Tamaño y participación del mercado de análisis de identidad, por tamaño de empresa (grandes empresas y pequeñas y medianas empresas); Componente; Modo de implementación; Solicitud; y vertical de la industria: análisis de oferta y demanda global, pronósticos de crecimiento, informe estadístico 2025-2037

Mercado de análisis de identidad: impulsores del crecimiento y desafíos

Impulsores de crecimiento

• Aumento de las ciberamenazas y las filtraciones de datos: los atacantes utilizan tácticas avanzadas como el relleno de credenciales, el phishing y la ingeniería social para comprometer cuentas y obtener acceso no autorizado. Para 2024, se reportaron 10.626 filtraciones de datos confirmadas en todo el mundo, lo que representa casi el doble que las 5.199 reportadas el año anterior. Esta elevada cifra refleja la creciente capacidad de los atacantes, así como la creciente huella digital de las empresas. Las soluciones de análisis de identidad utilizan análisis de comportamiento, detección de anomalías y aprendizaje automático para identificar actividades inusuales y alertar a las organizaciones sobre posibles amenazas en tiempo real. A medida que aumenta la frecuencia de las filtraciones de datos, las empresas se enfrentan a riesgos financieros y de reputación cada vez mayores.
• Las soluciones de análisis de identidad ayudan a mitigar estos riesgos al monitorear de cerca los patrones de acceso de los usuarios y señalar rápidamente actividades sospechosas, lo que reduce las posibilidades de filtración de datos. Dado que las violaciones de datos a menudo causan daños irreversibles, hay un cambio hacia estrategias de seguridad proactivas. Los análisis de identidad permiten a las organizaciones monitorizar y analizar el comportamiento de los usuarios de forma continua, lo que les permite detectar y abordar comportamientos sospechosos en una etapa temprana, en lugar de hacerlo después de que se produce un ataque.
• Creciente complejidad de los entornos de TI: las empresas adoptan cada vez más entornos híbridos y multinube, que combinan sistemas locales, de nube privada y de nube pública. En un amplio espectro de empresas, el 89% de las empresas adoptan una estrategia de múltiples nubes. Alrededor del 80% adopta una estrategia híbrida, utilizando computación en la nube pública y privada, y el 97% de los líderes de TI planean hacer crecer sus soluciones en la nube integrando una o más nubes. Gestionar las identidades de los usuarios en estas plataformas es complejo y los enfoques de seguridad tradicionales luchan por ofrecer visibilidad y control unificados. El análisis de identidad centraliza la información valiosa entre plataformas, lo que permite a las organizaciones monitorear, analizar y proteger las identidades de manera consistente.
• Con la proliferación de aplicaciones SaaS, acceso móvil y API, las organizaciones se enfrentan a una amplia gama de puntos de acceso. Cada punto de acceso presenta una vulnerabilidad potencial, por lo que es esencial monitorear cómo, cuándo y dónde los usuarios acceden a los sistemas. El análisis de identidad utiliza monitoreo del comportamiento y análisis de riesgos para detectar anomalías en diversos puntos de acceso, lo que reduce el riesgo de acceso no autorizado. Además, el aumento del trabajo remoto y de las políticas BYOD (traiga su propio dispositivo) ha aumentado la necesidad de proteger el acceso desde diversos dispositivos y redes. Los análisis de identidad ayudan a realizar un seguimiento del comportamiento de los usuarios en diferentes ubicaciones y dispositivos, lo que permite a los equipos de TI detectar patrones inusuales que podrían indicar una amenaza a la seguridad.
• El auge de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (MI): los algoritmos de IA y ML pueden aprender patrones de comportamiento típicos de los usuarios y detectar rápidamente anomalías o comportamientos inusuales, como intentos de acceso desde ubicaciones desconocidas o tiempos de inicio de sesión inusuales. Esto ayuda a las organizaciones a identificar amenazas potenciales, como credenciales comprometidas o uso indebido de información interna, en las primeras etapas de la cadena de ataque. La IA y el aprendizaje automático permiten la biometría del comportamiento, donde el comportamiento del usuario, como la velocidad de escritura, los movimientos del mouse y los patrones de uso, se analiza continuamente para confirmar la identidad. Esto mejora la seguridad al añadir una capa de autenticación que los atacantes difícilmente pueden imitar.
• El auge de las tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático está impulsando rápidos avances en el análisis de identidades, lo que hace que estas soluciones sean más inteligentes, rápidas y precisas, y permite a las organizaciones proteger las identidades de manera más efectiva en entornos digitales complejos. En el 2024, el 77 % de las organizaciones emplearán o explorarán el uso de la IA en sus operaciones, y el 83 % cree que la IA es una prioridad importante en su estrategia empresarial.

Desafíos

• Problemas de cumplimiento y privacidad de los datos: las soluciones de análisis de identidad a menudo dependen de la recopilación y el análisis de grandes volúmenes de datos de los usuarios, lo que genera preocupaciones sobre la privacidad y puede entrar en conflicto con normativas de protección de datos como el RGPD, la CCPA y la HIPAA. Estas normativas limitan la recopilación y el procesamiento de datos, lo que genera desafíos para las organizaciones que deben equilibrar la seguridad y el cumplimiento.
• Escasez de profesionales cualificados: implementar y gestionar soluciones de análisis de identidad requiere profesionales cualificados con experiencia en ciencia de datos, aprendizaje automático, ciberseguridad y gestión de identidades. Sin embargo, hay escasez de talento cualificado en estas áreas, lo que puede dificultar que las organizaciones implementen y utilicen de forma eficaz soluciones de análisis de identidad.