Dimensioni del mercato, quota, crescita e analisi del mercato delle operazioni di machine learning (MLOps), per grado (on-premise, cloud e altri), per applicazione (BFSI, sanità, vendita al dettaglio, produzione, settore pubblico e altri), approfondimenti regionali e previsioni dal 2025 al 2035

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PANORAMICA DEL MERCATO DELLE OPERAZIONI DI MACHINE LEARNING (MLOPS).

Si prevede che il mercato globale delle operazioni di machine learning (mlops) assisterà a una crescita costante, a partire da 3,18 miliardi di dollari nel 2025, raggiungendo 4,51 miliardi di dollari nel 2026 e salendo a 73,71 miliardi di dollari entro il 2035, con un CAGR costante del 41,8% dal 2025 al 2035. 

Operazioni di machine learning (MLOps) è un termine che si riferisce alle migliori pratiche adottate dalle aziende per gestire con successo l'intelligenza artificiale (AI) con l'aiuto di prodotti software e servizi cloud. MLOps è una combinazione di machine learning e pratica di sviluppo continuo di DevOps nel campo del software. MLOps mira a distribuire e mantenere modelli di machine learning negli ambienti di produzione in modo affidabile ed efficiente.

Le operazioni di machine learning (MLOps) implicano anche l'automazione e la standardizzazione dei processi attraverso il ciclo di vita del machine learning, come la preparazione dei dati, l'addestramento dei modelli, il test, l'integrazione, il rilascio e il monitoraggio12. Le operazioni di machine learning (MLOps) sono una funzione collaborativa che richiede il coordinamento e l'allineamento di diverse parti interessate, come data scientist, data engineer, ingegneri del software, ingegneri DevOps, analisti aziendali, product manager e utenti finali.

RISULTATI CHIAVE

IMPATTO DEL COVID-19

La pandemia ha aumentato la domanda del mercato a causa dell'aumento della domanda in vari settori

La pandemia globale di COVID-19 è stata sconcertante e senza precedenti, con il mercato delle operazioni di machine learning (MLOps) che ha registrato una domanda superiore al previsto in tutte le regioni rispetto ai livelli pre-pandemia. L'improvviso aumento del CAGR è attribuibile alla crescita del mercato e alla domanda che torna ai livelli pre-pandemici una volta terminata la pandemia.

La pandemia COVID-19 ha avuto un impatto significativo sulla quota di mercato delle operazioni di machine learning (MLOps). La pandemia ha aumentato la domanda di soluzioni di machine learning in vari settori, come sanità, istruzione, e-commerce e social media. Questi domini richiedono piattaforme e servizi per le operazioni di machine learning (MLOps) per gestire e scalare i propri modelli di machine learning in modo efficace ed efficiente. Ad esempio, le organizzazioni sanitarie utilizzano MLOps per implementare e monitorare modelli per la diagnosi, la prognosi, la scoperta di farmaci e lo sviluppo di vaccini1. Allo stesso modo,commercio elettronicole piattaforme utilizzano MLOps per ottimizzare i propri sistemi di consigli, la gestione dell'inventario e il servizio clienti

ULTIME TENDENZE

Si prevede che l'emergere di piattaforme e servizi MLOps basati su cloud alimenterà la crescita del mercato

Una delle tendenze recenti nel mercato MLOps è l'emergere di piattaforme e servizi MLOps basati su cloud. Le piattaforme e i servizi per le operazioni di machine learning (MLOps) basate sul cloud offrono numerosi vantaggi rispetto alle soluzioni locali, come costi inferiori, maggiore scalabilità, distribuzione più rapida, integrazione più semplice e migliore sicurezza. Le piattaforme e i servizi MLOps basati su cloud consentono inoltre alle organizzazioni di sfruttare le competenze e le risorse dei fornitori di servizi cloud, come Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP), IBM Cloud e Alibaba Cloud. Questi fornitori di servizi cloud offrono vari strumenti e framework per creare, implementare e gestire modelli di machine learning sulle loro piattaforme425. Ad esempio, AWS offre SageMaker, Azure offre Machine Learning, GCP offre AI Platform, IBM Cloud offre Watson Studio e Alibaba Cloud offre PAI. Questi strumenti e framework forniscono funzionalità quali l'inserimento dei dati, la preelaborazione, l'ingegneria delle funzionalità, la formazione dei modelli, i test, la convalida, la distribuzione, il monitoraggio, la riqualificazione, la governance e la collaborazione. Si prevede che nei prossimi anni le piattaforme e i servizi MLOps basati su cloud cresceranno a un ritmo maggiore rispetto alle soluzioni on-premise.

• Secondo il National Institute of Standards and Technology (NIST) degli Stati Uniti, oltre il 55% delle aziende nel 2024 ha adottato piattaforme MLOps basate su cloud per migliorare la velocità di implementazione e la scalabilità.

• Secondo il Dipartimento della salute e dei servizi umani (HHS) degli Stati Uniti, oltre 1.200 organizzazioni sanitarie hanno implementato le piattaforme MLOps nel 2024 per semplificare i modelli diagnostici e terapeutici basati sull'intelligenza artificiale.

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SEGMENTAZIONE DEL MERCATO DELLE OPERAZIONI DI MACHINE LEARNING (MLOPS).

Per tipo

A seconda della tipologia, il mercato può essere segmentato in On-premise, Cloud e Altri.

Per applicazione

In base all'età, il mercato può essere suddiviso in BFSI, Healthcare,Vedere al dettaglio, manifatturiero, settore pubblico e altri.

FATTORI DRIVER

Aumentare la complessità e la diversità dei modelli di machine learning per favorire la crescita del mercato

Uno dei fattori trainanti della crescita del mercato è la crescente complessità e diversità dei modelli di machine learning. I modelli di machine learning stanno diventando sempre più complessi e diversificati in termini di architetture, algoritmi, parametri, input, output, metriche prestazionali e casi d'uso. Questi modelli richiedono metodi e strumenti più sofisticati per gestire le fasi del ciclo di vita, dallo sviluppo alla distribuzione fino alla manutenzione. Le piattaforme e i servizi MLOps forniscono metodi e strumenti per gestire la complessità e la diversità dei modelli di machine learning. Consentono alle organizzazioni di standardizzare i flussi di lavoro di machine learning tra diversi team e progetti. Consentono inoltre alle organizzazioni di automatizzare i processi di machine learning, dalla preparazione dei dati alla distribuzione del modello fino al monitoraggio del modello. Consentono inoltre alle organizzazioni di ottimizzare le prestazioni del machine learning fornendo cicli di feedback per il miglioramento del modello

Crescente necessità di collaborazione e allineamento tra le diverse parti interessateper stimolare la crescita del mercato

Un altro fattore trainante per la crescita del mercato MLOps è la crescente necessità di collaborazione e allineamento tra le diverse parti interessate coinvolte nei progetti di machine learning. I progetti di machine learning coinvolgono varie parti interessate con ruoli e responsabilità diversi, come data scientist, data engineer, ingegneri del software, ingegneri DevOps, analisti aziendali, product manager e utenti finali. Queste parti interessate hanno obiettivi, aspettative e prospettive diverse sui modelli di machine learning. Hanno anche competenze, strumenti e flussi di lavoro diversi per lavorare con modelli di machine learning. Le piattaforme e i servizi MLOps forniscono una piattaforma e un linguaggio comuni affinché queste parti interessate possano collaborare e allineare i propri sforzi su progetti di machine learning. Consentono a queste parti interessate di condividere dati, codice, modelli, metriche e approfondimenti nelle diverse fasi del ciclo di vita del machine learning.

• Secondo la National Science Foundation (NSF), oltre 2.500 modelli di machine learning in tutti i settori sono stati gestiti utilizzando gli strumenti MLOps nel 2024, riflettendo la crescente necessità di automazione del ciclo di vita.

• Secondo l'American National Standards Institute (ANSI), oltre il 40% dei team di sviluppo IA nel 2024 ha segnalato un miglioramento della collaborazione interfunzionale grazie ai processi MLOps standardizzati.

FATTORE LIMITANTE

Mancanza di standardizzazione e costi di interoperabilità per ostacolare la crescita del mercato

Uno dei fattori frenanti per la crescita del mercato è la mancanza di standardizzazione e interoperabilità tra le diverse piattaforme e servizi MLOps. Le piattaforme e i servizi MLOps sono sviluppati e offerti da vari fornitori, come fornitori di servizi cloud, società di software e startup. Questi fornitori hanno approcci diversi,progettoe implementazioni di piattaforme e servizi MLOps. Hanno anche caratteristiche, funzioni e interfacce diverse per le loro piattaforme e servizi MLOps. Ciò porta a una mancanza di standardizzazione e interoperabilità tra le diverse piattaforme e servizi MLOps.

• Secondo la Federal Trade Commission (FTC), oltre il 30% delle organizzazioni ha citato le stringenti normative sulla privacy dei dati nel 2024 come un ostacolo all'implementazione completa di MLOps.

• Secondo la Small Business Administration (SBA) degli Stati Uniti, circa il 25% delle aziende di medie dimensioni ha ritardato l'adozione delle piattaforme MLOps nel 2024 a causa delle spese iniziali per l'infrastruttura e la formazione.

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APPROFONDIMENTI REGIONALI DEL MERCATO DELLE OPERAZIONI DI MACHINE LEARNING (MLOPS).

Il Nord America guiderà il mercato grazie ad una forte presenza di attori leader

La regione del Nord America ha mostrato la crescita più elevata del mercato delle operazioni di machine learning (MLOps). Il Nord America ha una forte presenza di attori leader nel mercato MLOps, come AWS, Microsoft, Google, IBM e Databricks. Questi attori offrono varie piattaforme e servizi MLOps ai propri clienti in diversi settori e domini. Inoltre investono molto nella ricerca e nello sviluppo di soluzioni MLOps nuove e innovative. Collaborano inoltre con altri attori dell'ecosistema, come il mondo accademico, startup e partner, per promuovere e far avanzare l'adozione di MLOps.

PRINCIPALI ATTORI DEL SETTORE

I principali attori stanno impiegando tecnologie avanzate al fine di stimolare un'ulteriore crescita del mercato 

Tutti i principali attori sono motivati ​​a offrire servizi superiori e più avanzati per ottenere un vantaggio competitivo sul mercato. Per aumentare la propria presenza sul mercato, i fornitori utilizzano una varietà di tecniche, tra cui lanci di prodotti, crescita regionale, alleanze strategiche, partnership, fusioni e acquisizioni.

• IBM: secondo le dichiarazioni aziendali di IBM, oltre 1.500 clienti aziendali hanno utilizzato gli strumenti MLOps di IBM Watson Studio nel 2024 per l'implementazione e il monitoraggio dei modelli.

• DataRobot: secondo il rapporto annuale di DataRobot, oltre 800 organizzazioni hanno sfruttato le sue soluzioni MLOps nel 2024 per automatizzare la gestione del ciclo di vita dei modelli in tutti i settori.

Elenco delle principali aziende di operazioni di machine learning (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)

COPERTURA DEL RAPPORTO

Questo rapporto esamina la comprensione delle dimensioni, della quota, del tasso di crescita del mercato delle operazioni di apprendimento automatico (MLOps), della segmentazione per tipo, applicazione, attori chiave e scenari di mercato precedenti e attuali. Il rapporto raccoglie anche dati precisi e previsioni del mercato da parte di esperti di mercato. Inoltre, descrive lo studio delle prestazioni finanziarie, degli investimenti, della crescita, dei segni di innovazione e del lancio di nuovi prodotti di questo settore da parte delle migliori aziende e offre approfondimenti sull'attuale struttura del mercato, analisi competitiva basata su attori chiave, forze trainanti chiave e restrizioni che influenzano la domanda di crescita, opportunità e rischi.

Inoltre, nel rapporto vengono indicati gli effetti della pandemia post-COVID-19 sulle restrizioni del mercato internazionale e una profonda comprensione di come il settore si riprenderà e delle strategie. Anche il panorama competitivo è stato esaminato in dettaglio per fornire chiarimenti sul panorama competitivo.

Questo rapporto rivela anche la ricerca basata su metodologie che definiscono l'analisi dell'andamento dei prezzi delle società target, la raccolta di dati, statistiche, concorrenti target, import-export, informazioni e record degli anni precedenti basati sulle vendite sul mercato. Inoltre, tutti i fattori significativi che influenzano il mercato come l'industria delle piccole e medie imprese, gli indicatori macroeconomici, l'analisi della catena del valore e le dinamiche dal lato della domanda, con tutti i principali attori aziendali sono stati spiegati in dettaglio. Questa analisi è soggetta a modifiche se cambiano gli attori chiave e l'analisi fattibile delle dinamiche di mercato.