是时候了解一下，是什么拉开了数据标注公司之间的差距？

在人工智能领域之前常常听到大家说“数据是人工智能的血液”，许多AI企业最重要的一个比拼也是数据，是能够让AI算法模型读得懂的“数据集”

“数据集”的产生需要对基础数据包做大量的“标注”工作，因此，人工智能产业的蓬勃发展，也就催生了数据标注业务需求的大量产生，越来越多的企业看到了这个需求市场，纷纷入局，也就有了专门从事给大厂做数据标注基础服务的数据公司

但标注员和标注员的能力高低各不同，标注公司之间也有着一定的区别，就比如我们看到的：经过疫情后有的数据标注公司在苦苦支撑，有的已经转型了，相反的，一些公司加班加点赶项目，每天有干不完的活儿，利润也是相当不错

那造成这两种极端的原因仅仅是因为公司项目断档吗？到底是什么拉开了数据标注公司之间的差距呢？

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项目管理

人们可能会认为数据标注是一种不需要战略思维的单调乏味的工作。标注公司只需要做好标注，然后提交就可以了，然而，现实却有所不同。数据标注的过程可能漫长而重复，但从来都不是一件容易的事，尤其是管理标注项目。事实上，由于训练数据质量差和管理效率低下，许多人工智能项目都以失败告终

因此在作为一家数据标注公司，我们不仅仅是有固定的多家数据方，更要注重效率和服务

比如说，在标注项目中，我们都知道标注的准确性对机器训练结果的影响是很大的，因此未来避免误差，是一定要做好项目的标注规则与程序制定的，这当中如果是项目经理负责，那么他就需要具有主题专业知识，以便于可以立即开始处理项目

与此同时呢，因为项目管理对于标注员的时间、质量跟踪也是确保任务保质保量完成的重要环节，甚至在交付环节，你是否做好了数据被打回或者是要求补充标注的准备，如此循环，知道顺利完工。

所以给大家一个建议，在做标注公司的前期，除了基层的标注员外，一定要有一个具有丰富经验的带领者，项目经理

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人员管理

有人说数据标注从来不是一个技术性的工作，但你是否知道很多AI公司都是做算法外包的，因此他们本身不涉及数据的标注工作，但是呢标注数据的场景是千变外化的

比如：在无人驾驶领域的车道内元素标注，就会有各种各样规则文档中并没有涉及的情况出现，如果有相关的AI知识储备作为支撑，与AI公司的工程师沟通起来就会事半功倍，同时会让公司脱颖而出，被客户许以专业的美名

因此，在标注公司发展的路途中一定要做好员工的管理工作，这个管理不仅仅是上下班打卡，数据完成进度，更重要的是对于他们受过良好的标签工具（或自动数据标签工具）训练，随着行业发展，标注员也是需要不断成长的，一定要做好专业领域的知识学习

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团队管理

你们的标注公司现在是的组织成员都有哪些？你的标注团队是否有全职的质检人员？你的标注小组是否有专门负责标注人员检修的员工呢？

根据数据显示一般的标注公司质检员（全检）与标注员的比例是1:5-1:8，超过1:8这个阈值，全检的质量就会明显下降，最终会导致交付到需求公司手中的数据大概率出现问题

标注结果的优劣是影响甲方模型识别正确率的重要参数，而识别正确率直接影响了甲方的行业竞争能力，因此甲方在选择标注公司是，团队能力，是否能够按时保质保量地交付都是他们考虑的因素，所以呢，作为标注公司一定要有一定要做好团队建设工作，标注员要有，项目经理不能少，质检员必须要培养出来

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最后

有人说过，新型标注时代或许已经不远，大家都在低头走路，这条路其实很宽，走的人也越来越多，只要我们能够根据行业发展，在竞争与合作中稳定一路向前，就可以到达数据标注这段旅途的尽头－-AI