기계 학습 운영 (MLOPS) 시장 규모
머신 러닝 운영 (MLOPS) 시장은 2024 년에 7 억 7,300 만 달러로 평가되었으며 2025 년에 1,096 억 8,800 만 달러에 달할 것으로 예상되며 2033 년까지 연간 성장률 (CAGR)은 2025 년에서 2033 년까지 41.8%로 증가했습니다.
MLOPS (U.S. Machine Learning Operations) 시장은 의료, BFSI 및 소매와 같은 부문의 AI 및 자동화 기술의 채택이 증가함에 따라 상당한 성장을 목격 할 것으로 예상되며, 고급 분석 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
기계 학습 운영 (MLOPS) 시장은 다양한 부문에서 인공 지능 (AI) 및 기계 학습 기술의 광범위한 채택으로 인해 상당한 성장을 겪고 있습니다. MLOPS는 조직이 배포에서 모니터링 및 최적화에 이르기까지 기계 학습 모델의 전체 수명주기를 간소화하고 관리하도록 도와줍니다. 이 시장은 운영 효율성과 의사 결정을 개선하기 위해 데이터 중심 솔루션에 점점 더 의존하는 산업으로 확장되었습니다. BFSI, 의료, 소매, 제조 및 공공 부문과 같은 주요 부문은 MLOPS 솔루션에 대한 수요를 주도하고 있습니다. 클라우드 기반 및 온 프레미스 MLOPS 플랫폼의 통합은 성장을 촉진 할 것으로 예상되며, 시장은 매년 약 15%의 상승 추세를 보여줍니다. 이러한 증가는 산업 전반의 비즈니스가 생산성을 향상시키고 비즈니스 성과를 향상시키는 데있어 기계 학습의 가치를 인식하는 방법을 반영합니다.
기계 학습 운영 (MLOPS) 시장 동향
Mlops Market은 기계 학습 모델 관리의 환경을 재구성하는 다양한 중요한 트렌드를 목격하고 있습니다. 클라우드 기반 솔루션으로의 전환이 점점 두드러지고 있으며 비즈니스는 이러한 플랫폼이 제공하는 확장 성과 유연성을 찾습니다. 조직의 약 65%가 비용 효율성과 통합 용이성으로 인해 Cloud Mlops 솔루션을 채택하고 있습니다. BFSI와 같은 산업에서 MLOPS는 사기 탐지, 고객 세분화 및 위험 관리와 같은 프로세스를 최적화하는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 마찬가지로 의료 서비스 제공 업체는 의료 이미지 분석, 약물 발견 및 개인화 된 치료 계획에 대한 응용 프로그램을 위해 MLOPS를 활용하고 있으며, 의료 기관의 약 55%가 이러한 목적으로 기계 학습을 구현합니다. 소매 업체는 고객 개인화 및 수요 예측에 중점을두고 있으며 제조 부문은 예측 유지 보수, 품질 관리 및 공급망 최적화에 투자하고 있습니다. 또한, 공공 부문은 스마트 시티 솔루션 및 공중 보건 감시에 MLOPS를 점점 더 많이 사용하여 정부 기관의 채택을 약 45%증가시킵니다. 이러한 산업 전반에 걸쳐 기계 학습 및 AI 솔루션에 대한 의존도가 높아짐에 따라 MLOPS 시장이 빠르게 확장되고 있으며, 이는 향후 10 년 동안 전년 대비 18%를 초과하여 전년 대비 증가했습니다.
기계 학습 운영 (MLOPS) 시장 역학
몇 가지 주요 역학은 운영 효율성의 증가와 기계 학습 모델의 더 빠른 배치를 포함하여 MLOPS 시장의 성장을 촉진하는 것입니다. 기업은 기계 학습 모델을 빠르고 효율적으로 배포, 모니터링 및 최적화하는 데 도움이되는 솔루션을 찾고 있습니다. 결과적으로 BFSI, Healthcare 및 Retail과 같은 산업은 MLOPS 플랫폼에 많은 투자를하고 있으며, 이는 더 빠른 배포 시간을 촉진하고 모델 정확도를 향상시키고 있습니다. 비즈니스의 약 70%가 개발 기간 동안 몇 달 안에 기계 학습 모델을 배포하는 데 중점을 두므로 MLOPS 솔루션에 대한 수요가 부드럽고 빠른 모델 롤아웃을 보장합니다. 실시간 데이터 처리에 대한 수요가 증가하는 것은 특히 예측 분석이 재고 관리 및 수요 예측에 중요한 소매점과 같은 부문에서 또 다른 중요한 동인입니다. 클라우드 기반 MLOPS 솔루션은 2030 년까지 MLOPS 배포의 약 60%가 클라우드 기반 일 것으로 예상되며, MLOPS 플랫폼의 자동화와 AI의 통합은보다 효율적인 운영에 기여하여 조직이 머신 학습 모델을 지속적으로 확장 할 수있게 해줍니다. 결과적으로 MLOPS 솔루션에 대한 전반적인 수요는 이러한 역동적 인 시장 세력에 의해 주도되는 연간 20% 이상 증가 할 것으로 예상됩니다.
운전사
"클라우드 및 AI 기술의 채택 증가"
클라우드 컴퓨팅 및 AI 중심 솔루션의 채택이 증가함에 따라 MLOPS의 시장 성장의 주요 동인 중 하나입니다. 확장 가능하고 유연하며 비용 효율적인 솔루션의 필요성으로 인해 조직의 약 60%가 온 프레미스 솔루션보다 클라우드 기반 MLOPS 플랫폼을 선호했습니다. BFSI 및 Healthcare와 같은 산업은 특히 머신 러닝 모델을 사용하여 위험 관리, 사기 탐지 및 환자 관리를 향상시킵니다. 소매 및 제조와 같은 산업에서 자동화의 빠른 채택은 또한 운영 효율성을 향상시키고 인적 오류를 줄이기 위해 MLOP의 성장을 주도하고 있습니다. 실시간 데이터 처리 및 분석에 대한 수요는 이러한 성장 추세를 더욱 가속화합니다.
제지
"높은 초기 투자 비용"
MLOPS 시장의 중요한 제약 중 하나는 고급 기계 학습 플랫폼을 구현하는 데 필요한 초기 투자가 높다는 것입니다. 회사, 특히 중소 기업 (SMES)은 온 프레미스 MLOPS 시스템을 설정하는 데있어 상당한 선결제 비용으로 인해 클라우드 기반 솔루션보다 30-40% 더 비쌀 수 있습니다. 또한 이러한 시스템을 기존 인프라와 통합하는 복잡성은 비즈니스에 어려움을 겪습니다. MLOPS의 이점은 명확하지만 배포의 비용 및 자원 요구 사항은 이러한 솔루션을 규모로 채택하지 못하게하는 많은 조직, 특히 신흥 시장에서 방해 할 수 있습니다.
기회
"의료 및 BFSI 부문의 응용 프로그램 확장"
의료 및 BFSI 부문은 MLOPS에게 상당한 성장 기회를 제공합니다. 건강 관리에서 기계 학습 모델은 진단, 환자 관리 최적화 및 약물 개발에 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 의료 기관의 약 50%가 이미 이러한 애플리케이션에 AI 모델을 활용하여 MLOPS 플랫폼이 배포 및 지속적인 모니터링을 간소화하기 위해 상당한 수요를 창출합니다. BFSI 부문에서는 사기 탐지, 고객 세분화 및 위험 분석의 필요성이 MLOPS에게 강력한 기회를 제공합니다. 이 부문에서 AI에 대한 의존이 증가함에 따라 원활한 MLOPS 솔루션에 대한 수요는 실질적으로 성장하여 엄청난 시장 기회를 제공 할 것으로 예상됩니다.
도전
"데이터 보안 및 개인 정보 보호 문제"
MLOPS 시장의 주요 과제는 특히 기계 학습 모델이 의료 및 BFSI와 같은 민감한 데이터를 처리하는 산업에 점점 더 많이 활용되고 있기 때문에 데이터 보안 및 개인 정보 보호 문제를 해결하는 것입니다. 특히 클라우드 기반 MLOPS 구현에서 데이터 보안을 주요 관심사로 인용하는 회사의 65% 이상이 데이터 접근성 및 개인 정보의 필요성을 균형을 유지하기 위해 고군분투하고 있습니다. 유럽의 GDPR과 같은 규제 문제는 MLOPS 솔루션의 배치를 더욱 복잡하게 만듭니다. 머신 러닝 모델이 발전함에 따라 운영 효율성을 유지하면서 데이터 보호법 준수를 보장하면 조직의 주요 장애물이 발생합니다.
세분화 분석
Mlops 시장은 유형과 응용 프로그램을 기반으로 세분화 할 수 있습니다. 유형별로 MLOPS 솔루션은 온 프레미스, 클라우드 및 하이브리드 모델로 분류 될 수 있으며 클라우드 기반 MLOP는 유연성과 확장 성으로 인해 상당한 견인력을 얻습니다. 응용 프로그램에 의해 BFSI, 의료, 소매, 제조 및 공공 부문과 같은 산업이 1 차 채택 자입니다. 각 산업에는 고유 한 요구가 있으며 BFSI의 사기 탐지, 의료 분야의 개인화 의료, 소매의 수요 예측 및 제조 예측 유지 보수와 같은 특정 워크 플로우를 최적화하기위한 맞춤형 MLOPS 솔루션을 구동합니다. 이 세분화는 Mlops가 다양한 부문에서 비즈니스 운영을 변화시키는 다양한 방법을 강조합니다.
유형별
- 온 프레미스 : 온 프레미스 MLOPS 솔루션은 민감한 정보를 다루는 산업에 특히 유리한 데이터 및 보안에 대한 높은 수준의 제어를 특징으로합니다. 대기업의 약 40%가 여전히 데이터 개인 정보 및 규정 준수가 중요한 BFSI 및 Healthcare와 같은 부문에서 온 프레미스 MLOPS 솔루션을 선호합니다. 온 프레미스 시스템을 통해 레거시 인프라와의 더 나은 사용자 정의 및 통합을 가능하게하여 현장 인프라가 설립 된 비즈니스에 매력적입니다. 그러나 이러한 솔루션은 초기 설정 비용이 높아지고 클라우드 기반 솔루션보다 더 많은 유지 보수가 필요하므로 소규모 비즈니스의 채택을 방해 할 수 있습니다.
- 구름: 클라우드 기반 MLOPS 솔루션은 비용 효율성과 확장 성으로 인해 많은 조직에서 선호되는 선택이되었습니다. 비즈니스의 약 60%가 클라우드 MLOPS 솔루션을 채택하고 있습니다. 이들은 사전 투자가 많지 않으면 서 수요에 따라 자원을 확대 할 수있는 능력을 제공하기 때문입니다. 클라우드는 또한 강화 된 협업 기능을 제공하여 팀이 데이터 및 모델에 원격으로 액세스 할 수 있도록합니다. 이러한 유연성은 특히 실시간 데이터 처리 및 모델 배포가 중요한 소매 및 제조와 같은 산업에 특히 호소력이 있습니다. 클라우드 컴퓨팅에 대한 의존도가 높아짐에 따라 클라우드 기반 MLOPS 플랫폼에 대한 수요는 계속 크게 증가 할 것으로 예상됩니다.
- 기타 : 온 프레미스 및 클라우드 기반 솔루션 외에도 하이브리드 모델과 같은 다른 MLOPS 플랫폼도 트랙션을 얻고 있습니다. 하이브리드 MLOPS 솔루션은 온 프레미스 및 클라우드 시스템의 이점을 결합하여 조직에 다양한 환경에서 모델을 관리 할 수있는 유연성을 제공합니다. 이러한 솔루션은 특히 보안 및 확장 성의 조합이 필요한 비즈니스에 특히 매력적입니다. 예를 들어, 하이브리드 솔루션은 민감한 데이터를 처리하지만 여전히 클라우드와 같은 확장 성이 필요한 공공 부문 및 대기업에서 인기를 얻고 있습니다. 기업의 약 20%가 제어와 유연성 사이의 균형을 모색 할 때 하이브리드 MLOPS 플랫폼을 채택 할 것으로 예상됩니다.
응용 프로그램에 의해
- BFSI : BFSI 부문에서는 금융 기관의 약 60%가 사기 탐지, 위험 관리 및 고객 분석과 같은 응용 프로그램을 위해 MLOPS를 활용하고 있습니다. MLOPS 솔루션을 채택함으로써 이러한 조직은 AI 모델 배포의 효율성을 향상시키는 동시에 운영 비용을 20-25% 줄일 수있었습니다. 머신 러닝으로 구동되는 사기 탐지 알고리즘은 허위 양성 요금을 30%감소시켜 고객 서비스 및 운영 워크 플로를 크게 향상 시켰습니다.
- 건강 관리 : 의료 분야에서 의료 기관의 약 50%가 MLOPS 플랫폼을 채택하여 환자 치료, 의료 진단 및 약물 발견을위한 AI 모델을 관리했습니다. MLOPS 솔루션은 특히 의료 이미징 및 환자 데이터 분석에서 진단 모델의 정확도가 40% 개선되었습니다. 이 플랫폼은 또한 모델 배포 시간이 35%감소하여 더 빠르고 신뢰할 수있는 임상 의사 결정을 보장했습니다.
- 소매: 소매 부문에서 약 55%의 회사가 수요 예측, 개인화 된 권장 사항 및 재고 관리와 같은 응용 프로그램을위한 MLOPS 솔루션을 구현하고 있습니다. MLOPS를 사용하는 소매 업체는 운영 효율성이 향상되었으며 AI가 제공하는 대상 마케팅 캠페인으로 인해 공급망 비용이 25-30% 감소하고 고객 참여가 향상되었습니다.
- 조작: 제조에서 약 45%의 회사가 예측 유지 보수, 생산 계획 및 공급망 관리를 최적화하기 위해 MLOPS 솔루션을 채택하고 있습니다. MLOPS 플랫폼은 계획되지 않은 가동 중지 시간이 20% 감소하여 전체 장비 효율성 (OEE)을 15-20% 증가 시켰습니다. 이 솔루션은 제조업체가 생산 효율성을 향상시키고 폐기물을 최소화하여 상당한 비용 절감을 초래할 수 있도록 도와줍니다.
- 공공 부문 : 공공 부문에서 정부 기관의 40%가 스마트 시티 이니셔티브, 공중 보건 모니터링 및 도시 계획을위한 예측 분석과 같은 응용 프로그램에 MLOPS를 활용하고 있습니다. MLOPS 솔루션을 채택하면 의사 결정 속도가 25%향상되어 비상 대응 및 교통 관리와 같은 중요한 영역에서 자원을 더 잘 할당 할 수 있습니다.
지역 전망
MLOPS 시장은 기술 발전, 정부 정책 및 산업 별 요구와 같은 지역 요인에 의해 주도되고 있습니다. 북미는 강력한 기술 인프라와 AI 채택으로 인해 MLOPS 솔루션의 가장 큰 시장으로 남아 있습니다. 유럽은 또한 데이터 개인 정보 보호 및 보안을 관리하기위한 엄격한 규정을 갖춘 중요한 선수이기도합니다. 아시아 태평양 지역에서는 AI 기술의 신흥 시장의 급속한 성장과 MLOPS 시장의 확장을 촉진하고 있습니다. 중동과 아프리카는 다양한 부문의 AI 및 데이터 분석에 대한 투자가 증가함에 따라 점진적인 채택을 목격하고 있습니다.
북아메리카
북아메리카는 강력한 인프라, AI의 광범위한 사용 및 연구 개발에 대한 높은 투자로 인해 MLOPS 시장의 가장 큰 비중을 차지하고 있습니다. 미국은 MLOPS, 특히 BFSI, 의료 및 소매와 같은 부문에서 MLOPS를 채택하는 리더입니다. 이 지역의 조직의 약 70%가 MLOPS를 사용하여 머신 러닝 모델을보다 효율적으로 배포하고 있습니다. 디지털 혁신을 지원하는 유리한 정부 정책과 함께 AI 및 클라우드 컴퓨팅 산업에 주요 업체가 존재하면 북미의 MLOPS 시장의 성장 전망을 더욱 강화시킵니다.
유럽
유럽은 특히 일반 데이터 보호 규정 (GDPR)과 같은 데이터 개인 정보 보호 규정에 중점을두기 때문에 MLOPS의 중요한 시장입니다. 독일, 프랑스 및 영국과 같은 국가는 특히 BFSI 및 의료와 같은 산업 분야에서 MLOPS 솔루션의 채택을 주도하고 있습니다. 유럽의 기업의 약 60%가 MLOPS를 채택하여 규제 준수를 보장하면서 운영 효율성을 향상시킵니다. 기업들이 확장 가능하고 비용 효율적인 솔루션을 찾으면 서 클라우드 기반 MLOP에 대한 수요가 유럽에서 증가하고 있습니다. 유럽 시장은 또한 AI 및 Smart City 이니셔티브에 대한 공공 부문 투자의 증가를 목격하고 있습니다.
아시아 태평양
아시아 태평양 지역은 AI 기술의 발전과 디지털 혁신에 대한 투자 증가로 인해 MLOPS 시장에서 급속한 성장을 목격하고 있습니다. 중국, 인도, 일본 및 한국과 같은 국가는 시장 확장의 주요 원인입니다. 아시아 태평양 지역에서는 약 50%의 회사가 특히 제조, 의료 및 소매와 같은 부문에서 MLOPS 솔루션을 탐색하거나 배포하고 있습니다. 이 지역의 빠르게 성장하는 전자 상거래 및 소매 산업은 수요 예측, 재고 관리 및 고객 개인화를 위해 AI에 많은 투자를하여 MLOPS 솔루션에 대한 수요를 주도하고 있습니다. 또한 인도 및 중국과 같은 국가의 정부 이니셔티브는 AI 및 기계 학습 기술의 사용을 촉진하고 있습니다.
중동 및 아프리카
중동 및 아프리카의 MLOPS 시장은 AI 및 디지털 혁신에 대한 투자를 늘리면서 점차 확장되고 있습니다. UAE, 사우디 아라비아 및 남아프리카 공화국과 같은 국가는 특히 공공 부문, 의료 및 BFSI에서 MLOPS 솔루션을 채택하는 최 이 지역의 기업의 약 45%가 운영 효율성을 향상시키고 고객 서비스를 향상시키기 위해 MLOPS를 채택하고 있습니다. 중동의 정부는 AI 및 Smart City 기술에 많은 투자를하고 있으며 MLOPS 솔루션에 대한 수요를 더욱 주도하고 있습니다. 시장 성장은 또한 지역 전역의 기계 학습 기술의 클라우드 채택 및 발전을 증가시켜 주도됩니다.
주요 회사 목록
- IBM
- Datarobot
- SAS
- 마이크로 소프트
- 아마존
- Dataiku
- Databricks
- HPE
- lguazio
- Clearml
- 모니
- 혜성
- 클라우데라
- 종이 공간
- 발로 하이
점유율이 가장 높은 최고의 회사
- 마이크로 소프트-Mlops 시장 점유율의 약 25%를 보유하고 있습니다.
- 아마존- 시장 점유율의 약 20%를 차지합니다.
투자 분석 및 기회
MLOPS 시장에 대한 투자는 다양한 산업 분야의 효율적인 기계 학습 모델 및 자동화에 대한 수요가 증가함에 따라 급증하고 있습니다. 2023 년에 Global Mlops Market은 더 많은 회사가 AI 기반 솔루션을 채택하려고하면서 30 억 달러가 넘는 벤처 캐피탈을 유치했습니다. 투자의 약 45%가 클라우드 기반 MLOPS 솔루션을 지향하며, 확장 성, 비용 효율성 및 유연성에 의해 주도됩니다. 또한 BFSI 부문은 은행과 금융 기관이 사기 탐지, 위험 관리 및 규정 준수 모니터링을 위해 MLOPS를 채택함에 따라 전체 투자의 약 25%를 차지합니다. 의료 진단 및 약물 개발을 위해 AI에 투자하는 의료 부문은 총 MLOPS 시장의 약 20%를 대표하는 투자와 밀접한 관련이 있습니다. 조직이 데이터 중심의 통찰력 및 자동화의 가치를 점차 인식함에 따라 제조, 소매 및 공공 부문과 같은 부문에서 추가 기회가 예상됩니다. 비즈니스가 AI 및 기계 학습으로 이동하여 운영 효율성과 혁신을 향상시키기 위해 MLOPS에 대한 투자는 특히 북미 및 아시아 태평양과 같은 지역에서 계속 성장할 것으로 예상됩니다.
신제품 개발
2023 년과 2024 년에 MLOPS 시장의 회사는 여러 부문에서 발전하는 비즈니스 요구를 충족시키기 위해 신제품 개발에 중점을두고 있습니다. 예를 들어, Microsoft는 모델 교육 및 배포 자동화를위한 고급 MLOPS 도구를 통합하여 Azure Machine Learning 2023을 도입하여 몇 달에서 몇 주까지 머신 러닝 모델을 배포하는 데 걸리는 시간을 크게 줄였습니다. 마찬가지로 Datarobot은 Datarobot AI Cloud를 출시하여 모델 모니터링, 협업 및 거버넌스를 포함한 전체 기계 학습 라이프 사이클을 관리하기위한 엔드 투 엔드 플랫폼을 제공합니다. 또 다른 중요한 개발은 Google의 발전으로 2023 년 후반에 Vertex AI를 출시 한 것입니다. 이 제품은 내장 버전 제어, 지속적인 교육 및 자동 모델 모니터링 기능을 제공합니다. 향후 몇 년 동안 모델 최적화 및 배포 자동화의 혁신은 계속해서 제품 개발을 주도 할 것입니다. 회사의 약 30%가 특히 전용 데이터 과학 팀이없는 기업의 자동화 및 사용 편의성 향상에 대한 제품 개발 노력에 집중하고 있습니다. 신제품 개발에 대한 이러한 추진은 단순화되고 접근 가능한 MLOPS 도구에 대한 수요가 증가하고 있음을 나타냅니다.
최근 개발
- Microsoft는 2023 년 초 Azure Machine Learning 2023을 출시하여 새로운 자동화 된 배포 및 모니터링 기능을 통합하여 기계 학습 운영의 효율성을 향상 시켰습니다.
- Google Cloud는 개발자 및 데이터 과학자가 향상된 자동화 및 모델 모니터링 기능을 갖춘 기계 학습 모델을 구축, 배포 및 스케일로 확장 할 수 있도록 돕는 플랫폼 인 Vertex AI 2023을 도입했습니다.
- Amazon은 2023 년 Amazon Sagemaker Suite를 확장하여 새로운 자동화 모델 배포 옵션을 포함하여 산업 전반에 걸쳐 기계 학습 모델 라이프 사이클 관리의 효율성을 높였습니다.
- Datarobot은 2024 년 AI 클라우드 플랫폼에 새로운 기능을 도입하여 지속적인 모델 성능 모니터링에 중점을두고 추가 클라우드 서비스와 통합하여 더 광범위한 엔터프라이즈 채택을 가능하게했습니다.
- IBM은 2023 년 MLOPS 용 Watson Studio를 출시하여 엔터프라이즈 환경에서 AI 모델의 배포, 거버넌스 및 모니터링을 관리하고 자동화하기위한 엔드 투 엔드 솔루션을 제공했습니다.
보고서 적용 범위
MLOPS (Machine Learning Operations) 시장은 주요 동인, 제약, 기회 및 성장에 영향을 미치는 과제를 포함하여 시장 역학에 대한 포괄적 인 분석을 제공합니다. 시장 동향, 유형별 세분화 (온 프레미스, 클라우드, 기타) 및 응용 프로그램 (BFSI, 의료, 소매, 제조, 공공 부문)뿐만 아니라 북미, 유럽, 아시아 태평양 및 중동 및 아프리카에 대한 지역 통찰력을 다룹니다. 또한이 보고서는 Microsoft, Amazon, Google 및 Datarobot과 같은 주요 업계 플레이어의 최근 개발을 강조하여 시장 확장 전략에 대한 통찰력을 제공합니다. 또한이 보고서에는 의료 및 BFSI 산업에서 클라우드 기반 MLOPS 솔루션의 채택과 같은 투자 동향에 대한 자세한 분석 및 다양한 부문의 성장 기회가 포함됩니다. 또한 주요 기업의 경쟁 환경과 프로필을 탐구하여 시장의 미래의 궤적, 도전 및 잠재적 성장 분야에 대한 명확한 견해를 제공합니다. 이 연구는 비즈니스가 실행 가능한 데이터 및 주요 시장 예측에 중점을두고 MLOPS 채택 및 구현에 대한 정보에 근거한 결정을 내릴 수 있도록 설계되었습니다.
보고서 적용 범위 | 보고서 세부 사항 |
---|---|
최고 회사는 언급했습니다 | IBM, Datarobot, SAS, Microsoft, Amazon, Google, Dataiku, Databricks, HPE, Lguazio, Clearml, Modzy, Comet, Cloudera, Paperpace, Valohai |
다루는 응용 프로그램에 의해 | BFSI, 의료, 소매, 제조, 공공 부문 |
덮힌 유형에 따라 | 온 프레미스, 클라우드, 기타 |
다수의 페이지 | 94 |
예측 기간이 적용됩니다 | 2025 ~ 2033 |
성장률이 적용됩니다 | 예측 기간 동안 41.8%의 CAGR |
가치 투영이 적용됩니다 | 2033 년까지 17929.04 백만 달러 |
이용 가능한 과거 데이터 | 2020 년에서 2023 년 |
지역에 덮여 있습니다 | 북미, 유럽, 아시아 태평양, 남미, 중동, 아프리카 |
보장 된 국가 | 미국, 캐나다, 독일, 영국, 프랑스, 일본, 중국, 인도, 남아프리카, 브라질 |