Mercado de Big Data en Alemania, por componente (hardware, software, servicio), por tecnologÃa (análisis predictivo, aprendizaje automático, Hadoop), por tamaño de organización (gran empresa, pequeña y mediana empresa), por desarrollo (local, nube), por usuario final (BFSI, fabricación, TI, gobierno, otros), por región, competencia, pronóstico y oportunidades, 2019-2029F
Published Date: January - 2025 | Publisher: MIR | No of Pages: 320 | Industry: ICT | Format: Report available in PDF / Excel Format
View Details Buy Now 2890 Download Sample Ask for Discount Request CustomizationMercado de Big Data en Alemania, por componente (hardware, software, servicio), por tecnologÃa (análisis predictivo, aprendizaje automático, Hadoop), por tamaño de organización (gran empresa, pequeña y mediana empresa), por desarrollo (local, nube), por usuario final (BFSI, fabricación, TI, gobierno, otros), por región, competencia, pronóstico y oportunidades, 2019-2029F
| PerÃodo de pronóstico | 2025-2029 |
| Tamaño del mercado (2023) | USD 4,51 mil millones |
| Tamaño del mercado (2029) | USD 7,58 mil millones |
| CAGR (2024-2029) | 8,88% |
| Segmento de más rápido crecimiento | BFSI |
| Mayor Mercado | Alemania del Suroeste |
Descripción general del mercado
Alemania
El mercado de Big Data abarca las tecnologÃas, los servicios y las soluciones diseñadas para manejar, analizar y extraer valor de grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados. Este mercado incluye una gama de productos como sistemas de almacenamiento de datos, marcos de procesamiento de datos, herramientas de análisis y plataformas de visualización. Los componentes clave del ecosistema de Big Data involucran la gestión de datos, incluida la recopilación, la integración y el almacenamiento, asà como el análisis avanzado que utiliza el aprendizaje automático, la inteligencia artificial y los métodos estadÃsticos para obtener información procesable. El mercado atiende a varios sectores, incluidos las finanzas, la atención médica, el comercio minorista y el gobierno, donde respalda la toma de decisiones, mejora la eficiencia operativa y fomenta la innovación. A medida que las organizaciones reconocen cada vez más el valor de las estrategias basadas en datos, el mercado de Big Data se ve impulsado por el creciente volumen y variedad de datos generados, los avances tecnológicos y la necesidad de análisis en tiempo real. Este mercado dinámico continúa evolucionando con tecnologÃas y metodologÃas emergentes que mejoran las capacidades de procesamiento de datos y ofrecen nuevos conocimientos, lo que lo convierte en un componente fundamental de la inteligencia empresarial moderna y la planificación estratégica.
Principales impulsores del mercado
Mayor generación y consumo de datos
El crecimiento exponencial de la generación y el consumo de datos es un impulsor importante del mercado de Big Data de Alemania. Con la proliferación de dispositivos digitales, redes sociales, sensores de IoT (Internet de las cosas) y transacciones en lÃnea, se generan enormes cantidades de datos cada segundo. En Alemania, industrias como la manufacturera, la automotriz, las finanzas y el comercio minorista están a la vanguardia de esta explosión de datos. El auge de las iniciativas de la Industria 4.0 en el sector manufacturero, por ejemplo, ha llevado a la implementación de fábricas inteligentes donde los sensores y los dispositivos conectados producen datos en tiempo real. Estos datos se utilizan para optimizar los procesos, mejorar la calidad del producto y mejorar la eficiencia de la cadena de suministro. Además, la creciente adopción de estrategias de transformación digital por parte de las empresas alemanas impulsa la necesidad de soluciones avanzadas de Big Data. Las organizaciones están aprovechando el análisis de datos para obtener información sobre el comportamiento de los clientes, las tendencias del mercado y el rendimiento operativo. Por ejemplo, los minoristas están analizando los patrones de compra de los consumidores para personalizar las iniciativas de marketing y mejorar las experiencias de los clientes. Las instituciones financieras utilizan el análisis de datos para detectar actividades fraudulentas, gestionar los riesgos y mejorar los procesos de toma de decisiones. El gran volumen y la complejidad de los datos que se generan requieren tecnologÃas sofisticadas de Big Data para gestionar, analizar y derivar información procesable de esta información.
El apoyo del gobierno alemán a la digitalización y la innovación acelera aún más la generación de datos. Iniciativas como la Estrategia Digital 2025 tienen como objetivo mejorar la infraestructura digital de Alemania y promover el uso de tecnologÃas avanzadas. A medida que las empresas y las entidades del sector público adoptan estas tecnologÃas, la demanda de soluciones de Big Data sigue aumentando. En resumen, el aumento masivo en la generación y el consumo de datos en varios sectores es un impulsor clave del mercado de Big Data en Alemania, que impulsa la demanda de soluciones sólidas de gestión y análisis de datos.
Avances en tecnologÃas de Big Data
Los avances en las tecnologÃas de Big Data son un impulsor importante del mercado de Big Data en Alemania. La rápida evolución de tecnologÃas como Hadoop, Apache Spark y los marcos de computación distribuida ha mejorado significativamente la capacidad de procesar y analizar grandes conjuntos de datos. Estas tecnologÃas ofrecen soluciones escalables y eficientes para administrar grandes cantidades de datos, lo que permite a las organizaciones obtener información valiosa y tomar decisiones basadas en datos.
En Alemania, las empresas están adoptando cada vez más estas tecnologÃas avanzadas para mantenerse competitivas en una economÃa impulsada por los datos. Por ejemplo, la industria automotriz aprovecha las tecnologÃas de Big Data para analizar los datos de rendimiento de los vehÃculos, optimizar los procesos de fabricación y desarrollar soluciones de conducción autónoma. De manera similar, el sector de la salud utiliza análisis avanzados para mejorar la atención al paciente, predecir brotes de enfermedades y agilizar las operaciones.
La integración del aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA) con las tecnologÃas de Big Data ha ampliado aún más sus capacidades. Las herramientas de análisis basadas en IA pueden identificar patrones y tendencias en grandes conjuntos de datos que serÃan difÃciles de detectar para los humanos. Esto mejora la precisión de las predicciones y permite una toma de decisiones más eficaz. Por ejemplo, las instituciones financieras utilizan algoritmos basados en IA para analizar las tendencias del mercado y tomar decisiones de inversión, mientras que los minoristas utilizan la IA para personalizar las recomendaciones de los clientes y optimizar la gestión del inventario. Además, el desarrollo de soluciones de Big Data basadas en la nube ofrece flexibilidad y escalabilidad para las organizaciones. Las plataformas en la nube proporcionan acceso a pedido a recursos de almacenamiento y procesamiento de datos, lo que permite a las empresas escalar sus operaciones de Big Data según sus necesidades. Esto reduce la necesidad de importantes inversiones iniciales en infraestructura y permite a las organizaciones centrarse en obtener información de sus datos.
Los avances en las tecnologÃas de Big Data, incluidos los marcos de computación distribuida, el aprendizaje automático, la IA y las soluciones en la nube, impulsan el crecimiento del mercado de Big Data en Alemania. Estas tecnologÃas mejoran las capacidades de procesamiento de datos, permiten análisis sofisticados y respaldan las necesidades cambiantes de las empresas en varios sectores.
PolÃticas e iniciativas gubernamentales de apoyo
Las polÃticas e iniciativas gubernamentales de apoyo desempeñan un papel vital en el impulso del mercado de Big Data en Alemania. El gobierno alemán ha implementado varias estrategias y programas para promover la digitalización, la innovación y la adopción de tecnologÃas avanzadas, incluido Big Data. Estas iniciativas crean un entorno propicio para el crecimiento del mercado de Big Data al proporcionar financiación, recursos y apoyo regulatorio.
Una de las iniciativas clave es la Estrategia Digital 2025 de Alemania, que tiene como objetivo fortalecer la infraestructura digital del paÃs y promover el uso de tecnologÃas digitales en varios sectores. Esta estrategia incluye medidas para mejorar la conectividad de datos, respaldar la investigación y el desarrollo y fomentar la colaboración entre empresas, instituciones de investigación y agencias gubernamentales. Al promover la digitalización y la innovación, la Estrategia Digital 2025 fomenta la adopción de tecnologÃas y soluciones de Big Data. Además, el gobierno alemán apoya las actividades de investigación y desarrollo (I+D) relacionadas con Big Data a través de programas de financiación y subvenciones. Estos programas ayudan a las empresas e instituciones de investigación a mejorar sus capacidades de Big Data, desarrollar nuevas tecnologÃas y explorar casos de uso innovadores. Las iniciativas de investigación respaldadas por el gobierno también contribuyen al desarrollo de nuevas metodologÃas y mejores prácticas en el análisis de Big Data.
Las regulaciones de privacidad y seguridad de datos son otra área donde las polÃticas gubernamentales impactan el mercado de Big Data. Alemania tiene leyes de protección de datos estrictas, como la Ley Federal de Protección de Datos (BDSG) y el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR), que garantizan el manejo responsable de los datos personales. Si bien estas regulaciones imponen ciertos requisitos a las organizaciones, también impulsan el desarrollo de soluciones de Big Data seguras y compatibles. Las empresas están invirtiendo en tecnologÃas y prácticas que se alinean con las regulaciones de protección de datos, lo que crea una demanda de soluciones que aborden las preocupaciones de privacidad y seguridad. Además, el enfoque del gobierno en el desarrollo y la educación de habilidades digitales respalda el crecimiento del mercado de Big Data. Los programas destinados a mejorar la alfabetización digital y la capacitación de la fuerza laboral en ciencia y análisis de datos contribuyen a la disponibilidad de profesionales capacitados necesarios para implementar y gestionar soluciones de Big Data.
Las polÃticas e iniciativas gubernamentales de apoyo, incluidas las estrategias digitales, la financiación de I+D, las regulaciones de protección de datos y los programas de desarrollo de habilidades, son impulsores clave del mercado alemán de Big Data. Estos esfuerzos crean un entorno favorable para la adopción y el avance de las tecnologÃas de Big Data, fomentando el crecimiento y la innovación en el sector.
Principales desafÃos del mercado
Problemas de privacidad y seguridad de los datos
Uno de los desafÃos importantes que enfrenta el mercado alemán de Big Data son los problemas de privacidad y seguridad de los datos. A medida que las organizaciones dependen cada vez más de las tecnologÃas de Big Data para analizar grandes cantidades de información, también enfrentan un escrutinio cada vez mayor sobre cómo manejan y protegen los datos confidenciales. En Alemania, donde las normas de protección de datos son especialmente estrictas, garantizar el cumplimiento de las leyes de privacidad al gestionar y analizar grandes conjuntos de datos presenta un desafÃo complejo. El panorama de la privacidad de datos de Alemania se rige por la Ley Federal de Protección de Datos (BDSG) y el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR), que imponen requisitos estrictos sobre la recopilación, el almacenamiento y el procesamiento de datos. Estas regulaciones están diseñadas para proteger la información personal de las personas y garantizar que las organizaciones gestionen los datos de manera responsable. El cumplimiento de estas regulaciones requiere medidas de protección de datos sólidas, incluido el cifrado de datos, la anonimización y los controles de acceso seguros. Las organizaciones en Alemania deben cumplir con estos requisitos regulatorios al mismo tiempo que aprovechan las tecnologÃas de Big Data. El desafÃo radica en equilibrar la necesidad de un análisis detallado de los datos con el imperativo de proteger la privacidad individual. Por ejemplo, las empresas deben implementar mecanismos para anonimizar o seudonimizar los datos para evitar la identificación de las personas durante el análisis. Este proceso puede ser complejo y puede requerir técnicas y tecnologÃas avanzadas, lo que puede aumentar el costo y la complejidad de la gestión de datos. Además, el aumento de las violaciones de datos y los ciberataques plantea una amenaza significativa para la seguridad de los datos. A medida que las organizaciones recopilan y almacenan grandes cantidades de datos, se convierten en objetivos atractivos para los actores maliciosos que buscan explotar las vulnerabilidades. Garantizar la seguridad de los sistemas de Big Data contra tales amenazas implica invertir en medidas de seguridad avanzadas, incluidos cortafuegos, sistemas de detección de intrusiones y auditorÃas de seguridad periódicas. Sin embargo, la naturaleza cambiante de las amenazas cibernéticas significa que las organizaciones deben actualizar y mejorar continuamente sus protocolos de seguridad, lo que puede consumir muchos recursos. El desafÃo se ve agravado aún más por la necesidad de transparencia y responsabilidad en las prácticas de manejo de datos. Las organizaciones deben proporcionar información clara a las personas sobre cómo se recopilan, utilizan y protegen sus datos. Este requisito de transparencia agrega una capa adicional de complejidad a la gestión de datos y requiere estrategias de comunicación efectivas. Integración y gestión de diversas fuentes de datos Otro desafÃo importante en el mercado alemán de Big Data es la integración y gestión de diversas fuentes de datos. Las organizaciones manejan cada vez más una amplia variedad de tipos de datos, incluidos datos estructurados de bases de datos, datos no estructurados de redes sociales y documentos, y datos semiestructurados de archivos de registro y datos de sensores. La gestión e integración de estas fuentes de datos dispares en un formato coherente y utilizable presenta importantes dificultades técnicas y logÃsticas.
La integración de datos implica la combinación de datos de múltiples fuentes para proporcionar una vista unificada para el análisis. Este proceso requiere la capacidad de manejar varios formatos, estructuras y fuentes de datos, lo que puede ser complejo y llevar mucho tiempo. En Alemania, donde industrias como la fabricación, la automoción y las finanzas generan grandes volúmenes de datos de diferentes sistemas y plataformas, el desafÃo de la integración se hace más pronunciado. Por ejemplo, una empresa automotriz puede necesitar integrar datos de sensores de vehÃculos, comentarios de clientes y sistemas de cadena de suministro para obtener información completa sobre el rendimiento del producto y la satisfacción del cliente.
La complejidad de la integración de datos se ve agravada por la necesidad de garantizar la calidad y la coherencia de los datos. Los datos inconsistentes o inexactos pueden dar lugar a un análisis y una toma de decisiones poco fiables. Las organizaciones deben implementar procesos de limpieza y validación de datos para abordar problemas como entradas duplicadas, valores faltantes y errores de formato. Estos procesos requieren herramientas y técnicas avanzadas para garantizar que los datos integrados sean precisos, completos y adecuados para el análisis. Además, la gestión de diversas fuentes de datos requiere una arquitectura y gobernanza de datos sólidas. Las organizaciones deben establecer polÃticas y procedimientos claros para la gestión de datos, incluido el almacenamiento de datos, el control de acceso y la gestión de metadatos. El desarrollo de una arquitectura de datos escalable y flexible que pueda adaptarse al creciente volumen y variedad de datos es esencial para una gestión eficaz.
El desafÃo de integrar y gestionar diversas fuentes de datos también implica abordar cuestiones de interoperabilidad. Diferentes sistemas y aplicaciones pueden utilizar formatos o protocolos de datos incompatibles, lo que dificulta la combinación de datos de varias fuentes. Las organizaciones pueden necesitar invertir en middleware o plataformas de integración que faciliten el intercambio de datos y garanticen la compatibilidad entre diferentes sistemas.
Tendencias clave del mercado
Mayor adopción de soluciones de Big Data basadas en la nube
Una de las tendencias destacadas en el mercado de Big Data de Alemania es la creciente adopción de soluciones de Big Data basadas en la nube. A medida que las organizaciones en Alemania buscan mejorar sus capacidades de gestión de datos y escalar sus operaciones de manera eficiente, las plataformas basadas en la nube ofrecen ventajas significativas. Estas soluciones brindan flexibilidad, escalabilidad y rentabilidad, abordando la creciente demanda de capacidades sólidas de procesamiento y almacenamiento de datos.
Las soluciones de Big Data basadas en la nube, incluidas plataformas como Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure y Google Cloud Platform, ofrecen a las organizaciones la capacidad de almacenar y analizar grandes cantidades de datos sin la necesidad de una infraestructura local sustancial. Este cambio a la nube permite a las empresas ampliar o reducir sus operaciones de datos según sus necesidades, lo que reduce la carga de administrar el hardware y la infraestructura fÃsicos. Además, las plataformas en la nube suelen incluir herramientas y servicios avanzados para análisis de datos, aprendizaje automático e inteligencia artificial, que mejoran las capacidades de análisis de Big Data.
En Alemania, la adopción de soluciones basadas en la nube está impulsada por varios factores. La necesidad de procesamiento y análisis de datos en tiempo real ha aumentado a medida que las empresas buscan obtener información oportuna y tomar decisiones basadas en datos. Las soluciones en la nube facilitan esto al ofrecer acceso a pedido a recursos informáticos y permitir que las organizaciones procesen datos a escala. Además, la nube proporciona un entorno seguro y compatible para administrar datos confidenciales, lo cual es crucial dadas las estrictas regulaciones de protección de datos de Alemania.
Otro factor que impulsa la adopción de soluciones de Big Data basadas en la nube es el auge de las iniciativas de transformación digital. Las empresas alemanas aprovechan cada vez más las tecnologÃas de la nube para modernizar su infraestructura de TI y adoptar enfoques innovadores para la gestión de datos. Esta tendencia está respaldada por la Estrategia Digital 2025 del gobierno alemán, que promueve la adopción de tecnologÃas digitales y el desarrollo de infraestructura digital.
La creciente adopción de soluciones de Big Data basadas en la nube en Alemania refleja la creciente necesidad de capacidades de análisis y gestión de datos escalables, flexibles y rentables. A medida que las organizaciones continúan adoptando la transformación digital y buscan aprovechar sus datos para obtener una ventaja estratégica, las plataformas basadas en la nube se están convirtiendo en un componente central de sus estrategias de Big Data.
Fusión de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en el análisis de datos
La aparición de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) en el análisis de datos es una tendencia significativa en el mercado de Big Data de Alemania. Las tecnologÃas de IA y ML están transformando la forma en que las organizaciones analizan e interpretan los datos, lo que permite obtener información más sofisticada y precisa. Esta tendencia está impulsada por la creciente necesidad de capacidades de análisis avanzadas y el creciente volumen y complejidad de los datos.
Los algoritmos de IA y ML pueden analizar grandes conjuntos de datos, identificar patrones y hacer predicciones con un alto grado de precisión. En Alemania, las empresas están aprovechando estas tecnologÃas para obtener conocimientos más profundos sobre el comportamiento de los clientes, optimizar las operaciones y mejorar los procesos de toma de decisiones. Por ejemplo, en el sector financiero, la IA y el ML se utilizan para detectar transacciones fraudulentas, evaluar el riesgo crediticio y automatizar las estrategias comerciales. En el comercio minorista, estas tecnologÃas ayudan a las empresas a personalizar las experiencias de los clientes, gestionar el inventario y pronosticar la demanda.
La integración de la IA y el ML en el análisis de Big Data también está impulsada por los avances en la tecnologÃa y la disponibilidad de herramientas y plataformas sofisticadas. Muchas soluciones de Big Data basadas en la nube ahora incluyen capacidades de IA y ML, lo que permite a las organizaciones implementar análisis avanzados sin requerir una amplia experiencia interna. Esta democratización de las herramientas de IA y ML facilita que las empresas adopten estas tecnologÃas e incorporen estas tecnologÃas a sus estrategias de datos. Además, el auge de la IA y el ML en el análisis de datos está respaldado por la investigación y el desarrollo en curso en el campo. Las instituciones de investigación y las empresas de tecnologÃa alemanas están a la vanguardia del desarrollo de algoritmos innovadores de IA y ML, lo que contribuye al avance del análisis de Big Data. La disponibilidad de talento especializado en IA y ML y el crecimiento de las empresas emergentes centradas en IA en Alemania también impulsan esta tendencia.
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A medida que las organizaciones generan y recopilan grandes cantidades de datos, requieren herramientas de software potentes para procesar y analizar esta información de manera eficaz. Las plataformas de análisis avanzadas, las herramientas de inteligencia empresarial y los marcos de aprendizaje automático son esenciales para transformar los datos sin procesar en información procesable. Estas soluciones de software permiten a las empresas descubrir tendencias, predecir resultados futuros y tomar decisiones basadas en datos, lo que impulsa la eficiencia y la innovación en varios sectores, como las finanzas, la atención médica y la fabricación.
La complejidad de los datos ha crecido significativamente y abarca datos estructurados, no estructurados y semiestructurados de diversas fuentes. Las soluciones de software están diseñadas para manejar esta complejidad mediante la integración, la gestión y el análisis de datos de múltiples fuentes sin problemas. Las plataformas de gestión de datos, los almacenes de datos y los lagos de datos son ejemplos de software que facilitan este proceso, lo que garantiza que las organizaciones puedan obtener información significativa de conjuntos de datos diversos y voluminosos.
El análisis de datos en tiempo real se ha vuelto cada vez más importante para que las empresas sigan siendo competitivas. Las soluciones de software que ofrecen capacidades de procesamiento y análisis de datos en tiempo real permiten a las organizaciones responder rápidamente a los cambios del mercado, optimizar las operaciones y mejorar las experiencias de los clientes. Esta capacidad en tiempo real es crucial para industrias como las finanzas, donde la toma de decisiones oportuna es esencial.
La escalabilidad y la flexibilidad que ofrecen las soluciones de software contribuyen a su dominio. Las plataformas de software basadas en la nube brindan acceso a pedido a los recursos de procesamiento y almacenamiento de datos, lo que permite a las organizaciones escalar sus operaciones de manera eficiente sin una inversión inicial significativa en infraestructura fÃsica.
Perspectivas regionales
El suroeste de Alemania tuvo la mayor participación de mercado en 2023.
La región se beneficia de un sólido ecosistema de innovación respaldado por instituciones de investigación y universidades lÃderes. Instituciones como el Instituto Tecnológico de Karlsruhe (KIT) y la Universidad de Stuttgart impulsan avances en ciencia de datos, aprendizaje automático e inteligencia artificial. Estas instituciones colaboran con lÃderes de la industria para desarrollar soluciones y tecnologÃas de Big Data de vanguardia, fomentando un entorno dinámico para la innovación y la aplicación.
El suroeste de Alemania tiene una infraestructura de TI bien desarrollada, que incluye centros de datos, servicios en la nube y soluciones de conectividad. La infraestructura de la región respalda el almacenamiento, procesamiento y análisis eficiente de grandes conjuntos de datos, lo que la convierte en un lugar atractivo para las iniciativas de Big Data. La presencia de proveedores de servicios de TI y empresas de tecnologÃa establecidos mejora aún más la capacidad de la región para respaldar y promover las tecnologÃas de Big Data.
Las iniciativas gubernamentales regionales y nacionales que promueven la digitalización y el avance tecnológico también contribuyen al dominio del suroeste de Alemania. Los programas y la financiación destinados a respaldar la transformación digital, la investigación y el desarrollo y la innovación crean un entorno favorable para el crecimiento del mercado de Big Data.
Acontecimientos recientes
- En enero de 2024, Alibaba Cloud organizó recientemente una Cumbre de IA y Big Data en Singapur, donde presentó un conjunto integral de soluciones de computación de IA y Big Data adaptadas a los mercados globales. Estas innovaciones se alinean con el objetivo estratégico de Alibaba Cloud de promover la transformación digital impulsada por IA para clientes internacionales. Durante la cumbre, Alibaba Cloud presentó una plataforma de servicio de IA sin servidor y productos avanzados de Big Data con tecnologÃa de motor vectorial. Estas nuevas herramientas están diseñadas para mejorar significativamente el desarrollo y la aplicación de modelos de IA. Además, Alibaba Cloud anunció el lanzamiento global de PAI-QuickStart, un producto que agiliza todo el flujo de trabajo de modelado de IA, desde el entrenamiento y la implementación hasta la inferencia, al aprovechar los modelos de código abierto y eliminar la necesidad de codificación.
- En mayo de 2024, OM1 lanzó tres productos innovadoresOM1 Orion, OM1 Lyra y OM1 Polaris, todos utilizando PhenOM, una plataforma de fenotipado digital impulsada por IA diseñada para la medicina personalizada y la investigación clÃnica. OM1 se ha posicionado como lÃder en el suministro de información de evidencia del mundo real (RWE) desde el laboratorio hasta la cabecera del paciente. Al integrar tecnologÃas avanzadas de inteligencia artificial predictiva y generativa con datos clÃnicos completos, la empresa brinda a las partes interesadas del sector de la salud información útil y capacidades mejoradas de toma de decisiones.
- En mayo de 2023, IBM presentó IBM Watsonx, una plataforma de datos e inteligencia artificial de vanguardia destinada a permitir a las empresas escalar y mejorar la eficacia de la inteligencia artificial avanzada a través de datos confiables. Para aprovechar todo el potencial de la IA, las organizaciones necesitan una sólida pila de tecnologÃa para entrenar, ajustar e implementar modelos de IA, incluidos modelos de base y capacidades de aprendizaje automático. IBM Watsonx ofrece una solución integral todo en uno que integra datos confiables, acelera el procesamiento y garantiza la gobernanza, con la flexibilidad de operar en cualquier entorno de nube.
Principales actores del mercado
- IBMCorporation
- MicrosoftCorporation
- AmazonWeb Services, Inc.
- OracleCorporation
- SAPSE
- HewlettPackard Enterprise Company
- Cloudera,Inc.
- TeradataCorporation
- SplunkInc.
- SnowflakeInc.
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