Tamaño del mercado global de software de big data por tipo de software (base de datos, gestión de datos), por modo de implementación (basado en la nube, local), por vertical (BFSI, fabricación), por usuario final (grandes empresas, pymes), por alcance geográfico y pronóstico

Tamaño y pronóstico del mercado de software de big data

El tamaño del mercado de software de big data se valoró en USD 182,56 mil millones en 2022 y se proyecta que alcance los USD 557,13 mil millones para 2030, creciendo a una CAGR del XX% de 2023 a 2030.

El tremendo aumento de los datos, así como un aumento en la cantidad de aplicaciones móviles y dispositivos IoT, están impulsando el mercado de software de Big Data. El informe Global Big Data Software Market proporciona una evaluación holística del mercado. El informe ofrece un análisis integral de los segmentos clave, las tendencias, los impulsores, las restricciones, el panorama competitivo y los factores que desempeñan un papel importante en el mercado.

Definición del mercado global de software de Big Data

Big Data se refiere a una gran colección de datos que se está expandiendo a un ritmo exponencial. Es un conjunto de datos tan grande y complejo que los sistemas de gestión de datos tradicionales no pueden almacenarlo ni analizarlo adecuadamente. VolumenEl volumen de datos es importante. Tendrá que procesar grandes cantidades de datos no estructurados de baja densidad con big data. Pueden ser datos sin valor, como feeds de datos de Twitter, flujos de clics en un sitio web o una aplicación móvil, o equipos habilitados con sensores. Pueden ser decenas de gigabytes de datos para ciertas empresas. Velocidadla velocidad con la que se reciben los datos y (quizás) se actúa sobre ellos se conoce como velocidad. En lugar de copiarse en un disco, los datos suelen transmitirse directamente a la memoria. Algunos dispositivos inteligentes conectados a Internet funcionan en tiempo real o casi en tiempo real, lo que requiere una evaluación y una respuesta en el momento.

La variedad se refiere a los numerosos tipos de datos que se presentan. Los formatos de datos tradicionales estaban bien estructurados y se podían importar fácilmente a una base de datos relacional. Los nuevos tipos de datos no estructurados han evolucionado como resultado del auge de los big data. Los tipos de datos no estructurados y semiestructurados, como texto, audio y video, requieren un preprocesamiento adicional para derivar el significado y proporcionar metadatos. Según los influyentes del sector, académicos y otros actores importantes, el Big Data ha supuesto, sin duda, un cambio radical en la mayoría de las industrias modernas (si no en todas) durante los últimos años. A medida que el Big Data sigue invadiendo nuestra vida diaria, el foco se ha desplazado desde la publicidad exagerada hacia el descubrimiento del valor genuino de su aplicación. La mayoría de las empresas tienen numerosos objetivos en mente cuando implementan proyectos de Big Data. Si bien el objetivo principal de la mayoría de las empresas es mejorar la experiencia del cliente, otros objetivos incluyen la reducción de costos, un marketing mejor dirigido y la racionalización de las operaciones existentes. Las recientes violaciones de datos han hecho que la mejora de la seguridad sea un objetivo clave que los proyectos de Big Data están intentando adoptar.

La Comisión de Bolsa y Valores (SEC) utiliza el Big Data para realizar un seguimiento de la actividad del mercado financiero. Actualmente, están utilizando análisis de redes y procesadores de lenguaje natural para detectar actividades comerciales ilegales en los mercados financieros. Los operadores minoristas, los grandes bancos, los fondos de cobertura y otros llamados "peces gordos" de los mercados financieros utilizan el Big Data para el análisis de transacciones, el análisis de apoyo a la toma de decisiones previas a las transacciones, la medición de sentimientos y el análisis predictivo, entre otras cosas. En este mercado, la lucha contra el blanqueo de dinero, la gestión de riesgos empresariales a demanda, la estrategia "Conozca a su cliente" y la mitigación del fraude dependen en gran medida del Big Data. 1010data, Streambase Systems, Panopticon Software, Nice Actimize y Quartet FS son algunos de los proveedores de Big Data de la industria.

Descripción general del mercado mundial de software de Big Data

Debido a la enorme cantidad de datos creados por los sensores de Internet de las cosas, la demanda de software de Big Data ha aumentado con el tiempo (IoT). Además, el auge de la inteligencia artificial/aprendizaje automático (ML) como tecnología de vanguardia en el software de gestión y análisis de datos, combinado con la rápida digitalización en los mercados emergentes, está impulsando la demanda mundial. Además, la creciente importancia de los datos en las empresas modernas, respaldada por el aumento de las inversiones tecnológicas, que dan lugar a evaluaciones en profundidad de los procesos comerciales actuales, está impulsando la expansión del mercado. Debido al auge de las redes sociales, la multimedia y la Internet de las cosas (IdC), que ha producido un flujo excesivo de datos en formato estructurado o no estructurado, el volumen de datos recopilados por las empresas ha aumentado constantemente. Por ejemplo, en los últimos dos años, se ha creado alrededor del 90% de los datos del mundo.

Los datos generados por máquinas y humanos están aumentando a un ritmo diez veces más rápido que los datos empresariales típicos. Por ejemplo, los datos de las máquinas están creciendo a un ritmo 50 veces más rápido que los datos de los humanos. El big data está orientado e impulsado esencialmente por el consumidor; la gran mayoría de los datos son generados por clientes que están "siempre conectados". La mayoría de las personas pasan de 4 a 6 horas por día consumiendo y produciendo datos a través de una variedad de dispositivos y aplicaciones (sociales). Se crean nuevos datos en una base de datos en algún lugar del mundo con cada clic, deslizamiento o comunicación. Como ahora todos tenemos un teléfono inteligente en el bolsillo, la cantidad de datos creados es asombrosa.

El creciente volumen de datos corporativos, los rápidos avances técnicos y la caída de los precios de venta promedio de los dispositivos inteligentes contribuyen a la creación de enormes cantidades de datos estructurados y no estructurados. Más del 80% de los datos recopilados por las corporaciones no se almacenan en una base de datos relacional tradicional. Los documentos no estructurados, las publicaciones en las redes sociales, los registros de las máquinas, las fotografías y otras fuentes son donde quedan atrapados. Muchas empresas están luchando por mantenerse al día con la avalancha de datos no estructurados. Las soluciones de big data son fundamentales para el manejo de datos para empresas de todos los tamaños, especialmente en la era de la computación en la nube. Es innegable que se necesita un marco para agregar y gestionar varias fuentes de big data y análisis de datos con el fin de extraer el máximo valor.

Los usuarios guardan datos e información confidenciales sobre la actividad de la empresa en plataformas de big data. Sin embargo, en la gestión y el almacenamiento de documentos, existen varios posibles peligros y debilidades. Las preocupaciones de seguridad sobre violaciones de datos, incidentes imprevistos, vulnerabilidades de aplicaciones y pérdida de información son cada vez más frecuentes a medida que la plataforma crece en popularidad. Las preocupaciones sobre la seguridad y la privacidad de la información podrían afectar los ingresos en una variedad de industrias, incluidas la educación y la investigación, las organizaciones del gobierno federal y los servicios financieros. Esto puede dañar gravemente la reputación de una empresa y, como resultado, erosionar la confianza de la gerencia. Como resultado, se pueden aplicar sanciones penales e incluso repercusiones legales. Al mantener información y datos confidenciales en bases de datos y en la nube, los ciberdelincuentes pueden sabotear información clave de la empresa y participar en transacciones ilegales.

El uso de tecnologías como la IA, el aprendizaje automático, la IoT, la cadena de bloques y el análisis de datos está transformando el panorama del big data. La integración de estas tecnologías con el big data permite a las empresas mejorar sus capacidades de visualización, haciendo que los datos complejos sean más utilizables y accesibles a través de la representación visual. Las técnicas de aprendizaje automático se utilizan en los sistemas de inteligencia empresarial para analizar datos estructurados y no estructurados. Los usuarios finales pueden analizar los datos y extraer información sobre el precio, las ventas y la cantidad para llegar a los clientes objetivo utilizando el aprendizaje automático y el análisis de datos combinados con tecnologías de big data. Esto permite a los usuarios finales pronosticar las condiciones futuras y gestionar los componentes del transporte y la cadena de suministro de forma más eficiente. Las empresas pueden utilizar la solución de IA para obtener información en tiempo real para mejorar la seguridad de la red, acelerar las empresas digitales y ofrecer una mejor experiencia al cliente. Los procesos empresariales, la velocidad de la toma de decisiones y la experiencia del cliente mejoran cuando se combinan las plataformas de big data y la IA.

Se espera que el mercado se desarrolle debido a la creciente aceptación de estas tecnologías. Los principales actores del mercado están trabajando para forjar acuerdos con otras empresas con el fin de proporcionar soluciones mejoradas basadas en tecnologías clave como la IA y otras. El problema con cualquier dato en cualquier organización es que siempre se guarda en muchas ubicaciones y formas. Cuando el departamento de finanzas lleva un registro de los gastos de suministros, las nóminas y otros datos financieros, como debería ser, y la información de las máquinas de la planta de fabricación no está integrada en la base de datos del departamento de producción, una actividad básica como analizar los costos de producción puede resultar abrumadora para un gerente. El problema de los silos se agudiza con los macrodatos. Esto se debe al gran volumen de datos, así como a la variedad de fuentes internas y externas, así como a los diversos requisitos de seguridad y privacidad que se deben cumplir. Los sistemas heredados también juegan un papel, haciendo que la consolidación de datos sea difícil, si no imposible, para fines analíticos.

Mercado global de software de big dataanálisis de segmentación

El mercado global de software de big data está segmentado en función del tipo de software, el modo de implementación, la vertical, el usuario final y la geografía.

Mercado de software de big data, por tipo de software

• Base de datos
• Análisis y herramientas de datos
• Gestión de datos
• Aplicaciones de datos
• Tecnologías centrales

Según el tipo de software, el mercado está segmentado en base de datos, análisis y herramientas de datos, gestión de datos, aplicaciones de datos y tecnologías centrales. Se espera que las herramientas y el análisis de datos tengan la mayor participación de mercado debido a la creciente tendencia a la adopción de análisis en las empresas.

Mercado de software de big data, por modo de implementación

• Basado en la nube
• En las instalaciones

Según el modo de implementación, el mercado se segmenta en basado en la nube y en las instalaciones. Durante el período proyectado, el segmento de la nube pública representará una mayor participación de mercado. Una nube pública es una colección de redes, hardware, almacenamiento, aplicaciones, servicios e interfaces mantenidas y propiedad de un tercero que se pone a disposición de otras organizaciones e individuos. Estas empresas crean un centro de datos altamente escalable que oculta la tecnología subyacente al cliente final. Las nubes públicas son viables porque con frecuencia manejan trabajos muy simples o repetidos. Por ejemplo, el correo electrónico es una aplicación bastante sencilla. Como resultado, un proveedor de servicios en la nube puede optimizar el entorno para que se pueda atender a una gran cantidad de clientes.

De manera similar, los proveedores de computación y almacenamiento en la nube pública optimizan su hardware y software para satisfacer estas cargas de trabajo específicas. Por otro lado, el centro de datos tradicional es difícil de optimizar, ya que admite muchas aplicaciones y cargas de trabajo diferentes. Una nube pública puede ser bastante útil cuando una empresa está trabajando en un proyecto de análisis de datos complejo que requiere ciclos de procesamiento adicionales. Además, las organizaciones pueden optar por almacenar datos en la nube pública, donde el costo por gigabyte es menor que el almacenamiento local. Los desafíos más urgentes con las nubes públicas para datos de gran tamaño son los requisitos de seguridad y el grado de retraso que es tolerable.

Mercado de software de big data, por vertical

• BFSI
• Gobierno y defensa
• Salud y ciencias biológicas
• Fabricación
• Venta minorista y bienes de consumo
• Medios y entretenimiento

Según la vertical, el mercado está segmentado en BFSI, Gobierno y defensa, Salud y ciencias biológicas, Fabricación, Venta minorista y bienes de consumo, y Medios y entretenimiento. Se prevé que el segmento BFSI represente un tamaño de mercado mayor durante todo el período de proyección, según la vertical. El Big Data está ganando terreno en muchas industrias como una forma de aumentar las ganancias y ahorrar costos. BFSI, Manufactura, Venta minorista y Bienes de consumo, Gobierno y Defensa, Salud y Ciencias de la vida, Telecomunicaciones y TI, Medios y entretenimiento, Transporte y logística y otros sectores verticales se encuentran entre los mayores adoptantes del software de Big Data. Durante el período de proyección, se espera que el segmento BFSI represente una mayor participación de mercado. La necesidad de un seguimiento en tiempo real de los comentarios de los clientes sobre los servicios está impulsando la adopción de big data en el sector vertical de BFSI.

Mercado de software de big data, por usuario final

• Grandes empresas
• PYME

Según el usuario final, el mercado se segmenta en grandes empresas y PYME. Se prevé que las grandes empresas impulsen el mercado, ya que estas organizaciones implican el manejo de una gran cantidad de datos.

Mercado de software de big data, por geografía

• América del Norte
• Europa
• Asia Pacífico
• Resto del mundo

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