Autoren:
Preeti Wadhwani, Aishwarya Ambekar
Kostenloses PDF herunterladen
Markt für Cloud Natural Language Processing (NLP) Größe und Anteil 2017 - 2024
Berichts-ID: GMI2202
|
Veröffentlichungsdatum: November 2017
|
Berichtsformat: PDF/Excel/Armaturenbrett/Plattform
Entdecken Sie unsere Lizenzoptionen:
Sofortige Lieferung verfügbar
Markt für Cloud Natural Language Processing (NLP)
Holen Sie sich ein kostenloses Muster dieses Berichts
Holen Sie sich ein kostenloses Muster dieses Berichts
Markt für Cloud Natural Language Processing (NLP)
Is your requirement urgent? Please give us your business email
for a speedy delivery!
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.
Häufig gestellte Fragen (FAQs):
Forschungsmethodik, Datenquellen und Validierungsprozess
Dieser Bericht beruht auf einem strukturierten Forschungsprozess, der direkte Gespräche mit Branchenakteuren, eigene Modellierung und eine sorgfältige Gegenprüfung miteinander verbindet. Er stützt sich nicht allein auf Sekundärrecherche.
Unser Forschungsprozess in 6 Schritten
1. Forschungsdesign und fachliche Begleitung durch Analysten
Die Forschungsmethodik von GMI basiert auf menschlicher Fachkompetenz, sorgfältiger Validierung und vollständiger Transparenz. Jede Erkenntnis, Trendanalyse und Prognose in unseren Berichten wird von erfahrenen Analysten erarbeitet, die die Besonderheiten Ihres Marktes verstehen.
Unser Ansatz verbindet umfassende Primärforschung durch direkten Austausch mit Branchenakteuren und Fachleuten mit fundierter Sekundärforschung aus verifizierten weltweiten Quellen. Mithilfe quantifizierter Wirkungsanalysen erstellen wir belastbare Prognosen und gewährleisten zugleich die Rückverfolgbarkeit von den ursprünglichen Datenquellen bis zu den endgültigen Ergebnissen.
2. Primärforschung
Die Primärforschung bildet das Rückgrat unserer Methodik und trägt rund 80 % zu den gewonnenen Erkenntnissen bei. Durch den direkten Austausch mit Branchenakteuren sichern wir Genauigkeit und Analysetiefe. Unser strukturiertes Interviewprogramm umfasst regionale und globale Märkte und bezieht Beiträge von Führungskräften der obersten Ebene, Mitgliedern der Geschäftsleitung und Fachleuten ein. Diese Gespräche liefern strategische, operative und technische Perspektiven und ermöglichen ausgewogene Erkenntnisse und verlässliche Marktprognosen.
3. Data Mining und Marktanalyse
Data Mining ist ein wichtiger Bestandteil unseres Forschungsprozesses und macht rund 20 % unserer gesamten Methodik aus. Anhand der Umsatzanteile führender Unternehmen analysieren wir die Marktstruktur, erkennen Branchentrends und bewerten makroökonomische Faktoren. Relevante Daten aus kostenpflichtigen und frei zugänglichen Quellen werden zu einer verlässlichen Datenbank zusammengeführt. Diese Informationen unterstützen die Primärforschung und die Ermittlung der Marktgröße; wichtige Akteure wie Händler, Hersteller und Verbände überprüfen die Ergebnisse.
4. Ermittlung der Marktgröße
Wir ermitteln die Marktgröße nach einem Bottom-up-Ansatz. Ausgangspunkt sind Unternehmensumsätze, die direkt in Primärinterviews erhoben werden, sowie Produktionsmengen der Hersteller und Angaben zu Installationen oder Implementierungen. Diese Daten werden über die regionalen Märkte hinweg zusammengeführt, um eine globale Schätzung abzuleiten, die auf der tatsächlichen Branchenaktivität beruht.
5. Prognosemodell und zentrale Annahmen
Jede Prognose dokumentiert ausdrücklich:
✓ Zentrale Wachstumstreiber und deren angenommene Auswirkungen
✓ Wachstumshemmende Faktoren und Szenarien zur Abschwächung ihrer Wirkung
✓ Regulatorische Annahmen und das Risiko von Politikwechseln
✓ Parameter der Technologieadoptionskurve
✓ Makroökonomische Annahmen (BIP-Wachstum, Inflation, Wechselkurse)
✓ Wettbewerbsdynamik und Erwartungen zu Markteintritten und -austritten
6. Validierung und Qualitätssicherung
In der Schlussphase prüfen Fachleute die gefilterten Daten manuell, um Nuancen und Kontextfehler zu erkennen, die automatisierte Systeme möglicherweise übersehen. Diese fachliche Prüfung bildet eine entscheidende zusätzliche Ebene der Qualitätssicherung und stellt sicher, dass die Daten den Forschungszielen und fachspezifischen Standards entsprechen.
Unser dreistufiger Validierungsprozess sorgt für eine möglichst hohe Zuverlässigkeit der Daten:
✓ Statistische Validierung
✓ Validierung durch Fachleute
✓ Abgleich mit der Marktrealität
Vertrauen und Glaubwürdigkeit
Verifizierte Datenquellen
Fachpublikationen
Branchenzeitschriften, Fachpublikationen und spezialisierte Medien
Branchendatenbanken
Eigene und externe Marktdatenbanken
RRegulatorische Einreichungen
Staatliche Beschaffungsunterlagen und Dokumente zur Regierungspolitik
Wissenschaftliche Forschung
Universitätsstudien und Berichte spezialisierter Forschungsinstitute
Unternehmensberichte
Geschäftsberichte, Investorenpräsentationen und Einreichungen
Experteninterviews
Führungskräfte der obersten Ebene, Einkaufsverantwortliche und technische Fachleute
GMI-Archiv
Mehr als 13.000 veröffentlichte Studien in über 20 Branchen
Handelsdaten
Import- und Exportmengen, HS-Codes und Zolldaten
Untersuchte und bewertete Parameter
Jeder Datenpunkt in diesem Bericht wird durch Primärinterviews, echte Bottom-up-Modellierung und sorgfältige Gegenprüfungen validiert. Erfahren Sie mehr über unseren Forschungsprozess →