Spanischer Markt für maschinelles Lernen als Dienstleistung – Branchentrends und Prognose bis 2029

Spanischer Markt für maschinelles Lernen als Dienstleistung, nach Dienstleistung (Managed Service, Professional, Professional Service), Geschäftsfunktion (Personalwesen, Vertrieb und Marketing, Finanzen und Betrieb), Bereitstellungsmodell (Cloud, vor Ort), Organisationsgröße (große Organisation, kleine und mittlere Organisation), Anwendung (Arzneimittelentdeckung, Betrugserkennung und Risikomanagement, Verarbeitung natürlicher Sprache, Marketing und Werbung, Sicherheit und Überwachung, Bilderkennung, prädiktive Analytik, Data Mining, erweiterte und virtuelle Realität), Endbenutzer (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, Medien und Unterhaltung) – Branchentrends und Prognose bis 2029

Marktanalyse und Größe

Unternehmen im Markt für maschinelles Lernen als Dienstleistung konzentrieren sich auf wichtige Branchen wie Gesundheitstechnologie, BFSIund Telekommunikation, um nach der Coronavirus-Pandemie stabile Einnahmequellen zu etablieren. Technische Fehler und der Mangel an Fachkräften mit Erfahrung im maschinellen Lernen scheinen jedoch einer der Hauptfaktoren zu sein, die die Einführung des maschinellen Lernens durch Unternehmen behindern. Dies kann auch Hindernisse bei der Implementierung von Plattformen für maschinelles Lernen als Service darstellen. Darüber hinaus wirkt sich der Mangel an Datensicherheit aufgrund des Mangels an Geräten negativ auf das Wachstum des Marktes aus. Daher müssen Teilnehmer am Markt für maschinelles Lernen als Service mit staatlichen und restriktiven Organisationen zusammenarbeiten, um das Geschäft mit maschinellem Lernen als Service zu standardisieren.

Data Bridge Market Research analysiert, dass der Marktwert für maschinelles Lernen als Dienstleistung, der im Jahr 2021 5,45 Milliarden USD betrug, bis 2029 voraussichtlich einen Wert von 79,34 Milliarden USD erreichen wird, bei einer CAGR von 39,76 % während des Prognosezeitraums 2022–2029.

Marktdefinition

Maschinelles Lernen ist eine Technologie, die Computern die Fähigkeit verleiht, grundlegende Funktionen zu erlernen und zu ändern, wenn sie mit unterschiedlichen Datensätzen in Berührung kommen. Maschinelles Lernen ist zum wichtigsten Werkzeug für Unternehmen geworden. Technologiegiganten wie Amazon und Google geben enorme Summen aus, um ihren Kundenstamm zu vergrößern und zu festigen.

Berichtsumfang und Marktsegmentierung

Spanien Machine Learning als Service Marktdynamik

In diesem Abschnitt geht es um das Verständnis der Markttreiber, Vorteile, Chancen, Einschränkungen und Herausforderungen. All dies wird im Folgenden ausführlich erläutert:

Treiber:

• Fortschritte in der Technologie

Im Bereich der Gesichtserkennungstechnologien finden rasante Fortschritte und Innovationen statt. Zahlreiche Lösungsanbieter leisten in diesen Bereichen viel Arbeit. So hat Affectiva beispielsweise vor Kurzem seine Technologie zur Gefühlsanalyse auf den Markt gebracht, die über den größten Datenspeicher mit über zwei Millionen Gesichtsvideos verfügt und seinen Kunden ermöglicht, eine hohe Genauigkeit mit unübertroffenen Erkenntnissen zu erreichen. Darüber hinaus entwickeln andere Akteure wie kleinere Unternehmen wie Cognitec System, Emotient, Gesturetek, Saffron und Palantir wichtige Fortschritte in den Bereichen Gestenerkennung, Gesichtserkennung, psychologische Merkmalsberechnung und somatische Zellanalyse. Diese Entwicklungen werden voraussichtlich das Wachstum des Marktes in den kommenden Jahren vorantreiben.

• Datenspeicherung und Archivierung

Bei Deep-Learning-Algorithmen spielt die Datenspeicherung und -archivierung eine wichtige Rolle bei der Vorhersage von Lösungen für sehr komplexe Probleme. Da ein Deep-Learning-Algorithmusprogramm mit einem künstlichen neuronalen Netzwerk arbeitet, das aus vielen Schichten besteht, benötigt es eine große Menge an Datensätzen, um das Ergebnis zu liefern. Deep-Learning-Algorithmusprogramme verwenden Datenspeicherung und -archivierung, um sich auf die komplexen Funktionen innerhalb des künstlichen neuronalen Netzwerks zu konzentrieren.

• Modellierer und Verarbeiter

Im letzten Jahrzehnt haben sich Technologien des maschinellen Lernens zu „Algorithmen“ entwickelt, die in so vielen Bereichen entwickelt wurden, darunter Statistik, Mathematik, Neurobiologie und Informatik, wodurch sie kommerziell rentabel und rechnerisch robust wurden. Viele der heute verfügbaren Anwendungen, wie Spracherkennung, Betrugserkennung und Netzwerkentwicklung, verwenden eine Reihe von Techniken des maschinellen Lernens, die auf Klassifizierung, Regression und Schätzung basieren, um strukturierte Datensätze zu verarbeiten.

• Cloud- und webbasierte Anwendungsprogrammierschnittstelle (APIS)

In der Theorie des maschinellen Lernens ist die Nachfrage nach Informationen ein wichtiger Eingabeparameter. Einige Geschäftsbereiche wie Banken und Finanzdienstleistungen benötigen sofort eine große Menge an Informationen, um das Marktverhalten vorherzusagen. Algorithmen des maschinellen Lernens haben viel weniger Zeit, um Ergebnisse vorherzusagen, wenn sie Informationen aus Datenspeicher- und Archivierungssoftwarepaketen sammeln. Um diese Qualität zu übertreffen, erstellen Algorithmen des maschinellen Lernens eine Schnittstelle zwischen der Cloud und der Anwendungsplattform.

Gelegenheiten:

• Steigende Investitionen in die Gesundheitsbranche

Im Bereich der Medizin werden Big Data eingesetzt, um komplexe Statistiken in großen Mengen zu berechnen und so Trends und Muster zu ermitteln, die für Anwendungen in der Gesundheitsbranche von entscheidender Bedeutung sind. Big Data hilft Ärzten, Probleme vorherzusehen, bevor sie auftreten. Das Elsevier Health Analytics Cluster hat die Patientenversorgung in der BRD durch den Einsatz von Big Data revolutioniert. Das Unternehmen arbeitet eng mit Gesundheitsökonomen, Ärzten, Statistikern, IT-Spezialisten und Analysten zusammen, um evidenzbasierte Daten zu geeigneten Behandlungen zu entwickeln. Dies kann durch Big Data in der Gesundheitsbranche verwaltet und von Medizinern mithilfe von KI angemessen genutzt werden. Die Verarbeitung von Big Data in der Gesundheitsbranche hat das Wachstum des deutschen Marktes für maschinelles Lernen vorangetrieben.

Einschränkungen/Herausforderungen:

Der Mangel an qualifizierten Arbeitskräften für den Markt für maschinelles Lernen als Dienstleistung könnte ein Hauptproblem sein, das das Wachstum des weltweiten Marktes für maschinelles Lernen als Dienstleistung in erheblichem Maße behindern wird. Darüber hinaus benötigen Unternehmen qualifizierte Dienste, um bestimmte Funktionen anzupassen und auf ihren MLaaS-Plattformen zu implementieren. Strenge Compliance-Probleme sind ein weiteres Problem, das den Zielmarkt voraussichtlich einschränken wird.

Dieses maschinelle Lernen als Service  Der Marktbericht enthält Einzelheiten zu neuen Entwicklungen, Handelsvorschriften, Import-Export-Analysen, Produktionsanalysen, Optimierung der Wertschöpfungskette, Marktanteilen, Auswirkungen inländischer und lokaler Marktteilnehmer, analysiert Chancen in Bezug auf neue Einnahmequellen, Änderungen der Marktvorschriften, strategische Marktwachstumsanalysen, Marktgröße, Kategoriemarktwachstum, Anwendungsnischen und -dominanz, Produktzulassungen, Produkteinführungen, geografische Expansionen, technologische Innovationen auf dem Markt. Weitere Informationen zum maschinellen Lernen als Service erhalten Sie unter  Kontaktieren Sie Data Bridge Market Research für ein Analyst Briefing. Unser Team hilft Ihnen dabei, eine fundierte Marktentscheidung zu treffen, um Marktwachstum zu erzielen.

Auswirkungen von COVID-19 auf Maschinelles Lernen als Service Markt

Die COVID-19-Pandemie hat das Interesse an maschinellem Lernen beschleunigt, da die Welt Technologien zur sozialen Distanzierung praktiziert. Die Integration von maschinellem Lernen als Dienstleistung in den Markt sollte je nach Ausmaß und Art der Integration über jedes Softwaresystem und jeden Dienst möglich sein. Der Einsatz von Wärmekameras und Gruppenidentifizierungssystemen ist an Flughäfen, Bahnhöfen und anderen Orten des öffentlichen Verkehrs üblich geworden. Dies hat den Markt für maschinelles Lernen als Dienstleistung in den Mittelpunkt der Überlegungen gerückt, was voraussichtlich den Zielmarkt nach und nach vergrößern wird. Darüber hinaus hat der Einsatz von KI zur Erkennung der Anwesenheit von Personen in geschlossenen Bereichen in Krankenhäusern im Zusammenhang mit COVID-Pflegezentren einen positiven Einfluss auf den globalen Markt für maschinelles Lernen als Dienstleistung. Die für KI und Analyse verwendeten Algorithmen haben sich in letzter Zeit deutlich verbessert, was eine dynamische Chance für die Akteure/Anbieter schafft, die auf dem Markt für maschinelles Lernen als Dienstleistung tätig sind.

Spanien Machine Learning als Service Marktumfang

Das maschinelle Lernen als Service  Der Markt ist auf der Grundlage von Diensten, Bereitstellungsmodellen für Geschäftsfunktionen, Organisationsgröße, Anwendung und Endbenutzer segmentiert. Das Wachstum innerhalb dieser Segmente hilft Ihnen bei der Analyse dürftiger Wachstumssegmente in den Branchen und bietet den Benutzern einen wertvollen Marktüberblick und Markteinblicke, die ihnen bei der strategischen Entscheidungsfindung zur Identifizierung zentraler Marktanwendungen helfen.

Service

• Verwalteter Dienst
• Fachmann
• Professioneller Service

Geschäftsfunktion

• Personalwesen
• Verkauf und Marketing
• Finanzen und Betrieb

Bereitstellungsmodell

• Wolke
• Vor Ort

Größe der Organisation

• Große Organisation
• Kleine und mittlere Organisationen

Anwendung

• Arzneimittelforschung
• Betrugserkennung und Risikomanagement
• Verarbeitung natürlicher Sprache
• Vermarktung und Werbung
• Sicherheit und Überwachung
• Bilderkennung
• Prädiktive Analytik
• Datengewinnung
• Augmented und Virtual Reality

Endbenutzer

• Bank- und Finanzdienstleistungen
• Versicherung
• IT und Telekommunikation
• Forschung und Lehre
• Regierung und öffentlicher Sektor
• Einzelhandel und E-Commerce
• Herstellung
• Gesundheitswesen und Pharma
• Reise und Logistik
• Energie und Versorgung
• Medien und Unterhaltung

Wettbewerbslandschaft und Maschinelles Lernen als Service Marktanteilsanalyse

Das maschinelle Lernen als Service  Die Wettbewerbslandschaft des Marktes liefert Einzelheiten nach Wettbewerbern. Die enthaltenen Einzelheiten sind Unternehmensübersicht, Unternehmensfinanzen, erzielter Umsatz, Marktpotenzial, Investitionen in Forschung und Entwicklung, neue Marktinitiativen, globale 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 Markt für maschinelles Lernen als Dienstleistung.

Zu den wichtigsten Akteuren auf dem Markt für maschinelles Lernen als Dienstleistung zählen:

• Google (USA),
• Microsoft (US),
• IBM (USA),
• SAP (Deutschland),
• Amazon Web Services, Inc. (USA)