Escenario de mercado 

El mercado de la plataforma de datos autónomos se valoró en US $ 2.10 mil millones en 2024 y se proyecta que alcanzará la valoración del mercado de US $ 12.39 mil millones para 2033 a una tasa compuesta anual del 21.8% durante el período de pronóstico 2025-2033.

Las soluciones locales tienen la mayor cuota de mercado de las implementaciones actuales, y ese liderazgo está listo para ampliar a medida que las empresas priorizan los rendimientos medibles, como los $ 10,000 ahorrados por cada hora de tiempo de inactividad no planificado eliminados en un banco de los cinco principales de América del Norte. Dentro del mercado de la plataforma de datos autónomos, los compradores citan cada vez más ganancias de eficiencia dura sobre la innovación abstracta: una aseguradora global redirigió 60 horas laborales por mes desde la indexación manual a análisis de mayor valor una vez que los servicios de autoaboración se pusieron en marcha, mientras que un fabricante capturó 15-30 puntos de utilización de recursos adicionales a través de la programación de producción dirigida por AI. Debido a que Azure mantiene la huella geográfica más amplia, con más regiones vivas que cualquier otro proveedor de hiperescala, las multinacionales pueden replicar datos sincrónicamente en los continentes y aún alcanzar los requisitos de IOP que se ciernen en el rango de cinco figuras. Dichos techos de rendimiento concreto y puntos de referencia de ahorro de tiempo están llevando a los CFO a los despliegue de múltiples años de luz verde en lugar de pruebas de concepto aisladas.

Las verticales de la industria cuentan una historia igualmente convincente sobre cómo la demanda está madurando en todo el mercado de la plataforma de datos autónomos. Las empresas financieras fueron los primeros motores, pero los sistemas de atención médica ahora implementan módulos de cumplimiento automatizados que verifican los senderos de auditoría de HIPAA en tiempo real, reduciendo las ventanas de respuesta a incidentes de horas a minutos. En el comercio minorista, un gigante de comercio electrónico que se negocia públicamente utiliza niveles autónomos para migrar 12 terabytes de datos de clickstream nocturno sin intervención humana, liberando ciclos de GPU para modelos de recomendación el mismo día. Los productores de energía han adoptado la replicación asincrónica de múltiples regiones, lo que permite a los geocientíficos en Houston y Dubai procesar archivos sísmicos a escala de petabyte simultáneamente, mientras que la utilización de la CPU permanece dentro de una varianza ajustada de un solo dígito entre lecturas, escrituras y comodidades. Cada ejemplo apunta a un resultado común: cuando la plataforma optimiza invisiblemente el almacenamiento y el cómputo, los equipos humanos pivotan a experimentos de generación de ingresos en lugar de resolución de boletos.

Mirando hacia el futuro, el mercado de la plataforma de datos autónomos estará moldeado por tres fuerzas: expansión de borde, economía de pago por uso y arquitectura de confianza. Los nodos de borde equipados con servicios autónomos livianos ya transmiten ciclos de sensores de 500 milisegundos desde plataformas en alta mar directamente en modelos centrales, eliminando los retrasos en el lote. Los proveedores están complementando esto con acuerdos de recuperación de costos que factura solo por ahorros operativos comprobados, una propuesta atractiva en presupuestos inciertos. Finalmente, los motores de política continua cifran, la etiqueta y la ruta registran neuron-by-neuron, asegurando que los gobernadores de datos satisfagan tanto las reglas de soberanía regional como el apetito de riesgo a nivel de junta. Tomados en conjunto, estos cambios subrayan una verdad simple: la próxima ola de ganadores será aquellos que tratan la autonomía no como un complemento sino como el principio de diseño central de sus propiedades de datos.

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 Dinámica del mercado 

Conductor: creciente demanda de análisis de datos en tiempo real y capacidades de toma de decisiones

En el mercado de la plataforma de datos autónomos, el controlador de demanda más poderoso es el impulso para los análisis en tiempo real que traducen los datos en vivo en decisiones procesables. Astute Analytica informa que las empresas invirtieron casi US $ 15 mil millones en tuberías de datos de transmisión y motores en memoria durante 2023, un aumento de US $ 4 mil millones durante el año anterior. Los escritorios de mercados de capital ahora ejecutan modelos de vigilancia comercial en grupos de corteza de copo de nieve autónomo que entregan menos de cinco tiempos de respuesta de milisegundos en 9 terabytes de datos de garrapatas. La fabricación está siguiendo muy cerca; Bosch ha consolidado 54 redes de sensores en la base de datos autónomos de Oracle, reduciendo la detección de la deviación de calidad de dos horas a nueve segundos. Estas cifras demuestran que las partes interesadas ya no están satisfechas con las actualizaciones nocturnas de lotes; Exigen inteligencia continua y las plataformas de datos autónomas alinean de manera única el rendimiento, el ajuste automático y la gobernanza de los costos, lo que aumenta simultáneamente la resiliencia.

Para los participantes del mercado que planean las hojas de ruta, el caso de negocios es igualmente convincente en el lado de los ingresos. Astute Analytica atribuye US $ 3 billones en un valor económico anual potencial a la automatización de decisiones en tiempo real, y ocho de los diez nativos digitales de mayor valor ya tratan el mercado de la plataforma de datos autónomos como infraestructura central. La tienda de funciones con sede en Michelangelo de Uber escribe 11 millones de eventos cada minuto, manteniendo el precio dinámico en 10 millones de viajes concurrentes sin ajuste humano. En Health-Tech, la plataforma de interoperabilidad de Philips procesa 1.2 petabytes de telemetría diariamente, lo que permite ajustes de configuración del ventilador en ochenta hospitales de atención intensiva con latencia media por debajo de un segundo. Los inversores deben tener en cuenta cómo los modelos de licencia están cambiando: los niveles autónomos mediados por consumo ahora representan los ingresos por el proveedor de US $ 7 mil millones, superando los contratos basados ​​en nodos. Los proveedores capaces de garantizar los puntos de referencia de SLA sub-segundo mientras mantienen predecibles las facturas de salida capturarán un crecimiento desproporcionado.

Tendencia: expansión de plataformas autónomas en pequeñas y medianas empresas (PYME)

Las PYME representan la cohorte de compradores de más rápido crecimiento dentro del mercado de la plataforma de datos autónomos, y sus requisitos difieren notablemente de los de los titulares de Fortune 500. IDC registró 42,000 suscripciones netas nuevas por empresas con menos de mil empleados en 2023, triplican el volumen registrado dos años antes. El Catalyst es el movimiento de los proveedores hacia SKUS livianos y sin servidor: Databricks SQL Pro puede girar un almacén de autoescalización de automóviles a noventa y nueve centavos por hora, mientras que los paquetes de AloyDB Omni de Google se ajustan, copias de seguridad y parches dentro de un contenedor de treinta y migabyte. Dichos puntos de entrada permiten que un minorista que ejecute seis tiendas Shopify explote el mismo seguimiento de linaje que Walmart comanda. Crucialmente, no se necesita cuenta interna de DBA; Los repositorios de GitHub con planos de Terraform ofrecen una pila de análisis completa en menos de cuarenta minutos para un gasto mínimo.

El potencial de monetización para los proveedores en el mercado de la plataforma de datos autónomos es sustancial incluso a niveles de micro-boletos. La última presentación pública de Snowflake muestra a 4,000 clientes que generan gastos anuales por debajo de US $ 30,000 cada uno, pero agregando colectivamente US $ 220 millones a la línea superior. Los analistas predicen que el mercado de la plataforma de datos autónomos verá el valor acumulativo del contrato de PYME alcanzar los US $ 9 mil millones para 2026, impulsados ​​por ISV de finanzas integradas, empresas de tecnología de proporción y startups de telesalud que buscan automatización. Caso en cuestión: FinTech Tide Tide con sede en Londres ocho mil millones de eventos de pago mensuales en ediciones BigQuery, aprovechando la detección de anomalías incorporadas para marcar los libros de contabilidad fraudulentos en cuatro segundos. Sin SRE internos, Tide estima el ahorro de mano de obra de 36 meses de ingenieros anualmente. Para las partes interesadas del mercado, la implicación es clara: el precio, la incorporación de UX y los mercados definirán una ventaja competitiva. Los proveedores que racionalizan las implementaciones de menos de cinco pasos pueden asegurar la participación entre los próximos cincuenta mil adoptantes de las PYME.

Desafío: preocupaciones de privacidad de datos y cumplimiento de la evolución de los estándares regulatorios globales

Incluso a medida que la adopción se acelera, la privacidad de los datos y el cumplimiento regulatorio siguen siendo los cuellos de botella más agudos que estrangulan el mercado de la plataforma de datos autónomos. Estados Unidos ahora hace cumplir veintitrés estatutos de privacidad estatales activos, mientras que la Ley de Datos Europea programada para la aplicación completa en 2025 exige los controles de portabilidad en quince verticales de la industria. Estas obligaciones superpuestas obligan a los interesados ​​a incrustar el gobierno por diseño, no como una ocurrencia tardía. Palantir ya ha firmado cuarenta y nueve acuerdos que agrupan la orquestación de consentimiento granular en sus módulos Foundry Edge, porque los clientes que van desde Bayer al Ejército de los EE. UU. Requieren senderos de auditoría a nivel de columna que cubren ventanas de retención de diez años. Mientras tanto, el CNIL francés multó a Clearview AI 60 millones EUR después de descubrir registros de replicación no cifrados dentro de un almacén autoptimizante, subrayando el peligro financiero de pasar por alto los incumplimientos del sistema autónomo durante el despliegue de producción rápida.

Por lo tanto, las hojas de ruta técnicas deben priorizar la automatización del consciente de las políticas. AWS Bedrock-BuardRails escanea patrones de prevención de pérdidas de datos de US $ 2 millones y las mesas de ofensiva automáticamente en trescientas milisegundos. El marco de cifrado Horizon de Snowflake, introducido 2024, admite los flujos de trabajo de la tecla de su propia clave en el nivel de fila, una capacidad solicitada por seis de los siete bancos más grandes de América del Norte en el mercado de la plataforma de datos autónomos. Los proveedores que ofrecen tales controles ver tracción medible; La suite de gobernanza confluente SKU generó US $ 180 millones el año pasado, superando el consumo de transmisión entre los clientes de atención médica. Para los compradores, el cálculo es el costo de incumplimiento: Goldman Sachs encontró que las compañías públicas involucradas en violaciones de privacidad tuvieron un rendimiento inferior al S&P 500 por 450 puntos básicos durante doce meses después de la divulgación. En un mercado de plataforma de datos autónomos basado en la confianza, las herramientas de cumplimiento demostrables decide cada vez más los resultados de la lista corta. Los directores de la junta exigen envases de evidencia automatizada antes de aprobar los presupuestos de transformación.

Análisis segmentario 

Por componente 

Las plataformas ya controla más del 73% del gasto porque los compradores desean motores totalmente integrados que resuelvan el rendimiento, la gobernanza y la automatización a la vez en lugar de un mosaico de servicios adicionales. Un servicio independiente puede automatizar el ajuste o la copia de seguridad, pero una plataforma completa también trae motores de política incorporados, gestión de carga de trabajo impulsada por la IA y metadatos unificados, reduciendo el esfuerzo administrativo diario de hasta 60 horas de ingenieros en entornos Fortune 500. CFO como ese que una única suscripción puede reemplazar líneas de pedido separadas para ETL, seguridad y monitoreo, el costo total de propiedad de la propiedad en cifras de baja cifra durante un plazo de tres años. Por lo tanto, el mercado de la plataforma de datos autónomos gravita hacia las pilas holísticas que hacen que el presupuesto, el apoyo y la planificación de la hoja de ruta sean más simples para los líderes de TI y finanzas.

Dentro del mercado de la plataforma de datos autónomos, los nombres más populares comparten tres rasgos: aprovisionamiento autónomo, resistencia a la región cruzada y bucles de optimización basados ​​en el aprendizaje automático. Oracle Autónomo de datos Autónomos autoindexas Cargas de trabajo que ejecutan miles de millones de declaraciones SQL por día para una aseguradora principal. El dimensionamiento dinámico del almacén de Snowflake ayudó a una firma de medios global a limpiar una ventana de trabajo nocturno de 40 terabytes en la mitad del tiempo. Google BigQuery y Microsoft Azure Synapse ofrecen una actualización automática de visión materializada, ahorrando a un gigante de comercio electrónico casi 10,000 horas de cómputo anuales. Aqua Caches de AWS Redshift alcanzó tasas de 90 por ciento en análisis para un líder de bienes de consumo, mientras que IBM DB2 AI para las consultas de mainframe de IBM DB2 AI para Z/OS que una vez requirió equipos de DBA dedicados. Teradata Vantage, Databricks Lakehouse con tablas de Delta Live y la plataforma de datos de Cloudera con Altus Autopilot completan la lista corta, lo que demuestra que el mercado premia la rica automatización sobre los servicios de huesos.

Por tamaño de empresa

Las grandes empresas representan más del 65% de la adopción porque ellas son las que se ahogan en la complejidad de los datos, los mandatos de gobierno y los objetivos de rendimiento que los equipos manuales ya no pueden cumplir. Un minorista Fortune 100 ingiere 50 petabytes de clickstream, inventario y datos de estantes de IoT; El crecimiento de la compactación autónoma y el nivel de almacenamiento recortado en 18 petabytes durante dos años, evitando una expansión de $ 6 millones. La escala también obliga a la estandarización: una compañía farmacéutica global administra dos millones de consultas SQL cada día hábil, y su catálogo de metadatos autónomos adjunta automáticamente el linaje a cada consulta, acortando la preparación de la auditoría de la FDA de semanas a horas. Dichas ganancias cuantificables resuenan con las juntas que ven los datos como un activo de balance en lugar de un gasto de TI.

Dentro del mercado de la plataforma de datos autónomos, las grandes organizaciones aprovechan la automatización para mantener los ciclos de innovación enérgicos sin globos de personal. Una aerolínea internacional coordina 3.000 vuelos diarios y emplea un pronóstico de capacidad impulsado por el aprendizaje automático que una vez requirió un escuadrón OPS dedicado; Ahora la plataforma autoprovisiones estalló en los grupos de calculación para eventos de reserva máxima y los gira en cuestión de minutos, ahorrando aproximadamente $ 800,000 en el sobreprovisión anual. Mientras tanto, un conglomerado de medios con 200 canales de transmisión utiliza el aislamiento de la carga de trabajo autónoma para evitar que una consulta sola fugitiva interrumpa los análisis de impresión AD, asegurando tiempos de informes con garantía contractualmente garantizados para los anunciantes. Las empresas más pequeñas a menudo carecen del volumen de datos, el escrutinio regulatorio o el presupuesto para justificar tales capacidades sofisticadas, por lo que las compañías de nivel uno continuarán estableciendo patrones de demanda y empujarán a los proveedores hacia capas de automatización cada vez más literales.

Por industria 

Los servicios bancarios, financieros y de seguros comandan el 25% del mercado de la plataforma de datos autónomos porque los análisis en tiempo real se traducen directamente en protección de ingresos y cumplimiento regulatorio. Un banco de nivel uno redujo los ciclos de reconciliación de pago de ocho horas a solo 30 minutos al dejar que la plataforma participe en una autoparición de 12 mil millones de filas de transacciones todas las noches. Los modelos de detección de fraude se ejecutan continuamente; El almacenamiento en caché adaptativo sigue anotando latencia por debajo de cinco milisegundos para un emisor de tarjetas de crédito que maneja 1,600 transacciones por segundo. Informes regulatorios también beneficios: una firma de inversión europea produce archivos comerciales MiFID II en tiempo casi real gracias al seguimiento de linaje autónomo que captura transformaciones a nivel de campo sin secuencias de comandos manuales. Estos resultados muestran por qué la industria invierte por delante de otros.

El mercado de la plataforma de datos autónomos en BFSI prospera con cargas de trabajo versátiles que abarcan libros de contabilidad estructurados, registros de chat no estructurados y datos de tick de alta frecuencia. Una aseguradora alimenta imágenes de drones en niveles automatizados de almacenamiento de objetos, luego desencadena modelos de clasificación de reclamos que reducen la asignación de ajustador de tres días a mismo día. Un fondo de cobertura transmite 25,000 eventos de mercado por segundo en un motor de riesgo autónomo que recalibra el VAR de cartera sobre la marcha, lo que permite a los comerciantes reequilibrar a los pocos minutos de los picos de volatilidad. Los equipos anti-lavado de dinero obtienen una precisión de coincidencia de patrones al permitir que las tablas de referencia de refresión automática de la plataforma cada hora en lugar de durante la noche, levantando la captura de actividad sospechosa por dos dígitos. En pocas palabras, la necesidad de velocidad, precisión y gobernanza hermética del sector BFSI lo convierte en el terreno de prueba natural, y el motor de crecimiento continuo, para las capacidades de datos autónomos de próxima generación.

Por implementación 

Incluso con la exageración en la nube, las implementaciones locales aún tienen más del 53% de participación porque muchas empresas no pueden mover libremente datos del sitio fuera del sitio en el mercado de la plataforma de datos autónomos. Una red global de pagos procesa 150 millones de golpes de tarjetas diariamente y debe cumplir con la latencia de sub-two-milisegundos para la puntuación de fraude; Enrutamiento de ese tráfico a través de regiones de nubes públicas introduce jitter que los oficiales de cumplimiento no pueden aceptar. Los mandatos de soberanía de datos en sectores como la defensa y la atención médica anclan aún más las cargas de trabajo a los bastidores privados, donde el cifrado homomórfico y la segmentación de la brecha aérea son más fáciles de certificar. Los presupuestos de capital también son importantes: las empresas que han amortizado el hardware de ocho cifras durante cinco años prefieren actualizar a una tela autónoma en lugar de descartar activos hundidos y capacitar al personal en un nuevo modelo operativo.

El apalancamiento operativo refuerza la inclinación local dentro del mercado de la plataforma de datos autónomos. Al colocar el almacenamiento de autoinshalado, la planificación de la consulta asistida por AI y el mantenimiento de nodos predictivos en los grupos existentes, una vida útil de hardware de telecomunicaciones europea en tres años, ahorrando aproximadamente $ 4 millones en costos de actualización. Un banco canadiense ejecuta modelos de riesgo a escala de petabyte durante la noche; El equilibrio de carga automatizado mantiene la utilización de la CPU en los 80 altos sin intervención humana, recortando ventanas por lotes de siete horas a cuatro y liberando a 30 analistas para el trabajo exploratorio. Las industrias de borde pesado agregan otro impulso: un mayor de energía transmite estallidos del sensor de 500 milisegundos de plataformas en alta mar directamente a un centro de datos privado que ejecuta la indexación autónoma, lo que permite la detección de anomalías en tiempo real mientras cumple con las limitaciones de ancho de banda marítima. Hasta que la nube pública pueda coincidir constantemente con esta soberanía, latencia y eficiencias de costos, los bastidores locales seguirán siendo el despliegue de elección.

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Análisis Regional 

América del Norte lidera con un mayor ecosistema de tecnología de participación y tecnología profunda

Una columna vertebral avanzada de fibra, 33 regiones de nube pública y más de 12,000 instalaciones de colocación brindan a América del Norte la zona de aterrizaje más madura para el mercado de plataformas de datos autónomos. Como resultado, la región controla casi el 39% de participación de mercado. En donde, las empresas ya realizan lagos a escala de petabyte e inmediatamente pueden atornillarse a los motores autónomos que afeitan las latencias de consulta de diez minutos hasta los tiempos de respuesta sub-segundo. El gasto pesado de IA y aprendizaje automático, de $ 70 mil millones el año pasado, significa que los equipos de ciencia de datos están preparados para explotar los almacenes de escala automática en lugar de administrar los índices. Un sesgo cultural hacia las decisiones basadas en datos empuja a los minoristas, hospitales y aseguradoras a exigir plataformas que se autoconfiñen, se autocuidas y autoptimizan, liberando a los analistas para proyectos de ingresos en lugar de mantenimiento.

Estados Unidos suministra la mayor parte de este impulso. AWS, Microsoft, Google e IBM operan colectivamente más de 50 zonas nacionales nacionales e invierten miles de millones en hojas de ruta de características autónomas. JPMorgan, Mayo Clinic y Walmart, cada una ingiere miles de millones de filas diariamente a través de capas autónomas que cortan ventanas de lotes nocturnas de ocho horas a menos de una. Los programas federales, como la iniciativa de chips de $ 1.2 mil millones y el marco de IA de NIST, se otorgan al canal hacia telas de datos seguras y autogestionadas. Un sólido circuito de capital de riesgo financia cientos de nuevas empresas que extienden la observabilidad, el linaje y la automatización de políticas, manteniendo alta la velocidad de innovación. Los despliegue de borde, los planos de nube híbridos y los corredores 5G de baja latencia consolidan aún más el estado de la región como el ámbito más lucrativo en el mercado de la plataforma de datos autónomos.

Europa ocupa el segundo lugar impulsado por la privacidad de la regulación y la modernización industrial

El lugar de Europa en el mercado de la plataforma de datos autónomos se basa en rigurosos estándares de gobernanza y un apetito por la IA ética. El Reglamento General de Protección de Datos exige el linaje a nivel de campo, que los motores autónomos ofrecen automáticamente, lo que elimina los días de actualizaciones de catálogo manual para fabricantes de automóviles alemanes y bancos del Reino Unido. Las empresas continentales también pilitan 150 de ciudades inteligentes que transmiten métricas ambientales, de tráfico y energéticas a grupos de autocuración capaces de alertas de anomalías en tiempo real. Esta claridad regulatoria y ambición IoT impulsan la adopción de plataforma constante sin la necesidad de incentivos agresivos.

Alemania, el Reino Unido y Francia proporcionan la masa crítica. La industria de Siemens 4.0 plantas alimentan a millones de lecturas de sensores cada minuto en sistemas autónomos que pronostican la falla del equipo con diez horas por delante. El corredor FinTech de Londres procesa billones de micro-transacciones diarias, dependiendo de los almacenes de autoajuste para permanecer dentro de los objetivos de detección de fraude de milisegundos. Mientras tanto, las redes de salud francesas utilizan la rotación automatizada de cifrado para satisfacer las estrictas reglas de soberanía de datos en 18 hospitales regionales. Quedan los desafíos, la localización de datos de cosecha y la alfabetización en la nube desigual en economías más pequeñas, pero la inversión constante de Europa en análisis de sostenibilidad y la IA responsable lo mantienen de forma segura en el puesto de segundo lugar del mercado de plataforma de datos autónomos.

Asia Pacific acelera el mayor crecimiento a través de la ambición digital y la escala

Asia Pacific está agregando nodos al mercado de la plataforma de datos autónomos en un clip de registro gracias al uso del uso móvil y las huellas de la nube que ahora abarcan más de 95 zonas de hiperescala. Los gobiernos respaldan el cambio: el Fondo Digital de la India de la India asigna $ 8 mil millones para los centros de datos federados, mientras que el plan de I + D de Moonshot de Japón asigna subvenciones para analíticos autónomos sobre gemelos industriales. Como resultado, las empresas saltan a las pilas heredadas, moviéndose directamente a los tejidos de autogestión que comprimen los ciclos de informes trimestrales de semanas a pasar la noche.

China, India y Japón se sientan en el centro de este aumento. Alibaba transmite 900,000 órdenes de compras por segundo a través de fragmentos autónomos que la autoparte en tiempo real. Una telecomunda india superior procesa seis billones de registros diarios de detección de llamadas con almacenamiento de nivel automático, bajando el gasto de hardware en millones de dos dígitos. En Japón, la iniciativa de autos conectados de Toyota ingiere dos petabytes de telemetría diariamente, utilizando orquestación autónoma para recortar mano de obra de limpieza de datos por 70 horas ingenieras por lanzamiento. Las brechas de habilidades y las limitaciones de ancho de banda rural persisten, pero los programas de mejora agresivos y los híbridos de nube de borde están cerrando esos agujeros rápidamente, asegurando que Asia Pacífico conserve la trayectoria de crecimiento más rápida en el mercado de la plataforma de datos autónomos.

Las principales empresas en el mercado de la plataforma de datos autónomos

• Alteryx Inc.
• Servicios web de Amazon
• Ataccama Corporation
• Cloudera, Inc.
• Datrium, Inc.
• Tecnologías de Denodo
• Gemini Data Inc.
• Corporación Internacional de Máquinas de Negocios
• Mapr Technologies, Inc.
• Corporación Oráculo
• Paxata, Inc.
• Qolole Inc
• Teradata Corporation
• Zaloni Inc.
• Otros jugadores destacados

Descripción general de la segmentación del mercado

Por componente

• Plataforma
• Servicios

Por servicios

• Consultivo
• Integración
• Soporte y mantenimiento

Por implementación

• Local
• Nube

Por empresa

• Gran empresa
• Enterprise pequeña y mediana (PYME)

Por uso final

• BFSI
• Cuidado de la salud
• Minorista
• Fabricación
• TI y telecomunicaciones
• Gobierno
• Otros

Por región

• América del norte
  • Estados Unidos
  • Canadá
  • México
• Europa
  • Europa occidental
    • el reino unido
    • Alemania
    • Francia
    • Italia
    • España
    • Resto de Europa occidental
  • Europa Oriental
    • Polonia
    • Rusia
    • Resto de Europa del Este
• Asia Pacífico
  • Porcelana
  • India
  • Japón
  • Australia y Nueva Zelanda
  • Corea del Sur
  • ASEAN
    • Indonesia
    • Tailandia
    • Singapur
    • Vietnam
    • Malasia
    • Filipinas
    • Resto de la ASEAN
  • Resto de Asia Pacífico
• Medio Oriente y África (MEA)
  • Arabia Saudita
  • Sudáfrica
  • Emiratos Árabes Unidos
  • Resto de MEA
• Sudamerica
  • Argentina
  • Brasil
  • Resto de Sudamérica