数据收集和标签市场规模，份额和趋势分析报告，按数据类型(音频，图像/视频，文本)，按垂直(IT，零售和电子商务)，按区域和细分市场预测，2022 - 2030年

报告概述

2021年，全球数据收集和标签市场规模价值16.7亿美元，预计从2022年到2030年将以25.1%的复合年增长率(CAGR)增长。由于从社交分享的图片中提取商业见解和自动组织未标记的图片集等好处，预计市场将见证该技术的采用激增。爱游戏ayx电子竞技它还有助于开发增强的安全功能自主车辆，如状态监测、地形检测、磨损检测、应急车辆检测等。机器学习已被纳入多个行业，包括面部识别社交网站、视觉网站上的自动图片整理、机器人和无人机。

最流行的数据收集应用之一是社交媒体监控，因为视觉收听和视觉分析是必不可少的数字营销因素。此外，这项技术还被广泛应用于与安全和安保相关的应用，例如执法机构使用的面部识别数据收集。随着数据支持的决策对企业的重要性增加，对持续的数据流进行评估的需求也在扩大。分析师通过数据挖掘从目标客户的数爱游戏ayx电子竞技据中获得见解和信息。

人工智能支持的数据标签服务在许多国家的安全监控技术中迅速获得关注。人员/物体跟踪、交通监控、停车占用检测区域监控和车辆分析是监控设置中的一些主要人工智能应用。许多公司投入了大量时间开发基于人工智能的数据处理技术，以保持在开放空间的社会隔离，特别是在全球covid-19大流行期间。

自动数据处理技术(如计算机和其他通信设备)的引入正在推动市场向前发展，这些技术能够以最少的人力交互快速有效地处理大量信息，并将其传播给特定的受众。几家公司正在采取战略举措，通过外包数据收集和标签服务来构建强大的机器学习模型。ayx爱游戏热门直播

例如，在2022年1月，数据标签服务提供商AIMMO创建了一个AI数据注释平台，以帮助组织快速标记数据。该公司获得了1200万美元的A轮融资，以增强其数据标记技术并加速全球扩张。平台模型有助于改善数据注释过程的低效率，允许用户只强调他们的AI模型。

原始的数据收集方法，如访谈、调查或进行实验，将推动数据收集和标签行业向前发展。数据收集和标记很可能在医疗保健领域发挥重要作用，因为医学成像使用计算机视觉技术来识别模式并检测损伤或疾病。各种数据收集方法和注释工具有助于教AI系统从CT扫描图像、x射线和其他医学图像中区分信息核磁共振成像(磁共振成像)。

此外，它还帮助医务人员自动处理已评估人员的报告数据。例如，在2022年4月，初创公司Encord推出了其测试版的CordVision，这是一款人工智能辅助标记应用程序，旨在为机器视觉项目提供标记数据集。该业务已经创建了一套工具，使放射科医生能够放大医学数字成像和通信(DICOM)图像，这是传输医学图像的标准格式。该程序不需要放射科医生标记整个图像，而是只标记图像的关键部分。

此外，数据挖掘解决方案使组织能够从大量原始数据中提取有价值的数据，并分析潜在的数据模式，将这些模式组织成可用的信息，这正在推动市场扩张。随着云媒体服务的兴起和移动设备的普及，出现了新的数据处理技ayx爱游戏热门直播术，如数据分类、多语言语音转录和数据注释。然而，数据注释的不准确性仍然是该行业发展的障碍。例如，低分辨率的照片很难标记，标记错误会增加成本和工作量。因此，自动化技术正在被应用，以减少对人工操作的依赖。例如，Tagtog Sp. z o.o.提供了一个具有自动注释的灵活文本注释工具。

数据类型洞察爱游戏ayx电子竞技

2021年，图像/视频部门以超过35.0%的收入份额领先市场。这一巨大比例可能是由于计算机视觉在各个行业的使用日益增加，包括汽车、医疗保健、媒体和娱乐。例如，在2022年5月，麻省理工学院(MIT)的研究人员创建了一个机器学习模型，该模型学习以一种结合视频和听觉模式共享的概念的方式描述数据。他们的模型可以识别并标记视频中特定动作发生的位置。开发人员将该技术限制为仅1000个单词来标记向量，并且模型可以选择将哪些概念或活动放入单个向量中。

由于文本在临床研究和电子商务中的应用越来越多，2021年文本部分占了很大的份额。例如，Taskmonk Technology Pvt Ltd.， an电子商务数据标签平台，提供标签数据的集中采购，以创建更好、更快的人工智能零售。此外，它将帮助电商企业获得可靠的数据，并在人工智能数据标签的帮助下节省时间。它将使企业受益，使其标签预算最大化，提高数据准确性，为任何数据类型编排标签项目，并加快数据标签。随着的日益实施电子健康档案(电子健康档案)系统积累的临床数据集，包括非结构化文本文档，已成为临床研究的宝贵资源。统计NLP(自然语言处理)模型已被开发用于解锁嵌入在临床文本中的信息。

例如，2021年9月，可扩展和准确的医疗数据标签服务提供商Centaur Labs宣布获得1500万美元的a轮融资。这笔资金将用于进一步实现该公司为全球临床数据贴标签的目标。Centaur Labs的工作和对医疗保健数据质量的重视与AI先驱Andrew Ng目前将AI开发从以模型为中心转变为以数据为中心的努力相一致。此外，随着情感分析技术的进步，文本标签被广泛应用于社交媒体监控，以构建推荐系统。

垂直的见解爱游戏ayx电子竞技

2021年，IT部门引领市场，占全球收入的30.0%以上。这一巨大份额可以归因于人工智能应用的广泛采用。此外，医疗保健行业预计将在预测期内增长。由于人工智能在医疗保健行业被广泛应用于多个应用，如诊断自动化、治疗预测、基因测序和药物开发，因此需要使用深度学习和机器学习算法来训练数据集。由于高效的基于人工智能的应用需要高度准确的数据标记，因此它直接对行业增长产生积极影响。

例如，2021年5月，由人力和机器学习驱动的数据收集和标记SAAS平台ByteBridge向前迈出了重要一步，发布了其自动数据收集和标记平台。它为研究人员提供了与医疗保健和公共卫生相关的高质量标记数据集，为机器学习行业提供了高质量的培训数据。

2021年，零售和电子商务部门占据了很大的市场份额。在图片标签的帮助下，在线购物者可以通过拍摄他们所选择的纹理、印花或颜色来搜索服装或配饰。智能手机拍摄的照片上传到应用程序(app)上，该应用程序利用人工智能(AI)技术搜索商品目录，寻找类似的产品。此外，数据注释技术正越来越多地应用于自动驾驶汽车，预计这将有助于汽车领域的显著增长。

在这项技术的帮助下，自动驾驶汽车可以探测障碍物，并警告驾驶员人行道和护栏的距离。该技术还能识别红绿灯和路标。例如，2022年2月，为监督机器学习提供高质量训练数据的公司Annotell筹集了2400万美元，用于为自动驾驶系统创建数据标签工具。该公司声称，将通过将软件与相关知识相结合，缩短无人驾驶汽车的生产时间，以平台的形式提供表面上可以让人安全感知自动驾驶汽车的解决方案。

区域的见解爱游戏ayx电子竞技

北美在2021年主导了市场，占全球收入的份额超过35.0%。这是由于基于云的媒体服务的兴起，这是收集数据的潜在来源之一。ayx爱游戏热门直播移动计算平台和人工智能在数字购物和电子商务中的日益融合，正在为该地区的增长做出贡献。它生成大量用于注释的数据。

例如，2022年5月，汽车、电气和工业应用领域最可靠、最完整的供应商苏梅北美公司将推出其最新产品EA-SC100工具管理系统。该系统包括一个用于实时结果可视化的触摸屏界面和一个用于数据收集和工具设置的远程管理系统。在预测期内，欧洲区域市场预计将大幅增长。在整个预测期内，汽车障碍检测技术的不断改进可能会促进欧洲汽车工业的增长。

在预测期内，亚太地区预计将以最快的复合年增长率增长。这种增长可以归因于移动电话和平板电脑的使用增加，数据处理技术以及社交网站在中国和印度等新兴经济体的流行。随着智能设备数量的不断增加，对数据收集和注释的需求也在不断增加。中国安全和监控系统中的人脸识别应用预计将推动亚太地区的市场扩张。

例如，中国政府已经在国内实施了实名登记法，要求居民将他们的互联网账户与他们的官方身份证相关联。例如，2022年4月，路透社对政府记录的调查显示，数十家中国企业开发了名为“一人一文件”的软件。该软件利用人工智能对收集到的公民数据集进行分类，因为当局希望扩大监控工具的需求很大。该系统在现有软件的基础上进行了改进，现有软件获取数据，然后由人来管理。

关键公司和市场份额洞察爱游戏ayx电子竞技

市场上的供应商正专注于扩大客户基础，以获得行业竞争优势。因此，供应商正在采取一些战略举措，如合作、收购和合并，以及与市场上其他主要参与者的合作。例如，在2021年12月，数字制造平台提供商Sight Machine宣布与NVIDIA Corp.合作，以加速制造数据标签。该平台旨在解决整个企业在质量和生产力方面的基本问题。Sight Machine打算通过将其流数据管道连接到NVIDIA AI平台来克服数据标签障碍，该平台在微软Azure基础设施上运行，可以在全球范围内将数据定位到资产。全球数据收集和标签市场的一些主要参与者包括:

• 现实的人工智能

• Globalme本地化公司

• 全球技术解决方案

• Alegion

• Labelbox公司。

• Dobility公司。

• Scale AI, Inc.

• Trilldata科技有限公司

• 有限的动作

• Playment Inc .)

数据收集和标签市场报告范围

报告的属性	细节
2022年市场规模价值	21.3亿美元
2030年收入预测	127.5亿美元
增长速度	从2022年到2030年，复合年增长率为25.1%
估算基准年	2021
历史数据	2017 - 2020
预测期	2022 - 2030
量化单位	从2022年到2030年，营收为百万美元/亿美元，CAGR
报告覆盖	收入预测，公司排名，竞争格局，增长因素和趋势
部分覆盖	数据类型，垂直，区域
区域范围	北美;欧洲;亚太地区;南美洲;意味着
国家范围	美国;加拿大;墨西哥;德国;英国;法国;中国;日本;印度;巴西
主要公司简介	现实的人工智能;Globalme Localization Inc.;全球技术解决方案;Alegion;Labelbox有限公司;Dobility有限公司;Scale AI公司;Trilldata技术有限公司;有限的动作;Playment Inc .)
自定义范围	购买后免费定制报告(相当于最多8个分析师工作日)。增加或变更国家、地区、部门范围。
定价和购买选项	利用定制的购买选项，以满足您的确切研究需求。探索购买选择

全球数据收集和标签市场细分

本报告预测了全球、区域和国家层面的收入增长，并分析了2017年至2030年每个细分市场的最新行业趋势和机会。在这项研究中，Grand View Research根据数据类型、垂直方向和区域对全球数据收集和标签市场报告进行了细分:

• 数据类型展望(收入，百万美元，2017 - 2030)

  • 文本

  • 图像/视频

  • 音频

• 垂直展望(收入，百万美元，2017 - 2030)

  • 它

  • 汽车

  • 政府

  • 医疗保健

  • BFSI

  • 零售及电子商务

  • 其他人

• 区域展望(收入，百万美元，2017 - 2030)

  • 北美

    • 美国

    • 加拿大

    • 墨西哥

  • 欧洲

    • 德国

    • 英国

    • 法国

  • 亚太地区

    • 中国

    • 日本

    • 印度

  • 南美

    • 巴西

  • 中东和非洲(MEA)