Data-insameling was nog altyd 'n plaag van kommer vir groeiende maatskappye. Ongelukkig sukkel klein tot mediumgrootte ondernemings met strategieë en tegnieke vir data-insameling. Groter maatskappye en ondernemings met toegang tot finansiering het die voordeel dat hulle datastelle van verskaffers verkry of die proses uitkontrakteer vir die beste gehalte en produksie. Vir entrepreneurs wat steeds hul posisie in die mark verstewig, is die stryd werklik.
Voordat u AI-stelsel onberispelike resultate kan verwerk en lewer, moet dit duisende datastelle verwerk vir opleidingsdoeleindes. 'N Stelsel word net beter met herhaalde opleiding oor kontekstuele en relevante datastelle. Besighede wat nie die regte datastelle in groot hoeveelhede verkry nie, baan dikwels die weg vir oneffektiewe stelsels wat skeef of bevooroordeeld resultate lewer.
Die versameling van data is egter nie so eenvoudig nie. In een van ons vorige berigte het ons die voor- en nadele van die gebruik van gratis hulpbronne ondersoek. Ons het uiteengesit wanneer dit gepas is om hierdie bronne te gebruik, maar raai u aan om u interne data te hersien voordat u gratis datastelle gebruik. In hierdie pos sal ons die koste van die gebruik van interne data verder verduidelik.
Wat is interne data?
Interne data verwys na die analise wat u intern deur u besigheid genereer. Interne of interne data kan die inligting van u CRM wees, die hittekaartdata van u webwerf, Google analytics, advertensieveldtogte of 'n ander noodsaaklike bron verkry uit u onderneming en sy bedrywighede.
Wat is die voor- en nadele van interne databronne?
die Voor-
Die belangrikste voordeel van interne data is dat dit gratis is. Die data wat intern gegenereer word, is ook relevant vir die spesifieke produk of diens wat u lewer. Ander voordele van die verkryging van interne data sluit in:
- U het reeds die pyplyne en werkstrome vir die generering van data, en dit gebeur outonome in real-time. Daar is geen handintervensies of pogings betrokke by die generering van data nie.
- Interne data is die belangrikste inligtingsbron as u besigheid uniek is, eers in 'n geografiese gebied bemark word, of as dit super-nis is, en daar geen voorheen beskikbare datastelle beskikbaar is nie.
- U interne bronne bied u die mees kontekstuele, betroubare en bygewerkte gegewens wat u kan aanpas op grond van u behoeftes en voorkeure.
die nadele
Alhoewel interne bronne ideaal lyk, is dit ingewikkeld om dit op u KI-modelle toe te pas. Die proses van data-insameling is eenvoudig, maar voorbereiding is baie meer kompleks en tydrowend. Rou data vereis dat jy en jou span ontelbare ure se handwerk insit om dit te annoteer, te merk en dit in KI-opleidingsdata.
U sal met verskeie spanne moet saamwerk - oral waar databronne versprei is - en dit saambring vir 'n vaartbelynde data-insamelingsproses. Sodra dit versamel en saamgestel is, begin die handwerk weer. Dit verhoog die kompleksiteit verder as u beperkte tyd het om te bemark.
Wat is die koste van interne data-insameling?
Die koste van die versameling en voorbereiding van interne data kan in hierdie geval veelvuldige betekenisse hê. Hier word slegs verwys na die tasbare belegging en die hoeveelheid tyd en moeite wat u doen om data in te samel en aan te teken.
Wat geldtransaksies betref, het u twee hoofuitgawes:
- Salarisse vir u interne AI-spesialiste, datawetenskaplikes, aantekenaars en medewerkers van QA.
- Die koste verbonde aan die gebruik en instandhouding van 'n toegewyde data annotasie platform.
Op enige gegewe tydstip is die totale koste verbonde aan die werk met interne data:
Koste aangegaan = aantal aantekenaars * Koste per aantekenaar + platformkoste
Daar is ook verskeie verborge koste daaraan verbonde. Kom ons kyk individueel na hulle.
Versteekte koste verbonde aan interne data-insameling
bestuur Uitgawes
Daar is belangrike uitgawes verbonde aan die bestuur van die hele operasie en prosesse in die versameling en aantekening van data. Dit is 'n integrale vleuel van AI-aanneming wat gefinansier en voortdurend gemonitor moet word. Om interne data suksesvol te versamel en voor te berei, moet daar 'n hiërargie bestaan wat medewerkers, kwaliteitsbestuurders en bestuurders betrek wat aan die senior bestuur verslag doen.
data Akkuraatheid Optimaliseringskoste
Data direk vanaf 'n CRM of enige ander bron is steeds rou en benodig data skoonmaak en aantekeninge. U interne span moet elke element in 'n teks, video, beeld of klank handmatig identifiseer en toeskryf en dit gereed maak vir opleidingsdoeleindes.
Die datastelle benodig validering deur resultate. As die resultate nie akkuraat is nie, moet dit met die hand aangepas word vir optimalisering. Op grond van die omvang van u ambisies en data beskikbaarheid, kan verskeie rondes optimeringswerkstrome nie net duur wees nie, maar ook vervelig en tydrowend.
Werknemer Omsetuitgawes
Werknemers verlaat organisasies ongeag hoe aangenaam die werkkultuur is. Aan die einde van die dag word persoonlike ambisies en tevredenheid 'n prioriteit vir werknemers. Alhoewel dit filosofies korrek is, is dit geldelik 'n beduidende verlies vir sake-eienaars en ondernemers.
Wanneer werknemers gereeld by u organisasie aansluit en verlaat, spandeer u uiteindelik geld aan hul aan boord, opleiding en selfs uittrede. Die ergste is dat u 'n nuwe bron moet leer oor u data-insameling- en aantekeningstegnieke. As hulle stadig leer, sal hulle die resultate skeef trek en ekstra uitgawes vir optimalisering van die akkuraatheid van data veroorsaak.
Wikkel
Die uitgawes wat verband hou met in-huis data-insameling sluit direkte en verborge koste in. Onthou dat jy te midde van die ingewikkelde proses ook jou produk moet ontwikkel, die maatskappy moet bevorder en markstrategieë moet voorberei.
Om al die rompslomp te vermy, beveel ons aan om met data-insameling- en annotasiekundiges in aanraking te kom. By Shaip het ons die mees uitgebreide datanetwerk in die hand, wat dit vir ons makliker maak om datastelle van nismarksegmente en demografie te verkry. Ons lewer ook geannoteerde data sodat jy dit direk vir opleidingsdoeleindes kan gebruik.
Kom in kontak saam met ons vandag.