Machine Learning zählt derzeit zu den führenden Technologietrends. Egal ob Sprach- oder Bilderkennung, autonomes Fahren oder IoT-Projekte – die neuen digitalen Lösungen und Produkte sind ohne Verfahren des Machine Learning und der künstlichen Intelligenz nicht denk- und realisierbar. Schon über zwei Drittel der deutschen Unternehmen beschäftigen sich aktiv mit dem Thema. Nach aktuellen Prognosen von Crisp Research werden im Jahr 2017 weltweit rund 4,3 Mrd. Euro in Machine Learning-Technologien, Services und -Projekte investiert.

Die große Bandbreite an Machine Learning-Funktionen und -Diensten, die unterschiedlichen Algorithmen und Lernstile-, sowie die Vielfalt von Einsatzszenarien sorgen für eine sehr hohe Komplexität. Um IT- und Digitalisierungsentscheider, Unternehmensstrategen sowie IT-Einkäufer bei der Identifikation, Evaluierung und Auswahl relevanter und geeigneter Technologie- und Dienstleistungsanbieter zu unterstützen, führt Crisp Research im Kontext von Machine Learning derzeit einen unabhängigen Anbietervergleich namens „Crisp Vendor Universe – Machine Learning“ durch.
Nach einer einheitlichen und standardisierten Bewertungsmethodik werden Stärken und Schwächen der Anbieter transparent und vergleichbar dargestellt. Weiterhin bietet die Analyse eine differenzierte Positionierung der Anbieter nach Markt- und Technologiesegmenten in Quadranten, klare Kriterien für das Erstellen von Shortlists und die Investitionsplanung sowie Anregungen für eigene Projekte und Benchmarks.
Mit dem “Crisp Vendor Universe - Machine Learning” führt Crisp Research erstmals einen unabhängigen Vergleich relevanter Technologie- und Service-Provider im Kontext von Machine Learning durch. Der gleichnamige Report wird im April 2017 erscheinen und soll IT- und Digitalisierungsentscheidern einen einheitlichen Marktüberblick liefern. Im Mittelpunkt des Anbietervergleichs stehen die folgenden Marktsegmente:
Marktsegment |
Beschreibung |
Machine Learning
-as-a-Service |
Plattformen, die Machine Learning-Funktionen (z.B. Bilderkennung, Spracherkennung, Textanalyse etc.) via API als Service bereitstellen und abrechnen („as-a-Service“). Dabei sind Rechenleistung, Softwarekomponenten und Machine-Learning-Modelle sowie die angewandten Algorithmen integraler Service- und Preisbestandteil. |
Machine Learning Platforms & Software |
Advanced Analytics bzw. Data Science-Software Plattformen, welche die Entwicklung, Modellbildung, Training und Verwaltung sowie das Processing von Machine Learning-Verfahren und Algorithmen ermöglichen und dabei verschiedene Deployment-Varianten (On-Prem, Hosted, Cloud) unterstützen. |
Machine Learning Dienstleister |
IT-Dienstleister, welche Kunden im Kontext von Machine Learning und künstlicher Intelligenz durch Beratung, Training, Implementierung, Datenaufbereitung und -Analyse sowie dem Betrieb von Machine Learning-basierten Plattformen und Systemen unterstützen. |
Mehr Informationen zur Methodik und den Selektionskriterien der relevanten Anbieter erhalten Sie auf unserer Website sowie von unseren Projektleitern Björn Böttcher und Anna-Lena Schwalm.
Einen Überblick zu unseren bereits durchgeführten Research-Missionen und Anbietervergleichen finden Sie unter diesem Link.