人工智慧行業主要以有監督學習的模型訓練方式為主，對於標註數據有著強依賴性需求。
數據標註是對未經處理的初級數據， 包括語音、圖片、文本、視頻等進行加工處理， 並轉換為機器可識別信息的過程。
原始數據一般通過數據採集獲得， 隨後的數據標註相當於對數據進行加工， 然後輸送到人工智慧算法和模型裡完成調用。
簡單來說，數據標註就是數據標註員藉助標註工具，對圖像、文本、語音、視頻等數據進行拉框、描點、轉寫等操作，以產出滿足AI機器學習標註數據集的過程。
在這個過程中，數據標註工具是核心，為原始數據賦予了新的意義。目前，數據標註工具平臺化是行業發展的重要趨勢之一。所謂工欲善其事，必先利其器，一款優質的數據標註服務平臺應當具備如下特徵：
1.全流程工作流體系
狹義的數據標註是指對原始數據進行拉框、描點、轉寫等操作，但在一個完整的標註項目裡，標註過程只是項目中的一部分。
正常情況下，一個完整的標註項目，從開始到結束要歷經項目創建、標註、審核、質檢、數據導出等多個流程。每個單獨流程下又可以分為更為詳細的工作流。
以項目創建為例，從新建到發布需要完成以下環節的設置：
新建項目-上傳數據-需求管理-標註方案-團隊設置-角色權限方案-標註結果導出設置-發布項目。
對於項目經理與項目方而言，一個完善且運行順暢的工作流體系，對於項目管理意義重大。
全流程工作流體系，可以有效增強項目方對於項目整體的把控，規避無意義的額外工作成本，成倍提升項目運行效率。
2.可視化數據管理
從角色配置角度來看，數據標註平臺的使用者大致可以分為標註員、審核員、質檢員、管理員(項目經理、甲方代表)等。
不同的角色擁有不同的權限，同時也對應不同的工作內容。以標註員為例，標註員的工作就是基礎的標註，所以其比較關心的是數據完成量、數據駁回量、數據合格量，因為這些事關自身的收入。
而項目經理關心的內容就比較多了，比如項目的完成量、剩餘量、數據質量、角色權限分配、項目工期等等。
一個人的精力總是有限的，當接觸到的數據越多，遺漏數據、出問題的概率就會越大，所以平臺數據可視化就顯得尤為重要。
通過對不同角色的相關數據進行自動化整理分析，生成專屬角色的個性化數據分析統計，簡練直觀展現核心重要數據，幫助不同角色快速掌握項目運行情況，不僅有效縮短了解項目所需要的時間，同時也可以規避諸多錯誤問題的發生。
3.AI技術加持
數據標註為AI行業的發展提供數據支持，AI技術也會反哺數據標註行業的提升。
在數據處理環節，以語音轉寫為例，標註員需要聆聽每個詞語的發音，進行判斷並轉寫，這對標註員在長時間多任務下的專注力有著極高要求。通過在標註環節引入AI預標註技術，平臺本身會自動識別轉寫語音內容，標註員只需要在預標註的結果上略微修正即可。
除了在標註環節引入AI技術，審核與質檢環節AI同樣可以發揮重要作用。AI技術的加持，不僅可以大幅減輕人力成本，而且可以成倍提升效率，實現更少的人完成更多的任務。
隨著數據標註行業業務需求的多樣化以及複雜度的提升，以往功能單一的標註工具在能力和效率上愈發顯得捉襟見肘，不僅制約了產能的提升，還會因為擴大規模而陷入邊際效益低的漩渦，為企業的經營增加了很多不確定的因素。
因此，擁有一套貫穿數據標註各環節，並且能對項目進行全流程管理的一站式數據標註服務平臺，可以助力企業更好地提升效率，靈活適配標註需求，並準確把控數據安全與質量，為AI行業提供更多、更高質量的標註數據集，助力提速AI商業化落地進程。