Globaler Markt für Operationalisierungssoftware für KI und maschinelles Lernen nach Anwendung (Predictive Analytics, Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision, Spracherkennung, Anomalieerkennung), nach Bereitstellung (vor Ort, Cloud-basiert, Hybrid), nach Funktionalität (Modellbereitstellung und -verwaltung, Datenvorverarbeitung und Feature-Engineering, Modellüberwachung und Leistungsbewer

Marktgröße und Prognose für Operationalisierungssoftware für KI und maschinelles Lernen

Die Größe des Marktes für Operationalisierungssoftware für KI und maschinelles Lernen wurde im Jahr 2024 auf 6,12 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis 2031 36,25 Milliarden US-Dollar erreichen und zwischen 2024 und 2031 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 35,2 % wachsen.

• KI und Operationalisierungssoftware Machine Learning Operationalization Software (MLOps-Software) rationalisiert den Lebenszyklus von Machine-Learning-Modellen und überführt sie von der Entwicklung in reale Anwendungen.
• Durch die Automatisierung von Aufgaben wie Modellbereitstellung, -überwachung und -verwaltung stellt MLOps-Software sicher, dass diese Modelle effektiv und zuverlässig funktionieren.
• Dies führt zu Vorteilen wie verbesserter Effizienz, geringeren Kosten und schnelleren Innovationszyklen.
• MLOps-Software ermöglicht es Unternehmen, die Leistungsfähigkeit von KI und maschinellem Lernen für Aufgaben wie Betrugserkennung, personalisierte Empfehlungen und vorausschauende Wartung zu nutzen und so letztendlich einen erheblichen Geschäftswert zu erzielen.

Global AI & Marktdynamik für Operationalisierungssoftware für maschinelles Lernen

Die wichtigsten Marktdynamiken, die den Markt für Operationalisierungssoftware für KI und maschinelles Lernen prägen, umfassen

Wichtige Markttreiber

• Steigende Einführung von KI und ML Die weitverbreitete Einführung von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) in verschiedenen Branchen wird hauptsächlich durch den Nachfrageschub vorangetrieben. Da KI und ML von Unternehmen zunehmend für Aufgaben wie Automatisierung, Entscheidungsfindung und Prozessoptimierung genutzt werden, besteht eine wachsende Nachfrage nach MLOps-Software, um diese Modelle effektiv zu verwalten und zu operationalisieren.
• Bedarf an optimierten ArbeitsabläufenDie Komplexität der Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung von Modellen für maschinelles Lernen erfordert optimierte Arbeitsabläufe. Dieser Bedarf wird durch MLOps-Software erfüllt, die Aufgaben wie Modellbereitstellung, -überwachung und -verwaltung automatisiert. Das Ergebnis dieser Automatisierung ist eine höhere Effizienz, weniger Fehler und eine schnellere Wertschöpfung für KI-Initiativen.
• Wachsender Fokus auf Modell-Governance und Erklärbarkeit Die Nutzung von KI und ML unterliegt zunehmenden behördlichen Kontrollen, was zu einem wachsenden Fokus auf Modell-Governance und Erklärbarkeit führt. MLOps-Software spielt in dieser Hinsicht eine entscheidende Rolle, da sie Funktionen wie Modell-Governance und Erklärbarkeit bietet. Diese Funktionen gewährleisten die Einhaltung von Vorschriften und verbessern die Transparenz der eingesetzten Modelle, wodurch Vertrauen und eine breitere Akzeptanz gefördert werden.
• Cloud-Einführung und Skalierbarkeit Die wachsende Popularität des Cloud-Computing bietet Chancen für MLOps-Softwareanbieter. Cloudbasierte Lösungen bieten Skalierbarkeit und Kosteneffizienz und sind daher attraktive Optionen für Unternehmen jeder Größe. Das Wachstum des MLOps-Softwaremarktes wird durch diesen Wandel hin zu Cloud-Umgebungen vorangetrieben.

Wichtige Herausforderungen

• Komplexität der Integration Die Integration von MLOps-Software in bestehende Unternehmenssysteme kann ein komplexes Unterfangen sein. Datensilos, unterschiedliche Technologie-Stacks und fehlende Standardisierung können bei der Implementierung Hürden darstellen und einen reibungslosen Betrieb verhindern.
• Erklärbarkeit und Vertrauen Da Vorschriften und ethische Überlegungen rund um KI immer stärker in den Vordergrund rücken, ist es von entscheidender Bedeutung, die Erklärbarkeit und Vertrauenswürdigkeit von Modellen des maschinellen Lernens sicherzustellen. MLOps-Software muss Funktionen bieten, die zeigen, wie Modelle zu Entscheidungen gelangen, und so Vertrauen und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften fördern.
• Mangel an qualifizierten Fachkräften Das schnelle Wachstum von KI und ML hat eine erhebliche Nachfrage nach qualifizierten Fachkräften mit Fachkenntnissen in MLOps-Tools und -Methoden geschaffen. Dieser Mangel an Talenten kann die Fähigkeit von Unternehmen einschränken, ihre MLOps-Infrastruktur effektiv einzusetzen und zu verwalten.

Wichtige Trends

• Anstieg der Automatisierung Der Markt beobachtet einen Anstieg der Automatisierungsmöglichkeiten in MLOps-Software. Dazu gehört die Automatisierung von Aufgaben wie Modellbereitstellung, -überwachung und -verwaltung. Dies führt zu höherer Effizienz, geringeren Kosten und einer schnelleren Markteinführung von KI-gestützten Lösungen.
• Fokus auf Sicherheit und Erklärbarkeit Funktionen wie Modell-Governance und Erklärbarkeit in MLOps-Software werden betont, da die Vorschriften für den Einsatz von KI und ML verschärft werden. Diese Funktionen gewährleisten Compliance, Transparenz und einen verantwortungsvollen Einsatz von KI-Modellen, die in realen Anwendungen eingesetzt werden.
• Aufstieg der Open-Source-Optionen Die florierende Open-Source-MLOps-Community bietet Unternehmen kostengünstige Alternativen. Dadurch wird Innovation gefördert und der Zugang zu MLOps-Tools erweitert. Aufgrund ihrer umfassenden Lösungen und robusten Supportleistungen werden etablierte Anbieter jedoch voraussichtlich einen erheblichen Marktanteil behalten.

Globale KI und Regionale Analyse des Marktes für Operationalisierungssoftware für maschinelles Lernen

Hier ist eine detailliertere regionale Analyse des Marktes für KI und Operationalisierungssoftware. Markt für Operationalisierungssoftware für maschinelles Lernen

Nordamerika

• Innovationen im Bereich der MLOps-Software in Nordamerika werden durch eine Konzentration führender Technologieunternehmen und ein starkes Startup-Ökosystem vorangetrieben.
• Die Nachfrage nach MLOps-Lösungen wird von nordamerikanischen Unternehmen getrieben, die aufgrund einer fest etablierten Kultur der Akzeptanz modernster Technologien an der Spitze der KI- und ML-Implementierung stehen.
• In der Region wird eine hochqualifizierte Belegschaft in KI und verwandten Bereichen gefördert, die den notwendigen Talentpool für die effektive Entwicklung und Bereitstellung von MLOps-Software bietet.
• Erhebliche Investitionen in Forschung und Entwicklung (F&E) treiben die Weiterentwicklung von MLOps-Lösungen in Nordamerika voran und festigen ihre marktbeherrschende Stellung.

Europa

• Die Entwicklung von MLOps-Software, die Erklärbarkeit, Sicherheit und Compliance betont, könnte durch die strengen Vorschriften Europas, wie die DSGVO, vorangetrieben werden, was europäischen Anbietern möglicherweise einen Wettbewerbsvorteil verschafft.
• Talent und Investitionen werden von florierenden KI-Zentren in Städten wie London, Berlin und Paris angezogen, was Innovationen bei MLOps-Lösungen fördert, die auf europäische Anforderungen zugeschnitten sind.
• Das Wachstum inländischer MLOps-Softwareunternehmen könnte durch staatliche Initiativen angekurbelt werden, die die KI-Forschung und -Entwicklung in Europa unterstützen und sie als beeindruckende Akteure auf dem Markt positionieren.

Globaler Markt für Software zur Operationalisierung von KI und maschinellem LernenSegmentierungsanalyse

Der globale Markt für Software zur Operationalisierung von KI und maschinellem Lernen ist nach Anwendung, Bereitstellung, Funktionalität, Endbenutzern und Geografie segmentiert.

KI und Markt für Operationalisierungssoftware für maschinelles Lernen, nach Anwendung

• Predictive Analytics
• Verarbeitung natürlicher Sprache
• Computer Vision
• Spracherkennung
• Anomalieerkennung

Basierend auf der Anwendung ist der Markt segmentiert in Predictive Analytics, Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision, Spracherkennung und Anomalieerkennung. Predictive Analytics hält den höchsten Marktanteil, was auf die weit verbreitete Einführung von Predictive Analytics in verschiedenen Branchen zurückzuführen ist, die seine Dominanz auf dem Markt vorantreibt.

Markt für Operationalisierungssoftware für KI und maschinelles Lernen, nach Bereitstellung

• Vor Ort
• Cloudbasiert
• Hybrid

Basierend auf der Bereitstellung ist der Markt in Vor Ort, Cloudbasiert und Hybrid unterteilt. Das Cloud-basierte Segment im Markt für Operationalisierungssoftware für KI und maschinelles Lernen verzeichnet derzeit das stärkste Wachstum. Dies ist wahrscheinlich auf die zunehmende Beliebtheit von Cloud Computing und dessen Vorteile hinsichtlich Skalierbarkeit, Kosteneffizienz und einfacherer Verwaltung zurückzuführen.

Markt für Operationalisierungssoftware für KI und maschinelles Lernen nach Funktionalität

• Modellbereitstellung und -verwaltung
• Datenvorverarbeitung und Feature-Engineering
• Modellüberwachung und Leistungsbewertung
• Integration mit vorhandenen Systemen

Basierend auf der Funktionalität wird der Markt in Modellbereitstellung und -verwaltung, Datenvorverarbeitung und Feature-Engineering, Modellüberwachung und Leistungsbewertung und Integration mit vorhandenen Systemen unterteilt. Den größten Marktanteil hält die Modellbereitstellung und -verwaltung, bestimmt durch Faktoren wie Nachfragetrends, Branchenanforderungen und technologische Fortschritte.

KI und Markt für Operationalisierungssoftware für maschinelles Lernen nach Endbenutzern

• Gesundheitswesen
• Finanzen
• Einzelhandel
• Fertigung
• Automobilindustrie
• Regierung
• Medien und Unterhaltung
• Telekommunikation
• Energie und Versorgung
• Bildung

Basierend auf Endbenutzern ist der Markt segmentiert in Gesundheitswesen, Finanzen, Einzelhandel, Fertigung, Automobilindustrie, Regierung, Medien und Unterhaltung, Telekommunikation, Energie und Versorgung sowie Bildung. Den größten Marktanteil hält der Gesundheitssektor, was auf die Einführung von Operationalisierungssoftware für KI und maschinelles Lernen für Aufgaben wie Patientendiagnose, personalisierte Behandlungspläne und medizinische Bildanalyse zurückzuführen ist.

KI und Markt für Operationalisierungssoftware für maschinelles Lernen nach geografischer Lage

• Nordamerika
• Europa
• Asien-Pazifik
• Rest der Welt

Basierend auf der Geografie ist der Markt für Operationalisierungssoftware für KI und maschinelles Lernen in Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik und den Rest der Welt unterteilt. Den höchsten Marktanteil hält Nordamerika, was auf seine starke Basis in technologischer Innovation und ein gut etabliertes Ökosystem für die Einführung von KI zurückzuführen ist.

Wichtige Akteure

Der Markt für „KI und Operationalisierungssoftware“ Der Studienbericht „Markt für Operationalisierungssoftware für maschinelles Lernen“ bietet wertvolle Einblicke mit Schwerpunkt auf dem Weltmarkt, darunter einige der wichtigsten Akteure wie Algorithmia, Logical Clocks, Spell, 5Analytics, Cognitivescale, Valohai Ltd, Determined AI, Datatron Technologies, DreamQuark, Acusense Technologies, MLPerf, Numericcal, Neptune Labs, IBM, Databricks, Iterative, Weights & Biases, ParallelM, Imandra, Peltarion und WidgetBrain.

Unsere Marktanalyse umfasst einen Abschnitt, der speziell diesen großen Akteuren gewidmet ist, wo unsere Analysten einen Überblick über die Finanzberichte, Produktbenchmarking und SWOT-Analysen jedes Akteurs geben. Der Abschnitt zur Wettbewerbslandschaft umfasst auch wichtige Entwicklungsstrategien, Marktanteilsanalysen und Marktpositionierungsanalysen der oben genannten Akteure weltweit.

KI & Jüngste Entwicklungen auf dem Markt für Operationalisierungssoftware für maschinelles Lernen

• Im Juni 2021 wurde Determined AI von Hewlett Packard übernommen und stärkte damit sein Angebot im Bereich KI und Hochleistungsrechnen um eine robuste MLOps-Plattform. Durch diese Übernahme wurde die Position von Hewlett Packard im Bereich KI und Hochleistungsrechnen durch die Hinzufügung der robusten MLOps-Plattform von Determined AI gestärkt.

Berichtsumfang

Forschungsmethodik der Marktforschung

Um mehr über die Forschungsmethodik und andere Aspekte der Forschungsstudie zu erfahren, wenden Sie sich bitte an unseren .

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 Marktwertdaten (in Milliarden USD) für jedes Segment und Untersegment Gibt die Region und das Segment an, von denen erwartet wird, dass sie das schnellste Wachstum verzeichnen 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 das Marktranking der wichtigsten Akteure sowie die Markteinführung neuer Dienstleistungen/Produkte, Partnerschaften, Geschäftserweiterungen und Übernahmen der profilierten Unternehmen in den letzten fünf Jahren umfasst. Ausführliche Unternehmensprofile, bestehend aus Unternehmensübersicht, Unternehmenseinblicke, Produktbenchmarking und SWOT-Analyse der wichtigsten Marktakteure. Die aktuellen und zukünftigen Marktaussichten der Branche im Hinblick auf die jüngsten Entwicklungen, die Wachstumschancen und -treiber sowie Herausforderungen und Einschränkungen sowohl der Schwellen- als auch der Industrieregionen beinhalten. Beinhaltet eine detaillierte Analyse des Marktes aus verschiedenen Perspektiven durch Porters Fünf-Kräfte-Analyse. Bietet Einblicke in den Markt durch ein Szenario der Marktdynamik der Wertschöpfungskette sowie Wachstumschancen des Marktes in den kommenden Jahren. 6-monatige Analystenunterstützung nach dem Verkauf.

Anpassung des Berichts

Bei etwaigen Problemen wenden Sie sich bitte an unser Vertriebsteam, das sicherstellt, dass Ihre Anforderungen erfüllt werden.