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配置|澳鹏中国智能可配置工作流（Workflow 2.0）全新升级

上海2022年1月11日 /美通社/ -- 目前 ， 大型企业纷纷开始构建和沉淀自己的数据资产 。 在大规模的数据协同场景下 ， 数据资产需要企业级、深度整合的数据供应链平台进行赋能 。 这就需要严谨健全的平台工作流设计 ， 在高度合作化的流程中避免混乱 。 对于旨在以极高质量交付的项目 ， 精心设计、高度灵活的工作流是多团队协作的必备工具 。
大型项目经常会遇到如下挑战：

  1. 数据动态：复杂项目不是一次成功的 。 在整个数据集准备好最终交付前 ， 标注人员、质检人员、验收人员之间要反复进行双向的质检流程 。 来回跳转的多线流程很容易造成协作的混乱 。
  2. 资源动态：大型项目常常需要多个团队共同参与交付 。 在交付的每个节点 ， 通常会有多个人员并行工作 ， 而每个团队又会有相应不同的管线管理 。 始终能够在团队之间快速调度资源非常重要 ， 这样 ， 生产管道设置才能一直与资源结构相匹配 。
  3. 规则动态：大型项目的管理通常需要配置各种规则 ， 并且在项目运行过程中及时调整 。 这就需要在整个交付流程中 ， 对数据进行更加密切的监控和管理 。
澳鹏Appen中国自主研发的人工智能辅助数据标注平台 ， 配有智能可配置工作流引擎并已进行了全新升级（Workflow 2.0） 。 本次工作流升级的设计初衷便是为了更好地解决这些痛点 ， 将平台的工作效率提升到全新水平 。
配置|澳鹏中国智能可配置工作流（Workflow 2.0）全新升级
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澳鹏中国智能可配置工作流（Workflow 2.0）
集中式数据中心
Centralized Data Center
澳鹏Workflow 2.0为每个数据行的所有项目经理操作提供了一个集中式的数据中心 。 具体而言 ， 这些操作可以是：上传文件、将数据行单独或批量分配给工作流程、发回返工、放行、锁定、打包交付以及将数据行推入特别审核作业 。 澳鹏Workflow 2.0可一站式完成所有这些操作 。
并行的工作流
Parallel Workflows
每个数据行如何从当前状态发展到下一状态的路径均被清晰定义 。 每个工作流都有其配置 ， 包括涉及的团队类型、定价、质检任务轮次、平均采样率、模板实例等 ， 保障了复杂项目的多个任务可放在并行的生产线上 。
定向质检
Mentor QA
当资源流动时 ， 培训是项目面临的永恒主题 。 确保新手尽快对项目上手非常重要 。 在澳鹏Workflow 2.0的设置中 ， 项目经理可以为新手指定导师 ， 以便更好地提供一对一的培训 。 通过这种设置 ， 新手提交的所有数据将会有专人把控 ， 仅发送给指定的导师进行质检 。
开放的API功能
Open API Capability

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