Tamaño y Análisis de Participación del Mercado de Gestión de Datos de Asia-Pacífico - Tendencias de Crecimiento y Pronósticos (2025 - 2030)

Tendencias e Información del Mercado de Gestión de Datos de Asia-Pacífico

Se Espera que la Nube Sea Testigo de un Crecimiento Significativo

• Muchas organizaciones están trasladando sus datos a entornos basados en la nube. Sin embargo, es una transición que no se puede hacer de una sola vez y, para algunas, una transformación que en última instancia nunca ocurrirá. Esto significa que la mayoría de las organizaciones gestionan múltiples entornos de datos, incluida una combinación de soluciones locales, de nube privada y de nube pública, también conocido como entorno de nube híbrida. La gestión de datos se considera una de las partes más desafiantes de la implementación de análisis. En promedio, las organizaciones generalmente informan que el 80% de cualquier proyecto de datos se dedica a la gestión de datos, mientras que solo el 20% se destina al análisis.
• En la era moderna de IoT, IA y computación en la nube, las arquitecturas para la gestión de datos han cambiado drásticamente. En lugar de registrar millones de transacciones, las organizaciones de la región están registrando miles de millones de interacciones. Las empresas están capturando señales que pueden informar sobre oportunidades de negocio y desbloquear nuevas fuentes de valor para las organizaciones, en lugar de simplemente ingresar datos para respaldar procesos empresariales formales. Las organizaciones actuales basadas en datos han adoptado nuevas prácticas ágiles de gestión de datos. Están trasladando datos a estructuras de almacenamiento centralizadas y flexibles, como lagos de datos y almacenamiento de objetos en la nube, y están adoptando nuevas tecnologías de gestión de datos para evaluar y transformar datos para su uso.
• Las soluciones de gestión de datos que se ejecutan en la nube pueden ayudar a optimizar las aplicaciones de Aprendizaje Automático para que los equipos puedan centrarse en el trabajo que importa, como crear predicciones precisas que mejoren los productos, servicios y la eficiencia de la organización. Una solución automatizada de gestión de datos basada en la nube puede realizar automáticamente la mayor parte del trabajo para los equipos de ciencia de datos, como identificar perfiles y gráficos interactivos, otorgando visibilidad inmediata sobre las tendencias e informando sobre problemas de datos, y un conjunto de datos publicado final de cualquier tamaño que esté completamente preparado para ser analizado adecuadamente por herramientas de análisis posteriores.
• A partir de abril de 2020, Trifacta cuenta con más de 100.000 usuarios que han ejecutado más de seis millones de trabajos en los principales proveedores de nube y está integrado de forma nativa en los tres principales proveedores de nube, que incluyen AWS, Microsoft Azure y Google Cloud, así como servicios de nube de rápido crecimiento, como Snowflake y Databricks. A medida que la demanda de preparación de datos se acelera a medida que las organizaciones trasladan más cargas de trabajo de IA, análisis y aprendizaje automático a la nube, la gestión de datos podría ser utilizada por las organizaciones para aprovechar la oportunidad de mercado por delante de la competencia.

Se Espera que China Mantenga una Participación Mayoritaria

• China está emergiendo como uno de los inversores más importantes en tecnologías de IA a nivel mundial. Según China Money Network, actualmente 14 organizaciones chinas de IA están valoradas en USD 1.000 millones, y su valor consolidado asciende a USD 40.500 millones. Según la Universidad de Tsinghua, las empresas emergentes chinas de IA recaudaron USD 27.700 millones a través de 369 acuerdos de capital de riesgo en 2017-2018. Además, según investigaciones recientes, en China, la inversión de capital de riesgo en empresas de tecnología de visión por computadora se ha cuadruplicado entre 2016 y 2018, superando un total de USD 8.000 millones. Estas estadísticas validan el dominio de China en la adopción de herramientas como la gestión de datos.
• China está apostando fuerte por la transformación digital de su economía con un plan para construir centros industriales de big data en todo el país. Esto permite manejar cantidades masivas de información, principalmente datos de producción que podrían utilizarse para desarrollar industrias más eficientes. Esa estrategia fue presentada en una directiva en mayo de 2020 por el Ministerio de Industria y Tecnología de la Información (MIIT), que instó a las autoridades locales de 23 provincias, cinco regiones autónomas y cuatro municipios a apoyar el establecimiento de estos nuevos centros de big data, que ayudarán a reforzar los esfuerzos para modernizar el sector manufacturero del país. Se espera que tales iniciativas impacten positivamente en el mercado del país.
• En las últimas décadas, las ciudades de China han experimentado un período de rápido desarrollo. El big data emergente y los datos abiertos han proporcionado nuevas oportunidades para los estudios urbanos y los observadores para observar y comprender mejor estos cambios. Se espera que las herramientas de gestión de datos conviertan el big data de tal manera que pueda proporcionar el análisis, la visualización y las aplicaciones en el contexto de la planificación urbana de China, los métodos de modelado urbano, los modelos típicos y las tendencias emergentes y la revolución potencial del big data en la planificación urbana.
• La transformación de China en una economía digital ya estaba bien encaminada antes del brote de coronavirus, impulsada por su masiva adopción de tecnologías basadas en internet, aplicaciones móviles y aplicaciones de inteligencia artificial. Una mayor recopilación de datos ha ayudado a prevenir la propagación del virus en China porque permite informes precisos de focos de infección. Los gobiernos centrales y provinciales están impulsando la recopilación y el análisis de aún más datos para ayudar a contener la propagación de la enfermedad, donde la gestión de datos podría implementarse para convertir los datos sin procesar y obtener información más procesable.