"Estratégias inteligentes, dando velocidade à sua trajetória de crescimento"
Uma plataforma de dados autônoma é uma infraestrutura para Big Data que opera e otimiza os dados por si só. Ao observar as ações do usuário, como quais tabelas de dados estão sendo usadas, o número de clusters de dados que estão sendo construídos e a eficiência do uso desses clusters, ele aprende como manipular e gerenciar os dados de forma independente.
É um aplicativo automatizado de banco de dados em nuvem que aprimora cargas de trabalho analíticas, incluindo data marts, data lakes e cargas de trabalho. Analistas de negócios e cientistas de dados podem medir facilmente o entendimento de negócios de qualquer tipo ou tamanho de dados de maneira econômica.
Os avanços tecnológicos, como a computação cognitiva, a análise de dados e a crescente procura por soluções baseadas na nuvem, estão a impulsionar a plataforma de dados autónoma nos próximos anos. A priorização de paradigmas de rede e a introdução de inteligência acionável para reduzir a perda de dados são alguns fatores adicionais para o crescimento do mercado. Além disso, a introdução de dados expansíveis, complexos e não estruturados dificulta o desenvolvimento de plataformas de dados autónomas.
Uma plataforma de dados autônoma oferece flexibilidade às organizações, permitindo-lhes trabalhar de acordo com a conveniência e as necessidades. Uma plataforma de dados autônoma oferece maneiras fáceis e rápidas de distribuir, medir e integrar dados críticos.
A pandemia da COVID-19 acelerou o crescimento da digitalização, a procura de serviços remotos, dados de localização, investimentos em análise de dados e rastreamento em tempo real.
A pandemia aumentou a dependência das empresas de serviços baseados na nuvem para processar, analisar e partilhar dados com funcionários remotos, beneficiando a plataforma de dados autónoma. Assim, houve um aumento na utilização de plataformas de dados autônomas devido ao aumento das operações autônomas, à permissão de direitos de rede e às ferramentas analíticas avançadas pelas organizações.
Além disso, muitas organizações tiveram que migrar total ou parcialmente seus serviços ao cliente para o modo virtual, o que acabou ajudando a desenvolver os departamentos de tecnologia da informação dessas organizações.
O relatório cobrirá os seguintes insights principais:
O segmento de nuvem é responsável pela grande participação nas receitas do mercado de plataformas de dados autônomas. A eficácia e a flexibilidade das soluções baseadas em nuvem fazem delas a melhor escolha para os usuários adotarem. Ele também oferece escalabilidade aprimorada, custos operacionais mais baixos e desenvolvimentos duradouros. O ambiente virtual permite que as organizações acessem dados por meio de dispositivos interconectados de acordo com seu horário conveniente. Os usuários podem fazer upload dos dados conectando-se pela rede em vez de armazená-los em dispositivos locais.
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O mercado global é analisado na América do Norte, Oriente Médio e África, América do Sul, Ásia-Pacífico e Europa.
A região da América do Norte detém a maior participação nas receitas do mercado de plataformas de dados autônomas devido à rápida digitalização dos negócios e à maior penetração da Internet e de dispositivos móveis, criando oportunidades para as organizações se conectarem com o cliente, parceiros de canal e outras partes interessadas. A região tem muitos gigantes da tecnologia, como Intel Corporation, Amazon Web Services, Oracle Corporation e muitos outros.
A Intel encontra valor no Big Data à medida que a empresa o utiliza para desenvolver chips com mais rapidez, reconhecendo falhas e problemas de segurança. A empresa facilita a análise preditiva e investiu mais de US$ 200 milhões em desenvolvimentos de Big Data. A Casa Branca também financiou mais de 200 milhões de dólares em desenvolvimentos de Big Data.
A distribuição do mercado de plataformas de dados autônomas por região é a seguinte:
O relatório inclui participantes importantes 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 e muitos outros.
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