高质量数据集建设背景

高质量数据集建设背景
2023年12月31日,国家数据局等17部门联合印发《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》提出,“推动科研机构、龙头企业等开展行业共性数据资源库建设,打造高质量人工智能大模型训练数据集。
随着人工智能技术快速发展,对高质量数据集的需求缺口继续增大。加强优质数据供给,以高质量数据驱动人工智能创新发展变得愈发关键。

高质量数据集建设难点

数据孤岛现象严重
数据孤岛现象严重
“烟囱式”系统建设导致数据分散在不同部门、子公司和业务系统中,难以互联互通。
数据质量参差不齐
数据质量参差不齐
数据标准不统一、录入不规范、缺乏有效治理,导致数据准确性、完整性、一致性低。
数据架构陈旧
数据架构陈旧
传统数仓难以应对海量、多源、实时的数据需求,数据处理能力瓶颈难突出。
数据安全与合规风险
数据安全与合规风险
作为关键基础设施单位,对数据安全、隐私保护和行业合规要求极高。

高质量数据集建设解决方案

数据堂汇聚多方异构系统中的原始数据,经同步引接、清洗为统一的结构化数据,并对其进行专业化清洗、高质量标注、系统化管理、多维度评测与严格验收,最终打造行业领先的高质量数据集。

高质量数据集建设解决方案
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选择我们的理由

理由1
数据堂拥有丰富的行业高质量数据集建设经验,为电力、金融、交通、物流、医疗等多行业央国企客户提供专业服务。
理由2
数据堂拥有成熟的数据服务能力和数据服务全流程技术支持,覆盖采集、清洗、标注、管理、评测与应用,提供全方位的系统支持。
理由3
数据堂拥有一套完善有效的数据安全保密管理举措,包括数据标注平台、保密室、保密人员等,并拥有ISO27701和ISO27001等多项安全认证资质。
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成功案例

某国企电力行业高质量数据集建设

某国企电力行业高质量数据集建设

客户需要整合电力行业视频、图像、文本等多模态数据,经过标注和处理构建高质量数据集,数据堂提供多模态数据治理软件、多模态自动化标注软件,对海量视频、图像、文本等数据进行数据专业清洗、标注、内容描述并生成高质量问答对,最终完成上千TB预训练数据集,高质量完成200万条指令微调数据集,50万条测试数据集。
某国企物流行业高质量数据集建设

某国企物流行业高质量数据集建设

客户需要运用人工智能技术深度赋能物流全链条应用场景,数据堂基于物流场景,对结构化数据与非结构化数据进行清洗、标注,涵盖视频、图片、文档、语音,根据不同模态的数据特性及应用场景定制数据标注方案、组建专业标注团队完成数据标注服务,同时对客户已有标注结果的数据进行数据质检,检查标注的准确性、完整性和一致性。