The post has been translated automatically. Original language: Russian
As data volumes grow, companies often face the same problem.: The processing speed is increasing, but with it the number of discrepancies, disputes, and repeated checks is increasing.
In practice, sustainable scaling does not begin with the expansion of the team, but with a well-structured process.
The first important step is to conduct a pilot on a limited amount of data. It helps to check the instructions, identify ambiguous cases, and understand which criteria the participants in the process interpret differently.
The second step is to form uniform quality control rules. It is important to determine in advance:
- which errors are considered critical;
- which results need to be re-checked;
- how are controversial cases fixed?;
- who makes the final decision;
- how updates are communicated to the entire team.
The third step is to separate the execution and verification steps. When the result is evaluated only by the performer himself, some of the system errors may go unnoticed. Additional sampling verification allows you to identify discrepancies earlier and adjust the process before scaling.
The fourth step is to analyze the feedback regularly. The working instructions should not remain the same throughout the project. New data types and non-standard cases need to be recorded, classified, and added to the database of examples.
Finally, it is important to use digital tools for load balancing, status monitoring, and statistics collection. Automation does not replace expert evaluation, but it allows you to remove a significant part of repetitive operations.
High—quality data management is not a separate final check, but a managed process built into each stage of the project.
Во II квартале 2026 года команда Data Labeling продолжила развивать операционный контур подготовки, структурирования и контроля качества данных для корпоративных проектов.
Одним из ключевых результатов квартала стало последовательное расширение команды активных исполнителей. В апреле в проектах участвовали 233 специалиста, в мае — 243, а в июне — уже 267. Таким образом, за три месяца количество активных участников увеличилось на 34 человека, или на 14,6%.
Рост команды сопровождался развитием внутренних процессов. В течение квартала мы продолжили:
- актуализировать рабочие инструкции и базы примеров;
- совершенствовать процедуры первичной и дополнительной проверки;
- распределять нагрузку между участниками с учетом объемов и сроков;
- систематизировать спорные случаи и обратную связь;
- улучшать адаптацию новых специалистов к требованиям проектов.
Команда работала с различными форматами информации, включая текстовые, речевые, визуальные и структурированные данные. Основной акцент был сделан на полноте, единообразии и корректности результатов, а также на соблюдении согласованных сроков.
Параллельно компания продолжила развитие клиентского направления: проводила оценку новых запросов, обсуждала возможные пилотные проекты и прорабатывала форматы дальнейшего сотрудничества с потенциальными заказчиками.
Главным итогом квартала для Data Labeling стало расширение операционных возможностей компании при сохранении управляемого процесса, единых требований к качеству и прозрачного распределения задач внутри команды.
Share
