Bewertung des Marktes für kognitives Computing – 2024-2031

Der schnelle Anstieg von Big Data sowie die steigende Nachfrage nach fortschrittlichen Analyselösungen, um aus komplexen Datensätzen aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen, sind die Haupttreiber, die den Markt für kognitives Computing vorantreiben. Laut dem Analysten von Market Research wird der Markt für kognitives Computing voraussichtlich einen Wert von 512,53 Milliarden USD erreichen und im Jahr 2024 einen Wert von rund 64 Milliarden USD erreichen.

Die wachsende Nachfrage nach maßgeschneiderten und kontextbezogenen Diensten in allen Branchen, kombiniert mit Fortschritten bei künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen, treibt den Markt für kognitives Computing an. Dies ermöglicht dem Markt ein CAGR von 29,7 % von 2024 bis 2031.

Markt für kognitives ComputingDefinition/Überblick

Kognitives Computing ist der Zweig der Informatik, der versucht, menschliche Denkprozesse mithilfe fortschrittlicher Algorithmen und maschineller Lerntechniken zu emulieren. Es bezieht sich auf Systeme, die enorme Mengen komplizierter Daten analysieren, darüber nachdenken und daraus lernen können, um fundierte Entscheidungen zu treffen oder Erkenntnisse zu liefern. Diese Systeme nutzen häufig natürliche Sprachverarbeitung, Mustererkennung und Data Mining, um unstrukturierte Daten wie Text, Fotos und Audio auszuwerten.

Darüber hinaus findet kognitives Computing Anwendung in zahlreichen Bereichen, darunter im Gesundheitswesen zur Krankheitsdiagnose und für personalisierte Behandlungspläne, im Finanzwesen zur Betrugserkennung und Risikobewertung, im Kundendienst für virtuelle Assistenten und Chatbots sowie in der Fertigung für vorausschauende Wartung und Qualitätskontrolle. Seine Fähigkeit, mehrere Datenquellen zu erfassen und daraus Bedeutung abzuleiten, macht es zu einem leistungsstarken Werkzeug zur Verbesserung der Entscheidungsfindung und Problemlösung in zahlreichen Bereichen.

Welche Faktoren lassen die Nachfrage nach Cognitive Computing so stark ansteigen?

Unternehmen in einer Vielzahl von Branchen generieren große Datenmengen. Diese „Big Data“ enthalten wichtige Erkenntnisse, aber typische Datenanalysetools haben Schwierigkeiten, ihre Komplexität und ihr Volumen zu bewältigen. Cognitive Computing bietet mit seiner Fähigkeit, aus Daten zu lernen und menschliches Denken zu emulieren, eine effektive Antwort. Es kann große Datensätze analysieren, Muster erkennen und wertvolle Erkenntnisse gewinnen, die mit herkömmlichen Methoden nur schwer oder gar nicht zu entdecken wären. Unternehmen suchen nach Möglichkeiten, das Potenzial ihrer Daten freizusetzen, und dieser wachsende Bedarf an Big-Data-Analysefunktionen treibt den Markt für Cognitive Computing an.

Das Internet der Dinge (IoT) ist das ständig wachsende Netzwerk physischer Gegenstände, die mit Sensoren und Internetzugang ausgestattet sind. Diese Geräte erzeugen und übertragen riesige Datenmengen, sodass komplexe Analysen erforderlich sind, um sie alle zu verstehen. Cognitive Computing ist in der Lage, Sensordaten von IoT-Geräten in Echtzeit zu interpretieren und zu analysieren. Es kann Anomalien erkennen, Geräteausfälle vorhersagen und Prozesse optimieren, was zu höherer Effizienz und Kosteneinsparungen führt. Die Verbreitung von IoT-Geräten schafft einen erheblichen Bedarf an Cognitive-Computing-Lösungen zur Verwaltung und Analyse der von ihnen generierten Daten.

Darüber hinaus basiert Cognitive Computing auf Fortschritten in der künstlichen Intelligenz (KI) und im maschinellen Lernen (ML). Mit der Weiterentwicklung der zugrunde liegenden Technologien entwickeln sich auch die Fähigkeiten des Cognitive Computing weiter. KI-Entwicklungen ermöglichen eine komplexere Mustererkennung und Entscheidungsfindung in kognitiven Systemen. Durch maschinelles Lernen können kognitive Systeme aus Daten lernen und ihre Leistung im Laufe der Zeit verbessern. Diese Fortschritte in den Bereichen KI und maschinelles Lernen treiben das Wachstum des Cognitive-Computing-Marktes voran, indem sie neue Möglichkeiten für Anwendungen in einer Vielzahl von Branchen eröffnen.

Welche Faktoren behindern das Wachstum des Cognitive-Computing-Marktes?

Die Entwicklung und Implementierung von Cognitive-Computing-Technologien ist kostspielig. Diese Lösungen erfordern große Investitionen in Technologie, Software und Fachkräfte mit Data-Science- und KI-Kenntnissen. Die Komplexität dieser Systeme in Verbindung mit der Notwendigkeit von Trainingsdaten erhöht die Kostenbarriere noch weiter. Dies ist eine Barriere für kleinere Unternehmen oder Gruppen mit begrenzten Ressourcen und verhindert eine breite Marktakzeptanz.

Darüber hinaus ist das „Black Box“-Phänomen eine der Herausforderungen des kognitiven Computing. Diese Systeme sind kompliziert, sodass es schwierig ist zu verstehen, wie sie zu bestimmten Entscheidungen oder Ergebnissen gelangen. Dieser Mangel an Transparenz ist erheblich, insbesondere in Branchen mit hohem Einsatz wie dem Gesundheits- und Finanzwesen, was die Marktexpansion begrenzt.

Kategorienspezifische Scharfsinnigkeiten

Wie treibt das Plattformsegment das Wachstum des Marktes voran?

Laut Analyse wird das Plattformsegment im Prognosezeitraum voraussichtlich den größten Marktanteil halten. Plattformen sind die Grundlage, auf der Anwendungen für kognitives Computing erstellt und bereitgestellt werden. Diese Systeme bieten wichtige Funktionen wie Datenaufnahme, -speicherung, -verarbeitung und Analysetools. Die Entwicklung, Schulung und Ausführung kognitiver Anwendungen ist ohne solide Grundlage eine Herausforderung. Aufgrund ihrer grundlegenden Bedeutung spielen Plattformen auf dem Markt für kognitives Computing eine wichtige Rolle.

Die Umgebung kognitiver Computing-Plattformen verändert sich ständig und bietet eine Vielzahl von Alternativen für unterschiedliche Zwecke und Budgets. Cloudbasierte Plattformen, On-Premise-Lösungen und Hybridmodelle erfüllen eine Vielzahl von Bereitstellungsanforderungen. Außerdem entstehen maßgeschneiderte Plattformen für bestimmte Branchen wie das Gesundheitswesen oder den Finanzbereich, um bestimmte Anwendungsfälle abzudecken. Diese Vielfalt ermöglicht es den Verbrauchern, die Plattform auszuwählen, die ihren Anforderungen am besten entspricht, wodurch der Marktanteil der Plattform steigt.

Darüber hinaus wächst mit der zunehmenden Nutzung kognitiven Computings der Bedarf an Plattformen, die skalierbar sind und sich an veränderte Anforderungen anpassen können. Unternehmen wünschen sich Plattformen, die wachsende Datenmengen und sich ändernde Anwendungsanforderungen verarbeiten können. Fortschrittliche Plattformen für kognitives Computing bieten Funktionen wie autonome Skalierung, Containerisierung und Integration mit anderen Systemen und gewährleisten so Flexibilität und Skalierbarkeit für zukünftige Erweiterungen. Diese Betonung von Skalierbarkeit und Flexibilität macht Plattformen zu einer attraktiven Option für Unternehmen, die in den Bereich des kognitiven Computing einsteigen und ihre Marktdominanz festigen möchten.

Wie treibt maschinelles Lernen die Nachfrage nach dem Markt für kognitives Computing an?

Es wird geschätzt, dass das Technologiesegment des maschinellen Lernens (ML) den Markt für kognitives Computing im Prognosezeitraum dominieren wird. Algorithmen des maschinellen Lernens sind hervorragend darin, Muster zu erkennen und Vorhersagen aus Daten zu treffen. Diese Anpassungsfähigkeit ermöglicht ihren Einsatz in einer breiten Palette von Anwendungen des kognitiven Computing, von der Betrugserkennung im Finanzwesen bis zur Anomalieidentifizierung in der Fertigung. ML-Modelle können auch im Laufe der Zeit lernen und sich verbessern, wenn sie neuen Daten ausgesetzt werden. Diese Vielseitigkeit macht sie ideal für die dynamische und sich ständig verändernde Welt der Big Data.

Die Explosion der Datenerfassung zusammen mit Fortschritten bei der Rechenleistung hat die ideale Umgebung für das Gedeihen des maschinellen Lernens geschaffen. ML-Algorithmen benötigen riesige Datenmengen, um ihre Modelle zu trainieren und zu verfeinern. Angesichts der immer größer werdenden Fülle zugänglicher Daten können Unternehmen maschinelles Lernen nutzen, um wichtige Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Darüber hinaus erleichtern die zunehmende Erschwinglichkeit und Zugänglichkeit von Hochleistungscomputerressourcen die Ausführung komplizierter Algorithmen für maschinelles Lernen.

Darüber hinaus gibt es maschinelles Lernen schon seit Jahrzehnten, und es hat erhebliche Fortschritte gemacht. Unternehmen können Lösungen für maschinelles Lernen leichter übernehmen, da Open-Source-Bibliotheken, vorab trainierte Modelle und Cloud-basierte Plattformen verfügbar sind. Diese Benutzerfreundlichkeit und die leicht verfügbare Infrastruktur haben die Eintrittsbarriere für Unternehmen jeder Größe gesenkt und die Einführung von maschinellem Lernen auf dem Markt für kognitives Computing beschleunigt.

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Länder-/Regionenspezifische Kenntnisse

Welchen Einfluss hat die fortschrittliche technologische Infrastruktur auf den Markt in Nordamerika?

Analysten zufolge wird Nordamerika im Prognosezeitraum den Markt für kognitives Computing dominieren. Sowohl nordamerikanische Regierungen als auch Unternehmen investieren große Ressourcen in kognitive Computing-Technologien. Dazu gehören die Finanzierung von F&E-Aktivitäten, Risikokapitalinvestitionen in KI-Startups und interne Investitionen großer Unternehmen zur Entwicklung ihrer kognitiven Computing-Fähigkeiten. Dieses hohe Investitionsniveau ermöglicht die ständige Entwicklung neuer Technologien, fördert den Marktwettbewerb und treibt letztendlich die Expansion des nordamerikanischen Marktes für kognitives Computing voran.

Nordamerikanische Unternehmen waren bei der Implementierung von KI und Big Data Analytics in einer Vielzahl von Branchen führend. Diese frühe Einführung hat eine datengesteuerte Entscheidungskultur entwickelt und eine solide Plattform für die Integration kognitiver Computing-Technologien geschaffen. Unternehmen in Branchen wie dem Bankwesen, dem Gesundheitswesen und der Fertigung haben mit enormen Datensätzen gearbeitet und erkennen die potenziellen Vorteile des kognitiven Computings bei der Gewinnung von Erkenntnissen und der Optimierung von Prozessen. Dieser bereits vorhandene Fokus auf KI und Big Data bietet einen fruchtbaren Boden für die Einführung kognitiver Computing-Lösungen, da Unternehmen bereits mit der zugrunde liegenden Technologie und den Datenverwaltungstechniken vertraut sind.

Darüber hinaus stärkt die Präsenz talentierter Ingenieure, Datenwissenschaftler und KI-Forscher in der Region dieses innovative Umfeld. Dieser Talentpool ermöglicht es Unternehmen, komplizierte kognitive Computersysteme effizient zu erstellen und zu implementieren.

Welche Faktoren tragen zum schnellen Wachstum im asiatisch-pazifischen Raum bei?

Der asiatisch-pazifische Raum wird im Prognosezeitraum voraussichtlich das höchste Wachstum im Markt für kognitives Computing aufweisen. Viele asiatisch-pazifische Regierungen fördern KI- und Big-Data-Initiativen aggressiv. Dies führt zu erheblichen Investitionen in Forschungseinrichtungen, Entwicklungsprogramme und Infrastrukturinitiativen, die die Weiterentwicklung der kognitiven Computertechnologie fördern. Diese Regierungsinitiativen zielen darauf ab, Innovationen anzuregen, inländische Kompetenz in den Bereichen KI und kognitives Computing aufzubauen und ihre Volkswirtschaften an die Spitze technologischer Durchbrüche zu bringen. Initiativen wie Chinas „Entwicklungsplan für künstliche Intelligenz der nächsten Generation“ und Indiens „Nationale KI-Strategie“ zeigen das Engagement der regionalen Regierung, das Wachstum des kognitiven Computing voranzutreiben.

Der asiatisch-pazifische Raum verfügt über einen schnell wachsenden Pool qualifizierter Ingenieure, Datenwissenschaftler und KI-Forscher. Dieser Talentpool ist für die Erstellung und Bereitstellung kognitiver Computertechnologien von entscheidender Bedeutung. Die Universitäten in der Region entwickeln intensiv KI- und Datenwissenschaftsprogramme, was zu einem Pool ausgebildeter Personen führt, um die steigende Nachfrage in diesem Studienbereich zu befriedigen.

Darüber hinaus wird in der Region Asien-Pazifik großer Wert auf Innovation und technisches Wachstum gelegt. Viele Regierungen fördern aktiv Unternehmertum und unterstützen das Wachstum inländischer KI-Unternehmen. Dieser Schwerpunkt auf Innovation schafft eine dynamische Atmosphäre, die das Wachstum des Marktes für kognitives Computing beschleunigt.

Wettbewerbslandschaft

Die Wettbewerbslandschaft des Marktes für kognitives Computing ist durch eine dynamische Interaktion zahlreicher Elemente gekennzeichnet, wie etwa technologische Durchbrüche, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und sich entwickelnde Bedrohungen der Cybersicherheit.

Zu den prominenten Akteuren auf dem Markt für kognitives Computing gehören

• IBM
• Microsoft
• Google
• Amazon Web Services
• SAP
• Oracle
• Hewlett Packard Enterprise
• NVIDIA
• Cisco Systems
• SAS Institute
• Palantir Technologies
• ai
• iCognito
• Appen Limited
• Aylien
• DeepMind
• SenseTime
• Megvii

Neueste Entwicklungen

• Im Oktober 2023 kündigte AWS die Verfügbarkeit von Amazon SageMaker Canvas an, einem visuellen Entwicklungstool zum Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen. Diese benutzerfreundliche Oberfläche ermöglicht es Geschäftsbenutzern mit minimalen Programmierkenntnissen, grundlegende Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen und bereitzustellen, was möglicherweise den Zugriff auf kognitive Computertechnologien in Unternehmen verbessert.
• Im September 2023 kündigte Microsoft die breite Veröffentlichung von Azure Cognitive Services for Enterprises an. Dieses Produkt bietet Unternehmen eine Reihe vorgefertigter KI- und kognitiver Dienste, die einfach in aktuelle Arbeitsabläufe und Anwendungen integriert werden können. Auf diese Weise können Unternehmen die Möglichkeiten des Cognitive Computing nutzen, ohne über nennenswerte Erfahrung in der internen KI-Entwicklung verfügen zu müssen.

Berichtsumfang

Markt für kognitives Computing, nach Kategorie

Komponente

• Plattform
• Dienste

Bereitstellungsmodus

• Vor Ort
• Cloud

Organisationsgröße

• Großunternehmen
• Kleine und mittlere Unternehmen (KMU)

Technologie

• Maschinelles Lernen (ML)
• Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
• Automatisiertes Denken
• Sonstige

Endbenutzerbranche

• Banken, Finanzdienstleistungen und Versicherungen (BFSI)
• Regierung und Verteidigung
• Gesundheitswesen
• Einzelhandel und E-Commerce
• IT und Telekommunikation
• Sonstige

Region

• Nordamerika
• Europa
• Asien-Pazifik
• Südamerika
• Naher Osten und Afrika

Forschungsmethodik der Marktforschung

Um mehr über die Forschungsmethodik und andere Aspekte der Forschungsstudie zu erfahren, wenden Sie sich bitte an unseren .

Gründe für den Kauf dieses Berichts

Qualitative und quantitative Analyse des Marktes basierend auf einer Segmentierung, die sowohl wirtschaftliche als auch nichtwirtschaftliche Faktoren einbezieht Bereitstellung von Marktwertdaten (in Milliarden USD) für jedes Segment und Untersegment Gibt die Region und das Segment an, von denen erwartet wird, dass sie das schnellste Wachstum verzeichnen und den Markt dominieren werden Analyse nach Geografie, die den Verbrauch des Produkts/der Dienstleistung in der Region hervorhebt und die Faktoren angibt, die den Markt in jeder Region beeinflussen Die Wettbewerbslandschaft, die das Marktranking der wichtigsten Akteure sowie die Einführung neuer Dienstleistungen/Produkte, Partnerschaften, Geschäftserweiterungen und Akquisitionen der profilierten Unternehmen in den letzten fünf Jahren umfasst Ausführliche Unternehmensprofile, bestehend aus Unternehmensübersicht, Unternehmenseinblicken, Produktbenchmarking und SWOT-Analyse für die wichtigsten Marktakteure Die aktuellen sowie zukünftigen Marktaussichten der Branche in Bezug auf aktuelle Entwicklungen (darunter Wachstumschancen und -treiber sowie Herausforderungen und Einschränkungen sowohl in Schwellen- als auch in Industrieländern) Enthält eine eingehende Analyse des Marktes aus verschiedenen Perspektiven durch Porters Fünf-Kräfte-Analyse Bietet Einblick in den Markt durch ein Szenario der Marktdynamik entlang der Wertschöpfungskette sowie in die Wachstumschancen des Marktes in den kommenden Jahren 6-monatige Analystenunterstützung nach dem Verkauf

Anpassung des Berichts

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