Размер мирового рынка MLOps по отраслевой вертикали (BFSI, медиа и развлечения), по компоненту (платформа, программное обеспечение), по способу развертывания (локально, облако), по размеру организации (крупные предприятия, малые и средние предприятия), по географическому охвату и прогнозу

Размер и прогноз рынка MLOps

Размер рынка MLOps оценивался в 1 902,50 млн долларов США в 2023 году и, по прогнозам, достигнет 23 945,95 млн долларов США к 2030 году. Прогнозируется, что рынок будет расти со CAGR в 37,22% с 2024 по 2030 год.

Повышение эффективности за счет повышения отслеживаемости и производительности, а также более быстрое внедрение ИИ являются факторами, способствующими росту рынка. Отчет о мировом рынке MLOps дает целостную оценку рынка. В отчете представлен всесторонний анализ ключевых сегментов, тенденций, движущих сил, ограничений, конкурентной среды и факторов, которые играют существенную роль на рынке.

Введение в глобальный рынок MLOps

В последние годы область машинного обучения (ML) претерпела стремительные успехи, открыв новую эру возможностей и приложений в различных отраслях. Однако с распространением моделей ML потребность в эффективном развертывании и управлении стала все более очевидной. Именно здесь MLOps, или Machine Learning Operations, становится важнейшей дисциплиной, предоставляя системный подход к оптимизации сквозного жизненного цикла моделей машинного обучения.

MLOps можно определить как набор практик и инструментов, которые стремятся улучшить и автоматизировать процессы, связанные с развертыванием, управлением и мониторингом моделей машинного обучения в производственной среде. Он действует как мост между традиционно разделенными областями науки о данных и ИТ-операций, обеспечивая плавный переход от разработки модели к развертыванию и обслуживанию.

MLOps находит применение на протяжении всего жизненного цикла машинного обучения, охватывая различные этапы от разработки модели до развертывания и постоянного управления. MLOps облегчает сотрудничество между специалистами по данным, разработчиками программного обеспечения и операционными группами. Способствуя эффективной коммуникации, он гарантирует, что цели разработки модели соответствуют требованиям развертывания и эксплуатации. Как и в традиционной разработке программного обеспечения, контроль версий в MLOps имеет решающее значение. Он позволяет командам отслеживать изменения как в коде, так и в данных, обеспечивая воспроизводимость, контролируемость и возможность отката изменений при необходимости. MLOps включает принципы CI/CD для автоматизации тестирования, построения и развертывания моделей машинного обучения. Это приводит к более быстрому и надежному развертыванию моделей, позволяя организациям оперативно реагировать на меняющиеся потребности бизнеса. MLOps использует инфраструктуру как код для определения и управления инфраструктурой, необходимой для развертывания и обслуживания моделей машинного обучения. Эта практика повышает согласованность, повторяемость и масштабируемость развертываний моделей.

MLOps включает инструменты и практики для мониторинга производительности моделей в реальном времени, обнаружения дрейфа концепций и управления версиями моделей. Это гарантирует, что модели продолжат предоставлять точные и надежные прогнозы в динамической среде. MLOps решает проблемы масштабирования систем машинного обучения, предоставляя решения для эффективного управления ресурсами. Это включает оптимизацию вычислительной мощности, хранилища и других компонентов инфраструктуры для обработки изменяющихся рабочих нагрузок. С ростом обеспокоенности по поводу безопасности данных и конфиденциальности MLOps подчеркивает интеграцию мер безопасности в рабочий процесс машинного обучения. Он гарантирует, что как данные, так и модели соответствуют нормативным стандартам, защищая конфиденциальную информацию. MLOps поощряет создание циклов обратной связи для постоянного улучшения моделей на основе реальной производительности и отзывов пользователей. Этот итеративный процесс со временем повышает адаптивность и эффективность моделей ML.

Обзор мирового рынка MLOps

В динамичном ландшафте машинного обучения (ML), где команды специалистов по данным, инженеров и специалистов по операциям сотрудничают для переноса моделей от разработки до производства, стандартизация процессов ML играет ключевую роль. Эта тенденция к стандартизации не только улучшает командную работу, но и служит движущей силой рынка для сектора MLOps.

Стандартизация обеспечивает последовательный подход к рабочим процессам ML, снижая риск ошибок и повышая повторяемость. Это особенно важно в сценариях, где несколько членов команды участвуют в разных этапах жизненного цикла ML. Например, последовательные практики контроля версий в командах по науке о данных и ИТ-операциям могут предотвратить проблемы во время развертывания модели. Воспроизводимость является фундаментальным аспектом научных исследований, и это справедливо и для ML. Стандартизация процессов, включая предварительную обработку данных, обучение модели и оценку, позволяет командам надежно воспроизводить результаты. Это необходимо для проверки производительности модели, проведения экспериментов и содействия сотрудничеству между членами команды.

В то время как область MLOps набирает обороты как важный компонент для успешного развертывания моделей машинного обучения (ML), рынок сталкивается со значительным ограничением — отсутствием опыта у персонала. Эта проблема связана с нехваткой квалифицированных специалистов, обладающих междисциплинарными знаниями, необходимыми для эффективного преодоления сложностей MLOps.

MLOps включает в себя разнообразный набор мероприятий, охватывающих подготовку данных, обучение модели, развертывание, мониторинг и постоянное совершенствование. Отсутствие опыта у персонала может привести к проблемам при организации этих сложных рабочих процессов. Например, обеспечение бесшовной интеграции между наукой о данных и ИТ-операциями требует опыта в обеих областях, а пробел в знаниях может привести к неэффективности. Управление моделью, охватывающее этические соображения, соответствие требованиям и ответственные практики ИИ, является важнейшим аспектом MLOps. Нехватка опыта может привести к неадекватным структурам управления, что может привести к таким проблемам, как предвзятость моделей или несоблюдение нормативных требований. Организациям нужны сотрудники, хорошо разбирающиеся как в науке о данных, так и в принципах управления, чтобы эффективно решать эти проблемы.

Сектор банковского дела, финансовых услуг и страхования (BFSI) претерпевает значительную трансформацию с расширением использования приложений машинного обучения (ML). Эта эволюция представляет существенную рыночную возможность для MLOps — практик и инструментов, которые оптимизируют развертывание, мониторинг и управление моделями ML.

Алгоритмы ML играют ключевую роль в улучшении обнаружения и предотвращения мошенничества в секторе BFSI. Анализируя шаблоны транзакций, поведение пользователей и исторические данные, модели ML могут выявлять аномалии, указывающие на мошеннические действия. MLOps становится решающим фактором в развертывании и управлении этими моделями в масштабе, обеспечивая мониторинг в реальном времени и реагирование на возникающие угрозы. Машинное обучение меняет процессы кредитного скоринга и управления рисками в секторе BFSI. Модели машинного обучения могут анализировать различные источники данных для более точной оценки кредитоспособности отдельных лиц и предприятий. MLOps облегчает бесшовную интеграцию этих моделей в существующие рабочие процессы, позволяя финансовым учреждениям принимать решения на основе данных с эффективностью и надежностью.

Чат-боты и виртуальные помощники на основе машинного обучения становятся неотъемлемой частью обслуживания клиентов в секторе BFSI. Эти решения на основе искусственного интеллекта используют обработку естественного языка для понимания запросов клиентов и предоставления персонализированной помощи. MLOps обеспечивает эффективное развертывание и постоянное совершенствование этих разговорных моделей искусственного интеллекта, улучшая общий клиентский опыт. В сфере инвестиционного банкинга машинное обучение используется для алгоритмической торговли и разработки сложных инвестиционных стратегий. Модели машинного обучения анализируют рыночные тенденции, новостные настроения и исторические данные для принятия обоснованных торговых решений. MLOps становится инструментом управления развертыванием этих моделей в высокочастотных торговых средах, оптимизации производительности и обеспечении надежности.

Глобальный рынок MLOpsанализ сегментации

Глобальный рынок MLOps сегментирован на основе отраслевой вертикали, компонента, режима развертывания, размера организации и географии.

Рынок MLOps, по отраслевой вертикали

• BFSI
• Медиа и развлечения
• ИТ и телекоммуникации
• Производство
• Здравоохранение
• Розничная торговля и электронная коммерция
• Энергетика и Коммунальные услуги
• Другие

Исходя из отраслевой вертикали, сегмент BFSI занял наибольшую долю рынка в 26,52% в 2022 году и, по прогнозам, будет расти со среднегодовым темпом роста 40,53% в течение прогнозируемого периода. В секторе банковских, финансовых услуг и страхования (BFSI) MLOps оказывается преобразующей силой, используя возможности машинного обучения (ML) для улучшения различных аспектов операций. Объединение машинного обучения и операций в BFSI — это не просто технологическая интеграция, а стратегический подход, который оптимизирует процессы, улучшает принятие решений и снижает риски.

MLOps играет важную роль в разработке и развертывании передовых моделей обнаружения мошенничества, которые непрерывно анализируют шаблоны транзакций, поведение пользователей и исторические данные для выявления аномалий, указывающих на мошеннические действия. Revolut, финтех-компания, использует MLOps для поддержки своей системы обнаружения мошенничества. Отслеживая транзакции в режиме реального времени, система может выявлять необычные закономерности и оперативно отмечать потенциальные мошеннические действия, повышая безопасность и защищая финансовые активы пользователей.

Рынок MLOps, по компонентам

• Платформа
• Программное обеспечение

На основе компонентов сегмент платформы занял наибольшую долю рынка в 81,77% в 2022 году и, по прогнозам, будет расти с самым высоким среднегодовым темпом роста в 38,03% в течение прогнозируемого периода. Платформы MLOps служат основой для организаций, вступающих в сложный мир операций машинного обучения, предоставляя полный набор инструментов и функций для оптимизации сквозного жизненного цикла моделей машинного обучения. Эти платформы предназначены для улучшения совместной работы, автоматизации процессов и обеспечения бесперебойного развертывания и управления рабочими процессами машинного обучения. Платформы MLOps играют важную роль в раскрытии потенциала рабочих процессов машинного обучения, предоставляя организациям инструменты и инфраструктуру, необходимые для превращения экспериментов по науке о данных в масштабируемые и надежные операционные приложения. Эти платформы удовлетворяют разнообразные потребности отраслей, стимулируя инновации и эффективность на протяжении всего жизненного цикла машинного обучения.

Рынок MLOps по режиму развертывания

• Локально
• Облако

В зависимости от режима развертывания сегмент On-Premise занимал наибольшую долю рынка в 50,27% в 2022 году с рыночной стоимостью 956,4 млн долларов США и, по прогнозам, будет расти со среднегодовым темпом роста 34,88% в течение прогнозируемого периода. Локальное развертывание MLOps относится к внедрению инфраструктуры операций машинного обучения в собственных физических центрах обработки данных организации или на выделенных серверах. В этой модели все процессы MLOps, включая разработку модели, обучение, развертывание и мониторинг, управляются и выполняются локально. Хотя облачное развертывание приобрело известность, локальное развертывание остается жизнеспособным вариантом для организаций, стремящихся к большему контролю над своими рабочими процессами машинного обучения. Локальное развертывание MLOps предлагает организациям стратегический выбор при поиске максимального контроля, безопасности и соответствия своим рабочим процессам машинного обучения. Примеры в реальном времени в разных отраслях подчеркивают разнообразные приложения локальных MLOps, подчеркивая их роль в решении конкретных организационных потребностей и обеспечении высочайшего уровня контроля и безопасности данных.

Рынок MLOps по размеру организации

• Крупные предприятия
• Малые и средние предприятия

Исходя из размера организации, сегмент крупных предприятий занимал наибольшую долю рынка в 75,17% в 2022 году и, по прогнозам, будет расти с самым высоким среднегодовым темпом роста в 38,41% в течение прогнозируемого периода. Внедрение MLOps (операций машинного обучения) на крупных предприятиях приносит множество преимуществ, повышая эффективность, инновации и бизнес-влияние в различных областях. От улучшения предиктивной аналитики до оптимизации операций MLOps позволяет крупным предприятиям использовать весь потенциал своих рабочих процессов машинного обучения.

MLOps позволяет крупным предприятиям расширять свои возможности предиктивной аналитики, используя модели машинного обучения для точного прогнозирования и принятия решений. Это особенно полезно для отраслей, где предиктивные идеи определяют стратегические решения и операционную эффективность. Walmart, розничный гигант, внедрил MLOps для оптимизации управления запасами. Используя модели машинного обучения, Walmart более точно прогнозирует потребительский спрос, гарантируя, что нужные продукты будут храниться в нужном количестве в каждом магазине, сводя к минимуму излишки и дефициты. MLOps оптимизирует развертывание и управление моделями машинного обучения, что приводит к повышению операционной эффективности. Крупные предприятия могут автоматизировать повторяющиеся задачи, отслеживать модели в режиме реального времени и оптимизировать рабочие процессы, что приводит к экономии ресурсов и повышению производительности. General Electric (GE) применяет MLOps для оптимизации обслуживания оборудования в своем авиационном подразделении. Развертывая модели машинного обучения, которые предсказывают отказы оборудования, GE может планировать обслуживание заранее, сводя к минимуму время простоя и повышая общую эффективность своей деятельности.

Рынок MLOps по географии

• Северная Америка
• Европа
• Азиатско-Тихоокеанский регион
• Латинская Америка
• Ближний Восток и Африка

Исходя из географии, на Северную Америку пришлась наибольшая доля рынка в 41,04% в 2022 году и, по прогнозам, будет расти со среднегодовым темпом роста 32,26% в течение прогнозируемого периода. Северная Америка является эпицентром инноваций MLOps, демонстрируя зрелый и динамичный рынок. Проникновение практик MLOps в этом регионе является глубоким, и подавляющее большинство предприятий активно включают эти методологии в свои рабочие процессы машинного обучения. Такие секторы, как финансы, здравоохранение и технологии, находятся на переднем крае, признавая преобразующий потенциал MLOps в оптимизации развертывания и управления моделями.

Североамериканский ландшафт MLOps изобилует разнообразными компаниями, которые предоставляют передовые решения MLOps. Такие гиганты отрасли, как Google, Microsoft и Amazon, сыграли ключевую роль в формировании рынка. Более того, такие специализированные компании, как DataRobot и Databricks, стали ключевыми игроками, предлагая комплексные платформы и услуги MLOps для удовлетворения разнообразных потребностей предприятий. Преобладающая тенденция в Северной Америке вращается вокруг бесшовной интеграции MLOps в существующие фреймворки DevOps. Организации стремятся развивать культуру сотрудничества между специалистами по данным и операционными группами, стремясь к более быстрому и надежному развертыванию моделей. Основное внимание уделяется сквозной автоматизации, оптимизации рабочих процессов машинного обучения и обеспечению более эффективного и гибкого жизненного цикла разработки.

Ключевые игроки

Отчет об исследовании мирового рынка MLOps предоставит ценную информацию с акцентом на мировой рынок. Основные игроки на рынке включают Cloudera, Databricks, Inc., Alteryx, Domino Data Lab, Inc., DataRobot, Inc., Seldon Technologies, Kubeflow, H2O.ai, ModelOp, Inc., PostgresML, Dotscience, Iguazio, Valohai, Comet, Weights & Предубеждения, среди прочего.

Область отчета

Чтобы получить индивидуальный отчет Область охвата-

Методология исследования рынка

Чтобы узнать больше о методологии исследования и других аспектах исследования, свяжитесь с нашим .

Причины приобретения этого отчета

Качественный и количественный анализ рынка на основе сегментации, включающей как экономические, так и неэкономические факторы. Предоставление данных о рыночной стоимости (млрд долларов США) для каждого сегмента и подсегмента. Указывает регион и сегмент, которые, как ожидается, будут свидетелями самого быстрого роста, а также будут доминировать на рынке. Анализ по географии, подчеркивающий потребление продукта/услуги в регионе, а также указывающий факторы, влияющие на рынок в каждом регионе. Конкурентная среда, которая включает рейтинг основных игроков на рынке, а также запуск новых услуг/продуктов, партнерства, расширения бизнеса и приобретения за последние пять лет рассматриваемых компаний. Подробные профили компаний, включающие обзор компании, аналитику компании, сравнительный анализ продуктов и SWOT-анализ для основных игроков рынка. Текущие и будущие рыночные перспективы отрасли с учетом последних событий (включая возможности и драйверы роста, а также проблемы и ограничения как развивающихся, так и развитых регионов). Включает углубленный анализ рынка с различных точек зрения с помощью анализа пяти сил Портера. Предоставляет представление о рынке с помощью цепочки создания стоимости. Сценарий динамики рынка, а также возможности роста рынка в ближайшие годы. 6-месячная поддержка аналитиков после продажи.

Настройка отчета

В случае возникновения каких-либо проблем свяжитесь с нашей командой по продажам, которая обеспечит выполнение ваших требований.