합성 데이터 생성 시장 규모, Share & Covid-19 영향 분석, 데이터 유형 (텍스트 데이터, 이미지 및 비디오 데이터, 테이블 데이터 및 기타), 응용 프로그램 (테스트 데이터 관리, AI 교육 및 개발, 엔터프라이즈 데이터 공유 및 데이터 분석 및 시각화), 산업별 (의료, 제조, 미디어 및 소매 및 기타 및 기타 및 기타), 및 기타 및 기타, 및 기타). 2023-2030

합성 데이터 생성 시장 규모는 2022 년에 2 억 8,500 만 달러로 평가되었으며 2023 년 3 억 3,200 만 달러에서 2030 년까지 2,339.8 백만 달러로 성장할 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 31.1%의 CAGR을 나타냅니다. 북미는 2022 년에 33.41%의 점유율로 글로벌 시장을 지배했습니다.

합성 데이터 생성은 데이터가 알고리즘 적으로 또는 인위적으로 생성되며 실제 현상을 기반으로하지 않는 프로세스입니다. 합성 데이터는 적절한 도구와 비용 효율적인 데이터 증강 기술을 사용하여 통계 모델링 및 시뮬레이션 프로세스를 통해 만들 수있는 원래 데이터의 왜곡 된 버전입니다.

업계 전문가에 따르면 2024 년까지 AI 및 분석 프로젝트를 개발하는 데 사용되는 데이터의 거의 60%가 합성 적으로 생성 될 것입니다. 이 데이터는 시뮬레이션, 통계 샘플링 및 GAN (Generative Adversarial Networks)을 포함한 다양한 방법을 사용하여 생성 될 수 있으며 생산 또는 운영 데이터를위한 대체 테스트 데이터 세트로 사용되어 수학적 모델을 검증하고 기계 학습 모델을 기차합니다. 합성 데이터 생성 프로세스는 실제 데이터를 수집하는 것이 도전적이거나 비현실적 일 때 도움이됩니다.

Covid-19 영향

대유행 부스트 시장 성장 속에서 복잡한 데이터베이스를 합성하기 위해 AI 및 ML 기술의 사용 증가

성장 인공 지능 (AI) BFSI, 의료, 미디어 및 엔터테인먼트, 자동차 등을 포함한 다양한 산업 분야의 ML 기술 침투는 사이버 위협으로부터 기밀 공개 정보를 보호하는 데 도움이됩니다. 합성 데이터는 조직의 내부 데이터 공유 프로세스를 장려하여 모든 보안 규범을 따라 매우 복잡한 구조 데이터를 저장하는 데 도움이됩니다. 따라서 합성 데이터를 사용하면 데이터 프라이버시를 보장하고 COVID -19 상황에서 위험에 처한 개인 및 기업의 개인 정보를 제공하지 않고 운영 데이터의 통계적 특성을 모방했습니다.

2020 년 6 월, NIH (National Institutes of Health)는 N3C (National Covid Cohort Collaborative) 노력을 시작하여 미국 전역의 Covid-19 환자의 심층 데이터베이스를 수집하고 전국에 존재하는 의료 서비스 제공자로부터 관련 데이터를 캡처하는 데 도움을주었습니다. 합성 의료 데이터 제공 업체 인 Syntegra는 전체 N3C Covid-19 데이터베이스의 합성 버전을 생성하여 개인 정보를 위반하지 않고 빠른 데이터베이스 액세스를 제공합니다.

따라서, 위에서 언급 한 바와 같이, 전염병 상황 동안 합성 데이터의 지수 사용은 시장 성장을 추진했다.

최신 트렌드

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시장 성장을 강화하기 위해 대형 언어 모델 (LLM)의 배포 급증

LLM (Lange Language Model)은 대형 데이터 세트와 웹 사이트 및 언어 모델을 사용하는 다양한 솔루션의 지속적인 개발을 기반으로 텍스트 및 기타 유형의 컨텐츠를 번역, 생성 및 예측하는 데 도움이되는 학습 알고리즘입니다. 생성 사전 훈련 된 변압기 (GPT)는 GPT-1, GPT-2 및 GPT-3 모델을 사용하여 텍스트 데이터를 생성하는 언어 모델입니다. GPT-3은 가장 복잡한 모델이며 대규모 대화 데이터 데이터 세트를 생성하기 위해 1 억 7,500 만 명의 기계 학습 매개 변수에 도달했습니다.

웹 사이트 및 기타 데이터베이스 솔루션의 지속적인 개발은 소매, 의료, 기술 및 기타 등 다양한 산업의 언어 모델에 대한 수요를 활용합니다. 이 언어 모델은 텍스트 생성, 이미지 주석, 사기 탐지, 대화 AI 및 코드 생성에 대해 다른 최종 사용자가 사용합니다.

따라서 LLM (Lange Language Model)의 배포 증가는 예측 기간 동안 시장 성장을 주도 할 것으로 예상됩니다.

합성 데이터 생성 시장 성장 요인

시장 성장에 연료를 공급하기위한 데이터 개인 정보 보호 및 보안에 대한 수요 증가

일반 데이터 보호 규정 (GDPR), CCPA (California Consumer Privacy Act) 및 HIPAA (Health Insurance Privacy Act) 및 HIPAA (Health Insurance Privacy Act)의 규정과 함께 개인 정보 보호 문제 또는 규정 준수 위험으로 인해 실제 데이터에 액세스 할 수 없습니다. 실제 데이터 세트 수집에 대한 개인 정보 보호 위험의 증가는 유사한 통계적 특성을 가진 실제 데이터 세트의 현실적인 버전 인 합성 데이터에 대한 수요를 생성합니다. 이 합성 된 데이터는 실제 데이터의 대안으로 사용될 수 있으며 개인 정보 보호, 확장 성 및 다양성과 관련하여 몇 가지 장점을 제공합니다.  

예를 들어, 2023 년 4 월, 싱가포르에 기반을 둔 스타트 업인 BetterData는 기밀 데이터를 보장하고 향상시키기 위해 개인의 민감하거나 개인 정보를 공개하지 않고 실제 데이터 세트와 유사한 특성과 구조를 갖는 합성 데이터를 사용한다고 선언했습니다. 기계 학습 모델.

구속 요인

데이터 정확도 부족과 사실주의는 시장 성장을 방해합니다

합성 데이터 생성은 사용자와 테스트하고 공유 할 수있는 데이터 세트의 가상 복제본을 만듭니다. 또한이 프로세스는 실제 이미지 및 특수 모델의 미세한 세부 사항을 캡처하는 데 어려움에 직면 해 있습니다.

합성 데이터는 혁신과 개발로 인한 실제 데이터와 변화에 의존하기 때문에 시간이 지남에 따라 합성 데이터 세트를 일정하게 유지하는 것은 어려운 일입니다. 따라서 조직은 정기적으로 합성 데이터의 정확성과 신뢰성을 보장해야합니다.

이 요소는 합성 데이터의 정확성과 현실주의를 방해하여 합성 데이터 생성 시장 성장을 크게 방해합니다.

분할

데이터 유형 분석에 의해

표 형 데이터는 두드러진 CAGR을 나타냅니다 인공 데이터와의 개인 정보 문제를 해결함으로써

데이터 유형을 기반으로 시장은 텍스트 데이터, 이미지 및 비디오 데이터, 테이블 데이터 및 기타로 분류됩니다. 최근에 회사는 개인 정보 보호 문제로 인해 실제 데이터를 수집하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 과제는 실제 세계 데이터를 모방하는 인공 데이터를 생성하여 구조화 된 표 형식으로 저장할 수 있습니다. 이로 인해 예측 기간 동안 두드러진 CAGR로 성장할 것으로 예상되는 표 데이터에 대한 수요가 높아집니다. GAN (Generative Adversarial Network)을 사용하여 합성 테이블 데이터를 만들 수있어 비즈니스가 운영 데이터 개인 정보 및 보안을 향상시킬 수 있습니다.

연구 분석가들에 따르면, 합성 테이블 데이터를 사용하여 인공 지능 (AI) 모델을 훈련시키는 것은 2030 년까지 실제 구조화 된 데이터보다 약 3 배 더 빠르게 성장할 것입니다.

또한 텍스트 데이터 세그먼트는 새로운 기계 학습 모델을 갖춘 자연 언어 생성 시스템의 사용이 증가함에 따라 시장 점유율이 가장 큰 시장 점유율로 성장할 것으로 예상됩니다.

응용 프로그램 분석에 의해

세그먼트 성장에 기여하는 테스트 관리자의 테스트 데이터 관리 요구 증가

응용 프로그램을 기반으로 시장은 테스트 데이터 관리, AI 교육 및 개발, 엔터프라이즈 데이터 공유 및 데이터 분석 및 시각화로 나뉩니다. 테스트 데이터 관리 부문은 데이터 테스트 및 데이터 마스킹을 위해 테스트 데이터 관리자의 가장 작은 데이터 세트의 요구가 증가함에 따라 시장 점유율이 가장 커집니다. 또한 GDPR과 관련된 법적 문제를 피하는 것을 목표로합니다.

기업이 국경 간 데이터 공유 중에 기업이 어려움에 직면함에 따라 엔터프라이즈 데이터 공유 부문은 꾸준히 증가합니다.

산업 분석으로

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BFSI 산업은 사기 사건의 수가 증가하고 알고리즘 거래 사용 

산업을 기반으로 시장은 의료, 제조, 미디어 및 엔터테인먼트, 자동차, BFSI, 소매 및 전자 상거래로 나뉩니다. 통신 , 그리고 다른 사람들. BFSI 산업에서 합성 데이터 사용을 늘리면 사기 탐지 기술, 위험 분석 및 알고리즘 거래를 향상시켜 복잡한 데이터 구조를 검증 할 수 있습니다. 따라서 BFSI 세그먼트는 합성 데이터 사용을 향상시켜 데이터 중심 은행 경험을 글로벌 고객에게 제공합니다.

마찬가지로, 의료 부문은 의료 산업에서 합성 데이터의 사용이 증가함에 따라 시장에서 두 번째 위치로 이어지면 임상 시험을 수행하고 과학적 연구를 수행하고 의료 이미지를 생성하며 희귀 질병을 예측하는 데 도움이됩니다. 따라서 의료 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR로 성장합니다.

지역 통찰력

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글로벌 시장 범위는 북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카 및 남미 5 개 지역으로 분류됩니다.

북미는 여러 시장 플레이어의 존재로 인해 가장 큰 합성 데이터 생성 시장 점유율을 보유하고 있습니다. AI 신생 기업, 연구 기관 및 첨단 기술 회사의 수가 증가하면 연구 및 실험을 수행하기 위해 고품질 합성 데이터에 대한 수요가 발생합니다. 이 요소는이 지역의 시장 성장에 영향을 미칩니다.

아시아 태평양은 예측 기간 동안 CAGR이 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. AI/ML과 같은 고급 기술의 침투가 증가하고 안전한 비즈니스 인프라를 구축하기 위해 다양한 산업 간 클라우드 기반 서비스 채택이 증가함에 따라 발생합니다. 투자 증가 생성 AI 또한 AI 기술에 대한 회사의 초점 증가는 예측 기간 동안 아시아 태평양의 합성 데이터 생성 프로세스에 대한 수요를 추진할 것으로 예상됩니다.

유럽은 여러 합성 데이터 공급 업체의 존재와 조직의 사내 합성 데이터 기능을 개발할 수 있도록 구조화 된 합성 데이터 공급 업체가 자금을 조달하기 때문에 예측 기간 동안 상당한 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 이 요소는 예측 기간 동안 시장 성장을 추진할 것으로 예상됩니다.

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중동 및 아프리카 및 남미는 증가하여 성장하고 있습니다. 디지털 혁신 BFSI, 의료, 자동차 및 미디어 및 엔터테인먼트 전반의 이니셔티브. 인공 지능 및 기계 학습 기술을 금융 및 자동차 산업과 통합하여 신뢰할 수있는 합성 데이터를 생성하면 두 지역에서 합성 데이터 생성의 시장 성장에 영향을 미칩니다.

주요 업계 플레이어

주요 플레이어는 자신의 위치를 ​​강화하기 위해 합성 데이터를 생성하는 데 중점을 둡니다.

합성 데이터 생성 회사에는 Datagen, 주로 AI, Tonicai, Inc., Synthesis AI, Gerrockes, Inc., Gretel Labs, Inc. 및 K2View Ltd. 등이 포함됩니다. 다양한 산업 분야에 대한 합성 데이터 생성에 대한 투자를 늘리면 주요 플레이어가 경쟁 우위를 유지하는 데 도움이됩니다. 이 회사들은 또한 비즈니스 및 유통 네트워크를 확장하고 시장 성장을 유지하기위한 전략적 파트너십, 인수 및 협업에 참여합니다.

합성 데이터 생성 시장에서 프로파일 링 된 주요 회사 목록 :

• Datagen (우리를.)
• 대부분 AI (오스트리아)
• Tonicai, Inc. (미국)
• 합성 AI (미국)
• Genrocket, Inc. (미국)
• Gretel Labs, Inc. (우리를.)
• K2View Ltd. (이스라엘)
• 흐릿한 제한. (영국)
• 복제 분석 Ltd. (캐나다)
• Ydata Labs Inc. (미국)
• Sogeti (프랑스)

주요 산업 개발 :

• 2023 년 6 월 : Machine Limited는 인간 중심의 합성 데이터 제공 업체 인 Devant AB와 협력하여 산만 한 운전자 행동을 이해함으로써 전송 안전을 향상시킵니다. 이 파트너십은 Seat Machine의 새로운 차량 캐빈을 Devant의 3D 인간 애니메이션과 컴퓨터 생성 인간과 통합하여 캐빈 내 감지 기술을 개발하게되었습니다.
• 2023 년 5 월 : 합성 AI는 Snowflake Marketplace에서 새로운 엔터프라이즈 합성 데이터 세트를 출시했으며, 고객은 쉽게 이용 가능한 합성 합성 인간 얼굴에 액세스 할 수있어 AI의 소비자 개인 정보를 손상시키지 않으면 서 컴퓨터 비전 모델에 대한 시각적 데이터를 개발할 수 있습니다.
• 2021 년 12 월 : Gretel.ai는 Illumina, Inc.와 파트너십을 맺고 법의학, 생명 공학 및 생물학적 체계를 포함한 유전체학 및 기타 관련 분야의 연구를위한 합성 데이터를 제공하여 정밀 의학의 개발을 향상 시켰습니다.
• 2021 년 5 월 : 합성 데이터 생성 플랫폼 제공 업체 인 병렬 도메인 (Parallel Domain)은 업계 최초의 공개 합성 데이터 시각화를 시작하여 업계 엔지니어가 완전히 표지 된 합성 카메라 및 LIDAR 데이터 세트와 직접 상호 작용하여 기계 학습 솔루션을 테스트, 배포 및 훈련시킬 수 있도록 도와줍니다.
• 2021 년 4 월 : Unity Software Inc.는 아키텍처, 엔지니어링 및 건설 (AEC) 산업의 저렴한 비용으로 사용할 수있는 컴퓨터 비전 인공 지능 모델을 개발하기 위해 합성 이미지 데이터 세트를 시작했습니다.

보고서 적용 범위

An Infographic Representation of Synthetic Data Generation Market

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이 보고서는 시장에 대한 자세한 분석을 제공하며 주요 회사, 제품/서비스 유형 및 제품의 주요 응용 프로그램과 같은 주요 측면에 중점을 둡니다. 또한이 보고서는 시장 동향에 대한 통찰력을 제공하고 주요 합성 데이터 생성 산업 개발을 강조합니다. 위의 요인들 외에도이 보고서는 최근 몇 년간 시장의 성장에 기여한 몇 가지 요소를 포함합니다.

보고 범위 및 세분화