Global MLOPs Market – Industry Trends and Forecast to 2031

Análise e dimensão do mercado de MLOPs

As operações de aprendizagem automática (MLOps) referem-se ao conjunto de práticas e ferramentas utilizadas para agilizar e automatizar a implementação, monitorização e gestão de modelos de aprendizagem automática em ambientes de produção. O MLOps visa preencher a lacuna entre o desenvolvimento e a implementação de modelos de aprendizagem automática, garantindo consistência, fiabilidade e escalabilidade durante todo o ciclo de vida da aprendizagem automática.

A Data Bridge Market Research analisa que o mercado global de MLOPs, que foi de 7,62 mil milhões de dólares em 2023, deverá atingir os 11,69 mil milhões de dólares até 2031, e deverá passar por um CAGR de 5,5% durante o período de previsão de 2024 a 2031. Além dos insights de mercado, tais como o valor de mercado, a taxa de crescimento, os segmentos de mercado, a cobertura geográfica, os participantes do mercado e o cenário de mercado, o relatório de mercado com curadoria da equipa de pesquisa de mercado da Data Bridge inclui análise especializada aprofundada, análise de importação/exportação, análise de preços, análise de consumo de produção e análise de pilão.

Âmbito do relatório e segmentação de mercado

Definição de mercado

The MLOps encompasses a range of solutions and services that streamline the entire machine learning lifecycle, from model development and training to deployment, monitoring, and management.  These MLOps tools bridge the gap between data science and production, ensuring efficient workflows, optimized model performance, and the smooth integration of machine learning models into real-world applications across various industries.

MLOPs Market Dynamics

Drivers

• Growing Demand for Improved Model Governance and Explainability

The growing demand for improved model governance and explainability is a significant driver propelling the global MLOps (machine learning operations) market forward. As organizations increasingly integrate machine learning models into their operations, there is a heightened emphasis on ensuring the reliability, transparency, and accountability of these models. Enhanced model governance involves establishing stringent policies and controls to manage the entire lifecycle of machine learning models, addressing aspects such as version control, compliance, and risk management. Additionally, the need for enhanced explainability is driving the development of tools and techniques to interpret model decisions, providing stakeholders with insights into model behavior and enabling informed decision-making. This emphasis on governance and explainability underscores the critical role that MLOps solutions play in fostering trust, compliance, and reliability within machine learning deployments, thereby fueling market growth.

• Rising Cloud Adoption and Scalability

The escalating adoption of cloud computing and the pursuit of scalability represent pivotal drivers propelling the global MLOps (machine learning operations) market. With organizations increasingly leveraging cloud platforms to host their machine learning infrastructure, there arises a pressing need for MLOps solutions capable of seamlessly integrating with cloud environments and facilitating scalable model deployment and management. Cloud-based MLOps services offer unparalleled flexibility, enabling businesses to rapidly scale their machine learning operations in response to fluctuating demand while also streamlining collaboration, version control, and resource optimization. As a result, the convergence of rising cloud adoption and scalability requirements underscores the indispensable role of MLOps solutions in orchestrating efficient, agile, and scalable machine learning workflows on a global scale.

Opportunities

• Integration with Emerging Technologies

A integração com tecnologias emergentes apresenta uma oportunidade significativa para o mercado global de MLOps. À medida que as novas tecnologias, como a inteligência artificial (IA), a computação de ponta, a Internet das Coisas (IoT) e a blockchain continuam a evoluir, surge uma necessidade complementar de soluções MLOps avançadas que possam integrar-se perfeitamente com estas tecnologias emergentes. Aproveitando as ferramentas e práticas de MLOps, as organizações podem aumentar a eficiência, a fiabilidade e a escalabilidade das suas iniciativas de IA e machine learning em diversos domínios. A integração com tecnologias emergentes permite que as plataformas MLOps abordem casos de utilização complexos, como análises em tempo real, manutenção preditiva, sistemas autónomos e experiências de utilizador personalizadas, abrindo assim novos caminhos para a inovação e diferenciação competitiva no mercado.

• Foco crescente nas PME e nos desenvolvedores individuais

O crescente foco nas pequenas e médias empresas (PME) e nos programadores individuais apresenta uma oportunidade significativa para o Mercado Global de MLOps. À medida que a adoção da aprendizagem automática e da IA ​​se expande para além das grandes empresas, as PME e os programadores individuais procuram cada vez mais soluções MLOps acessíveis e económicas, adaptadas às suas necessidades específicas e restrições de recursos. Atendendo a este segmento crescente do mercado, os fornecedores de MLOps transformam-se num vasto grupo de potenciais clientes, ansiosos por aproveitar as capacidades de aprendizagem automática para melhorar os seus produtos, serviços e operações. Além disso, capacitar as PME e os programadores individuais com plataformas MLOps fáceis de utilizar pode democratizar o acesso à análise e à automação avançadas, promovendo a inovação e impulsionando uma adoção mais ampla de tecnologias de aprendizagem automática em diversas indústrias e aplicações.

Restrições/Desafios

• Riscos crescentes de segurança de dados

A escalada dos riscos de segurança de dados representa um desafio substancial para o mercado global de MLOPs. Com a proliferação de dados confidenciais utilizados em operações de aprendizagem automática, incluindo informações de identificação pessoal e dados comerciais proprietários, o potencial para violações de dados, acesso não autorizado e ataques maliciosos torna-se cada vez mais pronunciado. Garantir a confidencialidade, integridade e disponibilidade dos dados durante todo o ciclo de vida do MLOps, desde a formação até à implementação e mais além, requer medidas de segurança robustas e a adesão a normas de conformidade rigorosas. No entanto, a complexidade dos fluxos de trabalho MLOps, juntamente com a natureza distribuída do processamento e armazenamento de dados, complica os esforços de segurança e aumenta a vulnerabilidade às ciberameaças.

• Complexidade das ferramentas MLOps

A complexidade associada às ferramentas MLOps surge como um desafio significativo para o mercado global de MLOps. Embora estas ferramentas ofereçam capacidades avançadas para gerir e implementar modelos de aprendizagem automática, a sua natureza complexa apresenta muitas vezes barreiras à adoção, especialmente para organizações que carecem de conhecimentos ou recursos especializados. As ferramentas MLOps complexas podem exigir formação extensiva e proficiência técnica para navegar eficazmente, levando a tempos de implementação mais longos, custos mais elevados e maior risco de erros. Além disso, o ritmo acelerado da inovação no espaço MLOps agrava ainda mais este desafio, à medida que as organizações lutam para acompanhar a evolução das tecnologias e das melhores práticas.

Este relatório de mercado fornece detalhes de novos desenvolvimentos recentes, regulamentos comerciais, análise de importação-exportação, análise de produção, otimização da cadeia de valor, quota de mercado, o impacto dos participantes do mercado doméstico e localizado, analisa as oportunidades em termos de bolsas das receitas emergentes, alterações nas regulamentações do mercado. , análise estratégica do crescimento do mercado, tamanho do mercado, crescimento do mercado da categoria, nichos de aplicação e domínio, aprovações de produtos, lançamentos de produtos, expansões geográficas, inovações tecnológicas no mercado. Para mais informações sobre o mercado, contacte a Data Bridge Market Research para um resumo do analista, a nossa equipa irá ajudá-lo a tomar uma decisão de mercado informada para alcançar o crescimento do mercado.

Desenvolvimentos recentes

• Em maio de 2021, a Google Cloud lançou a Vertex AI, uma plataforma de aprendizagem automática gerida, integrando vários serviços para a construção, formação e implementação de modelos de aprendizagem automática, simplificando o ciclo de vida de desenvolvimento da IA. Esta iniciativa teve como objetivo agilizar os processos de desenvolvimento e implementação de modelos, permitindo às organizações acelerar a adoção da IA ​​e alcançar os objetivos de negócio de forma eficiente.
• Em setembro de 2019, a DataRobot lançou a sua solução MLOps após a aquisição da ParallelM, integrando capacidades de gestão e monitorização de modelos para a implementação centralizada, monitorização e governação de modelos de aprendizagem automática nas empresas, melhorando, em última análise, a eficiência da implementação de IA. Esta iniciativa teve como objetivo enfrentar os desafios enfrentados pelas organizações na obtenção de valor mensurável dos projetos de IA, fornecendo uma solução abrangente para automatizar e gerir todo o ciclo de vida da aprendizagem automática.

Âmbito global do mercado de MLOPs

O mercado é segmentado com base nos componentes, modo de implementação, tamanho da organização e verticais do setor. O crescimento entre estes segmentos irá ajudá-lo a analisar segmentos de crescimento escasso nas indústrias e fornecer aos utilizadores uma valiosa visão geral do mercado e insights de mercado para os ajudar a tomar decisões estratégicas para identificar as principais aplicações do mercado.

Componente

• Plataforma
• Serviço

Modo de implantação

• No local
• Nuvem
• Híbrido

Tamanho da organização

• Grandes Empresas
• Pequenas e Médias Empresas (PME)

Verticais da indústria

• Serviços Financeiros (BFSI)
• Fabricação
• Tecnologia de Informação (TI) e Telecom
• Retalho e comércio eletrônico
• Assistência médica
• Outros

Análise/Insights da região do mercado de MLOPs

O mercado é analisado e são fornecidos insights e tendências do tamanho do mercado por região, componente, modo de implementação, tamanho da organização e verticais do setor, como mencionado acima.

As regiões abrangidas no mercado são a América do Norte, América do Sul, Europa, Ásia-Pacífico e Médio Oriente e África. Os países abrangidos no relatório global do mercado de MLOPs são os EUA, Canadá, México, Brasil, Argentina, Resto da América do Sul, Alemanha, Itália, Reino Unido, França, Espanha, Holanda, Bélgica, Suíça, Turquia, Rússia, Resto da Europa, Japão, China, Índia, Coreia do Sul, Austrália, Singapura, Malásia, Tailândia, Indonésia, Filipinas, Resto da Ásia-Pacífico, Arábia Saudita, Emirados Árabes Unidos, África do Sul, Egito, Israel, Resto do Médio Oriente e África.

A América do Norte domina o mercado global de MLOps por várias razões. A região possui um ecossistema robusto de empresas tecnológicas, instituições de investigação e profissionais qualificados especializados em aprendizagem automática e ciência de dados, promovendo a inovação e impulsionando a liderança de mercado. Além disso, a América do Norte alberga muitos fornecedores líderes de serviços de cloud, oferecendo infraestruturas escaláveis ​​e soluções MLOps avançadas que atendem a diversas necessidades de negócio. Além disso, o forte ambiente regulamentar da região, juntamente com um mercado empresarial maduro, incentiva a adoção generalizada de práticas MLOps para garantir a conformidade, a governação e a gestão de riscos. Além disso, a cultura empreendedora e o ecossistema de capital de risco da América do Norte facilitam o rápido crescimento de startups e players emergentes no espaço MLOps, contribuindo para o domínio da região no mercado global. No geral, a convergência de conhecimentos tecnológicos, infra-estruturas de apoio, quadros regulamentares e dinamismo empresarial posiciona a América do Norte como pioneira na condução do avanço e adopção de MLOps em todo o mundo.

A região Ásia-Pacífico emerge como a região que mais cresce no mercado global de MLOPs devido a vários fatores-chave. A região está a testemunhar uma rápida transformação digital em vários setores, impulsionando a adoção de tecnologias de aprendizagem automática e de IA para aumentar a eficiência e a competitividade das empresas. À medida que as organizações na Ásia-Pacífico reconhecem cada vez mais a importância estratégica dos insights baseados em dados, há uma procura crescente de soluções MLOps para agilizar o desenvolvimento, a implementação e a gestão de modelos de aprendizagem automática.

The region section of the report also provides individual market-impacting factors and changes in regulation in the market domestically that impact the current and future trends of the market. Data points such as downstream and upstream value chain analysis, technical trends, and Porter’s five forces analysis, case studies are some of the pointers used to forecast the market scenario for individual countries. Also, the presence and availability of global brands and the challenges faced due to large or scarce competition from local and domestic brands, the impact of domestic tariffs, and trade routes are considered while providing forecast analysis of the region data.   

Competitive Landscape and MLOPs market Share Analysis

The market competitive landscape provides details of competitors. Details included are company overview, company financials, revenue generated, market potential, investment in research and development, new market initiatives, global presence, production sites and facilities, production capacities, company strengths and weaknesses, product launch, product width and breadth, and application dominance. The above data points provided are only related to the companies' focus related to the market.

Some of the major players operating in the market are:

• Databricks (U.S.)
• Domino Data Lab (U.S.)
• Kubeflow (by Google) (U.S.)
• Amazon SageMaker (U.S.)
• Paperspace Gradient (U.S.)
• Fiddler AI (U.S.)
• MLflow (by Databricks) (U.S.)
• Valohai (Finland)
• Pachyderm (U.S.)
• ZenML (Germany)

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