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Knowledge Graph Market size was valued at USD 1 billion in 2022 and is predicted to register at a CAGR of over 13.5% between 2023 and 2032. La integración de las plataformas de análisis de causas raíz con herramientas de inteligencia artificial y gráficos de conocimiento en el monitoreo de entornos de TI está impulsando la progresión del mercado. Estas plataformas utilizan algoritmos avanzados y gráficos de conocimiento para identificar y analizar eficazmente problemas en los sistemas de TI.
Por ejemplo, en julio de 2023, Webb.ai lanzó un acceso temprano para la plataforma de análisis de causas de raíz automatizada continua. La plataforma emplea una combinación de capacidades generativas de inteligencia artificial y algoritmos de aprendizaje automático derivadas de modelos de lenguaje grande (LLMs) para consolidar alertas en ideas avanzadas. Estas ideas se presentan en lenguaje natural a DevOps miembros del equipo.
Atributo del informe | Detalles |
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Año base: | 2022 |
Tamañ Size in 2022: | USD 1 Billion |
Período de pronóstico: | 2023 to 2032 |
Período de pronóstico 2023 to 2032 CAGR: | 13.5% |
2032Proyección de valor: | USD 3.7 Billion |
Datos históricos para: | 2018 to 2022 |
Número de páginas: | 319 |
Tablas, gráficos y figuras: | 458 |
Segmentos cubiertos | Tipo de tarea, fuente de datos, tamaño de la organización, aplicación, uso final y región |
Factores de crecimiento: |
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Desafíos y obstáculos: |
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Las aplicaciones como motores de búsqueda, sistemas de recomendación e integración de datos están alimentando la demanda del mercado. Los motores de búsqueda utilizan gráficos de conocimiento para proporcionar resultados de búsqueda más precisos y relevantes. Los sistemas de recomendación emplean estos gráficos para comprender las preferencias de los usuarios y ofrecer contenido personalizado. En la integración de datos, los gráficos de conocimiento facilitan la conexión perfecta de diversas fuentes de datos. Estas aplicaciones destacan la versatilidad y eficiencia de los gráficos de conocimiento, impulsando su adopción en diversos sectores y aumentando su demanda de mercado.
Mantener datos consistentes de alta calidad plantea retos significativos en el mercado del gráfico de conocimientos. La integración de la información de diversas fuentes suele dar lugar a diversos formatos y normas de datos. Los datos inexactos o inconsistentes pueden conducir a análisis defectuosos e ideas poco fiables. Garantizar la calidad de los datos requiere procesos meticulosos de limpieza, transformación y validación. Además, a medida que los gráficos de conocimiento evolucionan continuamente, el mantenimiento de la exactitud de los datos se convierte en un reto continuo, exigiendo marcos de gobernanza sólidos y un seguimiento continuo para mantener la integridad de la información interconectada dentro del gráfico.
La pandemia COVID-19 aceleró la adopción de tecnologías gráficas de conocimiento. Con la mayor dependencia de la adopción de decisiones basadas en datos en los sectores de la salud y la salud pública, los gráficos de conocimiento han desempeñado un papel fundamental en la organización de grandes cantidades de datos relacionados con la pandemia. Estos gráficos facilitaron el análisis rápido, ayudar a investigadores, profesionales de la salud y responsables de la formulación de políticas en la comprensión de la propagación del virus, patrones de tratamiento y distribución de vacunas. La pandemia subrayó la importancia de la representación estructurada de datos, impulsando la demanda de soluciones gráficas de conocimiento.
La introducción de gráficos de conocimiento geoespacial para gestionar conjuntos de datos geoespaciales está impulsando la expansión del mercado. Las tecnologías avanzadas de gráficos mejoran la organización y utilización de datos basados en la ubicación. Por ejemplo, en mayo de 2023, Foursquare, una plataforma geoespacial independiente, reveló su gráfico de conocimiento geoespacial. Este enfoque innovador ayudó a organizar conjuntos de datos geoespaciales mediante tecnologías gráficas y el sistema de rejilla H3, revolucionando la forma en que las empresas extraían valor de los datos de ubicación.
La creciente necesidad de búsqueda semántica juega un papel crucial para impulsar la demanda del mercado. Motores de búsqueda semánticos, propulsados por gráficos de conocimiento, profundizan más allá de simples coincidencias de palabras clave. Comprenden el contexto, la intención y la relación entre palabras, proporcionando a los usuarios resultados de búsqueda altamente relevantes " contextualmente precisos. A medida que el volumen de contenido en línea se expande exponencialmente, las empresas y los usuarios requieren capacidades de búsqueda más sofisticadas y precisas. Los gráficos de conocimiento permiten esto añadiendo capas de comprensión semántica, haciéndolos indispensables para motores de búsqueda modernos y aplicaciones.
Basado en el tipo, el mercado se divide en gráficos de conocimiento ricos en contexto, gráficos de conocimiento externo y gráficos de conocimiento NLP. Se espera que el segmento de gráficos de conocimiento ricos en contexto crezca en un CAGR de más del 12% para 2032. Los gráficos de conocimiento ricos en contexto están ganando tracción debido a su capacidad de proporcionar una mejor comprensión de los datos. A diferencia de los gráficos de conocimiento tradicionales, incorporan contexto, permitiendo una interpretación más matizada de las relaciones e información. Esta conciencia contextual es crucial en escenarios donde el significado de los puntos de datos depende de circunstancias específicas. Al capturar el contexto, estos gráficos ofrecen un análisis más profundo y preciso, lo que permite a las empresas extraer ideas que de otro modo podrían pasarse por alto, impulsando así su adopción en diversos sectores dentro del mercado.
Basado en el usuario final, el mercado de grafitas de conocimiento se clasifica en salud, comercio electrónico & retail, BFSI, gobierno, medios de comunicación & entretenimiento, fabricación, transporte y logística, y otros. El segmento BFSI se valoró en más de 230 millones de dólares en 2022. En el sector BFSI, los gráficos de conocimiento están impulsando avances en la detección y prevención del fraude. Mediante la organización meticulosa de vastas cantidades de datos relacionados con transacciones y comportamientos del cliente, los gráficos de conocimiento crean perfiles detallados del cliente. Estos perfiles, enriquecidos con datos transaccionales, permiten sofisticados algoritmos de detección de fraude. Al comprender patrones y relaciones intrincadas, las instituciones de BFSI pueden identificar y prevenir rápidamente actividades fraudulentas, garantizando la seguridad financiera tanto para las instituciones como para sus clientes, haciendo que los gráficos de conocimiento sean indispensables para mejorar las medidas de seguridad del sector.
América del Norte lideró el mercado de grafitas de conocimiento con una proporción de más del 35% en 2022. Las alianzas estratégicas para acelerar la migración de diversas fuentes de datos a valiosos productos de datos están impulsando significativamente el mercado norteamericano. Estas colaboraciones aprovechan las tecnologías y los conocimientos especializados innovadores para simplificar el procesamiento de datos, aumentar la eficiencia y impulsar la adopción de decisiones con perspectiva. Por ejemplo, en agosto de 2022, Modak Analytics, una prominente compañía de soluciones de ingeniería de datos, y Neo4j, la plataforma de datos gráfica más importante a nivel mundial, forjó una asociación estratégica. Esta colaboración facultó a las empresas para acelerar la transición de diversas fuentes de datos a valiosos productos de datos, aprovechando las capacidades combinadas de Modak Nabu y Neo4j.
Los principales jugadores que operan en la industria del grafito de conocimiento son:
El mercado es altamente competitivo con jugadores dominantes como IBM y Microsoft. Los principales jugadores se centran en R plagaD, con el objetivo de mejorar algoritmos gráficos y tecnologías de integración de datos. Las asociaciones y adquisiciones también impulsan el tamaño del mercado, fomentando un entorno competitivo.
Por tipo, 2018 – 2032
Por tipo de tarea, 2018 – 2032
Por Data Source, 2018 – 2032
Por tamaño de organización, 2018 – 2032
Por solicitud, 2018 – 2032
Por Usuario Final, 2018 – 2032
La información anterior se proporciona a las siguientes regiones y países: