- الرئيسية
- معلومات عنا
- صناعة
- الخدمات
- قراءة
- اتصل بنا
التركيز على المكون (المنصة والخدمة)، القطاع الصناعي (الخدمات المالية والمصرفية والتأمين، والتصنيع، وتكنولوجيا المعلومات والاتصالات، والتجزئة والتجارة الإلكترونية، والطاقة والمرافق، والرعاية الصحية، والإعلام والترفيه، وغيرها)، المنطقة/الدولة.

يحمل سوق MLOps إمكانات واعدة لتسريع النمو بشكل كبير مع معدل نمو سنوي مركب قدره 41٪ للفترة المتوقعة. تطبق الشركات بنجاح أفكار الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة في مؤسساتها لبناء مزايا تنافسية وإضافة المزيد من القيمة إلى مؤسساتها. تساعد MLOps في تشغيل نماذج تعلم الآلة، مما يعني أنها تسهل وضع النماذج في بيئة الإنتاج. علاوة على ذلك، تخضع صناعات الرعاية الصحية والمالية والاتصالات لمعايير تنظيمية صارمة فيما يتعلق بأمن البيانات والخصوصية وقابلية تفسير النموذج. بهذه الطريقة، تضمن MLOps أن المنظمة تفي بالمتطلبات التنظيمية بشأن جوانب مثل إمكانية تدقيق الإدارة والتتبع في كل مرحلة من عملية تعلم الآلة.
MLOps هي عملية تعلم الآلة من تطوير النموذج إلى عمليات المنتج النهائي. يشير الأخير إلى عملية التطوير والنشر والإدارة والأتمتة لتطوير تعلم الآلة لتلبية ناتج قابل للتطوير من نماذج تعلم الآلة عالية الجودة.

رؤى حول تجزئة سوق MLOps
تشمل القطاعات القائمة على المكون الذي يشكل سوق MLOps النظام الأساسي والخدمة. قاد قطاع المنصات السوق في عام 2023. تحتوي الحلول في سوق MLOps على منصات وأدوات صلبة للمؤسسات لإنشاء نماذج تعلم الآلة ومعالجتها وتوسيع نطاقها. على سبيل المثال، SageMaker من Amazon Web Service عبارة عن نظام أساسي عام للتعلم الآلي يسمح ويدعم كل شيء بدءًا من وضع العلامات وحتى نشر النموذج وفقًا لاحتياجات الصناعات المختلفة في جميع أنحاء العالم.
استنادًا إلى القطاع الصناعي، تم تصنيف سوق MLOps إلى BFSI والتصنيع وتكنولوجيا المعلومات والاتصالات وتجارة التجزئة والتجارة الإلكترونية والطاقة والمرافق والرعاية الصحية والإعلام والترفيه وغيرها. في عام 2023، قاد قطاع تكنولوجيا المعلومات والاتصالات سوق MLOps. تعد تكنولوجيا المعلومات والاتصالات من أكثر الصناعات تقدمًا من حيث استخدام MLOps لتحسين إدارة الشبكة والأمن السيبراني وقيمة العملاء. على سبيل المثال، من خلال MLOps، تطبق Telefonica في إسبانيا تقنيات لتحسين أداء الشبكة ومستوى الصيانة لضمان اتصال موثوق به للعملاء.

احتلت أمريكا الشمالية حصة مهيمنة في السوق في عام 2023
في عام 2023، قادت السوق أمريكا الشمالية، التي تمثل أكبر حصة في السوق. تحقق منطقة أمريكا الشمالية إيرادات أعلى بشكل رئيسي لأن معظم المؤسسات في هذه المنطقة لا تزال متمسكة بالذكاء الاصطناعي منذ الفترة الأولية، ويستثمر معظم عمالقة التكنولوجيا في حلول MLOps فائقة. في هذه الحالة، تعتبر القوى التكنولوجية مثل Google و Microsoft و IBM من بين اللاعبين الرئيسيين الذين يميلون إلى القيادة الإقليمية في تطوير MLOps وبالتالي تعزيز الاقتصاد من خلال القطاعات المختلفة.
سوق MLOps تنافسي ومجزأ، مع العديد من اللاعبين في السوق العالميين والدوليين. يتبنى اللاعبون الرئيسيون استراتيجيات نمو مختلفة لتعزيز وجودهم في السوق، مثل الشراكات والاتفاقيات والتعاون وإطلاق المنتجات الجديدة والتوسعات الجغرافية وعمليات الدمج والاستحواذ. اللاعبون الرئيسيون العاملون في السوق هم Akira AI (XenonStack)، Alteryx Inc.، Amazon Web Services Inc.، Dataiku Inc.، Datarobot Inc.، Domino Data Lab Inc.، Google LLC (Alphabet Inc.)، H2O.ai، و Hewlett Packard Enterprise Development LP.
تتحول الشركات الحديثة إلى منصات MLOps التي تساعد في إدارة العملية بأكملها لدورة حياة نموذج البيانات لتعلم الآلة من البداية إلى النهاية. تساعد هذه المنصات في تنسيق عالم البيانات ومهندس تعلم الآلة و DevOps، خاصة في مسائل قابلية التوسع وإمكانية إعادة الإنتاج وحوكمة مشاريع ML.
والجدير بالذكر أن هناك تركيزًا متزايدًا على الحوكمة وإدارة المخاطر والامتثال، (GRC) في أطر عمل MLOps. للتأكد من أن الذكاء الاصطناعي أخلاقي ويحترم خصوصية بيانات الأشخاص واللوائح الأخرى، قامت المؤسسات بتطوير واستخدام السياسات والأدوات لتنظيم عملية إنشاء ونشر نموذج تعلم الآلة.
أصبح تعليم MLOps والتدريب عليه مجالًا شائعًا للدراسة ببطء حيث تسعى العديد من المؤسسات والصناعات إلى زيادة قدرة القوى العاملة لديها على تنفيذ عمليات ML. تم تصميم هذه البرامج للمستويات المتوسطة إلى المتقدمة من علماء البيانات والمهندسين وموظفي تكنولوجيا المعلومات الذين يحتاجون إلى تدريب محدد في MLOps.

يمكن تخصيص سوق MLOps العالمي وفقًا للمتطلبات أو أي قطاع آخر في السوق. إلى جانب ذلك، تدرك UMI أن لديك احتياجات عملك الخاصة؛ ومن ثم، لا تتردد في التواصل معنا للحصول على تقرير يناسب متطلباتك تمامًا.
كان تحليل السوق التاريخي، وتقدير السوق الحالي، والتنبؤ بسوق MLOps العالمي المستقبلي هي الخطوات الرئيسية الثلاث التي تم اتخاذها لإنشاء وتحليل اعتماد MLOps في المناطق الرئيسية على مستوى العالم. تم إجراء بحث ثانوي شامل لجمع أرقام السوق التاريخية وتقدير حجم السوق الحالي. ثانيًا، للتحقق من صحة هذه الرؤى، تم أخذ العديد من النتائج والافتراضات في الاعتبار. علاوة على ذلك، تم إجراء مقابلات أولية شاملة أيضًا، مع خبراء الصناعة عبر سلسلة القيمة لسوق MLOps العالمي. بعد افتراض والتحقق من صحة أرقام السوق من خلال المقابلات الأولية، استخدمنا نهجًا من أعلى إلى أسفل/من أسفل إلى أعلى للتنبؤ بحجم السوق الكامل. بعد ذلك، تم اعتماد طرق تقسيم السوق وتثليث البيانات لتقدير وتحليل حجم سوق القطاعات والقطاعات الفرعية للصناعة ذات الصلة. يتم شرح المنهجية التفصيلية أدناه:
الخطوة 1: دراسة متعمقة للمصادر الثانوية:
تم إجراء دراسة ثانوية تفصيلية للحصول على حجم السوق التاريخي لسوق MLOps من خلال مصادر داخلية للشركة مثل التقارير السنوية والبيانات المالية، وعروض الأداء، والبيانات الصحفية، وما إلى ذلك، ومصادر خارجية بما في ذلك المجلات والأخبار والمقالات والمنشورات الحكومية ومنشورات المنافسين وتقارير القطاعات وقاعدة بيانات الطرف الثالث ومنشورات أخرى موثوقة.
الخطوة 2: تقسيم السوق:
بعد الحصول على حجم السوق التاريخي لسوق MLOps، أجرينا تحليلًا ثانويًا تفصيليًا لجمع رؤى السوق التاريخية ومشاركتها للقطاعات الفرعية والقطاعات المختلفة للمناطق الرئيسية. يتم تضمين القطاعات الرئيسية في التقرير كمكون والقطاع الصناعي. تم إجراء المزيد من التحليلات على مستوى الدولة لتقييم الاعتماد الكلي.
الخطوة 3: تحليل العوامل:
بعد الحصول على حجم السوق التاريخي للقطاعات والقطاعات الفرعية المختلفة، أجرينا تحليلًا تفصيليًا للعوامل لتقدير حجم السوق الحالي لسوق MLOps. علاوة على ذلك، أجرينا تحليلًا للعوامل باستخدام متغيرات تابعة ومستقلة مثل المكون والقطاع الصناعي لسوق MLOps. تم إجراء تحليل شامل لسيناريوهات الطلب والعرض مع الأخذ في الاعتبار أهم الشراكات وعمليات الاندماج والاستحواذ والتوسع التجاري وإطلاق المنتجات في قطاع سوق MLOps في جميع أنحاء العالم.
تحديد حجم السوق الحالي: بناءً على رؤى قابلة للتنفيذ من الخطوات الثلاث المذكورة أعلاه، توصلنا إلى حجم السوق الحالي، واللاعبين الرئيسيين في سوق MLOps العالمي، والحصص السوقية للقطاعات. تم تحديد جميع النسب المئوية المطلوبة وتقسيمات السوق باستخدام النهج الثانوي المذكور أعلاه وتم التحقق منها من خلال المقابلات الأولية.
التقدير والتنبؤ: لتقدير السوق والتنبؤ به، تم تعيين أوزان لعوامل مختلفة بما في ذلك المحركات والاتجاهات والقيود والفرص المتاحة لأصحاب المصلحة. بعد تحليل هذه العوامل، تم تطبيق تقنيات التنبؤ ذات الصلة، أي النهج من أعلى إلى أسفل/من أسفل إلى أعلى، للتوصل إلى توقعات السوق لعام 2032 للقطاعات والقطاعات الفرعية المختلفة عبر الأسواق الرئيسية على مستوى العالم. تشمل منهجية البحث المعتمدة لتقدير حجم السوق ما يلي:
البحث الأولي: تم إجراء مقابلات متعمقة مع قادة الرأي الرئيسيين (KOLs) بما في ذلك كبار المسؤولين التنفيذيين (CXO/VPs، رئيس المبيعات، رئيس التسويق، الرئيس التشغيلي، الرئيس الإقليمي، رئيس الدولة، وما إلى ذلك) في جميع المناطق الرئيسية. ثم تم تلخيص نتائج البحث الأولي وإجراء تحليل إحصائي لإثبات الفرضية المذكورة. تم دمج المدخلات من البحث الأولي مع النتائج الثانوية، وبالتالي تحويل المعلومات إلى رؤى قابلة للتنفيذ.

تم استخدام تقنية تثليث البيانات لإكمال تقدير السوق الإجمالي والتوصل إلى أرقام إحصائية دقيقة لكل قطاع فرعي وقطاع من سوق MLOps العالمي. تم تقسيم البيانات إلى عدة قطاعات وقطاعات فرعية بعد دراسة معايير واتجاهات مختلفة في مجالات المكون والقطاع الصناعي في سوق MLOps العالمي.
تم تحديد اتجاهات السوق الحالية والمستقبلية لسوق MLOps العالمي في الدراسة. يمكن للمستثمرين الحصول على رؤى استراتيجية لترسيخ تقديرهم للاستثمارات على التحليل النوعي والكمي الذي تم إجراؤه في الدراسة. حددت اتجاهات السوق الحالية والمستقبلية الجاذبية الإجمالية للسوق على المستوى الإقليمي، مما يوفر منصة للمشارك الصناعي لاستغلال السوق غير المستغل للاستفادة من ميزة المحرك الأول. تشمل الأهداف الكمية الأخرى للدراسات ما يلي:
س1: ما هو حجم السوق الحالي لسوق MLOps وإمكانات النمو؟
س2: ما هي العوامل الدافعة لنمو سوق MLOps؟
س٣: أيّ جزء يمتلك الحصة الأكبر من سوق MLOps حسب المكوّن؟
س4: ما هي التقنيات والاتجاهات الناشئة في سوق MLOps؟
س5: أي منطقة ستسيطر على سوق MLOps؟
العملاء الذين اشتروا هذا المنتج اشتروا أيضًا