大數據標注、清洗項目，沒資源和技術也能操作！

每個時代都有時代專屬的需求，傳統產業需要實體產品，所以誕生了大量的工廠。工廠會買進大批機器、原材料，再招攬一批操作機器的人，就能生產出一批毛坯產品。這個時候，售賣原材料和機器的人賺了第一波錢。

毛坯產品生產出來，還不能直接到達客戶手中，需要經過篩選和加工，不合格的要返工或者廢棄，只有檢驗合格的產品才能到達經銷商手中。這時候，廠家到經銷商之間就有了一層利潤，而作為篩選和加工的人，也能拿到一部分酬勞。

經銷商的關系就很復雜了，有些是直接售賣到下一級經銷商，以換取渠道信息差的利潤。有些是拿來自己貼牌，在商品上添加很多內容，比如包裝、功效、情懷等，以換取更高的溢價空間。這其間錯綜復雜，我就不過多闡述了。

到了互聯網時代，雖然很多產品是看不見、摸不著的，但從原材料制造、加工到經銷的流程是換湯不換藥，即使已經到了9102年。

項目介紹

如果你稍微看一點點科技新聞，應該聽說過人工智能。關于這個東西的概念，如果用很專業的術語來解釋，不僅玩家不想看，我也不想寫。可以這么理解吧，人工智能是一門計算機技術，主要目的是為了讓機器學習后，能夠勝任一些人類才能完成的工作。

比如我們能了解到的銀行的客服機器人、電商平臺的客服機器人等，這里的機器人不僅僅是變形金剛那種實體的，還有依托于網絡虛擬身份存在的機器人。但不管是什么機器人，最核心的問題在于讓機器學習。

什么叫機器學習，一個機器人剛被生產或者開發出來，只是一個空殼，它要代替人類去做一些事情，就必須要填充很多內容，就像一個人必須要讀很多書，才能學會很多原本不會的知識。

但是，機器沒有主動學習能力，就需要人類把它要學習的知識輸送給它。比如一個客服機器人，它為什么能跟你對話，是因為它的系統里有大量的對話存儲，知道面對什么問題該怎么回答。你如果問一些不常見的問題，它有可能回答不出來，就是因為它的系統里還沒有這個數據模型。

人工智能的應用領域會越來越廣，生產機器人的公司也會越來越多，他們最需要什么？當然是大量給機器人的學習資料，可能是圖片、視頻、聲音等，而且這個需求是源源不斷的，數據越多越好。

那機器人的學習資料從哪里來？市場上有很多專門賣大數據的公司，相當于原材料。但買回來的原始數據還不能直接用，因為里面會有很多缺陷，比如某個字段不符合規范，“年齡24”可能多個空格或者少個單位，就需要人工來修改或做其他處理。

所以哥要說的項目就是大數據標注、大數據清洗。

項目玩法

AI數據標注的外包市場從2011年就開始了，BAT和人工智能公司對數據標注的需求最大，學術團體次之，政府、銀行等傳統機構的需求最小但有不斷增長的趨勢，數據需求比例大概為7：2：1。看起來這好像離我們普通人比較遠，實際上就是一個搬磚項目，所以很多人利用這個項目開了數據標注工廠，就像以前的電子廠一樣。那我們普通人怎么切入呢？

一、加入眾包團隊

這是最簡單的玩法，不用自己去對接上游的數據源公司，也不用對接下游的人工智能公司，現在市場上有比較大的眾包平臺，他們已經把這個渠道打通，按照團隊的要求去做任務就行。工作類型不固定，比如修剪圖片、剪輯視頻、檢查某字段的標點符號等，都是極易上手的任務。

線下可以去招聘網站搜搜“數據標注”、“數據清洗”的職位，一般月薪在4000元左右，基本上沒有學歷要求。線上目前比較好的眾包平臺有京東眾智、百度眾包、龍貓數據等，玩家可以自己去他們的官網注冊，然后跟著團隊做任務就行，多勞多得。

二、自建外包團隊

這個稍微有點難度，就像開一個工廠一樣，需要打通上下游資源，還需要招募一批穩定的工人，確保在接到外包任務后，能夠按時按需去完成。創業本來就要承擔一定的風險，不然憑什么要給你高回報？

在線下，目前國內有上千家大大小小的數據標注公司，因為這個項目門檻低，基本上只要會電腦就能操作，但需要承擔一定的接單和人力成本，最好能找到長期合作的人工智能公司，人工一般以全職為主，以保證項目的持續造血性。

在線上，可以自己搭建一個眾包平臺，同樣需要找到能長期合作的人工智能公司，比如某些擁有渠道資源的代理商、AI相關企業等；人工以兼職的學生、寶媽為主，不需要擔負月薪，按完成的數量支付酬勞即可。具體的執行過程中，需要把握很多細節，除了自己要打通渠道，還要考慮競爭對手的問題。

項目寄語

這個數據清洗、數據標注項目說到底就是搬磚項目，適合大部分的人來做，就像現在的年輕人都跑進電子廠一樣，屬于無門檻項目。因為之前很多玩家咨詢，有沒有不需要技術、學歷、資源的項目？這個應該是比較符合的，如果你覺得還不錯，可以按照上述第一種玩法去做，一個月幾千塊沒問題。

說到自建外包團隊，適合想創業的個人或者團體，前期需要學習部分大數據相關知識，同時需要投入一些成本，看自己的能力和想法吧，最好的方法就是到同行公司去學習，然后復制、照搬他們的模式就行。這是業內透露的一個人工每天創造的利潤，可以參考下：

肯定有人會問，已經有上千個數據標注公司存在，新入門的團隊還有機會嗎？有，人工智能相關企業會越來越多，對于數據的標注和清洗需求只會越來越大，這個行業拼的就是數據質量和完成效率，只要把這兩個優勢發揮好，不愁沒有上游資源。這個問題可以這么解釋，已經有大工廠存在，依然有無數的小工廠在崛起。

最后，我想跟各位說的是，數據清洗、數據標注項目起碼還有3到5年的紅利，因為真正的市場規范還沒有形成，就看玩家們的眼光了。做這個項目最需要的是學習和耐心，因為很多人并不具備這方面的知識，前期需要學習大數據相關的邏輯和術語，操作的過程中更需要細心和耐心。

如果你想著一夜暴富，這個項目可能不適合你。