随着智能化时代进程的加快，数据标注几乎成为各人工智能企业、研究院、大学等最基础的花销之一，对数据标注的要求也愈加严苛，不仅难度只增不减、且要求质量上乘，更重要的是数据内容需丰富，覆盖面积广。

数据标注越精，训练数据越优，算法模型也就越强，那么，影响数据标注效率的因数都有哪些?

数据集数量不足

以往的经验来看，使用的数据集越大，模型效果就越好。

想开发一个有效、可靠的人工智能解决方案，必须为该模型提供大量相关数据，以便机器能够理解和识别更多的信息。

不验证数据质量

只有数据远远不够，达标的高质量数据才能被模型采用。

在标注数据集时，标注者常会按自己主观意志进行判断，如他们的经验、语言、文化程度、生长环境等都会影响对数据的解释。根据这些，每个标注者都会提供不同的答案。这就是为什么标注员在标注图像或其他数据时需要有明确的标准和与指导方案。

没有选择正确的数据标注工具

最开始，大多数需求者选择内部专门研发工具完成标注，但随着数据需求量的增加，开发迭代工具既昂贵又耗时，因此，另一种数据交易方式诞生，那就是与专业的数据标注公司合作。

从第三方购买服务是明智的，使用这种方法，客户仅需根据自身需求选择合适的工具。

被忽视的劳动管理

首先，对标注员来说，数据标注工作量不仅枯燥单一，且任务量繁重。因此，如何正确分配标注员任务量以保证最大效度完成工作是每个管理者值得思考的问题。

另一点，人员的流动性较大。市面从事数据标注的大中型数据标注公司寥寥无几，更多的是小团体类型。因此，人员不稳定性是急需克服的难题，在培养出合格的标注员后，如何留住人才，是保证数据标注质量的根本要求。