MLOps-Marktgröße, Anteil, Wachstum und Branchenanalyse, nach Typ (On-Premise, Cloud und Hybrid), nach Anwendung (BFSI, Gesundheitswesen, Einzelhandel, Fertigung und öffentlicher Sektor) und nach regionaler Prognose bis 2035

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MLOPS-MARKTÜBERSICHT

Der globale MLOps-Markt wird im Jahr 2026 schätzungsweise einen Wert von etwa 4,38 Milliarden US-Dollar haben. Bis 2035 wird der Markt voraussichtlich 89,18 Milliarden US-Dollar erreichen und von 2026 bis 2035 mit einer jährlichen Wachstumsrate von 39,8 % wachsen.

MLOps ist im Grunde der Bereich, der sich mit der Kombination von maschinellem Lernen und DevOps-Praktiken befasst, um die Bereitstellung, Überwachung und Wartung von Modellen für maschinelles Lernen zu automatisieren und zu optimieren, während sie in die Produktion gehen. Da Branchen und Unternehmen KI einführen, spiegelt der wachsende Bedarf an MLOps-Lösungen zur schnellen und effektiven Verwaltung eines gesamten Lebenszyklus von ML-Modellen klar definierte Trends auf dem Markt wider. Es kann durch eine schnelle Modellbereitstellung, eine bessere Zusammenarbeit zwischen Teams, die an Datenwissenschaft und Betrieb beteiligt sind, und die Skalierung von Modellen definiert werden. Mit solchen BI-Anwendungen setzt sich ein Wachstumsschub bei technologieorientierten MLOps-Fortschritten fort. Wenn man bedenkt, dass die Zukunft vor allem in solch komplexen Arbeitsabläufen für maschinelles Lernen liegen wird, dürfte MLOps ähnliche Wellen schlagen.

WICHTIGSTE ERKENNTNISSE

AUSWIRKUNGEN VON COVID-19

Die MLOps-Branche hatte aufgrund der COVID-19-Pandemie einen negativen Effekt

Die globale COVID-19-Pandemie war beispiellos und erschütternd, da der Markt im Vergleich zum Niveau vor der Pandemie in allen Regionen eine geringere Nachfrage als erwartet verzeichnete. Das plötzliche Marktwachstum, das sich im Anstieg der CAGR widerspiegelt, ist darauf zurückzuführen, dass das Marktwachstum und die Nachfrage wieder das Niveau vor der Pandemie erreichen.

Der MLOps-Markt verlangsamte sich zunächst aufgrund der COVID-19-Pandemie, da alle Unternehmen Betriebs- und Ressourcenunterbrechungen hinnehmen mussten, KI- und maschinelles Lernentwicklungsprojekte auf ihre To-Do-Liste setzten oder diese ganz absagten. Die mit der Pandemie einhergehende Unsicherheit und der wirtschaftliche Abschwung zwangen die Unternehmen, sich auf Kostensenkungen zu konzentrieren, und die Investitionen in neue Technologien wie MLOps wurden reduziert. Darüber hinaus stellten die Schwierigkeiten in den Lieferketten und Remote-Arbeitsmodi, die die Implementierung und Skalierbarkeit behindern, Herausforderungen für die Durchführung maschineller Lernvorgänge dar. Und obwohl die Abhängigkeit von digitalen Lösungen zunimmt, verzögerten die meisten Unternehmen die Einführung von MLOps aufgrund finanzieller Engpässe und unterschiedlicher Geschäftsprioritäten. Die negativen Auswirkungen auf das Marktwachstum sind durch eine vorübergehende Verlangsamung der Einführung von MLOps in verschiedenen Branchen gekennzeichnet.

NEUESTE TRENDS

Model Governance treibt das Marktwachstum bei MLOps voran

Es gibt verschiedene schnelle Veränderungen im Bereich des MLOps-Marktes, die Automatisierung, Echtzeitüberwachung und Modellversionierung umfassen, und es wird erwartet, dass viele dieser Veränderungen in der Zukunft im Trend liegen werden. Einer der Top-Trends ist die Modell-Governance, die dafür sorgt, dass Arbeitsabläufe beim maschinellen Lernen hochtransparent und sicher sind und gleichzeitig konform bleiben. Heutzutage verfügen Unternehmen über leistungsstarke Modelle, um die Leistung ihres Modells zu verfolgen und diese Informationen für regulatorische Zwecke bereitzustellen. Dies wird in Finanz- und Gesundheitsunternehmen eher anwendbar sein. Dies schafft Verantwortlichkeit, verringert aber auch das Risiko des Einsatzes von KI-Systemen. Model Governance ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, insbesondere wenn sie ihre KI-Bemühungen ausbauen. Es wird den Organisationen kontinuierlichen Erfolg und Zuverlässigkeit ermöglichen.

• Laut NIST-Leitfaden übernehmen etwa 70 % der großen Unternehmen mittlerweile formelle Modell-Governance- oder Validierungs-Checklisten als Teil ihrer MLOps-Workflows.

• Laut IEEE- und Branchenumfragen melden Großplattformen mehr als 300 ML-Produktionsmodelle pro Monat, was den Orchestrierungsbedarf erhöht.

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MLOPS-MARKTSEGMENTIERUNG

Nach Typ

Basierend auf dem Typ kann der globale Markt in On-Premise, Cloud und Hybrid kategorisiert werden

• On-Premise: Die On-Premise-MLOps-Lösungen bedeuten, dass Lösungen in der unternehmenseigenen IT-Umgebung gehostet werden, was Unternehmen vollständige Datensouveränität bietet. Dieses Setup ist für Unternehmen von Vorteil, die ein hohes Maß an Sicherheit und Datenschutz verlangen. Es ermöglicht die angegebenen Konfigurationen und Ressourcenkontrolle, erfordert jedoch teure Hardware und Service.

• Cloud: MLOps in der Cloud bieten Unternehmen die Möglichkeit, Pipelines für maschinelles Lernen auszuführen und zu verwalten, ohne sich um die Infrastruktur kümmern zu müssen. Diese Dienste ermöglichen den Benutzern einen einfachen und sofortigen Zugriff auf Rechenkapazitäten mit hoher Leistung und die Nutzung anderer Cloud-Dienste. Cloud-Lösungen eignen sich besonders für Organisationen, die ihre Organisationsabläufe in kurzer Zeit erweitern und gleichzeitig ihre IT-Infrastruktur an einen anderen Standort verlagern möchten.

• Hybrid: Eine andere Art sind Hybrid-MLOps, die es ermöglichen, wichtige Daten lokal zu speichern und Cloud-Lösungen nur für Prozesse mit hohem Rechenaufwand zu verwenden. Dies trägt dazu bei, in Unternehmen ein Gleichgewicht zwischen Sicherheit, Kosten und Skalierbarkeit aufrechtzuerhalten. Sie ermöglichen den Datenaustausch zwischen privaten und öffentlichen Bereichen und steigern gleichzeitig die Leistung, ohne Kompromisse bei wichtigen Ressourcen einzugehen.

Auf Antrag

Basierend auf der Anwendung kann der globale Markt in BFSI, Gesundheitswesen, Einzelhandel, Fertigung und öffentlicher Sektor eingeteilt werden

• BFSI: Im BFSI-Sektor wird MLOps eingesetzt, um die Prozesse der Risikobewertung sowie Betrugserkennungsdienste und maßgeschneiderte Kundendienste zu verbessern. Auf diese Weise verbessert MLOps durch die Integration automatisierter Datenverarbeitung und Entscheidungsfindung das Betriebs- und Kundenerlebnis. Außerdem werden dadurch die Analysen in Echtzeit möglich und die Einhaltung regulatorischer Maßnahmen der Finanzinstitute flexibler.

• Gesundheitswesen: Healthcare MLOps bietet Lösungen in den Bereichen Analytik, Behandlungsplanung und medizinische Bildgebung für hervorragende Patientenergebnisse. Es unterstützt den Zugriff auf große Datenmengen für die klinische Entscheidungsfindung, um die Diagnose zu beschleunigen und zu verbessern. Darüber hinaus unterstützt MLOps bei der Verwaltung anderer organisatorischer Aufgaben, was die Produktivität im Gesundheitswesen verbessert.

• Einzelhandel: Im Einzelhandel wird MLOps zur Verbesserung der Personalisierung der Kunden, zur Steuerung der Lieferkette und der Nachfrage nach Produkten eingesetzt. Es ermöglicht Einzelhändlern, zielgerichtetere Marketingbotschaften bereitzustellen und die Lagerverwaltung durch den Erhalt aktualisierter Informationen zu verbessern. Auch bei dynamischen Preismodellen und der Steigerung der Kundenzufriedenheit kommt MLOps seine Funktion zu.

• Fertigung: In der Fertigung verbessert MLOps mithilfe von Maschinen- und Sensordaten die Produktionsabläufe, die Wartungsprognose und die Produktqualität. Dies erleichtert die Überwachung des Vorgangs in Echtzeit, um den Zeitaufwand zu minimieren. Darüber hinaus ermöglicht der Einsatz von MLOps Herstellern eine intelligentere Automatisierung und Optimierung ihrer Lieferketten.

• Öffentlicher Sektor: Im öffentlichen Sektor wird MLOps verwendet, um die Bereitstellung von Dienstleistungen der Regierung durch den Einsatz von KI zu verbessern, beispielsweise bei der Aufdeckung von Betrug, im Verkehrsmanagement und bei sozialen Diensten. Es hilft bei der Verwaltung großer Datenmengen für die Datenanalyse und Entscheidungsfindung. MLOps bietet außerdem effiziente Möglichkeiten zur Ressourcenverwaltung und zur Verbesserung der Interaktion mit Bürgern durch die Bereitstellung von Diensten.

MARKTDYNAMIK

Zur Marktdynamik gehören treibende und hemmende Faktoren, Chancen und Herausforderungen sowie Marktbedingungen.

Treibende Faktoren

Steigende Nachfrage nach Automatisierung und Effizienz

Zu den Treibern der Marktnachfrage nach MLOps gehört der zunehmende Bedarf an Automatisierung zur Beschleunigung maschineller Lernprozesse. MLOps vereinfacht somit die Bereitstellung, Überwachung und Verwaltung von Modellen für maschinelles Lernen und erzielt so eine Effizienzsteigerung in verschiedenen Sektoren. Bemerkenswert ist, dass die Automatisierung mögliche menschliche Fehler aufgrund der Geschwindigkeit verringert, die Modellentwicklung beschleunigt und eine konsistente Art und Weise der Durchführung von Aktivitäten gewährleistet. Zu diesem Zweck war MLOps ein wichtiger Wegbereiter der neuen Welt mit der Erwartung, die Zeit bis zum Erreichen eines Ergebnisses zu verkürzen und die Produktivität zu steigern.

• Laut OECD- und Unternehmensumfragen geben etwa 65 % der Unternehmen die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und die Überprüfbarkeit von Modellen als Haupttreiber für MLOps-Investitionen an.

• Berichten von Branchenanalysten zufolge machen Cloud-native Bereitstellungen etwa 60 % der Einführung neuer MLOps-Plattformen aus, was die Skalierung und CI/CD-Integration erleichtert.

Integration von maschinellem Lernen in den Geschäftsbetrieb

Ein weiterer Motor für die Wirtschaftlichkeit von MLOps war die Einführung von maschinellem Lernen in den Geschäftsbetrieb an sich. Da Unternehmen ihr Rückgrat auf Erkenntnisse aus der Nutzung von Daten stützen, wird es immer wichtiger, die Modellbereitstellung mit Echtzeittransparenz zu integrieren. MLOps werden dazu beitragen, die Lücke zwischen Entwicklung und Betrieb zu schließen, um sicherzustellen, dass Aktualisierungen und Optimierungen von Modellen kontinuierlich erfolgen. Dadurch wird maschinelles Lernen künftig nahtlos in die Geschäftsstrategie integriert und sowohl die Leistung als auch die Wettbewerbsfähigkeit verbessert.

Zurückhaltender Faktor

Talentmangel bei MLOps schränkt Marktwachstum und Innovation ein

Ein Mangel an Fachkräften mit Einstellungs- und Qualifikationseffektivität in den Bereichen maschinelles Lernen, DevOps uswCloud-Computingist ein hemmender Faktor für den MLOps-Marktanteil. Den meisten Unternehmen gelingt es nicht, Mitarbeiter für die effektive Implementierung und Verwaltung von MLOps-Lösungen zu rekrutieren oder zu schulen. Diese Talentlücke schränkt die Skalierbarkeit und Effizienz der MLOps-Einführung ein. Ein weiterer Bereich, der Spezialwissen erfordert, ist die Integration von Modellen des maschinellen Lernens in Produktionsumgebungen. Vor allem muss dieser Fachkräftemangel angegangen werden, da die Nachfrage nach diesen Kompetenzen steigt, um das Wachstum und die Innovation des Marktes zu ermöglichen.

• Laut NIST und Datenschutzbehörden führen Datenresidenz- und Datenschutzregeln bei globalen Rollouts zu zwei bis vier zusätzlichen Compliance-Schritten pro Bereitstellung.

• Laut Unternehmensumfragen erreichen etwa 45 % der Projekte aufgrund schlechter Überwachung und Umschulung der Pipelines nicht die Produktion, was die Einführung von MLOps verlangsamt.

Wachsende Nachfrage nach MLOps treibt die Marktexpansion voran

Gelegenheit

 

KI und maschinelles Lernen beschränken sich nicht mehr nur auf die Produktion von Waren und Dienstleistungen; Sie werden in verschiedenen Sektoren immer allgegenwärtiger. Die Nachfrage nach flexiblen und skalierbaren Lösungen für die Entwicklung, Bereitstellung und Überwachung von Modellen wird steigen, da Geschäftseinheiten bei der Zusammenarbeit und Kommunikation mit anderen Abteilungen zunehmend KI-Modelle einsetzen. Automatisierung des Lebenszyklus eines Modells – mit einem MLOps-Ansatz Zeit und Fehlerkosten. Darüber hinaus hat es sich bei der konsistenten Qualitätsbewertung in Bereichen wie dem Gesundheitswesen und der Biopharmazeutik, dem Finanzwesen und sogar im Einzelhandel bewährt, wo Entscheidungen in Echtzeit getroffen werden müssen prädiktive Analytik, kritisch werden. Wenn sich die Organisation auf die Umsetzung einer KI-Agenda vorbereitet, werden MLOps daher für ihren Erfolg unverzichtbar sein.

• Nach Angaben von Normungsgremien und Konsortien ermöglichen automatisierte Modell-Risiko-Frameworks und Erklärbarkeits-Toolkits etwa 50 % schnellere Prüfungszyklen für regulierte Sektoren.

 

• Laut Fallstudien von Cloud-Anbietern reduzierte die Integration von MLOps mit Observability- und AIOps-Tools die Lösungszeiten für Vorfälle in Pilotprogrammen um etwa 30 %.

 

Herausforderungen beim MLOps-Marktwachstum aufgrund von Integration und Compliance

Herausforderung

 

Die Verknüpfung von Modellen des maschinellen Lernens mit bestehenden IT-Infrastrukturumgebungen gilt als eine der größten Herausforderungen für den MLOps-Markt. Zahlreiche Unternehmen schaffen es nicht, den Lebenszyklus von Modellen über mehrere Umgebungen hinweg zu verwalten und zu skalieren. Die Internalisierung standardisierter Tools und Frameworks schränkt den Spielraum für eine nahtlose Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern, Entwicklern und IT-Teams ein. Darüber hinaus machen Sicherheits- und Compliance-Anforderungen die Implementierung von ML-Modellen in regulierten Branchen noch komplexer. Dies könnte auch die Einführung behindern und gleichzeitig die breite Akzeptanz und Optimierung von MLOps-Praktiken in allen Märkten verringern und somit deren Wachstum verlangsamen.

• Wissenschaftlichen und Branchenstudien zufolge steigt der Bedarf an Testdatengenerierung und synthetischen Daten, wobei pro Modelliteration zwei- bis dreimal mehr gekennzeichnete Datensätze erforderlich sind.

 

• Laut Talentmarktanalysen berichten etwa 40 % der Unternehmen über einen Mangel an Ingenieuren, die sowohl in ML- als auch in SRE/DevOps-Praktiken qualifiziert sind, was die Skalierung einschränkt.

 

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MLOPS MARKT REGIONALE EINBLICKE

• Nordamerika

MLOps in Nordamerika wird hauptsächlich aufgrund seiner besseren technologischen Wachstumsinfrastruktur in Verbindung mit einer höheren KI-Einführung in Besitz genommen, ergänzt durch eine starke Beteiligung globaler Technologiegiganten. Automatisierte Lösungen für maschinelles Lernen und cloudbasierte Dienste stärken die Dominanz der Region. Unter den nordamerikanischen Ländern sind die Vereinigten Staaten mit einem starken KI-Ökosystem und Investitionen in MLOps-Technologien ein wichtiger Treiber in diesem Bereich. Der MLOps-Markt der Vereinigten Staaten wird offenkundig durch die Präsenz zahlreicher wichtiger Akteure in Verbindung mit verstärkter Forschung und Entwicklung im Bereich KI-basierter Anwendungen bestimmt. Damit wird Nordamerika zum globalen Marktführer im Bereich MLOps.

• Europa

Das MLOps-Marktwachstum in Europa ist recht florierend, da es Innovationen und die Einführung maschineller Lernvorgänge in verschiedenen anderen Branchen fördert. Zahlreiche Technologiezentren und etablierte Akteure in den Bereichen KI und maschinelles Lernen treiben die zunehmende Einführung von MLOps-Lösungen voran. Strenge regulatorische Rahmenbedingungen, insbesondere im Hinblick auf den Datenschutz, veranlassen Unternehmen auch dazu, wesentlich effizientere und sicherere MLOps-Praktiken einzusetzen. Der Fokus der meisten europäischen Unternehmen liegt heute auf der Verbesserung der Automatisierung, Skalierbarkeit und Effizienz der Modellbereitstellung. Damit ist Europa neben anderen Regionen auch ein wichtiger Akteur im Hinblick auf das weltweite Wachstum von MLOps und mehr Investitionen in Technologie und Talente.

• Asien

Zum Gesamtwachstum des MLOps-Marktes trägt Asiens zunehmend umfangreicher Technologiesektor und seine Verbreitung bei der Einführung mehrerer Anwendungen für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in der Industrie bei. China, Indien und Japan investieren stark in KI-Lösungen und erhöhen damit die Nachfrage nach effizienter MLOps-Praxis. Dies wird durch den reichen Talentpool der Region im technischen Bereich sowie ein Start-Ökosystem zusätzlich unterstützt. Darüber hinaus wirkt die fortschreitende Digitalisierung im Gesundheitswesen, im Finanzwesen, in der Fertigung und in anderen Sektoren als treibende Kraft für eine beschleunigte, optimierte Bereitstellung und Verwaltung von Modellen für maschinelles Lernen. Angesichts dieses wachsenden Bedarfs wird Asien einen wichtigen Beitrag zum globalen MLOps-Markt leisten.

WICHTIGSTE INDUSTRIE-AKTEURE

Hauptakteure treiben das Wachstum des MLOps-Marktes durch Innovation voran

Wichtige Akteure der Branche üben durch innovative Durchbrüche, die Schaffung umfassender Plattformen und die Änderung der Standards für Automatisierung und Zusammenarbeit in dieser neuen Dynamik einen großen Einfluss auf MLOps aus. Diese Akteure sind auch als Technologiegiganten wie Google, Microsoft und IBM bekannt, obwohl sie dafür bekannt sind, hochentwickelte Tools für die Entwicklung, Bereitstellung und Überwachung von Modellen zu integrieren.

• Microsoft: Plattformmetriken zeigen, dass Azure MLOps-Integrationen Tausende von Unternehmensprojekten mit integrierten ModelOps-, Governance- und CI/CD-Pipelines unterstützen.

• Amazon (AWS): Serviceberichte zeigen, dass SageMaker und zugehörige Tools Hunderte von Produktionsmodellbereitstellungen mit integrierter Überwachung und Abweichungserkennung verwalten.

Die Einführung von MLOps in allen Branchen wird durch diesen Trend vorangetrieben, der zu Verbesserungen bei Skalierbarkeit, Sicherheit und Effizienz im gesamten Entwicklungslebenszyklus führt. In dieser Hinsicht wird MLOps als vielversprechender für die Welt der KI und maschinellen Lernvorgänge in der Zukunft angesehen.

Liste der Top-MLOPs-Unternehmen

• Microsoft (Washington, United States)
• Amazon (Washington, United States)
• Google (California, United States)
• IBM (New York, United States)
• Dataiku (New York City, United States)

WICHTIGE ENTWICKLUNGEN IN DER INDUSTRIE

MLOps-Marktwachstum angetrieben durch neue KI-Lösungen und Fortschritte

August 2023:Akira AI hat seine MLOps-Lösung in Dubai veröffentlicht, um die Bereitstellung und Überwachung von KI-Modellen und insbesondere für verantwortungsvolle KI zu erleichtern. Diese Plattform reagiert auf den steigenden Bedarf an KI-Lösungen im großen Maßstab und mit hoher Compliance über alle Branchen hinweg: Sie verbessert das Modellmanagement und die Produktivität.

Januar 2024:DataRobot hat eine neue Version der MLOps-Plattform eingeführt, die die Verwaltung und Governance von Modellen verbessert. Diese Entwicklung soll die schnell wachsende Komplexität von KI-Prozessen in Großunternehmen entlasten, um die Effektivität und Compliance der Modelle zu verbessern.

BERICHTSBEREICH

Die Studie umfasst eine umfassende SWOT-Analyse und gibt Einblicke in zukünftige Entwicklungen im Markt. Es untersucht verschiedene Faktoren, die zum Wachstum des Marktes beitragen, und untersucht eine breite Palette von Marktkategorien und potenziellen Anwendungen, die sich auf seine Entwicklung in den kommenden Jahren auswirken könnten. Die Analyse berücksichtigt sowohl aktuelle Trends als auch historische Wendepunkte, bietet ein ganzheitliches Verständnis der Marktkomponenten und identifiziert potenzielle Wachstumsbereiche.

Der Forschungsbericht befasst sich mit der Marktsegmentierung und nutzt sowohl qualitative als auch quantitative Forschungsmethoden, um eine gründliche Analyse bereitzustellen. Außerdem werden die Auswirkungen finanzieller und strategischer Perspektiven auf den Markt bewertet. Darüber hinaus präsentiert der Bericht nationale und regionale Bewertungen unter Berücksichtigung der vorherrschenden Kräfte von Angebot und Nachfrage, die das Marktwachstum beeinflussen. Die Wettbewerbslandschaft wird akribisch detailliert beschrieben, einschließlich der Marktanteile wichtiger Wettbewerber. Der Bericht umfasst neuartige Forschungsmethoden und Spielerstrategien, die auf den erwarteten Zeitrahmen zugeschnitten sind. Insgesamt bietet es auf formale und leicht verständliche Weise wertvolle und umfassende Einblicke in die Marktdynamik.