Mercado de Big Data en Europa por componente (hardware, software, servicios), por tipo de implementación (basado en la nube, local), por aplicación (análisis de clientes, análisis de la cadena de suministro, análisis de marketing, análisis de precios, análisis espacial, análisis de la fuerza laboral, análisis de riesgo y crédito, análisis de transporte), por industria del usuario final (BFSI [banc

Descripción general del mercado

Europa

El mercado de Big Data de Europa abarca las tecnologías y los servicios que permiten a las organizaciones procesar, analizar y obtener información de conjuntos de datos grandes y complejos generados a partir de varias fuentes, como las redes sociales, los datos transaccionales y los dispositivos de Internet de las cosas. Este mercado está preparado para un crecimiento significativo impulsado por el creciente volumen de datos que se generan y la necesidad de que las organizaciones aprovechen estos datos para obtener una ventaja competitiva. A medida que las empresas reconocen el valor de la toma de decisiones basada en datos, existe una creciente demanda de soluciones de análisis avanzadas que puedan extraer información procesable de grandes cantidades de datos. Además, la creciente adopción de la computación en la nube está facilitando un acceso más sencillo a las herramientas y plataformas de big data, lo que permite a las organizaciones ampliar sus capacidades de datos sin la carga de grandes inversiones en infraestructura.

La implementación de estrictas regulaciones en materia de protección y privacidad de datos, como el Reglamento General de Protección de Datos, también está contribuyendo a la demanda de soluciones robustas de big data que garanticen el cumplimiento y, al mismo tiempo, aprovechen los datos de manera eficaz. Además, la integración de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático con el análisis de big data está mejorando la capacidad de las organizaciones para predecir tendencias, automatizar procesos y personalizar las experiencias de los clientes, lo que impulsa aún más el crecimiento del mercado. Industrias como el comercio minorista, la atención médica y las finanzas están aprovechando especialmente el big data para mejorar la participación del cliente, optimizar las operaciones y mitigar los riesgos. A medida que los avances tecnológicos continúan evolucionando, incluido el desarrollo de herramientas de procesamiento de datos más sofisticadas y el mayor uso de la informática de borde, se espera que el mercado europeo de big data se expanda rápidamente. Las empresas que inviertan en capacidades de big data no solo mejorarán su eficiencia operativa, sino que también obtendrán conocimientos más profundos sobre el comportamiento de los clientes y las tendencias del mercado, posicionándose para el éxito en un panorama cada vez más impulsado por los datos.

Principales impulsores del mercado

Aumento de la generación de datos en las industrias

El crecimiento exponencial de los datos generados en varios sectores es un impulsor principal del mercado de big data europeo. La proliferación de dispositivos digitales, plataformas de redes sociales y tecnologías de Internet de las cosas ha llevado a la creación de un volumen de datos sin precedentes a diario. Las organizaciones ahora recopilan datos de múltiples fuentes, incluidas las interacciones con los clientes, los procesos de la cadena de suministro y los sistemas operativos. Esta afluencia de información presenta tanto un desafío como una oportunidad para las empresas que buscan mantener una ventaja competitiva

Las empresas reconocen que la capacidad de aprovechar y analizar esta gran cantidad de datos puede conducir a una mejor toma de decisiones, una mayor eficiencia operativa y una mejor comprensión de los clientes. La necesidad de herramientas de análisis avanzadas para procesar e interpretar estos datos es cada vez más crítica. En sectores como el comercio minorista, por ejemplo, las empresas están aprovechando el análisis de datos para comprender el comportamiento del consumidor, optimizar los niveles de inventario y personalizar las iniciativas de marketing. De manera similar, en el ámbito de la atención sanitaria, la capacidad de analizar los datos de los pacientes puede conducir a mejores resultados para los pacientes y a una prestación sanitaria más eficiente.

Además, el auge de las tecnologías de big data permite a las organizaciones almacenar y procesar grandes conjuntos de datos de forma más eficiente que nunca. Los métodos tradicionales de procesamiento de datos suelen resultar insuficientes cuando se trata de volúmenes masivos de datos no estructurados. Las soluciones de big data, como los marcos informáticos distribuidos y el almacenamiento basado en la nube, permiten a las organizaciones afrontar estos retos de forma eficaz. Como resultado, las empresas de toda Europa están invirtiendo en tecnologías de big data para aprovechar el potencial de sus activos de datos, lo que impulsa el crecimiento del mercado de big data europeo.

Adopción de análisis avanzados e inteligencia artificial

La creciente adopción de análisis avanzados e inteligencia artificial es un importante motor de crecimiento del mercado de big data europeo. Las organizaciones están reconociendo el valor de aprovechar técnicas analíticas sofisticadas para obtener información procesable de sus datos. El análisis avanzado va más allá de los informes tradicionales y el análisis descriptivo mediante el empleo de técnicas como el modelado predictivo, el aprendizaje automático y la minería de datos. Estas metodologías permiten a las empresas descubrir patrones, pronosticar tendencias futuras y tomar decisiones basadas en datos con mayor precisión.

La inteligencia artificial desempeña un papel fundamental en la mejora de las capacidades de análisis de big data. Con la capacidad de procesar grandes cantidades de datos rápidamente, los algoritmos de inteligencia artificial pueden identificar correlaciones y tendencias que pueden no ser inmediatamente evidentes para los analistas humanos. Esta capacidad permite a las organizaciones responder a las condiciones cambiantes del mercado de manera más eficaz y adaptar sus estrategias en consecuencia. Por ejemplo, las instituciones financieras están utilizando análisis impulsados por inteligencia artificial para detectar transacciones fraudulentas en tiempo real, minimizando las pérdidas y mejorando la confianza de los clientes.

La integración de la inteligencia artificial con soluciones de big data facilita el desarrollo de aplicaciones inteligentes que pueden automatizar los procesos de toma de decisiones. Al aprovechar el poder del aprendizaje automático, las organizaciones pueden mejorar continuamente sus modelos en función de nuevas entradas de datos, lo que genera predicciones y conocimientos más precisos a lo largo del tiempo. Esta adaptabilidad es particularmente valiosa en industrias dinámicas, como el comercio electrónico y las telecomunicaciones, donde las preferencias de los consumidores y las condiciones del mercado pueden cambiar rápidamente.

A medida que las empresas reconocen cada vez más los beneficios de la analítica avanzada y la inteligencia artificial, la demanda de tecnologías y soluciones de big data continúa creciendo. Se espera que esta tendencia impulse la expansión del mercado europeo de big data a medida que las organizaciones buscan mejorar sus capacidades analíticas y obtener una ventaja competitiva.

Cumplimiento normativo y gobernanza de datos

El panorama cambiante del cumplimiento normativo y la gobernanza de datos es otro impulsor clave del mercado europeo de big data. A medida que las organizaciones recopilan y analizan grandes volúmenes de datos, deben navegar por una compleja red de regulaciones que rigen la privacidad, la seguridad y el uso de los datos. La introducción del Reglamento General de Protección de Datos en Europa ha aumentado la conciencia sobre los problemas de protección de datos y ha exigido medidas de cumplimiento más estrictas para las organizaciones que manejan datos personales. El cumplimiento de estas regulaciones requiere la implementación de marcos de gobernanza de datos sólidos y soluciones de análisis que garanticen que los datos se gestionen y utilicen de manera responsable. Las organizaciones deben poder demostrar que están recopilando, procesando y almacenando datos de acuerdo con los requisitos legales. Esta necesidad de cumplimiento impulsa la demanda de soluciones de big data que ofrezcan funciones de gobernanza integradas, como seguimiento del linaje de datos, controles de acceso y capacidades de auditoría. Las organizaciones que priorizan la gobernanza de datos pueden beneficiarse de una mejor calidad e integridad de los datos, lo que en última instancia conduce a resultados analíticos más precisos. Al establecer políticas y procedimientos claros para la gestión de datos, las empresas pueden mitigar los riesgos asociados con las violaciones de datos y las sanciones regulatorias. Este enfoque en la gobernanza de datos se alinea con la tendencia más amplia de mejorar la responsabilidad y la transparencia corporativas, lo que impulsa aún más el crecimiento del mercado de big data en Europa. Además, las organizaciones que superan con éxito los desafíos regulatorios pueden aprovechar sus esfuerzos de cumplimiento como un diferenciador competitivo. Al generar confianza con los clientes y las partes interesadas mediante prácticas de datos transparentes, las empresas pueden mejorar su reputación y fomentar relaciones más sólidas. Como tal, el creciente énfasis en el cumplimiento normativo y la gobernanza de datos sirve como catalizador para la inversión en tecnologías y soluciones de big data.

Principales desafíos del mercado

Regulaciones de privacidad y cumplimiento de datos

Uno de los desafíos más importantes que enfrenta el mercado de big data europeo son las estrictas regulaciones de privacidad y cumplimiento de datos que rigen la recopilación, el almacenamiento y el procesamiento de datos. La introducción del Reglamento general de protección de datos ha establecido un alto estándar para la protección de datos en toda la Unión Europea, imponiendo requisitos estrictos a las organizaciones que manejan datos personales. Este panorama regulatorio requiere que las empresas implementen medidas sólidas para garantizar el cumplimiento, incluida la obtención del consentimiento explícito de las personas para el procesamiento de datos y la transparencia con respecto al uso de los datos.

Las organizaciones deben invertir recursos considerables en el desarrollo y mantenimiento de marcos de cumplimiento que se alineen con los requisitos regulatorios. Esto a menudo implica contratar personal especializado, realizar auditorías periódicas e implementar prácticas avanzadas de gobernanza de datos. El incumplimiento de estas regulaciones puede resultar en severas sanciones financieras y daños a la reputación, creando una barrera significativa para la adopción de tecnologías de big data.

La complejidad de navegar por múltiples regulaciones en diferentes jurisdicciones complica aún más los esfuerzos de cumplimiento. Si bien el Reglamento General de Protección de Datos es un marco unificador dentro de la Unión Europea, cada país puede tener regulaciones locales adicionales que las organizaciones deben cumplir. Esto crea un panorama de cumplimiento intrincado que puede ser un desafío para las empresas, en particular para las corporaciones multinacionales que operan en varios países.

Los desafíos que plantean las regulaciones de privacidad de datos pueden disuadir a las organizaciones de adoptar plenamente las iniciativas de big data. Las preocupaciones sobre las violaciones de datos y la privacidad pueden generar una renuencia a recopilar y analizar ciertos tipos de datos, lo que limita el potencial de obtener información valiosa. En consecuencia, las empresas deben lograr un delicado equilibrio entre aprovechar los datos para obtener una ventaja competitiva y garantizar el cumplimiento de los estándares regulatorios en evolución.

En este contexto, las organizaciones deben priorizar la inversión en tecnologías de cumplimiento y soluciones de gobernanza de datos que puedan ayudar a agilizar sus esfuerzos para cumplir con los requisitos regulatorios. De no hacerlo, no solo se puede obstaculizar su capacidad para aprovechar los macrodatos de manera eficaz, sino que también se pueden exponer a importantes riesgos legales y financieros. A medida que el panorama regulatorio continúa evolucionando, las organizaciones del mercado europeo de macrodatos deberán permanecer vigilantes y adaptables para abordar estos desafíos de cumplimiento.

Cuestiones de calidad e integración de datos

Los problemas de calidad e integración de datos representan otro desafío importante para el mercado europeo de macrodatos. A medida que las organizaciones recopilan datos de diversas fuentes, incluidas las interacciones con los clientes, los sistemas operativos y las aplicaciones de terceros, garantizar la precisión, la coherencia y la integridad de estos datos se vuelve cada vez más complejo. La mala calidad de los datos puede generar información engañosa y una toma de decisiones ineficaz, lo que socava los beneficios potenciales de las iniciativas de macrodatos.

Una de las principales causas de los problemas de calidad de los datos es la prevalencia de datos no estructurados, que comprenden una parte sustancial del panorama de datos. Los datos no estructurados, como texto, imágenes y contenido de redes sociales, pueden ser difíciles de analizar e integrar en los marcos de procesamiento de datos tradicionales. Como resultado, las organizaciones pueden tener dificultades para extraer información significativa de este tipo de datos, lo que limita su capacidad de obtener una comprensión integral de sus operaciones y clientes.

Los desafíos de integración de datos surgen del uso de sistemas y aplicaciones dispares dentro de las organizaciones. Muchas empresas dependen de sistemas heredados que no están diseñados para comunicarse de manera efectiva con las tecnologías modernas de big data. Esta falta de interoperabilidad puede generar silos de datos, donde la información valiosa queda atrapada dentro de sistemas aislados y no se puede aprovechar para el análisis. Sin una vista unificada de sus datos, las organizaciones pueden perder información crítica que podría impulsar mejoras operativas e iniciativas estratégicas.

Para abordar estos desafíos, las organizaciones deben priorizar la inversión en soluciones de integración y gestión de calidad de datos. Esto incluye la implementación de procesos de limpieza de datos para identificar y corregir imprecisiones, así como la adopción de herramientas de integración avanzadas que faciliten el flujo de datos sin problemas entre diferentes sistemas. Además, las organizaciones deben establecer marcos claros de gobernanza de datos que definan la propiedad de los datos, los estándares y los procesos para la gestión de datos.

El éxito de las iniciativas de big data depende de la capacidad de garantizar datos de alta calidad a los que se pueda acceder fácilmente para su análisis. Las organizaciones que no aborden los problemas de calidad e integración de los datos pueden verse incapaces de aprovechar al máximo el potencial del big data, lo que en última instancia obstaculizará su competitividad en el mercado. A medida que el volumen y la complejidad de los datos siguen creciendo, abordar estos desafíos será crucial para las organizaciones que buscan prosperar en el mercado de big data de Europa.

Tendencias clave del mercado

Mayor adopción de inteligencia artificial y aprendizaje automático

La integración de tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático está transformando rápidamente el panorama del mercado de big data de Europa. Las organizaciones de varios sectores están aprovechando cada vez más estas tecnologías avanzadas para mejorar las capacidades de análisis de datos, impulsar la automatización y generar información valiosa. La combinación de big data con inteligencia artificial y aprendizaje automático permite a las empresas analizar grandes cantidades de información en tiempo real, lo que les permite tomar decisiones informadas y responder rápidamente a los cambios del mercado.

A medida que las organizaciones reconocen el potencial de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, existe una tendencia creciente hacia el desarrollo de algoritmos personalizados adaptados a las necesidades comerciales específicas. Esta tendencia permite a las empresas obtener información que no solo es precisa sino también procesable. Por ejemplo, las instituciones financieras están utilizando algoritmos de aprendizaje automático para detectar transacciones fraudulentas y evaluar los riesgos crediticios de manera más eficaz, lo que conduce a una mejor eficiencia operativa y gestión de riesgos.

La proliferación de la computación en la nube está facilitando la adopción de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático dentro del mercado de big data europeo. Las plataformas en la nube ofrecen recursos escalables que permiten a las organizaciones procesar grandes conjuntos de datos sin necesidad de realizar inversiones iniciales significativas en infraestructura. Como resultado, las empresas de todos los tamaños pueden acceder a herramientas de análisis sofisticadas, democratizando la toma de decisiones basada en datos.

Se espera que la tendencia hacia la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en el mercado de big data de Europa continúe su trayectoria ascendente, y las empresas prioricen cada vez más las inversiones en estas tecnologías. Al aprovechar el poder de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, las organizaciones pueden descubrir nuevas oportunidades de crecimiento, mejorar las experiencias de los clientes y seguir siendo competitivas en un mercado en constante evolución.

Crecimiento de las soluciones de seguridad y privacidad de datos

A medida que el mercado de big data de Europa continúa expandiéndose, el énfasis en las soluciones de seguridad y privacidad de datos se está volviendo cada vez más pronunciado. Con el creciente volumen de datos que se recopilan y procesan, las organizaciones se enfrentan a un mayor escrutinio sobre cómo administran y protegen la información confidencial. La implementación de estrictas regulaciones de privacidad de datos, como el Reglamento General de Protección de Datos, ha creado una necesidad imperiosa para que las organizaciones prioricen las medidas de seguridad de datos.

Una tendencia significativa en el mercado es el desarrollo y la adopción de soluciones avanzadas de seguridad y privacidad de datos diseñadas para proteger los datos durante todo su ciclo de vida. Esto incluye tecnologías de cifrado, almacenamiento seguro de datos y mecanismos de control de acceso robustos que garantizan que solo el personal autorizado pueda acceder a la información confidencial. Las organizaciones están invirtiendo en marcos de seguridad integrales que incorporan las mejores prácticas para la gobernanza y el cumplimiento de los datos, lo que garantiza que mitiguen los riesgos asociados con las violaciones de datos y el acceso no autorizado.

El aumento de las amenazas cibernéticas y las violaciones de datos ha aumentado la conciencia entre las organizaciones sobre la importancia de la seguridad de los datos. Como resultado, las empresas están adoptando cada vez más medidas proactivas, como la realización de auditorías de seguridad periódicas y la implementación de planes de respuesta a incidentes para salvaguardar sus activos de datos. Esta tendencia es particularmente frecuente en industrias con altos requisitos regulatorios, como la atención médica y las finanzas, donde las consecuencias de las violaciones de datos pueden ser particularmente graves.

A medida que evoluciona el mercado de Big Data europeo, se espera que crezca la demanda de soluciones de seguridad y privacidad de datos. Las organizaciones que priorizan la seguridad de los datos no solo protegerán su valiosa información, sino que también mejorarán su reputación y generarán confianza con los clientes. Esta tendencia resalta la importancia crítica de integrar consideraciones de privacidad y seguridad de datos en cada aspecto de las iniciativas de big data.

Aparición de Edge Computing

La aparición de edge computing está cambiando la dinámica del mercado europeo de big data, ofreciendo a las organizaciones formas innovadoras de procesar y analizar datos más cerca de su origen. Edge computing implica la implementación de recursos informáticos en el borde de la red, lo que permite el procesamiento y análisis de datos en tiempo real sin depender de centros de datos centralizados. Esta tendencia está impulsada por la creciente necesidad de información inmediata, especialmente en industrias como la fabricación, el transporte y la atención médica, donde el análisis oportuno de datos puede afectar significativamente la eficiencia operativa.

Al aprovechar la computación de borde, las organizaciones pueden reducir la latencia, mejorar las velocidades de procesamiento de datos y mejorar el rendimiento general del sistema. Esta capacidad es particularmente ventajosa para aplicaciones que requieren toma de decisiones en tiempo real, como vehículos autónomos, sistemas de fabricación inteligentes y dispositivos de Internet de las cosas. A medida que el volumen de datos generados por estas aplicaciones sigue creciendo, la necesidad de un procesamiento eficiente en el borde se vuelve primordial.

La computación en el borde facilita la recopilación y el análisis de datos en entornos remotos o desafiantes donde la conectividad puede ser limitada. Esta tendencia permite a las organizaciones aprovechar el valor de los datos generados en estas ubicaciones, lo que les permite optimizar las operaciones, mejorar la seguridad y mejorar las experiencias de los clientes. Por ejemplo, en la agricultura, la computación en el borde puede respaldar las iniciativas de agricultura de precisión al analizar los datos recopilados de los sensores implementados en el campo, lo que conduce a una mejor gestión de los recursos y un aumento de los rendimientos.

A medida que avanza el mercado de big data europeo, se espera que la integración de la computación en el borde se vuelva más frecuente. Las organizaciones que adopten esta tecnología obtendrán una ventaja competitiva al permitir información en tiempo real e impulsar la innovación en varios sectores. La tendencia hacia la informática de borde representa un cambio significativo en la forma en que las organizaciones abordan el procesamiento de datos, lo que en última instancia conduce a una mayor eficiencia operativa y una mejor capacidad de toma de decisiones

Información segmentaria

Componente

En 2023, el segmento de software surgió como el componente dominante dentro del mercado de Big Data de Europa y se prevé que mantenga su liderazgo durante el período de pronóstico. Este dominio se puede atribuir a la creciente dependencia de las organizaciones de análisis avanzados, visualización de datos y soluciones de gestión de datos para aprovechar el potencial del big data. A medida que las empresas de diversas industrias reconocen el valor de la información basada en datos, están invirtiendo fuertemente en soluciones de software que les permiten procesar, analizar y derivar información procesable de grandes volúmenes de datos. Estas soluciones de software abarcan una amplia gama de funcionalidades, incluida la integración de datos, la analítica predictiva y el aprendizaje automático, todos los cuales desempeñan un papel crucial en la optimización de la eficiencia operativa y los procesos de toma de decisiones. Además, la creciente adopción de plataformas de software basadas en la nube está mejorando la accesibilidad y la escalabilidad, lo que permite a las organizaciones de todos los tamaños aprovechar las tecnologías de big data sin la carga de realizar inversiones significativas en infraestructura. Esta tendencia es particularmente evidente en sectores como la atención médica, las finanzas y el comercio minorista, donde el software de análisis de datos es esencial para mejorar las experiencias de los clientes, optimizar las cadenas de suministro y garantizar el cumplimiento normativo. Además, a medida que las organizaciones continúan adoptando iniciativas de transformación digital, se espera que aumente la demanda de soluciones de software que faciliten el procesamiento y el análisis de datos en tiempo real. Si bien los segmentos de hardware y servicios siguen siendo importantes, es probable que sigan el ejemplo del software, que cada vez se considera más como la columna vertebral de las estrategias de big data. En consecuencia, el crecimiento continuo del segmento de software se verá impulsado por los avances tecnológicos, la necesidad de una mejor toma de decisiones basada en datos y el panorama en constante evolución de los requisitos comerciales, lo que consolidará su posición como líder del mercado en el mercado de Big Data de Europa.

Industria del usuario final

En 2023, el sector bancario, de servicios financieros y de seguros surgió como la industria dominante del usuario final en el mercado de Big Data de Europa, y se espera que mantenga esta posición durante el período de pronóstico. La dependencia del sector financiero de la analítica de datos es primordial, ya que las organizaciones buscan mejorar las experiencias de los clientes, mejorar la gestión de riesgos y optimizar las eficiencias operativas. Con la creciente complejidad de las transacciones financieras y los crecientes requisitos regulatorios, las instituciones están aprovechando las soluciones de big data para analizar grandes cantidades de datos en tiempo real, lo que les permite detectar fraudes, evaluar los riesgos crediticios y cumplir con las estrictas regulaciones de manera efectiva. Además, la integración de análisis avanzados e inteligencia artificial en el sector bancario, de servicios financieros y de seguros permite a las empresas desarrollar productos y servicios financieros personalizados y adaptados a las necesidades de cada cliente, fomentando así relaciones más sólidas con los clientes e impulsando el crecimiento de los ingresos. El auge de la banca digital y las soluciones de pago móvil ha intensificado aún más la demanda de tecnologías de big data, ya que las instituciones financieras se esfuerzan por obtener información sobre los comportamientos y las preferencias de los clientes. Además, la inversión del sector en tecnologías innovadoras como blockchain y aprendizaje automático para agilizar las operaciones y mejorar las medidas de seguridad refuerza su posición dominante en el mercado. Si bien otras industrias, como la atención médica, el comercio minorista y la fabricación, también están reconociendo el valor del análisis de big data, los desafíos y las oportunidades únicos presentes en el sector bancario, de servicios financieros y de seguros garantizan su liderazgo continuo en el mercado de big data de Europa. A medida que las organizaciones de este sector adopten cada vez más estrategias basadas en datos, es probable que la demanda de soluciones analíticas avanzadas siga creciendo, lo que consolidará el dominio del sector en los próximos años.

Perspectivas del país

En 2023, el Reino Unido emergió como la región dominante en el mercado de big data de Europa, y se prevé que mantenga esta posición de liderazgo durante el período de pronóstico. La fuerte presencia del Reino Unido en el sector de la tecnología, junto con su industria de servicios financieros bien establecida, ha impulsado la adopción de análisis de big data en varios sectores, incluidos el comercio minorista, la atención médica y el gobierno. El país cuenta con una sólida infraestructura digital y un ecosistema vibrante de empresas emergentes y establecidas que se especializan en soluciones de big data, lo que ha facilitado la innovación y la colaboración en el campo. Además, el enfoque cada vez mayor en la toma de decisiones basada en datos entre las organizaciones del Reino Unido ha llevado a inversiones significativas en tecnologías de big data, lo que permite a las empresas aprovechar el potencial de grandes conjuntos de datos para mejorar la eficiencia operativa y las experiencias de los clientes. El creciente énfasis en el cumplimiento normativo, en particular en los sectores financiero y sanitario, ha acelerado aún más la demanda de análisis de big data, ya que las organizaciones buscan aprovechar la información obtenida de los datos para cumplir con los estrictos requisitos legales. Las iniciativas estratégicas del Reino Unido destinadas a fomentar una economía centrada en los datos, incluido el apoyo a la investigación y el desarrollo en inteligencia artificial y ciencia de datos, refuerzan su posición como líder en el mercado de big data de Europa. Si bien otras regiones, como Alemania y Francia, también están dando pasos en la adopción de big data, se espera que la combinación de avances tecnológicos, un entorno empresarial favorable y un compromiso con la innovación en el Reino Unido garanticen su dominio continuo en el mercado en los próximos años.

Desarrollos recientes

• En octubre de 2024, Teradata anunció una colaboración estratégica con NVIDIA para mejorar la plataforma Teradata Vantage mediante la integración de NVIDIA AI, destinada a beneficiar a grandes organizaciones globales que utilizan nubes públicas y privadas. Teradata está incorporando microservicios NVIDIA NeMo y NVIDIANIM en la plataforma Vantage para acelerar las cargas de trabajo de inteligencia artificial y facilitar el desarrollo de modelos de lenguaje grandes tanto básicos como personalizados, así como flujos de trabajo de agentes y aplicaciones de generación aumentada por recuperación. Los clientes también tendrán la oportunidad de implementar sus propios modelos personalizados a través de NVIDIA AI Enterprise, una plataforma de software integral que brinda seguridad, soporte y estabilidad de nivel empresarial, maximizando así el retorno de la inversión de los casos de uso de inteligencia artificial generativa.
• En septiembre de 2024, Teradata dio a conocer la lista de oradores y los aspectos más destacados de la agenda para Possible 2024Los Ángeles, un evento global dedicado a la innovación y la tecnología de inteligencia artificial. Este evento de tres días profundizará en soluciones relacionadas con la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, los datos y las tecnologías de la nube, con capacitación práctica y sesiones de trabajo. Los participantes obtendrán conocimientos sobre análisis en bases de datos diseñados para minimizar el tiempo de preparación de datos, acelerar el entrenamiento de modelos y mejorar la velocidad de implementación de modelos.

Actores clave del mercado

• IBM Corporation.
• Microsoft Corporation. 
• Oracle Corporation
• SAP SE
• Amazon Web Services, Inc
• Alphabet, Inc..
• Teradata Corporation.
• Ideagenplc
• MetricStream, Inc.
• TrueContext Corporation.