数据作为智能产业的石油，不断为人类发展提供养料动力，为算法训练模型提供标注数据，是数据服务行业的主要职责。

随着各个智能场景需求不断扩大，标注数据的供应问题已然成为人工智能发展的关键，提高数据标注产量，做到效率与质量并存是各大数据服务企业的宗旨。下面将简要阐述降低数据标记过程效率的三个主要问题。

劳动力管理

数据标注是一项不仅耗时且劳动密集的工作。标注员需要确保他们的标注工作精确性与质量性在这种情况下，管理劳动力变得极其重要。数据标注企业在人员管理上需解决以下问题：数据标注的员工培训、跨团队分配工作、微观和宏观层面的绩效和进度跟踪、解决员工流失问题和对新员工进行再培训、简化标注员与项目经理之间的协调工作。

智能工具辅助标注

在两种不同类型的标注方法（手动和自动）中，混合数据标注是更加理想的选择。这是因为人工智能系统擅长快速处理海量数据，而人类擅长指出错误和优化结果。

人机协同工作模式不仅减少了人力成本，也提高了工作效率。人工智能在工作分配、数据管理、标注质量等方面的协助为人类工作提供了更多便利。

对数据质量的不同要求等

数据质量好坏的重要评估方法之一是检查被标注对象与固定标注分类的一致性。有两种主要类型的数据集：客观数据——真实或普遍的数据；主观数据——因人的主观不同而产生多种看法的数据。人类公认的物体就是客观数据，如将苹果标记为红苹果就是没有任何争议的客观数据。但当出现模棱两可的数据集时，标注员就需结合自己经验及与客户的沟通，准确理解不同类别的对应物体完成标注。