데이터 수집 및 라벨링 시장 규모, 공유, 성장 및 산업 분석, 유형 (텍스트, 이미지 또는 비디오, 오디오), 응용 프로그램 (IT, 정부, 자동차, BFSI, 의료, 소매 및 전자 상거래 등), 지역 통찰력 및 2032 년 예측.

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데이터 수집 및 라벨링 시장 보고서 개요

글로벌 데이터 수집 및 라벨링 시장 규모는 2024 년 20 억 달러에서 2033 년까지 91 억 달러에 달할 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 CAGR 18.2%를 등록했습니다.

글로벌 데이터 수집 및 라벨링 시장은 또한 몇 가지 요인들에 의해 주도되는 앞으로 몇 년 동안 상당한 성장을 낼 준비가되어 있습니다. 데이터 수집 및 라벨링 시장은 특히 머신 러닝에서의 사용을위한 데이터 수집 및 분류 과정입니다.인공 지능 (AI)응용 프로그램. 데이터 수집에는 텍스트, 이미지, 비디오, 센서 판독 값 및 사용자 상호 작용과 같은 다양한 형태의 다른 소스의 원시 정보 및 관찰이 포함되며 AI 및 기계 학습 모델을 교육하고 개선하는 데 사용할 수있는 거대하고 다양한 데이터 세트를 준비하는 데 사용됩니다.

데이터 수집 및 라벨링은 휴먼 통역사 또는 전문 소프트웨어 도구가 수집 된 데이터에 의미있는 레이블 또는 주석을 추가하는 다음 단계입니다.이 데이터는 교육 중에 식별 된 패턴을 기반으로 컨텍스트 및 분류를 제공합니다. 이것은 정확한 기계 학습 모델을 훈련시키는 데 필수적이기 때문에 종종 인적 전문 지식이 필요한 노동 집약적 인 프로세스입니다. 기술 발전과 편의에 대한 수요 증가는 데이터 수집 및 라벨링 시장 성장을 유도합니다.

Covid-19 영향

수많은 격리 조치의 구현으로 인해 전염병에 의해 제한되는 시장 성장

전 세계 Covid-19 Pandemic은 전례가없고 비틀 거리며, 시장은 전염병 전 수준에 비해 모든 지역에서 예상보다 낮은 수요를 겪었습니다. CAGR의 증가에 의해 반영된 갑작스런 시장 성장은 시장의 성장에 기인하며, 수요는 전염병 전 수준으로 돌아 오는 수요에 기인합니다.

Covid-19 Pandemic은 전 세계적으로 여러 업계의 업계를 방해하는 전례없는 행사였습니다. 회사가 핵심 비즈니스 활동에만 집중하기로 결정함에 따라 수많은 격리 조치, 여행 제한, 인력 제한 등의 구현이있었습니다. 그러나 점차적으로 데이터 수집 및 라벨링 시장은 소셜 미디어 플랫폼을 통해 생성되는 데이터의 증가로 인해 수요가 증가하는 것으로 나타났습니다. 전염병으로 인해 소셜 미디어 사용량이 기하 급수적으로 증가하고 활성화 되었기 때문입니다.소셜 미디어사용자. 따라서, 전염병이 글로벌 데이터 수집 및 라벨링 시장에 긍정적 인 영향을 미쳤다고 추론 할 수있다. 상황이 개선됨에 따라 시장이 결국 회복 될 수 있지만, Covid-19의 즉각적인 영향은 주로 세계 시장에 부정적인 영향을 미쳤다.

최신 트렌드

데이터 수집 및 라벨링 드라이브 시장 성장에서 AI 애플리케이션 확장

글로벌 데이터 수집 및 라벨링 시장의 최신 트렌드는 AI 애플리케이션의 확장입니다. AI 애플리케이션이 다양한 부문에 계속 통합함에 따라 시장은 개별 사용 사례에 맞는 특수 데이터 세트를 제공함으로써 특정 요구를 충족시킬 수 있습니다. 검증 방법을 통해 레이블이 붙은 데이터의 품질과 정확성을 보장하는 것이 또 다른 기회입니다. 또한 틈새 시장 및 전문 데이터 세트에는 도메인 전문 지식이 필요하므로 회사는 특정 산업에 고도로 선별 된 데이터 세트를 제공하여이를 활용할 수 있습니다. 데이터 개인 정보 및 규정 준수는 중요한 우려가되어 회사가 강력한 개인 정보 보호 관행을 보여주고 데이터 익명화 및 보호 솔루션을 제공 할 수 있습니다. 지속적인 데이터 세트 업그레이드와 효과적인 라벨링 도구 및 자동화 접근 방식의 개발은 추가 시장 확장 잠재력을 나타내며 글로벌 시장에서 인기있는 추세가됩니다.

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데이터 수집 및 라벨링 시장 세분화

유형별

유형을 기반으로 글로벌 시장은 텍스트, 이미지 또는 비디오 및 오디오로 분류 할 수 있습니다.

• 텍스트- 텍스트 데이터 수집 및 라벨링에는 자연어 처리 응용 프로그램, 주제 모델링 및 텍스트 분류에 널리 사용되는 문서, 이메일, 소셜 미디어 게시물 및 고객 피드백이 포함됩니다.

• 이미지 또는 비디오 - 이미지 데이터 수집 및 라벨링에는 객체 감지, 이미지 분할 및 얼굴 인식과 같은 컴퓨터 비전 응용 프로그램에 널리 사용되는 사진, 다이어그램 및 위성 이미지가 포함됩니다. 비디오 카메라, 비디오 레코더 및 비디오 관리 소프트웨어와 같은 특수 도구를 사용하는 감시 카메라, 드론, 스마트 폰 및 웹캠과 같은 다양한 비디오 데이터 소스가 있습니다.

• 오디오 데이터 수집 및 라벨링에는 음성 인식, 스피커 식별 및 오디오 이벤트 감지에 널리 사용되는 연설, 팟 캐스트 및 음악이 포함됩니다.

응용 프로그램에 의해

유형을 기준으로 글로벌 시장은 정부, 정부,자동차, BFSI, 의료, 소매 및전자 상거래그리고 다른 사람들.

• 기계 학습 및 AI 개발, NLP (Natural Language Processing), 데이터 분석, 품질 관리, 데이터 개인 정보 및 규제 준수에 사용됩니다.

• 정부 부문 내 정부 데이터 수집 및 라벨링 시장은 데이터 중심 의사 결정, AI 및 기계 학습, 아웃소싱, 규제 준수 부담 제한, R & D 활동, 보안 문제 등에 사용됩니다.

• 자동차 자동화 기술은 교육 및 검증을위한 고품질 레이블 데이터에 의존합니다. 자동차 산업은 자율 주행 차량 개발과 직접 관련이 있으며 품질 관리, 조립 및 물류 관리 작업을 정확하게 수행하기 위해 자동화 된 로봇 및 시스템 교육에 레이블이 붙은 데이터를 사용합니다.

• BFSI-BFSI 부문은 다양한 목적, 위험 관리 및 규정 준수, 고객 선호도, 신용 점수 결정, 보안 문제, 운영 문제 등에 대한 데이터 수집 및 라벨링에 점점 더 의존하고 있습니다.

• 건강 관리- ​​의료 기록, 실험실 결과 및 이미징 스캔과 같은 환자 데이터를 수집하는 것이 포함됩니다. 이 데이터는 질병 진단, 환자 결과 예측 및 위험 요인 식별과 같은 작업에 대한 모델을 훈련시키는 데 사용될 수 있습니다.

• 소매 및 전자 상거래에는 탐색 및 구매 기록과 같은 고객 행동에 대한 데이터를 수집하는 것이 포함됩니다. 이 데이터는 제품 추천, 고객 선호도 예측 및 사기 감지와 같은 작업에 대한 모델을 교육하는 데 사용될 수 있습니다.

운전 요인

자율 주행 차량의 채택이 증가하면 시장이 향상됩니다

자율 주행 차량 채택은 글로벌 데이터 수집 및 라벨링 시장 성장의 주요 주행 요소 중 하나입니다. 이 차량은 주변 환경을 감지하고 인간의 개입이나 통찰력없이 탐색하도록 제조됩니다. 데이터 수집 및 라벨링은 자율 주행 차량의 중요한 측면입니다. 데이터의 패턴을 인식하고 도로에서 올바른 신속한 결정을 내릴 수 있도록 적절히 분류 할 수 있으므로 차량의 중요한 측면입니다. 또한 보행자, 기타 차량 및 교통 표지와 같은 도로의 다양한 물체 및 시나리오에 적절하게 대응할 수 있습니다. 따라서 자율 주행 차량의 채택이 급격히 증가함에 따라 데이터 수집 및 라벨링 시장의 성장도 긍정적으로 주도되고 있습니다.

기술 발전은 시장을 향상시킵니다

이 시장의 또 다른 주요 주행 요소는 기술 발전으로, 데이터 수집 및 라벨링 시장에서 인기를 얻고 있습니다. 이 시장에서 운영되는 회사는 시장에서 자신의 위치를 ​​유지하기 위해 실제 데이터 모니터링과 같은 현대 기술을 채택하고 있습니다. 이 시스템은 도구 설치 및 데이터 수집을 위해 실시간 결과보기 및 원격 관리를 위해 터치 스크린을 사용합니다. 이것은 비용을 낮추고, 이익을 향상시키고, 조립 프로세스를 간소화하며, 비즈니스가 품질을 유지하도록 지원합니다.

구속 요인

다양한 데이터 유형을 처리 할 때 엄격한 규정 준수 요구 사항과 복잡성이 시장 성장을 방해합니다.

글로벌 데이터 수집 및 라벨링 시장의 주요 제한 요소 중 하나는 다양한 데이터 유형을 처리 할 때 엄격한 규정 준수 요구 사항과 복잡성입니다. 데이터 개인 정보 보호 규정 및 관련 문제는 데이터 수집 및 라벨링 제공 업체의 이익 성장 전에 다각적 인 과제를 제기합니다.

데이터 개인 정보 보호 규정은 명시 적 동의 얻기, 데이터 암호화 보장 및 개인에게 데이터를 제어 할 수있는 비즈니스에 대한 규정 준수 요구 사항을 부과합니다. 이러한 요구 사항을 충족시키는 것은 리소스 집약적 일 수 있으며 데이터 라벨링 프로세스를 늦출 수 있습니다. 데이터 라벨링에는 민감한 데이터 유형을 포함하여 다양한 데이터 유형을 처리하고 의료 기록, 재무 정보 및 개인 식별 가능한 데이터와 같은 개인 입력을 처리 할 때 개인 정보 보호 규정 준수를 보장하는 것이 포함됩니다. 이러한 복잡성은 라벨링 작업을 크게 방해 할 수 있습니다.

엄격한 규정 준수 요구 사항, 잠재적 인 법적 위험 및 데이터 유틸리티와 개인 정보의 균형을 맞추어야 할 필요성은이 부문의 비즈니스에 대한 많은 장애가 발생할 수 있습니다.

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데이터 수집 및 라벨링 시장 지역 통찰력

북미 지역은 시장을 지배하고 있습니다 AI 채택 및 스마트 장치의 활용 증가로 인해

시장은 주로 유럽, 라틴 아메리카, 아시아 태평양, 북미 및 중동 및 아프리카로 분리됩니다.

북아메리카 여러 요인으로 인해 글로벌 데이터 수집 및 라벨링 시장 점유율에서 가장 지배적 인 지역으로 부상했습니다. 이 지역의 지배력은 다양한 부문에서 AI 서비스 채택 과이 지역의 소비자가 스마트 장치 및 서비스의 활용도가 커지기 때문입니다. 또한이 지역의 제조 운영이 크게 증가하면 기술에 대한 접근성과 광범위한 제품이 모두 저렴한 가격으로 제공되어 전 세계 시장 점유율의 우위에 기여합니다.

주요 업계 플레이어

인수 및 협업을 통해 시장을 형성하는 주요 업계 플레이어

데이터 수집 및 라벨링 시장은 시장 역학을 주도하고 소비자 선호도를 형성하는 데 중추적 인 역할을하는 주요 업계 플레이어의 영향을받습니다. 주요 업체는 데이터 수집 및 라벨링 시장의 유기 및 무기 성장 전략 개발을 보유하고 있습니다. 다양한 회사들이 지속 가능한 성장 전략과 시장에서 목격 된 활동과 함께 인수 및 파트너십 및 협력에 중점을두고 있습니다. 이러한 활동은 비즈니스 및 시장 플레이어의 고객 기반 확장을위한 길을 열었습니다. 데이터 수집 및 라벨링 시장의 시장 플레이어는 데이터 수집 및 라벨링에 대한 수요가 증가함에 따라 향후 성장 기회를 목격 할 것으로 예상됩니다.

최고의 데이터 수집 및 라벨링 회사 목록

• Reality AI (U.S.)
• Global Technology Solutions (India)
• Globalme Localization (Canada)
• Alegion (Ireland)
• Dobility (U.S.)
• Labelbox (U.S.)
• Scale AI (U.S.)
• Trilldata Technologies (India)
• Playment Inc. (India)

산업 개발

2022 년 5 월 : 북아메리카의 Sumake는 전기, 자동차 및 산업 응용 분야를위한 포괄적 인 솔루션 인 EA-SC100 도구 관리 솔루션을 공개했습니다. 도구 구성 및 데이터 수집을위한 실시간 터치 스크린 인터페이스와 원격 관리 기능이 있습니다.

보고서 적용 범위

이 연구는 포괄적 인 SWOT 분석을 포함하고 시장 내에서 향후 개발에 대한 통찰력을 제공합니다. 그것은 시장의 성장에 기여하는 다양한 요소를 조사하고, 향후 몇 년 동안 궤적에 영향을 줄 수있는 광범위한 시장 범주와 잠재적 응용 프로그램을 탐색합니다. 이 분석은 현재 동향과 역사적 전환점을 모두 고려하여 시장의 구성 요소에 대한 전체적인 이해를 제공하고 성장의 잠재적 영역을 식별합니다.

연구 보고서는 정 성적 및 정량적 연구 방법을 활용하여 철저한 분석을 제공하는 시장 세분화를 탐구합니다. 또한 재무 및 전략적 관점이 시장에 미치는 영향을 평가합니다. 또한이 보고서는 시장 성장에 영향을 미치는 지배적 공급 및 수요의 세력을 고려하여 국가 및 지역 평가를 제시합니다. 경쟁 환경은 중요한 경쟁 업체의 시장 점유율을 포함하여 세 심하게 상세합니다. 이 보고서에는 예상 기간 동안 조정 된 새로운 연구 방법론과 플레이어 전략이 포함되어 있습니다. 전반적으로, 시장 역학에 대한 귀중하고 포괄적 인 통찰력을 공식적이고 쉽게 이해할 수있는 방식으로 제공합니다.