Tamaño del mercado de generación de datos sintéticos, participación y análisis de impacto de COVID-19, por tipo de datos (datos de texto, datos de imágenes y videos, datos tabulares y otros), por aplicación (gestión de datos de prueba, capacitación y desarrollo de inteligencia artificial, intercambio de datos empresariales y análisis y visualización de datos), por industria (atención médica, manufactura, medios y entretenimiento, automoción, BFSI, comercio minorista y electrónico, TI y telecomunicaciones, y otros) y pronóstico regional, 2023-2030

El tamaño del mercado de generación de datos sintéticos se valoró en 288,5 millones de dólares en 2022 y se prevé que crezca de 351,2 millones de dólares en 2023 a 2.339,8 millones de dólares en 2030, exhibiendo una tasa compuesta anual del 31,1% durante el período previsto. América del Norte dominó el mercado global con una participación del 33,41% en 2022.

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

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

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IMPACTO DEL COVID-19

Mayor uso de tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático para sintetizar bases de datos complejas en medio del crecimiento del mercado impulsado por la pandemia

CrecienteInteligencia artificial (IA)y la penetración de la tecnología de aprendizaje automático en diferentes sectores industriales, incluidos BFSI, atención médica, medios y entretenimiento, automoción y otros, ayuda a proteger la información pública confidencial de las amenazas cibernéticas. Los datos sintéticos fomentan el proceso interno de intercambio de datos de la organización, lo que ayuda significativamente a almacenar 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 una empresa durante la situación de COVID-19.

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

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

ÚLTIMAS TENDENCIAS

Aumento en la implementación de modelos de lenguajes grandes (LLM) para aumentar el crecimiento del mercado

Los modelos de lenguaje grandes (LLM) son algoritmos de aprendizaje que ayudan a traducir, generar y predecir 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 lenguaje. Transformador generativo preentrenado (GPT) es un modelo de lenguaje que genera datos de texto utilizando los 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 conversacionales.

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

Por lo tanto, se prevé que el aumento en la implementación de modelos de lenguaje grande (LLM) impulse el crecimiento del mercado durante el período de pronóstico.

FACTORES DE CRECIMIENTO DEL MERCADO DE GENERACIÓN DE DATOS SINTÉTICOS

La creciente demanda de privacidad y seguridad de los datos impulsará el crecimiento del mercado

No se puede acceder a los datos del mundo real debido a preocupaciones 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 Portabilidad de Seguros Médicos (HIPAA). El aumento de los riesgos para la privacidad al recopilar conjuntos de datos del mundo real genera una demanda de datos sintéticos, una versión realista del conjunto de datos real con propiedades estadísticas similares. Estos datos sintetizados se pueden utilizar como alternativa a los datos reales y ofrecen varias ventajas en materia de privacidad, escalabilidad y diversidad.  

Por ejemplo, en abril de 2023, Betterdata, una startup con sede en Singapur, declaró que utiliza datos sintéticos que tienen características y estructura similares a los conjuntos de datos del mundo real sin revelar información confidencial o privada de un individuo para proteger los datos confidenciales y mejorarlos.aprendizaje automáticomodelos.

FACTORES RESTRICTIVOS

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

La generación de datos sintéticos crea réplicas virtuales de conjuntos de datos que pueden probarse y compartirse 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 datos del mundo real y de cambios debidos a innovaciones y desarrollos, mantener el conjunto de datos sintéticos constante a lo largo del tiempo es un desafío. Por lo tanto, las organizaciones deben garantizar periódicamente la precisión y confiabilidad de los datos sintéticos.

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

SEGMENTACIÓN

Por análisis de tipo de datos

Los datos tabulares muestran una CAGR destacadaabordando preocupaciones de privacidad con datos artificiales

Según el tipo de datos, el mercado se segmenta en datos de texto, datos de imágenes y videos, datos tabulares y otros. Recientemente, las empresas enfrentan desafíos a la hora de recopilar datos de la vida real debido a preocupaciones 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 impulsa la demanda de datos tabulares, que se espera que crezca con una CAGR destacada durante el período de pronóstico. Se pueden crear datos tabulares sintéticos utilizando Generative Adversarial Network (GAN) para ayudar a las empresas a mejorar la privacidad y 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 creciente uso de sistemas de generación de lenguaje natural con nuevos modelos de aprendizaje automático.

Por análisis de aplicaciones

La creciente necesidad de gestión de datos de prueba por parte de los administradores de pruebas contribuye al crecimiento segmentario

Según la aplicación, el mercado se divide en gestión de datos de prueba, capacitación y desarrollo de IA, intercambio de datos empresariales y análisis y visualización de datos. El segmento de gestión de datos de prueba tiene la mayor participación de mercado debido a la creciente necesidad del administrador de datos de prueba del conjunto más pequeño de datos para las pruebas y el enmascaramiento de datos. También pretende evitar problemas legales asociados al RGPD.

El segmento de intercambio de datos empresariales crece de manera constante a medida que las empresas enfrentan dificultades durante el intercambio de datos transfronterizos.

Por análisis de la industria

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La industria BFSI domina debido al aumento en el número de casos de fraude y el uso de operaciones algorítmicas 

Según la industria, el mercado se divide en atención médica, fabricación, medios y entretenimiento, automoción, BFSI, comercio minorista y 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 lidera la mejora del uso de datos sintéticos para ofrecer experiencias bancarias basadas en datos a clientes globales.

De manera similar, el segmento de atención médica ocupa la segunda posición en el mercado, ya que el uso cada vez mayor de datos sintéticos en la industria de la salud ayuda a realizar ensayos clínicos, investigaciones científicas, 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.

PERSPECTIVAS 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 tiene la mayor cuota 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 empresas de alta tecnología genera una demanda de datos sintéticos de alta calidad para realizar investigaciones y experimentos. Este factor impulsa el crecimiento del mercado en toda la región.

Se espera que Asia Pacífico crezca con la CAGR más alta durante el período previsto. Se debe a la creciente penetración de tecnologías avanzadas como AI/ML y a la creciente adopción de servicios basados ​​en la nube entre diferentes industrias para construir una infraestructura empresarial segura. Incremento de la inversión enIA generativay se prevé que el creciente enfoque de las empresas en la tecnología de inteligencia artificial 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 al tremendo crecimiento en la financiación para que los proveedores de datos sintéticos estructurados aporten avances en las capacidades internas de datos sintéticos de las organizaciones. Se proyecta que este factor impulsará el crecimiento del mercado durante el período de pronóstico.

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Medio Oriente, África y América del Sur están creciendo debido al aumentotransformación digitaliniciativas en BFSI, atención médica, automoción y medios y entretenimiento. La integración de tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático con las finanzas y la industria automotriz para generar datos sintéticos confiables impulsa el crecimiento del mercado de generación de datos sintéticos en ambas regiones.

JUGADORES CLAVE DE LA INDUSTRIA

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

Las empresas de generación de datos sintéticos incluyen Datagen, MOSTLY AI, TonicAI, Inc., Synthesis AI, GenRocket, Inc., Gretel Labs, Inc. y K2view Ltd., entre otras. Las crecientes inversiones en la generación de datos sintéticos para diferentes sectores industriales están ayudando a los actores clave a mantener su ventaja competitiva. Estas empresas también participan en asociaciones, adquisiciones y colaboraciones estratégicas para expandir su red comercial y de distribución y mantener el crecimiento del mercado.

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

• Generador de datos(A NOSOTROS.)
• MAYORMENTE IA (Austria)
• TonicAI, Inc. (EE. UU.)
• Síntesis de IA (EE. UU.)
• GenRocket, Inc. (EE. UU.)
• Laboratorios Gretel, Inc.(A NOSOTROS.)
• K2view Ltd.(Israel)
• Nebuloso limitado.(Reino Unido)
• Replica Analytics Ltd. (Canadá)
• YData Labs Inc. (EE. UU.)
• Sogeti (Francia)

DESARROLLOS CLAVE DE LA INDUSTRIA:

• Junio ​​de 2023:Seeing Machine Limited colaboró ​​con Devant AB, un proveedor de datos sintéticos centrado en el ser humano, para mejorar la seguridad del transporte al comprender el comportamiento de los conductores distraídos. Esta asociación llevó a integrar la nueva cabina del vehículo de Seeing Machine con la animación humana 3D de Devant y humanos generados por computadora para generar desarrollo en la tecnología de detección en la cabina.
• Mayo de 2023:Synthesis AI lanzó un nuevo conjunto de datos sintéticos empresariales en el mercado Snowflake, donde sus clientes pueden acceder a los rostros humanos sintéticos de Synthesis AI disponibles para desarrollar datos visuales para el modelo de visión por computadora sin comprometer la privacidad del consumidor de Synthesis AI.
• 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:Parallel Domain, un proveedor de plataforma de generación de datos sintéticos, lanzó el primer visualizador público de datos sintéticos de la industria, que ayuda a los ingenieros de la industria a interactuar directamente con la cámara sintética completamente etiquetada y los conjuntos de datos LiDAR para probar, implementar 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 visión por computadora que puedan usarse a costos más bajos en las industrias de arquitectura, ingeniería y construcción (AEC).

COBERTURA DEL INFORME

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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 desarrollos clave de la industria de 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.

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