Globale Marktgröße, Prognose und Trendhighlights für 2025–2037
Die Marktgröße für die Generierung synthetischer Daten betrug im Jahr 2024 über 307,42 Millionen US-Dollar und wird bis Ende 2037 voraussichtlich 18,23 Milliarden US-Dollar überschreiten, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von mehr als 36,9 % im Prognosezeitraum, d. h. zwischen 2025 und 2037, entspricht. Im Jahr 2025 wird die Branchengröße der Generierung synthetischer Daten auf 398,17 Millionen US-Dollar geschätzt.
KI-Systeme für Computervision und autonomes Fahren sind bereits stark von dieser sich entwickelnden Technologie abhängig. Autohersteller können realistische Datensätze und simulierte Landschaften in großem Maßstab erstellen, ohne tatsächlich zu fahren, indem sie Techniken aus der Film- und Spieleindustrie (Simulation, CGI) mit generativen neuronalen Netzwerken (GANs, VAEs) kombinieren. Im Jahr 2021 gab es ein Wachstum von 3 % gegenüber dem Vorjahr bei der Produktion von Kraftfahrzeugen, wobei weltweit rund 80 Millionen Fahrzeuge produziert wurden.
Darüber hinaus werden die großen Unternehmen, die eine Erweiterung ihres Portfolios planen, stark von der Dringlichkeit profitieren, mit der Datenschutzgesetze wie die DSGVO eingehalten werden müssen. Zu den weiteren wachsenden Verwendungsmöglichkeiten der generierten Daten gehören die Beschleunigung der Modellentwicklung und das Trainieren von Modellen, wenn keine realen Daten vorliegen. Künstliche Daten sind eine wertvolle Ressource zum Trainieren und Pflegen von Modellen, bevor reale Daten verfügbar sind, und senken gleichzeitig die Kosten.
Sektor der synthetischen Datengenerierung: Wachstumstreiber und Herausforderungen
Wachstumsbeschleuniger
- Wachsendes Bedürfnis nach Datensicherheit und Datenschutz – Der Bedarf an synthetischen Daten, also einem realistischen Duplikat der realen Datensammlung mit vergleichbaren statistischen Merkmalen, wird durch die wachsenden Datenschutzrisiken getrieben, die mit der Erfassung realer Statistiken verbunden sind. Diese synthetischen Daten bieten verschiedene Vorteile in Bezug auf Datenschutz, Skalierbarkeit und Vielfalt und können anstelle echter Daten verwendet werden.
So kündigte beispielsweise das in Singapur ansässige Startup Betterdata im April 2023 an, vertrauliche Daten zu sichern und Modelle des maschinellen Lernens zu verbessern, indem es synthetische Daten verwendet, die in Struktur und Eigenschaften realen Datensätzen ähneln, ohne persönliche oder sensible Informationen über eine Person preiszugeben. - Verstärkte Verwendung von Large Language Models (LLM) – Mithilfe enormer Datensätze werden Sprachmodelle bei der Erstellung zahlreicher Websites und anderer Anwendungen verwendet. Large Language Models (LLM) sind Lernalgorithmen, die bei der Übersetzung, Generierung und Vorhersage von Texten und anderen Arten von Informationen helfen. Ein Sprachmodell namens Generative Pre-trained Transformer (GPT) verwendet die Modelle GPT-1, GPT-2 und GPT-3 zur Generierung von Textdaten. Mit 175 Millionen maschinellen Lernparametern ist GPT-3 das ausgereifteste Modell und hat einen beträchtlichen Datensatz an Konversationsdaten erstellt.
Die fortlaufende Erstellung von Websites und anderen Datenbanklösungen erfordert den Bedarf an Sprachmodellen in einer Reihe von Sektoren, darunter Computer, Einzelhandel, Gesundheitswesen und andere Branchen. Verschiedene Endbenutzer verwenden diese Sprachmodelle zur Codegenerierung, Betrugserkennung, Bildannotation, Textproduktion und Konversations-KI. - Das Marktwachstum wurde durch die zunehmende Nutzung von KI- und ML-Technologien zur Synthese komplexer Datenbanken während der Pandemie beschleunigt – Die zunehmende Einführung von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) in verschiedenen Branchen wie Bank- und Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Medien und Unterhaltung, Automobil und anderen trägt dazu bei, private Daten vor Online-Gefahren zu schützen. Die Verwendung synthetischer Daten fördert den internen Datenaustausch innerhalb des Unternehmens, was durch die Einhaltung von Sicherheitsrichtlinien erheblich zur sicheren Speicherung äußerst komplexer Strukturdaten beiträgt. Daher wurde während der COVID-19-Krise durch die Verwendung synthetischer Daten der Datenschutz gewahrt und die statistischen Merkmale der Betriebsdaten nachgeahmt, ohne die Privatsphäre einer Einzelperson oder einer Organisation zu gefährden.
Herausforderungen
- Ungenaue und unrealistische Daten behindern die Marktexpansion – Benutzer können virtuelle Replikate von Datensätzen testen und freigeben, die mithilfe synthetischer Datenproduktion erstellt wurden. Darüber hinaus ist es für diese Methode eine Herausforderung, die feinen Details von Spezialmodellen und realen Fotos zu erfassen. Die Pflege des synthetischen Datensatzes über einen längeren Zeitraum ist schwierig, da er auf realen Daten basiert und aufgrund von Erfindungen und Fortschritten variiert. Organisationen sollten daher regelmäßig die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der synthetischen Daten überprüfen.
Dieser Aspekt behindert das Wachstum des Marktes für die Generierung synthetischer Daten erheblich, indem er die Qualität und den Realismus der synthetischen Daten beeinträchtigt. - Es wird erwartet, dass die mangelnde Reife des Marktes das Marktwachstum behindert.
- Die Verwendung gefälschter Daten birgt Datenschutzrisiken, die die Marktexpansion behindern könnten.
Markt für synthetische Datengenerierung: Wichtige Erkenntnisse
Segmentierung der Generierung synthetischer Daten
Datentyp (Tabellendaten, Textdaten, Bild- und Videodaten)
Basierend auf dem Datentyp wird erwartet, dass tabellarische Daten im Markt für die Generierung synthetischer Daten im Prognosezeitraum den größten Umsatzanteil von etwa 50 % ausmachen. In letzter Zeit haben Datenschutzbedenken es Unternehmen erschwert, an reale Daten zu gelangen. Aufgrund dieser Schwierigkeiten werden synthetische Daten erstellt, die realen Daten ähneln und in einer organisierten tabellarischen Form aufbewahrt werden können. Dies erhöht den Bedarf an tabellarischen Daten, der im Verlauf des Prognosezeitraums voraussichtlich mit einer bemerkenswerten durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate zunehmen wird. Unternehmen können die betriebliche Datensicherheit und den Datenschutz verbessern, indem sie Generative Adversarial Networks (GANs) zur Erstellung synthetischer tabellarischer Daten verwenden.
Forschungsanalysten gehen davon aus, dass sich die Nutzung künstlicher tabellarischer Daten zum Trainieren von KI-Modellen bis 2030 etwa dreimal schneller ausweiten wird als die Verwendung echter strukturierter Daten.
Anwendung (KI-Schulung und -Entwicklung, Testdatenverwaltung, Datenfreigabe und -aufbewahrung, Datenanalyse)
Basierend auf der Anwendung wird dem Segment Testdatenmanagement im Markt für synthetische Datengenerierung im Prognosezeitraum mit etwa 35 % der größte Anteil zugeschrieben. Der Markt wird durch den Bedarf an repräsentativen, vielfältigen und qualitativ hochwertigen Daten für Tests und Validierungen angetrieben. Synthetische Daten können Unternehmen dabei helfen, die Wirksamkeit und Effizienz ihrer Testverfahren zu verbessern, was die Produktqualität verbessert, die Markteinführungszeit verkürzt und im Vergleich zu herkömmlichen Testdatenmanagementtechniken Kosten spart. Aufgrund der wachsenden Anforderungen des Testdatenmanagers an die geringstmögliche Datenerfassung für Datentests und Datenmaskierung hat dieses Marktsegment den größten Anteil. Es versucht auch, rechtliche Probleme im Zusammenhang mit der DSGVO abzuwenden. Aufgrund der Herausforderungen, denen Unternehmen beim grenzüberschreitenden Datenaustausch gegenüberstehen, wächst der Markt für den Austausch von Unternehmensdaten erheblich.
Unsere eingehende Analyse des globalen Marktes für die Generierung synthetischer Daten umfasst die folgenden Segmente:
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Komponente |
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Diesen Bericht anpassenBranche der synthetischen Datengenerierung – Regionale Übersicht
Prognose zum nordamerikanischen Markt
Der Markt für synthetische Datengenerierung in der Region Nordamerika wird im Prognosezeitraum voraussichtlich den größten Umsatzanteil von etwa 33 % halten. Nordamerika ist ein Zentrum für technische Entwicklung, mit besonderem Schwerpunkt auf datengesteuerten Durchbrüchen, KI und maschinellem Lernen. Aufgrund der Fülle an Start-ups, Technologieunternehmen und Forschungseinrichtungen in diesem Bereich besteht ein großer Bedarf an hochwertigen synthetischen Daten für die Durchführung von Experimenten und das Training von KI-Modellen. Nordamerika beherbergt erstaunliche 291 Start-up-Ökosysteme unter den Top 1.000 weltweit. Die Vereinigten Staaten behaupten ihre Führungsposition, 252 davon kommen aus dem Land. Kanada, das über ein eigenes florierendes Start-up-Ökosystem verfügt, steuert 39 Ökosysteme bei. Die Marktproduktion in diesem Bereich wird durch die Existenz bedeutender Wettbewerber in der Region weiter vorangetrieben.
APAC-Marktstatistiken
Der Markt für synthetische Datengenerierung im asiatisch-pazifischen Raum wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit etwa 38 % den zweitgrößten Umsatzanteil haben. Dies ist darauf zurückzuführen, dass die Region immer mehr Spitzentechnologien einführt. Darüber hinaus hatte der Markt für synthetische Datengenerierung im asiatisch-pazifischen Raum in China den größten Marktanteil, während der Markt in Indien am schnellsten wuchs. Aufgrund der zunehmenden Einführung von KI/ML und Cloud-basierten Diensten in mehreren Branchen für eine sichere Unternehmensinfrastruktur wird erwartet, dass der asiatisch-pazifische Raum die höchste durchschnittliche jährliche Wachstumsrate aufweist.
Unternehmen, die die Landschaft der synthetischen Datengenerierung dominieren
- Microsoft Corporation
- Firmenüberblick
- Geschäftsstrategie
- Wichtige Produktangebote
- Finanzleistung
- Leistungskennzahlen
- Risikoanalyse
- Die neueste Entwicklung
- Regionale Präsenz
- SWOT-Analyse
- Google LLC
- NVIDIA Corporation
- GenRocket, Inc.
- Synthese-KI
- Datengen
- Hazy Limited.
- Gretel Labs, Inc.
- K2view Ltd.
- Amazon.com, Inc.
In the News
- Durch das Erkennen abgelenkten Fahrverhaltens arbeiteten Seeing Machine Limited und Devant AB, ein Anbieter synthetischer Daten mit menschlichem Fokus, gemeinsam an der Verbesserung der Verkehrssicherheit. Im Rahmen dieser Zusammenarbeit wurde die neue Fahrzeugkabine von Seeing Machine mit Devants 3D-Menschenanimation und computergenerierten Menschen integriert, wodurch die Sensortechnologien in der Kabine weiterentwickelt wurden.
- Durch das Erkennen abgelenkten Fahrverhaltens arbeiteten Seeing Machine Limited und Devant AB, ein Anbieter synthetischer Daten mit menschlichem Fokus, gemeinsam an der Verbesserung der Verkehrssicherheit. Im Rahmen dieser Zusammenarbeit wurde die neue Fahrzeugkabine von Seeing Machine mit Devants 3D-Menschenanimation und computergenerierten Menschen integriert, wodurch die Sensortechnologien in der Kabine weiterentwickelt wurden.
Autorenangaben: Abhishek Verma
- Report ID: 5711
- Published Date: Oct 22, 2024
- Report Format: PDF, PPT
