Η συλλογή δεδομένων ήταν πάντα μια βασική ανησυχία για τις αναπτυσσόμενες εταιρείες. Δυστυχώς, οι μικρομεσαίες επιχειρήσεις αγωνίζονται με στρατηγικές και τεχνικές συλλογής δεδομένων. Οι μεγαλύτερες εταιρείες και οι νεοσύστατες επιχειρήσεις με πρόσβαση σε χρηματοδότηση έχουν το πλεονέκτημα να αποκτούν σύνολα δεδομένων από προμηθευτές ή να αναθέτουν σε εξωτερικούς συνεργάτες τη διαδικασία για βέλτιστη ποιότητα και απόδοση. Για τους επιχειρηματίες που εξακολουθούν να εδραιώνουν τη θέση τους στην αγορά, ο αγώνας είναι πραγματικός.
Για να μπορέσει το σύστημά σας AI να επεξεργαστεί και να προσφέρει άψογα αποτελέσματα, πρέπει να επεξεργαστεί χιλιάδες σύνολα δεδομένων για εκπαιδευτικούς σκοπούς. Ένα σύστημα γίνεται καλύτερο μόνο με την επαναλαμβανόμενη εκπαίδευση σε συναφή και σχετικά σύνολα δεδομένων. Οι επιχειρήσεις που αποτυγχάνουν να προμηθευτούν τα σωστά σύνολα δεδομένων σε τεράστιους όγκους συχνά ανοίγουν το δρόμο για αναποτελεσματικά συστήματα που παρέχουν λοξά ή μεροληπτικά αποτελέσματα.
Ωστόσο, η συλλογή δεδομένων δεν είναι τόσο απλή. Σε μια από τις προηγούμενες αναρτήσεις μας, εξερευνήσαμε τα πλεονεκτήματα και τα μειονεκτήματα της χρήσης δωρεάν πόρων. Περιγράψαμε πότε είναι σκόπιμο να χρησιμοποιήσετε αυτές τις πηγές, αλλά συνιστούμε ιδιαίτερα να ελέγξετε τα εσωτερικά σας δεδομένα πριν χρησιμοποιήσετε δωρεάν σύνολα δεδομένων. Σε αυτήν την ανάρτηση, θα εξηγήσουμε περαιτέρω το κόστος χρήσης εσωτερικών δεδομένων.
Τι είναι τα In-House Data;
Τα εσωτερικά δεδομένα αναφέρονται στα αναλυτικά στοιχεία που δημιουργείτε εσωτερικά μέσω της επιχείρησής σας. Τα εσωτερικά ή εσωτερικά δεδομένα θα μπορούσαν να είναι οι πληροφορίες από το CRM, τα δεδομένα θερμικών χαρτών του ιστότοπού σας, τα αναλυτικά στοιχεία Google, οι διαφημιστικές καμπάνιες ή άλλη σημαντική πηγή που λαμβάνεται από την εταιρεία σας και τις δραστηριότητές της.
Ποια είναι τα πλεονεκτήματα και τα μειονεκτήματα των εσωτερικών πηγών δεδομένων;
τα πλεονεκτήματα
Το πιο σημαντικό πλεονέκτημα των εσωτερικών δεδομένων είναι ότι είναι δωρεάν. Τα δεδομένα που δημιουργούνται εσωτερικά είναι επίσης σχετικά με το συγκεκριμένο προϊόν ή υπηρεσία που παρέχετε. Άλλα πλεονεκτήματα της απόκτησης εσωτερικών δεδομένων περιλαμβάνουν:
- Έχετε ήδη τους αγωγούς και τις ροές εργασίας για τη δημιουργία δεδομένων και αυτό συμβαίνει σε πραγματικό χρόνο αυτόνομα. Δεν υπάρχουν χειρωνακτικές παρεμβάσεις ή προσπάθειες στη φάση παραγωγής δεδομένων.
- Τα εσωτερικά δεδομένα είναι η πιο κατάλληλη πηγή πληροφοριών εάν η επιχείρησή σας είναι μοναδική, για πρώτη φορά στην αγορά σε μια γεωγραφική περιοχή ή είναι εξαιρετικά εξειδικευμένη και δεν υπάρχουν διαθέσιμα σύνολα δεδομένων στο παρελθόν.
- Οι εσωτερικές σας πηγές σάς προσφέρουν τα πιο συμφραζόμενα, αξιόπιστα και ενημερωμένα δεδομένα, τα οποία μπορείτε να προσαρμόσετε με βάση τις ανάγκες και τις προτιμήσεις σας.
τα μειονεκτήματα
Ενώ οι εσωτερικές πηγές φαίνονται ιδανικές, η εφαρμογή τους στα μοντέλα AI σας είναι περίπλοκη. Η διαδικασία συλλογής δεδομένων είναι απλή, αλλά η προετοιμασία είναι πολύ πιο περίπλοκη και χρονοβόρα. Τα ακατέργαστα δεδομένα απαιτούν από εσάς και την ομάδα σας να αφιερώσετε αμέτρητες ώρες χειρωνακτικής εργασίας, σχολιάζοντας, προσθέτοντας ετικέτες και μετατρέποντάς τα σε Δεδομένα εκπαίδευσης AI.
Θα πρέπει να συνεργαστείτε με πολλές ομάδες – οπουδήποτε υπάρχουν διάσπαρτες πηγές δεδομένων – και να τις συγκεντρώσετε για μια βελτιωμένη διαδικασία συλλογής δεδομένων. Μόλις συλλεχθεί και συνταχθεί, η χειρωνακτική εργασία ξεκινά ξανά. Αυτό αυξάνει την πολυπλοκότητα, εάν έχετε περιορισμένο χρόνο στην αγορά.
Ποιο είναι το κόστος της εσωτερικής συλλογής δεδομένων;
Το κόστος συλλογής και προετοιμασίας εσωτερικών δεδομένων μπορεί να έχει πολλαπλές έννοιες σε αυτή την περίπτωση. Εδώ αναφερόμαστε μόνο στην απτή επένδυση και τον χρόνο και την προσπάθεια που καταβάλλετε για τη συλλογή και τον σχολιασμό δεδομένων.
Όσον αφορά τις νομισματικές συναλλαγές, έχετε δύο σημαντικά έξοδα:
- Μισθοί για τους εσωτερικούς σας ειδικούς τεχνητής νοημοσύνης, τους επιστήμονες δεδομένων, τους σχολιαστές και τους συνεργάτες QA.
- Το κόστος που συνεπάγεται η χρήση και η διατήρηση ενός αποκλειστικού πλατφόρμα σχολιασμού δεδομένων.
Σε οποιαδήποτε δεδομένη χρονική στιγμή, το συνολικό κόστος που προκύπτει για την εργασία με εσωτερικά δεδομένα είναι:
Κόστος που προκύπτει = Αριθμός σχολιαστών*Κόστος ανά σχολιαστή + κόστος πλατφόρμας
Υπάρχουν επίσης πολλαπλά κρυφά κόστη. Ας τα δούμε ξεχωριστά.
Κρυφό κόστος που σχετίζεται με την εσωτερική συλλογή δεδομένων
Κοινωνικών Δικτύων Εξοδα
Υπάρχουν κρίσιμα έξοδα που σχετίζονται με τη διαχείριση ολόκληρης της λειτουργίας και των διαδικασιών συλλογής δεδομένων και σχολιασμού. Αυτή είναι μια αναπόσπαστη πτέρυγα της υιοθέτησης της τεχνητής νοημοσύνης που πρέπει να χρηματοδοτείται και να παρακολουθείται συνεχώς. Για την επιτυχή συλλογή και προετοιμασία εσωτερικών δεδομένων, πρέπει να υπάρχει μια ιεραρχία που να περιλαμβάνει συνεργάτες, στελέχη ποιότητας και διευθυντικά στελέχη που αναφέρονται στα ανώτερα στελέχη.
ημερομηνία Ακρίβεια Έξοδα Βελτιστοποίησης
Τα δεδομένα απευθείας από ένα CRM ή οποιαδήποτε άλλη πηγή είναι ακόμα ακατέργαστα και απαιτούν καθαρισμό δεδομένων και σχολιασμό. Η εσωτερική σας ομάδα πρέπει να αναγνωρίσει και να αποδώσει με μη αυτόματο τρόπο κάθε στοιχείο σε ένα κείμενο, βίντεο, εικόνα ή ήχο και να το ετοιμάσει για εκπαιδευτικούς σκοπούς.
Τα σύνολα δεδομένων απαιτούν επικύρωση μέσω αποτελεσμάτων. Όταν τα αποτελέσματα δεν είναι ακριβή, πρέπει να προσαρμόζονται χειροκίνητα για βελτιστοποίηση. Με βάση την κλίμακα των φιλοδοξιών σας και τη διαθεσιμότητα δεδομένων, οι πολλαπλοί γύροι ροών εργασιών βελτιστοποίησης μπορεί όχι μόνο να είναι δαπανηροί αλλά και κουραστικοί και χρονοβόροι.
Υπάλληλος Έξοδα Κύκλου Εργασιών
Οι εργαζόμενοι είναι υποχρεωμένοι να εγκαταλείψουν τους οργανισμούς ανεξάρτητα από το πόσο ευχάριστη είναι η εργασιακή κουλτούρα. Στο τέλος της ημέρας, οι προσωπικές φιλοδοξίες και η ικανοποίηση γίνονται προτεραιότητα για τους εργαζόμενους. Αν και αυτό είναι φιλοσοφικά σωστό, από χρηματική άποψη, είναι μια σημαντική απώλεια για τους ιδιοκτήτες επιχειρήσεων και τους φορείς εκμετάλλευσης.
Όταν οι υπάλληλοι εγγράφονται και εγκαταλείπουν συχνά τον οργανισμό σας, καταλήγετε να ξοδεύετε χρήματα για την επιβίβαση, την εκπαίδευση, ακόμη και την αποχώρησή τους. Το χειρότερο μέρος είναι ότι πρέπει να διδάξετε μια νέα πηγή σχετικά με τις τεχνικές συλλογής δεδομένων και σχολιασμού σας από την αρχή. Εάν μαθαίνουν αργά, θα καταλήξουν να παραμορφώνουν τα αποτελέσματα και θα προκαλέσουν πρόσθετες δαπάνες βελτιστοποίησης ακρίβειας δεδομένων.
Ολοκληρώνοντας
Τα έξοδα που σχετίζονται με το εσωτερικό συλλογή δεδομένων περιλαμβάνει άμεσο και κρυφό κόστος. Να θυμάστε ότι εν μέσω της περίπλοκης διαδικασίας, πρέπει επίσης να αναπτύξετε το προϊόν σας, να προωθήσετε την εταιρεία και να προετοιμάσετε στρατηγικές προώθησης στην αγορά.
Για να αποφύγετε όλες τις ταλαιπωρίες, συνιστούμε να έρθετε σε επαφή με ειδικούς στη συλλογή δεδομένων και στους σχολιασμούς. Στη Shaip, διαθέτουμε το πιο εκτεταμένο δίκτυο δεδομένων, που μας διευκολύνει να προμηθεύουμε σύνολα δεδομένων από εξειδικευμένα τμήματα αγοράς και δημογραφικά στοιχεία. Παρέχουμε επίσης σχολιασμένα δεδομένα, ώστε να μπορείτε να τα χρησιμοποιήσετε απευθείας για εκπαιδευτικούς σκοπούς.
Ελάτε σε επαφή μαζί μας σήμερα.
