데이터 수집 및 라벨링 시장 규모는 2024년에 181억 8,000만 달러로 평가되었고, 2026-2032년 25.03%의 연평균 복합 성장률(CAGR)로 성장하여 2032년에는 933억 7,000만 달러에 달할 것으로 예측됩니다.
데이터 수집 및 라벨링은 머신러닝 및 AI 용도를 위해 원시 데이터를 수집하고 주석을 붙이는 것을 포함합니다. 이 기술은 데이터 세트의 구조화와 정확성을 보장하고 컴퓨터가 효율적으로 학습할 수 있도록 도와줍니다. 이미지, 텍스트, 음성은 다양한 산업 분야의 지능형 시스템 개발에 사용되는 일반적인 데이터 유형입니다.
실제로 데이터 수집 및 라벨링은 헬스케어, 은행, 자율주행차 등의 산업에서 모델 훈련에 필수적입니다. 고품질의 학습 입력을 제공함으로써 AI 용도의 성능을 향상시키고 있습니다. 도구와 시스템은 이 과정을 점차 자동화하여 데이터 품질을 향상시키면서 시간과 노동력을 절약하고 있습니다.
AI 및 머신러닝 용도이 대중화됨에 따라 데이터 수집 및 라벨링에 대한 요구 사항이 증가합니다. 자동 주석과 합성 데이터 합성은 이 과정을 간소화하는 두 가지 혁신입니다. 이러한 진화를 통해 기업은 데이터를 보다 효율적으로 활용하고, 의사결정을 강화하며, 다양한 부문에서 혁신을 촉진할 수 있습니다.
세계 데이터 수집 및 라벨링 시장을 형성하는 주요 시장 역학은 다음과 같습니다.
주요 시장 성장 촉진요인
인공지능과 머신러닝에 대한 의존도 증가: AI와 머신러닝이 많은 산업 분야에서 확산됨에 따라 신뢰할 수 있는 데이터 수집 및 분류의 필요성이 증가하고 있으며, 2025년까지 AI 비즈니스는 1,260억 달러 규모에 달할 것으로 예상되며, 효과적인 모델링을 위한 고품질 데이터 세트의 중요성이 강조되고 있습니다. 중요성이 강조되고 있습니다.
데이터 프라이버시 및 컴플라이언스에 대한 중요성 증가: GDPR(EU 개인정보보호규정) 및 CCPA와 같은 요구사항이 강화됨에 따라 기업은 프라이버시와 컴플라이언스를 보장하는 데이터 수집 방법을 우선순위에 두어야 합니다. 세계 데이터 프라이버시 산업은 2023년까지 67억 달러 규모로 성장할 것으로 예상되며, 라벨링 프로세스에서 책임감 있는 데이터 처리 방법의 필요성이 강조되고 있습니다.
고급 데이터 주석 도구의 출현: 고급 데이터 주석 도구의 출현은 효율성 향상과 비용 절감을 실현하는 기술적 개선에 의해 이루어지고 있습니다. 세계 데이터 어노테이션 툴 시장은 AI 용도 수요 증가에 대응하기 위해 필수적인 보다 빠르고 정확한 데이터 라벨링을 촉진하며 큰 폭의 성장이 예상됩니다.
주요 과제
데이터 품질 및 정확도 보장: 높은 정확도를 유지하는 것은 데이터 수집 및 라벨링에서 가장 어려운 과제 중 하나입니다. 라벨링이 제대로 되지 않은 데이터는 AI 모델의 성능을 저하시킬 수 있습니다. 방대한 데이터 세트, 특히 사진이나 음성과 같은 복잡한 데이터 유형의 품질을 보장하기 위해서는 사람이 광범위하게 모니터링하고 엄격한 프로토콜이 필요합니다.
데이터 라벨링의 확장성: AI 모델에는 대량의 라벨이 부착된 데이터가 필요하기 때문에 라벨링 프로세스의 확장에 어려움이 있습니다. 수작업 라벨링은 시간과 리소스가 많이 소요되기 때문에 특히 도메인별 지식이 필요한 복잡한 데이터 세트의 경우, 효율성을 유지하면서 증가하는 데이터 수요를 충족시키는 것이 과제입니다.
데이터 프라이버시 문제: GDPR(EU 개인정보보호규정), CCPA 등 데이터 프라이버시 관련 규정이 증가함에 따라 기밀 정보를 보호하면서 데이터를 수집하고 분류하는 것은 큰 어려움으로 작용하고 있습니다. 기업은 법적 요건을 조정하고, 익명화, 동의, 컴플라이언스를 보장해야 하며, 데이터 수집 및 라벨링 프로세스에 복잡성과 비용을 추가해야 합니다.
주요 동향
데이터 라벨링 자동화 도입 증가: 데이터 라벨링 자동화가 확산되어 시간과 인건비를 절약할 수 있으며, AI 기반 시스템은 현재 대규모 주석 작업을 더 높은 정확도로 처리하고 있습니다. 세계 데이터 어노테이션 툴 시장은 2020-2027년 연평균 27.1%의 연평균 복합 성장률(CAGR)로 성장하며 현재 추세를 가속화할 것으로 예측됩니다.
고품질 학습 데이터에 대한 수요 증가: AI 시스템이 복잡해짐에 따라 라벨링된 데이터에 대한 요구가 증가하고 있습니다. 정확한 데이터 수집 및 라벨링은 신뢰할 수 있는 머신러닝 모델 개발에 필수적입니다. 이러한 수요로 인해 세계 데이터 수집 및 라벨링 시장은 2030년까지 크게 성장할 것으로 예측됩니다.
라벨링을 위한 합성 데이터 활용 증가: 데이터 부족과 프라이버시 문제를 해결하기 위해 합성 데이터의 활용이 증가하고 있습니다. 이를 통해 기업들은 실제 데이터 없이도 라벨링된 데이터 세트를 생성할 수 있으며, 2027년까지 합성 데이터 활용은 자율주행차, 헬스케어 등의 분야에서 모델 학습을 강화하는 데 큰 영향을 미칠 것으로 예측됩니다.
Data Collection And Labeling Market size was valued at USD 18.18 Billion in 2024 and is projected to reach USD 93.37 Billion by 2032 growing at a CAGR of 25.03% from 2026 to 2032.
Data collecting and labeling entails acquiring raw data and annotating it for machine learning and AI applications. This technique guarantees that datasets are structured and accurate, allowing computers to learn efficiently. Images, text, and audio are common data types used in the development of intelligent systems in a variety of industries.
In practice, data collection and labeling are critical for training models in industries like as healthcare, banking, and autonomous cars. They help AI applications perform better by supplying high-quality learning inputs. Tools and systems are progressively automating this process, saving time and effort while enhancing data quality.
As AI and machine learning applications become more prevalent, the requirement for data collecting and labeling will increase. Automated annotation and synthetic data synthesis are two innovations that will streamline the process. This evolution will empower businesses to leverage data more efficiently, enhancing decision-making and driving innovation in various fields.
The key market dynamics that are shaping the global Data Collection And Labeling Market include:
Key Market Drivers:
Increasing Reliance on Artificial Intelligence and Machine Learning: As AI and machine learning become more prevalent in numerous industries, the necessity for reliable data gathering and categorization grows. By 2025, the AI business is estimated to be worth $126 billion, emphasizing the significance of high-quality datasets for effective modeling.
Increasing Emphasis on Data Privacy and Compliance: With stronger requirements such as GDPR and CCPA, enterprises must prioritize data collection methods that assure privacy and compliance. The global data privacy industry is expected to grow to USD 6.7 Billion by 2023, highlighting the need for responsible data handling methods in labeling processes.
Emergence Of Advanced Data Annotation Tools: The emergence of enhanced data annotation tools is being driven by technological improvements, which are improving efficiency and lowering costs. Global Data Annotation tools market is expected to grow significantly, facilitating faster and more accurate labeling of data, essential for meeting the increasing demands of AI applications.
Key Challenges:
Ensuring Data Quality and Accuracy: Maintaining high accuracy is one of the most difficult challenges in data gathering and labeling. Poorly labeled data can impair AI model performance. Ensuring quality across huge datasets, particularly for complex data types such as photos and audio, necessitates extensive human monitoring and rigorous protocols.
Scalability Of Data Labeling: As AI models require massive amounts of labeled data, scaling the labeling process becomes difficult. Manual labeling is time-consuming and resource-intensive, making it challenging for businesses to fulfil increasing data needs while remaining efficient, particularly for complex datasets requiring domain-specific knowledge.
Data Privacy Concerns: With more data privacy rules, such as GDPR and CCPA, collecting and categorizing data while protecting sensitive information is a significant difficulty. Organizations must navigate legal requirements and ensure anonymization, consent, and compliance, adding complexity and cost to the data collection and labeling processes.
Key Trends:
Rising Adoption of Automation in Data Labeling: Automation in data labeling is becoming more popular, saving time and personnel expenses. AI-powered systems now handle large-scale annotating tasks with greater accuracy. The global data annotation tools market is expected to develop at a CAGR of 27.1% between 2020 and 2027, accelerating the current trend.
Growing Demand for High-Quality Training Data: As AI systems get more complicated, there is a greater requirement for labeled data. Accurate data collection and labeling are critical for developing dependable machine learning models. The global Data Collection And Labeling Market is predicted to develop significantly by 2030 as a result of this demand.
Increasing the Use of Synthetic Data for Labeling: To address data shortages and privacy problems, the usage of synthetic data is increasing. It allows companies to generate labeled datasets without real-world data. By 2027, synthetic data usage is expected to significantly impact sectors like autonomous vehicles and healthcare, enhancing model training.
Here is a more detailed regional analysis of the global Data Collection And Labeling Market:
North America:
According to Verified Market Research, North America is expected to dominate the global Data Collection And Labeling Market.
The increasing growth of the AI and machine learning businesses in North America, particularly in the United States, is driving high demand for labeled data. The National Science Foundation reports that between 2011 and 2020, AI-related papers in North America increased by 198%.
The US Bureau of Labor Statistics predicts a 21% increase in AI-related employment by 2032. North American businesses are also aggressively investing in big data and analytics, which drives up demand for data collecting and labeling. The US big data market is projected at USD 200.5 Billion in 2020 and is anticipated to reach USD 292.1 Billion by 2025.
Asia Pacific:
According to Verified Market Research, Asia Pacific is fastest growing region in global Data Collection And Labeling Market.
Rapid digital transformation in Asia Pacific is driving up demand for data collecting and labeling services. Digital transformation spending in the region (excluding Japan) is expected to reach USD 1.2 Trillion by 2024, with a CAGR of 17.4%. This spike reflects the growing demand for labeled data to assist AI and machine learning.
The growing e-commerce sector and mobile internet usage are also driving data labeling need. Southeast Asia, for example, added 40 million internet users in 2020, bringing the total to 400 million. By 2025, the region's digital economy is estimated to be worth USD 360 Billion, necessitating considerable data labeling for improved user experience and customization.
The Global Data Collection And Labeling Market is segmented based on Type, Application, and Geography.
Based on Type, the Global Data Collection And Labeling Market is separated into Text, Image/Video, and Audio. Image/Video leads the global Data Collection And Labeling Market due to its broad use in industries such as autonomous driving, healthcare diagnostics and facial recognition. The requirement for labeled visual data is critical for training AI and machine learning models, which is increasing its market share.
Based on Application, the Global Data Collection And Labeling Market is divided into Automotive, Healthcare, BFSI, Retail and E-commerce, IT and Telecom, Government. The automotive industry currently dominates the global Data Collection And Labeling Market, owing to the increasing demand for labeled data for autonomous driving systems, improved driver support systems and vehicle recognition technologies. The demand for accurate and comprehensive data in these applications necessitates major investment in data labeling systems.
Based on Geography, the Global Data Collection And Labeling Market divided into North America, Europe, Asia Pacific and Rest of the World. North America dominates the Data Collection And Labeling Market due to the high concentration of AI and IT businesses, which drives demand for labeled data. The Asia-Pacific area is the fastest growing, driven by rapid digital transformation, rising AI usage and emerging industries including as manufacturing and e-commerce that require tagged data.
Our market analysis also entails a section solely dedicated to such major players wherein our analysts provide an insight into the financial statements of all the major players, along with product benchmarking and SWOT analysis. The competitive landscape section also includes key development strategies, market share and market ranking analysis of the above-mentioned players globally.
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