Tamaño del mercado de análisis de datos, análisis de participación, por tipo (análisis descriptivo, análisis predictivo, análisis aumentado, análisis en tiempo real, análisis prescriptivo y otros), por solución (gestión de datos, minería de datos, inteligencia de seguridad y monitoreo de datos), por Aplicación (gestión de la cadena de suministro, planificación de recursos empresariales, gestión de bases de datos, gestión de recursos humanos y otros), por industria (atención sanitaria, TI y telecomunicaciones, BFSI, educación, fabricación, gobierno y otros) y pronóstico regional. 2023-2030

El tamaño del mercado de análisis de datos se valoró en 41,05 mil millones de dólares en 2022 y se proyecta que crecerá de 51,55 mil millones de dólares en 2023 a 279,31 mil millones de dólares en 2030, exhibiendo una tasa compuesta anual del 27,3% durante 2023-2030. América del Norte dominó el mercado global con una participación del 34,68% en 2022.

El análisis de datos se refiere al análisis de conjuntos de datos para encontrar información útil para resolver problemas en diversos campos. Combina programación informática, estadística y matemáticas para proporcionar un análisis de datos preciso. La creciente demanda de big data y análisis predictivo está impulsando el crecimiento del mercado de análisis de datos. Los líderes del mercado se centran continuamente en el desarrollo de intercambio de datos adaptativos, estructuras de datos y sistemas de inteligencia artificial (IA) para promover un nuevo crecimiento, resiliencia e innovación.

Según un estudio realizado por una empresa estadounidense de gestión de experiencias, Qualtrics y ServiceNow, alrededor del 83% de los clientes están dispuestos a cambiar a una marca con una mejor experiencia digital, y el 70% de los clientes es más probable que confíen en marcas que ofrecen una excelente experiencia. experiencia digital.

IMPACTO DEL COVID-19

El mayor uso de análisis e inteligencia artificial en medio del crecimiento del mercado impulsado por la pandemia de COVID-19

La pandemia de COVID-19 aceleró el uso de análisis e inteligencia artificial, y esta tendencia ha continuado incluso después de 2020. Según un estudio de la industria, el 52% de las empresas han acelerado sus planes para adoptar la IA debido a la crisis de COVID-19. El análisis de datos se utilizó ampliamente en la lucha contra la COVID-19. Además, las soluciones de inteligencia artificial ayudaron a los trabajadores de la salud a diagnosticar y monitorear el virus de manera más eficiente. Por ejemplo, la nueva empresa canadiense BlueDot utilizó inteligencia artificial para analizar datos no estructurados de redes sociales e informes de noticias, lo que les permitió rastrear y predecir brotes. Además, el análisis de datos también desempeñó un papel crucial a la hora de acelerar la búsqueda de una vacuna en los laboratorios. Por ejemplo,

• La división DeepMind de Google empleó un algoritmo de inteligencia artificial para analizar la estructura de proteínas que pueden ayudar en la transmisión del virus. Posteriormente, la división compartió sus descubrimientos para ayudar a los científicos a investigar posibles remedios.

Durante la pandemia de COVID-19, los primeros seis meses de 2022 demostraron que las tecnologías más revolucionarias, como las aplicaciones de análisis ampliamente utilizadas, las plataformas de software de inteligencia artificial y las herramientas de integración e integridad de datos, no se vieron muy afectadas por las dificultades del mercado. Desempeñaron un papel crucial en la búsqueda de nuevas oportunidades y la reducción de riesgos.

Tendencias del mercado de análisis de datos

Soluciones de tejido de datos basadas en metadatos para ampliar el crecimiento del mercado

A medida que las empresas se expandieron y diversificaron, se dieron cuenta de la importancia de tener un sistema flexible. Una estructura de datos es una arquitectura integral de integración de datos que permite que la ingeniería de datos, el análisis y otros servicios de datos sean accesibles a través de varios puntos finales en entornos híbridos de múltiples nubes. Garantiza que las prácticas y el uso de gestión de datos sean coherentes en la nube, en las instalaciones y en los dispositivos perimetrales. La estructura de datos actúa como un puente entre los puntos finales de datos, lo que permite una amplia gama de capacidades de gestión de datos, como integración, descubrimiento de metadatos, gobernanza, procesamiento y orquestación.

En la era digital actual, donde los datos son la piedra angular de la toma de decisiones, las empresas buscan constantemente formas de aprovechar todo su potencial. La arquitectura de la estructura de datos surge como una solución que ofrece un conjunto de beneficios diseñados para satisfacer las necesidades cambiantes de las empresas modernas.

• IBM pronostica que, para 2024, la utilización de la estructura de datos puede resultar en un aumento del 158 % en el ROI y una disminución potencial de hasta el 65 % en las solicitudes de ETL. Además, facilitará el consumo de datos y la colaboración en autoservicio. La función Active Metadata de Data Fabric automatizará la gobernanza, la protección de datos y la seguridad, al mismo tiempo que mejorará la integración de datos y automatizará las tareas de ingeniería de datos.

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Factores de crecimiento del mercado de análisis de datos

La creciente demanda de Edge Computing probablemente impulsará el crecimiento del mercado

Hoy en día, hay un crecimiento significativo en sensores y dispositivos de red, lo que resulta en un aumento masivo en la cantidad de datos recopilados. Esto ejerce mucha presión sobre el análisis de datos central, que maneja una gran cantidad de datos. Sin embargo, computación de borde ofrece una solución al descentralizar los datos recopilados, lo que permite a las organizaciones mejorar su escalabilidad, potencia de procesamiento y capacidades de análisis.

La inteligencia artificial, el 5G, la seguridad y diferentes industrias han adoptado soluciones basadas en el borde debido a los avances tecnológicos. La computación perimetral tiene un impacto transformador y de amplio alcance, desde atención médica en tiempo real y experiencias de juegos inmersivos hasta eficiencia energética y venta minorista inteligente.

• En enero de 2022, Verizon Business y Atos unieron fuerzas en una alianza estratégica para habilitar soluciones inteligentes de IoT utilizando computación perimetral privada de acceso múltiple 5G. Esta colaboración tiene como objetivo beneficiar a empresas, gobiernos y comunidades a nivel mundial. Al utilizar la solución 5G edge, las empresas pueden revolucionar su enfoque de análisis predictivo, mejorar la eficiencia operativa, reducir el riesgo y aumentar los ingresos.

FACTORES RESTRICTIVOS

Preocupaciones por la seguridad de los datos que impiden el progreso del mercado

Las organizaciones enfrentan numerosos desafíos en su camino hacia la transformación de datos, incluyendo ciberseguridad riesgos, preocupaciones de calidad, integración e infraestructura. Según un informe reciente de expertos de la industria, las tres áreas con las que más luchan las empresas son salvaguardar la privacidad de los datos (34%), garantizar la precisión de los datos (26%) y procesar y analizar datos de manera eficiente (24%).

Además, las cuestiones de privacidad parecen ser algunas de las mayores preocupaciones, ya que grandes cantidades de datos incluyen información personal y sensible. Los registros financieros, la información médica y los identificadores personales pueden explotarse para obtener ganancias financieras, robo de identidad u otros fines maliciosos. Por lo tanto, se estima que estos crecientes desafíos limitarán el crecimiento del mercado en los próximos años.

Análisis de segmentación del mercado de análisis de datos

Análisis por tipo

El análisis predictivo dominó el mercado debido al aumento en los campos de IA, ML y Big Data

Según el tipo, el mercado se clasifica en análisis descriptivo, análisis predictivo, análisis aumentado , análisis en tiempo real, análisis prescriptivo y otros (análisis de diagnóstico).

El análisis predictivo dominó la cuota de mercado en 2022. En los últimos años, el análisis predictivo se ha vuelto crucial para que las organizaciones comprendan los grandes volúmenes de datos que tienen. Una tendencia importante en el análisis predictivo es el uso creciente de la IA y el aprendizaje automático (ML). Con el avance de estas tecnologías, las organizaciones están descubriendo la capacidad de desarrollar modelos predictivos de alta precisión.

• En noviembre de 2023, Actian, una plataforma de gestión de datos, unió fuerzas con Quation, un proveedor de soluciones de análisis de datos. Esta asociación tiene como objetivo ofrecer análisis de datos, integración perfecta en la nube y servicios digitales transformadores a empresas de diversos sectores como la banca, la atención médica y el comercio minorista.

Se proyecta que el segmento de análisis en tiempo real experimentará el mayor crecimiento CAGR durante el período de pronóstico. Al utilizar análisis de datos en tiempo real, las empresas pueden realizar un seguimiento de las tendencias y evaluar su progreso hacia los objetivos. Pueden acceder de forma remota a datos, monitorear compras, asignar recursos y mejorar la seguridad de la red. Según una encuesta global realizada por expertos de la industria en noviembre de 2022, el área principal de inversión en análisis avanzado es el procesamiento de eventos complejos, al que el 52% de las empresas ya le asigna recursos. El procesamiento de eventos complejos implica la utilización de tecnologías para analizar grandes volúmenes de datos en movimiento en tiempo real.

Por análisis de solución

La rápida adopción de la IA y la automatización para facilitar el proceso de extracción de datos impulsó el crecimiento del segmento

Según la solución, el mercado se segmenta en gestión de datos, extracción de datos, inteligencia de seguridad y monitoreo de datos.

En 2022, el segmento de minería de datos dominó la participación en los ingresos. Una tendencia importante en este campo es la adopción de la automatización y inteligencia artificial para agilizar y acelerar el proceso de extracción de datos. Con herramientas automatizadas, tareas como la preparación de datos, la ingeniería de características, la selección y evaluación de modelos se pueden realizar sin participación humana.

Se espera que el segmento de inteligencia de seguridad demuestre la CAGR más alta durante el período de evaluación. Se espera que el cambio hacia Plataformas de Inteligencia de Amenazas (TIP) más avanzadas influya en gran medida en el futuro de la ciberseguridad. Además, se espera que las tecnologías de IA y ML redefinan los enfoques tradicionales de ciberseguridad, particularmente en áreas como la detección automatizada de amenazas, el análisis predictivo y las respuestas adaptativas a las amenazas.

Por análisis de aplicaciones

La rápida adopción de las soluciones en la gestión de la cadena de suministro respaldó el crecimiento del segmento

Según la aplicación, el mercado se segmenta en gestión de la cadena de suministro, planificación de recursos empresariales, gestión de bases de datos, gestión de recursos humanos, gestión de relaciones con los clientes y otros (gestión del ciclo de vida del producto).

En 2022, el segmento de gestión de la cadena de suministro dominó la participación en los ingresos. La aplicación del análisis de datos en la gestión de la cadena de suministro promueve la adopción de tecnologías avanzadas, como la inteligencia artificial y aprendizaje automático . Estas tecnologías ayudan a descubrir patrones ocultos y proporcionan información valiosa a partir de los datos disponibles de la cadena de suministro. Las empresas manufactureras pueden optimizar los procesos de su cadena de suministro utilizando análisis de datos en la planificación de ventas y operaciones, planificación de capacidad, inteligencia empresarial y previsión de la demanda. Esta optimización contribuye al crecimiento del sector.

Se proyecta que el segmento de planificación de recursos empresariales experimentará la tasa de crecimiento más alta durante el período de pronóstico. Las aplicaciones de análisis de datos desempeñan un papel crucial en la integración de big data con datos de aplicaciones empresariales procedentes de almacenes de datos, bases de datos tradicionales y lagos de datos. Esta integración mejora las capacidades de previsión, análisis y planificación. A medida que las organizaciones dependen cada vez más de la toma de decisiones basada en datos, también ha aumentado la demanda de acceso y análisis de bases de datos. Los rápidos avances en inteligencia artificial, nube híbrida, computación de punta e Internet de las cosas (IoT) han contribuido al crecimiento exponencial del big data. Este crecimiento ha añadido complejidad de gestión para las empresas, lo que ha llevado al crecimiento de este segmento.

Por análisis de la industria

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La creciente necesidad de mejorar los servicios de red, la seguridad y la experiencia del cliente impulsa el crecimiento del segmento de TI y telecomunicaciones

Por industria, el mercado se divide en salud, TI y telecomunicaciones, BFSI, educación, manufactura, gobierno, transporte y logística, venta minorista y comercio electrónico, y otros (medios y entretenimiento).

Actualmente, el segmento de TI y telecomunicaciones lidera en términos de cuota de mercado. El análisis de datos ha sido fundamental para ayudar al sector de las telecomunicaciones a aumentar las ganancias al mejorar los servicios de red, la seguridad y la experiencia del cliente. Ha desempeñado un papel crucial en el análisis de datos de llamadas para identificar actividades fraudulentas y amenazas a la seguridad. Esto ha permitido a las empresas de telecomunicaciones responder rápidamente y prevenir tales comportamientos en el mercado.

La industria de la salud está experimentando un aumento en los registros médicos digitales y el uso de tecnologías relacionadas con la salud. Esto ha llevado a que diariamente se genere y almacene una gran cantidad de datos de salud. El análisis de datos tiene el potencial de tener un gran impacto en la industria de la salud en el futuro. Por ejemplo,

• En noviembre de 2022, Zephyr AI, Inc., pionero en tecnología de medicina de precisión, se asoció con MedStar Health, el proveedor de atención médica en Maryland y el área de Washington, D.C., para mejorar su producto Insights impulsado por inteligencia artificial (IA). Este producto está diseñado para personalizar y mejorar la atención de pacientes con enfermedades crónicas. La asociación se concentró inicialmente en la diabetes tipo 2 (DT2) y utilizó los conjuntos de datos no identificados de DT2 y el conocimiento de gestión de pacientes de MedStar Health para mejorar el producto Insights de análisis predictivo de Zephyr AI.

PERSPECTIVAS REGIONALES

El alcance del mercado global se clasifica en cinco regiones: América del Norte, América del Sur, Europa, Oriente Medio y África y Asia Pacífico.

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América del Norte representó la mayor cuota de mercado en 2022. El crecimiento del mercado de análisis de datos en esta región se puede atribuir a la adopción temprana de la digitalización y las tecnologías transformadoras. El análisis de datos también se puede atribuir a la presencia de los principales actores del mercado, como IBM, Microsoft, Google y AWS.

El sector de TI y telecomunicaciones en la región está experimentando un rápido crecimiento, lo que está contribuyendo a la expansión general del mercado. Este crecimiento se debe principalmente al uso cada vez mayor de teléfonos móviles que admiten servicios 3G, 4G y 5G en los EE. UU. Además, la expansión del sector se ve impulsada por factores como una población en crecimiento, servicios de comunicación y la creciente adopción de teléfono inteligente servicios. Las autoridades reguladoras también desempeñan un papel importante en la expansión de la cuota de mercado de análisis de datos mediante la adopción de redes 5G en el país.

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Se espera que Asia Pacífico tenga la CAGR más alta entre 2023 y 2030. Varios países asiáticos, como India, China y Japón, están utilizando tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático con uso intensivo de información en diferentes industrias, lo que resulta en un mayor uso de análisis de datos. Los expertos de la industria han informado que en 2022, el 66% de los especialistas en marketing de Asia Pacífico invirtieron más en la recopilación de datos propios, en comparación con el 60% en 2021. Ya sea para mejorar la participación del cliente, mejorar el análisis predictivo o establecer una gobernanza de datos eficaz, tener una buena Un plan definido de transformación de datos y ciencia de datos es crucial para el éxito a largo plazo.

Los países europeos están mostrando un interés cada vez mayor en el mercado del análisis de datos. Están implementando diversas medidas y programas para apoyar su crecimiento y adopción. Entre estos países, Alemania destaca como la mayor economía de Europa, con una población que representa el 19% de la Unión Europea. Alemania ha sido reconocida como una fuerza estabilizadora dentro de la Unión Europea, logrando consistentemente tasas de crecimiento más altas en comparación con otros Estados miembros. Los sectores automotriz, eléctrico y químico son las principales industrias del país y utilizan cada vez más big data para mejorar la producción, mejorar la calidad de los productos y mantener la competitividad. Por ejemplo,

• En mayo de 2023, SAP SE anunció que ampliaría su asociación con Google Cloud para ofrecer una nueva oferta de datos abiertos. Esta oferta tiene como objetivo desbloquear el potencial de los datos comerciales y simplificar los panoramas de datos. Los clientes ahora pueden crear una nube de datos completa combinando la solución SAP Datasphere con la nube de datos de Google, recopilando datos de varias partes del panorama empresarial.

Lista de empresas clave del mercado de análisis de datos

Colaboración estratégica y mejoras de productos por parte de los principales actores para impulsar la ventaja competitiva

Los principales actores del mercado, como Microsoft, IBM, AWS, SAP SE, Google y otros, están implementando diversos planes y estrategias comerciales. Están ampliando la gama de datos que utilizan para mejorar sus herramientas y tecnología, desarrollar soluciones innovadoras y mejorar sus capacidades en tecnología y soluciones analíticas.

Lista de empresas clave perfiladas:

• Corporación IBM (A NOSOTROS.)


• Corporación Microsoft (EE.UU.)


• Amazon Web Services, Inc. (EE. UU.)


• Google LLC (A NOSOTROS.)


• Corporación Oráculo (A NOSOTROS.)


•  SAP SE (Alemania)


• Sisense Ltd. (EE.UU.)


• Zoho Corporation Pvt. Limitado. Limitado. (India)


• ThoughtSpot Inc. (EE. UU.)


• Mu Sigma (Estados Unidos)

DESARROLLOS CLAVE DE LA INDUSTRIA

• Septiembre 2023 – Oracle presentó Fusion Data Intelligence Platform, una plataforma avanzada para datos, análisis e inteligencia artificial. Esta plataforma permite a los usuarios de Oracle Fusion Cloud Applications aumentar sus resultados comerciales al fusionar conocimientos basados ​​en datos con opciones y acciones inteligentes.


• Agosto 2023 – Microsoft anunció una asociación de cinco años con Synthetaic, una startup especializada en análisis de datos de sensores espaciales y aéreos utilizando inteligencia artificial. La herramienta de inteligencia artificial de Synthetaic, conocida como Categorización rápida y automática de imágenes (RAIC), se desarrolló en la plataforma en la nube Microsoft Azure. Como parte de este acuerdo, Microsoft otorgó a Synthetaic acceso a una gran cantidad de computación en la nube recursos, por un total de casi 1 millón de horas.


• Mayo 2023 – Microsoft presentó una novedosa solución analítica y de datos conocida como Microsoft Fabric. Esta herramienta incorpora un lago de datos de múltiples nubes denominado OneLake y SaaS integrado. Fabric es un producto de análisis integral que satisface todos los requisitos analíticos de una organización. Los datos dentro de Fabric se organizan de manera eficiente en un centro de datos fácil de usar y se indexan automáticamente para fines de intercambio, descubrimiento, cumplimiento y gobernanza sin problemas.


• Mayo 2023 – Databricks, una empresa de San Francisco, abrió su primera oficina en Israel. La oficina ayudará a la empresa a expandir su negocio en el país y beneficiarse del grupo de talento local.


• febrero 2023 – IBM y el Centro Marshall de Vuelos Espaciales de la NASA han presentado recientemente una asociación destinada a aprovechar el poder de la tecnología de inteligencia artificial de IBM para descubrir descubrimientos innovadores dentro de la extensa colección de datos geoespaciales y de ciencias de la Tierra de la NASA. Este esfuerzo de colaboración marcará la utilización inaugural de la tecnología del modelo básico de IA en los datos satelitales de observación de la Tierra de la NASA.

COBERTURA DEL INFORME

Una representación infográfica de Data Analytics Market

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ALCANCE Y SEGMENTACIÓN DEL INFORME