Sentetik Veri Üretim Pazarı

Piyasa Tanımı

Sentetik veriler, gerçek dünya verilerini taklit etmek için tasarlanmış yapay verilerdir. Yapay olarak oluşturulmuştur ancak oluşturulduğu orijinal verilerin istatistiksel özelliklerini korur. Sentetik veri üretimi tablo, multimedya veya metin biçiminde gerçekleşebilir. Sentetik metin verileri doğal dil işleme (NLP) için yararlı olabilir. Benzer şekilde tablosal verilerin ilişkisel veritabanı tablolarının oluşturulmasında uygulamaları vardır.

Sentetik multimedya, diğerlerinin yanı sıra görüntü tanıma ve görüntü sınıflandırma gibi bilgisayarla görme görevleri için çok önemli olabilecek görüntüleri, videoları ve diğer yapısal olmayan verileri içerir. Finans, sağlık ve perakende gibi sektörlerde artan veri gereksinimleri var. Sentetik veriler, yapay zeka inovasyonunu hızlandırarak ve daha akıllı kararlar alınmasını sağlayarak bu tür kuruluşlara yardımcı oluyor.

Sentetik Veri Üretim PazarıGenel Bakış

Küresel sentetik veri oluşturma pazar büyüklüğünün 2025 yılında 0,58 milyar ABD doları değerinde olduğu ve tahmin dönemi boyunca %37,65'lik bir Bileşik Büyüme Oranı sergileyerek 2026'da 0,77 milyar ABD dolarından 2033 yılına kadar 7,22 milyar ABD dolarına çıkacağı tahmin edilmektedir. Bu büyüme, gerçek verilerle yakalanması genellikle zor olan test sistemlerine, yapay zeka modellerinin eğitimine ve senaryo simülasyonlarına yönelik uygulamalarına bağlanıyor.

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

Küresel sentetik veri oluşturma pazarında faaliyet gösteren başlıca şirketler ÇOĞUNLUKLA AI, Datagen, TonicAI, Inc., GenRocket, Inc, NVIDIA (Gretel Labs), K2view Ltd, CapGemini (Sogeti), CVEDIA Inc, Microsoft Corporation ve MDClone'dur.

Sentetik veri talebinin, otomotiv sektörü de dahil olmak üzere birçok sektörde artan kullanımıyla birlikte artması bekleniyor.otonom araçlar, tıbbi görüntüleme analizi ve hasta teşhisi için sağlık hizmetleri. Perakende sektöründe büyük ölçüde yatırım yönetimi ve müşteri davranış analizi amacıyla kullanılmaktadır.

Finans alanında dolandırıcılık tespiti ve risk değerlendirmesi açısından faydalı olabilir. Sentetik verilerin temel avantajı maliyet etkinliği, ölçeklenebilirlik ve çeşitliliktir. Bunlar büyük ölçüde makine öğrenimi modellerinin eğitiminde kullanılır.  Veri kalitesi üzerinde daha fazla kontrol sağlar ve aynı zamanda gerçek, hassas verilerin kullanımını ortadan kaldırarak gizliliği korur.

Son trend, gizliliği koruyan makine öğrenimini geliştirmek için birleşik öğrenmenin ve farklı gizliliğin entegrasyonunu gösteriyor. Ayrıca, yapay zekanın yeni alanlardaki genişlemesiyle birlikte çeşitli ve yüksek kaliteli eğitim veri kümelerine olan talep artacak ve bu da sentetik verileri çok önemli hale getirecek.

Önemli Noktalar:

1. Küresel sentetik veri oluşturma pazar büyüklüğü 2025 yılında 0,58 milyar ABD doları olarak kaydedildi.
2. Pazarın 2026'dan 2033'e kadar %37,65'lik bir Bileşik Büyüme Oranında büyümesi bekleniyor.
3. Kuzey Amerika, 2025 yılında 0,22 milyar ABD doları değerinde %38,04'lük bir paya sahipti.
4. Tablosal veri segmenti 2025 yılında 0,20 milyar ABD doları gelir elde etti.
5. Test veri yönetimi segmentinin 2033 yılına kadar 4,05 milyar ABD dolarına ulaşması bekleniyor.
6. Sağlık hizmeti segmentinin tahmin dönemi boyunca %38,28 ile en hızlı CAGR'a tanık olması bekleniyor.
7. Asya Pasifik'in projeksiyon dönemi boyunca %38,08'lik bir Bileşik Büyüme Oranında büyümesi bekleniyor.

Yapay zeka eğitimi için sentetik veriler ne kadar güvenilir?

Sağlam teknikler kullanılarak oluşturulan sentetik veriler, özellikle nadir olay senaryolarında model performansı açısından gerçek verilerle eşleşebilir veya bazı durumlarda ondan daha iyi performans gösterebilir.

Gerçek verilerin yerini alamasa da, özellikle ekip sınırlı verilerle, dengesiz veri kümeleriyle veya gizlilik kısıtlamalarıyla uğraşırken gerçek verileri desteklerken çok etkilidir. Sonuç olarak, gerçek verilerin tamamen yerini almak yerine, bunların güçlü bir tamamlayıcısı olarak çalışabilir.

• Ekim 2024'te MOSTLY AI, AI modellerinin eğitimi için yeni sentetik metin işlevini açıkladı ve aynı zamanda özel veri varlıklarının gizliliğiyle de ilgileniyor. Kuruluşun eğitim ve ince ayar yapmak için e-postalar, chatbot konuşmaları, müşteri destek transkriptleri vb. gibi geniş bir yelpazedeki metin verilerini kullanmasına yardımcı olur.büyük dil modelleri (LLM'ler)ve gizlilik ihlali riski yoktur.

Yapay zeka sistemlerinin eğitimi neden sentetik verilerin yanlış sonuçlar yaratabileceği farkındalığını gerektiriyor?

Sentetik veriler, gerçek dünya verilerinin karmaşıklığından ve nüanslarından yoksun olabilir; bu da yapay zeka modellerinin gerçek dünya senaryolarında düşük performans göstermesine neden olabilir. Dahası, tamamen sentetik veriler üzerine eğitilmiş yapay zeka modellerinin, sentetik ve gerçek veriler arasındaki farklılıklar nedeniyle gerçek dünya durumlarına etkili bir şekilde genelleştirilememesi ihtimali de mevcut. Ayrıca tıbbi teşhis gibi bazı uygulamalarda etik kaygılara da yol açabilir.

Sentetik veri üretimi maliyet ve ölçeklenebilirlik açısından nasıl iş avantajları sunuyor?

Gerçek veri toplama, sensör dağıtımı, etiketleme ve güvenliğin birleşimi nedeniyle maliyetli ve yavaştır.  Ancak çevrimiçi makine öğrenimine yönelik sentetik veriler, daha ucuza ve daha hızlı bir şekilde kolayca oluşturulabilir. Sentetik veriler, yapay zekanın güçlü 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 eğitimi için kullanılan verilerin yaklaşık %50 ila %60'ının sentetik olduğu tahmin ediliyor. Kuruluşların yeni ürünleri simüle etmesine, yapay zeka modeli geliştirmeyi hızlandırmasına ve hassas bilgileri korumasına yardımcı olduğu için talebi artıyor.

• Ekim 2025'te GenRocket, tasarım odaklı sentetik veri oluşturma kuruluşunun platformunu yapılandırılmış verilerin ötesinde görüntülere, belgelere ve dosya tabanlı formatlara genişletmesine yol açan Yapısız Veri Hızlandırıcısının (UDA) piyasaya sürüldüğünü duyurdu. Kuruluşun her türlü veriyi güvenli, kesin ve isteğe bağlı olarak oluşturmasına yardımcı oldu.

Sentetik Veri Üretimi Piyasa Raporu Anlık Görüntüsü

 Pazar Segmentasyonu

• Verilere Göre (Tablo Verileri, Metin Verileri, Görüntü ve Video Verileri ve Diğerleri): Tablo veri segmenti, esas olarak e-ticaret ve sağlık sektörlerinde artan benimsenmesi nedeniyle 2025'te 0,20 milyar ABD doları gelir elde etti. Büyük ölçüde bazı makine öğrenimi modellerini etkili bir şekilde eğitmek için kullanılır.
• Uygulamaya Göre (Test Veri Yönetimi, Yapay Zeka Eğitimi ve Geliştirme, Kurumsal Veri Paylaşımı ve Veri Analitiği ve Görselleştirme): Yapay Zeka eğitim ve geliştirme segmenti, makine öğrenimi modellerinin eğitimindeki geniş gereksinimin etkisiyle, tahmin dönemi boyunca %38,08'lik şaşırtıcı bir Bileşik Büyüme Oranı kaydetmeye hazırlanıyor. Verilere ihtiyaç duyulan ancak yapay zeka modellerinin eğitimi için yüksek kaliteli gerçek dünya verilerinin yetersiz olduğu senaryolar için potansiyel bir çözüm olarak hizmet veriyor.
• Son Kullanıcıya Göre (Finansal Hizmetler, Perakende, Sağlık Hizmetleri ve Diğerleri): Finansal hizmetler segmentinin, sentetik verilerin güvenli veri paylaşımı ve risk değerlendirmesi, dolandırıcılık tespiti ve gerçek müşteri bilgilerini ifşa etmeden analiz için model geliştirme gibi avantajlarının da etkisiyle, 2032 yılına kadar %32,13'lük bir paya sahip olacağı tahmin edilmektedir. Model performansının iyileştirilmesine ve yapay zeka gelişiminin hızlandırılmasına yardımcı olan piyasa çökmeleri veya karmaşık dolandırıcılık biçimleri gibi nadir olaylar için sentetik veri üretimi mümkün olabilir.

Kuzey Amerika ve Asya Pasifik bölgesindeki pazar senaryosu nedir?

Bölgeye bağlı olarak, küresel sentetik veri oluşturma pazarı Kuzey Amerika, Avrupa, Asya Pasifik, Orta Doğu ve Afrika ve Güney Amerika olarak sınıflandırılmıştır.

Kuzey Amerika sentetik veri oluşturma pazarı, 2025 yılında 0,22 milyar ABD doları değerinde %38,04'lük bir paya sahip oldu. Bu hakimiyet, gelişmiş teknolojik altyapı ve bölgedeki Ar-Ge'ye daha fazla yatırım yapılmasının birleşimine bağlanıyor.  Özellikle ABD'de işletmeler riskleri ve verimsizliği azaltmak için en son teknolojileri benimsiyor.

Üstelik tüketiciler, artımlı yeniliklere odaklanan markaları desteklemeyi tercih ediyor.  Perakendede sentetik veri üretimi, alışveriş alışkanlıkları ve sezonluk talep gibi müşteri tercihlerinin analiz edilmesine yardımcı olurken aynı zamanda gizliliği de koruyor. Bölgede artan veri gizliliği yükümlülükleri ve pazarın büyümesi için uygun bir ortam yaratan güçlü bir yapay zeka ekosistemi var.

• Haziran 2021'de CVEDIA, özel sentetik veri hattını kullanarak alan benimseme açığına yönelik bir çözüm duyurdu. Sentetik veriler üzerinde eğitilmiş algoritmaların gerçek veriler üzerinde eğitilmiş algoritmalarla birlikte performans göstermesini sağlayarak yapay zekanın geliştirilmesine yardımcı olabilirler. CVEDIA, kıyaslama modelleriyle karşılaştırıldığında %170 oranında hassasiyet artışı elde ettiğini ve geri çağırmada %160 oranında bir artış elde ettiğini iddia etti.

Asya-Pasifik sentetik veri oluşturma pazarının tahmin dönemi boyunca %38,08'lik bir Bileşik Büyüme Oranı ile büyümesi bekleniyor. Bu kayda değer büyüme, sağlık hizmetleri, imalat vb. gibi bölgedeki çeşitli alanlarda sentetik verilerin artan kullanımıyla destekleniyor.

Örneğin, sağlık hizmetlerinde, anonimleştirme ve toplama olanağı sunarken araştırmaya yardımcı olan gerçekçi hasta kayıtları oluşturmak için sentetik veriler üretilir. Tıbbi araştırmacıların, katı veri koruma düzenlemelerini takip ederken teşhis ve tedavi için algoritmalar geliştirmesine ve test etmesine yardımcı olur.

Üretimde otomobil şirketleri, otonom otomobillere yönelik bir dizi sürüş senaryosunu simüle etmek için sentetik veriler kullanıyor. Kapsamlı gerçek dünya veri toplama gereksinimi olmadan çeşitli koşulları tanımak ve bunlara yanıt vermek için makine öğrenimi modellerinin eğitilmesine yardımcı olur. Waymo ve Tesla gibi şirketler, otonom arabalarının eğitimi için sentetik verilerin kullanımında devrim yaratıyor.

Düzenleyici Çerçeveler

• Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR), AB'de kişisel verilerin işlenmesi üzerinde kontrol sahibidir ve nelerin anonimleştirilmiş veya sentetik veri olarak nitelendirileceğini tanımlar.
• Birleşik Krallık'taki Veri (Kullanım ve Erişim) Yasası 2025, kişisel ve ticari verilerin işlenmesi ve erişimine ilişkin hükümleri ele alır. Mevcut Birleşik Krallık GDPR ve Veri Koruma Yasası çerçevesini günceller.
• Amerika Birleşik Devletleri'nde (Kaliforniya), Kaliforniya Tüketici Gizliliği Yasası (CCPA) ve onun eki olan Kaliforniya Gizlilik Hakları Yasası (CPRA), kişisel verilerin toplanmasını ve kullanılmasını düzenler.

Rekabetçi Ortam

Sentetik veri oluşturma pazarındaki kilit oyuncular büyük ölçüde sürekli teknolojik yeniliğe odaklanıyor. Belirli veri türlerini ve sektörleri hedefleyen birçok küçük ve orta ölçekli oyuncu var. Uzman satıcılar baskın bir pazar payına sahip değiller ve niş segmentlerde faaliyet gösteriyorlar.

Sentetik veri yetenekleri daha geniş AI ve ML hizmetlerinde mevcut olduğundan, piyasada önemli bir paya sahip olan diğerlerinin yanı sıra Microsoft ve NVIDIA gibi büyük bulut ve AI platformları. Stratejik avantajlar için ortaklıklar ve satın almalar da odak noktasıdır.

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

Sentetik Veri Üretim Pazarındaki Önemli Firmalar:

• ÇOĞUNLUK AI
• Veri oluşturucu
• CVEDIA A.Ş.
• K2view Ltd.
• Microsoft Şirketi
• GenRocket, Inc.
• Tonik AI, Inc.
• NVIDIA (Gretel Laboratuvarları)
• CapGemini (Sogeti)
• MClone

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 sayıda ortaklığa olanak sağladığını duyurdu.