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데이터 수집 및 라벨링 시장 규모, 점유율, 동향 분석 보고서 : 데이터 유형별, 산업별, 지역별, 부문별 예측(2025-2030년)
상품코드 : 1611202
리서치사 : Grand View Research, Inc.
발행일 : 발행예정
페이지 정보 : 영문 100 Pages

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한글목차

데이터 수집 및 라벨링 시장 성장과 동향:

Grand View Research, Inc.의 최신 보고서에 따르면 세계 데이터 수집 및 라벨링 시장 규모는 2030년까지 171억 달러에 달할 것으로 예상되며, 2025-2030년 CAGR은 28.4%로 확대될 것으로 예측됩니다.

데이터 수집 및 라벨링은 다양한 소스에서 데이터 세트를 수집하고 그 특성에 따라 라벨을 붙이는 것을 말합니다. 여기에는 데이터 유형이나 특징에 따른 분류도 포함됩니다. 데이터 수집과 주석은 AI 기술과 결합하여 게임, 소셜 네트워킹, E-Commerce 등 여러 산업에서 귀중한 성장 기회를 창출하고 있습니다.

예를 들어, 소셜 네트워킹의 양대 플랫폼인 트위터와 페이스북은 이미지 처리 기술을 통해 시청자 참여의 혜택을 누리고 있습니다. 기업들은 데이터 라벨링 플랫폼을 사용하여 머신러닝 모델을 위한 원시 데이터를 식별합니다. 텍스트, 동영상, 음성 등이 원시 데이터에 해당합니다. 예를 들어, 2022년 5월, 주석 도구 및 데이터 라벨링 플랫폼 제공 업체인 Heartex, Inc.는 2,500만 달러의 시리즈 A 자금 조달을 발표했습니다. 이 자금은 AI 기반 오픈 소스 데이터 라벨링 플랫폼에 사용될 예정입니다. 이 플랫폼은 다양한 AI 사용 사례에 대한 라벨링 워크플로우를 지원하는 것을 목표로 하며, 보고, 데이터 품질 관리 및 분석 기능을 포함하고 있습니다.

디지털 캡처 장치, 특히 스마트폰에 내장된 카메라의 등장으로 이미지와 동영상과 같은 디지털 컨텐츠의 양이 비약적으로 증가하고 있습니다. 많은 시각적 및 디지털 정보가 여러 애플리케이션, 웹사이트, 소셜 네트워크 및 기타 디지털 채널을 통해 수집되고 공유되고 있습니다. 일부 기업들은 데이터 어노테이션을 통해 이 온라인 컨텐츠를 활용하여 보다 혁신적이고 더 나은 고객 서비스를 제공하고 있습니다. 예를 들어, 미국에 본사를 둔 기술 스타트업인 Scale AI, Inc.는 Waymo LLC, Lyft, Inc, Zoox, Toyota Research Institute 등 자율주행차 고객에게 가치 있는 데이터 라벨링 서비스를 제공하고 있습니다.

그러나 데이터 클리닝은 데이터 라벨링과 관련된 중요한 과제로 남아있습니다. 또한 기계 학습 모델 개발과 관련된 시간, 복잡성 및 비용을 고려할 때 많은 기업이 수용 가능하고 정확한 결과를 얻기 위해 더 많은 리소스가 필요할 수 있습니다. 따라서 일부 기업들은 인공지능 기반 데이터 수집 사업을 확대하기 위한 전략적 이니셔티브를 취하고 있습니다. 예를 들어, 마이크로소프트는 2020년 7월 Dynamics 365 Connected Store의 기능을 강화하기 위해 미국에 본사를 둔 데이터 관리 솔루션 제공업체인 Orions Digital Systems, Inc.를 인수했습니다. 이번 인수를 통해 컴퓨터 비전과 IoT 센서의 사용이 확대되어 소매업체가 고객 행동을 더 잘 이해하고 물리적 공간을 관리할 수 있게 될 것으로 예상됩니다.

데이터 수집 및 라벨링 시장 보고서의 주요 내용

목차

제1장 조사 방법과 범위

제2장 주요 요약

제3장 데이터 수집 및 라벨링 시장 변수, 동향, 범위

제4장 데이터 수집 및 라벨링 시장 : 데이터 유형 추정·동향 분석

제5장 데이터 수집 및 라벨링 시장 : 업계 추정·동향 분석

제6장 데이터 수집 및 라벨링 시장 : 지역 추정·동향 분석

제7장 경쟁 구도

ksm
영문 목차

영문목차

Data Collection And Labeling Market Growth & Trends:

The global data collection and labeling market size is expected to reach USD 17.10 billion by 2030, expanding at 28.4% CAGR from 2025 to 2030, according to a new report by Grand View Research, Inc. Data collection and labeling refers to the collection of datasets from various sources and labeling them based on their nature. This includes categorizing them by data type, and features. Data gathering and its annotation, combined with AI technology, have created valuable growth opportunities in several verticals, such as gaming, social networking, and e-commerce.

For instance, Twitter and Facebook, two major platforms of social networking, have benefited from image-processing technology in audience engagement. Companies use data labeling platforms to identify raw data for the machine learning model. Text, movies, audio, and other items are raw data. For instance, in May 2022, Heartex, Inc., an annotation tool and data labeling platform provider announced a USD 25 million Series A fundraising round. The funds will go toward its AI-driven open-source data labeling platform. The platform aims to assist in labeling workflows for various AI use cases, and it includes capabilities for reporting, data quality control, and analytics.

The advent of digital capturing devices, particularly cameras built into smartphones, has led to an exponential growth in the volume of digital content in the form of images and videos. Much visual and digital information is being captured and shared through several applications, websites, social networks, and other digital channels. Several businesses have leveraged this online content to deliver more innovative and better customer services using data annotation. For instance, Scale AI, Inc., a U.S.-based tech start-up provides valuable data labeling services to its autonomous driving customers, including Waymo LLC; Lyft, Inc.; Zoox; and Toyota Research Institute.

However, data cleaning remains a significant challenge involved in data labeling. Also, considering the time, complexity, and cost associated with developing machine learning models, many companies may need more resources to produce acceptable and accurate results. Therefore, several companies are taking strategic initiatives to expand their business in artificial intelligence-based data gathering. For instance, in July 2020, Microsoft acquired Orions Digital Systems, Inc., a U.S.-based data management solutions provider, to boost its Dynamics 365 Connected Store capabilities. This acquisition is anticipated to increase the use of computer vision and IoT sensors to help retailers better understand customer behavior and manage their physical spaces.

Data Collection And Labeling Market Report Highlights:

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope

Chapter 2. Executive Summary

Chapter 3. Data Collection And Labeling Market Variables, Trends, & Scope

Chapter 4. Data Collection And Labeling Market: Data Type Estimates & Trend Analysis

Chapter 5. Data Collection And Labeling Market: Vertical Estimates & Trend Analysis

Chapter 6. Data Collection And Labeling Market: Regional Estimates & Trend Analysis

Chapter 7. Competitive Landscape

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