Mercado global de plataformas de ciência de dados – Tendências do setor e previsão para 2030

Mercado global de plataformas de ciência de dados, tipo de componente (plataforma, serviços), divisão de funções (marketing, vendas, logística, finanças e contabilidade, suporte ao cliente, operações comerciais, outros), modelo de implantação (no local, baseado em nuvem), tamanho da organização ( Pequenas e médias empresas (PMEs), grandes empresas), aplicações de usuário final (bancos, serviços financeiros e seguros (BFSI), telecomunicações e TI, varejo e comércio eletrônico, saúde e ciências biológicas, manufatura, energia e serviços públicos, Mídia e Entretenimento, Transporte e Logística, Governo, Outros) – Tendências e Previsões do Setor para 2030.

Análise e tamanhos de mercado da plataforma de ciência de dados

A plataforma facilita a integração de dados de diversas fontes, como bancos de dados, APIs, arquivos e dados de streaming. Ele permite que os usuários se conectem a fontes de dados, extraiam dados e os transformem para análise. As plataformas de ciência de dados geralmente fornecem ferramentas para limpeza, pré-processamento e engenharia de recursos de dados.

A Data Bridge Market Research analisa que o mercado de plataformas de ciência de dados, que foi de US$ 122,94 bilhões em 2022, dispararia para US$ 942,76 bilhões até 2030, e deverá passar por um CAGR de 29,00% durante o período de previsão. Além dos insights de mercado, como valor de mercado, taxa de crescimento, segmentos de mercado, cobertura geográfica, participantes do mercado e cenário de mercado, o relatório de mercado com curadoria da equipe de pesquisa de mercado da Data Bridge inclui análise especializada aprofundada, análise de importação/exportação, análise de preços, análise de consumo de produção e análise de pilão.

Escopo e segmentação do mercado da plataforma de ciência de dados

Definição de mercado

Uma plataforma de ciência de dados refere-se a um software ou conjunto de ferramentas que facilita e agiliza o fluxo de trabalho completo da ciência de dados. Ele fornece um ambiente unificado para cientistas de dados, analistas e outras partes interessadas executarem tarefas relacionadas à aquisição de dados, preparação, análise, modelagem, visualização e implantação de modelos de aprendizado de máquina. Uma plataforma de ciência de dados normalmente oferece uma variedade de ferramentas e recursos integrados que permitem aos usuários trabalhar com dados de maneira eficaz.

Dinâmica global da plataforma de ciência de dados

Motoristas

• Rápido crescimento de big data

O tamanho dos dados capturados por profissionais está frequentemente crescendo devido ao aumento das mídias sociais, IOT e outras mídias. A plataforma de ciência de dados criou um fluxo prodigioso de dados em formatos estruturados e não estruturados. O desenvolvimento de dados baseados em máquinas e gerados por humanos é geralmente 10 vezes maior do que o de dados corporativos antigos, e a taxa crescente de dados de máquinas é gerada 50 vezes mais rápido. O enorme crescimento nas ofertas de dados oferece oportunidades para as empresas adquirirem coisas novas, o que levou ao aumento da demanda por novas abordagens e desempenha um papel crucial para impulsionar o mercado de plataformas de ciência de dados.

• Alto investimento em pesquisa e desenvolvimento

Enormes investimentos em pesquisa e desenvolvimento levaram à rápida progressão da tecnologia. A coordenação e as soluções modernas de manipulação de dados são significativas para o crescimento dos negócios. A demanda por tecnologias que melhoram a proficiência está crescendo com o número crescente de negócios. As plataformas de ciência de dados são procuradas porque simplificam o treinamento, o design e a escala. Tecnologias como inteligência artificial, computação de ponta e o aprendizado de máquina estão em fase crescente, o que ajuda a impulsionar o mercado de plataformas de ciência de dados.

Oportunidades

• Alto Investimento e Avanços em Tecnologias

Estima-se que o alto investimento em pesquisa e desenvolvimento gere oportunidades lucrativas para o mercado, o que expandirá ainda mais a taxa de crescimento do mercado de plataformas de ciência de dados no futuro. Além disso, os rápidos avanços em tecnologias como inteligência artificial (IA), aprendizado de máquina (ML) e internet das coisas (IoT) oferecem ainda inúmeras oportunidades de crescimento no mercado.

Restrições/Desafios

• Incerteza sobre as questões de negócios

É essencial que as empresas conduzam pesquisas completas sobre as questões que pretendem abordar usando uma plataforma de ciência de dados. Sem uma compreensão clara do problema de negócios em questão, a simples seleção de conjuntos de dados e a realização de análises de dados podem resultar em baixa produtividade. A eficácia do uso de uma plataforma de ciência de dados para a tomada de decisões informadas é significativamente diminuída. Além disso, mesmo com um objetivo definido em mente, os esforços de uma empresa podem ser ineficazes se as suas expectativas relativamente à implementação de uma plataforma de ciência de dados não estiverem alinhadas com os seus objetivos. Prevê-se que este factor específico crie vários obstáculos ao crescimento ao longo do período projectado.

• Falta de conhecimento técnico

No cenário atual de negócios, métodos analíticos avançados, como análise de streaming, aprendizado de máquina e análise preditiva, são amplamente empregados. No entanto, esses métodos apresentam desafios, pois exigem amplo conhecimento analítico. O desenvolvimento de um modelo de aprendizado de máquina, por exemplo, exige proficiência técnica, habilidades analíticas e habilidades de pensamento crítico. Infelizmente, muitos usuários finais não possuem pessoal que possua o conhecimento e as habilidades necessárias. Além disso, uma parte significativa dos esforços de uma organização é dedicada à recolha e limpeza de dados de múltiplas fontes. Não é necessário que todos os funcionários que lidam com dados sejam bem versados ​​em ciência de dados. No entanto, para promover uma cultura de tomada de decisões baseada em dados, é essencial uma combinação de conhecimentos empresariais e formação adequada. Consequentemente, espera-se que a escassez de pessoal treinado e conhecimento técnico represente um desafio significativo para o mercado de plataformas de ciência de dados no futuro próximo.

Este relatório de mercado de plataformas de ciência de dados fornece detalhes de novos desenvolvimentos recentes, regulamentações comerciais, análise de importação-exportação, análise de produção, otimização da cadeia de valor, participação de mercado, impacto de participantes do mercado nacionais e localizados, analisa oportunidades em termos de bolsões de receitas emergentes, mudanças em regulamentações de mercado, análise estratégica de crescimento de mercado, tamanho de mercado, crescimento de mercado de categoria, nichos de aplicação e domínio, aprovações de produtos, lançamentos de produtos, expansões geográficas, inovações tecnológicas no mercado. Para obter mais informações sobre o mercado de plataformas de ciência de dados, entre em contato com a Data Bridge Market Research para obter um resumo do analista, nossa equipe o ajudará a tomar uma decisão de mercado informada para alcançar o crescimento do mercado.

Escopo global do mercado da plataforma de ciência de dados

O mercado de plataformas de ciência de dados é segmentado com base no tipo de componente, divisão de funções, modelo de implantação, tamanho da organização e aplicação do usuário final. O crescimento entre esses segmentos irá ajudá-lo a analisar os escassos segmentos de crescimento nas indústrias e fornecer aos usuários uma valiosa visão geral do mercado e insights de mercado para ajudá-los a tomar decisões estratégicas para identificar as principais aplicações do mercado.

Tipo de componente

• Plataforma
• Serviços
• Serviços profissionais
• Suporte e Manutenção
• Consultando
• Implantação e Integração
• Serviços gerenciados

Divisão de Função

• Marketing
• Vendas
• Logística
• Finanças e contabilidade
• Suporte ao cliente
• Operações de negócio
• Outros

Modelo de implantação

• No local
• Baseado em nuvem

Tamanho da organização

• Pequenas e Médias Empresas (PME)
• Grandes Empresas

Aplicativo de usuário final

• Bancos, Serviços Financeiros e Seguros (BFSI)
• Telecomunicações e TI
• Varejo e comércio eletrônico
• Saúde e Ciências da Vida
• Manufatura, Energia e Serviços Públicos
• Mídia e Entretenimento
• Transporte e Logística
• Governo
• Outros

Análise/insights regionais do mercado global da plataforma de ciência de dados

O mercado de plataformas de ciência de dados é analisado e os insights e tendências do tamanho do mercado são fornecidos por país, tipo de componente, divisão de função, modelo de implantação, tamanho da organização e aplicação do usuário final conforme mencionado acima.

Os países cobertos no relatório de mercado da plataforma de ciência de dados são EUA, Canadá e México na América do Norte, Alemanha, França, Reino Unido, Holanda, Suíça, Bélgica, Rússia, Itália, Espanha, Turquia, Resto da Europa na Europa, China, Japão, Índia , Coreia do Sul, Singapura, Malásia, Austrália, Tailândia, Indonésia, Filipinas, Resto da Ásia-Pacífico (APAC) na Ásia-Pacífico (APAC), Arábia Saudita, Emirados Árabes Unidos, África do Sul, Egito, Israel, Resto do Médio Oriente e África (MEA) como parte do Oriente Médio e África (MEA), Brasil, Argentina e Resto da América do Sul como parte da América do Sul.

A América do Norte domina o mercado de plataformas de ciência de dados devido à presença de uma infraestrutura bem estabelecida e aos baixos custos trabalhistas nos países em avanço. Além disso, estima-se que os serviços pós-venda eficazes oferecidos pelos fabricantes nas economias acelerem ainda mais a expansão durante o período de previsão.

Espera-se que a Ásia-Pacífico testemunhe um crescimento significativo durante o período de previsão de 2023 a 2030 devido ao rápido crescimento na operação de exploração de petróleo e gás na área da região. A grande base da China para a produção de itens eletrônicos torna-a um contribuinte significativo para a expansão do mercado regional.

A seção de país do relatório também fornece fatores individuais de impacto no mercado e mudanças na regulamentação do mercado interno que impactam as tendências atuais e futuras do mercado. Pontos de dados como análise da cadeia de valor a jusante e a montante, tendências técnicas e análise das cinco forças de Porter, estudos de caso são alguns dos indicadores utilizados para prever o cenário de mercado para países individuais. Além disso, são considerados a presença e disponibilidade de marcas globais e os desafios enfrentados devido à grande ou escassa concorrência de marcas locais e nacionais, o impacto das tarifas nacionais e das rotas comerciais, ao mesmo tempo que se fornece uma análise de previsão dos dados do país.

Análise do cenário competitivo e da participação de mercado da plataforma de ciência de dados

O cenário competitivo do mercado de plataformas de ciência de dados fornece detalhes por concorrente. Os detalhes incluídos são visão geral da empresa, finanças da empresa, receita gerada, potencial de mercado, investimento em pesquisa e desenvolvimento, novas iniciativas de mercado, presença global, locais e instalações de produção, capacidades de produção, pontos fortes e fracos da empresa, lançamento de produto, largura e amplitude do produto, aplicação domínio. Os dados fornecidos acima estão relacionados apenas ao foco das empresas relacionado ao mercado de plataformas de ciência de dados.

Alguns dos principais players que operam no mercado de plataformas de ciência de dados são:

• IBM (EUA)
• DataRobot Inc., (EUA)
• apheris AI GmbH (Alemanha)
• O ecossistema de talentos digitais (EUA)
• Banda de dados (Israel)
• dotData (EUA)
• Explorium Inc., (EUA)
• Noogata (Israel)
• Tecton Inc., (EUA)
• Spell Designs Pty Ltd (EUA)
• Arrikto Inc., (EUA)
• Iterativo (EUA)
• Google Inc (EUA)
• Microsoft (EUA)
• SAS Institute Inc., (EUA)
• Amazon Web Services, Inc.
• The MathWorks, Inc.
• Cloudera Inc., (EUA)
• Teradata (EUA)
• (EUA)
• ALTERYX, INC.
• RapidMiner (EUA),
• Blocos de dados (EUA)
• Snowflake Inc., (EUA)
• H2O.ai (EUA)
• Altair Inc., (EUA)
• Anaconda Inc., (EUA)
• SAP SE (EUA)
• Domino Data Lab Inc., (EUA)
• Dataik (EUA)