合成数据生成市场规模、份额和 COVID-19 影响分析，按数据类型（文本数据、图像和视频数据、表格数据等）、按应用（测试数据管理、AI 培训和开发、企业数据共享等）数据分析和可视化），按行业（医疗保健、制造、媒体和娱乐、汽车、BFSI、零售和电子商务、IT 和电信等）以及区域预测，2023 年 � 2030 年

2022 年，合成数据生成市场规模为 2.885 亿美元，预计将从 2023 年的 3.512 亿美元增长到 2030 年的 23.398 亿美元，预测期内复合年增长率为 31.1%。北美在2022年占据全球市场的主导地位，份额为33.41%。

合成数据生成是通过算法或人工创建数据的过程，而不是基于现实世界的现象。合成数据是原始数据的扭曲版本，可以使用适当的工具和经济高效的数据增强技术通过统计建模和模拟过程来创建。

根据行业专家的说法，到 2024 年，用于开发人工智能和分析项目的数据中近 60% 将是综合生成的。该数据可以使用各种方法生成，包括模拟、统计采样和生成对抗网络 (GAN)，并用作生产或运营数据的替代测试数据集，以验证数学模型和训练机器学习模型。当收集现实世界的数据具有挑战性或不切实际时，合成数据生成过程会很有帮助。

新冠肺炎 (COVID-19) 影响

在疫情期间更多地使用人工智能和机器学习技术来合成复杂数据库，促进了市场增长

人工智能 (AI) 和机器学习技术在 BFSI、医疗保健、媒体和娱乐、汽车等不同行业领域的不断渗透，有助于保护机密公共信息免受网络威胁。合成数据鼓励组织的内部数据共享流程，这有助于通过遵循所有安全规范来存储高度复杂的结构数据。因此，使用合成数据可以确保数据隐私并模仿操作数据的统计特性，而不会在 COVID -19 情况下使个人和企业的隐私面临风险。

2020 年 6 月，美国国立卫生研究院 (NIH) 启动了国家新冠肺炎队列协作 (N3C) 项目，旨在收集全美范围内的 COVID-19 患者的深度数据库，并帮助从全美各地的医疗保健提供者那里获取相关数据。国家。 Syntegra 是一家综合医疗保健数据提供商，生成整个 N3C COVID-19 数据库的综合版本，可在不侵犯隐私的情况下提供快速数据库访问。

因此，如上所述，大流行期间合成数据的指数级使用推动了市场增长。

最新趋势

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大型语言模型 (LLM) 部署激增，以促进市场增长

大型语言模型 (LLM) 是一种学习算法，可基于大型数据集以及网站和使用语言模型的各种解决方案的持续开发，帮助翻译、生成和预测文本及其他 type 内容。生成式预训练 Transformer (GPT) 是一种使用 GPT-1、GPT-2 和 GPT-3 模型生成文本数据的语言模型。 GPT-3 是最复杂的模型，已达到 1.75 亿个机器学习参数，可创建大型会话数据集。

网站和其他数据库解决方案的不断发展利用了各个行业对语言模型的需求，其中包括零售、医疗保健、科技等。这些语言模型被不同的最终用户用于文本生成、图像注释、欺诈检测、对话式 AI 和代码生成。

因此，大型语言模型 (LLM) 部署的增加预计将在预测期内推动市场增长。

合成数据生成市场增长因素

对数据隐私和安全的需求不断增长，以推动市场增长

由于隐私问题或合规风险以及《通用数据保护条例》(GDPR)、《加州消费者隐私法案》(CCPA) 和《健康保险流通与责任法案》(HIPAA) 规定的法规，无法访问真实世界的数据。收集真实世界数据集的隐私风险的上升产生了对合成数据的需求，合成数据是具有类似统计特性的真实数据集的现实版本。这种合成数据可以用作真实数据的替代品，并在隐私性、可扩展性和多样性方面提供多种优势。  

例如，2023 年 4 月，新加坡初创公司 Betterdata 宣布使用与现实世界数据集具有相似特征和结构的合成数据，而不会丢失个人的敏感或私人信息，以保护机密数据和增强机器学习模型。

限制因素

缺乏数据准确性和真实性阻碍了市场增长

合成数据生成创建可以测试并与用户共享的数据集的虚拟副本。此外，这个过程面临着捕捉现实世界图像和专业模型的微小细节的困难。

由于合成数据依赖于现实世界的数据以及由于创新和发展而发生的变化，因此保持合成数据集随着时间的推移保持恒定是具有挑战性的。因此，组织应定期确保合成数据的准确性和可靠性。

这一因素阻碍了合成数据的准确性和真实性，极大地阻碍了合成数据生成市场的增长。

细分

按数据type分析

通过人工数据解决隐私问题，表格数据展现出显着的复合年增长率< /p>

根据数据type，市场分为文本数据、图像和视频数据、表格数据等。最近，由于隐私问题，公司在收集现实生活数据方面面临挑战。这些挑战导致生成模仿现实世界数据的人工数据，这些数据可以以结构化表格格式存储。这增加了对表格数据的需求，预计在预测期内将以显着的复合年增长率增长。可以使用生成对抗网络 (GAN) 创建合成表格数据，以帮助企业增强运营数据的隐私和安全性。

据研究分析师称，到 2030 年，使用合成表格数据训练人工智能 (AI) 模型的增长速度将比真实结构化数据快约三倍。

此外，由于采用新机器学习模型的自然语言生成系统的使用不断增加，文本数据领域预计将以最大的市场份额增长。

按应用分析

测试经理对测试数据管理的需求不断增加，有助于细分市场

根据应用，市场分为测试数据管理、人工智能培训和开发、企业数据共享以及数据分析和可视化。由于测试数据管理器对数据测试和数据屏蔽的最小数据集的需求不断增加，测试数据管理领域占据了最大的市场份额。它还旨在避免与 GDPR 相关的法律问题。

由于企业在跨border数据共享时面临困难，企业数据共享细分市场稳步增长。

按行业分析

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由于欺诈案件数量和算法交易使用的增加，BFSI 行业占据主导地位

根据行业，市场分为医疗保健、制造、媒体和娱乐、汽车、BFSI、零售和电子商务、IT 和电信等。 BFSI 行业越来越多地使用合成数据有助于增强欺诈检测技术、风险分析和算法交易，以验证复杂的数据结构。因此，BFSI 部门可以增强合成数据的使用，为全球客户提供数据驱动的银行体验。

同样，医疗保健领域在市场上排名第二，因为医疗保健行业越来越多地使用合成数据有助于进行临床试验、科学研究、生成医学图像和预测罕见疾病。因此，医疗保健领域在预测期内以最高的复合年增长率增长。

区域见解

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全球市场范围分为北美、欧洲、亚太、中东和非洲、南美五个地区。

由于存在多个市场参与者，北美拥有最大的合成数据生成市场份额。人工智能初创公司、研究机构和高科技公司数量的不断增加产生了对高质量合成数据进行研究和实验的需求。这一因素推动了整个地区的市场增长。

预计亚太地区在预测期内将以最高的复合年增长率增长。这是由于人工智能/机器学习等先进技术的渗透率不断提高，以及不同行业越来越多地采用基于云的服务来构建安全的业务基础设施。预计在预测期内，对生成人工智能的投资增加以及公司对人工智能技术的日益关注将推动亚太地区对合成数据生成流程的需求。

由于存在多个合成数据供应商，并且结构化合成数据供应商的资金大幅增长，以促进组织内部合成数据能力的发展，预计欧洲在预测期内将以显着的复合年增长率增长。预计这一因素将在预测期内推动市场增长。

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由于 BFSI、医疗保健、汽车以及媒体和娱乐领域的数字化转型举措不断增加，中东、非洲和南美洲正在增长。将人工智能和机器学习技术与金融和汽车行业相结合，生成可靠的合成数据，推动这两个地区合成数据生成市场的增长。

主要行业参与者

主要参与者专注于生成综合数据以巩固其地位

合成数据生成公司包括 Datagen、MOSTLY AI、TonicAI, Inc.、Synthesis AI、GenRocket, Inc.、Gretel Labs, Inc. 和 K2view Ltd. 等。增加对不同垂直行业合成数据生成的投资正在帮助关键参与者保持竞争优势。这些公司还参与战略合作伙伴关系、收购和合作，以扩大其业务和分销网络并保持市场增长。

合成数据生成市场的主要公司名单：

• Datagen（美国）
• 主要是人工智能（奥地利）
• TonicAI, Inc.（美国）
• 综合人工智能（美国）
• GenRocket, Inc.（美国）
• Gretel Labs, Inc.（美国）
• K2view Ltd.（以色列）
• 朦胧有限公司。 （英国）
• Replica Analytics Ltd.（加拿大）
• YData Labs Inc.（美国）
• Sogeti（法国）

主要行业发展：

• 2023 年 6 月：Seeing Machine Limited 与以人为本的合成数据提供商 Devant AB 合作，通过了解驾驶员分心行为来提高交通安全。此次合作将 Seeing Machine 的新型车厢与 Devant 的 3D 人体动画和计算机生成的人体相结合，从而推动了车厢内传感技术的发展。
• 2023 年 5 月：Synthesis AI 在 Snowflake 市场上推出了新的企业合成数据集，客户可以访问现成的 Synthesis AI 合成人脸，为计算机视觉模型开发视觉数据，而不会影响 Synthesis AI 的消费者隐私。
• 2021 年 12 月：Gretel.ai 与 Illumina, Inc. 合作，为基因组学和其他相关领域（包括法医生物学、生物技术和生物系统学）的研究提供合成数据，以促进精准度的发展医学。
• 2021 年 5 月：合成数据生成平台提供商 Parallel Domain 推出了业界首个公共合成数据可视化工具，帮助行业工程师直接与全标记的合成相机和 LiDAR 数据集进行交互测试、部署和训练机器学习解决方案。
• 2021 年 4 月Unity Software Inc. 推出了合成图像数据集，用于开发计算机视觉人工智能模型，这些模型可以以较低的成本用于建筑、工程和施工 (AEC) 行业。

报告覆盖范围

An Infographic Representation of Synthetic Data Generation Market

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该报告对市场进行了详细分析，重点关注领先公司、产品/服务 type 以及产品的领先应用等关键方面。此外，该报告还提供了对市场趋势的见解，并重点介绍了合成数据生成行业的关键发展。除了上述因素外，报告还涵盖了近年来推动市场增长的几个因素。

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