Ägyptischer Markt für künstliche Intelligenz, nach Komponente (Hardware, Software, Dienste), Typ (allgemeine/starke KI, eingeschränkte/schwache KI), Unternehmensgröße (Großunternehmen, kleine und mittlere Unternehmen), Technologie (Maschinelles Lernen, Deep Learning, Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) , Spracherkennung, Bildverarbeitung, kontextsensitives Computing), Anwendung (virtuelle Assistenten/Chatbots, Prognosen und Modellierung, Textanalyse, Sprachanalyse, vorausschauende Wartung und andere), Endbenutzer (Fertigung, Einzelhandel, Gesundheitswesen, Sicherheit, Automobilindustrie, Luft- und Raumfahrt, Marketing, Bauwesen, Telekommunikation, Verteidigung, Öl und Gas, Bank- und Finanzwesen, Recht, Gebäudeautomatisierung, Medien und Unterhaltung, Personalwesen, Lieferkette, Lebensmittel und Getränke, Gaming, Landwirtschaft, Konsumgüter, Bildung, Unterhaltung und andere) – Branchentrends und Prognose bis 2029.
Künstliche Intelligenz Marktanalyse und Größe in Ägypten
Künstliche Intelligenz wird für Datenmanagement, reibungslosen Ablauf und Sicherheit eingesetzt, indem sichergestellt wird, dass alle Ressourcen richtig und am richtigen Ort arbeiten. Prognosen, Planung, Kompetenzmanagement, Ressourcenmanagement, Verarbeitung und Berechnung sowie Klassifizierung der Daten sind allesamt gängige Aspekte der künstlichen Intelligenz. Mit dem Fortschritt der künstlichen Intelligenztechnologie und der allmählichen Umstellung auf intelligente Systeme wird der ägyptische Markt für künstliche Intelligenz in Zukunft boomen. Wachsende Investitionen in künstliche Intelligenzsysteme treiben den ägyptischen Markt für künstliche Intelligenz in erster Linie an. Darüber hinaus treibt die steigende Nachfrage nach intelligenten Systemen das rasante Wachstum des Marktes an. Die hohen Implementierungskosten von Lösungen für künstliche Intelligenz (KI) sind jedoch der größte hemmende Faktor, der das Marktwachstum beeinträchtigt. Darüber hinaus bieten zunehmende Industrie 4.0-Trends lukrative Möglichkeiten für den ägyptischen Markt für künstliche Intelligenz.
Data Bridge Market Research analysiert, dass der ägyptische Markt für künstliche Intelligenz bis 2029 voraussichtlich einen Wert von 2.961,37 Millionen USD erreichen wird, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 13,4 % während des Prognosezeitraums entspricht. „Hardware“ macht das größte Komponentensegment auf dem ägyptischen Markt für künstliche Intelligenz aus und bietet grundlegende Einrichtungen und eine breite Palette von Funktionen mit unterschiedlichen Plattformen.
Berichtsmetrik |
Details |
Prognosezeitraum |
2022 bis 2029 |
Basisjahr |
2021 |
Historische Jahre |
2020 (anpassbar auf 2019–2014) |
Quantitative Einheiten |
Umsatz in Millionen USD, Preise in USD |
Abgedeckte Segmente |
Komponente (Hardware, Software, Dienste), Typ (Allgemeine/Starke KI, Enge/Schwache KI), Unternehmensgröße (Großunternehmen, kleine und mittlere Unternehmen), Technologie (Maschinelles Lernen, Deep Learning, Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Spracherkennung, Bildverarbeitung, Kontextsensitives Computing), Anwendung (Virtuelle Assistenten/Chatbots, Prognosen und Modellierung, Textanalyse, Sprachanalyse, vorausschauende Wartung und andere), Endbenutzer (Fertigung, Einzelhandel, Gesundheitswesen, Sicherheit, Automobilindustrie, Luft- und Raumfahrt, Marketing, Bauwesen, Telekommunikation, Verteidigung, Öl und Gas, Banken und Finanzen, Recht, Gebäudeautomatisierung, Medien und Unterhaltung, Personalwesen, Lieferkette, Lebensmittel und Getränke, Gaming, Landwirtschaft, Konsumgüter, Bildung, Unterhaltung und andere) |
Abgedecktes Land |
Ägypten |
Abgedeckte Marktteilnehmer |
NVIDIA Corporation, Intel Corporation, IBM Corporation, Cisco Systems, Inc., Amazon Web Services, Inc. (Tochtergesellschaft von Amazon.com, Inc.), Google (eine Tochtergesellschaft von Alphabet Inc.), QlikTech International AB, MICROSTRATEGY INCORPORATED, Twerlo, CBOT, WideBot, Inc, DilenyTech, Siemens, SAMSUNG ELECTRONICS CO., LTD., Meta, Oracle, SAP SE, Salesforce, Inc., SAS Institute Inc., Baidu, Inc., Hyperlink InfoSystem, CSP Solution, DECE Software Inc., Rockwell Automation, Inc., Yesil Science Teknoloji Ltd. Sti., Microsoft, Huawei Technologies Co., Ltd. und andere |
Marktdefinition
Künstliche Intelligenz ist ein Bereich, der Informatik und robuste Datensätze kombiniert, um Problemlösungen zu ermöglichen. Es umfasst auch Teilbereiche des maschinellen Lernens und des Deep Learning, die häufig im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz erwähnt werden. Diese Disziplinen bestehen aus KI-Algorithmen, die darauf abzielen, Expertensysteme zu erstellen, die auf der Grundlage von Eingabedaten Vorhersagen oder Klassifizierungen treffen.
Künstliche Intelligenz kann in schwache und starke KI kategorisiert werden. Schwache KI, auch schmale KI oder künstliche schmale Intelligenz (ANI) genannt, ist KI, die darauf trainiert ist, bestimmte Aufgaben auszuführen und sich darauf konzentriert. Schwache KI treibt den Großteil der KI an, die uns heute umgibt. „Schmal“ wäre vielleicht eine genauere Beschreibung für diese Art von KI, da sie alles andere als schwach ist; sie ermöglicht einige sehr robuste Anwendungen wie Siri von Apple, Alexa von Amazon, IBM Watson und autonome Fahrzeuge. Starke KI besteht aus künstlicher allgemeiner Intelligenz (AGI) und künstlicher Superintelligenz (ASI). Künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) oder allgemeine KI ist eine theoretische Form der KI, bei der eine Maschine eine dem Menschen gleichwertige Intelligenz hätte; sie hätte ein selbstbewusstes Bewusstsein, das Probleme lösen, lernen und für die Zukunft planen kann.
Marktdynamik für künstliche Intelligenz in Ägypten
In diesem Abschnitt geht es um das Verständnis der Markttreiber, Vorteile, Chancen, Einschränkungen und Herausforderungen. All dies wird im Folgenden ausführlich erläutert:
Treiber
- Wachsende Investitionen in künstliche Intelligenzsysteme
Regierungen und Unternehmen im Nahen Osten beginnen, den Wandel hin zu KI und fortschrittlichen Technologien zu erkennen. KI hat das Potenzial, die Märkte im Nahen Osten durch die Schaffung innovativer neuer Dienste und völlig neuer Geschäftsmodelle grundlegend zu verändern. Unternehmen im gesamten Nahen Osten haben begonnen, ihren Fokus auf aufstrebende und gefragte Technologien wie künstliche Intelligenz zu verlagern.
- Die meisten Anwendungen künstlicher Intelligenz in verschiedenen Sektoren wie Gesundheitswesen, BFSI, E-Commerce und Einzelhandel
Künstliche Intelligenz ist für die Automatisierung verschiedener Unternehmens- und Industrieaufgaben von entscheidender Bedeutung geworden. Künstliche Intelligenz kann die Effizienz einer Fertigungseinheit verbessern. Gleichzeitig kann sie das Personalmanagement, die Finanzanalyse und andere geschäftliche Entscheidungsprozesse präziser machen. Die Implementierung dieser Technologie automatisiert auch verschiedene Geschäftsaufgaben. Ohne menschliches Eingreifen können Unternehmen viele Aufgaben durch künstliche Intelligenz oder maschinelles Lernen bewältigen.
- Steigende Nachfrage nach intelligenten Systemen
Intelligente Systeme sind technologisch fortschrittliche Maschinen, die die Welt um sie herum wahrnehmen und darauf reagieren. Intelligente Systeme beziehen sich auf verschiedene Softwaretools, die es Entscheidungsträgern ermöglichen, bei der Entscheidungsfindung auf das Wissen und die Entscheidungsprozesse von Experten zurückzugreifen. Hersteller nutzen KI-Technologie, um Systeme intelligent zu machen. In einigen Fällen erweist sich die maschinelle Intelligenz als effizienter als die menschliche Intelligenz. Daher kann ein Unternehmen seine Produktivität steigern, indem es KI in seine Systeme integriert.
- Steigende Nutzung der Cloud-Technologie
Heutzutage ist die Cloud zu einem neuen Paradigma für die Bereitstellung von Computing als Dienstleistung geworden. Unternehmen haben sich angepasst und neu ausgerichtet, um den wachsenden und sich ändernden Anforderungen der Verbraucher mit Technologie, Innovation und Digitalisierung gerecht zu werden. Cloud-Dienste revolutionieren den Geschäftsbetrieb durch Managed Services. Unternehmen übernehmen Cloud-Technologien, um Daten für Echtzeiteinblicke effektiv zu verwalten und zu verarbeiten. Die Verwendung von KI in der Cloud kann Leistung und Effizienz verbessern und gleichzeitig die digitale Transformation des Unternehmens vorantreiben. KI-Funktionen in der Cloud-Computing-Umgebung sind entscheidend, um Geschäftsabläufe effizienter, strategischer und erkenntnisorientierter zu gestalten und gleichzeitig zusätzliche Flexibilität, Agilität und Kosteneinsparungen zu bieten.
Beschränkungen
- Hohe Implementierungskosten für Lösungen mit künstlicher Intelligenz (KI)
Künstliche Intelligenz (KI) umfasst alles von Chatbots bis hin zu Datenanalysesystemen und hilft Unternehmen auf der ganzen Welt dabei, personalisierte, verkaufsfördernde Erlebnisse für Verbraucher und Geschäftskunden zu schaffen. Die effektive Implementierung und Installation eines KI-Systems ist mit hohen Kosten und viel Zeit verbunden. Die tatsächlichen Kosten der KI können je nach benötigten Funktionen und Geschäftsbereich viel komplizierter sein; manchmal kann das Budget die vereinbarten Kosten überschreiten.
- Mangelndes technisches Fachwissen
Zunehmende technologische Fortschritte, Innovationen und die Digitalisierung von Geschäftsprozessen machen es für Arbeiter, Angestellte und Mitarbeiter schwierig, ihre Fähigkeiten an die Bedürfnisse der wachsenden und technologisch auf dem neuesten Stand befindlichen Betriebe anzupassen. Dadurch entsteht eine Qualifikationslücke zwischen den Mitarbeitern und dem Unternehmen. Es herrscht ein Mangel an technischem Fachwissen mit relevanten Qualifikationen und Kenntnissen, da sich die Technologie täglich weiterentwickelt.
Auswirkungen von COVID-19 auf die künstliche Intelligenz
COVID-19 hatte große Auswirkungen auf die künstliche Intelligenz, da sich fast alle Länder für die Schließung aller Produktionsstätten entschieden, mit Ausnahme derjenigen, die lebensnotwendige Güter produzieren. Die Regierung hat strenge Maßnahmen ergriffen, wie etwa die Einstellung der Produktion und des Verkaufs nicht lebensnotwendiger Güter, die Blockierung des internationalen Handels und vieles mehr, um die Ausbreitung von COVID-19 zu verhindern. Die einzigen Unternehmen, die mit dieser Pandemie zu kämpfen hatten, waren die lebensnotwendigen Dienste, die ihre Produktion wieder aufnehmen und ihre Prozesse weiterführen durften.
Die begrenzten Investitionskosten und der Mangel an Mitarbeitern behinderten den Verkauf und die Produktion von Rechenzentren. Regierung und wichtige Marktakteure ergriffen jedoch neue Sicherheitsmaßnahmen zur Entwicklung der Praktiken. Technologische Fortschritte beschleunigten die Wachstumsrate der künstlichen Intelligenz, da sie das richtige Publikum ansprach. Es wird erwartet, dass der Markt für den Bau von Rechenzentren in der Zeit nach der Pandemie aufgrund der Lockerung der Beschränkungen wieder an Fahrt gewinnt.
Jüngste Entwicklungen
- Im Dezember 2020 kündigte Twerlo die Einführung seiner WhatsApp API-basierten Kundensupportlösung an. Die Produkte verbessern das Kundenerlebnis, indem sie Lösungen entwickeln, die die Customer Journey erleichtern. Twerlo hat die Vision, die Art und Weise zu verändern, wie Unternehmen mit ihren Kunden kommunizieren. Twerlo hat bereits begonnen, die Aufmerksamkeit der Geschäftsriesen in Saudi-Arabien auf sich zu ziehen. Dies erweiterte das Angebot des Unternehmens in der Region
- Im März 2022 kündigte SAP SE die Eröffnung von SAP Labs Singapore an, einem digitalen Innovationszentrum, das lokale digitale Talente fördern, das Ökosystem und die Community-Beteiligung vorantreiben und die Produktführerschaft vorantreiben soll. Um eine revolutionäre digitale Lieferkette, ein intelligentes Geschäftsnetzwerk und Nachhaltigkeitslösungen voranzutreiben, wird dies das erste seiner Art für SAP in der Region Südostasien (SEA) sein. Auch tiefgreifende Technologien wie künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen werden gefördert. Diese Entwicklung wird die Präsenz von SAP in der Region stärken
Marktumfang für künstliche Intelligenz in Ägypten
Der ägyptische Markt für künstliche Intelligenz ist nach Komponenten, Typ, Unternehmensgröße, Technologie, Anwendung und Endbenutzer segmentiert. Das Wachstum dieser Segmente hilft Ihnen bei der Analyse schwacher Wachstumssegmente in den Branchen und bietet den Benutzern einen wertvollen Marktüberblick und Markteinblicke, die ihnen dabei helfen, strategische Entscheidungen zur Identifizierung der wichtigsten Marktanwendungen zu treffen.
Komponente
- Hardware
- Software
- Dienstleistungen
Auf der Grundlage der Komponenten ist der ägyptische Markt für künstliche Intelligenz in Hardware, Software und Dienstleistungen segmentiert.
Typ
- Allgemeine/Starke KI,
- Enge/schwache KI
Auf der Grundlage des Typs ist der ägyptische Markt für künstliche Intelligenz in allgemeine/starke KI und enge/schwache KI segmentiert.
Größe der Organisation
- Große Unternehmen
- Kleine Unternehmen
- Mittelständische Unternehmen
Auf der Grundlage der Unternehmensgröße ist der ägyptische Markt für künstliche Intelligenz in große Unternehmen sowie kleine und mittlere Unternehmen segmentiert.
Technologie
- Maschinelles Lernen
- Tiefes Lernen
- Computer Vision
- Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
- Spracherkennung
- Bildverarbeitung
- Kontextbewusstes Computing
Auf technologischer Grundlage ist der ägyptische Markt für künstliche Intelligenz in die Bereiche maschinelles Lernen, Deep Learning, Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Spracherkennung, Bildverarbeitung und kontextsensitives Computing unterteilt.
Anwendung
- Virtuelle Assistenten/Chatbots
- Prognosen und Modellierung
- Textanalyse
- Sprachanalyse
- Vorausschauende Wartung
- Sonstiges
Auf der Grundlage der Anwendung ist der ägyptische Markt für künstliche Intelligenz in virtuelle Assistenten/Chatbots, Prognosen und Modellierung, Textanalyse, Sprachanalyse, vorausschauende Wartung und andere unterteilt.
Endbenutzer
- Herstellung
- Einzelhandel
- Gesundheitspflege
- Sicherheit
- Automobilindustrie
- Luft- und Raumfahrt
- Marketing
- Konstruktion
- Telekommunikation
- Verteidigung
- Öl und Gas
- Bank- und Finanzwesen
- Gesetz
- Gebäudeautomation
- Medien und Unterhaltung
- Personalwesen
- Lieferkette
- Nahrungsmittel und Getränke
- Spiele
- Landwirtschaft
- Verbraucherprodukte
- Ausbildung
- Unterhaltung
- Sonstiges
Auf der Grundlage des Endbenutzers ist der ägyptische Markt für künstliche Intelligenz in die Bereiche Fertigung, Einzelhandel, Gesundheitswesen, Sicherheit, Automobil, Luft- und Raumfahrt, Marketing, Bauwesen, Telekommunikation, Verteidigung, Öl und Gas, Bank- und Finanzwesen, Recht, Gebäudeautomation, Medien und Unterhaltung, Personalwesen, Lieferkette, Nahrungsmittel und Getränke, Gaming, Landwirtschaft, Konsumgüter, Bildung, Unterhaltung und andere unterteilt.
Wettbewerbsumfeld und Analyse der Marktanteile für künstliche Intelligenz in Ägypten
Die Wettbewerbslandschaft des ägyptischen Marktes für künstliche Intelligenz liefert Einzelheiten zu den Wettbewerbern. Die enthaltenen Einzelheiten umfassen Unternehmensübersicht, Unternehmensfinanzen, erzielten Umsatz, Marktpotenzial, Investitionen in Forschung und Entwicklung, neue Marktinitiativen, regionale Präsenz, Produktionsstandorte und -anlagen, Produktionskapazitäten, Stärken und Schwächen des Unternehmens, Produkteinführung, Produktbreite und -umfang, Anwendungsdominanz. Die oben angegebenen Datenpunkte beziehen sich nur auf den Fokus der Unternehmen in Bezug auf den ägyptischen Markt für künstliche Intelligenz.
Zu den wichtigsten Akteuren auf dem ägyptischen Markt für künstliche Intelligenz zählen unter anderem NVIDIA Corporation, Intel Corporation, IBM Corporation, Cisco Systems, Inc., Amazon Web Services, Inc. (Tochtergesellschaft von Amazon.com, Inc.), Google (eine Tochtergesellschaft von Alphabet Inc.), QlikTech International AB, MICROSTRATEGY INCORPORATED, Twerlo, CBOT, WideBot, Inc., DilenyTech, Siemens, SAMSUNG ELECTRONICS CO., LTD., Meta, Oracle, SAP SE, Salesforce, Inc., SAS Institute Inc., Baidu, Inc., Hyperlink InfoSystem, CSP Solution, DECE Software Inc., Rockwell Automation, Inc., Yesil Science Teknoloji Ltd. Sti., Microsoft, Huawei Technologies Co., Ltd.
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Inhaltsverzeichnis
1 INTRODUCTION
1.1 OBJECTIVES OF THE STUDY
1.2 MARKET DEFINITION
1.3 OVERVIEW OF EGYPT ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET
1.4 CURRENCY AND PRICING
1.5 LIMITATIONS
1.6 MARKETS COVERED
2 MARKET SEGMENTATION
2.1 MARKETS COVERED
2.2 YEARS CONSIDERED FOR THE STUDY
2.3 GEOGRAPHIC SCOPE
2.4 DBMR TRIPOD DATA VALIDATION MODEL
2.5 PRIMARY INTERVIEWS WITH KEY OPINION LEADERS
2.6 DBMR MARKET POSITION GRID
2.7 VENDOR SHARE ANALYSIS
2.8 MARKET END-USER COVERAGE GRID
2.9 MULTIVARIATE MODELLING
2.1 COMPONENTS CURVE
2.11 SECONDARY SOURCES
2.12 ASSUMPTIONS
3 EXECUTIVE SUMMARY
4 PREMIUM INSIGHTS
4.1 PORTER'S FIVE FORCES MODEL
4.2 REGULATORY STANDARD
4.3 PESTEL ANALYSIS
4.3.1 POLITICAL FACTORS:
4.3.2 ECONOMIC FACTORS:
4.3.3 SOCIAL FACTORS:
4.3.4 TECHNOLOGICAL FACTORS:
4.3.5 ENVIRONMENTAL FACTORS:
4.3.6 LEGAL FACTORS:
4.4 CASE STUDY
4.4.1 AI/ML ENGINE THAT PREDICTS SPOT-MARKET BROKING RELATED MARKET PRICE FOR TRANSPORTATION AND LOGISTICS LEADER
4.4.2 INTELLIGENT GASOLINE DEMAND ANALYTICS: A CASE STUDY OF SAUDI ARABIA
4.4.3 RELIABILITY AND SECURITY ANALYSIS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE-BASED SELF-DRIVING TECHNOLOGIES IN SAUDI ARABIA: A CASE STUDY OF OPENPILOT
4.5 INVESTMENT POLICY
5 SUMMARY WRITE-UP (GCC, IRAQ, TURKEY, AND EGYPT)
5.1 OVERVIEW
6 MARKET OVERVIEW
6.1 DRIVERS
6.1.1 GROWING INVESTMENTS IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE SYSTEMS
6.1.2 MAJORITY OF APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE ACROSS DIFFERENT SECTORS SUCH AS HEALTHCARE, BFSI, ECOMMERCE, AND RETAIL
6.1.3 RISE IN DEMAND FOR INTELLIGENT SYSTEMS
6.1.4 RISING ADOPTION OF CLOUD TECHNOLOGY
6.1.5 INCREASING DIGITIZATION AND AUTOMATION OF BUSINESS PROCESSES
6.2 RESTRAINTS
6.2.1 HIGH IMPLEMENTATION COST OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) SOLUTIONS
6.2.2 LACK OF TECHNICAL EXPERTISE
6.3 OPPORTUNITIES
6.3.1 INCREASING INDUSTRY 4.0 TRENDS
6.3.2 GROWING USAGE OF THE INTERNET OF THINGS (IOT)
6.3.3 HEAVY INVESTMENTS BY THE TECH GIANTS IN THE RESEARCH AND DEVELOPMENT
6.3.4 INCREASING GROWTH IN EXPANSION AND STRATEGIC DECISIONS MADE BY MARKET PLAYERS
6.4 CHALLENGES
6.4.1 DATA SECURITY AND PRIVACY CONCERNS
6.4.2 STRINGENT DATA REGULATION IMPOSED BY GOVERNMENT
7 GCC, IRAQ, TURKEY, AND EGYPT ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY COMPONENT
7.1 OVERVIEW
7.2 HARDWARE
7.2.1 PROCESSOR
7.3 SOFTWARE
7.3.1 PLATFORM
7.4 SERVICES
7.4.1 PROFESSIONAL SERVICES
8 GCC, IRAQ, TURKEY, AND EGYPT ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY TYPE
8.1 OVERVIEW
8.2 GENERAL/STRONG AI
8.3 NARROW/WEEK AI
9 GCC, IRAQ, TURKEY, AND EGYPT ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY ORGANIZATION SIZE
9.1 OVERVIEW
9.2 LARGE ENTERPRISES
9.3 SMALL AND MEDIUM ENTERPRISES
10 GCC, IRAQ, TURKEY, AND EGYPT ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY TECHNOLOGY
10.1 OVERVIEW
10.2 MACHINE LEARNING
10.3 DEEP LEARNING
10.4 COMPUTER VISION
10.5 NATURAL LANGUAGE PROCESSING (NLP)
10.6 SPEECH RECOGNITION
10.7 IMAGE PROCESSING
10.8 CONTEXT-AWARE COMPUTING
11 GCC, IRAQ, TURKEY, AND EGYPT ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY APPLICATION
11.1 OVERVIEW
11.2 VIRTUAL ASSISTANTS/CHABOT'S
11.3 FORECASTS AND MODELLING
11.4 TEXT ANALYTICS
11.5 SPEECH ANALYTICS
11.6 PREDICTIVE MAINTENANCE
11.7 OTHERS
12 GCC, IRAQ, TURKEY, AND EGYPT ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY END USER
12.1 OVERVIEW
12.2 MANUFACTURING
12.3 RETAIL
12.4 HEALTHCARE
12.5 SECURITY
12.6 AUTOMOTIVE
12.7 AEROSPACE
12.8 MARKETING
12.9 CONSTRUCTION
12.1 TELECOMMUNICATION
12.11 DEFENSE
12.12 OIL AND GAS
12.13 BANKING AND FINANCE
12.14 LAW
12.15 BUILDING AUTOMATION
12.16 MEDIA AND ENTERTAINMENT
12.17 HUMAN RESOURCE
12.18 SUPPLY CHAIN
12.19 FOOD AND BEVERAGE
12.2 GAMING
12.21 AGRICULTURE
12.22 CONSUMER PRODUCTS
12.23 EDUCATION
12.24 ENTERTAINMENT
12.25 OTHERS
13 GCC, IRAQ, TURKEY, AND EGYPT ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, COMPANY LANDSCAPE
13.1 COMPANY SHARE ANALYSIS: EGYPT
14 SWOT ANALYSIS
15 COMPANY PROFILE
15.1 META
15.1.1 COMPANY SNAPSHOT
15.1.2 REVENUE ANALYSIS
15.1.3 PRODUCT PORTFOLIO
15.1.4 RECENT DEVELOPMENTS
15.2 AMAZON WEB SERVICES, INC
15.2.1 COMPANY SNAPSHOT
15.2.2 REVENUE ANALYSIS
15.2.3 PRODUCT PORTFOLIO
15.2.4 RECENT DEVELOPMENTS
15.3 MICROSOFT
15.3.1 COMPANY SNAPSHOT
15.3.2 REVENUE ANALYSIS
15.3.3 PRODUCT PORTFOLIO
15.3.4 RECENT DEVELOPMENTS
15.4 SAMSUNG ELECTRONICS CO., LTD.
15.4.1 COMPANY SNAPSHOT
15.4.2 REVENUE ANALYSIS
15.4.3 PRODUCT PORTFOLIO
15.4.4 RECENT DEVELOPMENTS
15.5 IBM CORPORATION
15.5.1 COMPANY SNAPSHOT
15.5.2 REVENUE ANALYSIS
15.5.3 PRODUCTS PORTFOLIO
15.5.4 RECENT DEVELOPMENTS
15.6 GOOGLE (A SUBSIDIARY OF ALPHABET INC.)
15.6.1 COMPANY SNAPSHOT
15.6.2 PRODUCT PORTFOLIO
15.6.3 RECENT DEVELOPMENT
15.7 BAIDU, INC.
15.7.1 COMPANY SNAPSHOT
15.7.2 REVENUE ANALYSIS
15.7.3 PRODUCT PORTFOLIO
15.7.4 RECENT DEVELOPMENT
15.8 CBOT
15.8.1 COMPANY SNAPSHOT
15.8.2 PRODUCT PORTFOLIO
15.8.3 RECENT DEVELOPMENTS
15.9 CISCO SYSTEMS, INC.
15.9.1 COMPANY SNAPSHOT
15.9.2 REVENUE ANALYSIS
15.9.3 SOLUTION PORTFOLIO
15.9.4 RECENT DEVELOPMENTS
15.1 CSP SOLUTION
15.10.1 COMPANY SNAPSHOT
15.10.2 PRODUCTS PORTFOLIO
15.10.3 RECENT DEVELOPMENTS
15.11 DECE SOFTWARE INC.
15.11.1 COMPANY SNAPSHOT
15.11.2 SOLUTION PORTFOLIO
15.11.3 RECENT DEVELOPMENTS
15.12 DILENYTECH
15.12.1 COMPANY SNAPSHOT
15.12.2 PRODUCT PORTFOLIO
15.12.3 RECENT DEVELOPMENTS
15.13 HUAWEI TECHNOLOGIES CO., LTD.
15.13.1 COMPANY SNAPSHOT
15.13.2 PRODUCT PORTFOLIO
15.13.3 RECENT DEVELOPMENTS
15.14 HYPERLINK INFOSYSTEM
15.14.1 COMPANY SNAPSHOT
15.14.2 SERVICE PORTFOLIO
15.14.3 RECENT DEVELOPMENTS
15.15 INTEL CORPORATION
15.15.1 COMPANY SNAPSHOT
15.15.2 REVENUE ANALYSIS
15.15.3 SOLUTION PORTFOLIO
15.15.4 RECENT DEVELOPMENTS
15.16 MICROSTRATEGY INCORPORATED
15.16.1 COMPANY SNAPSHOT
15.16.2 REVENUE ANALYSIS
15.16.3 PRODUCT PORTFOLIO
15.16.4 RECENT DEVELOPMENTS
15.17 NUANCE COMMUNICATIONS, INC.
15.17.1 COMPANY SNAPSHOT
15.17.2 REVENUE ANALYSIS
15.17.3 PRODUCT PORTFOLIO
15.17.4 RECENT DEVELOPMENTS
15.18 NVIDIA CORPORATION
15.18.1 COMPANY SNAPSHOT
15.18.2 REVENUE ANALYSIS
15.18.3 SOLUTION PORTFOLIO
15.18.4 RECENT DEVELOPMENTS
15.19 ORACLE
15.19.1 COMPANY SNAPSHOT
15.19.2 REVENUE ANALYSIS
15.19.3 SERVICE PORTFOLIO
15.19.4 RECENT DEVELOPMENT
15.2 QLIKTECH INTERNATIONAL AB
15.20.1 COMPANY SNAPSHOT
15.20.2 PRODUCT PORTFOLIO
15.20.3 RECENT DEVELOPMENTS
15.21 ROCKWELL AUTOMATION, INC.
15.21.1 COMPANY SNAPSHOT
15.21.2 REVENUE ANALYSIS
15.21.3 PRODUCT PORTFOLIO
15.21.4 RECENT DEVELOPMENT
15.22 SALESFORCE, INC.
15.22.1 COMPANY SNAPSHOT
15.22.2 REVENUE ANALYSIS
15.22.3 PRODUCT PORTFOLIO
15.22.4 RECENT DEVELOPMENT
15.23 SAP SE
15.23.1 COMPANY SNAPSHOT
15.23.2 REVENUE ANALYSIS
15.23.3 PRODUCT PORTFOLIO
15.23.4 RECENT DEVELOPMENTS
15.24 SAS INSTITUTE INC.
15.24.1 COMPANY SNAPSHOT
15.24.2 SOLUTION PORTFOLIO
15.24.3 RECENT DEVELOPMENT
15.25 SIEMENS
15.25.1 COMPANY SNAPSHOT
15.25.2 REVENUE ANALYSIS
15.25.3 PRODUCT PORTFOLIO
15.25.4 RECENT DEVELOPMENTS
15.26 TWERLO
15.26.1 COMPANY SNAPSHOT
15.26.2 PRODUCT PORTFOLIO
15.26.3 RECENT DEVELOPMENTS
15.27 WIDEBOT, INC
15.27.1 COMPANY SNAPSHOT
15.27.2 PRODUCT PORTFOLIO
15.27.3 RECENT DEVELOPMENTS
15.28 YESIL SCIENCE TEKNOLOJI LTD. STI.
15.28.1 COMPANY SNAPSHOT
15.28.2 PRODUCT PORTFOLIO
15.28.3 RECENT DEVELOPMENTS
16 QUESTIONNAIRE
17 RELATED REPORTS
Tabellenverzeichnis
TABLE 1 EGYPT ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY SYSTEM, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 2 EGYPT HARDWARE IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY TYPE, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 3 EGYPT PROCESSOR IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY TYPE, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 4 EGYPT SOFTWARE IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY TYPE, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 5 EGYPT SOFTWARE IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY TYPE, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 6 EGYPT PLATFORM IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY TYPE, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 7 EGYPT SOLUTION IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY TYPE, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 8 EGYPT SERVICES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY TYPE, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 9 EGYPT PROFESSIONAL SERVICES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY TYPE, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 10 EGYPT ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY TYPE, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 11 EGYPT ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY TYPE, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 12 EGYPT ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY ORGANIZATION SIZE, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 13 EGYPT ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY TECHNOLOGY, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 14 EGYPT MACHINE LEARNING IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY TYPE, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 15 EGYPT ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY APPLICATION, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 16 EGYPT ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY END USER, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 17 EGYPT MANUFACTURING IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY TYPE, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 18 EGYPT RETAIL IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY TYPE, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 19 EGYPT HEALTHCARE IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY TYPE, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 20 EGYPT SECURITY IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY TYPE, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 21 EGYPT AUTOMOTIVE IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY TYPE, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 22 EGYPT AEROSPACE IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY TYPE 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 23 EGYPT MARKETING IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY TYPE, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 24 EGYPT CONSTRUCTION IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY TYPE, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 25 EGYPT TELECOMMUNICATION IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY TYPE, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 26 EGYPT DEFENSE IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY TYPE, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 27 EGYPT OIL AND GAS IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY TYPE, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 28 EGYPT BANKING AND FINANCE IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY TYPE, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 29 EGYPT LAW IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY TYPE, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 30 EGYPT HUMAN RESOURCES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY TYPE, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 31 EGYPT SUPPLY CHAIN IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY TYPE, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 32 EGYPT AGRICULTURE IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY TYPE, 2020-2029 (USD MILLION)
Abbildungsverzeichnis
FIGURE 1 EGYPT ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET: SEGMENTATION
FIGURE 2 EGYPT ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET: DATA TRIANGULATION
FIGURE 3 EGYPT ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET: DROC ANALYSIS
FIGURE 4 EGYPT ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET: COUNTRY MARKET ANALYSIS
FIGURE 5 EGYPT ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET: COMPANY RESEARCH ANALYSIS
FIGURE 6 EGYPT ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET: INTERVIEW DEMOGRAPHICS
FIGURE 7 EGYPT ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET: DBMR MARKET POSITION GRID
FIGURE 8 EGYPT ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET: VENDOR SHARE ANALYSIS
FIGURE 9 EGYPT ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET: MARKET END-USER COVERAGE GRID
FIGURE 10 EGYPT ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET: SEGMENTATION
FIGURE 11 RISING INFRASTRUCTURE DEVELOPMENT IS EXPECTED TO BE A KEY DRIVER OF THE MARKET FOR EGYPT ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET IN THE FORECAST PERIOD
FIGURE 12 HARDWARE SEGMENT IS EXPECTED TO ACCOUNT FOR THE LARGEST SHARE OF THE EGYPT ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET IN 2022 & 2029
FIGURE 13 DRIVERS, RESTRAINTS, OPPORTUNITIES, AND CHALLENGES OF GCC, IRAQ, TURKEY, AND EGYPT ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET
FIGURE 14 CONTRIBUTION OF AI TO MIDDLE EAST GDP BY INDUSTRY, FORECASTED 2030
FIGURE 15 R&D INVESTMENT EXPENDITURE, 2020
FIGURE 16 EGYPT ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET: BY COMPONENT, 2021
FIGURE 17 EGYPT ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET: BY TYPE, 2021
FIGURE 18 EGYPT ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET: BY ORGANIZATION SIZE, 2021
FIGURE 19 EGYPT ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET: BY TECHNOLOGY, 2021
FIGURE 20 EGYPT ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET: BY APPLICATION, 2021
FIGURE 21 EGYPT ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET: BY END USER, 2021
FIGURE 22 EGYPT ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET: COMPANY SHARE 2021 (%)
Forschungsmethodik
Die Datenerfassung und Basisjahresanalyse werden mithilfe von Datenerfassungsmodulen mit großen Stichprobengrößen durchgeführt. Die Phase umfasst das Erhalten von Marktinformationen oder verwandten Daten aus verschiedenen Quellen und Strategien. Sie umfasst die Prüfung und Planung aller aus der Vergangenheit im Voraus erfassten Daten. Sie umfasst auch die Prüfung von Informationsinkonsistenzen, die in verschiedenen Informationsquellen auftreten. Die Marktdaten werden mithilfe von marktstatistischen und kohärenten Modellen analysiert und geschätzt. Darüber hinaus sind Marktanteilsanalyse und Schlüsseltrendanalyse die wichtigsten Erfolgsfaktoren im Marktbericht. Um mehr zu erfahren, fordern Sie bitte einen Analystenanruf an oder geben Sie Ihre Anfrage ein.
Die wichtigste Forschungsmethodik, die vom DBMR-Forschungsteam verwendet wird, ist die Datentriangulation, die Data Mining, die Analyse der Auswirkungen von Datenvariablen auf den Markt und die primäre (Branchenexperten-)Validierung umfasst. Zu den Datenmodellen gehören ein Lieferantenpositionierungsraster, eine Marktzeitlinienanalyse, ein Marktüberblick und -leitfaden, ein Firmenpositionierungsraster, eine Patentanalyse, eine Preisanalyse, eine Firmenmarktanteilsanalyse, Messstandards, eine globale versus eine regionale und Lieferantenanteilsanalyse. Um mehr über die Forschungsmethodik zu erfahren, senden Sie eine Anfrage an unsere Branchenexperten.
Anpassung möglich
Data Bridge Market Research ist ein führendes Unternehmen in der fortgeschrittenen formativen Forschung. Wir sind stolz darauf, unseren bestehenden und neuen Kunden Daten und Analysen zu bieten, die zu ihren Zielen passen. Der Bericht kann angepasst werden, um Preistrendanalysen von Zielmarken, Marktverständnis für zusätzliche Länder (fordern Sie die Länderliste an), Daten zu klinischen Studienergebnissen, Literaturübersicht, Analysen des Marktes für aufgearbeitete Produkte und Produktbasis einzuschließen. Marktanalysen von Zielkonkurrenten können von technologiebasierten Analysen bis hin zu Marktportfoliostrategien analysiert werden. Wir können so viele Wettbewerber hinzufügen, wie Sie Daten in dem von Ihnen gewünschten Format und Datenstil benötigen. Unser Analystenteam kann Ihnen auch Daten in groben Excel-Rohdateien und Pivot-Tabellen (Fact Book) bereitstellen oder Sie bei der Erstellung von Präsentationen aus den im Bericht verfügbaren Datensätzen unterstützen.