Dimensioni del mercato dei solventi e dei diluenti a base di idrocarburi alifatici - Rapporto di analisi di quota e settore, prospettive regionali, potenziale di sviluppo delle applicazioni, quota di mercato competitiva e previsioni, 2025-2034
ID del Rapporto: GMI2202
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Data di Pubblicazione: November 2017
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Formato del Rapporto: PDF
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Autori:
Preeti Wadhwani, Preeti Wadhwani
Dimensione del mercato di elaborazione della lingua naturale del cloud
Cloud Natural Language Processing (NLP) La dimensione del mercato è stata stimata per oltre 1,5 miliardi di dollari nel 2016 e si stima che crescerà con circa il 17% CAGR dal 2017 al 2024.
Il mercato di elaborazione del linguaggio naturale cloud è previsto per sperimentare una crescita sostanziale a causa dell'aumento degli investimenti nella tecnologia AI. L'IA è emersa come una delle tecnologie più avanzate nell'ampia gamma di applicazioni che vanno dalla robotica all'apprendimento automatico all'analisi avanzata. La tecnologia aiuta le organizzazioni a estrarre idee potenti per guidare decisioni aziendali più veloci nel commercio elettronico, nel marketing, nell'intelligenza competitiva, nella gestione dei prodotti e in diverse altre aree di business per chiudere il divario tra intuizioni e azioni. Come AI matura, i fornitori si spostano più verso la tecnologia insieme alla piattaforma di analisi convenzionale, che si stima per gli investimenti di carburante.
Il paesaggio di investimento è guidato dalle aziende native digitali e giganti tecnologici come Google, Baidu, Amazon e Apple. Essi stanno investendo collettivamente miliardi di dollari in una vasta gamma di applicazioni AI che vanno dalla robotica, machine learning, tecnologia di assistenza virtuale, veicoli autonomi, linguaggio naturale e visione del computer. Gli investimenti interni delle aziende tecnologiche in R&D per migliorare le capacità di AI rappresentano una parte importante dell'investimento in AI. Ad esempio, Google e Baidu hanno investito circa 20 miliardi di dollari in AI nel 2016.
Analisi del mercato dell'elaborazione delle lingue naturali cloud
Il mercato NLP del cloud statistico ha dominato il panorama aziendale globale nel 2016 a causa delle sue caratteristiche avanzate e dei vantaggi rispetto ai metodi convenzionali. Metodo statistico sfrutta algoritmi avanzati di machine learning per sviluppare modelli statistici da corpora paralleli bilingue che aiutano nella traduzione precisa e rapida. Mentre, i metodi basati sulle regole di regola richiedono lo sforzo umano per preparare la regola e le risorse linguistiche, come parser sintattici, parte dei tagger di parole, e le regole di trasferimento per la traduzione. Inoltre, il metodo statistico è guidato dai dati e può gestire efficacemente l'ambiguità, il che lo rende una scelta ideale per elaborazione del linguaggio naturale soluzioni.
Il mercato NLP cloud pubblico viene analizzato per essere il modello di distribuzione leader a causa del basso costo e della scalabilità offerta dalla distribuzione cloud pubblico. D'altra parte, il cloud ibrido è stimato a testimoniare l'alta crescita a oltre il 19% CAGR durante la timeline prevista in quanto offre vantaggi sia di modelli cloud pubblici che privati.
La necessità di una tecnologia predittiva efficace e di una bassa adozione della tisdchnology sono i principali vincoli nella crescita del mercato NLP cloud. La crescente adozione della tecnologia tra media e intrattenimento, pubblicità e organizzazioni sanitarie sono stimati per sviluppare miriade opportunità di crescita per il mercato.
La tecnologia di riconoscimento è stimata per tenere conto della maggior parte del mercato globale del cloud NLP a causa dell'ampia diffusione dell'adozione del riconoscimento dell'immagine, interattivo riconoscimento vocale e tecnologia di riconoscimento dei caratteri ottici tra grandi e piccole imprese per la traduzione automatica e l'estrazione delle informazioni. Inoltre, la crescente domanda di tecnologia di riconoscimento tra le organizzazioni per catturare e analizzare la voce del cliente per migliorare l'esperienza e l'automazione del cliente è anche stimato a sostenere la crescita della tecnologia di riconoscimento.
Traduzione automatica è l'applicazione dominante in quanto è la componente più essenziale della soluzione NLP che converte gli input di testo e di parola da una lingua all'altra. Inoltre, si stima che l'esigenza crescente di localizzare i contenuti in più lingue sia di alimentare la domanda. Inoltre, la necessità di traduzione ad alta velocità e l'efficacia dei costi contribuisce in modo significativo alla crescita del mercato cloud NLP.
Il settore BFSI è il principale utilizzatore delle soluzioni di mercato cloud NLP. Gli istituti finanziari stanno sfruttando la tecnologia per l'estrazione del testo, i pagamenti cross boarder, la risoluzione di domande di assicurazione, lo scambio estero e molte altre applicazioni. Inoltre, queste soluzioni sono ampiamente utilizzate dagli istituti finanziari nei centri di contatto per la lavorazione della voce e della documentazione del cliente. Per esempio, Citibank utilizza NLP in applicazioni di sicurezza biometrica e per l'estrazione di testo. SAS, Fuji Xerox e Nuance Communications sono i principali fornitori che si occupano di questo settore.
Gli Stati Uniti sono stimati come il segmento regionale leader nel mercato globale del cloud NLP a causa della presenza del gran numero di giocatori. L'aumento degli investimenti nella tecnologia AI è anche stimato essere uno dei principali fattori che sostengono la crescita del mercato. Inoltre, si stima che l'adozione rapida del dispositivo intelligente contribuisca in modo significativo alla crescita.
Cloud Natural Language Processing Market Share
I principali fornitori nel mercato cloud NLP sono
Il lancio del prodotto e l'acquisizione strategica sono analizzate per essere le strategie più comuni utilizzate dai giocatori per ottenere la condivisione e soddisfare la necessità del mercato. Ad esempio, nel marzo 2017, Google ha acquisito Kaggle, una comunità di scienziati di dati, per rafforzare la sua posizione nella scienza dei dati e nell'apprendimento automatico. Allo stesso modo, nel luglio 2017, Facebook ha lanciato la nuova piattaforma messaggero 2.1 sul mercato con diverse funzionalità aggiuntive come elaborazione di linguaggio naturale integrato, SDK di pagamento e beta globale.
Cloud NLP Contesto dell'industria
La crescente domanda della tecnologia Big Data e IoT viene analizzata per essere i principali fattori che aumentano la crescita del settore. NLP è ampiamente utilizzato con IoT e Big tecnologia dei dati per analizzare i dati e guidare utili insight. La crescente adozione di queste tecnologie si tradurrà nel nuovo tipo di analisi per guidare nuove intuizioni aziendali, che si stima di guidare il mercato cloud NLP tra i vari settori industriali.
Metodologia di ricerca, fonti dei dati e processo di validazione
Questo rapporto si basa su un processo di ricerca strutturato costruito attorno a conversazioni dirette con l'industria, modellazione proprietaria e rigorosa validazione incrociata, e non solo su ricerche a tavolino.
Il nostro processo di ricerca in 6 fasi
1. Progettazione della ricerca e supervisione degli analisti
In GMI, la nostra metodologia di ricerca è costruita su una base di competenza umana, validazione rigorosa e completa trasparenza. Ogni insight, analisi delle tendenze e previsione nei nostri rapporti è sviluppato da analisti esperti che comprendono le sfumature del vostro mercato.
Il nostro approccio integra un'ampia ricerca primaria attraverso il coinvolgimento diretto con i partecipanti e gli esperti del settore, completata da una ricerca secondaria completa proveniente da fonti globali verificate. Applichiamo un'analisi d'impatto quantificata per fornire previsioni affidabili, mantenendo una completa tracciabilità dalle fonti di dati originali agli insight finali.
2. Ricerca primaria
La ricerca primaria costituisce la spina dorsale della nostra metodologia, contribuendo per quasi l'80% agli insight complessivi. Coinvolge l'impegno diretto con i partecipanti del settore per garantire accuratezza e profondità nell'analisi. Il nostro programma di interviste strutturate copre i mercati regionali e globali, con contributi di dirigenti C-suite, direttori ed esperti della materia. Queste interazioni forniscono prospettive strategiche, operative e tecniche, consentendo insight completi e previsioni di mercato affidabili.
3. Data mining e analisi di mercato
Il data mining è una parte fondamentale del nostro processo di ricerca, contribuendo per circa il 20% alla metodologia complessiva. Comprende l'analisi della struttura del mercato, l'identificazione delle tendenze del settore e la valutazione dei fattori macroeconomici attraverso l'analisi della quota di fatturato dei principali attori. I dati rilevanti vengono raccolti da fonti a pagamento e gratuite per costruire un database affidabile. Queste informazioni vengono poi integrate per supportare la ricerca primaria e il dimensionamento del mercato, con validazione da parte di stakeholder chiave come distributori, produttori e associazioni.
4. Dimensionamento del mercato
Il nostro dimensionamento del mercato è costruito su un approccio bottom-up, partendo dai dati di fatturato delle aziende raccolti direttamente attraverso interviste primarie, insieme alle cifre del volume di produzione dei produttori e alle statistiche di installazione o distribuzione. Questi dati vengono poi assemblati attraverso i mercati regionali per arrivare a una stima globale radicata nell'attività reale del settore.
5. Modello di previsione e ipotesi chiave
Ogni previsione include la documentazione esplicita di:
✓ Principali driver di crescita e il loro impatto ipotizzato
✓ Fattori frenanti e scenari di mitigazione
✓ Ipotesi normative e rischio di cambiamento delle politiche
✓ Parametro della curva di adozione tecnologica
✓ Ipotesi macroeconomiche (crescita del PIL, inflazione, valuta)
✓ Dinamiche competitive e aspettative di ingresso/uscita dal mercato
6. Validazione e garanzia della qualità
Le fasi finali prevedono la validazione umana, in cui esperti del dominio revisionano manualmente i dati filtrati per identificare sfumature ed errori contestuali che i sistemi automatizzati potrebbero non rilevare. Questa revisione da parte degli esperti aggiunge un livello critico di garanzia della qualità, assicurando che i dati siano allineati agli obiettivi della ricerca e agli standard specifici del settore.
Il nostro processo di validazione a tre livelli garantisce la massima affidabilità dei dati:
✓ Validazione statistica
✓ Validazione degli esperti
✓ Verifica della realtà di mercato
Fiducia & credibilità
Fonti di dati verificate
Pubblicazioni di settore
Riviste specializzate e stampa di settore sicurezza e difesa
Database di settore
Database di mercato proprietari e di terze parti
Documenti normativi
Registri di appalti governativi e documenti di policy
Ricerca accademica
Studi universitari e rapporti di istituzioni specializzate
Rapporti aziendali
Relazioni annuali, presentazioni agli investitori e depositi
Interviste con esperti
C-suite, responsabili acquisti e specialisti tecnici
Archivio GMI
Oltre 13.000 studi pubblicati in più di 30 settori industriali
Dati commerciali
Volumi import/export, codici HS e registri doganali
Parametri studiati e valutati
Ogni punto dati di questo report è validato attraverso interviste primarie, una vera modellazione bottom-up e rigorosi controlli incrociati. Scopri il nostro processo di ricerca →