industria enfatizan el desarrollo de productos y la innovación como las principales estrategias que los ayudarán a evitar el estatus de mero mercado. Las tecnologías de IA y ML hacen que sus soluciones ofrezcan más conocimientos a partir de big data. La implementación de IA y ML en empresas comerciales les permite realizar tareas de datos complejas e identificar patrones ocultos que dan como resultado mejores predicciones. Las aplicaciones alojadas en la nube con funciones analíticas integradas están ganando cada vez más popularidad debido a la flexibilidad y apertura del espacio de la nube. Este progreso constante en el desarrollo del conocimiento aumenta la eficacia y la productividad, apoya el proceso de toma de decisiones y aborda la creciente necesidad de soluciones claras a las demandas que garanticen la competitividad en un entorno tan dinámico.

Lista de las principales empresas de análisis y big data

• Microsoft (U.S.)
• MongoDB (U.S.)
• Predikto (U.S.)
• Informatica (U.S.)
• CS (U.S.)
• Blue Yonder (U.S.)
• Azure (U.S.)
• Software AG (Germany)
• Sensewaves (France)
• TempoIQ (U.S.)
• SAP (Germany)
• OT (Israel)
• IBM (U.S.)
• Cyber Group (France)
• Splunk (U.S.)

DESARROLLOS CLAVE DE LA INDUSTRIA

Diciembre de 2023: AWS lanzó recientemente Amazon SageMaker mejorado que combina datos, análisis e inteligencia artificial. SageMaker Unified Studio, basado en la nube, permite a los usuarios acceder fácilmente a datos dentro de las organizaciones y a través de diferentes servicios de análisis, aprendizaje automático e inteligencia artificial proporcionados por AWS para una cantidad infinita de casos de uso. Las nuevas características incluyen SageMaker Lakehouse, que unifica datos de varias fuentes e integraciones sin ETL con aplicaciones SaaS para un acceso perfecto a los datos. Esta plataforma admite análisis SQL, capacitación de modelos de aprendizaje automático e inteligencia artificial generativa, lo que permite a los clientes aprovechar poderosas herramientas para el procesamiento de datos y la toma de decisiones, y socios destacados ya exploran estas nuevas capacidades.

COBERTURA DEL INFORME

El estudio abarca un análisis FODA completo y proporciona información sobre la evolución futura del mercado. Examina varios factores que contribuyen al crecimiento del mercado, explorando una amplia gama de categorías de mercado y aplicaciones potenciales que pueden afectar su trayectoria en los próximos años. El análisis tiene en cuenta tanto las tendencias actuales como los puntos de inflexión históricos, proporcionando una comprensión holística de los componentes del mercado e identificando áreas potenciales de crecimiento.

Los macrodatos y el análisis han revolucionado las industrias al proporcionar información procesable, mejorar la eficiencia e impulsar la innovación a través de herramientas como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la computación en la nube. Si bien persisten desafíos como los altos costos y la seguridad de los datos, los avances en la tecnología y la creciente demanda en sectores como la atención médica, el comercio minorista y BFSI subrayan el potencial de crecimiento del mercado. Los mercados regionales como América del Norte lideran con una infraestructura sólida, mientras que Asia-Pacífico experimenta un rápido crecimiento debido a la transformación digital. Los actores clave continúan innovando, garantizando competitividad y adaptabilidad en este campo dinámico. La evolución del mercado está destinada a empoderar a las organizaciones a nivel mundial, fomentando una mejor toma de decisiones y un crecimiento sostenible.