Markt für Datenannotationstools Größe und Ausblick, 2024-2032

Marktübersicht

Der weltweite Markt für Datenannotationstools hatte im Jahr 2023 einen Wert von 2,27 Milliarden US-Dollar . Er soll von 2,87 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 auf 18,85 Milliarden US-Dollar im Jahr 2032 anwachsen und im Prognosezeitraum (2024–2032) eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) von 26,50 % aufweisen.

Ein Datenannotationstool ist eine Softwarelösung, die zum Annotieren von produktionstauglichen Trainingsdaten für maschinelles Lernen verwendet werden kann. Es kann cloudbasiert, vor Ort oder in einem Container bereitgestellt werden. Gleichzeitig ziehen es einige Unternehmen vor, ihre Tools selbst zu erstellen, wobei zahlreiche Datenannotationslösungen als Open Source oder Freemium verfügbar sind.

Kommerziell sind sie zum Mieten und Kaufen erhältlich. Tools zur Annotation von Bild-, Video-, Text-, Audio-, Tabellenkalkulations- und Sensordaten sind alle für die Arbeit mit bestimmten Datenformen konzipiert. Sie bieten außerdem viele Bereitstellungsoptionen, z. B. vor Ort, in Containern, als SaaS (Cloud) und in Kubernetes.

Technologien wie das Internet der Dinge (IoT), maschinelles Lernen (ML), Robotik, fortschrittliche prädiktive Analysen und künstliche Intelligenz erzeugen enorme Datenmengen (KI). Dateneffizienz ist für die Entwicklung neuer Unternehmenskonzepte, Infrastrukturen und Ökonomien von entscheidender Bedeutung. Diese Faktoren haben das Wachstum der Branche erheblich gefördert. Unternehmen, die KI-gestützte Gesundheitslösungen entwickeln, arbeiten mit Datenannotationsunternehmen zusammen, um die wesentlichen Datensätze bereitzustellen, mit denen sie ihre Fähigkeiten im Bereich maschinelles Lernen und Deep Learning verbessern können. Das enorme Wachstumspotenzial der Datenkennzeichnung ist die treibende Kraft hinter dieser Zusammenarbeit.

Marktdynamik

Markttreiber

• Schnelle Durchdringung der KI im Gesundheitssektor

Es wird erwartet, dass die Datenannotation eine bedeutende Rolle bei der Verbesserung von KI-Anwendungen im Gesundheitswesen spielen wird. In medizinischen Bildgebungsdatentechnologien nutzen KI-gestützte Systeme Computervision oder maschinelles Sehen, um potenzielle Verletzungen zu identifizieren und Trends zu erkennen. Sie unterstützen medizinisches Fachpersonal dabei, nach der Untersuchung des Patienten automatisch Berichte zu verfassen.

Künstliche Intelligenz kann eine Datenbank mit Röntgenbildern, MRT-Scans und CT-Scans schnell durchsuchen, um verschiedene Verletzungen zu erkennen. Um die Abschlussberichte der untersuchten Personen zu erstellen, unterstützen Datenannotationstools KI-basierte Systeme dabei, die aus durchschnittlichen und verletzten medizinischen Fotos gesammelten Daten zu trennen. Daher wird erwartet, dass die Datenannotation eine wichtige Rolle bei der Verbesserung von KI-Anwendungen in der Medizin- und Gesundheitsbranche spielen wird.

So gab beispielsweise das US-Startup Innodata Inc. im März 2021 bekannt, dass es seine Fähigkeiten bei KI-basierten Datenannotationstools erweitert, um medizinische Patientenberichte einzubeziehen. Innodata möchte seine Kompetenzen bei der Konsole für KI-Datensatzannotationstools und der Plattform für die Extraktion medizinischer Daten von Synodex zusammenführen, um eine Plattform für die Annotation von Krankenaktendaten zu erstellen. Dies wird zu einem hochklassigen Datentraining für künstliche Intelligenz führen, das wahrscheinlich HIPAA-konform ist und alle Sicherheitsanforderungen erfüllt.

Markttreiber

• Generierung massiver Datenmengen durch fortschrittliche Technologien

Der Hauptvorteil des Einsatzes von Annotationstools besteht darin, dass Benutzer durch die Kombination von Datenattributen die Datendefinition verwalten können, sodass ähnliche Regeln nicht mehr auf mehreren Websites neu geschrieben werden müssen. Die Verbreitung enormer Datensätze und der Aufstieg von Big Data werden mit ziemlicher Sicherheit den Einsatz künstlicher Intelligenz bei der Datenannotation mit sich bringen.

Technologien wie maschinelles Lernen (ML), Robotik, fortschrittliche prädiktive Analytik, künstliche Intelligenz (KI) und das Internet der Dinge (IoT) erzeugen riesige Datenmengen. Mit der Weiterentwicklung der Technologie wird die Dateneffizienz immer wichtiger, da sie neue Volkswirtschaften, Infrastrukturen und Geschäftsinnovationen ermöglicht. Diese Elemente haben die Expansion der Branche erheblich gefördert. Aufgrund des größeren Wachstumsspielraums bei der Datenkennzeichnung arbeiten Unternehmen, die KI-gestützte Gesundheits-Apps entwickeln, mit Datenannotationsunternehmen zusammen, um die erforderlichen Datensätze bereitzustellen, die Unternehmen dabei unterstützen, ihre Fähigkeiten im Bereich Deep Learning und maschinelles Lernen zu verbessern.

So gab beispielsweise Telus International, ein Anbieter digitaler IT-Technologien und Kundenerfahrung, im November 2020 die Übernahme von Lionbridge AI bekannt. Dieses Unternehmen bietet Annotationsplattformlösungen zur Erstellung von KI-Algorithmen und Trainingsdaten, die maschinelles Lernen unterstützen. Das digitale Technologieportfolio der nächsten Generation von Telus International wird durch die Übernahme ebenso erweitert wie seine globale Reichweite.

Marktbeschränkungen

• Ungenauigkeit von Datenannotationstools

Die mangelnde Zuverlässigkeit der Datenannotationstools bei der Bereitstellung genauer Ergebnisse behindert das Marktwachstum. Ein gegebenes Bild hat beispielsweise möglicherweise nur wenige Pixel und enthält mehrere Elemente, was die Beschriftung erschwert. Die größte Herausforderung des Marktes ist die Ungenauigkeit der beschrifteten Datenqualität. Unter Umständen können manuell beschriftete Daten Fehler enthalten, und die Zeit, die zum Aufdecken dieser Fehler benötigt wird, variiert, was die Gesamtkosten des Annotationsprozesses erhöht.

Mit der Entwicklung effizienter Algorithmen verbessert sich jedoch auch die Präzision autonomer Datenannotationstools, sodass manuelle Annotationen letztendlich nicht mehr erforderlich sind und die Toolpreise sinken.

Markttrends

• Zunehmende Nutzung von Datenannotationstools durch Unternehmen

Die Effizienz automatisierter Datenannotationstools und die zunehmende Nutzung cloudbasierter Computerressourcen zur Annotation riesiger Datensätze tragen zum Marktwachstum bei. Die Nutzung von Datenannotationstools durch Unternehmen aufgrund ihrer Genauigkeit und zur Beschriftung großer Mengen von KI-Trainingsdaten sind zwei weitere wichtige Faktoren, die die Branche in naher Zukunft voranbringen können.

Für Unternehmen war die Verwaltung von Personal und Daten schon immer ein Problem. Der Einsatz von Datenannotationstools hilft Unternehmen, diese Probleme zu lösen. Jedes Datenannotationstool, auch solche mit KI-basierter Automatisierungsfunktion, ist für die Verwendung durch menschliche Arbeitskräfte konzipiert. Daher verfügen Top-Systeme über Funktionen zur Personalverwaltung wie Aufgabenzuweisung und Produktivitätsanalysen, mit denen nachverfolgt werden kann, wie viel Zeit für jede Aufgabe oder Unteraufgabe aufgewendet wird.

Dienstleister für die Datenkennzeichnung können ihre Technologie einsetzen, um qualitativ hochwertige Arbeitsdaten zu untersuchen. Sie können Kameras, Screenshots, Inaktivitätstimer und Clickstream-Daten verwenden, um herauszufinden, wie sie den Mitarbeitern dabei helfen können, qualitativ hochwertige Datenannotationen bereitzustellen.

Die Annotation beginnt mit einem umfassenden Ansatz zur Verwaltung der Datensätze, die Unternehmen annotieren möchten. Unternehmen müssen sicherstellen, dass die von ihnen bewertete Lösung die große Menge an Daten und Dateitypen importiert und unterstützt, die sie als entscheidendes Element ihres Workflows kennzeichnen müssen. Dazu gehören die Suche nach Datensätzen, Filtern, Sortieren, Klonen und Zusammenführen.

Darüber hinaus wird erwartet, dass die wachsende Nachfrage nach annotierten Daten zur Verbesserung von Modellen des maschinellen Lernens und erhöhte Investitionen in die Verbesserung der Technologie für autonomes Fahren dem Markt Auftrieb verleihen werden.

Regionale Analyse

Der globale Marktanteil von Datenannotationstools verteilt sich auf Nordamerika, Europa, den asiatisch-pazifischen Raum, Südamerika sowie den Nahen Osten und Afrika.

Mit einem Marktwert von 1.405 Millionen USD bis 2030 und einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 29 % wird der asiatisch-pazifische Raum voraussichtlich der bedeutendste Markt für Datenannotationstools sein. Die Entwicklungsländer im asiatisch-pazifischen Raum haben ein großes Potenzial für die Einführung von Datenannotationstools, insbesondere in den Bereichen Finanzdienstleistungen und Gesundheitswesen. Der Einsatz von Technologie und kreativen Gesundheitszugangsprogrammen treibt die Expansion des Gesundheitssektors im asiatisch-pazifischen Raum voran. Diese Variablen werden die Nachfrage nach Technologien zur Bilddatenannotation in dieser Region im Prognosezeitraum wahrscheinlich erhöhen.

So ging beispielsweise Congenica Ltd, ein Entwickler von Datenanalysetools zur Annotation und dynamischen Auswertung von Genomsequenzierungsdaten, im April 2021 eine Partnerschaft mit Camtech Diagnostics ein, einem auf Mikrofluidik spezialisierten Softwareunternehmen mit Sitz in Großbritannien. Congenicas Position in Ländern wie Japan, Malaysia, Südkorea und Singapur dürfte durch dieses Vorhaben weiter wachsen.

Nordamerika dürfte der zweitgrößte Markt für Datenannotationstools sein , mit einem Marktwert von 1.392 Millionen USD bis 2030 und einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 25 %. Kanada und die Vereinigten Staaten investieren mehr in moderne Industrietechnologien. Technologische Fortschritte haben die Einführung des Konzepts der Datenannotationstools beschleunigt.

In den nordamerikanischen Gesundheits-, Industrie- und Automobilbranchen werden erhebliche Investitionen getätigt, die voraussichtlich deutlich zunehmen werden. Dies ist auf die aggressiven Produkt- und geografischen Expansionsstrategien der Marktanbieter zurückzuführen, die darauf abzielen, einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen.

Produkt- und geografische Expansionsstrategien, um einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen.

Während des Prognosezeitraums wird für Europa ein stagnierendes Wachstum prognostiziert. Darüber hinaus wird erwartet, dass die zunehmende Betonung der Bildannotation die Leistung des Einzelhandels- und Automobilmarkts in diesem Bereich steigern wird. Der steigende Bedarf des regionalen Marktes an Datenannotationstools wird voraussichtlich durch die wachsende Popularität von KI-Technologien und deren weit verbreitete Implementierung beeinflusst. Die europäische Region verfügt über einen entwickelten KI-Markt, was sich direkt positiv auf die Nachfrage nach Datenannotationstools auswirkt. Der Bedarf an verschiedenen Technologien für maschinelles Lernen steigt in zahlreichen Ländern, darunter Deutschland und den Niederlanden.

Segmentanalyse

Der globale Marktanteil von Datenannotationstools wurde nach Typ, Annotationstyp, Branche und Regionen klassifiziert.

Basierend auf Typ

Der Markt für Datenannotationstools wurde in Audio, Bild/Video und Text segmentiert. Das Bild-/Videosegment wird wahrscheinlich den globalen Markt dominieren und bis 2030 voraussichtlich 1.840 Millionen USD erreichen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 26 % während des Prognosezeitraums entspricht. Im Bereich der Medizinwissenschaften, insbesondere in der medizinischen Bildgebung, wird die Bilddatenannotation in großem Umfang eingesetzt.

Bis zur ersten Hälfte des Jahres 2018

Die Gesamtinvestitionen der Startups in die Entwicklung von Technologien für maschinelles Lernen auf der Grundlage medizinischer Bilder beliefen sich auf 522 Millionen USD. Arteries, Zebra Medical Vision und Infervision sind einige der bekanntesten Startups im Bereich der Datenannotation im Medizin- und Gesundheitssektor.

Aufgrund der zunehmenden Anwendungen im E-Commerce und in der klinischen Forschung wird erwartet, dass der Markt für Textannotationen im Prognosezeitraum vielversprechend wächst. Die Notwendigkeit, die Fähigkeit der KI zu verbessern, Muster im Text, Stimmen und semantische Verknüpfungen der annotierten Daten zu erkennen, wird dazu führen, dass Textannotationen die globale Branche dominieren werden.

Der Marktanteil der Audiokategorie wird voraussichtlich moderat sein. So kündigte Zoom, ein Videotelefonieprogramm, im April 2021 die Einführung zahlreicher Plattformupdates an. Diese Updates umfassten verbesserte Bildschirmanmerkungen, hochmoderne Hardware für Zoom Rooms, erweiterte Verwaltungsfunktionen für Zoom Chat und Verbesserungen der Benutzerfreundlichkeit auf der Grundlage von Kundenfeedback. Dank dieser verbesserten Funktionen können Benutzer jetzt Text oder Objekte hervorheben, ohne die hervorgehobenen Anmerkungen entfernen zu müssen. Die Funktion „Verschwindender Stift“ ist ein neues Stiftwerkzeug, mit dem Benutzer Text oder Objekte hervorheben können.

Der Markt für Datenannotationstools wurde je nach Annotationstyp in automatisch, halbüberwacht und manuell segmentiert. Das Segment der automatischen Annotation wird im Prognosezeitraum wahrscheinlich den globalen Markt dominieren. Künstliche Intelligenz wird im Bereich der Datenannotation immer wichtiger, da sie die Extraktion anspruchsvoller Abstraktionen aus Datensätzen durch einen Lernprozess mit einer Hierarchie ermöglicht. Die Nachfrage nach automatischen Datenannotationstools wird wahrscheinlich steigen, da die Notwendigkeit der Extraktion und des Minings von Mustern aus umfangreichen Daten wächst.

Die Technik, Daten von Hand zu markieren oder zu kommentieren, wird als manuelle Datenannotation bezeichnet. Die Methode ist beliebt, weil sie Vorteile bietet, darunter Genauigkeit, hohe Integrität, minimalen Datenannotationsaufwand und eine höhere Wahrscheinlichkeit, faszinierende datenbezogene Erkenntnisse zu finden, als die automatische Annotation, die in einen Algorithmus integriert werden kann. Dennoch werden durch Crowdsourcing-Aktivitäten erworbene markierte Daten für eine Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, da die menschliche Annotation kostspielig und zeitaufwändig sein kann.

Der Markt für Datenannotationstools wurde nach Branchen segmentiert in Automobil, öffentliche Verwaltung, Einzelhandel, IT, Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen und andere. Das vertikale Segment des Gesundheitswesens wird im Prognosezeitraum wahrscheinlich den globalen Markt dominieren.

Künstliche Intelligenz wird häufig für die Automatisierung von Diagnosen, Behandlungsvorhersagen, Gensequenzierung und Medikamentenentdeckung sowie für andere medizinische und gesundheitsbezogene Anwendungen eingesetzt. In der Gesundheitsbranche müssen Techniken des maschinellen Lernens eingesetzt werden, um einen Satz von Informationen zu trainieren. Der Trainingsstandard beeinflusst stark die Genauigkeit und Effizienz des Algorithmus, der zum Erstellen von Anwendungen auf Basis künstlicher Intelligenz entwickelt wurde. Für die Entwicklung eines effektiven KI-gestützten Gesundheitsprodukts ist der Zugriff auf zuverlässige und qualitativ hochwertige Datensätze erforderlich. Daher treiben Datenannotationstools den Markt voran, indem sie künstliche Intelligenz mit Lerninformationsmengen versorgen.

Aufgrund der weit verbreiteten Nutzung von Datenannotationstools in selbstfahrenden Autos wird der Automobilsektor im Prognosezeitraum voraussichtlich am schnellsten wachsen. Der Markt wächst aufgrund erhöhter F&E-Ausgaben, die darauf abzielen, die Bildannotation zu verbessern, um Durchbrüche im Bereich selbstfahrender Autos voranzutreiben. So kündigte TCS im Januar 2021 die Veröffentlichung eines Autoscape-Lösungssets für Teilnehmer am Ökosystem für vernetzte und autonome Autos an. Es besteht aus Flottenbesitzern, Startups, OEMs und Zulieferern der Automobilindustrie. Die Lösung bietet Dienste wie das Sammeln und Analysieren von Petabyte-Daten, die Validierung von Algorithmen und die Bereitstellung, die praktische Anleitung und Steuerung autonomer Fahrzeuge in der realen Welt bieten. Sie bewältigt auch technologische und geschäftliche Schwierigkeiten. Darüber hinaus bietet sie Validierungsdienste für autonome Fahrzeuge (AV) und ein Datenannotationsstudio.

Auswirkungen von Covid-19

Die COVID-19-Pandemie hat dem globalen Markt für Datenannotationstools erheblichen Auftrieb verliehen. Während des COVID-19-Zeitraums wurde erwartet, dass die Nachfrage nach Datenannotationstools aufgrund von Technologien für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz steigen würde. Das Wachstum der In-Text-Annotation zur Dokumentenklassifizierung war auch zu Beginn der Pandemie eine wichtige Variable, die den Markt antrieb.

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden im Gesundheitssektor wahrscheinlich in großem Umfang eingesetzt, um neue Technologien zur Bekämpfung von Coronaviren zu entwickeln. Darüber hinaus wird erwartet, dass Initiativen wie die Erstellung von Lungendatensätzen zur Untersuchung der Auswirkungen der Krankheit auf die Lunge das während der COVID-Ära begonnene Geschäft der Datenannotation erweitern werden. Im Gegenteil, ein Mangel an Erfahrung und qualifiziertem Personal behinderte die effiziente Durchführung von Operationen, was sich wahrscheinlich auf den Markt ausgewirkt hat.

Zeitplan für die Markterholung und ihre Herausforderungen

Wenn der Ausbruch vorüber ist, könnte sich die Erholung des globalen Marktes durch einen Mangel an qualifizierten Fachkräften und Arbeitskräften verzögern. Faktoren wie die zunehmende Nutzung künstlicher Intelligenz in vielen Sektoren und die Erfassung großer Datenmengen aufgrund verbesserter Technologieimplementierung werden den Markt jedoch weiter vorantreiben. Infolgedessen wird sich der globale Markt für Datenannotationstools schnell erholen.

Jüngste Entwicklungen

• Im November 2022 gab Appen Limited (ASX: APX), der weltweit führende Anbieter von Daten für den KI-Lebenszyklus, seine Zusammenarbeit mit CLEAR Global bekannt, einer gemeinnützigen Organisation, die Menschen hilft, wichtige Informationen zu erhalten und gehört zu werden, unabhängig von der Sprache, die sie sprechen, um einen sprachbasierten FAQ-Bot für das Gesundheitswesen für Sheng, eine Slang-Sprache aus Nairobi, zu erstellen.
• Im November 2022 soll die Gründung eines in Japan ansässigen Teams von Appen, einem führenden Unternehmen in der KI-Entwicklung mit erstklassigen Trainingsdaten, das Wachstum auf dem japanischen Markt beschleunigen.
• Im Dezember 2022 ist ein Open-Source-Kafka-Connector für Pub/Sub und Pub/Sub Lite, der von Google Cloud als Erstanbieter unterstützt wird, allgemein zugänglich.
• Im November 2022 hat sich Zeotap mit Google Cloud zusammengetan, um eine Plattform für Verbraucherdaten der nächsten Generation mit Schwerpunkt auf Datenschutz, Sicherheit und Compliance bereitzustellen.