"Estrategias inteligentes, dando velocidad a su trayectoria de crecimiento"
Una plataforma de datos autónoma es una infraestructura para Big Data que opera y optimiza los datos por sí misma. Al observar las acciones del usuario, como qué tablas de datos se utilizan, la cantidad de grupos de datos que se crean y la eficiencia del uso de esos grupos, aprende cómo manejar y administrar los datos de forma independiente.
Es una aplicación de base de datos en la nube automatizada que mejora las cargas de trabajo analíticas, incluidos los mercados de datos, los lagos de datos y las cargas de trabajo. Los analistas de negocios y científicos de datos pueden medir fácilmente la comprensión empresarial de cualquier tipo o tamaño de datos de manera rentable.
Los avances tecnológicos como la computación cognitiva, el análisis de datos y la creciente demanda de soluciones basadas en la nube están impulsando la plataforma de datos autónoma en los próximos años. La priorización de paradigmas de red y la introducción de inteligencia procesable para reducir la pérdida de datos son algunos factores adicionales para el crecimiento del mercado. Además, la introducción de datos ampliables, complejos y no estructurados obstaculiza el desarrollo de plataformas de datos autónomas.
Una plataforma de datos autónoma ofrece flexibilidad a las organizaciones, permitiéndoles trabajar según su conveniencia y requisitos. Una plataforma de datos autónoma proporciona formas fáciles y rápidas de distribuir, medir e integrar datos críticos.
La pandemia de COVID-19 ha acelerado el crecimiento de la digitalización, la demanda de servicios remotos, datos de ubicación, inversiones en análisis de datos y seguimiento en tiempo real.
La pandemia aumentó la dependencia de las empresas de los servicios basados en la nube para procesar, analizar y compartir datos con empleados remotos, beneficiando a la plataforma de datos autónoma. Así, hubo un aumento en el uso de plataformas de datos autónomas debido al aumento de las operaciones autónomas, el permiso de derechos de red y las herramientas analíticas avanzadas por parte de las organizaciones.
Además, muchas organizaciones tuvieron que trasladar total o parcialmente sus servicios al cliente al modo virtual, lo que finalmente ayudó a desarrollar los departamentos de tecnología de la información de estas organizaciones.
El informe cubrirá las siguientes ideas clave:
El segmento de la nube representa la gran participación de los ingresos en el mercado de plataformas de datos autónomas. La eficacia y flexibilidad de las soluciones basadas en la nube las convierten en una mejor opción para que las adopten los usuarios. También ofrece escalabilidad mejorada, menores costos operativos y desarrollos duraderos. El entorno virtual permite a las organizaciones acceder a los datos a través de dispositivos interconectados según su horario conveniente. Los usuarios pueden cargar los datos conectándose a través de la red en lugar de almacenarlos en dispositivos locales.
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El mercado global se analiza en América del Norte, Medio Oriente y África, América del Sur, Asia Pacífico y Europa.
La región de América del Norte tiene la mayor participación en los ingresos en el mercado de plataformas de datos autónomas debido a la rápida digitalización de las empresas y una mayor penetración de Internet y dispositivos móviles, lo que crea oportunidades para que las organizaciones se conecten con el cliente, los socios de canal y otras partes interesadas. La región tiene muchos gigantes tecnológicos como Intel Corporation, Amazon Web Services, Oracle Corporation y muchos otros.
Intel encuentra valor en Big Data ya que la empresa lo utiliza para desarrollar chips más rápido, reconociendo fallos y problemas de seguridad. La firma facilita el análisis predictivo y ha invertido más de 200 millones de dólares en desarrollos de Big Data. La Casa Blanca también ha financiado más de 200 millones de dólares en desarrollo de Big Data.
La distribución del mercado de plataformas de datos autónomas por región es la siguiente:
El informe incluye actores clave como Oracle, IBM, Teradata, Amazon Web Services, Inc., Cloudera, Inc., Hewlett Packard Enterprise Development LP, Qubole, Gemini Data, Alteryx, Inc., Denodo Technologies, Denodo, MapR, Ataccama, Zaloni, Datrium, Qubole, DvSum y muchos otros.
Por implementación | Por tamaño de organización | Por vertical | Por geografía |
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