揭秘AI训练内幕:帮助AI进化的除了专家,还有全球无数上班族

注:原文来自“腾讯科技”,本文转载来自36氪。


    大型科技公司对注释数据的工作往往保持沉默,因为他们面临着隐私维权人士对他们存储并与外部企业共享大量个人数据的担忧加剧


划重点

  • 在AI系统能够学习之前,必须有人标记提供给它的数据,这项工作对自动驾驶汽车、监控系统和自动化医疗等AI的创造至关重要。

  • 大型科技公司对注释数据的工作往往保持沉默,因为他们面临着隐私维权人士对他们存储并与外部企业共享大量个人数据的担忧加剧。

  • 数以万计的上班族和通常在家里工作的独立承包商,正通过Amazon Mechanical Turk等众包服务对数据进行注释和贴标签,每个标签只能赚几分钱。

8月17日消息,据外媒报道,在距离孟加拉湾约60公里远的印度布巴内斯瓦尔市中心,纳米塔·普拉丹(Namita Pradhan)坐在办公桌前,盯着世界另一端某家医院录制的视频。

视频显示了某人结肠的内部,普拉丹正通过视频寻找息肉,即大肠中可能导致癌症的小肿块,看起来有点儿像黏糊糊的痘痘。当她找到息肉时,会用她的电脑鼠标和键盘标记,在这个小凸起周围画个数字圆圈。普拉丹没有接受过专门的医学培训,但她正在帮助训练一个人工智能(AI)系统,这个系统最终可以完成医生的工作。

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在一座小型办公楼的四楼,数十名印度年轻男女在办公桌前认真工作,普拉丹就是其中之一。他们接受的训练是对各种数字图像进行注释,从街道场景中的停车标志和行人,再到卫星照片中的工厂和油罐车,他们都能精确定位。

科技行业的大多数人都会告诉你,AI是他们行业的未来,这项技术正在快速发展,这要归功于一种叫做机器学习的东西。但科技公司的高管很少讨论其创建过程中的劳动密集型努力。AI正在向人类学习,而且是向很多人类学习。

但在AI系统能够学习之前,必须有人标记提供给它的数据。例如,人类必须精确定位息肉。这项工作对自动驾驶汽车、监控系统和自动化医疗等AI的创造至关重要。然而,科技公司对这项工作保持沉默,因为他们面临着隐私维权人士对他们存储并与外部企业共享大量个人数据的担忧加剧。

今年早些时候,资深科技编辑凯德·梅茨(Cade Metz)设法帮我们了解下AI培训的幕后场景,这是硅谷奇才们很少会同意的。梅茨在印度进行了一次漫步旅行,走访了五个办公室,那里的人们正在从事培训AI系统所需的、几乎没有终点的重复工作,所有这些工作都由名为iMerit的公司运营。

有像普拉丹女士这样的肠道测量师和区分咳嗽好坏的专家,有语言专家和识别街景标识的专业人士。什么是行人?那是双黄线还是虚白线?将来,机器人汽车需要知道其中的区别。

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图2:iMerit员工必须为他们贴标签的工作学习不同寻常的技能,比如在人体肠道上发现有问题的息肉

梅茨所看到的场景看起来不太像我们想象中的未来,或者至少是你可能想象的自动化未来。办公室可以是呼叫中心或支付处理中心,其中一个位于加尔各答西部低收入居民区中央的一栋旧式公寓楼中,那里挤满了行人、汽车三轮车和街头小贩。在他参观过的布巴内斯瓦尔以及印度、尼泊尔、菲律宾、东非和美国的其他城市,数以万计的上班族都在致力于训练机器。

还有数万名工人,也就是通常在家里工作的独立承包商,也通过Amazon Mechanical Turk等众包服务对数据进行注释,这种服务让任何人都可以将数字任务分配给美国和其他国家的独立工人,工人们每个标签能挣几分钱。

总部设在印度的iMerit,为科技和汽车行业的许多大牌公司贴数据标签。该公司以保密协议为由,拒绝公开这些客户的名字。但该公司最近透露,其在全球九个办事处的2000多名员工正在为亚马逊的在线数据标签服务SageMaker Ground Truth做出贡献。之前,它还将微软列为客户。

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图3:在印度加尔各答Metiabruz社区的iMerit办公室展示的艺术品

可以肯定的是,AI将来可能会掏空就业市场。但就目前而言,它正在创造收入相对较低的工作岗位。根据研究公司Cognilytica的数据,2018年数据标签市场价值超过5亿美元,到2023年将达到12亿美元。研究表明,这类工作占建设AI技术所花费时间的80%。

这项工作是剥削性的吗?这取决于你住在哪里,你在做什么。在印度,这是通往中产的门票。在美国新奥尔良,这是一份体面的工作。但对于作为独立承包商的人来说,这往往是一条“不归路”。

有些技能是必须学习的,比如在视频或医学扫描中发现疾病的迹象,或者在汽车或树的图像周围画数字套索时保持手部稳定。在某些情况下,当任务涉及医疗视频、色情或暴力图像时,工作就会变得可怕。

克里斯蒂·米兰德(Kristy Milland)说:“当你第一次看到这些东西时,会深深地感到不安。你不想回去工作,你可能不会回去工作了。”米兰德花了数年时间在Amazon Mechanical Turk上做数据标签工作,现在已经成为代表这项服务的工人的劳工维权人士。她称:“对于我们这些负担不起失去工作的人来说,你就只能继续忍受。”

在去印度之前,梅茨曾试着在众包服务上给图片贴上标签,在耐克标识周围画数字框,并识别“工作不安全”的图片。他当时显得非常笨拙。在开始工作之前,他必须通过测试,但却接连失败了三次。给图像贴上标签以便人们可以立即在网站上搜索零售商品,更不用说花时间将裸体女性和性玩具的粗糙图像识别为“NSFW”,并不完全是鼓舞人心的。

AI研究人员希望他们能够建立能从少量数据中学习的系统。但在可预见的未来,人类的劳动依然是必不可少的。微软的人类学家玛丽·格雷(Mary Gray)说:“这是个隐藏在技术之下、不断扩张的世界,很难将人类排除在循环之外。”

寺庙之城

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图4:员工离开印度布巴内斯瓦尔的iMerit办公室,这家私人公司是由Radha和Dipak Basu创立的,他们都在硅谷工作过很长时间

布巴内斯瓦尔又被称为“寺庙之城”。古老的印度教圣地矗立在城市西南端的路边市场上,包括可以追溯到公元10世纪的巨型石塔。在市中心,许多街道没有铺设路面。奶牛和野狗在轻便摩托车、小汽车和卡车之间徘徊。

这座城市拥有83万人口,也是一个快速增长的在线劳动力中心。从寺庙出发大约15分钟的车程,在市中心附近一条铺好路面的路上,一座白色的四层建筑坐落在一堵石墙后面。里面有三个房间,房间里摆满了长长的桌子,每个都有自己的宽屏电脑显示屏。这就是普拉丹女士给视频贴标签的地方。

24岁的普拉丹在城外长大,并从当地一所大学获得了学位,在接受iMerit的工作之前,她在那里学习生物学和其他学科。这是她哥哥推荐的工作,他本人此前已经在公司工作了。普拉丹在工作日时住在她办公室附近的一家旅社,每个周末都乘公交车回家。

梅茨曾在今年1月份参观了普拉丹的办公室。许多身穿印度传统服装、带着长长金耳环的女士坐在长长的桌子旁,普拉丹女士穿着一件绿色的长袖衬衫、黑色的裤子和白色的系带鞋,为美国的一位客户注释视频。在通常每天8小时的工作中,这位害羞的女士观看了十几个结肠镜检查视频,不断地倒转视频,以便更近距离地查看各个帧。

每隔一段时间,普拉丹就会找到她想要的东西,她会用数字“包围盒”套住它。她画了数百个这样的包围盒,给息肉和其他疾病征兆贴上标签,比如血块和炎症。

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图5:普拉丹(右二)在布巴内斯瓦尔的iMerit办公室和同事们一起工作

普拉丹的客户是美国的一家公司,iMerit不允许透露它的名字,它最终将把普拉丹的工作输入给AI系统,这样它就可以学会自己识别医疗状况。结肠镜的主人不一定知道视频的存在,普拉丹女士也不知道这些视频是从哪里来的,iMerit也是如此。

普拉丹女士在与一位非实习医生进行为期七天的在线视频通话时学会了这项任务。这位医生住在美国加州奥克兰,帮助培训许多iMerit办公室的工作人员。但是有些人质疑,是否应该由经验丰富的医生和医学生自己做这类标签。

威尔·康奈尔医学(Weill Cornell Medicine)和纽约长老会医院(NewYork-Presbyterian)的放射学家、初创公司MD.ai.的联合创始人乔治·施(George Shih)博士说,这项工作需要“有医学背景,并具备解剖学和病理学相关知识的人”。MD.ai.帮助企业为医疗保健构建AI。

在聊起普拉丹的工作时,她说那“很有趣”,但是很累。至于视频的图形化本质?她承认:“一开始很恶心,但后来你就习惯了。”

普拉丹标注的图像很可怕,但没有iMerit处理的其他图像那么可怕。他们的客户也在建立AI,可以识别和删除社交网络和其他在线服务上不想要的图片。这意味着需要标注色情、暴力和其他有害的图像。

这项工作可能会让从业者感到非常不安,iMerit试图限制他们审查这类内容的数量。在AI初创企业Clarifai负责数据注释工作的利兹·奥沙利文(Liz O‘Sullivan)表示,色情和暴力与更无害的图片混合在一起,那些贴上可怕标签的图片被隔离在不同的房间里,以保护其他员工。奥沙利文曾与iMerit在此类项目上密切合作。

奥沙利文说,其他标签公司将让员工对这些图片进行无限数量的注释。她指出:“如果这会导致创伤后应激障碍或者更糟情况,我不会感到惊讶。在道德上不受谴责的公司根本不愿意承担这样的责任。你必须用其他工作来填充色情和暴力,这样工人就不必看色情和斩首等内容。”

iMerit在一份声明中表示,它不会强迫员工查看色情或其他攻击性内容,只有在有助于改善监控系统的情况下才会承担这项工作。据一位公司高管透露,普拉丹和其他贴标员每月的收入在150美元到200美元之间,同时可为iMerit带来800美元到1000美元的收入。

按照美国的标准,普拉丹的工资低得不像话。但对于她和这些办公室的其他许多人来说,这大约与数据录入工作的平均工资差不多。尽管工作单调乏味,但它能帮助付得起公寓的费用。

揭秘AI训练内幕:帮助AI进化的除了专家,还有全球无数上班族图6:iMerit员工普拉森吉特·拜迪亚与妻子派克在西孟加拉邦工作,他很满意当前的工作

普拉森吉特·拜迪亚(Prasenjit Baidya)在距离印度东海岸、西孟加拉邦最大城市加尔各答约50公里的农场长大。他的父母和大家庭仍然住在他儿时的家中,那是19世纪初建造的砖房。他们在周围的田里种植水稻和向日葵,并在铺满屋顶的地毯上烘干种子。

他是家里第一个接受大学教育的人,其中包括电脑课。但是学校没有教他那么多知识,教室里平均25个学生才能分配到一台电脑。大学毕业后,他自学了计算机技能,当时他报名参加了名为Anudip的非营利组织举办的培训课程。这是一位朋友推荐的,每月的费用相当于5美元。

Anudip在印度各地开设英语和计算机课程,每年培训约22000人。这家机构直接将学生推荐给iMerit,它的创始人在2013年将iMerit作为姐妹业务建立起来。通过Anudip,拜迪亚在加尔各答的一家iMerit办公室找到了工作,他的妻子巴纳利·派克(Barnali Paik)也是如此,她在附近的一个村庄长大。

在过去的六年中,iMerit从Anudip雇佣了超过1600名学生。目前,该公司的员工总数约为2500人,其中超过80%的人来自月收入低于150美元的家庭。

iMerit成立于2012年,仍然是一家私人公司,它让员工执行数字任务,比如转录音频文件或识别照片中的物体。全球各地的企业付钱给公司,而且越来越多地,他们在协助AI训练方面的工作。与丈夫迪帕克(Dipak)共同创立了Anudip和iMerit的拉达·巴苏(Radha Basu)说:“我们想让低收入背景的人进入科技行业。”巴苏和迪帕克在硅谷与科技巨头思科、惠普等长期合作。

这些工人的平均年龄是24岁。像拜迪亚一样,他们中的大多数人来自农村。该公司最近在加尔各答西部以穆斯林为主的社区Metiabruz开设了一家新的办事处。在那里,它雇佣的大多是穆斯林妇女,她们的家人不愿意让她们离开这个熙熙攘攘的地区。他们没有被要求看色情图片或暴力材料。

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图7:iMerit员工在加尔各答Metiabruz的办公室接受培训

起初,iMerit专注于简单的任务,为在线零售网站整理产品清单,审查社交媒体上的帖子,但它已经转移到了为AI提供支持的工作中。iMerit和类似公司的增长代表着从像Mechanical Turk这样的众包服务的转变。iMerit及其客户可以更好地控制员工的培训方式和工作完成方式。

拜迪亚现在是iMerit的经理,他负责为美国一家大公司为培训无人驾驶汽车所使用的街道场景贴上标签的工作。他的团队对数字照片以及激光雷达捕获的三维图像进行分析和标记。他们整天都在汽车、行人、停车标志和电线周围画边界框。

拜迪亚说这份工作可能会很乏味,但它给了他一种他本来可能不会拥有的生活。他和妻子最近在加尔各答买了一套公寓,步行就可到达她工作的iMerit办公室。拜迪亚说:“我的生活发生了梦幻般的变化,无论是从我的财务状况、个人经历以及英语技能等方面来看,都是如此。我获得了一个机会!”

听人们咳嗽

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图8:在iMerit新奥尔良办公室工作的奥斯卡·卡贝萨斯(Oscar Cabezas)。当公司开始开发西班牙语数字助理时,他加入了公司

印度之行几周后,梅茨乘坐Uber穿过新奥尔良市中心。大约18个月前,iMerit搬进了Superdome街对面的一栋建筑。美国一家大科技公司需要一种为其家庭数字助理的西班牙语版本标记数据的方法。因此,它将数据发送到新奥尔良的新iMerit办公室。

2005年卡特里娜飓风过后,数百名建筑工人和他们的家人搬到新奥尔良帮助重建这座城市,很多人留了下来。许多会说西班牙语的人随这支新的员工队伍而来,公司开始雇用他们。

23岁的奥斯卡·卡贝萨斯(Oscar Cabezas)和母亲从哥伦比亚搬到了新奥尔良。他的继父在建筑工地找到了工作,大学毕业后,卡贝萨斯加入iMerit,开始开发西班牙语数字助理。

他注释了从推文到餐馆评论的所有内容,识别人物和地点,并找出含糊不清之处。例如,在危地马拉,“pisto”意味着钱,但在墨西哥,它意味着啤酒。他所:“每天都有新的项目。”

这个办公室的工作已扩展到其他领域,为希望将数据保留在美国境内的企业提供服务。出于法律和安全目的,有些项目必须留在美国。

42岁的格伦达·赫尔南德斯(Glenda Hernandez)出生在危地马拉,她说她怀念以前在数字助理项目上的工作。她喜欢读书,曾为大型出版公司在网上评论书籍,这样她就可以获得免费的副本,她很享受用西班牙语进行阅读带来的有偿阅读机会。

揭秘AI训练内幕:帮助AI进化的除了专家,还有全球无数上班族

图9:格伦达·赫尔南德斯(Glenda Hernandez)是新奥尔良iMerit的工作人员,她已经学会了区分咳嗽好坏之间的区别

赫尔南德斯对图像标记或类似于对人们咳嗽的录音进行注释的项目不那么感兴趣,但这是建立AI的一种方式,可以通过电话识别疾病症状。她说:“整天听咳嗽有点儿让人觉得恶心!” 微软人类学家格雷说,这项工作很容易被误解。整天听人们咳嗽可能令人恶心,但这也是医生度过他们日子的方式。她说:“我们不认为这是苦差事。”

赫尔南德斯女士的工作是为了帮助医生做好他们的工作,或者也许有一天,取代他们。她以此为荣。在抱怨了这个项目后不久,她指了指办公室里的同事说:“我们都是咳嗽诊断大师。”

“我受够了”

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图10:多伦多的克里斯蒂·米兰德(Kristy Milland)在Amazon Mechanical Turk工作了14年,这是一家众包数据注释任务的公司,现在她试图改善从事这些工作的人的工作条件

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前言:作为一名数据服务工作者---资深“乙方”,见过、听过或亲身经历过很多的数据治理相关的项目,如:数据交换共享项目、数据治理项目、主数据项目、元数据项目……,这些项目中,有非常成功的——用的很好,也有差强人意的——勉强在用,还有没上线就下线的——基本没有使用。如果我们Review下这些项目,也许我们不难发现影响数据治理项目成功或失败的因素有很多,这些因素有管理方面的、业务方面的、技术方面的、企业文化方面的等等。在笔者看来,数据治理项目的成功要素可以总结为以下几点,接下来的一段时间我会跟大家一起分享数据治理项目的各个成功要素,欢迎关注!企业数据战略管理数据治理架构设计数据治理的时机与切入点组织与保障体系建设技术和工具——工欲善其事必先利其器建立长效运营机制本期分享主题【数据治理的成功要素1:企业数据战略管理】,本文大纲:一、数据战略是什么?二、数据战略不是什么?三、数据战略的四个要素四、数据战略的三个层次五、数据战略制定的方法和工具六、总结一、数据战略是什么战略原本是军事领域的专用名词,是指指导全局战争的规划和方略。战略决定了组织的活动方向和内容,解决“干什么”的问题,是根本性的决策。在DAMA-DMBOK中对数据战略是这样定义的:战略是选择和决策的集合,共同绘制出一个高层次的行动方案,以实现高层次目标。通常,数据战略是一个数据管理计划的战略,是保存和提高数据质量、完整性、安全性和存取的计划。然而,数据战略计划可能还包括利用信息达到竞争优势和支持企业目标的业务计划。数据战略必须来自与对业务战略中的所固有的数据需求的理解,这些数据需求驱动了组织的数据战略。数据战略的组成部分包括:为数据管理制定激动人心的愿景数据管理商业案例摘要,附带精选的例子指导原则、价值观和管理远景。数据管理的使用和长远目标数据管理成功的管理措施短期的(1~2年,具体、可度量、可操作、可实现、有时限的)数据管理方案目标。说明数据管理的角色和组织级其职责和决策权概述。数据管理方案的组成部分数据管理实施路线图数据管理的项目章程数据管理的范围说明简单来说,企业数据战略包括:数据管理的愿景(长期目标)、中期目标、短期目标、实施策略、实施方案、实施路线图等。二、数据战略不是什么数据战略是企业愿景吗?可能是也可能不是,或者说不完全是。我们看下各大公司的企业愿景是什么。IBM:无论是一小步,还是一大步,都要带动人类进步。苹果公司:让每人都拥有一台计算机。阿里巴巴:分享数据的第一平台,幸福指数最高的企业,活“102”年。腾讯:科技向善。百度:成为最懂用户,并能帮助人们成长的全球顶级高科技公司。用友:用技术和创想推动社会和商业进步。企业愿景是企业利益相关者的本质诉求的整合,是企业战略的最高指引,可以理解为企业的长期战略。在当今席卷全球的颠覆性技术浪潮中,市场变化莫测,相对遥远的长期数据战略,笔者更倾向于哪些有着明确目标、明确范围、明确实施路径,具备可执行、可实现性的短期数据战略。世界变化太快,谁都无法预测10年后的世界是什么样子的,企业数据战略的指定一定要具备应对市场和技术变化的能力。这里申明,笔者并不是反对企业制定长期的数据战略规划,而是要在长期的数据战略之上细化出短期的可执行、可实现、能见效的战略目标,“小步快跑、快速迭代”。数据战略是企业战略的一部分,而企业战略是实现企业愿景的规划和部署。数据战略是数据架构吗?显然也不是,至少说不完全是。数据架构是用于定义数据需求,指导对数据资产的整合和控制,是数据投资和业务战略相匹配的一套整体的构件规范。数据架构包括正确的数据定义、有效的数据结构、完整的数据规则、健全的数据文档。数据架构整合了数据、流程、应用、组织、规范和技术,其典型输入包括:企业数据模型、企业价值链分析、数据库架构、商务智能或数据仓库架构、数据集成和整合架构、数据质量管理架构、以及文档和内容管理架构。数据战略和数据架构不是一回事。定义数据架构的决定,是数据战略的一部分,实施数据架构的决策是战略决策。数据战略会影响到数据架构的设计,反过来,数据架构支持数据战略的实现,并指导其决策。笔者认为:数据架构侧重于技术,是企业数据管理的战术范畴,数据架构对上承接数据战略目标,对下联通数据战略实施计划。数据战略的落地除了需要数据架构的技术支撑,也需要企业数据文化的建设。既然数据战略既不是看似缥缈的愿景,也是技术相关的架构,结合DAMA-DMBOK给出的数据战略定义,我们尝试总结下企业的数据战略究竟是什么。笔者看来:数据战略就是企业为实现某些业务目标而做出的数据规划和部署,主要包括:数据战略目标、数据战略范围和内容、数据战略实施策略、以及数据战略的实施路径和计划,这也就是我们所说的“战略四要素”。三、数据战略的四个要素1、数据战略目标——愿景和目标愿景是制定企业战略的起点,是企业的长期战略,而目标是企业短期内要达成的明确目标,是企业的短期战略。企业数据战略目标的规划设计不仅要有“诗和远方”的田野,也要考虑生活“眼前的苟且”。正如我们前边提到的阿里巴巴公司,大多数人都知道阿里巴巴是一个电子商务公司,可马云说阿里巴巴是一家大数据公司,其远期的数据战略目标是“分享数据的第一平台、幸福指数最高的企业”。阿里系的产品,如:天猫、淘宝、支付宝……,每时每刻都在生产、汇集、加工着大量的数据,这些数据是具备变现能力的。通过数据的变现和分享,希望阿里成为幸福指数最高的企业指日可待。如果我们把“分享数据的第一平台、幸福指数最高的企业”理解为阿里的远期数据战略的话, 当年阿里如火如荼的研发AliSQL替换Oracle的战略就是那个时期阿里的中期数据战略,这个战略从部署到实施花了10年之久;而当前被炒上天的“数据中台”就是目前阿里的短期数据战略,并且这个战略目前已经实现了。这里只是举例便于理解,也许阿里的数据战略并非如此。关于数据中台的话题,网上有太多的概念了,后边有机会的话可以分享下我对数据中台的理解,这里就略过了。2、数据战略范围和内容——战略定位战略定位是回答了“做什么”、“不做什么”的根本问题,企业数据战略定位,就是定义企业的数据管理/数据治理的范围和内容。按照DAMA的给出的数据战略范围主要包括:数据架构、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据和参照数据、数据安全管理等。以上每个部分内容都可各成体系,那对企业来说,数据治理范围和内容该如何选择,却是摆在企业面前不得不回答的问题。这里,笔者建议企业的数据治理定位应充分考虑以下几点因素:企业的痛点需求是什么,希望实现的目标是什么,实施数据治理就能解这些问题吗,数据治理的投资计划(人力和资金),期望的投资回报率。把以上问题问题都想清楚了,你的数据战略定位也就清晰了——或选择全域治理、或选择个别亟待治理的主题。 3、数据战略实施策略——致胜逻辑致胜逻辑是解决了“怎么做”,“由谁做”,“做的条件”、“成功原因”等问题,是战略的精髓。我们都知道数据治理项目涉及的业务范围广、系统范围大、参与人员多,并且数据治理是一个需要不断迭代、持续优化的过程,不能一蹴而就。那么数据治理项目该从何处入手,谁来主导、谁来配合、怎样才能保证项目的成功实施并能够取得效果?这个问题不好回答。根据笔者这些年见到、听到或亲身经历的数据项目,成功或失败,很大一部分因素是由这个“致胜逻辑”决定的。成功的项目不表,我们看大多数失败的项目都可能会有以下几个特点:目标不明确、范围不清晰、主导人员分量不足、参与人员不够积极、过分迷信技术和工具、过渡依赖外部资源……。做正确的事远比正确的做事更加重要,事前想清楚数据战略的致胜逻辑,要比事后总结教训的成本低很多。数据治理项目的成功一定是将以上因素有机整合,忽视某一因素都可能会影响的数据治理的成效。4、数据战略的实施路径——行动计划行动计划是落实战略目标或指导方针而采取的具有“协调性”的计划安排。行动计划解决了“谁”、“在什么时间”、“做什么事”、“达成什么目标”的具体活动计划。行动计划要具备可执行性、能够量化、能够度量,遵循PDCA的闭环管理,定期进行复盘和检讨。前文我们提到:数据治理是一个需要不断迭代、持续优化的过程,不可一蹴而就经验告诉我们:数据治理绝对不是引入先进的技术、牛X的软件就能够解决的。项目建设过程需要企业高层的高度重视并给予足够的资源支持,需要有经验丰富的顾问团队,需要技术部门和业务部门的通力协作,这样提高项目建设的成功率。然而,项目建设阶段的成功并不代表数据治理的成功,建设阶段的成功企业数据治理项目的终点,却是企业数据治理的起点。路漫漫兮其修远,企业数据治理需要的是持续运营,将数据治理形成规则融入企业文化,是企业数据治理的根本之“道”。四、数据战略目标的三个层次数据战略的三个境界——此节内容并没有官方定义,单凭个人理解,如有偏颇但求指正。笔者认为企业数据战略大致可以分为:满足基本的管理目标和业务目标、创新与创业、定义在数字化竞争生态中的角色和地位,三个层次。这三个层次并不是不同企业不同的数据管理目标,而是企业数据战略的在不同阶段、不同成熟度条件下的三个具体形态。1、第一个层次——短期目标满足基本的管理决策和业务协同。通过解决企业的数据管理中的各类问题,以满足决策分析和业务协同的需要,对于该层次的战略目标,笔者认为是企业最基础的、最迫切需要的、最能击中企业痛点的。随着多年的信息化建设,企业上了多套业务系统,而这些业务系统是由业务部门驱动建设的,缺乏信息化的顶层规划,各系统各自为政、各成体系、信息孤岛……,系统之间的数据不标准、不一致,导致的应用集成困难、数据分析不准确。可以说目前国内绝大部分企业都是处于这个状态,而信息技术的发展速度又太快,已逐步形成了技术倒逼企业数字化的转型的趋势,而高质量的数据资产,无疑是企业数字化转型的基石。2、第二个层次——中期目标创新与创业。基于数据实现企业管理的升级和业务的创新,通过数据的利用拓展新业务、构建新业态、探索新模式是笔者认为的企业数据战略的第二个层次,也是企业数据战略的中期目标。数据战略不再是企业战略的支撑,而是引导,或者说是相互作用,这个阶段“IT即业务”!对于传统制造企业利用数据的治理和融合,可以加速管理的创新、产品的创新、销售模式的创新,例如:利用数据治理加强集团管控、基于客户偏好的个性化定制、利用数据的供应链协同和优化、基于市场预测的创新产品设计与快速上市等等。对于服务行业利用大数据的探索服务的新模式,数据可以拓宽服务的视野,实现模式领域的横向拓展、服务精度的纵向延伸,例如:根据消费者需求推出定制化的主题房,酒店新零售的服务模式,都是酒店服务业在业务创新方面上的尝试,大大提升了客户的粘性,提高了酒店的盈利点。这样的案例,在金融服务、餐饮服务、医疗服务、教育服务等服务行业,每天都在上演……。未来的服务业的竞争将更加白热化,而数据资产的利用价值将愈发明显。3、第三个层次——远景目标定义在数字化竞争生态中的角色和地位,企业数据战略的最高奥义。用友董事长王文京预言:“未来所有企业都将是数字化企业”,针对这个观点本人深以为然。科技的变革将改变企业的业务形态和竞争模式,未来的数字化竞争中,数字化将是不可忽视的核心因素,企业数据战略的部署和成功实施,将决定您的企业在未来的竞争和数字化生态中,是领导地位、挑战者、特定领域者或是淘汰出局。“什么样的愿景,决定了什么样的未来”,企业数据战略愿景的规划一定要有未来的“诗和远方”。将数据战略愿景融入企业行动方针和核心价值观中,勾勒出企业未来的“图景”。例如,马云描述阿里巴巴的愿景:分享数据的第一平台,幸福指数最高的企业,活“102”年。五、数据战略制定方法与工具数据战略的制定以企业战略为基础、以业务价值链为模型、以管理应用为目标,以可执行的活动为步骤,通过系统化的思维,挖掘信息以及信息间的规律,经过科学的规划和设计,形成企业数据化运营的一幅蓝图。对于数据战略规划的方法,目前业界还未形成一套成熟的方法论体系,但是,IT咨询和IT战略规划的方法论已经比较成熟,可用作企业数据战略规划的参考,我们先看下各大知名咨询公司的IT战略规划方法:埃森哲 IT战略规划方法论IBM IT战略规划方法论德勤  IT战略规划方法论无论哪家方法论,对于IT战略规划本质上都是一样的,基本都包含了三个步骤:1、调研分析,关键活动有:战略理解、需求分析、现状评估、行业最佳实践对比……2、远景规划,关键活动有:业务规划、组织架构、技术架构、数据架构、应用架构、IT支撑……3、实施策略,关键活动有:项目实施、进度和质量管控、效益分析、基础支撑……以上IT咨询规划方法,同样适用于企业数据战略的规划设计,但在数据战略规划设计时需要重要考虑以下几个核心问题:

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        对数据标注行业稍微有些了解的人都知道数据标注进入门槛低,适合很多人兼职也适合创业。        正是因为数据标注行业的门槛低这个特点最近两年从事数据标注的小公司小工作室如雨后春笋般的遍布全车大大小小的县城。        但是目前有个有趣的现象,那就是有很多进入数据标注行业做了一段时间的人慢慢的感觉数据标注行业就是个坑?为什么有些人会说数据标注就是个坑呢?        其实对与有上述问题认识的人我们认为,这些人多数都是有于对这个行业对自身条件的不了解,盲目的开始进入数据标注行业的。为什么我们会这样说呢?下面就给给大家来分析下到底有哪几方面的原因:        一、有相当一部分人是听了朋友或者网上消息说这行很火爆,好做,门槛低,也有一部分人了因此租办公室买电脑招人,然后就去群里面找分发项目的人就开张干起来了。可实际上这些人他们大多数都没有充分了解数据标注行业,更没有认真仔细得去调查分析,到底自己能不能做好一个项目,到底自己能不能有质有量按时交付的完成一个项目,到底自己有没有这个能力来管理项目。更多的人也没有去用长远的眼光去考虑数据标注项目。        二、数据标注项目虽然入门门槛低,但是相当一部分有于理解认知应变能力上都不能保证去做好数据标注项目,还有一部分人由于自己对标注项目重视程度不足接到项目之后呢?不仔细认真的去阅读理解项目规则,更没有很好的对规则质检标准去培训员工,而对员工的要求主要看重每天的产出效率,从而导致接到手的项目做的质量很差,频繁的返工,有提项目甚至因为质量太烂项目方不给结算或者是结算比例很少,最终的结果就是做好些个项目但基本都是赔钱。        三、虽然业内人都 说数据标注简单,但是标注项目他也是一个系统性的工程,一个项目能不能做好并不简单的看项目好做就能赔钱。实际上决定项目赚不赚钱考验的是一个团队的项目管理水平,质量管理能力,运营能力各方面因素的。一句话再好赚钱的项目也照样有人赚钱也有人赚钱,要赚钱不是那么简单的。        四、还有些工作室 、小公司因为对行业不够了解等他们做了一段时间后发现,自己团队经常会没有项目做,而自己团队接项目的业务能力又不具备,甚至有的时候为了员工有活干去接一些价格极低根本就不赚钱的标注项目,时间稍微一长这些工作室团队就会赔上很多钱最终关门倒闭。        五、下来要说的就是一部分人人兼职人员由于认识不到位,对项目的规则质量要求 文件不认真阅读消化理解导致做的项目质量差返工有的甚至最后不结算,最终退出这行。更有一些人由于经验不足被标注行业的项目骗子给忽悠到辛苦劳动到最后结算时找不到人。        标注行业本身由于进入门槛低,做的人很行业内盲目打价格战,导致很多转手二手三手的项目在质量工期的要求下根本就不赚钱甚至赔钱,所以在这里也提醒大家做任何事都要谨慎而行。