기업이 데이터를 활용하고 의미 있는 통찰력을 창출하는 방식을 변경
합성 데이터는 현실 세계에서 발생한 사건에서 수집된 데이터를 기반으로 인위적으로 생성된 데이터를 말합니다. 텍스트, 표, 이미지, 동영상 등의 형태로 인위적으로 생성된 데이터다. 합성 데이터 생성은 비효율적인 데이터 세트와 프라이버시 문제라는 문제를 해결합니다.
알고리즘을 사용하여 생성되기 때문에 조직은 운영 데이터를 테스트하고 인공지능(AI)/머신러닝(ML) 모델을 효율적으로 훈련시킬 수 있습니다. 또한, 수학적 모델을 검증하고 딥러닝 모델을 학습하는 데도 도움이 됩니다. AI/ML 모델이 전 세계적으로 운영 개선을 위해 채택되고 있는 점을 감안할 때, 이 기술은 향후 5년 내에 주류가 될 것으로 보입니다. 표준화된 포맷으로 합성 데이터를 구축하기 위한 끊임없는 연구 개발 및 강화가 이루어지고 있습니다.
이번 조사에서 Frost & Sullivan은 인위적으로 생성된 데이터를 통해 데이터 활용으로 인한 변화를 평가합니다.
본 조사 대상
- 합성 데이터를 생성하는 모델 및 기술
- 기존 생태계와 새로운 생태계
- 기술 관련 발전 및 세계 동향
- 성장 기회
- 전략적 인사이트과 관점
목차
전략적 필수 요건
- 왜 성장이 어려워지고 있는가? The Strategic Imperative 8(TM) : 성장을 막는 요인
- The Strategic Imperative 8(TM)
- 합성 데이터 업계 전략적 필수 요건의 영향
- 성장 기회가 Growth Pipeline Engine(TM)을 가속
- 조사 방법
성장 기회 분석
- 분석 범위
- 세분화
- 성장 촉진요인
- 성장 저해요인
기술 매력 대시보드
합성 데이터의 영향 평가
- 합성 데이터와 스토리 생성 프레임워크
- 합성 데이터의 유형과 생성
- AI와 합성 데이터의 관계
- 합성 데이터 애플리케이션과 영향 평가
- 여러 산업을 혁신하는 생태계 기술
- 합성 데이터 사용을 혁신하는 주요 연구 사례
- 합성 데이터 모델의 수익화
- 가짜 데이터의 공정한 사용을 보장하기 위한 규제 환경
- 합성 데이터 기술의 특허 환경
- 자금 조달 및 투자 시나리오
- 전략적 파트너십-B2B 매치메이킹
- 지역별 동향 및 인사이트
- 비즈니스에 합성 데이터가 필요한 이유는?
성장 기회
- 성장 기회 1 : 타업종 협업을 위한 오픈소스 이니셔티브
- 성장 기회 2 : 멀티모달 합성 데이터
- 성장 기회 2 : 멀티모달 합성 데이터
- 성장 기회 3 : 표준화 프로토콜 설정
로드맵과 전략적 인사이트
부록
다음 단계
LSH
Transforms the Way Businesses Use Data and Generate Meaningful Insights
Synthetic data is data generated artificially based on data collected from real-world occurrences. It is artificially generated data in the form of text, tables, images, and videos, among others. Synthetic data generation will address the challenge of inefficient datasets and privacy concerns.
Generated using algorithms, it enables organizations to test operational data and train artificial intelligence (AI)/machine learning (ML) models efficiently. It also helps validate mathematical models and train deep learning models. The technology will go mainstream in the next 5 years, considering the global adoption of AI/ML models to elevate operations. There is constant R&D and reinforcement for building synthetic data in a standardized format.
In this study, Frost & Sullivan will assess the transformation due to data usage caused by artificially generated data.
This research covers the following:
- Models and techniques to generate synthetic data
- Existing and emerging ecosystems
- Technology-related developments and global trends
- Growth opportunities
- Strategic insights and viewpoints
Table of Contents
Strategic Imperatives
- Why Is It Increasingly Difficult to Grow?The Strategic Imperative 8™: Factors Creating Pressure on Growth
- The Strategic Imperative 8™
- The Impact of the Top 3 Strategic Imperatives on the Synthetic Data Industry
- Growth Opportunities Fuel the Growth Pipeline Engine™
- Research Methodology
Growth Opportunity Analysis
- Scope of Analysis
- Segmentation
- Growth Drivers
- Growth Restraints
Technology Attractiveness Dashboard
- Technology Attractiveness Dashboard
Synthetic Data: Impact Assessment
- Synthetic Data and Its Story-Generation Frameworks
- Types of Synthetic Data and Their Creation
- Relationship Between AI and Synthetic Data
- Synthetic Data Applications and Impact Assessment
- Ecosystem-Technologies That Disrupt Multiple Industries
- Top Research Transforming the Use of Synthetic Data
- Monetization of Synthetic Data Models
- Regulatory Environment to Ensure Fair Usage of Fake Data
- Patent Landscape for Synthetic Data Technologies
- Funding and Investment Scenario
- Strategic Partnerships-B2B Matchmaking
- Regional Trends and Insights
- Why Do Businesses Need Synthetic Data?
Growth Opportunity Universe
- Growth Opportunity 1: Open-source Initiatives for Cross-industry Collaboration
- Growth Opportunity 2: Multi-modal Synthetic Data
- Growth Opportunity 2: Multi-modal Synthetic Data
- Growth Opportunity 3: Setting Up Standardization Protocols
Roadmap and Strategic Insights
Appendix
- Technology Readiness Levels (TRL): Explanation
Next Steps
- Your Next Steps
- Why Frost, Why Now?
- Legal Disclaimer
