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Marktgröße für kognitives Computing – nach Technologie (Maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Mensch-Computer-Interaktion, Deep Learning), nach Komponente (Plattform und Dienste), nach Bereitstellungsmodell, Organisationsgröße und Prognose, 2024 – 2032


Published on: 2024-07-07 | No of Pages : 240 | Industry : Media and IT

Publisher : MRA | Format : PDF&Excel

Marktgröße für kognitives Computing – nach Technologie (Maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Mensch-Computer-Interaktion, Deep Learning), nach Komponente (Plattform und Dienste), nach Bereitstellungsmodell, Organisationsgröße und Prognose, 2024 – 2032

Marktgröße für Cognitive Computing – nach Technologie (Maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Mensch-Computer-Interaktion, Deep Learning), nach Komponente (Plattform und Dienste), nach Bereitstellungsmodell, Organisationsgröße und Prognose, 2024 – 2032

Marktgröße für Cognitive Computing

Der Markt für Cognitive Computing wurde im Jahr 2023 auf 41,1 Milliarden USD geschätzt und soll von 2024 bis 2032 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von über 30 % wachsen. 

Der zunehmende Einsatz von KI zur Automatisierung komplexer Aufgaben breitet sich in verschiedenen Branchen aus. Kognitive Computersysteme werden eingesetzt, um Kundenservice, Lieferkettenmanagement und Finanztransaktionen zu automatisieren und so die Effizienz zu verbessern und Kosten zu senken. Generative Adversarial Networks (GANs) und andere generative Modelle werden verwendet, um realistische synthetische Daten zu erstellen, die für die Datenerweiterung, kreative Branchen und Simulationen nützlich sind.

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Das zunehmende Volumen unstrukturierter Daten bietet dem kognitiven Computing eine große Chance, die neuen Herausforderungen der Strukturierung der verfügbaren Daten anzugehen. Zu den aufkommenden Trends in diesem Bereich gehören Fortschritte bei der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und maschinellen Lernalgorithmen, die auf die Analyse unstrukturierter Daten zugeschnitten sind. Kognitive Computersysteme werden zunehmend mit Deep-Learning-Modellen wie Transformatoren und neuronalen Netzwerken ausgestattet, die sich durch das Verstehen und Extrahieren von Erkenntnissen aus Text, Bildern und Multimediaquellen auszeichnen. Kontextverständnis und Stimmungsanalyse legen zunehmend Wert darauf, um aus unterschiedlichen Datenquellen verwertbare Informationen abzuleiten.

Attribute des Marktberichts zum Cognitive Computing
Berichtsattribut Details
Basisjahr 2023
Marktgröße des Cognitive Computing im Jahr 2023 41 USD.1 Milliarde
Prognosezeitraum 2024 – 2032
Prognosezeitraum 2024 – 2032 CAGR 30 %
Wertprognose 2024 – 2032 400 Milliarden USD
Historische Daten für 2021 - 2023
Anzahl der Seiten 220
Tabellen, Diagramme & Zahlen 416
Abgedeckte Segmente Technologie, Komponente, Bereitstellungsmodell, Organisationsgröße, Branche, Region
Wachstumstreiber
  • Fortschritte bei KI und maschinellem Lernen
  • Zunehmendes Volumen unstrukturierter Daten und Interpretationsbedarf für die Entscheidungsfindung
  • Steigende Nachfrage nach personalisierten Kundenerlebnissen durch Cloud-Dienste
  • Zunehmende Einführung des IoT im Gesundheitswesen
  • Verbesserungen bei der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
Fallstricke und Herausforderungen
  • Komplexität der Integration
  • Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Sicherheit

Welche Wachstumschancen gibt es in diesem Markt?

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Kognitive Computersysteme verarbeiten häufig persönliche Daten, darunter Namen, Adressen und Sozialversicherungsnummern sowie andere sensible Gesundheits- und Finanzinformationen. Insbesondere im Gesundheits- und Finanzsektor müssen wirksame Anonymisierungstechniken implementiert werden, um individuelle Identitäten zu schützen. Kognitive Systeme sind aufgrund der wertvollen Daten, die sie konfigurieren, attraktive Ziele für Cyberkriminelle. Starke Sicherheitsmaßnahmen wie Verschlüsselungsmethoden für Daten im Ruhezustand und während der Übertragung sind zum Schutz vor Datenlecks und unberechtigtem Zugriff unerlässlich.

Markttrends für kognitives Computing

Die steigenden Trends bei personalisierten Kundenerlebnissen durch Cloud-basiertes kognitives Computing sind durch erweiterte Analysen, Echtzeit-Verarbeitungsfunktionen und verbesserte KI-gestützte Personalisierung gekennzeichnet. Unternehmen nutzen zunehmend Cloud-Infrastrukturen, um riesige Mengen an Kundendaten zu sammeln und zu analysieren, was detaillierte Einblicke in Verhaltensweisen und Vorlieben ermöglicht.Dieser datengesteuerte Ansatz hilft bei der Bereitstellung von KI-Modellen, die personalisierte Empfehlungen und Dienste in Echtzeit über verschiedene Kanäle bereitstellen.

Die zunehmende Nutzung des IoT im Gesundheitswesen wird durch Cognitive Computing erheblich gefördert, das erweiterte Analyse- und Entscheidungsfunktionen bietet. Cognitive Computing verarbeitet Echtzeitdaten von IoT-fähigen Geräten wie Wearables und medizinischen Sensoren, um den Gesundheitszustand der Patienten kontinuierlich zu überwachen. Es kann Anomalien erkennen und Gesundheitsdienstleister umgehend alarmieren. Cognitive Computing treibt virtuelle Gesundheitsassistenten an, die über IoT-Geräte mit Patienten interagieren, medizinische Ratschläge geben, an Medikamenteneinnahme erinnern und gesundheitsbezogene Fragen beantworten.

Marktanalyse für Cognitive Computing

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Basierend auf den Komponenten erreichte das Dienstleistungssegment zwischen 2024 und 2032 eine CAGR von etwa 30 %.

  • Durch die Einführung von Managed Services und Outsourcing-Modellen für Cognitive-Computing-Plattformen können Unternehmen Fachwissen nutzen und den Betriebsaufwand reduzieren. Es besteht eine wachsende Nachfrage nach Beratungsleistungen, die Unternehmen bei der Strategieentwicklung, Planung und Implementierung von Cognitive-Computing-Lösungen unterstützen, die auf ihre spezifischen Bedürfnisse und die vorhandene IT-Infrastruktur zugeschnitten sind.
     
  • Die Nachfrage nach maßgeschneiderten Lösungen und Implementierungsservices zur Erfüllung einzigartiger Geschäftsanforderungen und zur Gewährleistung einer nahtlosen Integration von Cognitive-Computing-Technologien steigt. Der Markt erlebt eine zunehmende Nutzung cloudbasierter kognitiver Computing-Dienste, die Skalierbarkeit, Flexibilität und Kosteneffizienz ermöglichen und gleichzeitig globale Zugänglichkeit und Echtzeit-Datenverarbeitungsfunktionen unterstützen.

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Basierend auf dem Bereitstellungsmodell dominierte das On-Premise-Segment den Markt im Jahr 2023 und wird bis 2032 voraussichtlich über 200 Milliarden USD erreichen.

  • Branchen mit strengen regulatorischen Anforderungen wie Regierung, Gesundheitswesen und Verteidigung entscheiden sich für On-Premise-Bereitstellungen, um die Einhaltung branchenspezifischer Vorschriften und Datenverwaltungsrichtlinien zu gewährleisten. Unternehmen betrachten Investitionen in kognitives Computing vor Ort als langfristige strategische Initiativen, die mit ihren Zielen der digitalen Transformation übereinstimmen und Innovationen sowie Wettbewerbsvorteile in ihren jeweiligen Märkten fördern.
     
  • Vor-Ort-Lösungen bieten eine bessere Kontrolle über Betriebsrisiken, darunter Datenschutzverletzungen und Dienstunterbrechungen, indem sie die Abhängigkeit von externen Dienstanbietern verringern und die Gefährdung durch potenzielle Cyberbedrohungen minimieren.

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Der Markt für kognitives Computing im asiatisch-pazifischen Raum wird bis 2032 voraussichtlich 90 Milliarden USD erreichen. Cloud Computing wird im asiatisch-pazifischen Raum zunehmend genutzt, unterstützt durch die Expansion von Hyperscale-Cloud-Anbietern in der Region. Unternehmen implementieren hybride Cloud-Strategien und kombinieren lokale Cognitive-Computing-Funktionen mit Cloud-basierten Diensten, um Skalierbarkeit und Flexibilität zu erreichen.

Südkorea hat ehrgeizige nationale Strategien wie die „Korea AI Grand Challenge“ gestartet, um die Entwicklung und Einführung von KI-Technologien, einschließlich Cognitive Computing, zu fördern. Diese Initiativen zielen darauf ab, Südkorea als weltweit führenden Anbieter von KI-Innovationen zu positionieren. Unternehmen wie Samsung, LG und SK Telecom investieren stark in KI-F&E, einschließlich Cognitive-Computing-Anwendungen.

In Nordamerika werden KI-Lösungen auf Unternehmensebene für Customer Experience Management, Betriebseffizienz, prädiktive Analysen und personalisierte Marketingstrategien eingeführt. Nordamerikanische Unternehmen nutzen Cognitive Computing, um Wettbewerbsvorteile zu erlangen und Innovationen voranzutreiben. Bemerkenswert ist die Verbreitung von KI-Startups und Innovationszentren in technologiezentrierten Städten wie Silicon Valley, Boston und Toronto. Diese Zentren fördern die Zusammenarbeit zwischen Hochschulen, Startups und etablierten Unternehmen und treiben Durchbrüche bei Cognitive-Computing-Anwendungen voran.

Marktanteil Cognitive Computing

IBM und Amazon Web Services, Inc. hatten im Jahr 2023 zusammen einen Anteil von über 15 % an der Cognitive-Computing-Branche. IBM ist ein multinationales Technologie- und Beratungsunternehmen mit Hauptsitz in Armonk, New York. Das 1911 gegründete Unternehmen hat seit langem einen Ruf für Innovationen und hat im Laufe der Jahrzehnte eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung der Computerbranche gespielt. IBM investiert massiv in KI-Forschung und -Entwicklung und treibt das kognitive Computing durch Projekte in den Bereichen KI-Ethik, Quantencomputing und Hybrid-Cloud-Technologien voran.

Amazon Web Services, Inc. (AWS) ist eine Tochtergesellschaft von Amazon, die Cloud-Computing-Plattformen und APIs auf Abruf für Privatpersonen, Unternehmen und Regierungen auf nutzungsabhängiger Basis bereitstellt. AWS bietet über seine AWS-KI-Dienste eine breite Palette an Cloud-Diensten an, darunter Rechenleistung, Speicherlösungen, Datenbankverwaltung, maschinelles Lernen und KI-Funktionen.

Unternehmen im Markt für kognitives Computing

Wichtige Akteure in der Branche für kognitives Computing sind

  • IBM
  • Amazon Web Services, Inc.
  • Oracle
  • Hitachi Vantara
  • Hewlett Packard Enterprise
  • NetApp
  • Cloudera Inc.

Neuigkeiten aus der Cognitive Computing-Branche

  • Am 23. März stellte Tata Consultancy Services (TCS) seine neueste Innovation vor, den TCS Cognitive Plant Operations Adviser, eine 5G-fähige Lösung, die für die Microsoft Azure Private Mobile Edge Computing (PMEC)-Plattform entwickelt wurde. Diese Lösung unterstützt Branchen wie Fertigung, Öl und Gas, Konsumgüter und Pharmazeutika bei der Verbesserung der Produktionskapazitäten durch KI und maschinelles Lernen und ermöglicht so mehr Intelligenz, Agilität und Belastbarkeit.
     
  • Am 23. Mai kündigte IBM Pläne zum Aufbau einer GPU-as-a-Service-Infrastruktur an, die KI-intensive Workloads unterstützen soll. Darüber hinaus stellte IBM ein KI-gestütztes Dashboard zum Messen, Verfolgen, Verwalten und Melden von Cloud-Kohlenstoffemissionen vor. Darüber hinaus wurde innerhalb von IBM Consulting eine neue Praxis mit Schwerpunkt auf WatsonX und generativer KI eingeführt, die darauf abzielt, den Einsatz von KI-Lösungen bei Kunden zu erleichtern.

Dieser Marktforschungsbericht zum kognitiven Computing umfasst eine ausführliche Berichterstattung über die Branche mit Schätzungen und Prognose hinsichtlich des Umsatzes (in Milliarden USD) von 2024 bis 2032 für die folgenden Segmente

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Markt nach Technologie

  • Maschinelles Lernen
  • Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
  • Mensch-Computer-Interaktion
    • Computer Vision
    • Maschinelles Sehen
    • Robotik
  • Deep Learning

Markt nach Komponente

  • Plattform
  • Dienstleistung
    • Professionelle Dienstleistungen
      • Beratung
      • Integration und Bereitstellung
      • Support und Wartung
    • Managed Services

Markt, nach Bereitstellungsmodell

  • Vor Ort
  • Cloud

Markt, nach Unternehmensgröße

  • Kleine und mittlere Unternehmen (KMU)
  • Großunternehmen

Markt,Nach Branche

  • Gesundheitswesen
  • BFSI
  • Einzelhandel und E-Commerce
  • Regierung und Verteidigung
  • IT und Telekommunikation
  • Energie und Strom
  • Sonstige

Die obigen Informationen gelten für die folgenden Regionen und Länder

  • Nordamerika
    • USA
    • Kanada
  • Europa
    • Deutschland
    • Großbritannien
    • Frankreich
    • Italien
    • Spanien
    • Restliches Europa
  • Asien-Pazifik
    • China
    • Japan
    • Indien
    • Südkorea
    • ANZ
    • Restlicher asiatisch-pazifischer Raum 
  • Lateinamerika
    • Brasilien
    • Mexiko
    • Restliches Lateinamerika
  • MEA
    • VAE
    • Saudi-Arabien
    • Südafrika
    • Restlicher MEA

 

 

Inhaltsverzeichnis

Berichtsinhalt

Kapitel 1   Umfang und Methodik

1.1    Marktumfang und Definition

1.2    Grundlegende Schätzungen und Berechnungen

1.3    Prognoseparameter

1.4    Datenquellen

1.4.1    Primär

1.4.2    Sekundär

1.4.2.1    Bezahlte Quellen

1.4.2.2    Öffentliche Quellen

Kapitel 2  Zusammenfassung

2.1    Industrie 3600-Zusammenfassung, 2024–2032

2.2    Geschäftstrends

2.2.1    Gesamter adressierbarer Markt (TAM), 2024–2032

Kapitel 3 Brancheneinblicke

3.1 Analyse des Branchen-Ökosystems

3.2 Anbietermatrix

3.3 Technologie- und Innovationslandschaft

3.4 Patentanalyse

3.5 Wichtige Neuigkeiten und Initiativen

3.6 Regulatorische Landschaft

3.7 Einflusskräfte

3.7.1    Wachstumstreiber

3.7.1.1    Fortschritte bei KI und maschinellem Lernen

3.7.1.2    Zunehmendes Volumen unstrukturierter Daten und Interpretationsbedarf für die Entscheidungsfindung

3.7.1.3    Steigende Nachfrage nach personalisierten Kundenerlebnissen durch Cloud-Dienste

3.7.1.4    Zunehmende Nutzung des IoT im Gesundheitswesen

3.7.1.5    Verbesserungen bei der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

3.7.2    Fallstricke und Herausforderungen der Branche

3.7.2.1    Komplexität der Integration

3.7.2.2    Bedenken hinsichtlich Datenschutz und -sicherheit

3.8    Analyse des Wachstumspotenzials

3.9    Porters Analyse

3.9.1    Macht der Lieferanten

3.9.2    Nachfragemacht

3.9.3    Bedrohung durch neue Marktteilnehmer

3.9.4    Bedrohung durch Ersatzprodukte

3.9.5    Branchenrivalität

3.10    PESTEL-Analyse

Kapitel 4   Wettbewerbslandschaft, 2023

4.1    Marktanteilsanalyse des Unternehmens

4.2    Matrix der Wettbewerbspositionierung

4.3    Matrix der strategischen Aussichten

Kapitel 5   Marktschätzungen und -prognose, nach Technologie, 2021 - 2032 (Mrd. USD)

5.1    Wichtige Trends

5.2    Maschinelles Lernen

5.3    Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

5.4    Mensch-Computer-Interaktion

5.4.1    Computer Vision

5.4.2    Maschinelles Sehen

5.4.3    Robotik

5.5    Deep Learning

Kapitel 6   Marktschätzungen und -prognose nach Komponente, 2021 - 2032 (Milliarden USD)

6.1    Wichtige Trends

6.2    Plattform

6.3    Service

6.3.1    Professionelle Dienstleistungen

6.3.1.1    Beratung

6.3.1.2    Integration und Bereitstellung

6.3.1.3    Support und Wartung

6.3.2    Managed Services

Kapitel 7  Marktschätzungen und Prognose nach Bereitstellungsmodell, 2021 - 2032 (Mrd. USD)

7.1    Wichtige Trends

7.2    Vor Ort

7.3 Cloud

Kapitel 8 Marktschätzungen und Prognosen nach Unternehmensgröße, 2021–2032 (Milliarden USD)

8.1 Wichtige Trends

8.2 Kleine und mittlere Unternehmen (KMU)

8.3 Große Unternehmen

Kapitel 9 Marktschätzungen und Prognosen Prognose nach Branchen, 2021–2032 (Milliarden USD)

9,1 Wichtige Trends

9,2 Gesundheitswesen

9,3 BFSI

9,4 Einzelhandel und E-Commerce

9,5 Staat und Verteidigung

9,6 IT und Telekommunikation

9,9.7    Energie und Strom

9.8    Sonstige

Kapitel 10   Marktschätzungen und -prognosen nach Regionen, 2021 - 2032 (Milliarden USD)

10.1    Wichtige Trends

10.2    Nordamerika

10.2.1   USA

10.2.2   Kanada

10.3    Europa

10.3.1   Vereinigtes Königreich

10.3.2   Deutschland

10.3.3   Frankreich

10.3.4   Italien

10.3.5   Spanien

10.3.6   Restliches Europa

10.4    Asien-Pazifik

10.4.1   China

10.4.2   Indien

10.4.3   Japan

10.4.4   Südkorea

10.4.5   ANZ

10.4.6   Restlicher Asien-Pazifik

10.5    Lateinamerika

10.5.1   Brasilien

10.5.2   Mexiko

10.5.3   Restliches Lateinamerika

10.6    MEA

10.6.1   VAE

10.6.2   Saudi-Arabien

10.6.3   Südafrika

10.6.4   Rest von MEA

Kapitel 11   Firmenprofile

11.1    Amazon Web Services, Inc.

11.2    Atlan Pte. Ltd

11.3    Cloudera Inc.

11.4    data.world, Inc.

11.5    Denodo Technologies

11.6    Dremio

11.7    Hewlett Packard Enterprise

11.8    Hitachi Vantara

11.9    IBM

11.10    Informatica Inc.

11.11    K2View

11.12    MapR-Technologien

11.13    NetApp

11.14    Oracle

11.15    Qlik

11.16    SAP

11.17    Software AG

11.18    Stardog Union

11.19    Talend

11.20    TIBCO Software Inc.
 

  • IBM
  • Amazon Web Services, Inc.
  • Oracle
  • Hitachi Vantara
  • Hewlett Packard Enterprise
  • NetApp
  • Cloudera Inc.

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