Größe, Anteil und Analyse der Auswirkungen von synthetischer Datengenerierung auf den Markt, nach Datentyp (Textdaten, Bild- und Videodaten, Tabellendaten und andere), nach Anwendung (Testdatenmanagement, KI-Schulung und -Entwicklung, gemeinsame Nutzung von Unternehmensdaten usw.) Datenanalyse und Visualisierung), nach Branche (Gesundheitswesen, Fertigung, Medien und Unterhaltung, Automobil, BFSI, Einzelhandel und E-Commerce, IT und Telekommunikation und andere) und regionale Prognose, 2023 – 2030

Die Größe des Marktes für die Generierung synthetischer Daten wurde im Jahr 2022 auf 288,5 Millionen US-Dollar geschätzt und wird voraussichtlich von 351,2 Millionen US-Dollar im Jahr 2023 auf 2.339,8 Millionen US-Dollar im Jahr 2030 wachsen, was einem CAGR von 31,1 % im Prognosezeitraum entspricht. Nordamerika dominierte den Weltmarkt mit einem Anteil von 33,41 % im Jahr 2022.

Die Generierung synthetischer Daten ist ein Prozess, bei dem Daten algorithmisch oder künstlich erstellt werden und nicht auf realen Phänomenen basieren. Synthetische Daten sind eine verzerrte Version der Originaldaten, die durch statistische Modellierungs- und Simulationsprozesse unter Verwendung geeigneter Tools und kostengünstiger Datenerweiterungstechniken erstellt werden können.

Branchenexperten zufolge werden bis 2024 fast 60 % der für die Entwicklung von KI- und Analyseprojekten verwendeten Daten synthetisch generiert werden. Diese Daten können mit verschiedenen Methoden generiert werden, darunter Simulationen, statistische Stichproben und Generative Adversarial Networks (GAN), und werden als Ersatztestdatensatz für Produktions- oder Betriebsdaten verwendet, um mathematische Modelle zu validieren und Modelle für maschinelles Lernen zu trainieren. Der Prozess der Generierung synthetischer Daten ist hilfreich, wenn die Erfassung realer Daten schwierig oder unpraktisch ist.

COVID-19-AUSWIRKUNGEN

Verstärkter Einsatz von KI- und ML-Technologien zur Synthese komplexer Datenbanken inmitten einer Pandemie steigerte das Marktwachstum

Wachsende Künstliche Intelligenz (KI) und ML-Technologiedurchdringung in verschiedenen Bereichen Branchen wie BFSI, Gesundheitswesen, Medien und Unterhaltung, Automobilindustrie und andere tragen dazu bei, vertrauliche öffentliche Informationen vor Cyber-Bedrohungen zu schützen. Synthetische Daten fördern den internen Datenaustauschprozess der Organisation, was durch die Einhaltung aller Sicherheitsnormen erheblich zur Speicherung der hochkomplexen Strukturdaten beiträgt. Somit gewährleistete die Verwendung synthetischer Daten den Datenschutz und ahmte die statistischen Eigenschaften der Betriebsdaten nach, ohne die Privatsphäre von Einzelpersonen und Unternehmen während der COVID-19-Situation zu gefährden.

Im Juni 2020 starteten die National Institutes of Health (NIH) die Initiative National COVID Cohort Collaborative (N3C), um eine umfassende Datenbank von COVID-19-Patienten in den gesamten USA zu sammeln und dabei zu helfen, relevante Daten von Gesundheitsdienstleistern im gesamten Land zu erfassen Land. Syntegra, ein Anbieter synthetischer Gesundheitsdaten, generiert eine synthetische Version der gesamten N3C COVID-19-Datenbank, die einen schnellen Datenbankzugriff ohne Verletzung der Privatsphäre ermöglicht.

Wie oben erwähnt hat die exponentielle Nutzung synthetischer Daten während der Pandemie das Marktwachstum vorangetrieben.

NEUESTE TRENDS

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Anstieg bei der Bereitstellung großer Sprachmodelle (LLM) zur Steigerung des Marktwachstums

Große Sprachmodelle (LLM) sind Lernalgorithmen, die dabei helfen, Text und andere Arten von Inhalten auf der Grundlage großer Datensätze und der kontinuierlichen Entwicklung von Websites und verschiedenen Lösungen, die Sprachmodelle verwenden, zu übersetzen, zu generieren und vorherzusagen. Generative Pre-trained Transformer (GPT) ist ein Sprachmodell, das Textdaten mithilfe der Modelle GPT-1, GPT-2 und GPT-3 generiert. GPT-3 ist das komplexeste Modell und hat 175 Millionen Parameter für maschinelles Lernen erreicht, um einen großen Datensatz an Konversationsdaten zu erstellen.

Die kontinuierliche Weiterentwicklung von Websites und anderen Datenbanklösungen steigert die Nachfrage nach Sprachmodellen in verschiedenen Branchen, darunter Einzelhandel, Gesundheitswesen, Technologie und andere. Diese Sprachmodelle werden von verschiedenen Endbenutzern zur Textgenerierung, Bildanmerkung, Betrugserkennung, Konversations-KI und Codegenerierung verwendet.

Daher wird erwartet, dass der zunehmende Einsatz von Large Language Models (LLM) das Marktwachstum im Prognosezeitraum vorantreiben wird.

WACHSTUMSFAKTOREN DES SYNTHETISCHEN DATENGENERIERUNGSMARKTES

Wachsende Nachfrage nach Datenschutz und Sicherheit zur Förderung des Marktwachstums

Der Zugriff auf reale Daten ist aufgrund von Datenschutzbedenken oder Compliance-Risiken sowie den Vorschriften der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), des California Consumer Privacy Act (CCPA) und des Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) nicht möglich. Der Anstieg der Datenschutzrisiken bei der Erfassung realer Datensätze führt zu einer Nachfrage nach synthetischen Daten, einer realistischen Version des realen Datensatzes mit ähnlichen statistischen Eigenschaften. Diese synthetisierten Daten können als Alternative zu echten Daten verwendet werden und bieten mehrere Vorteile hinsichtlich Datenschutz, Skalierbarkeit und Vielfalt.

Zum Beispiel erklärte Betterdata, ein in Singapur ansässiges Startup, im April 2023, dass es synthetische Daten verwenden werde, die ähnliche Eigenschaften und Strukturen wie reale Datensätze aufweisen, ohne sensible oder private Informationen einer Person preiszugeben, um vertrauliche Daten zu schützen und zu verbessern Modelle für maschinelles Lernen.

EINHÄNGENDE FAKTOREN

Mangelnde Datengenauigkeit und -realismus behindern das Marktwachstum

Die synthetische Datengenerierung erstellt virtuelle Replikate von Datensätzen, die getestet und mit Benutzern geteilt werden können. Darüber hinaus ist es bei diesem Prozess schwierig, die kleinsten Details realer Bilder und spezieller Modelle zu erfassen.

Da synthetische Daten von realen Daten und Änderungen aufgrund von Innovationen und Entwicklungen abhängen, ist es eine Herausforderung, den synthetischen Datensatz über die Zeit konstant zu halten. Daher sollten Organisationen regelmäßig die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der synthetischen Daten sicherstellen.

Dieser Faktor beeinträchtigt die Genauigkeit und den Realismus der synthetischen Daten und behindert das Wachstum des Marktes für die Generierung synthetischer Daten erheblich.

SEGMENTIERUNG

Nach Datentypanalyse

Tabulardaten weisen eine herausragende CAGR auf durch die Berücksichtigung von Datenschutzbedenken mit künstlichen Daten

Basierend auf dem Datentyp wird der Markt in Textdaten, Bild- und Videodaten, Tabellendaten und andere segmentiert. In letzter Zeit stehen Unternehmen aufgrund von Datenschutzbedenken vor der Herausforderung, reale Daten zu sammeln. Diese Herausforderungen führen zur Generierung künstlicher Daten, die reale Daten nachahmen und in einem strukturierten Tabellenformat gespeichert werden können. Dies steigert die Nachfrage nach tabellarischen Daten, die im Prognosezeitraum voraussichtlich mit einer deutlichen CAGR wachsen wird. Mithilfe des Generative Adversarial Network (GAN) können synthetische Tabellendaten erstellt werden, um Unternehmen bei der Verbesserung des betrieblichen Datenschutzes und der Sicherheit zu unterstützen.

Nach Angaben von Forschungsanalysten wird die Verwendung synthetischer tabellarischer Daten zum Trainieren von Modellen der künstlichen Intelligenz (KI) bis 2030 etwa dreimal schneller zunehmen als echte strukturierte Daten.

Darüber hinaus wird erwartet, dass das Textdatensegment aufgrund der zunehmenden Nutzung natürlicher Sprachgenerierungssysteme mit neuen Modellen für maschinelles Lernen mit dem größten Marktanteil wachsen wird.

Nach Anwendungsanalyse

Steigender Bedarf an Testdatenmanagement durch Testmanager trägt zum Segmentwachstum bei

Je nach Anwendung ist der Markt in Testdatenmanagement, KI-Schulung und -Entwicklung, Unternehmensdatenaustausch sowie Datenanalyse und -visualisierung unterteilt. Das Testdatenmanagement-Segment hält den größten Marktanteil, da der Testdatenmanager für Datentests und Datenmaskierung zunehmend den kleinsten Datensatz benötigt. Ziel ist es auch, rechtliche Probleme im Zusammenhang mit der DSGVO zu vermeiden.

Das Segment der Unternehmensdatenfreigabe wächst stetig, da Unternehmen beim grenzüberschreitenden Datenaustausch mit Schwierigkeiten konfrontiert sind.

Nach Branchenanalyse

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BFSI-Branche dominiert aufgrund der steigenden Zahl von Betrugsfällen und der Nutzung von algorithmischem Handel 

Auf der Grundlage der Branche ist der Markt in Gesundheitswesen, Fertigung, Medien und Unterhaltung, Automobil, BFSI, Einzelhandel und E-Commerce, IT und Telekommunikation und andere. Die zunehmende Nutzung synthetischer Daten in der gesamten BFSI-Branche trägt dazu bei, die Betrugserkennungstechnik, die Risikoanalyse und den algorithmischen Handel zur Validierung komplexer Datenstrukturen zu verbessern. Somit führt das BFSI-Segment dazu, die Nutzung synthetischer Daten zu verbessern, um globalen Kunden datengesteuerte Bankerlebnisse zu bieten.

In ähnlicher Weise liegt das Gesundheitssegment an zweiter Stelle auf dem Markt, da die zunehmende Nutzung synthetischer Daten in der Gesundheitsbranche dazu beiträgt, klinische Studien und wissenschaftliche Forschung durchzuführen, medizinische Bilder zu erstellen und seltene Krankheiten vorherzusagen. Somit wächst das Gesundheitssegment mit der höchsten CAGR im Prognosezeitraum.

REGIONALE EINBLICKE

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Der globale Marktumfang ist in fünf Regionen unterteilt: Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik, Naher Osten und Afrika sowie Südamerika.

Nordamerika hält aufgrund der Präsenz mehrerer Marktteilnehmer den größten Marktanteil bei der Generierung synthetischer Daten. Die steigende Zahl von KI-Startups, Forschungsinstituten und High-Tech-Unternehmen erzeugt eine Nachfrage nach hochwertigen synthetischen Daten für die Durchführung von Forschung und Experimenten. Dieser Faktor fördert das Marktwachstum in der gesamten Region.

Es wird erwartet, dass der asiatisch-pazifische Raum im Prognosezeitraum mit der höchsten CAGR wächst. Dies ist auf die zunehmende Verbreitung fortschrittlicher Technologien wie KI/ML und die zunehmende Einführung cloudbasierter Dienste in verschiedenen Branchen zum Aufbau einer sicheren Geschäftsinfrastruktur zurückzuführen. Steigende Investitionen in generative KI und der zunehmende Fokus von Unternehmen auf KI-Technologie werden voraussichtlich die Nachfrage nach Prozessen zur Generierung synthetischer Daten im asiatisch-pazifischen Raum ankurbeln der Prognosezeitraum.

Es wird erwartet, dass Europa im Prognosezeitraum mit einer erheblichen CAGR wachsen wird, da mehrere Anbieter synthetischer Daten präsent sind und die Finanzierung für Anbieter strukturierter synthetischer Daten enorm zunimmt, um die Entwicklung der unternehmensinternen Fähigkeiten synthetischer Daten in Unternehmen voranzutreiben. Es wird erwartet, dass dieser Faktor das Marktwachstum im Prognosezeitraum vorantreibt.

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Der Nahe Osten, Afrika und Südamerika wachsen aufgrund zunehmender Initiativen zur digitalen Transformation in den Bereichen BFSI, Gesundheitswesen, Automobil sowie Medien und Unterhaltung. Die Integration künstlicher Intelligenz und maschineller Lerntechnologien mit der Finanz- und Automobilindustrie zur Generierung zuverlässiger synthetischer Daten treibt das Marktwachstum der Generierung synthetischer Daten in beiden Regionen voran.

WICHTIGSTE INDUSTRIE-AKTEURE

Hauptakteure konzentrieren sich auf die Generierung synthetischer Daten, um ihre Position zu stärken

Zu den Unternehmen zur Generierung synthetischer Daten gehören unter anderem Datagen, MOSTLY AI, TonicAI, Inc., Synthesis AI, GenRocket, Inc., Gretel Labs, Inc. und K2view Ltd. Steigende Investitionen in die Generierung synthetischer Daten für verschiedene Branchen helfen wichtigen Akteuren, ihren Wettbewerbsvorteil zu behaupten. Diese Unternehmen gehen auch strategische Partnerschaften, Übernahmen und Kooperationen ein, um ihr Geschäfts- und Vertriebsnetzwerk zu erweitern und das Marktwachstum aufrechtzuerhalten.

Liste der wichtigsten Unternehmen mit Profil im Markt für synthetische Datengenerierung:

• Datagen (USA)


• hauptsächlich KI (Österreich)


• TonicAI, Inc. (USA)


• Synthesis AI (USA)


• GenRocket, Inc. (USA)


• (USA)


• K2view Ltd. (Israel)


• Hazy Limited. (Großbritannien)


• Replica Analytics Ltd. (Kanada)


• YData Labs Inc. (USA)


• Sogeti (Frankreich)

WICHTIGE INDUSTRIEENTWICKLUNGEN:

• Juni 2023: Seeing Machine Limited arbeitete mit Devant AB, einem auf den Menschen ausgerichteten Anbieter synthetischer Daten, zusammen, um die Verkehrssicherheit durch das Verständnis des abgelenkten Fahrerverhaltens zu verbessern. Diese Partnerschaft führte zur Integration der neuen Fahrzeugkabine von Seeing Machine mit der menschlichen 3D-Animation und computergenerierten Menschen von Devant, um die Entwicklung der Sensortechnologie in der Kabine voranzutreiben.


• Mai 2023: Synthesis AI hat einen neuen synthetischen Unternehmensdatensatz auf dem Snowflake-Marktplatz eingeführt, über den Kunden auf die sofort verfügbaren synthetischen menschlichen Gesichter von Synthesis AI zugreifen können, um visuelle Daten für das Computer-Vision-Modell zu entwickeln, ohne Synthesis zu beeinträchtigen KIs Verbraucherdatenschutz.


• Dezember 2021: Gretel.ai hat sich mit Illumina, Inc. zusammengetan, um synthetische Daten für die Forschung in der Genomik und anderen verwandten Bereichen, einschließlich forensischer Biologie, Biotechnologie und biologischer Systematik, bereitzustellen und so die Entwicklung von Präzision zu verbessern Medizin.


• Mai 2021: Parallel Domain, ein Anbieter einer Plattform zur Generierung synthetischer Daten, hat den branchenweit ersten öffentlichen Visualisierer für synthetische Daten auf den Markt gebracht, der den Brancheningenieuren die direkte Interaktion mit den vollständig gekennzeichneten synthetischen Kamera- und LiDAR-Datensätzen ermöglicht um Lösungen für maschinelles Lernen zu testen, bereitzustellen und zu trainieren.


• April 2021: Unity Software Inc. hat synthetische Bilddatensätze auf den Markt gebracht, um Modelle für maschinelles Sehen und künstliche Intelligenz zu entwickeln, die zu geringeren Kosten in der Architektur-, Ingenieur- und Baubranche (AEC) eingesetzt werden können.

BERICHTSBEREICH

Eine infografische Darstellung von Markt für synthetische Datengenerierung

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Der Bericht bietet eine detaillierte Analyse des Marktes und konzentriert sich auf Schlüsselaspekte wie führende Unternehmen, Produkt-/Dienstleistungstypen und führende Anwendungen des Produkts. Darüber hinaus bietet der Bericht Einblicke in die Markttrends und beleuchtet wichtige Entwicklungen in der Branche der Generierung synthetischer Daten. Zusätzlich zu den oben genannten Faktoren umfasst der Bericht mehrere Faktoren, die zum Wachstum des Marktes in den letzten Jahren beigetragen haben.

Berichtsumfang und Segmentierung