Markt für maschinelles Lernen als Dienstleistung – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognose, segmentiert nach Anwendung (Marketing und Werbung, vorausschauende Wartung, automatisiertes Netzwerkmanagement, Betrugserkennung und Risikoanalyse), Unternehmensgröße (kleine und mittlere Unternehmen, große Unternehmen), Endbenutzer (IT und Telekommunikation, Automobil, Gesundheitswesen,
Published Date: January - 2025 | Publisher: MIR | No of Pages: 320 | Industry: ICT | Format: Report available in PDF / Excel Format
View Details Buy Now 2890 Download Sample Ask for Discount Request CustomizationMarkt für maschinelles Lernen als Dienstleistung – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognose, segmentiert nach Anwendung (Marketing und Werbung, vorausschauende Wartung, automatisiertes Netzwerkmanagement, Betrugserkennung und Risikoanalyse), Unternehmensgröße (kleine und mittlere Unternehmen, große Unternehmen), Endbenutzer (IT und Telekommunikation, Automobil, Gesundheitswesen,
| Prognosezeitraum | 2025-2029 |
| Marktgröße (2023) | 72,72 Milliarden USD |
| Marktgröße (2029) | 451,72 Milliarden USD |
| CAGR (2024-2029) | 35,38 % |
| Am schnellsten wachsendes Segment | Luftfahrt und Verteidigung |
| Größtes Markt | Nordamerika |
Marktübersicht
Der globale Markt für maschinelles Lernen als Dienstleistung wurde im Jahr 2023 auf 72,72 Milliarden USD geschätzt und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich ein robustes Wachstum mit einer CAGR von 35,38 % bis 2029 verzeichnen. Maschinelles Lernen (ML), ein Zweig der künstlichen Intelligenz, befähigt Algorithmen, Daten zu analysieren und mithilfe statistischer Techniken Vorhersagen oder Klassifizierungen zu treffen. Dies erleichtert die Entdeckung wertvoller Erkenntnisse bei Data-Mining-Vorhaben. Diese Erkenntnisse können, wenn sie effektiv angewendet werden, kritische Wachstumskennzahlen erheblich beeinflussen, indem sie Entscheidungsprozesse in verschiedenen Anwendungen und Geschäftsabläufen beeinflussen. Angesichts der Abhängigkeit von Algorithmen, Rechenkomplexität und Modellfeinheiten erfordert die Entwicklung von ML-Lösungen die Expertise qualifizierter Fachkräfte. Der ML-as-a-Service-Markt (MLaaS) wird im Prognosezeitraum voraussichtlich stark wachsen, angetrieben durch die Fähigkeit von ML-Algorithmen, Datenmuster ohne direktes Eingreifen des Benutzers in die Berechnungen aufzudecken. MLaaS entwickelt sich zu einer umfassenden KI-Plattform, die sich nahtlos in mobile Apps, Enterprise-Intelligence-Systeme und industrielle Automatisierungsprozesse integrieren lässt. Mit den Fortschritten in KI und Datenwissenschaft hat die ML-Leistung einen bemerkenswerten Aufschwung erlebt, was zu höheren Akzeptanzraten in allen Branchen geführt hat. Abonnementbasierte Modelle bieten bequemen Zugriff auf ML-Lösungen und bieten Benutzern flexible Pay-as-you-go-Optionen. MLaaS findet umfangreiche Anwendung in verschiedenen Bereichen, darunter Betrugserkennung, Lieferkettenoptimierung und Risikoanalyse, und ermöglicht es Unternehmen, ihre interne Infrastruktur zu rationalisieren und Datenverwaltungs- und Speicherprozesse zu vereinfachen.
Wichtige Markttreiber
Der globale Markt für Machine Learning as a Service (MLaaS) erlebt ein robustes Wachstum, angetrieben durch ein Zusammentreffen von Faktoren, die die zunehmende Bedeutung des maschinellen Lernens in verschiedenen Branchen unterstreichen. Der Anstieg der Nachfrage nach MLaaS kann auf mehrere wichtige Treiber zurückgeführt werden, die gemeinsam die Landschaft dieses aufstrebenden Marktes prägen. In erster Linie treibt die zunehmende Einführung von maschinellem Lernen in verschiedenen Branchen das Wachstum des MLaaS-Marktes voran. Unternehmen erkennen das transformative Potenzial des maschinellen Lernens bei der Verbesserung von Entscheidungsprozessen, der Optimierung von Abläufen und der Gewinnung wertvoller Erkenntnisse aus riesigen Datensätzen. Dieser Trend ist besonders in Sektoren wie Gesundheitswesen, Finanzen, Einzelhandel und Fertigung zu beobachten, wo Algorithmen des maschinellen Lernens genutzt werden, um Prozesse zu rationalisieren, die Effizienz zu verbessern und Innovationen voranzutreiben.
Die Verbreitung von Big Data ist ein weiterer entscheidender Treiber für die Expansion des MLaaS-Marktes. Da Unternehmen täglich mit riesigen Datenmengen zu kämpfen haben, erweist sich maschinelles Lernen als leistungsstarkes Tool zur Erkennung aussagekräftiger Muster und Trends. MLaaS bietet Unternehmen eine skalierbare und kostengünstige Lösung, um das Potenzial von Big Data zu nutzen, um umsetzbare Erkenntnisse abzuleiten und in der heutigen datengesteuerten Wirtschaft wettbewerbsfähig zu bleiben. Darüber hinaus treibt der zunehmende Fokus auf Automatisierung und künstliche Intelligenz (KI) die Nachfrage nach MLaaS an. Da Unternehmen danach streben, sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren und die betriebliche Effizienz zu steigern, spielt maschinelles Lernen eine zentrale Rolle bei der Entwicklung intelligenter Systeme, die lern- und anpassungsfähig sind. MLaaS-Angebote ermöglichen es Unternehmen, maschinelle Lernfunktionen in ihre Anwendungen zu integrieren, ohne dass umfangreiches internes Fachwissen erforderlich ist. Dies macht es zu einer attraktiven Option für Unternehmen, die die Vorteile der KI-gesteuerten Automatisierung nutzen möchten.
Die Demokratisierung des maschinellen Lernens ist ebenfalls ein wichtiger Treiber für das Wachstum von MLaaS. Traditionell erforderte die Implementierung von Modellen des maschinellen Lernens ein hohes Maß an technischem Fachwissen und Ressourcen. MLaaS-Anbieter demokratisieren jedoch den Zugang zu Tools und Algorithmen des maschinellen Lernens und ermöglichen es Unternehmen jeder Größe und Branche, die Leistungsfähigkeit des maschinellen Lernens zu nutzen, ohne im Voraus erheblich in Infrastruktur und Talente investieren zu müssen. Darüber hinaus wirkt die zunehmende Verbreitung von Cloud Computing als Katalysator für den MLaaS-Markt. Cloudbasierte Dienste für maschinelles Lernen bieten Skalierbarkeit, Flexibilität und Kosteneffizienz und erleichtern Unternehmen die Bereitstellung und Verwaltung von Modellen des maschinellen Lernens. Die nahtlose Integration von MLaaS in Cloud-Plattformen ermöglicht es Unternehmen, die Vorteile des maschinellen Lernens zu nutzen, ohne die Komplexitäten einer lokalen Infrastruktur in Kauf nehmen zu müssen.
Sicherheitsbedenken prägen auch die Dynamik des MLaaS-Marktes. Da das Volumen und die Sensibilität der Daten weiter zunehmen, wird die Gewährleistung der Sicherheit und Vertraulichkeit von Informationen von größter Bedeutung. MLaaS-Anbieter reagieren auf diese Bedenken, indem sie robuste Sicherheitsmaßnahmen wie Verschlüsselung und Einhaltung von Datenschutzbestimmungen implementieren, um das Vertrauen der Unternehmen zu stärken und die Einführung von Lösungen für maschinelles Lernen zu fördern. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der globale Markt für maschinelles Lernen als Dienstleistung einen Nachfrageschub erlebt, der durch eine Konvergenz von Faktoren getrieben wird. Von der weit verbreiteten Einführung des maschinellen Lernens in allen Branchen bis hin zum exponentiellen Wachstum von Big Data, dem Fokus auf Automatisierung und KI, der Demokratisierung des maschinellen Lernens, der Verbreitung von Cloud-Computing und der verstärkten Betonung der Sicherheit – diese Treiber verhelfen dem MLaaS-Markt gemeinsam zu einer zentralen Position. Da Unternehmen das transformative Potenzial des maschinellen Lernens immer mehr erkennen, ist der Markt bereit für anhaltendes Wachstum und bietet innovative Lösungen, die den sich entwickelnden Anforderungen einer datengesteuerten und technologisch fortschrittlichen Weltwirtschaft gerecht werden.
Wichtige Marktherausforderungen
Der globale Markt für Machine Learning as a Service (MLaaS) verzeichnet zwar ein erhebliches Wachstum, ist aber nicht ohne Herausforderungen. Diese Hindernisse stellen Hürden für die nahtlose Einführung und Integration von Machine-Learning-Diensten in verschiedenen Branchen dar. Das Verständnis und die Bewältigung dieser wichtigen Marktherausforderungen ist für die Beteiligten von entscheidender Bedeutung, um sich erfolgreich in der sich entwickelnden Landschaft zurechtzufinden. Eine der größten Herausforderungen für den MLaaS-Markt ist der Mangel an qualifizierten Fachkräften. Trotz der steigenden Nachfrage nach Lösungen für maschinelles Lernen besteht ein bemerkenswerter Mangel an Personen mit der erforderlichen Expertise, um Modelle für maschinelles Lernen zu entwickeln, zu implementieren und zu warten. Dieser Mangel erstreckt sich über verschiedene Bereiche, darunter Datenwissenschaft, künstliche Intelligenz und spezialisierte Anwendungen für maschinelles Lernen. Der Mangel an qualifizierten Fachkräften behindert die Fähigkeit der Unternehmen, MLaaS-Angebote voll auszuschöpfen, was zu Verzögerungen bei der Implementierung und einer suboptimalen Nutzung von Technologien für maschinelles Lernen führt.
Datenschutz- und Sicherheitsbedenken stellen eine weitere große Herausforderung für den MLaaS-Markt dar. Da maschinelles Lernen für Training und Modellentwicklung stark auf riesige Datensätze angewiesen ist, ist die Gewährleistung des Datenschutzes und der Sicherheit vertraulicher Informationen von größter Bedeutung. Unternehmen, insbesondere in stark regulierten Branchen wie dem Gesundheits- und Finanzwesen, stehen vor der Herausforderung, Datenschutzbestimmungen einzuhalten und sich vor unbefugtem Zugriff zu schützen. Der potenzielle Missbrauch oder die Gefährdung vertraulicher Daten kann rechtliche Konsequenzen haben, das Vertrauen der Kunden untergraben und die weit verbreitete Einführung von MLaaS behindern.
Interoperabilitätsprobleme stellen auch eine Herausforderung für die nahtlose Integration von MLaaS in bestehende Systeme dar. Viele Unternehmen betreiben komplexe IT-Infrastrukturen mit unterschiedlichen Anwendungen und Plattformen. Die Interoperabilität zwischen MLaaS-Lösungen und diesen bestehenden Systemen zu erreichen, kann eine komplexe Aufgabe sein. Das Fehlen standardisierter Schnittstellen und Kompatibilität zwischen verschiedenen MLaaS-Plattformen kann zu Integrationsproblemen führen, die Verzögerungen, höhere Kosten und betriebliche Ineffizienzen für Unternehmen zur Folge haben, die Machine-Learning-Funktionen nutzen möchten. Kostenüberlegungen stellen eine häufige Herausforderung für Unternehmen dar, die die Einführung von MLaaS in Erwägung ziehen. Obwohl MLaaS im Vergleich zu herkömmlichen On-Premise-Lösungen Skalierbarkeit und Kosteneffizienz bietet, kann die Gesamtkostenstruktur, einschließlich Abonnementgebühren, Schulungen und Infrastrukturanforderungen, für einige Unternehmen, insbesondere kleinere Unternehmen, immer noch ein Hindernis darstellen. Die Berechnung des Return on Investment und die Sicherstellung, dass die Vorteile von MLaaS die damit verbundenen Kosten überwiegen, bleiben entscheidende Faktoren für Unternehmen, die sich in der wirtschaftlichen Landschaft der Machine-Learning-Dienste zurechtfinden.
Ethische Überlegungen und Vorurteile in Machine-Learning-Modellen stellen eine vielschichtige Herausforderung für den MLaaS-Markt dar. Da Machine-Learning-Algorithmen anhand historischer Daten trainiert werden, können sie unbeabsichtigt Vorurteile in den Trainingsdatensätzen aufrechterhalten. Dies kann zu diskriminierenden Ergebnissen und ethischen Bedenken führen, insbesondere in Anwendungen wie Personalbeschaffung, Finanzen und Gesundheitswesen. Die Beseitigung und Eindämmung algorithmischer Verzerrungen erfordert von MLaaS-Anbietern kontinuierliche Anstrengungen, um Fairness und Transparenz in ihren Modellen sicherzustellen und ethische Standards und Vorschriften einzuhalten. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der globale Markt für Machine Learning as a Service mit mehreren Herausforderungen konfrontiert ist, die sorgfältiger Überlegung und strategischer Lösungen bedürfen. Der Mangel an qualifizierten Fachkräften, Datenschutz- und Sicherheitsbedenken, Interoperabilitätsprobleme, Kostenüberlegungen und ethische Herausforderungen im Zusammenhang mit Verzerrungen in Modellen des maschinellen Lernens wirken sich gemeinsam auf die weitverbreitete Einführung von MLaaS aus. Die Bewältigung dieser Herausforderungen erfordert gemeinsame Anstrengungen von Branchenbeteiligten, darunter Technologieanbieter, Regulierungsbehörden und Bildungseinrichtungen, um ein günstigeres Umfeld für die erfolgreiche Integration und Nutzung von Diensten des maschinellen Lernens in verschiedenen Sektoren zu schaffen. Während sich der Markt weiterentwickelt, wird die Bewältigung dieser Herausforderungen entscheidend dazu beitragen, das volle Potenzial des maschinellen Lernens als transformative Kraft in der globalen Geschäftslandschaft auszuschöpfen.
Wichtige Markttrends
Der globale Markt für Machine Learning as a Service (MLaaS) erlebt dynamische Trends, die die transformative Wirkung des maschinellen Lernens in allen Branchen unterstreichen. Diese Trends spiegeln die sich entwickelnde MLaaS-Landschaft wider und prägen die Art und Weise, wie Organisationen Machine-Learning-Technologien angehen und nutzen, um Innovationen voranzutreiben, die Entscheidungsfindung zu verbessern und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Ein herausragender Trend auf dem MLaaS-Markt ist die zunehmende Einführung cloudbasierter Machine-Learning-Lösungen. Cloud-Plattformen bieten Skalierbarkeit, Flexibilität und Kosteneffizienz, sodass Unternehmen Machine-Learning-Modelle bereitstellen können, ohne eine umfangreiche Infrastruktur vor Ort zu benötigen. Dieser Trend steht im Einklang mit der breiteren Verlagerung hin zum Cloud-Computing und ermöglicht es Unternehmen, die Leistungsfähigkeit des Machine Learning zu nutzen, ohne die Komplexität der Verwaltung von Hardware- und Softwareressourcen. Cloudbasierte MLaaS-Lösungen ermöglichen es Unternehmen, Machine-Learning-Anwendungen schnell bereitzustellen und zu skalieren und so die Agilität und Effizienz ihrer Abläufe zu fördern.
Ein weiterer bemerkenswerter Trend ist die Betonung des automatisierten maschinellen Lernens (AutoML). Während die Nachfrage nach Machine-Learning-Lösungen wächst, liegt der Schwerpunkt parallel darauf, diese Technologien für Benutzer mit unterschiedlichem technischen Fachwissen zugänglicher zu machen. AutoML rationalisiert den Entwicklungsprozess von Machine-Learning-Modellen durch Automatisierung von Aufgaben wie Feature-Engineering, Modellauswahl und Hyperparameter-Tuning. Dieser Trend demokratisiert maschinelles Lernen und ermöglicht es einem breiteren Publikum innerhalb von Organisationen, die Vorteile von MLaaS zu nutzen, ohne über umfassende Kenntnisse komplexer Algorithmen und Programmierung zu verfügen. Erklärbare KI (XAI) entwickelt sich zu einem entscheidenden Trend innerhalb des MLaaS-Marktes und geht auf den Bedarf an Transparenz und Interpretierbarkeit in Modellen des maschinellen Lernens ein. Da Anwendungen des maschinellen Lernens zu einem integralen Bestandteil von Entscheidungsprozessen in sensiblen Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzen und Strafjustiz werden, wird die Fähigkeit, Modellvorhersagen zu verstehen und zu erklären, von größter Bedeutung. XAI-Techniken zielen darauf ab, Modelle des maschinellen Lernens interpretierbarer zu machen, Einblicke in die Entscheidungsfindung zu geben und Vertrauen bei Benutzern, Regulierungsbehörden und der Gesellschaft im Allgemeinen aufzubauen.
Föderiertes Lernen gewinnt als Trend an Bedeutung, der mit der wachsenden Betonung von Datenschutz und dezentraler Datenverarbeitung einhergeht. Bei herkömmlichen Ansätzen des maschinellen Lernens werden Daten für das Modelltraining zentralisiert, was Datenschutzbedenken aufwirft. Föderiertes Lernen hingegen ermöglicht es, Modelle über dezentrale Geräte oder Server hinweg zu trainieren, ohne Rohdaten auszutauschen. Dieser Trend ermöglicht es Organisationen, robuste Modelle des maschinellen Lernens zu entwickeln und gleichzeitig Datenschutz- und Sicherheitsaspekte zu berücksichtigen, insbesondere in Branchen, die mit sensiblen Daten umgehen. Die Integration von maschinellem Lernen mit Edge Computing verändert die MLaaS-Landschaft. Beim Edge Computing werden Daten näher an der Quelle verarbeitet, wodurch die Latenzzeit verringert und die Entscheidungsfindung in Echtzeit verbessert wird. Da Unternehmen versuchen, Modelle für maschinelles Lernen in Edge-Geräten wie IoT-Geräten, Smartphones und Edge-Servern einzusetzen, wird die Konvergenz von maschinellem Lernen und Edge Computing zu einem wichtigen Trend. Diese Integration ermöglicht eine effiziente und schnelle Verarbeitung von Daten am Rand, wodurch Anwendungen für maschinelles Lernen reaktionsfähiger und für verschiedene Anwendungsfälle anwendbarer werden.
Der Aufstieg branchenspezifischer MLaaS-Lösungen deutet auf einen Trend hin zu maßgeschneiderten Angeboten hin, die auf die individuellen Bedürfnisse verschiedener Branchen zugeschnitten sind. Anstatt generische Modelle für maschinelles Lernen zu übernehmen, suchen Unternehmen zunehmend nach branchenspezifischen Lösungen, die für ihren jeweiligen Bereich optimiert sind. Dieser Trend spiegelt die wachsende Erkenntnis wider, dass die effektivsten Anwendungen für maschinelles Lernen diejenigen sind, die genau auf die Nuancen und Anforderungen bestimmter Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzen, Fertigung und Einzelhandel abgestimmt sind. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der globale Markt für maschinelles Lernen als Service durch mehrere wichtige Trends gekennzeichnet ist, die die Zukunft der Einführung von maschinellem Lernen prägen. Von der Dominanz Cloud-basierter Lösungen und der Demokratisierung des maschinellen Lernens durch AutoML bis hin zum Fokus auf erklärbare KI, föderiertes Lernen, die Integration mit Edge Computing und dem Aufkommen branchenspezifischer Lösungen definieren diese Trends gemeinsam die sich entwickelnde MLaaS-Landschaft. Während Unternehmen weiterhin durch die Komplexität des digitalen Zeitalters navigieren, wird es entscheidend sein, diese Trends im Auge zu behalten, um das volle Potenzial der Technologien des maschinellen Lernens für transformative Geschäftsergebnisse auszuschöpfen.
Segmentale Einblicke
Einblicke für Endbenutzer
Im Jahr 2023 hat sich das IT- und Telekommunikationssegment als dominierende Kraft auf dem Markt für maschinelles Lernen als Service (MLaaS) herauskristallisiert und seinen erheblichen Einfluss und seine Akzeptanz in dieser aufstrebenden Branche unter Beweis gestellt. Diese Dominanz unterstreicht die entscheidende Rolle, die MLaaS bei der Verbesserung der Betriebseffizienz, der Förderung von Innovationen und der Bereitstellung von Mehrwertdiensten im IT- und Telekommunikationssektor spielt. Da Unternehmen in diesem Segment bestrebt sind, Spitzentechnologien zu nutzen, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen und den sich entwickelnden Verbraucheranforderungen gerecht zu werden, erweist sich MLaaS als zentrales Instrument, um aus riesigen Datenmengen umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Einer der Hauptfaktoren, die zur Dominanz des IT- und Telekommunikationssegments im MLaaS-Markt beitragen, ist die inhärente Abhängigkeit des Sektors von datengesteuerten Entscheidungsprozessen. Angesichts des exponentiellen Wachstums der von Telekommunikationsnetzen, Kundeninteraktionen und digitalen Diensten generierten Daten greifen Unternehmen im IT- und Telekommunikationssektor zunehmend auf MLaaS-Lösungen zurück, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen, die Netzwerkleistung zu optimieren und das Kundenerlebnis zu personalisieren. Dieser datengesteuerte Ansatz steigert nicht nur die Betriebseffizienz, sondern ermöglicht es Unternehmen auch, in einem zunehmend dynamischen und wettbewerbsorientierten Umfeld immer einen Schritt voraus zu sein. Darüber hinaus wird die Dominanz des IT- und Telekommunikationssegments im MLaaS-Markt durch die proaktive Einführung neuer Technologien und Initiativen zur digitalen Transformation vorangetrieben. Da Unternehmen versuchen, die Leistungsfähigkeit des maschinellen Lernens zu nutzen, um Prozesse zu automatisieren, die Servicebereitstellung zu verbessern und Betriebsrisiken zu mindern, erweist sich MLaaS als strategischer Wegbereiter für die Förderung digitaler Innovationen und das Erreichen von Geschäftszielen. Darüber hinaus passt die Neigung des Sektors zu abonnementbasierten Modellen und Cloud-nativen Lösungen gut zur Skalierbarkeit und Flexibilität, die MLaaS-Angebote bieten, was ihre Akzeptanz und Marktdominanz im IT- und Telekommunikationssegment weiter fördert.
Regionale Einblicke
Im Jahr 2023 festigte Nordamerika seine Position als führende Region auf dem Markt für Machine Learning as a Service (MLaaS) und verfügt über den größten Marktanteil. Diese regionale Dominanz wird voraussichtlich anhalten, was in erster Linie auf das robuste Innovationsökosystem Nordamerikas zurückzuführen ist. Angetrieben von strategischen Investitionen von Bundesbehörden in hochmoderne Technologieinitiativen hat Nordamerika ein Umfeld geschaffen, das bahnbrechende Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens und der KI fördert. Darüber hinaus profitiert die Region vom Zusammentreffen visionärer Wissenschaftler und Unternehmer aus weltweit renommierten Forschungseinrichtungen und fördert so die Zusammenarbeit, die die Entwicklung und Einführung von MLaaS-Lösungen vorantreibt.
Neueste Entwicklungen
- Im Februar 2023 stellte Civo, ein führender Anbieter von Cloud-native-Diensten, sein neuestes Angebot vorKubeflow as a Service. Diese innovative Lösung zielt darauf ab, die Entwicklererfahrung zu optimieren und den Zeit- und Ressourcenaufwand zu reduzieren, der zum Ableiten von Erkenntnissen aus Algorithmen des maschinellen Lernens erforderlich ist. Mit der Einführung von Kubeflow als Service setzt sich Civo dafür ein, den Zugang zu Funktionen des maschinellen Lernens (ML) zu demokratisieren und sie Unternehmen jeder Größe zugänglich zu machen.
Wichtige Marktteilnehmer
- Microsoft Corporation
- IBM Corporation
- Google LLC
- SAS Institute Inc.
- Fair Isaac Corporation (FICO)
- Hewlett Packard EnterpriseCompany
- Yottamine Analytics Inc.
- Amazon Web Services Inc.
- BigML Inc.
- Iflowsoft Solutions Inc.
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