Data Annotation mit Mindy Support

Wieso ist die Data Annotation Branche global?

• Diversifikation und Skalierbarkeit

  Global verteilte Data Annotation Teams werden zur Diversifizierung der von Data Annotation Dienstleistern angebotenen Leistungen genutzt. Dadurch können diese je nach Kundenbedarf hinsichtlich Umfang der zu annotierenden Trainingsdaten und gewünschter Datenqualität auf den Kunden individuell zugeschnittene Angebote entwickeln. Global verteilte Personalressourcen ermöglichen auch eine flexiblere Anpassung der für die Annotation benötigten Kapazitäten.

• Reduktion der Markteinführungszeit

  Spezialisiertes Fachwissen und die Möglichkeit, 24/7 auf global verteilte Data Annotation Teams zurückgreifen zu können, ermöglichen es, große Mengen an Trainingsdaten schneller und effizienter zu annotieren als mit wenigen Mitarbeitern an einem Standort. Im Rahmen langwieriger Entwicklungszeiten für große KI/ML Projekte kann eine schnellere und effizientere Datenannotation einen Einfluss auf die Markteinführungszeit haben.

• Multilinguale Datenannotation

  Viele moderne KI/ML Projekte rund um das Thema linguistische Datenverarbeitung (NLP) erfordern multilignuale Datenannotation, beispielsweise sprachgesteuerte Anwendungen. Aus diesem Grund gewinnen mehrsprachige Data Annotation Teams zunehmend an Bedeutung. Diese setzen sich aus Data Annotatoren zusammen, die überall auf der Welt sitzen können.

• Kosteneffizienz

  Vor allem im Vergleich zu Westeuropa oder den USA fallen die Lohn- und Betriebskosten für Data Annotation Teams in anderen Weltregionen signifikant niedriger aus. Dadurch lassen sich oft signifikante Kostenvorteile erzielen. Die Krux darin besteht, die Qualität der annotierten Trainingsdaten aufrechtzuerhalten. Rigorose Qualitätskontrolle ist hier die Voraussetzung.

• Abbildung sozio-kultureller Besonderheiten

  Globale Data Annotation Teams ermöglichen es, sozio-kulturell relevante Aspekte bei der Annotation abzubilden. Ein Beispiel wäre die Annotation von Daten für automatisierte Mülltrennung, die in unterschiedlichen Ländern unterschiedlich ausfallen kann. Bei der Aufstellung der Teams kann zudem darauf geachtet werden, welche Teammitglieder am besten passen, anstatt darauf, wer gerade lokal verfügbar ist.