Tamanho do mercado de operações de aprendizado de máquina (MLOps), participação, crescimento e análise do setor, por grau (no local, nuvem e outros), por aplicação (BFSI, saúde, varejo, manufatura, setor público e outros) e insights regionais e Previsão para 2031

Atualizado em: 29 April 2024

Visão geral do relatório de mercado de operações de aprendizado de máquina (MLOps)

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O tamanho do mercado global de operações de aprendizado de máquina (MLOps) foi de US$ 1.117,7 milhões em 2022 e atingirá US$ 9.066,7 milhões até 2029, com CAGR de 41,8% durante o período de previsão. A pandemia global da COVID-19 tem sido sem precedentes e surpreendente, com o mercado de operações de aprendizagem automática (MLOps) a registar uma procura superior ao previsto em todas as regiões, em comparação com os níveis pré-pandemia. O aumento repentino do CAGR pode ser atribuído ao crescimento do mercado e ao retorno da demanda aos níveis pré-pandêmicos assim que a pandemia terminar.

Operações de aprendizado de máquina (MLOps) é um termo que se refere às melhores práticas para as empresas executarem inteligência artificial (IA) com sucesso com a ajuda de produtos de software e serviços em nuvem. MLOps é uma combinação de aprendizado de máquina e prática de desenvolvimento contínuo de DevOps na área de software. O MLOps visa implantar e manter modelos de aprendizado de máquina em ambientes de produção de maneira confiável e eficiente.

 As operações de aprendizado de máquina (MLOps) também envolvem a automatização e a padronização dos processos em todo o ciclo de vida do aprendizado de máquina, como preparação de dados, treinamento de modelo, testes, integração, lançamento e monitoramento12. As operações de aprendizado de máquina (MLOps) são uma função colaborativa que requer a coordenação e o alinhamento de diferentes partes interessadas, como cientistas de dados, engenheiros de dados, engenheiros de software, engenheiros de DevOps, analistas de negócios, gerentes de produto e usuários finais.

Impacto do COVID-19: a pandemia aumentou a demanda do mercado devido ao aumento da demanda em vários setores

A pandemia da COVID-19 teve um impacto significativo na participação de mercado das operações de aprendizado de máquina (MLOps). A pandemia aumentou a procura por soluções de aprendizagem automática em vários domínios, como saúde, educação, comércio eletrónico e redes sociais. Esses domínios exigem plataformas e serviços de operações de aprendizado de máquina (MLOps) para gerenciar e dimensionar seus modelos de aprendizado de máquina de maneira eficaz e eficiente. Por exemplo, as organizações de saúde utilizam MLOps para implementar e monitorizar modelos de diagnóstico, prognóstico, descoberta de medicamentos e desenvolvimento de vacinas1. Da mesma forma, as plataformas de comércio eletrônico usam MLOps para otimizar seus sistemas de recomendação, gerenciamento de inventário e atendimento ao cliente

Últimas tendências

"Espera-se que o surgimento de plataformas e serviços MLOps baseados em nuvem alimente o crescimento do mercado"

Uma das tendências recentes no mercado de MLOps é o surgimento de plataformas e serviços de MLOps baseados em nuvem. As plataformas e serviços de operações de aprendizado de máquina (MLOps) baseados em nuvem oferecem diversas vantagens em relação às soluções locais, como menor custo, maior escalabilidade, implantação mais rápida, integração mais fácil e melhor segurança. As plataformas e serviços MLOps baseados em nuvem também permitem que as organizações aproveitem a experiência e os recursos de provedores de nuvem, como Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP), IBM Cloud e Alibaba Cloud. Esses provedores de nuvem oferecem diversas ferramentas e estruturas para criar, implantar e gerenciar modelos de aprendizado de máquina em suas plataformas425. Por exemplo, AWS oferece SageMaker, Azure oferece Machine Learning, GCP oferece AI Platform, IBM Cloud oferece Watson Studio e Alibaba Cloud oferece PAI. Essas ferramentas e estruturas fornecem recursos como ingestão de dados, pré-processamento, engenharia de recursos, treinamento de modelo, teste, validação, implantação, monitoramento, retreinamento, governança e colaboração. Espera-se que as plataformas e serviços MLOps baseados em nuvem cresçam a uma taxa mais elevada do que as soluções locais nos próximos anos.

Segmentação do mercado de operações de aprendizado de máquina (MLOps)

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• Análise por nota

De acordo com o tipo, o mercado pode ser segmentado em On-premise, Cloud e Outros.

• Por análise de aplicação

Com base na idade, o mercado pode ser dividido em BFSI, Saúde, Varejo, Manufatura, Setor Público e Outros.

Fatores determinantes

"Aumentar a complexidade e a diversidade dos modelos de aprendizado de máquina para promover o crescimento do mercado"

Um dos fatores propulsores para o crescimento do mercado é a crescente complexidade e diversidade dos modelos de aprendizado de máquina. Os modelos de aprendizado de máquina estão se tornando mais complexos e diversificados em termos de arquiteturas, algoritmos, parâmetros, entradas, saídas, métricas de desempenho e casos de uso. Esses modelos exigem métodos e ferramentas mais sofisticados para gerenciar os estágios do ciclo de vida, desde o desenvolvimento até a implantação e a manutenção. As plataformas e serviços MLOps fornecem métodos e ferramentas para lidar com a complexidade e a diversidade dos modelos de aprendizado de máquina. Eles permitem que as organizações padronizem seus fluxos de trabalho de aprendizado de máquina em diferentes equipes e projetos. Eles também permitem que as organizações automatizem seus processos de aprendizado de máquina, desde a preparação de dados até a implantação de modelos e o monitoramento de modelos. Eles também permitem que as organizações otimizem seu desempenho de aprendizado de máquina, fornecendo ciclos de feedback para melhoria do modelo

"Aumento da necessidade de colaboração e alinhamento entre diferentes partes interessadas para impulsionar o crescimento do mercado"

Outro fator propulsor para o crescimento do mercado de MLOps é a crescente necessidade de colaboração e alinhamento entre as diferentes partes interessadas envolvidas em projetos de aprendizado de máquina. Os projetos de aprendizado de máquina envolvem diversas partes interessadas com diferentes funções e responsabilidades, como cientistas de dados, engenheiros de dados, engenheiros de software, engenheiros de DevOps, analistas de negócios, gerentes de produto e usuários finais. Essas partes interessadas têm objetivos, expectativas e perspectivas diferentes sobre os modelos de aprendizado de máquina. Eles também possuem diferentes habilidades, ferramentas e fluxos de trabalho para trabalhar com modelos de aprendizado de máquina. As plataformas e serviços MLOps fornecem uma plataforma e linguagem comuns para que essas partes interessadas colaborem e alinhem seus esforços em projetos de aprendizado de máquina. Eles permitem que essas partes interessadas compartilhem dados, códigos, modelos, métricas e insights em diferentes estágios do ciclo de vida do aprendizado de máquina.

Fator de restrição

"Falta de padronização e custos de interoperabilidade prejudicam o crescimento do mercado"

Um dos fatores limitantes para o crescimento do mercado é a falta de padronização e interoperabilidade entre as diferentes plataformas e serviços MLOps. As plataformas e serviços MLOps são desenvolvidos e oferecidos por vários fornecedores, como provedores de nuvem, empresas de software e startups. Esses fornecedores têm diferentes abordagens, designs e implementações de plataformas e serviços MLOps. Eles também possuem diferentes recursos, funções e interfaces para suas plataformas e serviços MLOps. Isto leva à falta de padronização e interoperabilidade entre diferentes plataformas e serviços MLOps.

Insights regionais do mercado de operações de aprendizado de máquina (MLOps)

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"América do Norte liderará o mercado devido à forte presença de players líderes"

A região da América do Norte apresentou o maior crescimento do mercado de operações de aprendizado de máquina (MLOps). A América do Norte tem forte presença de players líderes no mercado de MLOps, como AWS, Microsoft, Google, IBM e Databricks. Esses players oferecem várias plataformas e serviços MLOps aos seus clientes em diferentes setores e domínios. Eles também investem pesadamente em pesquisa e desenvolvimento de soluções MLOps novas e inovadoras. Eles também colaboram com outros participantes do ecossistema, como universidades, startups e parceiros, para promover e avançar na adoção de MLOps.

Principais participantes do setor

"Os principais participantes estão empregando tecnologias avançadas para estimular um maior crescimento do mercado  "

Todos os principais players estão motivados a oferecer serviços superiores e mais avançados para ganhar vantagem competitiva no mercado. Para aumentar sua presença no mercado, os fornecedores estão usando diversas técnicas, incluindo lançamentos de produtos, crescimento regional, alianças estratégicas, parcerias, fusões e aquisições.

Lista de participantes do mercado perfilados

• IBM (EUA)
• DataRobot (EUA)
• SAS (EUA)
• Microsoft (EUA)
• Amazon (EUA)
• Google (EUA)
• Dataiku (França)
• Databricks (EUA)
• HPE (EUA)
• Iguaçu (Israel)
• ClearML (Israel)
• Modzy (EUA)
• Cometa (EUA)
• Cloudera (EUA)
• Paperspace (EUA)
• Valohai (Finlândia)

Cobertura do relatório

Este relatório examina a compreensão do tamanho do mercado de operações de aprendizado de máquina (MLOps), participação, taxa de crescimento, segmentação por tipo, aplicação, principais players e cenários de mercado anteriores e atuais. O relatório também coleta dados e previsões precisas do mercado feitas por especialistas de mercado. Além disso, descreve o estudo do desempenho financeiro, investimentos, crescimento, marcas de inovação e lançamentos de novos produtos desta indústria pelas principais empresas e oferece insights profundos sobre a estrutura de mercado atual, análise competitiva baseada nos principais players, principais forças motrizes e restrições. que afetam a demanda por crescimento, oportunidades e riscos.

Além disso, os efeitos da pandemia pós-COVID-19 nas restrições do mercado internacional e uma profunda compreensão de como a indústria irá recuperar, e as estratégias também são indicadas no relatório. O cenário competitivo também foi examinado detalhadamente para esclarecer o cenário competitivo.

Este relatório também divulga a pesquisa baseada em metodologias que definem a análise de tendências de preços das empresas-alvo, coleta de dados, estatísticas, concorrentes-alvo, importação-exportação, informações e registros de anos anteriores com base nas vendas do mercado. Além disso, todos os fatores significativos que influenciam o mercado, como a indústria de pequenas ou médias empresas, indicadores macroeconómicos, análise da cadeia de valor e dinâmica do lado da procura, com todos os principais intervenientes empresariais, foram explicados detalhadamente. Esta análise está sujeita a modificações se os principais participantes e a análise viável da dinâmica do mercado mudarem.