Акцент на компоненте (платформа и сервис), отраслевой вертикали (BFSI, производство, IT и телекоммуникации, розничная торговля и электронная коммерция, энергетика и коммунальные услуги, здравоохранение, СМИ и развлечения и другие), регионе/стране.

Рынок MLOps обладает многообещающим потенциалом для экспоненциального ускорения с CAGR в 41% в течение прогнозируемого периода. Предприятия успешно применяют идеи искусственного интеллекта/машинного обучения в своих организациях для создания конкурентных преимуществ и повышения ценности своих организаций. MLOps помогает ввести модели машинного обучения в эксплуатацию, что означает, что упрощает внедрение моделей в производственную среду. Кроме того, отрасли здравоохранения, финансов и телекоммуникаций подпадают под строгие нормативные стандарты, касающиеся безопасности данных, конфиденциальности и объяснимости моделей. Таким образом, MLOps гарантирует, что организация соответствует нормативным требованиям в отношении таких аспектов, как управляемость, возможность аудита и отслеживаемость на каждом этапе процесса машинного обучения.
MLOps — это эксплуатация машинного обучения от разработки модели до эксплуатации конечного продукта. Последнее относится к процессу разработки, развертывания, управления и автоматизации разработки машинного обучения для обеспечения масштабируемого выпуска высококачественных моделей машинного обучения.

Анализ сегментации рынка MLOps
Сегменты рынка MLOps, основанные на компонентах, включают платформу и сервис. Сегмент платформы лидировал на рынке в 2023 году. Решения на рынке MLOps содержат надежные платформы и инструменты для организаций по созданию, управлению и масштабированию моделей машинного обучения. Например, SageMaker от Amazon Web Service — это общая платформа машинного обучения, которая позволяет и поддерживает все, от маркировки до развертывания модели в соответствии с потребностями различных отраслей по всему миру.
На основе отраслевой вертикали рынок MLOps был классифицирован на BFSI, производство, ИТ и телекоммуникации, розничная торговля и электронная коммерция, энергетика и коммунальные услуги, здравоохранение, СМИ и развлечения и другие. В 2023 году сегмент ИТ и телекоммуникаций лидировал на рынке MLOps. ИТ и телекоммуникации являются наиболее развитыми отраслями с точки зрения использования MLOps для улучшения управления сетью, кибербезопасности и повышения ценности для клиентов. Например, благодаря MLOps компания Telefonica в Испании применяет методы повышения производительности сети и уровня обслуживания, чтобы гарантировать клиентам надежное соединение.

Северная Америка занимала доминирующую долю рынка в 2023 году
В 2023 году рынок возглавила Северная Америка, на долю которой приходится самая большая доля рынка. Североамериканский регион имеет более высокие доходы главным образом потому, что большинство организаций в этом регионе по-прежнему придерживаются искусственного интеллекта с начального периода, и большинство технологических гигантов инвестируют в превосходные решения MLOps. В этом случае такие технологические гиганты, как Google, Microsoft и IBM, являются одними из ключевых игроков, стремящихся к региональному лидерству в развитии MLOps, что, следовательно, стимулирует экономику посредством различных секторов.
Рынок MLOps является конкурентным и фрагментированным, с несколькими глобальными и международными игроками рынка. Ключевые игроки применяют различные стратегии роста для повышения своего присутствия на рынке, такие как партнерства, соглашения, сотрудничество, запуск новых продуктов, географическая экспансия, слияния и поглощения. Основными игроками, работающими на рынке, являются Akira AI (XenonStack), Alteryx Inc., Amazon Web Services Inc., Dataiku Inc., Datarobot Inc., Domino Data Lab Inc., Google LLC (Alphabet Inc.), H2O.ai и Hewlett Packard Enterprise Development LP.
Современный бизнес переходит на платформы MLOps, которые помогают управлять всем процессом жизненного цикла модели данных для машинного обучения от начала до конца. Эти платформы помогают координировать работу специалистов по данным, инженеров машинного обучения и DevOps, особенно в вопросах масштабируемости, воспроизводимости и управления проектами машинного обучения.
Примечательно, что в структурах MLOps повышенное внимание уделяется управлению, управлению рисками и соответствию требованиям (GRC). Чтобы убедиться, что ИИ является этичным и уважает конфиденциальность данных людей и другие правила, организации разработали и использовали политики и инструменты для регулирования процесса создания и развертывания моделей машинного обучения.
Образование и обучение MLOps постепенно стали популярной областью обучения, и многие организации и отрасли стремятся увеличить возможности своей рабочей силы для выполнения операций машинного обучения. Эти программы предназначены для специалистов по данным, инженеров и ИТ-персонала среднего и продвинутого уровней, которым требуется специальная подготовка в области MLOps.

Глобальный рынок MLOps можно настроить в соответствии с требованиями или любым другим сегментом рынка. Кроме того, UMI понимает, что у вас могут быть свои собственные бизнес-потребности; поэтому не стесняйтесь обращаться к нам, чтобы получить отчет, который полностью соответствует вашим требованиям.
Анализ исторического рынка, оценка текущего рынка и прогнозирование будущего рынка глобального рынка MLOps были тремя основными этапами, предпринятыми для создания и анализа внедрения MLOps в основных регионах мира. Было проведено исчерпывающее вторичное исследование для сбора данных об историческом рынке и оценки текущего размера рынка. Во-вторых, для подтверждения этих выводов было принято во внимание множество результатов и предположений. Кроме того, были проведены исчерпывающие первичные интервью с отраслевыми экспертами по всей цепочке создания стоимости глобального рынка MLOps. После предположений и подтверждения рыночных показателей посредством первичных интервью мы использовали нисходящий/восходящий подход для прогнозирования полного размера рынка. После этого были приняты методы разбивки рынка и триангуляции данных для оценки и анализа размера рынка сегментов и подсегментов, относящихся к отрасли. Подробная методология описана ниже:
Шаг 1: Углубленное изучение вторичных источников:
Было проведено подробное вторичное исследование для получения данных об историческом размере рынка MLOps из внутренних источников компании, таких как годовые отчеты и финансовые отчетности, презентации о деятельности, пресс-релизы и т. д., и внешних источников, включая журналы, новости и статьи, правительственные публикации, публикации конкурентов, отраслевые отчеты, базы данных третьих сторон и другие надежные публикации.
Шаг 2: Сегментация рынка:
После получения данных об историческом размере рынка MLOps мы провели детальный вторичный анализ для сбора исторических рыночных данных и доли для различных сегментов и подсегментов для основных регионов. Основные сегменты, включенные в отчет, - это компонент и отраслевая вертикаль. Дальнейший анализ на уровне стран был проведен для оценки общего уровня внедрения.
Шаг 3: Факторный анализ:
После получения данных об историческом размере рынка различных сегментов и подсегментов мы провели детальный факторный анализ для оценки текущего размера рынка MLOps. Кроме того, мы провели факторный анализ, используя зависимые и независимые переменные, такие как компонент и отраслевая вертикаль рынка MLOps. Был проведен тщательный анализ сценариев спроса и предложения с учетом ведущих партнерств, слияний и поглощений, расширения бизнеса и запуска продуктов в секторе рынка MLOps по всему миру.
Определение текущего размера рынка: На основе действенных выводов, полученных на основе вышеуказанных 3 шагов, мы определили текущий размер рынка, ключевых игроков на глобальном рынке MLOps и доли рынка сегментов. Все необходимые процентные доли и разбивки рынка были определены с использованием вышеупомянутого вторичного подхода и проверены посредством первичных интервью.
Оценка и прогнозирование: Для оценки и прогнозирования рынка различным факторам, включая движущие силы и тенденции, ограничения и возможности, доступные для заинтересованных сторон, были присвоены веса. После анализа этих факторов были применены соответствующие методы прогнозирования, т. е. нисходящий/восходящий подход, для получения прогноза рынка на 2032 год для различных сегментов и подсегментов на основных рынках по всему миру. Методология исследования, принятая для оценки размера рынка, включает:
Первичное исследование: Были проведены углубленные интервью с ключевыми лидерами мнений (KOL), включая руководителей высшего звена (CXO/вице-президенты, руководители отдела продаж, руководители отдела маркетинга, руководители операционного отдела, региональные руководители, руководители стран и т. д.) в основных регионах. Затем были обобщены результаты первичного исследования и проведен статистический анализ для доказательства заявленной гипотезы. Входные данные из первичного исследования были объединены с вторичными данными, что превратило информацию в действенные выводы.

Метод триангуляции данных был использован для завершения общей оценки рынка и получения точных статистических данных для каждого сегмента и подсегмента глобального рынка MLOps. Данные были разделены на несколько сегментов и подсегментов после изучения различных параметров и тенденций в областях компонентов и отраслевой вертикали на глобальном рынке MLOps.
В исследовании были точно определены текущие и будущие рыночные тенденции глобального рынка MLOps. Инвесторы могут получить стратегические выводы, чтобы основывать свои решения об инвестициях на качественном и количественном анализе, выполненном в исследовании. Текущие и будущие рыночные тенденции определили общую привлекательность рынка на региональном уровне, предоставив промышленному участнику платформу для использования неиспользованного рынка, чтобы воспользоваться преимуществом первопроходца. Другие количественные цели исследований включают:
В1: Каковы текущий размер рынка MLOps и потенциал его роста?
Q2: Какие факторы являются движущими силами роста рынка MLOps?
Q3: Какой сегмент имеет наибольшую долю рынка MLOps по компонентам?
Q4: Каковы новые технологии и тенденции на рынке MLOps?
Q5: Какой регион будет доминировать на рынке MLOps?
Клиенты, купившие этот товар, также купили