Synthetic Data Generation Market Size, Share & COVID-19 Impact Analysis, By Data Type (Text Data, Image & Video Data, Tabular Data, and Others), By Application (Test Data Management, AI Training & Development, Enterprise Data Sharing, and Data Analytics & Visualization), By Industry (Healthcare, Manufacturing, Media and Entertainment, Automotive, BFSI, Retail & E-commerce, IT & Telecommunication, and Others), and Regional Forecast, 2023-2030

Die Marktgröße für synthetische Datengenerierung wurde im Jahr 2022 mit 288,5 Mio. USD geschätzt und wird voraussichtlich von 351,2 Mio. USD im Jahr 2023 auf 2.339,8 Mio. USD bis 2030 wachsen, was im Prognosezeitraum eine CAGR von 31,1% aufwies. Nordamerika dominierte den globalen Markt mit einem Anteil von 33,41% im Jahr 2022.

Die synthetische Datenerzeugung ist ein Prozess, durch den Daten algorithmisch oder künstlich erstellt werden und nicht auf realen Phänomenen basieren. Synthetische Daten sind eine verzerrte Version der Originaldaten, die durch statistische Modellierungs- und Simulationsprozesse mit geeigneten Tools und kostengünstigen Datenvergrößerungstechniken erstellt werden können.

Laut Branchenexperten werden bis 2024 fast 60% der Daten zur Entwicklung von KI- und Analyseprojekten synthetisch generiert. Diese Daten können mit verschiedenen Methoden erstellt werden, einschließlich Simulationen, statistischer Stichproben und generativen kontroversen Netzwerken (GaNs) und werden als Ersatz -Testdatensatz für Produktions- oder Betriebsdaten verwendet, um mathematische Modelle zu validieren und maschinelles Lernmodelle zu trainieren. Der Prozess der synthetischen Datenerzeugung ist hilfreich, wenn die Erfassung von Daten in realer Welt herausfordernd oder unpraktisch ist.

Covid-19-Auswirkungen

Erhöhte Verwendung von KI- und ML -Technologien zur Synthese komplexer Datenbankmarke inmitten von Pandemie -Steigerung des Marktwachstums

AnbauKünstliche Intelligenz (KI)und ML -Technologie -Penetration in verschiedenen Industriesektoren, darunter BFSI, Gesundheitswesen, Medien und Unterhaltung, Automobile und andere, tragen dazu bei, vertrauliche öffentliche Informationen vor Cyber ​​-Bedrohungen zu sichern. Synthetische Daten fördern den internen Datenaustauschprozess des Unternehmens, der die hochkomplexen strukturellen Daten erheblich speichert, indem alle Sicherheitsnormen folgen. Die Verwendung von synthetischen Daten sorgte daher für die Datenschutzdatenschutz und imitierte die statistischen Eigenschaften der Betriebsdaten, ohne die Privatsphäre eines Einzelnen und eines Unternehmens während der Covid -19 -Situation gefährdet zu haben.

Im Juni 2020 starteten die National Institutes of Health (NIH) die Bemühungen der National Covid Cohorte Collaborative (N3C), eine tiefe Datenbank von Covid-19-Patienten in den USA zu sammeln, und half dabei, relevante Daten von im ganzen Land anwesenden Gesundheitsdienstleistern zu erfassen. Syntegra, ein Synthetic Healthcare Data Provider, generiert eine synthetische Version der gesamten N3C Covid-19-Datenbank, die einen schnellen Datenbankzugriff ohne Verletzung der Privatsphäre bietet.

Wie oben erwähnt, trug die exponentielle Verwendung synthetischer Daten während der pandemischen Situation das Marktwachstum an.

Neueste Trends

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Einsatz im Einsatz von großsprachigen Modellen (LLM), um das Marktwachstum zu erweitern

Großsprachige Modelle (LLM) sind Lernalgorithmen, die dazu beitragen, Text und andere Arten von Inhalten zu übersetzen, zu generieren und vorherzusagen, basierend auf großen Datensätzen und der kontinuierlichen Entwicklung von Websites und verschiedenen Lösungen, die Sprachmodelle verwenden. Generative Pre-aus-Transformator (GPT) ist ein Sprachmodell, das Textdaten unter Verwendung von GPT-1-, GPT-2- und GPT-3-Modellen generiert. GPT-3 ist das komplexeste Modell und hat 175 Millionen Parameter für maschinelles Lernen erreicht, um einen großen Datensatz mit Konversationsdaten zu erstellen.

Die kontinuierliche Entwicklung von Websites und anderen Datenbanklösungen nutzt die Nachfrage nach Sprachmodellen in verschiedenen Branchen, darunter Einzelhandel, Gesundheitswesen, Technologie und andere. Diese Sprachmodelle werden von verschiedenen Endbenutzern für die Textgenerierung, Bildanmerkungen, Betrugserkennung, Konversations-KI und Codegenerierung verwendet.

Daher wird erwartet, dass der Einsatz von Großsprachmodellen (LLM) im Prognosezeitraum das Marktwachstum fördert.

Marktwachstumsfaktoren für synthetische Datengenerierung

Wachsende Nachfrage nach Datenschutz und Sicherheit für den Kraftstoffmarktwachstum

Auf Daten auf reale Welt können aufgrund von Datenschutzbedenken oder Compliance-Risiken zusammen mit den Vorschriften der allgemeinen Datenschutzverordnung (DSGVO), dem California Consumer Privacy Act (CCPA) und dem HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act) nicht zugegriffen werden. Der Anstieg der Datenschutzrisiken für das Sammeln realer Datensätze erzeugt die Nachfrage nach synthetischen Daten, eine realistische Version des realen Datensatzes mit ähnlichen statistischen Eigenschaften. Diese synthetisierten Daten können als Alternative zu realen Daten verwendet werden und bietet verschiedene Vorteile in Bezug auf Privatsphäre, Skalierbarkeit und Vielfalt.  

Zum Beispiel im April 2023, BetterData, ein Startup in Singapur, das für die Verwendung von synthetischen Daten erklärt wurdemaschinelles LernenModelle.

Rückhaltefaktoren

Mangel an Datengenauigkeit und Realismus behindern das Marktwachstum

Die synthetische Datenerzeugung erstellt virtuelle Replikate von Datensätzen, die mit Benutzern getestet und gemeinsam genutzt werden können. Darüber hinaus hat dieser Prozess Schwierigkeiten, die winzigen Details der realen Bilder und speziellen Modelle zu erfassen.

Da synthetische Daten aufgrund von Innovationen und Entwicklungen von Daten und Änderungen realer Welt abhängen, ist es eine Herausforderung, die synthetische Datensätze konstant zu halten. Daher sollten Unternehmen regelmäßig die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der synthetischen Daten sicherstellen.

Dieser Faktor behindert die Genauigkeit und den Realismus der synthetischen Daten und behindert das Marktwachstum der synthetischen Datengenerierung erheblich.

SEGMENTIERUNG

Nach Datentypanalyse

Tabuläre Daten zeigen eine prominente CAGRDurch die Beantwortung von Datenschutzbedenken mit künstlichen Daten

Basierend auf Datentyp wird der Markt in Textdaten, Bild- und Videodaten, tabellarische Daten und andere unterteilt. In jüngster Zeit stehen Unternehmen vor Herausforderungen beim Sammeln von Daten im wirklichen Leben aufgrund von Datenschutzbedenken. Diese Herausforderungen führen zu künstlichen Daten, die reale Daten nachahmen, die im strukturierten tabellarischen Format gespeichert werden können. Dies steigert die Nachfrage nach tabellarischen Daten, die im Prognosezeitraum voraussichtlich mit einer prominenten CAGR wachsen wird. Synthetische tabellarische Daten können mit dem generativen Gegenteil (GAN) erstellt werden, um Unternehmen zu unterstützen, um die Datenschutz und Sicherheit der betrieblichen Daten zu verbessern.

Laut Research -Analysten wird die Verwendung von synthetischen tabellarischen Daten zum Ausbilden von künstlichen Intelligenzmodellen (KI) bis 2030 ungefähr dreimal schneller als reale strukturierte Daten wachsen.

Darüber hinaus wird das Segment von Textdaten voraussichtlich mit dem größten Marktanteil wachsen, da die Nutzung von Systemen für natürliche Spracherzeugung mit neuen Modellen für maschinelles Lernen zunimmt.

Durch Anwendungsanalyse

Steigern Sie die Notwendigkeit des Testdatenmanagements durch Testmanager, die zum segmentalen Wachstum beitragen

Basierend auf der Anwendung wird der Markt in Testdatenmanagement, AI -Schulungen und -entwicklung, Unternehmensdatenaustausch sowie Datenanalyse und Visualisierung unterteilt. Das Testdatenmanagement -Segment enthält den größten Marktanteil, da der Testdatenmanager für Datentests und Datenmaskierung zunehmend die kleinsten Datenmenge benötigt. Ziel ist es auch, rechtliche Probleme im Zusammenhang mit der DSGVO zu vermeiden.

Das Segment Enterprise Data Sharing wächst stetig, da die Unternehmen während der grenzüberschreitenden Datenaustausch mit Schwierigkeiten konfrontiert sind.

Durch Branchenanalyse

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Die BFSI -Industrie dominiert aufgrund der Anstieg der Anzahl der Betrugsfälle und der Verwendung des algorithmischen Handels 

Auf der Grundlage der Industrie ist der Markt in Gesundheits-, Fertigung, Medien und Unterhaltung, Automobil, BFSI, Retail & E-Commerce, IT & IT & unterteiltTelekommunikationund andere. Durch die zunehmende Verwendung von synthetischen Daten in der BFSI -Branche wird die Betrugserkennungstechnik, die Risikoanalyse und den algorithmischen Handel zur Validierung komplexer Datenstrukturen verbessert. Daher führt das BFSI-Segment zu einer Verbesserung der Verwendung von synthetischen Daten zur Bereitstellung von datengesteuerten Bankerlebnissen an globale Kunden.

In ähnlicher Weise führt das Gesundheitssegment mit der Sekundenstelle auf dem Markt, da die zunehmende Verwendung von synthetischen Daten in der Gesundheitsbranche dazu beiträgt, klinische Studien durchzuführen, wissenschaftliche Forschung zu erzeugen, medizinische Bilder zu generieren und seltene Krankheiten vorherzusagen. Somit wächst das Gesundheitssegment im Prognosezeitraum mit dem höchsten CAGR.

Regionale Erkenntnisse

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Der globale Marktumfang wird in fünf Regionen, Nordamerika, Europa, asiatischem Pazifik, dem Nahen Osten und Afrika und Südamerika eingestuft.

Nordamerika hat aufgrund mehrerer Marktteilnehmer den größten Marktanteil der synthetischen Datengenerierung. Die steigende Anzahl von KI-Startups, Forschungsinstituten und High-Tech-Unternehmen erzeugt die Nachfrage nach hochwertigen synthetischen Daten, um Forschung und Experimente durchzuführen. Dieser Faktor treibt das Marktwachstum in der Region an.

Der asiatisch -pazifische Raum wird voraussichtlich im Prognosezeitraum mit dem höchsten CAGR wachsen. Dies ist auf die steigende Durchdringung fortschrittlicher Technologien wie KI/ML und die wachsende Einführung von Cloud-basierten Diensten zwischen verschiedenen Branchen zum Aufbau einer sicheren Geschäftsinfrastruktur zurückzuführen. Steigende Investitionen inGenerative AiDer steigende Fokus der Unternehmen auf KI -Technologie wird im Prognosezeitraum im asiatisch -pazifischen Raum die Nachfrage nach synthetischen Datengenerierungsprozessen im asiatisch -pazifischen Raum vorteilt.

Es wird erwartet, dass Europa im Prognosezeitraum mit einem signifikanten CAGR wachsen wird, da mehrere synthetische Datenanbieter und ein enormes Wachstum der Finanzierung für strukturierte synthetische Datenanbieter, um Entwicklungen in den internen synthetischen Datenfähigkeiten von Organisationen zu entwickeln. Dieser Faktor soll das Marktwachstum im Prognosezeitraum vorantreiben.

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Der Nahe Osten & Afrika und Südamerika wachsen aufgrund des AnstiegsDigitale TransformationInitiativen in BFSI, Gesundheitswesen, Automobil- und Medien und Unterhaltung. Integration künstlicher Intelligenz- und maschinelles Lerntechnologien in die Finanzierung und die Automobilindustrie, um zuverlässige synthetische Daten zu generieren, fuziiert das Marktwachstum der synthetischen Datenerzeugung in beiden Regionen.

Hauptakteure der Branche

Die wichtigsten Spieler konzentrieren sich darauf, synthetische Daten zu generieren, um ihre Position zu stärken

Zu den Unternehmen der synthetischen Datengenerierung gehören unter anderem Datagen, hauptsächlich AI, Tonicai, Inc., Synthese AI, Genrocket, Inc., Gretel Labs, Inc. und K2View Ltd.. Erhöhte Investitionen in die Erzeugung von synthetischen Daten für verschiedene Branchen -Vertikale helfen wichtige Akteure, ihren Wettbewerbsvorteil beizubehalten. Diese Unternehmen führen auch strategische Partnerschaften, Akquisitionen und Zusammenarbeit ein, um ihr Geschäfts- und Vertriebsnetzwerk zu erweitern und das Marktwachstum aufrechtzuerhalten.

Liste der wichtigsten Unternehmen, die auf dem Markt für synthetische Datenerzeugung vorgestellt wurden:

• Datagen(UNS.)
• Meistens KI (Österreich)
• Tonicai, Inc. (USA)
• Synthese AI (USA)
• Genrocket, Inc. (USA)
• Gretel Labs, Inc.(UNS.)
• K2View Ltd.(Israel)
• Dunstlozy Limited.(VEREINIGTES KÖNIGREICH.)
• Replica Analytics Ltd. (Kanada)
• Ydata Labs Inc. (USA)
• SOGIGI (Frankreich)

Schlüsselentwicklungen der Branche:

• Juni 2023:Sehen, dass Machine Limited mit Devant AB, einem menschlich-zentrierten synthetischen Datenanbieter, zusammengearbeitet hat, um die Transportsicherheit durch das Verständnis des abgelenkten Fahrers zu verbessern. Diese Partnerschaft führte dazu, dass die neue Fahrzeugkabine von Machine mit Devants 3D-menschliche Animation und computergenerierte Menschen integriert wurde, um die Entwicklung der In-Cabin-Sensing-Technologie zu entwickeln.
• Mai 2023:Die Synthese AI hat auf dem Snowflake -Markt einen neuen synthetischen Datensatz von Enterprise gestartet, in dem ihre Kunden leicht verfügbare Synthese -Synthese -menschliche Gesichter von Synthese AI zugreifen können, um visuelle Daten für das Computer Vision -Modell zu entwickeln, ohne die Privatsphäre der Synthese -AI -Verbraucher zu beeinträchtigen.
• Dezember 2021:Gretel.ai hat sich mit Illumina, Inc. zusammengetan, um synthetische Daten für die Forschung in Genomik und anderen verwandten Bereichen zu liefern, einschließlich forensischer Biologie, Biotechnologie und biologischer Systematik, um die Entwicklung der Präzisionsmedizin zu verbessern.
• Mai 2021:Parallel Domain, ein Anbieter von Synthetic Data Generation Platform, hat den branchenweit ersten öffentlichen Synthetic Data Visualizer gestartet, mit dem die Brancheningenieure direkt mit den voll markierten synthetischen Kamera- und Lidar-Datensätzen interagieren können, um maschinelle Lernlösungen zu testen, bereitzustellen und zu trainieren.
• April 2021:Unity Software Inc. hat synthetische Bilddatensätze gestartet, um Modelle für künstliche Intelligenz von Computer Vision zu entwickeln, die zu niedrigeren Kosten in der Architektur-, Ingenieur- und Konstruktionsbranche (AEC) verwendet werden können.

Berichterstattung

An Infographic Representation of Markt für synthetische Datengenerierung

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Der Bericht enthält eine detaillierte Analyse des Marktes und konzentriert sich auf wichtige Aspekte wie führende Unternehmen, Produkt-/Servicetypen und führende Anwendungen des Produkts. Darüber hinaus bietet der Bericht Einblicke in die Markttrends und hebt wichtige Entwicklungen der Branche der synthetischen Datengenerierung hervor. Zusätzlich zu den oben genannten Faktoren umfasst der Bericht mehrere Faktoren, die zum Wachstum des Marktes in den letzten Jahren beigetragen haben.

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