合成数据生成
SaaS Browser 跟踪 143 合成数据生成 家软件公司，其中 7 家是在过去 30 天内新增的。 合成数据生成 SaaS 的主要国家包括 United States (29), United Kingdom (9), Switzerland (4)。
合成数据生成 的关键数据点
143
全面软件1
7
新增（过去 30 天）2
2
联盟计划3
5
平均年龄（岁）4
+81
新增（过去 365 天）5
26
过去一年流失率6
24.3%
年度客户流失率7
35.0%
免费试用8
公司规模分布9
1
企业级（1000+）
2.2% 总
1
大型（201-1,000）
2.2% 总
3
中型（51-200）
6.7% 总
40
小型（2-50）
88.9% 总
最知名的 合成数据生成 公司
| 公司 | 雇员 | 域名排名 | 创立 | 额外 |
|---|---|---|---|---|
| Oxford Nanopore Technologies | 5,000 | 53 | — | 2025-06-04 |
| MOSTLY AI | 50 | 45 | 2017 | 2025-02-04 |
| Tonic.ai | 200 | 43 | 2018 | 2025-02-10 |
| Genedata | 500 | 41 | — | 2025-02-08 |
| Synthetic Users | 10 | 38 | — | 2025-02-06 |
| DNA Script | 200 | 37 | 2014 | 2025-03-04 |
| Synthesized | 50 | 36 | 2020 | 2025-02-08 |
| GenRocket | 50 | 35 | 2012 | 2025-02-12 |
| YData | 50 | 35 | 2019 | 2025-02-07 |
| Genie | — | 32 | — | 2025-02-12 |
合成数据生成 SaaS 排名前十的国家/地区
根据我们对 143 软件产品的数据，以下国家/地区代表了大多数 合成数据生成 SaaS 公司的总部所在地。
| 国家 | 数数 | 占总数的百分比 |
|---|---|---|
| United States | 29 | 20.3% |
| United Kingdom | 9 | 6.3% |
| Switzerland | 4 | 2.8% |
| India | 3 | 2.1% |
| Czechia | 2 | 1.4% |
| Germany | 2 | 1.4% |
| Italy | 2 | 1.4% |
| France | 1 | 0.7% |
| Austria | 1 | 0.7% |
| Israel | 1 | 0.7% |
合成数据生成 的 SEO 和域名权重
平均域名排名10
11
与 8 的总体平均值相比
平均引荐域名11
3
与 2 的总体平均值相比
合成数据生成 的定价数据
平均起价（美元）12
$10/月
平均最高价格（美元）13
$99/月
合成数据生成 的市场饱和度
该评分由产品总数、域名权威性、引荐域名、公司成立时间、流量增长、定价和企业影响力等因素综合计算得出。
饱和度评分14
43 / 100 (中等的)
合成数据生成 中的联盟计划
2 合成数据生成 SaaS 公司提供联盟计划（占总数的 1.4%）。
最新添加 合成数据生成 SaaS
DataSprout
添加了 2026-08-13
Claviata
添加了 2026-08-08
OligoPool
添加了 2026-08-04
GenerateOre
添加了 2026-08-03
FinDataShield
添加了 2026-07-26
Photon Echo
添加了 2026-07-24
Seedless
添加了 2026-07-23
mockker
添加了 2026-07-17
AddressStack
添加了 2026-07-13
Acutus AI
添加了 2026-07-11
合成数据生成 SaaS 公司的平均年龄
平均而言，合成数据生成 SaaS 公司成立于 5.0 年前（平均成立年份：2021）。
合成数据生成 的 B2B / B2C 细分16
41
无论是B2B还是B2C
28.9%
99
企业（B2B）
69.7%
2
消费者（B2C）
1.4%
基于 142 家拥有消费者类型数据的公司（占总数的 99.3%）。
合成数据生成 的 SaaS 发现趋势
合成数据生成 的月度 SaaS 发现数量与其占所有已发现 SaaS 的比例对比。比例上升表明该细分市场的增长速度快于整体市场。
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Synthetic Users offers a revolutionary approach to user research by utilizing advanced AI technology to create human-like participants for interviews and surveys. This platform streamlines the research process, enabling businesses to gain valuable insights quickly and effectively, enhancing product discovery and user journey optimization.
Synthetic Data Generation
此列表的类别。
This innovative solution generates synthetic data to enhance research and development, enabling organizations to accelerate their artificial intelligence and business intelligence initiatives. Key features include secure collaboration that ensures compliance with data protection regulations, the ability to monetize data assets, and the generation of high-quality datasets that address data scarcity and improve AI model performance, making it ideal for businesses across various industries such as healthcare and finance.
Synthetic Data Generation
此列表的类别。
Online Data Generator is a free tool designed for developers and testers to create realistic test data for software applications. Users can generate various data formats and export large amounts of records easily, making it a quick and efficient solution for testing needs.
Synthetic Data Generation
此列表的类别。
Daxa specializes in building trusted Generative AI applications that prioritize data security and governance, enabling organizations to unlock the full potential of their data while maintaining strict access controls. With a focus on application-centric guardrails, Daxa empowers developers to create secure AI solutions that seamlessly integrate data management and compliance, ensuring sensitive information remains protected.
Synthetic Data Generation
此列表的类别。
It generates high-quality, privacy-compliant synthetic datasets that enable safe data sharing, protect sensitive information by design, and overcome data scarcity and regulatory obstacles.
Key features include on-demand, domain-tailored data creation, privacy-by-design GDPR-compliant datasets, replacement of traditional anonymization with high-fidelity synthetic data, and improved model performance by addressing class imbalance and enabling scenario simulation for data scientists, analysts, engineers, researchers, compliance officers, and business leaders to accelerate development and unlock AI-driven insights.
This platform generates high-fidelity, privacy-preserving synthetic datasets from schemas, prompts, or production data snapshots, preserving correlations and temporal structure across relational, time-series, and event-based data, and includes a scenario studio to inject anomalies, rare events, and edge cases for training, testing, and demos. Designed for enterprises and AI teams such as data scientists, ML engineers, product developers, and analytics professionals, it integrates into ML, MLOps, or AgentOps pipelines and supports flexible deployment options (SaaS, VPC, on-prem, or air-gapped) with built-in privacy, governance, and compliance, enabling on-demand data generation with perfectly labeled datasets for training and evaluation while addressing data scarcity, coverage gaps, and privacy restrictions.
Synthetic Data Generation
此列表的类别。
This AI-powered suite consolidates multi-objective design, generative sequence modeling, and structural analysis across antibodies, proteins, peptides, and genomes to accelerate discovery and development, featuring integrated multi-objective design with conditional outputs, Bayesian-style sampling of protein sequences, transformer- and diffusion-based peptide generation, high-throughput folding and evaluation, and genome-scale insights through domain-adapted NLP. It serves researchers in academia and industry—including biopharma, genomics, proteomics, agriculture, and diagnostics—seeking scalable, end-to-end solutions to shorten discovery cycles, enhance design quality, extract meaning from experimental data, and translate sequences, structures, and omics data into safe, effective therapeutics, diagnostics, and improved agricultural traits.
Synthetic Data Generation
此列表的类别。
The platform facilitates the generation of synthetic data tailored for testing and development, ensuring high-quality, secure, and compliant data without the risks associated with using production data. Key features include automated data provisioning, integration with CI/CD pipelines, self-service capabilities for test teams, and support for various data formats, all aimed at enhancing operational efficiency and accelerating software release cycles while addressing data privacy and quality challenges for enterprises across multiple industries.
Synthetic Data Generation
此列表的类别。
YData specializes in enhancing data quality for data science through innovative synthetic data solutions and data-centric AI tools. The platform empowers data scientists and businesses to unlock the full potential of their data, streamline AI model development, and ensure compliance with privacy regulations.
Synthesized
这款 SaaS 很火爆！我们检测到月流量在增长。Synthesized offers a unified platform for automated test data provisioning, enabling development and testing teams to generate production-like databases efficiently while minimizing compliance risks. With advanced AI-driven capabilities, it streamlines the creation, masking, and subsetting of data across various database environments, ensuring that teams have access to the right data for their specific needs.
Synthetic Data Generation
此列表的类别。
* 此页面的部分或全部内容可能是人工智能生成的，因此请独立验证任何关键信息。
常见问题解答
有多少家 合成数据生成 型 SaaS 公司？
SaaS Browser 截至 August 2026 已跟踪 143 合成数据生成 个软件产品。过去 30 天内新增了 7 家 SaaS 公司。
每个月新增多少家 合成数据生成 SaaS 公司？
过去 30 天内，SaaS Browser 新增了 7 家 SaaS 公司。我们专有的爬虫基础设施会持续发现新的软件产品。
最成熟的 合成数据生成 SaaS 公司有哪些？
按域名权威性排名，最成熟的 合成数据生成 SaaS 公司包括 Oxford Nanopore Technologies, MOSTLY AI, Tonic.ai, Genedata, Synthetic Users。这些公司在 合成数据生成 类别中代表着最高的域名排名得分。
合成数据生成 SaaS 公司的典型规模是多少？
在拥有员工数据的 合成数据生成 家 SaaS 公司中，规模分布为： - 1 (2.2%), - 1 (2.2%), - 3 (6.7%), - 40 (88.9%)。
合成数据生成 家 SaaS 公司的平均域名权威性是多少？
合成数据生成 SaaS 公司的平均域名排名为 11，而 SaaS 公司的整体平均域名排名为 8。 这些公司平均拥有 3 个引用域名。
哪些国家拥有最多的 合成数据生成 SaaS 公司？
合成数据生成 SaaS 的主要国家是：United States (29), United Kingdom (9), Switzerland (4), India (3), Czechia (2)。这些国家代表了全球 合成数据生成 软件公司最集中的地区。
合成数据生成 家 SaaS 公司中，有多少百分比提供联盟营销计划？
2 合成数据生成 SaaS 公司提供联盟计划，占 SaaS Browser 跟踪的所有 合成数据生成 软件的 1.4%。
合成数据生成 SaaS 公司的平均年龄是多少？
平均而言，合成数据生成 SaaS 公司成立于 5.0 年前，平均成立年份为 2021 年。
合成数据生成 SaaS 公司主要面向企业还是面向消费者？
根据现有数据，合成数据生成 SaaS 公司细分如下：无论是B2B还是B2C (28.9%), 企业（B2B） (69.7%), 消费者（B2C） (1.4%)。
最新的 合成数据生成 SaaS 公司有哪些？
最新发现的 合成数据生成 SaaS 公司包括 DataSprout, Claviata, OligoPool, GenerateOre, FinDataShield。SaaS Browser 使用专有的爬虫基础设施不断发现和索引新的软件产品。
关于 SaaS 浏览器
SaaS Browser 是互联网上最大、最新的 SaaS 数据库，是 SaaS 公司进行客户开发和研究的终极工具。
我们会在新兴工具发布数周后就发现它们，甚至早于它们出现在 Apollo、ZoomInfo 或其他数据库中。我们专门打造的平台只追踪真实软件产品，并提供经过验证的数据，这与充斥着代理机构、咨询公司和过时信息的通用产品信息搜寻工具截然不同。
从财富 500 强企业到本周刚刚起步的自筹资金创业公司——只要是 SaaS，我们都会追踪。
这些数字是如何计算的
- 全面软件. 当前为此选择列出的已发布 SaaS 公司数量。仅统计通过我们自动化质量检查的公司。
- 新增（过去 30 天）. 过去 30 天内为此选择净新增发布的 SaaS 公司数量。
- 联盟计划. 运营经过验证的联盟或推荐计划的已收录 SaaS 公司数量。
- 平均年龄（岁）. 此选择中公司的年龄中位数（以年计），基于成立年份。中位数是中间值，因此一半更年长，一半更年轻。
- 新增（过去 365 天）. 过去 365 天内为此选择发布的 SaaS 公司数量。
- 过去一年流失率. 在过去一年内发布但已不再列出的公司——它们已下线、被移除，或不再通过我们的质量检查。
- 年度客户流失率. 年度流失率——已流失公司占过去一年内所有已发布公司（仍在列加上已流失）的百分比。
- 免费试用. 此选择中提供免费试用的已收录公司所占百分比。
- 公司规模分布. 按员工人数划分的公司分布：独立（1）、小型（2–50）、中型（51–200）、大型（201–1,000）、企业级（1,000+）。百分比基于拥有员工数据的公司。
- 平均域名排名. 已收录公司的域名排名（0–100）中位数，是搜索引擎权威性的衡量指标。数值越高越强。展示时与所有 SaaS 的整体中位数进行对比。
- 平均引荐域名. 已收录公司的唯一引荐域名（链接到某公司的不同外部网站）数量的中位数。
- 平均起价（美元）. 此选择中拥有定价数据的公司的入门级月度价格（USD）中位数。
- 平均最高价格（美元）. 此选择中拥有定价数据的公司的高级月度价格（USD）中位数。
- 饱和度评分. 0–100 的市场饱和度评分，综合产品总数、域名权威性、引荐域名、公司成立时间、流量增长、定价和企业影响力。数值越高表示竞争越激烈。
- B2B/B2C细分. 在拥有消费者类型数据的公司中，按目标市场——企业（B2B）、消费者（B2C）或两者兼有——划分的公司细分。
