Dimensione del mercato, quota, crescita e analisi del settore di MLOps, per tipo (on-premise, cloud e ibrido), per applicazione (BFSI, sanità, vendita al dettaglio, produzione e settore pubblico) e per previsioni regionali fino al 2035

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PANORAMICA DEL MERCATO MLOPS

Si stima che il mercato globale MLOps avrà un valore di circa 4,38 miliardi di dollari nel 2026. Si prevede che il mercato raggiungerà 89,18 miliardi di dollari entro il 2035, espandendosi a un CAGR del 39,8% dal 2026 al 2035.

MLOps è fondamentalmente quell'area che si occupa della combinazione di machine learning e pratiche DevOps per automatizzare e semplificare la distribuzione, il monitoraggio e la manutenzione dei modelli di machine learning mentre vanno in produzione. Mentre le industrie e le imprese stanno adottando l'intelligenza artificiale, la crescita della necessità di soluzioni MLOps per gestire in modo rapido ed efficace un intero ciclo di vita dei modelli ML riflette tendenze ben definite all'interno del mercato. Può essere definito mediante una rapida implementazione del modello, una migliore collaborazione tra i team coinvolti nella scienza dei dati e nelle operazioni e l'ampliamento dei modelli. Con tali applicazioni BI, continua un'impennata della crescita dei progressi tecnologici di MLOps. Tenendo presente che il futuro sarà per lo più testimoniato da flussi di lavoro così complessi per l'apprendimento automatico, è probabile che MLOps surferà onde simili.

RISULTATI CHIAVE

IMPATTO DEL COVID-19

Il settore MLOps ha avuto un effetto negativo a causa della pandemia di COVID-19

La pandemia globale di COVID-19 è stata sconcertante e senza precedenti, con il mercato che ha registrato una domanda inferiore al previsto in tutte le regioni rispetto ai livelli pre-pandemia. L'improvvisa crescita del mercato riflessa dall'aumento del CAGR è attribuibile alla crescita del mercato e alla domanda che ritorna ai livelli pre-pandemia.

Il mercato MLOps ha inizialmente rallentato a causa della pandemia di COVID-19 poiché tutte le aziende hanno interrotto le operazioni e le risorse, aggiungendo progetti di sviluppo di intelligenza artificiale e apprendimento automatico alla loro lista di cose da fare o cancellandoli completamente. Tutta l'incertezza derivante dalla pandemia, insieme alla recessione economica, ha costretto le aziende a concentrarsi sulla riduzione dei costi e gli investimenti in nuove tecnologie come MLOps sono stati ridotti. Inoltre, la difficoltà nelle catene di fornitura e nelle modalità di lavoro remoto che ostacolano l'implementazione e la scalabilità sono diventate sfide per l'esecuzione di operazioni di machine learning. E nonostante la crescente dipendenza dalle soluzioni digitali, la maggior parte delle organizzazioni ha ritardato l'adozione di MLOps a causa di vincoli finanziari e variazioni nelle priorità aziendali. Gli esiti negativi sulla crescita del mercato sono caratterizzati da una temporanea decelerazione nell'adozione di MLOps in vari settori.

ULTIME TENDENZE

La governance del modello guida la crescita del mercato in MLOps

Ci sono vari cambiamenti rapidi nell'area del mercato MLOps, che riguardano l'automazione, il monitoraggio in tempo reale e il controllo delle versioni dei modelli, e si prevede che molti di questi cambiamenti avranno tendenza in futuro. Una delle tendenze principali è la governance del modello, che garantisce che i flussi di lavoro di machine learning siano altamente trasparenti e sicuri pur rimanendo conformi. Al giorno d'oggi, le organizzazioni dispongono di modelli efficaci per monitorare le prestazioni del proprio modello e fornire tali informazioni a fini normativi. Ciò sarà più applicabile nelle società finanziarie e sanitarie. Ciò crea responsabilità, ma mitiga anche il rischio di utilizzare sistemi di intelligenza artificiale. La governance dei modelli è fondamentale per le aziende, soprattutto quando aumentano i propri sforzi di intelligenza artificiale. Ciò consentirà alle organizzazioni di avere successo e affidabilità continui.

• Secondo le linee guida del NIST, circa il 70% delle grandi imprese ora adotta modelli formali di governance o liste di controllo di convalida come parte dei flussi di lavoro MLOps.

• Secondo l'IEEE e le indagini di settore, le piattaforme su larga scala segnalano oltre 300 modelli di produzione ML al mese, determinando le esigenze di orchestrazione.

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SEGMENTAZIONE DEL MERCATO MLOPS

Per tipo

In base al tipo, il mercato globale può essere classificato in on-premise, cloud e ibrido

• On-premise: le soluzioni MLOps on-premise significano che le soluzioni sono ospitate all'interno dell'ambiente IT dell'azienda, che fornisce alle organizzazioni la completa sovranità dei dati. Questa configurazione è vantaggiosa per le aziende che richiedono elevati livelli di sicurezza e riservatezza delle informazioni. Consente le configurazioni specificate e il controllo delle risorse ma richiede hardware e servizi costosi.

• Cloud: gli MLOps nel cloud forniscono alle organizzazioni la possibilità di eseguire e gestire pipeline di machine learning senza preoccuparsi dell'infrastruttura. Questi servizi consentono agli utenti di ottenere un accesso semplice e immediato a capacità informatiche ad alte prestazioni e di sfruttare altri servizi cloud. Le soluzioni cloud sono particolarmente adatte per le organizzazioni che desiderano espandere le proprie operazioni organizzative in un breve lasso di tempo spostando la propria infrastruttura IT fuori sede.

• Ibrido: un altro tipo è Hybrid MLOps che consente di archiviare dati importanti localmente e di utilizzare soluzioni cloud solo per processi altamente computazionali. In questo modo aiuta a mantenere un equilibrio tra sicurezza, costi e scalabilità nelle aziende. Consentono la condivisione dei dati tra domini privati ​​e pubblici, migliorando al contempo le prestazioni senza compromettere le risorse chiave.

Per applicazione

In base all'applicazione, il mercato globale può essere classificato in BFSI, sanità, vendita al dettaglio, produzione e settore pubblico

• BFSI: Nel settore BFSI, MLOps viene applicato per migliorare i processi di valutazione del rischio, nonché i servizi di rilevamento delle frodi e i servizi su misura per il cliente. In questo modo, attraverso l'integrazione dell'elaborazione automatizzata dei dati e del processo decisionale, MLOps migliora l'esperienza operativa e del cliente. Rende inoltre più flessibili le analisi in tempo reale e la conformità alle misure normative degli istituti finanziari.

• Sanità: Healthcare MLOps offre soluzioni in termini di analisi, pianificazione del trattamento e imaging medico per risultati eccezionali sui pazienti. Supporta l'accesso a grandi quantità di dati per il processo decisionale clinico al fine di accelerare e migliorare la diagnosi. Inoltre, MLOps aiuta nella gestione di altre attività organizzative, migliorando la produttività del settore sanitario.

• Vendita al dettaglio: nella vendita al dettaglio, MLOps viene utilizzato per migliorare la personalizzazione dei clienti, gestire la catena di fornitura e la domanda di prodotti. Consente ai rivenditori di fornire messaggi di marketing più mirati e di migliorare le operazioni di gestione delle scorte attraverso la ricezione di informazioni aggiornate. MLOps ha anche la sua funzione nei modelli di prezzo dinamici e nel miglioramento della soddisfazione del cliente.

• Produzione: nella produzione, MLOps migliora le operazioni di produzione, la previsione della manutenzione e la qualità del prodotto utilizzando i dati della macchina e dei sensori. Semplifica il monitoraggio dell'operazione in tempo reale per ridurre al minimo il tempo impiegato. Inoltre, l'utilizzo di MLOps consente ai produttori di automatizzare in modo più intelligente e ottimizzare le proprie catene di fornitura.

• Settore pubblico: nel settore pubblico, MLOps viene utilizzato per migliorare la fornitura dei servizi offerti dal governo attraverso l'uso dell'intelligenza artificiale, ad esempio nell'individuazione di frodi, nella gestione del traffico e nei servizi sociali. Aiuta nella gestione dei big data per l'analisi dei dati e il processo decisionale. MLOps fornisce inoltre modalità efficienti di gestione delle risorse e di miglioramento dell'interazione con i cittadini attraverso l'erogazione dei servizi.

DINAMICHE DEL MERCATO

Le dinamiche di mercato includono fattori trainanti e frenanti, opportunità e sfide, nonché le condizioni di mercato.

Fattori trainanti

La crescente domanda di automazione ed efficienza

Tra i fattori trainanti della domanda di mercato per MLOps c'è la crescente necessità di automazione per accelerare i processi di apprendimento automatico. MLOps semplifica quindi l'implementazione, il monitoraggio e la gestione dei modelli di machine learning: ottenendo un miglioramento dell'efficacia in diversi settori. È interessante notare che l'automazione riduce i possibili errori umani derivanti dalla velocità, accelera lo sviluppo del modello e garantisce un modo coerente di eseguire le attività. A tal fine, MLOps è stato un importante fattore abilitante del nuovo mondo con l'aspettativa di ridurre i tempi necessari per ottenere un risultato e una migliore produttività.

• Secondo l'OCSE e i sondaggi aziendali, circa il 65% delle aziende cita la conformità normativa e la verificabilità del modello come fattori chiave per gli investimenti in MLOps.

• Secondo i rapporti degli analisti di settore, le implementazioni cloud-native rappresentano circa il 60% delle nuove implementazioni della piattaforma MLOps, facilitando la scalabilità e l'integrazione CI/CD.

Integrazione del Machine Learning con le operazioni aziendali

Un altro propulsore delle economie di MLOps è stata l'introduzione dell'apprendimento automatico nelle operazioni aziendali di per sé. Poiché le aziende traggono la loro spina dorsale dalle informazioni derivate dall'uso dei dati, è diventato sempre più fondamentale integrare l'implementazione del modello con la visibilità in tempo reale. MLOps aiuterà a colmare il divario tra sviluppo e operazioni per garantire che gli aggiornamenti e le ottimizzazioni dei modelli siano continui. D'ora in poi, ciò allineerà perfettamente l'apprendimento automatico alla strategia aziendale e migliorerà le prestazioni e la competitività.

Fattore restrittivo

La carenza di talenti in MLOps limita la crescita e l'innovazione del mercato

Una carenza di professionisti con efficacia di assunzione e competenze, nell'apprendimento automatico, DevOps oil cloud computing, è un fattore restrittivo per la quota di mercato di MLOps. La maggior parte delle organizzazioni fallirebbe nel reclutare o formare i dipendenti per implementare e gestire le soluzioni MLOps in modo efficace. Questo divario di talenti limita la scalabilità e l'efficienza dell'adozione di MLOps. Un'altra area che richiede conoscenze specialistiche è stata l'integrazione dei modelli di machine learning negli ambienti di produzione. Ancora più importante, questa carenza di competenze deve essere affrontata poiché la domanda di queste competenze aumenta per consentire la crescita e l'innovazione del mercato.

• Secondo il NIST e le agenzie per la protezione dei dati, le regole sulla residenza dei dati e sulla privacy aggiungono 2-4 passaggi di conformità aggiuntivi per ogni implementazione nelle implementazioni globali.

• Secondo sondaggi aziendali, circa il 45% dei progetti non riesce a raggiungere la produzione a causa dello scarso monitoraggio e della riqualificazione delle pipeline, rallentando l'adozione di MLOps.

La crescente domanda di MLOps guida l'espansione del mercato

Opportunità

 

L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico non si limitano più alla produzione di beni e servizi; stanno diventando sempre più onnipresenti in vari settori. La domanda di soluzioni agili e scalabili per lo sviluppo, l'implementazione e il monitoraggio dei modelli aumenterà man mano che le unità aziendali adotteranno sempre più modelli di intelligenza artificiale nella loro collaborazione e comunicazione con altre divisioni. Automazione del ciclo di vita di un modello con un approccio MLOps in termini di tempi e costi di errore. Inoltre, è stato utile nel valutare la qualità in modo coerente in settori quali la sanità e il biofarmaceutico, la finanza e persino la vendita al dettaglio, dove il processo decisionale in tempo reale, insieme alla analisi predittiva, diventano critici. Di conseguenza, man mano che l'organizzazione si prepara a portare avanti un programma di intelligenza artificiale, MLOps sarà indispensabile per il suo successo.

• Secondo gli organismi e i consorzi di standardizzazione, i quadri di rischio modello automatizzati e i kit di strumenti di spiegabilità consentono cicli di audit più rapidi del 50% circa per i settori regolamentati.

 

• Secondo i casi di studio dei fornitori di servizi cloud, l'integrazione di MLOps con osservabilità e strumenti AIOps ha ridotto i tempi di risoluzione degli incidenti di circa il 30% nei programmi pilota.

 

Sfide nella crescita del mercato MLOps dovute all'integrazione e alla conformità

Sfida

 

Il fatto di connettere modelli di machine learning con le impostazioni infrastrutturali IT esistenti è considerata una delle maggiori sfide che il mercato MLOps deve affrontare. Numerose organizzazioni non riescono a gestire e adattare il ciclo di vita dei modelli su più ambienti. L'internalizzazione di strumenti e framework standardizzati limita la possibilità di una collaborazione continua tra data scientist, sviluppatori e team IT. Inoltre, i requisiti di sicurezza e conformità rendono ancora più complessa l'implementazione dei modelli ML nei settori regolamentati. Ciò potrebbe anche ostacolare l'implementazione riducendo al contempo l'adozione diffusa e l'ottimizzazione delle pratiche MLOps nei mercati, rallentandone quindi la crescita.

• Secondo revisioni accademiche e di settore, le esigenze di generazione di dati di test e di dati sintetici sono in aumento, con un numero di set di dati etichettati 2-3 volte maggiore richiesto per ogni iterazione del modello.

 

• Secondo le analisi del mercato dei talenti, circa il 40% delle organizzazioni segnala una carenza di ingegneri esperti sia nelle pratiche ML che SRE/DevOps, limitando lo scale-up.

 

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APPROFONDIMENTI REGIONALI DEL MERCATO MLOPS

• America del Nord

MLOps in Nord America viene posseduto principalmente grazie alle sue migliori infrastrutture di crescita tecnologica abbinate a una maggiore adozione dell'intelligenza artificiale, integrata da una forte partecipazione di giganti tecnologici globali. Le soluzioni automatizzate di apprendimento automatico e i servizi basati su cloud stanno rafforzando il dominio della regione. Tra i paesi del Nord America, gli Stati Uniti rappresentano un fattore chiave nell'area con un forte ecosistema di intelligenza artificiale e investimenti nelle tecnologie MLOps. Il mercato MLOps degli Stati Uniti è apertamente guidato dalla presenza di numerosi attori importanti insieme all'aumento della ricerca e sviluppo nelle applicazioni basate sull'intelligenza artificiale. Pertanto, il Nord America diventa il leader globale nello spazio di MLOps.

• Europa

La crescita del mercato MLOps in Europa è piuttosto fiorente poiché incoraggia l'innovazione e l'adozione di operazioni di apprendimento automatico in vari altri settori verticali. Numerosi hub tecnologici e attori affermati nel campo dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico guidano l'aumento dell'adozione delle soluzioni MLOps. Forti quadri normativi, in particolare per quanto riguarda la privacy dei dati, influenzano anche le organizzazioni a impiegare pratiche MLOps molto più efficienti e sicure. L'attenzione della maggior parte delle aziende europee è ora rivolta al miglioramento dell'automazione, della scalabilità e dell'efficienza di implementazione dei modelli. Pertanto, l'Europa si unisce ad altre regioni come attore principale in termini di crescita globale di MLOps e di maggiori investimenti in tecnologia e talento.

• Asia

Alla crescita complessiva del mercato MLOps si aggiunge il settore tecnologico emergentemente vasto dell'Asia e la sua prevalenza nell'adozione di diverse applicazioni di intelligenza artificiale e apprendimento automatico nelle industrie. Cina, India e Giappone si sono fortemente impegnati a investire in soluzioni di intelligenza artificiale, aumentando così la domanda di pratiche MLOps efficienti. Ciò è ulteriormente supportato dal ricco pool di talenti della regione nel campo tecnico e da un ecosistema iniziale. Inoltre, la continua digitalizzazione nel settore sanitario, finanziario, manifatturiero e in altri settori funge da forza trainante per un'implementazione e una gestione più rapide e semplificate dei modelli di machine learning. Con questa esigenza emergente, l'Asia diventerà uno dei principali contributori al mercato globale MLOps.

PRINCIPALI ATTORI DEL SETTORE

I principali attori guidano la crescita del mercato MLOps attraverso l'innovazione

I principali attori del settore stanno creando un impatto notevole su MLOps grazie a scoperte innovative, creando piattaforme complete e modificando gli standard per l'automazione e la collaborazione in questa nuova dinamica. Questi attori sono anche conosciuti come giganti della tecnologia come Google, Microsoft e IBM, mentre sono noti per integrare strumenti sofisticati per lo sviluppo, l'implementazione e il monitoraggio dei modelli.

• Microsoft: i parametri della piattaforma mostrano che le integrazioni di Azure MLOps supportano migliaia di progetti aziendali con ModelOps, governance e pipeline CI/CD integrate.

• Amazon (AWS): i rapporti di servizio indicano che SageMaker e i relativi strumenti gestiscono centinaia di distribuzioni di modelli di produzione con monitoraggio integrato e rilevamento delle deviazioni.

L'adozione di MLOps in tutti i settori riceve slancio da questa tendenza che apporta miglioramenti in scalabilità, sicurezza ed efficienza nell'intero ciclo di vita dello sviluppo. A questo proposito, si ritiene che MLOps abbia maggiori promesse per il mondo dell'intelligenza artificiale e delle operazioni di apprendimento automatico in futuro.

Elenco delle migliori aziende MLOps

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

SVILUPPI CHIAVE DEL SETTORE

Crescita del mercato MLOps guidata da nuove soluzioni e progressi di intelligenza artificiale

Agosto 2023:Akira AI ha rilasciato la sua soluzione MLOps a Dubai per facilitare l'implementazione e il monitoraggio dei modelli di intelligenza artificiale, e più specificamente sull'intelligenza artificiale responsabile. Questa piattaforma risponde alla crescente necessità di soluzioni AI su larga scala e con elevata conformità in tutti i settori: migliora la gestione dei modelli e la produttività.

Gennaio 2024:DataRobot ha introdotto una nuova versione della piattaforma MLOps che ha migliorato la gestione e la governance dei modelli. Questo sviluppo ha lo scopo di alleggerire la complessità in rapida crescita dei processi di intelligenza artificiale nelle aziende su larga scala, per migliorare l'efficacia e la conformità del modello.

COPERTURA DEL RAPPORTO

Lo studio comprende un'analisi SWOT completa e fornisce approfondimenti sugli sviluppi futuri del mercato. Esamina vari fattori che contribuiscono alla crescita del mercato, esplorando un'ampia gamma di categorie di mercato e potenziali applicazioni che potrebbero influenzarne la traiettoria nei prossimi anni. L'analisi tiene conto sia delle tendenze attuali che dei punti di svolta storici, fornendo una comprensione olistica delle componenti del mercato e identificando potenziali aree di crescita.

Il rapporto di ricerca approfondisce la segmentazione del mercato, utilizzando metodi di ricerca sia qualitativi che quantitativi per fornire un'analisi approfondita. Valuta inoltre l'impatto delle prospettive finanziarie e strategiche sul mercato. Inoltre, il rapporto presenta valutazioni nazionali e regionali, considerando le forze dominanti della domanda e dell'offerta che influenzano la crescita del mercato. Il panorama competitivo è meticolosamente dettagliato, comprese le quote di mercato dei principali concorrenti. Il rapporto incorpora nuove metodologie di ricerca e strategie dei giocatori su misura per il periodo di tempo previsto. Nel complesso, offre approfondimenti preziosi e completi sulle dinamiche del mercato in modo formale e facilmente comprensibile.