Raccolta dati ed etichettatura Dimensioni del mercato, quota, crescita e analisi del settore, per tipo (testo, immagini / video, audio), per applicazione (IT, automobilistico, governo, sanità, BFSI, vendita al dettaglio ed e-commerce) e per previsioni regionali fino al 2035

• 

  Scarica campione GRATUITO per saperne di più su questo rapporto

RACCOLTA DATI ED ETICHETTATURA PANORAMICA DEL MERCATO

Il mercato della raccolta dati e dell'etichettatura, valutato a 2,84 miliardi di dollari nel 2026 e che alla fine raggiungerà i 12,76 miliardi di dollari entro il 2035 con un CAGR costante del 18,2% dal 2026 al 2035.

La dimensione del mercato della raccolta dati ed etichettatura negli Stati Uniti è prevista a 1,829 miliardi di dollari nel 2025, la dimensione del mercato della raccolta dati ed etichettatura in Europa è prevista a 1,293 miliardi di dollari nel 2025 e la dimensione del mercato cinese della raccolta dati ed etichettatura è prevista a 1,677 miliardi di dollari nel 2025.

Fondamentale per l'ambiente dell'intelligenza artificiale (AI) e dell'apprendimento automatico (ML) è il business della raccolta e dell'etichettatura dei dati. Questo settore è incaricato di compilare, organizzare e annotare grandi quantità di informazioni tra cui testo, immagini, video e audio che costituiscono la base per l'addestramento del modello di intelligenza artificiale. Il miglioramento delle prestazioni dell'intelligenza artificiale, l'automazione e il miglioramento del processo decisionale in molti settori dipendono tutti da set di dati etichettati precisi e di alta qualità.  Settori tra cui la tecnologia dell'informazione,assistenza sanitaria,automobilisticoe la vendita al dettaglio dipendono sempre più dai dati etichettati mentre cresce l'adozione dell'intelligenza artificiale per creare algoritmi avanzati. Immagini mediche annotate e cartelle cliniche dei pazienti nel settore sanitario sono alla base dei modelli diagnostici di intelligenza artificiale; i dati dei sensori etichettati nelle industrie automobilistiche sono essenziali per lo sviluppo di sistemi di guida autonomi. I rivenditori perfezionano i suggerimenti personalizzati sulla base delle interazioni annotate dei consumatori; le società di tecnologia dell'informazione migliorano l'elaborazione del linguaggio naturale e le soluzioni di sicurezza utilizzando set di dati etichettati. La crescente sofisticazione delle applicazioni di intelligenza artificiale sta alimentando la domanda di sistemi di etichettatura dei dati più sofisticati e flessibili, inclusa l'automazione tramite annotazione assistita dall'intelligenza artificiale e crowdsourcing.

RISULTATI CHIAVE

IMPATTO DEL COVID-19 

Effetti del COVID-19 sui servizi di annotazione dei dati

La pandemia globale di COVID-19 è stata sconcertante e senza precedenti, con il mercato che ha registrato una domanda inferiore al previsto in tutte le regioni rispetto ai livelli pre-pandemia. L'improvvisa crescita del mercato riflessa dall'aumento del CAGR è attribuibile alla crescita del mercato e alla domanda che ritorna ai livelli pre-pandemia.

L'epidemia di COVID-19 ha accelerato la trasformazione digitale e ha avuto un effetto significativo sul settore della raccolta dati e dell'etichettatura. La rapida conversione delle aziende alle piattaforme digitali e alle operazioni remote ha spinto l'accettazione delle tecnologie basate sull'intelligenza artificiale in molti settori. Per mantenere le operazioni senza intoppi e migliorare l'esperienza degli utenti, le aziende dipendevano sempre più da software basati sull'intelligenza artificiale, tra cui chatbot, assistenti virtuali, servizio clienti automatizzato e sistemi di rilevamento delle frodi. Il crescente utilizzo della tecnologia dell'intelligenza artificiale ha portato alla necessità di grandi set di dati etichettati, vitali per l'addestramento di questi sistemi sofisticati. Includendo la diagnosi del COVID-19, l'analisi predittiva e la gestione dei dati dei pazienti, le applicazioni dell'intelligenza artificiale sono state essenziali negli sforzi di risposta alla pandemia nel settore sanitario. Mentre gli ospedali e le strutture di ricerca tentavano di produrre strumenti diagnostici sofisticati e una migliore assistenza ai pazienti, aumentava la richiesta di dati medici annotati con precisione.

ULTIME TENDENZE

Le auto autonome stanno determinando la necessità di un'etichettatura dei dati sofisticata.

Poiché i sistemi di guida autonoma si affidano a dati etichettati molto precisi per le loro funzioni principali, i rapidi sviluppi in attoveicolo autonomostanno influenzando il mercato della raccolta e dell'etichettatura dei dati. L'annotazione perfetta di immagini e video è fondamentale affinché le auto autonome possano trovare oggetti, rilevare pedoni, identificare corsie, affrontare ambienti difficili e mantenere intatte sicurezza ed efficienza. L'uso di diversi sensori, comprese le fotocamere,LiDAR, e il radar, richiedono sofisticati metodi di etichettatura dei dati come la fusione dei sensori e la mappatura 3D per produrre una conoscenza completa dell'ambiente circostante. Le aziende automobilistiche collaborano sempre più con le società di intelligenza artificiale per perfezionare le tecniche di annotazione e quindi aumentare la precisione dei modelli di apprendimento automatico utilizzati nella navigazione indipendente. Inoltre, l'etichettatura dei dati LiDAR sta iniziando a diventare una parte vitale della creazione di sistemi di percezione in tempo reale che potenziano il rilevamento degli ostacoli e le capacità decisionali.

• Secondo il Bureau of Labor Statistics degli Stati Uniti, l'impiego di data scientist e specialisti di machine learning è aumentato del 21% dal 2021 al 2023, riflettendo un aumento della domanda di set di dati etichettati di alta qualità.
• Secondo un rapporto del National Institute of Standards and Technology (NIST), nel 2022 sono state generate oltre 15 milioni di annotazioni di immagini e testo attraverso piattaforme di crowdsourcing per la formazione di modelli di intelligenza artificiale.

Scarica campione GRATUITO per saperne di più su questo rapporto

RACCOLTA DATI ED ETICHETTATURA SEGMENTAZIONE DEL MERCATO

Per tipo

In base al tipo, il mercato globale può essere classificato in testo, immagini/video, audio

• Testo: l'addestramento di modelli di intelligenza artificiale nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che alimenta applicazioni tra cui la traduzione automatica, la moderazione dei contenuti e l'analisi del sentiment, l'etichettatura dei dati testuali è assolutamente importante. I set di testi ben etichettati aiutano anche nello sviluppo di chatbot, migliorando quindi la precisione della risposta e il coinvolgimento degli utenti.

•  Immagini/video: inclusi il riconoscimento facciale, le auto a guida autonoma e la sorveglianza di sicurezza, è necessario annotare immagini e video. I dati visivi etichettati di alta qualità migliorano le capacità dell'intelligenza artificiale nella comprensione della scena, nel monitoraggio del comportamento e nel rilevamento degli oggetti, garantendo quindi un processo decisionale basato sull'intelligenza artificiale più preciso e affidabile.

• Audio: i software di riconoscimento vocale, i servizi di trascrizione e la formazione degli assistenti virtuali per l'etichettatura dei file audio sono fondamentali. I set di dati ben annotati migliorano l'autenticazione vocale, il riconoscimento delle emozioni e l'elaborazione del parlato multilingue, supportando quindi i sistemi di comunicazione naturali basati sull'intelligenza artificiale.

Per applicazione

In base all'applicazione, il mercato globale può essere classificato in IT, automobilistico, governativo, sanitario, BFSI, vendita al dettaglio ed e-commerce

• ESSO:creazione di software, automazione e soluzioni basate sull'intelligenza artificiale, l'etichettatura dei dati è essenziale poiché è alla base di operazioni tra cui il rilevamento delle minacce alla sicurezza informatica e la formazione intelligente degli assistenti virtuali. La creazione di algoritmi di machine learning per il cloud computing, l'analisi dei dati e l'automazione aziendale trae vantaggio da set di dati accuratamente annotati.

• Automotive:Nel settore automobilistico, i dati etichettati sono vitali per migliorare la navigazione in tempo reale, l'identificazione dei pericoli e il riconoscimento dei segnali stradali, nonché per addestrare gli algoritmi dei veicoli autonomi. I metodi di annotazione guidati dall'intelligenza artificiale aiutano a una perfetta fusione dei sensori, consentendo quindi ai sistemi di guida autonoma di esprimere buoni giudizi di guida in molti tipi di condizioni stradali.

• Governo:Il miglioramento del riconoscimento facciale, dell'individuazione della criminalità, degli approfondimenti demografici e dell'annotazione dei dati rafforzano la sorveglianza pubblica, la ricerca di intelligence e l'elaborazione di politiche basate sull'intelligenza artificiale. Inoltre, utilizzati in situazioni di sicurezza nazionale, i set di dati etichettati consentono valutazioni automatiche delle minacce e monitoraggio in tempo reale.

• Assistenza sanitaria:Dati etichettati di alta qualità sono vitali per gli usi dell'intelligenza artificiale nell'analisi dell'imaging medico, nella previsione delle malattie e nella gestione delle cartelle cliniche elettroniche (EHR). I set di dati annotati aumentano la precisione dei sistemi diagnostici di intelligenza artificiale, della scoperta di farmaci e dei piani di trattamento personali, aumentando quindi la cura complessiva del paziente e l'efficienza sanitaria.

• BFSI:Il rilevamento delle frodi guidato dall'intelligenza artificiale, l'automazione del servizio clienti e il trading algoritmico dipendono da informazioni finanziarie correttamente etichettate. Sistemi migliorati di valutazione del rischio consentono alle organizzazioni di identificare valori anomali, migliorare le politiche di investimento e fornire servizi finanziari su misura; l'annotazione dei dati aiuta quindi questo processo.

• Vendita al dettaglio ed e-commerce:Nelle applicazioni di vendita al dettaglio e di e-commerce, i dati etichettati migliorano l'analisi del comportamento dei clienti, il monitoraggio dell'inventario e i consigli sui prodotti, aiutando così le aziende a ottimizzare gli approcci di marketing e a semplificare le operazioni. Migliorare l'esperienza del consumatore è anche un'etichettatura basata sull'intelligenza artificiale che supporta l'analisi automatizzata del sentiment dei clienti e le tecnologie di ricerca visiva.

DINAMICHE DEL MERCATO

Le dinamiche di mercato includono fattori trainanti e restrittivi, opportunità e sfide che determinano le condizioni del mercato.                          

Fattori trainanti

Utilizzo crescente dell'intelligenza artificiale e del machine learning in tutti i settori

Uno dei principali motori della crescita del mercato della raccolta dati e dell'etichettatura è l'ampia adozione dell'intelligenza artificiale (AI) e dell'apprendimento automatico (ML) in tutti i settori. In settori quali sanità, finanza, vendita al dettaglio e IT, le applicazioni basate sull'intelligenza artificiale necessitano di set di dati accuratamente etichettati per migliorare l'accuratezza predittiva, l'automazione e le capacità decisionali. La necessità di dati etichettati accurati sta crescendo, dalla diagnostica basata sull'intelligenza artificiale nel settore sanitario al rilevamento delle frodi bancarie e ai suggerimenti personalizzati per l'e-commerce. Dato il crescente utilizzo di strumenti basati sull'intelligenza artificiale per migliorare l'esperienza del cliente e l'efficacia operativa da parte delle aziende, si prevede che la quota di mercato della raccolta dati e dell'etichettatura aumenterà in modo piuttosto rapido.

• Secondo il Dipartimento del Commercio degli Stati Uniti, il numero di implementazioni di applicazioni basate sull'intelligenza artificiale nel settore sanitario e finanziario ha raggiunto i 12.500 progetti entro il 2023, determinando la necessità di un'etichettatura accurata dei dati.
• Come riportato dall'Unione internazionale delle telecomunicazioni (ITU), i dispositivi connessi a livello globale sono aumentati fino a 14,4 miliardi nel 2022, fornendo un volume crescente di dati grezzi per la raccolta e l'etichettatura.

Lo sviluppo dei sistemi di guida autonoma si è sviluppato in tre parti.

L'aumento della spesa per la tecnologia delle auto autonome ha aumentato la necessità di un'etichettatura accurata dei dati, soprattutto nelle annotazioni di immagini e video. Per garantire una sterzata sicura, le auto a guida autonoma dipendono da modelli di intelligenza artificiale che gestiscono le informazioni attuali dei sensori, identificano i segnali stradali e valutano i modelli di traffico. Tutti questi sistemi necessitano di ampi set di dati annotati, i produttori automobilistici e le aziende di intelligenza artificiale stanno lavorando insieme per perfezionare gli approcci di annotazione LiDAR, mappatura 3D e fusione dei sensori. Si prevede che stimolerà l'espansione della quota di mercato della raccolta dati e dell'etichettatura con i continui progressi nella mobilità autonoma, poiché le aziende stanno cercando di creare sistemi di trasporto più sicuri e affidabili basati sull'intelligenza artificiale.

Fattore restrittivo

L'annotazione dei dati comporta spese elevate

Le spese elevate per l'annotazione dei dati creano difficoltà per la quota di mercato della raccolta dati e dell'etichettatura, nonostante la crescente necessità. Essendo un processo lungo e costoso, l'etichettatura manuale richiede molta manodopera e competenza. I limiti di budget a volte ostacolano le piccole e medie imprese (PMI) che cercano di implementare soluzioni di intelligenza artificiale investendo in dati ben annotati. Inoltre, l'aumento delle spese operative mantiene l'accuratezza e la coerenza nelle grandi iniziative di annotazione. Per le aziende che intendono utilizzare l'intelligenza artificiale, l'esigenza di soluzioni di etichettatura dei dati scalabili e a basso costo è importante.

• Secondo il Bureau of Labor Statistics degli Stati Uniti, lo stipendio medio annuo per gli annotatori di dati ha raggiunto i 63.000 dollari nel 2023, rendendo costosi i progetti di etichettatura su larga scala per le piccole imprese.
• Secondo il Comitato europeo per la protezione dei dati, nel 2022 sono state condotte oltre 1.200 indagini sulla conformità dei dati, ponendo sfide alla raccolta dei dati per la formazione sull'intelligenza artificiale.

Crowdsourcing e automazione in crescita nell'etichettatura dei dati.

Opportunità

Trasformando il mercato della raccolta e dell'etichettatura dei dati, queste nuove tecnologie di annotazione basate sull'intelligenza artificiale e le piattaforme di crowdsourcing offrono opzioni economiche e flessibili. Per accelerare il processo di annotazione mantenendo un'elevata precisione, le aziende utilizzano sempre più l'apprendimento semi-supervisionato, approcci di apprendimento attivo ed etichettatura assistita dall'intelligenza artificiale. L'utilizzo di modelli di crowdsourcing aiuta le aziende a diffondere i progetti di etichettatura a tutto il personale mondiale, riducendo così le spese generali e aumentando le prestazioni. Si prevede che la crescita del mercato della raccolta dati e dell'etichettatura beneficerà di una migliore scalabilità e di flussi di lavoro semplificati poiché l'implementazione dell'intelligenza artificiale diventa più disponibile per una gamma più ampia di settori grazie ai progressi nelle tecniche di automazione e apprendimento automatico.

• Secondo il NIST, gli strumenti automatizzati di etichettatura dei dati hanno ridotto i tempi di etichettatura manuale fino al 40% nei progetti pilota condotti nel 2022, migliorando l'efficienza.
• Secondo la Banca Mondiale, la penetrazione di Internet nei paesi in via di sviluppo ha raggiunto il 64% nel 2022, offrendo nuove fonti di dati grezzi per la raccolta e l'etichettatura.

 

Garantire la riservatezza e la protezione dei dati

Sfida

La gestione di quantità considerevoli di informazioni sensibili e riservate rappresenta uno dei principali ostacoli nel settore della raccolta e dell'etichettatura dei dati. Per garantire uno sviluppo etico dell'IA e la protezione della privacy, le aziende devono aderire a rigide leggi sulla protezione dei dati come GDPR, CCPA e HIPAA. Qualsiasi uso improprio delle informazioni di mercato provocherà ripercussioni legali, danni all'immagine e perdite finanziarie. Il mantenimento della fiducia e della conformità dipende in modo critico da adeguate politiche di etichettatura dei dati, sistemi di crittografia e controlli degli accessi mentre le aziende estendono le proprie attività basate sull'intelligenza artificiale.

• Secondo un rapporto del Government Accountability Office degli Stati Uniti, il 18% dei set di dati di addestramento sull'intelligenza artificiale nei progetti pilota governativi presentava errori di etichettatura che incidevano sulle prestazioni del modello.
• Secondo il National Institute of Standards and Technology (NIST), il 22% delle organizzazioni intervistate ha riscontrato problemi di compatibilità durante l'integrazione di nuovi set di dati etichettati nelle infrastrutture IT esistenti.

 

• Scarica campione GRATUITO per saperne di più su questo rapporto

•  

RACCOLTA DATI E MERCATO DELL'ETICHETTATURA APPROFONDIMENTI REGIONALI

• America del Nord

Il Nord America è leader in questo mercato. Nel mercato della raccolta e dell'etichettatura dei dati degli Stati Uniti, attori importanti come Google, Amazon e Microsoft stanno investendo molto in servizi di annotazione dei dati basati sull'intelligenza artificiale, guidando quindi ancora di più l'espansione del mercato della raccolta e dell'etichettatura dei dati. Le organizzazioni avanzate di ricerca sull'intelligenza artificiale e le partnership tra aziende tecnologiche e università contribuiscono ad accelerare l'innovazione nei metodi di etichettatura dei dati, posizionando quindi l'area tra i leader mondiali nello sviluppo dell'IA.

• Asia-Pacifico

La quota di mercato della raccolta e dell'etichettatura dei dati sta crescendo rapidamente nella regione dell'Asia del Pacifico grazie a una vasta forza lavoro e al crescente utilizzo dell'intelligenza artificiale. Con ingenti fondi spesi per il riconoscimento vocale, l'etichettatura delle immagini e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), nazioni come Cina, India e Giappone stanno rapidamente diventando i principali centri per i servizi di annotazione AI. La forza lavoro a basso costo della regione e l'espansione dei progetti basati sull'intelligenza artificiale nelle iniziative di e-commerce, sanità e città intelligenti stanno spingendo ulteriormente la domanda di set di dati etichettati di alta qualità, rafforzando così la quota di mercato dell'APAC nella raccolta e nell'etichettatura dei dati.

• Europa

La crescita del mercato europeo della raccolta e dell'etichettatura dei dati si sta sviluppando in modo approfondito, con particolare attenzione allo sviluppo etico dell'intelligenza artificiale, alla conformità legale e alla privacy dei dati. Paesi tra cui Germania, Francia e Regno Unito utilizzano servizi di annotazione basati sull'intelligenza artificiale in settori come i servizi finanziari, l'automotive e la sanità per garantire la conformità agli standard GDPR. L'area sostiene anche la trasparenza e la spiegabilità dell'IA, aumentando quindi la necessità di set di dati ben etichettati che supportino modelli di intelligenza artificiale imparziali e giusti. Un'implementazione responsabile dell'intelligenza artificiale da parte dei governi europei porterebbe a un'espansione economica sostenuta.

PRINCIPALI ATTORI DEL SETTORE

Principali attori del settore che plasmano il mercato attraverso l'innovazione e l'espansione del mercato

Molti dei principali attori del settore si concentrano su servizi di annotazione basati sull'intelligenza artificiale in diversi campi, il settore è fortemente competitivo in termini di raccolta ed etichettatura dei dati. Rivolgendosi a settori quali sanità, automobilistico, finanza e sicurezza, le aziende leader offrono servizi completi di etichettatura dei dati, inclusi video, audio, immagini e annotazioni di testo. Alcune aziende si concentrano su soluzioni linguistiche e di localizzazione, garantendo che i dati etichettati siano della massima qualità in molte lingue per l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Altri si concentrano sull'annotazione dell'elaborazione audio e del segnale, che aiuta i modelli di intelligenza artificiale necessari nel riconoscimento vocale, nella sicurezza informatica e nella manutenzione predittiva. Le aziende possono accelerare le procedure di formazione sull'intelligenza artificiale preservando al tempo stesso l'accuratezza e l'efficienza utilizzando servizi di annotazione orientati all'impresa con sofisticati strumenti di annotazione e opzioni di manodopera scalabili. Questi giganti del settore stanno finanziando tecniche di annotazione, automazione e crowdsourcing assistite dall'intelligenza artificiale per migliorare la velocità e la scalabilità dell'etichettatura dei dati, promuovendo quindi l'espansione del mercato poiché la necessità di dati etichettati continua a crescere.

• Alegion: secondo le informazioni ufficiali di Alegion, nel 2023 la società ha gestito oltre 10 milioni di immagini e video etichettati per progetti di intelligenza artificiale aziendale.
• Scale AI: secondo i rapporti Scale AI, la società ha elaborato oltre 25 milioni di punti dati nel 2022, incluse immagini, video e dati di sensori 3D per progetti di veicoli autonomi.

Elenco delle società di raccolta ed etichettatura dei dati

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

SVILUPPO DEL SETTORE CHIAVE

Ottobre 2023: Scale AI ha introdotto una nuova serie di strumenti di etichettatura dei dati basati sull'intelligenza artificiale creati appositamente per i casi d'uso della robotica e dei veicoli autonomi. Per quanto riguarda le difficili attività di etichettatura dei dati, l'introduzione da parte dell'azienda di funzioni sofisticate per l'annotazione delle nuvole di punti 3D e la segmentazione semantica in tempo reale ha ridotto i tempi necessari. Strumenti di collaborazione migliorati per iniziative di etichettatura di massa e sistemi automatizzati di controllo della qualità facevano parte di questa evoluzione. Nell'aggiornamento della piattaforma sono stati inoltre inclusi nuovi strumenti per la gestione di materiale multilingue e diverse tipologie di dati, rendendola quindi più flessibile per i consumatori aziendali in vari settori.

COPERTURA DEL RAPPORTO

Il rapporto sul mercato Raccolta dati ed etichettatura offre un esame approfondito delle dinamiche aziendali. Esplora per tipologia, applicazione e area, sottolineando quindi un'importante segmentazione del mercato in settori quali l'informatica, la finanza, l'automotive e la sanità, nonché i principali fattori di crescita e difficoltà.  Indaga inoltre su come le preoccupazioni etiche, la struttura legislativa e i progressi tecnologici influenzano la creazione dell'intelligenza artificiale. Destinato a supportare fornitori di servizi di annotazione dei dati, investitori e agenzie di regolamentazione, nonché sviluppatori di intelligenza artificiale.