Събирането на данни винаги е било проблем за развиващите се компании. За съжаление, малките и средните предприятия се борят със стратегии и техники за събиране на данни. По-големите компании и стартиращи предприятия с достъп до финансиране имат предимството да придобиват набори от данни от доставчици или да изнасят процеса за оптимално качество и резултат. За предприемачите, които все още укрепват позицията си на пазара, борбата е реална.
Преди вашата AI система да може да обработва и доставя безупречни резултати, тя трябва да обработи хиляди набори от данни за целите на обучението. Системата става по-добра само с многократно обучение върху контекстни и подходящи набори от данни. Бизнесите, които не успяват да осигурят правилните набори от данни в огромни обеми, често проправят пътя за неефективни системи, които предоставят изкривени или пристрастни резултати.
Събирането на данни обаче не е толкова просто. В една от предишните ни публикации проучихме предимствата и недостатъците на използването на безплатни ресурси. Очертахме кога е подходящо да използвате тези източници, но силно препоръчваме да прегледате вътрешните си данни, преди да използвате безплатни набори от данни. В тази публикация ще обясним допълнително разходите за използване на вътрешни данни.
Какво представляват вътрешните данни?
Вътрешните данни се отнасят до анализа, който генерирате вътрешно чрез вашия бизнес. Вътрешни или вътрешни данни могат да бъдат информацията от вашия CRM, данни от топлинна карта на вашия уебсайт, анализи на Google, рекламни кампании или друг основен източник, получен от вашата компания и нейните операции.
Какви са плюсовете и минусите на вътрешните източници на данни?
В доводи
Най-същественото предимство на вътрешните данни е, че са безплатни. Данните, генерирани вътрешно, също са подходящи за конкретния продукт или услуга, които предоставяте. Други предимства на получаването на вътрешни данни включват:
- Вече имате конвейери и работни потоци за генериране на данни и това се случва в реално време автономно. Няма ръчна намеса или усилия във фазата на генериране на данни.
- Вътрешните данни са най-подходящият източник на информация, ако вашият бизнес е уникален, първи на пазара в дадена географска област или е суперниша и няма налични преди това набори от данни.
- Вашите вътрешни източници ви предлагат най-контекстуалните, надеждни и актуални данни, които можете да персонализирате въз основа на вашите нужди и предпочитания.
минусите
Докато вътрешните източници изглеждат идеални, прилагането им към вашите AI модели е сложно. Процесът на събиране на данни е прост, но подготовката е много по-сложна и отнема много време. Необработените данни изискват от вас и вашия екип да положите безброй часове ръчна работа за анотиране, маркиране и превръщането им в Данни за обучение на AI.
Ще трябва да си сътрудничите с множество екипи – където и да са разпръснати източници на данни – и да ги обедините за рационализиран процес на събиране на данни. Веднъж събрани и компилирани, ръчната работа започва отново. Това допълнително усложнява, ако имате ограничено време за пускане на пазара.
Каква е цената на вътрешното събиране на данни?
Разходите за събиране и подготовка на вътрешни данни могат да имат много значения в този случай. Тук имаме предвид само осезаемата инвестиция и количеството време и усилия, които сте положили за събиране и анотиране на данни.
Що се отнася до паричните транзакции, имате два основни разхода:
- Заплати за вашите вътрешни специалисти по изкуствен интелект, специалисти по данни, анотатори и QA сътрудници.
- Разходите, свързани с използването и поддръжката на специализиран платформа за анотации на данни.
Във всеки даден момент общите разходи, направени за работа с вътрешни данни, са:
Направени разходи = Брой анотатори*Цена на анотатор + цена на платформата
Има и множество скрити разходи. Нека ги разгледаме поотделно.
Скрити разходи, свързани с вътрешното събиране на данни
управление разходи
Има решаващи разходи, свързани с управлението на цялата операция и процеси в събирането на данни и поясненията. Това е неразделна част от приемането на AI, която трябва да бъде финансирана и постоянно наблюдавана. За успешно събиране и подготовка на вътрешни данни трябва да има йерархия, включваща сътрудници, ръководители по качеството и мениджъри, които се отчитат пред висшето ръководство.
Дата Точност Разходи за оптимизация
Данните директно от CRM или друг източник все още са необработени и изискват почистване и анотация на данните. Вашият вътрешен екип трябва ръчно да идентифицира и приписва всеки отделен елемент в текст, видео, изображение или аудио и да го подготви за целите на обучението.
Наборите от данни изискват валидиране чрез резултати. Когато резултатите не са точни, те трябва да бъдат коригирани ръчно за оптимизация. Въз основа на мащаба на вашите амбиции и наличност на данни, множество кръгове от работни потоци за оптимизация могат да бъдат не само скъпи, но и досадни и отнемащи време.
Служителите Оборотни разходи
Служителите са длъжни да напуснат организации, независимо колко приятна е работната култура. В крайна сметка личните амбиции и удовлетворение стават приоритет за служителите. Въпреки че това е философски правилно, парично, това е значителна загуба за собствениците и операторите на бизнес.
Когато служителите често се присъединяват и напускат вашата организация, вие в крайна сметка харчите пари за тяхното въвеждане, обучение и дори напускане. Най-лошата част е, че трябва да научите нов ресурс за вашите техники за събиране на данни и пояснения от нулата. Ако се учат бавно, в крайна сметка ще изкривят резултатите и ще предизвикат допълнителни разходи за оптимизиране на точността на данните.
Завършвайки
Разходите, свързани с вътрешни събиране на данни включват преки и скрити разходи. Не забравяйте, че сред сложния процес вие също трябва да разработите своя продукт, да популяризирате компанията и да подготвите стратегии за излизане на пазара.
За да избегнете всички неприятности, препоръчваме да се свържете с експерти по събиране на данни и пояснения. В Shaip разполагаме с най-обширната мрежа за данни, което ни улеснява при извличането на набори от данни от нишови пазарни сегменти и демографски данни. Ние също така доставяме анотирани данни, така че можете директно да ги използвате за целите на обучението.
Свържете се с нас с нас днес.
