Top 15 Datenerfassungsdienste

Ob Sie von Menschen gesammelte Datensätze, umfangreiche Webdaten oder Markteinblicke benötigen – sehen Sie sich die folgenden Optionen an, um die richtige Datenquelle für Ihr Projekt zu finden.

• Von Menschen gesammelte Daten: KI-Datenerfassungsdienste
• Webdaten: Webdaten-Sammler
• Markteinblicke & Umfragen: Marktforschungs-Datenerfassungsdienste

Top 15 KI-Datenerfassungsdienste

Trotz der Effizienz der Webdatenerfassung und der synthetischen Datengenerierung bleiben von Menschen erzeugte Daten für die KI-Entwicklung unerlässlich. Hier vergleichen wir die führenden 12 Datenerfassungsdienste und Datenpartner, die von Menschen erzeugte Datensätze für das KI-Training bereitstellen.

Wir betrachten ein Unternehmen als auf Datenerfassung fokussiert, wenn es Datenerfassung als sein Hauptangebot auf seiner Website anbietet.

• Aufnahmekriterien: 50+ Mitarbeiter und ein Angebot zur KI-Datengenerierung oder -erfassung.
• Sortierung: Anbieter mit Links zu ihren Websites sind Sponsoren von AIMultiple und werden oben aufgeführt. Die übrigen Dienste werden anhand der Gesamtzahl ihrer Bewertungen sortiert.
• Erläuterung der Spalten: Siehe Auswahlkriterien für KI-Datenerfassungsdienste
• Abgesehen von Surge KI, das 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 befolgt, wenn es auf seiner Website eine Seite zum Verhaltenskodex gibt.

Detaillierte Analyse der KI-Datenerfassungsdienste

LXT

LXT ist eine Crowdsourcing-Plattform, die sich auf Datenerfassungsdienste für das Training von KI-Modellen und Marktforschung spezialisiert hat. Die Aufgabe wird in Mikroaufgaben unterteilt und zur schnelleren Fertigstellung an ein globales Netzwerk verteilt. So können Unternehmen in kürzerer Zeit große Mengen von Menschen erzeugter Daten erhalten. Das Unternehmen ist auf Aufgaben wie KI-Datenerfassung oder -generierung, Datenannotation, Datenkategorisierung und Web-Recherche spezialisiert.

Hier ist eine Liste der Datenlösungen von LXT:

• KI-Trainingsdatenerfassung oder -generierung (von Menschen durchgeführt)
• Bild- & Videodatensätze (mehrere Formate und Spezifikationen)
• Audio- und Sprachdatensätze (mehrere Sprachen und Dialekte)
• Textdatensätze
• Datenannotationsdienst
• Datenerfassung für Forschung/Umfragen
• Dienste für Verstärkendes Lernen durch menschliches Feedback (RLHF) für die KI-Entwicklung

Appen

Appen bietet verschiedene KI-bezogene Managed Services und ist ein beliebter Akteur auf dem Markt. Allerdings sieht sich das Unternehmen mit einem deutlichen Rückgang bei Kundenzufriedenheit und Finanzen konfrontiert. Der Zustand des Unternehmens hat sich auf seine Dienstleistungen ausgewirkt und zum Verlust von Kunden geführt.

Appen bietet eine Reihe von KI-bezogenen Managed Services und ist ein bekannter Name auf dem Markt. Allerdings hat das Unternehmen einen deutlichen Rückgang bei Kundenzufriedenheit und finanzieller Stabilität verzeichnet. Dieser Abschwung hat sich auf seine Dienstleistungen ausgewirkt und zum Verlust von Kunden geführt.

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

Prolific

Prolific bietet eine Plattform zur Generierung und Annotation von KI-Trainingsdaten über seine Community aus echten Menschen. Es unterstützt die multimodale Datenerfassung (Text, Bild, Audio, Video) mit menschlicher Kennzeichnung. Die Aufgaben des Unternehmens werden von einem geprüften Pool verifizierter Teilnehmer durchgeführt.

Hier ist eine Liste ihrer Angebote:

• KI-Datenerfassung & -generierung
• KI-Training und -Evaluierung
• Akademische Forschungsdaten
• Online-Umfrageteilnehmer

Amazon Mechanical Turk (MTurk)

Amazon Mechanical Turk, oder MTurk, bietet eine Crowdsourcing-Plattform bzw. einen Marktplatz, auf dem Unternehmen Aufgaben und Tätigkeiten an ein Netzwerk von Arbeitskräften auslagern können, die diese Aufgaben virtuell ausführen können. Hier ist eine Liste ihrer Angebote:

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

Erfahren Sie hier mehr über Alternativen zu Amazon Mechanical Turk.

Telus International

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

• Datenerfassung & Annotation
• Datengenerierung (Bild, Audio, Video, Text, Sprache)
• Datenvalidierung und Relevanz

TaskUs

Während sich die Hauptangebote von TaskUs um Kundenerlebnis drehen, bietet das Unternehmen auch die folgenden KI-Dienste an:

• Datenerfassung und -generierung (Bild, Video, Audio und Text)
• Datenannotation
• Datenerfassung für die Forschung

DATAmundi.ai

DATAmundi.ai arbeitet über eine Crowdsourcing-Plattform. Zu den Angeboten gehören:

• Datenerfassung für KI-Modelle
• Datenannotation
• Datenübersetzung

Surge KI

Surge KI bietet menschlich unterstützte Datenkennzeichnung für Sprachmodelle an und arbeitet mit führenden KI-Labors wie OpenAI und Anthropic zusammen. Die Plattform ist auf hochwertige Annotation (einschließlich RLHF-Daten) spezialisiert.

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

Toloka KI

Toloka KI ist ebenfalls ein Datenerfassungsunternehmen, das ein Crowdsourcing-Modell nutzt, um Daten für KI-Modelle zu sammeln und zu generieren. Das Unternehmen gibt an, verschiedene Dienste wie Datenkennzeichnung, Datenbereinigung und Datenkategorisierung anzubieten, um maschinelle Lernmodelle zu verbessern.

Innodata Inc.

Innodata Inc. mit Sitz in New Jersey ist ebenfalls ein Unternehmen für Datenerfassung und -generierung, das verschiedene KI-Lösungen über Crowdsourcing anbietet. Zu den Lösungen gehören Datenerfassung und Annotation.

DataForce by Transperfect

DataForce by TransPerfect bietet Datenerfassung und Annotation für KI- und maschinelle Lernprojekte. Das Unternehmen bietet Dienste wie Sprach- und Daten zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Bild- und Videoannotation und mehr. Zu den Datendiensten gehören:

• Datenerfassung und -generierung
• Datenannotation
• Datentranskription
• Datenmoderation

Scale KI

Die Plattform von Scale KI umfasst eine Generative-KI-Data-Engine, die Human-in-the-Loop-Kennzeichnung mit automatisierten Prozessen kombiniert, um schnell hochwertige Trainingsdatensätze für fortschrittliche KI-Modelle zu erstellen. Sie konzentriert sich auf reichhaltig annotierte Daten für das Training generativer KI.

Die Dienste der Plattform erstrecken sich über viele Branchen: Sie werden beispielsweise in Projekten für autonomes Fahren (mit Unternehmen wie GM und Toyota) und in KI-Systemen für den Regierungs- und Unternehmenssektor eingesetzt.

Cogito Tech

Cogito Tech bietet Human-in-the-Loop-Annotationsdienste für die LLM-Entwicklung an und arbeitet mit multimodalen Datensätzen (Text, Bild und Audio), um das Training und Fine-Tuning von Modellen zu unterstützen.

Das Unternehmen ist auf Workflows für überwachtes Fine-Tuning (SFT) und Reinforcement Learning (RLHF) spezialisiert und bietet von Experten kuratierte Datensätze, um die Leistung generativer KI-Modelle zu verbessern.

iMerit

Der Ango Hub von iMerit ist eine unternehmenstaugliche Human-in-the-Loop-Datenannotationsplattform. Das Unternehmen konzentriert sich auf komplexe, regulierte Branchen wie autonome Fahrzeuge, Gesundheitswesen sowie Finanzen/Versicherungen. Es beschäftigt eine große globale Belegschaft geschulter Experten, um Daten in großem Umfang zu annotieren und hochkomplexe KI-Projekte zu unterstützen.

Auswahlkriterien für KI-Datenerfassungsdienste

Die Datenanforderungen jedes Unternehmens/Projekts sind unterschiedlich; daher kann es schwierig sein, den passenden Datenerfassungsdienst auszuwählen, der Ihre Anforderungen erfüllt. Wir haben die folgenden Kriterien verwendet, um den führenden Dienstanbieter auf dem Markt zu analysieren. Die Kriterien sind in 2 Kategorien unterteilt: Marktpräsenz & Erfahrung und Funktionen.

Marktpräsenz führender Datenerfassungsdienste

1. Nutzerbewertungen

Die Nutzerbewertungen auf B2B-Bewertungsplattformen wie G2, TrustRadius und Capterra können Käufern helfen, die Gesamtleistung des Datenerfassungsdienstleisters zu verstehen. Eine höhere Nutzerbewertung aus 50+ Bewertungen kann ein umfassendes Verständnis der Unternehmensleistung vermitteln.

2. Anzahl der Bewertungen

Eine größere Anzahl von Bewertungen auf B2B-Bewertungsplattformen deutet darauf hin, dass das Unternehmen über eine große Nutzer-/Kundenbasis verfügt, und Sie können die Perspektive der Kunden und ihre Zufriedenheit besser verstehen.

3. Gegründet im

Das Alter des Unternehmens hilft potenziellen Kunden zu verstehen, über wie viel Erfahrung der Dienstanbieter in einem bestimmten Bereich verfügt. Unserer Erfahrung nach bietet ein älteres Unternehmen in der Regel einen ausgereifteren Service. Dies ist jedoch nicht immer der Fall, da einige Unternehmen in kürzerer Zeit mehr Fachwissen aufbauen können. Daher empfehlen wir, dieses Kriterium nicht allein zu verwenden.

Plattformfunktionen führender Datenerfassungsdienste

4. Datenannotation als Service

Daten sind für maschinelle Lernmodelle ohne Annotation nutzlos. Daher kann es effizient sein, wenn das Unternehmen Datenannotation auch als ergänzenden oder zusätzlichen Dienst anbietet, damit die erhaltenen Daten sofort einsatzbereit sind.

5. Mobile Anwendung & API-Integration

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

6. ISO 27001-Zertifizierung

Angesichts zunehmender Cybersicherheitsbedrohungen ist es unerlässlich, wirksame Datenschutzpraktiken zu etablieren. Wir haben nach der ISO 27001 Zertifizierung.

7. Verhaltenskodex

Unethische Praktiken Ihres Geschäftspartners wirken sich auf Ihren Ruf aus. Stellen Sie daher sicher, dass der Dienstanbieter fairen Handel und einen klaren Verhaltenskodex für faire Praktiken gegenüber den Mitarbeitern befolgt.

8. Datentypen

Wir prüfen, ob die Unternehmen alle Datentypen abdecken. Beispielsweise wären die erforderlichen Daten für ein automatisiertes Fahrsystem Bilder von Fußgängern, Straßen, Fahrbahnen, Fahrzeugen usw.

9. Datensatzvielfalt

Um den Grad der Vielfalt zu bewerten, haben wir die Größe der Crowd bzw. die Anzahl der Teilnehmer im Netzwerk des Unternehmens geprüft. Beispielsweise sollte ein Unternehmen, damit ein System in verschiedenen Sprachen genaue Ergebnisse liefert, mehrsprachige Daten über eine globale Crowd sammeln. Je größer die Crowd, desto mehr Sprachen und Dialekte deckt das Netzwerk ab. Dazu haben wir einen separaten Vergleich erstellt:

Abbildung 1. Vergleich der Crowd-Größe der Datenerfassungsdienstleister

Die Crowd steht für die Anzahl der Arbeitskräfte im Netzwerk des Unternehmens aus Textdatensammlern oder -generatoren.

Anmerkungen zu Abbildung 1:

• In Abbildung 1 wurden Innodata Inc. und TaskUS nicht berücksichtigt, da ihre Crowd-Größe unter 100 K lag.
• Für Abbildung 1 wurden außerdem einige Anbieter ausgeschlossen, da auf ihren Websites keine Daten zur Crowd-Größe gefunden wurden.

Warum mit einem Anbieter von KI-Datenerfassungsdiensten zusammenarbeiten?

Dieser Abschnitt beleuchtet einige Vorteile der Zusammenarbeit mit einem KI-Datenerfassungspartner. Die Beliebtheit von Datenerfassungsdiensten im Internet:

1. Qualitätssicherung

Anbieter von Datenerfassungsdiensten haben oft strenge Qualitätskontrollmaßnahmen und -standards etabliert, um die Genauigkeit und Relevanz der erfassten Daten sicherzustellen. Sie beschäftigen engagierte Teams aus Datenwissenschaftlern und Analysten, die strenge Protokolle befolgen, um die Datenintegrität zu wahren. Dieses hohe Maß an Qualitätssicherung kann die Leistung Ihrer KI- und ML-Modelle erheblich verbessern, die für optimale Ergebnisse stark von der Datenqualität abhängen.

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 liefern, um Ihre Modelle bei Bedarf neu zu trainieren.

2. Skalierbarkeit und Geschwindigkeit

Das Sammeln und Verarbeiten großer Datenmengen kann zeitaufwändig und schwer skalierbar sein, insbesondere für Unternehmen ohne die erforderlichen Ressourcen oder das nötige Fachwissen. Datenerfassungsunternehmen können ihre Abläufe schnell hochskalieren, um Ihren Datenbedarf zu decken, und sorgen so für einen stetigen Strom gut kuratierter Daten. Sie verfügen über die nötigen personellen Ressourcen, Technologien und Prozesse, um große Datenoperationen zu bewältigen und Projekte schneller abzuschließen.

3. Fachwissen und Spezialisierung

Anbieter von Datenerfassungsdiensten sind auf datenbezogene Abläufe spezialisiert und verfügen daher über ein tiefes Verständnis verschiedener Methoden der Datenerfassung, Datenverarbeitungstechniken und Compliance-Anforderungen. Sie sind in der Lage und ausgerüstet, eine breite Palette von Datentypen (strukturiert, unstrukturiert, halbstrukturiert) zu verarbeiten und effizient mit verschiedenen Datenquellen zu arbeiten. Dieses Fachwissen kann insbesondere bei komplexen KI- und ML-Projekten mit besonderen Anforderungen von Vorteil sein.

4. Höhere Vielfalt

Einige KI-Systeme benötigen vielfältige Datensätze, um genaue Ergebnisse zu liefern. Einige Anbieter von Datenerfassungsdiensten nutzen eine Crowdsourcing-Plattform zur Datenerfassung. Dieser Ansatz hat den einzigartigen Vorteil, dass er die schnelle Erfassung großer Mengen vielfältiger Daten ermöglicht.

Crowdsourcing-Daten können Unternehmen helfen, auf einen großen Pool an Online-Talenten zuzugreifen, und eignen sich daher gut für das Training robuster und generalisierter KI- und ML-Modelle. Darüber hinaus ermöglicht die Flexibilität des Crowdsourcing die Erfassung von Daten, die mit anderen Methoden möglicherweise nicht leicht zugänglich sind, etwa Daten zu seltenen Ereignissen oder spezifischen regionalen Merkmalen.

Crowdsourcing ist eine der Methoden zur Datenerfassung. Lesen Sie diesen Artikel, um mehr über verschiedene Techniken zur Datenerfassung zu erfahren.

5. Kosteneffizienz

Die Zusammenarbeit mit einem Datenerfassungsdienst kann kosteneffizient sein, da sie hilft, hohe Infrastrukturkosten im Zusammenhang mit Datenverarbeitungsprozessen zu vermeiden und die Ausgaben für die Einstellung und Schulung interner Datenspezialisten entfallen.

Darüber hinaus bieten diese Dienste skalierbare Lösungen, die sich an den schwankenden Datenbedarf eines Unternehmens anpassen, sodass nur die tatsächlich genutzten Dienste bezahlt werden. Ihr Fachwissen kann die Effizienz steigern und zu Zeit- und Kosteneinsparungen führen.

Schließlich verringern sie das Risiko kostspieliger Fehler bei der Datenerfassung und -verarbeitung und sorgen für Genauigkeit, die zu einer besseren Leistung von KI-/ML-Modellen führt. Trotz anfänglicher Kosten können die langfristigen Einsparungen diese Dienste daher für viele Unternehmen zu einer kosteneffizienten Option machen.

6. Zusätzliche Angebote

Anbieter von Datenerfassungsdiensten bieten neben der Datenerfassung auch zusätzliche Dienstleistungen an, die ein Unternehmen möglicherweise benötigt. Dazu gehören beispielsweise:

• Durchführung von Datenannotation
• Durchführung von Online-Umfragen oder Marktforschung
• Datentranskription usw.

Datenerfassungsdienste für Marktforschung

Da der Wert von Daten für die Marktforschung steigt, arbeiten immer mehr Unternehmen mit Datenerfassungspartnern zusammen. In diesem Abschnitt werden die führenden Datenerfassungsdienste für die Marktforschung aufgeführt. Hier ist der Vergleich:

Top 6 Unternehmen für Marktforschungs-Datenerfassung

Wir haben Unternehmen mit 45+ Mitarbeitern und Angeboten im Bereich Marktforschung ausgewählt.

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Cem Dilmegani

Leitender Analyst

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Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple. AIMultiple informiert monatlich Hunderttausende von Unternehmen (laut similarWeb), darunter 60% der Fortune 500.

Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen zitiert, darunter Business Insider, Forbes, Washington Post, globalen Unternehmen wie Deloitte, HPE und NGOs wie dem World Economic Forum sowie supranationalen Organisationen wie der European Commission.

Während seiner Karriere war Cem als Tech-Berater, Tech-Einkäufer und Tech-Unternehmer tätig. Er beriet Unternehmen über ein Jahrzehnt lang bei McKinsey & Company und Altman Solon in Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte auch einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung.

Er leitete die Technologiestrategie und Beschaffung eines Telekommunikationsunternehmens und berichtete dabei direkt an den CEO. Zudem führte er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos an, das innerhalb von 2 Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlich wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Bewertung anwuchs. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider aufgegriffen.

Cem spricht regelmäßig auf internationalen Technologiekonferenzen. Er schloss sein Studium an der Bogazici University als Computer-Ingenieur ab und hat einen MBA von der Columbia Business School.

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