Рынок решений и услуг по маркировке данных — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз, сегментированный по типу источника (внутренний, аутсорсинг), по типу (текст, изображение/видео, аудио), по типу маркировки (ручной, полуконтролируемый, автоматический), по вертикали (ИТ, автомобилестроение, правительство, здравоохранение, финансовые услуги, розничная торговля, другие), п

Обзор рынка

Глобальный рынок решений и услуг по маркировке данных оценивается в 11,3 млрд долларов США в 2022 году и, как ожидается, будет прогнозировать устойчивый рост в прогнозируемый период с среднегодовым темпом роста 19,4% до 2028 года. Глобальный рынок решений и услуг по маркировке данных переживает существенный рост, обусловленный растущим спросом на высококачественные маркированные данные во всех отраслях. Маркировка данных является важным шагом в машинном обучении и искусственном интеллекте, поскольку она включает в себя аннотацию и категоризацию данных для эффективного обучения алгоритмов. Расширение этого рынка обусловлено растущим внедрением приложений на основе ИИ и автоматизации в таких секторах, как здравоохранение, автономные транспортные средства, электронная коммерция и другие. Услуги по маркировке данных предлагают экспертные знания, необходимые для точного аннотирования изображений, видео, текстов и других типов данных, гарантируя, что модели ИИ могут принимать обоснованные решения. Кроме того, появление сложных приложений ИИ, включая обработку естественного языка и компьютерное зрение, требует разнообразных и точно маркированных наборов данных. Поскольку организации стремятся использовать ИИ для лучшего понимания, эффективности и конкурентоспособности, спрос на решения и услуги по маркировке данных будет расти и дальше. На будущие перспективы этого рынка также влияют инновации в технологиях маркировки, такие как активное обучение и полуконтролируемое обучение, которые оптимизируют процесс маркировки, снижая затраты и повышая эффективность разработки моделей ИИ.

Ключевые драйверы рынка

Повышенный спрос на услуги по маркировке данных

Глобальный рынок решений и услуг по маркировке данных переживает значительный рост из-за возросшего спроса на услуги по маркировке данных. Маркировка данных является важным шагом в разработке моделей ИИ и машинного обучения, поскольку она включает аннотацию и маркировку данных для обучения этих моделей. С ростом внедрения технологий ИИ и машинного обучения в различных отраслях потребность в высококачественных маркированных данных стала первостепенной. Услуги по маркировке данных предоставляют организациям экспертные знания и ресурсы, необходимые для точного и эффективного аннотирования и маркировки больших объемов данных. Это позволяет организациям эффективно обучать свои модели ИИ и повышать их производительность, что приводит к более эффективному принятию решений и улучшению бизнес-результатов.

Обеспечение качества и точности

Решения и услуги по маркировке данных играют жизненно важную роль в обеспечении качества и точности моделей ИИ и машинного обучения. Высококачественные маркированные данные необходимы для обучения этих моделей для точной работы и составления надежных прогнозов. Услуги по маркировке данных нанимают обученных специалистов, которые обладают опытом в понимании конкретных требований различных моделей ИИ и могут соответствующим образом точно маркировать данные. Такое внимание к деталям и точность в маркировке данных помогают организациям создавать надежные и точные модели ИИ, снижая риск ошибок и улучшая общую производительность этих моделей.

Масштабируемость и гибкость

Масштабируемость и гибкость, предлагаемые решением и услугами по маркировке данных, являются ключевыми драйверами рынка. Поскольку организации имеют дело с постоянно растущими объемами данных, потребность в масштабируемых решениях по маркировке данных становится решающей. Услуги по маркировке данных предоставляют инфраструктуру и ресурсы, необходимые для эффективной обработки крупномасштабных проектов по маркировке данных. Эти услуги можно быстро масштабировать в зависимости от требований проекта, гарантируя, что организации смогут эффективно удовлетворять свои потребности в маркировке данных. Кроме того, услуги по маркировке данных обеспечивают гибкость с точки зрения типов данных, которые могут быть помечены. Будь то текст, изображения, аудио или видеоданные, службы маркировки данных могут обрабатывать различные типы данных и предоставлять точные аннотации и метки, удовлетворяя особые требования различных моделей ИИ.

Экспертиза в предметной области и специализированные услуги

Поставщики решений и услуг по маркировке данных часто обладают экспертизой в предметной области в определенных отраслях или приложениях. Эта экспертиза позволяет им понимать нюансы и сложности данных в этих областях и предоставлять специализированные услуги маркировки. Например, в сфере здравоохранения службы маркировки данных могут точно аннотировать медицинские изображения или клинические данные, гарантируя, что модели ИИ, обученные на этих маркированных данных, могут делать точные диагнозы или прогнозы. Аналогичным образом, в сфере автономного вождения службы маркировки данных могут предоставлять точные аннотации для дорожных сцен или объектов, позволяя моделям ИИ безопасно перемещаться. Наличие экспертных знаний в области и специализированных услуг в поставщиках решений и услуг по маркировке данных добавляет ценность для организаций, гарантируя точность и релевантность маркированных данных.

Безопасность данных и конфиденциальность

Безопасность данных и конфиденциальность являются критически важными факторами в процессе маркировки данных. Организациям необходимо обеспечить безопасную обработку своих данных и защиту конфиденциальной информации. Поставщики решений и услуг по маркировке данных понимают важность безопасности данных и имеют надежные меры для защиты данных, с которыми они работают. Эти меры включают защищенные протоколы передачи данных, методы шифрования, средства управления доступом и соглашения о конфиденциальности. Передавая маркировку данных на аутсорсинг надежным поставщикам услуг, организации могут снизить риски, связанные с безопасностью и конфиденциальностью данных, что позволит им сосредоточиться на своей основной деятельности.

Основные проблемы рынка

Отсутствие стандартизации и контроля качества

Одной из основных проблем, с которой сталкивается глобальный рынок решений и услуг по маркировке данных, является отсутствие мер стандартизации и контроля качества. Поскольку маркировка данных играет решающую роль в обучении моделей машинного обучения, несоответствия и неточности в процессе маркировки могут существенно повлиять на производительность и надежность этих моделей. Без стандартизированных руководств и механизмов контроля качества существует риск непоследовательных методов маркировки в разных наборах данных и у разных поставщиков услуг маркировки. Это может привести к ненадежным результатам и затруднить принятие решений машинного обучения. Для решения этой проблемы необходимы общеотраслевые усилия по созданию стандартизированных методов маркировки, определению показателей качества и внедрению строгих процессов контроля качества. Сотрудничество между поставщиками услуг маркировки данных, отраслевыми экспертами и регулирующими органами может помочь обеспечить единообразие и высокое качество маркированных наборов данных, укрепляя доверие и уверенность в приложениях машинного обучения.

Масштабируемость и эффективность

Масштабируемость и эффективность решений и услуг по маркировке данных создают значительные проблемы для организаций. Поскольку объем данных увеличивается экспоненциально, маркировка больших наборов данных в сжатые сроки становится сложной задачей. Ручные процессы маркировки могут быть трудоемкими, подверженными ошибкам и дорогостоящими, особенно при работе с большими объемами данных. Чтобы преодолеть эту проблему, необходимо разработать и внедрить автоматизированные и полуавтоматические методы маркировки данных. Использование технологий ИИ, таких как компьютерное зрение и обработка естественного языка, может помочь автоматизировать процесс маркировки, сократив требуемое время и усилия. Кроме того, должны быть внедрены эффективные инструменты управления проектами и рабочие процессы для оптимизации процесса маркировки, эффективного распределения ресурсов и обеспечения своевременной доставки маркированных наборов данных.

Конфиденциальность и безопасность данных

Проблемы конфиденциальности и безопасности данных являются критическими проблемами на рынке решений и услуг по маркировке данных. Маркированные наборы данных часто содержат конфиденциальную и личную информацию, что делает их привлекательными целями для злоумышленников. Организации должны гарантировать, что соответствующие меры защиты данных применяются на протяжении всего процесса маркировки, включая безопасное хранение данных, контроль доступа и методы анонимизации. Соблюдение правил защиты данных, таких как Общий регламент по защите данных (GDPR), имеет важное значение для поддержания доверия клиентов и предотвращения юридических последствий. Внедрение надежных протоколов конфиденциальности и безопасности данных, проведение регулярных аудитов и предоставление клиентам прозрачности в отношении методов обработки данных могут помочь решить эти проблемы и снизить потенциальные риски.

Экспертиза в предметной области и субъективность

Маркировка данных часто требует знаний и опыта в предметной области для точного аннотирования и классификации данных. Различные задачи маркировки могут включать субъективные интерпретации, требующие людей-аннотаторов со специализированными знаниями в определенных областях. Приобретение и удержание разнообразного пула опытных аннотаторов может быть сложной задачей, особенно для нишевых отраслей или новых технологий. Чтобы преодолеть эту проблему, поставщики услуг маркировки данных должны инвестировать в программы обучения и платформы обмена знаниями для повышения квалификации своих аннотаторов. Сотрудничество с отраслевыми экспертами и специалистами в предметной области также может помочь обеспечить точную и контекстно-релевантную маркировку. Кроме того, использование краудфандинговых платформ маркировки и внедрение механизмов контроля качества могут помочь поддерживать согласованность и надежность в задачах субъективной маркировки.

Основные тенденции рынка

Рост сложности маркировки данных

Глобальный рынок решений и услуг по маркировке данных становится свидетелем значительного увеличения сложности маркировки данных. Поскольку организации генерируют и собирают разнообразные и неструктурированные данные, растет потребность в точной и контекстно-зависимой маркировке данных. Эта сложность возникает из-за различных источников, включая мультимодальные данные (например, текст, изображения, аудио и видео), требования, специфичные для домена (например, здравоохранение, автономные транспортные средства и финансы), и тонкую семантику данных (например, анализ настроений и обнаружение объектов). Для решения этих проблем поставщики услуг маркировки данных сосредоточены на разработке специализированных знаний и инструментов, которые могут справляться со сложными задачами маркировки. Расширенные методы аннотации, такие как активное обучение и полуконтролируемое обучение, используются для повышения эффективности и точности маркировки при одновременном сокращении ручных усилий.

Маркировка данных с использованием ИИ

Интеграция технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) в процессы маркировки данных является заметной тенденцией на рынке. Алгоритмы ИИ могут помогать людям-аннотаторам, автоматизируя повторяющиеся задачи, предлагая аннотации и проверяя качество маркировки. Модели машинного обучения могут учиться на человеческих аннотациях и со временем повышать точность маркировки. Этот подход к маркировке данных с использованием ИИ не только ускоряет процесс маркировки, но и повышает согласованность и снижает затраты. Поставщики услуг маркировки данных все чаще используют инструменты и платформы на базе ИИ для предоставления более эффективных и точных услуг маркировки в широком спектре отраслей и типов данных.

Конфиденциальность данных и соответствие требованиям

Конфиденциальность данных и соответствие требованиям стали первостепенными проблемами в отрасли маркировки данных. С введением строгих правил защиты данных, таких как GDPR и CCPA, организации должны гарантировать, что персональные и конфиденциальные данные обрабатываются ответственно в процессе маркировки. Поставщики услуг маркировки данных внедряют надежные меры по обеспечению конфиденциальности данных, включая анонимизацию и шифрование, для защиты конфиденциальной информации. Кроме того, соблюдение отраслевых правил, таких как HIPAA в здравоохранении и финансовых правил в финансовом секторе, имеет решающее значение. Поставщики услуг инвестируют в безопасную инфраструктуру, обучение и процессы аудита, чтобы соответствовать этим нормативным требованиям и предоставлять клиентам надежные и соответствующие требованиям решения по маркировке данных.

Краудсорсинг и удаленная маркировка

Краудсорсинг и удаленная маркировка набирают обороты на рынке маркировки данных. Организации обращаются к глобальным кадровым резервам, чтобы получить доступ к разнообразной рабочей силе аннотаторов, которые могут маркировать данные удаленно. Такой подход обеспечивает масштабируемость, экономическую эффективность и возможность быстро обрабатывать большие объемы данных. Платформы и торговые площадки маркировки данных связывают организации с опытными аннотаторами по всему миру, позволяя им эффективно выполнять краудсорсинговые задачи по маркировке. Тем не менее, управление контролем качества и обеспечение экспертных знаний аннотаторов остаются проблемами в модели краудсорсинговой маркировки данных, что побуждает поставщиков услуг разрабатывать инновационные решения для решения этих проблем.

Сегментные аналитические данные

Аналитические данные по типу источника

Аутсорсинговый сегмент доминировал на рынке и составил 84,1% выручки в 2022 году. Ожидается, что аутсорсинговый сегмент также предлагает многообещающие перспективы роста, расширяясь самыми высокими темпами в течение прогнозируемого периода. Для аутсорсинговых компаний главными соображениями являются экономическая эффективность и краткосрочные обязательства. Аутсорсинговые компании поддерживают организации в реализации гибкого метода разработки аннотативной емкости, надежных протоколов безопасности и консультационных практик для их потребностей в маркировке.

Ожидается, что внутренний сегмент продемонстрирует умеренный рост в течение прогнозируемого периода. Реализация внутренних решений по маркировке данных позволяет компаниям продвигать надежные процессы маркировки и воспроизводимую систему для управления данными. Поставщики также предлагают индивидуальные решения, соответствующие приложениям и требованиям клиентов. Более того, размещение внутренних команд по маркировке данных обеспечивает более глубокое понимание и улучшенный контроль рабочих процедур, что принесет пользу точке зрения организации.

Тип

Сегмент изображений лидировал на рынке и обеспечил наибольшую долю выручки более 36,6% в 2022 году. Высокую долю можно объяснить растущим использованием компьютерного зрения в различных отраслях, включая автомобилестроение, здравоохранение, СМИ и развлечения. Например, медицинская визуализация является одним из важных приложений для маркировки изображений.

Более того, фактором, приписываемым росту сегмента изображений/видео, являются передовые технологии, используемые в этом сегменте. Кроме того, растущее использование компьютерных приложений в отрасли здравоохранения для рентгеновских снимков, компьютерной томографии (КТ), магнитно-резонансной томографии (МРТ) и лечения пациентов будет способствовать росту сегмента. Кроме того, текстовый сегмент составил значительную долю в 2022 году из-за его растущего применения в клинических исследованиях и электронной коммерции. В прогнозируемый период ожидается, что аудиосегмент будет расти самыми высокими темпами.

Анализ типов маркировки

В 2022 году ручной сегмент доминировал на рынке с более чем 76,9% доли выручки. Решение и услуги по маркировке данных сегментируются на ручные, полуконтролируемые и автоматические типы маркировки. Ручная маркировка данных — это процесс классификации или маркировки любых данных людьми. В отличие от автоматической маркировки, этот метод привлекателен такими преимуществами, как высокая целостность, согласованность и низкие усилия по аннотации данных. Однако, поскольку ручная аннотация является дорогостоящей и трудоемкой, маркированные данные, собранные с помощью краудсорсинга, используются для различных целей.

Ожидается, что сегмент автоматической маркировки будет расти благоприятно в течение прогнозируемого периода. Значительное увеличение ИИ в секторе маркировки данных, поскольку он помогает абстрагировать сложные и высокоуровневые восприятия из наборов данных по сравнению с иерархическим процессом обучения, увеличивает рост рынка. Возникающий спрос на инструменты автоматической аннотации данных, вероятно, будет расти по мере роста потребности в добыче и извлечении значимых шаблонов из больших объемов данных. Полуконтролируемые системы могут классифицировать немаркированные данные или идентифицировать определенные маркированные данные. В результате ограниченного использования этого типа аннотации у него будет умеренная доля рынка.

Региональные данные

Северная Америка лидировала на рынке, на ее долю пришлось более 31,0% от общего дохода. Новые инвестиции в решения по маркировке данных в этом регионе лидируют в росте рынка. Ранние последователи ИИ на североамериканском рынке, такие как Канада и США, находятся на переднем крае решений и услуг по маркировке данных. В прогнозируемые годы ожидается, что европейский рынок будет неуклонно расти. Кроме того, ожидается, что новый рост технологий обнаружения автомобильных препятствий будет способствовать росту рынка в автомобильном секторе европейского региона в прогнозируемый период.

Ожидается, что региональный рынок Азиатско-Тихоокеанского региона получит значительную поддержку на мировом рынке и расширится со среднегодовым темпом роста 22,8% в прогнозируемый период. Рост объясняется небольшим технологическим прогрессом, быстро растущим внедрением мобильных телефонов и планшетов и растущей значимостью социальных сетей в развивающихся экономиках, таких как Индия и Китай. Например, законы о регистрации настоящих имен, которые правительство Китая строго соблюдает, требуют, чтобы все граждане привязывали свои официальные государственные удостоверения личности к учетной записи в Интернете. Такие политики расширяют использование решений по маркировке данных по всей стране.

Последние разработки

• В феврале 2023 года Appen запустила автоматизированную маркировку NLP, которая использует возможности генеративного ИИ и методы обучения с несколькими выстрелами для ускорения аннотации данных для создания генеративных приложений ИИ. Это позволит пользователям разблокировать исключительный потребительский опыт.
• В сентябре 2022 года CloudFactory Limited объявила о приобретении Hasty GmbH, платформы машинного обучения, ориентированной на данные, которая ускоряет переход от ИИ, ориентированного на модели, к ИИ, ориентированному на данные, позволяя компаниям быстрее разрабатывать и развертывать решения на основе ИИ-визуализации, используя подход, ориентированный на данные. Приобретение приведет к интеграции автоматизированной маркировки с использованием ИИ Hasty GmbH с технологией искусственного интеллекта с участием человека CloudFactory Limited, что обеспечит более быструю реализацию ИИ модели.

Ключевые игроки рынка

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