Сбор данных всегда был проблемой для растущих компаний. К сожалению, малые и средние предприятия испытывают трудности со стратегиями и методами сбора данных. Более крупные компании и стартапы с доступом к финансированию имеют преимущество в получении наборов данных от поставщиков или передаче процесса на аутсорсинг для достижения оптимального качества и результатов. Для предпринимателей, все еще укрепляющих свои позиции на рынке, борьба реальна.
Прежде чем ваша система искусственного интеллекта сможет обработать и выдать безупречные результаты, она должна обработать тысячи наборов данных для целей обучения. Система становится лучше только при повторном обучении с использованием контекстных и релевантных наборов данных. Компании, которым не удается получить нужные наборы данных в огромных объемах, часто создают неэффективные системы, дающие искаженные или предвзятые результаты.
Однако сбор данных не так прост. В одном из наших предыдущих постов мы изучили преимущества и недостатки использования бесплатных ресурсов. Мы обозначили, когда уместно использовать эти источники, но настоятельно рекомендуем просмотреть ваши внутренние данные, прежде чем использовать бесплатные наборы данных. В этом посте мы более подробно объясним затраты на использование внутренних данных.
Что такое внутренние данные?
Внутренние данные относятся к аналитике, которую вы производите внутри своего бизнеса. Внутренние или внутренние данные могут представлять собой информацию из вашей CRM, данные тепловой карты вашего веб-сайта, аналитику Google, рекламные кампании или другой важный источник, полученный внутри вашей компании и ее операций.
Каковы плюсы и минусы собственных источников данных?
Доводы
Самым значительным преимуществом внутренних данных является то, что они бесплатны. Данные, созданные внутри компании, также имеют отношение к конкретному продукту или услуге, которые вы предоставляете. К другим преимуществам получения внутренних данных относятся:
- У вас уже есть конвейеры и рабочие процессы для генерации данных, и это происходит автономно в реальном времени. На этапе создания данных не требуется ручного вмешательства или усилий.
- Собственные данные являются наиболее подходящим источником информации, если ваш бизнес уникален, первым выходит на рынок в определенной географической области, или является супер-нишевым, а ранее доступные наборы данных отсутствуют.
- Ваши внутренние источники предлагают вам самые контекстные, надежные и актуальные данные, которые вы можете настроить в соответствии со своими потребностями и предпочтениями.
Минусы
Хотя внутренние источники кажутся идеальными, применить их к вашим моделям ИИ сложно. Процесс сбора данных прост, но подготовка намного сложнее и требует много времени. Необработанные данные требуют, чтобы вы и ваша команда потратили бесчисленные часы ручной работы, аннотируя, помечая и превращая их в Данные обучения ИИ.
Вам придется сотрудничать с несколькими командами - где бы ни были разбросаны источники данных - и объединять их для упрощенного процесса сбора данных. После сбора и компиляции снова включается ручная работа. Это еще больше усложняет работу, если у вас ограниченное время выхода на рынок.
Какова стоимость внутреннего сбора данных?
Расходы на сбор и подготовку внутренних данных в этом случае могут иметь несколько значений. Здесь мы имеем в виду только материальные вложения, а также количество времени и усилий, которые вы вкладываете в сбор и аннотирование данных.
Что касается денежных операций, у вас есть два основных расхода:
- Заработная плата ваших штатных специалистов по ИИ, специалистов по обработке данных, аннотаторов и сотрудников отдела контроля качества.
- Затраты, связанные с использованием и обслуживанием выделенного платформа аннотации данных.
В любой момент времени общие затраты на работу с внутренними данными составляют:
Затраты = количество аннотаторов * стоимость аннотатора + стоимость платформы
Также есть несколько скрытых затрат. Давайте посмотрим на них по отдельности.
Скрытые затраты, связанные с внутренним сбором данных
Руководство Расходы
Есть решающие расходы, связанные с управлением всей операцией и процессами сбора и аннотации данных. Это неотъемлемая часть внедрения ИИ, которую необходимо финансировать и постоянно контролировать. Для успешного сбора и подготовки внутренних данных должна существовать иерархия, включающая сотрудников, руководителей по качеству и менеджеров, которые подотчетны высшему руководству.
Данные точность Расходы на оптимизацию
Данные непосредственно из CRM или любого другого источника по-прежнему являются необработанными и требуют очистки и аннотации данных. Ваша внутренняя команда должна вручную идентифицировать и атрибутировать каждый отдельный элемент в тексте, видео, изображении или аудио и подготовить их для целей обучения.
Наборы данных требуют проверки результатов. Если результаты неточны, их необходимо вручную скорректировать для оптимизации. В зависимости от масштаба ваших амбиций и доступности данных несколько раундов рабочих процессов оптимизации могут быть не только дорогостоящими, но и утомительными и трудоемкими.
Сотрудник Расходы с оборота
Сотрудники обязаны уходить из организации, независимо от того, насколько им нравится их рабочая культура. В конце концов, личные амбиции и удовлетворение становятся приоритетом для сотрудников. Хотя с философской точки зрения это правильно, с финансовой точки зрения это значительная потеря для владельцев бизнеса и операторов.
Когда сотрудники часто присоединяются к вашей организации и покидают ее, вы в конечном итоге тратите деньги на их адаптацию, обучение и даже уход. Хуже всего то, что вам придется обучать новый ресурс методам сбора данных и аннотации с нуля. Если они будут учиться медленно, это приведет к искажению результатов и вызовет дополнительные расходы на оптимизацию точности данных.
Подводя итог
Расходы, связанные с собственными сбор данных включать прямые и скрытые затраты. Помните, что среди сложного процесса вам также необходимо разработать свой продукт, продвигать компанию и подготовить стратегии выхода на рынок.
Чтобы избежать всех неприятностей, рекомендуем связаться со специалистами по сбору данных и аннотациям. Shaip располагает самой разветвленной сетью передачи данных, что упрощает получение наборов данных из нишевых сегментов рынка и демографических данных. Мы также предоставляем аннотированные данные, чтобы вы могли напрямую использовать их в учебных целях.
Свяжитесь с нами с нами сегодня.
