Mercado de Data Fabric: por aplicación, por componente (solución, servicios), por modelo de implementación (local, nube), por tamaño de organización (pequeñas y medianas empresas, grandes empresas), por industria y pronóstico, 2024-2032
Mercado de Data Fabric: por aplicación, por componente (solución, servicios), por modelo de implementación (local, nube), por tamaño de organización (pequeñas y medianas empresas, grandes empresas), por industria y pronóstico, 2024-2032
Published Date: July - 2024 | Publisher: MRA | No of Pages: 240 | Industry: Media and IT | Format: Report available in PDF / Excel Format
Mercado de Data Fabric: por aplicación, por componente (solución, servicios), por modelo de implementación (local, nube), por tamaño de organización (pequeñas y medianas empresas, grandes empresas), por industria y pronóstico, 2024-2032
Mercado de Data Fabricpor aplicación, por componente (solución, servicios), por modelo de implementación (en -premises, nube), por tamaño de organización (pequeñas y medianas empresas, grandes empresas), por industria y pronóstico, 2024 – 2032
Por ejemplo, en mayo de 2023, Microsoft presentó Fabric, una plataforma integral de análisis y datos distinta de Azure Service Fabric. La plataforma cuenta con herramientas de integración, una plataforma de ingenierÃa de datos basada en Spark con capacidades de análisis en tiempo real y Power BI mejorado para visualización intuitiva y análisis impulsados ​​por IA.
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Impulsores de crecimiento
Demanda creciente de análisis de datos en tiempo real
El cambio a La computación en la nube impulsa la demanda de soluciones de gestión de datos
Las crecientes regulaciones y preocupaciones sobre la privacidad y seguridad de los datos
El creciente crecimiento de los dispositivos IoT para monitoreo y monitoreo manejo de big data
Creciente digitalización e integración de la IA
Errores y dificultades DesafÃos
Complejidad de la integración
Problemas de rendimiento y latencia
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Las soluciones de tejido de datos a menudo necesitan integrar datos de diferentes fuentes, lo que puede aumentar la complejidad en canalizaciones de datos. Esta complejidad genera cuellos de botella y problemas de latencia, especialmente cuando se trata de grandes volúmenes de datos o flujos de datos en tiempo real. A medida que crecen los volúmenes de datos y las organizaciones amplÃan sus operaciones, las plataformas de estructura de datos deben soportar demandas cada vez mayores de potencia de procesamiento y capacidad de almacenamiento. Garantizar una escalabilidad perfecta en entornos distribuidos, como la nube y las instalaciones, sin comprometer el rendimiento, es crucial y desafiante. Las organizaciones requieren cada vez más capacidades de análisis en tiempo real o casi en tiempo real para obtener información oportuna y responder a las condiciones comerciales en constante cambio. Lograr procesamiento y análisis de datos de baja latencia dentro de entornos de tejido de datos es crucial para respaldar estos requisitos de manera efectiva.
Tendencias del mercado de tejido de datos
El creciente cambio hacia la computación en la nube ha catalizado una demanda creciente de Soluciones sólidas capaces de gestionar datos sin problemas en entornos hÃbridos y de múltiples nubes.El tejido de datos surge como una tecnologÃa vital en este panorama, ya que ofrece un marco coherente que integra y optimiza datos de diversas fuentes y plataformas. Por ejemplo, en julio de 2022, IBM finalizó la adquisición de Databand.ai, un destacado proveedor de software de observabilidad de datos. Esta adquisición mejoró la cartera de software de IBM en gestión de datos, ofreciendo capacidades integrales para detectar y resolver problemas como errores, fallas en la canalización y problemas de calidad de los datos antes de que afecten los resultados del negocio.
El creciente crecimiento de los dispositivos IoT está impactando significativamente la forma en que las organizaciones monitorean big data, y las soluciones de tejido de datos desempeñan un papel crucial en este panorama en evolución. Estas soluciones están diseñadas para escalar horizontalmente en entornos distribuidos, incluidos el borde, la nube y la infraestructura local. Esta escalabilidad garantiza que las organizaciones puedan manejar eficazmente el creciente volumen, velocidad y variedad de datos generados por IoT. Por ejemplo, en octubre de 2021, NetApp presentó funciones ampliadas y nuevas ofertas dentro de su cartera de nube hÃbrida. Estas actualizaciones tenÃan como objetivo ayudar a las organizaciones a modernizar sus infraestructuras de TI y acelerar los esfuerzos de transformación digital. Las soluciones de nube hÃbrida de NetApp están diseñadas para simplificar la utilización de datos empresariales donde y cuando sean necesarios.
Análisis de mercado de Data Fabric
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Según la aplicación, el mercado se segmenta en detección y detección de fraude. gestión de seguridad, gobernanza, riesgo y gestión de seguridad. gestión de cumplimiento, gestión de la experiencia del cliente, ventas y servicios. gestión de marketing, gestión de procesos de negocio y otros. El segmento de detección de fraude y gestión de seguridad es el de más rápido crecimiento, con una tasa compuesta anual de más del 30 % entre 2024 y 2032.
Las plataformas de estructura de datos brindan soporte durante las capacidades de respuesta y monitoreo en tiempo real, ayudando a las organizaciones Detectar y responder a incidentes de fraude con prontitud. Al integrarse con sistemas de gestión de eventos e información de seguridad (SIEM) y herramientas de orquestación de seguridad, el tejido de datos mejora los tiempos de respuesta a incidentes y la seguridad. reduce el impacto de las violaciones de seguridad.
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Según el componente, el mercado está segmentado en soluciones y servicios.El segmento de soluciones dominó el mercado en 2023 y se espera que alcance más de 10 mil millones de dólares en 2032.
A medida que las organizaciones adoptan estrategias hÃbridas y de múltiples nubes, el tejido de datos Las soluciones están evolucionando para proporcionar una gestión e integración de datos perfecta en entornos de nube distribuidos. Estas soluciones garantizan la coherencia, la accesibilidad y la seguridad de los datos en las plataformas locales y en la nube.
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El mercado de tejido de datos está experimentando un crecimiento significativo en Asia PacÃfico y se estima que alcanzará los 5 mil millones de dólares para 2032. Las organizaciones de todo APAC están acelerando sus esfuerzos de transformación digital, impulsando la adopción de soluciones de tejido de datos. Estas soluciones permiten una integración y gestión perfectas de datos en sistemas hÃbridos e hÃbridos. entornos de múltiples nubes, que respaldan la toma de decisiones ágil y la eficiencia operativa.
IBM y AWS, Inc. juntas poseÃan más del 15 % de la industria de Data Fabric en 2023. IBM es una empresa multinacional de tecnologÃa y consultorÃa con sede en Armonk, Nueva York. Fundada en 1911, es una de las empresas tecnológicas más grandes e influyentes del mundo, con una rica historia de innovaciones en diversos campos, incluida la informática, la inteligencia artificial y las soluciones empresariales. Las soluciones de tejido de datos de IBM incorporan capacidades avanzadas de inteligencia artificial y aprendizaje automático (ML) para automatizar las tareas de administración de datos, mejorar la calidad de los datos y generar información procesable. AWS es un proveedor lÃder de servicios de computación en la nube que ofrece un conjunto completo de productos y servicios basados ​​en la nube. servicios que incluyen potencia informática, opciones de almacenamiento y capacidades de red. AWS desempeña un papel importante en el mercado con sus sólidas soluciones de integración y gestión de datos.
Empresas del mercado de Data Fabric
Los principales actores que operan en la industria de Data Fabric son
Corporación Internacional de Máquinas de Negocios (IBM)
En septiembre de 2023, Oracle anunció Fusion Data Intelligence Platform, una plataforma de inteligencia artificial, análisis y datos de próxima generación que ayude a los clientes de Oracle Fusion Cloud Applications a lograr mejores resultados comerciales combinando conocimientos basados ​​en datos con decisiones y acciones inteligentes.
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