Tamaño del mercado de software de datos sintéticos, participación, crecimiento y análisis de la industria, por tipo (basado en la nube y local), por aplicación (gobierno, comercio minorista y comercio electrónico, atención médica y ciencias biológicas, BFSI, transporte y logística, telecomunicaciones y TI, manufactura y otros) y pronóstico regional hasta 2035

DESCRIPCIÓN GENERAL DEL INFORME DEL MERCADO DE SOFTWARE DE DATOS SINTÉTICOS

El tamaño del mercado mundial de software de datos sintéticos se estima en 927,9 millones de dólares en 2026 y se prevé que alcance los 2869,99 millones de dólares en 2035, creciendo a una tasa compuesta anual del 45,7% de 2026 a 2035.

El software de registros sintéticos está diseñado para generar datos artificiales que simulan conjuntos de datos del mundo real. Esta generación se utiliza a menudo para enseñar a las máquinas a conocer modelos, realizar simulaciones o probar algoritmos cuando los datos reales son escasos, sensibles o difíciles de obtener.

El software de información sintética puede ser una herramienta eficaz en la tecnología de registros y el dominio de sistemas, presentando flexibilidad y abordando situaciones exigentes relacionadas con la disponibilidad de datos y la privacidad.

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IMPACTO DEL COVID-19: MAYOR DEMANDA DE SOLUCIONES REMOTAS PARA IMPULSAR EL CRECIMIENTO DEL MERCADO

La pandemia mundial de COVID-19 no ha tenido precedentes y ha sido asombrosa, y el mercado ha experimentado una demanda inferior a la prevista en todas las regiones en comparación con los niveles previos a la pandemia. El repentino crecimiento del mercado reflejado por el aumento de la CAGR es atribuible al crecimiento del mercado y al regreso de la demanda a niveles prepandémicos.

Con el aumento del trabajo remoto y la necesidad de una gestión constante de la información, el software de datos artificiales se volvió más relevante para las empresas que necesitan enseñar modelos y probar sistemas sin depender de información real sensible.

La crisis económica provocada por la pandemia llevó a algunas empresas a recortar sus gastos, incluidas inversiones en nuevas tecnologías, como el software de estadística sintética.

ÚLTIMAS TENDENCIAS

"Generación de datos sintéticos impulsada por IA, Enfoque creciente en la privacidad y el cumplimiento de los datos para impulsar el crecimiento del mercado"

Las GAN son una categoría de modelos de IA en los que dos redes neuronales, un generador y un discriminador, se educan juntas. El generador crea información artificial, incluso cuando el discriminador intenta distinguir entre hechos reales y sintéticos. Con el tiempo, el generador mejora y produce hechos artificiales que serán cada vez más indistinguibles de las estadísticas reales. Las GAN se utilizan ampliamente para generar imágenes artificiales, datos de video e incluso contenido textual. Por ejemplo, las GAN pueden crear imágenes inteligentes para modelos de visión de computadoras portátiles educativas o generar archivos de texto para tareas de procesamiento del lenguaje natural. Los VAE son otro tipo de versión de IA que se utiliza para generar datos sintéticos. Trabajan leyendo una representación comprimida de datos reales y luego generando nuevas estadísticas a partir de esta representación comprimida. Los VAE son especialmente útiles para generar información de dimensiones excesivas, como imágenes o sonido. Los VAE se utilizan en eventualidades en las que el objetivo es crear diversas variaciones de las estadísticas auténticas. Esto es valioso en campos como la atención médica, donde se pueden generar imágenes clínicas artificiales o datos de pacientes para educar modelos de IA. Con un escrutinio regulatorio cada vez mayor en torno a la privacidad de los registros, las organizaciones están recurriendo a datos sintéticos como una forma de proporcionar y analizar hechos de forma segura sin exponer información confidencial.

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SEGMENTACIÓN DEL MERCADO DE SOFTWARE DE DATOS SINTÉTICOS

Por tipo

Según el tipo, el mercado global de software de datos sintéticos se puede clasificar en basado en la nube y local.

• Basado en la nube: en este tipo, el software de estadística sintética está alojado en estructuras en la nube, lo que permite a los usuarios acceder y manipular el software a través de Internet. Este modelo brinda escalabilidad, flexibilidad y simplicidad de acceso desde cualquier lugar, lo que lo hace perfecto para agencias con necesidades de registros dinámicos o aquellas que buscan reducir por adelantado los gastos de infraestructura.

• On-Premises: en este tipo, el software de estadísticas sintéticas se instala y opera directamente en los servidores e infraestructura locales de la organización. Este modelo ofrece un mayor control sobre la seguridad y la privacidad de los datos, lo que lo hace adecuado para empresas con estrictos requisitos de cumplimiento o para aquellos que prefieren mantener la plena posesión de su entorno de software y estadísticas.

Por aplicación

Según la aplicación, el mercado mundial de software de datos sintéticos se puede clasificar en gobierno, venta minorista y comercio electrónico, atención médica y ciencias biológicas, BFSI, transporte y logística, telecomunicaciones y TI, manufactura y otros.

• Gobierno: Los gobiernos utilizan software de datos sintéticos para entrenar modelos de IA en entornos estables, simular escenarios para defensa, seguridad pública y planificación urbana, y mejorar la privacidad de los datos en proyectos de zonas públicas sin comprometer estadísticas delicadas.

• Comercio minorista y comercio electrónico: en esta zona, la información artificial ayuda a simular el comportamiento del consumidor, optimizar las operaciones de la cadena de suministro, personalizar las campañas de publicidad y marketing y observar los lanzamientos de nuevos productos, lo que permite a las agencias mejorar las experiencias de los compradores y agilizar las operaciones sin depender de datos reales del cliente.

• Salud y ciencias biológicas: los datos sintéticos son esenciales para que las empresas de atención médica amplíen y prueben las herramientas de diagnóstico basadas en inteligencia artificial, los resultados de los pacientes y la investigación del comportamiento sin poner en riesgo la privacidad del paciente, lo que permite la innovación incluso cumpliendo con estrictas normas de seguridad de datos.

• BFSI: En el espacio BFSI, los datos artificiales se utilizan para modelar situaciones financieras, mejorar los algoritmos de detección de fraude y enseñar modelos de inteligencia artificial para la evaluación de riesgos y la automatización del servicio al cliente, todo mientras se preserva la seguridad de los datos y el cumplimiento normativo.

• Transporte y logística: esta región utiliza datos sintéticos para optimizar los planes de dirección, simular las condiciones de los visitantes del sitio, mejorar los sistemas de vehículos independientes y mejorar la logística de la cadena de entrega, lo que permite una mejor toma de decisiones y un mejor rendimiento operativo.

• Telecomunicaciones y TI: las agencias de telecomunicaciones y TI aprovechan los datos sintéticos para entrenar modelos de inteligencia artificial para la optimización de la comunidad, la evaluación de la conducta del cliente y las medidas de ciberseguridad, lo que les permite brindar mejores servicios, mejorar el control de la infraestructura y protegerse contra las amenazas cibernéticas.

• Fabricación: en la producción, la información artificial se aplica para simular técnicas de fabricación, optimizar las cadenas de entrega y ampliar los modelos de mantenimiento predictivo, lo que ayuda a las empresas a mejorar la eficiencia, reducir el tiempo de inactividad e innovar en el diseño y desarrollo de productos.

• Otros: esta categoría consta de una variedad de industrias diferentes, incluida la educación, el entretenimiento y la fortaleza, en las que la información artificial se utiliza para programas como educación en inteligencia artificial, simulación de interacciones de usuarios y mejora del rendimiento operativo, adaptados a las necesidades específicas de cada región.

Factores impulsores

"Preocupaciones por la privacidad de datos para impulsar el mercado"

A medida que las normas de privacidad estadística, como GDPR y CCPA, se vuelven más estrictas, el crecimiento del mercado de software de datos sintéticos para software de datos sintéticos se está acelerando. Las organizaciones adoptan cada vez más soluciones de datos sintéticos para proteger estadísticas delicadas. Los registros sintéticos permiten a las organizaciones cumplir con estas reglas mediante la creación de conjuntos de datos anónimos que preservan la utilidad de los datos incluso eliminando el riesgo de revelar registros privados, lo que genera una gran expansión del mercado.

"Necesidad de datos de formación de alta calidad para ampliar el mercado"

La mejora y el entrenamiento de la IA y el conocimiento de los modelos por parte de los dispositivos requieren cantidades considerables de hechos sorprendentes. Los datos sintéticos ofrecen una solución eficaz y escalable al generar conjuntos de datos masivos que pueden adaptarse a casos de uso específicos, mejorando la precisión y el rendimiento de los modelos de IA.

FACTOR DE RESTRICCIÓN

"Preocupaciones por la calidad de los datos que podrían impedir el crecimiento del mercado"

Es posible que los datos sintéticos no siempre reflejen como deberían los escenarios globales reales, lo que genera sesgos de capacidad o imprecisiones en la inteligencia artificial y los modelos de adquisición de datos. La misión de garantizar que los registros electrónicos sean útiles y fiables puede dificultar su adopción, especialmente en aplicaciones críticas. 

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PERSPECTIVAS REGIONALES DEL MERCADO DE SOFTWARE DE DATOS SINTÉTICOS

El mercado está segregado principalmente en Europa, América Latina, Asia Pacífico, América del Norte y Medio Oriente y África.

"América del Norte dominará el mercado debido a Requisitos de la NFPA"

América del Norte tiene la mayor participación de mercado de software de datos sintéticos dentro del mercado de software de datos sintéticos debido a su infraestructura de generación avanzada, altas tasas de adopción de inteligencia artificial y aprendizaje automático, y estrictas regulaciones de privacidad de datos como GDPR y CCPA. La presencia de actores clave del mercado, junto con grandes inversiones en estudios y mejoras de la IA, fortalece además la participación de mercado del área. Industrias como las financieras, la atención sanitaria y el comercio minorista están utilizando principalmente la demanda de respuestas estadísticas artificiales, lo que contribuye al papel dominante de América del Norte en el mercado.

JUGADORES CLAVE DE LA INDUSTRIA

"Actores clave de la industria que dan forma al mercado a través de creciente demanda de mantenimiento de la privacidad"

Las empresas están impulsando la innovación en el mercado de software de datos artificiales, brindando soluciones que satisfacen la creciente demanda de registros de alta calidad y que mantengan la privacidad en numerosas industrias.

LISTA DE AGENTES DEL MERCADO PERFILADOS

• Hazy (Reino Unido)
• LexSet (EE.UU.)
• Statice (Alemania)
• Tónico (EE. UU.)
• Truata (Irlanda)

DESARROLLO INDUSTRIAL

Agosto de 2024: el mercado global de Software de datos sintéticos debido a esta evaluación exhaustiva, que les proporciona la información que desean para tomar decisiones de inversión informadas.

COBERTURA DEL INFORME

En este estudio se cubre la demanda futura del mercado de software de datos sintéticos. El informe de investigación incluye una mayor demanda de soluciones remotas debido al impacto de Covid-19. El informe cubre las últimas tendencias en el creciente enfoque en la privacidad y el cumplimiento de los datos. El documento incluye una segmentación del mercado de software de datos sintéticos. El trabajo de investigación incluye los factores impulsores que son las preocupaciones sobre la privacidad de los datos que impulsan el crecimiento del mercado. El informe también cubre información sobre conocimientos regionales, donde la región que ha surgido es líder en el mercado de software de datos sintéticos.