La raccolta dei dati è sempre stata una preoccupazione grave per le aziende in crescita. Sfortunatamente, le piccole e medie imprese lottano con le strategie e le tecniche di raccolta dei dati. Le aziende più grandi e le start-up con accesso ai finanziamenti hanno il vantaggio di acquisire set di dati dai fornitori o di esternalizzare il processo per ottenere una qualità e un output ottimali. Per gli imprenditori che stanno ancora consolidando la loro posizione nel mercato, la lotta è reale.
Prima che il tuo sistema di intelligenza artificiale possa elaborare e fornire risultati impeccabili, deve elaborare migliaia di set di dati per scopi di formazione. Un sistema migliora solo con l'addestramento ripetuto su set di dati contestuali e pertinenti. Le aziende che non riescono a procurarsi i giusti set di dati in enormi volumi spesso aprono la strada a sistemi inefficaci che forniscono risultati distorti o distorti.
Tuttavia, la raccolta dei dati non è così semplice. In uno dei nostri post precedenti, abbiamo esplorato i vantaggi e gli svantaggi dell'utilizzo di risorse gratuite. Abbiamo delineato quando è opportuno utilizzare queste fonti, ma consigliamo vivamente di rivedere i dati interni prima di utilizzare set di dati gratuiti. In questo post, spiegheremo ulteriormente i costi dell'utilizzo dei dati interni.
Che cosa sono i dati interni?
I dati interni si riferiscono alle analisi che generi internamente attraverso la tua azienda. I dati interni o interni potrebbero essere le informazioni del tuo CRM, i dati della mappa di calore del tuo sito Web, Google Analytics, campagne pubblicitarie o un'altra fonte essenziale ottenuta all'interno della tua azienda e delle sue operazioni.
Quali sono i pro ei contro delle fonti di dati interne?
I pro
Il vantaggio più significativo dei dati interni è che sono gratuiti. I dati generati internamente sono rilevanti anche per il prodotto o servizio specifico che fornisci. Altri vantaggi dell'ottenimento di dati interni includono:
- Hai già le pipeline e i flussi di lavoro per la generazione dei dati, e questo avviene in tempo reale in modo autonomo. Non ci sono interventi manuali o sforzi coinvolti nella fase di generazione dei dati.
- I dati interni sono la fonte di informazioni più pertinente se la tua azienda è unica, prima a commercializzare in un'area geografica, o è super-nicchia, e non sono disponibili set di dati precedentemente disponibili.
- Le tue fonti interne ti offrono i dati più contestuali, affidabili e aggiornati, che puoi personalizzare in base alle tue esigenze e preferenze.
Il Cons
Sebbene le fonti interne sembrino ideali, applicarle ai tuoi modelli di intelligenza artificiale è complicato. Il processo di raccolta dei dati è semplice ma la preparazione è molto più complessa e richiede tempo. I dati grezzi richiedono a te e al tuo team di dedicare innumerevoli ore di lavoro manuale per annotare, etichettare e trasformarli Dati di allenamento dell'IA.
Dovrai collaborare con più team, ovunque le origini dati siano sparse, e riunirli per un processo di raccolta dei dati semplificato. Una volta raccolto e compilato, il lavoro manuale riprende. Ciò aumenta ulteriormente la complessità, se il tempo di commercializzazione è limitato.
Qual è il costo della raccolta dati interna?
La spesa per la raccolta e la preparazione dei dati interni può avere molteplici significati in questo caso. Qui ci riferiamo solo all'investimento tangibile e alla quantità di tempo e impegno che dedichi alla raccolta e all'annotazione dei dati.
Per quanto riguarda le transazioni monetarie, hai due spese principali:
- Stipendi per i tuoi specialisti interni di intelligenza artificiale, data scientist, annotatori e associati QA.
- I costi legati all'utilizzo e al mantenimento di un apposito piattaforma di annotazione dei dati.
In un dato momento, il costo totale sostenuto per lavorare con i dati interni è:
Costo sostenuto = Numero di annotatori*Costo per annotatore + Costo della piattaforma
Ci sono anche più costi nascosti coinvolti. Diamo un'occhiata a loro singolarmente.
Costi nascosti associati alla raccolta dati interna
Management Spese e commissioni
Ci sono spese cruciali associate alla gestione dell'intera operazione e dei processi di raccolta e annotazione dei dati. Questa è un'ala integrante dell'adozione dell'IA che deve essere finanziata e costantemente monitorata. Per raccogliere e preparare con successo i dati interni, deve esistere una gerarchia che coinvolga collaboratori, dirigenti della qualità e manager che riportano all'alta dirigenza.
Dati Precisione Spese di ottimizzazione
I dati direttamente da un CRM o da qualsiasi altra fonte sono ancora grezzi e richiedono la pulizia e l'annotazione dei dati. Il tuo team interno deve identificare e attribuire manualmente ogni singolo elemento in un testo, video, immagine o audio e renderlo pronto per scopi di formazione.
I set di dati richiedono la convalida attraverso i risultati. Quando i risultati non sono accurati, devono essere regolati manualmente per l'ottimizzazione. In base alla portata delle tue ambizioni e alla disponibilità dei dati, più cicli di flussi di lavoro di ottimizzazione possono non solo essere costosi, ma anche noiosi e dispendiosi in termini di tempo.
Dipendente Spese di fatturato
I dipendenti sono tenuti a lasciare le organizzazioni, non importa quanto sia piacevole la cultura del lavoro. Alla fine della giornata, le ambizioni personali e la soddisfazione diventano una priorità per i dipendenti. Anche se questo è filosoficamente corretto, dal punto di vista monetario, è una perdita significativa per gli imprenditori e gli operatori.
Quando i dipendenti si uniscono e lasciano spesso la tua organizzazione, finisci per spendere soldi per l'integrazione, la formazione e persino l'uscita. La parte peggiore è che devi insegnare una nuova risorsa sulla tua raccolta di dati e sulle tecniche di annotazione da zero. Se imparano lentamente, finiranno per distorcere i risultati e innescare ulteriori spese di ottimizzazione dell'accuratezza dei dati.
Avvolgere Up
Le spese relative all'interno raccolta dei dati includere i costi diretti e nascosti. Ricorda che nel complesso processo, devi anche sviluppare il tuo prodotto, promuovere l'azienda e preparare strategie di go-to-market.
Per evitare tutti i problemi, ti consigliamo di contattare esperti di raccolta dati e annotazioni. In Shaip, disponiamo della rete di dati più ampia, rendendo più facile per noi reperire set di dati da segmenti di mercato di nicchia e dati demografici. Forniamo anche dati annotati in modo da poterli utilizzare direttamente per scopi di formazione.
Mettiti in contatto con noi oggi.
