Акцент на компонентах (платформа и сервис), отраслевых вертикалях (BFSI, производство, ИТ и телекоммуникации, розничная торговля и электронная коммерция, энергетика и коммунальное хозяйство, здравоохранение, медиа и развлечения и другие), регионе/стране.
Рынок MLOps имеет многообещающий потенциал для экспоненциального ускорения со среднегодовым темпом роста (CAGR) в 41% в течение прогнозируемого периода. Компании успешно применяют идеи искусственного интеллекта/машинного обучения в своих организациях для создания конкурентных преимуществ и повышения ценности своих организаций. MLOps помогает операционализировать модели машинного обучения, что означает упрощение внедрения моделей в производственную среду. Кроме того, отрасли здравоохранения, финансов и телекоммуникаций подпадают под действие строгих нормативных стандартов в отношении безопасности данных, конфиденциальности и объяснимости моделей. Таким образом, MLOps гарантирует, что организация соответствует нормативным требованиям в отношении таких аспектов, как управление, проверяемость и отслеживаемость на каждом этапе процесса машинного обучения.
MLOps - это эксплуатация машинного обучения от разработки модели до эксплуатации конечного продукта. Последний относится к процессу разработки, развертывания, управления и автоматизации разработки машинного обучения для достижения масштабируемого выпуска высококачественных моделей машинного обучения.
Анализ сегментации рынка MLOps
Сегменты на основе компонента, составляющие рынок MLOps, включают платформу и сервис. Сегмент платформы лидировал на рынке в 2023 году. Решения на рынке MLOps содержат надежные платформы и инструменты для организаций для создания, обработки и масштабирования 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.
В зависимости от отраслевой вертикали рынок MLOps был классифицирован на BFSI, производство, ИТ и телекоммуникации, розничную торговлю и электронную коммерцию, энергетику и коммунальное хозяйство, здравоохранение, медиа и развлечения и другие. В 2023 году сегмент ИТ и телекоммуникаций лидировал на рынке MLOps. ИТ и телекоммуникации - наиболее продвинутые отрасли с точки зрения использования MLOps для улучшения управления сетью, кибербезопасности и ценности для клиентов. Например, через MLOps 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 которую приходится наибольшая доля рынка. Североамериканский регион имеет более высокие доходы в основном потому, что большинство организаций в этом регионе по-прежнему придерживаются ИИ с самого начала, и большинство технологических гигантов инвестируют в передовые решения MLOps. В этом случае технологические лидеры, такие как Google, Microsoft и IBM, являются одними из ключевых игроков, лидирующих в региональном продвижении MLOps, следовательно, стимулируя экономику в различных секторах.
Рынок MLOps является конкурентным и фрагментированным, с несколькими глобальными и международными игроками рынка. Ключевые игроки применяют различные стратегии роста для расширения своего присутствия на рынке, такие как партнерства, соглашения, сотрудничество, запуск новых продуктов, географическая экспансия и слияния и поглощения. Основными игроками, действующими 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 обработке данных, инженеров машинного обучения и DevOps, особенно в вопросах масштабируемости, воспроизводимости и управления проектами машинного обучения.
Следует отметить, что в рамках MLOps уделяется повышенное внимание управлению, управлению рисками и соответствию требованиям (GRC). Чтобы гарантировать, что ИИ является этичным и уважает конфиденциальность данных людей и другие правила, организации разработали и используют политики и инструменты для регулирования процесса создания и развертывания моделей машинного обучения.
Образование и обучение в области MLOps постепенно становятся популярной областью исследований, и многие организации и отрасли стремятся увеличить способность своих сотрудников выполнять операции машинного обучения. Эти программы предназначены для специалистов по обработке данных, инженеров и ИТ-персонала среднего и продвинутого уровней, которым требуется специальная подготовка в области MLOps.
Глобальный рынок MLOps может быть настроен в соответствии с требованиями или любым другим сегментом рынка. Кроме того, UMI понимает, что у вас могут быть свои собственные потребности бизнеса; 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 шагами, предпринятыми для создания и анализа внедрения MLOps в основных регионах мира. Были проведены исчерпывающие вторичные исследования для сбора исторических рыночных показателей и оценки текущего размера рынка. Во-вторых, чтобы подтвердить эти выводы, были приняты во внимание многочисленные выводы и предположения. Кроме того, были проведены исчерпывающие первичные интервью с экспертами отрасли по всей цепочке создания стоимости глобального рынка MLOps. После предположения и подтверждения рыночных показателей с помощью первичных интервью мы применили подход сверху вниз/снизу вверх для прогнозирования полного размера рынка. После этого были приняты методы разбивки рынка и триангуляции данных для оценки и анализа размера рынка сегментов и подсегментов отрасли. Подробная методология объясняется ниже:
Шаг 1: Углубленное изучение вторичных источников:
Детальное вторичное исследование было проведено для получения исторического размера рынка MLOps через внутренние источники компании, такие как годовые отчеты и финансовая отчетность, презентации о производительности, пресс-релизы и т. д., а также внешние источники, включая журналы, новости и статьи, публикации правительства, публикации конкурентов, отраслевые отчеты, сторонние базы данных и другие заслуживающие доверия публикации.
Шаг 2: Сегментация рынка:
После получения исторического размера рынка MLOps мы провели детальный вторичный анализ для сбора исторических рыночных данных и доли для различных сегментов и подсегментов для основных регионов. Основные сегменты включены в отчет как Компонент и Отраслевая Вертикаль. Далее был проведен анализ на страновом уровне для оценки общего внедрения.
Шаг 3: Факторный анализ:
После получения исторического размера 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 MLOps по всему миру.
Определение текущего размера рынка:Основываясь на практических выводах из вышеуказанных 3 шагов, мы пришли к текущему размеру рынка, ключевым игрокам на глобальном рынке MLOps и рыночным долям сегментов. Все необходимые доли в процентах, разбивки и разбивки рынка были определены с использованием вышеупомянутого вторичного подхода и были проверены посредством первичных интервью.
Оценка и прогнозирование:Для оценки и прогнозирования рынка веса были присвоены различным факторам, включая движущие силы и тенденции, ограничения и возможности, доступные для заинтересованных сторон. После анализа этих факторов были применены соответствующие методы прогнозирования, т. е. подход сверху вниз/снизу вверх, для получения прогноза рынка на 2032 год для различных сегментов и подсегментов на основных рынках мира. Методология исследования, принятая для оценки размера рынка, включает в себя:
Первичное исследование:Были проведены углубленные интервью с ключевыми лидерами мнений (KOL), включая руководителей высшего звена (CXO/VPs, руководители по продажам, руководители по маркетингу, руководители по операциям, региональные руководители, руководители по странам и т. д.) в основных регионах. Затем были обобщены результаты первичных исследований и проведен статистический анализ для подтверждения заявленной гипотезы. Данные первичных исследований были консолидированы с вторичными данными, превращая, таким образом, информацию в практические выводы.
Для завершения общей оценки рынка и получения точных статистических данных по каждому сегменту и подсегменту глобального рынка MLOps была применена техника триангуляции данных. Данные были разделены на несколько сегментов и подсегментов после изучения различных параметров и тенденций в областях компонентов и отраслевых вертикалей на глобальном рынке MLOps.
В исследовании были определены текущие и будущие тенденции глобального рынка MLOps. Инвесторы могут получить стратегические сведения для принятия решений об инвестициях на основе качественного и количественного анализа, проведенного в исследовании. Текущие и будущие тенденции рынка определили общую привлекательность рынка на региональном уровне, предоставив участникам отрасли платформу для освоения неиспользованного рынка, чтобы извлечь выгоду из преимущества первого игрока. Другие количественные цели исследований включают:
Q1: Каков текущий размер рынка MLOps и потенциал роста?
Q2: Какие факторы стимулируют рост рынка MLOps?
Q3: Какой сегмент имеет наибольшую долю рынка MLOps по компонентам?
Q4: Какие новые технологии и тенденции на рынке MLOps?
Q5: Какой регион будет доминировать на рынке MLOps?
Клиенты, купившие этот товар, также купили