Größe und Anteil des Marktes für synthetische Datengenerierung nach Branchen (BFSI, Gesundheitswesen und Biowissenschaften, Transport und Logistik, Regierung und Verteidigung, IT und Telekommunikation, Fertigung, Medien und Unterhaltung); Modellieren; Angebot; Datentyp; Anwendung – SWOT-Analyse, wettbewerbsstrategische Einblicke, regionale Trends 2025–2037

Sektor der synthetischen Datengenerierung: Wachstumstreiber und Herausforderungen

Wachstumstreiber

• Wachsender Bedarf an Datensicherheit: Synthetische Daten haben sich als wirksames Instrument erwiesen, um die Möglichkeiten von Daten freizusetzen, ohne die Privatsphäre zu gefährden. Marktteilnehmer in verschiedenen Sektoren wie Gesundheit, Finanzen, Versicherungen usw. entscheiden sich für synthetische Daten, um den Nutzen der Daten zu maximieren und gleichzeitig die Privatsphäre der Verbraucher zu schützen. Darüber hinaus spielen synthetische Daten eine herausragende Rolle bei der Bewältigung entscheidender Probleme wie Betrugserkennung, Risikomodellierung usw. Die alarmierende Zahl von Fällen von Datenschutzverletzungen zwingt Marktteilnehmer dazu, Abhilfemaßnahmen anzuwenden. Laut einem im Februar 2024 von Harvard Business Review veröffentlichten Bericht gab es zwischen 2022 und 2023 weltweit einen Anstieg der Fälle von Datenschutzverletzungen um 20 %. Aufgrund des steigenden Bedarfs an Sicherheit und Datenschutz wird für den Markt ein deutliches Wachstum prognostiziert.
• Verstärkter Einsatz großer Sprachmodelle (LLM):  Anwendungsfälle großer Sprachmodelle liegen in der Inhaltserstellung, Übersetzung und Lokalisierung, Chatbots, persönlicher Assistenz usw. Laut Daten, die vom Weltwirtschaftsforum im Oktober 2023 veröffentlicht wurden, werden soziale Netzwerke wie WhatsApp, Instagram und Facebook mit fast 30 KI-Chatbots der Muttergesellschaft Meta interagieren, um ihre Social-Media-Nutzer zu revolutionieren. Erfahrung. Verschiedene Endbenutzer verwenden diese Sprachmodelle zur Codegenerierung, Betrugserkennung, Bildanmerkung, Textproduktion und Konversations-KI. Durch synthetische Daten sind diese Chatbots präzise und für den Verbraucher nützlich.
• Einsatz von KI- und ML-Technologien zur Synthese komplexer Datenbanken während der Pandemie: Das Aufkommen der COVID-19-Pandemie spiegelt die Merkmale der Patienten in großem Maßstab wider und stellt die Auswirkungen der Pandemie im Laufe der Zeit und in dicht getesteten geografischen Gebieten nach. Die Zahl der Epidemiologen nimmt weltweit zu. In einem im Mai 2023 vom U.S. Bureau of Labor Statistics veröffentlichten Bericht heißt es beispielsweise, dass die Zahl der beschäftigten Epidemiologen 10.230 beträgt. Sie nutzen in großem Umfang synthetische Daten, um die Auswirkungen der Pandemie abzuleiten.

Herausforderungen

• Das Auftreten ungenauer und unrealistischer Daten behindert die Marktexpansion: Benutzer können virtuelle Replikate von Datensätzen testen und teilen, die mithilfe der synthetischen Datenproduktion erstellt wurden. Darüber hinaus ist es für diese Methode eine Herausforderung, die feinen Details von Spezialmodellen und Fotos aus der realen Welt zu erfassen. Es ist schwierig, den synthetischen Datensatz im Laufe der Zeit aufrechtzuerhalten, 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.
• Damit verbundene ethische Überlegungen: Die Nutzung synthetischer Daten erhöht die ethischen Überlegungen im Zusammenhang mit dem Datenschutz und der Zustimmung zu den generierten Daten. Verschiedene Rahmenwerke zur Regelung der Datennutzung und des Datenschutzes können die Nutzung synthetischer Daten einschränken und die Skalierbarkeit und Akzeptanz behindern. Das Potenzial für Voreingenommenheit und Datenschutzbedenken dürften das Marktwachstum behindern.