Marktgröße, Anteil, Wachstum und Branchenanalyse für Machine Learning Operations (MLOps), nach Klasse (On-Premise, Cloud und andere), nach Anwendung (BFSI, Gesundheitswesen, Einzelhandel, Fertigung, öffentlicher Sektor und andere), regionale Einblicke und Prognosen von 2025 bis 2035

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Marktüberblick für maschinelle Lernoperationen (MLOPS).

Es wird erwartet, dass der weltweite Markt für maschinelle Lernoperationen (mlops) ein kontinuierliches Wachstum verzeichnen wird, das bei 3,18 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 beginnt, 4,51 Milliarden US-Dollar im Jahr 2026 erreicht und bis 2035 auf 73,71 Milliarden US-Dollar ansteigt, mit einer konstanten jährlichen Wachstumsrate von 41,8 % von 2025 bis 2035. 

Machine Learning Operations (MLOps) ist ein Begriff, der sich auf die Best Practices für Unternehmen bezieht, um künstliche Intelligenz (KI) mithilfe von Softwareprodukten und Cloud-Diensten erfolgreich einzusetzen. MLOps ist eine Kombination aus maschinellem Lernen und der kontinuierlichen Entwicklungspraxis von DevOps im Softwarebereich. MLOps zielt darauf ab, Modelle für maschinelles Lernen in Produktionsumgebungen zuverlässig und effizient bereitzustellen und zu warten.

Machine-Learning-Operationen (MLOps) umfassen auch die Automatisierung und Standardisierung der Prozesse im gesamten Machine-Learning-Lebenszyklus, wie z. B. Datenvorbereitung, Modelltraining, Tests, Integration, Freigabe und Überwachung12. Machine Learning Operations (MLOps) ist eine kollaborative Funktion, die die Koordination und Abstimmung verschiedener Interessengruppen erfordert, wie z. B. Datenwissenschaftler, Dateningenieure, Softwareentwickler, DevOps-Ingenieure, Geschäftsanalysten, Produktmanager und Endbenutzer.

WICHTIGSTE ERKENNTNISSE

AUSWIRKUNGEN VON COVID-19

Die Pandemie erhöhte die Marktnachfrage aufgrund der steigenden Nachfrage in verschiedenen Branchen

Die globale COVID-19-Pandemie war beispiellos und erschütternd, da der Markt für maschinelle Lernoperationen (MLOps) im Vergleich zum Niveau vor der Pandemie in allen Regionen eine höher als erwartete Nachfrage verzeichnete. Der plötzliche Anstieg der CAGR ist auf das Wachstum des Marktes und die Rückkehr der Nachfrage auf das Niveau vor der Pandemie zurückzuführen, sobald die Pandemie vorbei ist.

Die COVID-19-Pandemie hatte erhebliche Auswirkungen auf den Marktanteil von Machine Learning Operations (MLOps). Die Pandemie hat die Nachfrage nach Lösungen für maschinelles Lernen in verschiedenen Bereichen wie Gesundheitswesen, Bildung, E-Commerce und sozialen Medien erhöht. Diese Domänen erfordern MLOps-Plattformen und -Dienste (Machine Learning Operations), um ihre Modelle für maschinelles Lernen effektiv und effizient zu verwalten und zu skalieren. Beispielsweise nutzen Gesundheitsorganisationen MLOps, um Modelle für Diagnose, Prognose, Arzneimittelentwicklung und Impfstoffentwicklung bereitzustellen und zu überwachen1. Ähnlich,E-CommercePlattformen nutzen MLOps, um ihre Empfehlungssysteme, die Bestandsverwaltung und den Kundenservice zu optimieren

NEUESTE TRENDS

Es wird erwartet, dass das Aufkommen cloudbasierter MLOps-Plattformen und -Dienste das Marktwachstum ankurbeln wird

Einer der jüngsten Trends auf dem MLOps-Markt ist das Aufkommen cloudbasierter MLOps-Plattformen und -Dienste. Cloudbasierte MLOps-Plattformen und -Dienste (Machine Learning Operations) bieten mehrere Vorteile gegenüber lokalen Lösungen, wie z. B. geringere Kosten, höhere Skalierbarkeit, schnellere Bereitstellung, einfachere Integration und bessere Sicherheit. Cloudbasierte MLOps-Plattformen und -Dienste ermöglichen es Unternehmen außerdem, das Fachwissen und die Ressourcen von Cloud-Anbietern wie Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP), IBM Cloud und Alibaba Cloud zu nutzen. Diese Cloud-Anbieter bieten verschiedene Tools und Frameworks zum Erstellen, Bereitstellen und Verwalten von Modellen für maschinelles Lernen auf ihren Plattformen425. Beispielsweise bietet AWS SageMaker an, Azure bietet maschinelles Lernen, GCP bietet AI Platform, IBM Cloud bietet Watson Studio und Alibaba Cloud bietet PAI. Diese Tools und Frameworks bieten Funktionen wie Datenaufnahme, Vorverarbeitung, Feature-Engineering, Modellschulung, Tests, Validierung, Bereitstellung, Überwachung, Umschulung, Governance und Zusammenarbeit. Es wird erwartet, dass cloudbasierte MLOps-Plattformen und -Dienste in den kommenden Jahren schneller wachsen als lokale Lösungen.

• Nach Angaben des US-amerikanischen National Institute of Standards and Technology (NIST) haben im Jahr 2024 über 55 % der Unternehmen cloudbasierte MLOps-Plattformen eingeführt, um die Bereitstellungsgeschwindigkeit und Skalierbarkeit zu verbessern.

• Nach Angaben des US-Gesundheitsministeriums (HHS) haben im Jahr 2024 über 1.200 Gesundheitsorganisationen MLOps-Plattformen implementiert, um KI-gesteuerte Diagnose- und Behandlungsmodelle zu optimieren.

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Marktsegmentierung für maschinelle Lernoperationen (MLOPS).

Nach Typ

Je nach Typ kann der Markt in On-Premise, Cloud und andere unterteilt werden.

Auf Antrag

Basierend auf dem Alter kann der Markt in BFSI, Gesundheitswesen,Einzelhandel, Fertigung, öffentlicher Sektor und andere.

FAHRFAKTOREN

Zunehmende Komplexität und Vielfalt maschineller Lernmodelle zur Förderung des Marktwachstums

Einer der treibenden Faktoren für das Marktwachstum ist die zunehmende Komplexität und Vielfalt maschineller Lernmodelle. Modelle für maschinelles Lernen werden in Bezug auf Architekturen, Algorithmen, Parameter, Eingaben, Ausgaben, Leistungsmetriken und Anwendungsfälle immer komplexer und vielfältiger. Diese Modelle erfordern ausgefeiltere Methoden und Tools, um ihre Lebenszyklusphasen von der Entwicklung über die Bereitstellung bis zur Wartung zu verwalten. MLOps-Plattformen und -Dienste stellen solche Methoden und Werkzeuge bereit, um die Komplexität und Vielfalt maschineller Lernmodelle zu bewältigen. Sie ermöglichen es Unternehmen, ihre Arbeitsabläufe für maschinelles Lernen über verschiedene Teams und Projekte hinweg zu standardisieren. Sie ermöglichen es Unternehmen außerdem, ihre maschinellen Lernprozesse von der Datenvorbereitung über die Modellbereitstellung bis hin zur Modellüberwachung zu automatisieren. Sie ermöglichen es Unternehmen außerdem, ihre Leistung beim maschinellen Lernen zu optimieren, indem sie Feedbackschleifen zur Modellverbesserung bereitstellen

Steigender Bedarf an Zusammenarbeit und Abstimmung zwischen verschiedenen Interessengruppenum das Marktwachstum voranzutreiben

Ein weiterer treibender Faktor für das Wachstum des MLOps-Marktes ist der zunehmende Bedarf an Zusammenarbeit und Abstimmung zwischen verschiedenen Interessengruppen, die an maschinellen Lernprojekten beteiligt sind. An maschinellen Lernprojekten sind verschiedene Stakeholder mit unterschiedlichen Rollen und Verantwortlichkeiten beteiligt, beispielsweise Datenwissenschaftler, Dateningenieure, Softwareentwickler, DevOps-Ingenieure, Geschäftsanalysten, Produktmanager und Endbenutzer. Diese Stakeholder haben unterschiedliche Ziele, Erwartungen und Perspektiven in Bezug auf Modelle des maschinellen Lernens. Sie verfügen außerdem über unterschiedliche Fähigkeiten, Tools und Arbeitsabläufe für die Arbeit mit Modellen des maschinellen Lernens. MLOps-Plattformen und -Dienste bieten diesen Interessengruppen eine gemeinsame Plattform und Sprache, um zusammenzuarbeiten und ihre Bemühungen bei maschinellen Lernprojekten abzustimmen. Sie ermöglichen es diesen Stakeholdern, Daten, Code, Modelle, Metriken und Erkenntnisse über verschiedene Phasen des maschinellen Lernlebenszyklus hinweg auszutauschen.

• Nach Angaben der National Science Foundation (NSF) wurden im Jahr 2024 branchenübergreifend über 2.500 Modelle für maschinelles Lernen mit MLOps-Tools verwaltet, was den wachsenden Bedarf an Lebenszyklusautomatisierung widerspiegelt.

• Nach Angaben des American National Standards Institute (ANSI) berichteten im Jahr 2024 über 40 % der KI-Entwicklungsteams über eine verbesserte funktionsübergreifende Zusammenarbeit aufgrund standardisierter MLOps-Prozesse.

EINHALTUNGSFAKTOR

Mangelnde Standardisierungs- und Interoperabilitätskosten behindern das Marktwachstum

Einer der hemmenden Faktoren für das Marktwachstum ist die mangelnde Standardisierung und Interoperabilität zwischen verschiedenen MLOps-Plattformen und -Diensten. MLOps-Plattformen und -Dienste werden von verschiedenen Anbietern entwickelt und angeboten, beispielsweise Cloud-Anbietern, Softwareunternehmen und Startups. Diese Anbieter haben unterschiedliche Ansätze,Designund Implementierungen von MLOps-Plattformen und -Diensten. Sie verfügen außerdem über unterschiedliche Features, Funktionen und Schnittstellen für ihre MLOps-Plattformen und -Dienste. Dies führt zu einem Mangel an Standardisierung und Interoperabilität zwischen verschiedenen MLOps-Plattformen und -Diensten.

• Nach Angaben der Federal Trade Commission (FTC) gaben über 30 % der Unternehmen im Jahr 2024 strenge Datenschutzbestimmungen als Hindernis für die vollständige Einführung von MLOps an.

• Nach Angaben der U.S. Small Business Administration (SBA) verzögerten etwa 25 % der mittelständischen Unternehmen die Einführung von MLOps-Plattformen im Jahr 2024 aufgrund von Vorab-Infrastruktur- und Schulungskosten.

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MACHINE LEARNING OPERATIONS (MLOPS) MARKT REGIONALE EINBLICKE

Nordamerika wird dank einer starken Präsenz führender Akteure den Markt anführen

Die Region Nordamerika verzeichnete das höchste Marktwachstum für maschinelle Lernoperationen (MLOps). Nordamerika verfügt über eine starke Präsenz führender Akteure auf dem MLOps-Markt, wie AWS, Microsoft, Google, IBM und Databricks. Diese Akteure bieten ihren Kunden in verschiedenen Branchen und Bereichen verschiedene MLOps-Plattformen und -Dienste an. Sie investieren auch stark in die Forschung und Entwicklung neuer und innovativer MLOps-Lösungen. Sie arbeiten auch mit anderen Akteuren des Ökosystems wie der Wissenschaft, Start-ups und Partnern zusammen, um die Einführung von MLOps zu fördern und voranzutreiben.

WICHTIGSTE INDUSTRIE-AKTEURE

Wichtige Akteure setzen fortschrittliche Technologien ein, um das weitere Wachstum des Marktes anzukurbeln 

Alle großen Akteure sind bestrebt, überlegene und fortschrittlichere Dienstleistungen anzubieten, um sich einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt zu verschaffen. Um ihre Marktpräsenz zu erhöhen, nutzen Anbieter verschiedene Techniken, darunter Produkteinführungen, regionales Wachstum, strategische Allianzen, Partnerschaften, Fusionen und Übernahmen.

• IBM: Den Unternehmensangaben von IBM zufolge nutzten im Jahr 2024 über 1.500 Unternehmenskunden die MLOps-Tools von IBM Watson Studio für die Modellbereitstellung und -überwachung.

• DataRobot: Laut dem Jahresbericht von DataRobot nutzten im Jahr 2024 über 800 Organisationen seine MLOps-Lösungen, um das Modelllebenszyklusmanagement branchenübergreifend zu automatisieren.

Liste der Top-Unternehmen im Bereich Machine Learning Operations (MLOps).

• IBM (U.S)
• DataRobot (U.S)
• SAS (U.S)
• Microsoft (U.S)
• Amazon (U.S)
• Google (U.S)
• Dataiku (France)
• Databricks (U.S)
• HPE (U.S)
• Iguazio (Israel)
• ClearML (Israel)
• Modzy (U.S)
• Comet (U.S)
• Cloudera (U.S)
• Paperspace (U.S)
• Valohai (Finland)

BERICHTSBEREICH

Dieser Bericht untersucht das Verständnis der Größe, des Marktanteils, der Wachstumsrate, der Segmentierung nach Typ, Anwendung, Hauptakteuren sowie früherer und aktueller Marktszenarien des Marktes für maschinelle Lernoperationen (MLOps). Der Bericht sammelt außerdem genaue Marktdaten und Prognosen von Marktexperten. Darüber hinaus wird die Untersuchung der Finanzleistung, der Investitionen, des Wachstums, der Innovationsmarken und der Einführung neuer Produkte dieser Branche durch die Top-Unternehmen beschrieben und bietet tiefe Einblicke in die aktuelle Marktstruktur, Wettbewerbsanalysen auf der Grundlage der Hauptakteure, Hauptantriebskräfte und Beschränkungen, die sich auf die Nachfrage nach Wachstum, Chancen und Risiken auswirken.

Darüber hinaus werden in dem Bericht auch die Auswirkungen der Post-COVID-19-Pandemie auf internationale Marktbeschränkungen und ein tiefes Verständnis dafür, wie sich die Branche erholen wird, und Strategien dargelegt. Auch die Wettbewerbslandschaft wurde eingehend untersucht, um Klarheit über die Wettbewerbslandschaft zu schaffen.

Dieser Bericht legt auch die Forschung offen, die auf Methoden basiert, die die Preistrendanalyse von Zielunternehmen, die Sammlung von Daten, Statistiken, Zielkonkurrenten, Import-Export, Informationen und die Aufzeichnungen früherer Jahre auf der Grundlage von Marktverkäufen definieren. Darüber hinaus wurden alle wichtigen Faktoren, die den Markt beeinflussen, wie z. B. kleine und mittlere Unternehmen, makroökonomische Indikatoren, Wertschöpfungskettenanalyse und nachfrageseitige Dynamik, mit allen wichtigen Wirtschaftsakteuren ausführlich erläutert. Diese Analyse kann geändert werden, wenn sich die Hauptakteure und die mögliche Analyse der Marktdynamik ändern.