Si prevede che la dimensione del mercato della raccolta dati e dell’etichettatura raggiungerà i 23,20 miliardi di dollari entro il 2031 dai 2,94 miliardi di dollari del 2023. Si prevede che il mercato registrerà un CAGR del 29,5% nel 2023-2031. La crescita del mercato è alimentata da fattori come l’adozione diffusa dell’intelligenza artificiale delle macchine (Al). È probabile che i big data rimangano elementi chiave per la raccolta dei dati e l’etichettatura delle tendenze del mercato.
Raccolta dati ed analisi di mercato dell'etichettatura
La raccolta e l'etichettatura dei dati comportano l'integrazione di software, processi e annotatori di dati per la pulizia, la strutturazione e l'etichettatura dei dati. Tali dati costituiscono la base per i modelli di machine learning (ML). Il machine learning, se utilizzato con l'intelligenza artificiale (Al) e i big data, aiuta a fornire informazioni fruibili da enormi set di dati che non possono essere estratti dalle tradizionali soluzioni di analisi dei dati. Poiché i modelli ML dipendono completamente dalla qualità dei dati forniti, le soluzioni sviluppate dagli attori del mercato della raccolta dati e dell’etichettatura stanno registrando tassi di crescita elevati a livello globale.
Panoramica del mercato della raccolta dati e dell’etichettatura
L’adozione diffusa dell’intelligenza artificiale delle macchine (Al) e dei big data ha guidato la crescita del mercato della raccolta dati e dell’etichettatura. I dispositivi abilitati per Internet of Things (loT) vengono sempre più utilizzati in scenari industriali, commerciali e residenziali. La crescente penetrazione di Internet ha alimentato tale domanda. Le aziende utilizzano i dati per vari scopi, tra cui la raccolta di informazioni sulla concorrenza, la promozione dei propri prodotti, il miglioramento delle attività produttive e la semplificazione della catena di fornitura. Tali fattori hanno promosso la necessità di soluzioni adeguate per la raccolta dei dati e l’etichettatura , che a loro volta hanno alimentato il mercato della raccolta e dell’etichettatura dei dati.
Approfondimenti strategici
Driver e opportunità del mercato Raccolta dati ed etichettatura
Aumentare l’implementazione di AI e ML per favorire il mercato
Esistono molti campi dell’intelligenza artificiale, ciascuno dei quali lavora con un diverso tipo di dati e richiede diversi tipi di etichettatura dei dati. I campi più comuni sono la visione artificiale per immagini e video, l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per il testo e l'elaborazione audio per il riconoscimento vocale. Utilizzando dati visivi da foto e video, viene costruito un modello di visione artificiale per riconoscere, classificare ed estrarre informazioni aggiuntive sugli elementi inclusi nei dati. Per questo tipo di modello, l'etichettatura delle foto fa parte del processo di etichettatura dei dati, proprio come nell'esempio precedente. Successivamente, i dati etichettati verrebbero utilizzati per addestrare il modello di visione artificiale a classificare le immagini, identificare cose importanti in un'immagine o riconoscere la posizione di un oggetto. La PNL è una branca dell'intelligenza artificiale che offre ai modelli la capacità di comprendere il linguaggio naturale mentre viene parlato o scritto. Questa forma di etichettatura dei dati richiede agli etichettatori di identificare sezioni importanti di testo o taggare il testo con etichette specifiche per addestrare il modello. Il modello svilupperebbe quindi la capacità di comprendere e interpretare il testo, anche quando è formulato in modo leggermente diverso.NLP) for text, and audio processing for speech recognition. Utilizing visual data from photos and videos, a computer vision model is constructed to recognize, categorize, and extract additional information about items that are included in the data. For this kind of model, labeling photos is part of the data labeling process, just like in the previous example. After that, the labeled data would be used to train the computer vision model to classify images, identify important things in an image, or recognize an object's position. NLP is a branch of AI that gives models the ability to understand natural language as it is spoken or written. This form of data labeling requires labelers to identify important sections of text or tag text with specific labels to train the model. The model would then develop the ability to understand and interpret the text, even when it's worded slightly differently.
Domanda di dati etichettati di alta qualità in settori come i veicoli autonomi e l’assistenza sanitaria.
Si prevede che il mercato della raccolta dati e dell’etichettatura sperimenterà alcune opportunità di immersione riconoscendo la crescente domanda di dati etichettati di alta qualità in vari settori come i veicoli autonomi e l’assistenza sanitaria. I suoi vantaggi come lo sviluppo di strumenti di etichettatura efficienti, l'espansione nei mercati emergenti e l'offerta di servizi di etichettatura specializzati.
Analisi della segmentazione del rapporto di mercato della raccolta dati e dell’etichettatura
I segmenti chiave che hanno contribuito alla derivazione dell’analisi di mercato della raccolta dati e dell’etichettatura sono il tipo di dati e il verticale.
- In base al tipo di dati, il mercato Raccolta dati ed etichettatura è suddiviso in testo, immagini/video e audio. Si prevede che il segmento di testo aumenterà nel periodo di previsione.
- Per verticale, il mercato è segmentato, tra gli altri, in tecnologia dell’informazione, automobilistico, governativo, sanitario, BFSI, vendita al dettaglio ed e-commerce . Si prevede che il segmento on-premise crescerà nel periodo di previsione.
Analisi della quota di mercato della raccolta dati e dell’etichettatura per area geografica
L’ambito geografico del rapporto sul mercato della raccolta dati e dell’etichettatura è principalmente suddiviso in cinque regioni: Nord America, Asia Pacifico, Europa, Medio Oriente e Africa e Sud America/Sud e America Centrale. Il Nord America ha dominato il mercato della raccolta dati e dell’etichettatura. Le tendenze all’adozione dell’alta tecnologia in vari settori della regione nordamericana hanno alimentato la crescita del mercato della raccolta dati e dell’etichettatura. Fattori come il dominio del Nord America nel settore della raccolta dati e dell’etichettatura sono principalmente dovuti alla diffusa penetrazione di Internet, a un’ampia base di utenti di gadget intelligenti e alla presenza di un gran numero di attori del mercato. Alcuni dei principali attori del mercato nella regione includono Alegion Inc., IBM Corporation e Reality Analytics Inc. Questi attori del mercato della raccolta dati e dell'etichettatura testimoniano una domanda costante da parte di varie imprese in diversi settori verticali. Tutti questi fattori contribuiscono alla crescita nella regione del mercato della raccolta dati e dell'etichettatura.fuelled the growth of the data collection and labeling market. Factors such as The dominance of North America in the data collection and labeling industry are majorly due to widespread penetration of the internet, a large smart gadget user base, and the presence of a large number of market players. Some of the key market players in the region include Alegion Inc., IBM Corporation, and Reality Analytics Inc. These data collection and labeling market players witness constant demand from various enterprises across different industry verticals. All these factors contribute to the region's growth of the data collection and labeling market.
Ambito del rapporto sul mercato Raccolta dati ed etichettatura
Novità sul mercato della raccolta dati ed etichettatura e sviluppi recenti
Il mercato della raccolta e dell’etichettatura dei dati viene valutato raccogliendo dati qualitativi e quantitativi dopo la ricerca primaria e secondaria, che include importanti pubblicazioni aziendali, dati di associazioni e database. Di seguito è riportato un elenco degli sviluppi del mercato:
- Nel maggio 2022, DataRobot ha collaborato con Labelbox per portare le migliori funzionalità di etichettatura dei dati non strutturati sulla piattaforma AI. Il fornitore leader di funzionalità di etichettatura dei dati non strutturati. La tecnologia di Labelbox riduce il tempo necessario per etichettare set di dati complessi di 5-10 volte, consentendo a un piccolo team di non dover più ripetere per mesi per fornire dati di addestramento accurati per prestazioni elevate del modello.
(Fonte: DataRobot, comunicato stampa, 2022)
Raccolta dati ed etichettatura Copertura del rapporto di mercato e risultati finali
Il rapporto “Dimensioni e previsioni del mercato della raccolta dati ed etichettatura (2024-2031)” fornisce un’analisi dettagliata del mercato che copre le seguenti aree:
- Raccolta dati ed etichettatura dimensioni e previsioni del mercato a livello globale, regionale e nazionale per tutti i segmenti di mercato chiave coperti dall'ambito di applicazione.
- Dinamiche di mercato come fattori trainanti, restrizioni e opportunità chiave
Tendenze del mercato della raccolta dati e dell’etichettatura.
- Dettagliate cinque forze PEST/Porter e analisi SWOT.
- Raccolta ed etichettatura dei dati che coprono le principali tendenze del mercato, il quadro globale e regionale, i principali attori, le normative e i recenti sviluppi del mercato.
- Raccolta dati ed etichettatura del panorama del settore e analisi della concorrenza che coprono la concentrazione del mercato, l'analisi della mappa termica, gli attori principali e i recenti sviluppi.
- Profili aziendali dettagliati
QUADRO REGIONALE
Analisi del rapporto di mercato della raccolta dati e dell’etichettatura
CAGR (2023 - 2031)29,5%- Dimensione del mercato nel 2023:
2,94 miliardi di dollari - Dimensione del mercato nel 2031:
23,20 miliardi di dollari

Copertura del rapporto
- Dimensioni e previsioni del mercato a livello globale, regionale e nazionale per tutti i segmenti di mercato chiave coperti dall’ambito di applicazione
- Principali tendenze future
- Dettagliate cinque forze PEST/Porter e analisi SWOT
- Analisi del panorama industriale e della concorrenza e recenti sviluppi
- Profili aziendali dettagliati
- Analisi di mercato globale e regionale che copre le principali tendenze del mercato, i principali attori, le normative e i recenti sviluppi del mercato
Giocatori chiave
- Alegion Inc.
- Appen limitata
- BasicAl, Inc
- Cogito Tech LLC
- Soluzioni tecnologiche globali
- Globalme Localizzazione Inc.
- Labelbox, Inc e Playment Inc.
- Realtà Al
- Scala Al, Inc.
Panoramica regionale

- Nord America
- Europa
- Asia-Pacifico
- America meridionale e centrale
- Medio Oriente e Africa
Segmentazione del mercato

- Testo
- Immagine/Video
- Audio

- Tecnologie dell'informazione
- Settore automobilistico
- Governo
- Assistenza sanitaria
- BFSI
- Vendita al dettaglio ed e-commerce
- Il PDF di esempio mostra la struttura del contenuto e la natura delle informazioni con analisi qualitative e quantitative.
GLI ATTORI DEL MERCATO
Ambito del rapporto sul mercato Raccolta dati ed etichettatura
Attributo del rapporto | Dettagli |
---|---|
Dimensioni del mercato nel 2023 | 2,94 miliardi di dollari |
Dimensioni del mercato entro il 2031 | 23,20 miliardi di dollari |
CAGR globale (2023-2031) | 29,5% |
Dati storici | 2021-2022 |
Periodo di previsione | 2024-2031 |
Segmenti coperti | Per tipo di dati
|
Regioni e paesi coperti | Nord America
|
Leader di mercato e profili aziendali chiave |
|
- Il PDF di esempio mostra la struttura del contenuto e la natura delle informazioni con analisi qualitative e quantitative.
- Analisi storica (2 anni), anno base, previsione (7 anni) con CAGR
- Analisi PEST e SWOT
- Valore/volume delle dimensioni del mercato - Globale, Regionale, Nazionale
- Industria e panorama competitivo
- Set di dati Excel
Report recenti
Testimonianze
Motivo dell'acquisto
- Processo decisionale informato
- Comprensione delle dinamiche di mercato
- Analisi competitiva
- Analisi dei clienti
- Previsioni di mercato
- Mitigazione del rischio
- Pianificazione strategica
- Giustificazione degli investimenti
- Identificazione dei mercati emergenti
- Miglioramento delle strategie di marketing
- Aumento dell'efficienza operativa
- Allineamento alle tendenze normative
















