Ⅰ 如何運營一家數據標注公司(2)
隨著AI浪潮的斬頭露角，數據標注 行業 也猶如雨後春筍般蓬勃的發展起來。
本文就目前國內數據標注行業存在的幾個階段性結構特徵進行展開，讓更多想了解數據標注的AI公司、AI實驗室、准備加入數據標注的朋友們，快速熟悉目前數據標注行業的現狀和運營數據標注公司應該注意的若干問題。
數據標注市場目前有下面幾種結構：
眾包結構
顧名思義，就是把需要完成的任務分發給大眾志願者（也就是市場上說的兼職）。這其中就出現了眾包公司。眾包公司聯繫到需求數據標注的客戶，和客戶建立合作關系後，將客戶需求傳達給合作的大眾志願者，從而形成一個「需求公司——數據標注眾包公司——多個大眾志願者」這樣一個眾包結構 。
這種眾包結構的優點就是可以組織起社會上的大眾志願者進行數據標注，而大眾志願者不用佔用太多的公司資源，勞動力成本相對較低。對於數據標注眾包公司費用支出的核心——人工來說，無疑是可以極大的減少公司的運營成本，從而使公司自身在面對需求數據標注的客戶時的報價更具有競爭力。
當然，眾包結構的缺點和優點一樣顯而易見，甚至可以說它的缺點已經慢慢的大過了它的優點，為什麼這么說呢？
需要擁有大量的志願者基數 由於上遊客戶的需求可能千變萬化，同時客戶的需求很大概率都是階段性的，這就要求眾包公司合作的大眾志願者首先自身得是穩定的。但是由於大眾志願者就是利用閑散時間進行工作的這種特性，長期穩定的大眾志願者幾乎不太可能，這就要求數據標注眾包公司必須擁有龐大的大眾志願者團隊，形成一個體系。才能保證在發放任務的時候總是有充足的大眾志願者進行合作。
溝通成本高昂 而當大眾志願者的數量能夠滿足任務要求時，我們又不得不面對另一個事實：數據標注眾包公司在與需求公司洽談合作時只能有針對性的進行數據標注類型的選擇。如果在選擇數據標注項目上普遍撒網，就會面對公司自身需要投入巨大的精力去培訓那些不斷更迭的大眾志願者。而很多時候公司在大眾志願者合作方面節約下來的成本，其實已經全部轉嫁到了公司培訓、糾錯諸如此類的溝通環節。
數據保密困難 目前國內的AI公司，AI實驗室還沒有形成井噴之勢。但就現階段而言依然有眾多AI公司，AI實驗室在進行著高度重疊的產品研發。對於有標注需求的公司來說，如果被標注數據都是真金白銀獲取來的，那麼倘若在眾包環節眾包公司處理不當，很有可能AI公司辛苦獲取的數據就成了其他AI公司的嫁衣。
無法給予需求公司靈活的服務 因為大眾志願者擁有流動性的特點，一旦需求公司改變原有標注需求，數據標注眾包公司是沒有辦法在較短的時間進行調整的。同時，數據標注眾包公司的客戶群體也相對單一，由於大眾志願者的群體特點，數據標注眾包公司只能把更多精力放在需要大批量數據標注，同時標注規則相對簡單的需求公司。但是AI的訓練是一個階段性的過程，基本上都是：小批量找 特徵訓練 ——較小批量簡單場景訓練——較小批量復雜場景訓練——大批量訓練。在數據標注眾包公司砍掉處在第一階段的AI公司和AI實驗室的時候，其實也就是砍掉了相當一部分潛在客戶。
工廠結構
有了眾包結構里的兼職架構，下面就著重介紹一下全職架構，也就是工廠結構。
工廠結構相較於眾包結構形式上要簡單一些，省去了中間眾包商這個環節，進而形成了一個「需求公司——數據工廠」這樣的工廠結構。
相較於數據眾包公司，數據工廠的優點就是標注人員穩定，能做到需求方和數據標注方即時溝通，溝通成本大大降低。同時，由於數據是以一對一的形式進行傳遞的，也大大降低了數據被泄露的可能性。
雖然工廠結構可以有效的規避很多眾包結構中存在的種種問題，但是依舊有很多問題他是沒辦法解決的，那我們就看看有哪些問題工廠結構解決不了呢？
選擇標注公司的困難 在市場上可能有成百上千個工廠結構的數據標注公司，但是有數據標注需求的公司應該如何選擇呢？如果沒有選擇正確的標注公司，不僅得不到高質量的標注數據，更有可能因為數據大批量不合格而重復返工，進而耽誤了原本項目的工期。而在這個AI公司百家爭鳴的時代，時間才是最重要的，誰的產品最先出世，也就最有機會獲得資本的垂青。但是有標注需求的公司如何在眾生百態的標注市場中選擇一個 質量和效率 雙重過硬的公司其實是一件非常困難的事情。
工廠結構公司兩極分化 因為各種各樣的原因，工廠結構的公司兩極化很明顯：較大的可以達到上千人；而較小的，只有幾個人。因為兩級分化的原因，市場現在就會出現一個很有意思的現象：大的公司很少會去對接短期且數據量較少的項目，因為承接較少的數據量對於一個較大的工廠結構的標注公司來說很有可能都不夠公司日常的管理運營成本；反之，小的標注公司可以承接短期數據量較少的項目，但是在大批量數據殺到的時候，又會顯得捉襟見肘，難以承接。
人工成本風險較高 首先因為是全職，不論有沒有任務，都涉及一個員工薪酬的發放。其次，需求方公司的需求有大概率是呈周期性的，就是有可能這周公司有項目做，下周可能就沒有了。這就會映射出一個工廠結構的數據標注公司非常尷尬的處境：合同期限內需要完成的大項目可能需要大量人員進行參與。可是一旦合同結束了，公司卻又沒有找到後續能夠進行人員分配的 項目 ，這就會給數據標注公司的運營帶來挑戰。
眾包+ 工廠結構
有了眾包和工廠結構的總結，我們不難發現，他們各有各的優點，也各有各的缺點。這里提出的眾包+工廠結構，其實就是將兩者進行了優缺點的融合，揚長避短。
那麼大家肯定會有疑問，怎麼融合呢？如何才能將這兩種結構很好的在實際操作中統一起來呢，歡迎大家持續關注微博，在後面的篇幅里，會有詳細介紹。
Ⅱ 如何選擇一家優質規范的數據標注供應商
這個問題不難
Ⅲ 數據標注行業的發展面臨哪些挑戰
01.不同的行業、不同的業務場景對數據標注的需求存在一定的差異性,現有的標注任務還不夠細化, 缺乏定製化標注能力。
數據標注的應用場景十分廣泛，具體來說有自動駕駛、智慧安防、新零售、AI教育、工業機器人、智慧農業等領域。
不同的應用場景對應不同的標注需求，比如自動駕駛領域主要涉及行人識別、車輛識別、紅綠燈識別、道路識別等內容，而智慧安防領域則主要涉及面部識別、人臉探測、視覺搜索、人臉關鍵信息點提取以及車牌識別等內容，這對數據服務供應商的定製化標注能力提出了新的挑戰。
02.標注效率與數據質量均較低，且欠缺人機協作能力。
數據標注行業的特殊性決定了其對於人力的高依賴性，目前主流的標注方法是標注員根據標注需求, 藉助相關工具在數據上完成諸如分類、畫框、注釋和標記等工作。
由於標注員能力素質的參差不齊以及標注工具功能的不完善，數據服務供應商在標注效率以及數據質量上，均有所欠缺。
此外，目前很多數據服務供應商忽視或完全不具備人機協作能力，並沒有意識到AI對於數據標注行業的反哺作用。
以曼孚科技標注業務為例，通過在標注過程中引入AI預標注以及在質檢過程中引入AI質檢，不僅可以有效提高標注效率，同時也可以極大提升標注數據集的准確度。
03.品牌數據標注服務提供商依賴眾包、轉包模式，造成標注結果質量的層次不齊。
現階段,數據標注主要依靠人力來完成,人力成本占據數據標注服務企業總成本的絕大部分。因此很多品牌數據服務供應商都放棄自建標注團隊，轉而通過分包、轉包的模式完成標注業務。
與自建標注團隊相比，眾包與轉包的方式，成本較低且比較靈活，但是與自建標注團隊相比，這兩種模式信息鏈過長，且質量難以把控，從長遠角度來看，自建標注團隊更加符合行業發展的需求。
04.基於眾包、轉包模式下的數據標注任務會造成用戶數據缺乏安全性, 並面臨隱私泄露的風險。
一些特殊行業的需求方，比如金融機構和政府部門格外注重標注數據的安全性, 但是一些數據標注企業出於成本方面的考慮，會將這些敏感的數據分發、轉包給其他服務商或者個人，這就帶來了巨大的潛在數據泄露風險。如何建立一套完善的數據安全防護機制就成為當下諸多數據服務供應商需要著重考量的因素。
Ⅳ 數據標注從哪裡接單
數據標注從找標注網接單。
網路接單就是客戶通過公司的官方網站、資料庫、廣告等網路媒體看到發布的出售信息，公司與客戶在通過網路聯系、電話等溝通方式，跟客戶溝通後達成成交的這一個過程稱之為網路接單。
網路接單是由中國首位網路溝通師，溝通專家龍毅經過對中國阿里巴巴網商，慧聰網商和自己等高質量成交經驗的研究和總結。並把他歸納入網路溝通的新學說。又是網路營銷的新學術。
網路上騙子們的行騙方式一般有以下幾種：
步驟一：明顯的格式化詢盤單
詢盤單抬頭是他們公司的大名，一般都是非常顯目，而且都是些外貿公司、實業公司、發展公司、集團公司、商貿公司、總公司等等的東西名稱。
包括詢盤單，詢盤函，詢價單什麼的，字都非常的顯眼，詢盤下面一般左側都是固定 TO FAX ATT 會寫上你公司的全稱，電話，收件人的名字，右側跟左側的格式也一樣，只是寫的是他們自己的電話，傳真，和收件人。
步驟二：讓你提供資料
詢盤單一般簡單的詞句是，您好，很高興能於貴公司取得聯系，（事實上我們很多賣家都是生產行的，准確的說是工廠，但是他們不管你小大，都把你統稱為公司），我公司是***市一家大型商貿或者外貿公司。
有的乾脆就寫是什麼商界，***大型公司組成，（反正他們坐著打字也不會腰痛的），有著多年的出口經驗，在海外有大量的客戶，現有我海外客戶急需貴公司的 產品名，如貴公司有此生產能力和質量保證的話，請速於我公司聯系，並請貴公司提供以下資料。
Ⅳ 數據標注從哪裡接單
1、
從專業大型的數據服務外包公司接單，如數據堂、倍賽、海天、數加加這類規模比較大的公司。
們有大量的投資人行業資源對接，行業影響力大項目相對來說比較多。
2、
有部分公司或者工作室他們有大的數據外包公司 人脈資源，從而能獲得相對多的項目。
3、
就是從有些公司接二手三手的標注項目，這類公司在行業QQ群,帖吧非常活躍他們這種公司就是，以接包轉包為主。
4、
靠長期行業積累的人脈及客戶口碑給介紹來的一手項目。
5、
有相關一些小工作室 小公司他們主要是靠貼吧，行業QQ群來接一些二手項目，這類工作室公司。
Ⅵ 澳鵬數據標注如何接單
1、首先，在接單系統中尋找發放數據的甲方。
2、其次，與發放任務的甲方進行任務洽談，決定單價和結款時間。
3、最後，和甲方協商一致之後即可完成數據標注的接單。
Ⅶ 優質數據標注供應商應該具備什麼要素
優質數據標注供應商應該具備如下要素：
技術好、管理水平佳、效率高、質量好、商務能力強。
Ⅷ 數據標注從哪裡接單
數據標注從找標注網接單。
人工智慧可能是現在最火熱的名詞，但是對於數據標注，不少人卻知之甚少。近年來，在科學技術的不斷發展及政策的不斷推動之下，人工智慧正在逐漸發展成為一條巨大的產業鏈。
並且在無人駕駛、人臉識別、智能醫療等等方面發揮著巨大的作用。在人工智慧「神奇」的背後，數據標注發揮著巨大的作用，並且正在成為人工智慧時代最重要的產業之一。
人工智慧的發展速度肉眼可見。在一系列政策的引導以及資本和市場的雙重激勵之下，數據顯示，目前人工智慧行業市場規模已經接近100億元，而與之直接相關的數據標注產業在這樣的背景之下同樣迎來了井噴式的發展。
烏魯木齊蓉亭心流智能科技有限公司搭建的數據標注平台。
烏魯木齊蓉亭心流智能科技有限公司搭建的數據標注平台又稱「覺醒向量」通過對數據標注行業痛難點問題的深入研究通過Blog等網站渠道對行業內容進行分享。
烏魯木齊蓉亭心流智能科技有限公司搭建的數據標注平台專注於為全球人工智慧企業提供優質的數據標注服務；通過優質的質量控制體系以及優質的客戶服務，幫助人工智慧企業加快產品迭代速度。
Ⅸ 如何運營一家數據標注公司（資源特點篇）
首先我們要能夠准確的了解資源公司的特點，這樣才能更好的為其提供符合自身特點的服務。
目前市場上的AI公司、AI企業、AI研究所大致分為以下幾種,對於與數據標注公司的合作來說他們各有各的優勢和劣勢，這里對以下突出的幾類進行分析：
1. 初創型 這里指的初創型公司一般指未進行過階段融資的初次創業型公司。
優勢：
◆ 溝通成本低 初創型公司的核心創始人一般都是公司的核心技術人員，所以他們對數據標注的結果有清晰的需求認知，能夠清楚嚴謹的表述出需要 標注數據 的規則，數據標注公司與此類 資源 公司在溝通上比較簡單，能夠快速的直入主題，迅速建立供需關系，省去冗長的上報、各級的批復等溝通環節。
◆ 結算時間快 這類資源公司本身公司架構也相對簡單，對於標注完成後的結款時間相對也較短。
劣勢：
◆ 需求連貫性不強 因為初創型公司很多沒有穩定的甲方，同時公司在同一時期對接的甲方數量並不是一定的，有可能在某個月中會有很多，同樣也可能一個沒有。這就導致了在數據的需求連貫性上並不是很強。
◆ 標注需求量不大 在與甲方溝通合作的路上，展示型項目產品並不需要大量數據的驗證。更多時候都是以小批量數據進行產品的小樣展示，因為初創公司也要考慮項目的成功率和標注成本之間的關系。
2. 企業型 這里指已經形成一定規模的人工智慧企業，同時可能已經獲得多輪融資。
優勢：
◆ 數據連貫性強 這里指的一定規模的人工智慧企業可能已經是市場上第一梯隊的領跑者，因為有成熟的產品和合作對象，其在產品需要進行迭代和研發關聯 產品 時是需要大量標注數據作為模型訓練的。同時因為其在業界的影響力，與新的需求商進行合作時的成單率也要遠高於初創AI公司。
◆ 數據價值高 因為大型公司需要綜合保密、質量、工期等多方面因素，同時因為已經與需求公司建立了正式的合作關系，此類型的AI公司在提供的數據標注單價上是要略高於初創型企業。
劣勢：
◆ 結算周期長 因為此類公司的結構相對復雜，同時結構越復雜的公司其對於支出資金的流程也越謹慎，這種謹慎就會導致合同內的結款周期遠遠高於初創型企業。
◆ 溝通成本高 因為此類公司的架構相對復雜，一般一個項目的啟動流程是「演算法團隊將需求提供給項目經理，項目經理聯系數據標注公司試標-數據標注公司試標完畢反饋-項目經理檢查並反饋給演算法團隊」。這其中就避免不了多人傳達規則時出現的模糊情況，需要大量的時間進行溝通和驗證。同時在項目啟動時的流程也相對復雜，不僅需要演算法確認規則，需要財務確認支付方式，需要法務進行合同審核，需要項目主管領導批准，這些都會使數據 標注公司 的溝通成本大大增加。
3. 科研型 這里指各類政府、大學等行政事業單位的科研部門。
優勢：
◆ 結算時間短 一般的科技機構的審批方式都是先進行項目報備，在項目報備通過的時候其實這部分的項目資金就已經預留出來了，只要數據標注公司能夠按時按量的完成項目內容同時提供合同內規定的相關發票，就可以順利結算。
◆ 溝通成本低 一般的科研機構都是由項目負責導師指定聯系人進行與數據標注公司的溝通，同時被指定人一般也都是項目的參與人，所以在規則的制定上更為清晰，與初創公司一樣，能夠快速的進入主題，大大節省了數據標注公司在溝通方面所花費的時間。
劣勢:
◆ 數據連貫性不強 因為此類科研所的項目基本都是階段性的，一類產品上線後，相關產品再進行上線需要周期。
◆ 找尋成本高 因為科研機構的特殊性，在市場上很難准確就定位到需求部門，在眾多部門中確立需求部門並與之建立起合作關系是需要耗費大量的時間和精力。
4. 綜合型 向AI化轉型的各類傳統 行業 企業。
優勢：
◆ 數據連貫性強 因為涉及傳統生產的轉型，該類企業一般都有獨立的AI產品研發組，同時因為此類公司本身的體量和市場佔有率，會使其對於需要轉型的領域和需求產品更為寬泛。
◆ 數據量大 因為AI轉型除了成熟的技術支撐之外，最重要的就是時間，越快將生產結合AI的企業，其市場競爭力也就越明顯。而如何能讓計算機快速的進行訓練呢？除了演算法團隊的技術支撐，剩下的就是給計算機提供大量的符合模型識別的標注數據。
劣勢：
◆ 結算周期長 和企業型公司性質相同，由於龐大的內部結構，項目資金的結款周期相較於初創型公司和研究所會大大增長。
◆ 工期緊張 因為有轉型這個宏觀任務，所以一般此類企業都對轉型項目的落地時間有明確的規定，說簡單一些就是工期緊、任務重。由於這種特點， 數據標注公司 在承接此類公司的項目時，需要有大量的人手進行數據標注，這對於公司本身的管理無疑也是巨大的挑戰。
本文所說的每種公司都有各自的渠道獲取特點，請持續關注博客，我們會在接下來更新更多的相關內容。
Ⅹ 店鋪標注在哪裡接單
.各大眾包平台，如數加加眾包、網路眾測、愛標客、騰訊搜活幫、龍貓眾包等，這些平台不僅有充足的教程和介紹，還支持團隊和個人接活，都是網站。
2.人工智慧或一線數據標注公司，這些公司也需要數據標注供應商，對供應商的資質和人數有比較高的要求，可以去他們的官網查看如何申請。AI加薪 收集整理了最全數據標注平台和公司資源，有需要可以去我們的公眾號查看。
3.數據標注項目對接平台：數據標注吧、數據標注網、找標注網、AI加薪等，會有一些標注公司發布的外包項目和兼職，在這里提醒大家要擦亮眼睛，收錢的一定不要做，謹慎接單，避免上當。