Maschinelles Lernen (MLOps-Marktgröße, Anteil, Wachstum und Branchenanalyse, nach Typ (lokal, Cloud und andere), nach Anwendung (BFSI, Gesundheitswesen, Einzelhandel, Fertigung, öffentlicher Sektor und andere) und regionale Prognose bis 2035

Detailliertes Inhaltsverzeichnis des globalen Marktforschungsberichts zu maschinellen Lernoperationen (MLOps) 2026

1 Berichtsübersicht
1.1 Studienumfang
1.2 Marktanalyse nach Typ
1.2.1 Wachstumsrate der globalen Marktgröße für maschinelle Lernoperationen (MLOps) nach Typ: 2019 vs. 2024 vs. 2035
1.2.2 On-Premise
1.2.3 Cloud
1.2.4 Andere
1.3 Markt nach Anwendung
/>1.3.1 Globales Marktwachstum für maschinelles Lernen (MLOps) nach Anwendung: 2019 vs. 2024 vs. 2035
1.3.2 BFSI
1.3.3 Gesundheitswesen
1.3.4 Einzelhandel
1.3.5 Fertigung
1.3.6 Öffentlicher Sektor
1.3.7 Andere
1.4 Studienziele
1,5 Jahre berücksichtigt
1,6 Jahre berücksichtigt
2 Globale Wachstumstrends
2.1 Globale Marktaussichten für Machine Learning Operations (MLOps) (2019–2035)
2.2 Wachstumstrends für Machine Learning Operations (MLOps) nach Regionen
2.2.1 Globale Marktgröße für Machine Learning Operations (MLOps) nach Regionen: 2019 VS 2024 VS 2035
2.2.2 Machine Learning Operations (MLOps) Historische Marktgröße nach Region (2019–2026)
2.2.3 Machine Learning Operations (MLOps) Prognostizierte Marktgröße nach Region (2026–2035)
2.3 Machine Learning Operations (MLOps) Marktdynamik
2.3.1 Machine Learning Operations (MLOps) Branchentrends
2.3.2 Machine Learning Operations (MLOps)-Markttreiber
2.3.3 Marktherausforderungen für maschinelle Lernoperationen (MLOps)
2.3.4 Marktbeschränkungen für maschinelle Lernoperationen (MLOps)
3 Wettbewerbslandschaft nach Hauptakteuren
3.1 Globale Top-Spieler für maschinelle Lernoperationen (MLOps) nach Umsatz
3.1.1 Globale Top-Spieler für maschinelle Lernoperationen (MLOps) nach Umsatz (2019–2026)
3.1.2 Globaler Umsatzmarktanteil von Machine Learning Operations (MLOps) nach Spielern (2019–2026)
3.2 Globaler Marktanteil von Machine Learning Operations (MLOps) nach Unternehmenstyp (Tier 1, Tier 2 und Tier 3)
3.3 Abgedeckte Spieler: Rangfolge nach Umsatz von Machine Learning Operations (MLOps)
3.4 Global Machine Marktkonzentrationsverhältnis von Learning Operations (MLOps)
3.4.1 Globales Marktkonzentrationsverhältnis von Machine Learning Operations (MLOps) (CR5 und HHI)
3.4.2 Globale Top-10- und Top-5-Unternehmen nach Umsatz von Machine Learning Operations (MLOps) im Jahr 2024
3.5 Hauptakteure von Machine Learning Operations (MLOps) und betreuter Bereich
3.6 Hauptakteure von Machine Learning Operations (MLOps) Produktlösung und Service
3.7 Datum des Eintritts in den Markt für maschinelle Lernoperationen (MLOps)
3.8 Fusionen und Übernahmen, Expansionspläne
4 Aufschlüsselung der Daten für maschinelle Lernoperationen (MLOps) nach Typ
4.1 Historische Marktgröße für globale maschinelle Lernoperationen (MLOps) nach Typ (2019-2026)
4.2 Prognostizierte Marktgröße für globale maschinelle Lernoperationen (MLOps) nach Typ (2026–2035)
5 Machine Learning Operations (MLOps) Aufschlüsselungsdaten nach Anwendung
5.1 Globale Machine Learning Operations (MLOps) Historische Marktgröße nach Anwendung (2019–2026)
5.2 Globale Machine Learning Operations (MLOps) Prognostizierte Marktgröße nach Anwendung (2026–2035)
6 Nordamerika
6.1 Nordamerika Machine Learning Operations (MLOps)-Marktgröße (2019–2035)
6,2 Nordamerika-Marktgröße für maschinelles Lernen (MLOps) nach Land: 2019 vs. 2024 vs. 2035
6,3 Nordamerika-Marktgröße für maschinelles Lernen (MLOps) nach Land (2019–2026)
6,4 Nordamerika-Marktgröße für maschinelles Lernen (MLOps) nach Land (2026–2035)
6,5 Vereinigte Staaten
6,6 Kanada
7 Europa
7,1 Europa Machine Learning Operations (MLOps) Marktgröße (2019–2035)
7,2 Europa Machine Learning Operations (MLOps) Marktwachstumsrate nach Land: 2019 VS 2024 VS 2035
7,3 Europa Machine Learning Operations (MLOps) Marktgröße nach Land (2019–2026)
7,4 Europa Machine Learning Operations (MLOps) Marktgröße nach Land (2026–2035)
7,5 Deutschland
7,6 Frankreich
7,7 Großbritannien
7,8 Italien
7,9 Russland
7,10 Nordische Länder
8 Asien-Pazifik
8,1 Marktgröße für maschinelles Lernen (MLOps) im asiatisch-pazifischen Raum (2019–2035)
8,2 Wachstumsrate des Marktes für maschinelles Lernen (MLOps) im asiatisch-pazifischen Raum nach Regionen: 2019 vs. 2024 vs. 2035
8,3 Marktgröße für maschinelles Lernen (MLOps) im asiatisch-pazifischen Raum nach Regionen (2019–2026)
8,4 Maschinelles Lernen im asiatisch-pazifischen Raum Marktgröße für Operationen (MLOps) nach Region (2026–2035)
8,5 China
8,6 Japan
8,7 Südkorea
8,8 Südostasien
8,9 Indien
8,10 Australien
9 Lateinamerika
9,1 Marktgröße für maschinelles Lernen (MLOps) in Lateinamerika (2019–2035)
9,2 Lateinamerika Marktwachstumsrate für maschinelles Lernen (MLOps) nach Land: 2019 vs. 2024 vs. 2035
9,3 Marktgröße für maschinelles Lernen (MLOps) in Lateinamerika nach Land (2019–2026)
9,4 Marktgröße für maschinelles Lernen (MLOps) in Lateinamerika nach Land (2026–2035)
9,5 Mexiko
9,6 Brasilien
10 Mittel Ost und Afrika
10,1 Marktgröße für Machine Learning Operations (MLOps) im Nahen Osten und Afrika (2019–2035)
10,2 Marktwachstumsrate für Machine Learning Operations (MLOps) im Nahen Osten und Afrika nach Land: 2019 vs. 2024 VS 2035
10,3 Marktgröße für Machine Learning Operations (MLOps) im Nahen Osten und Afrika nach Land (2019–2026)
10.4 Marktgröße für Machine Learning Operations (MLOps) im Nahen Osten und Afrika nach Land (2026-2035)
10.5 Türkei
10.6 Saudi-Arabien
10.7 Vereinigte Arabische Emirate
11 Profile der Hauptakteure
11.1 IBM
11.1.1 IBM Unternehmensdetails
11.1.2 IBM Geschäftsübersicht
11.1.3 IBM Machine Learning Operations (MLOps) Einführung
11.1.4 IBM Umsatz im Geschäft mit Machine Learning Operations (MLOps) (2019–2026)
11.1.5 Aktuelle Entwicklung von IBM
11.2 DataRobot
11.2.1 DataRobot-Unternehmensdetails
11.2.2 DataRobot Business-Überblick
11.2.3 DataRobot Machine Learning Operations (MLOps) Einführung
11.2.4 DataRobot-Umsatz im Geschäft mit maschinellem Lernen (MLOps) (2019–2026)
11.2.5 Jüngste Entwicklung von DataRobot
11.3 SAS
11.3.1 SAS-Unternehmensdetails
11.3.2 Überblick über das SAS-Geschäft
11.3.3 SAS Machine Learning Operations (MLOps) Einführung
11.3.4 SAS-Umsatz im Machine Learning Operations (MLOps)-Geschäft (2019–2026)
11.3.5 SAS-Neuentwicklung
11.4 Microsoft
11.4.1 Microsoft-Unternehmensdetails
11.4.2 Microsoft Business-Überblick
11.4.3 Microsoft Machine Learning Operations (MLOps) Einführung
11.4.4 Microsoft Umsatz im Geschäft mit maschinellem Lernen (MLOps) (2019–2026)
11.4.5 Jüngste Entwicklung von Microsoft
11.5 Amazon
11.5.1 Details zum Amazon-Unternehmen
11.5.2 Überblick über das Geschäft mit Amazon
11.5.3 Einführung in Betrieb mit maschinellem Lernen (MLOps)
11.5.4 Umsatz von Amazon im Geschäft mit maschinellem Lernen (MLOps). (2019–2026)
11.5.5 Jüngste Entwicklung von Amazon
11.6 Google
11.6.1 Google-Unternehmensdetails
11.6.2 Google Business-Überblick
11.6.3 Google Machine Learning Operations (MLOps) Einführung
11.6.4 Google-Umsatz im Machine Learning Operations (MLOps)-Geschäft (2019–2026)
11.6.5 Aktuelle Entwicklung von Google
11.7 Dataiku
11.7.1 Dataiku-Unternehmensdetails
11.7.2 Dataiku-Geschäftsüberblick
11.7.3 Einführung in Dataiku Machine Learning Operations (MLOps)
11.7.4 Dataiku-Umsatz im Geschäft mit maschinellen Lernoperationen (MLOps) (2019–2026)
11.7.5 Aktuelle Entwicklung von Dataiku
11.8 Databricks
11.8.1 Databricks-Unternehmensdetails
11.8.2 Databricks-Geschäftsüberblick
11.8.3 Einführung in Databricks Machine Learning Operations (MLOps)
11.8.4 Databricks-Umsatz im Geschäft mit Machine Learning Operations (MLOps). (2019–2026)
11.8.5 Aktuelle Entwicklung von Databricks
11.9 HPE
11.9.1 HPE-Unternehmensdetails
11.9.2 HPE-Geschäftsüberblick
11.9.3 Einführung in HPE Machine Learning Operations (MLOps)
11.9.4 HPE-Umsatz im Geschäft mit Machine Learning Operations (MLOps). (2019-2026)
11.9.5 Aktuelle Entwicklung von HPE
11.10 Lguazio
11.10.1 Lguazio-Unternehmensdetails
11.10.2 Lguazio Geschäftsübersicht
11.10.3 Lguazio Machine Learning Operations (MLOps) Einführung
11.10.4 Lguazio-Umsatz in Machine Learning Operations (MLOps) Geschäft (2019-2026)
11.10.5 Aktuelle Entwicklung von Lguazio
11.11 ClearML
11.11.1 ClearML-Firmendetails
11.11.2 Übersicht über das ClearML-Geschäft
11.11.3 Einführung in ClearML Machine Learning Operations (MLOps)
11.11.4 ClearML-Umsatz in Machine Learning Operations (MLOps) Geschäft (2019–2026)
11.11.5 Aktuelle Entwicklung von ClearML
11.12 Modzy
11.12.1 Modzy-Firmendetails
11.12.2 Modzy-Geschäftsübersicht
11.12.3 Einführung in Modzy Machine Learning Operations (MLOps)
11.12.4 Modzy-Umsatz in Machine Learning Operations (MLOps) Business (2019–2026)
11.12.5 Modzy Aktuelle Entwicklung
11.13 Comet
11.13.1 Comet-Unternehmensdetails
11.13.2 Comet Business-Überblick
11.13.3 Comet Machine Learning Operations (MLOps) Einführung
11.13.4 Comet-Umsatz in Machine Learning Operations (MLOps) Geschäft (2019–2026)
11.13.5 Comet Aktuelle Entwicklung
11.14 Cloudera
11.14.1 Cloudera-Unternehmensdetails
11.14.2 Cloudera Geschäftsübersicht
11.14.3 Cloudera Machine Learning Operations (MLOps) Einführung
11.14.4 Cloudera-Umsatz in Machine Learning Operations (MLOps) Geschäft (2019–2026)
11.14.5 Aktuelle Entwicklung von Cloudera
11.15 Paperpace
11.15.1 Paperpace-Unternehmensdetails
11.15.2 Paperpace-Geschäftsübersicht
11.15.3 Paperpace Machine Learning Operations (MLOps) Einführung
11.15.4 Paperpace-Umsatz in Geschäft mit maschinellen Lernoperationen (MLOps) (2019–2026)
11.15.5 Aktuelle Entwicklung von Paperpace
11.16 Valohai
11.16.1 Einzelheiten zum Unternehmen Valohai
11.16.2 Überblick über das Geschäft mit Valohai
11.16.3 Einführung in maschinelle Lernoperationen (MLOps) von Valohai
11.16.4 Valohai Umsatz im Bereich Machine Learning Operations (MLOps) (2019–2026)
11.16.5 Aktuelle Entwicklung von Valohai
12 Standpunkte/Schlussfolgerungen von Analysten
13 Anhang
13.1 Forschungsmethodik
13.1.1 Methodik/Forschungsansatz
13.1.2 Datenquelle
13.2 Haftungsausschluss
13.3 Angaben zum Autor