Gromadzenie danych zawsze było dręczącym problemem dla rozwijających się firm. Niestety małe i średnie przedsiębiorstwa borykają się ze strategiami i technikami gromadzenia danych. Większe firmy i start-upy z dostępem do finansowania mają tę zaletę, że pozyskują zestawy danych od dostawców lub zlecają proces na zewnątrz w celu uzyskania optymalnej jakości i wydajności. Dla przedsiębiorców wciąż umacniających swoją pozycję na rynku walka jest realna.
Zanim Twój system AI będzie mógł przetwarzać i dostarczać nienaganne wyniki, musi przetworzyć tysiące zestawów danych do celów szkoleniowych. System staje się lepszy tylko dzięki wielokrotnemu szkoleniu na kontekstowych i odpowiednich zestawach danych. Firmy, które nie dostarczają odpowiednich zestawów danych w ogromnych ilościach, często torują drogę nieefektywnym systemom, które dostarczają wypaczone lub tendencyjne wyniki.
Jednak zbieranie danych nie jest takie proste. W jednym z naszych poprzednich postów omówiliśmy zalety i wady korzystania z bezpłatnych zasobów. Określiliśmy, kiedy należy korzystać z tych źródeł, ale zdecydowanie zalecamy sprawdzenie danych wewnętrznych przed użyciem bezpłatnych zestawów danych. W tym poście wyjaśnimy dokładniej koszty korzystania z danych wewnętrznych.
Co to są dane wewnętrzne?
Dane wewnętrzne odnoszą się do analiz, które generujesz wewnętrznie za pośrednictwem swojej firmy. Dane wewnętrzne lub wewnętrzne mogą być informacjami z Twojego CRM, danymi mapy cieplnej Twojej witryny, analityką Google, kampaniami reklamowymi lub innym istotnym źródłem pozyskanym z Twojej firmy i jej działalności.
Jakie są zalety i wady wewnętrznych źródeł danych?
Plusy
Najważniejszą zaletą danych wewnętrznych jest to, że są one bezpłatne. Dane generowane wewnętrznie są również istotne dla konkretnego produktu lub usługi, którą dostarczasz. Inne zalety pozyskania danych wewnętrznych to:
- Masz już potoki i przepływy pracy do generowania danych, a dzieje się to autonomicznie w czasie rzeczywistym. W fazie generowania danych nie ma żadnych ręcznych interwencji ani wysiłków.
- Dane wewnętrzne są najistotniejszym źródłem informacji, jeśli Twoja firma jest unikatowa, po raz pierwszy wprowadzona na rynek w określonym obszarze geograficznym lub jest superniszowa i nie ma wcześniej dostępnych zbiorów danych.
- Twoje wewnętrzne źródła oferują najbardziej kontekstowe, wiarygodne i aktualne dane, które możesz dostosować do swoich potrzeb i preferencji.
Wady
Chociaż źródła wewnętrzne wydają się idealne, zastosowanie ich w modelach sztucznej inteligencji jest skomplikowane. Proces zbierania danych jest prosty, ale przygotowanie jest znacznie bardziej złożone i czasochłonne. Surowe dane wymagają od Ciebie i Twojego zespołu niezliczonych godzin ręcznej pracy, opisywania, tagowania i przekształcania w Dane treningowe AI.
Będziesz musiał współpracować z wieloma zespołami – wszędzie tam, gdzie źródła danych są rozproszone – i połączyć je w celu usprawnienia procesu gromadzenia danych. Po zebraniu i skompilowaniu praca ręczna rozpoczyna się ponownie. To dodatkowo zwiększa złożoność, jeśli masz ograniczony czas na wprowadzenie produktu na rynek.
Jaki jest koszt wewnętrznego gromadzenia danych?
Koszt zbierania i przygotowania danych wewnętrznych może mieć w tym przypadku wiele znaczeń. Tutaj mamy na myśli tylko namacalną inwestycję oraz ilość czasu i wysiłku, jaki wkładasz w zbieranie i opisywanie danych.
Jeśli chodzi o transakcje pieniężne, masz dwa główne wydatki:
- Wynagrodzenia dla wewnętrznych specjalistów AI, analityków danych, adnotatorów i współpracowników ds. kontroli jakości.
- Koszty związane z użytkowaniem i utrzymaniem dedykowanej platforma do adnotacji danych.
W dowolnym momencie całkowity koszt poniesiony na pracę z danymi wewnętrznymi wynosi:
Poniesiony koszt = liczba adnotatorów*Koszt na adnotatora + koszt platformy
Wiąże się to również z wieloma ukrytymi kosztami. Przyjrzyjmy się im indywidualnie.
Ukryte koszty związane z wewnętrznym gromadzeniem danych
Zarządzanie Wydatki
Z zarządzaniem całą operacją i procesami związanymi z gromadzeniem i adnotacją danych wiążą się kluczowe wydatki. Jest to integralne skrzydło adopcji sztucznej inteligencji, które należy finansować i stale monitorować. Aby skutecznie gromadzić i przygotowywać dane wewnętrzne, musi istnieć hierarchia obejmująca współpracowników, kierowników ds. jakości i menedżerów, którzy podlegają kierownictwu wyższego szczebla.
Dane Dokładność Koszty optymalizacji
Dane bezpośrednio z CRM lub dowolnego innego źródła są nadal surowe i wymagają czyszczenia danych oraz adnotacji. Twój wewnętrzny zespół musi ręcznie zidentyfikować i przypisać każdy element w tekście, wideo, obrazie lub dźwięku i przygotować go do celów szkoleniowych.
Zbiory danych wymagają walidacji na podstawie wyników. Gdy wyniki nie są dokładne, należy je ręcznie dostosować w celu optymalizacji. W zależności od skali Twoich ambicji i dostępności danych, wielokrotne cykle optymalizacji mogą być nie tylko kosztowne, ale także żmudne i czasochłonne.
Pracownik Wydatki na obrót
Pracownicy są zobowiązani do odejścia z organizacji, niezależnie od tego, jak przyjemna jest kultura pracy. Ostatecznie osobiste ambicje i satysfakcja stają się priorytetem dla pracowników. Chociaż jest to filozoficznie poprawne, to pod względem finansowym jest to znacząca strata dla właścicieli firm i operatorów.
Kiedy pracownicy często dołączają do Twojej organizacji i opuszczają ją, w końcu wydajesz pieniądze na ich wdrażanie, szkolenia, a nawet odejście. Najgorsze jest to, że musisz od podstaw uczyć nowego zasobu o technikach gromadzenia danych i adnotacji. Jeśli uczą się powoli, kończą się wypaczeniem wyników i pociągają za sobą dodatkowe wydatki na optymalizację dokładności danych.
Owijanie w górę
Wydatki związane z działalnością wewnętrzną zbieranie danych obejmują koszty bezpośrednie i ukryte. Pamiętaj, że w złożonym procesie musisz także rozwijać swój produkt, promować firmę i przygotowywać strategie wejścia na rynek.
Aby uniknąć wszelkich kłopotów, zalecamy skontaktowanie się z ekspertami w zakresie gromadzenia danych i adnotacji. W Shaip dysponujemy najbardziej rozbudowaną siecią danych, co ułatwia nam pozyskiwanie zbiorów danych z niszowych segmentów rynku i danych demograficznych. Dostarczamy również dane z adnotacjami, dzięki czemu można je bezpośrednio wykorzystać do celów szkoleniowych.
Skontaktuj się z nami z nami dzisiaj.
