Stratistics MRC에 따르면 세계 합성 데이터 생성 시장은 2023년에 3억 7,245만 달러를 차지하고, 2030년에는 22억 2,616만 달러에 이를 것으로 예측되며, 예측 기간 중 CAGR은 29.1%입니다.
실세계 데이터의 통계적 특징과 패턴과 닮은 개인을 특정할 수 있는 정보를 전혀 포함하지 않는 인공 데이터 세트를 작성하는 프로세스는 합성 데이터 생성으로 알려져 있습니다. 이 절차는 머신러닝과 같은 다양한 영역에서 특히 유용하며 대규모의 다양한 데이터 세트에 대한 액세스가 모델 테스트 및 교육에 필수적입니다.
미국 의사회에 따르면, 종합적인 건강 관리 정책을 시행하는 것은 고품질의 의료 서비스에 대한 공정한 접근을 보장하고 다양한 인구 집단에 걸친 환자의 다양한 요구를 충족시키는 데 필수적입니다.
다양한 교육 데이터 세트에 대한 증가 요구
업계 전반에서 머신러닝 용도가 급격히 증가함에 따라 신뢰성 있고 정확한 모델을 학습하기 위한 광범위하고 다양한 데이터 세트에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 또한, 이러한 요구는 다양한 데이터 세트를 생성하는 확장 가능한 방법을 제공하는 합성 데이터 생성에 의해 충족되어 머신 러닝 알고리즘의 트레이닝 절차를 보다 성공적으로 효율화하는 것을 용이하게 합니다.
평가 지표 및 표준 부족
합성 데이터를 작성하고 분석하기 위한 확립된 절차가 없기 때문에 인공적으로 작성된 데이터 세트의 타당성과 품질을 결정하기가 어렵습니다. 게다가, 합성 데이터의 효능과 신뢰성을 평가하고 다양한 산업과 용도에 걸쳐 투명하고 균일한 관행을 보장하기 위해서는 보편적으로 인식되는 평가 기준을 수립하는 것이 필수적입니다.
특정 이용 사례에 대한 개인화
특정 이용 사례에 대한 합성 데이터 생성을 사용자 정의하는 것은 중요한 기회입니다. 합성 데이터 세트가 특정 산업, 용도 또는 연구 도메인과 매우 유사하도록 설계된 경우, 머신러닝 모델의 교육 및 테스트를 보다 효율적으로 수행할 수 있습니다. 또한, 이것은 실세계 데이터만으로는 달성하기 어려운 수준의 특이성을 제공합니다.
불충분한 대표성과 바이어스 증폭
실제 세계 데이터의 진정한 다양성과 복잡성을 포착할 수 없는 가능성은 합성 데이터 생성에 심각한 위협을 초래합니다. 합성 데이터 세트는 신중하게 설계되지 않으면 바이어스를 도입하거나 대상 영역에서 발견되는 특정 뉘앙스를 포착하지 못할 수 있습니다. 게다가 그 결과 모델이 잘 일반화되지 않고 기존 바이어스가 강화될 수 있습니다.
COVID-19 팬데믹은 수요와 운영 역학에 미치는 영향으로 합성 데이터 생성 시장에 큰 영향을 미쳤습니다. 한편으로는 원격 워크나 디지털 전환이 중시되게 되었기 때문에 원격지에서의 머신러닝 개발을 지원하는 합성 데이터 등의 최첨단 기술에 대한 수요가 높아지고 있습니다. 그러나 예산의 제약이나 경기 불투명감으로 투자를 재검토하는 조직도 있고, 시장의 성장이 둔화될 가능성도 있습니다. 또한, 유행에 의한 업계의 혼란은 실세계 데이터를 얻을 수 없거나 실용적이지 않은 상황에서 합성 데이터의 가치를 부각시키고 있습니다.
예측분석분야는 예측기간 동안 최대가 될 전망
예측 기간 동안 예측 분석 분야가 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 통계 알고리즘, 머신러닝 기술 및 과거 및 현재 데이터를 사용하여 예측 분석은 패턴과 동향을 발견함으로써 기업이 미래의 이벤트와 결과를 예측하는 데 도움이 됩니다. 게다가 이 시장은 마케팅, 전자상거래, 금융, 헬스케어 등 많은 분야에서 인기가 높아지고 있으며, 기업이 데이터 주도의 통찰에 근거하여 앞을 예측한 의사결정을 실시하는 이점에 대한 참고 자료가 늘어나고 있습니다. 있기 때문입니다.
BFSI 부문은 예측 기간 동안 CAGR이 가장 높을 것으로 예상
업계에서 가장 CAGR이 높을 것으로 예상되는 것은 BFSI(은행/금융서비스/보험) 분야입니다. BFSI 업계에서는 테스트 및 개발을 위해 기밀성이 높은 금융 데이터와 고객 데이터를 공유하는 데 어려움을 겪고 있기 때문에 합성 데이터는 모델 교육 및 검증에 필수적인 솔루션이 되고 있습니다. 또한 BFSI의 용도에는 위험 평가, 사기 탐지, 컴플라이언스 테스트 등이 있습니다. 합성 데이터는 데이터 프라이버시 규정 준수를 보장하면서 혁신을 촉진합니다.
북미가 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 최첨단 기술의 조기 도입, 선도적인 업계 기업의 견고한 존재감, 머신러닝과 인공지능 용도을 위한 고급 생태계 개발 등이 이 지역의 우위성의 요인이 되고 있습니다. 또한 기술, 헬스케어, 금융, 자동차 등의 분야에서 모델의 개발, 테스트, 트레이닝에 합성 데이터가 이용되고 있어 합성 데이터 시장은 미국에서 크게 성장하고 있습니다.
합성 데이터 생성 시장에서는 아시아태평양의 CAGR이 가장 높을 것으로 예측됩니다. 합성 데이터 수요의 견조한 성장은 이 지역의 인공지능에 대한 투자 증가, 신기술의 급속한 채용, 기술 주도형 산업의 존재감의 높아짐이 원인이 되고 있습니다. 또한 중국, 인도, 일본, 한국 등 국가에서는 의료, 금융, 제조 및 소매를 포함한 산업에 대한 응용이 증가하고 있으며, 합성 데이터 솔루션을 위한 좋은 환경을 창출하고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global Synthetic Data Generation Market is accounted for $372.45 million in 2023 and is expected to reach $2226.16 million by 2030 growing at a CAGR of 29.1% during the forecast period. The process of creating artificial datasets devoid of any personally identifiable information that closely resembles the statistical traits and patterns of real-world data is known as synthetic data generation. This procedure is especially helpful in a variety of domains, like machine learning, where having access to sizable and varied datasets is essential for testing and training models.
According to the American Medical Association, implementing comprehensive healthcare policies is essential for ensuring equitable access to quality medical services and addressing the diverse needs of patients across different demographic groups.
Growing requirement for various training datasets
The demand for broad and varied datasets to train reliable and accurate models has increased due to the exponential rise in machine learning applications across industries. Additionally, this need is met by synthetic data generation, which offers a scalable way to produce diverse datasets, facilitating more successful and efficient machine learning algorithm training procedures.
Absence of evaluation metrics and standards
The lack of established procedures for creating and analyzing synthetic data makes it difficult to judge the appropriateness and caliber of datasets that have been created artificially. Furthermore, it is imperative to establish metrics that are universally recognized in order to assess the efficacy and dependability of synthetic data and guarantee transparent and uniform practices across various industries and applications.
Personalization for particular use cases
The customization of synthetic data generation for particular use cases represents a significant opportunity. More efficient training and testing of machine learning models is possible when synthetic datasets are designed to closely resemble specific industries, applications, or research domains. Moreover, this provides a level of specificity that may be difficult to attain with real-world data alone.
Insufficient representativeness and amplification of bias
The potential inadequacy of capturing the true diversity and complexity of real-world data poses a serious threat to the creation of synthetic data. Synthetic datasets can introduce biases or fail to capture particular nuances found in the target domain if they are not carefully designed. Additionally, this can result in models that do not generalize well and can even reinforce preexisting biases.
Due to its impact on demand and operational dynamics, the COVID-19 pandemic has had a major effect on the synthetic data generation market. On the one hand, the demand for cutting-edge technologies, such as synthetic data, to support machine learning development remotely has increased due to the growing emphasis on remote work and digital transformation. However, some organizations have re-evaluated their investments due to budgetary constraints and economic uncertainties, which may slow down market growth. Industry disruptions caused by the pandemic have also highlighted the value of synthetic data in situations where real-world data is either unobtainable or impractical.
The Predictive Analytics segment is expected to be the largest during the forecast period
During the projected period, the predictive analytics segment is expected to hold the largest market share. With the use of statistical algorithms, machine learning techniques, and historical and current data, predictive analytics helps businesses anticipate future events and outcomes by spotting patterns and trends. Furthermore, this market has grown in popularity in a number of sectors, such as marketing, e-commerce, finance, and healthcare, as companies learn more and more about the benefits of making proactive decisions based on data-driven insights.
The BFSI segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
The industry's highest CAGR is anticipated for the BFSI (banking, financial services, and insurance) sector. Synthetic data is becoming a more vital solution for model training and validation as the BFSI industry struggles to share sensitive financial and customer data for testing and development. Additionally, applications in BFSI include risk assessment, fraud detection, and compliance testing. Synthetic data promotes innovation while guaranteeing adherence to data privacy regulations.
It is projected that North America will command the largest market share. The early adoption of cutting-edge technologies, the robust presence of major industry players, and the development of an advanced ecosystem for machine learning and artificial intelligence applications are all factors contributing to the region's dominance. Moreover, in large part due to the use of synthetic data for model development, testing, and training by sectors including technology, healthcare, finance, and automotive, the synthetic data market has grown significantly in the United States.
In the market for synthetic data generation, Asia-Pacific is anticipated to have the highest CAGR. The robust growth in demand for synthetic data is partly explained by the region's increasing investments in artificial intelligence, rapid adoption of emerging technologies, and growing presence of tech-driven industries. Furthermore, applications in industries including healthcare, finance, manufacturing, and retail are increasing in nations like China, India, Japan, and South Korea, creating a good environment for synthetic data solutions.
Key players in the market
Some of the key players in Synthetic Data Generation market include IBM, Google, AWS, TonicAI, Inc, Hazy Limited, Microsoft, Gretel Labs, Inc, Replica Analytics Ltd, Datagen, Informatica, GenRocket, Inc, YData Labs Inc, TCS and Replica Analytics Ltd.
In January 2024, Google India Digital Services and NPCI International Payments (NIPL), a wholly-owned subsidiary of the National Payments Corporation of India (NPCI) have signed a Memorandum of Understanding (MoU) to enable UPI transactions outside India. The MoU seeks to broaden the use of UPI payments for Indian travellers to make transactions abroad. It also aims to establish UPI-like digital payment systems in other countries, providing a model for seamless financial transactions.
In January 2024, Amazon Web Services (AWS) looks set to make more money on three multi-million pound government contracts that went live on the same day in December 2023 than it has previously amassed through its decade-long involvement with the G-Cloud procurement framework. The public cloud giant signed three 36-month contracts with several different major government departments that all went live on 1 December 2023, including one valued at £350m with HM Revenue and Customs and another worth £94m with the Department for Work and Pensions.
In January 2024, Microsoft and Vodafone announced a significant 10-year strategic partnership aimed at driving digital transformation for businesses and consumers across Europe and Africa, leveraging their combined strengths in technology and connectivity. The collaboration will focus on enhancing Vodafone's customer experience through Microsoft's AI, expanding Vodafone's managed IoT connectivity platform, developing new digital and financial services for SMEs, and revamping Vodafone's global data center strategy.