文章開始要做兩個感謝：
1.感謝很多標註公司的小夥伴在數據標註公司及平臺排名一文中，通過填寫信息的方式，提供了非常真實的數據信息資料，以便爲本文提供部分數據基礎。
2.要感謝在看過2020年第一季度數據標註行業需求分析一文之後，下單獲取數據的夥伴，希望可以幫助拿到數據的小夥伴。
言歸正傳，本文想跟大家聊聊目前標註行業的主力軍標註公司或者團隊。可以讓大家對目前標註公司有一個概況的瞭解。目前的標註項目大部分都還是標註公司或者團隊來完成，不管是平臺類型的公司，還是AI公司自己發項目，但有一個特點，由於每次的項目需求不同，通用型的工具大部分沒有平臺化，或者工具平臺化但對人的管理缺乏監控，往往導致項目總是在“黑盒”的情況下完成，“黑盒”的結果就是風險的逐層轉嫁，最底層的那部分人終將會承擔由於這部分風險帶來的損失。本文無法從非常細節的層面剖析“黑盒”的原因和解決辦法，但想在現有數據的基礎上，呈現一個宏觀角度的面貌，供大家參考。
本次想分析的主要呈現：
1.數據公司的分佈情況。
2.數據公司的人員情況。
注：
1.數據樣本總量400家，部分分析維度或低於400家，由於部分維度部分公司沒有相關信息。
2.數據來源採集和網絡。
一.數據公司的主要分佈
注：圈的越大表明當地的標註公司家數越多。
二.數據公司分佈佔比
三.成立年分佈
四.地區全職人數及兼職人數分佈
五.全職人數區間分佈
通過上面數據可以初步得出以下結果：
1.低成本且人口密度高的省份依舊是數據標註的主力軍。
2.目前數據標註公司的人員情況基本都以中小型公司或者團隊爲主。
3.“甲方爸爸”標註項目的不確定性和變化性依然非常高，依然無法持續保證標註團隊的長期規模化發展。
4.不管是平臺方還是甲方來說，中大型項目很難有單一團隊完全解決。對於中大型項目衆包或許是必需方案。
5.平臺的發展是必然需求。
6.標註公司或者團隊抗風險能力比較弱，如果提高存活能力成爲了很關鍵的問題。
數據本身可能存在的問題：
1.樣本不夠且不全。
2.數據提供的存在虛高成分。
以上是數據公司情況的分析，作爲一個行業相關從業者真心希望可以良好發展，但項目“黑盒”實施是目前的普遍現象，其結果就是更多資源的消耗和浪費，至於最終誰承擔了這部分消耗呢？我們不得而知。希望可以通過對行業內的公司的剖析，可以給小夥伴提供一些更據參考性的思路。也歡迎小夥伴們留言交流。
從事相關工作的小夥伴可以繼續報名，如果有相關合適的甲方留言需求可以推送給各位。數據標註公司調研
