Le Machine Learning as a Service (MLaaS) est un modèle basé sur le cloud qui permet aux entreprises d'accéder et d'utiliser des algorithmes et des outils de machine learning sans expertise interne. Les fournisseurs MLaaS proposent des solutions évolutives, permettant aux organisations d'intégrer sans effort des capacités d'apprentissage automatique dans leurs applications, processus et systèmes. Cette approche rationalise le développement, accélère l'innovation et démocratise l'apprentissage automatique, le rendant accessible à diverses industries et applications.
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Data Bridge Market Research analyse que le Espagne L'apprentissage automatique en tant que marché de services, qui s'élevait à 5,45 milliards USD en 2021, devrait atteindre 79,34 milliards USD d'ici 2029, avec un TCAC de 39,76 % au cours de la période de prévision 2022 à 2029. Les politiques et incitations proactives du gouvernement espagnol favorisent l'intégration transparente des technologies d'apprentissage automatique, en particulier MLaaS, permettant aux entreprises de tirer parti de l'analyse et de l'automatisation avancées, favorisant ainsi l'innovation et la compétitivité dans divers secteurs.
Principales conclusions de l'étude
Interface de programmation d'applications basée sur le Web (APIS) devrait stimuler le taux de croissance du marché
Les interfaces de programmation d'applications (API) basées sur le Web jouent un rôle central sur le marché espagnol du MLaaS en intégrant de manière transparente les capacités d'apprentissage automatique dans les applications Web. Les API facilitent une communication efficace entre les applications logicielles, permettant aux entreprises d'intégrer facilement des fonctionnalités d'apprentissage automatique sans codage complexe. Cette accessibilité favorise une adoption généralisée en Espagne, permettant aux développeurs d'incorporer des fonctionnalités sophistiquées d'apprentissage automatique dans leurs applications Web, favorisant ainsi l'innovation et améliorant l'expérience utilisateur dans divers secteurs.
Portée du rapport et segmentation du marché
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Mesure du rapport
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Détails
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Période de prévision
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2022 à 2029
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Année de référence
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2021
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Années historiques
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2020 (personnalisable jusqu'en 2014-2019)
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Unités quantitatives
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Chiffre d'affaires en milliards USD, volumes en unités, prix en USD
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Segments couverts
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Service (service géré, professionnel, service professionnel), fonction commerciale (ressources humaines, ventes et marketing, finance et exploitation), modèle de déploiement (cloud, sur site), taille de l'organisation (grande organisation, petite et moyenne organisation), application ( Découverte de médicaments, détection de fraude et Gestion des risques, Traitement du langage naturel, Marketing et publicité, Sécurité et surveillance, Reconnaissance d'images, Analyse prédictive, Exploration de données, Augmentation et Réalité virtuelle), Utilisateur final (banque, services financiers et assurances, informatique et télécommunications, recherche et université, gouvernement et secteur public, commerce de détail et Commerce électronique, fabrication, soins de santé et produits pharmaceutiques, voyages et logistique, énergie et services publics, médias et divertissement)
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Acteurs du marché couverts
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Google (États-Unis), Microsoft (États-Unis), IBM (États-Unis), SAP (Allemagne), Amazon Web Services, Inc. (États-Unis)
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Points de données couverts dans le rapport
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En plus des informations sur le marché telles que la valeur marchande, le taux de croissance, les segments de marché, la couverture géographique, les acteurs du marché et le scénario de marché, le rapport de marché organisé par l'équipe d'études de marché Data Bridge comprend une analyse approfondie d'experts, une analyse des importations/exportations, analyse des prix, analyse de la consommation de production et analyse du pilon.
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Analyse sectorielle :
L'apprentissage automatique en tant que service en Espagne Le marché est segmenté en fonction du service, de la fonction commerciale, du modèle de déploiement, de la taille de l’organisation, de l’application et de l’utilisateur final.
- Sur la base du service, l'apprentissage automatique en tant que service en Espagne le marché est segmenté en services gérés, professionnels et services professionnels
- Sur la base de la fonction commerciale, l'apprentissage automatique en Espagne en tant que service le marché est segmenté en ressources humaines, ventes et marketing, finance et exploitation
- Sur la base d'un modèle de déploiement, l'apprentissage automatique en tant que service en Espagne le marché est segmenté en cloud et sur site
- Sur la base de la taille de l'organisation, l'apprentissage automatique en tant que service en Espagne le marché est segmenté en grandes organisations et en petites et moyennes organisations
- Sur la base de l'application, l'apprentissage automatique en tant que service en Espagne le marché est segmenté en découverte de médicaments, détection de fraude et gestion des risques, traitement du langage naturel, marketing et publicité, sécurité et surveillance, reconnaissance d'images, analyse prédictive, exploration de données et réalité augmentée et virtuelle.
- Sur la base de l'utilisateur final, l'apprentissage automatique en tant que service en Espagne le marché est segmenté en banque, services financiers et assurances, informatique et télécommunications, recherche et secteur universitaire, gouvernement et secteur public, vente au détail et commerce électronique, fabrication, soins de santé et produits pharmaceutiques, voyages et logistique, énergie et services publics, médias et divertissement.
Acteurs majeurs
Data Bridge Market Research reconnaît les entreprises suivantes comme les principaux acteurs du marché espagnol de l'apprentissage automatique en tant que service sur le marché espagnol de l'apprentissage automatique en tant que service : Google (États-Unis), Microsoft (États-Unis), IBM (États-Unis), SAP (Allemagne), Amazon Web. Services, Inc. (États-Unis)
Développements du marché
- En mai 2023, NVIDIA a révélé l'intégration de son logiciel d'entreprise d'IA dans Azure Machine Learning de Microsoft. Cette collaboration vise à doter les clients Azure du monde entier d’une plateforme sécurisée et prête pour l’entreprise. Doté de plus de 100 couches logicielles NVIDIA AI Enterprise prises en charge, il facilite le développement, le déploiement et la gestion accélérés d'initiatives d'IA avancées, consolidant ainsi une base solide pour les entreprises tirant parti des technologies de pointe.
- En septembre 2022, la Fondation Novartis, Microsoft AI for Health et la NYU School of Global Public Health ont lancé le réseau AI4HealthyCities Health Equity. Cette initiative collaborative vise à lutter contre les inégalités en matière de santé cardiaque en tirant parti de l’analyse des données et de l’intelligence artificielle. L'alliance recherche des solutions innovantes pour faire progresser l'équité en matière de santé et lutter contre les disparités en matière de bien-être cardiovasculaire
- En août 2022, Truist Corporation a élargi ses services d'investissement numérique et lancé Truist Invest, un conseiller Robo, et Truist Invest Pro, une solution hybride. Combinant planification automatisée et environnement objectif, il s'adresse à divers secteurs tels que la finance, la santé, le sport, etc. Truist Invest Pro offre aux entreprises la flexibilité d'une prise de décision autonome et de recommandations formulées par des conseillers, améliorant ainsi leurs stratégies d'investissement.
- En mars 2022, H&M a adopté l'automatisation des entrepôts par GreyOrange, en tirant parti des systèmes de traitement des commandes robotisés. Attiré par le succès avéré de GreyOrange dans l'amélioration des performances et de l'efficacité d'autres entreprises, H&M a intégré sa technologie. Les robots GreyOrange contribuent désormais à diverses tâches d'entrepôt, reflétant l'engagement de H&M à rationaliser les opérations grâce à des solutions d'automatisation innovantes.
- En février 2022, H2O.ai a lancé des fonctionnalités H2O MLOps améliorées, augmentant les flux de travail d'apprentissage automatique avec une explicabilité, une flexibilité et des options de configuration améliorées. Ces ajouts offrent aux utilisateurs un contrôle, une gouvernance et une évolutivité accrus, augmentant ainsi l'efficacité et la transparence de leurs processus d'apprentissage automatique. Ces avancées renforcent l'engagement de H2O.ai à fournir aux utilisateurs des outils complets pour des opérations d'apprentissage automatique rationalisées et efficaces.
Pour des informations plus détaillées sur le Rapport sur le marché de l'apprentissage automatique en tant que service en Espagne, cliquez ici –https://www.databridgemarketresearch.com/fr/reports/spain-machine-learning-as-a-service-market
