Es wird erwartet, dass der globale Markt für Datenkennzeichnungslösungen und -dienste bis 2030 46,9 Milliarden US-Dollar erreichen wird, was einem Marktwachstum von 19,5 % CAGR im Prognosezeitraum entspricht

Es wird erwartet, dass die Einführung von Datenkennzeichnungslösungen und -dienstleistungstechnologien sowie medizinischen Bildgebungstechniken für die frühe und präzise Diagnose von Krankheiten zu mehr Datenerfassung führen wird. Daher hat das Gesundheitssegment im Jahr 2022 einen Umsatz von 1779,8 Millionen US-Dollar auf dem Markt erzielt.

New York, 30. August 2023 (GLOBE NEWSWIRE) – Reportlinker.com gibt die Veröffentlichung des Berichts „Global Data Labeling Solution and Services Market Size, Share & Industry Trends Analysis Report By Type, By Labeling Type, By Sourcing Type“ bekannt. Nach Vertikale, nach regionalem Ausblick und Prognose, 2023–2030“ – https://www.reportlinker.com/p06487774/?utm_source=GNW Mehrere Marktteilnehmer starten strategische Bestrebungen, um ein starkes Netzwerk für künstliche Intelligenz durch die Auslagerung von Datenkennzeichnungslösungen zu schaffen Dienstleistungen. Auf künstlicher Intelligenz basierende Lösungen können darauf trainiert werden, markierte und gekennzeichnete Daten zu erkennen. Zu den gängigen Informationsquellen gehören medizinische Bilder, Röntgenbilder, CT-Bilder und Magnetresonanztomographie. Etiketten und Dienstleistungen für Datenlösungen sind im Gesundheitswesen von entscheidender Bedeutung, da die medizinische Bildgebung Computer-Vision-Technologie verwendet, um Muster zu erkennen und Krankheiten und Verletzungen zu identifizieren. Die von den Marktteilnehmern verfolgten Hauptstrategien sind Produkteinführungen als wichtigste Entwicklungsstrategie, um mit den sich ändernden Endanforderungen Schritt zu halten Benutzer. Im Juni 2022 führte Google in seinem Vertex einen dedizierten Server für KI-Systemschulungen zusammen mit beispielbasierten Erklärungen ein, um die Einführung von Modellen für maschinelles Lernen in Unternehmen zu beschleunigen. Darüber hinaus führte Appen Limited im Februar 2023 automatisiertes NLP-Labeling, Reinforcement Learning mit menschlichem Feedback und Document Intelligence ein. Basierend auf der in der KBV-Kardinalmatrix dargestellten Analyse; Google LLC (Alphabet Inc.) ist der Vorreiter auf dem Markt. Unternehmen wie Appen Limited, TELUS International (Playment, Inc.) und Alegion, Inc. gehören zu den wichtigsten Innovatoren auf dem Markt. Beispielsweise erweiterte Cogito im Mai 2021 seine Kapazitäten in den Bereichen Pathologie, Ophthalmologie und Kardiologie. Die Einführung von KI im Gesundheitswesen erfordert Fachwissen für genau annotierte Daten im Gesundheitswesen. Marktwachstumsfaktoren Zunehmende Verwendung gekennzeichneter Daten in der Bildgebung im Gesundheitswesen Die Gesundheitsbranche wächst aufgrund der Einführung KI-fähiger Systeme für eine bessere Patientenversorgung, schnellere Diagnose und frühere Arzneimittelentdeckung. Mit Hilfe ausreichend gekennzeichneter medizinischer Bilder wurden Algorithmen entwickelt, die Störungen und Erkrankungen von Patienten ohne menschliche Hilfe erkennen können. Das medizinische Personal arbeitet außerdem mit sachkundigen Datenkennzeichnungslösungen und Dienstleistern zusammen, um eine Datenbank mit genau gekennzeichneten Operationsvideos zusammenzustellen. Der Datensatz würde als grundlegender Bestandteil bei der Entwicklung autonomer Operationsroboter dienen. Es wird geschätzt, dass eine solch breite Nutzung von Datenkennzeichnungslösungen und -diensten im Gesundheitswesen die Expansion des Marktes im Prognosezeitraum unterstützen wird. Zunehmende Digitalisierung in verschiedenen Branchen Dieser Markt wächst aufgrund der Einführung der Digitalisierung erheblich. Durch die Digitalisierung hat die Datenerfassung in zahlreichen Branchen deutlich zugenommen. Durch das Wachstum digitaler Plattformen, sozialer Medien und Online-Kommunikation steht eine enorme Menge an Textdaten für die Analyse zur Verfügung. Es besteht Bedarf an effektiven Datenkennzeichnungsdiensten, um die Informationen zu verstehen und nützliche Erkenntnisse zu gewinnen. Maschinelles Lernen nutzt regelmäßig enorme Datenmengen, und Unternehmen investieren Zeit und Geld, um ihren Mitarbeitern die richtigen Tools und Schulungen für die Datenanreicherung zur Verfügung zu stellen. Es wird erwartet, dass der Markt für Datenkennzeichnungslösungen und -dienste mit zunehmender Verbreitung digitaler Plattformen an Unterstützung gewinnen wird. Markthemmende FaktorenProbleme durch minderwertige TrainingsdatenDer Mangel an qualitativ hochwertigen Eingabedaten ist weiterhin eines der Haupthindernisse das Marktwachstum von Datenkennzeichnungslösungen und -diensten. Jeder Versuch, qualitativ minderwertige Daten für das Training von Al-Modellen zu verwenden, führt zu Ungenauigkeiten bei den erwarteten Ergebnissen, wobei sich bestimmte Techniken so weit verschlechtern, dass sie nie vollständig optimiert werden. Dies liegt daran, dass die Genauigkeit der Daten, die zur Eingabe der Algorithmen verwendet werden, stark mit ihrer Leistung korreliert. Datengenauigkeit ist für Branchen mit strengen Vorschriften, beispielsweise im Gesundheitswesen, von entscheidender Bedeutung. Aufgrund der jüngsten Pandemie ist die Verbesserung der Datenqualität für kommende Pandemien wichtiger denn je. Daher wird prognostiziert, dass der Markt für Datenkennzeichnungslösungen und -dienste aufgrund dieser Faktoren eingeschränkt wird.TypausblickBasierend auf dem Typ wird der Markt in Text, Bild/Video und Audio unterteilt. Das Textsegment erzielte im Jahr 2022 einen erheblichen Umsatzanteil am Markt. Unter Textdaten versteht man alle niedergeschriebenen Informationen wie Dokumente, Artikel, Chat-Protokolle, Social-Media-Beiträge, Kundenrezensionen, E-Mails usw. Da Unternehmen zunehmend auf maschinelles Lernen setzen und Technologien zur Verarbeitung natürlicher Sprache zur Gewinnung großer Textdatenmengen für aufschlussreiche Informationen ist das Segment der Textdatenkennzeichnung erheblich gewachsen. Ausblick auf die Kennzeichnungsart: Nach der Kennzeichnungsart ist der Markt in manuelle, halbüberwachte und automatische Kennzeichnung fragmentiert. Im Jahr 2022 verzeichnete das manuelle Segment den höchsten Umsatzanteil in diesem Markt. An der manuellen Klassifizierung oder Kennzeichnung von Daten sind Menschen beteiligt. Die Methode fasziniert im Vergleich zur automatischen Kennzeichnung durch ihre Vorteile, darunter hohe Integrität, Konsistenz und minimalen Datenannotationsaufwand. Eine manuelle Kennzeichnung ist unerlässlich, wenn die Arbeit mit Edge-Instanzen oder Nischensektoren/-branchen in öffentlichen oder synthetischen Datensätzen unzureichend oder unzureichend ist. Ausblick auf den Beschaffungstyp: Auf der Grundlage des Beschaffungstyps wird der Markt in unternehmensintern und ausgelagert segmentiert. Das Inhouse-Segment erlangte im Jahr 2022 einen erheblichen Umsatzanteil am Markt. Unternehmen können durch die Implementierung ihrer internen Datenkennzeichnungslösungen vertrauenswürdige Kennzeichnungsverfahren und ein reproduzierbares Datenmanagementsystem entwickeln. Entsprechend den Anwendungen und Anforderungen der Kunden bieten die Anbieter auch spezielle Lösungen an. Darüber hinaus bietet die Einrichtung interner Etikettierungsteams ein besseres Verständnis und Management betrieblicher Prozesse, was aus Sicht der Organisation von Vorteil ist. Vertikaler Ausblick Auf der Grundlage der Vertikalen wird der Markt in IT, Automobil, Regierung, Gesundheitswesen und Finanzen kategorisiert Dienstleistungen, Einzelhandel und andere. Im Jahr 2022 verzeichnete das IT-Segment den größten Umsatzanteil am Markt. Der umfangreiche Einsatz von KI-Anwendungen in der Branche trägt wesentlich zum Wachstum in diesem Segment bei. Es wird prognostiziert, dass der Markt in diesem Segment aufgrund der zunehmenden Innovationen und der Einführung modernster Technologien im weltweiten IT-Sektor weiter wachsen wird. Regionaler Ausblick Auf regionaler Ebene wird der Markt in Nordamerika, Europa, im asiatisch-pazifischen Raum und in LAMEA analysiert. Im Jahr 2022 erwirtschaftete die Region Nordamerika den höchsten Umsatzanteil im Markt. Die wachsenden Investitionen dieser Region in Datenkennzeichnungslösungen treiben die Marktexpansion voran. Kanada und die USA gehörten zu den ersten Anwendern von KI in der nordamerikanischen Region und sind Vorreiter bei Datenkennzeichnungslösungen und -diensten. Moderne Forschungsanforderungen haben Unternehmen dazu gezwungen, starke virtuelle Fähigkeiten einzubeziehen, was die Nutzung dieser Dienste erweitert hat. Der Marktforschungsbericht umfasst die Analyse der wichtigsten Marktakteure. Zu den wichtigsten im Bericht vorgestellten Unternehmen gehören Google LLC (Alphabet Inc.), Appen Limited, TELUS International (Playment, Inc.), Yandex NV, Uber Technologies, Inc. (Mighty AI, Inc.), Zight, Alegion, Inc., Scale AI, Inc., Labelbox, Inc., Cogito Tech LLC. Aktuelle Strategien im Markt für Datenkennzeichnungslösungen und -dienste. Partnerschaften, Kooperationen und Vereinbarungen: März 2022: Labelbox, Inc. unterzeichnete eine Vereinbarung mit Hitachi Solutions Co., Ltd., einem Kerngeschäft IT-Unternehmen der Hitachi-Gruppe, das IT-Lösungen anbietet. Durch diese Vereinbarung erhalten beide Unternehmen Datenkennzeichnungstools, die bei der Erstellung von Lerndaten für die KI-Entwicklung helfen, und beginnen mit dem Verkauf. Mai 2021: Labelbox arbeitet mit Databricks zusammen, einem Unternehmen für Unternehmenssoftware. Gemeinsam kündigten die Unternehmen die Funktionen an, mit denen Teams unstrukturierte Daten für KI und Analysen in Databricks entwickeln können. Durch die Integration von Databricks und Labelbox erhalten Benutzer eine End-to-End-Umgebung für unstrukturierte Datenworkflows, eine rund um Delta Lake entwickelte Abfrage-Engine, schnelle Annotationstools und eine leistungsstarke Computerumgebung für maschinelles Lernen. Mai 2021: Alegion, Inc. unterzeichnete eine Vereinbarung mit Yayasan Peneraju Pendidikan Bumiputera, einer malaysischen Regierungsbehörde. Diese Vereinbarung wurde unterzeichnet, um den schnell aufkommenden Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) Rechnung zu tragen, indem Schulungen und Zertifizierungen zur ML-Datenkennzeichnung angeboten werden. Februar 2021: Google Cloud geht eine Partnerschaft mit NextBillion AI ein, einem branchenführenden Startup in Kartierungsplattformen. Die Partnerschaft zielt darauf ab, die Markteinführungszeit für hyperlokale KI-Lösungen zu verkürzen, indem Datensätze und Algorithmen auf Cloud Storage und Cloud SQL betrieben werden, um den Betriebsaufwand mit Google Kubernetes Engine zu reduzieren. Produkteinführungen und Produkterweiterungen: Februar 2023: Appen Limited führt Automated NLP Labeling ein. Verstärkungslernen mit menschlichem Feedback und Dokumentenintelligenz. Die eingeführten Produkte würden generative KI-Funktionen und Zero-Shots-Lerntechniken nutzen, um die Datenannotation zu verbessern. Darüber hinaus würde das Produkt generative KI freischalten und außergewöhnliche Kundenerlebnisse stärken. Juni 2022: Google hat in seinem Vertex einen dedizierten Server für KI-Systemschulungen zusammen mit beispielbasierten Erklärungen eingeführt. Ziel dieser Produkterweiterung war es, die Einführung maschineller Lernmodelle in Unternehmen zu beschleunigen. Darüber hinaus zielte das Unternehmen darauf ab, die KI zu demokratisieren, um mehr Menschen die Möglichkeit zu geben, Modelle in der Produktion einzusetzen, die Geschäftsauswirkungen mit KI kontinuierlich zu überwachen und voranzutreiben. Juni 2022: Google führt Imagen ein, ein Text-zu-Bild-KI-Modell. Das neue Produkt zielt darauf ab, fotorealistische Bilder von Texten zu erzeugen und ist auf Textdaten vorab trainiert. Darüber hinaus übertrifft die neue Lösung auch DALL-E 2 beim COCO-Benchmark. Okt. 2021: Scale AI Inc. kündigte die Einführung von Scale Rapid an, einem Dienst, der das Problem durch die Kennzeichnung einer Datenprobe innerhalb von ein bis drei Stunden lösen soll . Mit dieser Einführung könnten Benutzer sicherstellen, dass die Kennzeichnung korrekt erfolgt, bei Bedarf ihre Kennzeichnungsanweisung wiederholen und dann alle ihre Datensätze mit Scale AI kennzeichnen. Mai 2021: Cogito erweitert seine Kapazitäten in den Bereichen Pathologie und Augenheilkunde & Kardiologie. Die Einführung von KI im Gesundheitswesen erfordert Fachwissen für genau annotierte Daten im Gesundheitswesen. Februar 2021: Appen Limited hat die neuesten handelsüblichen (OTS) Datensätze auf den Markt gebracht. Diese Datensätze wurden entwickelt, um es Unternehmen einfacher und schneller zu machen, die hochwertigen Trainingsdaten zu erhalten, die sie zur Förderung ihrer Projekte im Bereich künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) benötigen. Übernahmen und Fusionen: August 2021: Appen Limited stimmt der Übernahme zu Quadrant, ein weltweit führender Anbieter von mobilen Standortdaten, Point-of-Interest-Daten und entsprechenden Compliance-Diensten. Diese Akquisition zielte darauf ab, Appens Position auf dem Markt zu stärken und es dem Unternehmen außerdem zu ermöglichen, qualitativ hochwertige Daten für Unternehmen bereitzustellen, deren Geschäft auf Geolokalisierung angewiesen ist. Juli 2021: TELUS International übernimmt Playment, eine komplette Datenkennzeichnungsplattform. Durch diese Übernahme würde Playment die umfassende Fachkompetenz von TELUS stärken und das Unternehmen einzigartig positionieren, um Kunden bei der Entwicklung KI-gestützter Lösungen in allen Branchen zu unterstützen. März 2021: TELUS International übernimmt Lionbridge AI, einen führenden und globalen Anbieter skalierbarer Datenannotationsdienste für Text, Bilder, Videos und Audio. Diese Akquisition zielte darauf ab, das globale Serviceangebot von TELUS International zu erweitern und im Rahmen seiner digitalen Transformationsstrategie in den schnell wachsenden Wirtschaftsdienstleistungsmarkt einzudringen. Umfang der Studie Im Bericht behandelte Marktsegmente: Nach Typ • Bild/Video • Text • Audio Nach Beschriftungstyp • Handbuch • Halbüberwacht • Automatisch nach Beschaffungsart • Ausgelagert • Inhouse nach Branche • IT • Automobil • Finanzdienstleistungen • Regierung • Gesundheitswesen • Einzelhandel • Andere nach Geografie • Nordamerika o USA Kanada o Mexiko o übriges Nordamerika • Europa o Deutschland o Großbritannien Frankreich o Russland o Spanien o Italien o Rest von Europa• Asien-Pazifik Chinao Japano Indieno Südkoreao Singapuro Malaysiao Übriger asiatisch-pazifischer Raum• LAMEAo Brasilieno Argentinieno Vereinigte Arabische Emirateo Saudi-Arabieno Südafrikao Nigeriao Rest von LAMEAUnternehmensprofile• Google LLC (Alphabet Inc.)• Appen Limited• TELUS International (Playment, Inc.) • Yandex NV• Uber Technologies, Inc. (Mighty AI, Inc.)• Zight• Alegion, Inc.• Scale AI, Inc.• Labelbox, Inc.• Cogito Tech LLCEinzigartige Angebote • Umfassende Abdeckung• Höchste Anzahl an Markttabellen und -zahlen • Abonnementbasiertes Modell verfügbar • Garantiert bester Preis • Gesicherter Post-Sales-Forschungssupport mit 10 % kostenloser Anpassung. Lesen Sie den vollständigen Bericht: https://www.reportlinker.com/p06487774/?utm_source=GNWÜber ReportlinkerReportLinker ist eine preisgekrönte Marktforschungslösung. Reportlinker findet und organisiert die neuesten Branchendaten, sodass Sie sofort und an einem Ort die gesamte Marktforschung erhalten, die Sie benötigen.__________________________