Размер мирового рынка искусственного интеллекта в ИТ-операциях (AIOps) по размеру организации, по области применения, по отраслевой вертикали, по географическому охвату и прогнозу

Размер и прогноз рынка искусственного интеллекта в ИТ-операциях (AIOps)

Размер рынка искусственного интеллекта в ИТ-операциях (AIOps) в 2023 году оценивался в 11,77 млрд долларов США и, по прогнозам, достигнет 44,38 млрд долларов США к 2030 году, растя со CAGR в 17,5% в прогнозируемый период 2024-2030 годов.

Глобальные драйверы рынка искусственного интеллекта в ИТ-операциях (AIOps)

Движущие силы рынка искусственного интеллекта в ИТ-операциях (AIOps) могут зависеть от различных факторов. К ним могут относиться

• Растущая сложность ИТ Решения AIOps необходимы для автоматизации и оптимизации процессов, поскольку ИТ-среды становятся более сложными в результате интеграции нескольких технологий. Автоматизируя повторяющиеся операции и предлагая информацию в реальном времени, AIOps помогает в управлении сложностью.
• Увеличение объемов данных Традиционным методам сложно отслеживать и управлять экспоненциальным ростом данных, производимых ИТ-системами. Большие наборы данных обрабатываются и анализируются AIOps с использованием машинного обучения и аналитики, что способствует принятию лучших решений.
• Появление практик DevOps Объединяя автоматизацию, командную работу и постоянное совершенствование, AIOps прекрасно интегрируется с идеями DevOps. Создание и внедрение приложений и сервисов ускоряются благодаря этой синергии.
• Внедрение облака По мере того, как облачные сервисы становятся все более широко используемыми, AIOps становится все более важным в мониторинге, управлении и оптимизации облачных инфраструктур. Он помогает компаниям брать на себя ответственность и следить за своими облачными инфраструктурами.
• Упор на пользовательский опыт AIOps уделяет большое внимание опыту конечного пользователя, гарантируя, что ИТ-системы работают так, как ожидается. Решения AIOps улучшают пользовательский опыт, оценивая показатели производительности и поведение пользователей.
• Развитие ИИ и машинного обучения Возможности систем AIOps улучшаются за счет постоянного развития технологий ИИ и машинного обучения. Общая эффективность ИТ-операций повышается за счет этих технологий, которые обеспечивают более сложные возможности анализа, распознавания образов и принятия решений.
• Экономическая эффективность Автоматизируя повторяющиеся операции, максимизируя использование ресурсов и предотвращая простои, AIOps может сократить расходы. Те, кто хочет максимально эффективно использовать свои ИТ-расходы, находят эту экономическую эффективность привлекательной.
• Проблемы безопасности и соответствия AIOps помогает повысить безопасность, быстро выявляя и противодействуя возможным рискам. Он также помогает обеспечить соблюдение отраслевых законов, предлагая комплексные функции отчетности и мониторинга.
• Предложения поставщиков и партнерства В отрасли решений AIOps существует конкуренция, и ряд поставщиков предоставляют передовые товары. Сотрудничество между поставщиками AIOps и другими технологическими компаниями может привести к появлению интегрированных решений, которые удовлетворят определенные потребности отрасли.

Глобальные ограничения рынка искусственного интеллекта в ИТ-операциях (AIOps)

Несколько факторов могут выступать в качестве ограничений или проблем для рынка искусственного интеллекта в ИТ-операциях (AIOps). К ним могут относиться

• Отсутствие квалифицированного персонала Управление и внедрение решений AIOps часто требует квалифицированного персонала со знаниями искусственного интеллекта и ИТ-операций. Эффективное внедрение и использование AIOps может быть затруднено из-за отсутствия специалистов, обладающих этими дополнительными способностями.
• Трудности интеграции Интеграция решений AIOps с текущими ИТ-инструментами, рабочими процессами и инфраструктурой может создать трудности для организаций. Чтобы в полной мере воспользоваться преимуществами AIOps, необходима безупречная интеграция, но это может быть сложным процессом.
• Доступность и качество данных AIOps в значительной степени зависит от данных для обучения моделей машинного обучения и принятия обоснованных суждений. Проблемы с доступностью, качеством и точностью данных могут повлиять на то, насколько хорошо работают развертывания AIOps.
• Противодействие изменениям Адаптация новых технологий и процессов, таких как AIOps, может быть затруднена из-за организационного и культурного сопротивления. Работники могут возражать против изменений в рабочих процессах и процедурах, к которым они привыкли.
• Стоимость внедрения Хотя AIOps может привести к долгосрочным экономическим выгодам, могут быть существенные первоначальные затраты, связанные с внедрением решений AIOps. Некоторым предприятиям может быть сложно отложить средства, необходимые для первоначальных расходов.
• Проблемы с совместимостью Решения AIOps должны безупречно функционировать с различными ИТ-настройками, включая облачные вычисления, гибридные инфраструктуры и локальные системы. Может быть сложно добиться совместимости при интеграции AIOps в такие разнородные среды.
• Этические и нормативные проблемы Поскольку технологии ИИ все больше проникают в ИТ-операции, конфиденциальность данных, алгоритмическая предвзятость и соответствие нормативным требованиям (например, GDPR) становятся важнейшими этическими проблемами. Решение этих проблем усложняет реализацию AIOps.
• Чрезмерная зависимость от автоматизации AIOps использует автоматизацию для ускорения ИТ-процессов, но есть вероятность, что это может стать чрезмерно зависимым. Чтобы свести к минимуму ошибки или непредвиденные результаты, организациям необходимо найти баланс между автоматизацией и вмешательством человека.
• Сложность ИТ-настроек Решения AIOps могут столкнуться с трудностями в чрезвычайно сложных ИТ-настройках, особенно при работе с различными технологиями, устаревшими системами и динамическими инфраструктурами. Для адаптации к сложным ситуациям могут потребоваться индивидуальные подходы.
• Ограниченное знание потенциальных преимуществ AIOps Некоторые предприятия могут не в полной мере понимать, как AIOps может справляться со своими уникальными эксплуатационными трудностями, или они могут иметь лишь ограниченное представление о потенциальных преимуществах AIOps. Продвижение внедрения требует повышения осведомленности и обучения людей.

Анализ сегментации мирового рынка искусственного интеллекта в ИТ-операциях (AIOps)

Глобальный рынок искусственного интеллекта в ИТ-операциях (AIOps) сегментирован на основе размера организации, приложения, отраслевой вертикали и географии.

Рынок искусственного интеллекта в ИТ-операциях (AIOps) по размеру организации

• Крупные предприятия решения AIOps, адаптированные для нужд крупных организаций со сложной ИТ-средой.
• Малые и средние предприятия (МСП) решения AIOps, разработанные для удовлетворения потребностей небольших предприятий с менее сложными ИТ-установками.

Рынок искусственного интеллекта в ИТ-операциях (AIOps) по приложению

• Мониторинг инфраструктуры решения AIOps, ориентированные на мониторинг и управление ИТ-инфраструктурой, включая серверы, сети и хранилища.
• Управление производительностью приложений (APM) инструменты AIOps, которые специализируются на мониторинге и оптимизации производительности приложений.

Рынок искусственного интеллекта в ИТ-операциях (AIOps), по отраслевым вертикалям

• ИТ и телекоммуникации решения AIOps, адаптированные под уникальные задачи и требования ИТ- и телекоммуникационной отраслей.
• BFSI (банковское дело, финансовые услуги и страхование) приложения AIOps, отвечающие конкретным потребностям финансового сектора.

Рынок искусственного интеллекта в ИТ-операциях (AIOps), по географии

• Северная Америка рыночные условия и спрос в США, Канаде и Мексике.
• Европа рынок искусственного интеллекта в ИТ-операциях (AIOps) в Европе страны.
• Азиатско-Тихоокеанский регион особое внимание уделяется таким странам, как Китай, Индия, Япония, Южная Корея и другим.
• Ближний Восток и Африка изучение динамики рынка в регионах Ближнего Востока и Африки.
• Латинская Америка освещение рыночных тенденций и событий в странах Латинской Америки.

Ключевые игроки

Основными игроками на рынке искусственного интеллекта в ИТ-операциях (AIOps) являются

• IBM Corporation
• Cisco Systems Inc.
• Splunk Inc.
• Dynatrace Inc.
• Elastic NV
• Broadcom Inc.
• New Relic Inc.
• PagerDuty Inc.
• Instana Inc.
• Moogsoft Inc.

Область отчета

Самые популярные отчеты

Методология исследования рынка

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

Причины приобрести этот отчет

• 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 демонстрировать самый быстрый рост, а также будут доминировать на рынке• Анализ по география, подчеркивающая потребление продукта/услуги в регионе, а также указывающая факторы, которые влияют на рынок в каждом регионе • Конкурентная среда, которая включает рейтинг рынка основных игроков, а также запуск новых услуг/продуктов, партнерства, расширения бизнеса и приобретения за последние пять лет компаний, представленных в профиле • Обширные 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 (которые включают 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 понимание рынка 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 встретил.