Synthetische Daten Marktgröße im Wert von $ 2,5 Milliarden bis 2030: IndustryARC

Laut dem neuesten Marktforschungsbericht von IndustryARC wird der globale Markt für synthetische Daten bis 2030 voraussichtlich 2,5 Milliarden US-Dollar erreichen und im Prognosezeitraum 2024-2030 mit einer CAGR von 32 % wachsen. Der Markt expandiert aufgrund des Anstiegs der digitalen Transformation von Unternehmen und der zunehmenden Nutzung von Spitzentechnologien wie KI und ML, stellt IndustryARC in seinem jüngsten Bericht mit dem Titel "Synthetic Data Market - By Data Type (Tabular Data, Text Data, Image and Video Data, Others), By Modeling Type (Direct Modeling, Agent-Based Modeling), By Offering (Fully Synthetic Data, Partially Synthetic Data, Hybride synthetische Daten), nach Anwendung (Datenschutz, gemeinsame Datennutzung, prädiktive Analyse, NLP, Computer Vision Analysis, andere), nach Endnutzungsindustrie (BFSI, Gesundheitswesen und Biowissenschaften, Transport und Logistik, IT und Telekommunikation, Einzelhandel und E-Commerce, Fertigung, Unterhaltungselektronik, andere), nach Geografie - Globale Chancenanalyse & Branchenprognose, 2023-2030."

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Nordamerika wird den Markt dominieren:

In Bezug auf den Marktanteil wird Nordamerika den Markt für synthetische Datenproduktion im Jahr 2023 dominieren. Die BFSI, der Einzelhandel, das Gesundheitswesen und andere Branchen nutzen zunehmend synthetische Daten, und es wird prognostiziert, dass dies zu erheblichen Wachstumsaussichten für diesen Markt in Nordamerika führen wird. Es wird jedoch erwartet, dass der asiatisch-pazifische Raum während des prognostizierten Zeitraums schneller wachsen wird. Die Expansion des Marktes für die Erstellung synthetischer Daten in diesem Gebiet wird durch die zunehmende Nutzung von Cloud-basierten Diensten und hochentwickelten Technologien wie KI und ML vorangetrieben.

Markt für synthetische Daten 2024-2030: Segmentierung

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Synthetische Daten Marktbericht - Key Takeaways:

• Erleichterung der Entwicklung von Fahrsicherheitssystemen und der Automobilindustrie

Synthetische Daten sind bereits ein integraler Bestandteil von Systemen für autonomes Fahren und Computer Vision Al. Sie kombinieren die Techniken der Film- und Spieleindustrie (Simulation, CG) mit den Techniken des generativen neuronalen Netzes (GAN, VAE). Synthetische Daten ermöglichen es Automobilherstellern, realistische Datensätze und Simulationen in großem Maßstab zu erstellen, ohne in realen Umgebungen fahren zu müssen.Synthetische Daten ermöglichen es den Herstellern, sich auf bestimmte Objekte von Interesse zu konzentrieren. Die Hersteller greifen zunehmend auf synthetische Daten zurück, um die Anforderungen des Fahrersicherheitsüberwachungssystems in der Kabine zu erfüllen, ohne auf reale Fahrerdaten zurückgreifen zu müssen. Da der Schutz der Privatsphäre immer wichtiger wird, kann die Verwendung synthetischer Daten die Sicherheit des Fahrers verbessern, ohne dessen Privatsphäre zu gefährden. Synthetische Daten helfen den Automobilherstellern auch bei der Entwicklung leistungsfähiger Computer-Vision-Systeme und verschaffen ihnen einen Vorteil bei der Überwachung des Fahrerverhaltens.

• Zunehmende Einführung fortschrittlicher Technologien wie künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML)

Unternehmen setzen zunehmend Spitzentechnologien ein, um die betriebliche Effizienz zu steigern. Künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML) und Nanotechnologien tragen zum Wachstum des Marktes für Lösungen zur Erzeugung synthetischer Daten bei. Unternehmen nutzen die Vorteile neuer und innovativer Technologien, um sich auf dem globalen Markt zu differenzieren und ihr Umsatzpotenzial zu steigern. Synthetische Daten werden auch ein Schlüsselfaktor bei der Bewältigung von Datenmanagementproblemen in Bereichen wie Datenschutz, prädiktive Analyse, Sicherheit und Datenzentrierung sein. Die heutigen KI-gestützten Algorithmen zur Generierung synthetischer Daten sind in der Lage, reale Daten aufzunehmen, ihre Merkmale, Beziehungen und Muster im Detail zu erlernen und dann eine unendliche Menge völlig künstlicher, synthetischer Daten zu erzeugen, die den statistischen Merkmalen des ursprünglichen Datensatzes entsprechen. Moderne synthetische Datensätze sind hochgradig skalierbar, datenschutzfreundlich und enthalten die gesamte ursprüngliche Bedeutung, ohne dass sensible Informationen erforderlich sind.

• Marktbeherrschendes Segment für agentenbasierte Modellierung

Auf den Markt für agentenbasierte Modellierung entfiel im Jahr 2023 mit 60 % der größte Umsatzanteil. Mit Hilfe der agentenbasierten Modellierung (ABM) kann eine physische Repräsentation realer Daten erstellt werden, und dieses Modell kann dann zur Replikation der Daten verwendet werden. In der Finanzbranche hat die agentenbasierte Modellierung in letzter Zeit herkömmliche Modelle an Beliebtheit übertroffen. Sie werden inzwischen gerne als Quelle für Geschäftstransaktionen verwendet, um Betrugserkennungssysteme zu entwickeln und zu testen. Die Teilnehmer der Branche können sich auf ABMs stützen, um die Vorteile der Netzwerkmodellierung für verschiedene Arten von Netzwerken zu nutzen. ABMs werden inzwischen häufig zur Simulation von Kundeninteraktionen, Erfindungen, Fahrzeugen und Verkehrsmustern eingesetzt.

• Regelmäßigkeit und ethische Erwägungen, die das Marktwachstum behindern

Synthetische Daten können bei der Bewältigung von Datenschutzproblemen helfen, aber es gibt immer noch rechtliche und moralische Anforderungen. Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie die geltenden Datenschutzgesetze einhalten, da die Verwendung synthetischer Daten in den verschiedenen Ländern unterschiedlich geregelt ist. Um ethische Normen aufrechtzuerhalten und unerwartete Auswirkungen zu verhindern, müssen ethische Fragen, wie z. B. mögliche Verzerrungen während des Generierungsprozesses oder die mögliche Beeinflussung von Personen oder Gruppen, angemessen berücksichtigt werden.

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Analyse der Hauptchancen:

Steigender Einsatz von Lare-Sprachmodellen

Die Produktion von Inhalten wird dank der Entwicklungen bei großen Sprachmodellen (LLMs) und anderen generativen ML-Technologien immer effizienter. Komplexe neuronale Netze, LLMs genannt, sind in der Lage, Text zu produzieren. Sie unterstützen Systeme wie LaMDA von Google (Konversationsdialog) und GPT-3 von OpenAl (Text) und dienten als Inspiration für DALL-E und Midjourney von OpenAl (Text zu Bild). LLMs werden im Durchschnitt 10 Mal pro Jahr größer und ausgefeilter. Dadurch ist die moderne KI in der Lage, Material zu produzieren, das dem menschlichen Standard entspricht, sei es Text, Bild, Ton, Code, Daten oder Multimedia. In der KI-Branche gehen die Fortschritte in Richtung nachgelagerter Aktivitäten und multimodaler Modelle, da die großen Sprachmodelle immer besser werden. Diese Modelle sind in der Lage, viele Eingabemodalitäten (wie Bild, Text und Audio) zu akzeptieren und verschiedene Ausgabemodalitäten zu erzeugen.

Steigende Nachfrage nachKI- und ML-Entwicklung

KI- und ML-Modelle benötigen umfangreiche und vielfältige Datensätze zum Training. Der Erwerb und die Pflege von realen Daten kann jedoch teuer, zeitaufwändig und manchmal auch unpraktisch sein. Synthetische Daten können diese Lücke schließen, indem sie eine kostengünstige und effiziente Möglichkeit bieten, große, vielfältige Datensätze zu generieren, die den für das Training von KI- und ML-Modellen erforderlichen Eigenschaften entsprechen. Verschiedene KI- und ML-Anwendungen haben einzigartige Datenanforderungen. Synthetische Daten können so angepasst werden, dass sie bestimmte Datendomänen, Anwendungsfälle oder Branchen nachbilden. Diese Anpassung ermöglicht es Unternehmen, Trainingsdaten zu erstellen, die genau auf ihre speziellen Bedürfnisse abgestimmt sind, was zu genaueren und effektiveren Modellen führt.

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Der Bericht deckt auch die folgenden Bereiche ab:

• Synthetische Daten: Marktgröße und -prognose
• Synthetische Daten Markttrends
• Synthetische Daten Marktanalyse nach Datentyp

Markt für synthetische Daten 2024-2030: Wichtige Highlights

• CAGR des Marktes während des Prognosezeitraums 2024-2030
• Analyse der Wertschöpfungskette der wichtigsten Interessenvertreter
• Detaillierte Analyse der Markttreiber und -chancen während des Prognosezeitraums
• Schätzung und Prognose der Marktgröße für synthetische Daten
• Analyse und Vorhersagen zum Verhalten der Endnutzer und zu kommenden Trends
• Analyse der Wettbewerbslandschaft und des Anbietermarktes, einschließlich Angebote, Entwicklungen und Finanzdaten
• Umfassende Analyse der Herausforderungen und Beschränkungen auf dem Markt für synthetische Daten

Auswirkungen der Kovid- und Ukraine-Krise:

Die Epidemie hat erhebliche Auswirkungen auf Unternehmen auf der ganzen Welt, daher ist es nicht verwunderlich, dass die Nachfrage nach der Produktion synthetischer Daten gestiegen ist. Unternehmen wenden sich KI, ML, Computern und Analysen zu, um berührungslose Operationen zu unterstützen, während Regierungen auf der ganzen Welt strengere Maßnahmen ergreifen. Infolgedessen steigt die Nachfrage nach KI-gesteuerten Datenproduktionsmodellen, was den Markt für die Erzeugung synthetischer Daten weltweit antreibt. Ohne vorhandene Infrastruktur kann es besonders schwierig sein, mit komplizierten Systemen umzugehen, korrekte Berichte zu erstellen und mit Mitarbeitern zu kommunizieren - alles Probleme, die die Epidemie für Unternehmen mit sich gebracht hat. Infolgedessen finanzieren immer mehr Unternehmen diese Art der Datenerzeugung.

Es kann zu einer Unterbrechung der Verfügbarkeit synthetischer Daten oder datenbezogener Dienste kommen, wenn der Krieg direkte Auswirkungen auf Unternehmen oder Datendienstleister hat, die in der Ukraine tätig sind. Die Verfügbarkeit und Lieferung synthetischer Daten an Kunden in aller Welt könnte dadurch kurzzeitig beeinträchtigt werden. Globale Versorgungsnetze, insbesondere im Bereich Technologie und Datendienste, könnten durch die Gewalt unterbrochen werden. Die technologische Infrastruktur und die Datenzentren, die häufig auf Lösungen für synthetische Daten angewiesen sind, können indirekt durch Unterbrechungen der Lieferkette beeinträchtigt werden.

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Liste der wichtigsten Marktteilnehmer im Markt für synthetische Daten:

Der Markt für synthetische Daten ist fragmentiert mit mehreren globalen und regionalen Unternehmen, die mit expansiven Produktionskapazitäten und umfangreichen Vertriebsnetzen arbeiten. Die wichtigsten Unternehmen sind im Folgenden aufgeführt:

• Mostly AI, Inc.
• Nvidia Corp.
• Meta
• CVEDIA Inc.
• com, Inc.
• Synthese-KI
• IBM Aktiengesellschaft
• Microsoft AG
• Datagen, Inc.
• Gretel Labs

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Über IndustryARC™:

IndustryARC konzentriert sich in erster Linie auf Marktforschungs- und Beratungsdienstleistungen, die speziell auf Spitzentechnologien und neuere Anwendungssegmente des Marktes ausgerichtet sind. Die kundenspezifischen Forschungsdienstleistungen des Unternehmens sind darauf ausgerichtet, Einblicke in den ständigen Wandel des globalen Angebots-Nachfrage-Gefälles der Märkte zu geben.

Das Ziel von IndustryARC ist es, die richtigen Informationen zum richtigen Zeitpunkt in einem Format bereitzustellen, das einen intelligenten und fundierten Entscheidungsprozess unterstützt.

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