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Tamaño y pronóstico del mercado de plataformas de ciencia de datos, por componente (plataforma, servicios); aplicación, sector, tamaño de la empresa, modo de implementación: tendencias de crecimiento, actores clave y análisis regional (2026-2035)

  • ID del Informe: 6395
  • Fecha de Publicación: Sep 18, 2025
  • Formato del Informe: PDF, PPT

Perspectivas del mercado de plataformas de ciencia de datos:

El tamaño del mercado de plataformas de ciencia de datos superó los 156.520 millones de dólares en 2025 y se proyecta que alcance los 1,52 billones de dólares para 2035, con un crecimiento anual compuesto (CAGR) de alrededor del 25,5 % durante el período de pronóstico, es decir, entre 2026 y 2035. En 2026, el tamaño de la industria de plataformas de ciencia de datos se estima en 192.440 millones de dólares.

Data Science Platform Market Size
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El principal motor de crecimiento del mercado de plataformas de ciencia de datos es la expansión del big data, que impulsa a las organizaciones a invertir en plataformas de ciencia de datos más avanzadas y capaces para aprovechar sus datos eficazmente. Según la Organización de las Naciones Unidas, la creación de datos alcanzó los 64,2 zettabytes en 2020, un aumento del 314 % con respecto a 2015.

Las plataformas de ciencia de datos ofrecen una amplia gama de herramientas de análisis avanzado , como aprendizaje automático, aprendizaje profundo y análisis predictivo, para extraer información valiosa del big data. Por lo tanto, a medida que las organizaciones generan y recopilan cantidades cada vez mayores de datos, existe una creciente necesidad de herramientas y plataformas sofisticadas, como la ciencia de datos, que puedan gestionar, analizar y extraer información útil. Además, la integración de capacidades de inteligencia artificial (IA) en las plataformas de ciencia de datos cobra cada vez mayor importancia para obtener información útil y automatizar el análisis de datos.

Clave Plataforma de ciencia de datos Resumen de Perspectivas del Mercado:

  • Aspectos destacados regionales:

    • Se prevé que el mercado de plataformas de ciencia de datos de Norteamérica alcance el 36 % de participación para 2035, impulsado por la presencia de importantes actores clave y las inversiones en IA, IoT y aprendizaje automático.

  • Perspectivas del Segmento:

    • Se proyecta que el segmento de plataformas en el mercado de plataformas de ciencia de datos alcance un crecimiento notable hasta 2035, impulsado por el creciente uso de plataformas de ciencia de datos por parte de las pymes en su transición hacia la digitalización y la automatización.
    • Se prevé que el segmento de marketing y ventas en el mercado de plataformas de ciencia de datos alcance una participación del 34,70 % para 2035, impulsado por la capacidad de aprovechar la ciencia de datos para comprender mejor los perfiles de los clientes y optimizar los presupuestos de marketing.

  • Tendencias Clave de Crecimiento:

    • Mayor uso de la ciencia de datos en el comercio electrónico
    • Creciente adopción de estrategias comerciales con uso intensivo de datos

  • Principales desafíos:

    • Privacidad y seguridad de los datos
    • Falta de personal técnico

  • Actores clave: IBM Corporation, Google LLC, Microsoft Corporation, NVIDIA Corporation, Snowflake Inc., Amazon Web Services, Inc., MathWorks, Inc., Alteryx Inc., Cloudera Inc., Databricks Inc.

Global Plataforma de ciencia de datos Mercado Pronóstico y perspectiva regional:

  • Proyecciones de tamaño y crecimiento del mercado:

    • Tamaño del mercado en 2025: USD 156.520 millones
    • Tamaño del mercado en 2026: USD 192.440 millones
    • Tamaño proyectado del mercado: USD 1,52 billones para 2035
    • Previsiones de crecimiento: 25,5 % CAGR (2026-2035)

  • Dinámicas regionales clave:

    • Región más grande: América del Norte (participación del 36 % para 2035)
    • Región de más rápido crecimiento: Asia Pacífico
    • Países dominantes: Estados Unidos, China, Alemania, Reino Unido, India
    • Países emergentes: China, India, Japón, Corea del Sur, Brasil

    • Last updated on : 18 September, 2025

Factores impulsores del crecimiento

  • Aumento del uso de la ciencia de datos en el comercio electrónico: Las empresas de comercio electrónico utilizan la ciencia de datos para analizar el comportamiento y las preferencias de los clientes, creando experiencias de compra personalizadas y estrategias de marketing específicas. Esto aumenta la demanda de plataformas avanzadas de ciencia de datos capaces de gestionar datos complejos de los clientes. Por ejemplo, Amazon y otros grandes minoristas han marcado la pauta en ciencia de datos para el comercio electrónico con sus sistemas de recomendación, que mejoran gradualmente su comprensión del comportamiento y los patrones de compra de los clientes.

    Además, la ciencia de datos utiliza el comportamiento del usuario, las compras anteriores y la retroalimentación para ayudar a las empresas de comercio electrónico a pronosticar la retención de clientes. El uso eficaz de la ciencia de datos por parte de las empresas de comercio electrónico les otorga una importante ventaja competitiva que impulsa los ingresos, mejora la satisfacción del cliente y optimiza la eficiencia operativa.
  • Creciente adopción de estrategias empresariales con uso intensivo de datos: Alrededor del 60,1 % de las empresas utilizan diversas herramientas, tecnologías y buenas prácticas de la ciencia de datos para identificar las soluciones más eficaces a sus complejos desafíos empresariales, profundizando en el conocimiento del comportamiento y las necesidades de los clientes y desarrollando soluciones innovadoras para abordar diversas necesidades empresariales. Las organizaciones pueden aprovechar la ciencia de datos para tomar decisiones más informadas mediante el análisis de eventos reales y la predicción precisa de posibles incidencias futuras. La gran cantidad de datos generados por los clientes permite a las empresas monitorizarlos en tiempo real, incluyendo sus redes sociales, preferencias de compra y patrones de comportamiento.
  • Integración de plataformas de computación en la nube con la ciencia de datos: El auge de la computación en la nube está transformando la plataforma de ciencia de datos gracias a su capacidad de procesamiento escalable y rentable. Los científicos de datos pueden acceder fácilmente a recursos informáticos mediante la computación en la nube, lo cual es necesario para implementar modelos de ciencia de datos en la práctica. Esto ayuda a los científicos de datos a minimizar el tiempo necesario para configurar una infraestructura, de semanas a minutos.

    Además, gracias a la computación en la nube, los científicos de datos ahora pueden realizar cálculos a una escala mucho mayor que con los equipos tradicionales. Asimismo, importantes actores clave están introduciendo una plataforma de ciencia de datos basada en la nube que contribuye a la expansión del mercado. Por ejemplo, en febrero de 2020, Oracle lanzó Oracle Cloud Data Science Platform, la plataforma clave de la solución, que ayuda a las organizaciones a desarrollar, entrenar, gestionar e implementar modelos de aprendizaje automático de forma colaborativa para mejorar las tasas de éxito de los proyectos de ciencia de datos.

Desafíos

  • Privacidad y seguridad de los datos: Garantizar la protección de datos sensibles contra filtraciones y accesos no autorizados es una preocupación importante. El cumplimiento de normativas como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) y la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA) añade complejidad a la gestión y seguridad de los datos.
  • Falta de personal técnico: Las empresas utilizan métodos de análisis sofisticados que requieren habilidades analíticas profundas, como el análisis de streaming, el aprendizaje automático y el análisis predictivo. Para crear un modelo de aprendizaje automático (ML), se necesitan conocimientos técnicos, así como capacidad analítica y de pensamiento crítico. Muchos usuarios finales carecen del personal con la formación y la experiencia necesarias, lo que frena el crecimiento del mercado de plataformas de ciencia de datos.

Tamaño y pronóstico del mercado de plataformas de ciencia de datos:

Atributo del informe Detalles

Año base

2025

Período de pronóstico

2026-2035

Tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC)

25,5%

Tamaño del mercado del año base (2025)

USD 156.52 mil millones

Tamaño del mercado según pronóstico anual (2035)

1,52 billones de dólares

Alcance regional

  • América del Norte (EE. UU. y Canadá)
  • Asia Pacífico (Japón, China, India, Indonesia, Malasia, Australia, Corea del Sur, resto de Asia Pacífico)
  • Europa (Reino Unido, Alemania, Francia, Italia, España, Rusia, Países Nórdicos, resto de Europa)
  • América Latina (México, Argentina, Brasil, resto de América Latina)
  • Oriente Medio y África (Israel, CCG, Norte de África, Sudáfrica, resto de Oriente Medio y África)
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Segmentación del mercado de plataformas de ciencia de datos:

Análisis de segmentos de componentes

Se prevé que el segmento de plataformas en el mercado de plataformas de ciencia de datos alcance el 82,6 % de los ingresos para finales de 2035. Este crecimiento se debe al creciente uso de plataformas de ciencia de datos por parte de las pymes. Las empresas están migrando hacia la digitalización y la automatización, lo que acelera el procesamiento de big data y genera procesos empresariales más complejos. Para afrontar estos retos, las empresas necesitan tecnologías de vanguardia que les permitan obtener información inmediata de grandes conjuntos de datos. Según el Grupo Banco Mundial, el número de pequeñas empresas que invierten en soluciones digitales aumentó del 10 % al 20 % entre abril de 2020 y diciembre de 2022, mientras que el porcentaje de grandes empresas aumentó del 20 % al 60 %.

Análisis del segmento de aplicación

Se espera que el segmento de marketing y ventas en el mercado de plataformas de ciencia de datos alcance una cuota de mercado destacada del 34,7 % durante el período de pronóstico. Este segmento presenta la mayor participación en los ingresos y un mejor retorno de la inversión (ROI), ya que el departamento de marketing y ventas puede aprovechar la ciencia de datos para comprender mejor el perfil del comprador y ajustar el presupuesto de marketing en consecuencia. Además, factores como una mayor satisfacción del cliente, una generación de ingresos más consistente y una reducción del riesgo financiero gracias a cálculos precisos del gasto contribuyen a la expansión del mercado.

Análisis de segmentos verticales

Se estima que el segmento BFSI alcanzará la mayor cuota de mercado, con un 20%, para 2035. Este crecimiento se debe a la mayor atención al cliente y a la creciente adopción de tecnologías avanzadas como la IA y el IoT. Los bancos pueden evaluar y reducir eficazmente los riesgos mediante el uso de la ciencia de datos para analizar datos históricos, detectar tendencias y crear modelos de predicción. Esto incluye medidas para detectar fraudes, evaluar el riesgo crediticio y prevenir el blanqueo de capitales.

Nuestro análisis en profundidad del mercado de plataformas de ciencia de datos incluye los siguientes segmentos:

Componente

  • Plataforma
  • Servicios

Solicitud

  • Marketing y ventas
  • Logística
  • Finanzas y Contabilidad
  • Atención al cliente

Vertical

  • BFSI
  • Comercio minorista y comercio electrónico
  • TI y telecomunicaciones
  • Transporte
  • Cuidado de la salud
  • Fabricación

Tamaño de la empresa

  • Pequeñas y medianas empresas
  • Grandes empresas

Modo de implementación

  • Nube
  • En las instalaciones
Vishnu Nair
Vishnu Nair
Jefe de Desarrollo Comercial Global

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Análisis regional del mercado de plataformas de ciencia de datos:

Perspectivas del mercado de América del Norte

Se prevé que la industria de Norteamérica domine la mayor parte de los ingresos, con un 36 % para 2035. El crecimiento del mercado se debe a la presencia de importantes actores clave en diversas industrias y a sus continuos avances y estrategias de mercado. Por ejemplo, en mayo de 2023, Microsoft Azure presentó Microsoft Fabric, una plataforma de análisis integral y unificada que combina todas las capacidades de datos y análisis que necesitan las empresas.

Al combinar tecnologías como Power BI, Azure Synapse Analytics y Azure Data Factory en una única plataforma cohesiva, Fabric permite a los científicos de datos y ejecutivos de negocios aprovechar al máximo sus datos y sentar las bases para la era de la IA. Además, el aumento de la inversión en tecnologías avanzadas como la IA, el IoT y el aprendizaje automático es otro factor que impulsa el crecimiento del mercado en la región.

El mercado estadounidense de plataformas de ciencia de datos está en expansión gracias al mayor uso de tecnología de vanguardia y a la disponibilidad de infraestructura para facilitar la aplicación de análisis avanzados. Según una encuesta realizada por Pew Research Center en 2022, el 27 % de los estadounidenses interactúa con IA varias veces al día. Las plataformas de ciencia de datos en el país prestan servicios a una amplia gama de sectores, como finanzas, salud, comercio minorista, tecnología y gobierno, lo que refleja la amplia adopción e integración de la ciencia de datos en diversos sectores.

Muchas empresas e industrias clave en Canadá consideran que las plataformas de ciencia de datos y descubrimiento son muy eficaces, lo que impulsa el crecimiento del mercado. La creciente necesidad de que las empresas tomen decisiones basadas en datos y la creciente importancia de una buena gestión de datos impulsan el crecimiento del mercado en la región.

Perspectivas del mercado de Asia-Pacífico

La región APAC también experimentará un gran crecimiento en el mercado de plataformas de ciencia de datos durante el período de pronóstico gracias a los recientes avances en el análisis de big data. Muchos países de APAC están experimentando una rápida transformación digital, lo que ha llevado a una mayor adopción de plataformas de ciencia de datos en diversos sectores. Además, varios gobiernos de la región están implementando políticas e iniciativas para promover la innovación digital y la toma de decisiones basada en datos.

En China , el gobierno está invirtiendo fuertemente en herramientas de análisis de big data, considerando sus amplias aplicaciones y usos. Sin embargo, debido a la importancia del negocio y la creciente competitividad del mercado, el sector minorista y las ventas minoristas en línea serán los que más demandarán análisis de clientes. Según la Oficina Nacional de China, China gastó más de 4714.390 millones de dólares en transacciones minoristas en línea, lo que representa un aumento del 1,2 %.

El Gobierno de Corea del Sur apoya iniciativas de transformación digital y tecnologías inteligentes, como los proyectos Digital New Deal y Smart Korea. Estas iniciativas promueven la adopción de herramientas y tecnologías avanzadas de ciencia de datos. Además, el país cuenta con sólidas instituciones educativas y de investigación especializadas en ciencia de datos y campos afines. Esto contribuye al desarrollo de nuevas tecnologías y metodologías en el mercado de la ciencia de datos.

La ciencia de datos está prosperando en India gracias al rápido desarrollo del entorno técnico del país, que incluye una amplia conectividad a internet y un número creciente de dispositivos móviles. Según la Oficina de Información de Prensa (PIB), en septiembre de 2020, el número total de conexiones de banda ancha alcanzó los 726,32 millones. Esto ha acelerado el crecimiento del tráfico de internet, con un uso total de datos inalámbricos de 75,21 exabytes entre enero y septiembre de 2020. Este marco facilita la recopilación, el almacenamiento y el análisis de grandes cantidades de datos, lo que acelera el crecimiento del mercado.

Data Science Platform Market Share
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Actores del mercado de plataformas de ciencia de datos:

    El mercado de las plataformas de ciencia de datos se define por la existencia de múltiples empresas importantes, todas las cuales apoyan la expansión, la innovación y las alianzas estratégicas de la industria. Estas empresas, que abarcan desde reconocidos gigantes tecnológicos hasta startups emergentes, aspiran a una porción del creciente mercado de habilidades sofisticadas de análisis y aprendizaje automático.

    • Corporación IBM
      • Descripción general de la empresa
      • Estrategia empresarial
      • Ofertas de productos clave
      • Desempeño financiero
      • Indicadores clave de rendimiento
      • Análisis de riesgos
      • Desarrollo reciente
      • Presencia regional
      • Análisis FODA
    • Google LLC
    • Corporación Microsoft
    • Corporación NVIDIA
    • Copo de nieve Inc.
    • Servicios web de Amazon, Inc.
    • MathWorks, Inc.
    • Alteryx Inc.
    • Cloudera Inc.
    • Databricks Inc.

Desarrollos Recientes

  • En mayo de 2024, un año después de su lanzamiento, IBM anunció numerosas actualizaciones para su plataforma Watsonx, así como capacidades de datos y automatización planificadas para que la inteligencia artificial (IA) sea más abierta, rentable y flexible para las empresas. Watsonx es una plataforma de IA y datos que potencia el impacto de la IA más avanzada con datos fiables.
  • En agosto de 2023, Google Cloud y NVIDIA presentaron una nueva infraestructura y herramientas de IA para ayudar a los usuarios a desarrollar e implementar modelos enormes para IA generativa y acelerar las cargas de trabajo de ciencia de datos.
  • Report ID: 6395
  • Published Date: Sep 18, 2025
  • Report Format: PDF, PPT
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Preguntas frecuentes (FAQ)

En el año 2026, el tamaño de la industria de la plataforma de ciencia de datos se evalúa en USD 192,44 mil millones.

El tamaño del mercado de la plataforma global de ciencia de datos valía más de USD 156,52 mil millones en 2025 y se prevé que crezca a una CAGR de alrededor del 25,5%, alcanzando ingresos de USD 1,52 billones para 2035.

Se prevé que el mercado de plataformas de ciencia de datos de América del Norte alcance el 36 % de participación para 2035, impulsado por la presencia de importantes actores clave e inversiones en IA, IoT y aprendizaje automático.

Los actores clave en el mercado incluyen IBM Corporation, Google LLC, Microsoft Corporation, NVIDIA Corporation, Snowflake Inc., Amazon Web Services, Inc., MathWorks, Inc., Alteryx Inc., Cloudera Inc., Databricks Inc.

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Preeti Wani
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