Mercado global de servicios de ingeniería de datos y big data por tipo de servicio (modelado de datos, integración de datos, análisis, calidad de datos), por tamaño de organización (pequeñas y medianas empresas, grandes empresas), por función empresarial (finanzas, marketing y ventas, recursos humanos, otros), por usuario final (medios y telecomunicaciones, BFSI, fabricación, gobierno, otros), por

Published Date: January - 2025 | Publisher: MIR | No of Pages: 320 | Industry: ICT | Format: Report available in PDF / Excel Format

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Mercado global de servicios de ingeniería de datos y big data por tipo de servicio (modelado de datos, integración de datos, análisis, calidad de datos), por tamaño de organización (pequeñas y medianas empresas, grandes empresas), por función empresarial (finanzas, marketing y ventas, recursos humanos, otros), por usuario final (medios y telecomunicaciones, BFSI, fabricación, gobierno, otros), por

Período de pronóstico2024-2028
Tamaño del mercado (2022)70,46 mil millones de USD
CAGR (2023-2028)16,27 %
Segmento de más rápido crecimientoPequeñas y medianas empresas
Mercado más grandeAmérica del Norte

MIR IT and Telecom

Descripción general del mercado

Se espera que el tamaño del mercado proyectado para el mercado global de big data y servicios de ingeniería de datos alcance los USD 70,46 mil millones para fines de 2022, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 16,27% durante el período de pronóstico.

Impulsores clave del mercado

Crecimiento exponencial de los datos

El crecimiento incesante de los datos, a menudo denominado "explosión de datos", es un impulsor principal que impulsa el mercado global de big data y servicios de ingeniería de datos. Con la llegada de las tecnologías digitales, los dispositivos IoT y las redes sociales, el volumen, la variedad y la velocidad de los datos generados han alcanzado niveles sin precedentes. Las organizaciones de todas las industrias están lidiando con conjuntos de datos masivos, lo que crea una demanda de servicios que puedan administrar, procesar y analizar esta información de manera efectiva. Los servicios de ingeniería de datos y big data proporcionan la infraestructura y las herramientas necesarias para manejar estos grandes conjuntos de datos, extrayendo información valiosa para impulsar la toma de decisiones, la innovación y la ventaja competitiva.

Toma de decisiones basada en datos

En el panorama empresarial actual basado en datos, las organizaciones dependen cada vez más de los datos para tomar decisiones informadas. Los servicios de ingeniería de datos y big data permiten a las empresas transformar los datos sin procesar en información procesable. Al aprovechar estos servicios, las organizaciones obtienen la capacidad de analizar patrones históricos, identificar tendencias y pronosticar resultados futuros. La toma de decisiones basada en datos mejora la eficiencia operativa, optimiza la asignación de recursos y fomenta la innovación. A medida que las empresas reconocen la importancia de las estrategias basadas en datos, la demanda de servicios que permitan un procesamiento y análisis de datos eficientes sigue aumentando.


MIR Segment1

El auge de la computación en la nube

La proliferación de la computación en la nube ha revolucionado el mercado de los servicios de ingeniería de datos y big data. Las plataformas en la nube ofrecen soluciones escalables y rentables que se adaptan al almacenamiento, procesamiento y análisis de conjuntos de datos masivos. Los servicios basados en la nube brindan flexibilidad, lo que permite a las organizaciones escalar dinámicamente su infraestructura a medida que aumentan los volúmenes de datos. Esta escalabilidad es particularmente crucial para manejar cargas de trabajo impredecibles, lo que garantiza un rendimiento óptimo sin incurrir en costos iniciales significativos. La accesibilidad y la facilidad de implementación de los servicios de ingeniería de datos y big data basados en la nube han democratizado su adopción, lo que permite a las empresas de todos los tamaños aprovechar las capacidades de datos avanzadas.

Avances en análisis e IA

La convergencia de big data e inteligencia artificial (IA) ha allanado el camino para análisis avanzados que extraen información más profunda de conjuntos de datos complejos. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden descubrir patrones ocultos, correlaciones y anomalías que los métodos tradicionales pueden pasar por alto. A medida que los análisis predictivos y prescriptivos impulsados por IA ganan prominencia, las empresas están aprovechando los servicios de ingeniería de datos y big data para crear e implementar modelos de IA. Estos servicios permiten a las organizaciones desarrollar y ajustar algoritmos que mejoran las experiencias de los clientes, optimizan las operaciones e impulsan la innovación en varias industrias.

Cumplimiento normativo y seguridad de los datos

El panorama regulatorio en evolución, incluidas regulaciones como GDPR y CCPA, ha puesto mayor énfasis en la privacidad y seguridad de los datos. Las organizaciones están bajo presión para garantizar el manejo responsable y seguro de los datos de los clientes. Los servicios de ingeniería de datos y big data ofrecen soluciones que ayudan en la gobernanza de datos, el cifrado y la transmisión segura de datos. Estos servicios ayudan a las organizaciones a cumplir con las regulaciones y, al mismo tiempo, mantener la integridad de la información confidencial. La creciente conciencia de las violaciones de datos y la necesidad de medidas de seguridad sólidas impulsan la adopción de estos servicios, lo que fomenta la confianza entre los clientes y las partes interesadas.

Desafíos clave del mercado


MIR Regional

Problemas de privacidad y seguridad de datos

A medida que las organizaciones dependen cada vez más de los servicios de ingeniería de datos y big data para extraer información e impulsar la toma de decisiones, el desafío de garantizar la privacidad y la seguridad de los datos se ha vuelto primordial. Los enormes volúmenes de datos que se procesan y almacenan crean objetivos atractivos para los ciberataques y las violaciones de datos. Garantizar el cumplimiento de las regulaciones de protección de datos como GDPR, HIPAA y CCPA presenta un obstáculo importante. Equilibrar la necesidad de accesibilidad de los datos con medidas de seguridad estrictas mientras se navega por entornos regulatorios en constante evolución es una tarea compleja.

Escalabilidad y optimización del rendimiento

El crecimiento exponencial de los datos plantea un desafío sustancial en términos de escalabilidad y optimización del rendimiento. A medida que las empresas generan y procesan cantidades masivas de datos, los marcos de procesamiento de datos tradicionales a menudo tienen dificultades para manejar la carga de manera eficiente. Los servicios de ingeniería de datos deben desarrollar e implementar técnicas avanzadas, como computación distribuida, procesamiento paralelo y procesamiento de datos en tiempo real, para garantizar que los sistemas puedan escalar sin problemas y ofrecer un alto rendimiento sin cuellos de botella.

Calidad e integración de los datos

Las diversas fuentes de las que se recopilan los datos a menudo generan problemas de calidad, coherencia e integración de los datos. Los diferentes formatos y estructuras de datos y los distintos niveles de precisión de los datos pueden obstaculizar la eficacia de las iniciativas de Big Data e Ingeniería de datos. Abordar estos desafíos requiere estrategias sólidas de limpieza, transformación e integración de datos. Asegurarse de que los datos que se procesan sean precisos, confiables y consistentes es esencial para obtener información significativa y tomar decisiones informadas.

Escasez de talentos y brecha de habilidades

El panorama en rápida evolución de los servicios de Big Data e Ingeniería de datos ha provocado una escasez de profesionales capacitados en el campo. Existe una brecha significativa entre la demanda de ingenieros de datos, científicos de datos y roles relacionados, y la disponibilidad de personas calificadas para cubrir estos puestos. Este desafío se ve agravado por la necesidad de experiencia en áreas como el aprendizaje automático, la inteligencia artificial y las tecnologías de la nube. Las organizaciones deben invertir en iniciativas de capacitación y mejora de las habilidades para construir una fuerza laboral que pueda administrar y aprovechar de manera efectiva los ecosistemas de datos complejos.

Gestión de costos y demostración del ROI

Si bien invertir en servicios de big data e ingeniería de datos promete brindar información valiosa e impulsar el crecimiento empresarial, administrar los costos asociados y demostrar un claro retorno de la inversión (ROI) sigue siendo un desafío. Implementar y mantener la infraestructura, las herramientas y el talento necesarios puede ser costoso. Además, cuantificar los beneficios tangibles de las iniciativas basadas en datos en términos de generación de ingresos, ahorro de costos o mejora de la eficiencia operativa puede ser un desafío. Las organizaciones necesitan desarrollar métricas sólidas y marcos analíticos para medir el impacto de sus iniciativas de datos con precisión.

Tendencias clave del mercado

Evolución hacia el procesamiento y análisis de datos en tiempo real

Una de las tendencias destacadas que configuran el mercado global de Big Data y servicios de ingeniería de datos es el cambio creciente hacia el procesamiento y análisis de datos en tiempo real. Los métodos tradicionales de procesamiento por lotes ya no son suficientes para satisfacer las demandas de las empresas modernas que requieren información instantánea para una toma de decisiones rápida. Las organizaciones están adoptando marcos de procesamiento de datos en tiempo real como Apache Kafka y tecnologías como el procesamiento de flujo para analizar y responder a los datos a medida que se generan. Esta tendencia es particularmente relevante en sectores como el comercio electrónico, las finanzas y la IoT, donde las acciones oportunas basadas en datos actualizados son cruciales. Como resultado, los servicios de ingeniería de datos se están centrando en el desarrollo de arquitecturas que admitan el procesamiento de baja latencia, lo que garantiza que las empresas puedan extraer información útil de sus datos en tiempo real.

Ingeniería de datos nativa de la nube y computación sin servidor

La migración a soluciones nativas de la nube y la adopción de modelos de computación sin servidor son tendencias importantes que influyen en el mercado de Big Data y servicios de ingeniería de datos. Las plataformas en la nube como Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure y Google Cloud ofrecen una infraestructura escalable y flexible que permite a las organizaciones almacenar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos sin la necesidad de realizar grandes inversiones iniciales en hardware. La computación sin servidor simplifica el procesamiento de datos al administrar automáticamente la infraestructura, lo que permite a los ingenieros de datos centrarse más en el diseño de canalizaciones de datos y menos en la gestión de la infraestructura subyacente. Esta tendencia está impulsando la demanda de servicios de ingeniería de datos nativos de la nube, incluida la experiencia en almacenamiento, computación e integración de datos basados en la nube.

Información segmentaria

Información de la función empresarial

Según la función empresarial, el segmento de marketing y ventas surge como el segmento predominante, exhibiendo un dominio inquebrantable proyectado durante todo el período de pronóstico. Esta prominencia subraya el papel fundamental que desempeñan las perspectivas basadas en datos en la configuración de las estrategias modernas de marketing y ventas. A medida que las empresas se esfuerzan por interactuar con los clientes de una manera cada vez más personalizada y específica, la utilización de big data y servicios de ingeniería de datos se vuelve primordial. El segmento de marketing y ventas aprovecha estos servicios para desentrañar los patrones de comportamiento, las preferencias y las tendencias de los consumidores, lo que permite a las organizaciones refinar sus esfuerzos de alcance y adaptar sus ofertas de manera más eficaz. Al transformar los datos sin procesar en información procesable, este segmento permite a las empresas optimizar las experiencias de los clientes, agilizar las campañas de marketing y mejorar las tasas de conversión de ventas.

Información del usuario final

En función del usuario final, el segmento BFSI surge como un formidable líder, ejerciendo su dominio y dando forma a la trayectoria del mercado durante todo el período de pronóstico. La presencia dominante de este sector subraya su reconocimiento estratégico del potencial transformador del big data y la ingeniería de datos. A medida que las instituciones financieras se esfuerzan por seguir siendo competitivas en un panorama cada vez más impulsado por los datos, el segmento BFSI aprovecha estos servicios para extraer información valiosa, mejorar la gestión de riesgos, personalizar las experiencias de los clientes y optimizar la eficiencia operativa. Con grandes cantidades de datos transaccionales y de clientes a su disposición, los bancos y las compañías de seguros implementan servicios de big data e ingeniería de datos para descifrar patrones, detectar anomalías y adaptar productos y servicios para satisfacer las demandas cambiantes de su clientela. Este dominio significa el compromiso del sector de aprovechar las tecnologías de vanguardia para permanecer a la vanguardia de la innovación, sentando un precedente para otras industrias. A medida que los datos continúan impulsando el panorama de los servicios financieros, se proyecta que la posición influyente del segmento BFSI persistirá, dando forma a la trayectoria del mercado global de big data y servicios de ingeniería de datos.

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Perspectivas regionales

América del Norte se mantiene firme en su posición de dominio dentro del mercado global de big data y servicios de ingeniería de datos, reafirmando su papel fundamental en la configuración de la trayectoria de la industria. América del Norte se destaca como una potencia significativa en el mercado de big data y servicios de ingeniería de datos. Esta prominencia se puede atribuir a la concentración de gigantes tecnológicos, empresas emergentes y empresas que han adoptado la toma de decisiones basada en datos como piedra angular de sus operaciones. La infraestructura de TI avanzada de la región, las inversiones sustanciales en investigación y desarrollo y la adopción temprana de tecnologías emergentes la han impulsado a la vanguardia. En Estados Unidos, en particular, hay muchos líderes de la industria y empresas emergentes innovadoras, lo que fomenta una cultura de innovación tecnológica y espíritu emprendedor que ha impulsado el crecimiento de este segmento de mercado.

Acontecimientos recientes

  • En febrero de 2023, surgió una asociación innovadora entre Bright Data, líder mundial en plataformas de datos web, y Snowflake Data Cloud. Esta alianza marca el comienzo de una era transformadora en la que los conjuntos de datos públicos se entregarán sin problemas a los clientes con una velocidad y una eficiencia sin precedentes. A través de esta colaboración, los clientes de Snowflake pueden acceder y consumir conjuntos de datos de Bright Data sin necesidad de realizar engorrosos procesos de copia o transferencia de datos. Esta innovadora integración agiliza el proceso de adquisición de datos, lo que permite a los clientes comprar y utilizar directamente conjuntos de datos públicos de Bright Data, todo dentro del ecosistema de Snowflake Data Cloud.
  • En enero de 2023, se produjo un avance significativo en el panorama tecnológico cuando DataStax, un actor destacado en IA en tiempo real, anunció la adquisición de Kaskada, una empresa dinámica de aprendizaje automático. Este movimiento estratégico demuestra el compromiso de DataStax de reforzar sus capacidades en el ámbito de las soluciones impulsadas por IA. Con esta adquisición, DataStax aprovecha la experiencia de Kaskada en aprendizaje automático, mejorando así su capacidad para satisfacer las necesidades en constante evolución de las empresas modernas.
  • En noviembre de 2022, un movimiento significativo sacudió el panorama tecnológico y de consultoría cuando Accenture, líder mundial en servicios profesionales, anunció la adquisición de ALBERT Inc., una distinguida empresa japonesa de ciencia de datos. Esta adquisición estratégica subraya el compromiso de Accenture de mejorar sus capacidades de datos e inteligencia artificial, equipando a la empresa con un equipo sustancial de científicos de datos capacitados. La integración de la experiencia de ALBERT en el arsenal de Accenture no solo fortalece sus capacidades, sino que también posiciona a la empresa para brindar un apoyo incomparable a los clientes a medida que transitan el viaje transformador de la reinvención empresarial en la próxima década.

Principales actores del mercado

Por tipo de servicio

Por tamaño de la organización

Por función empresarial

Por usuario final

Por Región

  • Modelado de datos
  • Integración de datos
  • Análisis
  • Calidad de datos
  • Pequeñas y medianas empresas Medianas empresas
  • Grandes empresas
  • Finanzas
  • Marketing y ventas
  • RR.HH.
  • Otros
  • Medios y Telecomunicaciones
  • BFSI
  • Fabricación
  • Gobierno
  • Otros
  • América del Norte
  • Europa
  • América del Sur
  • Medio Oriente y África
  • Asia Pacífico

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