ML Ops-Markt – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognose, segmentiert nach Bereitstellung (Cloud, vor Ort und Hybrid), nach Unternehmenstyp (KMU und Großunternehmen), nach Endbenutzer (IT und Telekommunikation, Gesundheitswesen, BFSI, Fertigung, Einzelhandel und andere), nach Region, nach Wettbewerb, 2019–2029F
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 CustomizationML Ops-Markt – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognose, segmentiert nach Bereitstellung (Cloud, vor Ort und Hybrid), nach Unternehmenstyp (KMU und Großunternehmen), nach Endbenutzer (IT und Telekommunikation, Gesundheitswesen, BFSI, Fertigung, Einzelhandel und andere), nach Region, nach Wettbewerb, 2019–2029F
| Prognosezeitraum | 2025-2029 |
| Marktgröße (2023) | 1,23 Milliarden USD |
| Marktgröße (2029) | 3,77 Milliarden USD |
| CAGR (2024-2029) | 20,36 % |
| Am schnellsten wachsendes Segment | BFSI |
| Größter Markt | Norden Amerika |
Marktübersicht
Der globale ML Ops-Markt wurde 2023 auf 1,23 Milliarden USD geschätzt und soll bis 2029 3,77 Milliarden USD erreichen, mit einer CAGR von 20,36 % während des Prognosezeitraums. Der MLOps-Markt (Machine Learning Operations) umfasst die Suite von Verfahren, Tools und Technologien, die die Bereitstellung, Verwaltung und Überwachung von Machine Learning (ML)-Modellen in Produktionsumgebungen rationalisieren und automatisieren sollen. MLOps zielt darauf ab, die Lücke zwischen Datenwissenschaft und IT-Betrieb zu schließen und sicherzustellen, dass Machine Learning-Modelle nahtlos von der Entwicklung zur Operationalisierung übergehen und während ihres gesamten Lebenszyklus effektiv bleiben. Dieser Markt umfasst Lösungen für die Versionierung, das Testen und Überwachen von ML-Modellen sowie für die Verwaltung von Datenpipelines, die Modellbereitstellung und die Leistungsverfolgung. Durch die Integration von ML-Workflows in das umfassendere DevOps-Framework erleichtert MLOps die kontinuierliche Integration und Bereitstellung (CI/CD) für maschinelles Lernen und fördert so die Betriebseffizienz, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit. Der Markt deckt auch Governance- und Compliance-Aspekte ab und stellt sicher, dass ML-Modelle den gesetzlichen Standards und ethischen Richtlinien entsprechen. Da Unternehmen zunehmend maschinelles Lernen nutzen, um datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und Wettbewerbsvorteile zu erzielen, wächst der Bedarf an robusten MLOps-Lösungen. Diese Lösungen helfen dabei, die Komplexität von ML-Systemen zu bewältigen, Herausforderungen wie Modelldrift, Datenqualität und Skalierbarkeit zu bewältigen und schnellere und zuverlässigere Modellaktualisierungen zu ermöglichen. Der MLOps-Markt wird durch die Verbreitung von KI- und ML-Technologien, den Aufstieg von Big Data und die zunehmende Betonung von Automatisierung und Effizienz im Geschäftsbetrieb angetrieben. Zu den wichtigsten Akteuren auf diesem Markt gehören Technologieanbieter, die Plattformen und Tools für die ML-Modellverwaltung anbieten, Cloud-Dienstanbieter, die skalierbare Infrastruktur anbieten, und Beratungsunternehmen, die Fachwissen zur Implementierung von MLOps-Praktiken bereitstellen. Da Unternehmen weiterhin Initiativen für maschinelles Lernen übernehmen und skalieren, wird erwartet, dass der MLOps-Markt wächst. Dies wird durch technologische Fortschritte, eine steigende Nachfrage nach KI-gesteuerten Erkenntnissen und den Bedarf an effizienten, skalierbaren und konformen ML-Operationen vorangetrieben.
Wichtige Markttreiber
Zunehmende Einführung von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen
Der MLOps-Markt wird maßgeblich durch die zunehmende Einführung von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) in verschiedenen Branchen vorangetrieben. Da Unternehmen KI und ML zunehmend in ihre Geschäftsprozesse integrieren, benötigen sie robuste Frameworks, um den Lebenszyklus dieser Modelle effektiv zu verwalten. Die Verbreitung von KI- und ML-Anwendungen, von prädiktiver Analytik und Kundenerkenntnissen bis hin zu autonomen Systemen und personalisierten Empfehlungen, erfordert eine effiziente Verwaltung und Operationalisierung von Modellen. MLOps bietet die erforderlichen Tools und Methoden, um die Bereitstellung, Überwachung und Wartung von ML-Modellen zu optimieren und sicherzustellen, dass sie optimal funktionieren und genaue Ergebnisse liefern. Diese zunehmende Abhängigkeit von KI und ML führt dazu, dass Unternehmen in MLOps-Lösungen investieren, um Herausforderungen im Zusammenhang mit Modellversionierung, Skalierbarkeit und Zusammenarbeit zu bewältigen. Durch die Automatisierung und Optimierung von ML-Workflows hilft MLOps Unternehmen dabei, schnellere Markteinführungszeiten zu erreichen, die Modellgenauigkeit zu verbessern und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften aufrechtzuerhalten. Folglich ist der zunehmende Einsatz von KI- und ML-Technologien in Sektoren wie Finanzen, Gesundheitswesen, Einzelhandel und Fertigung ein wichtiger Treiber für den MLOps-Markt.
Bedarf an rationalisierten und skalierbaren ML-Operationen
Die Nachfrage nach rationalisierten und skalierbaren ML-Operationen ist ein entscheidender Treiber für den MLOps-Markt. Wenn Unternehmen komplexere ML-Modelle einsetzen und ihre KI-Initiativen skalieren, stehen sie vor Herausforderungen im Zusammenhang mit der effizienten Verwaltung und Wartung dieser Modelle. Herkömmliche Methoden zur Bereitstellung und Verwaltung von ML-Modellen können umständlich, zeitaufwändig und fehleranfällig sein, insbesondere wenn die Anzahl der Modelle und Datenquellen wächst. MLOps begegnet diesen Herausforderungen, indem es einen systematischen Ansatz zur Automatisierung und Orchestrierung des gesamten ML-Lebenszyklus bietet, von der Datenaufbereitung und Modellschulung bis hin zur Bereitstellung und Überwachung. Dieser optimierte Ansatz ermöglicht es Unternehmen, größere Datenmengen zu verarbeiten, Modelle in unterschiedlichen Umgebungen bereitzustellen und die Konsistenz und Reproduzierbarkeit der Ergebnisse sicherzustellen. Die Skalierbarkeit der MLOps-Tools und -Praktiken ermöglicht es Unternehmen, sich an sich entwickelnde Anforderungen anzupassen, neue Technologien zu integrieren und schnell auf Marktveränderungen zu reagieren. Da Unternehmen versuchen, ihre Betriebseffizienz zu steigern und ihre ML-Investitionen effektiv zu nutzen, treibt der Bedarf an skalierbaren und optimierten ML-Operationen die Einführung von MLOps-Lösungen voran.
Zunehmender Fokus auf Modell-Governance und -Compliance
Der zunehmende Fokus auf Modell-Governance und -Compliance ist ein wichtiger Treiber für den MLOps-Markt. Wenn Organisationen KI- und ML-Modelle einsetzen, müssen sie sich in einem komplexen Umfeld aus regulatorischen Anforderungen, ethischen Überlegungen und Industriestandards zurechtfinden. Um Risiken zu minimieren und das Vertrauen der Stakeholder zu erhalten, ist es unerlässlich, sicherzustellen, dass ML-Modelle transparent, fair und gesetzeskonform sind. MLOps-Lösungen bieten umfassende Funktionen für die Modell-Governance, darunter die Verfolgung der Modellleistung, die Prüfung von Modelländerungen und die Sicherstellung der Einhaltung regulatorischer Anforderungen. Durch die Implementierung robuster Governance-Praktiken können Organisationen Rechenschaftspflicht nachweisen, Voreingenommenheiten angehen und die ethischen Auswirkungen ihrer KI- und ML-Anwendungen bewältigen. Darüber hinaus unterstützt eine effektive Modell-Governance eine bessere Entscheidungsfindung, indem sie Einblicke in das Verhalten und die Leistung von Modellen bietet. Die zunehmende Betonung von regulatorischer Compliance, Datenschutz und ethischen KI-Praktiken veranlasst Organisationen, in MLOps-Lösungen zu investieren, die die notwendigen Tools und Rahmenbedingungen bieten, um diese Herausforderungen effektiv zu bewältigen. Daher ist die Notwendigkeit einer starken Modell-Governance und -Compliance ein Schlüsselfaktor, der den MLOps-Markt antreibt.
Wichtige Marktherausforderungen
Integrationskomplexität und Fragmentierung
Eine der größten Herausforderungen im MLOps-Markt (Machine Learning Operations) ist die Integrationskomplexität und Fragmentierung von Tools und Plattformen. MLOps umfasst eine breite Palette von Tools und Technologien über den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens hinweg, einschließlich Datenaufbereitung, Modellentwicklung, Bereitstellung und Überwachung. Dieses vielfältige Ökosystem führt häufig zu fragmentierten Arbeitsabläufen, bei denen für verschiedene Phasen des Prozesses unterschiedliche Tools verwendet werden, was zu Integrationsproblemen führt. Unternehmen müssen die Komplexität der Verbindung unterschiedlicher Systeme bewältigen, was technisch anspruchsvoll und ressourcenintensiv sein kann. Die Gewährleistung einer nahtlosen Interoperabilität zwischen diesen Tools ist für die Aufrechterhaltung einer effizienten und effektiven MLOps-Pipeline von entscheidender Bedeutung. Der Mangel an Standardisierung bei MLOps-Tools verschärft diese Herausforderung, da es keinen universellen Ansatz oder Rahmen gibt, der für alle Anwendungsfälle geeignet ist. Infolgedessen können Unternehmen Schwierigkeiten haben, zusammenhängende Arbeitsabläufe zu erstellen, die Prozesse rationalisieren und die Produktivität steigern. Die Integrationsherausforderung wirkt sich auch auf die Datenverwaltung und das Modellmanagement aus, da Unternehmen Schwierigkeiten haben, Konsistenz und Genauigkeit über verschiedene Systeme hinweg aufrechtzuerhalten. Diese Komplexität kann die Skalierbarkeit von MLOps-Praktiken behindern und die Fähigkeit von Unternehmen einschränken, ihre Investitionen in maschinelles Lernen voll auszuschöpfen. Um diese Probleme zu lösen, müssen Unternehmen in robuste Integrationslösungen investieren, klare Standards und Protokolle festlegen und die Einführung einheitlicher MLOps-Plattformen in Betracht ziehen, die End-to-End-Funktionen bieten.
Fachkräftemangel und Talentakquise
Der MLOps-Markt steht vor einer erheblichen Herausforderung im Zusammenhang mit Fachkräftemangel und Talentakquise. Die Implementierung und Verwaltung von MLOps-Praktiken erfordert spezielles Fachwissen in den Bereichen maschinelles Lernen, Datentechnik, DevOps und Cloud Computing. Es mangelt jedoch an Fachkräften mit den erforderlichen Fähigkeiten, um MLOps-Prozesse effektiv auszuführen und zu überwachen. Diese Talentlücke stellt Unternehmen, die robuste MLOps-Funktionen aufbauen und aufrechterhalten möchten, vor Schwierigkeiten. Die Komplexität der MLOps-Aufgaben – von der Modellentwicklung und -bereitstellung bis hin zur Überwachung und Optimierung – erfordert ein hohes Maß an technischer Kompetenz und Erfahrung. Unternehmen haben oft Schwierigkeiten, qualifizierte Kandidaten zu finden, die über die erforderlichen Fähigkeiten verfügen, um diese vielfältigen Aufgaben zu bewältigen. Der Wettbewerbsdruck auf dem Arbeitsmarkt für MLOps-Experten verschärft diese Herausforderung noch, da Unternehmen um einen begrenzten Pool an Talenten konkurrieren, was die Gehälter in die Höhe treibt und die Rekrutierung erschwert. Um diese Herausforderung zu bewältigen, müssen Unternehmen in Schulungs- und Entwicklungsprogramme investieren, um ihre bestehende Belegschaft weiterzubilden und eine Kultur des kontinuierlichen Lernens zu fördern. Darüber hinaus können Partnerschaften mit Bildungseinrichtungen und die Teilnahme an Branchenkooperationen dazu beitragen, die Talentlücke zu schließen. Die Behebung des Fachkräftemangels und die Gewinnung der besten Talente sind für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, um ihre MLOps-Initiativen erfolgreich umzusetzen und zu skalieren und sicherzustellen, dass sie das volle Potenzial ihrer Investitionen in maschinelles Lernen ausschöpfen können.
Wichtige Markttrends
Integration von MLOps mit Cloud-Plattformen
Aufstieg des automatisierten maschinellen Lernens (AutoML) in MLOps
Der Aufstieg des automatisierten maschinellen Lernens (AutoML) verändert die MLOps-Landschaft, indem er den Entwicklungsprozess von Modellen für maschinelles Lernen vereinfacht und beschleunigt. AutoML-Tools sind darauf ausgelegt, verschiedene Aspekte des ML-Workflows zu automatisieren, darunter Datenvorverarbeitung, Merkmalsauswahl, Modellauswahl und Hyperparameter-Tuning. Diese Automatisierung reduziert den Bedarf an umfangreichen manuellen Eingriffen und ermöglicht es Datenwissenschaftlern und Ingenieuren, sich auf Aufgaben auf höherer Ebene zu konzentrieren, wie die Interpretation von Ergebnissen und die Verfeinerung von Modellstrategien. AutoML steigert die Produktivität, indem es die Modellentwicklung rationalisiert und sie für Personen mit begrenzter Erfahrung im maschinellen Lernen zugänglicher macht. Dadurch können Unternehmen ihre KI-Einführung beschleunigen und Modelle schneller bereitstellen. Darüber hinaus erleichtert die Integration von AutoML in MLOps-Plattformen den nahtlosen Übergang von Modellen von der Entwicklung zur Produktion und stellt sicher, dass automatisierte Prozesse mit den Betriebsanforderungen übereinstimmen. Dieser Trend ist besonders wertvoll für Unternehmen, die maschinelles Lernen für eine breite Palette von Anwendungen nutzen möchten, ohne über umfassende interne Fachkenntnisse zu verfügen. Die kontinuierliche Weiterentwicklung von AutoML mit Fortschritten bei Algorithmen und benutzerfreundlichen Schnittstellen wird voraussichtlich seine Einführung weiter vorantreiben und den MLOps-Markt beeinflussen, indem der Zugang zu maschinellen Lernfunktionen demokratisiert und die Betriebseffizienz optimiert wird.
Schwerpunkt auf Modell-Governance und -Compliance
Der Schwerpunkt auf Modell-Governance und -Compliance beeinflusst den MLOps-Markt zunehmend, da Unternehmen die Komplexität der Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen in regulierten Umgebungen bewältigen müssen. Mit der zunehmenden Einführung von KI- und maschinellen Lerntechnologien liegt ein verstärkter Fokus darauf, sicherzustellen, dass Modelle den regulatorischen Standards, ethischen Richtlinien und Best Practices der Branche entsprechen. Die Modell-Governance umfasst verschiedene Aspekte, darunter Modelltransparenz, Interpretierbarkeit und Verantwortlichkeit, die entscheidend sind, um Risiken zu mindern und sicherzustellen, dass Modelle innerhalb vordefinierter Grenzen funktionieren. Die Einhaltung von Vorschriften wie der DSGVO, dem CCPA und anderen Datenschutzgesetzen erfordert robuste Mechanismen zur Verfolgung und Prüfung von Modellentscheidungen und der Datennutzung. Wenn Unternehmen Machine-Learning-Modelle in der Produktion einsetzen, müssen sie strenge Governance-Frameworks implementieren, um den Modelllebenszyklus zu verwalten, die Leistung zu überwachen und potenzielle Verzerrungen oder ethische Bedenken auszuräumen. Dieser Trend treibt die Entwicklung fortschrittlicher MLOps-Tools und -Plattformen voran, die Funktionen für Modellprüfung, Versionskontrolle und Dokumentation bieten. Darüber hinaus veranlasst der Aufstieg von KI-Ethik- und Fairness-Initiativen Unternehmen dazu, Praktiken einzuführen, die sicherstellen, dass Modelle ethischen Standards entsprechen und keine Voreingenommenheit oder Diskriminierung aufrechterhalten. Der zunehmende Fokus auf Modell-Governance und Compliance unterstreicht, wie wichtig es ist, diese Überlegungen in die MLOps-Pipeline zu integrieren, um sicherzustellen, dass Machine-Learning-Technologien verantwortungsbewusst und in Übereinstimmung mit den gesetzlichen Anforderungen eingesetzt werden.
Segmenteinblicke
Endbenutzereinblicke
Das IT- und Telekommunikationssegment hatte 2023 den größten Marktanteil. Der MLOps-Markt im IT- und Telekommunikationssektor erlebt ein robustes Wachstum, das von mehreren Schlüsselfaktoren angetrieben wird, die seine zunehmende Bedeutung unterstreichen. Da Organisationen in diesem Sektor zunehmend Technologien für maschinelles Lernen (ML) und künstliche Intelligenz (KI) einsetzen, besteht ein wachsender Bedarf an rationalisierten, effizienten Prozessen zur Verwaltung des gesamten Lebenszyklus von ML-Modellen. MLOps, das maschinelles Lernen mit DevOps-Praktiken kombiniert, geht auf diesen Bedarf ein, indem es die Bereitstellung, Überwachung und Verwaltung von ML-Modellen in großem Maßstab automatisiert und optimiert. Ein Haupttreiber ist das zunehmende Volumen und die Komplexität der von IT- und Telekommunikationsvorgängen generierten Daten, die erweiterte Analysen und KI-gesteuerte Erkenntnisse für die Betriebseffizienz und die Verbesserung des Kundenerlebnisses erfordern. Da Telekommunikationsunternehmen und IT-Dienstleister große Datensätze für vorausschauende Wartung, Netzwerkoptimierung und personalisierte Dienste nutzen, bietet MLOps den Rahmen, um sicherzustellen, dass diese ML-Modelle effektiv entwickelt, integriert und kontinuierlich verbessert werden. Ein weiterer wichtiger Treiber ist das rasante Tempo des technologischen Fortschritts, das agile und iterative Prozesse für die Modellentwicklung und -bereitstellung erfordert. MLOps erleichtert dies, indem es kontinuierliche Integration und kontinuierliche Bereitstellung (CI/CD) für ML-Modelle ermöglicht und so sicherstellt, dass Aktualisierungen und Verbesserungen nahtlos eingeführt werden, wodurch die Genauigkeit und Relevanz der Modelle erhalten bleibt. Auch die Notwendigkeit der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und der Datenverwaltung treibt den MLOps-Markt an. Im IT- und Telekommunikationssektor erfordern strenge Vorschriften zum Datenschutz und zur Datensicherheit robuste Überwachungs- und Kontrollmechanismen, die MLOps durch automatisierte Tracking-, Audit- und Validierungsprozesse bieten kann. Darüber hinaus treibt das Streben nach Betriebseffizienz und Kostensenkung die Einführung von MLOps voran, da es Unternehmen hilft, ihre ML-Workflows zu optimieren, manuelle Eingriffe zu reduzieren und Fehler zu minimieren. Diese Effizienz ist besonders im IT- und Telekommunikationssektor von entscheidender Bedeutung, wo hohe Verfügbarkeit und zuverlässige Servicebereitstellung von größter Bedeutung sind. Die zunehmende Integration von MLOps in Cloud-Computing-Plattformen dient auch als Katalysator für das Marktwachstum. Cloudbasierte MLOps-Lösungen bieten Skalierbarkeit, Flexibilität und Kosteneffizienz und ermöglichen es Unternehmen, On-Demand-Ressourcen und -Dienste zur Unterstützung ihrer ML-Operationen zu nutzen. Da immer mehr IT- und Telekommunikationsunternehmen in die Cloud migrieren, wird die Nachfrage nach Cloud-nativen MLOps-Lösungen voraussichtlich steigen. Darüber hinaus treibt die wachsende Betonung von Innovation und digitaler Transformation innerhalb des Sektors die Einführung fortschrittlicher ML- und KI-Technologien voran. MLOps unterstützt dies, indem es die notwendigen Tools und Frameworks bereitstellt, um neue Modelle schnell bereitzustellen und zu iterieren, schnellere Innovationszyklen zu ermöglichen und Unternehmen dabei zu helfen, in einem dynamischen Markt wettbewerbsfähig zu bleiben. Schließlich verstärkt der zunehmende Fokus auf Kundenerfahrung und personalisierte Dienste im IT- und Telekommunikationssektor den Bedarf an effektiven MLOps-Praktiken. Durch die Nutzung von ML zur Analyse von Kundendaten und Bereitstellung maßgeschneiderter Erfahrungen können Unternehmen die Zufriedenheit und Loyalität steigern, und MLOps stellt sicher, dass diese Modelle effizient verwaltet und kontinuierlich optimiert werden. Insgesamt treibt das Zusammenspiel dieser Faktoren – Datenkomplexität, technologischer Fortschritt, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, Betriebseffizienz, Cloud-Integration, Innovation und Kundenerfahrung – gemeinsam die wachsende Akzeptanz und Bedeutung von MLOps im IT- und Telekommunikationssektor voran.
Regionale Einblicke
Die Region Nordamerika hatte im Jahr 2023 den größten Marktanteil. Der MLOps-Markt in Nordamerika erlebt ein robustes Wachstum, das von mehreren Schlüsselfaktoren angetrieben wird. Da Unternehmen in der gesamten Region zunehmend maschinelles Lernen (ML) und künstliche Intelligenz (KI) in ihre Abläufe integrieren, wird der Bedarf an effizientem, skalierbarem und rationalisiertem ML-Lebenszyklusmanagement von entscheidender Bedeutung. MLOps, das ML und Betrieb kombiniert, bietet einen Rahmen für die Automatisierung und Optimierung der Entwicklung, Bereitstellung und Überwachung von ML-Modellen und bewältigt die Herausforderungen, die mit der Skalierung von KI-Lösungen verbunden sind. Der nordamerikanische Markt ist aufgrund seiner starken technologischen Infrastruktur und der hohen Konzentration technisch versierter Unternehmen und Startups, die an der Spitze der KI-Innovation stehen, besonders lebendig. Die Region profitiert von einem reichhaltigen Ökosystem aus fortschrittlichen Rechenzentren, Cloud-Computing-Kapazitäten und Hochgeschwindigkeitsinternet, die alle für die Unterstützung der komplexen Anforderungen von MLOps unerlässlich sind. Darüber hinaus sind sich nordamerikanische Unternehmen der Wettbewerbsvorteile von KI bewusst und investieren stark in MLOps, um eine schnellere Markteinführung, höhere Modellgenauigkeit und höhere Betriebseffizienz zu gewährleisten. Das zunehmende Datenvolumen, das von Unternehmen in Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen, Einzelhandel und Fertigung generiert wird, treibt auch die Nachfrage nach MLOps-Lösungen an, da Unternehmen versuchen, diese Daten effektiv zu nutzen und mithilfe von KI umsetzbare Erkenntnisse abzuleiten. Darüber hinaus drängt der Anstieg der regulatorischen und Compliance-Anforderungen in Bezug auf Datensicherheit und Datenschutz in Nordamerika Unternehmen dazu, robuste MLOps-Praktiken einzuführen, um Modellverwaltung und Einhaltung gesetzlicher Standards sicherzustellen. Die Präsenz führender Technologieanbieter und Cloud-Plattformen in der Region treibt das Marktwachstum weiter an, da diese Unternehmen umfassende MLOps-Tools und -Plattformen anbieten, die den unterschiedlichen Branchenanforderungen gerecht werden. Darüber hinaus fördert Nordamerikas Fokus auf Innovation und Forschung in den Bereichen KI und maschinelles Lernen die Entwicklung fortschrittlicher MLOps-Lösungen und trägt zur Expansion des Marktes bei. Die zunehmende Komplexität von ML-Modellen und die Notwendigkeit einer kontinuierlichen Überwachung und Optimierung unterstreichen auch die Bedeutung von MLOps bei der Verwaltung der Modellleistung und der Gewährleistung eines nachhaltigen Geschäftswerts. Da Unternehmen bestrebt sind, in einem sich schnell entwickelnden Markt einen Wettbewerbsvorteil zu behalten, wird MLOps zu einer strategischen Investition, die es ihnen ermöglicht, ihre ML-Initiativen effektiv zu verwalten und umzusetzen. Insgesamt wird der nordamerikanische MLOps-Markt aufgrund seiner starken technologischen Grundlage, der hohen Investitionen in KI und des wachsenden Bedarfs an ausgefeilten Lösungen für das ML-Lebenszyklusmanagement florieren.
Jüngste Entwicklungen
- Im April 2023 hat ClearML neue Funktionen für kontinuierliches maschinelles Lernen in seine Open-Source-MLOps-Plattform eingeführt und damit der steigenden globalen Nachfrage Rechnung getragen. Zu den neuesten Funktionen gehört die Anwendung Sneak Peek, mit der Unternehmensbenutzer von ClearML Anwendungen direkt aus ihrer Entwicklungsumgebung bereitstellen können, was den Bereitstellungsprozess rationalisiert und die Betriebseffizienz verbessert.
- Im November 2023 hat Philips die Implementierung KI-gesteuerter Lösungen beschleunigt, indem es die auf Amazon SageMaker basierende MLOps-Plattform nutzte. Das Unternehmen nutzt künstliche Intelligenz in verschiedenen Sektoren, darunter Diagnostik, Bildgebung, persönliche Gesundheit, Therapie und vernetzte Pflege, um Innovation und Betriebseffizienz zu steigern.
- Im Oktober 2023 hat ZenML 7,3 Millionen USD an Finanzmitteln aufgebracht, um den maschinellen Lernbetrieb in Deutschland zu verbessern. Diese Investition spiegelt die wachsende Unterstützung und Dynamik für die Open-Source-MLOps-Plattform von ZenML wider, die den Prozess des Erstellens, Bereitstellens und Verwaltens von Modellen für maschinelles Lernen vereinfachen soll.
- November 2023 DataRobot ist eine neue Partnerschaft mit Cisco eingegangen und hat eine MLOps-Lösung für die Cisco Full-Stack Observability (FSO)-Plattform vorgestellt, die in Zusammenarbeit mit Evolutio entwickelt wurde. Diese Lösung bietet unternehmensweite Beobachtbarkeit für generative KI- und prädiktive KI-Anwendungen, unterstützt die Optimierung und Skalierung von Bereitstellungen und steigert den gesamten Geschäftswert, der den Kunden geboten wird.
- April 2023 MLflow hat MLflow 2.3 veröffentlicht, eine aktualisierte Version seiner Open-Source-Plattform für maschinelles Lernen, die jetzt über erweiterte Funktionen und LLMOps-Unterstützung verfügt. Dieses Update führt innovative Funktionen ein, die die Fähigkeit der Plattform verbessern, große Sprachmodelle (LLMs) bereitzustellen und zu verwalten und LLMs nahtlos in bestehende Vorgänge für maschinelles Lernen zu integrieren.
Wichtige Marktteilnehmer
- IBM Corporation
- Alphabet Inc.
- Microsoft Corporation
- Hewlett Packard Enterprise Unternehmen
- Amazon Web Services, Inc.
- DataRobot, Inc.
- NeptuneLabs GmbH
- Alteryx
- Dataiku Inc,
- GAVS Technologies Private Limited,
- Cloudera, Inc.
- Databricks, Inc.
| Von Bereitstellung | Nach Unternehmenstyp | Nach Endbenutzer | Nach Region |
|
|
|
|
FAQ'S
For a single, multi and corporate client license, the report will be available in PDF format. Sample report would be given you in excel format. For more questions please contact:
Within 24 to 48 hrs.
You can contact Sales team (sales@marketinsightsresearch.com) and they will direct you on email
You can order a report by selecting payment methods, which is bank wire or online payment through any Debit/Credit card, Razor pay or PayPal.
Discounts are available.
Hard Copy