جمع البيانات ووضع العلامات على حجم السوق وتقاسمها، حسب نوع البيانات (الصوت، والصورة/الفيديو، والنص)، والرأسي (الآلية، والحكومة، والرعاية الصحية، والبيفيزي)، والتنبؤات الإقليمية، والجهات الفاعلة في الصناعة، وتقرير إحصاءات النمو 2023-2030

التوقعات السوقية:

سوق جمع البيانات وتجاوز حجمها 2.1 بليون دولار من دولارات الولايات المتحدة في عام 2022، ومن المنتظر أن يصل إلى 18.81 بليون دولار من دولارات الولايات المتحدة، أي ما يزيد على 33.23 في المائة من دولارات الولايات المتحدة في الفترة من 2023 إلى 2030. ويقود السوق الطلب المتزايد على البيانات المسمّاة من أجل التدريب على تعلم الآلات والاستخبارات الاصطناعية. وتسمية البيانات عملية أساسية تنطوي على تصنيف البيانات أو توسيمها أو شروحها لجعلها قابلة للاستخدام في خوارزميات التعلم الآلي. It plays a crucial role in improving the accuracy and efficiency of AI models by providing the necessary labeled data for training.

• Base Year Value (2022): USD 2.1 Billion
• CAGR (2023-2030): 33.23%
• Forecast Year Value (2030): USD 18.81 Billion
• Historical Data Period: 2018-2021
• Largest Region: North America
• Forecast Period: 2023-2030

الديناميكية السوقية:

عوامل النمو والفرص:

1 Rapid Advancements in AI and Machine Learning: وقد أدى التقدم المستمر في مجال تكنولوجيا المعلومات والتعلم الآلاتي إلى زيادة الطلب على البيانات ذات الجودة العالية. This fuels the growth of the data collection labeling market as companies strive to improve their AI algorithms and enhance the accuracy of their models.

2. Increasing Adoption of AI Across Industries: various industries, including healthcare, automotive, retail, and finance, are realizing the potential of AI to transform their operations and decision-making processes. This creates a huge demand for labeled data to train AI models, thereby bolstering the market growth.

3 تزايد الحاجة إلى خدمات شروح البيانات: ومع النمو الهائل للبيانات المتولدة من مصادر مختلفة، تستعين المنظمات على نحو متزايد بخدمات شروح البيانات من الخارج لمعالجة المجلدات الضخمة من البيانات غير المحددة. ويتيح هذا الاتجاه للاستعانة بمصادر خارجية فرصا كثيرة لمقدمي خدمات جمع البيانات.

andnbsp;

القيود والتحديات الصناعية:

1 خصوصية البيانات والشواغل الأمنية: وكثيراً ما تنطوي عملية وضع العلامات على البيانات على معالجة المعلومات الحساسة والشخصية، مما يثير القلق بشأن خصوصية البيانات وأمنها. ويتعين على مقدمي الخدمات والمؤسسات التجارية ضمان اتخاذ تدابير أمنية صارمة والامتثال لأنظمة حماية البيانات للتخفيف من هذه التحديات.

2 - القيود المفروضة على التكاليف والزمن: يمكن أن تكون عملية وضع العلامات على جمع البيانات مستهلكة للوقت ومكلفة، ولا سيما بالنسبة لمجموعات البيانات المعقدة. ويتعين على الشركات أن تستحدث أساليب فعالة وفعالة من حيث التكلفة للوسم من أجل التغلب على هذه التحديات وتلبية الطلب المتزايد على البيانات الملصقة.

وهذه الديناميات السوقية، التي تحركها دوافع النمو وتتأثر بضبط النفس في الصناعة والتحديات التي تواجهها، هي على استعداد لتشكيل سوق تصنيف البيانات في السنوات القادمة. وينبغي أن تركز الأعمال التجارية التي تعمل في هذه السوق على تعزيز التقدم التكنولوجي، ومعالجة الشواغل المتعلقة بخصوصية البيانات، والاستفادة إلى أقصى حد من عملياتها للاستفادة من الفرص المتزايدة التي تتيحها الصورة المتطورة باستمرار.

Regional Forecast:

ومن المتوقع أن تشهد سوق تصنيف البيانات نموا كبيرا في مناطق أمريكا الشمالية وآسيا والمحيط الهادئ وأوروبا.

أمريكا الشمالية

وفي أمريكا الشمالية، من المتوقع أن يتسع نطاق السوق بسبب تزايد اعتماد التكنولوجيات المتقدمة في عمليات جمع البيانات. كما أن وجود الأطراف الفاعلة الرئيسية في السوق ووجود بنية أساسية تكنولوجية راسخة يزيد من تعزيز نمو الأسواق في هذه المنطقة.

آسيا والمحيط الهادئ

ومن المتوقع أن تظهر منطقة آسيا والمحيط الهادئ كسوق مربحة للحلول المتعلقة بجمع البيانات. وتغذي التقدم السريع في التكنولوجيا وزيادة رقمنة بلدان مثل الصين والهند واليابان نمو الأسواق. وعلاوة على ذلك، فإن تزايد عدد المؤسسات الصغيرة والمتوسطة الحجم والتشديد المتزايد على اتخاذ القرارات التي تحركها البيانات يسهم في توسيع الأسواق في هذه المنطقة.

أوروبا

وفي أوروبا، من المرجح أن تشهد سوق تصنيف البيانات نموا كبيرا بسبب وجود صناعات رئيسية للسيارات والصناعة التحويلية. كما أن تنفيذ أنظمة صارمة بشأن خصوصية البيانات وأمنها في الاتحاد الأوروبي عامل رئيسي يدفع الطلب على حلول فعالة لوصف البيانات.

تحليل الفصل:

1 الجزء الفرعي: شروح الصورة

ويعد الشروح التصويرية جزءاً فرعياً حاسماً في سوق وضع العلامات على جمع البيانات. وهو ينطوي على وضع علامات على الصور أو توسيمها مع البيانات الفوقية ذات الصلة لتيسير رؤية الحاسوب وخوارزميات تعلم الآلات في مهام التعرف على الأجسام وكشفها وتصنيفها. ويتيح الشروح التصويرية للآلات فهم وتفسير البيانات البصرية، مما يسهم في تطوير مختلف التطبيقات مثل المركبات المستقلة، ونظم التعرف على الوجه، وزيادة الواقع.

القدرة التنافسية للأراضي:

وتضم سوق وضع العلامات على البيانات عدة جهات فاعلة بارزة تتنافس على كسب حصة كبيرة من السوق. وتشارك هذه الجهات الفاعلة باستمرار في مبادرات استراتيجية من قبيل التعاون والشراكات وعمليات الاندماج والشراء من أجل تعزيز مركزها السوقي.

Some of the key market players in the data collection labeling industry include, Reality AI, Globalme Localization, Global Technology Solutions, Alegion, Labelbox, Inc, Dobility, Scale AI, Trilldata Technologies Pvt, Appen Limited, and Playment

وتتركز هذه الشركات على وضع حلول مبتكرة لجمع البيانات من أجل تلبية الطلبات المتطورة لمختلف الصناعات مثل الرعاية الصحية، والتجزئة، والسيارات، والصناعة التحويلية. وبالإضافة إلى ذلك، فهي تستثمر في أنشطة البحث والتطوير من أجل تعزيز كفاءة ودقة أدوات تسميتها، مما يكتسب ميزة تنافسية في السوق.