Dimensione del mercato dell’informatica cognitiva: per tecnologia (apprendimento automatico, elaborazione del linguaggio naturale (NLP), interazione uomo-computer, apprendimento profondo), per componente (piattaforma e servizi), per modello di implementazione, dimensione e previsioni dell’organizzazione, 2024-2032
Published on: 2024-07-07 | No of Pages : 240 | Industry : Media and IT
Publisher : MRA | Format : PDF&Excel
Dimensione del mercato dell’informatica cognitiva: per tecnologia (apprendimento automatico, elaborazione del linguaggio naturale (NLP), interazione uomo-computer, apprendimento profondo), per componente (piattaforma e servizi), per modello di implementazione, dimensione e previsioni dell’organizzazione, 2024-2032
Dimensione del mercato del cognitive computing - per tecnologia (apprendimento automatico, elaborazione del linguaggio naturale (NLP), computer umano interazione, deep learning), per componente (piattaforma e servizi), per modello di implementazione, dimensioni e previsioni dell'organizzazione, 2024-2032
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Il mercato del cognitive computing è stato valutato a 41,1 miliardi di dollari nel 2023 e si prevede che crescerà a un CAGR di oltre il 30% dal 2024 al 2032. Il crescente utilizzo dell'intelligenza artificiale automatizzare attività complesse si sta espandendo in vari settori. I sistemi di calcolo cognitivo vengono implementati per automatizzare il servizio clienti, la gestione della catena di fornitura e le operazioni finanziarie, migliorando così l’efficienza e riducendo i costi. Le reti generative avversarie (GAN) e altri modelli generativi vengono utilizzati per creare dati sintetici realistici, utili nell'aumento dei dati, nelle industrie creative e nella simulazione.
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Il volume crescente di dati non strutturati rappresenta un'opportunità significativa per il cognitive computing di affrontare le sfide emergenti della strutturazione dei dati disponibili. Le tendenze crescenti in questo campo includono progressi nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e algoritmi di apprendimento automatico personalizzati per l'analisi dei dati non strutturati. I sistemi di elaborazione cognitiva sono sempre più dotati di modelli di deep learning come trasformatori e reti neurali che eccellono nella comprensione ed estrazione di informazioni da testo, immagini e fonti multimediali. Vi è una crescente enfasi sulla comprensione contestuale e sull'analisi del sentiment per ricavare informazioni utili da diverse fonti di dati.
Attributo rapporto | Dettagli |
---|---|
Anno base | 2023 |
Dimensione del mercato del cognitive computing nel 2023 | 41 USD.1 miliardo |
Periodo di previsione | 2024 – 2032 |
Periodo di previsione 2024 – CAGR 2032 | 30% |
2024 – Proiezione di valore per il 2032 | 400 miliardi di dollari |
Dati storici per | 2021 - 2023 | tr>
No. di pagine | 220 |
Tabelle, grafici e amp; Cifre | 416 |
Segmenti coperti | Tecnologia, componente, modello di implementazione, dimensione dell'organizzazione, settore, regione< /td> |
Fattori di crescita |
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Insidie e problemi Sfide |
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I sistemi di calcolo cognitivo spesso elaborano dati personali, inclusi nomi, indirizzi e numeri di previdenza sociale, nonché altre informazioni sanitarie e finanziarie sensibili. È necessario implementare tecniche di anonimizzazione efficaci per proteggere le identità individuali, soprattutto nei settori sanitario e finanziario. I sistemi cognitivi sono obiettivi attraenti per i criminali informatici a causa dei dati preziosi che configurano. Misure di sicurezza efficaci, come i metodi di crittografia per i dati inattivi e in transito, sono essenziali per proteggere da violazioni dei dati e accessi non autorizzati.
Tendenze del mercato del Cognitive Computing
Le tendenze crescenti nella personalizzazione le esperienze dei clienti attraverso il cognitive computing basato sul cloud sono caratterizzate da analisi avanzate, capacità di elaborazione in tempo reale e personalizzazione migliorata basata sull'intelligenza artificiale. Le aziende sfruttano sempre più l'infrastruttura cloud per raccogliere e analizzare enormi quantità di dati dei clienti, consentendo informazioni complesse su comportamenti e comportamenti. preferenze.Questo approccio basato sui dati aiuta nell'implementazione di modelli di intelligenza artificiale che forniscono consigli e servizi personalizzati in tempo reale, attraverso vari canali.
La crescente adozione dell'IoT nel settore sanitario è notevolmente migliorata dal cognitive computing, che fornisce capacità analitiche e decisionali avanzate. Il calcolo cognitivo elabora i dati in tempo reale provenienti da dispositivi abilitati all’IoT, come dispositivi indossabili e sensori medici, per monitorare continuamente la salute dei pazienti. Può rilevare anomalie e avvisare tempestivamente gli operatori sanitari. Il cognitive computing potenzia gli assistenti sanitari virtuali che interagiscono con i pazienti tramite dispositivi IoT, fornendo consulenza medica, promemoria per i farmaci e rispondendo a domande relative alla salute.
Analisi di mercato del cognitive computing
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In base al componente, il segmento dei servizi ha raggiunto un CAGR di circa il 30% tra il 2024 e il 2032.
- L'adozione di servizi gestiti e modelli di outsourcing per le piattaforme di cognitive computing consente alle organizzazioni di sfruttare competenze specializzate e ridurre gli oneri operativi. Esiste una crescente domanda di servizi di consulenza per assistere le organizzazioni nella strategia, pianificazione e implementazione di soluzioni di cognitive computing su misura per le loro esigenze specifiche e per l'infrastruttura IT esistente.
- Vi è un aumento della domanda di soluzioni personalizzate e servizi di implementazione per soddisfare requisiti aziendali specifici e garantire una perfetta integrazione delle tecnologie di cognitive computing. Il mercato sta assistendo a una crescente adozione di servizi di cognitive computing basati su cloud, che consentono scalabilità, flessibilità ed efficienza in termini di costi, supportando al contempo l'accessibilità globale e le capacità di elaborazione dei dati in tempo reale.
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Sulla base del modello di implementazione, il segmento on-premise ha dominato il mercato nel 2023 e si prevede che raggiungerà oltre 200 miliardi di dollari entro 2032.
- I settori con severi requisiti normativi, come il governo, la sanità e la difesa, optano per implementazioni on-premise per garantire la conformità alle normative specifiche del settore e alla politica di governance dei dati. Le organizzazioni considerano gli investimenti nel cognitive computing on-premise come iniziative strategiche a lungo termine in linea con i loro obiettivi di trasformazione digitale, supportando innovazioni e vantaggio competitivo nei rispettivi mercati.
- Le soluzioni on-premise forniscono un maggiore controllo sui rischi operativi, comprese le violazioni dei dati e le interruzioni dei servizi, riducendo la dipendenza da fornitori di servizi esterni e minimizzando l’esposizione a potenziali minacce informatiche.
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Si stima che il mercato del cognitive computing nell'Asia Pacifico raggiungerà i 90 miliardi di dollari entro il 2032 Si registra una crescente adozione del cloud computing nell’Asia del Pacifico, supportata dall’espansione dei fornitori di cloud su vasta scala nella regione. Le organizzazioni stanno adottando strategie di cloud ibrido, combinando capacità di cognitive computing on-premise con servizi basati su cloud per garantire scalabilità e flessibilità.
La Corea del Sud ha lanciato ambiziose strategie nazionali, come la "Korea AI Grand Challenge", ; promuovere lo sviluppo e l’adozione delle tecnologie di intelligenza artificiale, compreso il cognitive computing. Queste iniziative mirano a posizionare la Corea del Sud come leader globale nelle innovazioni dell’intelligenza artificiale. Aziende come Samsung, LG e SK Telecom stanno investendo molto in ricerca e sviluppo sull'intelligenza artificiale, comprese le applicazioni di cognitive computing.
Il Nord America sta assistendo all'adozione di soluzioni AI di livello aziendale per la gestione dell'esperienza del cliente, le efficienza, analisi predittiva e strategie di marketing personalizzate. Le aziende nordamericane stanno sfruttando il cognitive computing per ottenere vantaggi competitivi e promuovere l’innovazione. Notevole è la proliferazione di startup di intelligenza artificiale e di hub di innovazione in città incentrate sulla tecnologia come Silicon Valley, Boston e Toronto. Questi hub promuovono la collaborazione tra il mondo accademico, le startup e le aziende affermate, favorendo scoperte rivoluzionarie nelle applicazioni del cognitive computing.
Quota di mercato del cognitive computing
IBM & Amazon Web Services, Inc. deteneva insieme oltre il 15% della quota del settore del cognitive computing nel 2023. IBM è una società multinazionale di tecnologia e consulenza con sede ad Armonk, New York. Fondata nel 1911, gode di una reputazione di lunga data per le innovazioni e ha svolto un ruolo fondamentale nel plasmare l'industria informatica nel corso dei decenni. IBM investe molto nella ricerca e nello sviluppo dell'intelligenza artificiale, promuovendo il cognitive computing attraverso progetti sull'etica dell'intelligenza artificiale, sull'informatica quantistica e sulle tecnologie cloud ibride.
Amazon Web Services, Inc. (AWS) è una filiale di Amazon che fornisce servizi on-line. richiedere piattaforme e API di cloud computing a privati, aziende e governi sulla base del pagamento in base al consumo. AWS offre un'ampia gamma di servizi cloud, tra cui potenza di calcolo, soluzioni di storage, gestione di database, apprendimento automatico e funzionalità di intelligenza artificiale attraverso i suoi servizi AWS AI.
Aziende del mercato del calcolo cognitivo
Principali i principali attori che operano nel settore del cognitive computing sono
- IBM
- Amazon Web Services, Inc.
- Oracle
- Hitachi Vantara
- Hewlett Packard Enterprise
- NetApp
- Cloudera Inc.
Novità dal settore del Cognitive Computing
- Il 23 marzo, Tata Consultancy Services (TCS) ha presentato la sua ultima innovazione, il TCS Cognitive Plant Operations Adviser, un 5G- soluzione abilitata progettata per la piattaforma Microsoft Azure Private Mobile Edge Computing (PMEC). Questa soluzione ha aiutato settori quali quello manifatturiero, petrolifero e petrolifero. gas, beni di consumo confezionati e prodotti farmaceutici. nel migliorare le capacità di produzione attraverso l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico, consentendo maggiore intelligenza, agilità e resilienza.
- Il 23 maggio, IBM ha annunciato piani per la creazione di un'infrastruttura GPU-as-a-service volta a supportare un uso intensivo dell'intelligenza artificiale carichi di lavoro. Inoltre, IBM ha introdotto un dashboard basato sull’intelligenza artificiale per misurare, monitorare, gestire e segnalare le emissioni di carbonio del cloud. Ha inoltre avviato una nuova pratica all'interno di IBM Consulting incentrata su WatsonX e sull'intelligenza artificiale generativa, volta a facilitare l'implementazione da parte dei clienti di soluzioni AI.
Questo rapporto di ricerca di mercato sul cognitive computing include una copertura approfondita del settore con stime e preventivi previsioni in termini di entrate (miliardi di dollari) dal 2024 al 2032, per i seguenti segmenti
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Mercato, per tecnologia
- Apprendimento automatico
- Elaborazione del linguaggio naturale (PNL)
- Interazione uomo-computer
- Computer visione
- Visione artificiale
- Robotica
- Apprendimento profondo
Mercato , Per Componente
- Piattaforma
- Servizio
- Servizi professionali
- Consulenza li>
- Integrazione e distribuzione
- Supporto e manutenzione
- Servizi gestiti
- Servizi professionali
Mercato, per modello di implementazione
- On-premise
- Cloud
Mercato, per dimensione dell'organizzazione
- Piccole e medie imprese (PMI)
- Grandi imprese
Mercato,Per settore
- Sanità
- BFSI
- Retail ed e-commerce
- Governo e difesa
- IT e telecomunicazioni
- Energia ed energia
- Altro
Le informazioni di cui sopra sono fornite per le seguenti regioni e paesi
- Nord America
- Stati Uniti
- Canada
- Europa
- Germania
- Regno Unito
- Francia
- Italia
- Spagna
- Resto d'Europa
- Asia Pacifico
- Cina
- Giappone
- India
- Corea del Sud
- ANZ
- Resto dell'Asia Pacifico
- America Latina
- Brasile
- Messico
- Resto dell'America Latina America
- MEA
- EAU
- Arabia Saudita
- Sudafrica
- Resto di MEA
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Sommario
Contenuto del rapporto
Capitolo 1 Ambito & Metodologia
1.1 Ambito di mercato e opportunità definizione
1.2 Stime di base e amp; calcoli
1.3 Parametri di previsione
1.4 Origini dati
1.4.1 Principale
1.4.2 Secondario
1.4.2.1 Fonti a pagamento
1.4.2.2 Fonti pubbliche
Capitolo 2 Riepilogo esecutivo
2.1 Sinossi Industry 3600, 2024 - 2032
2.2 Tendenze aziendali
2.2.1 Mercato indirizzabile totale (TAM), 2024-2032
Capitolo 3 Approfondimenti sul settore
3.1 Analisi dell'ecosistema del settore
3.2 Matrice del fornitore
3.3 Tecnologia e panorama dell'innovazione
3.4 Analisi dei brevetti
3.5 Principali novità e iniziative
3.6 Panorama normativo
3.7 Forze d'impatto
3.7.1 Fattori di crescita
3.7.1.1 Progressi nell'intelligenza artificiale e nell'apprendimento automatico
3.7.1.2 Volume crescente di dati non strutturati e necessità di interpretazione per il processo decisionale
3.7.1.3 Crescente domanda di esperienze cliente personalizzate attraverso i servizi cloud
3.7.1.4 Crescente adozione dell'IoT nel settore sanitario
3.7.1.5 Miglioramenti nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP)
3.7.2 Insidie e problemi del settore sfide
3.7.2.1 Complessità dell'integrazione
3.7.2.2 Preoccupazioni relative alla privacy e alla sicurezza dei dati
3.8 Analisi del potenziale di crescita
3.9 Analisi di Porter
3.9.1 Potere del fornitore
3.9.2 Potere dell'acquirente
3.9.3 Minaccia di nuovi entranti
3.9.4 Minaccia di sostituti
3.9.5 Rivalità di settore
3.10 Analisi PESTEL
Capitolo 4 Paesaggio competitivo, 2023
4.1 Analisi delle quote di mercato dell'azienda
4.2 Matrice di posizionamento competitivo
4.3 Matrice delle prospettive strategiche
Capitolo 5 Stime di mercato e analisi Previsioni per tecnologia, 2021-2032 (miliardi di dollari)
5.1 Tendenze principali
5.2 Apprendimento automatico
5.3 Elaborazione del linguaggio naturale (PNL)
5.4 Interazione uomo-computer
5.4.1 Visione artificiale
5.4.2 Visione artificiale
5.4.3 Robotica
5.5 Apprendimento profondo
Capitolo 6 Stime di mercato e analisi Previsioni, per componente, 2021-2032 (miliardi di dollari)
6.1 Tendenze principali
6.2 Piattaforma
6.3 Servizio
6.3.1 Servizi professionali
6.3.1.1 Consulenza
6.3.1.2 Integrazione e distribuzione
6.3.1.3 Supporto e manutenzione
6.3.2 Servizi gestiti
Capitolo 7Stime di mercato e analisi Previsioni, per modello di implementazione, 2021-2032 (miliardi di dollari)
7.1 Tendenze principali
7.2 In sede
7.3 Cloud
Capitolo 8 Stime di mercato e analisi Previsioni, per dimensione dell'organizzazione, 2021-2032 (miliardi di dollari)
8.1 Tendenze principali
8.2 Piccole e medie imprese (PMI)
8.3 Grandi imprese
Capitolo 9 Stime di mercato e analisi Previsioni per settore, 2021-2032 (miliardi di dollari)
9.1 Tendenze principali
9.2 Sanità
9.3 BFSI
9.4 Vendita al dettaglio ed e-commerce
9.5 Governo e difesa
9.6 IT e telecomunicazioni
9.7 Energia e potenza
9.8 Altri
Capitolo 10 Stime di mercato e analisi Previsioni, per regione, 2021-2032 (miliardi di dollari)
10.1 Tendenze principali
10.2 Nord America
10.2.1Stati Uniti
10.2.2Canada
10.3 Europa
10.3.1 Regno Unito
10.3.2 Germania
10.3.3 Francia< /p>
10.3.4Italia
10.3.5Spagna
10.3.6Resto d'Europa< /p>
10.4 Asia Pacifico
10.4.1 Cina
10.4.2 India
10.4.3 Giappone
10.4.4 Corea del Sud
10.4.5 ANZ
10.4.6 Resto del Asia Pacifico
10,5 America Latina
10.5.1Brasile
10.5.2Messico
10.5.3Resto dell'America Latina
10.6 MEA
10.6.1 Emirati Arabi Uniti
10.6.2 Arabia Saudita
10.6.3 Sud Africa
10.6.4 Resto del MEA
Capitolo 11 Profili aziendali
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 Tecnologie MapR
11.13 NetApp
11.14 Oracle
11.15 Qlik
11.16 SAP
11.17 Software AG
11.18 Unione Stardog
19.11 Talend
11.20 TIBCO Software Inc.