Cognilytica在最新的調查中評估了數據準備解決方案、數據工程解決方案和的數據標簽解決方案需求。數據準備解決方案旨在清理、增強和以其他方式增強用于機器學習的數據。數據工程解決方案旨在為企業提供移動的和處理大量數據的方法。數據標簽解決方案旨在使用機器學習培訓模型中所需的注釋來增強數據。

主要調查結果：

2018年，人工智能和機器學習數據準備解決方案的市場價值超過5億美元，到2023年底將增長到12億美元。

數據準備和工程任務占大多數人工智能和機器學習項目時間的80%以上。

2018年第三方數據標簽解決方案的市場價值為1.5億美元，到2023年將增長到10多億美元。

每1美元用于第三方數據標簽，就有5美元用于內部數據標簽。2018年支出超過7.5億美元，到2023年底將增加到20多億美元。

每1美元用于第三方數據標簽解決方案，就有2美元用于內部數據工作，以支持或加強這些標簽工作。

與物體/圖像識別、自動駕駛以及文本和圖像注釋有關的人工智能項目是數據標簽工作中最常見的。

在未來兩年內，所有競爭對手的數據準備工具都將以機器學習增強智能作為核心。

數據標記和AI質量控制在短時間里不會消失。