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预测，2023-2030

综合数据生成市场规模在2022年价值为2.885亿美元，预计将从2023年的35120万美元增长到2030年的23.398亿美元，在预测期内的复合年增长率为31.1％。北美在2022年以33.41％的份额占据了全球市场。

综合数据生成是一个过程，通过该过程，通过该过程创建算法或人为地创建数据，而不是基于现实现象。合成数据是原始数据的扭曲版本，可以使用适当的工具和具有成本效益的数据增强技术来通过统计建模和仿真过程创建。

根据行业专家的说法，到2024年，将几乎60％用于开发AI和分析项目的数据。可以使用各种方法生成这些数据，包括模拟，统计抽样和生成对抗网络（GAN），并用作生产或操作数据的替代测试数据集，以验证数学模型和火车机器学习模型。当收集实际数据具有挑战性或不切实际时，合成数据生成过程很有帮助。

COVID-19影响

随着大流行增长的增长，增加了AI和ML技术来合成复杂数据库的使用

生长人工智能（AI）ML技术在不同工业领域的渗透，包括BFSI，医疗保健，媒体与娱乐，汽车等，有助于保护机密的公共信息免受网络威胁的影响。综合数据鼓励组织的内部数据共享过程，这可以大大帮助遵循所有安全规范来存储高度复杂的结构数据。因此，使用合成数据确保数据隐私并模仿操作数据的统计属性，而无需在Covid -19情况下将个人和企业的隐私处于危险之中。

2020年6月，美国国立卫生研究院（NIH）启动了国家Covid队列合作（N3C）的努力，以收集美国COVID-19患者的深入数据库，并帮助从全国各地的医疗保健提供者那里获取相关数据。综合医疗保健数据提供商Syntegra生成了整个N3C Covid-19数据库的合成版本，该版本可提供快速的数据库访问而不会侵犯隐私。

因此，如上所述，在大流行状况中，合成数据的指数用法推动了市场的增长。

最新趋势

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大型语言模型（LLM）的部署激增以增强市场的增长

大型语言模型（LLM）是学习基于大数据集的文本和其他类型的内容的学习算法，以及基于大数据集的文本和其他类型的内容，以及网站以及使用语言模型的各种解决方案的持续开发。生成预训练的变压器（GPT）是一种使用GPT-1，GPT-2和GPT-3模型生成文本数据的语言模型。 GPT-3是最复杂的模型，已达到1.75亿个机器学习参数，以创建大量的会话数据数据集。

网站和其他数据库解决方案的持续开发利用了各个行业的语言模型的需求，包括零售，医疗保健，技术等。这些语言模型由不同的最终用户用于文本生成，图像注释，欺诈检测，对话AI和代码生成。

因此，预计在预测期内，大型语言模型（LLM）部署的增加将推动市场增长。

合成数据生成市场增长因素

对数据隐私和安全性的需求不断增长，以促进市场增长

由于隐私问题或合规风险以及一般数据保护法规（GDPR），加利福尼亚州消费者隐私法（CCPA）和健康保险携带和问责制（HIPAA）施加的法规，无法访问现实世界数据。收集真实数据集的隐私风险的增加产生了对合成数据的需求，这是具有相似统计属性的真实数据集的现实版本。该综合数据可用作真实数据的替代方案，并提供有关隐私，可扩展性和多样性的几个优势。  

例如，在2023年4月，基于新加坡的创业公司BetterData宣布使用合成数据，该数据具有与现实世界数据集相似的特征和结构，而无需披露个人的敏感或私人信息以保护机密数据并增强机器学习型号。

限制因素

缺乏数据准确性和现实主义阻碍了市场的增长

合成数据生成创建了可以与用户共享并共享数据集的虚拟复制品。此外，此过程面临难以捕获现实世界图像和专业模型的细节。

由于合成数据取决于实际数据和由于创新和发展而引起的变化，因此随着时间的推移，综合数据集恒定是挑战。因此，组织应定期确保合成数据的准确性和可靠性。

该因素阻碍了综合数据的准确性和现实主义，从而极大地阻碍了综合数据生成市场的增长。

分割

通过数据类型分析

表格数据显示出突出的复合年增长率通过通过人工数据解决隐私问题

基于数据类型，市场被细分为文本数据，图像和视频数据，表格数据等。最近，由于隐私问题，公司在收集现实生活数据方面面临挑战。这些挑战导致生成模仿现实世界数据的人工数据，这些数据可以以结构化的表格格式存储。这增加了对表格数据的需求，预计在预测期内将以突出的复合年增长率增长。可以使用生成对抗网络（GAN）创建合成表格数据，以帮助企业增强操作数据隐私和安全性。

根据研究分析师的说法，到2030年，使用合成表格数据来训练人工智能（AI）模型将比实际结构化数据快三倍。

此外，由于使用新的机器学习模型的自然语言生成系统的使用增加，文本数据段预计将随着最大的市场份额而增长。

通过应用分析

通过测试经理增加对分段增长的测试管理人员对测试数据管理的需求

根据应用程序，市场分为测试数据管理，AI培训与开发，企业数据共享以及数据分析与可视化。由于测试数据管理器对数据测试和数据掩盖的最小数据的需求增加，因此测试数据管理细分市场占有最大的市场份额。它还旨在避免与GDPR相关的法律问题。

随着企业在跨境数据共享期间面临困难，企业数据共享段稳步增长。

通过行业分析

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BFSI行业由于欺诈案件的增加和算法交易的使用而主导 

根据行业，市场分为医疗保健，制造，媒体和娱乐，汽车，BFSI，零售和电子商务，IT＆电信和其他人。 BFSI行业中合成数据的使用增加有助于增强欺诈检测技术，风险分析和算法交易，以验证复杂的数据结构。因此，BFSI段导致增强合成数据的使用，以向全球客户提供数据驱动的银行经验。

同样，随着医疗保健行业中合成数据的增加使用，医疗领域以第二位置为导致，有助于进行临床试验，科学研究，产生医学图像并预测罕见的疾病。因此，在预测期内，医疗保健领域的复合年增长率最高。

区域见解

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全球市场范围分为北美，欧洲，亚太地区，中东和非洲以及南美的五个地区。

由于有多个市场参与者的存在，北美拥有最大的合成数据生成市场份额。 AI初创企业，研究机构和高科技公司的数量不断增加，产生了对进行研究和实验的高质量合成数据的需求。这个因素为整个地区的市场增长提供了增长。

预计在预测期内，亚太地区的复合年增长率最高。这是由于AI/ML等先进技术的渗透不断上升，以及在不同行业之间越来越多地采用了基于云的服务，以建立安全的业务基础设施。增加投资生成的AI预计公司对AI技术的焦点不断上升，可以推动预测期内亚太地区对合成数据生成过程的需求。

由于存在多个合成数据供应商的存在以及结构化合成数据供应商的资金巨大增长，预计将在预测期内以大复合年增长率增长，以增长欧洲的复合年增长率。预计该因素将在预测期内推动市场增长。

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由于增加数字转换BFSI，医疗保健，汽车和媒体与娱乐的举措。将人工智能和机器学习技术与金融和汽车行业整合在一起，以生成可靠的合成数据，从而为两个地区的合成数据生成的市场增长增长。

关键行业参与者

主要参与者专注于生成合成数据以加强其位置

合成数据生成公司包括Datagen，主要是AI，Tonicai，Inc。，Synthesis AI，GenRocket，Inc。，Gretel Labs，Inc。和K2View Ltd.等。增加对不同行业垂直行业的合成数据的投资增加正在帮助关键参与者保持其竞争优势。这些公司还进行战略合作伙伴关系，收购和合作，以扩大其业务和分销网络并维持市场增长。

合成数据生成市场中介绍的关键公司列表：

• datagen（我们。）
• 主要是AI（奥地利）
• Tonicai，Inc。（美国）
• 合成AI（美国）
• GenRocket，Inc。（美国）
• Gretel Labs，Inc。（我们。）
• K2View Ltd.（以色列）
• Hazy Limited。（英国。）
• 副本分析有限公司（加拿大）
• Ydata Labs Inc.（美国）
• 索格蒂（法国）

关键行业发展：

• 2023年6月：看到Machine Limited与以人为中心的合成数据提供商Deadant AB合作，通过理解分心的驾驶员行为来增强运输安全性。这种伙伴关系导致将See Machine的新车辆机舱与Devant的3D人类动画和计算机生成的人类相结合，从而带来了Cabin内感应技术的发展。
• 2023年5月：合成AI在雪花市场上启动了新的企业合成数据集，他们的客户可以访问随时可用的合成AI的合成人体面孔，以开发计算机视觉模型的视觉数据，而不会损害合成AI的消费者隐私。
• 2021年12月：Gretel.ai与Illumina，Inc。合作，提供用于基因组学和其他相关领域的研究的合成数据，包括法医生物学，生物技术和生物系统学，以增强精密医学的发展。
• 2021年5月：综合数据生成平台提供商并行域名启动了行业第一公共合成数据可视化器，该数据可视化器可帮助行业工程师直接与已标记的合成相机和LIDAR数据集进行交互，以测试，部署和训练机器学习解决方案。
• 2021年4月：Unity Software Inc.启动了合成图像数据集，以开发计算机视觉人工智能模型，这些模型可用于较低的建筑，工程和建筑（AEC）行业的成本。

报告覆盖范围

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该报告提供了对市场的详细分析，并着重于主要公司，产品/服务类型和产品的领先应用等关键方面。此外，该报告提供了对市场趋势的见解，并突出了关键的合成数据生成行业的发展。除上述因素外，该报告还涵盖了近年来有助于市场增长的几个因素。

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