Ⅰ 如何运营一家数据标注公司(2)
随着AI浪潮的斩头露角，数据标注 行业 也犹如雨后春笋般蓬勃的发展起来。
本文就目前国内数据标注行业存在的几个阶段性结构特征进行展开，让更多想了解数据标注的AI公司、AI实验室、准备加入数据标注的朋友们，快速熟悉目前数据标注行业的现状和运营数据标注公司应该注意的若干问题。
数据标注市场目前有下面几种结构：
众包结构
顾名思义，就是把需要完成的任务分发给大众志愿者（也就是市场上说的兼职）。这其中就出现了众包公司。众包公司联系到需求数据标注的客户，和客户建立合作关系后，将客户需求传达给合作的大众志愿者，从而形成一个“需求公司——数据标注众包公司——多个大众志愿者”这样一个众包结构 。
这种众包结构的优点就是可以组织起社会上的大众志愿者进行数据标注，而大众志愿者不用占用太多的公司资源，劳动力成本相对较低。对于数据标注众包公司费用支出的核心——人工来说，无疑是可以极大的减少公司的运营成本，从而使公司自身在面对需求数据标注的客户时的报价更具有竞争力。
当然，众包结构的缺点和优点一样显而易见，甚至可以说它的缺点已经慢慢的大过了它的优点，为什么这么说呢？
需要拥有大量的志愿者基数 由于上游客户的需求可能千变万化，同时客户的需求很大概率都是阶段性的，这就要求众包公司合作的大众志愿者首先自身得是稳定的。但是由于大众志愿者就是利用闲散时间进行工作的这种特性，长期稳定的大众志愿者几乎不太可能，这就要求数据标注众包公司必须拥有庞大的大众志愿者团队，形成一个体系。才能保证在发放任务的时候总是有充足的大众志愿者进行合作。
沟通成本高昂 而当大众志愿者的数量能够满足任务要求时，我们又不得不面对另一个事实：数据标注众包公司在与需求公司洽谈合作时只能有针对性的进行数据标注类型的选择。如果在选择数据标注项目上普遍撒网，就会面对公司自身需要投入巨大的精力去培训那些不断更迭的大众志愿者。而很多时候公司在大众志愿者合作方面节约下来的成本，其实已经全部转嫁到了公司培训、纠错诸如此类的沟通环节。
数据保密困难 目前国内的AI公司，AI实验室还没有形成井喷之势。但就现阶段而言依然有众多AI公司，AI实验室在进行着高度重叠的产品研发。对于有标注需求的公司来说，如果被标注数据都是真金白银获取来的，那么倘若在众包环节众包公司处理不当，很有可能AI公司辛苦获取的数据就成了其他AI公司的嫁衣。
无法给予需求公司灵活的服务 因为大众志愿者拥有流动性的特点，一旦需求公司改变原有标注需求，数据标注众包公司是没有办法在较短的时间进行调整的。同时，数据标注众包公司的客户群体也相对单一，由于大众志愿者的群体特点，数据标注众包公司只能把更多精力放在需要大批量数据标注，同时标注规则相对简单的需求公司。但是AI的训练是一个阶段性的过程，基本上都是：小批量找 特征训练 ——较小批量简单场景训练——较小批量复杂场景训练——大批量训练。在数据标注众包公司砍掉处在第一阶段的AI公司和AI实验室的时候，其实也就是砍掉了相当一部分潜在客户。
工厂结构
有了众包结构里的兼职架构，下面就着重介绍一下全职架构，也就是工厂结构。
工厂结构相较于众包结构形式上要简单一些，省去了中间众包商这个环节，进而形成了一个“需求公司——数据工厂”这样的工厂结构。
相较于数据众包公司，数据工厂的优点就是标注人员稳定，能做到需求方和数据标注方即时沟通，沟通成本大大降低。同时，由于数据是以一对一的形式进行传递的，也大大降低了数据被泄露的可能性。
虽然工厂结构可以有效的规避很多众包结构中存在的种种问题，但是依旧有很多问题他是没办法解决的，那我们就看看有哪些问题工厂结构解决不了呢？
选择标注公司的困难 在市场上可能有成百上千个工厂结构的数据标注公司，但是有数据标注需求的公司应该如何选择呢？如果没有选择正确的标注公司，不仅得不到高质量的标注数据，更有可能因为数据大批量不合格而重复返工，进而耽误了原本项目的工期。而在这个AI公司百家争鸣的时代，时间才是最重要的，谁的产品最先出世，也就最有机会获得资本的垂青。但是有标注需求的公司如何在众生百态的标注市场中选择一个 质量和效率 双重过硬的公司其实是一件非常困难的事情。
工厂结构公司两极分化 因为各种各样的原因，工厂结构的公司两极化很明显：较大的可以达到上千人；而较小的，只有几个人。因为两级分化的原因，市场现在就会出现一个很有意思的现象：大的公司很少会去对接短期且数据量较少的项目，因为承接较少的数据量对于一个较大的工厂结构的标注公司来说很有可能都不够公司日常的管理运营成本；反之，小的标注公司可以承接短期数据量较少的项目，但是在大批量数据杀到的时候，又会显得捉襟见肘，难以承接。
人工成本风险较高 首先因为是全职，不论有没有任务，都涉及一个员工薪酬的发放。其次，需求方公司的需求有大概率是呈周期性的，就是有可能这周公司有项目做，下周可能就没有了。这就会映射出一个工厂结构的数据标注公司非常尴尬的处境：合同期限内需要完成的大项目可能需要大量人员进行参与。可是一旦合同结束了，公司却又没有找到后续能够进行人员分配的 项目 ，这就会给数据标注公司的运营带来挑战。
众包+ 工厂结构
有了众包和工厂结构的总结，我们不难发现，他们各有各的优点，也各有各的缺点。这里提出的众包+工厂结构，其实就是将两者进行了优缺点的融合，扬长避短。
那么大家肯定会有疑问，怎么融合呢？如何才能将这两种结构很好的在实际操作中统一起来呢，欢迎大家持续关注微博，在后面的篇幅里，会有详细介绍。
Ⅱ 如何选择一家优质规范的数据标注供应商
这个问题不难
Ⅲ 数据标注行业的发展面临哪些挑战
01.不同的行业、不同的业务场景对数据标注的需求存在一定的差异性,现有的标注任务还不够细化, 缺乏定制化标注能力。
数据标注的应用场景十分广泛，具体来说有自动驾驶、智慧安防、新零售、AI教育、工业机器人、智慧农业等领域。
不同的应用场景对应不同的标注需求，比如自动驾驶领域主要涉及行人识别、车辆识别、红绿灯识别、道路识别等内容，而智慧安防领域则主要涉及面部识别、人脸探测、视觉搜索、人脸关键信息点提取以及车牌识别等内容，这对数据服务供应商的定制化标注能力提出了新的挑战。
02.标注效率与数据质量均较低，且欠缺人机协作能力。
数据标注行业的特殊性决定了其对于人力的高依赖性，目前主流的标注方法是标注员根据标注需求, 借助相关工具在数据上完成诸如分类、画框、注释和标记等工作。
由于标注员能力素质的参差不齐以及标注工具功能的不完善，数据服务供应商在标注效率以及数据质量上，均有所欠缺。
此外，目前很多数据服务供应商忽视或完全不具备人机协作能力，并没有意识到AI对于数据标注行业的反哺作用。
以曼孚科技标注业务为例，通过在标注过程中引入AI预标注以及在质检过程中引入AI质检，不仅可以有效提高标注效率，同时也可以极大提升标注数据集的准确度。
03.品牌数据标注服务提供商依赖众包、转包模式，造成标注结果质量的层次不齐。
现阶段,数据标注主要依靠人力来完成,人力成本占据数据标注服务企业总成本的绝大部分。因此很多品牌数据服务供应商都放弃自建标注团队，转而通过分包、转包的模式完成标注业务。
与自建标注团队相比，众包与转包的方式，成本较低且比较灵活，但是与自建标注团队相比，这两种模式信息链过长，且质量难以把控，从长远角度来看，自建标注团队更加符合行业发展的需求。
04.基于众包、转包模式下的数据标注任务会造成用户数据缺乏安全性, 并面临隐私泄露的风险。
一些特殊行业的需求方，比如金融机构和政府部门格外注重标注数据的安全性, 但是一些数据标注企业出于成本方面的考虑，会将这些敏感的数据分发、转包给其他服务商或者个人，这就带来了巨大的潜在数据泄露风险。如何建立一套完善的数据安全防护机制就成为当下诸多数据服务供应商需要着重考量的因素。
Ⅳ 数据标注从哪里接单
数据标注从找标注网接单。
网络接单就是客户通过公司的官方网站、数据库、广告等网络媒体看到发布的出售信息，公司与客户在通过网络联系、电话等沟通方式，跟客户沟通后达成成交的这一个过程称之为网络接单。
网络接单是由中国首位网络沟通师，沟通专家龙毅经过对中国阿里巴巴网商，慧聪网商和自己等高质量成交经验的研究和总结。并把他归纳入网络沟通的新学说。又是网络营销的新学术。
网络上骗子们的行骗方式一般有以下几种：
步骤一：明显的格式化询盘单
询盘单抬头是他们公司的大名，一般都是非常显目，而且都是些外贸公司、实业公司、发展公司、集团公司、商贸公司、总公司等等的东西名称。
包括询盘单，询盘函，询价单什么的，字都非常的显眼，询盘下面一般左侧都是固定 TO FAX ATT 会写上你公司的全称，电话，收件人的名字，右侧跟左侧的格式也一样，只是写的是他们自己的电话，传真，和收件人。
步骤二：让你提供资料
询盘单一般简单的词句是，您好，很高兴能于贵公司取得联系，（事实上我们很多卖家都是生产行的，准确的说是工厂，但是他们不管你小大，都把你统称为公司），我公司是***市一家大型商贸或者外贸公司。
有的干脆就写是什么商界，***大型公司组成，（反正他们坐着打字也不会腰痛的），有着多年的出口经验，在海外有大量的客户，现有我海外客户急需贵公司的 产品名，如贵公司有此生产能力和质量保证的话，请速于我公司联系，并请贵公司提供以下资料。
Ⅳ 数据标注从哪里接单
1、
从专业大型的数据服务外包公司接单，如数据堂、倍赛、海天、数加加这类规模比较大的公司。
们有大量的投资人行业资源对接，行业影响力大项目相对来说比较多。
2、
有部分公司或者工作室他们有大的数据外包公司 人脉资源，从而能获得相对多的项目。
3、
就是从有些公司接二手三手的标注项目，这类公司在行业QQ群,帖吧非常活跃他们这种公司就是，以接包转包为主。
4、
靠长期行业积累的人脉及客户口碑给介绍来的一手项目。
5、
有相关一些小工作室 小公司他们主要是靠贴吧，行业QQ群来接一些二手项目，这类工作室公司。
Ⅵ 澳鹏数据标注如何接单
1、首先，在接单系统中寻找发放数据的甲方。
2、其次，与发放任务的甲方进行任务洽谈，决定单价和结款时间。
3、最后，和甲方协商一致之后即可完成数据标注的接单。
Ⅶ 优质数据标注供应商应该具备什么要素
优质数据标注供应商应该具备如下要素：
技术好、管理水平佳、效率高、质量好、商务能力强。
Ⅷ 数据标注从哪里接单
数据标注从找标注网接单。
人工智能可能是现在最火热的名词，但是对于数据标注，不少人却知之甚少。近年来，在科学技术的不断发展及政策的不断推动之下，人工智能正在逐渐发展成为一条巨大的产业链。
并且在无人驾驶、人脸识别、智能医疗等等方面发挥着巨大的作用。在人工智能“神奇”的背后，数据标注发挥着巨大的作用，并且正在成为人工智能时代最重要的产业之一。
人工智能的发展速度肉眼可见。在一系列政策的引导以及资本和市场的双重激励之下，数据显示，目前人工智能行业市场规模已经接近100亿元，而与之直接相关的数据标注产业在这样的背景之下同样迎来了井喷式的发展。
乌鲁木齐蓉亭心流智能科技有限公司搭建的数据标注平台。
乌鲁木齐蓉亭心流智能科技有限公司搭建的数据标注平台又称“觉醒向量”通过对数据标注行业痛难点问题的深入研究通过Blog等网站渠道对行业内容进行分享。
乌鲁木齐蓉亭心流智能科技有限公司搭建的数据标注平台专注于为全球人工智能企业提供优质的数据标注服务；通过优质的质量控制体系以及优质的客户服务，帮助人工智能企业加快产品迭代速度。
Ⅸ 如何运营一家数据标注公司（资源特点篇）
首先我们要能够准确的了解资源公司的特点，这样才能更好的为其提供符合自身特点的服务。
目前市场上的AI公司、AI企业、AI研究所大致分为以下几种,对于与数据标注公司的合作来说他们各有各的优势和劣势，这里对以下突出的几类进行分析：
1. 初创型 这里指的初创型公司一般指未进行过阶段融资的初次创业型公司。
优势：
◆ 沟通成本低 初创型公司的核心创始人一般都是公司的核心技术人员，所以他们对数据标注的结果有清晰的需求认知，能够清楚严谨的表述出需要 标注数据 的规则，数据标注公司与此类 资源 公司在沟通上比较简单，能够快速的直入主题，迅速建立供需关系，省去冗长的上报、各级的批复等沟通环节。
◆ 结算时间快 这类资源公司本身公司架构也相对简单，对于标注完成后的结款时间相对也较短。
劣势：
◆ 需求连贯性不强 因为初创型公司很多没有稳定的甲方，同时公司在同一时期对接的甲方数量并不是一定的，有可能在某个月中会有很多，同样也可能一个没有。这就导致了在数据的需求连贯性上并不是很强。
◆ 标注需求量不大 在与甲方沟通合作的路上，展示型项目产品并不需要大量数据的验证。更多时候都是以小批量数据进行产品的小样展示，因为初创公司也要考虑项目的成功率和标注成本之间的关系。
2. 企业型 这里指已经形成一定规模的人工智能企业，同时可能已经获得多轮融资。
优势：
◆ 数据连贯性强 这里指的一定规模的人工智能企业可能已经是市场上第一梯队的领跑者，因为有成熟的产品和合作对象，其在产品需要进行迭代和研发关联 产品 时是需要大量标注数据作为模型训练的。同时因为其在业界的影响力，与新的需求商进行合作时的成单率也要远高于初创AI公司。
◆ 数据价值高 因为大型公司需要综合保密、质量、工期等多方面因素，同时因为已经与需求公司建立了正式的合作关系，此类型的AI公司在提供的数据标注单价上是要略高于初创型企业。
劣势：
◆ 结算周期长 因为此类公司的结构相对复杂，同时结构越复杂的公司其对于支出资金的流程也越谨慎，这种谨慎就会导致合同内的结款周期远远高于初创型企业。
◆ 沟通成本高 因为此类公司的架构相对复杂，一般一个项目的启动流程是“算法团队将需求提供给项目经理，项目经理联系数据标注公司试标-数据标注公司试标完毕反馈-项目经理检查并反馈给算法团队”。这其中就避免不了多人传达规则时出现的模糊情况，需要大量的时间进行沟通和验证。同时在项目启动时的流程也相对复杂，不仅需要算法确认规则，需要财务确认支付方式，需要法务进行合同审核，需要项目主管领导批准，这些都会使数据 标注公司 的沟通成本大大增加。
3. 科研型 这里指各类政府、大学等行政事业单位的科研部门。
优势：
◆ 结算时间短 一般的科技机构的审批方式都是先进行项目报备，在项目报备通过的时候其实这部分的项目资金就已经预留出来了，只要数据标注公司能够按时按量的完成项目内容同时提供合同内规定的相关发票，就可以顺利结算。
◆ 沟通成本低 一般的科研机构都是由项目负责导师指定联系人进行与数据标注公司的沟通，同时被指定人一般也都是项目的参与人，所以在规则的制定上更为清晰，与初创公司一样，能够快速的进入主题，大大节省了数据标注公司在沟通方面所花费的时间。
劣势:
◆ 数据连贯性不强 因为此类科研所的项目基本都是阶段性的，一类产品上线后，相关产品再进行上线需要周期。
◆ 找寻成本高 因为科研机构的特殊性，在市场上很难准确就定位到需求部门，在众多部门中确立需求部门并与之建立起合作关系是需要耗费大量的时间和精力。
4. 综合型 向AI化转型的各类传统 行业 企业。
优势：
◆ 数据连贯性强 因为涉及传统生产的转型，该类企业一般都有独立的AI产品研发组，同时因为此类公司本身的体量和市场占有率，会使其对于需要转型的领域和需求产品更为宽泛。
◆ 数据量大 因为AI转型除了成熟的技术支撑之外，最重要的就是时间，越快将生产结合AI的企业，其市场竞争力也就越明显。而如何能让计算机快速的进行训练呢？除了算法团队的技术支撑，剩下的就是给计算机提供大量的符合模型识别的标注数据。
劣势：
◆ 结算周期长 和企业型公司性质相同，由于庞大的内部结构，项目资金的结款周期相较于初创型公司和研究所会大大增长。
◆ 工期紧张 因为有转型这个宏观任务，所以一般此类企业都对转型项目的落地时间有明确的规定，说简单一些就是工期紧、任务重。由于这种特点， 数据标注公司 在承接此类公司的项目时，需要有大量的人手进行数据标注，这对于公司本身的管理无疑也是巨大的挑战。
本文所说的每种公司都有各自的渠道获取特点，请持续关注博客，我们会在接下来更新更多的相关内容。
Ⅹ 店铺标注在哪里接单
.各大众包平台，如数加加众包、网络众测、爱标客、腾讯搜活帮、龙猫众包等，这些平台不仅有充足的教程和介绍，还支持团队和个人接活，都是网站。
2.人工智能或一线数据标注公司，这些公司也需要数据标注供应商，对供应商的资质和人数有比较高的要求，可以去他们的官网查看如何申请。AI加薪 收集整理了最全数据标注平台和公司资源，有需要可以去我们的公众号查看。
3.数据标注项目对接平台：数据标注吧、数据标注网、找标注网、AI加薪等，会有一些标注公司发布的外包项目和兼职，在这里提醒大家要擦亮眼睛，收钱的一定不要做，谨慎接单，避免上当。