MLOps(머신 러닝 운영) 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, 유형별(온프레미스, 클라우드, 기타), 적용 애플리케이션별(BFSI, 의료, 소매, 제조, 공공 부문), 지역 통찰력 및 2035년 예측

MLOps(기계 학습 운영) 시장 규모

MLOps 시장은 2025년 11억 1천만 달러에서 2026년 15억 7천만 달러, 2027년 22억 3천만 달러, 2035년까지 363억 6천만 달러로 확대되어 2026~2035년 연평균 성장률(CAGR) 41.8%를 기록할 것으로 예상됩니다. 폭발적인 성장은 엔터프라이즈 AI 배포, ML 파이프라인 자동화, 클라우드 기반 플랫폼에 의해 주도됩니다. 대기업은 채택률이 거의 62%를 차지하고, 클라우드 기반 솔루션의 사용량은 71%를 초과하며, DevOps 통합으로 확장이 가속화되고, 북미 지역은 약 45%의 시장 점유율을 차지합니다.

미국 MLOps(기계 학습 운영) 시장은 고급 분석 솔루션에 대한 수요 증가와 함께 의료, BFSI, 소매 등 부문에서 AI 및 자동화 기술 채택이 증가함에 따라 크게 성장할 것으로 예상됩니다.

MLOps(머신러닝 운영) 시장은 다양한 부문에서 인공지능(AI)과 머신러닝 기술이 널리 채택되면서 상당한 성장을 경험하고 있습니다. MLOps는 조직이 배포부터 모니터링, 최적화까지 기계 학습 모델의 전체 수명 주기를 간소화하고 관리하는 데 도움이 됩니다. 운영 효율성과 의사 결정을 개선하기 위해 데이터 기반 솔루션에 점점 더 의존하는 산업이 늘어나면서 이 시장은 확대되었습니다. BFSI, 의료, 소매, 제조 및 공공 부문과 같은 주요 부문은 MLOps 솔루션에 대한 수요를 주도하고 있습니다. 클라우드 기반 및 온프레미스 MLOps 플랫폼의 통합은 성장을 촉진할 것으로 예상되며, 시장은 매년 약 15%의 상승 추세를 보이고 있습니다. 이러한 증가는 업계 전반의 기업이 생산성을 향상하고 비즈니스 성과를 개선하는 데 있어 머신러닝의 가치를 어떻게 인식하고 있는지를 반영합니다.

MLOps(기계 학습 운영) 시장 동향

MLOps 시장은 기계 학습 모델 관리의 환경을 재편하는 다양한 중요한 추세를 목격하고 있습니다. 클라우드 기반 솔루션으로의 전환이 더욱 두드러지고 있으며 기업에서는 이러한 플랫폼이 제공하는 확장성과 유연성을 추구하고 있습니다. 약 65%의 조직이 비용 효율성과 통합 용이성을 이유로 클라우드 MLOps 솔루션을 채택하고 있습니다. BFSI와 같은 산업에서는 사기 탐지, 고객 세분화, 위험 관리와 같은 프로세스를 최적화하는 데 MLOps가 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 마찬가지로 의료 서비스 제공업체는 의료 영상 분석, 약물 발견, 맞춤형 치료 계획 애플리케이션에 MLOps를 활용하고 있으며 의료 기관의 약 55%가 이러한 목적으로 기계 학습을 구현하고 있습니다. 소매업체는 고객 개인화 및 수요 예측에 중점을 두고 있으며, 제조 부문에서는 예측 유지 관리, 품질 관리 및 공급망 최적화에 투자하고 있습니다. 또한 공공 부문에서는 스마트 시티 솔루션 및 공중 보건 감시를 위해 MLOps를 점점 더 많이 사용하고 있으며, 이로 인해 정부 기관의 채택이 약 45% 증가했습니다. 이러한 산업 전반에서 기계 학습 및 AI 솔루션에 대한 의존도가 높아짐에 따라 MLOps 시장이 빠르게 확장되고 있으며, 향후 10년 동안 연간 성장률이 18%를 초과할 것으로 예상됩니다.

MLOps(기계 학습 운영) 시장 역학

운영 효율성에 대한 필요성 증가와 기계 학습 모델의 더 빠른 배포를 포함하여 몇 가지 주요 역학이 MLOps 시장의 성장을 촉진하고 있습니다. 기업은 기계 학습 모델을 빠르고 효율적으로 배포, 모니터링 및 최적화하는 데 도움이 되는 솔루션을 찾고 있습니다. 결과적으로 BFSI, 의료, 소매업과 같은 산업에서는 배포 시간을 단축하고 모델 정확도를 향상시키는 MLOps 플랫폼에 막대한 투자를 하고 있습니다. 약 70%의 기업이 개발 후 몇 달 내에 기계 학습 모델을 배포하는 데 중점을 두고 있으며, 이로 인해 보다 원활하고 빠른 모델 출시를 보장하는 MLOps 솔루션에 대한 수요가 증가합니다. 실시간 데이터 처리에 대한 수요 증가는 특히 예측 분석이 재고 관리 및 수요 예측에 중요한 소매업과 같은 부문에서 또 다른 중요한 동인입니다. 클라우드 기반 MLOps 솔루션은 확장성으로 인해 기업에 더욱 매력적이 되고 있으며, 2030년까지 MLOps 배포의 약 60%가 클라우드 기반이 될 것으로 예상됩니다. 또한 MLOps 플랫폼의 자동화와 AI의 통합은 보다 효율적인 운영에 기여하여 조직이 기계 학습 모델을 지속적으로 확장하는 것을 더 쉽게 만듭니다. 결과적으로, MLOps 솔루션에 대한 전체 수요는 이러한 역동적인 시장 세력에 힘입어 매년 20% 이상 증가할 것으로 예상됩니다.

운전사

"클라우드 및 AI 기술 채택 증가"

클라우드 컴퓨팅 및 AI 기반 솔루션의 채택이 증가하는 것은 MLOps 시장 성장의 주요 동인 중 하나입니다. 확장 가능하고 유연하며 비용 효율적인 솔루션에 대한 필요성으로 인해 약 60%의 조직이 온프레미스 솔루션보다 클라우드 기반 MLOps 플랫폼을 선호하게 되었습니다. BFSI 및 의료와 같은 산업은 기계 학습 모델을 사용하여 위험 관리, 사기 탐지 및 환자 치료를 향상시키는 이러한 기술의 이점을 특히 활용하고 있습니다. 기업이 운영 효율성을 개선하고 인적 오류를 줄이는 것을 목표로 하기 때문에 소매 및 제조와 같은 산업에서 자동화가 빠르게 도입되면서 MLOps의 성장도 촉진되고 있습니다. 실시간 데이터 처리 및 분석에 대한 수요로 인해 이러한 성장 추세가 더욱 가속화됩니다.

제지

"높은 초기 투자 비용"

MLOps 시장의 중요한 제약 중 하나는 고급 기계 학습 플랫폼을 구현하는 데 필요한 높은 초기 투자입니다. 기업, 특히 중소기업(SME)은 온프레미스 MLOps 시스템을 설정하는 데 드는 상당한 초기 비용으로 인해 장벽에 직면합니다. 이는 클라우드 기반 솔루션보다 30~40% 더 비쌀 수 있습니다. 또한 이러한 시스템을 기존 인프라와 통합하는 복잡성으로 인해 비즈니스에 어려움이 발생합니다. MLOps의 이점은 분명하지만 배포에 필요한 비용 및 리소스 요구 사항으로 인해 특히 신흥 시장의 많은 조직이 이러한 솔루션을 대규모로 채택하는 것을 방해할 수 있습니다.

기회

"의료 및 BFSI 부문의 적용 확대"

의료 및 BFSI 부문은 MLOps에 상당한 성장 기회를 제공합니다. 의료 분야에서는 진단, 환자 치료 최적화, 약물 개발을 위해 기계 학습 모델이 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 의료 기관의 약 50%가 이미 이러한 애플리케이션에 AI 모델을 활용하고 있으며, 이로 인해 배포와 지속적인 모니터링을 간소화하기 위한 MLOps 플랫폼에 대한 상당한 수요가 창출됩니다. BFSI 부문에서는 향상된 사기 탐지, 고객 세분화 및 위험 분석에 대한 필요성이 MLOps에 강력한 기회를 제공합니다. 이러한 부문에서 AI에 대한 의존도가 높아짐에 따라 원활한 MLOps 솔루션에 대한 수요가 크게 증가하여 엄청난 시장 기회를 제공할 것으로 예상됩니다.

도전

"데이터 보안 및 개인 정보 보호 문제"

MLOps 시장의 주요 과제는 데이터 보안 및 개인 정보 보호 문제를 해결하는 것입니다. 특히 의료 및 BFSI와 같은 민감한 데이터를 처리하는 산업에서 기계 학습 모델이 점점 더 많이 활용되고 있기 때문입니다. 65% 이상의 기업이 특히 클라우드 기반 MLOps 구현에서 데이터 보안을 주요 관심사로 언급하면서 기업은 데이터 접근성과 개인 정보 보호에 대한 요구 사이의 균형을 맞추는 데 어려움을 겪고 있습니다. 유럽의 GDPR과 같은 규제 문제로 인해 MLOps 솔루션 배포가 더욱 복잡해졌습니다. 기계 학습 모델이 발전함에 따라 운영 효율성을 유지하면서 데이터 보호법을 준수하는 것은 조직에 큰 장애물이 됩니다.

세분화 분석

MLOps 시장은 유형과 애플리케이션을 기준으로 분류될 수 있습니다. 유형별로 MLOps 솔루션은 온프레미스, 클라우드, 하이브리드 모델로 분류될 수 있으며, 클라우드 기반 MLOps는 유연성과 확장성으로 인해 상당한 관심을 받고 있습니다. 애플리케이션별로는 BFSI, 의료, 소매, 제조 및 공공 부문과 같은 산업이 주요 채택자입니다. 각 산업에는 BFSI의 사기 탐지, 의료 분야의 맞춤형 의료 서비스, 소매업의 수요 예측, 제조의 예측 유지 관리와 같은 특정 워크플로를 최적화하기 위해 맞춤형 MLOps 솔루션을 구동하는 고유한 요구 사항이 있습니다. 이 세분화는 MLOps가 여러 부문에서 비즈니스 운영을 변화시키는 다양한 방식을 강조합니다.

유형별

• 온프레미스: 온프레미스 MLOps 솔루션은 데이터 및 보안에 대한 높은 수준의 제어가 특징이며 이는 민감한 정보를 다루는 산업에 특히 유용합니다. 대기업의 약 40%는 여전히 온프레미스 MLOps 솔루션을 선호하며, 특히 데이터 개인정보 보호 및 규정 준수가 중요한 BFSI 및 의료 분야에서는 더욱 그렇습니다. 온프레미스 시스템은 레거시 인프라와의 더 나은 맞춤화 및 통합을 가능하게 하여 현장 인프라가 확립된 기업에 매력적입니다. 그러나 이러한 솔루션은 클라우드 기반 솔루션보다 초기 설정 비용이 더 높고 유지 관리가 더 많이 필요하므로 소규모 기업의 채택을 방해할 수 있습니다.

• 구름: 클라우드 기반 MLOps 솔루션은 비용 효율성과 확장성으로 인해 많은 조직에서 선호되는 선택이 되었습니다. 약 60%의 기업이 클라우드 MLOps 솔루션을 채택하고 있습니다. 이는 막대한 초기 투자 없이 수요에 따라 리소스를 확장하거나 축소할 수 있는 기능을 제공하기 때문입니다. 또한 클라우드는 향상된 협업 기능을 제공하므로 팀이 원격으로 데이터와 모델에 액세스할 수 있습니다. 이러한 유연성은 실시간 데이터 처리 및 모델 배포가 중요한 소매 및 제조와 같은 산업에 특히 매력적입니다. 클라우드 컴퓨팅에 대한 의존도가 높아짐에 따라 클라우드 기반 MLOps 플랫폼에 대한 수요는 계속해서 크게 증가할 것으로 예상됩니다.

• 기타: 온프레미스 및 클라우드 기반 솔루션 외에도 하이브리드 모델과 같은 다른 MLOps 플랫폼도 주목을 받고 있습니다. 하이브리드 MLOps 솔루션은 온프레미스 시스템과 클라우드 시스템의 이점을 결합하여 조직이 다양한 환경에서 모델을 관리할 수 있는 유연성을 제공합니다. 이러한 솔루션은 보안과 확장성을 모두 필요로 하는 기업에 특히 매력적입니다. 예를 들어 하이브리드 솔루션은 민감한 데이터를 처리하지만 여전히 클라우드와 같은 확장성을 요구하는 공공 부문 및 대기업에서 인기를 얻고 있습니다. 약 20%의 기업이 제어와 유연성 사이의 균형을 추구하면서 하이브리드 MLOps 플랫폼을 채택할 것으로 예상됩니다.

애플리케이션별

• BFSI: BFSI 부문에서는 약 60%의 금융 기관이 사기 탐지, 위험 관리, 고객 분석과 같은 애플리케이션에 MLOps를 활용하고 있습니다. MLOps 솔루션을 채택함으로써 이러한 조직은 운영 비용을 20~25% 절감하는 동시에 AI 모델 배포의 효율성을 향상할 수 있었습니다. 머신 러닝을 기반으로 하는 사기 탐지 알고리즘은 오탐률을 30% 감소시켜 고객 서비스와 운영 워크플로우를 크게 향상시켰습니다.

• 의료: 의료 분야에서는 의료 조직의 약 50%가 MLOps 플랫폼을 채택하여 환자 치료, 의료 진단 및 약물 발견을 위한 AI 모델을 관리했습니다. MLOps 솔루션은 특히 의료 영상 및 환자 데이터 분석에서 진단 모델의 정확도를 40% 향상시켰습니다. 또한 이러한 플랫폼은 모델 배포 시간을 35% 단축하여 더 빠르고 안정적인 임상 의사 결정을 보장합니다.

• 소매: 소매 부문에서는 약 55%의 기업이 수요 예측, 개인화된 추천, 재고 관리와 같은 애플리케이션을 위해 MLOps 솔루션을 구현하고 있습니다. MLOps를 사용하는 소매업체는 AI를 기반으로 한 더욱 표적화된 마케팅 캠페인으로 인해 공급망 비용이 25~30% 감소하고 고객 참여가 향상되는 등 운영 효율성이 향상되었습니다.

• 조작: 제조 분야에서는 약 45%의 기업이 예측 유지 관리, 생산 계획, 공급망 관리를 최적화하기 위해 MLOps 솔루션을 채택하고 있습니다. MLOps 플랫폼은 계획되지 않은 가동 중지 시간을 20% 줄이고 전체 장비 효율성(OEE)을 15~20% 향상시키는 데 기여했습니다. 이러한 솔루션은 제조업체가 생산 효율성을 향상하고 낭비를 최소화하여 상당한 비용 절감을 가져올 수 있도록 도와줍니다.

• 공공 부문: 공공 부문에서는 정부 기관의 40%가 스마트 시티 이니셔티브, 공중 보건 모니터링, 도시 계획 예측 분석과 같은 애플리케이션에 MLOps를 활용하고 있습니다. MLOps 솔루션 채택으로 의사결정 속도가 25% 향상되어 비상 대응, 교통 관리 등 중요한 영역에서 리소스를 더 효율적으로 할당할 수 있게 되었습니다.

지역 전망

MLOps 시장은 기술 발전, 정부 정책, 산업별 요구 사항과 같은 지역적 요인에 의해 주도되고 있습니다. 북미는 강력한 기술 인프라와 높은 AI 채택으로 인해 MLOps 솔루션의 가장 큰 시장으로 남아 있습니다. 유럽은 데이터 개인 정보 보호 및 보안을 관리하기 위한 엄격한 규정을 마련하여 MLOps 채택에 영향을 미치는 주요 국가이기도 합니다. 아시아 태평양 지역에서는 신흥 시장의 급속한 성장과 AI 기술의 발전으로 MLOps 시장의 확장이 촉진되고 있습니다. 중동과 아프리카는 다양한 부문에서 AI 및 데이터 분석에 대한 투자가 증가함에 따라 점진적인 채택을 목격하고 있습니다.

북아메리카

북미는 강력한 인프라, 광범위한 AI 사용, 연구 개발에 대한 높은 투자로 인해 MLOps 시장에서 가장 큰 점유율을 차지하고 있습니다. 미국은 특히 BFSI, 의료, 소매와 같은 분야에서 MLOps를 채택하는 데 선두 주자입니다. 이 지역 조직의 약 70%가 MLOps를 사용하여 기계 학습 모델을 보다 효율적으로 배포하고 있습니다. AI 및 클라우드 컴퓨팅 산업의 주요 업체의 존재와 디지털 혁신을 지원하는 우호적인 정부 정책은 북미 MLOps 시장의 성장 전망을 더욱 강화합니다.

유럽

유럽은 특히 GDPR(일반 데이터 보호 규정)과 같은 데이터 개인 정보 보호 규정을 강조하기 때문에 MLOps의 중요한 시장입니다. 독일, 프랑스, ​​영국과 같은 국가는 특히 BFSI 및 의료와 같은 산업에서 MLOps 솔루션 채택을 주도하고 있습니다. 유럽 ​​기업의 약 60%가 MLOps를 채택하여 규제 준수를 보장하는 동시에 운영 효율성을 향상시키고 있습니다. 기업이 확장 가능하고 비용 효율적인 솔루션을 모색함에 따라 유럽에서는 클라우드 기반 MLOps에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 유럽 ​​시장에서도 AI 및 스마트 시티 이니셔티브에 대한 공공 부문 투자가 증가하고 있습니다.

아시아태평양

아시아 태평양 지역은 AI 기술의 발전과 디지털 혁신에 대한 투자 증가에 힘입어 MLOps 시장의 급속한 성장을 목격하고 있습니다. 중국, 인도, 일본, 한국과 같은 국가는 시장 확장의 주요 기여자입니다. 아시아 태평양 지역에서는 약 50%의 기업이 특히 제조, 의료, 소매 등 분야에서 MLOps 솔루션을 탐색하거나 배포하고 있습니다. 이 지역의 빠르게 성장하는 전자상거래 및 소매 산업은 수요 예측, 재고 관리 및 고객 개인화를 위해 AI에 막대한 투자를 하고 있으며 MLOps 솔루션에 대한 수요를 주도하고 있습니다. 또한 인도와 중국과 같은 국가의 정부 이니셔티브에서는 AI 및 기계 학습 기술의 사용을 장려하고 있습니다.

중동 및 아프리카

중동 및 아프리카의 MLOps 시장은 AI 및 디지털 전환에 대한 투자 증가에 힘입어 점차 확대되고 있습니다. UAE, 사우디아라비아, 남아프리카공화국과 같은 국가는 특히 공공 부문, 의료 및 BFSI에서 MLOps 솔루션을 채택하는 데 앞장서고 있습니다. 이 지역 기업의 약 45%가 운영 효율성을 개선하고 고객 서비스를 강화하기 위해 MLOps를 채택하고 있습니다. 중동 정부는 AI 및 스마트 시티 기술에 막대한 투자를 하고 있으며 MLOps 솔루션에 대한 수요를 더욱 촉진하고 있습니다. 시장 성장은 또한 지역 전반에 걸쳐 클라우드 채택이 증가하고 기계 학습 기술이 발전함에 따라 주도됩니다.

프로파일링된 주요 회사 목록

• IBM
• 데이터로봇
• SAS
• 마이크로소프트
• 아마존
• Google
• 데이터이쿠
• 데이터브릭스
• HPE
• 르구아치오
• 클리어ML
• Modzy
• 혜성
• 클라우데라
• 페이퍼페이스
• 발로하이

점유율이 가장 높은 상위 기업

• 마이크로소프트- MLOps 시장 점유율의 약 25%를 보유하고 있습니다.
• 아마존- 시장점유율은 약 20% 정도이다.

투자 분석 및 기회

다양한 산업 분야에서 효율적인 기계 학습 모델 및 자동화에 대한 수요가 증가함에 따라 MLOps 시장에 대한 투자가 급증하고 있습니다. 더 많은 기업이 AI 기반 솔루션을 도입하려고 함에 따라 2023년 글로벌 MLOps 시장은 30억 달러 이상의 벤처 캐피털을 유치했습니다. 투자의 약 45%는 확장성, 비용 효율성 및 유연성을 기반으로 하는 클라우드 기반 MLOps 솔루션에 집중됩니다. 또한 은행과 금융 기관이 사기 탐지, 위험 관리, 규정 준수 모니터링을 위해 MLOps를 채택함에 따라 BFSI 부문은 전체 투자의 약 25%를 차지합니다. 의료 진단 및 약물 개발을 위해 AI에 투자하는 의료 부문이 전체 MLOps 시장의 약 20%를 차지하는 투자로 밀접하게 뒤따르고 있습니다. 조직이 점점 더 데이터 기반 통찰력과 자동화의 가치를 인식함에 따라 제조, 소매, 공공 부문과 같은 부문에서 더 많은 기회가 예상됩니다. MLOps에 대한 투자는 기업이 운영 효율성과 혁신을 향상하기 위해 AI 및 기계 학습으로 전환함에 따라 특히 북미 및 아시아 태평양과 같은 지역에서 계속 증가할 것으로 예상됩니다.

신제품 개발

2023년과 2024년에 MLOps 시장의 기업은 다양한 부문에 걸쳐 진화하는 비즈니스 요구 사항을 충족하기 위해 신제품 개발에 집중하고 있습니다. 예를 들어 Microsoft는 모델 훈련 및 배포를 자동화하기 위한 고급 MLOps 도구를 통합하여 기계 학습 모델을 배포하는 데 걸리는 시간을 몇 개월에서 몇 주로 단축하는 Azure Machine Learning 2023을 출시했습니다. 마찬가지로 DataRobot은 모델 모니터링, 협업, 거버넌스를 포함한 전체 기계 학습 수명주기를 관리하기 위한 엔드투엔드 플랫폼을 제공하는 DataRobot AI Cloud를 출시했습니다. 또 다른 중요한 발전은 2023년 말에 AI 애플리케이션 구축, 배포, 확장을 위해 설계된 포괄적인 MLOps 플랫폼인 Vertex AI를 출시한 Google의 것입니다. 이 제품에는 버전 관리, 지속적인 학습, 자동 모델 모니터링 기능이 내장되어 있습니다. 앞으로 몇 년 동안 모델 최적화 및 배포 자동화의 혁신이 계속해서 제품 개발을 주도할 것입니다. 약 30%의 기업이 특히 전담 데이터 과학 팀이 없는 기업의 경우 자동화 및 사용 편의성을 향상시키는 데 제품 개발 노력을 집중하고 있습니다. 이러한 신제품 개발 추진은 단순화되고 접근성이 더 높은 MLOps 도구에 대한 수요가 증가하고 있음을 나타냅니다.

최근 개발

• Microsoft는 2023년 초에 Azure Machine Learning 2023을 출시하여 새로운 자동화된 배포 및 모니터링 기능을 통합하여 기계 학습 작업의 효율성을 향상시켰습니다.
• Google Cloud는 향상된 자동화 및 모델 모니터링 기능을 통해 개발자와 데이터 과학자가 머신러닝 모델을 구축, 배포, 확장하는 데 도움이 되는 플랫폼인 Vertex AI 2023을 출시했습니다.
• Amazon은 2023년에 새로운 자동화된 모델 배포 옵션을 포함하도록 Amazon SageMaker 제품군을 확장하여 산업 전반에 걸쳐 기계 학습 모델 수명 주기 관리의 효율성을 높였습니다.
• DataRobot은 2024년에 AI 클라우드 플랫폼에 새로운 기능을 도입하여 지속적인 모델 성능 모니터링에 중점을 두고 추가 클라우드 서비스와 통합하여 더 광범위한 기업 채택을 가능하게 했습니다.
• IBM은 2023년 MLOps용 Watson Studio를 출시하여 엔터프라이즈 환경 전반에서 AI 모델의 배포, 거버넌스, 모니터링을 관리하고 자동화하기 위한 엔드투엔드 솔루션을 제공했습니다.

보고 범위 

MLOps(기계 학습 운영) 시장에 대한 보고서는 성장에 영향을 미치는 주요 동인, 제한 사항, 기회 및 과제를 포함하여 시장 역학에 대한 포괄적인 분석을 제공합니다. 시장 동향, 유형별 세분화(온프레미스, 클라우드, 기타) 및 애플리케이션(BFSI, 의료, 소매, 제조, 공공 부문)은 물론 북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카에 대한 지역 통찰력을 다룹니다. 또한 이 보고서는 Microsoft, Amazon, Google, DataRobot과 같은 주요 업계 플레이어의 최근 개발 상황을 강조하여 시장 확장 전략에 대한 통찰력을 제공합니다. 또한 이 보고서에는 의료 및 BFSI 산업에서 클라우드 기반 MLOps 솔루션 채택 증가와 같은 다양한 부문의 투자 동향 및 성장 기회에 대한 자세한 분석이 포함되어 있습니다. 또한 선도 기업의 경쟁 환경과 프로필을 자세히 조사하여 시장의 미래 궤도, 과제 및 잠재적 성장 영역에 대한 명확한 보기를 제공합니다. 이 연구는 기업이 실행 가능한 데이터와 주요 시장 예측에 중점을 두고 MLOps 채택 및 구현에 대해 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움을 주기 위해 고안되었습니다.