Relatório global de análise do tamanho, quota e tendências do mercado da plataforma de ciência de dados – Visão geral do setor e previsão para 2031

Análise de mercado da plataforma de ciência de dados

O mercado das plataformas de ciência de dados está a registar um rápido crescimento devido à integração de tecnologias avançadas, como a inteligência artificial (IA), a aprendizagem automática (ML) e a computação em nuvem . Um dos métodos mais recentes que impulsionam o mercado é a utilização de ferramentas AutoML (automated machine learning), que simplificam o processo de criação de modelos, permitindo que as empresas com menos experiência tirem partido da IA ​​de forma eficaz. Estas plataformas permitem que os cientistas de dados se concentrem na inovação, enquanto a automação se ocupa de tarefas repetitivas.

As plataformas de ciência de dados baseadas na cloud, como o Google Cloud AI e o AWS SageMaker, promovem ainda mais escalabilidade e economia. Ao utilizar a cloud, as empresas podem aceder a um imenso poder computacional on-demand, garantindo o processamento rápido de vastos conjuntos de dados.

Outro avanço é a adoção de ferramentas colaborativas que permitem às equipas trabalhar simultaneamente em projetos, aumentando a eficiência e reduzindo o tempo de colocação no mercado de soluções de IA. Estas plataformas integram-se frequentemente com ecossistemas de dados existentes, tornando-os acessíveis a uma vasta gama de indústrias, como saúde, finanças e retalho. À medida que as organizações percebem o valor dos insights baseados em dados, espera-se que a procura por plataformas abrangentes de ciência de dados aumente significativamente, impulsionando o crescimento do mercado.

Tamanho do mercado da plataforma de ciência de dados

The global data science platform market size was valued at USD 158.59 billion in 2023 and is projected to reach USD 1,216.19 billion by 2031, with a CAGR of 29.00% during the forecast period of 2024 to 2031. In addition to the market insights such as market value, growth rate, market segments, geographical coverage, market players, and market scenario, the market report curated by the Data Bridge Market Research team includes in-depth expert analysis, import/export analysis, pricing analysis, production consumption analysis, and pestle análise.

Tendências de mercado da plataforma de ciência de dados

“Ascensão da aprendizagem automática automatizada (AutoML)”

Uma tendência significativa que impulsiona o crescimento do mercado das plataformas de ciência de dados é a ascensão do Automated Machine Learning (AutoML). Esta tecnologia simplifica e acelera o processo de desenvolvimento de modelos, permitindo que utilizadores com conhecimentos limitados em ciência de dados construam modelos preditivos. Por exemplo, em janeiro de 2023, a Science Applications International Corp. lançou a plataforma de ciência de dados "Tenjin", uma solução versátil que suporta o desenvolvimento de código baixo a código completo para aplicações de IA e aprendizagem automática. Desenvolvido pela Dataiku, o Tenjin facilita todo o ciclo de vida do desenvolvimento de modelos de IA e ML, desde a implementação até ao treino e automação, juntamente com ferramentas avançadas de visualização de dados. Esta plataforma visa simplificar processos complexos, tornando a IA acessível a um leque mais vasto de empresas.

Âmbito do relatório e segmentação do mercado da plataforma de ciência de dados       

Definição de mercado da plataforma de ciência de dados

Uma plataforma de ciência de dados é um ambiente integrado que fornece ferramentas, bibliotecas e infraestruturas para os cientistas de dados desenvolverem, gerirem e executarem projetos baseados em dados. Permite aos utilizadores recolher, analisar e visualizar grandes conjuntos de dados, ao mesmo tempo que facilita a colaboração entre equipas. Estas plataformas suportam frequentemente várias linguagens de programação (como Python, R e SQL), algoritmos de aprendizagem automática e pipelines de dados para a construção e implementação eficientes de modelos. As plataformas de ciência de dados também oferecem funcionalidades como controlo de versão, automatização e escalabilidade, tornando mais fácil para as organizações tirarem partido dos insights de dados de forma estruturada e repetível para a tomada de decisões.

Dinâmica de mercado da plataforma de ciência de dados

Motoristas

• Procura por tomada de decisão baseada em dados

A crescente dependência da tomada de decisões baseada em dados é um dos principais impulsionadores do mercado das plataformas de ciência de dados. As organizações de todos os setores estão a migrar para a utilização de insights de dados para melhorar a estratégia, melhorar o envolvimento do cliente e agilizar as operações. As plataformas de ciência de dados permitem às empresas processar e analisar eficientemente vastos conjuntos de dados, levando a decisões mais precisas e informadas. Por exemplo, em outubro de 2023, a GoodData Corporation revelou a sua mais recente plataforma de análise de dados baseada em IA, concebida para melhorar os fluxos de trabalho de aprendizagem automática (ML), IA e business intelligence (BI). Esta plataforma incorpora várias características generativas de IA, incluindo um assistente virtual que fornece resumos e insights. Ao simplificar os processos de descoberta e desenvolvimento de dados, permite aos utilizadores tomar decisões informadas mais rapidamente, melhorando, em última análise, a eficiência e a eficácia em ambientes orientados por dados.

• Crescimento do Big Data

O aumento exponencial de dados gerados a partir de diversas fontes, como dispositivos IoT, plataformas de redes sociais e atividades de comércio eletrónico, é um impulsionador chave do mercado das plataformas de ciência de dados. Estes vastos volumes de dados estruturados e não estruturados requerem plataformas robustas para um armazenamento, processamento e análise eficientes. Por exemplo, em janeiro de 2024, a Databricks lançou uma nova plataforma de business intelligence concebida especificamente para operadores de telecomunicações e fornecedores de serviços de rede (NSPs). Esta plataforma inovadora capacita estas empresas, fornecendo uma visão abrangente das suas redes, operações e interações com os clientes. É importante realçar que garante a privacidade dos dados e protege a propriedade intelectual confidencial, permitindo às empresas de telecomunicações tomar decisões informadas, mantendo elevados padrões de segurança nas suas operações.

Oportunidades

• Inovação de código aberto

A inovação de código aberto melhora significativamente o mercado das plataformas de ciência de dados, fornecendo ferramentas acessíveis que promovem a colaboração e o desenvolvimento rápido. Plataformas como o Apache Spark e o TensorFlow exemplificam esta tendência, permitindo aos cientistas de dados tirar partido de bibliotecas robustas sem pesadas taxas de licenciamento. À medida que as organizações procuram soluções económicas para a aprendizagem automática e o processamento de big data, adotam cada vez mais estas estruturas de código aberto, levando a um aumento das contribuições e melhorias da comunidade. Este ambiente colaborativo não só acelera o desenvolvimento de novas funcionalidades, como também atrai um maior conjunto de talentos, criando oportunidades para as empresas inovarem e manterem vantagens competitivas num cenário orientado por dados.

• Avanços em Análise Preditiva

O aumento da análise preditiva nos setores da saúde, finanças e retalho apresenta oportunidades significativas no mercado das plataformas de ciência de dados. Na área da saúde, os modelos preditivos são utilizados para prever os resultados dos doentes e otimizar os planos de tratamento, como se verifica com ferramentas como o IBM Watson Health. Nas finanças, as empresas utilizam análises preditivas para a pontuação de crédito e deteção de fraude, exemplificadas pelos algoritmos avançados de pontuação da FICO. Por exemplo, em outubro de 2022, a IBM Corporation lançou a biblioteca de fitas Diamondback, uma solução de armazenamento avançada que utiliza a tecnologia LTO. Este produto inovador possui uma capacidade impressionante de até 27 petabytes (PB) de armazenamento de dados num único bastidor de servidor. O Diamondback foi concebido para satisfazer as crescentes exigências de armazenamento de dados, oferecendo escalabilidade e fiabilidade para as organizações que precisam de gerir grandes quantidades de informação de forma segura e eficiente. À medida que as organizações reconhecem o valor dos insights preditivos para a tomada de decisões, a procura por plataformas sofisticadas de ciência de dados capazes de lidar com modelações e previsões complexas continua a crescer, criando perspetivas de mercado lucrativas.

Restrições/Desafios

• Preocupações com a privacidade e segurança dos dados

As preocupações com a privacidade e a segurança dos dados prejudicam significativamente o mercado das plataformas de ciência de dados. À medida que as organizações dependem mais da análise de dados, enfrentam uma pressão crescente para cumprir regulamentos rigorosos, como o RGPD e o CCPA. A não conformidade pode resultar em multas pesadas e danos à reputação, levando as organizações a serem cautelosas nas suas práticas de tratamento de dados. Esta apreensão restringe a adoção de soluções avançadas de ciência de dados, uma vez que as empresas podem dar prioridade à segurança em detrimento da inovação. Além disso, a necessidade de medidas de segurança robustas pode aumentar os custos e a complexidade da implementação, dissuadindo ainda mais as organizações de investir em novas plataformas de ciência de dados e abrandando o crescimento global do mercado.

• Falta de profissionais qualificados

A falta de profissionais qualificados prejudica significativamente o mercado das plataformas de ciência de dados. A rápida evolução das tecnologias de ciência de dados resultou numa lacuna substancial de talentos, com muitas organizações a lutar para encontrar cientistas e analistas de dados qualificados. Esta escassez impede a utilização eficaz de plataformas avançadas de ciência de dados, levando a um desempenho inferior nas iniciativas de análise. As empresas investem frequentemente em ferramentas sofisticadas, mas não conseguem maximizar o seu potencial devido à falta de conhecimentos especializados na interpretação de dados e na obtenção de insights acionáveis. Consequentemente, este défice de talento sufoca a inovação, atrasa os prazos dos projetos e, em última análise, limita o crescimento do mercado, uma vez que as empresas não conseguem tirar o máximo partido das capacidades da ciência de dados.

Este relatório de mercado fornece detalhes dos novos desenvolvimentos recentes, regulamentos comerciais, análise de importação-exportação, análise de produção, otimização da cadeia de valor, quota de mercado, impacto dos participantes do mercado doméstico e localizado, analisa as oportunidades em termos de bolsas de receitas emergentes, alterações nas regulamentações do mercado, análise estratégica do crescimento do mercado, tamanho do mercado, crescimento do mercado da categoria, nichos de aplicação e domínio, aprovações de produtos, lançamentos de produtos, expansões geográficas, inovações tecnológicas no mercado. Para mais informações sobre o mercado, contacte a Data Bridge Market Research para obter um resumo do analista, a nossa equipa irá ajudá-lo a tomar uma decisão de mercado informada para alcançar o crescimento do mercado.

Âmbito de mercado da plataforma de ciência de dados

O mercado é segmentado com base no tipo de componente, divisão de funções, modelo de implementação, tamanho da organização e aplicação do utilizador final. O crescimento entre estes segmentos irá ajudá-lo a analisar os escassos segmentos de crescimento nas indústrias e fornecer aos utilizadores uma valiosa visão geral do mercado e insights de mercado para os ajudar a tomar decisões estratégicas para identificar as principais aplicações do mercado.

Tipo de componente

• Plataforma
• Serviços

Serviços Profissionais

• Suporte e Manutenção
• Consultoria
• Implantação e Integração

Serviços geridos

 Divisão de Função

• Marketing
• Vendas
• Logística
• Finanças e Contabilidade
• Suporte ao Cliente
• Operações Comerciais
• Outros

 Modelo de implantação

• No local
• Baseado na nuvem

 Tamanho da organização

• Pequenas e Médias Empresas (PME)
• Grandes Empresas

 Aplicação de utilizador final

• Bancos, Serviços Financeiros e Seguros (BFSI)
• Telecomunicações e Informática
• Retalho e comércio eletrônico
• Saúde e Ciências da Vida
• Fabricação
• Energia e serviços públicos
• Media e Entretenimento
• Transporte e Logística
• Governo
• Outros

Análise regional do mercado da plataforma de ciência de dados

O mercado é analisado e os insights e tendências do tamanho do mercado são fornecidos por tipo de componente, divisão de funções, modelo de implementação, tamanho da organização e aplicação do utilizador final, como mencionado acima.

Os países abrangidos no relatório de mercado são os EUA, Canadá, México na América do Norte, Alemanha, Suécia, Polónia, Dinamarca, Itália, Reino Unido, França, Espanha, Países Baixos, Bélgica, Suíça, Turquia, Rússia, Resto da Europa na Europa , Japão , China, Índia, Coreia do Sul, Nova Zelândia, Vietname, Austrália, Singapura, Malásia, Tailândia, Indonésia, Filipinas, Resto da Ásia-Pacífico (APAC) na Ásia-Pacífico (APAC), Brasil, Argentina, Resto da América do Sul como uma parte da América do Sul, Emirados Árabes Unidos, Arábia Saudita, Omã, Qatar, Kuwait, África do Sul, Resto do Médio Oriente e África (MEA) como parte do Médio Oriente e África (MEA).

Espera-se que a América do Norte domine o mercado das plataformas de ciência de dados devido à presença de uma infraestrutura bem estabelecida e aos baixos custos de mão-de-obra 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 devido ao rápido crescimento da operação de exploração de petróleo e gás na área da região. A grande base da China para a produção de artigos electrónicos torna-a um contribuinte significativo para a expansão do mercado regional.

A secção do país do relatório também fornece fatores individuais de impacto no mercado e alterações na regulamentação do mercado que impactam as tendências atuais e futuras do mercado. Pontos de dados como a 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.

Participação no mercado da plataforma de ciência de dados

O cenário competitivo do mercado fornece detalhes por concorrente. Os detalhes incluídos são a visão geral da empresa, finanças da empresa, receitas geradas, potencial de mercado, investimento em investigação e desenvolvimento, novas iniciativas de mercado, presença global, localizações 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 acima fornecidos estão apenas relacionados com o foco das empresas em relação ao mercado.

Os líderes de mercado da plataforma de ciência de dados que operam no mercado são:

• IBM (EUA)
• DataRobot Inc., (EUA)
• apheris AI GmbH (Alemanha)
• O ecossistema de talento digital (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)
• Dataiku (EUA)

Últimos desenvolvimentos no mercado das plataformas de ciência de dados

• Em junho de 2024, a IBM Corporation anunciou uma colaboração estratégica com a Telefónica Tech com o objetivo de impulsionar a adoção de soluções de ponta de Inteligência Artificial (IA), analítica e governação de dados. Esta parceria procura ir ao encontro das crescentes necessidades das empresas, permitindo-lhes tirar partido de tecnologias avançadas para melhorar a tomada de decisões, a eficiência operacional e melhorar as experiências dos clientes num ambiente empresarial cada vez mais complexo.
• Em março de 2024, a Microsoft revelou uma colaboração com a NVIDIA focada em melhorar a inovação em saúde e ciências biológicas através de IA em nuvem e tecnologias de computação aceleradas. Esta parceria visa revolucionar os cuidados prestados aos doentes, agilizando o acesso à medicina de precisão e aos diagnósticos baseados em IA. Espera-se que a iniciativa avance significativamente no setor da saúde, fornecendo soluções mais rápidas e precisas para diagnosticar e tratar os doentes, melhorando, em última análise, os resultados de saúde.
• Em janeiro de 2023, a Science Applications International Corp. lançou a plataforma de ciência de dados "Tenjin", uma solução versátil que suporta o desenvolvimento de código baixo a código completo para aplicações de IA e aprendizagem automática. Desenvolvido pela Dataiku, o Tenjin facilita todo o ciclo de vida do desenvolvimento de modelos de IA e ML, desde a implementação até ao treino e automação, juntamente com ferramentas avançadas de visualização de dados. Esta plataforma visa simplificar processos complexos, tornando a IA acessível a um leque mais vasto de empresas
• Em outubro de 2022, a IBM Corporation lançou a biblioteca de fitas Diamondback, uma solução de armazenamento avançada que utiliza a tecnologia LTO. Este produto inovador possui uma capacidade impressionante de até 27 petabytes (PB) de armazenamento de dados num único bastidor de servidor. O Diamondback foi concebido para satisfazer as crescentes exigências de armazenamento de dados, oferecendo escalabilidade e fiabilidade para as organizações que precisam de gerir grandes quantidades de informação de forma segura e eficiente.
• Em junho de 2022, o SAS Institute expandiu as suas capacidades ao adquirir a Kamakura Corporation, melhorando o seu portefólio com soluções integradas de risco. Esta aquisição centra-se na prestação de serviços profissionais especializados em Gestão de Ativos e Passivos (ALM) e outros setores financeiros, incluindo a banca. Ao combinar recursos e experiência, o SAS pretende oferecer soluções abrangentes que abordem desafios complexos de gestão de risco, ajudando as organizações a tomar decisões financeiras informadas e a navegar eficazmente pelas incertezas do mercado.

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