引言
人工智能产业飞速发展，技术不断实现创新突破的同时，对数据服务能力的要求也在不断提升。这其中，超大型、高难度的数据定制项目开始不断涌现，对项目数据质量管理的要求和难度也提升至新高度。
数据堂凭借多年的行业经验积累优势，持续优化提升自身数据质量管理方案，确保质量管理能力与客户实际需求相匹配，并通过深入准确理解客户需求、动态调整质量管理策略、设立独立质控部门、践行“慢即是快”的质量管理理念的四大举措，切实保障项目按时、高质量交付，赢得了客户的广泛认可和好评。
01
深入准确理解客户需求
深入准确理解客户需求是确保项目高质量开展的第一步，因此数据堂项目经理会确保前期做好充分、准确需求沟通，在项目前期就确保双方对齐认知差异，敲定数据标准、细化数据需求，确保把有关数据要求的描述性语言转化为具有量化特征的实施规范文档。
举一个简单的例子，在针对游泳运动的视频标注项目中，前期双方对泳姿、游泳环境、异常运动状态的分类和定义存在理解上模棱两可和分类颗粒度不同的情况。试做中发现问题后，我们及时与客户确认了分类细节和视频抽帧比例，修订完善了规则文档，有效避免了无用功和返工，最终也促使项目正式实施时得以高效、高质量、按期完成。
同时，项目经理也会基于数据堂在数据服务方面的项目经验积累，从数据角度给客户提供数据规范标准建议，进一步奠定项目实施和后续客户研发的良好基础。
随后，项目经理还会在试产阶段，与客户不断磨合验收细节，并最终敲定项目执行规范和验收标准，避免后续产生因实施和理论有偏差，导致项目不能顺利开展的各种问题。
02
动态调整质量管理策略
由于不同类型的数据服务项目内容差异巨大，在秉持数据堂三轮验收的质量管理流程下，项目经理会坚持用个性化、定制化思路来动态调整每个项目的质量管理策略，确保符合实际情况，保障项目前中后期交付质量始终如一。
以某大型3D点云项目为例，客户对数据精度要求高，且数据体量极其庞大。具体来看，项目涉及十余位项目经理的多头管理与协作，项目标准执行的一致性是核心难点。同时，3D点云数据对标注员的能力要求极高，标注过程复杂，在应需组建高能力标注团队以外，还需要设定严谨细致的标注规则，才能确保交付数据质量。
此外，该项目时间紧迫。实际实施中，尽管前期交付符合业内常规抽检比例，客户反馈仍希望进一步提升交付质量。针对项目的高精度要求，我们重点采取了动态调整抽检比例的办法进行质量管理。团队一度将内部抽检比例最高调至100%，以达到更高的数据精度。
为了进一步提升工作效率和质量，项目还应用数据堂自研的AI预识别工具，有效提升了标注效率和精度，也补充增加了团队配置，确保项目能够高效、顺利实施，达到客户的高质量预期。
最终，项目实现99%+合格率，赢得了客户好评和认可。
客户雷达组负责人评价道，数据堂在标注上很有实力，一直配合克服各种难题，积极推进项目，产能不断增强，希望后续持续保持合作。
03
独立质控部门确保客观公正
数据堂践行三轮质检的数据质量管理流程，其中第三轮终检流程与业内普遍设置不同，是由公司设立的独立质量管理部门进行验收。因为数据堂从组织架构设置上就确保了质量管理部门的独立性，所以质量管理部门能站在客户角度开展验收工作，确保数据交付质量始终如一。
数据堂质量管理体系一览
- 智能自检：系统内置智能自检、人机协作、节省更多时间与成本。
- 三轮质检流程：采集/标注员自检、项目经理初验、独立质检部门终验，三道质量关卡必须全部过关。
- ISO9001质量管理认证：通过国际标准组织质量管理认证，不断提高质量追求。
作为业内第一家设立独立质量管理部门的数据服务商，数据堂坚信只有验收部门作为独立第三方身份，才能真正设身处地地为客户把好质量关，保持客观公正，有能力监督并确保项目高质量交付。
因此，尽管这一设置增加了项目管理难度，对时间把控要求更高，我们仍坚持采用这一方案，在确保项目按时高效完成的同时，实现数据堂行业领先的高质量数据交付。
04
“慢即是快”的质量管理理念
除上述策略外，我们还践行“慢即是快”的质量管理理念，确保各环节工作严谨、细致、到位。
“慢”是指每个环节工作做到位。坚持项目管理流程控制，才能够有效避免后期出现质量问题。我们在前期投入大量时间进行需求梳理和流程设定，看似流程复杂，但实际上避免、节省了返工和整改的时间，确保工作一次到位，由此才能实现高质量的“快”，保证了项目的高质量、按时交付。
05
结语
数据堂基于自身长期技术和经验积累，凭借深入准确的需求理解、灵活动态的质量管理策略、独立客观的质量管理组织设置和细致严谨的管理理念，在众多超大型、复杂数据定制项目中取得了亮眼成绩，获得了客户的肯定和赞扬。
数据堂还将持续优化提升自身质量管理能力，紧跟行业日新月异的发展新要求，不断用更高的数据质量，践行“更高质量的数据 更有竞争力的AI”的品牌理念。
人工智能产业飞速发展，技术不断实现创新突破的同时，对数据服务能力的要求也在不断提升。这其中，超大型、高难度的数据定制项目开始不断涌现，对项目数据质量管理的要求和难度也提升至新高度。
数据堂凭借多年的行业经验积累优势，持续优化提升自身数据质量管理方案，确保质量管理能力与客户实际需求相匹配，并通过深入准确理解客户需求、动态调整质量管理策略、设立独立质控部门、践行“慢即是快”的质量管理理念的四大举措，切实保障项目按时、高质量交付，赢得了客户的广泛认可和好评。
01
深入准确理解客户需求
深入准确理解客户需求是确保项目高质量开展的第一步，因此数据堂项目经理会确保前期做好充分、准确需求沟通，在项目前期就确保双方对齐认知差异，敲定数据标准、细化数据需求，确保把有关数据要求的描述性语言转化为具有量化特征的实施规范文档。
举一个简单的例子，在针对游泳运动的视频标注项目中，前期双方对泳姿、游泳环境、异常运动状态的分类和定义存在理解上模棱两可和分类颗粒度不同的情况。试做中发现问题后，我们及时与客户确认了分类细节和视频抽帧比例，修订完善了规则文档，有效避免了无用功和返工，最终也促使项目正式实施时得以高效、高质量、按期完成。
同时，项目经理也会基于数据堂在数据服务方面的项目经验积累，从数据角度给客户提供数据规范标准建议，进一步奠定项目实施和后续客户研发的良好基础。
随后，项目经理还会在试产阶段，与客户不断磨合验收细节，并最终敲定项目执行规范和验收标准，避免后续产生因实施和理论有偏差，导致项目不能顺利开展的各种问题。
02
动态调整质量管理策略
由于不同类型的数据服务项目内容差异巨大，在秉持数据堂三轮验收的质量管理流程下，项目经理会坚持用个性化、定制化思路来动态调整每个项目的质量管理策略，确保符合实际情况，保障项目前中后期交付质量始终如一。
以某大型3D点云项目为例，客户对数据精度要求高，且数据体量极其庞大。具体来看，项目涉及十余位项目经理的多头管理与协作，项目标准执行的一致性是核心难点。同时，3D点云数据对标注员的能力要求极高，标注过程复杂，在应需组建高能力标注团队以外，还需要设定严谨细致的标注规则，才能确保交付数据质量。
此外，该项目时间紧迫。实际实施中，尽管前期交付符合业内常规抽检比例，客户反馈仍希望进一步提升交付质量。针对项目的高精度要求，我们重点采取了动态调整抽检比例的办法进行质量管理。团队一度将内部抽检比例最高调至100%，以达到更高的数据精度。
为了进一步提升工作效率和质量，项目还应用数据堂自研的AI预识别工具，有效提升了标注效率和精度，也补充增加了团队配置，确保项目能够高效、顺利实施，达到客户的高质量预期。
最终，项目实现99%+合格率，赢得了客户好评和认可。
客户雷达组负责人评价道，数据堂在标注上很有实力，一直配合克服各种难题，积极推进项目，产能不断增强，希望后续持续保持合作。
03
独立质控部门确保客观公正
数据堂践行三轮质检的数据质量管理流程，其中第三轮终检流程与业内普遍设置不同，是由公司设立的独立质量管理部门进行验收。因为数据堂从组织架构设置上就确保了质量管理部门的独立性，所以质量管理部门能站在客户角度开展验收工作，确保数据交付质量始终如一。
数据堂质量管理体系一览
- 智能自检：系统内置智能自检、人机协作、节省更多时间与成本。
- 三轮质检流程：采集/标注员自检、项目经理初验、独立质检部门终验，三道质量关卡必须全部过关。
- ISO9001质量管理认证：通过国际标准组织质量管理认证，不断提高质量追求。
作为业内第一家设立独立质量管理部门的数据服务商，数据堂坚信只有验收部门作为独立第三方身份，才能真正设身处地地为客户把好质量关，保持客观公正，有能力监督并确保项目高质量交付。
因此，尽管这一设置增加了项目管理难度，对时间把控要求更高，我们仍坚持采用这一方案，在确保项目按时高效完成的同时，实现数据堂行业领先的高质量数据交付。
04
“慢即是快”的质量管理理念
除上述策略外，我们还践行“慢即是快”的质量管理理念，确保各环节工作严谨、细致、到位。
“慢”是指每个环节工作做到位。坚持项目管理流程控制，才能够有效避免后期出现质量问题。我们在前期投入大量时间进行需求梳理和流程设定，看似流程复杂，但实际上避免、节省了返工和整改的时间，确保工作一次到位，由此才能实现高质量的“快”，保证了项目的高质量、按时交付。
05
结语
数据堂基于自身长期技术和经验积累，凭借深入准确的需求理解、灵活动态的质量管理策略、独立客观的质量管理组织设置和细致严谨的管理理念，在众多超大型、复杂数据定制项目中取得了亮眼成绩，获得了客户的肯定和赞扬。
数据堂还将持续优化提升自身质量管理能力，紧跟行业日新月异的发展新要求，不断用更高的数据质量，践行“更高质量的数据 更有竞争力的AI”的品牌理念。
