人工智能行业主要以有监督学习的模型训练方式为主，对于标注数据有着强依赖性需求。

数据标注是对未经处理的初级数据, 包括语音、图片、文本、视频等进行加工处理, 并转换为机器可识别信息的过程。​

原始数据一般通过数据采集获得, 随后的数据标注相当于对数据进行加工, 然后输送到人工智能算法和模型里完成调用。

简单来说，数据标注就是数据标注员借助标注工具，对图像、文本、语音、视频等数据进行拉框、描点、转写等操作，以产出满足AI机器学习标注数据集的过程。

在这个过程中，数据标注工具是核心，为原始数据赋予了新的意义。目前，数据标注工具平台化是行业发展的重要趋势之一。所谓工欲善其事，必先利其器，一款优质的数据标注服务平台应当具备如下特征：

1.全流程工作流体系

狭义的数据标注是指对原始数据进行拉框、描点、转写等操作，但在一个完整的标注项目里，标注过程只是项目中的一部分。

正常情况下，一个完整的标注项目，从开始到结束要历经项目创建、标注、审核、质检、数据导出等多个流程。每个单独流程下又可以分为更为详细的工作流。

以项目创建为例，从新建到发布需要完成以下环节的设置：

新建项目-上传数据-需求管理-标注方案-团队设置-角色权限方案-标注结果导出设置-发布项目。

对于项目经理与项目方而言，一个完善且运行顺畅的工作流体系，对于项目管理意义重大。

全流程工作流体系，可以有效增强项目方对于项目整体的把控，规避无意义的额外工作成本，成倍提升项目运行效率。

2.可视化数据管理

从角色配置角度来看，数据标注平台的使用者大致可以分为标注员、审核员、质检员、管理员(项目经理、甲方代表)等。

不同的角色拥有不同的权限，同时也对应不同的工作内容。以标注员为例，标注员的工作就是基础的标注，所以其比较关心的是数据完成量、数据驳回量、数据合格量，因为这些事关自身的收入。

而项目经理关心的内容就比较多了，比如项目的完成量、剩余量、数据质量、角色权限分配、项目工期等等。

一个人的精力总是有限的，当接触到的数据越多，遗漏数据、出问题的概率就会越大，所以平台数据可视化就显得尤为重要。

通过对不同角色的相关数据进行自动化整理分析，生成专属角色的个性化数据分析统计，简练直观展现核心重要数据，帮助不同角色快速掌握项目运行情况，不仅有效缩短了解项目所需要的时间，同时也可以规避诸多错误问题的发生。

3.AI技术加持

数据标注为AI行业的发展提供数据支持，AI技术也会反哺数据标注行业的提升。

在数据处理环节，以语音转写为例，标注员需要聆听每个词语的发音，进行判断并转写，这对标注员在长时间多任务下的专注力有着极高要求。通过在标注环节引入AI预标注技术，平台本身会自动识别转写语音内容，标注员只需要在预标注的结果上略微修正即可。

除了在标注环节引入AI技术，审核与质检环节AI同样可以发挥重要作用。AI技术的加持，不仅可以大幅减轻人力成本，而且可以成倍提升效率，实现更少的人完成更多的任务。

随着数据标注行业业务需求的多样化以及复杂度的提升，以往功能单一的标注工具在能力和效率上愈发显得捉襟见肘，不仅制约了产能的提升，还会因为扩大规模而陷入边际效益低的漩涡，为企业的经营增加了很多不确定的因素。

因此，拥有一套贯穿数据标注各环节，并且能对项目进行全流程管理的一站式数据标注服务平台，可以助力企业更好地提升效率，灵活适配标注需求，并准确把控数据安全与质量，为AI行业提供更多、更高质量的标注数据集，助力提速AI商业化落地进程。