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市场调查报告书
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1684595

合成资料生成市场机会、成长动力、产业趋势分析与 2025 - 2034 年预测

Synthetic Data Generation Market Opportunity, Growth Drivers, Industry Trend Analysis, and Forecast 2025 - 2034

出版日期: | 出版商: Global Market Insights Inc. | 英文 180 Pages | 商品交期: 2-3个工作天内

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简介目录

2024 年全球合成资料生成市场价值为 3.105 亿美元,预计 2025 年至 2034 年期间的复合年增长率为 35.2%。市场扩张的激增主要是由于对训练人工智慧 (AI) 和机器学习 (ML) 模型的资料的需求不断增长。人工智慧和机器学习技术在很大程度上依赖大量高品质和多样化的资料才能准确且有效率地运行,随着这些技术继续影响全球产业,合成资料在推动其发展方面发挥着越来越重要的作用。

合成数据生成市场 - IMG1

合成资料透过提供复製真实世界状况的人工产生的资料集,帮助企业克服资料限制、隐私问题和取得挑战。这使企业能够在遵守隐私法规的同时创建更强大和可靠的 AI/ML 模型。随着医疗保健、汽车和零售等行业的人工智慧和机器学习应用不断增长,对合成资料的需求只会加剧,使市场快速加速。

市场范围
起始年份 2024
预测年份 2025-2034
起始值 3.105亿美元
预测值 61亿美元
复合年增长率 35.2%

在应用方面,合成资料生成市场分为几个主要类别,包括 AI/ML 模型训练、隐私保护、测试资料管理、资料分析和视觉化等。 AI/ML 模型训练领域占据最大的市场份额,到 2024 年将占总量的 30%。随着对训练和改进 AI 和 ML 模型的多样化和高品质资料集的需求不断增加,该领域预计将在 2034 年创​​造 20 亿美元的收入。随着人工智慧和机器学习越来越多地嵌入到业务流程和应用中,拥有全面且具代表性的资料集对于确保这些技术实用、有效且能够应对现实世界的挑战至关重要。

就资料类型而言,市场分为图像和影片、表格、文字和其他部分。文字资料部分目前是主导部分,到 2024 年将占据 34.5% 的市场。这种增长可归因于各个领域的自然语言处理 (NLP) 应用的激增,例如客户服务自动化、内容创建、情绪分析和分析。随着这些领域的人工智慧应用不断增长,对多样化和高品质文字资料的需求也在不断增长,以训练和增强理解、解释和生成人类语言的模型。

北美合成资料生成市场是全球市场的关键参与者,到 2024 年将占据 34% 的市场。该地区的主导地位得益于其先进的技术基础设施、领先技术公司的强大影响力以及对人工智慧和机器学习研发的大量投资。此外,政府机构和研究机构的支持以及对人工智慧/机器学习发展的资金不断增加,进一步推动了该地区对合成资料解决方案的需求。各行业对资料隐私和安全的需求日益增长,也加速了合成资料生成技术的采用,巩固了北美在该市场的领导地位。

目录

第 1 章:方法论与范围

  • 研究设计
    • 研究方法
    • 资料收集方法
  • 基础估计和计算
    • 基准年计算
    • 市场估计的主要趋势
  • 预测模型
  • 初步研究与验证
    • 主要来源
    • 资料探勘来源
  • 市场定义

第 2 章:执行摘要

第 3 章:产业洞察

  • 产业生态系统分析
    • 数据生成和合成资料提供商
    • 资料隐私和安全供应商
    • 技术提供者
    • 最终用户
  • 供应商概况
  • 利润率分析
  • 技术与创新格局
  • 重要新闻及倡议
  • 监管格局
  • 合成资料的用例
  • 衝击力
    • 成长动力
      • 人工智慧/机器学习模型训练需求不断增长
      • 隐私问题和法规遵循性
      • 对增强测试和模拟的需求日益增长
      • 资料生成工具的技术进步
    • 产业陷阱与挑战
      • 品质和现实问题
      • 资料和演算法偏差的可能性
  • 成长潜力分析
  • 波特的分析
  • PESTEL 分析

第四章:竞争格局

  • 介绍
  • 公司市占率分析
  • 竞争定位矩阵
  • 战略展望矩阵

第五章:市场估计与预测:按数据,2021 - 2034 年

  • 主要趋势
  • 图片和影片
  • 表格
  • 文字
  • 其他的

第六章:市场估计与预测:按供应量,2021 - 2034 年

  • 主要趋势
  • 全合成
  • 部分合成

第 7 章:市场估计与预测:按发电技术,2021 - 2034 年

  • 主要趋势
  • 统计方法和模型
  • 基于规则的系统
  • 基于代理的系统
  • 深度学习方法
  • 其他的

第 8 章:市场估计与预测:按应用,2021 - 2034 年

  • 主要趋势
  • AI/ML 模型训练
  • 隐私保护
  • 测试资料管理
  • 数据分析和视觉化
  • 其他的

第 9 章:市场估计与预测:按最终用途,2021 - 2034 年

  • 主要趋势
  • 金融保险业协会
  • 医疗保健与生命科学
  • 製造业
  • 科技与电信
  • 汽车与运输
  • 其他的

第 10 章:市场估计与预测:按地区,2021 - 2034 年

  • 主要趋势
  • 北美洲
    • 我们
    • 加拿大
  • 欧洲
    • 英国
    • 德国
    • 法国
    • 西班牙
    • 义大利
    • 俄罗斯
    • 北欧
  • 亚太地区
    • 中国
    • 印度
    • 日本
    • 韩国
    • 澳新银行
    • 东南亚
  • 拉丁美洲
    • 巴西
    • 墨西哥
    • 阿根廷
  • 中东及非洲
    • 阿联酋
    • 南非
    • 沙乌地阿拉伯

第 11 章:公司简介

  • Aetion
  • Anylogic
  • Anyverse
  • Bifrost
  • Cvedia
  • DataGen
  • GenRocket
  • Gretel
  • Hazy
  • K2View
  • MDClone
  • Mindtech Global
  • Mostly AI
  • Rendered.AI
  • Sagemaker
  • Sogeti
  • Synthesis AI
  • Syntho
  • Tonic AI
  • Ydata.AI
简介目录
Product Code: 13007

The Global Synthetic Data Generation Market, valued at USD 310.5 million in 2024, is projected to expand at a CAGR of 35.2% from 2025 to 2034. The surge in market expansion is primarily driven by the escalating need for data to train artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) models. AI and ML technologies rely heavily on vast amounts of high-quality and varied data to function accurately and efficiently, and as these technologies continue to shape industries globally, synthetic data plays an increasingly vital role in fueling their development.

Synthetic Data Generation Market - IMG1

Synthetic data helps businesses overcome data limitations, privacy concerns, and acquisition challenges by providing artificially generated datasets that replicate real-world conditions. This enables businesses to create more robust and reliable AI/ML models while complying with privacy regulations. As AI and ML applications in industries like healthcare, automotive, and retail continue to grow, the demand for synthetic data will only intensify, positioning the market for rapid acceleration.

Market Scope
Start Year2024
Forecast Year2025-2034
Start Value$310.5 Million
Forecast Value$6.1 Billion
CAGR35.2%

In terms of application, the synthetic data generation market is segmented into several key categories, including AI/ML model training, privacy protection, test data management, data analytics, and visualization, among others. The AI/ML model training segment holds the largest market share, accounting for 30% of the total in 2024. This segment is set to generate USD 2 billion by 2034 as the need for diverse and high-quality datasets to train and refine AI and ML models continues to rise. With AI and ML increasingly embedded in business processes and applications, having comprehensive and representative datasets is essential for ensuring these technologies are practical, effective, and ready for real-world challenges.

When it comes to data types, the market is divided into image & video, tabular, text, and other segments. The text data segment is currently the dominant segment, accounting for 34.5% of the market share in 2024. This growth can be attributed to the surge in natural language processing (NLP) applications across various sectors, such as customer service automation, content creation, sentiment analysis, and analytics. As AI adoption in these areas continues to grow, so does the demand for diverse and high-quality text data to train and enhance models that understand, interpret, and generate human language.

The North American synthetic data generation market is a key player in the global landscape, capturing a 34% market share in 2024. This region's dominance is driven by its advanced technological infrastructure, a strong presence of leading technology companies, and significant investments in AI and machine learning research and development. In addition, the support from government agencies and research institutions-along with growing funding for AI/ML advancements-further drives the region's demand for synthetic data solutions. The increasing need for data privacy and security across industries also accelerates the adoption of synthetic data generation technologies, solidifying North America's leadership in this market.

Table of Contents

Chapter 1 Methodology & Scope

  • 1.1 Research design
    • 1.1.1 Research approach
    • 1.1.2 Data collection methods
  • 1.2 Base estimates and calculations
    • 1.2.1 Base year calculation
    • 1.2.2 Key trends for market estimates
  • 1.3 Forecast model
  • 1.4 Primary research & validation
    • 1.4.1 Primary sources
    • 1.4.2 Data mining sources
  • 1.5 Market definitions

Chapter 2 Executive Summary

  • 2.1 Industry 3600 synopsis, 2021 - 2034

Chapter 3 Industry Insights

  • 3.1 Industry ecosystem analysis
    • 3.1.1 Data generation and synthetic data providers
    • 3.1.2 Data privacy and security vendors
    • 3.1.3 Technology providers
    • 3.1.4 End users
  • 3.2 Supplier landscape
  • 3.3 Profit margin analysis
  • 3.4 Technology & innovation landscape
  • 3.5 Key news & initiatives
  • 3.6 Regulatory landscape
  • 3.7 Use cases of synthetic data
  • 3.8 Impact forces
    • 3.8.1 Growth drivers
      • 3.8.1.1 Rising demand for AI/ML model training
      • 3.8.1.2 Privacy concerns and regulatory compliance
      • 3.8.1.3 Growing need for enhanced testing and simulation
      • 3.8.1.4 Technological advancements in data generation tools
    • 3.8.2 Industry pitfalls & challenges
      • 3.8.2.1 Quality and realism concerns
      • 3.8.2.2 Potential for data and algorithmic bias
  • 3.9 Growth potential analysis
  • 3.10 Porter's analysis
  • 3.11 PESTEL analysis

Chapter 4 Competitive Landscape, 2024

  • 4.1 Introduction
  • 4.2 Company market share analysis
  • 4.3 Competitive positioning matrix
  • 4.4 Strategic outlook matrix

Chapter 5 Market Estimates & Forecast, By Data, 2021 - 2034 ($Bn)

  • 5.1 Key trends
  • 5.2 Image & video
  • 5.3 Tabular
  • 5.4 Text
  • 5.5 Others

Chapter 6 Market Estimates & Forecast, By Offering, 2021 - 2034 ($Bn)

  • 6.1 Key trends
  • 6.2 Fully synthetic
  • 6.3 Partially synthetic

Chapter 7 Market Estimates & Forecast, By Generation Technique, 2021 - 2034 ($Bn)

  • 7.1 Key trends
  • 7.2 Statistical methods & models
  • 7.3 Rule-based system
  • 7.4 Agent-based system
  • 7.5 Deep learning methods
  • 7.6 Others

Chapter 8 Market Estimates & Forecast, By Application, 2021 - 2034 ($Bn)

  • 8.1 Key trends
  • 8.2 AI/ML model training
  • 8.3 Privacy protection
  • 8.4 Test data management
  • 8.5 Data analytics and visualization
  • 8.6 Others

Chapter 9 Market Estimates & Forecast, By End Use, 2021 - 2034 ($Bn)

  • 9.1 Key trends
  • 9.2 BFSI
  • 9.3 Healthcare & life sciences
  • 9.4 Manufacturing
  • 9.5 Technology & telecommunications
  • 9.6 Automotive & transportation
  • 9.7 Others

Chapter 10 Market Estimates & Forecast, By Region, 2021 - 2034 ($Bn)

  • 10.1 Key trends
  • 10.2 North America
    • 10.2.1 U.S.
    • 10.2.2 Canada
  • 10.3 Europe
    • 10.3.1 UK
    • 10.3.2 Germany
    • 10.3.3 France
    • 10.3.4 Spain
    • 10.3.5 Italy
    • 10.3.6 Russia
    • 10.3.7 Nordics
  • 10.4 Asia Pacific
    • 10.4.1 China
    • 10.4.2 India
    • 10.4.3 Japan
    • 10.4.4 South Korea
    • 10.4.5 ANZ
    • 10.4.6 Southeast Asia
  • 10.5 Latin America
    • 10.5.1 Brazil
    • 10.5.2 Mexico
    • 10.5.3 Argentina
  • 10.6 MEA
    • 10.6.1 UAE
    • 10.6.2 South Africa
    • 10.6.3 Saudi Arabia

Chapter 11 Company Profiles

  • 11.1 Aetion
  • 11.2 Anylogic
  • 11.3 Anyverse
  • 11.4 Bifrost
  • 11.5 Cvedia
  • 11.6 DataGen
  • 11.7 GenRocket
  • 11.8 Gretel
  • 11.9 Hazy
  • 11.10 K2View
  • 11.11 MDClone
  • 11.12 Mindtech Global
  • 11.13 Mostly AI
  • 11.14 Rendered.AI
  • 11.15 Sagemaker
  • 11.16 Sogeti
  • 11.17 Synthesis AI
  • 11.18 Syntho
  • 11.19 Tonic AI
  • 11.20 Ydata.AI