Tamaño del mercado de software de bases de datos de series temporales, participación, crecimiento y análisis de la industria, por tipos (basado en la nube, basado en la web), aplicaciones (grandes empresas, pymes) e información regional y pronóstico hasta 2034

Tamaño del mercado de software de bases de datos de series temporales

El tamaño del mercado global de software de bases de datos de series temporales se valoró en 793,58 millones de dólares en 2024, se prevé que alcance los 837,23 millones de dólares en 2025 y se espera que alcance aproximadamente 883,28 millones de dólares en 2026, aumentando aún más a 1.355,56 millones de dólares en 2034. Esta expansión indica una fuerte tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 5,5% desde 2025 a 2034.

El mercado estadounidense de software de bases de datos de series temporales lidera a nivel mundial, respaldado por una alta adopción empresarial de análisis de IoT, mantenimiento predictivo y plataformas de monitoreo integradas con IA que permiten una toma de decisiones más rápida y precisión de datos en aplicaciones en tiempo real.

Hallazgos clave

• Tamaño del mercado– Valorado en 837,23 millones de dólares en 2025, se espera que alcance los 1.355,56 millones de dólares en 2034, creciendo a una tasa compuesta anual del 5,5%.
• Impulsores de crecimiento– Más del 70% de las empresas dependen del análisis de datos en tiempo real y del monitoreo de IoT para mejorar la precisión y la productividad.
• Tendencias– El 65% de las empresas implementan bases de datos de series temporales nativas de la nube, mientras que el 42% está expandiendo estrategias de nube híbrida a nivel mundial.
• Jugadores clave– InfluxData, Amazon Timestream, Prometheus, DataStax, QuasarDB.
• Perspectivas regionales– América del Norte (36%), Europa (28%), Asia-Pacífico (27%), Medio Oriente y África (9%).
• Desafíos– El 43% de las empresas enfrenta problemas de escalabilidad y el 38% informa desafíos de integración con infraestructuras híbridas.
• Impacto de la industria– Mejora del 58 % en la eficiencia del procesamiento en tiempo real registrada por las empresas que adoptan soluciones de datos de series temporales.
• Desarrollos recientes– El 45% de los lanzamientos de productos se centran en funcionalidades de análisis y consultas mejoradas por IA.

El mercado de software de bases de datos de series temporales está evolucionando rápidamente a medida que las organizaciones dependen cada vez más de datos estructurados y semiestructurados con marca de tiempo para impulsar sus ecosistemas digitales. Desde la fabricación inteligente y el IoT hasta las finanzas y la informática nativa de la nube, este mercado impulsa soluciones de almacenamiento de datos escalables capaces de manejar millones de transacciones en tiempo real por segundo. El auge de los análisis impulsados ​​por la IA, la adopción de software de código abierto y la integración de la informática de punta continúa impulsando el crecimiento y la innovación en todas las industrias.

Tendencias del mercado de software de bases de datos de series temporales

El mercado de software de bases de datos de series temporales está experimentando una transformación sustancial a medida que las industrias dependen de la inteligencia en tiempo real para mejorar el rendimiento, la productividad y la automatización. Más del 68% de las empresas globales utilizan análisis de datos de series temporales para mejorar la previsión operativa y reducir el tiempo de inactividad. Las soluciones de código abierto como InfluxDB, Prometheus y TimescaleDB representan casi el 47% del total de implementaciones en todo el mundo, impulsadas por su flexibilidad y rentabilidad. Alrededor del 62 % de las nuevas cargas de trabajo empresariales están basadas en la nube, lo que permite una perfecta sincronización de datos y escalabilidad de análisis. La creciente implementación de dispositivos IoT (más de 17 mil millones de sensores y sistemas conectados en todo el mundo) ha generado un aumento en la demanda de bases de datos de baja latencia y alto rendimiento capaces de gestionar flujos continuos de datos con marca de tiempo. El surgimiento de la integración de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en sistemas de series temporales ha permitido el análisis predictivo en los sectores de energía, manufactura y tecnología financiera. Además, el 58 % de los ingenieros de datos dan prioridad a los entornos de bases de datos híbridas, combinando sistemas locales y en la nube para lograr eficiencia y cumplimiento en el procesamiento de datos de alta frecuencia.

Dinámica del mercado de software de bases de datos de series temporales

OPORTUNIDAD

Adopción creciente de dispositivos IoT y análisis predictivo

El crecimiento exponencial de los ecosistemas de IoT (que superan los 16 mil millones de dispositivos conectados) ha aumentado la necesidad de bases de datos de series temporales de alto rendimiento que administren y analicen la telemetría en tiempo real. Alrededor del 54% de las empresas manufactureras y de servicios públicos utilizan estas bases de datos para mantenimiento predictivo y monitoreo basado en sensores, mejorando el tiempo de actividad y reduciendo las pérdidas operativas. La integración de modelos de IA para la previsión de eventos presenta nuevas oportunidades de expansión en los sectores industrial y sanitario.

CONDUCTORES

Creciente cambio empresarial hacia la infraestructura de datos en tiempo real

La creciente necesidad de una toma de decisiones inmediata ha hecho del análisis en tiempo real una necesidad estratégica. Más del 70% de las empresas financieras, energéticas y de TI utilizan bases de datos de series temporales para analizar métricas de rendimiento y registros de eventos al instante. Estas bases de datos brindan respuestas a consultas en menos de un segundo, lo que permite acciones más rápidas en sistemas automatizados y entornos de misión crítica. Además, el 59 % de las organizaciones que implementan informática de punta dependen de sistemas de series temporales para el control de datos localizados y la reducción de la latencia.

Restricciones del mercado

"Complejidad de integración y alto costo de implementación"

El mercado de software de bases de datos de series temporales enfrenta importantes restricciones debido a las complejidades de integración y los altos costos de implementación en todos los sistemas empresariales. Aproximadamente el 39% de las organizaciones informan desafíos a la hora de sincronizar plataformas de series temporales con bases de datos y lagos de datos heredados. Las tarifas de licencia de propiedad y los gastos de migración a la nube elevan aún más los costos totales de propiedad, particularmente para las pequeñas y medianas empresas. Otra limitación importante es la escasez de profesionales capacitados capaces de gestionar la optimización de bases de datos en tiempo real, el ajuste de consultas y la transmisión de eventos a gran escala. El cumplimiento de la privacidad de los datos según regulaciones en evolución como GDPR y CCPA también limita la flexibilidad, lo que aumenta la carga de recursos técnicos y financieros.

Desafíos del mercado

"Explosión del volumen de datos y restricciones de escalabilidad"

Con el crecimiento exponencial del IoT y los dispositivos conectados, las empresas luchan por gestionar la escala de la ingesta de datos en tiempo real. Más del 45 % de las organizaciones informan un rendimiento de consultas degradado y análisis más lentos durante la captura de datos de alta frecuencia. El volumen de datos con marca de tiempo generados diariamente ha aumentado en más del 70% en los últimos tres años, lo que hace que los sistemas de bases de datos tradicionales sean inadecuados para el equilibrio dinámico de la carga de trabajo. Estos problemas de escalabilidad conducen a mayores costos de infraestructura y menor eficiencia, especialmente en entornos de nube donde los gastos generales de procesamiento son significativos.

Análisis de segmentación

El mercado de software de bases de datos de series temporales está segmentado por tipo y aplicación. Los modelos de implementación basados ​​en la nube y en la Web están remodelando la industria, ofreciendo almacenamiento de datos escalable y análisis eficiente en todos los sectores. Tanto las grandes empresas como las pymes dependen en gran medida de soluciones de series temporales para optimizar la automatización, el seguimiento de datos de IoT y las previsiones financieras. Aproximadamente el 64% de las empresas globales utilizan ahora bases de datos de series temporales para manejar métricas en tiempo real, mientras que el 56% de las empresas industriales han integrado sistemas de datos de series temporales dentro de sus plataformas de IoT. Esta segmentación demuestra la creciente dependencia de infraestructuras de bases de datos escalables y flexibles que respaldan sistemas de decisión impulsados ​​por IA y aplicaciones de análisis predictivo.

Por tipo

Basado en la nube

Las bases de datos de series temporales basadas en la nube dominan el mercado debido a su almacenamiento elástico y sus capacidades analíticas en tiempo real. Estas bases de datos son cruciales para las organizaciones que gestionan datos masivos de sensores de IoT, monitoreo industrial y transacciones financieras. Alrededor del 61% de las empresas globales prefieren implementaciones basadas en la nube porque reducen los gastos generales de infraestructura y admiten la sincronización de datos multirregional sin problemas.

El tipo basado en la nube representó 518,75 millones de dólares en 2025, lo que representa el 62% del mercado total. Se proyecta que este segmento se expandirá a una tasa compuesta anual del 5,9% hasta 2034, impulsado por la integración de la informática de punta, el análisis predictivo y la migración a la nube empresarial.

Basado en web

Las bases de datos de series temporales basadas en web brindan una implementación liviana, análisis entre navegadores y facilidad de acceso para desarrolladores y equipos de datos. Estos sistemas son adoptados cada vez más por pymes y nuevas empresas de análisis para una visualización y seguimiento de datos rentables. Alrededor del 42% de las medianas empresas implementan sistemas basados ​​en web para el seguimiento centralizado de datos.

El segmento basado en la web alcanzó los 318,48 millones de dólares en 2025, lo que representa una participación de mercado del 38 % y se prevé que crezca a una tasa compuesta anual del 4,8 % hasta 2034, impulsado por la adopción de SaaS y la integración del panel de control basado en navegador.

Por aplicación

Grandes Empresas

Las grandes empresas dominan el mercado de software de bases de datos de series temporales debido a las altas necesidades de ingesta de datos, análisis de rendimiento en tiempo real y optimización predictiva de la infraestructura. Estas empresas aprovechan las bases de datos de series temporales para realizar pronósticos financieros, monitoreo de IoT y análisis del comportamiento del cliente. Más del 68% de las empresas Fortune 1000 utilizan software de series temporales para mejorar el rendimiento.

El segmento de Grandes Empresas fue valorado en 543,99 millones de dólares en 2025, lo que representa el 65% del mercado total. Se prevé que crecerá a una tasa compuesta anual del 5,7% entre 2025 y 2034, respaldado por la demanda de inteligencia de datos y automatización a nivel empresarial.

Pymes

Las PYMES están adoptando cada vez más bases de datos de series temporales para mejorar la eficiencia operativa y mejorar los conocimientos predictivos. Los sistemas rentables basados ​​en la nube y la web han reducido las barreras de entrada, y más del 59% de las pymes integran estas plataformas para la optimización de procesos y el análisis del rendimiento.

El segmento de pymes alcanzó los 293,24 millones de dólares en 2025, representando el 35% del mercado total. Se prevé que crecerá a una tasa compuesta anual del 5,2 % durante el período 2025-2034, impulsado por una mayor transformación digital y la adopción de código abierto.

Perspectivas regionales del mercado de software de bases de datos de series temporales

El mercado mundial de software de bases de datos de series temporales se valoró en 793,58 millones de dólares en 2024 y se espera que alcance los 837,23 millones de dólares en 2025, creciendo a 1.355,56 millones de dólares en 2034 con una tasa compuesta anual del 5,5%. La distribución regional muestra a América del Norte a la cabeza con un 36%, seguida de Europa (28%), Asia-Pacífico (27%) y Medio Oriente y África (9%). El crecimiento de cada región está influenciado por el grado de digitalización, automatización industrial y la integración de la IA en los flujos de trabajo analíticos.

América del norte

América del Norte tiene la mayor participación de mercado debido a la alta penetración de la nube, la automatización industrial y la inversión en análisis digital. Estados Unidos sigue siendo el epicentro del desarrollo, impulsado por los principales actores del ecosistema analítico.

América del Norte representó 301,4 millones de dólares en 2025, lo que representa el 36% del mercado total. El crecimiento está impulsado por la integración de la nube, el análisis de IoT y la expansión del monitoreo de DevOps.

Europa

La expansión del mercado europeo está impulsada por la transformación digital respaldada por el gobierno, objetivos de sostenibilidad y proyectos de monitoreo energético. Alemania, Francia y el Reino Unido dominan con una alta adopción de análisis y aplicaciones de redes inteligentes.

Europa representó 234,4 millones de dólares en 2025, lo que representa el 28% del mercado total, respaldado por el despliegue de la Industria 4.0 y las herramientas de mantenimiento predictivo.

Asia-Pacífico

Asia-Pacífico es el segmento regional de más rápido crecimiento debido al aumento de las implementaciones de IoT, la infraestructura de nube y el desarrollo de tecnología financiera. China, Japón e India son importantes contribuyentes a la expansión del mercado a través de la automatización basada en datos.

Asia-Pacífico captó 226,05 millones de dólares en 2025, lo que representa una participación del 27%, impulsada por el crecimiento de la economía digital y la demanda de análisis integrados de IA.

Medio Oriente y África

Medio Oriente y África está creciendo constantemente a medida que las naciones invierten en infraestructura inteligente, computación en la nube y proyectos de gobierno digital. Los Emiratos Árabes Unidos y Arabia Saudita lideran la adopción regional, centrándose en soluciones de monitoreo de energía y logística.

MEA representó USD 75,38 millones en 2025, lo que representa una participación del 9%, y continúa expandiéndose debido a una mayor digitalización industrial.

LISTA DE EMPRESAS CLAVE DEL Mercado de software de bases de datos de series temporales PERFILADAS

Análisis y oportunidades de inversión

La inversión en soluciones de bases de datos de series temporales está creciendo a medida que la transformación basada en datos se acelera a nivel mundial. Alrededor del 64 % de las empresas planean aumentar la inversión en infraestructura de análisis para 2027. La financiación de riesgo en plataformas de datos superó el 40 % de la inversión total en análisis en 2024, lo que enfatiza la demanda de escalabilidad, velocidad y modelado predictivo. América del Norte y Asia-Pacífico lideran con una participación de inversión combinada del 71%. Existen oportunidades de crecimiento en la previsión impulsada por la IA, el análisis de borde y la arquitectura de nube híbrida. Industrias como la manufacturera, las finanzas y los servicios públicos son contribuyentes clave y representan el 57% de las nuevas instalaciones. Las perspectivas futuras destacan enormes oportunidades en la optimización de código abierto, el monitoreo de datos ESG y las herramientas de observabilidad nativas de la nube.

Desarrollo de NUEVOS PRODUCTOS

Las principales empresas se están centrando en ampliar la compatibilidad multiplataforma, la integración perimetral y las funciones analíticas basadas en IA. InfluxData lanzó conectores de borde en tiempo real en 2025 para permitir un flujo de datos fluido desde el sensor a la nube. Amazon Timestream integró módulos de aprendizaje automático para la optimización automatizada de consultas, mientras que Prometheus mejoró las capacidades de retención de métricas. Alrededor del 46% de los desarrollos de nuevos productos en este mercado ahora priorizan la colaboración comunitaria de código abierto. Startups como Warp 10 y QuasarDB están innovando con motores de consulta predictivos capaces de detectar anomalías en milisegundos. La atención se centra en ofrecer entornos de análisis energéticamente eficientes, escalables y en tiempo real que admitan implementaciones en múltiples industrias, desde telecomunicaciones y banca hasta logística y análisis de atención médica.

Desarrollos recientes

• InfluxData lanzó una suite de análisis mejorada con IA para pronósticos de series temporales en 2025.
• Amazon Timestream amplió su alcance global con capacidades integradas de manejo de datos multirregionales.
• Prometheus lanzó módulos de visualización de próxima generación para análisis de observabilidad.
• DataStax formó asociaciones para la implementación de observabilidad de la nube híbrida en la automatización industrial.
• Warp 10 desarrolló un motor de detección de anomalías orientado a las telecomunicaciones con un tiempo de respuesta un 40 % más rápido.

COBERTURA DEL INFORME

Este informe proporciona una evaluación en profundidad del mercado de software de bases de datos de series temporales, que cubre las tendencias de crecimiento, la segmentación, el desempeño regional y las estrategias de las empresas líderes. Incluye información sobre innovaciones de productos, dinámica del mercado y oportunidades emergentes en informática de punta y análisis de IoT. El estudio analiza las plataformas comerciales y de código abierto, las tendencias de la nube y las capacidades de integración que influyen en la adopción. También destaca el panorama competitivo, los avances tecnológicos y los patrones de inversión que darán forma a la próxima década de evolución del mercado.