Globale MLOps-Marktgröße nach Branchenvertikale (BFSI, Medien und Unterhaltung), nach Komponente (Plattform, Software), nach Bereitstellungsmodus (On-Premise, Cloud), nach Unternehmensgröße (Großunternehmen, KMU), nach geografischem Umfang und Prognose

MLOps-Marktgröße und -Prognose

Die Größe des MLOps-Marktes wurde im Jahr 2023 auf 1.902,50 Millionen USD geschätzt und soll bis 2030 23.945,95 Millionen USD erreichen. Der Markt soll von 2024 bis 2030 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 37,22 % wachsen.

Verbesserte Effizienz durch erhöhte Überwachbarkeit und erhöhte Produktivität sowie schnellere KI-Implementierung sind die Faktoren, die das Marktwachstum vorantreiben. Der globale MLOps-Marktbericht bietet eine ganzheitliche Marktbewertung. Der Bericht bietet eine umfassende Analyse der wichtigsten Segmente, Trends, Treiber, Beschränkungen, des Wettbewerbsumfelds und der Faktoren, die auf dem Markt eine wesentliche Rolle spielen.

Einführung in den globalen MLOps-Markt

In den letzten Jahren hat sich der Bereich des maschinellen Lernens (ML) rasant weiterentwickelt und eine neue Ära der Möglichkeiten und Anwendungen in verschiedenen Branchen eingeläutet. Mit der Verbreitung von ML-Modellen ist jedoch die Notwendigkeit einer effektiven Bereitstellung und Verwaltung immer deutlicher geworden. Hier kommt MLOps (Machine Learning Operations) als entscheidende Disziplin ins Spiel, die einen systematischen Ansatz zur Optimierung des End-to-End-Lebenszyklus von Machine-Learning-Modellen bietet.

MLOps kann als eine Reihe von Praktiken und Tools definiert werden, die darauf abzielen, die Prozesse im Zusammenhang mit der Bereitstellung, Verwaltung und Überwachung von Machine-Learning-Modellen in einer Produktionsumgebung zu verbessern und zu automatisieren. Es fungiert als Brücke zwischen den traditionell getrennten Bereichen Data Science und IT-Betrieb und gewährleistet einen nahtlosen Übergang von der Modellentwicklung zur Bereitstellung und Wartung.

MLOps findet Anwendung im gesamten Machine-Learning-Lebenszyklus und umfasst verschiedene Phasen von der Modellentwicklung bis zur Bereitstellung und laufenden Verwaltung. MLOps erleichtert die Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern, Softwareentwicklern und Betriebsteams. Durch die Förderung einer effektiven Kommunikation stellt es sicher, dass die Ziele der Modellentwicklung mit den Anforderungen der Bereitstellung und Operationalisierung übereinstimmen. Genau wie bei der traditionellen Softwareentwicklung ist die Versionskontrolle bei MLOps von entscheidender Bedeutung. Sie ermöglicht es Teams, Änderungen sowohl im Code als auch in den Daten zu verfolgen, was Reproduzierbarkeit, Überprüfbarkeit und die Möglichkeit ermöglicht, Änderungen bei Bedarf rückgängig zu machen. MLOps integriert CI/CD-Prinzipien, um das Testen, Erstellen und Bereitstellen von ML-Modellen zu automatisieren. Dies führt zu einer schnelleren und zuverlässigeren Modellbereitstellung, sodass Unternehmen rasch auf sich ändernde Geschäftsanforderungen reagieren können. MLOps nutzt Infrastructure as Code, um die für die Bereitstellung und Bereitstellung von ML-Modellen erforderliche Infrastruktur zu definieren und zu verwalten. Diese Vorgehensweise verbessert die Konsistenz, Wiederholbarkeit und Skalierbarkeit von Modellbereitstellungen.

MLOps umfasst Tools und Vorgehensweisen zur Echtzeitüberwachung der Modellleistung, zur Erkennung von Konzeptdrift und zur Verwaltung von Modellversionen. Dadurch wird sichergestellt, dass Modelle in einer dynamischen Umgebung weiterhin genaue und zuverlässige Vorhersagen liefern. MLOps befasst sich mit den Herausforderungen der Skalierung von ML-Systemen, indem es Lösungen für ein effizientes Ressourcenmanagement bietet. Dazu gehört die Optimierung von Rechenleistung, Speicher und anderen Infrastrukturkomponenten zur Bewältigung unterschiedlicher Arbeitslasten. Angesichts zunehmender Bedenken hinsichtlich Datensicherheit und Datenschutz legt MLOps Wert auf die Integration von Sicherheitsmaßnahmen in den ML-Workflow. Es stellt sicher, dass sowohl Daten als auch Modelle den gesetzlichen Standards entsprechen und vertrauliche Informationen geschützt sind. MLOps fördert die Einrichtung von Feedbackschleifen, um Modelle basierend auf realer Leistung und Benutzerfeedback kontinuierlich zu verbessern. Dieser iterative Prozess verbessert die Anpassungsfähigkeit und Effektivität von ML-Modellen im Laufe der Zeit.

Globaler MLOps-Marktüberblick

In der dynamischen Landschaft des maschinellen Lernens (ML), in der Teams aus Datenwissenschaftlern, Ingenieuren und Betriebsfachleuten zusammenarbeiten, um Modelle von der Entwicklung in die Produktion zu bringen, spielt die Standardisierung von ML-Prozessen eine entscheidende Rolle. Dieser Trend zur Standardisierung verbessert nicht nur die Teamarbeit, sondern dient auch als Markttreiber für den MLOps-Sektor.

Die Standardisierung gewährleistet einen konsistenten Ansatz für ML-Workflows, reduziert das Fehlerrisiko und verbessert die Wiederholbarkeit. Dies ist besonders wichtig in Szenarien, in denen mehrere Teammitglieder in verschiedene Phasen des ML-Lebenszyklus involviert sind. Beispielsweise können konsistente Versionskontrollpraktiken in den Datenwissenschafts- und IT-Betriebsteams Probleme während der Modellbereitstellung verhindern. Reproduzierbarkeit ist ein grundlegender Aspekt der wissenschaftlichen Forschung und gilt auch für ML. Durch die Standardisierung von Prozessen, einschließlich Datenvorverarbeitung, Modelltraining und -bewertung, können Teams Ergebnisse zuverlässig reproduzieren. Dies ist wichtig, um die Modellleistung zu validieren, Experimente durchzuführen und die Zusammenarbeit zwischen Teammitgliedern zu erleichtern.

Während der Bereich MLOps als wesentliche Komponente für die erfolgreiche Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen (ML) an Bedeutung gewinnt, steht der Markt vor einer erheblichen Einschränkung – dem Mangel an Fachwissen des Personals. Diese Herausforderung dreht sich um den Mangel an qualifizierten Fachkräften, die über das erforderliche interdisziplinäre Wissen verfügen, um die Komplexität von MLOps effektiv zu bewältigen.

MLOps umfasst eine Vielzahl von Aktivitäten, die Datenaufbereitung, Modelltraining, Bereitstellung, Überwachung und kontinuierliche Verbesserung umfassen. Der Mangel an Fachwissen des Personals kann bei der Orchestrierung dieser komplexen Arbeitsabläufe zu Herausforderungen führen. Beispielsweise erfordert die Gewährleistung einer nahtlosen Integration zwischen Datenwissenschaft und IT-Betrieb Fachwissen in beiden Bereichen, und eine Wissenslücke kann zu Ineffizienzen führen. Die Modell-Governance, die ethische Überlegungen, Compliance und verantwortungsvolle KI-Praktiken umfasst, ist ein entscheidender Aspekt von MLOps. Ein Mangel an Fachwissen kann zu unzureichenden Governance-Rahmenwerken führen und Probleme wie Modellverzerrungen oder die Nichteinhaltung gesetzlicher Anforderungen mit sich bringen. Um diese Herausforderungen effektiv anzugehen, benötigen Unternehmen Personal, das sich sowohl mit Datenwissenschaft als auch mit Governance-Prinzipien auskennt.

Der Banken-, Finanzdienstleistungs- und Versicherungssektor (BFSI) durchläuft mit der zunehmenden Nutzung von Anwendungen für maschinelles Lernen (ML) einen tiefgreifenden Wandel. Diese Entwicklung bietet eine erhebliche Marktchance für MLOps – die Verfahren und Tools, die die Bereitstellung, Überwachung und Verwaltung von ML-Modellen optimieren.

ML-Algorithmen spielen eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Betrugserkennung und -prävention im BFSI-Sektor. Durch die Analyse von Transaktionsmustern, Benutzerverhalten und historischen Daten können ML-Modelle Anomalien identifizieren, die auf betrügerische Aktivitäten hinweisen. MLOps wird entscheidend für die Bereitstellung und Verwaltung dieser Modelle in großem Maßstab, um eine Echtzeitüberwachung und Reaktionsfähigkeit auf neu auftretende Bedrohungen sicherzustellen. Maschinelles Lernen gestaltet die Kreditbewertungs- und Risikomanagementprozesse im BFSI-Sektor neu. ML-Modelle können verschiedene Datenquellen analysieren, um die Kreditwürdigkeit von Einzelpersonen und Unternehmen genauer zu bewerten. MLOps erleichtert die nahtlose Integration dieser Modelle in bestehende Arbeitsabläufe und ermöglicht es Finanzinstituten, datengesteuerte Entscheidungen effizient und zuverlässig zu treffen.

ML-gestützte Chatbots und virtuelle Assistenten werden im BFSI-Sektor zu einem integralen Bestandteil des Kundendienstes. Diese KI-gesteuerten Lösungen nutzen die Verarbeitung natürlicher Sprache, um Kundenanfragen zu verstehen und personalisierte Unterstützung zu bieten. MLOps gewährleistet die effektive Bereitstellung und kontinuierliche Verbesserung dieser Konversations-KI-Modelle und verbessert so das gesamte Kundenerlebnis. Im Bereich des Investmentbankings wird maschinelles Lernen für algorithmischen Handel und die Entwicklung anspruchsvoller Anlagestrategien eingesetzt. ML-Modelle analysieren Markttrends, Nachrichtenstimmungen und historische Daten, um fundierte Handelsentscheidungen zu treffen. MLOps spielt eine wichtige Rolle bei der Verwaltung der Bereitstellung dieser Modelle in Hochfrequenzhandelsumgebungen, bei der Optimierung der Leistung und bei der Gewährleistung der Zuverlässigkeit.

Globaler MLOps-MarktSegmentierungsanalyse

Der globale MLOps-Markt ist nach Branche, Komponente, Bereitstellungsmodus, Unternehmensgröße und Geografie segmentiert.

MLOps-Markt nach Branche

• BFSI
• Medien und Unterhaltung
• IT und Telekommunikation
• Fertigung
• Gesundheitswesen
• Einzelhandel und E-Commerce
• Energie und Versorgung
• Sonstige

Basierend auf der Branche hatte das BFSI-Segment im Jahr 2022 mit 26,52 % den größten Marktanteil und soll im Prognosezeitraum mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 40,53 % wachsen. Im Banken-, Finanzdienstleistungs- und Versicherungssektor (BFSI) erweist sich MLOps als transformative Kraft, die die Möglichkeiten des maschinellen Lernens (ML) nutzt, um verschiedene Aspekte des Betriebs zu verbessern. Die Verbindung von maschinellem Lernen und Betrieb im BFSI ist nicht nur eine technologische Integration, sondern ein strategischer Ansatz, der Prozesse rationalisiert, die Entscheidungsfindung verbessert und Risiken mindert.

MLOps ist maßgeblich an der Entwicklung und Bereitstellung fortschrittlicher Betrugserkennungsmodelle beteiligt, die kontinuierlich Transaktionsmuster, Benutzerverhalten und historische Daten analysieren, um Anomalien zu identifizieren, die auf betrügerische Aktivitäten hinweisen. Revolut, ein Fintech-Unternehmen, setzt MLOps ein, um sein Betrugserkennungssystem zu betreiben. Durch die Überwachung von Transaktionen in Echtzeit kann das System ungewöhnliche Muster erkennen und potenzielle betrügerische Aktivitäten umgehend kennzeichnen, wodurch die Sicherheit erhöht und die finanziellen Vermögenswerte der Benutzer geschützt werden.

MLOps-Markt nach Komponenten

• Plattform
• Software

Basierend auf Komponenten hatte das Plattformsegment im Jahr 2022 mit 81,77 % den größten Marktanteil und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit der höchsten CAGR von 38,03 % wachsen. MLOps-Plattformen dienen als Grundlage für Organisationen, die sich in die komplexe Welt der Machine Learning Operations wagen, und bieten eine umfassende Suite von Tools und Funktionen zur Optimierung des End-to-End-Lebenszyklus von Machine Learning-Modellen. Diese Plattformen sind darauf ausgelegt, die Zusammenarbeit zu verbessern, Prozesse zu automatisieren und die nahtlose Bereitstellung und Verwaltung von Machine Learning-Workflows sicherzustellen. MLOps-Plattformen sind maßgeblich daran beteiligt, das Potenzial von Machine Learning-Workflows freizusetzen, indem sie Organisationen die Tools und die Infrastruktur bieten, die erforderlich sind, um Data Science-Experimente in skalierbare und zuverlässige Betriebsanwendungen umzuwandeln. Diese Plattformen erfüllen die vielfältigen Anforderungen der Branchen und fördern Innovation und Effizienz über den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens hinweg.

MLOps-Markt nach Bereitstellungsmodus

• Vor Ort
• Cloud

Basierend auf dem Bereitstellungsmodus hatte das Vor-Ort-Segment im Jahr 2022 mit 50,27 % den größten Marktanteil mit einem Marktwert von 956,4 Millionen USD und soll im Prognosezeitraum mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 34,88 % wachsen. Die Vor-Ort-Bereitstellung von MLOps bezieht sich auf die Implementierung einer Infrastruktur für maschinelles Lernen in den eigenen physischen Rechenzentren oder dedizierten Servern eines Unternehmens. In diesem Modell werden alle MLOps-Prozesse, einschließlich Modellentwicklung, Training, Bereitstellung und Überwachung, lokal verwaltet und ausgeführt. Während die Cloud-basierte Bereitstellung an Bedeutung gewonnen hat, bleibt die Vor-Ort-Bereitstellung eine praktikable Option für Unternehmen, die mehr Kontrolle über ihre Arbeitsabläufe beim maschinellen Lernen suchen. Die On-Premise-Bereitstellung von MLOps bietet Unternehmen eine strategische Wahl, wenn sie maximale Kontrolle, Sicherheit und Compliance über ihre Machine-Learning-Workflows anstreben. Branchenübergreifende Echtzeitbeispiele verdeutlichen die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von On-Premise-MLOps und betonen seine Rolle bei der Erfüllung spezifischer organisatorischer Anforderungen und der Gewährleistung höchster Datenkontrolle und -sicherheit.

MLOps-Markt nach Unternehmensgröße

• Großunternehmen
• KMU

Basierend auf der Unternehmensgröße hatte das Segment der Großunternehmen im Jahr 2022 mit 75,17 % den größten Marktanteil und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit 38,41 % die höchste durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) aufweisen. Die Implementierung von MLOps (Machine Learning Operations) in großen Unternehmen bringt eine Vielzahl von Vorteilen mit sich und steigert die Effizienz, Innovation und Geschäftsauswirkungen in verschiedenen Bereichen. Von der Verbesserung der prädiktiven Analyse bis zur Optimierung des Betriebs ermöglicht MLOps großen Unternehmen, das volle Potenzial ihrer Machine-Learning-Workflows auszuschöpfen.

MLOps ermöglicht großen Unternehmen, ihre prädiktiven Analysefähigkeiten zu verbessern und Machine-Learning-Modelle für genaue Prognosen und Entscheidungen zu nutzen. Dies ist besonders vorteilhaft für Branchen, in denen prädiktive Erkenntnisse strategische Entscheidungen und betriebliche Effizienz vorantreiben. Walmart, ein Einzelhandelsriese, implementierte MLOps, um die Bestandsverwaltung zu optimieren. Durch den Einsatz von Machine-Learning-Modellen prognostiziert Walmart die Verbrauchernachfrage genauer und stellt sicher, dass in jedem Geschäft die richtigen Produkte in den richtigen Mengen vorrätig sind. So werden Überbestände und Fehlbestände minimiert. MLOps rationalisiert die Bereitstellung und Verwaltung von Machine-Learning-Modellen und führt so zu einer verbesserten betrieblichen Effizienz. Große Unternehmen können sich wiederholende Aufgaben automatisieren, Modelle in Echtzeit überwachen und Arbeitsabläufe optimieren, was zu Ressourceneinsparungen und gesteigerter Produktivität führt. General Electric (GE) setzt MLOps ein, um die Gerätewartung in seiner Luftfahrtabteilung zu optimieren. Durch den Einsatz von Machine-Learning-Modellen, die Geräteausfälle vorhersagen, kann GE Wartungsarbeiten proaktiv planen, Ausfallzeiten minimieren und die Gesamteffizienz seiner Betriebsabläufe verbessern.

MLOps-Markt nach geografischer Lage

• Nordamerika
• Europa
• Asien-Pazifik
• Lateinamerika
• Naher Osten und Afrika

Geografisch betrachtet hatte Nordamerika im Jahr 2022 mit 41,04 % den größten Marktanteil und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 32,26 % wachsen. Nordamerika gilt als Epizentrum der MLOps-Innovation und präsentiert einen reifen und dynamischen Markt. Die Durchdringung von MLOps-Praktiken in dieser Region ist tiefgreifend, wobei die überwiegende Mehrheit der Unternehmen diese Methoden aktiv in ihre Machine-Learning-Workflows einbindet. Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen und Technologie stehen an vorderster Front und erkennen das transformative Potenzial von MLOps bei der Optimierung der Modellbereitstellung und -verwaltung.

Die nordamerikanische MLOps-Landschaft wimmelt von einer Vielzahl unterschiedlicher Unternehmen, die hochmoderne MLOps-Lösungen anbieten. Branchenriesen wie Google, Microsoft und Amazon haben eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung des Marktes gespielt. Darüber hinaus haben sich spezialisierte Unternehmen wie DataRobot und Databricks als wichtige Akteure herauskristallisiert, die umfassende MLOps-Plattformen und -Dienste anbieten, um den vielfältigen Anforderungen von Unternehmen gerecht zu werden. Der vorherrschende Trend in Nordamerika dreht sich um die nahtlose Integration von MLOps in bestehende DevOps-Frameworks. Unternehmen sind daran interessiert, eine Kultur der Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern und Betriebsteams zu fördern, um schnellere und zuverlässigere Modellbereitstellungen zu erreichen. Der Schwerpunkt liegt auf End-to-End-Automatisierung, der Optimierung von Machine-Learning-Workflows und der Gewährleistung eines effizienteren und agileren Entwicklungslebenszyklus.

Wichtige Akteure

Der globale MLOps-Marktstudienbericht bietet wertvolle Einblicke mit Schwerpunkt auf dem globalen Markt. Zu den wichtigsten Akteuren auf dem Markt zählen Cloudera, Databricks, Inc., Alteryx, Domino Data Lab, Inc., DataRobot, Inc., Seldon Technologies, Kubeflow, H2O.ai, ModelOp, Inc., PostgresML, Dotscience, Iguazio, Valohai, Comet, Weights & Unter anderem Vorurteile.

Berichtsumfang

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Forschungsmethodik der Marktforschung

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Gründe für den Kauf dieses Berichts

Qualitative und quantitative Analyse des Marktes basierend auf einer Segmentierung, die sowohl wirtschaftliche als auch nichtwirtschaftliche Faktoren einbezieht. Bereitstellung von Daten zum Marktwert (in Milliarden USD) für jedes Segment und Untersegment. Gibt die Region und das Segment an, die voraussichtlich das schnellste Wachstum aufweisen und den Markt dominieren werden. Geografische Analyse, die den Verbrauch des Produkts/der Dienstleistung in der Region hervorhebt und die Faktoren angibt, die den Markt in jeder Region beeinflussen. Wettbewerbslandschaft, die die Marktrangliste der wichtigsten Akteure sowie die Einführung neuer Dienste/Produkte, Partnerschaften, Geschäftserweiterungen und Akquisitionen der vorgestellten Unternehmen in den letzten fünf Jahren umfasst. Ausführliche Unternehmensprofile, bestehend aus Unternehmensübersicht, Unternehmenseinblicken, Produktbenchmarking und SWOT-Analyse für die wichtigsten Marktteilnehmer. Die aktuellen sowie zukünftigen Marktaussichten der Branche in Bezug auf aktuelle Entwicklungen (die Wachstumschancen und -treiber sowie Herausforderungen und Einschränkungen sowohl aufstrebender als auch entwickelter Regionen beinhalten). Beinhaltet eine eingehende Analyse des Marktes aus verschiedenen Perspektiven durch Porters Fünf-Kräfte-Analyse. Bietet Einblicke in den Markt durch die Wertschöpfungskette. Marktdynamikszenario sowie Wachstumschancen des Marktes in den kommenden Jahren. 6-monatiger Analystensupport nach dem Verkauf.

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