Sběr dat byl vždy velkým problémem pro rostoucí společnosti. Malé a střední podniky bohužel bojují se strategiemi a technikami sběru dat. Větší společnosti a začínající podniky s přístupem k financování mají tu výhodu, že získávají datové sady od dodavatelů nebo zajišťují proces pro zajištění optimální kvality a výstupu. Pro podnikatele, kteří stále upevňují svou pozici na trhu, je boj skutečný.
Než váš systém AI dokáže zpracovat a poskytnout bezvadné výsledky, musí zpracovat tisíce datových sad pro účely školení. Systém se zdokonalí až opakovaným procvičováním kontextových a relevantních datových sad. Firmy, které nezajistí správné datové sady v obrovských objemech, často připravují cestu pro neúčinné systémy, které přinášejí zkreslené nebo zkreslené výsledky.
Sběr dat však není tak jednoduchý. V jednom z našich předchozích příspěvků jsme prozkoumali výhody a nevýhody používání bezplatných zdrojů. Načrtli jsme, kdy je vhodné tyto zdroje použít, ale důrazně doporučujeme zkontrolovat vaše interní data před využitím bezplatných datových sad. V tomto příspěvku dále vysvětlíme náklady na používání interních dat.
Co jsou interní data?
Interní data se vztahují k analytice, kterou generujete interně prostřednictvím svého podnikání. Interní nebo interní data mohou být informace z vašeho CRM, data teplotní mapy vašeho webu, Google Analytics, reklamní kampaně nebo jiný základní zdroj získaný z vaší společnosti a jejích operací.
Jaké jsou výhody a nevýhody interních zdrojů dat?
Pros
Nejvýznamnější výhodou interních dat je, že jsou zdarma. Data generovaná interně jsou také relevantní pro konkrétní produkt nebo službu, kterou poskytujete. Mezi další výhody získávání interních údajů patří:
- Již máte kanály a pracovní postupy pro generování dat, a to se děje v reálném čase samostatně. Ve fázi generování dat nejsou vyžadovány žádné manuální zásahy ani úsilí.
- Interní data jsou nejrelevantnějším zdrojem informací, pokud je vaše firma jedinečná, nejprve na trhu v zeměpisné oblasti nebo super-nika a nejsou k dispozici žádné dříve dostupné datové sady.
- Vaše interní zdroje vám nabízejí nejkontextovější, nejspolehlivější a nejaktuálnější data, která si můžete přizpůsobit podle svých potřeb a preferencí.
Nevýhody
I když se interní zdroje zdají ideální, jejich použití na vaše modely AI je komplikované. Proces sběru dat je jednoduchý, ale příprava je mnohem složitější a časově náročnější. Nezpracovaná data vyžadují, abyste vy a váš tým věnovali nespočet hodin ruční práce s jejich anotací, tagováním a přeměnou na AI tréninková data.
Budete muset spolupracovat s více týmy - ať už jsou zdroje dat rozptýleny kdekoli - a spojit je pro efektivnější proces sběru dat. Jakmile jsou shromážděny a zkompilovány, začne znovu manuální práce. To dále zvyšuje složitost, pokud máte omezený čas na uvedení na trh.
Jaké jsou náklady na vlastní sběr dat?
Výdaje na sběr a přípravu interních dat mohou mít v tomto případě více významů. Zde máme na mysli pouze hmatatelnou investici a množství času a úsilí, které jste vynaložili na sběr a anotaci dat.
Pokud jde o peněžní transakce, máte dvě hlavní výdaje:
- Platy vašim interním specialistům na AI, datovým vědcům, anotátorům a spolupracovníkům QA.
- Náklady spojené s používáním a údržbou vyhrazeného platforma pro anotaci dat.
V daném okamžiku jsou celkové náklady na práci s interními daty:
Náklady vznikly = počet anotátorů * Cena za anotátora + náklady na platformu
Existuje také několik skrytých nákladů. Pojďme se na ně podívat individuálně.
Skryté náklady spojené s interním sběrem dat
management výdaje
Se správou celé operace a procesů při sběru a anotaci dat jsou spojeny zásadní výdaje. Jedná se o nedílnou součást přijetí AI, kterou je třeba financovat a neustále sledovat. Aby bylo možné úspěšně shromažďovat a připravovat interní data, musí existovat hierarchie zahrnující spolupracovníky, manažery kvality a manažery, kteří podléhají vrcholovému vedení.
Data Přesnost Náklady na optimalizaci
Data přímo z CRM nebo jiného zdroje jsou stále nezpracovaná a vyžadují čištění a anotaci dat. Váš interní tým musí ručně identifikovat a přiřadit každý jednotlivý prvek v textu, videu, obrázku nebo zvuku a připravit jej pro účely školení.
Datové sady vyžadují ověření pomocí výsledků. Pokud výsledky nejsou přesné, je nutné je optimalizovat ručně. Na základě rozsahu vašich ambicí a dostupnosti dat může být několik kol optimalizačních pracovních toků nejen nákladné, ale také zdlouhavé a časově náročné.
Zaměstnanec Náklady na obrat
Zaměstnanci jsou povinni opustit organizace bez ohledu na to, jak příjemná je pracovní kultura. Na konci dne se osobní ambice a spokojenost stanou pro zaměstnance prioritou. I když je to filozoficky správné, peněžně, pro vlastníky a provozovatele podniků je to významná ztráta.
Když se zaměstnanci často připojují a opouštějí vaši organizaci, nakonec utratíte peníze za jejich zapojení, školení nebo dokonce ukončení. Nejhorší na tom je, že musíte naučit nový zdroj o technikách sběru dat a anotací od nuly. Pokud se učí pomalu, skončí s výsledky zkosení a způsobí další výdaje na optimalizaci přesnosti dat.
Balil
Náklady související s vnitropodnikovou činností sběr dat zahrnují přímé a skryté náklady. Pamatujte, že uprostřed složitého procesu musíte také vyvinout svůj produkt, propagovat společnost a připravit strategie pro uvedení na trh.
Abyste se vyhnuli všem potížím, doporučujeme kontaktovat odborníky na sběr dat a anotaci. Ve společnosti Shaip máme v ruce nejrozsáhlejší datovou síť, což nám usnadňuje získávání datových sad z vedlejších segmentů trhu a demografie. Poskytujeme také anotovaná data, abyste je mohli přímo použít pro účely školení.
Ozvěte se nám s námi dnes.
