Tendencias del mercado global de generación de datos sintéticos, informe de pronóstico 2025-2037
Se prevé que el tamaño del mercado de generación de datos sintéticos crezca de 307,42 millones de dólares a 18.230 millones de dólares, con una tasa compuesta anual de más del 36,9 % durante el período previsto, entre 2025 y 2037. En el año 2025, el tamaño de la industria de generación de datos sintéticos se estima en 398,17 millones de dólares.
El crecimiento del mercado se puede atribuir principalmente a la creciente utilización de datos sintéticos para calibrar y desarrollar sensores utilizados en vehículos autónomos. Además, los ingenieros automotrices utilizan datos sintéticos para fabricar entornos virtuales que estimulan las condiciones de conducción del mundo real. Se ha estimado que para 2035, la conducción autónoma podría generar entre 300.000 y 430.000 millones de dólares en ingresos. Los datos publicados por la Asociación Nacional de Comisionados de Seguros; Se espera que en 2030 haya 4,5 millones de vehículos autónomos circulando por las carreteras de Estados Unidos. Se prevé que estos factores impulsen el mercado de generación de datos sintéticos durante el periodo de previsión.
Los datos sintéticos se utilizan para entrenar modelos de IA en diversos campos para mejorar el rendimiento del modelo eliminando sesgos y agregando nuevos conocimientos del dominio. Otros usos crecientes de los datos generados incluyen modelos de entrenamiento en ausencia de datos reales. La investigación de Nester sugiere que actualmente el 34% de las empresas que utilizan inteligencia artificial y un 42% adicional están explorando este campo. En el ámbito de la inteligencia artificial, que evoluciona rápidamente, la utilización y la creación de conjuntos de datos sintéticos se han vuelto cada vez más importantes.
Sector de generación de datos sintéticos: impulsores del crecimiento y desafíos
Impulsores de crecimiento
- Necesidad creciente de seguridad de los datos: los datos sintéticos han demostrado ser una herramienta eficaz para liberar las posibilidades de los datos sin comprometer la privacidad. Los actores del mercado en diversos sectores como la salud, las finanzas, los seguros, etc. están optando por datos sintéticos para maximizar la utilidad de los datos y al mismo tiempo proteger la privacidad del consumidor. Además, los datos sintéticos desempeñan un papel destacado a la hora de abordar cuestiones cruciales como la detección de fraude, la modelización de riesgos, etc. La alarmante tasa de casos de violaciones de datos está obligando a los actores del mercado a adoptar métodos de mitigación. Según un informe publicado por Harvard Business Review en febrero de 2024, hubo un aumento del 20% en los casos de violación de datos entre 2022 y 2023 a nivel mundial. Se prevé que el mercado experimente un crecimiento significativo debido a la creciente necesidad de seguridad y privacidad de los datos.
- Mayor uso de modelos de lenguaje grandes (LLM): los casos de uso de modelos de lenguaje grandes se encuentran en la generación de contenido, traducción y localización, chatbots, asistencia personal, etc. Según datos publicados por el Foro Económico Mundial en octubre del 2023, los sitios de redes sociales como WhatsApp, Instagram y Facebook interactuarán con casi 30 chatbots de inteligencia artificial de la empresa matriz Meta para revolucionar la experiencia de sus usuarios de redes sociales. experiencia. Varios usuarios finales utilizan estos modelos de lenguaje para generación de código, detección de fraude, anotación de imágenes, producción de texto e IA conversacional. Los datos sintéticos hacen que estos chatbots sean precisos y útiles para el consumidor.
- Uso de tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático para sintetizar bases de datos complejas durante la pandemia: la llegada de la pandemia de COVID-19 refleja las características de los pacientes a gran escala y recrea el impacto de la pandemia a lo largo del tiempo y en áreas geográficas densamente analizadas. Hay un aumento en el número de epidemiólogos en todo el mundo. Por ejemplo, un informe publicado por la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. en mayo de 2023 afirmó que el número de epidemiólogos empleados es 10.230. Utilizan datos sintéticos a gran escala para deducir las repercusiones de la pandemia.
Desafíos
- La aparición de datos inexactos y poco realistas impide la expansión del mercado: los usuarios pueden probar y compartir réplicas virtuales de conjuntos de datos creados mediante producción de datos sintéticos. Además, para este método resulta complicado capturar los detalles finos de modelos especializados y fotografías del mundo real. Mantener el conjunto de datos sintéticos a lo largo del tiempo es difícil, ya que se basa en datos del mundo real y varía como resultado de invenciones y avances. Por lo tanto, las organizaciones deben verificar periódicamente la exactitud y confiabilidad de los datos sintéticos. Este aspecto impide sustancialmente el crecimiento del mercado de generación de datos sintéticos al degradar la calidad y el realismo de los datos sintéticos.
- Consideraciones éticas asociadas: el uso de datos sintéticos aumenta las consideraciones éticas asociadas con la privacidad de los datos y el consentimiento de los datos generados. Varios marcos para regular el uso y la protección de datos pueden imponer limitaciones al uso de datos sintéticos y obstaculizar la escalabilidad y la adopción. Se prevé que el potencial de sesgo y los problemas de privacidad obstaculicen el crecimiento del mercado.
Mercado de generación de datos sintéticos: ideas clave
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Año base |
2024 |
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Año de pronóstico |
2025-2037 |
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Tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) |
36,9% |
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Tamaño del mercado del año base (2024) |
307,42 millones de dólares |
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Pronóstico del tamaño del mercado para el año (2037) |
18,23 mil millones de dólares |
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Alcance regional |
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Segmentación de generación de datos sintéticos
Tipo de datos (datos tabulares, datos de texto, datos de imagen y vídeo)
Según el tipo de datos, se prevé que los datos tabulares en el mercado de generación de datos sintéticos tendrán la mayor participación en los ingresos, alrededor del 50 % durante el período de pronóstico. Recientemente, las preocupaciones sobre la privacidad han dificultado que las empresas obtengan datos de la vida real. Debido a estas dificultades, se producen datos sintéticos que se parecen a los datos reales y se pueden mantener de forma tabular organizada. Esto aumenta la necesidad de datos tabulares, que se prevé que crezcan a una CAGR notable durante el período proyectado. Las empresas pueden mejorar la seguridad y la privacidad de sus datos operativos utilizando redes generativas adversas (GAN) para crear datos tabulares sintéticos.
Aplicación (formación y desarrollo de IA, gestión de datos de prueba, intercambio y retención de datos, análisis de datos)
Según la aplicación, se espera que el segmento de gestión de datos de prueba en el mercado de generación de datos sintéticos tenga la mayor participación, alrededor del 35 %, durante el período de pronóstico. La creciente necesidad de datos de alta calidad para pruebas y validación impulsará el mercado. La gestión de datos de prueba permite a los desarrolladores probar aplicaciones con el uso de datos del mundo real, sin poner los datos en riesgo. Por ejemplo, la suite de gestión de datos de pruebas de Infosys proporciona herramientas basadas en web para la gestión centralizada de datos de pruebas. Esta suite ofrece una interfaz sencilla y de un solo uso para equipos de aprovisionamiento de datos y pruebas. El kit de herramientas incluye capacidades de generación, enmascaramiento y extracción de datos de prueba junto con un flujo de trabajo basado en solicitudes de datos.
Nuestro análisis en profundidad del mercado global de generación de datos sintéticos incluye los siguientes segmentos:
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Componente |
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Modo de implementación |
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Tipo de modelado |
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Oferta |
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Tipo de datos |
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Vertical |
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Personalizar este informeIndustria de generación de datos sintéticos: sinopsis regional
Previsión del mercado norteamericano
Se atribuye al mercado de generación de datos sintéticos en América del Norte el mayor porcentaje de ingresos, alrededor del 33 %, ya que es un centro de desarrollo técnico, con especial énfasis en los avances basados en datos, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Debido al creciente establecimiento de nuevas empresas, empresas tecnológicas e instituciones de investigación en esta región, hay un aumento de datos sintéticos de alta calidad para realizar experimentos y entrenar modelos de IA. La presencia de los principales actores del mercado impulsa aún más la expansión del mercado en la región. Las organizaciones en los EE. UU. buscan soluciones sólidas para proteger la información confidencial y frenar los casos de violación de datos. Se estima que el coste medio de una filtración de datos en el país será de 9,32 millones de dólares en 2024. Además, los investigadores utilizan datos sintéticos para ensayos de medicamentos sin exponer información confidencial de los pacientes.
Análisis del mercado de Asia Pacífico
Se prevé que el mercado de generación de datos sintéticos en Asia Pacífico tenga la segunda mayor participación en ingresos, alrededor del 38%. Países como China y Japón albergan notables empresas orientadas a la tecnología que dan importancia a la investigación y el desarrollo. Los gobiernos están dando prioridad a la inversión en estrategias de big data, inteligencia artificial y aprendizaje automático. Los datos sintéticos se están aprovechando de numerosas maneras para mejorar la seguridad vial. Por ejemplo, según la Administración de Comercio Internacional de septiembre de 2024, el Ministerio de Asuntos Internos y Comunicaciones de Japón predice que el mercado japonés de sistemas de inteligencia artificial florecerá hasta alcanzar casi 7.300 millones de dólares. Investigadores de la Universidad de Osaka han creado un marco ultramoderno que puede producir automáticamente conjuntos de datos sintéticos a partir de un gemelo digital de una ciudad.
Empresas que dominan el panorama de generación de datos sintéticos
- Corporación Microsoft
- Descripción general de la empresa
- Estrategia empresarial
- Ofertas de productos clave
- Rendimiento financiero
- Indicadores clave de rendimiento
- Análisis de riesgos
- Desarrollo reciente
- Presencia regional
- Análisis FODA
- Google LLC
- NVIDIA Corporation
- GenRocket, Inc.
- IA de síntesis
- Género de datos
- Hazy Limitado.
- Laboratorios Gretel, Inc.
- K2view Ltd.
- Amazon.com, Inc.
In the News
- En marzo de 2024, Hazy y Unbanx anunciaron su plataforma de propiedad de datos de Open Banking en colaboración. Se trata de un esfuerzo colectivo de ambas empresas para implementar cooperativas de datos sintéticos éticos para datos de transacciones financieras destinados a fondos de cobertura, analistas y otras instituciones financieras.
- En junio del 2024, NVIDIA Nemotron-4 340B, optimizado para NVIDIA TensorRT-LLM y NVIDIA NeMo para atención sanitaria, fabricación, comercio minorista y finanzas, entre otros, para desarrollar aplicaciones comerciales.
- En septiembre del 2024, Amazon lanzó Amazon Bedrock, que resulta útil para generar código Python para la creación de datos sintéticos. La herramienta Amazon Bedrock ayuda a los clientes a crear y escalar aplicaciones de IA generativa. Es un servicio totalmente gestionado para crear aplicaciones de IA generativa.
- En octubre del 2024, Gretel y Google Cloud se unieron para simplificar la generación de datos sintéticos para los analistas de datos dentro de BigQuery. La integración permite a los usuarios crear versiones sintéticas de sus conjuntos de datos de BigQuery que preserven la privacidad. Esta asociación permite a los clientes proteger la privacidad de los datos, mejorar la accesibilidad y acelerar las pruebas y el desarrollo.
- En octubre del 2024, Teledyne FLIR lanzó al mercado Prism AIMMGen, un servicio de generación de datos sintéticos de modelos de IA sin ITAR para que los integradores de sistemas creen productos de IA/ML para aplicaciones de primera respuesta, comerciales y de defensa.
- En octubre de 2024, Betterdata, MOSTLY AI, DataCebo y Rockfish Data recibieron adjudicaciones contractuales de la Dirección de Ciencia y Tecnología (S&T) del Departamento de Seguridad Nacional (DHS) para desarrollar capacidades de datos sintéticos que puedan generar patrones de datos reales y al mismo tiempo mitigar las amenazas a la seguridad. Las plataformas de datos generativos que preservan la privacidad están preparadas para acelerar las capacidades de IA en aplicaciones de nivel empresarial.
Créditos del autor: Abhishek Verma
- Report ID: 5711
- Published Date: Jan 01, 1970
- Report Format: PDF, PPT
