如何运营一家数据标注公司

1、采用众包结构：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 。

3、当然，众包结构的缺点和优点一样显而易见。酋篚靶高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。

5、数据保密也困难。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。

7、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。

9、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。