Marktgröße, Anteil, Wachstum und Branchenanalyse für Datenerfassung und -kennzeichnung, nach Typ (Text, Bild/Video, Audio), nach Anwendung (IT, Automobil, Regierung, Gesundheitswesen, BFSI, Einzelhandel und E-Commerce) und nach regionaler Prognose bis 2035

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DATENERFASSUNG UND KENNZEICHNUNG MARKTÜBERBLICK

Der Markt für Datenerfassung und -kennzeichnung wird im Jahr 2026 auf 2,84 Milliarden US-Dollar geschätzt und erreicht bis 2035 letztendlich 12,76 Milliarden US-Dollar bei einer konstanten jährlichen Wachstumsrate von 18,2 % von 2026 bis 2035.

Die Marktgröße für Datenerfassung und -kennzeichnung in den Vereinigten Staaten wird im Jahr 2025 voraussichtlich 1,829 Milliarden US-Dollar betragen, die Marktgröße für Datenerfassung und -kennzeichnung in Europa wird im Jahr 2025 auf 1,293 Milliarden US-Dollar geschätzt und die Marktgröße für Datenerfassung und -kennzeichnung in China wird im Jahr 2025 voraussichtlich auf 1,677 Milliarden US-Dollar geschätzt.

Von entscheidender Bedeutung für die Umgebung der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) ist das Datenerfassungs- und Kennzeichnungsgeschäft. Dieser Sektor ist mit der Zusammenstellung, Anordnung und Kommentierung großer Mengen an Informationen, einschließlich Text, Bildern, Videos und Audio, beauftragt, die die Grundlage für das Training von KI-Modellen bilden. Die Verbesserung der Leistung künstlicher Intelligenz, die Ermöglichung von Automatisierung und die Verbesserung der Entscheidungsfindung in vielen Branchen hängen alle von präzisen und qualitativ hochwertigen gekennzeichneten Datensätzen ab.  Branchen einschließlich Informationstechnologie,Gesundheitspflege,Automobil, und der Einzelhandel sind zunehmend auf gekennzeichnete Daten angewiesen, da die Nutzung künstlicher Intelligenz zur Entwicklung fortschrittlicher Algorithmen zunimmt. Kommentierte medizinische Bilder und Patientenakten im Gesundheitswesen bilden die Grundlage für diagnostische KI-Modelle. Gekennzeichnete Sensordaten in der Automobilindustrie sind für die Entwicklung autonomer Fahrsysteme von entscheidender Bedeutung. Einzelhändler verfeinern individuelle Vorschläge basierend auf kommentierten Verbraucherinteraktionen; Informationstechnologieunternehmen verbessern die Verarbeitung natürlicher Sprache sowie Sicherheitslösungen mithilfe gekennzeichneter Datensätze. Die zunehmende Komplexität von KI-Anwendungen steigert die Nachfrage nach ausgefeilteren und flexibleren Datenkennzeichnungssystemen, einschließlich Automatisierung durch KI-gestützte Annotation und Crowdsourcing.

WICHTIGSTE ERKENNTNISSE

AUSWIRKUNGEN VON COVID-19 

Auswirkungen von COVID-19 auf Datenanmerkungsdienste

Die globale COVID-19-Pandemie war beispiellos und erschütternd, da der Markt im Vergleich zum Niveau vor der Pandemie in allen Regionen eine geringere Nachfrage als erwartet verzeichnete. Das plötzliche Marktwachstum, das sich im Anstieg der CAGR widerspiegelt, ist darauf zurückzuführen, dass das Marktwachstum und die Nachfrage wieder das Niveau vor der Pandemie erreichen.

Der COVID-19-Ausbruch beschleunigte die digitale Transformation und hatte erhebliche Auswirkungen auf die Datenerfassungs- und Kennzeichnungsbranche. Die schnelle Umstellung von Unternehmen auf digitale Plattformen und Remote-Operationen hat die Akzeptanz von KI-gesteuerten Technologien in vielen Branchen vorangetrieben. Um einen reibungslosen Betrieb zu gewährleisten und die Benutzererfahrung zu verbessern, waren Unternehmen immer mehr auf auf künstlicher Intelligenz basierende Software angewiesen, darunter Chatbots, virtuelle Assistenten, automatisierten Kundenservice und Systeme zur Betrugserkennung. Der zunehmende Einsatz von Technologien der künstlichen Intelligenz führte zu einem Bedarf an gut gekennzeichneten Datensätzen, die für das Training dieser hochentwickelten Systeme unerlässlich sind. KI-Anwendungen, darunter die COVID-19-Diagnose, prädiktive Analysen und die Verwaltung von Patientendaten, waren für die Pandemiebekämpfung im Gesundheitssektor von entscheidender Bedeutung. Da Krankenhäuser und Forschungseinrichtungen versuchten, anspruchsvolle Diagnosetools und eine bessere Patientenversorgung zu entwickeln, stieg die Nachfrage nach präzise kommentierten medizinischen Daten.

NEUESTE TRENDS

Autonome Autos machen eine anspruchsvolle Datenkennzeichnung erforderlich.

Da selbstfahrende Systeme für ihre Kernfunktionen auf sehr präzise gekennzeichnete Daten angewiesen sind, sind die rasanten Entwicklungen inautonomes FahrzeugTechnologie beeinflussen den Markt für Datenerfassung und -kennzeichnung. Perfekte Bild- und Videoanmerkungen sind für autonome Autos von entscheidender Bedeutung, um Objekte zu finden, Fußgänger zu erkennen, Fahrspuren zu identifizieren, schwierige Umgebungen zu bewältigen und sowohl Sicherheit als auch Effizienz aufrechtzuerhalten. Der Einsatz mehrerer Sensoren, darunter Kameras,LiDARund Radar erfordern ausgefeilte Datenkennzeichnungsmethoden wie Sensorfusion und 3D-Kartierung, um ein vollständiges Wissen über die Umgebung zu erhalten. Automobilunternehmen arbeiten immer häufiger mit Unternehmen für künstliche Intelligenz zusammen, um Annotationstechniken zu perfektionieren und so die Genauigkeit von Modellen für maschinelles Lernen zu erhöhen, die in der unabhängigen Navigation eingesetzt werden. Darüber hinaus wird die Kennzeichnung von LiDAR-Daten zunehmend zu einem wichtigen Bestandteil bei der Entwicklung von Echtzeit-Wahrnehmungssystemen, die die Fähigkeit zur Hinderniserkennung und Entscheidungsfindung verbessern.

• Nach Angaben des U.S. Bureau of Labor Statistics ist die Beschäftigung von Datenwissenschaftlern und Spezialisten für maschinelles Lernen von 2021 bis 2023 um 21 % gestiegen, was einen Anstieg der Nachfrage nach qualitativ hochwertigen, gekennzeichneten Datensätzen widerspiegelt.
• Laut einem Bericht des National Institute of Standards and Technology (NIST) wurden im Jahr 2022 über Crowdsourcing-Plattformen für das Training von KI-Modellen über 15 Millionen Bild- und Textanmerkungen generiert.

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DATENERFASSUNG UND KENNZEICHNUNG DER MARKTSEGMENTIERUNG

Nach Typ

Basierend auf dem Typ kann der globale Markt in Text, Bild/Video und Audio kategorisiert werden

• Text: Beim Trainieren von Modellen der künstlichen Intelligenz in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), die Anwendungen wie automatische Übersetzung, Inhaltsmoderation und Stimmungsanalyse unterstützen, ist die Kennzeichnung von Textdaten absolut wichtig. Gut beschriftete Textsätze helfen auch bei der Entwicklung von Chatbots und verbessern so die Reaktionsgenauigkeit und das Benutzerengagement.

•  Bild/Video: Einschließlich Gesichtserkennung, selbstfahrender Autos und Sicherheitsüberwachung ist das Notieren von Bildern und Videos erforderlich. Hochwertig gekennzeichnete visuelle Daten verbessern die Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz beim Szenenverständnis, der Verhaltensüberwachung und der Objekterkennung und gewährleisten so eine genauere und zuverlässigere KI-gesteuerte Entscheidungsfindung.

• Audio: Spracherkennungssoftware, Transkriptionsdienste und Schulungen für virtuelle Assistenten zur Kennzeichnung von Audiodateien sind von entscheidender Bedeutung. Gut kommentierte Datensätze verbessern die Sprachauthentifizierung, die Emotionserkennung und die mehrsprachige Sprachverarbeitung und unterstützen so natürliche KI-gesteuerte Kommunikationssysteme.

Auf Antrag

Basierend auf der Anwendung kann der globale Markt in IT, Automobil, Regierung, Gesundheitswesen, BFSI, Einzelhandel und E-Commerce kategorisiert werden

• ES:Bei der Erstellung von Software, bei der Automatisierung und bei KI-gesteuerten Lösungen ist die Datenkennzeichnung unerlässlich, da sie den Betrieb untermauert, einschließlich der Erkennung von Cybersicherheitsbedrohungen und der Schulung intelligenter virtueller Assistenten. Die Entwicklung von Algorithmen für maschinelles Lernen für Cloud Computing, Datenanalyse und Geschäftsautomatisierung profitiert von sorgfältig kommentierten Datensätzen.

• Automobil:Im Automobilbereich sind gekennzeichnete Daten von entscheidender Bedeutung für die Verbesserung der Echtzeitnavigation, der Gefahrenerkennung und der Verkehrssignalerkennung sowie für das Training autonomer Fahrzeugalgorithmen. KI-gesteuerte Annotationsmethoden unterstützen die perfekte Sensorfusion und ermöglichen so selbstfahrenden Systemen eine gute Beurteilung des Fahrverhaltens bei vielen Arten von Straßenbedingungen.

• Regierung:Verbesserte Gesichtserkennung, Verbrechenserkennung und demografische Erkenntnisse sowie Datenanmerkungen fördern die öffentliche Überwachung, die Geheimdienstforschung und die KI-gesteuerte Politikgestaltung. Darüber hinaus ermöglichen gekennzeichnete Datensätze bei der Verwendung in nationalen Sicherheitssituationen die automatische Bedrohungsbewertung und Live-Überwachung.

• Gesundheitspflege:Qualitativ hochwertige gekennzeichnete Daten sind für den Einsatz künstlicher Intelligenz in der medizinischen Bildanalyse, Krankheitsprognose und der Verwaltung elektronischer Gesundheitsakten (EHR) von entscheidender Bedeutung. Annotierte Datensätze erhöhen die Präzision von diagnostischen KI-Systemen, der Arzneimittelentwicklung und persönlichen Behandlungsplänen und steigern so die allgemeine Patientenversorgung und die Effizienz der Gesundheitsversorgung.

• BFSI:Die durch KI, Kundendienstautomatisierung und algorithmischen Handel gesteuerte Betrugserkennung hängt von korrekt gekennzeichneten Finanzinformationen ab. Verbesserte Risikobewertungssysteme ermöglichen es Unternehmen, Ausreißer zu identifizieren, Anlagerichtlinien zu verbessern und maßgeschneiderte Finanzdienstleistungen bereitzustellen; Datenannotationen unterstützen diesen Prozess daher.

• Einzelhandel und E-Commerce:In Einzelhandels- und E-Commerce-Anwendungen verbessern gekennzeichnete Daten die Analyse des Kundenverhaltens, die Bestandsverfolgung und Produktempfehlungen und helfen Unternehmen so, Marketingansätze zu optimieren und Abläufe zu vereinfachen. Zur Verbesserung des Verbrauchererlebnisses trägt auch eine KI-gesteuerte Kennzeichnung bei, die eine automatisierte Kundenstimmungsanalyse sowie visuelle Suchtechnologien unterstützt.

MARKTDYNAMIK

Die Marktdynamik umfasst treibende und hemmende Faktoren, Chancen und Herausforderungen, die die Marktbedingungen angeben.                          

Treibende Faktoren

Zunehmender Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen in allen Branchen

Ein wesentlicher Treiber des Marktwachstums für Datenerfassung und -kennzeichnung ist die breite Einführung von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) in allen Sektoren. In Branchen wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen, dem Einzelhandel und der IT benötigen KI-gestützte Anwendungen sorgfältig gekennzeichnete Datensätze, um die Vorhersagegenauigkeit, Automatisierung und Entscheidungsfähigkeit zu verbessern. Der Bedarf an genauen, gekennzeichneten Daten wächst – von der auf künstlicher Intelligenz basierenden Diagnose im Gesundheitswesen bis hin zur Erkennung von Bankbetrug und maßgeschneiderten E-Commerce-Vorschlägen. Angesichts des zunehmenden Einsatzes von KI-gestützten Tools zur Verbesserung des Kundenerlebnisses und der betrieblichen Effektivität durch Unternehmen wird prognostiziert, dass der Marktanteil der Datenerfassung und -kennzeichnung recht stark steigen wird.

• Nach Angaben des US-Handelsministeriums erreichte die Zahl der KI-gestützten Anwendungsbereitstellungen im Gesundheitswesen und im Finanzwesen bis 2023 12.500 Projekte, was die Notwendigkeit einer genauen Datenkennzeichnung erhöht.
• Wie die Internationale Fernmeldeunion (ITU) berichtet, ist die Zahl der weltweit vernetzten Geräte im Jahr 2022 auf 14,4 Milliarden gestiegen, was ein wachsendes Volumen an Rohdaten für die Erfassung und Kennzeichnung liefert.

Die Entwicklung autonomer Fahrsysteme gliederte sich in drei Teile.

Steigende Ausgaben für autonome Fahrzeugtechnologie haben den Bedarf an genauer Datenkennzeichnung erhöht, insbesondere bei der Bild- und Videoanmerkung. Um eine sichere Lenkung zu gewährleisten, sind selbstfahrende Autos auf Modelle künstlicher Intelligenz angewiesen, die aktuelle Sensorinformationen verarbeiten, Verkehrszeichen erkennen und Verkehrsmuster auswerten. Da sie alle umfangreiche annotierte Datensätze benötigen, arbeiten Automobilhersteller und KI-Unternehmen zusammen, um LiDAR-Annotation, 3D-Mapping und Sensorfusionsansätze zu verfeinern. Es wird erwartet, dass der Ausbau des Marktanteils bei der Datenerfassung und -kennzeichnung durch die anhaltenden Fortschritte in der autonomen Mobilität vorangetrieben wird, da Unternehmen versuchen, sicherere und zuverlässigere, auf künstlicher Intelligenz basierende Transportsysteme zu schaffen.

Zurückhaltender Faktor

Mit der Datenannotation sind hohe Kosten verbunden

Die hohen Kosten für die Datenannotation erschweren die Datenerfassung und Kennzeichnung des Marktanteils trotz des steigenden Bedarfs. Die manuelle Etikettierung ist ein zeitaufwändiger und kostspieliger Prozess, arbeitsintensiv und erfordert Fachwissen. Budgetbeschränkungen hindern kleine und mittlere Unternehmen (KMU), die KI-Lösungen implementieren möchten, manchmal daran, in gut kommentierte Daten zu investieren. Darüber hinaus führt die Steigerung der Betriebskosten dazu, dass Genauigkeit und Kohärenz bei großen Annotationsinitiativen erhalten bleiben. Für Unternehmen, die KI nutzen möchten, ist der Bedarf an skalierbaren und kostengünstigen Datenkennzeichnungslösungen groß.

• Nach Angaben des U.S. Bureau of Labor Statistics erreichte das durchschnittliche Jahresgehalt von Datenannotatoren im Jahr 2023 63.000 US-Dollar, was groß angelegte Kennzeichnungsprojekte für kleine Unternehmen teuer macht.
• Nach Angaben des Europäischen Datenschutzausschusses wurden im Jahr 2022 über 1.200 Untersuchungen zur Datenkonformität durchgeführt, was die Datenerfassung für die KI-Schulung vor Herausforderungen stellte.

Crowdsourcing und Automatisierung nehmen bei der Datenkennzeichnung zu.

Gelegenheit

Diese neuen KI-gestützten Annotationstechnologien und Crowdsourcing-Plattformen verändern den Markt für Datenerfassung und -kennzeichnung und bieten kostengünstige und flexible Optionen. Um den Annotationsprozess zu beschleunigen und gleichzeitig eine hohe Genauigkeit beizubehalten, nutzen Unternehmen zunehmend halbüberwachtes Lernen, aktive Lernansätze und KI-gestützte Kennzeichnung. Mithilfe von Crowdsourcing-Modellen können Unternehmen Etikettierungsprojekte auf eine weltweite Belegschaft verteilen und so die Gemeinkosten senken und die Leistung steigern. Es wird prognostiziert, dass das Wachstum des Marktes für Datenerfassung und -kennzeichnung von einer verbesserten Skalierbarkeit und vereinfachten Arbeitsabläufen profitieren wird, da die Implementierung künstlicher Intelligenz aufgrund der Fortschritte bei Automatisierung und Techniken des maschinellen Lernens für ein breiteres Spektrum von Sektoren verfügbarer wird.

• Laut NIST reduzierten automatisierte Datenkennzeichnungstools in Pilotprojekten im Jahr 2022 die Zeit für die manuelle Kennzeichnung um bis zu 40 % und steigerten so die Effizienz.
• Nach Angaben der Weltbank erreichte die Internetdurchdringung in Entwicklungsländern im Jahr 2022 64 % und bot neue Quellen für Rohdaten zur Sammlung und Kennzeichnung.

 

Gewährleistung der Vertraulichkeit und des Schutzes der Daten

Herausforderung

Die Verwaltung großer Mengen sensibler und vertraulicher Informationen stellt ein großes Hindernis im Bereich der Datenerfassung und -kennzeichnung dar. Um eine ethische KI-Entwicklung und den Schutz der Privatsphäre zu gewährleisten, müssen Unternehmen strenge Datenschutzgesetze wie DSGVO, CCPA und HIPAA einhalten. Der Missbrauch von Marktinformationen hat rechtliche Konsequenzen, Imageschäden und finanzielle Verluste zur Folge. Die Aufrechterhaltung von Vertrauen und Compliance hängt entscheidend von geeigneten Datenkennzeichnungsrichtlinien, Verschlüsselungssystemen und Zugriffskontrollen ab, wenn Unternehmen ihre KI-gesteuerten Aktivitäten ausweiten.

• Laut einem Bericht des US Government Accountability Office wiesen 18 % der KI-Trainingsdatensätze in staatlichen Pilotprojekten Kennzeichnungsfehler auf, die sich auf die Modellleistung auswirkten.
• Nach Angaben des National Institute of Standards and Technology (NIST) hatten 22 % der befragten Organisationen Kompatibilitätsprobleme bei der Integration neuer gekennzeichneter Datensätze in bestehende IT-Infrastrukturen.

 

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Datenerhebung und Kennzeichnung regionaler Markteinblicke

• Nordamerika

Nordamerika ist auf diesem Markt führend. Auf dem Datenerfassungs- und -kennzeichnungsmarkt der Vereinigten Staaten investieren große Akteure wie Google, Amazon und Microsoft viel in KI-gesteuerte Datenanmerkungsdienste und treiben so die Expansion des Marktes für Datenerfassung und -kennzeichnung noch weiter voran. Fortgeschrittene Forschungseinrichtungen für künstliche Intelligenz und Partnerschaften zwischen Technologieunternehmen und Hochschulen tragen dazu bei, Innovationen bei Datenkennzeichnungsmethoden zu beschleunigen und positionieren den Bereich damit unter den weltweit führenden Anbietern in der KI-Entwicklung.

• Asien-Pazifik

Der Marktanteil der Datenerfassung und -kennzeichnung wächst im asiatisch-pazifischen Raum dank der großen Arbeitskräfte und des zunehmenden Einsatzes künstlicher Intelligenz schnell. Da erhebliche Mittel für Spracherkennung, Bildkennzeichnung und Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ausgegeben werden, entwickeln sich Länder wie China, Indien und Japan schnell zu führenden Zentren für KI-Annotationsdienste. Die kostengünstigen Arbeitskräfte der Region und die Ausweitung KI-gesteuerter Projekte in den Bereichen E-Commerce, Gesundheitswesen und Smart-City-Initiativen steigern die Nachfrage nach qualitativ hochwertigen gekennzeichneten Datensätzen weiter und stärken so den Marktanteil von APAC bei der Datenerfassung und -kennzeichnung.

• Europa

Das Wachstum des europäischen Datenerfassungs- und -kennzeichnungsmarkts entwickelt sich gründlich, wobei der Schwerpunkt auf der ethischen Entwicklung künstlicher Intelligenz, der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und dem Datenschutz liegt. Länder wie Deutschland, Frankreich und das Vereinigte Königreich nutzen auf künstlicher Intelligenz basierende Anmerkungsdienste in Branchen wie Finanzdienstleistungen, Automobil und Gesundheitswesen, um die Einhaltung der DSGVO-Standards zu gewährleisten. Der Bereich unterstützt auch die Transparenz und Erklärbarkeit der KI und erhöht damit den Bedarf an gut gekennzeichneten Datensätzen, die unvoreingenommene und gerechte Modelle der künstlichen Intelligenz unterstützen. Eine verantwortungsvolle KI-Implementierung durch europäische Regierungen würde zu einem nachhaltigen Wirtschaftswachstum führen.

WICHTIGSTE INDUSTRIE-AKTEURE

Wichtige Akteure der Branche gestalten den Markt durch Innovation und Marktexpansion

Da sich viele große Branchenakteure auf KI-basierte Annotationsdienste in verschiedenen Bereichen konzentrieren, ist der Sektor in Bezug auf Datenerfassung und -kennzeichnung hart umkämpft. Führende Unternehmen beliefern Branchen wie Gesundheitswesen, Automobil, Finanzen und Sicherheit und bieten umfassende Datenkennzeichnungsdienste einschließlich Video-, Audio-, Bild- und Textanmerkungen an. Einige Unternehmen konzentrieren sich auf Sprach- und Lokalisierungslösungen und garantieren, dass gekennzeichnete Daten in vielen Sprachen für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) von höchster Qualität sind. Andere konzentrieren sich auf Audio- und Signalverarbeitungsannotationen, die Modelle der künstlichen Intelligenz unterstützen, die für Spracherkennung, Cybersicherheit und vorausschauende Wartung benötigt werden. Unternehmen können KI-Schulungsverfahren beschleunigen und dennoch Genauigkeit und Effizienz bewahren, indem sie unternehmensorientierte Annotationsdienste mit ausgefeilten Annotationstools und skalierbaren Arbeitsoptionen nutzen. Diese Branchenriesen finanzieren KI-gestützte Annotations-, Automatisierungs- und Crowdsourcing-Techniken, um die Geschwindigkeit und Skalierbarkeit der Datenkennzeichnung zu verbessern, und treiben so die Marktexpansion voran, da der Bedarf an gekennzeichneten Daten weiter wächst.

• Alegion: Laut offiziellen Angaben von Alegion verwaltete das Unternehmen im Jahr 2023 über 10 Millionen gekennzeichnete Bilder und Videos für Unternehmens-KI-Projekte.
• Scale AI: Laut Scale AI-Berichten verarbeitete das Unternehmen im Jahr 2022 über 25 Millionen Datenpunkte, darunter Bilder, Videos und 3D-Sensordaten für autonome Fahrzeugprojekte.

Liste der Datenerfassungs- und Kennzeichnungsunternehmen

• Alegion
• Scale AI, Inc.
• Dobility, Inc.
• Globalme Localization Inc.
• Trilldata Technologies Pvt Ltd
• Appen Limited
• Labelbox, Inc
• Reality AI
• Global Technology Solutions
• Playment Inc

ENTWICKLUNG DER SCHLÜSSELINDUSTRIE

Oktober 2023: Scale AI hat eine Reihe neuer KI-gesteuerter Datenkennzeichnungstools eingeführt, die speziell für Anwendungsfälle in der Robotik und bei autonomen Fahrzeugen entwickelt wurden. Bei schwierigen Datenkennzeichnungsaktivitäten konnte das Unternehmen durch die Einführung hochentwickelter Funktionen für die 3D-Punktwolkenannotation und die semantische Segmentierung in Echtzeit den Zeitaufwand verkürzen. Teil dieser Entwicklung waren verbesserte Kollaborationstools für umfangreiche Etikettierungsinitiativen und automatisierte Qualitätskontrollsysteme. Darüber hinaus umfasste das Plattform-Upgrade neue Tools zur Verwaltung von mehrsprachigem Material und unterschiedlichen Datenarten, wodurch es für Unternehmenskunden in verschiedenen Branchen flexibler wird.

BERICHTSBEREICH

Der Marktbericht zur Datenerfassung und -kennzeichnung bietet eine gründliche Untersuchung der Geschäftsdynamik. Es wird nach Typ, Anwendung und Bereich untersucht und so die wichtige Marktsegmentierung in Sektoren wie Informationstechnologie, Finanzen, Automobil und Gesundheitswesen sowie wichtige Wachstumstreiber und -schwierigkeiten hervorgehoben.  Außerdem wird untersucht, wie sich ethische Bedenken, die Gesetzgebungsstruktur und technologische Fortschritte auf die Schaffung künstlicher Intelligenz auswirken. Soll Anbieter von Datenannotationsdiensten, Investoren und Aufsichtsbehörden sowie KI-Entwickler unterstützen.