合成数据生成
SaaS Browser 跟踪 139 合成数据生成 家软件公司，其中 8 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 (30), United Kingdom (9), Switzerland (4)。
合成数据生成 的关键数据点
139
全面软件1
8
新增（过去 30 天）2
2
联盟计划3
5
平均年龄（岁）4
+78
新增（过去 365 天）5
26
过去一年流失率6
25.0%
年度客户流失率7
34.5%
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）
6.5% 总
41
小型（2-50）
89.1% 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 139 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 | 30 | 21.6% |
| United Kingdom | 9 | 6.5% |
| Switzerland | 4 | 2.9% |
| India | 3 | 2.2% |
| 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
13
与 8 的总体平均值相比
平均引荐域名11
4
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
$9/月
平均最高价格（美元）13
$89/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
50 / 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
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
Synth-Id
添加了 2026-07-05
cloneside
添加了 2026-07-04
SeedBase
添加了 2026-07-04
Dummify
添加了 2026-07-04
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
40
无论是B2B还是B2C
29.0%
96
企业（B2B）
69.6%
2
消费者（B2C）
1.4%
基于 138 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。
Loading...
探索 合成数据生成 SaaS
显示过滤器
高级过滤器
十
Genie is an open-source framework designed for building data-centric web applications using Julia. It offers a complete development ecosystem with low-code tools, allowing users to create interactive apps, backends, and APIs quickly and efficiently.
Synthetic Data Generation
此列表的类别。
This innovative solution generates high-quality synthetic data that mimics real-world datasets while ensuring compliance with privacy regulations and mitigating bias. Key features include scalability, statistical representativeness, and enhanced data security, making it ideal for organizations in AI, software testing, and analytics that face challenges related to data access, storage costs, and regulatory constraints.
Synthetic Data Generation
此列表的类别。
Gemini Data offers innovative solutions that empower organizations to harness the full potential of their data through generative AI, enhancing decision-making across various industries. With a focus on user-friendly, no-code platforms, Gemini enables seamless integration and exploration of enterprise data, transforming it into actionable insights for improved operational efficiency and strategic growth.
This platform utilizes advanced synthetic data generation to enhance computer vision capabilities across various sectors, including security, defense, and technology. Key features include the creation of tailored synthetic datasets, customizable computer vision models for specific applications, and real-time AI analytics, addressing challenges such as data scarcity and model accuracy for organizations seeking innovative solutions in AI-driven environments.
Synthetic Data Generation
此列表的类别。
This innovative technology enables real-time sequencing of DNA and RNA, providing researchers with immediate access to genomic data across various fields such as microbiology, cancer research, and environmental studies. Key features include the ability to generate ultra-long reads, flexible library preparation, and a range of scalable devices, addressing challenges in accessibility, speed, and the complexity of genetic analysis for scientists, educators, and healthcare professionals.
Synthetic Data Generation
此列表的类别。
Context Data offers an enterprise data platform designed specifically for Generative AI applications, enabling organizations to build and integrate AI solutions without the complexities of managing vector databases and infrastructure. With a focus on real-time data processing and seamless connectivity to multiple data sources, the platform empowers businesses to streamline their AI-driven processes and unlock the full potential of their data.
Synthetic Data Generation
此列表的类别。
Glaive offers custom synthetic datasets to help improve machine learning models, making them faster, cheaper, and more reliable. With easy access to high-quality data, users can train their models efficiently without the hassle of labeling or scraping.
Synthetic Data Generation
此列表的类别。
A sophisticated synthetic data generation platform enables enterprises to create high-quality, privacy-preserving datasets for various applications, including AI/ML training, analytics, and system testing. Key features include multi-model engines for diverse data generation, compliance with regulatory standards through differential privacy, and the ability to deploy on-premise or in the cloud, addressing challenges such as data privacy, operational efficiency, and the need for scalable data solutions in regulated industries.
Synthetic Data Generation
此列表的类别。
The GenAI Orchestration Engine facilitates the integration of private generative AI with diverse data types across various environments, ensuring data security and compliance with existing enterprise identity systems. Key features include a location-aware data retrieval mesh for efficient processing, a scalable inference architecture for seamless deployment, and comprehensive access management, making it ideal for organizations seeking to harness AI capabilities while maintaining control over their sensitive data.
Synthetic Data Generation
此列表的类别。
This innovative solution generates diverse synthetic data and scenarios to expedite the training and testing of physical artificial intelligence systems, significantly reducing the time required from years to mere minutes. Key features include the ability to simulate virtual fleets across various environments, identify and rectify gaps in real data, and stress-test AI models against challenging conditions, making it ideal for teams developing autonomous systems and robotics who seek to enhance their capabilities and maintain a competitive edge.
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 139 合成数据生成 个软件产品。过去 30 天内新增了 8 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 8 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 (6.5%), - 41 (89.1%)。
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 13，而 SaaS 公司的整体平均域名排名为 8。 这些公司平均拥有 4 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 (30), 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 (29.0%), 企业（B2B） (69.6%), 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 FinDataShield, Photon Echo, Seedless, mockker, AddressStack。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。
