Pengumpulan data selalu menjadi perhatian bagi syarikat yang sedang berkembang. Malangnya, perniagaan kecil hingga sederhana bergelut dengan strategi dan teknik pengumpulan data. Syarikat dan syarikat permulaan yang lebih besar dengan akses kepada pembiayaan mempunyai kelebihan memperoleh set data dari vendor atau melakukan proses outsourcing untuk kualiti dan output yang optimum. Bagi pengusaha yang masih mengukuhkan kedudukan mereka di pasaran, perjuangannya adalah nyata.
Sebelum sistem AI anda dapat memproses dan memberikan hasil yang sempurna, ia harus memproses ribuan set data untuk tujuan latihan. Sistem hanya akan menjadi lebih baik dengan latihan berulang mengenai set data yang kontekstual dan relevan. Perniagaan yang gagal mendapatkan set data yang tepat dalam jumlah besar sering membuka jalan bagi sistem yang tidak berkesan yang memberikan hasil yang miring atau berat sebelah.
Walau bagaimanapun, pengumpulan data tidak semudah itu. Dalam salah satu catatan sebelumnya, kami meneroka kelebihan dan kekurangan penggunaan sumber percuma. Kami menggariskan kapan tepat untuk menggunakan sumber-sumber ini tetapi sangat mengesyorkan mengkaji data dalaman anda sebelum menggunakan set data percuma. Dalam catatan ini, kami akan menerangkan lebih lanjut mengenai kos penggunaan data dalaman.
Apakah Data Dalaman?
Data dalaman merujuk kepada analisis yang anda hasilkan secara dalaman melalui perniagaan anda. Data dalaman atau dalaman boleh menjadi maklumat dari CRM, data peta panas dari laman web anda, analisis Google, kempen iklan, atau sumber penting lain yang diperoleh dari dalam syarikat dan operasinya.
Apakah Kelebihan dan Kekurangan Sumber Data Dalaman?
Kebaikan
Manfaat yang paling ketara dari data dalaman adalah percuma. Data yang dihasilkan secara dalaman juga relevan dengan produk atau perkhidmatan tertentu yang anda berikan. Kelebihan lain untuk mendapatkan data dalaman termasuk:
- Anda sudah mempunyai saluran paip dan aliran kerja untuk penjanaan data, dan ini berlaku dalam masa nyata secara autonomi. Tidak ada campur tangan manual atau usaha yang terlibat dalam fasa penjanaan data.
- Data dalaman adalah sumber maklumat yang paling relevan jika perniagaan anda unik, pertama kali dipasarkan di kawasan geografi, atau sangat istimewa, dan tidak ada set data yang tersedia sebelumnya.
- Sumber dalaman anda menawarkan data yang paling kontekstual, boleh dipercayai, dan terkini, yang dapat anda sesuaikan berdasarkan keperluan dan pilihan anda.
The Cons
Walaupun sumber dalaman kelihatan ideal, menerapkannya pada model AI anda adalah rumit. Proses pengumpulan data adalah mudah tetapi penyediaan adalah lebih kompleks dan memakan masa. Data mentah memerlukan anda dan pasukan anda untuk meluangkan masa yang tidak terkira banyaknya kerja manual membuat anotasi, menandai dan mengubahnya menjadi Data latihan AI.
Anda harus berkolaborasi dengan beberapa pasukan - di mana sahaja sumber data tersebar - dan menyatukannya untuk proses pengumpulan data yang diperkemas. Setelah dikumpulkan dan disusun, kerja manual bermula lagi. Ini menambahkan lagi kerumitan, jika anda mempunyai masa yang terhad untuk memasarkan.
Berapakah Kos Pengumpulan Data Dalaman?
Perbelanjaan mengumpulkan dan menyiapkan data dalaman boleh mempunyai banyak makna dalam kes ini. Di sini kami hanya merujuk kepada pelaburan ketara dan jumlah masa dan usaha yang anda gunakan untuk mengumpulkan dan memberi penjelasan data.
Sejauh transaksi kewangan, anda mempunyai dua perbelanjaan utama:
- Gaji untuk pakar AI dalaman, saintis data, anotator dan rakan QA anda.
- Kos yang terlibat dalam menggunakan dan mengekalkan yang berdedikasi platform anotasi data.
Pada waktu tertentu, jumlah kos yang dikeluarkan untuk bekerja dengan data dalaman adalah:
Kos Yang Ditanggung = Bilangan Anotator * Kos per anotator + Kos platform
Terdapat juga banyak kos tersembunyi yang terlibat. Mari lihat mereka secara individu.
Kos Tersembunyi yang Berkaitan dengan Pengumpulan Data Dalaman
pengurusan Perbelanjaan
Terdapat perbelanjaan penting yang berkaitan dengan menguruskan keseluruhan operasi dan proses dalam pengumpulan dan anotasi data. Ini adalah sayap terpadu penggunaan AI yang perlu dibiayai dan terus dipantau. Untuk berjaya mengumpulkan dan menyiapkan data dalaman, mesti ada hierarki yang melibatkan rakan sekutu, eksekutif berkualiti, dan pengurus yang melaporkan kepada pengurusan kanan.
Tarikh Ketepatan Perbelanjaan Pengoptimuman
Data secara langsung dari CRM atau sumber lain masih mentah dan memerlukan pembersihan dan penjelasan data. Pasukan dalaman anda mesti mengenal pasti dan mengaitkan setiap elemen secara manual dalam teks, video, gambar, atau audio dan menyiapkannya untuk tujuan latihan.
Set data memerlukan pengesahan melalui hasil. Apabila hasilnya tidak tepat, hasilnya harus disesuaikan secara manual untuk pengoptimuman. Berdasarkan skala cita-cita dan ketersediaan data anda, pelbagai pusingan aliran kerja pengoptimuman bukan sahaja mahal tetapi membosankan dan memakan masa juga.
pekerja Perbelanjaan Perolehan
Pekerja pasti akan meninggalkan organisasi tidak kira betapa menyenangkannya budaya kerja. Pada akhirnya, cita-cita peribadi dan kepuasan menjadi keutamaan bagi pekerja. Walaupun ini secara falsafah betul, secara monetari, kerugian besar bagi pemilik dan pengendali perniagaan.
Apabila pekerja sering bergabung dan meninggalkan organisasi anda, anda akhirnya menghabiskan wang untuk onboarding, latihan, dan bahkan keluar. Bahagian terburuk adalah anda harus mengajar sumber baru mengenai teknik pengumpulan data dan anotasi anda dari awal. Sekiranya mereka belajar dengan perlahan, mereka akan menghasilkan hasil yang tidak tepat dan mencetuskan perbelanjaan pengoptimuman ketepatan data tambahan.
Membungkus Up
Perbelanjaan yang berkaitan dengan dalaman pengumpulan data termasuk kos langsung dan kos tersembunyi. Ingat bahawa di tengah-tengah proses yang kompleks, anda juga perlu membangunkan produk anda, mempromosikan syarikat dan menyediakan strategi pergi ke pasaran.
Untuk mengelakkan semua kerumitan, kami mengesyorkan agar anda berhubung dengan pakar pengumpulan data dan anotasi. Di Shaip, kami mempunyai rangkaian data yang paling luas di tangan, menjadikannya lebih mudah bagi kami untuk mendapatkan set data daripada segmen pasaran khusus & demografi. Kami juga menyampaikan data beranotasi supaya anda boleh menggunakannya secara langsung untuk tujuan latihan.
Berhubung bersama kami hari ini.
