데이터 수집 및 라벨링 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, 유형별(텍스트, 이미지 또는 비디오, 오디오), 애플리케이션별(IT, 정부, 자동차, BFSI, 의료, 소매 및 전자상거래 등), 지역 통찰력 및 2034년 예측

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데이터 수집 및 라벨링 시장 개요

세계 데이터 수집 및 라벨링 시장은 2025년 23억 9천만 달러, 2026년 28억 2천만 달러, 2034년까지 약 107억 9천만 달러에 달해 2025~2034년 연평균 성장률(CAGR) 18.2%로 성장할 것으로 예상됩니다.

글로벌 데이터 수집 및 라벨링 시장은 또한 여러 요인에 의해 향후 몇 년 동안 상당한 성장을 이룰 준비가 되어 있습니다. 데이터 수집 및 라벨링 시장은 특히 기계 학습에 사용하기 위해 데이터를 수집하고 분류하는 프로세스입니다.인공지능(AI)응용 프로그램. 데이터 수집에는 텍스트, 이미지, 비디오, 센서 판독값, 사용자 상호 작용 등 다양한 형태의 다양한 소스에서 원시 정보와 관찰 내용을 수집하는 작업이 포함되며 AI 및 기계 학습 모델을 훈련하고 개선하는 데 사용할 수 있는 거대하고 다양한 데이터 세트를 준비하는 데 활용됩니다.

데이터 수집 및 라벨링은 인간 해석자 또는 특수 소프트웨어 도구가 수집된 데이터에 의미 있는 라벨이나 주석을 추가하는 다음 단계입니다. 이는 훈련 중에 식별된 패턴을 기반으로 컨텍스트와 분류를 제공합니다. 정확한 기계 학습 모델을 훈련하려면 우수한 품질의 라벨링이 필수적이기 때문에 이는 노동 집약적인 프로세스이며 인간의 전문 지식이 필요한 경우가 많습니다. 기술 발전과 편의성에 대한 수요 증가로 인해 데이터 수집 및 라벨링 시장이 성장하고 있습니다.

주요 결과

코로나19 영향

수많은 봉쇄 조치의 시행으로 인해 전염병으로 인해 시장 성장이 제한됨

글로벌 코로나19 팬데믹은 전례가 없고 충격적이었습니다. 시장은 팬데믹 이전 수준에 비해 모든 지역에서 예상보다 낮은 수요를 경험했습니다. CAGR 증가로 인한 급격한 시장 성장은 시장 성장과 수요가 팬데믹 이전 수준으로 복귀했기 때문입니다.

코로나19 팬데믹은 전 세계적으로 여러 산업 분야에 혼란을 가져온 전례 없는 사건이었습니다. 수많은 봉쇄 조치, 여행 제한, 인력 제한 등이 시행되었습니다. 기업이 핵심 비즈니스 활동에만 집중하기로 결정함에 따라 이러한 중단으로 인해 데이터 수집 및 라벨링 시장이 일시적으로 쇠퇴했습니다. 그러나 점차적으로 데이터 수집 및 라벨링 시장은 소셜 미디어 플랫폼을 통해 생성되는 데이터의 증가로 인해 수요가 증가했습니다. 이는 팬데믹으로 인해 소셜 미디어 사용과 활동이 기하급수적으로 증가했기 때문입니다.소셜 미디어사용자. 따라서 팬데믹이 글로벌 데이터 수집 및 라벨링 시장에 긍정적인 영향을 미쳤다고 추론할 수 있습니다. 상황이 호전되면서 결국 시장은 회복될 수도 있지만, 코로나19의 즉각적인 영향은 주로 글로벌 시장에 부정적인 영향을 미쳤습니다.

최신 트렌드

데이터 수집 및 라벨링 분야의 AI 애플리케이션 확장으로 시장 성장 주도

글로벌 데이터 수집 및 라벨링 시장의 최신 트렌드는 AI 적용 확대입니다. AI 애플리케이션이 다양한 부문에 지속적으로 통합됨에 따라 시장은 개별 사용 사례에 맞는 전문 데이터 세트를 제공하여 특정 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 검증 방법을 통해 라벨이 붙은 데이터의 품질과 정확성을 보장하는 것도 또 다른 기회입니다. 또한 틈새 시장과 전문 데이터 세트에는 도메인 전문 지식이 필요하므로 기업은 특정 산업에 대해 고도로 선별된 데이터 세트를 제공하여 이를 활용할 수 있습니다. 데이터 개인 정보 보호 및 규정 준수는 중요한 관심사가 되었으며, 이를 통해 기업은 강력한 개인 정보 보호 관행을 입증하고 데이터 익명화 및 보호 솔루션을 제공할 수 있습니다. 지속적인 데이터 세트 업그레이드와 효과적인 라벨링 도구 및 자동화 접근 방식의 개발은 추가적인 시장 확장 가능성을 나타내며 이를 글로벌 시장에서 인기 있는 트렌드로 만듭니다.

• 미국 국립표준기술연구소(NIST)에 따르면 현재 북미 AI 서비스 제공업체의 60%가 훈련 모델에 특수 도메인 데이터세트를 사용하여 NLP, 컴퓨터 비전, 음성 인식 애플리케이션에서 더 높은 정확도를 보장하고 있습니다.

• IAPP(국제 개인 정보 보호 전문가 협회)에서 보고한 바와 같이 민감한 의료 또는 금융 데이터를 처리하는 기업의 50% 이상이 데이터 개인 정보 보호 규정을 준수하기 위해 실시간 검증 및 익명화 도구를 구현합니다.

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데이터 수집 및 라벨링 시장 세분화

유형별

유형에 따라 글로벌 시장은 텍스트, 이미지 또는 비디오 및 오디오로 분류될 수 있습니다.

• 텍스트 - 텍스트 데이터 수집 및 라벨링에는 문서, 이메일, 소셜 미디어 게시물, 고객 피드백이 포함되며, 이는 자연어 처리 애플리케이션, 주제 모델링 및 텍스트 분류에 널리 사용됩니다.

• 이미지 또는 비디오 - 이미지 데이터 수집 및 라벨링에는 사진, 다이어그램 및 위성 이미지가 포함되며 이는 객체 감지, 이미지 분할, 얼굴 인식과 같은 컴퓨터 비전 애플리케이션에 널리 사용됩니다. 비디오 카메라, 비디오 레코더, 비디오 관리 소프트웨어와 같은 특수 도구를 사용하는 감시 카메라, 드론, 스마트폰, 웹캠 등 비디오 데이터 소스는 다양합니다.

• 오디오 데이터 수집 및 라벨링에는 음성 인식, 화자 식별 및 오디오 이벤트 감지에 널리 사용되는 음성, 팟캐스트 및 음악이 포함됩니다.

애플리케이션 별

유형에 따라 글로벌 시장은 IT, 정부,자동차, BFSI, 의료, 소매 및전자상거래그리고 다른 사람들.

• IT - 기계 학습 및 AI 개발, 자연어 처리(NLP), 데이터 분석, 품질 관리, 데이터 개인 정보 보호 및 규정 준수에 사용됩니다.

• 정부 - 정부 부문 내 데이터 수집 및 라벨링 시장은 데이터 기반 의사 결정, AI 및기계 학습, 아웃소싱, 규정 준수 부담 제한, R&D 활동, 보안 문제 등

• 자동차-자동화 기술은 교육 및 검증을 위해 고품질 레이블이 지정된 데이터를 사용합니다. 자동차 산업은 자율주행차 개발과 직접적으로 관련되어 있으며 자동화 로봇 및 시스템 교육을 위해 라벨링된 데이터를 사용하여 품질 관리, 조립, 물류 관리 작업을 정확하게 수행합니다.

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

• 의료 - 의료 기록, 실험실 결과, 영상 스캔과 같은 환자 데이터 수집이 포함됩니다. 이 데이터는 질병 진단, 환자 결과 예측, 위험 요인 식별과 같은 작업을 위한 모델을 훈련하는 데 사용될 수 있습니다.

• 소매 및 전자 상거래 - 검색 및 구매 내역과 같은 고객 행동에 대한 데이터를 수집하는 작업이 포함됩니다. 이 데이터는 제품 추천, 고객 선호도 예측, 사기 탐지 등의 작업을 위한 모델을 훈련하는 데 사용될 수 있습니다.

추진 요인

자율주행차 채택 증가로 시장 성장

자율주행차의 채택은 글로벌 데이터 수집 및 라벨링 시장 성장의 주요 추진 요인 중 하나입니다. 이 차량은 주변 환경을 감지하고 사람의 개입이나 통찰력 없이 탐색할 수 있도록 제작되었습니다. 데이터 수집 및 라벨링은 자율주행차가 데이터의 패턴을 인식하고 적절하게 분류하여 도로에서 정확하고 신속한 결정을 내릴 수 있도록 해주기 때문에 중요한 측면입니다. 또한 보행자, 기타 차량, 교통 표지판 등 도로 위의 다양한 물체와 시나리오에 적절하게 대응할 수 있습니다. 따라서 자율주행차 도입이 급증하면서 데이터 수집 및 라벨링 시장의 성장도 긍정적으로 추진되고 있습니다.

기술 발전으로 시장 성장

이 시장의 또 다른 주요 추진 요인은 데이터 수집 및 라벨링 시장에서 인기를 얻고 있는 기술 발전입니다. 이 시장에서 활동하는 회사들은 시장에서의 입지를 유지하기 위해 실시간 데이터 모니터링과 같은 현대 기술을 채택하고 있습니다. 이 시스템은 실시간 결과 보기와 도구 설치 및 데이터 수집을 위한 원격 관리를 위해 터치스크린을 사용합니다. 이를 통해 비용이 절감되고 수익이 향상되며 조립 프로세스가 간소화되고 기업의 품질 유지에 도움이 됩니다.

• 미국 교통부(DOT)에 따르면 자율주행차 제조업체의 65%가 의사결정, 안전, 도로 탐색을 개선하기 위해 라벨링된 데이터에 의존하고 있습니다.

• 미국 에너지부(DOE) 스마트 제조 이니셔티브(Smart Manufacturing Initiative)에 따르면 북미 지역 산업 및 IT 기업의 70% 이상이 운영을 최적화하고 오류를 줄이며 데이터 품질을 향상시키기 위해 실시간 데이터 수집 및 모니터링 시스템을 채택했습니다.

제한 요인

다양한 데이터 유형을 처리하는 데 있어 엄격한 규정 준수 요건과 복잡성으로 인해 시장 성장이 저해됩니다.

글로벌 데이터 수집 및 라벨링 시장의 주요 제한 요인 중 하나는 엄격한 규정 준수 요구 사항과 다양한 데이터 유형 처리의 복잡성입니다. 데이터 개인 정보 보호 규정 및 관련 우려 사항은 데이터 수집 및 라벨링 제공업체의 이익 성장에 앞서 다면적인 과제를 제기합니다.

데이터 개인 정보 보호 규정은 명시적인 동의 획득, 데이터 암호화 보장, 개인에게 데이터 제어권 제공 등 기업에 규정 준수 요구 사항을 부과합니다. 이러한 요구 사항을 충족하려면 리소스가 많이 소모될 수 있으며 데이터 라벨링 프로세스가 느려질 수 있습니다. 데이터 라벨링에는 매우 민감한 데이터 유형을 포함한 다양한 데이터 유형을 처리하는 작업이 포함되므로 의료 기록, 금융 정보, 개인 식별 데이터와 같은 개인 입력을 처리할 때 개인 정보 보호 규정 준수를 보장하는 것이 더욱 어려워집니다. 이러한 복잡성은 라벨링 작업을 크게 방해할 수 있습니다.

엄격한 규정 준수 요구 사항, 잠재적인 법적 위험, 개인 정보 보호와 데이터 유틸리티의 균형을 유지해야 하는 필요성은 이 부문의 비즈니스에 많은 방해가 될 수 있습니다.

• 유럽 ​​데이터 보호 위원회(EDPB)에 따르면 의료 기록, 금융 정보 등 민감한 데이터 처리에 대한 엄격한 규정 준수 요구 사항으로 인해 기업의 55%가 데이터 라벨링 배포가 지연되고 있다고 보고했습니다.

• 미국 중소기업청(SBA)에 따르면 중소기업의 40% 이상이 다양한 데이터 유형(텍스트, 이미지, 오디오, 비디오)을 관리하는 데 어려움을 겪고 있으며 이로 인해 라벨링 워크플로의 운영 속도가 느려지고 있습니다.

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데이터 수집 및 라벨링 시장 지역 통찰력

북미 지역으로 인해 시장을 지배 AI 도입 및 스마트기기 활용 확대로 인해

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

북아메리카 여러 요인으로 인해 글로벌 데이터 수집 및 라벨링 시장 점유율에서 가장 지배적인 지역으로 부상했습니다. 이 지역의 지배력은 다양한 부문에서 AI 서비스의 채택과 이 지역 소비자의 스마트 장치 및 서비스 활용 증가에 기인합니다. 또한, 이 지역의 제조 운영이 크게 증가하여 기술 및 다양한 제품에 대한 접근성이 향상되었으며, 모두 저렴한 가격으로 제공되어 글로벌 시장 점유율에서 우위를 점하고 있습니다.

주요 산업 플레이어

인수 및 협업을 통해 시장을 형성하는 주요 산업 플레이어

데이터 수집 및 라벨링 시장은 시장 역학을 주도하고 소비자 선호도를 형성하는 데 중추적인 역할을 하는 주요 업계 참가자의 영향을 크게 받습니다. 주요 플레이어는 데이터 수집 및 라벨링 시장의 유기 및 무기 성장 전략 개발을 보유하고 있습니다. 다양한 기업들이 인수, 파트너십 및 협업 등 시장에서 목격된 활동과 함께 지속 가능한 성장 전략에 주력하고 있습니다. 이러한 활동은 시장 참가자의 비즈니스 및 고객 기반 확장을 위한 길을 열었습니다. 데이터 수집 및 라벨링 시장의 시장 참가자들은 데이터 수집 및 라벨링에 대한 수요가 증가함에 따라 향후 성장 기회를 목격할 것으로 예상됩니다.

• Reality AI(미국): 2024년에 컴퓨터 비전 및 NLP 애플리케이션을 위한 1,500개 이상의 대규모 라벨링 프로젝트를 완료했습니다.

• Labelbox(미국): 2024년 기업 고객을 위한 실시간 공동작업 및 검증 도구를 사용하여 2,000개 이상의 데이터세트를 관리했습니다.

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 발전

2022년 5월: 북미 Sumake에서는 전기, 자동차 및 산업 애플리케이션을 위한 포괄적인 솔루션인 EA-SC100 공구 관리 솔루션을 공개했습니다. 도구 구성 및 데이터 수집을 위한 실시간 터치스크린 인터페이스와 원격 관리 기능을 갖추고 있습니다.

보고서 범위

이 연구는 포괄적인 SWOT 분석을 포함하고 시장 내 향후 개발에 대한 통찰력을 제공합니다. 시장 성장에 기여하는 다양한 요소를 조사하고, 향후 시장 궤도에 영향을 미칠 수 있는 광범위한 시장 범주와 잠재적 응용 프로그램을 탐색합니다. 분석에서는 현재 추세와 역사적 전환점을 모두 고려하여 시장 구성 요소에 대한 전체적인 이해를 제공하고 잠재적인 성장 영역을 식별합니다.

연구 보고서는 철저한 분석을 제공하기 위해 정성적 및 정량적 연구 방법을 모두 활용하여 시장 세분화를 조사합니다. 또한 재무적, 전략적 관점이 시장에 미치는 영향을 평가합니다. 또한 이 보고서는 시장 성장에 영향을 미치는 지배적인 공급 및 수요 세력을 고려하여 국가 및 지역 평가를 제공합니다. 주요 경쟁사의 시장 점유율을 포함하여 경쟁 환경이 세심하게 자세하게 설명되어 있습니다. 이 보고서에는 예상 기간에 맞춰진 새로운 연구 방법론과 플레이어 전략이 포함되어 있습니다. 전반적으로 이는 공식적이고 쉽게 이해할 수 있는 방식으로 시장 역학에 대한 가치 있고 포괄적인 통찰력을 제공합니다.