حجم سوق MLOps، حصة تحليل تأثير كوفيد-19، حسب النشر (السحابي، المحلي، والمختلط)، حسب نوع المؤسسة (الشركات الصغيرة والمتوسطة والمؤسسات الكبيرة)، حسب المستخدم النهائي (تكنولوجيا المعلومات والاتصالات، الرعاية الصحية، BFSI، التصنيع، التجزئة وغيرها)، والتوقعات الإقليمية، 2023-2030

رؤى السوق الرئيسية

قُدر حجم سوق MLOps العالمي بـ 720.0 مليون دولار أمريكي في عام 2022 ومن المتوقع أن ينمو من 1,064.4 مليون دولار أمريكي في عام 2023 إلى 13,321.8 مليون دولار أمريكي بحلول عام 2030، مما يُظهر معدل نمو سنوي مركب قدره 43.5٪ خلال الفترة المتوقعة.

يشير MLOps إلى عمليات التعلم الآلي. إنها وظيفة أساسية لهندسة التعلم الآلي، وهي مخصصة لتبسيط إجراءات الأخذالتعلم الآليالنماذج لإنتاجها ومن ثم مراقبتها وصيانتها. تشمل المكونات البارزة لهذه الحلول التدريب على النماذج، واختبار النماذج والتحقق من صحتها، ونشرها، والتحقق الآلي من صحة النماذج، والتسليم والنشر المستمر، من بين أمور أخرى.

توفر هذه الميزات والقدرات البارزة لهذه الحلول للمهندسين وعلماء البيانات وDevOps وغيرهم إمكانية التوسع والكفاءة بشكل أفضل وتساعد على تقليل المخاطر. ومن ثم، يقوم العديد من اللاعبين في السوق بتطوير حلولهم لتلبية احتياجات المستخدمين ومتطلباتهم. على سبيل المثال،

• في أبريل 2023،أعلنت ClearML عن إطلاق إمكانات جديدة للتعلم المستمر لـ MLOps مفتوحة المصدر لتلبية الطلب المتزايد عبر الأسواق العالمية. أصدرت وظيفة جديدة تعرف باسم تطبيق Sneak Peek. فهو يسمح لمستخدمي مؤسسة ClearML بنشر تطبيق مباشرة من النظام البيئي للتطوير الخاص بهم.

تأثير كوفيد-19

التغيير في أنماط البيانات والخوارزميات وسط توسع السوق الذي غذى الوباء 

أحدثت جائحة كوفيد-19 واسعة النطاق تغييرات مختلفة عبر مختلف الصناعات، مما أدى إلى تحويل كل شيء إلى القنوات عبر الإنترنت والعمل عن بعد. بسبب التغيرات الهائلة في الأنشطة الاقتصادية والسلوك البشري الناتجة عن العزلة الذاتية والتباعد الاجتماعي والإغلاق وغيرها من ظروف الوباء.

أدت هذه التحولات إلى تغيير مستمر في أنماط البيانات، مما أدى في النهاية إلى تدهور القدرة التنبؤية لنماذج التعلم الآلي. لقد تم تطويرهم وصقل مهاراتهم والتحقق من صحتهم باستخدام خوارزميات البيانات التي لم تعد قابلة للتطبيق.

يجب أن تكون الآليات في شكل مناسب لتتبع الأخطاء وتحديدها بطريقة مستمرة وتمكين تنفيذ النماذج التنبؤية للنظم البيئية المتغيرة ديناميكيًا مع الحفاظ على الدقة. وإلا فإن نماذج التعلم الآلي هذه ستصبح قديمة وقد تؤدي إلى نتائج لم تعد منتجة أو دقيقة للمؤسسات.

ساهمت هذه الظروف وتحقيق الكفاءة والإنتاجية لنماذج التعلم الآلي في نمو الطلب في السوق على مثل هذه الحلول. كما قدم العديد من اللاعبين الرئيسيين ميزات وحلول جديدة لعملائهم وقدموا تجارب أفضل للعملاء. على سبيل المثال،

• في نوفمبر 2020،تعاونت Iguazio وAWS لتزويد الشركات بمزايا التطوير على SageMaker وتثبيت الذكاء الاصطناعي بكفاءة وسرعة وسلاسة بمساعدة منصة عمليات التعلم الآلي من Iguazio كحل متكامل تمامًا.

وهكذا، ساهمت التغيرات الهائلة في الأنشطة الاقتصادية والسلوك البشري وأنماط البيانات في زيادة الطلب على هذه الحلول أثناء الجائحة.

اتجاهات سوق MLOps

تنفيذ AutoML ضمن نماذج MLOps لزيادة نمو السوق

من خلال أتمتة مسار التعلم الآلي بالكامل، بدءًا من معالجة البيانات وحتى عمليات التثبيت، فإن تعلم الآلة الذي أصبح ديمقراطيًا يجعله في متناول المستخدمين ذوي الخبرة الأقل. يقدم AutoMl العديد من الحلول البسيطة والمتاحة التي لا تتضمن خبرة محددة مسبقًا في التعلم الآلي.

مع أتمتة ML لمعظم إجراءات تصنيف البيانات، يتم تقليل احتمالات الخطأ البشري إلى حد كبير. فهو يقلل من نفقات الموظفين، مما يسمح للشركات بالتركيز بشكل أكبر على تحليل البيانات.

يحاول AutoML تبسيط الإجراء بأكمله عن طريق أتمتة بعض الخطوات الشاملة يدويًا في تدريب نموذج ML، والتي تتضمن اختيار الميزات واختيار النموذج وضبط النموذج وتقييم النموذج. توفر العديد من المنصات السحابية، مثل Amazon Sagemaker ومنصة Data Robot AI وMicrosoft Power BI، حلول AutoML الحصرية الخاصة بها. على سبيل المثال،

• في نوفمبر 2022،أعلنت أمازون عن إطلاق Sagemaker Autopilot مباشرة من داخل خطوط أنابيب Amazon SageMaker لميكنة صناعة MLOps دون عناء. إنه يتيح ميكنة عملية شاملة لتطوير نماذج التعلم الآلي باستخدام الطيار الآلي ودمج النماذج في خطوات CI/CD اللاحقة.

تساعد مزايا الجمع بين AutoML وعمليات التعلم الآلي المؤسسات على إنشاء نماذج ML متفوقة بكفاءة أكبر وبتكاليف أقل ومعالجة فجوة المهارات.

تدفع هذه العوامل إلى تنفيذ AutoML عبر هذه الحلول، وبالتالي زيادة نمو سوق MLOps.

فرص نمو سوق MLOps

الحاجة المتزايدة لتحسين أداء نموذج التعلم الآلي لدفع نمو السوق

إن التقدم المستمر لآليات التعلم الآلي، وتعميم الحلول التي تعتمد على تعلم الآلة، وإطلاق الإنتاج على نطاق واسع يكتسب زخمًا سريعًا. تشمل الأسباب المختلفة التي تؤثر على أداء نماذج التعلم الآلي طبيعة الاختبار التجريبي واليدوي لتعلم الآلة، والتتبع اليدوي لتبعية البيانات، وتعقيد النماذج، وزيادة الديون الميكانيكية الخفية لتعلم الآلة. تؤثر هذه العوامل على كفاءة نماذج تعلم الآلة، والتي يفتقر إليها نموذج تعلم الآلة في تنفيذ مشاريع تعلم الآلة. على سبيل المثال،

• وفقًا لخبراء الصناعة، فإن 47% فقط من نماذج الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي للأعمال تدخل مرحلة الإنتاج بسبب الافتقار إلى إمكانات نماذج التعلم الآلي المختلفة.


• وفقًا لاستطلاع أجرته شركة Algorithmia، فإن السبب الأكثر شيوعًا لفشل النموذج هو انحراف البيانات، والذي يحدث عندما لا تعكس البيانات المستخدمة في تدريب النموذج بيانات العالم الحقيقي بدقة. وقد لوحظ أن 60% من خبراء البيانات يقضون 20% على الأقل من وقتهم في صيانة النموذج.

ومن ثم، تتجه المؤسسات ومتخصصو البيانات نحو هذه الحلول لتحقيق كفاءة أفضل وضمان عمل هذه النماذج على النحو الأمثل. على سبيل المثال،

• وفقًا لمتخصصي البيانات في مختلف الصناعات، لاحظ 97% من المستخدمين الذين نفذوا عمليات التعلم الآلي تحسنًا كبيرًا ونتائج أفضل مع أتمتة أكبر وقوة معززة وإنتاجية أفضل وغيرها.

مثل هذه العوامل وضرورة تحسين الأداء تدفع نمو هذه الحلول في السوق.

العوامل المقيدة

الافتقار إلى القدرة على توفير الأمن في بيئة MLOps لإعاقة نمو السوق

يعمل التعلم الآلي بانتظام في المشاريع الحساسة التي تحتوي على بيانات مهمة للغاية. ومن ثم، فإن ضمان سلامة النظام البيئي أمر بالغ الأهمية لتحقيق المشروع على المدى الطويل. على سبيل المثال،

• وفقا لالذكاء الاصطناعي (AI)تقرير اعتماد شركة IBM، ما يقرب من واحدة من كل خمس شركات تشير إلى صعوبات في حماية أمن البيانات. ومن ثم، فإن عددًا متزايدًا من متخصصي البيانات يتعاملون معها باعتبارها إحدى المشكلات الحاسمة.

في كثير من الأحيان، لا يدرك المستخدمون أن لديهم العديد من نقاط الضعف التي تشير إلى فرصة لشن هجمات ضارة. كما أن معالجة المكتبات القديمة هي المشكلة الأكثر شيوعًا التي تواجهها المؤسسات.

علاوة على ذلك، يرتبط الجانب السلبي الأمني ​​بعدم تأمين نقاط النهاية النموذجية وخطوط أنابيب البيانات بشكل مناسب. من المحتمل أن يؤدي ذلك إلى كشف البيانات المهمة التي يمكن الوصول إليها بشكل عام لأطراف ثالثة والتي يمكن أن تؤثر على أمان البيانات في بيئة MLOps.

وبالتالي، فإن الحفاظ على أمان بيئة عمليات التعلم الآلي يمكن أن يكون عاملاً مقيدًا. ويمكن أن يعيق كفاءة وإنتاجية نماذج التعلم الآلي، مما يؤثر على أعمال الشركات.

تحليل تجزئة السوق لـ MLOps

عن طريق تحليل النشر

الميزات المجمعة للبنية السحابية والمحلية لدفع نمو القطاع المختلط

بناءً على النشر، يتم تصنيف السوق إلى سحابي، ومحلي، ومختلط.

من المتوقع أن يهيمن القطاع الهجين على السوق بمعدل نمو سنوي مركب رائد خلال الفترة المتوقعة. تدفع المخاوف المتعلقة بالأمان والتكلفة والمبادئ التوجيهية معظم الشركات إلى اعتماد أساليب الهندسة المعمارية التي تشمل مراكز البيانات السحابية والمحلية. ومن ثم، يستثمر اللاعبون في السوق بشكل استراتيجي في تطوير الحلول الهجينة. على سبيل المثال،

• في يونيو 2022،قدم Domino Data Lab بنية Hybrid MLOps التي من شأنها أن تصمد أمام الأعمال التجارية التي تعتمد على النماذج على نطاق واسع. فهو يسمح للمؤسسات بالتحكم بسرعة في أعمال علوم البيانات وتوسيع نطاقها وتنظيمها عبر العديد من مجموعات الحوسبة في مناطق جغرافية مختلفة، وفي أماكن العمل، وحتى عبر السحابات المتعددة.

استحوذ قطاع السحابة على أعلى حصة سوقية لـ MLOps في عام 2022. إن المرونة وقابلية التوسع للنشر المستند إلى السحابة تجعلها الخيار الأمثل للمحترفين. يساعد النشر السحابي المتعدد كأساس قوي لعمليات تعلم الآلة التجارية. ويرجع ذلك إلى مرونتها المدمجة وإمكانية الوصول إلى التخزين منخفض التكلفة، فضلاً عن قيمتها كبيئة تطوير.

عن طريق تحليل نوع المؤسسة

سهولة توافر الحلول مفتوحة المصدر لزيادة اعتماد تقنية MLOps بين الشركات الصغيرة والمتوسطة

حسب نوع المؤسسة، ينقسم السوق إلى شركات صغيرة ومتوسطة ومؤسسات كبيرة.

من المتوقع أن ينمو قطاع الشركات الصغيرة والمتوسطة بأعلى معدل نمو سنوي مركب خلال الفترة المتوقعة بسبب استخدام عمليات التعلم الآلي بين الشركات الصغيرة والمتوسطة. كما تتوفر أيضًا العديد من حلول عمليات التعلم الآلي مفتوحة المصدر ويمكن للشركات الصغيرة والمتوسطة الوصول إليها بسهولة، مما يساهم في زيادة حصتها في السوق. تتضمن الحلول المتنوعة مفتوحة المصدر Mlflow وDeepchecks وZenML وMetaflow وSeldon Core.

استحوذ قطاع المؤسسات الكبيرة على أعلى حصة سوقية في عام 2022. وبما أن المؤسسات الكبيرة تحتاج إلى التعامل مع كميات أكبر من البيانات، فإن اعتماد مثل هذه الحلول بين هذه الأنواع من المؤسسات يكون أعلى. وهو يقدم للمؤسسات الكبيرة تحليلاً وتصحيحات متعمقة في مشاريع نماذج التعلم الآلي الأكبر حجمًا. كما أنه يساعد على تحسين تطوير الإنتاج من خلال التحول الديمقراطي واتخاذ قرارات أفضل على نطاق أوسع.

عن طريق تحليل المستخدم النهائي

زيادة تنفيذ عمليات التعلم الآلي في قطاع الرعاية الصحية لزيادة تطوير السوق

حسب المستخدم النهائي، يتم تصنيف السوق إلى تكنولوجيا المعلومات والاتصالات والرعاية الصحية وBFSI والتصنيع وتجارة التجزئة وغيرها (الإعلان والنقل).

يتصدر قطاع الرعاية الصحية أعلى معدل نمو سنوي مركب بسبب تنفيذ عمليات التعلم الآلي في قطاع الرعاية الصحية. وبما أن هذه الحلول تساعد في تبسيط وظائف الرعاية الصحية المختلفة مثل إجراءات اكتشاف الأدوية، والمساعدة في تحليل تقارير علاج المرضى، وتخصيص الرعاية الطبية للمرضى وغيرها الكثير، فإن استخدام هذه الحلول في الرعاية الصحية آخذ في الارتفاع.

• في نوفمبر 2023،قامت Philips بتسريع نشر الحلول المستندة إلى الذكاء الاصطناعي من خلال منصة MLOps التي تم تطويرها على Amazon SageMaker. تستخدم Philips الذكاء الاصطناعي في عدة مجالات، مثل التشخيص والتصوير والصحة الشخصية والعلاج والرعاية المتصلة.

تكنولوجيا المعلومات &اتصالاتاستحوذ هذا القطاع على أعلى حصة سوقية في عام 2022. وتساعد هذه الحلول متخصصي تكنولوجيا المعلومات على تحسين الفعالية والكفاءة من خلال الاستفادة من الرؤى المدعومة بالتعلم الآلي. فهو يساعد على مراقبة وإدارة بنية تكنولوجيا المعلومات مع تحسين العمليات وتخصيص الموارد. وفي قطاع الاتصالات، تُستخدم هذه الحلول لتوسيع عمليات الشبكة وتقليل وقت التوقف عن العمل. تسمح الأتمتة لمزودي الاتصالات بصيانة نماذج التعلم الآلي ونشرها بسهولة وبسرعة وتحديد حالات انقطاع الخدمة ومشكلات الشبكة وحلها.

رؤى إقليمية

جغرافيًا، تتم دراسة السوق في جميع أنحاء أمريكا الشمالية وأمريكا الجنوبية وأوروبا والشرق الأوسط وأفريقيا وآسيا والمحيط الهادئ.

استحوذت أمريكا الشمالية على أعلى حصة سوقية في عام 2022. وتشهد المنطقة أقصى قدر من التقدم التكنولوجي في مجال التعلم الآلي عبر مختلف القطاعات، مثل البنوك والتجزئة والسيارات والرعاية الصحية وغيرها الكثير. كما يستثمر العديد من شركات التأمين على الأدوية والتأمين على الممتلكات والحوادث في تقنيات التعلم الآلي لابتكار الأعمال. على سبيل المثال،

• وفقًا لخبراء الصناعة، كان القطاع المصرفي في الولايات المتحدة من أوائل الجهات التي اعتمدت تقنيات التعلم الآلي. على سبيل المثال، اختارت تسعة من أكبر عشرة بنوك في الولايات المتحدة أدوارًا مخصصة لإنشاء عمليات التعلم الآلي وتنفيذها. 

وتساهم مثل هذه الابتكارات التجارية الجديدة والاستثمارات التكنولوجية في تطوير نمو السوق في المنطقة.

وفقًا لـ Fortune Business Insights، من المتوقع أن تنمو منطقة آسيا والمحيط الهادئ بمعدل نمو سنوي مركب رائد خلال الفترة المتوقعة. وقد أدت الاستثمارات المتزايدة والاعتماد الأعمق للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والبيانات الضخمة إلى فتح فرص سوقية مربحة في المنطقة. وقد ساهم نمو تعلم الآلة في قطاع الصحة الرقمية في كوريا الجنوبية، وتنفيذ الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في اليابان، وزيادة استثمارات الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة في الهند في نمو سوق المنطقة. على سبيل المثال،

• في ديسمبر 2021،أعلنت شركة NxtGen، وهي شركة متخصصة في توفير مراكز البيانات والتقنيات السحابية، عن إطلاق MLOps كعرض خدمة بالتعاون مع Katonic.ai. تهدف الشركة إلى تقديم هذه المنصة لمحترفي علوم البيانات ومهندسي البيانات بدون تكلفة والمساعدة في التبني الأوسع لعلم البيانات وممارسات تحليل البيانات في الهند.

تكتسب حلول عمليات التعلم الآلي بشكل سريع حصصًا من الإيرادات في البلدان الأوروبية، مع العديد من المبادرات والفرص الجديدة لدعم تطويرها وتنفيذها. توفر معاهد الأبحاث رفيعة المستوى في ألمانيا فرصًا كبيرة لمهندسي البيانات والعلماء. كما أن الإنفاق على الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي في مختلف البلدان الأوروبية، بما في ذلك فرنسا وألمانيا وإسبانيا وإيطاليا والمملكة المتحدة، يقود نمو السوق في المنطقة. كما يزيد العدد المتزايد من الشركات الناشئة من الطلب على حلول عمليات التعلم الآلي في المنطقة. على سبيل المثال،

• في أكتوبر 2023،حصلت شركة ZenML على تمويل بقيمة 7.3 مليون دولار أمريكي لتبسيط عمليات التعلم الآلي في ألمانيا. ويأتي هذا التمويل بمثابة دعم قوي وجذب لمنصة عمليات التعلم الآلي مفتوحة المصدر ZenML، والتي تقترح تبسيط إجراءات إنشاء نماذج تعلم الآلة ونشرها والتعامل معها.

أدت عوامل عديدة، مثل دخول لاعبي التعلم الآلي والتنفيذ المتزايد لتقنيات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي في مختلف الصناعات، مثل الرعاية الصحية والخدمات المصرفية وتجارة التجزئة وغيرها، في الشرق الأوسط وأفريقيا وأمريكا الجنوبية، إلى نمو الحصة السوقية في المنطقة. علاوة على ذلك، فإن الإنفاق التكنولوجي وتمويل الشركات الناشئة على التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي وغيرها الكثير في هذه المناطق يساهم في تقدم السوق.

قائمة الشركات الرئيسية في سوق MLOps

تعمل الاستثمارات والتعاون المتنامي على مستوى العالم على تعزيز مكانة أعمال اللاعبين الرئيسيين في السوق

يحرص اللاعبون الرئيسيون على دمج تقنيات نموذج تعلم الآلة الجديدة في قطاعات الرعاية الصحية، وBFSI، وتكنولوجيا المعلومات والاتصالات، وغيرها الكثير. يعد ابتكار حلول جديدة بآليات هادفة لخدمة العديد من المؤسسات الكبيرة والشركات الصغيرة والمتوسطة إحدى الاستراتيجيات الرئيسية التي يتبناها اللاعبون الرئيسيون. علاوة على ذلك، يقوم اللاعبون الرئيسيون في السوق بتكوين شراكات بشكل استراتيجي مع إطلاق منتجات جديدة والاستثمار في العديد من الشركات الناشئة لتوسيع الأعمال التجارية على مستوى العالم.

قائمة الشركات الرئيسية لمحة:

• داتا روبوت، وشركة. (نحن.)


• دومينو داتا لاب، Inc.(نحن.)


• Amazon Web Services, Inc.‎ (الولايات المتحدة)


• مايكروسوفت(نحن.)


• شركة آي بي إم (الولايات المتحدة)


• شركة Hewlett Packard Enterprise Development LP (الولايات المتحدة)


• أليجرو الذكاء الاصطناعي. (ClearML) (إسرائيل)


• ملفلو (الولايات المتحدة)


• جوجل (الولايات المتحدة)


• شركة كلاوديرا(نحن.)

التطورات الصناعية الرئيسية:

• نوفمبر 2023:أعلنت DataRobot عن تحالف جديد مع Cisco وقدمت حل MLOps لمنصة Cisco FSO (Full-Stack Observability) التي تم تطويرها مع الشريك Evolutio. يوفر الحل الجديد إمكانية المراقبة على مستوى الأعمال للذكاء الاصطناعي التوليدي والذكاء الاصطناعي التنبؤي، ويساعد في تحسين عمليات النشر وتوسيع نطاقها، ويعزز قيمة الأعمال للعملاء.


• أبريل 2023:قدمت MLflow MLflow 2.3، وهو الترقية إلى منصة ML مفتوحة المصدر مع ميزات جديدة ودعم LLMOps. يتم دمجه مع الميزات المبتكرة التي تعمل على توسيع قدرته على نشر وإدارة نماذج اللغات الكبيرة (LLM) ودمج LLMs في عمليات تعلم الآلة المتبقية.


• مارس 2023:دخلت شركة Striveworks في شراكة مع Microsoft لتوفير منصة Chariot MLOps في القطاع العام. من خلال التكامل، يمكن للمؤسسات استخدام منصة Strivework، Chariot، لإنجاز دورة حياة النموذج الكاملة الخاصة بها على البنية التحتية القابلة للتطوير لـ Azure.


• يناير 2023:قامت Domino Data Lab بتعزيز برنامج الشركاء الخاص بها بعروض متقدمة لدفع الابتكار في علوم البيانات. يزداد زخم الشركاء من خلال التدريب الجديد والاعتمادات واستيعاب النظام البيئي المعتمد لتزويد الشركاء بقدرات ومعرفة طويلة الأمد لعمليات التعلم الآلي.


• نوفمبر 2022:أعلنت ClearML، بالتعاون مع Aporia، عن إطلاق منصة MLOps كاملة لأتمتة وتنسيق سير عمل التعلم الآلي على نطاق واسع ولمساعدة مهندسي تعلم الآلة والبيانات وفرق DevOps في تحسين خطوط تعلم الآلة الخاصة بهم. من خلال هذا التحالف، يمكن لفرق DevOps وعلماء البيانات استخدام القوة الجماعية لـ Aporia وClearML لتقليص الوقت اللازم لتحقيق الإيرادات والوقت اللازم لتحقيق القيمة بشكل كبير من خلال التأكد من انتهاء مشاريع تعلم الآلة بنجاح.

تغطية التقرير

تمثيل انفوجرافيك ل MLOps Market

يقدم تقرير السوق تحليلاً واسع النطاق للسوق ويسلط الضوء على الخصائص المهمة مثل البائعين الرائدين وخطوط الإنتاج وتطبيقات الحلول الجديدة المتطورة. علاوة على ذلك، فإنه يوفر رؤى حول أحدث التطورات في السوق ويقدم رؤى حول توسعات الصناعة الحاسمة. بالإضافة إلى الجوانب المذكورة أعلاه، يجمع التقرير بين العديد من الديناميكيات التي ساهمت في تطوير السوق في السنوات الأخيرة.

نطاق التقرير والتجزئة

يصف

تفاصيل

فترة الدراسة

2017-2030

سنة الأساس

2022

السنة المقدرة

2023

فترة التنبؤ

2023-2030

الفترة التاريخية

2017-2021

معدل النمو

معدل نمو سنوي مركب 43.5% من 2023 إلى 2030

وحدة

القيمة (مليون دولار أمريكي)

التقسيم

عن طريق النشر

• سحاب


• داخل الشركة


• هجين

حسب نوع المؤسسة

• الشركات الصغيرة والمتوسطة


• المؤسسات الكبيرة

بواسطة المستخدم النهائي

• تكنولوجيا المعلومات والاتصالات


• الرعاية الصحية


• بفسي


• تصنيع


• بيع بالتجزئة


• أخرى (الإعلان، النقل)

حسب المنطقة

• أمريكا الشمالية (حسب النشر ونوع المؤسسة والمستخدم النهائي والدولة)
  
  
  • الولايات المتحدة (بواسطة المستخدم النهائي)
  
  
  • كندا (بواسطة المستخدم النهائي)
  
  
  • المكسيك (بواسطة المستخدم النهائي)
  
  
  
  


• أوروبا (حسب النشر ونوع المؤسسة والمستخدم النهائي والبلد)
  
  
  • المملكة المتحدة (بواسطة المستخدم النهائي)
  
  
  • ألمانيا (بواسطة المستخدم النهائي)
  
  
  • فرنسا (بواسطة المستخدم النهائي)
  
  
  • إيطاليا (بواسطة المستخدم النهائي)
  
  
  • إسبانيا (بواسطة المستخدم النهائي)
  
  
  • روسيا (بواسطة المستخدم النهائي)
  
  
  • البنلوكس (بواسطة المستخدم النهائي)
  
  
  • بلدان الشمال الأوروبي (بواسطة المستخدم النهائي)
  
  
  • بقية أوروبا
  
  
  
  


• منطقة آسيا والمحيط الهادئ (حسب النشر ونوع المؤسسة والمستخدم النهائي والدولة)
  
  
  • الصين (بواسطة المستخدم النهائي)
  
  
  • اليابان (بواسطة المستخدم النهائي)
  
  
  • الهند (بواسطة المستخدم النهائي)
  
  
  • كوريا الجنوبية (بواسطة المستخدم النهائي)
  
  
  • الآسيان (بواسطة المستخدم النهائي)
  
  
  • أوقيانوسيا (بواسطة المستخدم النهائي)
  
  
  • بقية منطقة آسيا والمحيط الهادئ
  
  
  
  


• الشرق الأوسط وأفريقيا (حسب النشر ونوع المؤسسة والمستخدم النهائي والدولة)
  
  
  • تركيا (بواسطة المستخدم النهائي)
  
  
  • إسرائيل (بواسطة المستخدم النهائي)
  
  
  • دول مجلس التعاون الخليجي (بواسطة المستخدم النهائي)
  
  
  • شمال أفريقيا (بواسطة المستخدم النهائي)
  
  
  • جنوب أفريقيا (بواسطة المستخدم النهائي)
  
  
  • بقية دول الشرق الأوسط وأفريقيا
  
  
  
  


• أمريكا الجنوبية (حسب النشر ونوع المؤسسة والمستخدم النهائي والدولة)
  
  
  • البرازيل (بواسطة المستخدم النهائي)
  
  
  • الأرجنتين (بواسطة المستخدم النهائي)
  
  
  • بقية أمريكا الجنوبية
  
  
  
  

الأسئلة الشائعة

كم ستكون قيمة سوق MLOps بحلول عام 2030؟

وفقًا لـ Fortune Business Insights، من المتوقع أن يصل السوق إلى 13,321.8 مليون دولار أمريكي بحلول عام 2030.

ما هي قيمة سوق MLOps العالمية في عام 2022؟

وفي عام 2022، بلغت قيمة السوق 720.0 مليون دولار أمريكي.

ما معدل نمو سنوي مركب من المتوقع أن ينمو السوق خلال الفترة المتوقعة (2023-2030)؟

من المتوقع أن ينمو السوق بمعدل نمو سنوي مركب قدره 43.5٪ خلال الفترة المتوقعة.

ما هو قطاع المستخدم النهائي الرائد في السوق؟

بناءً على المستخدم النهائي، حصل قطاع تكنولوجيا المعلومات والاتصالات على أعلى حصة من حيث الإيرادات في عام 2022.

ما هو العامل الرئيسي الذي يدفع نمو السوق؟

من المتوقع أن تؤدي الحاجة المتزايدة لتحسين أداء نموذج التعلم الآلي إلى دفع نمو السوق.

من هم أفضل اللاعبين في السوق؟

تعد Microsoft وAWS وDataRobot, Inc. وIBM وDomino Data Lab, Inc.، من بين شركات أخرى، من أفضل اللاعبين في السوق.

ما هي المنطقة التي من المتوقع أن تحصل على أعلى حصة في السوق خلال الفترة المتوقعة؟

ومن المتوقع أن تحتفظ أمريكا الشمالية بأعلى حصة في السوق خلال الفترة المتوقعة.

ما هو قطاع النشر المتوقع أن ينمو بمعدل نمو سنوي مركب رائد خلال فترة الدراسة؟

من خلال النشر، من المتوقع أن ينمو القطاع المختلط بمعدل نمو سنوي مركب رائد خلال فترة التوقعات.