Mercado español de análisis de Big Data de Hadoop: tendencias de la industria y pronóstico hasta 2030

Mercado español de análisis de Big Data de Hadoop, por oferta (solución, servicio), función comercial (recursos humanos, ventas y marketing, finanzas y operación), tipo de datos (datos estructurados, datos no estructurados y datos semiestructurados), modelo de implementación ( Nube, local), tamaño de la organización (organización grande, organización pequeña y mediana), aplicación (Internet de las cosas (IOT), inteligencia operativa, descarga de aplicaciones de mainframe, análisis lingüístico, análisis de clientes, análisis de comercialización y cadena de suministro, análisis de riesgo y fraude , inteligencia de seguridad, servicio de coordinación distribuida), usuario final (banca, servicios financieros y seguros, TI y telecomunicaciones, investigación y sector académico, gobierno y sector público, venta minorista y comercio electrónico, manufactura, atención médica y farmacéutica, viajes y logística, energía y Servicios públicos, medios y entretenimiento, y otros): tendencias de la industria y pronóstico hasta 2030.

Análisis y tamaño del mercado de Hadoop Big Data Analytics en España

Hadoop es una plataforma de software de estructura de código abierto desarrollada para la computación escalable y distribuida de enormes volúmenes de datos. Proporciona un alto rendimiento y un análisis eficiente de información masiva generada por las empresas a través de plataformas digitales y ofrece descubrimiento de información e imagen mental, análisis de redes sociales, sistema de clasificación distribuido, protocolo de transferencia de texto legible por máquina y diferentes aplicaciones empresariales de información estructurada y no estructurada. ordena. Con la creciente preparación de soluciones basadas en la nube y su integración con la red de cosas (IoT), tienden a ser un tema importante para la expansión del tamaño del mercado de análisis de información masiva de hadoop en todo el monto previsto. Por ejemplo, SAS, un desarrollador internacional de sistemas de software de análisis, creó la mejor solución de análisis de nube híbrida con su Red Hat que tenía como objetivo acelerar la adopción de análisis por parte de los clientes en diversas empresas con su integración con soluciones de nube e IoT existentes. Esta asociación tiende a acelerar la industria de análisis de datos masivos de Hadoop para diversas aplicaciones empresariales durante el período previsto.

El mercado de Hadoop Big Data Analytics se valoró en 29,37 mil millones de dólares en 2022 y se espera que alcance los 259,41 mil millones de dólares en 2030, registrando una tasa compuesta anual del 30,3% durante el período previsto de 2023 a 2030. Se espera que la "Solución" sea testigo de un alto crecimiento en los segmentos de oferta debido a la alta demanda entre los consumidores de análisis lingüísticos y análisis de clientes. Además, el informe de mercado elaborado por el equipo de investigación de mercado de Data Bridge incluye análisis de expertos en profundidad, análisis de importación/exportación, análisis de precios, análisis de consumo de producción y análisis de mortero.

Alcance y segmentación del mercado de Hadoop Big Data Analytics en España

Definición de mercado

Hadoop es una de las herramientas más populares e importantes utilizadas como herramienta de análisis de big data en la industria de big data. Hadoop es un marco de código abierto para manejar big data. Aparte de esto, Hadoop es la base de datos sobre hardware básico rentable. Incorpora una arquitectura agrupada para el procesamiento paralelo de los datos. Hadoop permite el procesamiento paralelo de enormes cantidades de datos en servidores estándar de la industria más baratos que procesan y almacenan los datos.

España Hadoop Big Data Analytics Dinámica del mercado

Conductores

• Adopción creciente de tecnologías de pago inteligentes

Los pagos inteligentes y sin contacto van de la mano. Mientras que los pagos sin contacto agilizan la tarea de transferir plutócratas entre múltiples partes, IoT automatiza e interconecta diferentes procesos y tareas. A diferencia de las tarjetas sin contacto, sesgos como los llaveros y dispositivos portátiles cruciales también se utilizan cada vez menos para los pagos sin contacto. Una gran cantidad de empresas digitales están utilizando el aprendizaje automático para recopilar percepción del campo del comercio. Los sistemas de transporte público también han evolucionado, desde acuerdos en efectivo y en papel hasta modos de pago electrónicos.

La banca digital es una de las diligencias emergentes que ha logrado crear un valor significativo para el consumidor a partir de una caída libre de rentabilidad sin precedentes durante el COVID-19. Con el auge de las tecnologías innovadoras, las empresas están experimentando un crecimiento debido a la creciente renuncia a los pagos digitales en favor de los sistemas de pago de transferencias de las megaciudades. Plataformas como PayPal, Visa, MasterCard y American Express han sido inversores periódicos en nuevas empresas de pagos, especialmente en los dos últimos tiempos.

• Uso creciente de aplicaciones de redes sociales para la participación del cliente

Con la situación del COVID-19 que ha provocado el distanciamiento social, ha aumentado el abandono de las tecnologías de pagos inteligentes. El aumento de los casos de COVID-19 también ha impulsado la renuncia a los pagos sin contacto. Los gobiernos están aconsejando a sus ciudadanos que utilicen modos de pago digitales y sin contacto durante esta epidemia, ya que la transferencia de moneda física podría provocar un mayor aumento en el número de casos de COVID-19.

• Tendencias que influyen en el crecimiento del mercado de Hadoop

Hadoop es una plataforma de big data rentable y eficaz porque se ejecuta en servicios básicos con un almacén adjunto, que es menos valioso que una red de área de almacén (SAN) dedicada. Los clusters de Hadoop también son verdaderamente escalables, lo cual es importante porque los programas de big data tienden a crecer en tamaño a medida que los drogadictos ganan experiencia y se dan cuenta del valor comercial que brindan. Del mismo modo, Hadoop no sólo hace que trabajar con big data sea más rentable, sino que también reduce los costos de mantener un almacén de datos empresariales. Se prevé que estos factores impulsarán el crecimiento de la solicitud de Hadoop.

Oportunidad

• Requisito de información en tiempo real para rastrear y monitorear la propagación de COVID-19

Los rastreadores de COVID-19 en tiempo real están desempeñando un papel crucial en la recopilación de datos de diversas fuentes en todo el mundo. Estos datos en tiempo real están ayudando a los trabajadores de la salud, científicos, epidemiólogos y formuladores de políticas a agregar y sintetizar datos de incidentes a nivel global. Los análisis GPS del movimiento de población basados ​​en regiones, megaciudades y otros medios han ayudado a las agencias gubernamentales a comprender el cumplimiento o incumplimiento por parte de millones de personas en términos de autorizaciones de distanciamiento social.

Los gobiernos están probando el efecto de sus medidas utilizando paneles y puntos críticos de interés (POI) para comprender los patrones de movilidad de la población utilizando datos espaciales. Generalmente se utilizan aplicaciones descentralizadas de rastreo de contactos.

Restricción/Desafío

• Preocupaciones legales y cuestiones de privacidad de datos

El abuso de datos, ya sea intencionado o no, puede tener graves consecuencias legales tanto para las asociaciones como para los clientes. Las empresas deberían establecer fácilmente cláusulas relacionadas con la operación, el procesamiento y la retención de datos en sus contratos de diseño para garantizar que ninguna operación de datos viole las leyes gubernamentales. La amenaza del robo de identidad crece cada vez que las realidades recopilan datos de perfil, especialmente si la información no se mantiene de forma segura. Esta información puede verse comprometida por piratas informáticos, malware y daños por fragmentos. Sin embargo, puede generar complicaciones graves para todos los medicamentos involucrados si las marcas elaboran estrategias en torno a estos datos inexactos. Por lo tanto, las empresas deben verificar debidamente todas las empresas legales y relacionadas con el secuestro antes de utilizar los datos recopilados de diversas operaciones.

Desarrollos recientes

• En julio de 2020, Google Cloud destacó BigQuery Omni con tecnología de Anthos para análisis de múltiples nubes. BigQuery Omni proporciona a las empresas la inflexibilidad que necesitan para romper los silos y producir una percepción empresarial viable, sin tener que pagar costosos gastos de salida para trasladar datos de otros proveedores de Pall a Google Cloud. Ayudará a los huéspedes a acceder, analizar y encontrar de forma segura y efectiva nuevas invenciones que potencien la percepción en sus negocios.
• En junio de 2020, HPE lanzó HPE Ezmeral, una nueva cartera y marca de software que acelerará la metamorfosis basada en datos en todas las asociaciones. HPE Ezmeral ofrece una cartera completa, que incluye unidad y operación de embarcaciones, IA/ML y análisis de datos, control de acceso, automatización de TI y operaciones impulsadas por IA, y seguridad.
• En abril de 2020, IBM lanzó nuevas tecnologías impulsadas por IA para ayudar a la comunidad de investigación y salud a acelerar el descubrimiento de la percepción médica y los tratamientos para COVID-19.

Alcance del mercado de análisis de Big Data de Hadoop en España

El mercado español de análisis de big data hadoop está segmentado según la oferta, la función comercial, el tipo de datos y el modelo de implementación, el tamaño de la organización, la aplicación y los usuarios finales. El crecimiento entre estos segmentos lo ayudará a analizar los segmentos de escaso crecimiento en las industrias y brindará a los usuarios una valiosa descripción general del mercado e información sobre el mercado para ayudarlos a tomar decisiones estratégicas para identificar las aplicaciones principales del mercado.

Ofrecimiento

• Solución
• Servicio

Función empresarial

• Recursos humanos
• Ventas y marketing
• Finanzas
• Operación

Tipo de datos

• Datos estructurados
• Datos no estructurados
• Datos semiestructurados

Modelo de implementación

• Nube
• En la premisa

Tamaño de la organización

• Organización grande
• Pequeña y mediana organización

Solicitud

• Internet de las cosas (IOT)
• Inteligencia operativa
• Descarga de la aplicación de mainframe
• Análisis lingüístico
• Análisis de clientes
• Análisis de comercialización y cadena de suministro
• Análisis de riesgo y fraude
• Inteligencia de seguridad
• Servicio de coordinación distribuida

Usuario final

• Bancario
• Servicios financieros
• Seguro
• TI y telecomunicaciones
• Investigación y Académica
• Gobierno y sector público
• Minorista & Comercio electrónico
• Fabricación
• Atención sanitaria y farmacéutica
• Viajes y Logística
• Energía y servicios públicos
• Medios y entretenimiento
• Otros

Panorama competitivo y cuota de mercado Análisis Hadoop Big Data Analytics de España

El panorama competitivo del mercado español de análisis de big data hadoop proporciona detalles de los competidores. Los detalles incluidos son descripción general de la empresa, finanzas de la empresa, ingresos generados, potencial de mercado, inversión en investigación y desarrollo, nuevas iniciativas de mercado, presencia en Europa, sitios e instalaciones de producción, capacidades de producción, fortalezas y debilidades de la empresa, lanzamiento de producto, ancho y amplitud del producto, y dominio de la aplicación. Los puntos de datos anteriores proporcionados únicamente están relacionados con el enfoque de la empresa en el mercado español de análisis de big data hadoop.

Algunos de los principales actores que operan en el mercado español de análisis de big data hadoop son:

• IBM (Estados Unidos)
• Dell (Estados Unidos)
• Amazon Web Services, Inc. (EE. UU.)
• Microsoft (Estados Unidos)
• Accenture. (Irlanda)