데이터 주석 도구 시장 규모 및 점유율, 유형별(텍스트, 사진 및 비디오, 오디오), 구성 요소(솔루션, 서비스), 주석 유형(수동 주석, 반 감독 주석, 자동화된 자동화), 최종 사용자(소매 및 전자) 상업, IT 및 통신, BFSI, 정부, 자동차, 의료) - 글로벌 공급 및 수요 분석, 성장 예측, 통계 보고서 2025-2037

성장 동력

• 스마트 자율 주행 기술에 대한 수요 증가 – 자율 주행 차량을 구성하고 모든 안전 문제를 해결하려면 주석이 달린 많은 사진 및 비디오 데이터가 필요합니다. 이를 통해 자율 주행 시스템이 물체를 인식하도록 훈련할 수 있습니다. 2019년 전 세계적으로 판매된 약 140만 대의 차량이 최소 레벨 3 자율성을 가졌습니다. 2019년에서 2030년 사이에 자율 주행 차량의 판매가 증가할 것으로 예상됩니다. 또한 2030년 이 자동차의 글로벌 판매 예상 가치는 약 5800만 대입니다.
• 인공 지능의 사용 증가– 데이터 라벨링을 통해 AI는 모든 프로젝트를 정확하게 처리하고 기능을 향상시킬 수 있습니다. AI는 전 세계 기업 및 조직의 약 37%에서 사용됩니다.  또한 AI 기술에 대한 투자는 상위 10개 기업 중 9개 기업에서 이루어집니다.
• 대규모 데이터 생성 – 데이터 라벨링을 통해 원시 데이터 양식에서 목표를 식별할 수 있습니다. 2020년 전 세계 총 데이터 양은 40제타바이트 이상이 될 것으로 예측되었습니다. 가장 최근의 추정에 따르면 매일 40 억 명이 넘는 사람들이 인터넷을 사용하여 약 3 퀸틸리언 바이트의 데이터를 생성합니다.
• IOT에 연결된 장치 수 증가– IoT 연결 장치의 증가로 생산 및 소비가 급격히 증가했으며 이러한 데이터는 데이터 주석 도구를 사용하여 가치로 전환될 수 있습니다. IoT 장치는 2030년까지 전 세계적으로 약 250억 개에 이를 것으로 예상됩니다. 현재 약 400개의 IoT 플랫폼이 사용되고 있습니다. 또한 2025년까지 270억 개의 연결된 IoT 장치가 있을 수 있습니다.
• 얼굴
• 인식의 인기 증가 – 얼굴 및 감정 식별의 기초는 고품질 얼굴 주석입니다. 얼굴 인식 알고리즘이 제대로 작동하려면 비디오 및 이미지 주석의 정확성과 품질이 중요합니다. 2019년 기준으로 전 세계적으로 약 9600만 개의 모바일 장치에 안면 인식 하드웨어가 설치되어 있습니다. 그러나 2024년까지 전 세계적으로 약 10 억 개의 장치에 소프트웨어 기반 안면 인식 솔루션이 탑재될 것으로 예상됩니다.

도전

• 저품질 콘텐츠로 인한 데이터 라벨링의 부정확성 - 데이터 주석 프로젝트를 수행하는 것은 데이터 품질 측면에서 가장 큰 장벽으로 생각되었습니다. 주석 프로세스 전반에 걸쳐 높은 데이터 품질을 유지해야 하며 이를 위해서는 일관성이 필요합니다. 기계 학습 모델의 전반적인 정확도 품질은 낮은 데이터 품질로 인한 편향된 추정치의 영향을 받을 수 있습니다. 불일치는 또한 검토 과정과 의사 소통에 어려움을 초래할 수 있습니다.
• 데이터 유출 위험
• 방대한 양의 데이터를 훈련할 수 있는 숙련된 작업자 부족