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Dimensionando la industria de “Analítica de datos e Inteligencia Artificial” 2021 – Investigación Datlas

Nuevamente es el año 2021 y el ecosistema de la industria de productos-servicios de analítica de datos e inteligencia artificial se expande. Hace 2 años promovimos la publicación de matttruck.com quien dimensiona período a período el tamaño de la industria y sus distintos nichos.

En esta columna compartiremos la actualización al 2021.

** Revisa la edición del 2020: https://blogdatlas.wordpress.com/2020/02/04/dimensionando-industria-analitica-datlas/

Industria de analítica e inteligencia artificial 2021

Según el reporte podemos encontrar 7 industrias y varías sub-industrias para la industria de “datos” (Analítica, big data e inteligencia artificial).  Ahora haremos un pequeño enfoque a cada una.

1) Infraestructura

Este nicho contempla todo lo que tiene que ver con: Almacenaje, almacenaje distribuido, lago de datos, similares de almacenaje de bases de datos, herramientas para ETL, integraciones de datos, gobernanza de información, monitoreo de indicadores, entre otros.

2) Analítica y Machine Learning(ML)

Esto contempla todas las plataformas de inteligenica de negocios, visualización de datos, plataformas de analistas de datos, anlítica aumentada, catálogos, analytics de logs, búsqueda de información, entre otros.

3) Machine Learning e Inteligencia Artificial

Este grupo tiene como subgrupos los sistemas de documentación tipo “Notebook”, plataformas de ciencia de datos, plataformas de ciencia de datos, etiquetado y generación de información, construcción de modelos, visión computacional, procesamiento de lenguaje computacional, sistemas conversacionales, hardware, entre otros.

4) Aplicaciones con enfoque a empresa e industria

Aplicaciones para empresa como marketing b2c, marketing b2b, ventas, experiencia del cliente, capital humano, legal, finanzas, automatización, seguridad. Otro tipo de aplicaciones como de educación, ciencias, inmobiliarias, finanzas, seguros, transportación, agricultura, entre otros.

5) Open source – Fuentes abiertas

Todo lo relacionado a fuentes abiertas (Y la mayoría gratuitas y con comunidades activas abonando). Como por ejemplo: Frameworks de trabajo, formatos, consultas tipo “query”, bases de datos, orquestación, deep learning, colaboración, seguridad, entre otros.

6) Fuentes de Datos y APIs

Fuentes de datos como mercados de información, datos económicos, del aire, del espacio de mares, inteligencia geográfica, entre otros.

7) Más recursos de datos

Finalmente los recursos de datos que integran otros servicios de datos, escuelas e incubadoras y de investigación.

De la misma fuente, generaron un índice de compañías que más han levantado capital.

En ese sentido, varias de las compañías del ecosistema han mostrado fondeos impresionante ayudando a complementar el mensaje de lo vigorizante que es este tipo de industrias y el crecimiento que ha tenido.

¿Habías pensado que la industria de analítica de datos e inteligencia artificial era tan grande? ¿Sería interesante ver este tipo de dimensionamientos para Latinoamérica o Iberoamérica? Continúa la conversación en @DatlasMX.

Aprende más consultando nuestro DataPlaybook en línea y revisando DatlasAcademy (www.datlasacademy.com)

Fuente original para realizar esta columna: https://mattturck.com/

Equipo Datlas

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