Big Data in Fertigungsmarktgröße, Aktien- und Branchenanalyse, durch Angebot (Lösung und Dienstleistungen), durch Bereitstellung (On-Premise, Cloud und Hybrid), nach Anwendung (Kundenanalyse, Betriebsanalyse, Qualitätsbewertung, Supply-Chain-Management, Produktionsmanagement und andere) und regionale Prognose, 2025-2032

Die globale Big -Data in Fertigungsmarktgröße wurde im Jahr 2024 mit 6,94 Milliarden USD bewertet. Der Markt wird voraussichtlich von 7,94 Milliarden USD im Jahr 2025 auf 22,00 Milliarden USD bis 2032 wachsen, was im Prognosezeitraum eine CAGR von 15,7% aufwies. Nordamerika dominierte die Big Data auf dem Produktionsmarkt mit einem Marktanteil von 39,91% im Jahr 2024.

Big Data in der Fertigung bezieht sich auf das Sammeln, Speichern und Analysieren großer Mengen definierter und undefinierter Daten aus Herstellungsprozessen. Dies trägt dazu bei, Echtzeit-, Analyse- und prädiktive Erkenntnisse zur Bewältigung der betrieblichen Effizienz in einer wettbewerbsfähigen digitalen Umgebung zu erreichen.

Der Markt entwickelt sich und wächst aufgrund der zunehmenden Arten von Daten, die durch verbundene Geräte, Sensoren und Systeme verfügbar sind, stark. Diese Daten in der Herstellung bestehen aus einer Vielzahl von analytischen Produkten/Lösungen wie Analyseplattformen und IoT-verbundenen Systemen/Geräten. Es umfasst auch Beratungs- und Systemintegrationsdienste zur Optimierung der Produktionseffizienz, der Lieferkette und/oder der Vorhersagewartung.

Der Markt ist aufgrund von Top-Akteuren wie SAS Institute, Altair Engineering, IBM, Microsoft und Accenture entwickeln und implementiert, um Analytics-Lösungen der nächsten Generation mit gezielten Diensten oder erweiterten Angeboten durch breitere Studios oder Verbindungen zu entwickeln und zu implementieren.

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Die Pandemie von Covid-19 beschleunigte die Verwendung von Big-Data-Lösungen bei der Herstellung und Entwicklung einer optimalen operativen Belastbarkeit und Fernüberwachung. Die Lücken in der Lieferkette waren jedoch Hindernisse für das Auswachsen von Seh-, Beobachtung, Analyse und proaktiven Fortschritten. Smart Factories durch erhöhte Datenkonnektivität, Verwendung von maschinellem Lernen (ML),künstliche Intelligenz (KI)und Cloud-Dienste bemerken Fortschritte und wachsende Anwendungsfälle, um Entscheidungen in realer oder naher Echtzeit zu treffen und nachhaltige Praktiken zu entwickeln. Aktuelle Herausforderungen, die die Einführung von Big-Data-Mustern oder Konnektivität behindern, umfassen Daten- und Informationssicherheitsprobleme, Interoperabilität und den Mangel an qualifizierten und erfahrenen datentalentierten Personen.

Auswirkungen der generativen KI

AI verbessert die Big-Data-Analyse, indem die datengesteuerte Betriebseffizienz und Entscheidungsfindung verbessert wird

Generative KI verändert den Markt zutiefst, indem datenbasierte Entscheidungen und die Effizienz des Betriebs erhöht werden. Die Technologie ermöglicht es den Herstellern, synthetische Daten zu erstellen, Designs zu simulieren und zu optimieren und Wartungsanforderungen genauer zu prognostizieren, wodurch die Kosten und Ausfallzeiten gesenkt werden. IntegrierenBig Data AnalyticsUnd generative KI schafft Workflow -Effizienz wie Lieferkettenmanagement und Qualitätskontrolle und fördert Innovationen in intelligenten Fabriken. Es kann auch für Prototyping und maßgeschneiderte Fertigung verwendet werden, wenn sich der Markt ändert.

Mit der Änderung der generativen KI bestehen jedoch immer noch Herausforderungen wie Datenschutz und Sicherheit. Dies stellt sicher, dass das System ausreichend integriert werden kann, was die Notwendigkeit qualifizierter Talente zur Verwendung generativer KI- und Big -Data -Analysen verbessert. Da generative KI-, IoT- und Cloud -Computing weiter voranschreitet, wird die generative KI das Wachstum vorantreiben und eine intelligente Lösung für die automatisierte Akzeptanz bieten. Insgesamt hat die Generative KI enorme Auswirkungen auf die Zukunft der Fertigungsindustrie und die Umstrukturierungsverschiebung.

Big Data in Fertigungsmarkttrends

Erhöhung der Einführung von Industrie 4.0 Technologien fördert die Einführung fortschrittlicher Analysen im Fertigung

Die erhöhte Penetration vonBranche 4.0Technologien wie IoT, KI und Cloud Computing in der Herstellung umfassen eine neue Art, sich mit Big Data zu beschäftigen. Es gibt eine wachsende Veränderung von der traditionellen Fertigung zu diesen neuen Herstellungsmethoden, die intelligente Fabriken charakterisieren. Dies verwendet unterschiedliche Technologien, um die Automatisierung der Echtzeitdatenanalyse zu ermöglichen, Produktionsprozesse zu optimieren, die Qualitätskontrolle zu gewährleisten und die Betriebskosten zu senken, wodurch die Fabrik in ein datengesteuertes Ökosystem umgewandelt wird.

Auf dem Markt werden generative KI- und synthetische Datenerzeugung zur Replikation des Herstellungsprozesses für die Vorhersagewartung erzeugt, die ein neues Produktivitätsniveau ermöglicht. Darüber hinaus nutzen die Hersteller zunehmend Big -Data -Plattformen und verknüpfen sie mit anderen Funktionen für maschinelles Lernen, um umsetzbare Erkenntnisse zu analysieren und zu finden, um die Lieferketten zu optimieren und nachhaltige Fertigungspraktiken zu fördern. Diese Fortschritte fördern Big Data im Produktionsmarktwachstum, da Unternehmen datengesteuerte Entscheidungsfindung und operative Effizienz priorisieren. Die Integration dieser Netzwerke in intelligente Systeme verlagert die Herstellungsprozesse. Nordamerika ist aufgrund von Infrastrukturvorteilen wichtigerDigitale TransformationInitiativen.

Marktdynamik

Markttreiber

Wachsende Datenerzeugung aus Herstellungsprozessen treibt die Nachfrage nach Big Data -Lösungen an

Der Anstieg der Verwendung von IoT -Geräten und -sensoren in der Herstellung führt zur Erzeugung hoher Datenmengen, was eine robuste Big -Data -Analyse erfordert, um Informationen zu verarbeiten und zu extrahieren. Die Datenexplosion ermöglicht eine breite Palette von Funktionen wie fortschrittliche Planung, prädiktive Wartung, Echtzeitüberwachung, Optimierung der Lieferkette und andere durch verbesserte Betriebseffizienz in den Bereichen Herstellung, Luft- und Raumfahrt und Automobilzusätze sowie intelligentes Geräteverbrauch. Darüber hinaus fördern verstärkte Regierungsinitiativen wie die Brasiliens Nova Indústria Brasil -Politik die digitale Transformation und fördern die Produkteinführung. IntegrierenCloud Computingund künstliche Intelligenz (KI) erhöht die Fähigkeit der Organisationen, komplexe Datensätze und AIDS in der innovativen intelligenten Fertigung zu analysieren, weiter. Das schnelle Datenwachstum erschwert die Skalierung und treibt die Investitionen in fortschrittliche Plattformen vor. Da sich die Hersteller auf datengesteuerte Strategien und damit verbundene Ergebnisse konzentrieren, steigt die Nachfrage nach diesen Dienstleistungen von Organisationen wie dem SAS-Institut und IBM sowie in starken Industriewirtschaften.

Marktbehinderungen

Datensicherheitsrisiken und Systemintegrationsherausforderungen beschränken die Akzeptanz von Big Data im Fertigung

Mit Cyberangriffen, die sich an Big Data -Lösungen richten, ermöglichen es den Herstellern, erhebliche Betriebs- und Kundendaten aufzudecken. Die Integration von Big -Data -Plattformen in vorhandene Legacy -Systeme und das Ermöglichen der Interoperabilität zwischen verschiedenen Technologien ist kompliziert, insbesondere für Hersteller mit einer Legacy -Infrastruktur, da es mit höherer Vorlaufzeit teurer wird. Unsicherheit, hohe Kosten und langsamere Vorlaufzeiten beschränken auch die Akzeptanz aufgrund mangelnder standardisierter und häufig akzeptierter Datenaustauschprotokolle, die in einer globalen Lieferkette initiiert wurden.

Hersteller kleinere Hersteller haben mit begrenzten Finanz- und Personalressourcen zu kämpfen, was zu mehr Verzögerungen bei der Umsetzung führt. Um diese Einschränkungen zu überwinden, müssen die Hersteller Rahmenbedingungen entwickeln, um die Cybersicherheit zu sichern und interoperable Lösungen zuzugreifen, die eine sichere und effiziente Einführung von Big -Data -Technologien in der globalen Fertigungsindustrie ermöglichen.

Marktchancen

Fortschritte bei KI und Nachhaltigkeitsinitiativen schaffen neue Marktmöglichkeiten

Aufkommende Technologien wie z.Generative Aiund ML bieten den Herstellern bemerkenswerte Möglichkeiten, die Verwendung von Big Data zu verbessern und Innovation durch fortschrittliche Simulation, beschleunigte Prototypen und schnelle Produktanpassung zu ermöglichen. Hersteller können diese Technologie nutzen, um das Design zu optimieren und potenzielle Geräteausfälle vorherzusagen. Big Data kann die Effizienz erhöhen, Kosten sparen und konsistente globale Vorgänge aufrechterhalten.

Da sich die Länder auf Nachhaltigkeit konzentrieren, gibt es außerdem die Möglichkeit, dass Big Data die Energieeffizienz, die Reduzierung von Abfällen und die umweltbewussten Herstellungsprozesse und -praktiken zur Befolgung der Vorschriften unterstützen. Das Wachstum von Cloud-basierten Analyseplattformen ermöglicht es auch Herstellern und Branchen, einschließlich Automobil- und Pharmazeutikum, ihre Abläufe zu verbessern und in Echtzeit Einblicke im gesamten Unternehmen zu erhalten. Unternehmen wie Accenture und Altair Engineering werden dazu beitragen, eine maßgeschneiderte Lösung zu bieten und die Hersteller zu helfen, die Chancen zu nutzen, innovieren und einen Wettbewerbsvorteil auf dem globalen Markt aufrechtzuerhalten.

Segmentierungsanalyse

Durch Angebot

Das Lösungssegment dominiert den Markt aufgrund der wachsenden Nachfrage nach KI- und IoT -Analyseplattformen

Durch das Angebot wird der Markt in Lösung und Dienstleistungen unterteilt.

Das Lösungssegment verfügt aufgrund der wachsenden Nachfrage nach Analyseplattformen und IoT -Tools mit den höchsten Big -Data -Marktanteilen. Diese Lösungen optimieren die Produktion und aktivierenVorhersagewartungVerwenden von AI. Mit der höchsten CAGR bietet das Lösungssegment skalierbare Cloud-basierte Software für Echtzeit-Erkenntnisse. Darüber hinaus nehmen die Hersteller KI und IoT für eine operative Effizienz ein. Dies spiegelt die laufenden Investitionen in Analysen für intelligente Fabriken wider. Prominente Unternehmen bieten Fachwissen an, aber Lösungen führen aufgrund ihrer direkten Auswirkungen auf die Produktion und die Optimierung der Lieferkette weltweit führen.

Das Dienstesegment, einschließlich Beratung und Integration, unterstützt die Bereitstellung von Lösungen. Unternehmen wie IBM und SAS Institute bieten Dienstleistungen an, um eine nahtlose Umsetzung zu gewährleisten. Sie haben jedoch aufgrund des wachsenden Fokus auf die softwarebetriebene Transformation einen kleinen Marktanteil. Dienste ermöglichen auch die Anpassung und Integration und helfen den Herstellern, komplexe Plattformen zu nutzen.

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Durch Bereitstellung

Cloud-Bereitstellung führt den Marktanteil aufgrund seiner Kosteneffizienz- und Echtzeit-Analysefunktionen an

Durch die Bereitstellung ist der Markt in lokale, Cloud und Hybrid unterteilt.

Das Cloud -Segment führt den Markt in Bezug auf den Umsatzanteil. Die Cloud-Bereitstellung ist aufgrund ihrer Kostenwirksamkeit, Beweglichkeit und Erleichterung der Echtzeitdatenanalyse für die effiziente Herstellung von Produkten und Dienstleistungen attraktiv. Es bietet einen einfachen Zugang zu Analytics -Software und verbessert die Einführung von IoT -Technologien für die intelligente Fertigung. Die steigende Beliebtheit von Cloud -Bereitstellungen wird durch wachsende Technologieanbieter wie Microsoft, AWS und Google weiter angetrieben, die zahlreiche Branchen Analyseplattformen anbieten.

Schlüsselindustrien, einschließlich Luft- und Raumfahrt und Verteidigung, bevorzugen jedoch eine lokale Bereitstellung aufgrund sensibler Umgebungen, Datensicherheit und Vorschriften für die regulatorische Einhaltung. Für solche Hersteller ist die Sicherheit und Kontrolle ihrer Daten (insbesondere wenn sie proprietär und systemkritisch sind) in den Geschäftsbetrieb von größter Bedeutung.

Das Hybridsegment nimmt mit der höchsten CAGR zu. Die Hybridbereitstellung bietet Flexibilität, indem die Sicherheits- und Datenkontrolle von On-Premise-Systemen mit der Skalierbarkeit, den Gesamtbetriebskosten und der Verwaltung von Cloud-Lösungen kombiniert wird. Ein herausragender Vorteil von hybriden Bereitstellungen ist die Fähigkeit, verschiedene regulatorische Umgebungen und operative Flexibilität zu befriedigen, mit denen viele globale Hersteller konfrontiert sind. Neue Teilnehmer in den Hybridlokalisierungsmodellen verwenden integrierte Funktionen von proprietären Plattformen, die von Anbietern wie Microsoft, Google und Oracle angeboten werden. Dies ermöglicht es den Herstellern, die Produktivität zu steigern und Sicherheit, skaliertes Wachstum und Vorschriften für die regulatorische Einhaltung zu gewinnen.

Durch Anwendung

Die operative Analyse führt den Markt, während sie die Produktion optimiert und Ausfallzeiten minimiert

Nach Anwendung wird der Markt in Kundenanalysen, operative Analysen, Qualitätsbewertung, unterteiltLieferkettenmanagement, Produktionsmanagement und andere (Maschinenwartung, neue Produkt- und Service -Innovation).

Operational Analytics hält den größten Marktanteil, da sie Echtzeitdaten verwendet, um die Produktionsabläufe zu maximieren, Ausfallzeiten zu minimieren und die Fabrikproduktivität in Branchen wie Automobil und Elektronik zu steigern.

Die Kundenanalyse hat die höchste CAGR und hat von ihrem schnellen Wachstum profitiert, da sie auf der Analyse von Verbraucherdaten beruht, um personalisierte Produktangebote zu erstellen, die Kundenzufriedenheit zu verbessern und Lösungen zu schaffen, die den Anforderungen an ständig ändernden Anforderungen entsprechen.

Das Expertise zur Qualitätsbewertung verwendet die Big -Data -Analyse, um sicherzustellen, dass Produkte zuverlässig abschneiden. Dies ist für den Elektronik- und Arzneimittelsektor von entscheidender Bedeutung, in dem die Aufrechterhaltung hoher Standards und Produktqualität unerlässlich ist.

Das Supply -Chain -Management unterstützt Logistik und Inventar, indem sie Kosten senken und gleichzeitig den Herstellern dabei helfen, ihre globale Lieferkette klarer zu überwachen.

Das Produktionsmanagement ist verantwortlich für die Optimierung der Planung, zur Zuweisung von Ressourcen und zur Planung, um die Produktion für Hersteller weltweit effizient zu gestalten.

Andere Datenanalyseanwendungen, wie z. B. Maschinenwartung, verwendenPrädiktive AnalyticsGerätefehler verstehen. In ähnlicher Weise fördert die neue Produktinnovation den Wettbewerb in Branchen mit datengesteuerten Strategien, indem sie Daten zur Unterstützung von Innovationen in Bezug auf Designs und Produktbereitstellung auf den globalen Markt verwenden.

Big Data im Fertigungsmarkt regionaler Ausblick

In der Region ist der Markt in Nordamerika, Europa, asiatisch -pazifisch, den Nahen Osten und Afrika und Südamerika unterteilt.

Nordamerika

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Nordamerika leitet den Markt aufgrund seiner überlegenen und wachsenden technologischen Infrastruktur und Übernahme von Industrie -4,0 -Technologien. Da die Region künstliche Intelligenz (KI) in hohem Maße nutzt, ist dieInternet der Dinge (IoT)und Analytics können fortschrittliche Analyse-, Leistungsoptimierungs- und Dateninterpretationslösungen für die Herstellung entwickeln, insbesondere in den Bereichen Automobil- und Luft- und Raumfahrt. Große Unternehmen wie IBM und Microsoft bieten überlegene fortschrittliche Lösungen an, da Analytics maschinelles Lernen, Echtzeit- und Vorhersagewartung sowie Optimierungen der Lieferkette bietet. Das nordamerikanische Ökosystem hat eine starke Neigung zur Innovation und einen optimierten digitalen Fußabdruck, der aufkommt und das Wachstum der Big-Data-Anwendungen erleichtert.

Die USA haben einen erheblichen Teil der Big Data auf dem Produktionsmarkt als unterschiedliche Sektoren (z. B. Elektronik undPharmazeutika) haben analytische Plattformen, Apps und andere Big Data- und Data Analytics -Lösungen zugegriffen. Darüber hinaus wird die laufende Analyse zur Vorhersagewartung verwendet. Amerikanische Unternehmen wie SAS Institute und Altair Engineering bieten unterschiedliche wichtige Fortschritte in Analyselösungen. Die USA sind bestrebt, die intelligente Fertigung und KI-gesteuerte Innovation zu verbessern, da Big Data ein integriertes Merkmal der Betriebseffizienz und der Produktentwicklung sein wird.

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Südamerika

Der südamerikanische Markt expandiert und reift weiterhin, was durch eine zunehmende digitale Transformation in Branchen wie Automobil- und Landwirtschaft unterstützt wird. Die Hersteller nehmen Analysen ein, was zu einer Verbesserung der Effizienz der Lieferkette und zu einer verbesserten Produktionskompetenzen geführt hat, unter anderem die Vorteile von Big Data. Cloud-basierte Lösungen gewinnen auch an die Antriebsaktion, die von Unternehmen wie Accenture unterstützt werden. Die makroökonomische Umgebung ist komplex. Die Region konzentriert sich jedoch auf die Modernisierung von industriellen Prozessen, die das anhaltende Wachstum und die Einführung von Big -Data -Technologien unterstützen.

Europa

Der europäische Markt ist aufgrund seiner tiefen industriellen Basis in Sektoren wie Automobile und Maschinen stark. Länder, einschließlich Deutschland und Großbritannien, setzen zahlreiche Anwendungsfälle für IoT und Analyse ein, um die Produktionsqualität, die Qualitätskontrolle und immer effektivere nachhaltige Herstellungsprozesse zu verbessern. Unternehmen, darunter SAP SE und Siemens, bieten unterschiedliche Lösungen an und leiten gleichzeitig die digitalen Transformationsinitiativen. Der wachsende Fokus auf Nachhaltigkeit ermutigt die Hersteller, Big -Data -Technologien einzusetzen, um Energie zu verringern, den Abfall zu verringern und die Nachhaltigkeit bei der Verwaltung von Geschäftsprozessen zu veranlassen.

Naher Osten und Afrika

Die Region Middle East & Afrika ist ein aufstrebender Markt für Big Data in der Herstellung, der von Öl-, Gas- und Bergbausektoren angetrieben wird. Hersteller verwenden Analysen zur operativen Optimierung und Vorhersagewartung, die von Cloud -Plattformen von Anbietern wie Oracle unterstützt werden. Infrastrukturentwicklung und Erhöhung der Digitalisierungsbemühungen tragen zu einem allmählichen Wachstum der Big -Data -Anwendungen in der gesamten Region bei.

Asien -Pazifik

Der Markt im asiatisch -pazifischen Raum wächst rasant und wird durch das industrielle Wachstum in Indien und China angeheizt. Die Region übernimmt IoT- und KI -Analysen für die Effizienz der Produktion und der Lieferkette, insbesondere in den Elektronik- und Automobilsektoren. Unternehmen wie Hitachi Vantara bieten innovative Lösungen und unterstützenSmart FactoryInitiativen. Schnelle Verstädterungs- und Technologieinvestitionen fördern auch ein erhebliches Marktwachstum in der gesamten Region.

Wettbewerbslandschaft

Hauptakteure der Branche

Hauptakteure der Branche wie SAS Institute, IBM und Microsoft Drive -Marktwachstum durch die Bereitstellung innovativer Analyselösungen

Ein stark wettbewerbsfähiger Big -Data im Produktionsmarkt wird von wichtigen Akteuren der Branche angetrieben, die innovative Analyselösungen und -dienstleistungen zur Optimierung der Herstellungsprozesse anbieten. Das SAS -Institut, IBM, Microsoft, Altair Engineering und Accenture haben einen signifikanten Marktanteil durch analytische Plattformen, die KI, das Internet of Things (IoT) und Cloud Computing -Strategien integrieren. Diese Technologien bieten Echtzeit-Erkenntnisse, Vorhersagewartung und Effizienz der Lieferkette. Diese wichtigsten Akteure zeigen auch ein integriertes Modell - Hardwareoptionen, Datenanalyse -Software sowie Beratungs- und integrierte Dienste für verschiedene Fertigungsbereiche - mit Branchen wie Luft- und Raumfahrt, Elektronik und Automobil. Neue und aufstrebende Anbieter erstellen spezielle Anbieter für bestimmte Nischenanwendungen, um ihre unterschiedlichen Märkte zu entwickeln. Während aktuelle/aufstrebende Akteure und intakte Benutzer die lokale und globale Marktszene und Innovationen kontinuierlich bewerten, um die Anforderungen desintelligente FertigungParadigma, sie helfen bei der chronologischen Entwicklung von Big Data in der Herstellung und seiner globalen Industrieannahme.

Liste der wichtigsten Big -Data in Fertigungsunternehmen, die vorgestellt wurden

• IBM (USA)
• SAS Institute (USA)
• Microsoft (USA)
• Orakel(UNS.)
• SAP SE(Deutschland)
• Akzentur(Irland)
• Altair Engineering (USA)
• Tibco -Software (USA)
• Alteryx (USA)
• Fico (USA)
• Amazon (USA)
• Google (USA)
• Informatica (USA)
• Schneeflocke (USA)
• Cloudera(UNS.)
• Teradata (USA)
• Hitachi Vantara (Japan)
• Dell Technologies (USA)
• Hewlett Packard Enterprise (USA)
• Siemens (Deutschland)

Schlüsselentwicklungen der Branche

• Mai 2025:HD Hyundai und Altair Heavy Industries unterzeichneten eine strategische MoU, um umweltfreundliche Meeresmotorentwicklung mithilfe von KI- und Simulationstechnologien voranzutreiben. Zu den Projektzielen gehören die Verbesserung der Entwurfseffizienz, die Verringerung der Entwicklungszeitleiste und die Optimierung der Leistung, um die globalen Versandvorschriften einzuhalten. Mithilfe von Altair-Simulations-gesteuerten Designtechniken wird HD Hyundai die Vorhersage-Analytics-Technologie von Altair bei der Erreichung dieser Ziele unterstützen.
• Mai 2025: Altair hat sich mit Milize Inc. zusammengetan, um seine Rapidminer -Datenanalyse und die KI -Plattform an den japanischen Finanzdienstleistungssektor zu verteilen, wobei die AI -Technologie von Altair mit dem Finanzkenntnis von Milize kombiniert wird. Diese Zusammenarbeit unterstützt die digitale Transformation, indem es schnelle KI-Lösungen mit niedrigem Code für Risikomanagement, Compliance und Kundenanalyse ermöglicht und die Betriebseffizienz verbessert.
• März 2025: Teradatas Enterprise Vector Store, der von Nvidia Nemo Retriever betrieben wird, verwaltet Milliarden von Vektoren für vertrauenswürdige KI -Anwendungen wie LAG- und Agenten -Anwendungsfälle wie Augmented Call Center. Es unterstützt strukturierte und unstrukturierte Daten in Cloud-, On-Premise- oder Hybrid-Umgebungen, um eine kostengünstige Skalierung und Echtzeit-Erkenntnisse zu gewährleisten. Die erweiterte NVIDIA -Integration ist für 2025 geplant.
• Dezember 2024: Teradata integriert vantagecloud mit Amazon-Bedrock, um einen Rapid-Start-Generativ-AI-Anwendungsfälle zu ermöglichen, einschließlich Einzelhandelserkennung und Versicherungsvertrag Abruf, erhältlich in Q2 2025. Die Teradatagenai-Python-Paket unterstützt skalierbare Textanalyse-APIs, modelle modelle modelle modelle aus ai21 labs und ein Thropic, um Kunden zu erweitern, und einen Thropic, um zu verstärken.
• Oktober 2024: Teradata hat mit Nvidia zusammengearbeitet, um Vantagecloud mit Nvidia AI Enterprise zu verbessern und NEMO- und NIM -Microservices für benutzerdefinierte große Sprachmodelle, Lappen und agenten -Workflows zu integrieren. Diese Partnerschaft ermöglicht Hochleistungs-KI-Arbeitsbelastungen in öffentlichen und privaten Wolken, wobei die ersten AWS im November 2024 verfügbar sind und umfassendere Funktionen bis zum ersten Quartal 2025 ausführen.

Berichterstattung

Der Bericht bietet wertvolle Einblicke in den Markt und konzentriert sich auf wichtige Aspekte wie führende Unternehmen, Angebote, Einsatz und führende Anwendungen von Big Data in der Herstellung. Außerdem bietet der Bericht Einblicke in Markttrends und zeigt wichtige Entwicklungen der Branche. Zusätzlich zu den oben genannten Faktoren umfasst der Bericht mehrere Faktoren, die zum Wachstum des Marktes in den letzten Jahren beigetragen haben.

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