Tamaño y participación del mercado de análisis operativo, por tipo (en la nube, local); Despliegue; Vertical; Aplicación: análisis de oferta y demanda global, pronósticos de crecimiento, informe estadístico 2025-2037

Sector de análisis operativo: impulsores del crecimiento y desafíos

Impulsores de crecimiento

• Aumento de la adopción en las operaciones empresariales: las empresas están presionadas para cerrar la brecha entre el análisis de datos y la acción práctica. Aunque los almacenes de datos avanzados contienen mucha información, aún puede resultar difícil convertir ese conocimiento en planes que los equipos de ventas, marketing y soporte puedan emplear. Tradicionalmente, los ingenieros son responsables de establecer las conexiones necesarias, lo que consume su valioso tiempo y retrasa otras tareas, como el desarrollo de funciones generadoras de ingresos. Peor aún, estas integraciones construidas apresuradamente con frecuencia carecen de la resiliencia y adaptabilidad necesarias para cambiar con las demandas de la organización. Como resultado, ha surgido el análisis de operaciones para respaldar los procesos operativos en tiempo real y guiar las decisiones empresariales rápidas en lugar de limitarse a mirar el rendimiento anterior después del hecho.
• Mayor cambio hacia entornos híbridos y de nube: a medida que las organizaciones migran sus aplicaciones e infraestructura a entornos híbridos y de nube, generan una gran cantidad de datos complejos. Estos datos necesitan análisis avanzados para garantizar un rendimiento, eficiencia y confiabilidad óptimos de los sistemas basados ​​en la nube. Google Cloud informó que los líderes están aumentando el uso de servicios y productos basados ​​en la nube (41,4%), preparándose para cambiar del software empresarial heredado a soluciones basadas en la nube (33,4%) y trasladando cargas de trabajo locales a la nube (32,8%) como resultado del actual entorno macroeconómico. Además, más del 50 % de las empresas quieren emplear plataformas industriales en la nube para 2027 para acelerar sus esfuerzos comerciales.
  
  En entornos de TI complejos y en rápida evolución, las soluciones de análisis operativo automatizan la recopilación, organización y reconocimiento de tendencias de datos. La detección de problemas más rápida y el rendimiento mejorado del sistema de TI son posibles gracias al análisis operativo, que ofrece información oportuna y procesable. Esto permite a los usuarios gestionar los problemas de forma eficaz y ahorrar tiempo de resolución.
• Aumento de la integración del análisis predictivo y el aprendizaje automático: al analizar datos operativos complejos, el análisis predictivo y el aprendizaje automático permiten a las organizaciones aprovechar patrones ocultos, predecir tendencias futuras y tomar decisiones basadas en datos. Esto permite a las empresas optimizar los procesos operativos, como la gestión de la cadena de suministro, el control de inventario y la asignación de recursos, lo que conduce a una mayor eficiencia, una reducción de costos y una mayor satisfacción del cliente.
  
  Además, el análisis predictivo y el ML permiten el mantenimiento predictivo, la detección de anomalías y la toma de decisiones en tiempo real, lo que impulsa aún más la adopción de estas tecnologías en el mercado del análisis operativo. Además, los actores clave están introduciendo nuevas soluciones para ayudar a las empresas a lograr el éxito futuro mediante la integración de estas tecnologías. Por ejemplo, en abril del 2022, Tata Consultancy Services presentó una solución de seguimiento basada en riesgos ágil y fácil de usar para ensayos clínicos que permite tomar decisiones inteligentes, mejorar el cumplimiento y mejorar la eficacia de los estudios.

Desafíos

• Problemas de calidad de los datos: los datos de alta calidad y de fácil acceso son la base de los modelos predictivos precisos. Sin embargo, muchas empresas tienen problemas para gestionar datos distribuidos en plataformas dispares, lo que dificulta el análisis centralizado. El modelo no puede captar plenamente la situación debido a este panorama fragmentado. Además, las proyecciones de los modelos pueden verse muy distorsionadas por formatos de datos irregulares, valores faltantes y errores en los datos mismos. Se vuelve esencial limpiar y validar continuamente los datos. La creación de modelos de predicción sólidos puede verse obstaculizada inicialmente por la ausencia de datos históricos de startups o empresas con poca experiencia operativa, lo que impide el crecimiento del mercado de análisis operativo.
• Falta de técnicos cualificados: las empresas pueden carecer de las habilidades, la experiencia y los recursos necesarios para implementar y utilizar análisis operativos de forma eficaz. Es difícil encontrar y retener talento, ya que existe una necesidad mucho mayor de científicos de datos y otros expertos calificados en aprendizaje automático y modelado predictivo que la oferta disponible actualmente. Para crear modelos precisos es necesario unir el conocimiento operativo de la organización y las capacidades de ciencia de datos. Por lo tanto, la falta de científicos y expertos en datos obstaculizará el crecimiento del mercado de análisis operativo.