시장보고서 | 연간정보서비스 | 맞춤형시장조사 | 메일링 | 비교리스트
세계의 데이터 주석 및 라벨링 시장 보고서(2025년)
Data Annotation and Labeling Global Market Report 2025
상품코드 : 1685988
리서치사 : The Business Research Company
발행일 : On Demand Report
페이지 정보 : 영문 200 Pages
 라이선스 & 가격 (부가세 별도)
US $ 4,490 ￦ 6,342,000
PDF (Single User License) help
PDF 보고서를 1명만 이용할 수 있는 라이선스입니다. 인쇄 가능하며 인쇄물의 이용 범위는 PDF 이용 범위와 동일합니다.
US $ 6,490 ￦ 9,167,000
PDF (Site License) help
PDF 보고서를 동일 사업장의 모든 분이 이용할 수 있는 라이선스입니다. 인쇄 가능하며 인쇄물의 이용 범위는 PDF 이용 범위와 동일합니다.
US $ 8,490 ￦ 11,992,000
PDF (Enterprise License) help
PDF 보고서를 동일 기업의 모든 분이 이용할 수 있는 라이선스입니다. 인쇄 가능하며 인쇄물의 이용 범위는 PDF 이용 범위와 동일합니다.


ㅁ Add-on 가능: 고객의 요청에 따라 일정한 범위 내에서 Customization이 가능합니다. 자세한 사항은 문의해 주시기 바랍니다.
ㅁ 보고서에 따라 최신 정보로 업데이트하여 보내드립니다. 배송기일은 문의해 주시기 바랍니다.

한글목차

데이터 주석 및 라벨링 시장 규모는 향후 몇 년동안 비약적인 성장을 보일 것으로 예상되며, 2029년까지 CAGR 32.8%로 70억 1,000만 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 예측 기간의 성장은 ML과 AI의 사용 증가, IoT의 출현, 클라우드 기반 솔루션 증가에 기인합니다. 예측 기간의 주요 동향으로는 제품 혁신, 기술 발전, 전략적 파트너십 등이 있습니다.

인공지능과 머신러닝의 사용이 증가함에 따라 데이터 주석 및 라벨링 시장의 향후 성장이 촉진될 것으로 예상됩니다. 인공지능은 인간의 지능을 필요로 하는 작업을 수행하는 컴퓨터 시스템을 구축하는 것을 포함하며, 머신러닝은 각 작업을 명시적으로 코딩하지 않고도 데이터로부터 학습하여 프로세스를 예측, 분류, 자동화하는 알고리즘에 초점을 맞추었습니다. 머신러닝과 인공지능의 데이터 주석 및 라벨링은 머신러닝 모델이 패턴을 발견하고, 결과를 예측하고, 작업을 효율적으로 수행할 수 있도록 라벨링된 데이터 세트를 제공하기 때문에 알고리즘을 훈련시키는 데 필수적입니다. 예를 들어, 미국에 본사를 둔 기술 기업 인터내셔널 비즈니스 머신스 코퍼레이션(International Business Machines Corporation)에 따르면, 2022년 5월에 약 3분의 1(35%)의 조직이 업무에 인공지능을 활용하고 있다고 답했으며, 이는 2021년 대비 4% 포인트 증가한 수치입니다. 2021년) 대비 AI를 도입하는 기업이 13% 증가했습니다. 마찬가지로, 미국에 본사를 둔 독립 기술 조사 블로그 Earthweb Inc.에 따르면, 2023년 7월에는 기업의 48%가 대량의 데이터를 효과적으로 활용하기 위해 딥러닝(머신러닝)을 활용하고 있다고 합니다. 이에 따라 인공지능과 머신러닝의 활용이 증가하고 있으며, 데이터 주석 및 라벨링 시장을 주도하고 있습니다.

데이터 주석 및 라벨링 시장에서 활동하는 주요 기업들은 시장에서의 입지를 강화하기 위해 구조화된 데이터 주석 도구와 같은 기술적 업그레이드를 수반하는 제품에 집중하고 있습니다. 구조화된 데이터 주석 도구는 사용자가 구조화된 데이터에 마크나 태그를 붙여 머신러닝 알고리즘이 구조화된 데이터를 더 쉽게 식별하고 처리할 수 있도록 도와주는 소프트웨어 용도입니다. 예를 들어, 2023년 3월 데이터 주석 툴을 제공하는 영국의 SciBite Limited는 워크벤치(Workbench)를 발표했는데, 워크벤치는 구조화된 데이터 주석 용도으로 용어집과 온톨로지 표준을 사용하여 데이터 큐레이션을 용이하게 합니다. Workbench는 데이터 검색성, 접근성, 상호 연관성, 재사용성을 보장하는 데이터 관리에 대한 FAIR 접근 방식을 구현하여 기업이 데이터 관리를 쉽게 할 수 있도록 지원합니다. 데이터 사이언스자와 큐레이터는 Workbench의 이해하기 쉬운 사용자 인터페이스를 통해 데이터에 올바른 주석을 달아 시간을 절약하고 재현성을 높일 수 있으며, Workbench는 기본 작업에 대한 프로그래밍 방식의 접근을 제공하는 강력한 REST API를 갖추고 있습니다. REST API를 갖추고 있어 맞춤형 데이터 큐레이션 워크플로우에 통합할 수 있습니다.

목차

제1장 주요 요약

제2장 시장 특징

제3장 시장 동향과 전략

제4장 시장 - 금리, 인플레이션, 지정학, 코로나, 회복이 시장에 미치는 영향을 포함한 거시경제 시나리오

제5장 세계의 성장 분석과 전략 분석 프레임워크

제6장 시장 세분화

제7장 지역별/국가별 분석

제8장 아시아태평양 시장

제9장 중국 시장

제10장 인도 시장

제11장 일본 시장

제12장 호주 시장

제13장 인도네시아 시장

제14장 한국 시장

제15장 서유럽 시장

제16장 영국 시장

제17장 독일 시장

제18장 프랑스 시장

제19장 이탈리아 시장

제20장 스페인 시장

제21장 동유럽 시장

제22장 러시아 시장

제23장 북미 시장

제24장 미국 시장

제25장 캐나다 시장

제26장 남미 시장

제27장 브라질 시장

제28장 중동 시장

제29장 아프리카 시장

제30장 경쟁 구도와 기업 개요

제31장 기타 주요 기업 및 혁신 기업

제32장 세계 시장 경쟁 벤치마킹과 대시보드

제33장 주요 인수합병(M&A)

제34장 최근 시장 동향

제35장 시장 잠재력이 높은 국가, 부문, 전략

제36장 부록

LSH
영문 목차

영문목차

Data annotation, additionally referred to as data labeling, is the act of attributing, tagging, or labeling data using various metadata formats such as audio, text, pictures, and videos to train machine learning models. It is required to train AI (artificial intelligence) models so that they can properly understand varied kinds of data.

The main components of data annotation and labeling are solutions and services. A solution is a technique or procedure for resolving a problem or fulfilling a requirement. It includes various data types such as text, image, video, and audio, with several types of annotation are included, such as manual, automatic, and semi-supervises. It is used for several application, including dataset management, security and compliance, data quality control, workforce management, content management, catalog management, sentiment analysis, and others, and are used by various end-users, such as banking, financial services, and insurance (BFSI), information technology and information technology-enabled services (ITES), healthcare and life science, telecom, government defense, and public agencies, retail and consumer goods, automotive, and others.

The main components of data annotation and labeling are solutions and services. A solution is a technique or procedure for resolving a problem or fulfilling a requirement. It includes various data types such as text, image, video, and audio, with several types of annotation are included, such as manual, automatic, and semi-supervises. It is used for several application, including dataset management, security and compliance, data quality control, workforce management, content management, catalog management, sentiment analysis, and others, and are used by various end-users, such as banking, financial services, and insurance (BFSI), information technology and information technology-enabled services (ITES), healthcare and life science, telecom, government defense, and public agencies, retail and consumer goods, automotive, and others.

The data annotation and labeling market size has grown exponentially in recent years. It will grow from $1.7 billion in 2024 to $2.26 billion in 2025 at a compound annual growth rate (CAGR) of 32.5%. The growth in the historic period can be attributed to increased accessibility of cloud-based data annotation services, emergence of crowdsourcing platforms.

The data annotation and labeling market size is expected to see exponential growth in the next few years. It will grow to $7.01 billion in 2029 at a compound annual growth rate (CAGR) of 32.8%. The growth in the forecast period can be attributed to increasing use of ML and AI, emergence of IoT, increasing cloud-based solutions. Major trends in the forecast period include product innovations, technological advancements, strategic partnerships.

The increasing usage of artificial intelligence and machine learning is expected to propel the growth of the data annotation and labeling market going forward. Artificial intelligence involves creating computer systems to perform tasks requiring human intellect, while machine learning focuses on algorithms learning from data to predict, categorize, and automate processes without explicit coding for each task. Data annotation and labeling in machine learning and artificial intelligence are critical for training algorithms because they provide labeled datasets that allow machine learning models to spot patterns, anticipate outcomes, and perform jobs effectively. For instance, in May 2022, according to the International Business Machines Corporation, a US-based technological company, approximately a third of organizations (35%) reported utilizing artificial intelligence in their operations, up four points from 2021. In 2022, there was a 13% rise in the chance of firms implementing AI relative to the previous year (2021). Similarly, in July 2023, according to Earthweb Inc., a US-based independent technology research blog, 48% of companies used deep learning, or machine learning, to make good use of massive amounts of data. Therefore, the increasing usage of artificial intelligence and machine learning is driving the data annotation and labeling market.

Major companies operating in the data annotation and labeling market are focusing on products with technological upgrades such as structured data annotation tools to strengthen their position in the market. Structured data annotation tools are software applications that allow users to mark and tag structured data so that machine learning algorithms can identify and process it more easily. For instance, in March 2023, SciBite Limited, a UK-based company that offers a data annotation tool, launched Workbench. Workbench is a structured data annotation application that makes it easier to curate data using terminology and ontology standards. Workbench assists businesses with implementing a FAIR approach to data management, which ensures that data is findable, accessible, interrelated, and reusable. Data scientists and curators can correctly annotate data using Workbench's straightforward user interface, saving time and increasing replicability. Workbench also features a robust REST API that provides programmatic access to fundamental operations, allowing for integration into bespoke data curation workflows.

In August 2023, iMerit Inc., a US-based provider of AI data solutions, acquired Ango.ai for an undisclosed amount. The acquisition aims to combine iMerit's AI data expertise with Ango.ai's advanced data labeling technology, improving the development and efficiency of AI projects. This strategic move is designed to expand iMerit's technological capabilities, accelerate AI development, and strengthen its market position. Ango.ai is a Turkey-based platform that specializes in AI-supported data labeling.

Major companies operating in the data annotation and labeling market are Google LLC, Amazon Web Services Inc., The International Business Machines Corporation, Oracle Corporation, Adobe Inc., Allegion PLC, TELUS International, Appen Ltd, Scale AI Inc, CloudFactory Limited, Anolytics, CapeStart Inc., Clickworker, DataPure Technologies, Amantya Technologies, Labelbox Inc., LXT AI Inc., Keylabs.ai LTD., Dataloop AI, Precise BPO Solution, SuperAnnotate, Label Your Data, V7 Labs, Cogito Tech LLC, AI Data innovation, Sigma AI, LightTag, Datasur N.V., Kili technology Corp., Segment AI

North America was the largest region in the data annotation and labeling market in 2024. The regions covered in the data annotation and labeling market report are Asia-Pacific, Western Europe, Eastern Europe, North America, South America, Middle East, Africa.

The countries covered in the data annotation and labeling market report are Australia, Brazil, China, France, Germany, India, Indonesia, Japan, Russia, South Korea, UK, USA, Canada, Italy, Spain.

The data annotation and labeling market includes revenues earned by entities by providing services such as object detection, sentiment analysis, named entity recognition, and quality assurance for machine learning and AI model training datasets. The market value includes the value of related goods sold by the service provider or included within the service offering. Only goods and services traded between entities or sold to end consumers are included.

The market value is defined as the revenues that enterprises gain from the sale of goods and/or services within the specified market and geography through sales, grants, or donations in terms of the currency (in USD, unless otherwise specified).

The revenues for a specified geography are consumption values that are revenues generated by organizations in the specified geography within the market, irrespective of where they are produced. It does not include revenues from resales along the supply chain, either further along the supply chain or as part of other products.

Data Annotation and Labeling Global Market Report 2025 from The Business Research Company provides strategists, marketers and senior management with the critical information they need to assess the market.

This report focuses on data annotation and labeling market which is experiencing strong growth. The report gives a guide to the trends which will be shaping the market over the next ten years and beyond.

Reasons to Purchase

Where is the largest and fastest growing market for data annotation and labeling ? How does the market relate to the overall economy, demography and other similar markets? What forces will shape the market going forward? The data annotation and labeling market global report from the Business Research Company answers all these questions and many more.

The report covers market characteristics, size and growth, segmentation, regional and country breakdowns, competitive landscape, market shares, trends and strategies for this market. It traces the market's historic and forecast market growth by geography.

The forecasts are made after considering the major factors currently impacting the market. These include the Russia-Ukraine war, rising inflation, higher interest rates, and the legacy of the COVID-19 pandemic.

Scope

Table of Contents

1. Executive Summary

2. Data Annotation and Labeling Market Characteristics

3. Data Annotation and Labeling Market Trends And Strategies

4. Data Annotation and Labeling Market - Macro Economic Scenario Including The Impact Of Interest Rates, Inflation, Geopolitics, Covid And Recovery On The Market

5. Global Data Annotation and Labeling Growth Analysis And Strategic Analysis Framework

6. Data Annotation and Labeling Market Segmentation

7. Data Annotation and Labeling Market Regional And Country Analysis

8. Asia-Pacific Data Annotation and Labeling Market

9. China Data Annotation and Labeling Market

10. India Data Annotation and Labeling Market

11. Japan Data Annotation and Labeling Market

12. Australia Data Annotation and Labeling Market

13. Indonesia Data Annotation and Labeling Market

14. South Korea Data Annotation and Labeling Market

15. Western Europe Data Annotation and Labeling Market

16. UK Data Annotation and Labeling Market

17. Germany Data Annotation and Labeling Market

18. France Data Annotation and Labeling Market

19. Italy Data Annotation and Labeling Market

20. Spain Data Annotation and Labeling Market

21. Eastern Europe Data Annotation and Labeling Market

22. Russia Data Annotation and Labeling Market

23. North America Data Annotation and Labeling Market

24. USA Data Annotation and Labeling Market

25. Canada Data Annotation and Labeling Market

26. South America Data Annotation and Labeling Market

27. Brazil Data Annotation and Labeling Market

28. Middle East Data Annotation and Labeling Market

29. Africa Data Annotation and Labeling Market

30. Data Annotation and Labeling Market Competitive Landscape And Company Profiles

31. Data Annotation and Labeling Market Other Major And Innovative Companies

32. Global Data Annotation and Labeling Market Competitive Benchmarking And Dashboard

33. Key Mergers And Acquisitions In The Data Annotation and Labeling Market

34. Recent Developments In The Data Annotation and Labeling Market

35. Data Annotation and Labeling Market High Potential Countries, Segments and Strategies

36. Appendix

(주)글로벌인포메이션 02-2025-2992 kr-info@giikorea.co.kr
ⓒ Copyright Global Information, Inc. All rights reserved.
PC버전 보기