Schneller Markteintritt durch skalierbare Datenannotation
Profitieren Sie von präziser Datenvorbereitung durch ein internationales Team mit sozialem Auftrag.Maschinelles Lernen wird bereits in vielen Bereichen eingesetzt: zur Identifizierung von Verkehrsteilnehmern beim autonomen Fahren, zur Früherkennung von Krankheiten im Gesundheitswesen, zur Erfassung handschriftlicher Dokumente in der Verwaltung oder im Bereich des Kulturerbes.
Der Mensch ist bei dieser Entwicklung von künstlicher Intelligenz unentbehrlich. Er muss die notwendigen Vorarbeiten leisten, indem er Formen, Muster, Bewegungen und Objekte in Bilddaten korrekt markiert, damit die Software dann aus diesen Informationen lernen kann. Diese manuelle Vorarbeit ist sehr zeitaufwendig und damit teuer.
Wir können diese Arbeit für Sie kostengünstig und mit einem sozialen Mehrwert durchführen. Dank unseres Impact-Sourcing-Partners Digital Divide Data, der in Südostasien und Afrika auf der Grundlage eines sozialen Auftrags tätig ist, annotieren wir Ihre Daten schnell und zuverlässig, in gleichbleibend hoher Qualität und zu einem Bruchteil der europäischen Lohnkosten. Unsere Kapazitäten können wir jederzeit flexibel an das zu verarbeitende Datenvolumen anpassen, so dass Sie eine niedrige Einstiegshürde für Plausibilitätsstudien haben und einen schnellen Markteintritt realisieren können. Lesen Sie hier ein Interview mit Gründer Daniel Lanz.
- Mailen Sie uns: info@lanz.ai
- Telefonische Beratung: +49-2207-9610-550
Wir haben die Lösung für Ihr Unternehmen.
Beratung
- Wir helfen Ihnen bei der Auswahl, Beschaffung oder Erstellung der geeigneten Daten und definieren gemeinsam die notwendigen Metadaten-Standards sowie Vorverarbeitungs- und Normalisierungsschritte.
- Wir beraten Sie zu Daten-Annotations-Methoden, Trainingsmetriken und Evaluierungsstrategien. Dank unserer Erfahrung im Modelltraining unterstützen wir Sie dort, wo Daten nahtlos ins Machine Learning übergehen.
- Einsatzgebiete umfassen Computer Vision und Datenanalyse für Anwendungen wie Produktionskontrolle, Landwirtschafts-Monitoring und Verkehrsüberwachung.
Daten-Annotation
- Wir übernehmen die manuelle Erfassung von Objekten und Segmentierungen auf Bild- und Videodaten sowie Tagging von Audio und Text, um strukturierte Daten zu erstellen, die als Trainingsdaten geeignet sind.
- Unser Workflow umfasst Spezifikation, Pilotphase, skalierte Annotation und Qualitätssicherung – eine bewährte Vorgehensweise.
Tagging
- Unser Tagging-Service bietet benutzerdefinierte Verschlagwortung – von Bildern, Objekten und Metadaten bis hin zu Text- und Audiodaten – unter Anwendung gängiger Standards wie Dublin Core, MODS, METS/ALTO oder ISO 11179.
- Wir gestalten strukturierte Taxonomien und Richtlinien, um Konsistenz und Auffindbarkeit zu gewährleisten.
Geodatendienste
- Gemeinsam mit unserem Partner Regio bieten wir durchgängige Geodatendienste - von der Datenerfassung bis zur Systembereitstellung.
- Wir erfassen Geodaten aus Satelliten-, Drohnen-, Luftbild- und Sensorquellen und verarbeiten sie zu strukturierten GIS-Datensätzen durch Digitalisierung, Georeferenzierung, Klassifizierung und Integration mit tabellarischen Informationen.
- Wir entwerfen räumliche Datenbanken und Infrastrukturen, entwickeln GIS-Systeme und Daten-Workflows und bieten standardbasierte APIs (WMS, WFS, WCS) für eine nahtlose Plattformintegration.
- Wir liefern maßgeschneiderte räumliche Analysen und interaktive Visualisierungen - wie Karten und Dashboards - zur Unterstützung der Entscheidungsfindung in Bereichen wie Infrastruktur, Umwelt, Verkehr und Planung im öffentlichen Sektor.
- Wir bieten die vollständige Bereitstellung und Unterstützung der Infrastruktur, wobei wir je nach Projektanforderungen Open-Source-Plattformen wie PostGIS, QGIS und GeoServer sowie kommerzielle Alternativen verwenden.
KI-basierte Datenanalysen
- Durch Vorverarbeitung (z. B. Rauschentfernung, Formatkonvertierung), Tagging und Analyse komplexer Datenquellen gewährleisten wir eine ganzheitliche Betrachtung Ihrer Datenschätze.
- Unsere Tools und Verfahren – darunter automatische Tagging-Ansätze – sind darauf ausgelegt, Muster in großen Datenmengen zu erkennen und relevante Ergebnisse effizient zu extrahieren.
Computer Vision Modelle
- Wir trainieren, evaluieren und optimieren Machine-Learning-Modelle (z. B. CNN, YOLO, U-Net) für Bild- und Videodaten für Anwendungen in verschiedensten Branchen, beispielsweise Logistik, Versicherung oder Sicherheit.
- Unser Team unterstützt Sie in der Auswahl geeigneter Trainingsmethoden, Metriken und Pipelines und begleitet Sie durch den gesamten Evaluierungsprozess – sowohl beratend als auch operativ.
Ein
Netzwerk, dem Sie vertrauen können.
Über die LANZ GmbH
Expertise aus über 25 Jahren Digitalisierung und AutomatisierungDas Unternehmen wurde 2018 von Daniel Lanz gegründet, der auf über 25 Jahre Berufserfahrung in den Bereichen Digitalisierung, Datenerfassung und Software-Automatisierung zurückblicken kann.
Daniel Lanz war langjähriger Geschäftsführer des Hamburger Software- und Digitalisierungs-Unternehmen Content Conversion Specialists, Geschäftsleiter der Kommunikations-Agentur Neonred und Europa-Chef des Daten-Dienstleisters Digital Divide Data.
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FAQ: Das sollten Sie wissen.
Haben Sie fragen?
+49-2207-9610-550Datenannotation (auch „Tagging“ oder „Labeling“) bezeichnet das Kennzeichnen von Objekten oder Mustern in Rohdaten (z. B. Bildern, Audio oder Text), um maschinellen Lernmodellen klare Trainingsdaten mit korrekter Zuordnung bereitzustellen. Ohne ein qualitativ hochwertiges Label-Set leidet die Genauigkeit der KI erheblich.
Typische Phasen sind:
a) Spezifikation definieren – Welche Labels werden benötigt und wie sehen sie aus?
b) Pilotphase – Testannotation zur Überprüfung und Feinjustierung.
c) Skalierte Annotation – Hauptannotation nach finaler Spezifikation.
Insbesondere bei kleineren Projekten entfällt ein Drittel der Zeit auf klare Vorgaben und Tests.
Interne Annotation (z. B. durch Werkstudent:innen) ist zeitaufwändig und führt oft zu inkonsistenter Qualität. Spezialisierte Anbieter wie LANZ.AI liefern durch geschulte Annotator:innen, optimierte Workflows und bewährte Methoden meist bessere Ergebnisse.
LANZ.AI arbeitet unter anderem mit Digital Divide Data zusammen – einem sozialen Unternehmen, das in Südostasien und Afrika junge Menschen beschäftigt. So entstehen hochwertige Annotationslösungen mit sozialem Impact.
Nicht unbedingt. Häufig reicht eine klare, eindeutige Spezifikation. Die Annotator:innen benötigen kein tiefes Fachexpertenwissen – in vielen Fällen ist das präzise Formulieren der Annotationsregeln entscheidend.
KI wird in allen Branchen immer wichtiger. Jeder, der mit großen Datenmengen arbeitet, wird profitieren, beispielsweise in den Bereichen
• Qualitätskontrolle (z. B. Produktionsfehler)
• Agrarwesen (z. B. Bewässerung, Schädlingsbefall via Satellitenbilder)
• Wartung/Inspektion (z. B. Rohrsysteme in Chemieanlagen)
• Verkehr, Gesundheitswesen, Verwaltung, Kulturerbe
• Expertise: Über 20 Jahre Erfahrung in Spezifikation, Data Governance und Workflows.
• Effizienz: Skalierbare, strukturierte Prozesse und schnelle Abwicklung.
• Soziales Engagement: Impact Sourcing für faire Arbeitsbedingungen.
• Flexibilität: Möglichkeit zur Auftragsdurchführung in Europa oder lokal in Deutschland für besonders vertrauliche Daten.
Ja – neben Bilddaten annotiert LANZ.AI auch Videomaterial, Audiodaten, Textkorpora sowie Metadaten mit strukturierten Label-Standards (z. B. Dublin Core, MODS, METS/ALTO).
• Annotationstools & Auge fürs Detail
• Metadatenstandards & -management: Kenntnisse etablierter Schemata wie Dublin Core, MODS, METS, ALTO oder ISO 11179
• Daten Vorverarbeitung: Datenbereinigung, Formatierung, Rauschentfernung
• Daten Normalisierung: Konsistente Kategorien, Formate, Skalierungen
• Qualitätssicherung: Peer-Reviews, Inter-Annotator-Agreement, Audits
• Domain Expertise oder klare Spezifikationen: Gemeinsam mit LANZ.AI erstellte Guidelines legen die Grundlage für konsistente Annotation.
Ja – das Entwicklerteam von LANZ.AI begleitet Kund:innen sowohl beratend (Training, Metriken, Evaluierung) als auch operativ (Setup von Trainingspipelines, Qualitätssicherung, Modelloptimierung).
Let's build the future together.
