- Strona główna
- O nas
- Branża
- Usługi
- Czytanie
- Kontakt
Nacisk na Komponent (Platforma i Usługa), Branżę (BFSI, Produkcja, IT i Telekomunikacja, Handel Detaliczny i E-commerce, Energetyka i Usługi Komunalne, Ochrona Zdrowia, Media i Rozrywka oraz Inne), Region/Kraj.

Rynek MLOps ma obiecujący potencjał wykładniczego przyspieszenia przy CAGR na poziomie 41% w prognozowanym okresie. Przedsiębiorstwa z powodzeniem stosują koncepcje sztucznej inteligencji/uczenia maszynowego w swoich organizacjach, aby budować przewagę konkurencyjną i zwiększać wartość dodaną dla swoich organizacji. MLOps pomaga w operacjonalizacji modeli uczenia maszynowego, co oznacza, że ułatwia wprowadzanie modeli do środowiska produkcyjnego. Ponadto, branże opieki zdrowotnej, finansów i telekomunikacji podlegają surowym standardom regulacyjnym dotyczącym bezpieczeństwa danych, prywatności i możliwości wyjaśniania modeli. W ten sposób MLOps zapewnia, że organizacja spełnia wymogi regulacyjne w zakresie aspektów takich jak audytowalność zarządzania i identyfikowalność na każdym etapie procesu uczenia maszynowego.
MLOps to operacjonalizacja uczenia maszynowego od opracowania modelu do działania produktu końcowego. To ostatnie odnosi się do procesu rozwoju, wdrażania, zarządzania i automatyzacji rozwoju uczenia maszynowego w celu spełnienia wymogów skalowalnej produkcji wysokiej jakości modeli uczenia maszynowego.

Wnioski dotyczące segmentacji rynku MLOps
Segmenty oparte na Komponencie, który stanowi rynek MLOps, obejmują Platformę i Usługę. Segment Platformy prowadził na rynku w 2023 roku. Rozwiązania na rynku MLOps zawierają solidne platformy i instrumenty dla organizacji do tworzenia, obsługi i skalowania modeli uczenia maszynowego. Na przykład SageMaker firmy Amazon Web Service to ogólna platforma ML, która umożliwia i wspiera wszystko, od etykietowania po wdrażanie modelu zgodnie z potrzebami różnych branż na całym świecie.
Na podstawie Branży, rynek MLOps został podzielony na BFSI, Produkcję, IT i Telekomunikację, Handel Detaliczny i E-commerce, Energetykę i Użyteczność Publiczną, Opiekę Zdrowotną, Media i Rozrywkę oraz Inne. W 2023 roku segment IT i Telekomunikacji prowadził na rynku MLOps. IT i Telekomunikacja to najbardziej zaawansowane branże pod względem wykorzystania MLOps do poprawy zarządzania siecią, cyberbezpieczeństwa i wartości dla klienta. Na przykład, dzięki MLOps, Telefonica w Hiszpanii stosuje techniki poprawy wydajności sieci i poziomu konserwacji, aby zagwarantować klientom niezawodne połączenie.

Ameryka Północna miała dominujący udział w rynku w 2023 roku
W 2023 roku rynek był prowadzony przez Amerykę Północną, która odpowiada za największy udział w rynku. Region Ameryki Północnej osiąga wyższe przychody głównie dlatego, że większość organizacji w tym regionie nadal trzyma się AI od samego początku, a większość gigantów technologicznych inwestuje w lepsze rozwiązania MLOps. W tym przypadku potęgi technologiczne, takie jak Google, Microsoft i IBM, są jednymi z kluczowych graczy, którzy skłaniają się ku regionalnemu przywództwu w rozwoju MLOps, co w konsekwencji pobudza gospodarkę poprzez różne sektory.
Rynek MLOps jest konkurencyjny i rozdrobniony, z kilkoma globalnymi i międzynarodowymi graczami rynkowymi. Kluczowi gracze przyjmują różne strategie rozwoju, aby wzmocnić swoją obecność na rynku, takie jak partnerstwa, umowy, współpraca, wprowadzanie nowych produktów, ekspansje geograficzne oraz fuzje i przejęcia. Główni gracze działający na rynku to Akira AI (XenonStack), Alteryx Inc., Amazon Web Services Inc., Dataiku Inc., Datarobot Inc., Domino Data Lab Inc., Google LLC (Alphabet Inc.), H2O.ai i Hewlett Packard Enterprise Development LP.
Nowoczesny biznes przestawia się na platformy MLOps, które pomagają zarządzać całym procesem cyklu życia modelu danych dla uczenia maszynowego od początku do końca. Platformy te pomagają w koordynacji działań data scientist, inżyniera uczenia maszynowego i DevOps, szczególnie w sprawach skalowalności, powtarzalności i zarządzania projektami ML.
Warto zauważyć, że w ramach MLOps kładzie się większy nacisk na zarządzanie, zarządzanie ryzykiem i zgodność (GRC). Aby upewnić się, że AI jest etyczna i szanuje prywatność danych osobowych oraz inne przepisy, organizacje opracowały i wykorzystują zasady i narzędzia do regulowania procesu tworzenia i wdrażania modeli uczenia maszynowego.
Edukacja i szkolenia w zakresie MLOps powoli stają się popularnym kierunkiem studiów, a wiele organizacji i branż dąży do zwiększenia zdolności swojej siły roboczej do wykonywania operacji ML. Programy te są przeznaczone dla data scientist, inżynierów i personelu IT na poziomie średnio zaawansowanym i zaawansowanym, którzy potrzebują specjalistycznego szkolenia w zakresie MLOps.

Globalny rynek MLOps można dostosować do wymagań lub dowolnego innego segmentu rynku. Poza tym, UMI rozumie, że możesz mieć własne potrzeby biznesowe; dlatego zachęcamy do kontaktu z nami, aby uzyskać raport, który w pełni odpowiada Twoim wymaganiom.
Analiza historycznego rynku, szacowanie obecnego rynku i prognozowanie przyszłego rynku globalnego rynku MLOps były trzema głównymi krokami podjętymi w celu stworzenia i analizy przyjęcia MLOps w głównych regionach na całym świecie. Przeprowadzono wyczerpujące badania wtórne w celu zebrania danych historycznych dotyczących rynku i oszacowania obecnej wielkości rynku. Po drugie, w celu zweryfikowania tych spostrzeżeń wzięto pod uwagę liczne ustalenia i założenia. Ponadto przeprowadzono również wyczerpujące wywiady pierwotne z ekspertami branżowymi w całym łańcuchu wartości globalnego rynku MLOps. Po założeniu i walidacji danych rynkowych poprzez wywiady pierwotne, zastosowaliśmy podejście odgórne/oddolne do prognozowania całkowitej wielkości rynku. Następnie zastosowano metody podziału rynku i triangulacji danych w celu oszacowania i analizy wielkości rynku segmentów i podsegmentów dotyczących branży. Szczegółowa metodologia jest wyjaśniona poniżej:
Krok 1: Dogłębne badanie źródeł wtórnych:
Przeprowadzono szczegółowe badanie wtórne w celu uzyskania danych historycznych dotyczących wielkości rynku MLOps poprzez wewnętrzne źródła firmowe, takie jak raporty roczne i sprawozdania finansowe, prezentacje wyników, komunikaty prasowe itp., oraz źródła zewnętrzne, w tym czasopisma, wiadomości i artykuły, publikacje rządowe, publikacje konkurencji, raporty sektorowe, bazy danych stron trzecich i inne wiarygodne publikacje.
Krok 2: Segmentacja rynku:
Po uzyskaniu danych historycznych dotyczących wielkości rynku MLOps przeprowadziliśmy szczegółową analizę wtórną w celu zebrania historycznych informacji o rynku i udziałach dla różnych segmentów i podsegmentów dla głównych regionów. Główne segmenty zawarte w raporcie to Komponent i Pion Branżowy. Ponadto przeprowadzono analizy na poziomie krajów w celu oceny ogólnego stopnia przyjęcia.
Krok 3: Analiza czynnikowa:
Po uzyskaniu danych historycznych dotyczących wielkości rynku dla różnych segmentów i podsegmentów przeprowadziliśmy szczegółową analizę czynnikową w celu oszacowania obecnej wielkości rynku MLOps. Ponadto przeprowadziliśmy analizę czynnikową przy użyciu zmiennych zależnych i niezależnych, takich jak Komponent i Pion Branżowy rynku MLOps. Przeprowadzono dogłębną analizę scenariuszy popytu i podaży, biorąc pod uwagę najważniejsze partnerstwa, fuzje i przejęcia, ekspansję biznesową i wprowadzenie produktów na rynek w sektorze MLOps na całym świecie.
Określanie obecnej wielkości rynku: W oparciu o praktyczne spostrzeżenia z powyższych 3 kroków, doszliśmy do obecnej wielkości rynku, kluczowych graczy na globalnym rynku MLOps i udziałów w rynku segmentów. Wszystkie wymagane udziały procentowe i podziały rynku zostały określone przy użyciu wspomnianego powyżej podejścia wtórnego i zweryfikowane poprzez wywiady pierwotne.
Szacowanie i prognozowanie: W przypadku szacowania i prognozowania rynku przypisano wagi różnym czynnikom, w tym czynnikom napędzającym i trendom, ograniczeniom i możliwościom dostępnym dla interesariuszy. Po przeanalizowaniu tych czynników zastosowano odpowiednie techniki prognozowania, tj. podejście odgórne/oddolne, aby dojść do prognozy rynkowej na rok 2032 dla różnych segmentów i podsegmentów na głównych rynkach na całym świecie. Metodologia badań przyjęta w celu oszacowania wielkości rynku obejmuje:
Badania pierwotne: Przeprowadzono dogłębne wywiady z kluczowymi liderami opinii (KOL), w tym kadrą kierowniczą najwyższego szczebla (CXO/VP, szefowie sprzedaży, szefowie marketingu, szefowie operacyjni, szefowie regionalni, szefowie krajowi itp.) w głównych regionach. Następnie podsumowano wyniki badań pierwotnych i przeprowadzono analizę statystyczną w celu udowodnienia postawionej hipotezy. Dane wejściowe z badań pierwotnych zostały skonsolidowane z wynikami wtórnymi, przekształcając w ten sposób informacje w praktyczne spostrzeżenia.

Zastosowano technikę triangulacji danych, aby ukończyć ogólne oszacowanie rynku i dojść do precyzyjnych danych statystycznych dla każdego segmentu i podsegmentu globalnego rynku MLOps. Dane zostały podzielone na kilka segmentów i podsegmentów po przestudiowaniu różnych parametrów i trendów w obszarach Komponentu i Pionu Branżowego na globalnym rynku MLOps.
W badaniu wskazano obecne i przyszłe trendy rynkowe globalnego rynku MLOps. Inwestorzy mogą uzyskać strategiczne spostrzeżenia, na których mogą oprzeć swoje decyzje dotyczące inwestycji, na podstawie analizy jakościowej i ilościowej przeprowadzonej w badaniu. Obecne i przyszłe trendy rynkowe określiły ogólną atrakcyjność rynku na poziomie regionalnym, zapewniając uczestnikowi przemysłowemu platformę do wykorzystania niewykorzystanego rynku, aby skorzystać z przewagi bycia pionierem. Inne cele ilościowe badań obejmują:
P1: Jaka jest obecna wielkość rynku MLOps i jego potencjał wzrostu?
Pytanie 2: Jakie czynniki napędzają wzrost rynku MLOps?
P3: Który segment ma największy udział w rynku MLOps ze względu na komponent?
P4: Jakie są nowe technologie i trendy na rynku MLOps?
P5: Który region zdominuje rynek MLOps?
Klienci, którzy kupili ten przedmiot, kupili również