Es wird geschätzt dass
die globale Marktgröße für Datenannotationstools bis Ende 2035 ~ 14 Mrd. USD erreichen wird indem sie im Prognosezeitraum d. h. 2023 – 2035 mit einer CAGR von ~26 % wächst. Darüber hinaus belief sich die Marktgröße von Datenannotationstools im Jahr 2022 auf ~1 Milliarde USD. Das Wachstum des Marktes ist auf die steigende Produktion von Daten wie Videos und Fotos zurückzuführen. Um ML-Modelle zu trainieren werden mithilfe eines Datenannotationstools weitere Informationen/Metadaten zu verschiedenen Datenarten wie Text Audio Bild und Video hinzugefügt. Mehr als 3 Milliarden Fotos und rund 720.000 Stunden Video werden täglich in den sozialen Medien weltweit geteilt.
Darüber hinaus wird angenommen dass Faktoren das Marktwachstum von Datenannotationstools vorantreiben darunter der Aufstieg fortschrittlicher Technologien wie KI ML Robotik und andere. Fortschrittliche Technologien wie Industrieroboter werden meist durch qualitativ hochwertige Datenannotationen angetrieben. Es ist üblich die Verwendung von gekennzeichneten Daten für Aufgaben wie die Entwicklung und das Testen von Computer-Vision-Modellen (CV) für robotische Navigationssysteme zu üben. In Unternehmen auf der ganzen Welt sind inzwischen rekordverdächtige 27 Millionen Industrieroboter im Einsatz 12 % mehr als im Vorjahr so die neue Studie World Robotics 2020 Industrial Robots die von der International Federation of Robotics veröffentlicht wurde. Darüber hinaus wurden 2019 weltweit 373.000 Einheiten ausgeliefert. Darüber hinaus wird erwartet dass auch der zunehmende Einsatz von Datenannotationen im maschinellen Lernen das Marktwachstum steigern wird. In Machine-Learning-Projekten auf der ganzen Welt werden mehr als 80 % der Engineering-Arbeit für die Datenaufbereitung und -kennzeichnung aufgewendet. Darüber hinaus wird erwartet dass sich der Markt für die Annotation von Daten von Drittanbietern bis 2024 fast verdreifachen wird.
Wachstumstreiber
herausforderungen
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Basisjahr |
2022 |
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Prognosejahr |
2023-2035 |
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CAGR |
~26% |
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Basisjahr Marktgröße (2022) |
~ 1 Milliarde US-Dollar |
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Prognosejahr Marktgröße (2035) |
~ 14 Milliarden US-Dollar |
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Regionaler Geltungsbereich |
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Der globale Markt für Datenannotationstools wird segmentiert und auf Nachfrage und Angebot nach Endbenutzern in Einzelhandel & E-Commerce IT & Telekommunikation BFSI Regierung Automobil Gesundheitswesen und andere analysiert. Von den sechs Endnutzern von Datenannotationstools wird das Einzelhandels- und E-Commerce-Segment im Jahr 2035 voraussichtlich den größten Marktanteil gewinnen. Das Wachstum des Segments ist auf die zunehmende Verbreitung von E-Commerce und die zunehmende Integration von künstlicher Intelligenz in Einzelhandel und E-Commerce zurückzuführen. Laut einer im Oktober 2020 durchgeführten Umfrage gaben rund 70 % der E-Commerce-Entscheidungsträger in Nordamerika und Europa an dass KI im Jahr 2021 die Personalisierung ihrer Unternehmen unterstützen wird. Sowohl für Einzelhändler als auch für Kunden verbessern KI- und Datenannotationsdienste das Online-Einkaufserlebnis erheblich. Unternehmen haben in den letzten Jahren einen Wandel bei der Einführung von KI und Datenannotation in der E-Commerce-Branche erlebt. Um eine bessere Benutzererfahrung und effektivere Lösungen zu erzielen nutzen mehrere Unternehmen bereits KI mit Datenannotationsdiensten.
Der globale Markt für Datenannotationstools wird ebenfalls segmentiert und auf Nachfrage und Angebot nach Typ in Text Bilder und Videos sowie Audio analysiert. Unter diesen drei Segmenten wird erwartet dass das Textsegment im Jahr 2035 einen signifikanten Anteil einnehmen wird. Text ist der am häufigsten verwendete Datentyp. In rund 70 % der Unternehmen wird der Text verwendet. Eine Vielzahl von Anmerkungen einschließlich Stimmung Absicht und Anfrage sind in Textanmerkungen enthalten. Das Wachstum des Segments ist in erster Linie auf die zunehmende Verwendung von Annotationen bei der Datenbeschriftung zurückzuführen. Die Kennzeichnung wird verwendet (Natural Language Processing) NLP-Technologien automatische Frage-und-Antwort-Plattformen (Q&A) intelligente Chatbots Stimmungsanalysen und andere. Daher wird erwartet dass auch der zunehmende Einsatz von Chatbots und textanalysebasierten Cloud-NLP-Technologien das Segmentwachstum ankurbeln wird. Die Akzeptanz von Chatbots als Kommunikationskanal für Marken ist seit 2019 weltweit um rund 92 % gestiegen. Fast 25 % der Kunden interagierten im Jahr 2020 über Chatbots mit Unternehmen gegenüber knapp 13 % im Jahr 2019.
Unsere eingehende Analyse des globalen Marktes für Datenannotationstools umfasst die folgenden Segmente:
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Nach Typ |
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Nach Komponente |
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Nach Beschriftungstyp |
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Nach Endbenutzer |
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Es wird prognostiziert dass der Marktanteil von Datenannotationstools in Nordamerika unter dem Markt in allen anderen Regionen mit einem Anteil von etwa ~30 % bis Ende 2035 am größten sein wird. Das Wachstum des Marktes ist vor allem auf die zunehmende Anzahl von Geräten zurückzuführen die mit dem >Internet of Things (IoT) verbunden sind. Im Jahr 2022 gab es in Nordamerika fast 3 Milliarden vernetzte IoT-Geräte und es wird erwartet dass diese Zahl bis 2030 auf mehr als 6 Milliarden Geräte ansteigen wird. Auf der anderen Seite wird erwartet dass die zunehmende Einführung von KI im Gesundheitswesen auch das Marktwachstum ankurbeln wird. In einer Umfrage unter Führungskräften im US-Gesundheitswesen gaben rund 41 % an dass ihr Einsatz von KI im Jahr 2021 ein voll funktionsfähiges Niveau erreicht hat. Weitere fast 26 % gaben an dass ihr KI-System teilweise funktioniert.
Der Markt für Datenannotationstools im asiatisch-pazifischen Raum wird als der zweitgrößte geschätzt und verzeichnet bis Ende 2035 einen Anteil von etwa ~28 %. Das Wachstum des Marktes ist vor allem auf die zunehmende Durchdringung des Internets zurückzuführen die wiederum die Datengenerierung erweitern soll. Indien verzeichnet alle drei Monate bis zu 25 Millionen neue Smartphone-Nutzer und hat mit rund 12 Gigabyte (GB) pro Nutzer und Monat die höchste mobile Datennutzungsrate der Welt. Darüber hinaus produzierte China im Jahr 2018 rund 8 Billionen Gigabyte an Daten. Diese Summe soll bis 2025 auf rund 49 Billionen Gigabyte ansteigen. Darüber hinaus wird erwartet dass die steigende Nachfrage nach autonomen Autos in der Region das Marktwachstum verstärken wird. Um moderne Mobilitätsdienstleistungen zu fördern will die japanische Regierung bis 2025 landesweit autonom fahrende Fahrzeuge in mehr als 40 Gebieten einsetzen.
Darüber hinaus wird prognostiziert dass der Markt in Europa neben dem Markt in allen anderen Regionen bis Ende 2035 die Mehrheit des Anteils halten wird. Das Wachstum des Marktes ist vor allem auf die zunehmende Einführung von Gesichtserkennungstechnologien zurückzuführen. Darüber hinaus hat sich die Gesichtserkennung schnell von einer hochmodernen Kuriosität zu einem wesentlichen Bestandteil des täglichen Lebens entwickelt. Die Technologien für die Gesichtserkennung entwickeln sich rasant weiter und die Algorithmen werden jeden Tag besser. In 11 europäischen Ländern setzen Strafverfolgungsbehörden bereits biometrische Identifikationssysteme bei ihren Ermittlungen ein. Darüber hinaus wird die Gesichtserkennungstechnologie von der Polizei zur Identifizierung früherer Ermittlungen bei strafrechtlichen Ermittlungen in Frankreich Deutschland Griechenland Ungarn Italien Österreich Finnland Frankreich und anderen Regionen eingesetzt.
Innodata Inc. kündigte die Erweiterung seiner Dienstleistungen zur Unterstützung der Entwicklung von Vorhersagemodellen für die Krankenakte an indem es seine Synodex-Plattform zur Extraktion medizinischer Daten mit einer Datenannotationsplattform kombiniert. Diese Erweiterung demonstriert die Wirksamkeit der Methode von Innodata zur Extraktion hochwertiger KI-Trainingsdaten aus Krankenakten.
Die Telus Corporation gab die Übernahme von Lionbridge AI bekannt einem marktführenden globalen Anbieter von Lösungen für Annotationsplattformen und crowdbasierte Trainingsdaten durch ihr Segment Telus International. Lionbridge AI unterstützt TELUS International dabei seine Marktdurchdringung im schnell wachsenden Markt für Dienstleistungen der New Economy
auszubauenAutorennachweise: Abhishek Verma, Hetal Singh
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