Global Data Science Platform Market
Tamaño del mercado en miles de millones de dólares
Tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) :
% 
USD
204.58 Billion
USD
1,568.85 Billion
2024
2032
 Período de pronóstico |
2025 –2032 |
 Tamaño del mercado (año base) |
USD 204.58 Billion |
 Tamaño del mercado (año de pronóstico) |
USD 1,568.85 Billion |
 Tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) |
% |
| Jugadoras de los principales mercados |
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Segmentación del mercado global de plataformas de ciencia de datos, por tipo de componente (plataforma, servicios, soporte y mantenimiento, consultoría, implementación e integración), división funcional (marketing, ventas, logística, finanzas y contabilidad, atención al cliente, operaciones comerciales y otros), modelo de implementación (local y en la nube), tamaño de la organización (pequeñas y medianas empresas [pymes] y grandes empresas), aplicación de usuario final (banca, servicios financieros y seguros [BFSI], telecomunicaciones y TI, comercio minorista y electrónico, salud y ciencias de la vida, manufactura, energía y servicios públicos, medios y entretenimiento, transporte y logística, gobierno y otros) - Tendencias de la industria y pronóstico hasta 2032
Tamaño del mercado de plataformas de ciencia de datos
- El tamaño del mercado global de plataformas de ciencia de datos se valoró en USD 204,58 mil millones en 2024 y se espera que alcance los USD 1568,85 mil millones para 2032 , con una CAGR del 29,00% durante el período de pronóstico.
- Este crecimiento está impulsado por factores como el aumento exponencial en la generación de datos, los avances en inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML), la adopción generalizada de la computación en la nube y el creciente énfasis en la toma de decisiones basada en datos.
Análisis del mercado de plataformas de ciencia de datos
- Una plataforma de ciencia de datos es un entorno integrado que proporciona herramientas, bibliotecas e infraestructura para que los científicos de datos desarrollen, gestionen y ejecuten proyectos basados en datos. Permite a los usuarios recopilar, analizar y visualizar grandes conjuntos de datos, a la vez que facilita la colaboración entre equipos.
- Estas plataformas a menudo admiten varios lenguajes de programación (como Python, R y SQL), algoritmos de aprendizaje automático y canales de datos para la creación y la implementación de modelos eficientes.
- Las plataformas de ciencia de datos también ofrecen capacidades como control de versiones, automatización y escalabilidad, lo que facilita que las organizaciones aprovechen los conocimientos de los datos de una manera estructurada y repetible para la toma de decisiones.
- Se espera que América del Norte domine el mercado de plataformas de ciencia de datos con un 34,6% debido a una infraestructura tecnológica bien establecida, que respalda cargas de trabajo intensivas en datos y facilita la adopción de plataformas de ciencia de datos.
- Se espera que Asia-Pacífico sea la región de más rápido crecimiento en el mercado de plataformas de ciencia de datos durante el período de pronóstico debido al aumento en los volúmenes de datos empresariales y de consumidores, lo que crea una demanda de soluciones de análisis avanzados.
- Se espera que el segmento de plataformas domine el mercado con una cuota de mercado del 83,9% gracias a sus avances tecnológicos, como la minería de datos, la computación avanzada y la robótica, que impulsan significativamente su crecimiento. Estos avances permiten a los científicos de datos crear, entrenar, escalar y compartir algoritmos de aprendizaje automático de forma más eficaz.
Alcance del informe y segmentación del mercado de plataformas de ciencia de datos
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Atributos |
Perspectivas clave del mercado de la plataforma de ciencia de datos |
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Segmentos cubiertos |
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Países cubiertos |
América del norte
Europa
Asia-Pacífico
Oriente Medio y África
Sudamerica
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Actores clave del mercado |
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Oportunidades de mercado |
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Conjuntos de información de datos de valor añadido |
Además de los conocimientos del mercado, como el valor de mercado, la tasa de crecimiento, los segmentos del mercado, la cobertura geográfica, los actores del mercado y el escenario del mercado, el informe de mercado elaborado por el equipo de investigación de mercado de Data Bridge incluye un análisis en profundidad de expertos, análisis de importación/exportación, análisis de precios, análisis de consumo de producción y análisis pestle. |
Tendencias del mercado de plataformas de ciencia de datos
Integración acelerada de IA y consolidación de plataformas
- El mercado global de plataformas de ciencia de datos está experimentando un cambio significativo hacia soluciones impulsadas por IA y la consolidación de plataformas.
- Las empresas están integrando cada vez más capacidades avanzadas de IA en sus plataformas de ciencia de datos para mejorar la automatización, el análisis predictivo y los procesos de toma de decisiones.
- Por ejemplo, la reciente adquisición por parte de Databricks de Neon, una startup de bases de datos especializada en tecnología basada en PostgreSQL, ejemplifica esta tendencia.
- Esta medida estratégica tiene como objetivo reforzar las capacidades de gestión de datos impulsadas por IA de Databricks, lo que permite a las empresas crear bots y agentes de IA de forma más eficiente.
- Se espera que estas consolidaciones agilicen los flujos de trabajo de datos y brinden soluciones más cohesivas para satisfacer la creciente demanda de información impulsada por IA.
Dinámica del mercado de plataformas de ciencia de datos
Conductor
Crecimiento exponencial en la generación de datos
- La proliferación de actividades digitales ha provocado un aumento sin precedentes en la generación de datos, lo que impulsa la demanda de plataformas sólidas de ciencia de datos.
- Con el auge de los dispositivos IoT, las redes sociales y el comercio electrónico, las organizaciones están acumulando grandes cantidades de datos diariamente.
- Para aprovechar estos datos de manera eficaz, las empresas necesitan herramientas y plataformas sofisticadas para analizarlos, procesarlos y obtener información útil.
- Por ejemplo, Databricks ha informado de un crecimiento de ingresos interanual del 60%, impulsado por la creciente necesidad de soluciones avanzadas de análisis de datos para gestionar datos no estructurados y respaldar aplicaciones de IA.
- Este aumento de datos subraya la necesidad de plataformas de ciencia de datos escalables y eficientes.
Oportunidad
“Democratización de las herramientas de IA y ML”
- La democratización de las herramientas de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) presenta una oportunidad significativa para el mercado de plataformas de ciencia de datos.
- A medida que estas tecnologías se vuelven más accesibles, las organizaciones pueden aprovechar análisis avanzados sin necesidad de una amplia experiencia.
- Esta tendencia se ejemplifica con la colaboración de Microsoft con NVIDIA para impulsar la innovación en atención médica y ciencias biológicas mediante inteligencia artificial en la nube y computación acelerada.
- La asociación tiene como objetivo mejorar la atención al paciente acelerando el acceso a la medicina de precisión y al diagnóstico impulsado por IA.
- Estas iniciativas resaltan el potencial de las herramientas de IA y ML para impulsar la innovación en diversos sectores, creando oportunidades para que las plataformas de ciencia de datos atiendan a un público más amplio.
Restricción/Desafío
Preocupaciones sobre la privacidad y seguridad de los datos
- A pesar de las perspectivas de crecimiento, las preocupaciones sobre la privacidad y seguridad de los datos plantean desafíos importantes para la adopción de plataformas de ciencia de datos.
- La creciente frecuencia de violaciones de datos y regulaciones estrictas como GDPR y CCPA obligan a las organizaciones a priorizar las medidas de protección de datos.
- Por ejemplo, la creciente incidencia de violaciones de datos en varias industrias se ha convertido en barreras importantes para la implementación de plataformas de ciencia de datos.
- Estas preocupaciones requieren el desarrollo de plataformas seguras y compatibles que puedan mitigar los riesgos y garantizar el uso ético de los datos, influyendo así en la dinámica del mercado.
Alcance del mercado de las plataformas de ciencia de datos
El mercado está segmentado según el tipo de componente, la división de funciones, el modelo de implementación, el tamaño de la organización y la aplicación del usuario final.
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Segmentación |
Subsegmentación |
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Por tipo de componente |
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Por división de funciones |
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Por modelo de implementación |
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Por tamaño de la organización |
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Por aplicación de usuario final |
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En 2025, se proyecta que la plataforma domine el mercado con la mayor participación en el segmento de tipo de componente.
Se prevé que el segmento de plataformas domine el mercado de plataformas de ciencia de datos, con una cuota del 83,4%, en 2025. Gracias a sus avances tecnológicos, como la minería de datos, la computación avanzada y la robótica, que impulsan significativamente su crecimiento. Estos avances permiten a los científicos de datos crear, entrenar, escalar y compartir algoritmos de aprendizaje automático de forma más eficaz. La automatización es cada vez más popular en diferentes industrias.
Se espera que el BFSI represente la mayor participación durante el período de pronóstico en el segmento de aplicaciones para usuarios finales.
En 2025, se prevé que el segmento BFSI domine el mercado con la mayor cuota de mercado, un 51,31 %, debido a su creciente uso del análisis de big data para optimizar la toma de decisiones, optimizar la experiencia del cliente e impulsar la eficiencia operativa. Ante el creciente volumen de transacciones financieras e interacciones con los clientes, los bancos y las instituciones financieras están adoptando plataformas de ciencia de datos para analizar grandes cantidades de datos y obtener información valiosa.
Análisis regional del mercado de plataformas de ciencia de datos
Norteamérica posee la mayor participación en el mercado de plataformas de ciencia de datos.
- América del Norte tiene una participación significativa del mercado global de plataformas de ciencia de datos con un 34,6%, impulsada por inversiones sustanciales en análisis avanzados en diversas industrias, incluidas BFSI (banca, servicios financieros y seguros), atención médica, comercio minorista y telecomunicaciones.
- La región cuenta con una infraestructura tecnológica bien establecida, que respalda cargas de trabajo intensivas en datos y facilita la adopción de plataformas de ciencia de datos.
- Numerosos proveedores locales de plataformas de ciencia de datos tienen una importante participación de mercado en América del Norte, lo que contribuye al dominio de la región.
- La presencia de una economía robusta y un entorno comercial favorable mejoran aún más la posición de América del Norte como líder en el mercado de plataformas de ciencia de datos.
Se proyecta que Asia-Pacífico registre la CAGR más alta en el mercado de plataformas de ciencia de datos.
- Países como China, India e Indonesia están experimentando una importante transformación digital, lo que conduce a una mayor adopción de plataformas de ciencia de datos.
- Políticas como el Plan de Desarrollo de IA de Nueva Generación de China y la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial de la India están fomentando el crecimiento de las plataformas de ciencia de datos.
- La región está experimentando un enorme aumento en los volúmenes de datos empresariales y de consumidores, lo que crea una demanda de soluciones de análisis avanzados.
- Instituciones como IIT Guwahati que lanzan programas de ciencia de datos están contribuyendo a una fuerza laboral calificada, acelerando aún más el crecimiento del mercado.
- Las crecientes inversiones en tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático están impulsando la adopción de plataformas de ciencia de datos en diversos sectores.
Cuota de mercado de las plataformas de ciencia de datos
El panorama competitivo del mercado ofrece detalles por competidor. Se incluye información general de la empresa, sus estados financieros, ingresos generados, potencial de mercado, inversión en investigación y desarrollo, nuevas iniciativas de mercado, presencia global, plantas de producción, capacidad de producción, fortalezas y debilidades de la empresa, lanzamiento de productos, alcance y variedad de productos, y dominio de las aplicaciones. Los datos anteriores se refieren únicamente al enfoque de mercado de las empresas.
Los principales líderes del mercado que operan en el mercado son:
- IBM (EE.UU.)
- DataRobot Inc. , (EE. UU.)
- apheris AI GmbH (Alemania)
- El ecosistema del talento digital (EE. UU.)
- Banda de datos (Israel)
- dotData (EE. UU.)
- Explorium Inc., (EE. UU.)
- Noogata (Israel)
- Tecton Inc., (EE. UU.)
- Spell Designs Pty Ltd (EE. UU.)
- Arrikto Inc., (EE. UU.)
- Iterativo (EE. UU.)
- Google Inc (EE. UU.)
- Microsoft (EE. UU.)
- SAS Institute Inc., (EE. UU.)
- Amazon Web Services, Inc. (EE. UU.)
- The MathWorks, Inc. (EE. UU.)
- Cloudera Inc., (EE. UU.)
- Teradata (EE. UU.)
- TIBCO Software Inc. (EE. UU.)
Últimos avances en el mercado global de plataformas de ciencia de datos
- En junio de 2024, IBM Corporation anunció una colaboración con Telefónica Tech. Esta colaboración impulsará la adopción de soluciones de inteligencia artificial (IA), análisis y gobernanza de datos y responderá a los requisitos continuos y en constante evolución de las empresas.
- En marzo de 2024, Microsoft anunció una colaboración con NVIDIA para impulsar la innovación en salud y ciencias de la vida mediante IA en la nube y computación acelerada. La colaboración busca mejorar la atención al paciente acelerando el acceso a la medicina de precisión y a los diagnósticos basados en IA, impulsando así avances significativos en el sector sanitario.
- En enero de 2023, Science Applications International Corp. presentó la plataforma de ciencia de datos "Tenjin", una solución versátil que permite el desarrollo, desde low-code hasta full-code, de aplicaciones de IA y aprendizaje automático. Impulsada por Dataiku, Tenjin facilita todo el ciclo de vida del desarrollo de modelos de IA y aprendizaje automático, desde la implementación hasta el entrenamiento y la automatización, junto con herramientas avanzadas de visualización de datos. Esta plataforma busca simplificar procesos complejos, haciendo que la IA sea accesible para una mayor variedad de empresas.
- En octubre de 2022, IBM Corporation lanzó la biblioteca de cintas Diamondback, una solución avanzada de almacenamiento que utiliza tecnología LTO. Este innovador producto cuenta con una impresionante capacidad de hasta 27 petabytes (PB) de almacenamiento de datos en un único rack de servidores. Diamondback está diseñado para satisfacer la creciente demanda de almacenamiento de datos, ofreciendo escalabilidad y fiabilidad a las organizaciones que necesitan gestionar grandes cantidades de información de forma segura y eficiente.
- En junio de 2022, SAS Institute amplió sus capacidades con la adquisición de Kamakura Corporation, lo que mejoró su cartera con soluciones integradas de gestión de riesgos. Esta adquisición se centra en la prestación de servicios profesionales especializados en la gestión de activos y pasivos (ALM) y otros sectores financieros, como la banca. Al combinar recursos y experiencia, SAS busca ofrecer soluciones integrales que aborden los complejos desafíos de la gestión de riesgos, ayudando a las organizaciones a tomar decisiones financieras informadas y a afrontar eficazmente las incertidumbres del mercado.
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Metodología de investigación
La recopilación de datos y el análisis del año base se realizan utilizando módulos de recopilación de datos con muestras de gran tamaño. La etapa incluye la obtención de información de mercado o datos relacionados a través de varias fuentes y estrategias. Incluye el examen y la planificación de todos los datos adquiridos del pasado con antelación. Asimismo, abarca el examen de las inconsistencias de información observadas en diferentes fuentes de información. Los datos de mercado se analizan y estiman utilizando modelos estadísticos y coherentes de mercado. Además, el análisis de la participación de mercado y el análisis de tendencias clave son los principales factores de éxito en el informe de mercado. Para obtener más información, solicite una llamada de un analista o envíe su consulta.
La metodología de investigación clave utilizada por el equipo de investigación de DBMR es la triangulación de datos, que implica la extracción de datos, el análisis del impacto de las variables de datos en el mercado y la validación primaria (experto en la industria). Los modelos de datos incluyen cuadrícula de posicionamiento de proveedores, análisis de línea de tiempo de mercado, descripción general y guía del mercado, cuadrícula de posicionamiento de la empresa, análisis de patentes, análisis de precios, análisis de participación de mercado de la empresa, estándares de medición, análisis global versus regional y de participación de proveedores. Para obtener más información sobre la metodología de investigación, envíe una consulta para hablar con nuestros expertos de la industria.
Personalización disponible
Data Bridge Market Research es líder en investigación formativa avanzada. Nos enorgullecemos de brindar servicios a nuestros clientes existentes y nuevos con datos y análisis que coinciden y se adaptan a sus objetivos. El informe se puede personalizar para incluir análisis de tendencias de precios de marcas objetivo, comprensión del mercado de países adicionales (solicite la lista de países), datos de resultados de ensayos clínicos, revisión de literatura, análisis de mercado renovado y base de productos. El análisis de mercado de competidores objetivo se puede analizar desde análisis basados en tecnología hasta estrategias de cartera de mercado. Podemos agregar tantos competidores sobre los que necesite datos en el formato y estilo de datos que esté buscando. Nuestro equipo de analistas también puede proporcionarle datos en archivos de Excel sin procesar, tablas dinámicas (libro de datos) o puede ayudarlo a crear presentaciones a partir de los conjuntos de datos disponibles en el informe.
