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시장보고서
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1596040
세계의 데이터 수집 및 라벨링 시장 : 데이터 유형별, 산업별, 지역별 예측(-2032년)Global Data Collection and Labelling Market Research Report By Data Type, by Vertical, and By Region Forecast Till 2032 |
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데이터 수집 및 라벨링 시장 규모는 2023년 27억 180만 달러, 2024년 29억 8,410만 달러에서 예측 기간 동안 29.4%의 연평균 복합 성장률(CAGR)로 성장하여 2032년에는 234억 7,680만 달러 규모에 달할 전망입니다.
자율주행차 훈련에서 데이터 어노테이션의 품질은 매우 중요한 요소입니다. 자율주행차의 신뢰성과 안전성을 보장하기 위해서는 최고 품질의 어노테이션이 필요합니다. 정확한 데이터 어노테이션은 도로의 항목과 특징을 정확하게 식별하여 자동차가 안전하게 주행할 수 있도록 도와주기 때문에 자율주행의 성공에 필수적입니다. 부적절한 데이터 라벨링은 연구 및 제조 단계에 심각한 영향을 미쳐 병목현상을 유발하고 자율주행차의 기능과 안전성을 위험에 빠뜨릴 수 있습니다. 데이터 검증은 자율주행차 데이터 어노테이션 프로세스에서 중요한 단계입니다. 이는 주석이 달린 데이터가 정확하고 완전하며 학습할 알고리즘과 관련성이 있는지 확인합니다. 자율주행차의 데이터 주석 품질에 대한 전망은 첨단 주석 기술과 자동화된 프로세스를 사용하여 안전성과 정확성을 향상시키는 것입니다. 시장 부문에 대한 새로운 통찰력을 확보함으로써 자율주행 시스템의 안전성과 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다.
지역별 인사이트
북미에는 미국, 캐나다, 멕시코가 포함됩니다. 북미에서는 데이터 수집과 태깅이 급증하고 있습니다. 대기업이 많고 새로운 기술을 빠르게 도입하고 있는 이 산업에서 데이터 주석 및 태그 지정은 빠르게 확산되고 있습니다. 구축되는 AI 및 머신러닝 모델의 복잡성이 증가함에 따라 기업은 데이터 처리 요구 사항을 충족하기 위해 이러한 서비스를 아웃소싱해야 합니다.
아시아태평양, 특히 중국, 일본, 인도 등 아시아태평양에서는 최근 몇 년동안 AI와 머신러닝(ML)의 활용이 산업 전반에 걸쳐 급격히 증가하고 있습니다. 이러한 기술이 구현되면서 데이터 캡처 및 어노테이션에 대한 수요는 기하급수적으로 증가하고 있습니다.
세계 데이터 수집 및 라벨링(Data Collection and Labeling) 시장을 조사했으며, 시장 정의와 개요, 시장 성장에 영향을 미치는 각종 영향요인 분석, 시장 규모 추이 및 예측, 각종 부문별/지역별/주요 국가별 분석, 경쟁 환경, 주요 기업 프로파일 등의 정보를 정리하여 전해드립니다.
목차
제1장 주요 요약
제2장 시장 개요
제3장 조사 방법
제4장 시장 역학
- 성장 촉진요인
- 성장 억제요인
- 기회
제5장 시장 요인 분석
- 밸류체인 분석
- Porter의 Five Forces 분석
- COVID-19의 영향 분석
제6장 세계 데이터 수집 및 라벨링 시장 : 데이터 유형별
- 개요
- 텍스트
- 영상/비디오
- 오디오
제7장 세계 데이터 수집 및 라벨링 시장 : 산업별
- IT
- 자동차
- 정부
- 헬스케어
- 은행/금융서비스/보험(BFSI)
- 소매 및 E-Commerce
- 기타
제8장 세계 데이터 수집 및 라벨링 시장 : 지역별
- 개요
- 북미
- 유럽
- 아시아태평양
- 기타 지역
제9장 경쟁 구도
- 시장 점유율 분석
- 경쟁 대시보드
- 주요 기업의 재무 매트릭스
- 주요 전개 및 성장 전략
제10장 기업 개요
- APPEN LIMITED
- TELUS INTERNATIONAL
- GLOBAL TECHNOLOGY SOLUTIONS
- ALEGION
- LABELBOX, INC
- RENESAS ELECTRONICS CORPORATION
- SUMMA LINGUAE TECHNOLOGIES
- DOBILITY INC.
- SCALE AI INC.
- IBM CORPORATION
Global Data Collection and Labelling Market Research Report By Data Type (Text, Image/ Video and Audio), by Vertical (IT, Automotive, Government, Healthcare, BFSI, Retail & E-commerce, and Others), and By Region (North America, Europe, Asia-Pacific, Middle East and Africa, South America) Forecast Till 2032
Market Overview
In 2023, the data collection and labelling market was estimated at USD 2,701.8 million. The Data Collection and Labelling Market is expected to expand from USD 2,984.1 million in 2024 to USD 23,476.8 million by 2032, with a compound yearly growth rate (CAGR) of 29.4% over the forecast period (2024-2032). The Data Collection and Labeling market has numerous potentials for both established players and growing entrepreneurs.
The quality of data annotations is an important aspect of self-driving car training. Annotations of the highest quality are required to ensure the dependability and safety of autonomous vehicles. Accurate data annotation is critical to the success of autonomous driving because it allows automobiles to navigate safely by correctly identifying roadside items and features. Inadequate data labeling methods can have a severe impact on the research and manufacturing stages, causing bottlenecks and jeopardizing the functioning and security of self-driving automobiles. Data validation is an important step in the data annotation process for self-driving cars since it ensures accurate and reliable algorithm training. It ensures that the annotated data is accurate, complete, and relevant to the algorithms being trained. The future of data annotation quality in self-driving cars is to improve safety and accuracy using sophisticated annotation techniques and automated processes. Developing fresh insights into market segments can improve the safety and reliability of autonomous driving systems.
Market Segmentation
The Data Collection and Labelling Market is divided into three segments based on data type: text, image/video, and audio.
The Data Collection and Labelling Market is divided into the following verticals: IT, Automotive, Government, Healthcare, BFSI, Retail & E-commerce, and Others.
Regional insights
North America includes the United States, Canada, and Mexico. North America has seen an upsurge in data collection and tagging. This industry, which has a significant number of large firms and a rapid adoption of novel technology, is where data annotation and tagging have quickly gained traction. The rising complexity of AI and machine learning models being built necessitates organizations outsourcing these services to meet their data processing requirements.
In the Asia-Pacific area, particularly in China, Japan, India, and other nations, the usage of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) has grown dramatically in recent years across industries. As these technologies are implemented in the real world, the demand for data capture and annotation is increasing at an exponential rate.
For this study, the Europe region includes the United Kingdom, Germany, France, and the rest of Europe. The key drive is projected to be the growing use of AI and ML technologies in Europe, as well as the strong demand for data collecting and labelling services. The region's sectors are gradually adopting AI and ML solutions as advancements in generative AI make the technology more deployable.
Major Players
The market's leading vendors include Appen Limited, Telcus International, Global Technology Solutions, Alegion, Labelbox, Inc, Reality AI, Globalme Localization Inc, Dobility Inc, Scale AI, and Trilldata Technologies PVT LTD.
TABLE OF CONTENTS
1 EXECUTIVE SUMMARY
2 MARKET INTRODUCTION
- 2.1 DEFINITION
- 2.2 SCOPE OF THE STUDY
- 2.3 RESEARCH OBJECTIVE
- 2.4 MARKET STRUCTURE
3 RESEARCH METHODOLOGY
- 3.1 OVERVIEW
- 3.2 DATA FLOW
- 3.2.1 DATA MINING PROCESS
- 3.3 PURCHASED DATABASE:
- 3.4 SECONDARY SOURCES:
- 3.4.1 SECONDARY RESEARCH DATA FLOW:
- 3.5 PRIMARY RESEARCH:
- 3.5.1 PRIMARY RESEARCH DATA FLOW:
- 3.5.2 PRIMARY RESEARCH: NUMBER OF INTERVIEWS CONDUCTED
- 3.6 APPROACHES FOR MARKET SIZE ESTIMATION:
- 3.6.1 CONSUMPTION & NET TRADE APPROACH
- 3.6.2 REVENUE ANALYSIS APPROACH
- 3.7 DATA FORECASTING
- 3.7.1 DATA FORECASTING TYPE
- 3.8 DATA MODELING
- 3.8.1 MICROECONOMIC FACTOR ANALYSIS:
- 3.8.2 DATA MODELING:
4 MARKET DYNAMICS
- 4.1 INTRODUCTION
- 4.2 DRIVERS
- 4.2.1 RISE IN HEALTHCARE AI APPLICATION
- 4.2.2 RAPIDLY INCREASING IN E COMMERCE
- 4.3 RESTRAINTS
- 4.3.1 DATA PRIVACY AND SECURITY CONCERNS
- 4.3.2 PROBLEMS RELATED TO INADEQUATE TRAINING DATA QUALITY
- 4.4 OPPORTUNITY
- 4.4.1 GROWTH OF AUTONOMOUS TECHNOLOGY
- 4.4.2 GROWING POPULARITY OF LABELLING CROWDSOURCED DATA
5 MARKET FACTOR ANALYSIS
- 5.1 VALUE CHAIN ANALYSIS
- 5.1.1 DATA COLLECTION
- 5.1.2 DATA PREPROCESSING
- 5.1.3 SELECT THE RIGHT VENDOR OR TOOL
- 5.1.4 ANNOTATION GUIDELINES
- 5.1.5 ANNOTATION
- 5.1.6 QUALITY ASSURANCE (QA)
- 5.1.7 DATA EXPORT
- 5.2 PORTER'S FIVE FORCES MODEL
- 5.2.1 THREAT OF NEW ENTRANTS
- 5.2.2 BARGAINING POWER OF SUPPLIERS
- 5.2.3 THREAT OF SUBSTITUTES
- 5.2.4 BARGAINING POWER OF BUYERS
- 5.2.5 INTENSITY OF RIVALRY
- 5.3 COVID-19 IMPACT ANALYSIS
- 5.3.1 MARKET IMPACT ANALYSIS
- 5.3.2 REGIONAL IMPACT
- 5.3.3 OPPORTUNITY AND THREAT ANALYSIS
6 GLOBAL DATA COLLECTION AND LABELLING MARKET, BY DATA TYPE
- 6.1 OVERVIEW
- 6.2 TEXT
- 6.3 IMAGE/ VIDEO
- 6.4 AUDIO
7 GLOBAL DATA COLLECTION AND LABELLING MARKET, BY VERTICAL
- 7.1 INTRODUCTION
- 7.2 IT
- 7.3 AUTOMOTIVE
- 7.4 GOVERNMENT
- 7.5 HEALTHCARE
- 7.6 BFSI
- 7.7 RETAIL & E-COMMERCE
- 7.8 OTHERS
8 GLOBAL DATA COLLECTION AND LABELLING MARKET, BY REGION
- 8.1 OVERVIEW
GLOBAL DATA COLLECTION AND LABELLING MARKET, BY REGION, 2023 VS 2032 (USD MILLION) 59
- 8.2 NORTH AMERICA
- 8.2.1 US
- 8.2.2 CANADA
- 8.3 EUROPE
- 8.3.1 UK
- 8.3.2 GERMANY
- 8.3.3 FRANCE
- 8.3.4 ITALY
- 8.3.5 SPAIN
- 8.3.6 REST OF EUROPE
- 8.4 ASIA-PACIFIC
- 8.4.1 CHINA
- 8.4.2 JAPAN
- 8.4.3 INDIA
- 8.4.4 SOUTH KOREA
- 8.4.5 AUSTRALIA
- 8.4.6 REST OF ASIA-PACIFIC
- 8.5 REST OF THE WORLD
- 8.5.1 MIDDLE EAST
- 8.5.2 AFRICA
- 8.5.3 LATIN AMERICA
9 COMPETITIVE LANDSCAPE
- 9.1 INTRODUCTION
- 9.2 MARKET SHARE ANALYSIS, 2023
- 9.3 COMPETITOR DASHBOARD
SUMMA LINGUAE TECHNOLOGIES 92
5
APPEN 92
4
IBM 92
5
LABELBOX 92
4
TELUS INTERNATIONAL 92
4
- 9.4 MAJOR PLAYERS FINANCIAL MATRIX
- 9.5 KEY DEVELOPMENTS & GROWTH STRATEGIES
- 9.5.1 PRODUCT DEVELOPMENT
- 9.5.2 PARTNERSHIPS/AGREEMENTS/CONTRACTS/COLLABORATIONS
10 COMPANY PROFILE
- 10.1 APPEN LIMITED
- 10.1.1 COMPANY OVERVIEW
- 10.1.2 FINANCIAL OVERVIEW
- 10.1.3 PRODUCTS OFFERED
- 10.1.4 KEY DEVELOPMENTS
- 10.1.5 SWOT ANALYSIS
- 10.1.6 KEY STRATEGIES
- 10.2 TELUS INTERNATIONAL
- 10.2.1 COMPANY OVERVIEW
- 10.2.2 FINANCIAL OVERVIEW
- 10.2.3 PRODUCTS OFFERED
- 10.2.4 KEY DEVELOPMENTS
- 10.2.5 SWOT ANALYSIS
- 10.2.6 KEY STRATEGIES
- 10.3 GLOBAL TECHNOLOGY SOLUTIONS
- 10.3.1 COMPANY OVERVIEW
- 10.3.2 FINANCIAL OVERVIEW
- 10.3.3 PRODUCTS OFFERED
- 10.4 ALEGION
- 10.4.1 COMPANY OVERVIEW
- 10.4.2 FINANCIAL OVERVIEW
- 10.4.3 PRODUCTS OFFERED
- 10.4.4 KEY DEVELOPMENTS
- 10.4.5 SWOT ANALYSIS
- 10.4.6 KEY STRATEGIES
- 10.5 LABELBOX, INC
- 10.5.1 COMPANY OVERVIEW
- 10.5.2 FINANCIAL OVERVIEW
- 10.5.3 PRODUCTS OFFERED
- 10.5.4 KEY DEVELOPMENTS
- 10.5.5 SWOT ANALYSIS
- 10.5.6 KEY STRATEGIES
- 10.6 RENESAS ELECTRONICS CORPORATION
- 10.6.1 COMPANY OVERVIEW
- 10.6.2 FINANCIAL OVERVIEW
- 10.6.3 PRODUCTS OFFERED
- 10.6.4 KEY DEVELOPMENTS
- 10.6.5 SWOT ANALYSIS
- 10.6.6 KEY STRATEGIES
- 10.7 SUMMA LINGUAE TECHNOLOGIES
- 10.7.1 COMPANY OVERVIEW
- 10.7.2 FINANCIAL OVERVIEW
- 10.7.3 PRODUCTS OFFERED
- 10.7.4 KEY DEVELOPMENTS
- 10.7.5 SWOT ANALYSIS
- 10.7.6 KEY STRATEGIES
- 10.8 DOBILITY INC.
- 10.8.1 COMPANY OVERVIEW
- 10.8.2 FINANCIAL OVERVIEW
- 10.8.3 PRODUCTS OFFERED
- 10.8.4 KEY DEVELOPMENTS
- 10.8.5 SWOT ANALYSIS
- 10.8.6 KEY STRATEGIES
- 10.9 SCALE AI INC.
- 10.9.1 COMPANY OVERVIEW
- 10.9.2 FINANCIAL OVERVIEW
- 10.9.3 PRODUCTS OFFERED
- 10.9.4 KEY DEVELOPMENTS
- 10.9.5 SWOT ANALYSIS
- 10.9.6 KEY STRATEGIES
- 10.10 IBM CORPORATION
- 10.10.1 COMPANY OVERVIEW
- 10.10.2 FINANCIAL OVERVIEW
- 10.10.3 PRODUCTS OFFERED
- 10.10.4 KEY DEVELOPMENTS
- 10.10.5 SWOT ANALYSIS
- 10.10.6 KEY STRATEGIES
