在数字化转型浪潮中，文本、图像、音频、视频等海量数据涌现。数据标签化作为大数据分析的基础，可从海量信息中智能化、自动化进行知识抽取，为企业提供了精准营销和智能决策的新途径。然而，数据标签化过程中往往面临多模态数据处理复杂、人工标注成本高昂、处理耗时长、业务场景理解不足等问题，阻碍了企业借助数据智能化充分释放商业价值。

海量数据浪潮下，标签化引擎重构商业应用新范式

随着经济数字化转型不断推进，生成式人工智能快速发展，全球数据量正出现大幅度的增长。IDC预测，到2028年全球数据量将增长至393.8ZB，相比于2018年增长9.8倍。在所有数据中，非结构化数据仍然是最主要的数据形式，IDC数据显示，2023年的数据中非结构化数据占92.9%。

数据蕴含着巨大的价值，但同时也带来了数据分析、管理和应用的挑战。数据标注与标签化作为大数据分析的基础，为企业提供了精准营销和智能决策的新途径。通过结构化处理海量数据，数据打标将原始数据转化为机器可理解的语义特征，提炼出有价值的信息，帮助企业理解用户的需求和偏好，支撑企业实现从用户洞察到策略执行的全链路闭环。