Big data statistics

Big data statistics

Estadísticas de crecimiento de datos 2021 gartner

¿Alguna vez ha mirado el cielo nocturno y ha pensado: ¿Cuántas estrellas hay ahí fuera? Pues bien, podría hacerse una pregunta similar sobre el big data. Aunque no hay nada comparable a la infinidad del universo, la cantidad de datos generados a lo largo de la expansión de Internet se acerca.
Te retamos a que consultes las estadísticas de big data que hemos recopilado a continuación. Una vez que hayas procesado estas 30 estadísticas, estamos seguros de que tendrás una idea más clara de lo que le espera a uno de los sectores de mayor crecimiento de la industria de las tecnologías de la información.
Las estadísticas de big data de 2018 revelan el tamaño del mercado global de big data y analítica, que se prevé que crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 13,2% hasta alcanzar la asombrosa cifra de 274.300 millones de dólares en 2022. El análisis predictivo y la minería de datos que ayudan a producir conocimientos se están volviendo inestimables en estos días, ya que las empresas corren para hacerse con patrones masivos de usuarios que podrían muy bien definir el futuro de los negocios.
Si se pregunta cómo se traduce el big data en dinero, eche un vistazo a las estadísticas de análisis de big data que le presentamos. Aunque se estima que el valor global en efectivo del mercado alcanzará los 103.000 millones de dólares en los próximos tres años, esta cifra podría duplicarse en 2027.

Estadísticas de crecimiento de datos 2020 gartner

El mercado mundial de big data y business analytics (BDA) se valoró en 168.800 millones de dólares estadounidenses en 2018 y se prevé que crezca hasta los 215.700 millones de dólares estadounidenses en 2021. En 2021, más de la mitad del gasto en BDA se destinará a los servicios. Se prevé que los servicios de TI representen alrededor de 85.000 millones de dólares estadounidenses y que los servicios empresariales representen el resto.
Alto volumen, alta velocidad y alta variedad: una o más de estas características se utilizan para definir los big data, el tipo de conjuntos de datos que son demasiado grandes o demasiado complejos para las aplicaciones tradicionales de procesamiento de datos. El rápido crecimiento del tráfico de datos móviles, el tráfico de computación en la nube, así como el rápido desarrollo de tecnologías como la inteligencia artificial (IA) y el Internet de las cosas (IoT) contribuyen al aumento del volumen y la complejidad de los conjuntos de datos. Por ejemplo, se prevé que los dispositivos IoT conectados generen 79,4 ZB de datos en 2025.
Las herramientas analíticas avanzadas, como el análisis predictivo y la minería de datos, ayudan a extraer valor de los datos y a generar conocimientos empresariales. Se prevé que el tamaño del mercado de aplicaciones de software de inteligencia empresarial y analítica alcance unos 16.500 millones de dólares estadounidenses en 2022. El crecimiento de este mercado está impulsado por un enfoque en la transformación digital, una demanda de tableros de visualización de datos y una mayor adopción de la nube.

Predicciones de big data

Importancia de la Estadística para la Ciencia de los DatosEn la 8ª clase, la Estadística solía ser uno de los capítulos más fáciles de todos en la sección de matemáticas y ese era en realidad el verdadero propósito de la misma para combinar diferentes tipos de datos y presentarlos de una manera adecuada y ordenada.
Nadie a esa edad y con ese nivel de inteligencia entendería su uso, pero ahora, en el mundo actual, se ha convertido en la norma procesar los datos a través de la estadística para que no haya problemas para que otros los entiendan y saquen algo valioso e informativo de ellos.
En pocas palabras, la estadística es el uso básico de las matemáticas para formular un análisis técnico de los datos. Se utiliza para procesar problemas complejos en el mundo real, de modo que los científicos y analistas de datos puedan buscar tendencias y cambios significativos en los datos.
Si los datos tomados son una muestra de una población más grande, entonces el científico de datos o el analista se supone que debe asumir patrones e interpretarlos como datos de la población grande únicamente en base a los resultados del tamaño de la muestra que se tomó anteriormente. Esto puede parecer un paso temeroso pero audaz, pero se sorprendería de su exactitud.

Visualización de datos

«Big data» se refiere a conjuntos de datos demasiado grandes o complejos para las aplicaciones tradicionales de procesamiento de datos. El término se utiliza a menudo para referirse al análisis predictivo u otros métodos de extracción de valor de los datos. Para aprovechar los big data, las empresas dependen de la capacidad de almacenamiento y procesamiento, así como de fuertes capacidades y habilidades analíticas. Para 2025, se espera que los ingresos anuales del mercado mundial de análisis de big data alcancen los 68.090 millones de dólares estadounidenses. Una parte de los ingresos totales procede del segmento de software de análisis avanzado y predictivo, que ayuda a hacer predecibles los resultados empresariales mediante la extracción de datos y utiliza el modelado predictivo para analizar diversos datos históricos.
Aunque no todos los datos encuentran su camino en el ecosistema de big data, varias cifras ya ponen de manifiesto el reto de hacer un buen uso de los datos entre el resto. En 2021, se prevé que la cantidad global de datos creados en todo el mundo alcance los 79 zettabytes, y que se duplique con creces en 2025 sin que se vislumbre el final. Sin embargo, el 90% de los datos de la datasfera mundial son datos replicados, mientras que sólo el 10% son datos únicos. Lo que también contribuye al rápido crecimiento del tráfico de datos es el Internet de las cosas (IoT), que ya está conectando los mundos digital y físico a través de una red de sensores. El volumen de datos creado por las conexiones globales de IoT ya alcanzó los 13,6 zettabytes en 2019 y se prevé que ascienda a más de 79 zettabytes en 2025.

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