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 Pronóstico, 2023-2030

El tamaño del mercado de la generación de datos sintéticos se valoró en USD 288.5 millones en 2022 y se prevé que crecerá de USD 351.2 millones en 2023 a USD 2,339.8 millones para 2030, que exhibe una tasa compuesta anual del 31.1% durante el período de pronóstico. América del Norte dominó el mercado global con una participación de 33.41% en 2022.

La generación de datos sintéticos es un proceso a través del cual los datos se crean algorítmica o artificialmente y no se basa en fenómenos del mundo real. Los datos sintéticos son una versión distorsionada de los datos originales que se pueden crear a través de procesos estadísticos de modelado y simulación utilizando herramientas adecuadas y técnicas de aumento de datos rentables.

Según los expertos de la industria, para 2024, casi el 60% de los datos utilizados para desarrollar proyectos de IA y análisis se generarán sintéticamente. Estos datos se pueden generar utilizando varios métodos, incluidas simulaciones, muestreo estadístico y redes adversas generativas (GaN) y se utiliza como un conjunto de datos de prueba de sustituto para la producción o datos operativos para validar modelos matemáticos y modelos de aprendizaje automático de trenes. El proceso de generación de datos sintéticos es útil cuando la recopilación de datos del mundo real es un desafío o poco práctico.

Impacto Covid-19

Mayor uso de tecnologías de IA y ML para sintetizar la base de datos compleja en medio de la pandemia del crecimiento del mercado impulsado

CrecienteInteligencia artificial (IA)y la penetración tecnológica de ML en diferentes sectores industriales, incluidos BFSI, atención médica, medios y entretenimiento, automotriz y otros, ayuda a asegurar información pública confidencial de las amenazas cibernéticas. Los datos sintéticos fomentan el proceso interno de datos de datos de la organización, lo que ayuda significativamente a almacenar los datos estructurales altamente complejos siguiendo todas las normas de seguridad. Por lo tanto, el uso de datos sintéticos garantizó la privacidad de los datos e imitó las propiedades estadísticas de los datos operativos sin poner en riesgo la privacidad de un individuo y empresa durante la situación Covid -19.

En junio de 2020, los Institutos Nacionales de Salud (NIH) lanzaron el esfuerzo de Colaboración de Covid Covid (N3C) para recopilar una base de datos profunda de pacientes con Covid-19 en los EE. UU. Y ayudó a capturar datos relevantes de los proveedores de atención médica presentes en todo el país. Syntegra, un proveedor de datos de atención médica sintética, genera una versión sintética de toda la base de datos N3C Covid-19, que proporciona acceso rápido a la base de datos sin violar la privacidad.

Por lo tanto, como se mencionó anteriormente, el uso exponencial de los datos sintéticos durante la situación de la pandemia impulsó el crecimiento del mercado.

Últimas tendencias

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Aumento en el despliegue de grandes modelos de idiomas (LLM) para aumentar el crecimiento del mercado

Los modelos de idiomas grandes (LLM) son algoritmos de aprendizaje que ayudan a traducir, generar y predecir el texto y otros tipos de contenido basados ​​en grandes conjuntos de datos y el desarrollo continuo de sitios web y diversas soluciones que utilizan modelos de idiomas. El transformador generativo previamente entrenado (GPT) es un modelo de lenguaje que genera datos de texto utilizando modelos GPT-1, GPT-2 y GPT-3. GPT-3 es el modelo más complejo y ha alcanzado 175 millones de parámetros de aprendizaje automático para crear un gran conjunto de datos de datos de conversación.

El desarrollo continuo de sitios web y otras soluciones de bases de datos aprovecha la demanda de modelos de idiomas en diversas industrias, que incluyen minorista, atención médica, tecnología y otros. Estos modelos de lenguaje son utilizados por diferentes usuarios finales para la generación de texto, anotación de imágenes, detección de fraude, IA conversacional y generación de códigos.

Por lo tanto, se anticipa que el aumento en el despliegue de modelos de idiomas grandes (LLM) impulsará el crecimiento del mercado durante el período de pronóstico.

Factores de crecimiento del mercado de la generación de datos sintéticos

Creciente demanda de privacidad y seguridad de datos para combinar el crecimiento del mercado

No se puede acceder a los datos del mundo real debido a problemas de privacidad o riesgos de cumplimiento junto con las regulaciones impuestas por el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR), la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA) y la Ley de Responsabilidad y Responsabilidad del Seguro de Salud (HIPAA). El aumento de los riesgos de privacidad para recopilar conjuntos de datos del mundo real genera demanda de datos sintéticos, una versión realista del conjunto de datos reales con propiedades estadísticas similares. Estos datos sintetizados se pueden utilizar como una alternativa a los datos reales y ofrece varias ventajas con respecto a la privacidad, la escalabilidad y la diversidad.  

Por ejemplo, en abril de 2023, BetterData, una startup con sede en Singapur declarada para usar datos sintéticos que tienen características y estructura similares al conjunto de datos del mundo real sin divulgar información confidencial o privada de un individuo para asegurar datos confidenciales y mejoraraprendizaje automáticomodelos.

Factores de restricción

La falta de precisión de los datos y el realismo dificulta el crecimiento del mercado

La generación de datos sintéticos crea réplicas virtuales de conjuntos de datos que se pueden probar y compartir con los usuarios. Además, este proceso enfrenta dificultades para capturar los detalles minuciosos de imágenes del mundo real y modelos especializados.

Como los datos sintéticos dependen de los datos y los cambios del mundo real debido a innovaciones y desarrollos, mantener constante el conjunto de datos sintético con el tiempo es un desafío. Por lo tanto, las organizaciones deben garantizar regularmente la precisión y confiabilidad de los datos sintéticos.

Este factor obstaculiza la precisión y el realismo de los datos sintéticos, obstaculizando significativamente el crecimiento del mercado de la generación de datos sintéticos.

SEGMENTACIÓN

Por análisis de tipo de datos

Los datos tabulares exhiben una tasa composición prominenteabordando las preocupaciones de privacidad con los datos artificiales

Según el tipo de datos, el mercado está segmentado en datos de texto, datos de imágenes y video, datos tabulares y otros. Recientemente, las empresas enfrentan desafíos para recopilar datos de la vida real debido a problemas de privacidad. Estos desafíos conducen a la generación de datos artificiales que imitan los datos del mundo real, que pueden almacenarse en formato tabular estructurado. Esto aumenta la demanda de datos tabulares, que se espera que crezca con una CAGR prominente durante el período de pronóstico. Los datos tabulares sintéticos se pueden crear utilizando una red adversaria generativa (GaN) para ayudar a las empresas a mejorar la privacidad y la seguridad de los datos operativos.

Según los analistas de investigación, el uso de datos tabulares sintéticos para entrenar modelos de inteligencia artificial (IA) crecerá aproximadamente tres veces más rápido que los datos estructurados reales para 2030.

Además, se proyecta que el segmento de datos de texto crecerá con la mayor participación de mercado debido al aumento del uso de los sistemas de generación de idiomas naturales con nuevos modelos de aprendizaje automático.

Por análisis de la aplicación

Aumento de la necesidad de gestión de datos de prueba por parte de los gerentes de prueba que contribuyen al crecimiento segmentario

Según la aplicación, el mercado se divide en la gestión de datos de prueba, la capacitación y el desarrollo de la inteligencia artificial, el intercambio de datos empresariales y el análisis y la visualización de datos. El segmento de gestión de datos de prueba posee la mayor participación de mercado debido a la creciente necesidad del conjunto de datos más pequeño por parte del administrador de datos de la prueba para pruebas de datos y enmascaramiento de datos. También tiene como objetivo evitar problemas legales asociados con GDPR.

El segmento de intercambio de datos empresarial crece constantemente a medida que las empresas enfrentan dificultades durante el intercambio de datos transfronterizo.

Por análisis de la industria

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La industria de BFSI domina debido al aumento en el número de casos de fraude y el uso del comercio algorítmico 

Sobre la base de la industria, el mercado se divide en atención médica, fabricación, medios y entretenimiento, automotriz, BFSI, minorista y comercio electrónico, TI ytelecomunicacióny otros. El aumento del uso de datos sintéticos en la industria BFSI ayuda a mejorar la técnica de detección de fraude, el análisis de riesgos y el comercio algorítmico para validar estructuras de datos complejas. Por lo tanto, el segmento BFSI conduce a mejorar el uso de datos sintéticos para entregar experiencias bancarias basadas en datos a los clientes globales.

Del mismo modo, el segmento de atención médica lidera con la segunda posición en el mercado, ya que el aumento del uso de datos sintéticos en la industria de la salud ayuda a realizar ensayos clínicos, investigación científica, generar imágenes médicas y predecir enfermedades raras. Por lo tanto, el segmento de atención médica crece con la CAGR más alta durante el período de pronóstico.

Ideas regionales

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El alcance del mercado global se clasifica en cinco regiones, América del Norte, Europa, Asia Pacífico, Oriente Medio y África y América del Sur.

América del Norte posee la mayor participación de mercado de generación de datos sintéticos, debido a la presencia de múltiples actores del mercado. El creciente número de nuevas empresas de IA, institutos de investigación y compañías de alta tecnología genera demanda de datos sintéticos de alta calidad para realizar investigaciones y experimentos. Este factor alimenta el crecimiento del mercado en toda la región.

Se espera que Asia Pacífico crezca con la CAGR más alta durante el período de pronóstico. Se debe a la creciente penetración de tecnologías avanzadas como AI/ML y la creciente adopción de servicios basados ​​en la nube entre diferentes industrias para construir una infraestructura comercial segura. Aumento de la inversión enIA generativay se anticipa que el creciente enfoque de las empresas en la tecnología de IA impulsará la demanda de procesos de generación de datos sintéticos en Asia Pacífico durante el período de pronóstico.

Se espera que Europa crezca con una CAGR significativa durante el período de pronóstico debido a la presencia de múltiples proveedores de datos sintéticos y un tremendo crecimiento en la financiación de los proveedores de datos sintéticos estructurados para traer desarrollos en las capacidades de datos sintéticos internos de las organizaciones. Se proyecta que este factor impulse el crecimiento del mercado durante el período de pronóstico.

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Medio Oriente y África y Sudamérica están creciendo debido al aumento detransformación digitalIniciativas en BFSI, atención médica, automotriz y medios y entretenimiento. La integración de la inteligencia artificial y las tecnologías de aprendizaje automático con las finanzas y la industria automotriz para generar datos sintéticos confiables alimenta el crecimiento del mercado de la generación de datos sintéticos en ambas regiones.

Actores clave de la industria

Los jugadores clave se centran en generar datos sintéticos para fortalecer su posición

Las empresas de generación de datos sintéticas incluyen Datagen, principalmente AI, Tonicai, Inc., Synthesis AI, GenRocket, Inc., Gretel Labs, Inc. y K2view Ltd., entre otros. El aumento de las inversiones en la generación de datos sintéticos para diferentes verticales de la industria está ayudando a los actores clave a mantener su ventaja competitiva. Estas compañías también participan en asociaciones estratégicas, adquisiciones y colaboraciones para expandir su red de negocios y distribución y mantener el crecimiento del mercado.

Lista de empresas clave perfiladas en el mercado de generación de datos sintéticos:

• Datagen(A NOSOTROS.)
• Sobre todo AI (Austria)
• Tonicai, Inc. (EE. UU.)
• Síntesis Ai (EE. UU.)
• GenRocket, Inc. (EE. UU.)
• Gretel Labs, Inc.(A NOSOTROS.)
• K2View Ltd.(Israel)
• Brumoso limitado.(Reino Unido)
• Replica Analytics Ltd. (Canadá)
• YData Labs Inc. (EE. UU.)
• Sogeti (Francia)

Desarrollos clave de la industria:

• Junio ​​de 2023:Ver a Machine Limited colaboró ​​con AB Devant, un proveedor de datos sintéticos centrados en el ser humano, para mejorar la seguridad del transporte al comprender el comportamiento del conductor distraído. Esta asociación condujo a la integración de la nueva cabina de vehículos de Seeing Machine con la animación humana 3D de Devant y los humanos generados por computadora para llevar el desarrollo de la tecnología de detección en la cabina.
• Mayo de 2023:Synthesis AI lanzó un nuevo conjunto de datos sintéticos empresariales en el mercado de copos de nieve, donde sus clientes pueden acceder a las caras humanas sintéticas de Synthesis AI fácilmente disponibles para desarrollar datos visuales para el modelo de visión por computadora sin comprometer la privacidad del consumidor de la IA de síntesis.
• Diciembre de 2021:Gretel.ai se asoció con Illumina, Inc. para entregar datos sintéticos para la investigación en genómica y otros campos relacionados, incluida la biología forense, la biotecnología y la sistemática biológica para mejorar el desarrollo de la medicina de precisión.
• Mayo de 2021:El dominio paralelo, un proveedor de la plataforma de generación de datos sintética, lanzó el primer visualizador de datos sintéticos públicos de la industria, que ayuda a los ingenieros de la industria a interactuar directamente con la cámara sintética totalmente marcada y los conjuntos de datos LIDAR para probar, desplegar y entrenar soluciones de aprendizaje automático.
• Abril de 2021:Unity Software Inc. lanzó conjuntos de datos de imágenes sintéticas para desarrollar modelos de inteligencia artificial de la visión por computadora que se puedan utilizar a costos más bajos en las industrias de arquitectura, ingeniería y construcción (AEC).

Cobertura de informes

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El informe proporciona un análisis detallado del mercado y se centra en aspectos clave como empresas líderes, tipos de productos/servicios y aplicaciones líderes del producto. Además, el informe ofrece información sobre las tendencias del mercado y destaca los desarrollos clave de la industria de la generación de datos sintéticos. Además de los factores anteriores, el informe abarca varios factores que han contribuido al crecimiento del mercado en los últimos años.

Informe de alcance y segmentación