합성 데이터 생성 시장 규모, 점유율 및 코로나19 영향 분석, 데이터 유형별(텍스트 데이터, 이미지 및 비디오 데이터, 표 형식 데이터 등), 애플리케이션별(테스트 데이터 관리, AI 교육 및 개발, 기업 데이터 공유, 데이터 분석 및 시각화), 산업별(의료, 제조, 미디어 및 엔터테인먼트, 자동차, BFSI, 소매 및 전자 상거래, IT 및 통신 등) 및 지역 예측, 2023~2030년

합성 데이터 생성 시장 규모는 2022년 2억 8,850만 달러로 평가되었으며, 2023년 3억 5,120만 달러에서 2030년까지 23억 3,980만 달러로 성장하여 예측 기간 동안 CAGR 31.1%를 나타낼 것으로 예상됩니다. 북미는 2022년 33.41%의 점유율로 글로벌 시장을 장악했다.

합성 데이터 생성은 실제 현상을 기반으로 하지 않고 알고리즘이나 인위적으로 데이터를 생성하는 프로세스입니다. 합성 데이터는 적절한 도구와 비용 효율적인 데이터 확대 기술을 사용하여 통계 모델링 및 시뮬레이션 프로세스를 통해 생성할 수 있는 원본 데이터의 왜곡된 버전입니다.

업계 전문가에 따르면 2024년까지 AI 및 분석 프로젝트 개발에 사용되는 데이터의 거의 60%가 합성으로 생성될 것이라고 합니다. 이 데이터는 시뮬레이션, 통계 샘플링, GAN(Generative Adversarial Networks) 등 다양한 방법을 사용하여 생성될 수 있으며, 수학적 모델을 검증하고 기계 학습 모델을 교육하기 위해 생산 또는 운영 데이터에 대한 대체 테스트 데이터세트로 사용됩니다. 합성 데이터 생성 프로세스는 실제 데이터를 수집하는 것이 어렵거나 비실용적일 때 유용합니다.

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코로나19 영향

팬데믹으로 인한 시장 성장 속에서 복잡한 데이터베이스를 합성하기 위한 AI 및 ML 기술의 사용 증가

성장인공지능(AI)BFSI, 의료, 미디어 및 엔터테인먼트, 자동차 등 다양한 산업 부문에 걸친 ML 기술 보급은 사이버 위협으로부터 기밀 공공 정보를 보호하는 데 도움이 됩니다. 합성 데이터는 조직의 내부 데이터 공유 프로세스를 장려하며, 이는 모든 보안 표준을 준수하여 매우 복잡한 구조적 데이터를 저장하는 데 크게 도움이 됩니다. 따라서 합성 데이터를 사용하면 코로나19 상황에서 개인과 기업의 프라이버시를 위험에 빠뜨리지 않으면서 데이터 프라이버시를 보장하고 운영 데이터의 통계적 속성을 모방할 수 있습니다.

2020년 6월, 국립보건원(NIH)은 미국 전역의 코로나19 환자에 대한 심층적인 데이터베이스를 수집하기 위한 국립 코로나 코호트 협업(N3C) 노력을 시작했고, 전국에 있는 의료 서비스 제공자로부터 관련 데이터를 캡처하는 데 도움을 주었습니다. 합성 의료 데이터 제공업체인 Syntegra는 전체 N3C 코로나19 데이터베이스의 합성 버전을 생성하여 개인정보를 침해하지 않고 신속한 데이터베이스 액세스를 제공합니다.

따라서 위에서 언급한 것처럼 팬데믹 상황에서 합성 데이터의 기하급수적인 사용은 시장 성장을 촉진했습니다.

최신 트렌드

시장 성장을 촉진하기 위해 LLM(대형 언어 모델) 배포 급증

LLM(대형 언어 모델)은 대규모 데이터 세트와 언어 모델을 사용하는 웹 사이트 및 다양한 솔루션의 지속적인 개발을 기반으로 텍스트 및 기타 유형의 콘텐츠를 번역, 생성 및 예측하는 데 도움이 되는 학습 알고리즘입니다. GPT(Generative Pre-trained Transformer)는 GPT-1, GPT-2 및 GPT-3 모델을 사용하여 텍스트 데이터를 생성하는 언어 모델입니다. GPT-3는 가장 복잡한 모델이며 대규모 대화 데이터 데이터 세트를 생성하기 위해 1억 7,500만 개의 기계 학습 매개 변수에 도달했습니다.

웹 사이트 및 기타 데이터베이스 솔루션의 지속적인 개발은 소매, 의료, 기술 등을 포함한 다양한 산업 분야의 언어 모델에 대한 수요를 활용합니다. 이러한 언어 모델은 텍스트 생성, 이미지 주석, 사기 탐지, 대화형 AI 및 코드 생성을 위해 다양한 최종 사용자가 사용합니다.

따라서 LLM(대형 언어 모델) 배포의 증가는 예측 기간 동안 시장 성장을 주도할 것으로 예상됩니다.

합성 데이터 생성 시장 성장 요인

시장 성장을 촉진하는 데이터 개인 정보 보호 및 보안에 대한 수요 증가

일반 데이터 보호 규정(GDPR), 캘리포니아 소비자 개인 정보 보호법(CCPA), 건강 보험 이동 및 책임법(HIPAA)이 부과하는 규정과 함께 개인 정보 보호 문제 또는 규정 준수 위험으로 인해 실제 데이터에 액세스할 수 없습니다. 실제 데이터 세트를 수집하는 데 따른 개인 정보 보호 위험이 증가함에 따라 유사한 통계 속성을 가진 실제 데이터 세트의 현실적인 버전인 합성 데이터에 대한 수요가 발생합니다. 이렇게 합성된 데이터는 실제 데이터의 대안으로 사용될 수 있으며 개인정보 보호, 확장성 및 다양성과 관련하여 여러 가지 이점을 제공합니다.  

예를 들어, 2023년 4월 싱가포르에 본사를 둔 스타트업 Betterdata는 기밀 데이터를 보호하고 보안을 강화하기 위해 개인의 민감한 정보나 개인 정보를 공개하지 않고 실제 데이터 세트와 유사한 특성과 구조를 가진 합성 데이터를 사용하겠다고 선언했습니다.기계 학습모델.

제한 요인

데이터 정확성과 현실성 부족으로 시장 성장 방해

합성 데이터 생성은 테스트하고 사용자와 공유할 수 있는 데이터 세트의 가상 복제본을 생성합니다. 더욱이 이 프로세스는 실제 이미지와 특수 모델의 미세한 세부 사항을 캡처하는 데 어려움을 겪습니다.

합성 데이터는 실제 데이터와 혁신 및 개발로 인한 변화에 따라 달라지므로 시간이 지나도 합성 데이터 세트를 일정하게 유지하는 것은 어렵습니다. 따라서 조직은 합성 데이터의 정확성과 신뢰성을 정기적으로 확인해야 합니다.

이 요소는 합성 데이터의 정확성과 현실성을 방해하여 합성 데이터 생성 시장 성장을 크게 방해합니다.

분할

데이터 유형별 분석

표 형식 데이터는 눈에 띄는 CAGR을 나타냅니다.인공 데이터로 개인 정보 보호 문제를 해결함으로써

데이터 유형에 따라 시장은 텍스트 데이터, 이미지 및 비디오 데이터, 표 형식 데이터 등으로 분류됩니다. 최근 기업들은 개인정보 보호 문제로 인해 실제 데이터 수집에 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 문제로 인해 구조화된 표 형식으로 저장될 수 있는 실제 데이터를 모방하는 인공 데이터가 생성됩니다. 이로 인해 예측 기간 동안 눈에 띄는 CAGR로 성장할 것으로 예상되는 표 형식 데이터에 대한 수요가 증가합니다. GAN(Generative Adversarial Network)을 사용하여 합성 테이블 형식 데이터를 생성하면 기업이 운영 데이터 개인 정보 보호 및 보안을 강화하는 데 도움이 됩니다.

연구 분석가에 따르면, 인공 지능(AI) 모델을 교육하기 위해 합성 표 형식 데이터를 사용하면 2030년까지 실제 구조화된 데이터보다 약 3배 빠르게 성장할 것입니다.

또한 텍스트 데이터 부문은 새로운 머신러닝 모델을 탑재한 자연어 생성 시스템의 활용이 늘어나면서 시장점유율 1위로 성장할 것으로 예상된다.

애플리케이션 분석별

세그먼트 성장에 기여하는 테스트 관리자의 테스트 데이터 관리 필요성 증가

애플리케이션을 기반으로 시장은 테스트 데이터 관리, AI 교육 및 개발, 엔터프라이즈 데이터 공유, 데이터 분석 및 시각화로 구분됩니다. 테스트 데이터 관리 부문은 데이터 테스트 및 데이터 마스킹을 위해 테스트 데이터 관리자가 가장 작은 데이터 세트에 대한 필요성이 증가함에 따라 가장 큰 시장 점유율을 보유하고 있습니다. 또한 GDPR과 관련된 법적 문제를 방지하는 것을 목표로 합니다.

기업이 국경 간 데이터 공유에 어려움을 겪으면서 기업 데이터 공유 부문은 꾸준히 성장하고 있습니다.

산업 분석별

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BFSI 산업은 사기 건수 증가 및 알고리즘 거래 활용으로 인해 지배적입니다. 

산업을 기준으로 시장은 의료, 제조, 미디어 및 엔터테인먼트, 자동차, BFSI, 소매 및 전자 상거래, IT 및 엔터테인먼트로 구분됩니다.통신및 기타. BFSI 산업 전반에 걸쳐 합성 데이터의 사용이 증가하면 사기 탐지 기술, 위험 분석 및 알고리즘 거래를 향상하여 복잡한 데이터 구조를 검증하는 데 도움이 됩니다. 따라서 BFSI 부문은 합성 데이터의 사용을 향상시켜 글로벌 고객에게 데이터 중심의 뱅킹 경험을 제공합니다.

마찬가지로 의료 산업에서 합성 데이터의 사용이 증가하면서 임상 시험, 과학 연구 수행, 의료 이미지 생성 및 희귀 질환 예측에 도움이 되면서 의료 부문은 시장에서 2위를 차지했습니다. 따라서 의료 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR로 성장합니다.

지역적 통찰력

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글로벌 시장 범위는 북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카, 남미의 5개 지역으로 분류됩니다.

북미는 여러 시장 참가자의 존재로 인해 가장 큰 합성 데이터 생성 시장 점유율을 보유하고 있습니다. AI 스타트업, 연구기관, 첨단기술 기업이 늘어나면서 연구와 실험을 수행하기 위한 고품질 합성 데이터에 대한 수요가 발생하고 있습니다. 이 요인은 지역 전체의 시장 성장을 촉진합니다.

아시아 태평양 지역은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 이는 AI/ML과 같은 첨단 기술의 보급이 증가하고 안전한 비즈니스 인프라 구축을 위해 다양한 산업 분야에서 클라우드 기반 서비스 채택이 증가했기 때문입니다. 투자 확대생성 AIAI 기술에 대한 기업의 관심이 높아지면서 예측 기간 동안 아시아 태평양 지역에서 합성 데이터 생성 프로세스에 대한 수요가 촉진될 것으로 예상됩니다.

유럽은 여러 합성 데이터 공급업체의 존재와 조직의 내부 합성 데이터 기능 개발을 위한 구조화된 합성 데이터 공급업체에 대한 자금의 엄청난 증가로 인해 예측 기간 동안 상당한 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 이 요소는 예측 기간 동안 시장 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다.

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중동 및 아프리카와 남미는 증가로 인해 성장하고 있습니다.디지털 변혁BFSI, 의료, 자동차, 미디어 및 엔터테인먼트 전반에 걸친 이니셔티브입니다. 인공 지능 및 기계 학습 기술을 금융 및 자동차 산업과 통합하여 신뢰할 수 있는 합성 데이터를 생성하면 두 지역 모두에서 합성 데이터 생성 시장 성장이 촉진됩니다.

주요 산업 플레이어

주요 플레이어는 자신의 위치를 ​​강화하기 위해 합성 데이터 생성에 중점을 둡니다.

합성 데이터 생성 회사로는 Datagen, MOSTLY AI, TonicAI, Inc., Synesis AI, GenRocket, Inc., Gretel Labs, Inc. 및 K2view Ltd. 등이 있습니다. 다양한 산업 분야의 합성 데이터 생성에 대한 투자 증가는 주요 업체가 경쟁 우위를 유지하는 데 도움이 됩니다. 이들 회사는 또한 비즈니스 및 유통 네트워크를 확장하고 시장 성장을 유지하기 위해 전략적 파트너십, 인수 및 협업에 참여합니다.

합성 데이터 생성 시장에 프로파일된 주요 회사 목록:

• 데이터젠(우리를.)
• 대부분 AI(오스트리아)
• TonicAI, Inc.(미국)
• 합성AI(미국)
• GenRocket, Inc.(미국)
• 그레텔 연구소, Inc.(우리를.)
• 케이투뷰(주)(이스라엘)
• 헤이지 리미티드.(영국)
• Replica Analytics Ltd.(캐나다)
• YData Labs Inc.(미국)
• 소게티(프랑스)

주요 산업 발전:

• 2023년 6월:Seeing Machine Limited는 인간 중심의 합성 데이터 제공업체인 Devant AB와 협력하여 주의가 산만한 운전자 행동을 이해함으로써 교통 안전을 강화했습니다. 이 파트너십을 통해 Seeing Machine의 새로운 차량 객실을 Devant의 3D 인간 애니메이션 및 컴퓨터 생성 인간과 통합하여 객실 내 감지 기술을 개발할 수 있었습니다.
• 2023년 5월:Synesis AI는 Snowflake 마켓플레이스에서 새로운 기업용 합성 데이터 세트를 출시했습니다. 이 곳에서 고객은 쉽게 사용할 수 있는 Synesis AI의 합성 인간 얼굴에 액세스하여 Synesis AI의 소비자 개인정보 보호를 침해하지 않고 컴퓨터 비전 모델을 위한 시각적 데이터를 개발할 수 있습니다.
• 2021년 12월:Gretel.ai는 Illumina, Inc.와 파트너십을 맺고 법의학 생물학, 생명공학, 생물학적 계통학을 포함한 유전체학 및 기타 관련 분야 연구용 합성 데이터를 제공하여 정밀 의학의 발전을 강화했습니다.
• 2021년 5월:합성 데이터 생성 플랫폼 제공업체인 Parallel Domain은 업계 엔지니어가 완전히 라벨링된 합성 카메라 및 LiDAR 데이터 세트와 직접 상호 작용하여 기계 학습 솔루션을 테스트, 배포 및 교육하는 데 도움이 되는 업계 최초의 공개 합성 데이터 시각화 도구를 출시했습니다.
• 2021년 4월:Unity Software Inc.는 건축, 엔지니어링, 건설(AEC) 산업에서 저렴한 비용으로 사용할 수 있는 컴퓨터 비전 인공 지능 모델을 개발하기 위해 합성 이미지 데이터 세트를 출시했습니다.

보고서 범위

An Infographic Representation of Synthetic Data Generation Market

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이 보고서는 시장에 대한 자세한 분석을 제공하고 주요 기업, 제품/서비스 유형 및 제품의 주요 응용 프로그램과 같은 주요 측면에 중점을 둡니다. 또한 이 보고서는 시장 동향에 대한 통찰력을 제공하고 주요 합성 데이터 생성 산업 발전을 강조합니다. 위의 요소 외에도 보고서는 최근 몇 년 동안 시장 성장에 기여한 여러 요소를 포함합니다.

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