Datainnsamling har alltid vært en plagsom bekymring for selskaper i vekst. Dessverre sliter små og mellomstore bedrifter med datainnsamlingsstrategier og -teknikker. Større selskaper og oppstartsbedrifter med tilgang til finansiering har fordelen av å anskaffe datasett fra leverandører eller sette ut prosessen for optimal kvalitet og produksjon. For gründere som fortsatt befester sin posisjon i markedet, er kampen reell.
Før AI-systemet ditt kan behandle og levere upåklagelige resultater, må det behandle tusenvis av datasett for opplæringsformål. Et system blir bare bedre med gjentatt opplæring over kontekstuelle og relevante datasett. Bedrifter som ikke klarer å skaffe de riktige datasettene i store volumer, baner ofte vei for ineffektive systemer som leverer skjeve eller partiske resultater.
Datainnsamling er imidlertid ikke så enkelt. I et av våre tidligere innlegg utforsket vi fordeler og ulemper ved å bruke gratis ressurser. Vi skisserte når det er hensiktsmessig å bruke disse kildene, men anbefaler på det sterkeste å gjennomgå de interne dataene dine før du bruker gratis datasett. I dette innlegget vil vi nærmere forklare kostnadene ved bruk av interne data.
Hva er intern data?
Interndata refererer til analysene du genererer internt gjennom virksomheten din. Interne eller interne data kan være informasjonen fra CRM-en din, varmekartdata fra nettstedet ditt, Google Analytics, annonsekampanjer eller en annen viktig kilde hentet fra bedriften din og dens virksomhet.
Hva er fordelene og ulempene med interne datakilder?
Proffene
Den viktigste fordelen med interne data er at de er gratis. Dataene som genereres internt er også relevante for det spesifikke produktet eller tjenesten du leverer. Andre fordeler med å skaffe interne data inkluderer:
- Du har allerede rørledningene og arbeidsflytene for datagenerering, og dette skjer autonomt i sanntid. Det er ingen manuelle intervensjoner eller innsats involvert i datagenereringsfasen.
- Interndata er den mest relevante informasjonskilden hvis virksomheten din er unik, først til å markedsføre i et geografisk område, eller er supernisje, og det ikke er noen tidligere tilgjengelige datasett tilgjengelig.
- Dine interne kilder tilbyr deg de mest kontekstuelle, pålitelige og oppdaterte dataene, som du kan tilpasse basert på dine behov og preferanser.
Cons
Selv om interne kilder virker ideelle, er det komplisert å bruke dem på AI-modellene dine. Prosessen med datainnsamling er enkel, men forberedelsen er mye mer kompleks og tidkrevende. Rådata krever at du og teamet ditt legger ned utallige timer med manuelt arbeid med å kommentere, tagge og gjøre det om til AI treningsdata.
Du må samarbeide med flere team – uansett hvor datakilder er spredt – og bringe dem sammen for en strømlinjeformet datainnsamlingsprosess. Når det er samlet og kompilert, starter manuelt arbeid igjen. Dette øker kompleksiteten ytterligere hvis du har begrenset tid til markedet.
Hva er kostnadene ved intern datainnsamling?
Utgiftene til å samle inn og forberede interne data kan ha flere betydninger i dette tilfellet. Her refererer vi kun til den konkrete investeringen og hvor mye tid og krefter du legger ned på å samle inn og kommentere data.
Når det gjelder pengetransaksjoner, har du to store utgifter:
- Lønn til dine interne AI-spesialister, dataforskere, annotatorer og QA-medarbeidere.
- Kostnadene forbundet med å bruke og vedlikeholde en dedikert plattform for datakommentarer.
På et gitt tidspunkt er den totale kostnaden som påløper for å arbeide med interne data:
Påløpte kostnader = Antall kommentatorer*Kostnad per annotator + plattformkostnad
Det er også flere skjulte kostnader involvert. La oss se på dem individuelt.
Skjulte kostnader knyttet til intern datainnsamling
Administrasjon Utgifter
Det er avgjørende utgifter knyttet til å styre hele driften og prosessene i datainnsamling og merknad. Dette er en integrert fløy av AI-adopsjon som må finansieres og kontinuerlig overvåkes. For å lykkes med å samle inn og forberede interne data, må det være et hierarki som involverer medarbeidere, kvalitetsledere og ledere som rapporterer til toppledelsen.
Data Nøyaktighet Optimaliseringsutgifter
Data direkte fra en CRM eller en annen kilde er fortsatt rå og krever datarensing og merknader. Ditt interne team må manuelt identifisere og tilskrive hvert enkelt element i en tekst, video, bilde eller lyd og gjøre det klart for treningsformål.
Datasettene krever validering gjennom resultater. Når resultatene ikke er nøyaktige, må de justeres manuelt for optimalisering. Basert på omfanget av dine ambisjoner og datatilgjengelighet, kan flere runder med optimaliseringsarbeidsflyter ikke bare være dyre, men også kjedelige og tidkrevende.
Ansatt Omsetningskostnader
Ansatte er nødt til å forlate organisasjoner uansett hvor hyggelig arbeidskulturen er. På slutten av dagen blir personlige ambisjoner og tilfredshet en prioritet for ansatte. Selv om dette er filosofisk korrekt, økonomisk sett, er det et betydelig tap for bedriftseiere og operatører.
Når ansatte ofte blir med og forlater organisasjonen din, ender du opp med å bruke penger på ombordstigning, opplæring og til og med avslutning. Det verste er at du må lære en ny ressurs om datainnsamling og merknadsteknikker fra bunnen av. Hvis de lærer sakte, vil de ende opp med å skjeve resultatene og utløse ytterligere utgifter til optimalisering av datanøyaktighet.
Innpakning Up
Utgiftene knyttet til internt datainnsamling inkluderer direkte og skjulte kostnader. Husk at midt i den komplekse prosessen, må du også utvikle produktet ditt, markedsføre selskapet og utarbeide strategier for å gå til markedet.
For å unngå alle problemer, anbefaler vi at du tar kontakt med datainnsamlings- og merknadseksperter. Hos Shaip har vi det mest omfattende datanettverket i hånden, noe som gjør det enklere for oss å hente datasett fra nisjemarkedssegmenter og demografi. Vi leverer også annoterte data slik at du kan bruke dem direkte til opplæringsformål.
Kontakt oss med oss i dag.
