Sentetik Veri Üretimi Pazarı

Pazar Tanımı

Sentetik veri, gerçek dünya verilerini taklit etmek için tasarlanmış yapay veridir. Yapay olarak üretilir, ancak üretildiği orijinal verinin istatistiksel özelliklerini korur. Sentetik veri üretimi tablo, multimedya veya metin biçiminde gerçekleşebilir. Sentetik metin verisi doğal dil işleme (NLP) için yararlı olabilir. Benzer şekilde tablo verisinin ilişkisel veritabanı tablolarının oluşturulmasında uygulamaları vardır.

Sentetik multimedya, diğerlerinin yanı sıra görüntü tanıma ve görüntü sınıflandırma gibi bilgisayarlı görme görevleri için kritik olabilecek görüntüleri, videoları ve diğer yapılandırılmamış verileri içerir. Finans, sağlık ve perakende gibi sektörlerde veri ihtiyacı artıyor. Sentetik veri, yapay zeka inovasyonunu hızlandırarak ve daha akıllı kararlar alınmasını sağlayarak bu tür kuruluşlara yardımcı oluyor.

Pazara Genel Bakış

Küresel sentetik veri üretimi pazarının büyüklüğü 2025 yılında 0,58 milyar dolar olarak değerlendirilmiş olup, tahmin döneminde %37,65 YBBO (CAGR) ile 2026'da 0,77 milyar dolardan 2033'e kadar 7,22 milyar dolara büyümesi öngörülüyor. Bu büyüme, test sistemleri, yapay zeka modellerinin eğitimi ve gerçek veride yakalanması genellikle zor olan senaryoların simülasyonu alanlarındaki uygulamalarına bağlanıyor.

Örneğin sağlık sektöründe sentetik tıbbi kayıtlar diyabet, hastalık veya kanser gibi durumları gösterebilir; bu da teşhis araçlarının ve öngörücü sağlık modellerinin geliştirilmesine ve test edilmesine yardımcı olabilir.

Küresel sentetik veri üretimi pazarında faaliyet gösteren başlıca şirketler arasında MOSTLY AI, Datagen, TonicAI, Inc., GenRocket, Inc, NVIDIA (Gretel Labs), K2view Ltd., CapGemini (Sogeti), CVEDIA Inc, Microsoft Corporation ve MDClone bulunuyor.

Sentetik veri talebinin, otomotiv sektöründe otonom araçların test edilmesi ve sağlık sektöründe tıbbi görüntüleme analizi ve hasta teşhisi dahil olmak üzere çeşitli sektörlerde artan kullanımıyla büyümesi bekleniyor. Perakende sektöründe ise büyük ölçüde yatırım yönetimi ve müşteri davranışı analizi için kullanılıyor.

Finansta dolandırıcılık tespiti ve risk değerlendirmesi açısından faydalı olabilir. Sentetik verinin temel avantajları maliyet etkinliği, ölçeklenebilirlik ve çeşitliliktir. Büyük ölçüde makine öğrenimi modellerinin eğitiminde kullanılır. Veri kalitesi üzerinde daha fazla kontrol sağlar ve gerçek, hassas verinin kullanımını ortadan kaldırarak gizliliği korur.

Son eğilim, gizliliği koruyan makine öğrenimini geliştirmek için federe öğrenme ve diferansiyel gizliliğin entegrasyonuna işaret ediyor. Ayrıca yapay zekanın yeni alanlara yayılmasıyla çeşitli ve yüksek kaliteli eğitim veri kümelerine olan talep artacak ve bu da sentetik veriyi çok önemli hale getirecek.

Önemli Noktalar

1. Küresel sentetik veri üretimi pazarının büyüklüğü 2025 yılında 0,58 milyar dolar olarak kaydedildi.
2. Pazarın 2026'dan 2033'e kadar %37,65 YBBO ile büyümesi bekleniyor.
3. Kuzey Amerika, 2025 yılında 0,22 milyar dolar değerinde %38,04 paya sahipti.
4. Tablo verisi segmenti 2025 yılında 0,20 milyar dolar gelir elde etti.
5. Test verisi yönetimi segmentinin 2033 yılına kadar 4,05 milyar dolara ulaşması bekleniyor.
6. Sağlık hizmetleri segmentinin tahmin döneminde %38,28 ile en hızlı YBBO'yu kaydetmesi bekleniyor.
7. Asya-Pasifik'in projeksiyon döneminde %38,08 YBBO ile büyümesi bekleniyor.

Pazar Dinamikleri

Sentetik veri, yapay zeka eğitimi için ne kadar güvenilir?

Sağlam tekniklerle üretildiğinde sentetik veri, özellikle nadir olay senaryolarında, model performansında gerçek veriyle eşleşebilir veya bazı durumlarda ondan daha iyi performans gösterebilir.

Gerçek verinin yerini alamasa da, özellikle ekiplerin sınırlı veriyle, dengesiz veri kümeleriyle veya gizlilik kısıtlamalarıyla karşılaştığı durumlarda gerçek veriyi desteklemede çok etkilidir. Sonuç olarak, gerçek verinin tam yerini almak yerine, ona güçlü bir tamamlayıcı olarak çalışabilir.

• Ekim 2024'te MOSTLY AI, yapay zeka modellerinin eğitimi için yeni sentetik metin işlevini duyurdu ve bu işlev aynı zamanda özel veri varlıklarının gizliliğini de gözetiyor. Kuruluşların e-postalar, chatbot konuşmaları, müşteri destek dökümleri gibi geniş bir yelpazedeki metin verisini büyük dil modellerini (LLM'ler) eğitmek ve bunlara ince ayar yapmak için kullanmasına yardımcı olur ve gizlilik ihlali riski yoktur.

Yapay zeka sistemleri eğitilirken sentetik verinin yanlış sonuçlar doğurabileceğinin farkında olmak neden gereklidir?

Sentetik veri, gerçek dünya verisinin karmaşıklığından ve nüanslarından yoksun olabilir; bu da yapay zeka modellerinin gerçek dünya senaryolarında düşük performans göstermesine neden olabilir. Ayrıca tamamen sentetik veriyle eğitilen yapay zeka modellerinin, sentetik ve gerçek veri arasındaki farklar nedeniyle gerçek dünya durumlarına etkili biçimde genelleyememesi ihtimali de var. Bu durum, tıbbi teşhis gibi bazı uygulamalarda etik kaygılara da yol açabilir.

Sentetik veri üretimi, maliyet ve ölçeklenebilirlik açısından hangi iş avantajlarını sunuyor?

Gerçek veri toplama; sensör dağıtımı, etiketleme ve güvenlik gerektirdiğinden maliyetli ve yavaştır. Ancak çevrimiçi makine öğrenimi için sentetik veri, kolayca, daha ucuza ve daha hızlı üretilebilir. Sentetik veri, yapay zekanın sağlam bir şekilde geliştirilmesi için kontrollü ve ölçeklenebilir veri kaynakları sunar. Örneğin Nvidia ve Databricks gibi kuruluşlar, sentetik veri hatlarını otomatikleştirmek için Unity Catalog ve Omniverse Replicator gibi araçlar sunuyor. Yapay zeka platformlarının eğitiminde kullanılan verinin yaklaşık %50 ila %60'ının sentetik olduğu tahmin ediliyor. Kuruluşların yeni ürünleri simüle etmesine, yapay zeka modeli geliştirmeyi hızlandırmasına ve hassas bilgiyi korumasına yardımcı olduğu için talebi artıyor.

• Ekim 2025'te GenRocket, Unstructured Data Accelerator'ı (UDA) piyasaya sürdüğünü duyurdu; bu, tasarım odaklı sentetik veri üretimi kuruluşunun platformunu yapılandırılmış verinin ötesinde görüntülere, belgelere ve dosya tabanlı biçimlere genişletmesini sağladı. Bu, kuruluşun her türlü veriyi güvenli ve hassas biçimde, ölçekli olarak ve talep üzerine üretmesine yardımcı oldu.

Pazar Raporu Özeti

Segmentasyon	Detaylar
Veri Türüne Göre	Tablo Verileri, Metin Verileri, Görüntü ve Video Verileri, Diğerleri
Uygulamaya Göre	Test Verisi Yönetimi, Yapay Zeka Eğitimi ve Geliştirme, Kurumsal Veri Paylaşımı, Veri Analitiği ve Görselleştirme
Son Kullanıcıya Göre	Finansal Hizmetler, Perakende, Sağlık Hizmetleri ve Diğerleri
Bölgeye Göre	Kuzey Amerika: ABD, Kanada, Meksika
	Avrupa: Fransa, Birleşik Krallık, İspanya, Almanya, İtalya, Rusya, Avrupa'nın Geri Kalanı
	Asya-Pasifik: Çin, Japonya, Hindistan, Avustralya, ASEAN, Güney Kore, Asya-Pasifik'in Geri Kalanı
	Orta Doğu ve Afrika: Türkiye, BAE, Suudi Arabistan, Güney Afrika, Orta Doğu ve Afrika'nın Geri Kalanı
	Güney Amerika: Brezilya, Arjantin, Güney Amerika'nın Geri Kalanı

Pazar Segmentasyonu

• Veri Türüne Göre (Tablo Verileri, Metin Verileri, Görüntü ve Video Verileri ve Diğerleri): Tablo verisi segmenti, esas olarak e-ticaret ve sağlık sektörlerinde artan benimsenmesi nedeniyle 2025'te 0,20 milyar dolar gelir elde etti. Büyük ölçüde bazı makine öğrenimi modellerini etkili biçimde eğitmek için kullanılır.
• Uygulamaya Göre (Test Verisi Yönetimi, Yapay Zeka Eğitimi ve Geliştirme, Kurumsal Veri Paylaşımı ve Veri Analitiği ve Görselleştirme): Yapay zeka eğitimi ve geliştirme segmentinin, makine öğrenimi modellerinin eğitimindeki geniş talebin etkisiyle, tahmin döneminde %38,08 gibi çarpıcı bir YBBO kaydetmesi bekleniyor. Bu segment, veriye ihtiyaç duyulan ancak yapay zeka modellerinin eğitimi için yüksek kaliteli gerçek dünya verisinin kıt olduğu senaryolar için potansiyel bir çözüm sunuyor.
• Son Kullanıcıya Göre (Finansal Hizmetler, Perakende, Sağlık Hizmetleri ve Diğerleri): Finansal hizmetler segmentinin, sentetik verinin güvenli veri paylaşımı ve gerçek müşteri bilgisini ifşa etmeden risk değerlendirmesi, dolandırıcılık tespiti ve analitik için model geliştirme gibi avantajlarıyla, 2032 yılına kadar %32,13 paya sahip olması öngörülüyor. Sentetik veri, piyasa çökmeleri veya karmaşık dolandırıcılık biçimleri gibi nadir olaylar için de üretilebiliyor; bu da model performansının iyileştirilmesine ve yapay zeka gelişiminin hızlandırılmasına yardımcı oluyor.

Bölgesel Analiz

Kuzey Amerika ve Asya-Pasifik bölgesindeki pazar senaryosu nedir?

Bölgeye göre, küresel sentetik veri üretimi pazarı Kuzey Amerika, Avrupa, Asya-Pasifik, Orta Doğu ve Afrika ve Güney Amerika olarak sınıflandırılmıştır.

Kuzey Amerika sentetik veri üretimi pazarı, 2025 yılında 0,22 milyar dolar değerinde %38,04 paya sahipti. Bu üstünlük, bölgedeki gelişmiş teknolojik altyapı ve Ar-Ge'ye yapılan daha fazla yatırımın birleşimine bağlanıyor. Özellikle ABD'de işletmeler, riski ve verimsizliği azaltmak için en yeni teknolojileri benimsiyor.

Üstelik tüketiciler, artımlı inovasyonlara odaklanan markaları desteklemeyi tercih ediyor. Perakendede sentetik veri üretimi, gizliliği korurken alışveriş alışkanlıkları ve mevsimsel talep gibi müşteri tercihlerinin analiz edilmesine yardımcı oluyor. Bölgede artan veri gizliliği yükümlülükleri ve güçlü bir yapay zeka ekosistemi, pazarın büyümesi için elverişli bir ortam yaratıyor.

• Haziran 2021'de CVEDIA, kendi tescilli sentetik veri hattını kullanarak alan uyarlama açığına yönelik bir çözüm duyurdu. Bu çözüm, sentetik veriyle eğitilen algoritmaların gerçek veriyle eğitilenlerle birlikte performans göstermesini sağlayarak yapay zekanın geliştirilmesine yardımcı olabiliyor. CVEDIA, kıyaslama modellerine kıyasla kesinlikte (precision) %170 artış elde ettiğini ve geri çağırmada %160 kazanç sürdürdüğünü iddia etti.

Asya-Pasifik sentetik veri üretimi pazarının, tahmin döneminde %38,08 YBBO ile büyümesi bekleniyor. Bu kayda değer büyüme, bölgede sağlık hizmetleri, imalat gibi çeşitli alanlarda sentetik verinin artan kullanımıyla destekleniyor.

Örneğin sağlık hizmetlerinde, anonimleştirme ve toplulaştırma sunarken araştırmaya yardımcı olan gerçekçi hasta kayıtları oluşturmak için sentetik veri üretiliyor. Bu, tıbbi araştırmacıların katı veri koruma düzenlemelerine uyarken teşhis ve tedavi için algoritmalar geliştirmesine ve test etmesine yardımcı oluyor.

İmalatta otomotiv şirketleri, otonom araçlar için çok sayıda sürüş senaryosunu simüle etmek amacıyla sentetik veri kullanıyor. Bu, kapsamlı gerçek dünya veri toplama gereksinimi olmadan çeşitli koşulları tanıyıp bunlara yanıt vermek üzere makine öğrenimi modellerinin eğitilmesine yardımcı oluyor. Waymo ve Tesla gibi şirketler, kendi kendine giden araçlarının eğitiminde sentetik veri kullanımında devrim yaratıyor.

Düzenleyici Çerçeveler

• Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR), AB'de kişisel verinin işlenmesini kontrol ediyor ve neyin anonimleştirilmiş veya sentetik veri sayılacağını tanımlıyor.
• Birleşik Krallık'taki Data (Use and Access) Act 2025 (Veri Kullanım ve Erişim Yasası), kişisel ve ticari verinin işlenmesi ve erişimine ilişkin hükümleri ele alıyor. Mevcut UK GDPR ve Veri Koruma Yasası çerçevesini güncelliyor.
• Amerika Birleşik Devletleri'nde (Kaliforniya), Kaliforniya Tüketici Gizliliği Yasası (CCPA) ve onun değişikliği olan Kaliforniya Gizlilik Hakları Yasası (CPRA), kişisel verinin toplanmasını ve kullanımını düzenliyor.

Rekabet Ortamı

Sentetik veri üretimi pazarındaki kilit oyuncular büyük ölçüde sürekli teknolojik inovasyona odaklanıyor. Belirli veri türlerini ve sektörleri hedefleyen çok sayıda küçük ve orta ölçekli oyuncu var. Uzman satıcılar baskın bir pazar payına sahip değil ve niş segmentlerde faaliyet gösteriyor.

Sentetik veri yetenekleri daha geniş yapay zeka ve ML hizmetleri içinde yer aldığından, Microsoft ve NVIDIA başta olmak üzere büyük bulut ve yapay zeka platformları pazarda önemli bir paya sahip. Odak, stratejik avantajlar için ortaklıklar ve satın almalar üzerinde de yoğunlaşıyor.

• Mart 2025'te Nvidia, geliştiricilere yönelik üretken yapay zeka hizmetleri paketine katkı sağlayan sentetik veri girişimi Gretel'i 320 milyon dolardan fazla bir bedelle satın aldı. Gretel, Google Cloud, Amazon Web Services ve Microsoft gibi büyük bulut sağlayıcılarıyla ortaklıklarını sürdürüyor.

Sentetik Veri Üretimi Pazarındaki Önemli Şirketler:

• MOSTLY AI
• Datagen
• CVEDIA Inc
• K2view Ltd.
• Microsoft Corporation
• GenRocket, Inc
• TonicAI, Inc.
• NVIDIA (Gretel Labs)
• CapGemini (Sogeti)
• MDClone

Son Gelişmeler (Ortaklıklar)

• Nisan 2023'te MDClone, ADAMS platformunun, terapötik araştırma ve geliştirmeyi hızlandırmak için sağlık hizmeti sağlayıcı kuruluşlar ile yaşam bilimleri şirketleri arasında daha fazla ortaklığa olanak sağladığını duyurdu.