데이터 수집 및 라벨링 시장 규모, 공유, 성장 및 산업 분석, 유형 (텍스트, 이미지/ 비디오, 오디오), 응용 프로그램 (IT, 자동차, 정부, 의료, BFSI, 소매 및 전자 상거래) 및 2033 년까지의 지역 예측별로.

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데이터 수집 및 라벨링 시장 개요

글로벌 데이터 수집 및 라벨링 시장 규모는 2024 년에 2,03 억 달러였으며 예측 기간 동안 18.2%의 CAGR에서 20333 년까지 913 억 달러로 증가 할 것으로 예상됩니다.

인공 지능 (AI) 및 머신 러닝 (ML) 환경에 중요한 것은 데이터 수집 및 라벨링 비즈니스입니다. 이 부문은 AI 모델 교육의 기초를 형성하는 텍스트, 이미지, 비디오 및 오디오를 포함하여 대량의 정보를 컴파일, 정리 및 주석을 달 수 있습니다. 인공 지능 성능을 향상시키고 자동화를 허용하며 많은 산업에서 의사 결정을 개선하는 것은 모두 정확하고 고품질의 라벨이 붙은 데이터 세트에 달려 있습니다.  정보 기술을 포함한 산업,의료,,,자동차고급 알고리즘을 생성하기 위해 인공 지능 채택이 증가함에 따라 레이블이 지정된 데이터에 따라 소매점이 점점 더 많아지고 있습니다. 건강 관리의 주석이 달린 의료 이미지 및 환자 기록은 진단 AI 모델을 뒷받침합니다. 자동차 산업에서 라벨링 된 센서 데이터는 자율 주행 시스템 개발에 필수적입니다. 소매 업체는 주석이 달린 소비자 상호 작용에 따라 맞춤형 제안을 개선합니다. 정보 기술 회사는 라벨이 붙은 데이터 세트를 사용하여 보안 솔루션뿐만 아니라 자연어 처리뿐만 아니라 자연어 처리를 개선합니다. AI 애플리케이션의 정교함이 증가함에 따라 AI 지원 주석 및 크라우드 소싱을 통한 자동화를 포함하여보다 정교하고 유연한 데이터 라벨링 시스템에 대한 수요가 촉진되고 있습니다.

Covid-19 영향 

Covid-19가 데이터 주석 서비스에 미치는 영향

전 세계 Covid-19 Pandemic은 전례가없고 비틀 거리며, 시장은 전염병 전 수준에 비해 모든 지역에서 예상보다 낮은 수요를 경험했습니다. CAGR의 증가에 의해 반영된 갑작스런 시장 성장은 시장의 성장에 기인하며, 전염병 전 수준으로의 수요가 필요합니다.

Covid-19 발병은 디지털 변환을 가속화했으며 데이터 수집 및 라벨링 산업에 큰 영향을 미쳤습니다. 회사를 디지털 플랫폼과 원격 운영으로 빠르게 전환하면 많은 부문에서 AI 중심 기술의 수용이 추진되었습니다. 운영을 원활하게 운영하고 사용자 경험을 향상시키기 위해 비즈니스는 챗봇, 가상 어시스턴트, 자동 고객 서비스 및 사기 탐지 시스템을 포함한 인공 지능 기반 소프트웨어에 점점 더 의존했습니다. 인공 지능 기술의 사용이 증가함에 따라 이러한 정교한 시스템의 훈련에 필수적인 라벨이 붙은 데이터 세트가 필요했습니다. COVID-19 진단, 예측 분석 및 환자 데이터 관리를 포함하여 AI 응용 프로그램은 보건 부문의 전염병 반응 노력에 필수적이었습니다. 병원과 연구 시설이 정교한 진단 도구와 더 나은 환자 관리를 생산하려고 시도함에 따라 정확하게 주석이 달린 의료 데이터에 대한 수요가 증가했습니다.

최신 트렌드

자율 주행 차는 정교한 데이터 라벨링의 필요성을 주도하고 있습니다.

자율 주행 시스템은 핵심 기능에 대해 매우 정확한 데이터에 의존함에 따라 빠른 발전자율적 차량기술은 데이터 수집 및 라벨링 시장에 영향을 미칩니다. 완벽한 이미지와 비디오 주석은 자율 자동차가 물체를 찾고, 보행자를 감지하고, 차선을 식별하고, 도전적인 환경을 협상하며, 안전과 효율성을 모두 그대로 유지하는 데 중요합니다. 카메라를 포함한 여러 센서 사용LIDAR및 레이더는 센서 퓨전 및 3D 매핑과 같은 정교한 데이터 라벨링 방법을 요구하여 주변 환경에 대한 완전한 지식을 생성합니다. 자동차 회사는 점점 더 많은 인공 지능 회사와 협력하여 주석 기술을 완벽하게 만들어 독립적 인 내비게이션에 사용 된 기계 학습 모델의 정확성을 높이고 있습니다. 또한 LIDAR 데이터 라벨링은 장애물 탐지 및 의사 결정 능력을 향상시키는 실시간 인식 시스템을 만드는 데 중요한 부분이되기 시작했습니다.

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데이터 수집 및 라벨링 시장 세분화

유형별

유형을 기준으로 글로벌 시장은 텍스트, 이미지/ 비디오, 오디오로 분류 할 수 있습니다.

• 텍스트 : 자동 번역, 컨텐츠 중재 및 감정 분석을 포함하여 응용 프로그램을 전제하는 자연 언어 처리 (NLP)에서 인공 지능 모델을 교육하는 것이 절대적으로 중요합니다. 잘 표지 된 텍스트 세트는 챗봇 개발에 도움이되므로 응답 정확도와 사용자 참여를 향상시킵니다.

•  이미지/ 비디오 : 얼굴 인식, 자율 주행 자동차 및 보안 감시 포함 사진 및 비디오를 나타내는 것이 필수적입니다. 고품질의 라벨링 된 시각적 데이터는 장면 이해, 행동 모니터링 및 객체 감지의 인공 지능 능력을 향상시켜보다 정확하고 신뢰할 수있는 AI 중심 의사 결정을 보장합니다.

• 오디오 : 음성 인식 소프트웨어, 전사 서비스 및 가상 어시스턴트 교육 레이블 오디오 파일이 중요합니다. 잘 발산 된 데이터 세트는 음성 인증, 감정 인식 및 다국적 음성 처리를 향상시켜 자연스러운 AI 중심 통신 시스템을 지원합니다.

응용 프로그램에 의해

애플리케이션을 기반으로 글로벌 시장은 자동차, 정부, 의료, BFSI, 소매 및 전자 상거래로 분류 할 수 있습니다.

• 그것:소프트웨어 생성, 자동화 및 AI 중심 솔루션, 데이터 라벨링은 사이버 보안 위협 감지 및 지능형 가상 어시스턴트 교육을 포함한 작업을 뒷받침하기 때문에 필수적입니다. 클라우드 컴퓨팅, 데이터 분석 및 비즈니스 자동화를위한 머신 러닝 알고리즘 구축은 철저하게 주석이 달린 데이터 세트의 이점이 있습니다.

• 자동차 :자동차 분야에서 라벨이 붙은 데이터는 자율 차량 알고리즘을 훈련시킬뿐만 아니라 실시간 내비게이션, 위험 식별 및 교통 신호 인식을 향상시키는 데 필수적입니다. AI 중심 주석 방법은 완벽한 센서 융합을 지원하므로 자율 주행 시스템이 여러 종류의 도로 조건에서 좋은 운전 판단을 내릴 수 있습니다.

• 정부:안면 인식, 범죄 탐지 및 인구 통계 통찰력 향상, 데이터 주석은 대중 감시, 정보 연구 및 AI 중심 정책 결정을 향상시킵니다. 또한 국가 안보 상황에서 사용되는 데이터 세트는 자동 위협 평가 및 라이브 모니터링에 권한을 부여합니다.

• 건강 관리 :고품질 라벨링 된 데이터는 의료 영상 분석, 질병 예측 및 전자 건강 기록 (EHR) 관리에서 인공 지능 사용에 필수적입니다. 주석이 달린 데이터 세트는 진단 AI 시스템, 약물 발견 및 개인 치료 계획의 정밀도를 높여서 전반적인 환자 치료 및 의료 효율성을 증가시킵니다.

• BFSI :AI, 고객 서비스 자동화 및 알고리즘 거래에 의해 주도되는 사기 탐지는 올바르게 레이블이 지정된 재무 정보에 따라 다릅니다. 개선 된 위험 평가 시스템을 통해 조직은 이상치를 식별하고 투자 정책을 개선하며 맞춤형 금융 서비스를 제공 할 수 있습니다. 따라서 데이터 주석 이이 프로세스에 도움이됩니다.

• 소매 및 전자 상거래 :소매 및 전자 상거래 애플리케이션에서 라벨이 붙은 데이터는 고객 행동 분석, 인벤토리 추적 및 제품 권장 사항을 향상시켜 회사가 마케팅 접근 방식을 최적화하고 운영을 단순화 할 수 있도록 도와줍니다. 소비자 경험을 향상시키는 것은 또한 자동화 된 고객 감정 분석 및 시각적 검색 기술을 지원하는 AI 구동 라벨링입니다.

시장 역학

시장 역학에는 운전 및 제한 요인, 기회 및 시장 상황을 진술하는 과제가 포함됩니다.                          

운전 요인

모든 부문에서 인공 지능 및 기계 학습의 사용 증가

데이터 수집 및 라벨링 시장 성장의 주요 동인 중 하나는 부문에서 인공 지능 (AI) 및 기계 학습 (ML)을 광범위하게 채택하는 것입니다. 의료, 금융, 소매 및 IT를 포함한 산업에서 AI 기반 애플리케이션은 예측 정확도, 자동화 및 의사 결정 능력을 향상시키기 위해 철저한 데이터 세트가 필요합니다. 의료 사기 탐지 및 맞춤형 전자 상거래 제안에 이르기까지 정확한 라벨이 붙은 데이터의 필요성은 인공 지능 구동 진단에서 증가하고 있습니다. 기업의 고객 경험과 운영 효율성을 향상시키기 위해 AI 기반 도구의 사용이 증가함에 따라 데이터 수집 및 라벨링 시장 점유율은 상당히 증가 할 것으로 예상됩니다.

자율 주행 시스템의 개발은 세 부분으로 성장했습니다.

자율 자동차 기술에 대한 지출 증가는 특히 이미지 및 비디오 주석에서 정확한 데이터 라벨링의 필요성을 높였습니다. 안전한 조향을 보장하기 위해 자체 운전 차량은 현재 센서 정보를 처리하고 도로 표지판을 식별하며 트래픽 패턴을 평가하는 인공 지능 모델에 의존합니다. 모두 광범위한 주석이 달린 데이터 세트, 자동차 제조업체 및 AI 회사는 Lidar 주석, 3D 매핑 및 센서 융합 접근법을 개선하기 위해 협력하고 있습니다. 비즈니스가보다 안전하고 신뢰할 수있는 인공 지능 중심의 대중 교통 시스템을 만들려고 노력하기 때문에 자율적 이동성의 지속적인 진전과 함께 데이터 수집 및 라벨링 시장 점유율의 확장을 촉진 할 것으로 예상됩니다.

구속 요인

데이터 주석은 이와 관련된 높은 비용이 있습니다

데이터 주석의 높은 비용은 요구가 증가 함에도 불구하고 데이터 수집 및 라벨링 시장 점유율에 어려움이 생깁니다. 시간이 많이 걸리고 비용이 많이 드는 프로세스 인 수동 라벨링은 노동 집약적이며 전문 지식을 요구합니다. 예산 제한은 때때로 미성년 대형 기업 (SMES)을 방해하여 AI 솔루션이 잘 알려진 데이터에 투자하여 구현하려고합니다. 또한 운영 비용을 증가시키는 것은 큰 주석 이니셔티브에서 정확성과 일관성을 유지하고 있습니다. 기업의 경우 AI를 활용하려는 의도의 경우 확장 가능하고 저렴한 데이터 라벨링 솔루션의 요구 사항이 중요합니다.

기회

데이터 라벨링에서 크라우드 소싱 및 자동화가 증가합니다.

데이터 수집 및 라벨링 시장을 변화시키는이 새로운 AI 구동 주석 기술 및 크라우드 소싱 플랫폼은 저렴하고 유연한 옵션을 제공합니다. 높은 정확도를 유지하면서 주석 프로세스 속도를 높이기 위해 비즈니스는 반 감독 학습, 적극적인 학습 접근 방식 및 AI 지원 라벨링을 사용하고 있습니다. 크라우드 소싱 모델을 사용하면 기업이 전 세계 직원 전체에 라벨링 프로젝트를 전파하여 오버 헤드를 낮추고 성능을 높일 수 있습니다. 데이터 수집 및 라벨링 시장 성장은 자동화 및 기계 학습 기술의 발전이 제공되는 더 넓은 범위의 부문에서 더 많은 범위의 부문에서 더 많이 이용할 수 있기 때문에 확장 성 및 단순화 된 워크 플로의 이점을 얻을 것으로 예상됩니다.

도전

데이터의 기밀성 및 보호를 보장합니다

상당한 양의 민감하고 기밀 정보를 관리하는 것은 데이터 수집 및 라벨링 부문의 주요 장애물입니다. 윤리적 AI 개발 및 개인 정보 보호를 보장하기 위해 회사는 GDPR, CCPA 및 HIPAA와 같은 엄격한 데이터 보호법을 준수해야합니다. 법적 영향, 손상된 이미지 및 재무 손실은 시장 정보의 오용으로 인해 발생합니다. 신뢰 및 규정 준수를 유지하는 것은 비즈니스가 AI 중심 활동을 확장함에 따라 적절한 데이터 라벨링 정책, 암호화 시스템 및 액세스 제어에 비판적으로 의존합니다.

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데이터 수집 및 라벨링 시장 지역 통찰력

• 북아메리카

북미 가이 시장을 이끌고 있습니다. 미국 데이터 수집 및 라벨링 시장에서 Google, Amazon 및 Microsoft와 같은 주요 행위자는 AI 중심 데이터 주석 서비스에 큰 지출을하고 있으므로 데이터 수집 및 라벨링을위한 시장의 확장을 훨씬 더 많이 주도합니다. 기술 비즈니스와 대학 간의 고급 인공 지능 연구 조직과 파트너십은 데이터 라벨링 방법의 혁신을 가속화하여 AI 개발의 세계 리더들 사이에 해당 지역을 배치하는 데 도움이됩니다.

• 아시아 태평양

방대한 노동력과 인공 지능 사용이 증가함에 따라 아시아 태평양 지역에서 데이터 수집 및 라벨링 시장 점유율이 빠르게 증가하고 있습니다. 상당한 자금이 음성 인식, 이미지 라벨링 및 자연 언어 처리 (NLP)에 소비되면서 중국, 인도 및 일본과 같은 국가는 AI 주석 서비스를위한 최고의 중심지가되고 있습니다. 지역의 저렴한 인력과 전자 상거래, 의료 및 스마트 시티 이니셔티브에서 AI 중심 프로젝트를 확장하는 것은 고품질 라벨링 된 데이터 세트에 대한 수요를 높이고 데이터 수집 및 라벨링에서 APAC의 시장 점유율을 강화합니다.

• 유럽

유럽의 데이터 수집 및 라벨링 시장 성장은 윤리적 인공 지능 개발, 법적 규정 준수 및 데이터 개인 정보에 많은 초점을두고 철저히 발전하고 있습니다. 독일, 프랑스 및 영국을 포함한 국가는 금융 서비스, 자동차 및 건강 관리와 같은 부문에서 인공 지능 중심의 주석 서비스를 사용하여 GDPR 표준을 준수합니다. 이 지역은 또한 AI 투명성과 설명을 지원하므로 편견이없고 인공 지능 모델에 도움이되는 잘 알려진 데이터 세트의 필요성을 높입니다. 유럽 정부의 책임있는 AI 구현은 지속적인 경제 확장으로 이어질 것입니다.

주요 업계 플레이어

혁신과 시장 확장을 통해 시장을 형성하는 주요 업계 플레이어

여러 분야의 AI 기반 주석 서비스에 중점을 둔 많은 주요 업계 플레이어는이 부문은 데이터 수집 및 라벨링 측면에서 치열하게 경쟁력이 있습니다. 의료, 자동차, 금융 및 보안을 포함한 부문에 대한 선임 회사는 비디오, 오디오, 이미지 및 텍스트 주석을 포함한 철저한 데이터 라벨링 서비스를 제공합니다. 일부 회사는 언어 및 현지화 솔루션에 집중하여 라벨이 붙은 데이터가 자연어 처리 (NLP)를 위해 많은 언어에서 최고 품질을 보장합니다. 다른 사람들은 음성 인식, 사이버 보안 및 예측 유지 보수에 필요한 인공 지능 모델을 돕는 오디오 및 신호 처리 주석에 중점을 둡니다. 기업은 AI 교육 절차 속도를 높이고 정교한 주석 도구와 확장 가능한 노동 옵션을 사용하여 엔터프라이즈 지향 주석 서비스를 사용하여 정확성과 효율성을 보존 할 수 있습니다. 이러한 업계 대기업들은 데이터 라벨링의 속도와 확장 성을 향상시키기 위해 AI 지원 주석, 자동화 및 크라우드 소싱 기술에 자금을 조달하고 있으며, 따라서 라벨링 된 데이터의 필요성이 계속 증가함에 따라 시장 확장을 추진하고 있습니다.

데이터 수집 및 라벨링 회사 목록

• Reality AI [United States]
• Globalme Localization Inc. [Canada]
• Global Technology Solutions [United States]
• Alegion [United States]
• Labelbox, Inc [United States]
• Dobility, Inc. [United States]
• Scale AI, Inc. [United States]
• Trilldata Technologies Pvt Ltd [India]
• Appen Limited [Australia]
• Playment Inc [United States]

주요 산업 개발

2023 년 10 월: Scale AI는 특히 로봇 공학 및 자율 주행 차량 사용 사례를 위해 생성 된 새로운 AI 구동 데이터 라벨링 도구 세트를 도입했습니다. 어려운 데이터 라벨링 활동과 관련하여 회사의 3D 포인트 클라우드 주석에 대한 정교한 기능을 도입하고 필요한 시간에 실시간 시맨틱 세분화가 줄어 듭니다. 대규모 라벨링 이니셔티브 및 자동 품질 관리 시스템을위한 개선 된 협업 도구 가이 진화의 일부였습니다. 또한 플랫폼 업그레이드에는 다국어 자료 및 다양한 데이터 종류를 관리하기위한 새로운 도구가 포함되어 있으며, 따라서 다양한 부문의 기업 소비자가 더 유연하게 만듭니다.

보고서 적용 범위

데이터 수집 및 라벨링 시장 보고서는 비즈니스 역학에 대한 철저한 검사를 제공합니다. 유형, 응용 프로그램 및 지역별로 탐색하여 정보 기술, 금융, 자동차 및 의료와 같은 부문의 중요한 시장 세분화뿐만 아니라 주요 성장 동인 및 어려움을 강조합니다.  또한 윤리적 관심사, 입법 구조 및 기술 발전이 인공 지능 창출에 어떤 영향을 미치는지 조사합니다. AI 개발자뿐만 아니라 데이터 주석 서비스 공급 업체, 투자자 및 규제 기관을 지원하기위한 것입니다.