Markt für synthetische Datengenerierung – Historische Daten (2019-2024), Globale Trends 2025, Wachstumsprognosen 2037
Der Markt für die Generierung synthetischer Daten wird im Jahr 2025 auf 398,17 Millionen US-Dollar geschätzt. Das globale Marktvolumen wurde 2024 auf über 307,42 Millionen US-Dollar geschätzt und dürfte mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von über 36,9 % wachsen und bis 2037 die Marke von 18,24 Milliarden US-Dollar überschreiten. Nordamerika dürfte aufgrund seiner führenden Rolle in den Bereichen KI, maschinelles Lernen und Einsatz synthetischer Daten bis 2037 voraussichtlich 6,02 Milliarden US-Dollar erreichen.
Das Marktwachstum ist vor allem auf die zunehmende Nutzung synthetischer Daten bei der Kalibrierung und Entwicklung von Sensoren für autonome Fahrzeuge zurückzuführen. Darüber hinaus nutzen Automobilingenieure synthetische Daten, um virtuelle Umgebungen zu schaffen, die reale Fahrbedingungen simulieren. Schätzungen zufolge könnte autonomes Fahren bis 2035 einen Umsatz von 300 bis 430 Milliarden US-Dollar generieren. Die von der National Association of Insurance Commissioners veröffentlichte Daten geht davon aus, dass bis 2030 in den USA 4,5 Millionen selbstfahrende Fahrzeuge unterwegs sein werden. Diese Faktoren werden den Markt für die Generierung synthetischer Daten im Prognosezeitraum voraussichtlich ankurbeln.
Synthetische Daten werden verwendet, um KI-Modelle in verschiedenen Bereichen zu trainieren und deren Leistung durch die Beseitigung von Verzerrungen und die Einbindung von neuem Fachwissen zu verbessern. Zu den weiteren zunehmenden Einsatzmöglichkeiten generierter Daten gehört das Trainieren von Modellen ohne reale Daten. Laut Research Nester nutzen derzeit 34 % der Unternehmen Künstliche Intelligenz, und weitere 42 % erforschen dieses Feld. Im sich rasch entwickelnden Bereich der künstlichen Intelligenz gewinnen die Nutzung und Erstellung synthetischer Datensätze zunehmend an Bedeutung.
Sektor der synthetischen Datengenerierung: Wachstumstreiber und Herausforderungen
Wachstumstreiber
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Steigender Bedarf an Datensicherheit: Synthetische Daten haben sich als wirksames Instrument erwiesen, um das Potenzial von Daten zu nutzen, ohne den Datenschutz zu gefährden. Marktteilnehmer in verschiedenen Branchen wie Gesundheit, Finanzen, Versicherungen usw. setzen auf synthetische Daten, um deren Nutzen zu maximieren und gleichzeitig die Privatsphäre der Verbraucher zu schützen. Darüber hinaus spielen synthetische Daten eine wichtige Rolle bei der Lösung wichtiger Probleme wie Betrugserkennung und Risikomodellierung. Die alarmierende Zahl von Datenschutzverletzungen zwingt Marktteilnehmer dazu, Maßnahmen zur Risikominderung zu ergreifen. Laut einem im Februar 2024 veröffentlichten Bericht der Harvard Business Review gab es zwischen 2022 und 2023 weltweit einen Anstieg der Fälle von Datenschutzverletzungen um 20 %. Aufgrund des steigenden Bedarfs an Datensicherheit und Datenschutz wird für den Markt ein deutliches Wachstum prognostiziert.
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Verstärkte Nutzung von Large Language Models (LLM): Anwendungsfälle von Large Language Models sind die Inhaltserstellung, Übersetzung und Lokalisierung, Chatbots, persönliche Assistenz usw. Laut Daten des Weltwirtschaftsforums vom Oktober 2023 werden soziale Netzwerke wie WhatsApp, Instagram und Facebook mit fast 30 KI-Chatbots der Muttergesellschaft Meta interagieren, um das Erlebnis ihrer Social-Media-Nutzer zu revolutionieren. Verschiedene Endnutzer nutzen diese Sprachmodelle zur Codegenerierung, Betrugserkennung, Bildannotation, Textproduktion und Konversations-KI. Synthetische Daten machen diese Chatbots präzise und nützlich für den Verbraucher.
- Einsatz von KI- und ML-Technologien zur Synthese komplexer Datenbanken während der Pandemie: Der Ausbruch der COVID-19-Pandemie spiegelt die Merkmale der Patienten in großem Umfang wider und reproduziert die Auswirkungen der Pandemie im Laufe der Zeit und in stark betroffenen geografischen Gebieten. Die Zahl der Epidemiologen steigt weltweit stark an. So gab beispielsweise ein Bericht des US Bureau of Labor Statistics vom Mai 2023 an, dass die Zahl der beschäftigten Epidemiologen 10.230 beträgt. Sie nutzen in großem Umfang synthetische Daten, um die Auswirkungen der Pandemie abzuleiten.
Herausforderungen
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Das Auftreten ungenauen und unrealistischen Daten behindert die Marktexpansion: Nutzer können virtuelle Replikate von Datensätzen testen und teilen, die mithilfe synthetischer Daten erstellt wurden. Darüber hinaus ist es mit dieser Methode schwierig, die feinen Details von Spezialmodellen und realen Fotos zu erfassen. Die Pflege des synthetischen Datensatzes ist im Laufe der Zeit schwierig, da er auf realen Daten basiert und aufgrund von Erfindungen und Weiterentwicklungen variiert. Organisationen sollten daher regelmäßig die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der synthetischen Daten überprüfen. Dieser Aspekt behindert das Wachstum des Marktes für die Generierung synthetischer Daten erheblich, da er deren Qualität und Realitätsnähe beeinträchtigt.
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Ethische Aspekte: Die Nutzung synthetischer Daten erhöht die ethischen Aspekte im Zusammenhang mit Datenschutz und Zustimmung zu den generierten Daten. Verschiedene Rahmenbedingungen für die Datennutzung und den Datenschutz können die Nutzung synthetischer Daten einschränken und Skalierbarkeit und Akzeptanz beeinträchtigen. Das Potenzial für Voreingenommenheit und Datenschutzbedenken dürfte das Marktwachstum hemmen.
Markt für synthetische Datengenerierung: Wichtige Erkenntnisse
| Berichtsattribut | Einzelheiten |
|---|---|
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Basisjahr |
2024 |
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Prognosejahr |
2025–2037 |
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CAGR |
36,9 % |
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Marktgröße im Basisjahr (2024) |
307,42 Millionen USD |
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Prognostizierte Marktgröße für das Jahr 2037 |
18,24 Milliarden USD |
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Regionaler Umfang |
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Segmentierung der synthetischen Datengenerierung
Datentyp (Tabellarische Daten, Textdaten, Bild- und Videodaten)
Basierend auf dem Datentyp werden tabellarische Daten im Markt für synthetische Datengenerierung im Prognosezeitraum voraussichtlich den größten Umsatzanteil von etwa 50 % ausmachen. Datenschutzbedenken haben es Unternehmen in letzter Zeit erschwert, an reale Daten zu gelangen. Daher werden synthetische Daten generiert, die realen Daten ähneln und in tabellarischer Form geordnet gespeichert werden können. Dies erhöht den Bedarf an tabellarischen Daten, der im Prognosezeitraum voraussichtlich mit einer deutlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) wachsen wird. Unternehmen können die Sicherheit und den Datenschutz ihrer operativen Daten verbessern, indem sie Generative Adversarial Networks (GANs) zur Erstellung synthetischer Tabellendaten nutzen.
Anwendung (KI-Training und -Entwicklung, Testdatenmanagement, Datenfreigabe und -aufbewahrung, Datenanalyse)
Anwendungsbezogen wird erwartet, dass das Segment Testdatenmanagement im Markt für synthetische Datengenerierung im Prognosezeitraum mit etwa 35 % den größten Anteil einnehmen wird. Der steigende Bedarf an qualitativ hochwertigen Daten für Tests und Validierungen wird den Markt antreiben. Testdatenmanagement ermöglicht Entwicklern, Anwendungen mit realen Daten zu testen, ohne diese zu gefährden. Die Infosys Testdatenmanagement-Suite bietet beispielsweise webbasierte Tools für ein zentralisiertes Testdatenmanagement. Diese Suite bietet eine benutzerfreundliche und einheitliche Benutzeroberfläche für Daten- und Testbereitstellungsteams. Das Toolkit umfasst Funktionen zur Generierung, Maskierung und Extraktion von Testdaten sowie einen datenanforderungsbasierten Workflow.
Unsere detaillierte Analyse des globalen Marktes für synthetische Datengenerierung umfasst die folgenden Segmente:
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Komponente |
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Bereitstellungsmodus |
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Modellierungstyp |
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Angebot |
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Datentyp |
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Vertikal |
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Vishnu Nair
Leiter - Globale GeschäftsentwicklungPassen Sie diesen Bericht an Ihre Anforderungen an – sprechen Sie mit unserem Berater für individuelle Einblicke und Optionen.
Branche der synthetischen Datengenerierung – Regionale Übersicht
Marktprognose Nordamerika
Der Markt für synthetische Datengenerierung in Nordamerika hält mit rund 33 % den größten Umsatzanteil, da er ein Zentrum der technischen Entwicklung ist, mit besonderem Schwerpunkt auf datengetriebenen Durchbrüchen, KI und maschinellem Lernen. Durch die zunehmende Gründung von Start-ups, Technologieunternehmen und Forschungseinrichtungen in dieser Region gibt es einen starken Anstieg an hochwertigen synthetischen Daten für Experimente und das Training von KI-Modellen. Die Präsenz wichtiger Marktteilnehmer treibt das Marktwachstum in der Region weiter voran. Unternehmen in den USA suchen nach robusten Lösungen zum Schutz sensibler Informationen und zur Eindämmung von Datenschutzverletzungen. Schätzungen zufolge betragen die durchschnittlichen Kosten eines Datenschutzverstoßes im Land im Jahr 2024 9,32 Millionen US-Dollar. Darüber hinaus nutzen Forscher synthetische Daten für Arzneimittelstudien, ohne sensible Patientendaten preiszugeben.
Marktanalyse Asien-Pazifik
Der Markt für synthetische Datengenerierung im Asien-Pazifik-Raum wird voraussichtlich mit rund 38 % den zweitgrößten Umsatzanteil halten. Länder wie China und Japan sind Sitz bedeutender technologieorientierter Unternehmen, die Forschung und Entwicklung einen hohen Stellenwert einräumen. Regierungen legen Wert auf Investitionen in Big Data, KI und Strategien für maschinelles Lernen. Synthetische Daten werden vielfältig zur Verbesserung der Verkehrssicherheit eingesetzt. Laut der International Trade Administration (ITA) prognostiziert das japanische Ministerium für Innere Angelegenheiten und Kommunikation im September 2024 beispielsweise, dass der japanische Markt für KI-Systeme auf fast 7,3 Milliarden US-Dollar anwachsen wird. Forscher der Universität Osaka haben ein hochmodernes Framework entwickelt, das automatisch synthetische Datensätze aus einem digitalen Zwilling einer Stadt erstellen kann.
Unternehmen, die die Landschaft der synthetischen Datengenerierung dominieren
- Microsoft Corporation
- Unternehmensübersicht
- Geschäftsstrategie
- Wichtige Produktangebote
- Finanzielle Leistung
- Leistungskennzahlen
- Risikoanalyse
- Jüngste Entwicklung
- Regionale Präsenz
- SWOT-Analyse
- Google LLC
- NVIDIA Corporation
- GenRocket, Inc.
- Synthesis AI
- Datagen
- Hazy Limited.
- Gretel Labs, Inc.
- K2view Ltd.
- Amazon.com, Inc.
Neueste Entwicklungen
- Im März 2024 gaben Hazy und Unbanx ihre gemeinsame Plattform für Open Banking-Dateneigentum bekannt. Dabei handelt es sich um ein gemeinsames Projekt beider Unternehmen, um ethische synthetische Datenkooperativen für Finanztransaktionsdaten bereitzustellen, die Hedgefonds, Analysten und andere Finanzinstitute bedienen.
- Im Juni 2024 wurde NVIDIA Nemotron-4 340B, optimiert für NVIDIA TensorRT-LLM und NVIDIA NeMo, für die Entwicklung kommerzieller Anwendungen vorgestellt. Es wurde unter anderem für das Gesundheitswesen, die Fertigung, den Einzelhandel und das Finanzwesen eingesetzt.
- Im September 2024 brachte Amazon Amazon Bedrock auf den Markt. Das Tool eignet sich zum Generieren von Python-Code für die Erstellung synthetischer Daten. Amazon Bedrock unterstützt Kunden bei der Entwicklung und Skalierung generativer KI-Anwendungen. Es handelt sich um einen vollständig verwalteten Dienst zur Entwicklung generativer KI-Anwendungen.
- Im Oktober 2024 haben Gretel und Google Cloud eine Partnerschaft geschlossen, um die Generierung synthetischer Daten für Datenanalysten in BigQuery zu vereinfachen. Die Integration ermöglicht es Nutzern, datenschutzkonforme synthetische Versionen ihrer BigQuery-Datensätze zu erstellen. Die Partnerschaft ermöglicht es Kunden, den Datenschutz zu schützen, die Zugänglichkeit zu verbessern und Tests und Entwicklungen zu beschleunigen.
- Im Oktober 2024 brachte Teledyne FLIR Prism AIMMGen auf den Markt, einen ITAR-freien Dienst zur Generierung synthetischer Daten aus KI-Modellen für Systemintegratoren, um KI-/ML-Produkte für Erste-Hilfe-, kommerzielle und Verteidigungsanwendungen zu entwickeln.
- Im Oktober 2024 erhielten Betterdata, MOSTLY AI, DataCebo und Rockfish Data vom Wissenschafts- und Technologiedirektorat (S&T) des Heimatschutzministeriums (DHS) Aufträge zur Entwicklung synthetischer Datenfunktionen, die reale Datenmuster generieren und gleichzeitig Sicherheitsbedrohungen minimieren können. Die datenschutzfreundlichen generativen Datenplattformen sollen KI-Funktionen in Unternehmensanwendungen beschleunigen.
- Report ID: 5711
- Published Date: Jun 24, 2025
- Report Format: PDF, PPT
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