Markt für Cloud Natural Language Processing (NLP) Größe und Anteil 2017 - 2024
Berichts-ID: GMI2202
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Veröffentlichungsdatum: November 2017
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Berichtsformat: PDF
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Autoren:
Preeti Wadhwani, Preeti Wadhwani
Cloud Natural Language Processing Marktgröße
Cloud Natural Language Processing (NLP) Die Marktgröße wurde 2016 auf über 1,5 Milliarden USD geschätzt und wird von 2017 bis 2024 mit rund 17% CAGR wachsen.
Aufgrund der zunehmenden Investitionen in die KI-Technologie wird erwartet, dass der Markt für die natürliche Sprachverarbeitung in der Cloud erhebliches Wachstum erfährt. KI hat sich als eine der fortschrittlichsten Technologien in den verschiedensten Anwendungen entwickelt: von Robotik über maschinelles Lernen bis hin zu fortschrittlichen Analysen. Die Technologie unterstützt Unternehmen bei der Gewinnung von leistungsfähigen Erkenntnissen, um schnellere Geschäftsentscheidungen in E-Commerce, Marketing, wettbewerbsfähige Intelligenz, Produktmanagement und mehreren anderen Bereichen des Unternehmens zu führen, um die Lücke zwischen Einblicken und Handlungen zu schließen. Wie KI reift, werden sich die Anbieter mit der konventionellen Analyseplattform, die auf Investitionen geschätzt wird, mehr in Richtung Technologie bewegen.
Die Anlagelandschaft wird von den digitalen einheimischen Unternehmen und Tech-Giganten wie Google, Baidu, Amazon und Apple geleitet. Sie investieren gemeinsam Milliarden von Dollar in eine breite Palette von KI-Anwendungen von Robotik, maschinelles Lernen, virtuelle Assistenztechnologie, autonomen Fahrzeugen, natürlicher Sprache und Computer Vision. Die internen Investitionen der Technologieunternehmen in FuE zur Verbesserung der KI-Fähigkeiten machen einen großen Anteil an den Investitionen in KI aus. So haben Google und Baidu 2016 etwa 20 Milliarden US-Dollar in KI investiert.
Cloud Natural Language Processing Marktanalyse
Der statistische Cloud-NLP-Markt dominierte 2016 aufgrund seiner fortschrittlichen Eigenschaften und Vorteile gegenüber den konventionellen Methoden die globale Geschäftslandschaft. Statistische Methode nutzt fortgeschrittene maschinelle Lernalgorithmen, um statistische Modelle von zweisprachigen parallelen Körper zu entwickeln, die in der präzisen und schnellen Übersetzung helfen. Während regelbasierte regelbasierte Methoden den menschlichen Aufwand erfordern, um Regel- und sprachliche Ressourcen wie syntaktische Parser, ein Teil der Sprachanhänger und Übertragungsregeln für die Übersetzung vorzubereiten. Darüber hinaus ist die statistische Methode datengesteuert und kann mit Mehrdeutigkeit effektiv umgehen, was sie zu einer idealen Wahl für natürliche Sprachverarbeitung Lösungen.
Public Cloud NLP-Markt wird aufgrund der geringen Kosten und Skalierbarkeit der Public Cloud-Bereitstellung als führendes Bereitstellungsmodell analysiert. Auf der anderen Seite wird Hybrid Cloud geschätzt, um ein hohes Wachstum bei über 19% CAGR während der prognostizierten Zeitlinie zu beobachten, da es Vorteile sowohl öffentliche als auch private Cloud-Modelle bietet.
Die Notwendigkeit einer effektiven Vorhersagetechnologie und der geringen Einführung der Teasdchnologie sind die großen Zwänge im Cloud-NLP-Marktwachstum. Die zunehmende Einführung der Technologie unter Medien- und Unterhaltungs-, Werbe- und Gesundheitsorganisationen wird geschätzt, um unzählige Wachstumschancen für den Markt zu entwickeln.
Anerkennungstechnologie wird geschätzt, um großen Anteil am globalen Cloud-NLP-Markt aufgrund der breiten Verbreitung der Bilderkennung, interaktive Spracherkennung und optische Charaktererkennungstechnologie unter großen und kleinen Unternehmen für die maschinelle Übersetzung und Informationsgewinnung. Darüber hinaus wird die zunehmende Nachfrage nach Erkennungstechnologie unter Organisationen zur Erfassung und Analyse von Kundenstimme zur Verbesserung der Kundenerfahrung und Automatisierung auch auf das Wachstum der Erkennungstechnologie geschätzt.
Übersetzung der Maschine ist die dominierende Anwendung, da es die wichtigste Komponente der NLP-Lösung ist, die Text- und Spracheingänge von einer Sprache in eine andere umwandelt. Darüber hinaus wird die zunehmende Anforderung der Lokalisierung von Inhalten in mehr Sprachen auf die Nachfrage geschätzt. Darüber hinaus trägt die Notwendigkeit einer hohen Geschwindigkeitsübersetzung und Kosteneffizienz auch maßgeblich zum Wachstum des Cloud-NLP-Marktes bei.
Der BFSI-Sektor ist der führende Endbenutzer der Cloud NLP-Marktlösungen. Finanzinstitute nutzen die Technologie für Textbergbau, Cross Boarder-Zahlungen, Lösung von Versicherungsfragen, Devisenhandel und viele andere Anwendungen. Darüber hinaus werden diese Lösungen auch von Finanzinstituten in Kontaktzentren für die Verarbeitung von Kundenstimme und Dokumentation weit verbreitet. Zum Beispiel nutzt Citibank NLP in biometrischen Sicherheitsanwendungen und für den Textbergbau. SAS, Fuji Xerox und Nuance Communications sind die wichtigsten Anbieter, die dieser Branche zur Verfügung stehen.
Die USA werden aufgrund der großen Anzahl von Spielern als führendes regionales Segment im globalen Cloud-NLP-Markt geschätzt. Zunehmende Investitionen in die KI-Technologie werden auch als einer der Hauptfaktoren für das Wachstum des Marktes geschätzt. Darüber hinaus wird auch eine rasche Übernahme des Smart-Geräts geschätzt, um wesentlich zum Wachstum beizutragen.
Cloud Natural Language Processing Market Share
Wichtige Anbieter im Cloud-NLP-Markt sind
Produktstart und strategische Akquisition werden analysiert, um die häufigsten Strategien zu sein, die die Spieler nutzen, um Aktien zu gewinnen und auf die Notwendigkeit des Marktes zu achten. Zum Beispiel hat Google im März 2017 Kaggle, eine Datenwissenschaftler-Community, erworben, um seine Position in der Datenwissenschaft und dem maschinellen Lernen zu stärken. Ebenso hat Facebook im Juli 2017 eine neue Messenger-Plattform 2.1 auf dem Markt mit mehreren zusätzlichen Features wie integrierte natürliche Sprachverarbeitung, Zahlungs-SDK und globale Beta gestartet.
In den Warenkorb Hintergrund der Branche
Die steigende Nachfrage nach der Big Data- und IoT-Technologie wird als die wichtigsten Faktoren analysiert, die das Wachstum der Branche steigern. NLP wird mit der IoT- und Big-Data-Technologie weit verbreitet, um Daten zu analysieren und nützliche Erkenntnisse zu gewinnen. Die zunehmende Einführung dieser Technologien führt zu einer neuen Art von Analysen, um neue Unternehmenseinsichten zu fördern, die auf den Cloud-NLP-Markt in verschiedenen Branchen geschätzt werden.
Forschungsmethodik, Datenquellen und Validierungsprozess
Dieser Bericht basiert auf einem strukturierten Forschungsprozess, der auf direkten Branchengesprächen, proprietärer Modellierung und rigoroser Kreuzvalidierung aufbaut – und nicht nur auf Schreibtischrecherche.
Unser 6-stufiger Forschungsprozess
1. Forschungsdesign und Analystenüberwachung
Bei GMI basiert unsere Forschungsmethodik auf menschlicher Expertise, strenger Validierung und vollständiger Transparenz. Jeder Einblick, jede Trendanalyse und jede Prognose in unseren Berichten wird von erfahrenen Analysten entwickelt, die die Nuancen Ihres Marktes verstehen.
Unser Ansatz integriert umfangreiche Primärforschung durch direktes Engagement mit Branchenteilnehmern und Experten, ergänzt durch umfassende Sekundärforschung aus verifizierten globalen Quellen. Wir wenden quantifizierte Wirkungsanalysen an, um zuverlässige Prognosen zu liefern, während wir vollständige Rückverfolgbarkeit von den ursprünglichen Datenquellen bis zu den endgültigen Erkenntnissen aufrechterhalten.
2. Primärforschung
Die Primärforschung bildet das Rückgrat unserer Methodik und trägt nahezu 80% zu den Gesamterkenntnissen bei. Sie umfasst direktes Engagement mit Branchenteilnehmern, um Genauigkeit und Tiefe in der Analyse zu gewährleisten. Unser strukturiertes Interviewprogramm deckt regionale und globale Märkte ab, mit Beiträgen von Führungskräften, Direktoren und Fachexperten. Diese Interaktionen bieten strategische, operative und technische Perspektiven und ermöglichen umfassende Einblicke und zuverlässige Marktprognosen.
3. Data Mining und Marktanalyse
Data Mining ist ein wesentlicher Teil unseres Forschungsprozesses und trägt etwa 20% zur Gesamtmethodik bei. Es umfasst die Analyse der Marktstruktur, die Identifizierung von Branchentrends und die Bewertung makroökonomischer Faktoren durch Umsatzanteilsanalyse der wichtigsten Akteure. Relevante Daten werden aus kostenpflichtigen und kostenlosen Quellen gesammelt, um eine zuverlässige Datenbank aufzubauen. Diese Informationen werden dann integriert, um die Primärforschung und Marktdimensionierung zu unterstützen, mit Validierung durch wichtige Stakeholder wie Distributoren, Hersteller und Verbände.
4. Marktgrößenbestimmung
Unsere Marktgrößenbestimmung basiert auf einem Bottom-up-Ansatz, beginnend mit Unternehmenserlösdaten, die direkt durch Primärinterviews erhoben werden, ergänzt durch Produktionsvolumendaten von Herstellern und Installations- oder Einsatzstatistiken. Diese Eingaben werden über regionale Märkte hinweg zusammengefügt, um zu einer globalen Schätzung zu gelangen, die in der tatsächlichen Branchenaktivität verankert bleibt.
5. Prognosemodell und Schlüsselannahmen
Jede Prognose enthält eine explizite Dokumentation von:
✓ Wichtigste Wachstumstreiber und ihr angenommener Einfluss
✓ Hemmende Faktoren und Minderungsszenarien
✓ Regulatorische Annahmen und das Risiko von Politikwechseln
✓ Parameter der Technologieadoptionskurve
✓ Makroökonomische Annahmen (BIP-Wachstum, Inflation, Währung)
✓ Wettbewerbsdynamik und Erwartungen beim Markteintritt/-austritt
6. Validierung und Qualitätssicherung
In den letzten Phasen erfolgt eine manuelle Validierung durch Fachexperten, die gefilterte Daten überprüfen, um Nuancen und kontextuelle Fehler zu identifizieren, die automatisierte Systeme möglicherweise übersehen. Diese Expertenprüfung fügt eine kritische Ebene der Qualitätssicherung hinzu und stellt sicher, dass die Daten den Forschungszielen und domainenspezifischen Standards entsprechen.
Unser dreistufiger Validierungsprozess gewährleistet maximale Datenzuverlässigkeit:
✓ Statistische Validierung
✓ Expertenvalidierung
✓ Marktrealitätscheck
Vertrauen & Glaubwürdigkeit
Verifizierte Datenquellen
Fachpublikationen
Fachzeitschriften und Handelspresse im Sicherheits- und Verteidigungssektor
Branchendatenbanken
Eigenentwickelte und Drittanbieter-Marktdatenbanken
Regulatorische Einreichungen
Staatliche Beschaffungsunterlagen und Richtliniendokumente
Akademische Forschung
Universitätsstudien und Berichte spezialisierter Institutionen
Unternehmensberichte
Jahresberichte, Investorenpräsentationen und Einreichungen
Experteninterviews
C-Suite, Beschaffungsleiter und technische Spezialisten
GMI-Archiv
Über 13.000 veröffentlichte Studien in mehr als 30 Branchensegmenten
Handelsdaten
Import-/Exportvolumina, HS-Codes und Zollunterlagen
Untersuchte und bewertete Parameter
Jeder Datenpunkt in diesem Bericht wird durch Primärinterviews, echtes Bottom-up-Modelling und strenge Querprüfungen validiert. Mehr über unseren Forschungsprozess erfahren →