IoT AI and ML Services: Deploy, Learn, and Monetize

IoTによる人工知能と機械学習サービス：展開、学習、収益化

Actionable Benefits Compare the products and services for IoT Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI) technology offering of 18 IoT vendors. Identify the op... もっと見る

出版社	出版年月	価格	ページ数	言語
ABI Research ABIリサーチ	2020年8月11日	お問い合わせくださいライセンス・価格情報注文方法はこちら	38	英語

Table of Contents

Summary

Actionable Benefits

Compare the products and services for IoT Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI) technology offering of 18 IoT vendors.
Identify the opportunities and challenges of the AI &ML market for the IoT and leverage the penetration strategies for the sales/strategy teams.
Analyze the strategy, position, differentiation, and competitive outlook of the leading ML/AI vendors for the IoT.
Identify current and future trends in IoT advance analytics and machine learning markets, with revenue forecasts from 2018 until 2026 for IoT data-enabled value chain.

Critical Questions Answered

How the ML/AI offerings are positioned in the IoT-data enabled value chain?
What are the disruptive and future trends in machine learning deployment for the edge, fog, and cloud for the IoT?
Who is dominating edge centric & cloud-centric IoT ML and AI vendors?

Research Highlights

A detailed breakdown of IoT analytics value chain components.
Comprehensive analysis of IoT ML strategies of AWS, Google, IBM, Azure, Huawei, Oracle, Crosser, Ekkono, FogHorn, Swim.ai, Seeq, C3.ai, Uptake, DataRobot, Dataiku, Falkonry, Nokia SpaceTime Insight, Noodle.ai, Fetch.ai, and Pythian and others.
Detailed technical and commercial overview of IoT advance analytics and machine learning technologies and evaluation of its commercial growth capabilities comparatively to the other components of the IoT-data enabled value chain.

Who Should Read This?

IoT Big Data vendors and software developers for IoT analytics, who needs to understand the market dynamics and identify differentiation point among competitors.
Industrial players, who intend/ongoing the IoT digital transformation, to understand advanced data processing offerings, strengths and avoid vendors lock-in.
S-Suite and strategic advisors within the data-enabled industry who are responsible for strategy formation, business development, and innovative solutions planning.

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Table of Contents

1. EXECUTIVE SUMMARY

2. INTRODUCTION

2.1. The IoT Perspective: Defining AI and ML

3. VALUE CHAIN OVERVIEW AND DEFINITIONS

3.1. ML/AI at the Edge
3.2. ML/AI in the CLoud

4. MARKET OVERVIEW

4.1. Drivers and Trends
4.2. Challenges

5. VENDOR OVERVIEW AND PROFILES

5.1. ML/AI at the Edge

6. ML/AI IN THE CLOUD AND ON-PREMISES

6.1. End-to-End Platforms
6.2. Specialized PaaS and SaaS

7. FORECASTS

7.1. Methodology

Companies Mentioned

Amazon
C3.ai
Crosser
Dataiku
DataRobot
Ekkono
Falkonry
FogHorn
Huawei
IBM
Microsoft
Nokia
Noodle.ai
Pythian
Seeq
Swim.ai
Uptake

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