Machine Learning as a Service (MLaaS) ist ein Cloud-basiertes Modell, das Unternehmen den Zugriff auf und die Nutzung von Algorithmen und Tools für maschinelles Lernen ermöglicht, ohne über internes Fachwissen zu verfügen. MLaaS-Anbieter bieten skalierbare Lösungen, mit denen Unternehmen maschinelle Lernfunktionen mühelos in ihre Anwendungen, Prozesse und Systeme integrieren können. Dieser Ansatz rationalisiert die Entwicklung, beschleunigt Innovationen und demokratisiert maschinelles Lernen, indem er es für verschiedene Branchen und Anwendungen zugänglich macht.
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Data Bridge Market Research analysiert, dass die Spanien: Markt für maschinelles Lernen als Dienstleistung, das im Jahr 2021 bei 5,45 Milliarden USD lag, soll bis 2029 79,34 Milliarden USD erreichen, bei einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 39,76 % während des Prognosezeitraums 2022 bis 2029. Die proaktiven Richtlinien und Anreize der spanischen Regierung treiben die nahtlose Integration von Technologien des maschinellen Lernens, insbesondere MLaaS, voran und ermöglichen Unternehmen, erweiterte Analysen und Automatisierung zu nutzen, sowie Innovation und Wettbewerbsfähigkeit in verschiedenen Sektoren zu fördern.
Wichtigste Ergebnisse der Studie
Webbasierte Anwendungsprogrammierschnittstelle (APIS) wird voraussichtlich die Wachstumsrate des Marktes antreiben
Webbasierte Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) spielen im spanischen MLaaS-Markt eine zentrale Rolle, da sie Machine-Learning-Funktionen nahtlos in Webanwendungen integrieren. APIs ermöglichen eine effiziente Kommunikation zwischen Softwareanwendungen und ermöglichen es Unternehmen, Machine-Learning-Funktionen ohne komplizierte Codierung einfach einzubetten. Diese Zugänglichkeit fördert die breite Akzeptanz in Spanien und ermöglicht Entwicklern, anspruchsvolle Machine-Learning-Funktionen in ihre webbasierten Anwendungen zu integrieren, Innovationen zu fördern und das Benutzererlebnis in verschiedenen Branchen zu verbessern.
Berichtsumfang und Marktsegmentierung
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Berichtsmetrik
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Einzelheiten
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Prognosezeitraum
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2022 bis 2029
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Basisjahr
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2021
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Historische Jahre
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2020 (anpassbar auf 2014–2019)
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Quantitative Einheiten
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Umsatz in Mrd. USD, Volumen in Einheiten, Preise in USD
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Abgedeckte Segmente
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Service (Managed Service, Professional, Professional Service), Geschäftsfunktion (Personalwesen, Vertrieb und Marketing, Finanzen und Betrieb), Bereitstellungsmodell (Cloud, On Premise), Organisationsgröße (Große Organisation, Kleine und Mittlere Organisation), Anwendung (Medikamentenentdeckung, Betrugserkennung und Risikomanagement, Verarbeitung natürlicher Sprache, Marketing und Werbung, Sicherheit und Überwachung, Bilderkennung, Predictive Analytics, Data Mining, Augmented und Virtuelle Realität), Endnutzer (Banken, Finanzdienstleistungen und Versicherungen, IT und Telekommunikation, Forschung und Lehre, Regierung und öffentlicher Sektor, Einzelhandel und E-Commerce, Fertigung, Gesundheitswesen und Pharmazeutik, Reise und Logistik, Energie und Versorgung, Medien und Unterhaltung)
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Abgedeckte Marktteilnehmer
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Google (USA), Microsoft (USA), IBM (USA), SAP (Deutschland), Amazon Web Services, Inc. (USA)
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Im Bericht behandelte Datenpunkte
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Zusätzlich zu den Markteinblicken wie Marktwert, Wachstumsrate, Marktsegmenten, geografischer Abdeckung, Marktteilnehmern und Marktszenario enthält der vom Data Bridge Market Research-Team zusammengestellte Marktbericht eine eingehende Expertenanalyse, Import-/Exportanalyse, Preisanalyse, Produktionsverbrauchsanalyse und PESTLE-Analyse.
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Segmentanalyse:
Das spanische maschinelle Lernen als Dienstleistung Der Markt ist nach Service, Geschäftsfunktion, Bereitstellungsmodell, Organisationsgröße, Anwendung und Endbenutzer segmentiert.
- Auf der Grundlage von Service, das spanische maschinelle Lernen als Service Der Markt ist segmentiert in Managed Service, Professional und Professional Service
- Auf der Grundlage der Geschäftsfunktion bietet Spanien maschinelles Lernen als Service an Der Markt ist segmentiert in Personalwesen, Vertrieb und Marketing, Finanzen und Betrieb
- Auf der Grundlage des Bereitstellungsmodells, das spanische maschinelle Lernen als Service Der Markt ist segmentiert in Cloud und On-Premise
- Auf der Grundlage der Organisationsgröße ist das spanische maschinelle Lernen als Dienstleistung Der Markt ist in große Organisationen sowie kleine und mittlere Organisationen unterteilt
- Auf der Grundlage der Anwendung, die Spanien Machine Learning als Service Der Markt ist segmentiert in Arzneimittelforschung, Betrugserkennung und Risikomanagement, Verarbeitung natürlicher Sprache, Marketing und Werbung, Sicherheit und Überwachung, Bilderkennung, prädiktive Analytik, Data Mining sowie erweiterte und virtuelle Realität
- Auf der Grundlage des Endbenutzers, das spanische maschinelle Lernen als Service Der Markt ist segmentiert in Banken, Finanzdienstleistungen und Versicherungen, IT und Telekommunikation, Forschung und Lehre, Regierung und öffentlicher Sektor, Einzelhandel und E-Commerce, Fertigung, Gesundheitswesen und Pharmazeutik, Reisen und Logistik, Energie und Versorgung sowie Medien und Unterhaltung
Hauptakteure
Data Bridge Market Research erkennt die folgenden Unternehmen als die wichtigsten spanischen Akteure auf dem spanischen Markt für maschinelles Lernen als Dienstleistung an: Google (USA), Microsoft (USA), IBM (USA), SAP (Deutschland) und Amazon Web Services, Inc. (USA).
Marktentwicklungen
- Im Mai 2023 gab NVIDIA die Integration seiner KI-Unternehmenssoftware in Microsoft Azure Machine Learning bekannt. Ziel dieser Zusammenarbeit ist es, Azure-Kunden weltweit eine sichere, unternehmensreife Plattform zu bieten. Mit über 100 unterstützten NVIDIA AI Enterprise-Softwareschichten ermöglicht sie eine beschleunigte Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung fortschrittlicher KI-Initiativen und bildet eine solide Grundlage für Unternehmen, die Spitzentechnologien nutzen.
- Im September 2022 haben die Novartis Foundation, Microsoft AI for Health und die NYU School of Global Public Health das AI4HealthyCities Health Equity Network ins Leben gerufen. Diese gemeinsame Initiative zielt darauf ab, Ungleichheiten in der Herzgesundheit durch den Einsatz von Datenanalyse und künstlicher Intelligenz zu bekämpfen. Die Allianz sucht nach innovativen Lösungen, um die gesundheitliche Gerechtigkeit zu fördern und Ungleichheiten im kardiovaskulären Wohlbefinden anzugehen
- Im August 2022 erweiterte die Truist Corporation ihre digitalen Anlagedienstleistungen und brachte Truist Invest, einen Robo-Advisor, und Truist Invest Pro, eine Hybridlösung auf den Markt. Durch die Kombination automatisierter Planung mit einer objektiven Umgebung bedient es unterschiedliche Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen, Sport usw. Truist Invest Pro bietet Unternehmen die Flexibilität sowohl autonomer Entscheidungsfindung als auch beratergesteuerter Empfehlungen und verbessert so ihre Anlagestrategien.
- Im März 2022 führte H&M die Lagerautomatisierung von GreyOrange ein und nutzte dabei Roboter-Fulfillment-Systeme. Angetan vom nachweislichen Erfolg von GreyOrange bei der Leistungs- und Effizienzsteigerung für andere Unternehmen integrierte H&M die Technologie. GreyOrange-Roboter übernehmen nun verschiedene Lageraufgaben und spiegeln H&Ms Engagement wider, Abläufe durch innovative Automatisierungslösungen zu rationalisieren
- Im Februar 2022 führte H2O.ai erweiterte H2O MLOps-Funktionen ein, die Machine-Learning-Workflows durch verbesserte Erklärbarkeit, Flexibilität und Konfigurationsoptionen erweitern. Diese Ergänzungen bieten den Benutzern mehr Kontrolle, Governance und Skalierbarkeit und erhöhen die Effizienz und Transparenz ihrer Machine-Learning-Prozesse. Die Weiterentwicklungen untermauern das Engagement von H2O.ai, den Benutzern umfassende Tools für optimierte und effektive Machine-Learning-Operationen bereitzustellen.
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