Tamaño del mercado global, pronóstico y tendencias destacadas durante 2025-2037
Es probable que el tamaño del mercado de plataformas de ciencia de datos aumente de 119.020 millones de dólares en 2024 a 2,55 billones de dólares en 2037, lo que refleja una tasa compuesta anual de alrededor del 26,6 % durante el cronograma previsto, de 2025 a 2037. Actualmente, en 2025, los ingresos del sector de la plataforma de ciencia de datos se estiman en 141,18 dólares. mil millones.
El principal motor de crecimiento del mercado de plataformas de ciencia de datos es la expansión del big data, que está empujando a las organizaciones a invertir en plataformas de ciencia de datos más avanzadas y capaces para aprovechar sus datos de manera efectiva. Según la Organización de las Naciones Unidas, la creación de datos alcanzó los 64,2 zettabytes en el 2020, un 314 % más que en el 2015.
Las plataformas de ciencia de datos ofrecen una amplia gama de herramientas de análisis avanzado, como aprendizaje automático, aprendizaje profundo y análisis predictivo, para extraer información valiosa de big data. Por lo tanto, a medida que las organizaciones generan y recopilan cantidades cada vez mayores de datos, existe una necesidad creciente de herramientas y plataformas sofisticadas, como la ciencia de datos, que puedan manejar, analizar y obtener información útil. Además, la integración de capacidades de inteligencia artificial (IA) en plataformas de ciencia de datos es cada vez más importante para obtener información útil y automatizar el análisis de datos.
Sector de plataformas de ciencia de datos: impulsores del crecimiento y desafíos
Impulsores de crecimiento
- Mayor uso de la ciencia de datos en el comercio electrónico: las empresas de comercio electrónico utilizan la ciencia de datos para analizar el comportamiento y las preferencias de los clientes, creando experiencias de compra personalizadas y estrategias de marketing dirigidas. Esto aumenta la demanda de plataformas avanzadas de ciencia de datos capaces de manejar datos complejos de clientes. Por ejemplo, Amazon y otros minoristas importantes han establecido el estándar para la ciencia de datos en el comercio electrónico con sus sistemas de recomendación, que mejoran gradualmente su comprensión del comportamiento de los clientes y los patrones de compra.
Además, la ciencia de datos utiliza el comportamiento del usuario, las compras anteriores y los comentarios para ayudar a las empresas de comercio electrónico a pronosticar la retención de clientes. El uso eficaz de la ciencia de datos por parte de las empresas de comercio electrónico les proporciona una importante ventaja competitiva que aumenta los ingresos, mejora la satisfacción del cliente y mejora la eficiencia operativa. - Adopción creciente de estrategias empresariales con uso intensivo de datos: alrededor del 60,1 % de las empresas utilizan una variedad de herramientas de ciencia de datos, tecnologías y prácticas recomendadas del sector para identificar las soluciones más efectivas para sus complejos desafíos empresariales, obteniendo una comprensión más profunda de los comportamientos y necesidades de los clientes y, al mismo tiempo, desarrollando soluciones innovadoras para abordar diversos requisitos empresariales. Las organizaciones pueden aprovechar la ciencia de datos para tomar decisiones más informadas analizando eventos del mundo real y prediciendo con precisión posibles sucesos futuros. La gran cantidad de datos que generan los clientes permite a las empresas monitorear a sus clientes en tiempo real, incluidas sus redes sociales, preferencias de compra y patrones de comportamiento.
- Integración de plataformas de computación en la nube con ciencia de datos: el auge de la computación en la nube es una plataforma de ciencia de datos transformadora con su potencia informática escalable y rentable. Los científicos de datos pueden acceder fácilmente a los recursos informáticos mediante la computación en la nube, que es necesaria para implementar modelos de ciencia de datos en la práctica. Ayuda a los científicos de datos a minimizar la cantidad de tiempo necesario para configurar una infraestructura de semanas a minutos.
Además, los científicos de datos ahora pueden realizar cálculos a una escala mucho mayor que la que podrían haber hecho con los equipos tradicionales gracias a la computación en la nube. Además, los principales actores clave están introduciendo una plataforma de ciencia de datos basada en la nube que está contribuyendo a la expansión del mercado. Por ejemplo, en febrero del 2020, Oracle lanzó Oracle Cloud Data Science Platform, que es el núcleo de la solución y ayuda a las organizaciones a crear, formar, gestionar e implementar de forma colaborativa modelos de aprendizaje automático para mejorar las tasas de éxito de los proyectos de ciencia de datos.
Desafíos
- Privacidad y seguridad de los datos: Garantizar la protección de los datos sensibles contra filtraciones y accesos no autorizados es una preocupación importante. El cumplimiento de normativas como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) y la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA) añade complejidad a la gestión y la seguridad de los datos.
- Falta de mano de obra técnica: las empresas utilizan métodos analíticos sofisticados que requieren habilidades analíticas profundas, como análisis de streaming, aprendizaje automático y análisis predictivo. Se necesita experiencia técnica, así como habilidades de pensamiento analítico y crítico para crear un modelo de ML. Muchos usuarios finales carecen del personal con la formación y los conocimientos necesarios, lo que está impidiendo el crecimiento del mercado de plataformas de ciencia de datos.
Mercado de plataformas de ciencia de datos: información clave
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Año base |
2024 |
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Año de pronóstico |
2025-2037 |
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Tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) |
26,6% |
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Tamaño del mercado del año base (2024) |
119.020 millones de dólares |
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Tamaño del mercado según pronóstico para el año 2037 |
2,55 billones de dólares |
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Alcance regional |
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Segmentación de la plataforma de ciencia de datos
Componente (Plataforma, Servicios)
El segmento de plataformas en el mercado de plataformas de ciencia de datos está preparado para capturar una participación de ingresos del 82,6 % para fines de 2037. El crecimiento del segmento se puede atribuir al uso cada vez mayor de plataformas de ciencia de datos por parte de las pequeñas y medianas empresas. Las empresas están avanzando hacia la digitalización y la automatización, lo que acelera el big data y conduce a procesos comerciales más complejos. Para afrontar estos desafíos, las empresas necesitan tecnologías de vanguardia que les permitan obtener información inmediata sobre conjuntos de datos masivos. Según el Grupo del Banco Mundial, el número de pequeñas empresas que invirtieron en soluciones digitales aumentó del 10 al 20 % entre abril del 2020 y diciembre del 2022, mientras que el porcentaje de grandes empresas aumentó del 20 al 60 %.
Aplicación (Marketing y Ventas, Logística, Finanzas y Contabilidad, Atención al Cliente)
La estrategia de marketing y Se espera que el segmento de ventas en el mercado de plataformas de ciencia de datos tenga una participación notable del 34,7% durante el período previsto. El segmento tiene la mayor participación en los ingresos y un mejor retorno de la inversión (ROI), ya que el departamento de marketing y ventas puede aprovechar la ciencia de datos para obtener conocimientos más profundos sobre el perfil del comprador y ajustar el presupuesto de marketing en consecuencia. Además, factores como una mayor satisfacción del cliente, una generación de ingresos más consistente y un riesgo financiero reducido gracias a cálculos de gasto precisos contribuyen a la expansión del mercado.
Vertical (TI y telecomunicaciones, sanidad, BFSI, fabricación, venta minorista y comercio electrónico, energía y servicios públicos, gobierno)
Se estima que el segmento BFSI obtendrá la mayor participación de mercado del 20% para 2037. El crecimiento del segmento se puede atribuir al mayor enfoque en la atención al cliente y la creciente adopción de tecnologías avanzadas como la IA y el IoT. Los bancos pueden evaluar y reducir riesgos de manera efectiva mediante el uso de la ciencia de datos para analizar datos históricos, detectar tendencias y crear modelos de predicción. Esto abarca medidas para detectar fraudes, evaluar el riesgo crediticio y prevenir el blanqueo de dinero.
Nuestro análisis en profundidad del mercado de plataformas de ciencia de datos incluye los siguientes segmentos:
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Componente |
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Aplicación |
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Vertical |
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Tamaño de la empresa |
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Modo de implementación |
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Personalizar este informeIndustria de plataformas de ciencia de datos: sinopsis regional
Estadísticas del mercado de América del Norte
Se prevé que la industria de América del Norte dominará la participación mayoritaria en los ingresos del 36 % para 2037. El crecimiento del mercado puede atribuirse a la presencia de importantes actores clave en diversas industrias y sus continuos avances y estrategias de mercado. Por ejemplo, en mayo del 2023, Microsoft Azure presentó Microsoft Fabric, una plataforma de análisis unificada de extremo a extremo que combina todos los datos y capacidades de análisis que necesitan las empresas.
Al combinar tecnologías como Power BI, Azure Synapse Analytics y Azure Data Factory en una plataforma única y cohesiva, Fabric permite a los científicos de datos y ejecutivos de negocios utilizar plenamente sus datos y sentar las bases para la era de la IA. Además, el aumento de la inversión en tecnologías avanzadas como la IA, el IoT y el aprendizaje automático es otro factor que intensifica el crecimiento del mercado en la región.
El mercado EE.UU. de plataformas de ciencia de datos se está expandiendo como resultado del mayor uso de tecnología de vanguardia y la disponibilidad de infraestructura para facilitar la aplicación de análisis avanzados. Según una encuesta del Pew Research Center de 2022, el 27% de los estadounidenses interactúan con la IA varias veces al día. Las plataformas de ciencia de datos del país prestan servicio a una amplia gama de sectores, incluidos los financieros, sanitarios, minoristas, tecnológicos y gubernamentales, lo que refleja la amplia adopción e integración de la ciencia de datos en varios sectores.
Muchas empresas e industrias clave en Canadá consideran que las plataformas de descubrimiento y ciencia de datos son muy efectivas, lo que está impulsando el crecimiento del mercado. La creciente necesidad de que las empresas tomen decisiones basadas en datos y la creciente importancia de una buena gestión de datos están impulsando el crecimiento del mercado en la región.
Análisis del mercado APAC
APAC también experimentará un enorme crecimiento en el mercado de plataformas de ciencia de datos durante el período previsto debido a los recientes avances en el análisis de big data. Muchos países de APAC están experimentando una rápida transformación digital, lo que lleva a una mayor adopción de plataformas de ciencia de datos en varios sectores. Además, varios gobiernos de la región están implementando políticas e iniciativas para promover la innovación digital y la toma de decisiones basada en datos.
En China, el gobierno está invirtiendo mucho en herramientas de análisis de big data teniendo en cuenta sus amplias aplicaciones y usos. Sin embargo, debido a la importancia del negocio y la creciente competitividad del mercado, el sector minorista y las ventas minoristas en línea serán los que más demandarán análisis de clientes. Según la Oficina Nacional de China, China gastó más de 4.714.390 millones de dólares en transacciones minoristas online, lo que representa un aumento del 1,2 %.
El Gobierno de Corea del Sur apoya la transformación digital y las iniciativas de tecnología inteligente, como los proyectos Digital New Deal y Smart Korea. Estas iniciativas promueven la adopción de herramientas y tecnologías avanzadas de ciencia de datos. Además, el país cuenta con sólidas instituciones educativas y de investigación que se centran en la ciencia de datos y campos relacionados. Esto contribuye al desarrollo de nuevas tecnologías y metodologías en el mercado de la ciencia de datos.
La ciencia de datos está prosperando en India, debido al rápido desarrollo del entorno técnico del país, que incluye una conectividad generalizada a Internet y un número cada vez mayor de dispositivos móviles. Según la Oficina de Información de Prensa (PIB), en septiembre de 2020, el número total de conexiones de banda ancha alcanzó los 726,32 millones. Esto ha acelerado el crecimiento del tráfico de Internet, con un uso de datos inalámbricos que ascendió a 75,21 exabytes de enero a septiembre del 2020. Este marco facilita la recopilación, el almacenamiento y el análisis de grandes cantidades de datos, lo que acelera el crecimiento del mercado.
Empresas que dominan el panorama de las plataformas de ciencia de datos
- Corporación IBM
- Descripción general de la empresa
- Estrategia empresarial
- Ofertas de productos clave
- Rendimiento financiero
- Indicadores clave de rendimiento
- Análisis de riesgos
- Desarrollo reciente
- Presencia regional
- Análisis FODA
- Google LLC
- Corporación Microsoft
- NVIDIA Corporation
- Copo de nieve Inc.
- Amazon Web Services, Inc.
- MathWorks, Inc.
- Alteryx Inc.
- Cloudera Inc.
- Databricks Inc.
El mercado de plataformas de ciencia de datos se define por la existencia de múltiples empresas importantes, todas las cuales respaldan la expansión, la innovación y las alianzas estratégicas de la industria. Estas empresas, que van desde gigantes tecnológicos conocidos hasta nuevas empresas prometedoras, luchan por hacerse con una parte del creciente mercado de capacidades sofisticadas de análisis y aprendizaje automático.
In the News
- En mayo de 2024, IBM anunció muchas actualizaciones nuevas de su plataforma Watsonx un año después de su lanzamiento, así como capacidades de automatización y datos planificadas destinadas a hacer que la inteligencia artificial (IA) sea más abierta, rentable y flexible para las empresas. Watsonx es una plataforma de datos e inteligencia artificial para potenciar el impacto de la IA más avanzada con datos fiables.
- En agosto del 2023, Google Cloud y NVIDIA presentaron nuevas infraestructuras y herramientas de IA para ayudar a los usuarios a desarrollar e implementar enormes modelos de IA generativa y acelerar las cargas de trabajo de ciencia de datos.
Créditos del autor: Abhishek Verma
- Report ID: 6395
- Published Date: Mar 19, 2025
- Report Format: PDF, PPT
