세계의 데이터 어노테이션 툴 시장은 2024-2028년의 예측 기간 중 번창할 것으로 예상됩니다.
데이터 어노테이션 툴 시장은 다양한 데이터베이스 용도에서 자동 데이터 어노테이션 툴에 대한 수요가 증가하고 있으며, 이는 자동 데이터 분석에서 머신러닝에 대한 수요가 증가함에 따라 증가할 것으로 예상됩니다. 이미지 어노테이션에 대한 관심이 높아짐에 따라 자동차, 소매, 헬스케어 분야의 업무 개선이 예상됨에 따라 데이터 어노테이션 툴에 대한 수요가 증가할 것으로 예상됩니다. 또한 데이터에 라벨을 붙이고 속성 태그를 추가함으로써 사용자는 정보의 가치를 높일 수 있습니다. 주석 툴 채택의 가장 큰 장점은 데이터 속성의 조합을 통해 사용자가 하나의 사이트에서 데이터 정의를 관리할 수 있고, 여러 곳에서 유사한 규칙을 복제할 필요가 없습니다는 점입니다. 빅데이터 증가와 방대한 데이터 세트의 양으로 인해 데이터 어노테이션 분야에서 인공지능 기술의 도입이 필요할 것으로 예상됩니다.
정의
데이터 어노테이션은 학습 데이터(텍스트, 사진, 음성, 동영상 등)의 특정 부분에 라벨을 붙여서 기계가 그 안에 무엇이 포함되어 있고 무엇이 중요한지 이해할 수 있도록 하는 것을 말합니다. 이후 주석이 달린 데이터로 모델을 훈련하는 데 사용됩니다. 데이터 어노테이션은 데이터 수집의 전반적인 품질 관리에도 기여합니다. 주석이 달린 데이터 세트는 다른 데이터 세트의 정확도와 모델의 성능을 판단하는 기준이 되기 때문입니다. 데이터 어노테이션은 텍스트, 사진, 비디오, 오디오를 포함한 방대한 양의 비정형 데이터에 매우 중요합니다. 비정형 데이터는 전체 데이터의 80%를 차지하는 것으로 추정됩니다. 예를 들어 컴퓨터 비전, NLP(자연어 처리), 센서 등 다양한 기술 컴포넌트에서 생성된 데이터에 전적으로 의존하는 자율주행차를 예로 들면, 데이터 어노테이션은 알고리즘이 매번 정확한 운전 판단을 내릴 수 있도록 하는 원동력이 됩니다. 이 기술이 없으면 모델은 진입하는 장애물과 다른 차량, 사람, 동물, 바리케이드를 구분할 수 없습니다. 그 결과, AI 모델은 실패하고, 유일한 불리한 결과를 초래할 수 있습니다.
| 시장 개요 | |
|---|---|
| 예측 기간 | 2024-2028 |
| 시장 규모 2022년 | 15억 달러 |
| 2028년 시장 규모 | 56억 6,000만 달러 |
| CAGR 2023-2028 | 24.71% |
| 급성장 부문 | 영상/비디오 |
| 최대 시장 | 북미 |
사물인터넷(IoT), 머신러닝(ML), 로봇, 고급 예측 분석, 인공지능(AI) 등의 기술은 방대한 양의 데이터를 생성합니다. '데이터 효율성'이라는 용어는 저장, 액세스, 필터링, 공유 등 데이터를 처리하는 데 사용될 수 있는 여러 프로세스의 효율성과 사용 가능한 리소스를 사용하면서 해당 절차가 의도한 결과를 제공하는지 여부를 의미합니다. 데이터의 효율성은 기술이 발전함에 따라 새로운 비즈니스 아이디어, 인프라 및 경제성을 개발하는 데 있으며, 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 요소는 데이터 주석에 대한 수요를 크게 촉진하고 있습니다. 또한 복잡한 사진에 수동으로 주석을 달면 비용이 많이 들기 때문에 시장 확대에 다소 걸림돌이 될 수 있습니다. 특히 이러한 자동 데이터 어노테이션 툴의 정확도는 고급 알고리즘의 도입으로 더욱 향상될 것으로 예상됩니다. 따라서 가까운 미래에 수동 주석의 필요성이 줄어들고 장비의 가격도 하락할 것으로 보입니다. 자동차 업계는 특히 자율주행차를 위한 데이터 어노테이션 툴을 더욱 선호하고 있습니다. 자율주행 자동차는 컴퓨터가 자동차를 운전하는 데 도움이되는 다양한 네트워크 장비와 센서 장비로 구성됩니다. 자율주행 자동차의 컴퓨터 모델은 주석이 달린 데이터를 인식하고 이를 통해 학습할 수 있습니다.
사용자는 데이터 어노테이션 툴을 사용하여 데이터에 속성 태그를 추가하여 데이터의 가치를 높일 수 있습니다. 데이터 주석 기능의 가장 큰 장점은 데이터 속성의 조합을 통해 사용자가 한 사이트에서 데이터 정의를 관리할 수 있고, 여러 곳에서 유사한 규칙을 복제할 필요가 없습니다는 것입니다. 모델링 속성, 표시 속성, 검증 속성은 일반적으로 데이터 주석 속성을 세 가지 범주로 나눈다. 모델링 속성을 사용하여 클래스 간의 관계와 멤버/클래스의 목적을 지정하고, UI에서 멤버 또는 클래스의 데이터를 표시하는 것은 디스플레이 속성에 의해 부분적으로 정의됩니다. 유효성 검사 속성은 유효성 검사 규정을 준수하는 데 도움을 줍니다.
빅데이터는 방대한 양의 데이터 기록, 저장 및 분석을 포함하며, 그 증가로 인해 인공지능 산업이 확대될 것으로 예상됩니다. 최종사용자는 빅데이터와 관련된 계산 모델을 모니터링하고 강화해야 할 필요성을 더욱 강조하고 있으며, 이러한 강조는 인공지능 솔루션의 채택을 가속화하고 있습니다. 인공지능의 도입은 데이터 어노테이션 툴에 대한 수요를 크게 증가시킬 것으로 예상됩니다. 주석이 달린 데이터는 음성 인식 및 이미지 인식과 같은 중요한 영역에서 AI 모델 및 머신러닝 시스템 개발을 촉진하는 데 사용되기 때문입니다. 데이터 주석은 미래 발생을 예측하는 데 직접적으로 관련된 정보를 제공함으로써 AI에 강점을 부여합니다. 또한 국가 정보, 사기 탐지, 마케팅, 의료 정보학, 사이버 보안 등 다양한 용도의 데이터를 포함한 도메인별 데이터는 많은 공공 기관과 민간 기관에서 수집하고 있습니다. 데이터 어노테이션은 각 데이터 세트의 정확도를 지속적으로 향상시킴으로써 이러한 비구조화, 비지도 데이터에 라벨을 붙일 수 있습니다.
현대 자동차 산업은 끊임없이 기술 발전을 거듭하고 있습니다. 제너럴모터스, 폭스바겐, 메르세데스, BMW와 같은 시장 진출기업은 매출의 상당 부분을 신기술 개발에 투자하고 있습니다. 자동차 업계는 현재 자율주행차 생산이 증가하고 있으며, 이러한 차량 개발에 많은 지출이 집중되고 있습니다. 자율주행 자동차는 컴퓨터가 자동차를 운전하는 데 도움이되는 다양한 네트워크 장비와 센서 장비로 구성됩니다. 자율주행 자동차의 컴퓨터 모델은 주석이 달린 데이터를 통해 인식하고 학습할 수 있습니다. 구글, 테슬라 모터스, 애플, 화웨이 테크놀러지스 등 많은 기술 기업도 자율주행차 시장에 진출해 연구개발에 기여하고 있습니다.
데이터 어노테이션 툴의 낮은 정확도가 시장 확대를 제한하고 있습니다. 예를 들어 어떤 사진의 화질이 낮고 여러 항목이 포함되어 있으며, 라벨링에 어려움을 겪을 수 있습니다. 시장의 가장 큰 문제는 부정확하게 라벨링된 데이터의 품질 문제입니다. 수작업으로 라벨링된 데이터에는 부정확한 라벨이 포함될 수 있고, 이를 찾는 데 시간이 오래 걸리기 때문에 경우에 따라서는 전체 주석 프로세스 비용이 증가합니다. 그러나 자동 데이터 어노테이션 툴의 정확도는 복잡한 알고리즘의 개발로 향상되고 있으며, 가까운 시일 내에 수동 주석의 필요성과 툴의 비용이 감소할 것입니다.
TechSci Research는 주어진 시장 데이터를 사용하여 기업의 특정 요구에 따라 맞춤형을 제공합니다. 보고서는 다음과 같은 커스터마이징이 가능합니다.
(주 : 기업 리스트는 고객 요망에 따라 커스터마이즈 가능합니다.)
KSAGlobal Data Annotation Tools market is predicted to thrive during the forecast period 2024- 2028. The Data Annotation Tools market is being driven by the need for automatic data annotation tools in various data-driven applications, which is anticipated to increase with the rising demand for machine learning in automated data analytics. Increasing attention being paid to image annotation is predicted to improve operations in the automotive, retail, and healthcare sectors, which is projected to increase the demand for data annotation tools. Moreover, by labelling or adding attribute tags to data, users can increase the value of the information. The main advantage of employing annotation tools is that the combination of data attributes allows users to manage the data definition at a single site and removes the need to duplicate similar rules in different places. The employment of artificial intelligence technologies in the field of data annotations is projected to become necessary due to the growth of big data and the quantity of enormous datasets.
Definition
Data annotation is the practise of giving labels to specific pieces of training data (whether it be text, photos, audio, or video) to aid machines in understanding what is contained therein and what is significant. The training of the model is then done using the annotated data. Data annotation also contributes to the overall quality control of data collection, as annotated datasets serve as the gold standard against which other datasets are judged for their accuracy and model performance. Data annotation is highly critical with such vast amounts of unstructured data, which includes text, photos, videos, and audios out there. Most estimates place unstructured data at 80% of all created data. For instance, if we were to discuss self-driving cars, which entirely depend on the data produced by its various technological components, such as computer vision, NLP (Natural Language Processing), sensors, and more, data annotation is what drives the algorithms to make exact driving judgements each time. Without the technique, a model would not be able to distinguish between an incoming obstacle and another vehicle, a human, an animal, or a barricade. The AI model fails as a result, which is the only unfavourable outcome.
| Market Overview | |
|---|---|
| Forecast Period | 2024-2028 |
| Market Size 2022 | USD 1.5 Billion |
| Market Size 2028 | USD 5.66 Billion |
| CAGR 2023-2028 | 24.71% |
| Fastest Growing Segment | Image/Video |
| Largest Market | North America |
Technologies like the Internet of Things (IoT), Machine Learning (ML), robots, sophisticated predictive analytics, and Artificial Intelligence (AI) generate enormous volumes of data. The term "data efficiency" refers to the effectiveness of the many processes that may be used to handle data, including storage, access, filtering, sharing, etc., as well as, whether or not the procedures provide the intended results while using the available resources. Data efficiency is increasingly crucial for developing new business ideas, infrastructure, and economics, as a result of evolving technology. These elements have considerably fueled the demand for data annotation. Furthermore, the market's expansion may be slightly hampered by the high expenses involved with manual annotation of complicated photographs. The accuracy of automated data annotation tools, particularly with these automated data annotation tools, is anticipated to increase with the introduction of advanced algorithms. Hence, in the near future, the need for manual annotation will decline, as will the price of the instruments. The auto industry is more supportive of data annotation tools, particularly for self-driving cars. An autonomous vehicle consists of a variety of networking and sensor devices that help the computer drive the car. Computer models for autonomous vehicles can recognise and learn from the annotated data.
Users can add attribute tags to data using data annotation tools to increase the value of the data. The primary advantage of utilizing the data annotation feature is that the combination of data attributes allows a user to manage the data definition at a single site and removes the need to duplicate similar rules in several locations. Modeling attributes, display attributes, and validation attributes are the three categories into which the data annotation attributes are generally divided. The relationship between classes and the intended purpose of a member/class are specified using modelling attributes. The display of data from a member or class in the UI is defined in part by display attributes. Validation attributes aid in upholding validation regulations.
Big data involves the recording, storage, and analysis of a sizable quantity of data and its rise is expected to fuel the expansion of the artificial intelligence industry. End users are more focused on the need for monitoring and enhancing the computational models associated to big data, and this focus is causing them to adopt artificial intelligence solutions more quickly. Artificial intelligence adoption is anticipated to considerably increase the demand for data annotation tools because annotated data is used to catalyze the development of AI models and machine learning systems in crucial domains like speech and picture recognition. Data annotation gives AI its strength by supplying information that is directly pertinent to predicting future occurrences. Moreover, domain-specific data, including data from various applications like national intelligence, fraud detection, marketing, medical informatics, and cybersecurity, is collected by numerous public and private organizations. By continuously enhancing the accuracy of each set of data, data annotation enables labelling of such unstructured and unsupervised data.
Since the technology enables the extraction of high-level and sophisticated abstractions through a hierarchical learning process, artificial intelligence (AI) is increasingly important for large data. The expansion of AI is being driven by the need to mine and extract meaningful patterns from large amounts of data, which is anticipated to further enable an increase in the demand for data annotation tools. AI technology also aids in overcoming difficulties related to big data analytics, such as the reliability of the data analysis, different raw data formats, numerous input sources, and imbalanced input data. As data is gathered in enormous numbers and made accessible across many sectors, inefficient data storage and retrieval are among the additional difficulties. These issues are resolved by semantic indexing, which facilitates understanding and knowledge discovery.
The modern automotive sector has continuously experienced technological improvements. Big market participants, like General Motors, Volkswagen, Mercedes, and BMW, devote a sizeable portion of their earnings to the development of new technology. The production of autonomous vehicles is currently on the rise in the automotive sector, which is attracting greater expenditures for the development of these vehicles. An autonomous vehicle consists of a variety of networking and sensor devices that help the computer drive the car. Computer models in autonomous vehicles may recognize and learn from the annotated data. A number of technological companies, including Google Inc., Tesla Motors, Apple Inc., and Huawei Technologies Co., Ltd., have also entered the market for autonomous vehicles and made contributions to its research and development.
The inaccuracy of data annotation tools limits the market's expansion. For instance, a certain photograph can be of low quality and feature several items, which makes labelling it challenging. The market's biggest problem is problems connected to inaccurately labelled data quality concerns. The cost of the entire annotation process is increased in some circumstances since the data that was manually labelled may contain incorrect labels and it may take some time to find them. However, the accuracy of automated data annotation tools is increasing with the development of complex algorithms, which will soon reduce the need for manual annotation and the cost of the tools.
On the basis of type, the market is segmented into Type, Annotation Type, and Vertical. On the basis of type, the market is segmented into Text, Image/Video, and Audio. Based on annotation type, the market is further segmented into Manual, Semi-Supervised, and Automatic. Based on Vertical, the market is IT, Automotive, Government, Healthcare, Financial Services, Retail, and Others. The market analysis also studies the regional segmentation to devise regional market segmentation, divided among North America, Europe, Asia-Pacific, South America, and Middle East & Africa.
Annotate Software Limited, Appen Limited, CloudApp, Cogito Tech LLC, Deep Systems, LLC, Labelbox, Inc, LightTag, Lotus Quality Assurance, Playment Inc, Tagtog Sp. z o.o. are among the major players that are driving the growth of the global Data Annotation Tools market.
In this report, the Global Data Annotation Tools Market has been segmented into the following categories, in addition to the industry trends which have also been detailed below:
Company Profiles: Detailed analysis of the major companies present in the global Data Annotation Tools market.
With the given market data, TechSci Research offers customizations according to a company's specific needs. The following customization options are available for the report:
(Note: The companies list can be customized based on the client requirements.)