Mercado de la dataficación: tamaño de la industria global, participación, tendencias, oportunidades y pronóstico, 2018-2028, segmentado por tipo (datificación conductual, datificación social, datificación geoespacial, datificación transaccional, datificación de sensores), por aplicación (blockchain, AIOps, computación cognitiva, computación de borde, FinOps, otros), por vertical (BFSI, atención mé

Se espera que el mercado global de la dataficación crezca a una tasa compuesta anual saludable durante el período de pronóstico. El término "dataficación" se refiere al proceso de transformación de varios tipos de información en datos digitales, que luego se pueden analizar y utilizar para impulsar decisiones comerciales. El mercado de la dataficación se refiere a la creciente industria que se especializa en recopilar, analizar y aprovechar datos para fines comerciales. La dataficación se ha vuelto cada vez más frecuente debido a los avances en la tecnología, particularmente en áreas como la recopilación, el almacenamiento y el análisis de datos. Con la proliferación de dispositivos digitales, sensores y plataformas en línea, se generan grandes cantidades de datos de forma continua. Estos datos pueden provenir de fuentes como interacciones en redes sociales, transacciones en línea, dispositivos IoT, sensores y otras fuentes digitales. La dataficación tiene el potencial de revolucionar las industrias, permitir la toma de decisiones basada en datos y generar cambios transformadores en varios aspectos de la sociedad.

El mercado de la dataficación ha experimentado un tremendo crecimiento en los últimos años, ya que cada vez más empresas buscan aprovechar los datos para obtener una ventaja competitiva. Este mercado incluye una amplia gama de actores, desde empresas de análisis de datos y compañías de software hasta corredores de datos y firmas de consultoría.

Algunos de los impulsores clave del mercado global de datificación incluyen la creciente disponibilidad de datos, la creciente importancia de la toma de decisiones basada en datos y el auge de tecnologías analíticas avanzadas como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. A medida que estas tendencias continúan dando forma al panorama empresarial, es probable que el mercado de datificación continúe creciendo y evolucionando, ofreciendo nuevas oportunidades y desafíos para empresas de todos los tamaños.

La creciente disponibilidad de datos está impulsando el crecimiento del mercado

La disponibilidad de grandes cantidades de datos es uno de los impulsores clave del crecimiento de la datificación. Con el auge de Internet y las tecnologías digitales, se generan cada vez más datos todos los días. Estos datos pueden provenir de una variedad de fuentes, como redes sociales, sensores, dispositivos conectados y más.

La datificación se refiere al proceso de convertir estos datos en información y conocimiento valiosos que se pueden utilizar para impulsar decisiones comerciales y mejorar el rendimiento. Al analizar e interpretar estos datos, las empresas pueden obtener una comprensión más profunda de sus clientes, sus operaciones y sus mercados, y utilizar este conocimiento para tomar mejores decisiones.

A medida que se encuentran más y más datos, las empresas recurren cada vez más a la datificación para obtener una ventaja competitiva. El mercado de la datificación y la toma de decisiones basada en datos está creciendo rápidamente, y las empresas invierten mucho en tecnologías y herramientas que pueden ayudarlas a extraer información de sus datos.

En general, la creciente disponibilidad de datos está impulsando el crecimiento de la datificación, y se espera que esta tendencia continúe en los próximos años.

Descargar informe de muestra gratuitoLa creciente importancia de la toma de decisiones basada en datos conduce a una mayor demanda de datificación

La creciente importancia de la toma de decisiones basada en datos ha llevado a una mayor demanda de datificación. La datificación se refiere al proceso de transformar varios tipos de información en datos digitales estructurados que se pueden analizar mediante algoritmos informáticos. A medida que las empresas y organizaciones dependen cada vez más de los datos para tomar sus decisiones, la necesidad de la datificación se ha vuelto esencial.

La datificación permite a las empresas recopilar y analizar datos de diversas fuentes, incluidas las redes sociales, los comentarios de los clientes y las tendencias del mercado, para obtener información y tomar decisiones más informadas. Esto puede generar mejores resultados, mayor eficiencia y ahorro de costos. Por ejemplo, la datificación puede ayudar a las empresas a identificar áreas de mejora en sus operaciones, optimizar su cadena de suministro y orientar sus esfuerzos de marketing de manera más efectiva.

La demanda de datificación ha crecido exponencialmente en los últimos años a medida que la toma de decisiones basada en datos se ha convertido en una parte fundamental de muchas industrias, incluidas las finanzas, la atención médica, el comercio minorista y la fabricación. Con la llegada del big data y las herramientas de análisis avanzadas, las empresas ahora tienen acceso a grandes cantidades de datos que se pueden utilizar para generar información y tomar decisiones informadas. Como resultado, la capacidad de recopilar, almacenar y analizar datos se ha convertido en una habilidad fundamental para las organizaciones que buscan seguir siendo competitivas en el acelerado mundo actual impulsado por los datos.

Creciente demanda de conectividad inalámbrica de alta velocidad y baja latencia para diversas aplicaciones

El auge de las tecnologías de análisis avanzado, como la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML), ha desempeñado un papel importante en el crecimiento de la datificación. Estas tecnologías han hecho posible procesar y analizar grandes cantidades de datos con mayor rapidez y precisión que nunca. Los algoritmos de IA y ML están diseñados para aprender de los patrones y los conocimientos de los datos, y para hacer predicciones y recomendaciones basadas en ese aprendizaje. Como resultado, las empresas y las organizaciones están utilizando estas tecnologías para obtener una comprensión más profunda del comportamiento de los clientes, las tendencias del mercado y otros factores importantes que afectan sus operaciones. La datificación también permite que la IA y el ML funcionen de manera más eficaz al proporcionarles grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados de los que aprender. Al alimentar estos algoritmos con más datos, se vuelven más precisos y efectivos para predecir resultados e identificar patrones que los humanos pueden no ser capaces de ver. En general, el auge de la IA y el ML ha acelerado la tendencia hacia la datificación, ya que las empresas buscan aprovechar estas tecnologías para obtener una ventaja competitiva y comprender mejor a sus clientes y operaciones.

La mala calidad de los datos puede conducir a conocimientos y decisiones incorrectos

La mala calidad de los datos puede tener un impacto significativo en la precisión y confiabilidad de los conocimientos y las decisiones basadas en esos datos. Si los datos que se analizan son inexactos o incompletos, pueden conducir a conocimientos y decisiones incorrectos. Por ejemplo, si a los datos les falta información clave o están desactualizados, es posible que no reflejen el estado actual de la empresa o la industria que se analiza. Los datos sesgados también pueden conducir a conocimientos y decisiones incorrectos. El sesgo puede ocurrir si los datos que se analizan no son representativos de la población o si reflejan los sesgos de quienes recopilaron los datos. Si los datos que se analizan son inconsistentes o contradictorios, pueden conducir a conocimientos y decisiones incorrectos. Por ejemplo, si distintas fuentes de datos proporcionan información contradictoria, puede resultar difícil determinar cuál de ellas es más precisa. Los errores en los datos, como duplicados, entradas incorrectas o inconsistencias en el formato, también pueden afectar la precisión de las ideas y las decisiones basadas en esos datos. Si no se cuenta con una gobernanza de datos adecuada, estos pueden desorganizarse, volverse difíciles de acceder o poco fiables, lo que puede dar lugar a ideas y decisiones incorrectas. Por lo tanto, es esencial garantizar que los datos sean precisos, completos, imparciales, coherentes y se gestionen adecuadamente para evitar que se tomen ideas y decisiones incorrectas en función de ellos. Esto se puede lograr mediante medidas adecuadas de control de calidad de los datos, que incluyen la elaboración de perfiles, la limpieza y la validación de los datos.

Desarrollos recientes

• En 2021, Google lanzó un nuevo conjunto de herramientas de análisis y visualización de datos llamado Google Analytics 4. Esta nueva versión de la plataforma está diseñada para proporcionar información más detallada sobre el comportamiento de los usuarios en múltiples canales y dispositivos, incluidas las aplicaciones móviles y los navegadores web. También incorpora algoritmos de aprendizaje automático para ayudar a las empresas a identificar tendencias y oportunidades más rápidamente.
• IBM ha estado aprovechando su experiencia en inteligencia artificial y análisis de datos para desarrollar nuevas soluciones para industrias como la atención médica, las finanzas y la fabricación. En 2021, la empresa lanzó una nueva plataforma llamada IBM Cloud Pak for Data, que integra múltiples fuentes de datos y proporciona herramientas para la gobernanza de datos, el análisis y el aprendizaje automático.
• En 2020, Oracle lanzó una nueva plataforma llamada Oracle Analytics Cloud, que permite a los usuarios crear y compartir fácilmente visualizaciones e información de datos. La plataforma también incorpora capacidades de aprendizaje automático e inteligencia artificial para ayudar a los usuarios a descubrir patrones y tendencias ocultos en sus datos.

Segmentación del mercado

Según el tipo, el mercado se segmenta en Dataficación del comportamiento, Dataficación social, Dataficación geoespacial, Dataficación transaccional y Dataficación de sensores. Según la aplicación, el mercado se segmenta aún más en Blockchain, AIOps, Computación cognitiva, Computación de borde, FinOps y otros. Según la vertical, el mercado se divide en BFSI, Salud, TI y telecomunicaciones, Comercio minorista, Gobierno y defensa, Manufactura, y Medios y entretenimiento.

Perfiles de empresas

IBM Corporation, Oracle Corporation, Microsoft Corporation, SAP SE, Google Inc., Amazon Web Services, SAS Institute Inc., Teradata Corporation, Dell EMC, Hewlett-Packard Enterprise (HPE) se encuentran entre los principales actores que operan en el mercado global de la datificación.