《企業網D1Net》2月19日訊

對于使用大數據平臺的組織來說，根據任務情況給遠程工作人員支付工資是減少開支的方法之一。

一個大數據管理系統，無論是在本地還是在云中，往往需要龐大的啟動資金，而且這也不僅僅局限在硬件和軟件上面。公司也需要相關人員來執行數據相關的任務，但可能無法（或不愿意）雇用員工來做這樣的工作。

這也就是企業選擇眾包方式的原因。那么這是什么呢？最近有一個大數據的“人臉項目”，這個高調的例子，或許可以說明這一點，其組織者能夠用一個移動應用程序來收集來自世界各地的志愿者的個人信息。

在一個大數據眾包模式中，一個組織可能把任務（這里并不是指工作）分配給，那些不管世界上任何地方，只要能夠上網的工人人員。這樣做的目的是快速的、高品質的、低成本的完成任務。

例如眾包專家Lionbridge是一個已經擁有17年歷史的公司，其總部設在美國馬薩諸塞州的沃爾瑟姆市，能夠為企業客戶提供翻譯、測試和其他專業服務。Lionbridge公司在22個國家均設有辦事處，它利用全球約15萬左右的人員去完成眾包任務。

Lionbridge的負責全球測試、發展以及眾包的副總裁Martha Crow在接受信息周刊的電話采訪時說道：“我們在印度、中國以及波蘭擁有相關設施，能夠為公司的軟件產品發展提供支持。企業眾包這個概念將成為下一次變革的核心。”

Crow指出，對于大數據操作，眾包的人員可以執行包括數據錄入、清除和驗證這樣的任務。

她補充說：“當你想到如數據標記、規范化和情感分析這樣的東西，一般都是公司員工或外面的大型的承辦商完成的。”

企業眾包和大數據或許能夠很好的匹配，尤其是數據相關的工作往往可以被分解成任務或項目。

Crow說：“數據本身能夠很好地完成以任務為基礎的工作。” 例如：一個人執行特定的任務，外包公司（如Lionbridge）給他付工資，而這其實是企業客戶支付的。

Crow還表示：“當你考慮這里的經濟形勢的時候，按使用付費這種模式是非常引人注目的。”

企業眾包可能會造成發展中國家的技術人員辛勤勞動卻收獲甚微的印象。Crow指出這些工作人員的工作地點是經常變化的。她說：“他們可以在任何地方工作。但有些客戶監管或安全方面的原因，有例外的要求 ，例如希望我們能夠在美國或者是其他特殊的國家為他們培訓眾包工作人員。”

同樣，其他企業可能有語言上的要求，或者需要特定國家的人才。

據英特爾大數據科學與技術中心（ISTC），眾包成為一種流行的方式，來完成任務計算機不是特別擅長的如音頻轉錄、影像注釋和文檔編輯這樣的任務。 但是，以人為本的解決方案也有它自己的缺點。

麻省理工學院的博士后助理Barzan Mozafari 在ISTC的大數據博客上寫道：“雖然人類在處理這些任務時比機器更準確，但使用人力來為大型數據集進行注釋，很快將會行不通 ，尤其在處理網絡規模數據的時候。”

麻省理工學院的研究人員正在解決從整合機器學習到眾包工作流程的問題，這種解決方案，可能會減少企業眾包這種需求。但是在這個時候，它是個嚴格意義上的研究項目。

Crow說：“現在在大數據領域，眾包工作人員非常緊俏。她還補充說：“當我們想到大數據的時候，我們就想到眾包。我們正在展望一個新的變革時代的到來，商業將以不同的形式來開展。”