حجم سوق MLOPS ، تحليل تأثير و COVID-19 ، عن طريق النشر (السحابة ، المحلية ، والهجينة) ، حسب نوع المؤسسة (الشركات الصغيرة والمتوسطة والمؤسسات الكبيرة) ، بواسطة المستخدم النهائي (IT & Telecom ، Healthcare ، BFSI ، Manufacturing ، Retail ، and others) ، والتوقعات الإقليمية ، 2025-2032
تحميل عينة مجانية رؤى السوق الرئيسية
استمع إلى النسخة الصوتية
بلغت قيمة حجم سوق MLOPs العالمي 1.58 مليار دولار أمريكي في عام 2024. ومن المتوقع أن ينمو السوق من 2.33 مليار دولار أمريكي في عام 2025 إلى 19.55 مليار دولار بحلول عام 2032 ، ويظهر معدل نمو سنوي مركب بلغ 35.5 ٪ خلال فترة التوقع. سيطرت أمريكا الشمالية على سوق MLOPS العالمي بحصة 36.21 ٪ في عام 2022.
يشير MLOPS إلى عمليات التعلم الآلي. إنها وظيفة أساسية لهندسة ML ، مكرسة لتبسيط إجراء أخذالتعلم الآلينماذج للإنتاج ثم مراقبة والحفاظ عليها. تشمل المكونات البارزة لهذه الحلول التدريب النموذجي ، واختبار النماذج والتحقق من الصحة ، والنشر ، والتحقق من صحة النموذج الآلي ، والتسليم المستمر والنشر ، من بين أمور أخرى.
توفر هذه الميزات والقدرات البارزة لهذه الحلول المهندسين وعلماء البيانات و DevOps وغيرها من قابلية التوسع والكفاءة والمساعدة في تقليل المخاطر. وبالتالي ، فإن العديد من اللاعبين في السوق يتقدمون بحلولهم لتحقيق ضرورات المستخدمين ومتطلباتهم. على سبيل المثال،
- في أبريل 2023 ،أعلنت Clearml عن إطلاق قدرات جديدة لـ ML المستمر لـ MLOPs مفتوحة المصدر لتلبية الطلب المتزايد عبر الأسواق العالمية. أصدرت وظيفة جديدة تُعرف باسم تطبيق Sneak نظرة خاطفة. يسمح لمستخدمي ClearML Enterprise بنشر تطبيق مباشرة من نظام التطوير الإيكولوجي الخاص بهم.
Covid-19 Impact
تغيير في أنماط البيانات والخوارزميات وسط توسع السوق في الوباء
جلبت جائحة Covid-19 على نطاق واسع تغييرات مختلفة عبر الصناعات المختلفة ، وتحويل كل شيء إلى القنوات عبر الإنترنت والعمل عن بُعد. نظرًا للتغيرات الهائلة في الأنشطة الاقتصادية والسلوك البشري الناتج عن المعايير الذاتية ، والبعيدة الاجتماعية ، والقفل ، وغيرها من الظروف من الوباء.
أدت هذه التحولات إلى تغيير أنماط البيانات بشكل مستمر ، مما أدى في النهاية إلى تدهور القدرة التنبؤية لنماذج التعلم الآلي. تم تطويرها ومهارة والتحقق من خوارزميات البيانات التي لم تعد قابلة للتطبيق.
يجب أن تكون الآليات في شكل مناسب لتتبع الأخطاء وتحديدها بطريقة مستمرة وتمكين تنفيذ النماذج التنبؤية لتغيير النظم الإيكولوجية ديناميكيًا مع الحفاظ على الدقة. خلاف ذلك ، فإن نماذج التعلم الآلي هذه ستصبح قديمة وقد تنتج نتائج لم تعد مثمرة أو دقيقة للمؤسسات.
ساهمت هذه الظروف والتحصيل لإنجاز كفاءة وإنتاجية نماذج التعلم الآلي في نمو السوق في الطلب على مثل هذه الحلول. قدم العديد من اللاعبين الرئيسيين أيضًا ميزات وحلول جديدة لعملائهم وقدموا تجارب عملاء أفضل. على سبيل المثال،
- في نوفمبر 2020 ،تعاونت Iguazio و AWS لتزويد الشركات بمزايا التطوير على Sagemaker وتثبيت الذكاء الاصطناعي بكفاءة وبسرعة وبشكل بسلاسة بمساعدة منصة عمليات التعلم الآلي لـ Iguazio كحل متكامل تمامًا.
وبالتالي ، ساهمت التغييرات الهائلة في الأنشطة الاقتصادية والسلوك البشري وأنماط البيانات في زيادة الطلب على هذه الحلول أثناء الوباء.
اتجاهات السوق MLOPS
تنفيذ Automl داخل نماذج MLOPS لرفع نمو السوق
أتمتة خط أنابيب التعلم الآلي بأكمله ، من معالجة البيانات إلى التثبيتات ، يجعل ML Democratized متاحًا للمستخدمين الذين لديهم خبرة أقل. تقدم Automl العديد من الحلول البسيطة والمتاحة التي لا تتضمن خبرة في التعلم الآلي المحدد مسبقًا.
مع أتمتة ML معظم إجراءات وضع العلامات للبيانات ، يتم تقليل احتمالات الخطأ البشري إلى الحد الأدنى. إنه يقلل من نفقات الموظفين ، مما يسمح للمؤسسات بالتركيز أكثر على تحليل البيانات.
تحاول Automl تبسيط الإجراء بأكمله من خلال أتمتة بعض الخطوات الشاملة يدويًا في تدريب نموذج ML ، والذي يتضمن اختيار الميزات ، واختيار النموذج ، وضبط النماذج ، وتقييم النموذج. توفر منصات سحابية مختلفة ، مثل Amazon Sagemaker ، و Data Robot AI Platform ، و Microsoft Power BI ، حلول السيارات الحصرية. على سبيل المثال،
- في نوفمبر 2022 ،أعلنت Amazon عن إطلاق Sagemaker Autopilot مباشرة من داخل خطوط أنابيب Amazon Sagemaker لميكانيكي صناعة MLOPs دون عناء. إنه يتيح ميكانيكي لعملية شاملة لتطوير نماذج التعلم الآلي باستخدام Autopilot ودمج النماذج في خطوات CI/CD.
تساعد مزايا الجمع بين عمليات السيارات مع عمليات التعلم الآلي الشركات على إنشاء نماذج ML فائقة بشكل أكثر كفاءة ، بتكاليف أقل ، ومعالجة فجوة مجموعة المهارات.
مثل هذه العوامل تدفع تنفيذ السيارات عبر مثل هذه الحلول ، وبالتالي زيادة نمو سوق MLOPS.
تنزيل عينة مجانية للتعرف على المزيد حول هذا التقرير.
فرص نمو سوق MLOPS
الحاجة المتزايدة لتحسين أداء نموذج التعلم الآلي لدفع نمو السوق
تكتسب التقدم المستمر لآليات التعلم الآلي ، والتعميم في حلول ML التي تحركها ML ، وترحيل الإنتاج على نطاق واسع الزخم بسرعة. تشمل الأسباب المختلفة التي تؤثر على أداء نماذج التعلم الآلي طبيعة الاختبار التجريبية واليدوية لـ ML ، والتتبع اليدوي للاعتماد على البيانات ، وتعقيد النماذج ، وزيادة الديون الميكانيكية ML الخفية. هذه العوامل تؤثر على كفاءة نماذج ML ، والتي يفتقر إليها نموذج ML في تنفيذ مشاريع ML. على سبيل المثال،
- وفقًا لخبراء الصناعة ، فإن 47 ٪ فقط من نماذج الأعمال التجارية AI/ML يذهبون إلى مرحلة الإنتاج بسبب نقص قدرات نموذج التعلم الآلي المختلفة.
- وفقًا للمسح الذي أجراه الخوارزمية ، فإن السبب الأكثر استشهادًا بفشل النموذج هو انجراف البيانات ، والذي يحدث عندما تعكس البيانات المستخدمة في تدريب النموذج بدقة البيانات في العالم الحقيقي. وقد لوحظ أن 60 ٪ من خبراء البيانات يقضون 20 ٪ على الأقل من وقتهم في صيانة النماذج.
وبالتالي ، تتحرك المؤسسات ومحترفي البيانات نحو هذه الحلول لتحسين الكفاءة وضمان أن هذه النماذج تعمل على النحو الأمثل. على سبيل المثال،
- وفقًا لأخصائيي البيانات في جميع أنحاء الصناعات ، لاحظ 97 ٪ من المستخدمين الذين قاموا بتنفيذ عمليات التعلم الآلي تحسنًا كبيرًا ونتائج أفضل مع زيادة الأتمتة ، والمتانة المعززة ، وإنتاجية أفضل ، وغيرها.
هذه العوامل وضرورة تعزيز الأداء تدفع نمو هذه الحلول في السوق.
العوامل التقييدية
الافتقار إلى القدرة على توفير الأمن في بيئة MLOPS لإعاقة نمو السوق
يعمل التعلم الآلي بانتظام على مشاريع حساسة مع بيانات مهمة للغاية. وبالتالي ، فإن التأكد من أن النظام الإيكولوجي آمن أمر بالغ الأهمية للإنجاز على المدى الطويل للمشروع. على سبيل المثال،
- وفقا لالذكاء الاصطناعي (AI)تقرير اعتماد IBM ، ما يقرب من واحد من كل خمس شركات الدولة الصعوبات في حماية أمن البيانات. وبالتالي ، يعالجها عدد متزايد من محترفي البيانات كواحدة من المشكلات الحاسمة.
في كثير من الأحيان ، لا يدرك المستخدمون أن لديهم العديد من نقاط الضعف التي تشير إلى فرصة للهجمات المؤذية. أيضًا ، تعتبر معالجة المكتبات القديمة هي القضية الأكثر شيوعًا التي تواجه المؤسسات.
علاوة على ذلك ، يرتبط الجانب السلبي الأمني بنقاط نهاية النموذج وخطوط أنابيب البيانات التي لا يتم تأمينها بشكل مناسب. هذه من المحتمل أن تعرض البيانات التي يمكن الوصول إليها للجمهور إلى أطراف ثالثة يمكن أن تؤثر على أمان البيانات في بيئة MLOPS.
وبالتالي ، يمكن أن يكون الحفاظ على الأمان لبيئة عمليات التعلم الآلي عاملاً تقييماً. يمكن أن يعوق كفاءة وإنتاجية نماذج تعلم الآلات ، مما يؤثر على أعمال المؤسسات.
تحليل تجزئة السوق MLOPS
عن طريق تحليل النشر
الميزات المشتركة للهندسة السحابية والهندسة المحلية لدفع نمو القطاع الهجين
استنادًا إلى النشر ، يتم تصنيف السوق إلى السحابة ، المحلية ، والهجينة.
من المتوقع أن يهيمن القطاع الهجين على السوق مع معدل نمو سنوي مركب رائد خلال الفترة المتوقعة. إن المخاوف بشأن الأمن والتكلفة والإرشادات تحفز معظم الشركات على تبني مناهج الهندسة المعمارية التي تشمل مراكز البيانات السحابية والرصاص. وبالتالي ، يستثمر اللاعبون في السوق بشكل استراتيجي في تقدم الحلول الهجينة. على سبيل المثال،
- في يونيو 2022 ،قدم Domino Data Lab بنية MLOPs المختلطة من شأنها أن تقوم بتصنيعها في المستقبل على شركات تعمل في المستقبل على نطاق واسع. إنه يسمح للمؤسسات بالتحكم بسرعة وتوسيع وتنظيم أعمال علوم البيانات على العديد من مجموعات الحوسبة في مختلف المناطق الجغرافية ، والاتصالات المحلية ، وحتى على السحب المتعددة.
شكل قطاع السحابة أعلى حصة سوق MLOPS في عام 2024. إن مرونة وقابلية النشر المستند إلى مجموعة النظراء تجعلهم الخيار المثالي للمهنيين. يساعد النشر متعدد النشر كأساس قوي لعمليات ML التجارية. إنه بسبب مرونته المدمجة وإمكانية الوصول إلى التخزين منخفض التكلفة ، وكذلك قيمته كبيئة تطوير.
عن طريق تحليل نوع المؤسسة
سهولة توافر حلول مفتوحة المصدر لزيادة اعتماد تقنية MLOPS بين الشركات الصغيرة والمتوسطة
حسب نوع المؤسسة ، يتم تشعب السوق في الشركات الصغيرة والمتوسطة والمؤسسات الكبيرة.
من المتوقع أن ينمو شريحة الشركات الصغيرة والمتوسطة مع أعلى معدل نمو سنوي مركب خلال فترة التنبؤ بسبب استخدام عمليات التعلم الآلي بين الشركات الصغيرة والمتوسطة. أيضًا ، تتوفر مختلف حلول عمليات التعلم الآلي مفتوح المصدر ويمكن الوصول إليها بسهولة للشركات الصغيرة والمتوسطة ، والتي من شأنها أن تسهم في حصتها في السوق. تشمل الحلول المختلفة للمصادر المفتوحة MLFlow و DeepChecks و Zenml و MetaFlow و Seldon Core.
عقد قطاع المؤسسات الكبيرة أعلى حصة في السوق في عام 2024. نظرًا لأن الشركات الكبيرة تحتاج إلى التعامل مع كميات أكبر من البيانات ، فإن اعتماد هذه الحلول بين هذه الأنواع من المؤسسات أعلى. إنه يوفر تحليلًا كبيرًا وتصحيحات في مشاريع نموذج التعلم الآلي الأكبر. كما أنه يساعد على تحسين تطوير الإنتاج مع الديمقراطية واتخاذ القرارات بشكل أفضل على نطاق أوسع.
عن طريق تحليل المستخدم النهائي
لمعرفة كيف يمكن لتقريرنا أن يساعد في تبسيط عملك، التحدث إلى المحلل
أعلى تنفيذ لعمليات التعلم الآلي في قطاع الرعاية الصحية لزيادة تطوير السوق
حسب المستخدم النهائي ، يتم تصنيف السوق في تكنولوجيا المعلومات والاتصالات ، والرعاية الصحية ، و BFSI ، والتصنيع ، والتجزئة ، وغيرها (الإعلان ، النقل).
يتصدر قطاع الرعاية الصحية أعلى معدل نمو سنوي مركب بسبب تنفيذ عمليات التعلم الآلي في قطاع الرعاية الصحية. نظرًا لأن هذه الحلول تساعد في تبسيط وظائف الرعاية الصحية المختلفة مثل إجراءات اكتشاف المخدرات ، والمساعدة في تحليل تقارير علاج المرضى ، وتخصيص الرعاية الطبية للمرضى وغيرها الكثير ، فإن استخدام هذه الحلول في الرعاية الصحية في ارتفاع.
- في نوفمبر 2023 ،قام Philips بتسريع نشر حلول AI-التي تحركها AI مع منصة MLOPS التي تم تطويرها على Amazon Sagemaker. يستخدم Philips الذكاء الاصطناعي في العديد من المجالات ، مثل التشخيص والتصوير والصحة الشخصية والعلاج والرعاية المتصلة.
و &الاتصالاتتمثل القطاع أعلى حصة في السوق في عام 2022. وتساعد هذه الحلول أخصائيي تكنولوجيا المعلومات على تحسين الفعالية والكفاءة من خلال الاستفادة من رؤى تعمل بالطاقة ML. يساعد في مراقبة وإدارة بنية تكنولوجيا المعلومات مع تحسين العمليات وتخصيصات الموارد. في قطاع الاتصالات ، يتم استخدام هذه الحلول لتوسيع عمليات الشبكة وتقليل وقت التوقف. تتيح الأتمتة لمقدمي الاتصالات الحفاظ على نماذج ML ونشرها بسهولة وسرعة تحديد وحل اضطرابات الخدمة ومشكلات الشبكة.
رؤى إقليمية
جغرافيا ، تتم دراسة السوق في جميع أنحاء أمريكا الشمالية وأمريكا الجنوبية وأوروبا والشرق الأوسط وأفريقيا وآسيا والمحيط الهادئ.
North America MLOps Market Size, 2024 (USD Million)
للحصول على مزيد من المعلومات حول التحليل الإقليمي لهذا السوق، تنزيل عينة مجانية
عقدت أمريكا الشمالية أعلى حصة في السوق في عام 2024. تمثل المنطقة أقصى تقدم في التعلم الآلي التكنولوجي عبر مختلف القطاعات ، مثل المصرفية ، والتجزئة ، والسيارات ، والرعاية الصحية ، وغيرها الكثير. أيضا ، يستثمر العديد من لاعبي التأمين Pharma و P & C في تقنيات ML لابتكار الأعمال. على سبيل المثال،
- وفقًا لخبراء الصناعة ، فإن القطاع المصرفي في الولايات المتحدة كان تبنيًا مبكرًا لتقنيات التعلم الآلي. على سبيل المثال ، اختارت تسعة من أفضل عشرة بنوك في الولايات المتحدة أدوارًا مخصصة لإنشاء وتنفيذ عمليات التعلم الآلي.
هذه الابتكارات التجارية الجديدة والاستثمارات التكنولوجية تساهم في تطوير نمو السوق في المنطقة.
لمعرفة كيف يمكن لتقريرنا أن يساعد في تبسيط عملك، التحدث إلى المحلل
وفقًا لرؤى الأعمال ، يُقدر أن تنمو آسيا والمحيط الهادئ مع نموذجي رئيسي خلال فترة التنبؤ. فتحت الاستثمارات المتزايدة والاعتماد الأعمق لمنظمة العفو الدولية والتعلم الآلي والبيانات الضخمة فرص السوق المربحة في المنطقة. ساهم نمو ML في قطاع الصحة الرقمية في كوريا الجنوبية ، AI وتنفيذ التعلم الآلي في اليابان ، وارتفاع استثمارات الذكاء الاصطناعي في الهند في نمو السوق في المنطقة. على سبيل المثال،
- في ديسمبر 2021 ،أعلنت NXTGen ، وهي مركز بيانات ومزود تقنيات سحابة ، عن إطلاق MLOPS كخدمة تقدم بالتعاون مع Katonic.ai. تهدف الشركة إلى تقديم هذا النظام الأساسي لمهنيي علوم البيانات ومهندسي البيانات بتكلفة ومساعدات في الاعتماد الأوسع لممارسة علوم البيانات وتحليل البيانات في الهند.
تكتسب حلول عمليات التعلم الآلي على الفور أسهم إيرادات في البلدان الأوروبية ، مع العديد من المبادرات والفرص الجديدة لدعم تطويرها وتنفيذها. توفر معاهد الأبحاث العليا في ألمانيا فرصًا كبيرة لمهندسي البيانات والعلماء. أيضا ، فإن الإنفاق على منظمة العفو الدولية/مل في مختلف البلدان الأوروبية ، بما في ذلك فرنسا وألمانيا وإسبانيا وإيطاليا والمملكة المتحدة ، يقود نمو السوق في المنطقة. يضيف عدد الشركات الناشئة المتزايدة أيضًا إلى الطلب على حلول عمليات التعلم الآلي في المنطقة. على سبيل المثال،
- في أكتوبر 2023 ،حصلت Zenml على تمويل بقيمة 7.3 مليون دولار أمريكي لتبسيط عمليات التعلم الآلي في ألمانيا. يأتي هذا التمويل كدعم قوي وجر لمنصة عمليات التعلم الآلي مفتوحة المصدر ZENML ، الذي يقترح تبسيط إجراءات بناء نماذج ML ونشرها ومعالجتها.
العديد من العوامل ، مثل دخول لاعبي التعلم الآلي والتنفيذ المتزايد لتقنيات الذكاء الاصطناعي/ML في مختلف الصناعات ، مثل الرعاية الصحية والخدمات المصرفية والتجزئة وغيرها ، في الشرق الأوسط وأفريقيا وأمريكا الجنوبية ، أدى إلى نمو حصة السوق في المنطقة. علاوة على ذلك ، فإن الإنفاق التكنولوجي وتمويل بدء التشغيل على التعلم الآلي ، والذكاء الاصطناعي ، وغيرها الكثير في هذه المناطق يساهم في تقدم السوق.
قائمة الشركات الرئيسية في سوق MLOPS
تزايد الاستثمارات والتعاون على مستوى العالم تعزز موقف الأعمال الرئيسيين في السوق
يحرص اللاعبون الرئيسيون على دمج تقنيات نموذج ML الجديدة عبر قطاعات الرعاية الصحية و BFSI و IT واتصالات الاتصالات وغيرها. يعد ابتكار حلول جديدة مع آليات قادة لخدمة العديد من الشركات الكبيرة والشركات الصغيرة والمتوسطة واحدة من الاستراتيجيات الرئيسية التي يتبناها اللاعبون الرئيسيون. علاوة على ذلك ، يقوم اللاعبون الرئيسيون في السوق بتشكيل شراكات استراتيجية مع إطلاق منتجات جديدة والاستثمار في العديد من الشركات الناشئة للتوسع في الأعمال على مستوى العالم.
قائمة الشركات الرئيسية التي تم تصنيفها:
- Datarobot ، INC. (نحن.)
- Domino Data Lab ، Inc.(نحن.)
- Amazon Web Services ، Inc. (الولايات المتحدة)
- Microsoft(نحن.)
- IBM Corp (الولايات المتحدة)
- Hewlett Packard Enterprise Development LP (الولايات المتحدة)
- Allegro AI. (ClearMl) (إسرائيل)
- MLFLOW (الولايات المتحدة)
- جوجل (الولايات المتحدة)
- Cloudera ، Inc.(نحن.)
تطورات الصناعة الرئيسية:
- نوفمبر 2023:أعلنت Datarobot عن تحالف جديد مع Cisco وقدم حل MLOPS لمنصة Cisco FSO (الملاحظة الكاملة) التي تم تطويرها مع شريك Evolutio. يوفر الحل الجديد قابلية رصد من فئة العمل لـ AL و AI التنبؤية ، ويساعد في تحسين وتوسيع نطاق النشر ، ويعزز قيمة العمل للعملاء.
- أبريل 2023:قدم MLFLOW MLFLOW 2.3 ، الترقية إلى منصة ML مفتوحة المصدر مع ميزات جديدة ودعم LLMOPS. يتم دمجه مع الميزات المبتكرة التي توسع قدرتها على نشر وإدارة نماذج اللغة الكبيرة (LLM) ودمج LLMs في عمليات ML المتبقية.
- مارس 2023:عقدت StriveWorks شراكة مع Microsoft لتوفير منصة Chariot MLOPS في القطاع العام. مع التكامل ، يمكن للمؤسسات استخدام منصة Strivework ، عربة ، لإنجاز دورة حياة النموذج الكاملة على البنية التحتية القابلة للتطوير من Azure.
- يناير 2023:عززت Domino Data Lab برنامج شريكها مع عروض متقدمة لدفع ابتكار علوم البيانات. يزداد الزخم الشريك مع التدريب الجديد ، والاعتماد ، واستيعاب النظام الإيكولوجي المعتمد لتزويد الشركاء بقدرات ومعرفة التعلم الآلي المطول.
- نوفمبر 2022:أعلنت ClearML ، بالتعاون مع Aporia ، عن إطلاق منصة MLOPs كاملة المكاسب لأتمتة وتنظيم مهام سير عمل التعلم الآلي على نطاق واسع ومساعدة مهندسي ML ومهندسي البيانات وفرق DevOps في إتقان خطوط أنابيب ML الخاصة بهم. من خلال التحالف ، يمكن لعلماء DevOps وعلماء البيانات استخدام القوة الجماعية لـ Aporia و ClearML للحد من وقتهم إلى تحقيق التوقيت والوقت من خلال التأكد من الانتهاء من مشاريع ML بنجاح.
تغطية الإبلاغ
يوفر تقرير السوق تحليلًا واسع النطاق للسوق ويسلط الضوء على الخصائص المهمة مثل البائعين الرائدين وخطوط الإنتاج وتطبيقات الحلول الجديدة المتطورة. علاوة على ذلك ، فإنه يوفر نظرة ثاقبة على أحدث التطورات في السوق ويقدم رؤى حول التوسعات الحاسمة في الصناعة. بالإضافة إلى الجوانب المذكورة أعلاه ، يجمع التقرير بين العديد من الديناميات التي ساهمت في تطوير السوق في السنوات الأخيرة.
الإبلاغ عن نطاق وتجزئة
|
يصف |
تفاصيل |
|
فترة الدراسة |
2019-2032 |
|
سنة قاعدة |
2024 |
|
السنة المقدرة |
2025 |
|
فترة التنبؤ |
2025-2032 |
|
الفترة التاريخية |
2019-2023 |
|
معدل النمو |
معدل نمو سنوي مركب من 35.5 ٪ من 2025 إلى 2032 |
|
وحدة |
القيمة (مليون دولار أمريكي) |
|
تجزئة |
عن طريق النشر
حسب نوع المؤسسة
بواسطة المستخدم النهائي
حسب المنطقة
|
الأسئلة الشائعة
وفقًا لـ Fortune Business Insights ، من المتوقع أن يصل السوق إلى 19.55 مليار دولار بحلول عام 2032.
في عام 2024 ، بلغت قيمة السوق 1.58 مليار دولار أمريكي.
من المتوقع أن ينمو السوق بمعدل سنوي مركب بلغ 43.5 ٪ خلال فترة التنبؤ.
استنادًا إلى المستخدم النهائي ، استحوذ قطاع تكنولوجيا المعلومات والاتصالات على أعلى أسهم من حيث الإيرادات في عام 2024.
الحاجة المتزايدة لتحسين أداء نموذج التعلم الآلي من المتوقع أن يدفع نمو السوق.
تعد Microsoft و AWS و Datarobot ، Inc. و IBM و Domino Data Lab ، Inc. ، من بين آخرين ، أفضل اللاعبين في السوق.
من المتوقع أن تحتفظ أمريكا الشمالية بأعلى حصة في السوق خلال فترة التنبؤ.
عن طريق النشر ، من المتوقع أن ينمو القطاع الهجين مع معدل نمو سنوي مركب رائد خلال فترة التنبؤ.
- 2019-2032
- 2024
- 2019-2023
- 149
التقارير ذات الصلة