데이터 라벨링 솔루션 및 서비스 시장 - 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측, 소싱 유형(사내, 아웃소싱), 유형(텍스트, 이미지/비디오, 오디오), 라벨링 유형(수동, 반지도, 자동), 수직(IT, 자동차, 정부, 의료, 금융 서비스, 소매, 기타), 지역, 경쟁별로 세분화, 2018-2028

시장 개요

글로벌 데이터 라벨링 솔루션 및 서비스 시장은 2022년에 113억 달러 규모로 평가되었으며, 2028년까지 19.4%의 CAGR로 예측 기간 동안 강력한 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 글로벌 데이터 라벨링 솔루션 및 서비스 시장은 산업 전반에 걸쳐 고품질 라벨 데이터에 대한 수요가 증가함에 따라 상당한 성장을 경험하고 있습니다. 데이터 라벨링은 알고리즘을 효과적으로 훈련하기 위해 데이터에 주석을 달고 분류하는 것을 포함하기 때문에 머신 러닝 및 인공 지능에서 중요한 단계입니다. 이 시장의 확장은 의료, 자율 주행차, 전자 상거래 등의 분야에서 AI 기반 애플리케이션과 자동화의 채택이 증가함에 따라 촉진되었습니다. 데이터 라벨링 서비스는 이미지, 비디오, 텍스트 및 기타 데이터 유형에 정확하게 주석을 달고 AI 모델이 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 하는 데 필요한 전문 지식을 제공합니다. 또한 자연어 처리 및 컴퓨터 비전을 포함한 복잡한 AI 애플리케이션의 등장에는 다양하고 정확하게 레이블이 지정된 데이터 세트가 필요합니다. 조직이 더 나은 통찰력, 효율성 및 경쟁력을 위해 AI를 활용하려고 함에 따라 데이터 레이블링 솔루션 및 서비스에 대한 수요가 더욱 증가할 것으로 예상됩니다. 이 시장의 미래 전망은 레이블링 프로세스를 최적화하고 비용을 절감하며 AI 모델 개발의 효율성을 높이는 능동 학습 및 반지도 학습과 같은 레이블링 기술의 혁신에도 영향을 받습니다.

주요 시장 동인

데이터 레이블링 서비스에 대한 수요 증가

글로벌 데이터 레이블링 솔루션 및 서비스 시장은 데이터 레이블링 서비스에 대한 수요 증가로 인해 상당한 성장을 경험하고 있습니다. 데이터 레이블링은 이러한 모델을 훈련하기 위해 데이터에 주석을 달고 태그를 지정하는 것을 포함하므로 AI 및 머신 러닝 모델 개발에서 중요한 단계입니다. 다양한 산업에서 AI 및 머신 러닝 기술의 채택이 증가함에 따라 고품질 레이블이 지정된 데이터에 대한 필요성이 가장 중요해졌습니다. 데이터 라벨링 서비스는 조직에 방대한 양의 데이터에 정확하고 효율적으로 주석을 달고 라벨을 지정하는 데 필요한 전문 지식과 리소스를 제공합니다. 이를 통해 조직은 AI 모델을 효과적으로 훈련하고 성과를 개선하여 더 나은 의사 결정과 향상된 비즈니스 성과를 얻을 수 있습니다.

품질 보증 및 정확성

데이터 라벨링 솔루션과 서비스는 AI 및 머신 러닝 모델의 품질과 정확성을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 모델이 정확하게 수행하고 신뢰할 수 있는 예측을 하도록 훈련하려면 고품질의 라벨링된 데이터가 필수적입니다. 데이터 라벨링 서비스는 다양한 AI 모델의 특정 요구 사항을 이해하는 데 전문 지식이 있고 데이터에 정확하게 라벨을 지정할 수 있는 숙련된 전문가를 고용합니다. 데이터 라벨링에 대한 이러한 세부 사항과 정밀성에 대한 주의는 조직이 견고하고 정확한 AI 모델을 구축하여 오류 위험을 줄이고 이러한 모델의 전반적인 성능을 개선하는 데 도움이 됩니다.

확장성 및 유연성

데이터 라벨링 솔루션과 서비스가 제공하는 확장성과 유연성은 주요 시장 동인입니다. 조직이 끊임없이 증가하는 데이터 볼륨을 처리함에 따라 확장 가능한 데이터 라벨링 솔루션에 대한 필요성이 중요해지고 있습니다. 데이터 라벨링 서비스는 대규모 데이터 라벨링 프로젝트를 효율적으로 처리하는 데 필요한 인프라와 리소스를 제공합니다. 이러한 서비스는 프로젝트 요구 사항에 따라 빠르게 확장하거나 축소할 수 있으므로 조직이 데이터 라벨링 요구 사항을 효과적으로 충족할 수 있습니다. 또한 데이터 라벨링 서비스는 레이블을 지정할 수 있는 데이터 유형 측면에서 유연성을 제공합니다. 텍스트, 이미지, 오디오 또는 비디오 데이터이든, 데이터 레이블링 서비스는 다양한 데이터 유형을 처리하고 정확한 주석과 레이블을 제공하여 다양한 AI 모델의 특정 요구 사항을 충족할 수 있습니다.

도메인 전문성 및 전문 서비스

데이터 레이블링 솔루션 및 서비스 제공자는 종종 특정 산업 또는 애플리케이션에 대한 도메인 전문성을 보유하고 있습니다. 이러한 전문성을 통해 해당 도메인의 데이터의 뉘앙스와 복잡성을 이해하고 전문 레이블링 서비스를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 의료 산업에서 데이터 레이블링 서비스는 의료 이미지 또는 임상 데이터에 정확하게 주석을 달아 이 레이블이 지정된 데이터로 훈련된 AI 모델이 정확한 진단 또는 예측을 내릴 수 있도록 합니다. 마찬가지로 자율 주행 산업에서 데이터 레이블링 서비스는 도로 장면 또는 물체에 대한 정확한 주석을 제공하여 AI 모델이 안전하게 탐색할 수 있도록 합니다. 데이터 라벨링 솔루션 및 서비스 제공업체에서 도메인 전문성과 전문 서비스를 이용할 수 있으면 라벨이 지정된 데이터의 정확성과 관련성을 보장하여 조직에 가치를 더할 수 있습니다.

데이터 보안 및 기밀성

데이터 보안 및 기밀성은 데이터 라벨링 프로세스에서 중요한 고려 사항입니다. 조직은 데이터가 안전하게 처리되고 민감한 정보가 보호되도록 해야 합니다. 데이터 라벨링 솔루션 및 서비스 제공업체는 데이터 보안의 중요성을 이해하고 처리하는 데이터를 보호하기 위한 강력한 조치를 마련했습니다. 이러한 조치에는 안전한 데이터 전송 프로토콜, 암호화 기술, 액세스 제어 및 기밀성 계약이 포함됩니다. 신뢰할 수 있는 서비스 제공업체에 데이터 라벨링을 아웃소싱함으로써 조직은 데이터 보안 및 기밀성과 관련된 위험을 완화하여 핵심 비즈니스 활동에 집중할 수 있습니다.

주요 시장 과제

표준화 및 품질 관리 부족

글로벌 데이터 라벨링 솔루션 및 서비스 시장이 직면한 주요 과제 중 하나는 표준화 및 품질 관리 조치의 부족입니다. 데이터 라벨링은 머신 러닝 모델을 훈련하는 데 중요한 역할을 하기 때문에 라벨링 프로세스의 불일치와 부정확성은 이러한 모델의 성능과 안정성에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 표준화된 지침과 품질 관리 메커니즘이 없으면 다양한 데이터 세트와 라벨링 서비스 제공업체 간에 일관되지 않은 라벨링 관행이 발생할 위험이 있습니다. 이로 인해 신뢰할 수 없는 결과가 발생하고 머신 러닝 솔루션 채택이 방해받을 수 있습니다. 이러한 과제를 해결하려면 표준화된 라벨링 관행을 확립하고, 품질 지표를 정의하고, 엄격한 품질 관리 프로세스를 구현하기 위한 업계 전체의 노력이 필요합니다. 데이터 라벨링 서비스 제공업체, 업계 전문가, 규제 기관 간의 협업은 일관되고 고품질의 라벨링된 데이터 세트를 보장하고, 머신 러닝 애플리케이션에 대한 신뢰와 확신을 강화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

확장성 및 효율성

데이터 라벨링 솔루션과 서비스의 확장성과 효율성은 조직에 상당한 과제를 안겨줍니다. 데이터 양이 기하급수적으로 증가함에 따라 촉박한 일정 내에 대규모 데이터 세트에 라벨을 지정하는 것은 어려운 작업이 됩니다. 수동 라벨링 프로세스는 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉬우며 비용이 많이 들 수 있으며, 특히 방대한 양의 데이터를 처리할 때 더욱 그렇습니다. 이러한 과제를 극복하려면 자동화 및 반자동 데이터 라벨링 기술을 개발하고 구현해야 합니다. 컴퓨터 비전 및 자연어 처리와 같은 AI 기술을 활용하면 라벨링 프로세스를 자동화하여 필요한 시간과 노력을 줄일 수 있습니다. 또한 효율적인 프로젝트 관리 도구와 워크플로를 마련하여 레이블 지정 프로세스를 간소화하고, 리소스를 효과적으로 할당하고, 레이블이 지정된 데이터 세트를 적시에 제공해야 합니다.

데이터 프라이버시 및 보안

데이터 프라이버시 및 보안 문제는 데이터 레이블 지정 솔루션 및 서비스 시장에서 중요한 과제입니다. 레이블이 지정된 데이터 세트에는 종종 민감하고 개인적인 정보가 포함되어 있어 악의적인 행위자에게 매력적인 대상이 됩니다. 조직은 안전한 데이터 저장, 액세스 제어, 익명화 기술을 포함하여 레이블 지정 프로세스 전반에 걸쳐 적절한 데이터 보호 조치가 마련되어 있는지 확인해야 합니다. 일반 데이터 보호 규정(GDPR)과 같은 데이터 보호 규정을 준수하는 것은 고객 신뢰를 유지하고 법적 책임을 피하는 데 필수적입니다. 강력한 데이터 프라이버시 및 보안 프로토콜을 구현하고, 정기적인 감사를 실시하고, 데이터 처리 관행에 대해 고객에게 투명성을 제공하면 이러한 과제를 해결하고 잠재적 위험을 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

도메인 전문성 및 주관성

데이터 레이블 지정에는 종종 데이터를 정확하게 주석 처리하고 분류하기 위해 도메인별 지식과 전문성이 필요합니다. 다양한 라벨링 작업에는 주관적인 해석이 포함될 수 있으며, 특정 도메인에 대한 전문 지식을 갖춘 인간 주석자가 필요합니다. 다양한 숙련된 주석자 풀을 확보하고 유지하는 것은 어려울 수 있으며, 특히 틈새 산업이나 신기술의 경우 더욱 그렇습니다. 이러한 과제를 극복하기 위해 데이터 라벨링 서비스 제공자는 주석자의 전문성을 강화하기 위해 교육 프로그램과 지식 공유 플랫폼에 투자해야 합니다. 업계 전문가 및 도메인 전문가와 협력하면 정확하고 상황에 맞는 라벨링을 보장하는 데 도움이 될 수도 있습니다. 또한 크라우드 기반 라벨링 플랫폼을 활용하고 품질 관리 메커니즘을 구현하면 주관적인 라벨링 작업에서 일관성과 신뢰성을 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

주요 시장 동향

데이터 라벨링 복잡성 증가

데이터 라벨링 솔루션 및 서비스에 대한 글로벌 시장은 데이터 라벨링 복잡성이 크게 증가하고 있습니다. 조직에서 다양하고 구조화되지 않은 데이터를 생성하고 수집함에 따라 정확하고 상황에 맞는 데이터 라벨링에 대한 필요성이 커지고 있습니다. 이러한 복잡성은 다중 모드 데이터(예텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오), 도메인별 요구 사항(예의료, 자율 주행차 및 금융), 미묘한 데이터 의미론(예감정 분석 및 객체 감지)을 포함한 다양한 소스에서 발생합니다. 이러한 과제를 해결하기 위해 데이터 레이블링 서비스 제공자는 복잡한 레이블링 작업을 처리할 수 있는 전문 지식과 도구를 개발하는 데 주력하고 있습니다. 능동 학습 및 반지도 학습과 같은 고급 주석 기술은 레이블링 효율성과 정확성을 개선하는 동시에 수작업을 줄이는 데 사용되고 있습니다.

AI 강화 데이터 레이블링

인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML) 기술을 데이터 레이블링 프로세스에 통합하는 것은 시장에서 두드러진 추세입니다. AI 알고리즘은 반복적인 작업을 자동화하고, 주석을 제안하고, 레이블 품질을 확인하여 인간 주석 작성자를 지원할 수 있습니다. 머신 러닝 모델은 인간 주석에서 학습하고 시간이 지남에 따라 레이블링 정확도를 개선할 수 있습니다. 이 AI 강화 데이터 레이블링 접근 방식은 레이블링 프로세스를 가속화할 뿐만 아니라 일관성을 강화하고 비용을 절감합니다. 데이터 라벨링 서비스 제공자는 광범위한 산업과 데이터 유형에 걸쳐 보다 효율적이고 정확한 라벨링 서비스를 제공하기 위해 AI 기반 도구와 플랫폼을 점점 더 활용하고 있습니다.

데이터 개인 정보 보호 및 규정 준수

데이터 개인 정보 보호 및 규정 준수는 데이터 라벨링 산업에서 가장 중요한 문제가 되었습니다. GDPR 및 CCPA와 같은 엄격한 데이터 보호 규정이 시행됨에 따라 조직은 라벨링 프로세스 중에 개인 및 민감한 데이터가 책임감 있게 처리되도록 해야 합니다. 데이터 라벨링 서비스 제공자는 민감한 정보를 보호하기 위해 익명화 및 암호화를 포함한 강력한 데이터 개인 정보 보호 조치를 구현하고 있습니다. 또한 의료 분야의 HIPAA 및 금융 분야의 금융 규정과 같은 산업별 규정을 준수하는 것이 중요합니다. 서비스 제공자는 이러한 규정 요구 사항을 준수하고 고객에게 신뢰할 수 있고 규정을 준수하는 데이터 라벨링 솔루션을 제공하기 위해 안전한 인프라, 교육 및 감사 프로세스에 투자하고 있습니다.

크라우드소싱 및 원격 라벨링

크라우드소싱 및 원격 라벨링은 데이터 라벨링 시장에서 추진력을 얻었습니다. 조직은 원격으로 데이터에 레이블을 지정할 수 있는 다양한 주석자 인력에 액세스하기 위해 글로벌 인재 풀을 활용하고 있습니다. 이 접근 방식은 확장성, 비용 효율성 및 대량의 데이터를 빠르게 처리하는 기능을 제공합니다. 데이터 레이블링 플랫폼과 마켓플레이스는 조직을 전 세계의 숙련된 주석자와 연결하여 레이블링 작업을 효율적으로 크라우드소싱할 수 있도록 합니다. 그러나 크라우드소싱 데이터 레이블링 모델에서 품질 관리를 관리하고 주석자 전문성을 보장하는 것은 여전히 어려운 문제로 남아 있으며, 서비스 제공자는 이러한 문제를 해결하기 위한 혁신적인 솔루션을 개발해야 합니다.

세그먼트별 통찰력

소싱 유형 통찰력

아웃소싱 세그먼트가 시장을 지배했으며 2022년 매출의 84.1%를 차지했습니다. 아웃소싱 세그먼트는 또한 예측 기간 동안 가장 높은 성장률로 확장되어 유망한 성장 전망을 제공할 것으로 예상됩니다. 아웃소싱 회사의 경우 비용 효율성과 단기적 약속이 최우선 고려 사항입니다. 아웃소싱 회사는 조직이 주석 용량, 견고한 보안 프로토콜, 레이블링 요구 사항에 대한 컨설팅 관행을 개발하는 유연한 방법을 달성하도록 지원합니다.

사내 세그먼트는 예측 기간 동안 적당한 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 사내 데이터 레이블링 솔루션을 실행하면 기업은 신뢰할 수 있는 레이블링 프로세스와 데이터 관리를 위한 복제 가능한 시스템을 발전시킬 수 있습니다. 공급업체는 또한 고객의 애플리케이션 및 요구 사항에 맞춰 맞춤 솔루션을 제공하고 있습니다. 게다가 사내 데이터 레이블링 팀을 배치하면 운영 절차에 대한 보다 깊은 이해와 향상된 제어가 가능해져 조직 관점에 도움이 될 것입니다.

유형

이미지 세그먼트는 시장을 선도했으며 2022년에 36.6%가 넘는 가장 큰 매출 점유율을 차지했습니다. 높은 점유율은 자동차, 의료, 미디어, 엔터테인먼트를 포함한 다양한 산업에서 컴퓨터 비전 사용이 증가하고 있기 때문일 수 있습니다. 예를 들어, 의료 영상은 중요한 이미지 레이블링 애플리케이션 중 하나입니다.

또한 이미지/비디오 세그먼트의 성장에 기여한 요인은 세그먼트에서 사용되는 첨단 기술입니다. 또한, 의료 산업에서 X선, 컴퓨터 단층촬영(CT) 스캔, 자기공명영상(MRI) 및 환자 치료를 위한 컴퓨터 애플리케이션의 사용이 증가함에 따라 세그먼트 성장이 촉진될 것입니다. 또한, 텍스트 세그먼트는 임상 연구 및 전자 상거래에서 증가하는 애플리케이션으로 인해 2022년에 상당한 점유율을 차지했습니다. 예상 기간 동안 오디오 세그먼트가 가장 높은 비율로 성장할 것으로 예상됩니다.

레이블링 유형 통찰력

2022년에는 수동 세그먼트가 시장을 지배하여 매출 점유율의 76.9% 이상을 차지했습니다. 데이터 레이블링 솔루션 및 서비스는 수동, 반지도 및 자동 레이블링 유형으로 세분화됩니다. 수동 데이터 레이블링은 인간이 모든 데이터를 분류하거나 레이블링하는 프로세스입니다. 자동 레이블링과 달리 이 방법은 높은 무결성, 일관성 및 낮은 데이터 주석 노력과 같은 이점으로 인해 매력적입니다. 그러나 수동 주석은 비용이 많이 들고 시간이 많이 걸리기 때문에 크라우드소싱 활동을 통해 수집된 레이블이 지정된 데이터는 다양한 목적으로 사용됩니다.

자동 레이블링 세그먼트는 예측 기간 동안 유리하게 상승할 것으로 예상됩니다. 계층적 학습 프로세스를 통해 데이터 세트에서 정교하고 고수준의 인식을 추상화하는 데 도움이 되므로 데이터 레이블링 부문에서 AI가 눈에 띄게 증가하면서 시장 성장이 증가하고 있습니다. 대량의 데이터에서 의미 있는 패턴을 마이닝하고 추출해야 할 필요성이 커짐에 따라 자동 데이터 주석 도구에 대한 수요가 증가할 가능성이 큽니다. 반지도 시스템은 레이블이 지정되지 않은 데이터를 분류하거나 레이블이 지정된 특정 데이터를 식별할 수 있습니다. 이 주석 유형의 사용이 제한되어 시장 점유율이 적당할 것입니다.

지역별 통찰력

북미가 시장을 주도하여 총 수익의 31.0% 이상을 차지했습니다. 이 지역의 데이터 레이블링 솔루션에 대한 신규 투자가 시장 성장을 이끌고 있습니다. 캐나다와 미국과 같은 북미 시장의 AI 조기 도입자는 데이터 레이블링 솔루션 및 서비스의 가장자리에 있습니다. 예측 기간 동안 유럽 시장은 꾸준히 증가할 것으로 예상됩니다. 또한 자동차 장애물 감지 기술의 새로운 성장은 예측 기간 동안 유럽 지역 자동차 부문의 시장 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다.

아시아 태평양 지역 시장은 글로벌 시장에서 상당한 추진력을 얻고 예측 기간 동안 22.8%의 CAGR로 확장될 것으로 예상됩니다. 이러한 성장은 약간의 기술 발전, 모바일 및 태블릿의 급속한 채택 증가, 인도와 중국과 같은 개발 도상국에서 소셜 네트워킹의 중요성 증가에 기인합니다. 예를 들어, 중국 정부가 엄격하게 시행하고 있는 실명 등록법은 모든 시민이 공식 정부 발급 신분증을 인터넷 계정에 연결하도록 요구합니다. 이러한 정책은 전국적으로 데이터 레이블링 솔루션 사용을 확대하고 있습니다.

최근 개발

• 2023년 2월 Appen은 생성 AI 기능과 소수 샷 학습 기술을 활용하여 데이터 주석을 가속화하여 생성 AI 애플리케이션을 구축하는 자동화된 NLP 레이블링을 출시했습니다. 이를 통해 사용자는 탁월한 소비자 경험을 누릴 수 있습니다.
• 2022년 9월 CloudFactory Limited는 모델 중심 AI에서 데이터 중심 AI로의 전환을 가속화하는 데이터 중심 머신 러닝 플랫폼인 Hasty GmbH를 인수했다고 발표했습니다. 이를 통해 기업은 데이터 중심 접근 방식을 사용하여 비전 AI 솔루션을 더 빠르게 개발하고 배포할 수 있습니다. 이 인수를 통해 Hasty GmbH의 AI 지원 자동 레이블링과 CloudFactory Limited의 인간 참여 AI 기술을 통합하여 AI 모델을 더 빠르게 구현할 수 있습니다.

주요 시장 플레이어

• Alegion
• AmazonMechanical Turk, Inc.
• AppenLimited
• ClickworkerGmbH
• CloudApp
• CloudFactoryLimited
• CogitoTech LLC
• DeepSystems, LLC
• edgecase.ai
• ExplosionAI GmbH
• HeexTechnologies
• Labelbox,Inc
• LotusQuality Assurance
• MightyAI, Inc.
• PlaymentInc