Datainsamling har alltid varit en plågande oro för växande företag. Tyvärr kämpar små till medelstora företag med strategier och tekniker för datainsamling. Större företag och nystartade företag med tillgång till finansiering har fördelen att de förvärvar datamängder från leverantörer eller lägger ut processen för optimal kvalitet och produktion. För företagare som fortfarande befäster sin position på marknaden är kampen verklig.
Innan ditt AI-system kan bearbeta och leverera oklanderliga resultat måste det bearbeta tusentals datamängder för träningsändamål. Ett system blir bara bättre med upprepad träning över kontextuella och relevanta datamängder. Företag som misslyckas med att skaffa rätt datamängder i stora volymer banar ofta väg för ineffektiva system som ger snedställda eller partiska resultat.
Men datainsamling är inte så enkelt. I ett av våra tidigare inlägg undersökte vi fördelarna och nackdelarna med att använda gratis resurser. Vi beskrev när det är lämpligt att använda dessa källor men rekommenderar starkt att du granskar dina interna data innan du använder gratis datamängder. I det här inlägget kommer vi att förklara ytterligare kostnaderna för att använda intern data.
Vad är interna data?
Intern data hänvisar till den analys du genererar internt genom ditt företag. Intern eller intern data kan vara informationen från din CRM, värmekartdata på din webbplats, Google Analytics, annonskampanjer eller en annan viktig källa som erhållits från ditt företag och dess verksamhet.
Vilka är för- och nackdelarna med interna datakällor?
Proffsen
Den viktigaste fördelen med intern data är att den är gratis. Uppgifterna som genereras internt är också relevanta för den specifika produkt eller tjänst du tillhandahåller. Andra fördelar med att få intern information inkluderar:
- Du har redan rörledningar och arbetsflöden för datagenerering, och detta händer autonomt i realtid. Det finns inga manuella ingrepp eller ansträngningar involverade i datagenereringsfasen.
- Intern information är den mest relevanta informationskällan om ditt företag är unikt, först på marknaden i ett geografiskt område, eller om det är supernisch, och det finns inga tillgängliga datauppsättningar tillgängliga.
- Dina interna källor erbjuder dig de mest kontextuella, pålitliga och uppdaterade uppgifterna som du kan anpassa utifrån dina behov och preferenser.
Nackdelar
Även om interna källor verkar idealiska, är det komplicerat att tillämpa dem på dina AI-modeller. Processen för datainsamling är enkel men förberedelserna är mycket mer komplexa och tidskrävande. Rådata kräver att du och ditt team lägger ner otaliga timmar av manuellt arbete med att kommentera, tagga och omvandla det till AI-träningsdata.
Du måste samarbeta med flera team - varhelst datakällor är spridda - och föra dem samman för en strömlinjeformad datainsamlingsprocess. När man samlat in och sammanställt, börjar manuellt arbete igen. Detta ökar komplexiteten ytterligare, om du har begränsad tid att marknadsföra.
Vad är kostnaden för intern datainsamling?
Kostnaden för att samla in och förbereda interna data kan ha flera betydelser i detta fall. Här hänvisar vi bara till den konkreta investeringen och hur mycket tid och ansträngning du lägger på att samla in och kommentera data.
När det gäller monetära transaktioner har du två stora kostnader:
- Löner till dina egna AI-specialister, datavetare, kommentatorer och QA-medarbetare.
- Kostnaderna för att använda och underhålla en dedikerad plattform för datakommentarer.
Vid en viss tidpunkt är den totala kostnaden för att arbeta med intern data:
Kostnad uppkommet = antal kommentatorer * Kostnad per kommentator + plattformskostnad
Det finns också flera dolda kostnader inblandade. Låt oss titta på dem individuellt.
Dolda kostnader förknippade med intern datainsamling
Verksamhetsledningen Kostnader
Det finns avgörande kostnader för att hantera hela operationen och processerna vid datainsamling och anteckning. Detta är en integrerad del av AI-antagande som måste finansieras och ständigt övervakas. För att framgångsrikt samla in och förbereda interna data måste det finnas en hierarki som involverar medarbetare, kvalitetschefer och chefer som rapporterar till ledningen.
Data Noggrannhet Optimeringskostnader
Data direkt från en CRM eller någon annan källa är fortfarande rå och kräver datarengöring och anteckning. Ditt interna team måste manuellt identifiera och tillskriva varje enskilt element i en text, video, bild eller ljud och göra det redo för träningsändamål.
Datauppsättningarna kräver validering genom resultat. När resultaten inte är korrekta måste de justeras manuellt för optimering. Baserat på storleken på dina ambitioner och datatillgänglighet kan flera omgångar av optimeringsarbetsflöden inte bara vara dyra utan också tråkiga och tidskrävande.
Anställd Omsättningskostnader
Anställda är tvungna att lämna organisationer oavsett hur trevlig arbetskulturen är. I slutet av dagen blir personliga ambitioner och tillfredsställelse en prioritet för de anställda. Även om detta är filosofiskt korrekt, är det monetärt en betydande förlust för företagare och operatörer.
När anställda ofta går med och lämnar din organisation slutar du med att spendera pengar på ombordstigning, utbildning och till och med utträde. Det värsta är att du måste lära dig en ny resurs om din datainsamling och annoteringsteknik från grunden. Om de lär sig långsamt kommer de att leda till snedvridna resultat och utlösa ytterligare optimeringsutgifter för datanoggrannhet.
Inslag Up
Kostnaderna hänförde sig till internt datainsamling inkluderar direkta och dolda kostnader. Kom ihåg att mitt i den komplexa processen måste du också utveckla din produkt, marknadsföra företaget och förbereda go-to-market-strategier.
För att undvika allt krångel rekommenderar vi att du tar kontakt med experter på datainsamling och anteckningar. På Shaip har vi det mest omfattande datanätverket i handen, vilket gör det lättare för oss att hämta datamängder från nischmarknadssegment och demografi. Vi levererar även kommenterad data så att du direkt kan använda den för utbildningsändamål.
Ta kontakt med oss med oss idag.
