Gestión de datos cognitivos Volumen del mercado

Análisis del mercado de gestión de datos cognitivos

Se espera que el mercado de gestión de datos cognitivos crezca a una tasa compuesta anual del 21,7% durante el período previsto de 2021 a 2026. Una aceleración en el uso de dispositivos basados ​​en IoT, una escalada en el volumen de datos complejos y el crecimiento de tecnología avanzada como como la IA han llevado a una mayor adopción de la gestión de datos cognitivos en todo el mundo. Una encuesta reciente realizada por Infosys Limited encontró que la IA y la gestión de datos cognitivos son parte de una ola tecnológica del mundo real que muestra resultados comerciales tangibles. Según el estudio, el 86% de las organizaciones tienen implementaciones de IA en etapa intermedia o última y la ven como una tecnología crítica para futuras iniciativas comerciales. Casi el 75 % también afirmó que la IA ya está ayudando a transformar la forma en que sus organizaciones hacen negocios

• La adopción acelerada de la automatización y las tecnologías de la nube en todas las empresas y negocios dio como resultado una generación de datos y un tráfico de datos en la nube colosales. Por lo tanto, impulsó el crecimiento del software de gestión de datos, lo que a su vez impulsó la demanda del mercado de gestión de datos cognitivos. Y más del 90% de las empresas que utilizan la nube como parte de sus negocios afirmaron que la cantidad de tráfico de Internet ha aumentado exponencialmente.
• Según Cisco Report, el tráfico IP global alcanzará una tasa de ejecución anual de 2,3 zettabytes en 2020, frente a una tasa de ejecución anual de 870,3 exabytes en 2015. Además, el tráfico IP se triplicará entre 2015 y 2020, una cifra anual compuesta. tasa de crecimiento del 22% debido a la mayor adopción de tecnologías de nube en todas las empresas.
• El progreso en los dispositivos basados ​​en IoT también está aumentando la cantidad de datos digitales, lo que enfatiza la necesidad de una gestión de datos cognitivos. Según Cisco, se supone que IoT generará alrededor de 507,5 zettabytes (1 zettabyte = 1 billón de gigabytes) de datos para 2019. Se supone que gestionar, examinar e interpretar datos planteará un desafío enorme para las organizaciones. El análisis de datos cognitivos será esencial si se prevé que las iniciativas de IoT proporcionen información para impulsar una mayor productividad e ingresos.
• Se estima que el tipo de implementación en la nube que proporciona una amplia gama de funcionalidades, como el modelo de pago por uso, facilidad de inaccesibilidad y soporte multiusuario, tendrá una participación de mercado significativa en el mercado global de gestión de datos cognitivos. Debido a los beneficios que ofrece la implementación de la nube, se está presenciando un progreso acelerado en su adopción. Según Forbes, se prevé que la necesidad de computación en la nube crecerá hasta los 160 mil millones de dólares en 2020, alcanzando una tasa de crecimiento del 19%.
• Se estima que la vertical BFSI exhibe una adopción significativa de tecnologías cognitivas. Las instituciones financieras de todo el mundo han estado implementando este tipo de tecnologías para aumentar sus capacidades predictivas, mejorar la previsión de ingresos y respaldar su planificación y presupuestación empresarial en particular. Además, les permite abordar la gestión de riesgos y fraudes de manera más eficiente.
• Además, los crecientes temores sobre la seguridad de los datos son una limitación clave para el mercado. Por ejemplo, según Thomson Reuters Corporation, el número de filtraciones de datos en EE. UU. aumentó de 157 millones en 2005 a 1.470 millones en 2019, mientras que el número de registros expuestos saltó de alrededor de 67 millones a 164,7 millones durante el mismo período.
• Durante la pandemia de COVID-19, la industria de la salud se encuentra bajo una enorme presión para mejorar y proporcionar EPP, profilácticos, ventiladores y medicamentos antivirales a nivel mundial. Las organizaciones de atención médica están utilizando tecnologías avanzadas, como inteligencia artificial, análisis y aprendizaje automático, para interpretar los datos complejos relacionados con COVID-19 para monitorear y reducir el impacto del virus.