Die 15 besten Datenerfassungsdienste

Egal ob Sie von Menschen erhobene Datensätze, umfangreiche Webdaten oder Markteinblicke benötigen, erkunden Sie die folgenden Optionen, um die richtige Datenquelle für Ihr Projekt zu finden.

• Von Menschen erhobene Daten: KI-Datenerfassungsdienste
• Webdaten: Webdatensammler
• Markteinblicke & Umfragen: Datenerhebungsdienste für die Marktforschung

Die 15 besten KI-Datenerfassungsdienste

Trotz der Effizienz von Webdatenerfassung undsynthetischer Datengenerierung bleiben von Menschen erzeugte Daten für die KI-Entwicklung unerlässlich. In diesem Artikel vergleichen wir die zwölf führenden Datenerfassungsdienste und Datenpartner, die von Menschen erzeugte Datensätze für das KI-Training bereitstellen.

Ein Unternehmen gilt als datensammelorientiert, wenn es die Datenerfassung als Hauptangebot auf seiner Website anbietet.

• Einschlusskriterien: Mindestens 50 Mitarbeiter und ein Angebot zur KI-gestützten Datengenerierung oder -erfassung.
• Sortierung: Anbieter mit einem Link zu ihrer Website sind Sponsoren von AIMultiple und werden oben angezeigt. Die übrigen Anbieter werden nach der Gesamtzahl ihrer Bewertungen sortiert.
• Erläuterung der Spalten : Siehe Auswahlkriterien für KI-Datenerfassungsdienste.
• Abgesehen von Surge AI, das nur Sprach- und Textdaten anbietet, decken alle Unternehmen eine breite Palette von Datentypen ab (Bild, Video, Audio, Text usw.).
• In Tabelle 1 wird davon ausgegangen, dass ein Unternehmen einen Verhaltenskodex einhält, wenn es eine Seite mit einem Verhaltenskodex auf seiner Website hat.

Detaillierte Analyse von KI-Datenerfassungsdiensten

LXT

LXT ist eine Crowdsourcing-Plattform, die sich auf Datenerfassungsdienste für das Training von KI-Modellen und die Marktforschung spezialisiert hat. Die Aufgaben werden in Mikroaufgaben unterteilt und zur schnelleren Bearbeitung an ein globales Netzwerk verteilt. So können Unternehmen in kürzerer Zeit große Mengen an nutzergenerierten Daten erhalten. LXT ist spezialisiert auf Aufgaben wie die Erfassung und Generierung von KI-Daten, Datenannotation, Datenkategorisierung und Web-Recherche.

Hier ist eine Liste der Datenlösungen von LXT:

• Sammlung oder Generierung von KI-Trainingsdaten (durchgeführt von Menschen)
• Bild- und Videodatensätze (Mehrere Formate und Spezifikationen)
• Audio- und Sprachdatensätze (Mehrere Sprachen und Dialekte)
• Textdatensätze
• Datenannotationsdienst
• Datenerhebung für Forschung/Umfragen
• Reinforcement Learning durch menschliches Feedback ( RLHF )-Dienste für die KI-Entwicklung

Appen

Appen bietet verschiedene KI-bezogene Managed Services an und ist ein etablierter Marktteilnehmer. Das Unternehmen verzeichnet jedoch einen deutlichen Rückgang der Kundenzufriedenheit und finanzielle Schwierigkeiten. Diese Situation hat sich negativ auf die Servicequalität ausgewirkt und zu Kundenverlusten geführt.

Appen bietet eine Reihe von KI-bezogenen Managed Services an und ist ein bekannter Name am Markt. Das Unternehmen musste jedoch einen deutlichen Rückgang der Kundenzufriedenheit und der finanziellen Stabilität hinnehmen. Dieser Abschwung hat sich auf die Dienstleistungen ausgewirkt und zu Kundenverlusten geführt.

• Datenerfassung und -generierung (Bild, Video, Text, Audio, Sprache)
• Datenannotation
• Datenvalidierung

Produktiv

Prolific bietet eine Plattform zur Generierung und Annotation von KI-Trainingsdaten mithilfe einer Community aus echten Nutzern. Die Plattform unterstützt die multimodale Datenerfassung (Text, Bild, Audio, Video) mit anschließender manueller Kennzeichnung. Die Aufgaben werden von einem geprüften Pool verifizierter Teilnehmer bearbeitet.

Hier ist eine Liste ihres Angebots:

• KI-Datenerfassung und -generierung
• KI-Training und -Bewertung
• Akademische Forschungsdaten
• Teilnehmer an Online-Umfragen

Amazon Mechanical Turk (MTurk)

Amazon Mechanical Turk, kurz MTurk, bietet eine Crowdsourcing-Plattform bzw. einen Marktplatz, auf dem Unternehmen Aufgaben und Jobs an ein Netzwerk von Arbeitskräften auslagern können, die diese Aufgaben virtuell erledigen. Hier ist eine Liste der angebotenen Leistungen:

• KI-Datenerfassung und -generierung
• Datenannotation und -kennzeichnung
• Marktforschung & Umfragen
• Akademische Forschung
• Andere Datendienste

Hier erfahren Sie mehr über Alternativen zu Amazon Mechanical Turk.

Telus International

Telus International wirbt damit, Kundenerlebnisse (CX) und digitale IT-Lösungen anzubieten. Telus bietet außerdem Datendienste über ein Crowdsourcing-Modell an. Zu den Datenlösungen gehören:

• Datenerfassung und -annotation
• Datengenerierung (Bild, Audio, Video, Text, Sprache)
• Datenvalidierung und Relevanz

TaskUs

Während sich das Kernangebot von TaskUS um das Kundenerlebnis dreht, bietet das Unternehmen auch folgende KI-Dienstleistungen an:

• Datenerfassung und -generierung (Bild, Video, Audio und Text)
• Datenannotation
• Datenerhebung für Forschungszwecke

DATAmundi.ai

DATAmundi.ai arbeitet über eine Crowdsourcing-Plattform. Das Angebot umfasst:

• Datenerfassung für KI-Modelle
• Datenannotation
• Datenübersetzung

Surge AI

Surge AI bietet nutzergenerierte Datenkennzeichnung für Sprachmodelle und arbeitet dabei mit führenden KI-Laboren wie OpenAI und Anthropic zusammen. Die Plattform ist auf hochwertige Annotationen (einschließlich RLHF-Daten) spezialisiert.

• KI-Datenkennzeichnung und -annotation
• KI-Datenerfassung
• Und andere von Menschen erzeugte Datendienste

Toloka KI

Toloka AI ist ein Datenerfassungsunternehmen, das mithilfe eines Crowdsourcing-Modells Daten für KI-Modelle sammelt und generiert. Das Unternehmen bietet nach eigenen Angaben verschiedene Dienstleistungen wie Datenkennzeichnung, Datenbereinigung und Datenkategorisierung an, um maschinelle Lernmodelle zu verbessern.

Innodata Inc.

Innodata Inc. mit Sitz in New Jersey ist ein Datenerfassungs- und -generierungsunternehmen, das verschiedene KI-Lösungen mittels Crowdsourcing anbietet. Zu seinen Lösungen gehören Datenerfassung und -annotation.

DataForce von Transperfect

DataForce von TransPerfect bietet Datenerfassung und -annotation für KI- und Machine-Learning-Projekte. Das Angebot umfasst Dienstleistungen wie Sprach- und NLP-Daten, Bild- und Videoannotation und vieles mehr. Zu den Datendiensten gehören:

• Datenerfassung und -generierung
• Datenannotation
• Datentranskription
• Datenmoderation

Skalierbare KI

Die Plattform von Scale AI umfasst eine Generative AI Data Engine, die die manuelle Datenkennzeichnung mit automatisierten Prozessen kombiniert, um schnell hochwertige Trainingsdatensätze für fortschrittliche KI-Modelle zu erstellen. Der Fokus liegt dabei auf umfassend annotierten Daten für das Training generativer KI.

Die Dienstleistungen der Plattform erstrecken sich über viele Branchen: Sie wird beispielsweise in Projekten zur autonomen Fahrzeugtechnik (mit Unternehmen wie GM und Toyota) sowie in KI-Systemen für den Regierungs- und Unternehmenssektor eingesetzt.

Cogito Tech

Cogito Tech bietet Annotationsdienste mit menschlicher Beteiligung für die Entwicklung von LLM an und arbeitet mit multimodalen Datensätzen (Text, Bild und Audio), um das Training und die Feinabstimmung von Modellen zu unterstützen.

Das Unternehmen ist auf überwachtes Feinabstimmungsverfahren (SFT) und Reinforcement Learning (RLHF) spezialisiert und stellt von Experten zusammengestellte Datensätze zur Verfügung, um die Leistung generativer KI-Modelle zu verbessern.

iMerit

Ango Hub von iMerit ist eine unternehmensweite Plattform zur Datenannotation mit menschlicher Expertise. Das Unternehmen konzentriert sich auf komplexe, regulierte Branchen wie autonome Fahrzeuge, Gesundheitswesen und Finanz-/Versicherungswesen. Es beschäftigt weltweit ein großes Team geschulter Experten, die Daten in großem Umfang annotieren und so KI-Projekte mit hoher Komplexität unterstützen.

Auswahlkriterien für KI-Datenerfassungsdienste

Die Datenbedürfnisse jedes Unternehmens bzw. Projekts sind unterschiedlich; daher kann es schwierig sein, den passenden Datenerfassungsdienst auszuwählen, der Ihren Anforderungen entspricht. Wir haben die führenden Dienstleister am Markt anhand der folgenden Kriterien analysiert. Diese Kriterien lassen sich in zwei Kategorien unterteilen: Marktpräsenz und Erfahrung sowie Funktionen .

Marktpräsenz führender Datenerfassungsdienste

1. Nutzerbewertungen

Die Nutzerbewertungen von B2B-Bewertungsplattformen wie G2, TrustRadius und Capterra helfen Käufern, die Gesamtleistung des Datenerfassungsdienstleisters zu verstehen. Eine hohe Nutzerbewertung aus über 50 Rezensionen vermittelt ein umfassendes Bild der Unternehmensleistung.

2. Anzahl der Bewertungen

Eine größere Anzahl von Rezensionen auf B2B-Bewertungsplattformen deutet darauf hin, dass das Unternehmen über eine große Nutzer-/Kundenbasis verfügt, und man kann sich ein besseres Bild von der Perspektive der Kunden und deren Zufriedenheitsgrad machen.

3. Gegründet im Jahr

Das Alter eines Unternehmens hilft potenziellen Kunden, die Erfahrung des Dienstleisters in einem bestimmten Bereich einzuschätzen. Erfahrungsgemäß bietet ein älteres Unternehmen in der Regel einen ausgereifteren Service. Dies ist jedoch nicht immer der Fall, da manche Unternehmen in kürzerer Zeit mehr Expertise erlangen können. Daher raten wir davon ab, dieses Kriterium allein zu verwenden.

Plattformfunktionen führender Datenerfassungsdienste

4. Datenannotation als Dienstleistung

Daten sind für Modelle des maschinellen Lernens ohne Annotation nutzlos. Daher kann es effizient sein, wenn das Unternehmen die Datenannotation als ergänzende Dienstleistung anbietet, sodass die erhaltenen Daten direkt einsatzbereit sind.

5. Integration von mobilen Anwendungen und APIs

Es ist außerdem entscheidend zu prüfen, welche Funktionen die Datenerfassungsplattform des Anbieters bietet. Bietet sie eine mobile Anwendung oder eine API-Integrationsmöglichkeit ?

6. ISO 27001-Zertifizierung

Angesichts zunehmender Cyberbedrohungen ist ein wirksamer Datenschutz unerlässlich. Wir haben nach der ISO 27001- Zertifizierung gesucht .

7. Verhaltenskodex

Unethische Geschäftspraktiken Ihres Partners schaden Ihrem Ruf. Stellen Sie daher sicher, dass der Dienstleister faire Handelsregeln und einen klaren Verhaltenskodex einhält. faire Praktiken gegenüber Arbeitnehmern.

8. Datentypen

Wir prüfen, ob die Unternehmen alle Datentypen abgedeckt haben. Beispielsweise wären die benötigten Daten für ein automatisiertes Fahrsystem Bilder von Fußgängern, Straßen, Fahrzeugen usw.

9. Diversität der Datensätze

Um den Grad der Diversität zu bewerten, haben wir die Größe der Crowd bzw. die Anzahl der Teilnehmer im Unternehmensnetzwerk geprüft. Damit ein System beispielsweise in verschiedenen Sprachen präzise Ergebnisse liefert, sollte das Unternehmen mehrsprachige Daten über eine globale Crowd sammeln. Je größer die Crowd, desto mehr Sprachen und Dialekte deckt das Netzwerk ab. Hierfür haben wir einen separaten Vergleich erstellt:

Abbildung 1. Vergleich der Teilnehmerzahlen der Datenerfassungsdienstleister

Die Crowd repräsentiert die Anzahl der Arbeiter im Netzwerk der Textdatensammler bzw. -generatoren des Unternehmens.

Anmerkungen zu Abbildung 1:

• In Abbildung 1 wurden Innodata Inc. und TaskUS nicht berücksichtigt, da ihre Besucherzahlen unter 100.000 lagen.
• Für Abbildung 1 wurden einige Anbieter ebenfalls ausgeschlossen, da auf ihren Webseiten keine Daten zur Besucherzahl zu finden waren.

Warum mit einem Anbieter von KI-Datenerfassungsdiensten zusammenarbeiten?

Dieser Abschnitt hebt einige Vorteile der Zusammenarbeit mit einem KI-Datenerfassungspartner hervor. Die Beliebtheit von Online-Datenerfassungsdiensten:

1. Qualitätssicherung

Datenerfassungsdienstleister verfügen häufig über strenge Qualitätskontrollmaßnahmen und -standards, um die Genauigkeit und Relevanz der erfassten Daten zu gewährleisten. Sie setzen spezialisierte Teams aus Datenwissenschaftlern und Analysten ein, die strenge Protokolle befolgen, um die Datenintegrität zu wahren. Diese hohe Qualitätssicherung kann die Leistung Ihrer KI- und ML-Modelle, die für optimale Ergebnisse stark von der Datenqualität abhängen, deutlich verbessern.

Um die Qualität des KI-Tools zu erhalten, ist es wichtig, es kontinuierlich weiterzuentwickeln und zu verbessern, damit es weiterhin wertvolle Erkenntnisse liefert. Die Zusammenarbeit mit einem Datenerfassungspartner kann Ihnen verbesserte Datensätze bereitstellen, mit denen Sie Ihre Modelle bei Bedarf neu trainieren können.

Hier erfahren Sie mehr über die Qualitätssicherung von Daten.

2. Skalierbarkeit und Geschwindigkeit

Das Sammeln und Verarbeiten großer Datenmengen kann zeitaufwändig und schwer skalierbar sein, insbesondere für Unternehmen ohne die notwendigen Ressourcen oder das entsprechende Fachwissen. Datenerfassungsunternehmen können ihre Kapazitäten schnell an Ihren Datenbedarf anpassen und so einen stetigen Strom an sorgfältig aufbereiteten Daten gewährleisten. Sie verfügen über die nötigen Mitarbeiter, Technologien und Prozesse, um umfangreiche Datenverarbeitungsprozesse zu bewältigen und Projekte schneller abzuschließen.

3. Fachwissen und Spezialisierung

Datenerfassungsdienstleister sind auf datenbezogene Prozesse spezialisiert und verfügen daher über fundierte Kenntnisse verschiedener Datenerfassungsmethoden, Datenverarbeitungstechniken und Compliance-Anforderungen. Sie sind in der Lage, ein breites Spektrum an Datentypen (strukturiert, unstrukturiert, semistrukturiert) zu verarbeiten und effizient mit unterschiedlichen Datenquellen zu arbeiten. Diese Expertise ist besonders bei komplexen KI- und ML-Projekten mit speziellen Anforderungen von großem Vorteil.

4. Höheres Maß an Diversität

Manche KI-Systeme benötigen vielfältige Datensätze, um präzise Ergebnisse zu liefern. Einige Datenerfassungsdienstleister nutzen Crowdsourcing-Plattformen zur Datenerhebung. Dieser Ansatz bietet den Vorteil, dass er die schnelle Erfassung großer Mengen unterschiedlicher Daten ermöglicht.

Crowdsourcing-Daten ermöglichen Unternehmen den Zugang zu einem großen Pool an Online-Talenten und eignen sich daher hervorragend für das Training robuster und generalisierter KI- und ML-Modelle. Darüber hinaus erlaubt die Flexibilität von Crowdsourcing die Erfassung von Daten, die mit anderen Methoden nur schwer zugänglich sind, beispielsweise Daten zu seltenen Ereignissen oder spezifischen regionalen Merkmalen.

Crowdsourcing ist nur eine von mehreren Methoden zur Datenerhebung. In diesem Artikel erfahren Sie mehr über verschiedene Techniken zur Datenerfassung.

5. Kosteneffizienz

Die Zusammenarbeit mit einem Datenerfassungsdienst kann kosteneffektiv sein, da sie dazu beiträgt, hohe Infrastrukturkosten im Zusammenhang mit Datenverarbeitungsprozessen zu vermeiden und die Ausgaben für die Einstellung und Schulung von internen Datenexperten zu eliminieren.

Darüber hinaus bieten diese Dienstleister skalierbare Lösungen, die sich an den schwankenden Datenbedarf eines Unternehmens anpassen und sicherstellen, dass nur für tatsächlich genutzte Leistungen bezahlt wird. Ihr Fachwissen kann die Effizienz steigern und so Zeit und Kosten sparen.

Schließlich minimieren sie das Risiko kostspieliger Fehler bei der Datenerfassung und -verarbeitung und gewährleisten so eine höhere Genauigkeit, die zu einer besseren Leistung von KI/ML-Modellen führt. Trotz anfänglicher Kosten können diese Dienstleistungen daher aufgrund langfristiger Einsparungen für viele Unternehmen eine kosteneffiziente Option darstellen.

6. Zusätzliche Angebote

Datenerfassungsdienstleister bieten neben der Datenerfassung auch zusätzliche Dienstleistungen an, die ein Unternehmen möglicherweise benötigt. Beispiele hierfür sind:

• Durchführung der Datenannotation
• Durchführung von Online-Umfragen oder Marktforschung
• Datenübertragung usw.

Marktforschungsdatenerfassungsdienste

Da der Wert von Daten für die Marktforschung steigt, arbeiten immer mehr Unternehmen mit Datenerfassungspartnern zusammen. Dieser Abschnitt listet die führenden Datenerfassungsdienste für die Marktforschung auf. Hier ist der Vergleich:

Die 6 größten Marktforschungsunternehmen

Wir haben nur Unternehmen mit mindestens 45 Mitarbeitern und einem Angebot an Marktforschungsdienstleistungen ausgewählt.

FAQs

Weiterführende Literatur

• Die 4 besten Datenerhebungsmethoden
• Leitfaden zum Vergleich und zur Auswahl von Crowdsourcing-Plattformen
• Vorteile und Best Practices der KI-gestützten Datenerfassung durch Crowdsourcing
• Kurzanleitung zu Datensätzen für maschinelles Lernen
• Die 3 besten Alternativen zu Amazon Mechanical Turk und ihre Bewertung
• Appen-Bewertung & Top 3 Alternativen

Externe Ressourcen

Cem Dilmegani

Leitender Analyst

Folgen auf

Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple. AIMultiple informiert monatlich Hunderttausende von Unternehmen (laut similarWeb), darunter 55 % der Fortune 500. Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes und der Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE sowie von NGOs wie dem Weltwirtschaftsforum und supranationalen Organisationen wie der Europäischen Kommission zitiert. Weitere namhafte Unternehmen und Ressourcen, die AIMultiple referenziert haben, finden Sie hier. Im Laufe seiner Karriere war Cem als Technologieberater, Technologieeinkäufer und Technologieunternehmer tätig. Über ein Jahrzehnt lang beriet er Unternehmen bei McKinsey & Company und Altman Solon in ihren Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung. Bei einem Telekommunikationsunternehmen leitete er die Technologiestrategie und -beschaffung und berichtete direkt an den CEO. Darüber hinaus verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlichen wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Unternehmensbewertung kam. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider gewürdigt. Er ist ein gefragter Redner auf internationalen Technologiekonferenzen. Cem absolvierte sein Studium der Informatik an der Bogazici-Universität und besitzt einen MBA der Columbia Business School.

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