Informe de análisis del tamaño, la cuota de mercado y las tendencias del mercado global de clasificación de datos web: descripción general del sector y previsiones hasta 2032

Tamaño del mercado de clasificación de datos web

• El tamaño del mercado global de clasificación de datos web se valoró en 2.580 millones de dólares en 2024 y se espera que alcance los 15.570 millones de dólares en 2032 , con una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 25,20% durante el período de pronóstico.
• El crecimiento del mercado se debe en gran medida a la creciente adopción de IA, aprendizaje automático y soluciones en la nube, lo que permite a las organizaciones categorizar y gestionar de forma eficiente grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados en todos los sectores.
• Además, la creciente demanda de soluciones de clasificación de datos seguras, precisas y automatizadas está impulsando a las empresas a adoptar plataformas avanzadas que garanticen el cumplimiento normativo, la privacidad de los datos y una mayor capacidad de toma de decisiones. Estos factores están acelerando la adopción de soluciones de clasificación de datos web, lo que impulsa significativamente el crecimiento del mercado.

Análisis de mercado de clasificación de datos web

• La clasificación de datos web implica el proceso de categorizar datos según su contenido, contexto o comportamiento del usuario para mejorar la gobernanza, la seguridad y la accesibilidad de los datos. Las soluciones aprovechan la IA, el análisis semántico y el aprendizaje automático para optimizar la gestión de datos, reducir el trabajo manual y mejorar la eficiencia operativa en todos los sectores.
• La creciente demanda de clasificación de datos web se debe principalmente al aumento en la generación de datos digitales, las estrictas regulaciones de privacidad de datos y la necesidad cada vez mayor de las organizaciones de obtener información práctica a partir de datos no estructurados, lo que permite tomar decisiones empresariales informadas y mejorar la resiliencia operativa.
• América del Norte dominó el mercado de clasificación de datos web con una cuota del 33,3 % en 2024, debido a la creciente adopción de la computación en la nube, el análisis avanzado de datos y las estrictas regulaciones de privacidad de datos, como la CCPA.
• Se prevé que Asia-Pacífico sea la región de mayor crecimiento en el mercado de clasificación de datos web durante el período de pronóstico debido a la creciente digitalización, la expansión de la infraestructura de TI y telecomunicaciones y la creciente concienciación sobre la protección de datos en países como China, Japón e India.
• El segmento de soluciones dominó el mercado con una cuota del 61,8 % en 2024, gracias al creciente despliegue de herramientas avanzadas de clasificación basadas en IA y aprendizaje automático. Estas herramientas ayudan a las organizaciones a organizar y gestionar de forma eficiente grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados. Las soluciones ofrecen capacidades de clasificación automatizadas, escalables y precisas, lo que permite a las empresas mejorar la gobernanza, el cumplimiento y el análisis de datos. Las empresas de todos los sectores priorizan las soluciones por su capacidad de integrarse perfectamente con las infraestructuras de TI y los entornos de nube existentes, reduciendo así el trabajo manual y los costes operativos. La creciente demanda de información en tiempo real y una mejor toma de decisiones también impulsa la adopción de soluciones integrales.

Alcance del informe y segmentación del mercado de clasificación de datos web    

Tendencias del mercado de clasificación de datos web

Aumento del uso de la IA para la clasificación automatizada de datos

• El mercado de clasificación de datos web está creciendo rápidamente gracias a la creciente adopción de tecnologías de inteligencia artificial (IA) para automatizar los procesos de categorización y etiquetado de datos. Las organizaciones que manejan grandes volúmenes de datos web empresariales y en línea están aprovechando algoritmos basados ​​en IA para mejorar la precisión, reducir la carga de trabajo manual y acelerar la toma de decisiones.
  • Por ejemplo, IBM y Microsoft Azure han integrado motores de clasificación basados ​​en aprendizaje automático en sus plataformas en la nube, lo que permite el etiquetado automatizado de información confidencial, datos de clientes y contenido propietario, en cumplimiento con las normativas de privacidad. De forma similar, AWS Macie utiliza IA para identificar y clasificar datos personales en entornos de almacenamiento en la nube, lo que garantiza una mayor visibilidad y un mejor control del cumplimiento.
• Los sistemas de clasificación automatizados basados ​​en IA son capaces de procesar grandes conjuntos de datos en tiempo real, distinguiendo eficientemente entre datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Estas soluciones también se adaptan a la evolución de los modelos de datos, lo que permite una mejora continua de la precisión mediante el entrenamiento de modelos y el aprendizaje por refuerzo.
• Además, la clasificación basada en IA mejora la eficiencia operativa en sectores como las finanzas, la sanidad y el comercio minorista, al garantizar la rápida identificación de datos críticos para análisis, auditorías de cumplimiento y protocolos de seguridad. Las empresas se benefician de la reducción del error humano, la optimización de los flujos de trabajo y una mejor gobernanza de los datos.
• La integración del procesamiento del lenguaje natural (PLN) y los modelos de aprendizaje profundo en las herramientas de clasificación web está mejorando la comprensión contextual, lo que permite la categorización precisa de conjuntos de datos complejos, como reseñas de clientes, documentos legales y contenido multimedia. Se prevé que esta tendencia se acelere a medida que las empresas amplíen sus iniciativas de transformación digital y requieran soluciones de gestión de datos escalables e inteligentes.
• A medida que evolucionan las capacidades de la IA, la clasificación automatizada de datos se convertirá en un pilar fundamental de la gobernanza de la información, permitiendo un procesamiento más rápido y seguro de los datos web en todas las industrias a nivel mundial. Esta tendencia subraya la creciente dependencia de la automatización inteligente para la gestión de activos digitales a gran escala en entornos regulados y orientados al análisis de datos.

Dinámica del mercado de clasificación de datos web

Conductor

Aumento de las necesidades de cumplimiento normativo y seguridad de los datos

• El endurecimiento de las normativas globales sobre privacidad y seguridad de datos es uno de los principales impulsores del mercado de clasificación de datos web. Las organizaciones deben garantizar el cumplimiento de marcos normativos como el RGPD, la CCPA, la HIPAA y la PCI DSS, que exigen la identificación, el etiquetado y la protección precisos de la información confidencial almacenada en línea y en sistemas internos.
  • Por ejemplo, Forcepoint y Symantec ofrecen soluciones de clasificación que ayudan a las empresas a detectar y etiquetar datos comerciales confidenciales, información personal y detalles de pago para cumplir con las obligaciones de cumplimiento normativo. Estas herramientas permiten la aplicación automatizada de políticas para el manejo seguro de datos, a la vez que reducen el riesgo de filtraciones y sanciones regulatorias.
• La creciente prevalencia de las ciberamenazas y los ataques de ransomware ha incrementado la necesidad de una clasificación precisa de los datos web para implementar controles de acceso y medidas de cifrado eficaces. Al identificar la información sensible y de alto valor en las primeras etapas del ciclo de vida de los datos, las empresas pueden fortalecer su seguridad y mejorar su respuesta ante incidentes.
• Además, las auditorías de cumplimiento exigen cada vez más pruebas de las medidas de gobernanza de datos. Los sistemas de clasificación de datos web proporcionan trazabilidad documentada e informes listos para auditoría, lo que facilita a las organizaciones demostrar el cumplimiento de las normas legales y del sector.
• A medida que las organizaciones se enfrentan al creciente volumen de datos y al escrutinio cada vez mayor de las prácticas digitales, la integración de herramientas de clasificación en los flujos de trabajo empresariales se está convirtiendo en un paso esencial para salvaguardar la integridad del negocio y cumplir con los requisitos de cumplimiento normativo en constante evolución a nivel mundial.

Restricción/Desafío

Gestionar el rápido crecimiento de los datos no estructurados

• Uno de los mayores desafíos en el mercado de la clasificación de datos web es gestionar el crecimiento exponencial de los datos no estructurados, como correos electrónicos, archivos multimedia, contenido de redes sociales y comunicaciones con clientes. Los conjuntos de datos no estructurados suelen carecer de un formato uniforme, lo que dificulta su análisis y clasificación precisa.
  • Por ejemplo, empresas como OpenText e Informatica se enfrentan a la complejidad constante de clasificar archivos no estructurados a gran escala, garantizando al mismo tiempo la precisión en diferentes idiomas, formatos y estructuras de contenido en constante cambio. La naturaleza dinámica de los datos de texto, vídeo e imagen exige modelos analíticos avanzados y una mejora continua de los mismos para una clasificación eficaz.
• El ingente volumen de datos web no estructurados puede sobrecargar los recursos computacionales, lo que se traduce en mayores costes de procesamiento y tiempos de clasificación más prolongados. Las empresas suelen requerir una inversión considerable en infraestructura de IA, almacenamiento en la nube y capacidad de computación escalable para gestionar estas cargas de trabajo de forma eficiente.
• Además, la clasificación incorrecta de datos no estructurados puede provocar una mala gestión de información confidencial, lo que supone riesgos de incumplimiento normativo y debilita los protocolos de seguridad. Garantizar la precisión en el etiquetado requiere conjuntos de datos de entrenamiento de alta calidad, cuyo desarrollo puede resultar costoso y laborioso.
• Si bien los avances en IA, PLN y aprendizaje profundo están mejorando las capacidades, la naturaleza impredecible y la enorme diversidad de los datos no estructurados siguen siendo obstáculos persistentes. Superar estos desafíos requerirá innovaciones en modelos de clasificación adaptativos, marcos híbridos de gobernanza de datos y herramientas de procesamiento en tiempo real para mantener la precisión al tiempo que se gestionan volúmenes de datos en rápido crecimiento.

Alcance del mercado de clasificación de datos web

El mercado está segmentado en función del componente, la metodología y el sector vertical.

• Por componente

Según su componente, el mercado de clasificación de datos web se segmenta en soluciones y servicios. El segmento de soluciones dominó la mayor cuota de mercado en 2024, con un 61,8%, impulsado por la creciente implementación de herramientas avanzadas de clasificación basadas en IA y aprendizaje automático. Estas herramientas ayudan a las organizaciones a organizar y gestionar de forma eficiente grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados. Las soluciones ofrecen capacidades de clasificación automatizadas, escalables y precisas, lo que permite a las empresas mejorar la gobernanza, el cumplimiento y el análisis de datos. Las empresas de todos los sectores priorizan las soluciones por su capacidad de integrarse perfectamente con las infraestructuras de TI y los entornos de nube existentes, reduciendo así el trabajo manual y los costes operativos. La creciente demanda de información en tiempo real y una mejor toma de decisiones también respalda la adopción de soluciones integrales.

Se prevé que el segmento de servicios experimente el mayor crecimiento entre 2025 y 2032, impulsado por la creciente demanda de consultoría profesional, implementación y servicios gestionados para proyectos de clasificación de datos. Los servicios ofrecen soluciones personalizadas adaptadas al entorno de datos específico de cada organización, lo que garantiza una mayor precisión y el cumplimiento de los estándares del sector. Las empresas que carecen de experiencia interna prefieren los servicios para la implementación, el monitoreo y la optimización continua de los marcos de clasificación. Además, los servicios gestionados y las ofertas basadas en suscripción permiten a las pequeñas y medianas empresas adoptar capacidades de clasificación avanzadas de forma rentable.

• Por metodología

Según su metodología, el mercado de clasificación de datos web se segmenta en clasificación basada en contenido, clasificación basada en contexto y clasificación basada en usuarios. El segmento de clasificación basada en contenido ostentó la mayor cuota de mercado en 2024, gracias a su capacidad para analizar las propiedades intrínsecas de los datos, como palabras clave, metadatos y estructuras de documentos, para categorizar y etiquetar el contenido con precisión. Esta metodología es la preferida por las empresas que buscan soluciones de clasificación automatizadas y escalables que minimicen la intervención humana y garanticen el cumplimiento de las normativas. Su eficacia con grandes conjuntos de datos en los sectores de banca, servicios financieros y seguros (BFSI), sanidad y administración pública consolida su posición dominante en el mercado.

Se prevé que el segmento de clasificación contextual experimente la mayor tasa de crecimiento anual compuesto (CAGR) entre 2025 y 2032, impulsado por la creciente demanda de sistemas de clasificación inteligentes que consideran el contexto, las relaciones y el significado semántico de los datos. Los enfoques contextuales permiten a las organizaciones obtener información más detallada, mejorar la personalización y detectar anomalías con mayor eficiencia. Las empresas que manejan conjuntos de datos complejos, como transacciones financieras o historiales clínicos, adoptan cada vez más metodologías contextuales para mejorar la precisión, reducir errores y optimizar los flujos de trabajo operativos.

• Por vertical

Según el sector vertical, el mercado de clasificación de datos web se segmenta en banca, servicios financieros y seguros (BFSI), salud y ciencias biológicas, gobierno y defensa, educación, telecomunicaciones, medios de comunicación y entretenimiento, y otros. El sector BFSI dominó la mayor cuota de mercado en 2024, impulsado por la necesidad crítica de gestionar de forma segura, conforme a la normativa y eficiente los datos financieros sensibles. Bancos, aseguradoras y empresas de inversión utilizan cada vez más sistemas de clasificación automatizados para optimizar la evaluación de riesgos, el cumplimiento normativo, la detección de fraudes y el análisis de clientes. El elevado volumen de datos transaccionales y generados por los clientes refuerza aún más la demanda de soluciones avanzadas en este sector.

Se prevé que el sector de la salud y las ciencias de la vida experimente el mayor crecimiento entre 2025 y 2032, impulsado por la creciente digitalización de historiales médicos, datos de investigación e información de ensayos clínicos. Las organizaciones sanitarias adoptan la clasificación de datos web para mejorar la gestión de datos de pacientes, acelerar la investigación y garantizar el cumplimiento de normativas como HIPAA y GDPR. Las metodologías de clasificación avanzadas ayudan a organizar historiales médicos no estructurados, facilitando la obtención de información en tiempo real, el análisis predictivo y la atención personalizada al paciente. La creciente adopción de tecnologías de IA y aprendizaje automático en hospitales, laboratorios y empresas farmacéuticas acelera aún más el crecimiento de este sector.

Análisis regional del mercado de clasificación de datos web

• América del Norte dominó el mercado de clasificación de datos web con la mayor cuota de ingresos (33,3%) en 2024, impulsada por la creciente adopción de la computación en la nube, el análisis avanzado de datos y las estrictas regulaciones de privacidad de datos, como la CCPA.
• Las empresas de la región están priorizando la gobernanza de datos y el cumplimiento normativo para abordar la creciente preocupación por las ciberamenazas y el uso indebido de la información.
• La fuerte presencia de los principales proveedores de tecnología, la temprana adopción de herramientas de clasificación de datos basadas en IA y la elevada inversión en infraestructura de seguridad de datos refuerzan aún más el dominio regional.

Perspectivas del mercado de clasificación de datos web en EE. UU.

En 2024, el mercado estadounidense de clasificación de datos web obtuvo la mayor cuota de ingresos en Norteamérica, impulsado por la rápida implementación de iniciativas de transformación digital y el creciente énfasis en el cumplimiento normativo. El aumento en la generación de datos no estructurados, junto con la expansión de las implementaciones en la nube en las empresas, está impulsando el crecimiento del mercado. Además, la presencia de importantes empresas tecnológicas y la creciente adopción en los sectores de banca, servicios financieros y seguros (BFSI), salud y gobierno siguen impulsando la expansión del mercado.

Perspectivas del mercado europeo de clasificación de datos web

Se prevé que el mercado europeo de clasificación de datos web experimente un crecimiento anual compuesto (CAGR) sustancial durante el período de pronóstico, impulsado principalmente por normativas de protección de datos estrictas como el RGPD y el creciente interés en la seguridad de los datos empresariales. La creciente digitalización en todos los sectores y la mayor implementación de soluciones automatizadas de gestión de datos están fomentando su adopción. Las organizaciones europeas están priorizando los sistemas de clasificación basados ​​en IA para optimizar el cumplimiento normativo, mejorar la transparencia y mitigar los riesgos de filtración de datos.

Perspectivas del mercado de clasificación de datos web en el Reino Unido

Se prevé que el mercado británico de clasificación de datos web experimente un crecimiento anual compuesto (CAGR) significativo durante el período de pronóstico, impulsado por el endurecimiento de las leyes de privacidad de datos y el uso cada vez mayor de tecnologías digitales en los sectores financiero, público y sanitario. El aumento de la inversión en infraestructura de datos en la región, junto con la creciente demanda de herramientas automatizadas para el manejo y cumplimiento de datos, está impulsando el crecimiento del mercado.

Perspectivas del mercado alemán de clasificación de datos web

Se prevé que el mercado alemán de clasificación de datos web experimente un crecimiento anual compuesto considerable durante el período de pronóstico, impulsado por el énfasis que el país pone en la ciberseguridad, el cumplimiento normativo y la digitalización industrial. Empresas de los sectores público y privado están adoptando plataformas de clasificación basadas en IA para gestionar grandes volúmenes de datos de forma eficiente. El firme compromiso de Alemania con la soberanía de los datos y sus políticas de TI orientadas a la innovación siguen respaldando una expansión constante del mercado.

Perspectivas del mercado de clasificación de datos web en Asia-Pacífico

Se prevé que el mercado de clasificación de datos web de Asia-Pacífico experimente el mayor crecimiento anual compuesto (CAGR) entre 2025 y 2032, impulsado por la creciente digitalización, la expansión de la infraestructura de TI y telecomunicaciones y la mayor concienciación sobre la protección de datos en países como China, Japón e India. El rápido crecimiento del comercio electrónico y los servicios en la nube, junto con las iniciativas gubernamentales que promueven la gobernanza digital, está acelerando su adopción. Se espera que el gran volumen de datos de la región y las incipientes capacidades de IA mantengan un sólido ritmo de crecimiento.

Perspectivas del mercado de clasificación de datos web en China

En 2024, el mercado chino de clasificación de datos web representó la mayor cuota de ingresos en la región Asia-Pacífico, gracias a las estrictas normativas gubernamentales en materia de seguridad de datos y a su rápida adopción en los sectores de comercio electrónico, finanzas y público. El énfasis de China en la creación de ecosistemas digitales seguros, con el apoyo de proveedores nacionales de IA y los avances en tecnología de la nube, sigue impulsando el crecimiento del mercado.

Perspectivas del mercado de clasificación de datos web en Japón

El mercado japonés de clasificación de datos web está cobrando impulso gracias al avance tecnológico del país, sus elevados estándares de cumplimiento normativo y la creciente adopción de la IA y el análisis de macrodatos. El auge de las iniciativas de transformación digital en los sectores sanitario, financiero y gubernamental, junto con la demanda de una gestión de datos segura y eficiente, impulsa un crecimiento sostenido del mercado.

Cuota de mercado de la clasificación de datos web

El sector de la clasificación de datos web está liderado principalmente por empresas consolidadas, entre las que se incluyen:

• Corporación IBM (EE. UU.)
• Google (EE. UU.)
• Microsoft (EE. UU.)
• Amazon Web Services, Inc. (EE. UU.)
• Broadcom (EE. UU.)
• Open Text Corporation (Canadá)
• BOLDON JAMES (Reino Unido)
• Varonis (EE. UU.)
• Innovative Routines International (IRI), Inc. (EE. UU.)
• MinerEye (Israel)
• PKWARE, Inc. (EE. UU.)
• Corporación Informatica (EE. UU.)
• Spirion, LLC (EE. UU.)
• Clearswift GmbH (Alemania)
• SECLORE (India)
• Tito (Canadá)
• Corporación Netwrix (EE. UU.)
• GTB Technologies, Inc. (EE. UU.)
• Forcepoint (EE. UU.)
• ConnectWise, LLC (EE. UU.)
• SoftWorks AI (EE. UU.)
• Janusnet Pty Limited (Australia)

Últimos avances en el mercado global de clasificación de datos web

• En octubre de 2025, Clarivate lanzó su clasificador de IA Innography, que ofrece capacidades de clasificación de patentes con una precisión de hasta el 97 % en la primera pasada. Este avance pone de manifiesto la creciente dependencia de los sistemas de clasificación basados ​​en IA para automatizar la categorización de datos a gran escala y mejorar la precisión en la toma de decisiones empresariales. Al reducir la intervención manual y mejorar la eficiencia de la evaluación comparativa, esta innovación refuerza la integración de la clasificación inteligente de datos en las operaciones comerciales estratégicas.
• En septiembre de 2025, Squirro, líder mundial en soluciones de IA generativa y grafos de conocimiento para empresas, anunció la disponibilidad general de su última actualización de plataforma, que incluye el Clasificador Squirro. Esta actualización optimiza la gestión de datos empresariales mediante la clasificación automatizada alineada con las taxonomías organizacionales, la detección avanzada de información personal identificable (PII) y el enmascaramiento para el cumplimiento de la normativa de privacidad. Estas mejoras incrementan significativamente la precisión, la seguridad y la inteligencia contextual de los datos, permitiendo a las organizaciones obtener información más profunda a partir de datos no estructurados.
• En junio de 2025, Zscaler presentó nuevas funciones de clasificación de datos basadas en IA, diseñadas para identificar y categorizar más de 200 tipos de datos confidenciales con una precisión similar a la humana. Este avance subraya la creciente integración de la inteligencia artificial en los marcos de seguridad de datos, mejorando el análisis contextual y la eficiencia de la clasificación en tiempo real. La ampliación de estas funciones representa un paso importante para que las empresas puedan gestionar grandes volúmenes de información confidencial de forma segura e inteligente.
• En junio de 2025, Progress lanzó una actualización avanzada de su plataforma Semaphore, incorporando capacidades de IA semántica que automatizan la extracción y clasificación de datos estructurados y no estructurados. Esta versión demuestra la convergencia continua entre la gestión del conocimiento y la gobernanza de datos, permitiendo a las empresas gestionar, interpretar y proteger sus activos de datos de forma más eficiente. La integración de la inteligencia semántica facilita una mayor conformidad, transparencia operativa y generación de conocimiento.
• En agosto de 2024, Varonis presentó su solución de descubrimiento y clasificación de datos impulsada por IA, mejorando la capacidad de las empresas para detectar, supervisar y clasificar información confidencial en diversos entornos de almacenamiento. Este desarrollo refleja la creciente demanda de automatización inteligente para identificar datos de alto riesgo y aplicar protocolos de protección. Al fortalecer la visibilidad y el control sobre los datos empresariales, la solución contribuye a mejorar el cumplimiento normativo y la postura de seguridad en todos los sectores.

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