איסוף נתונים AI

העלויות הנסתרות בפועל של איסוף נתונים מלאכותי AI

איסוף נתונים תמיד דאגה לחברות צומחות. למרבה הצער, עסקים קטנים עד בינוניים נאבקים באסטרטגיות וטכניקות איסוף נתונים. לחברות גדולות יותר וסטארט-אפים עם גישה למימון יש יתרון ברכישת מערכי נתונים מספקים או במיקור חוץ של התהליך לקבלת איכות ותפוקה מיטביות. עבור יזמים שעדיין מגבשים את מעמדם בשוק, המאבק הוא אמיתי. 

לפני שמערכת ה- AI שלך תוכל לעבד ולספק תוצאות ללא דופי, עליה לעבד אלפי מערכי נתונים למטרות אימון. מערכת רק משתפרת עם אימונים חוזרים ונשנים על מערכי נתונים בהקשר ורלוונטי. עסקים שלא מצליחים להשיג מערכי נתונים נכונים בהיקפים עצומים בדרך כלל סוללים את הדרך למערכות לא יעילות המספקות תוצאות מוטות או מוטות. 

עם זאת, איסוף נתונים אינו כל כך פשוט. באחד מהפוסטים הקודמים בחנו את היתרונות והחסרונות של שימוש במשאבים בחינם. תארנו מתי מתאים להשתמש במקורות אלה, אך אנו ממליצים בחום לעיין בנתונים הפנימיים שלך לפני השימוש בערכות נתונים בחינם. בפוסט זה, נסביר עוד את העלויות של שימוש בנתונים פנים-ארגוניים. 

מה הם נתונים פנימיים?

נתונים פנימיים מתייחסים לניתוחים שאתה מייצר באופן פנימי באמצעות העסק שלך. נתונים פנימיים או פנים-ארגוניים יכולים להיות המידע מ- CRM שלך, נתוני מפת החום של האתר שלך, ניתוח Google, מסעות פרסום או מקור חיוני אחר שמתקבל מתוך החברה שלך ופעילותה. 

מהם היתרונות והחסרונות של מקורות נתונים פנימיים?

מקורות נתונים בתוך הבית

היתרונות

היתרון המשמעותי ביותר של נתונים פנימיים הוא בכך שהם בחינם. הנתונים שנוצרו באופן פנימי רלוונטיים גם למוצר או לשירות הספציפי שאתה מספק. יתרונות נוספים של השגת נתונים פנימיים כוללים:

  • יש לך כבר את הצינורות ואת תהליכי העבודה לייצור נתונים, וזה קורה בזמן אמת באופן אוטונומי. אין התערבויות ידניות או מאמצים המעורבים בשלב ייצור הנתונים. 
  • נתונים פנימיים הם מקור המידע הרלוונטי ביותר אם העסק שלך הוא ייחודי, הראשון לשווק באזור גיאוגרפי, או שהוא סופר נישה, ואין מערכות נתונים זמינות בעבר.
  • המקורות הפנימיים שלך מציעים לך את הנתונים הכי קונטקסטואליים, אמינים ומעודכנים ביותר, אותם תוכל להתאים אישית על פי הצרכים וההעדפות שלך.

חסרונות

בעוד שמקורות פנימיים נראים אידיאליים, היישום שלהם על דגמי הבינה המלאכותית שלך הוא מסובך. תהליך איסוף הנתונים הוא פשוט אך ההכנה הרבה יותר מורכבת וגוזלת זמן. נתונים גולמיים דורשים ממך ומהצוות שלך להשקיע אינספור שעות של עבודה ידנית בהערות, תיוג והפיכתם ל נתוני אימוני AI

יהיה עליכם לשתף פעולה עם מספר צוותים - בכל מקום שמפוזרים מקורות נתונים - ולקרב אותם לתהליך איסוף נתונים יעיל. לאחר שנאסף ונאסף, עבודה ידנית נכנסת שוב. זה מוסיף למורכבות עוד יותר, אם יש לך זמן מוגבל לשוק. 

בואו נדון היום בדרישת נתוני ההכשרה שלך ב- AI.

מה העלות של איסוף נתונים פנימי?

להוצאה של איסוף והכנת נתונים פנימיים יכולות להיות משמעויות מרובות במקרה זה. כאן אנו מתייחסים רק להשקעה המוחשית ולכמות הזמן והמאמץ שאתה משקיע באיסוף וביאור נתונים. 

מבחינת עסקאות כספיות, יש לך שתי הוצאות עיקריות:

  • משכורות למומחים שלך בתחום הבינה המלאכותית, מדעני נתונים, ביאורים ומקורבי QA.
  • העלויות הכרוכות בשימוש ותחזוקה של מכשיר ייעודי פלטפורמת הערות נתונים.

בכל נקודת זמן נתונה, העלות הכוללת לעבודה עם נתונים פנימיים היא: 

עלות שנגרמה = מספר המפרשים * עלות ביומן + עלות פלטפורמה

ישנן גם עלויות נסתרות מרובות. בואו נסתכל עליהם בנפרד. 

עלויות נסתרות המשויכות לאיסוף נתונים פנימי

עלויות נסתרות הקשורות לאיסוף נתונים בתוך הבית

הַנהָלָה הוצאות

ישנן הוצאות מכריעות הקשורות לניהול הפעולה כולה ותהליכים באיסוף נתונים והערות. זהו אגף אינטגרלי של אימוץ AI שצריך לממן ולפקח עליו כל הזמן. כדי לאסוף ולהכין בהצלחה נתונים פנימיים, חייבת להיות היררכיה הכוללת מקורבים, מנהלים איכותיים ומנהלים המדווחים להנהלה הבכירה. 

נתונים דיוק הוצאות אופטימיזציה

נתונים ישירות מ- CRM או מכל מקור אחר עדיין גולמיים ודורשים ניקוי וביאור נתונים. על הצוות הבית שלך לזהות ולייחס באופן ידני כל אלמנט אחד בטקסט, וידאו, תמונה או אודיו ולהפוך אותו מוכן למטרות אימון. 

מערכי הנתונים דורשים אימות באמצעות תוצאות. כאשר התוצאות אינן מדויקות, יש להתאים אותן באופן ידני לצורך אופטימיזציה. בהתבסס על היקף השאיפות שלך וזמינות הנתונים שלך, סבבים מרובים של תהליכי אופטימיזציה יכולים להיות לא רק יקרים אלא גם מייגעים וגוזלים זמן רב.

עובד הוצאות מחזור

עובדים חייבים לעזוב ארגונים לא משנה עד כמה תרבות העבודה מהנה. בסופו של יום, שאיפות אישיות וסיפוק הופכים לעדיפות לעובדים. אמנם זה נכון מבחינה פילוסופית, אך מבחינה כספית, אך מדובר בהפסד משמעותי עבור בעלי העסקים והמפעילים. 

כאשר עובדים מצטרפים לעיתים קרובות ועוזבים את הארגון שלך, בסופו של דבר אתה מוציא כסף על העלאתם, הכשרתם ואפילו יציאתם. החלק הגרוע ביותר הוא שעליך ללמד משאב חדש אודות טכניקות איסוף הנתונים וההערות שלך מאפס. אם הם ילמדו לאט, הם בסופו של דבר יטו תוצאות ויגרמו להוצאות אופטימיזציה לדיוק נתונים נוספות.

עטיפת Up

ההוצאות הקשורות בדירה איסוף הנתונים כוללים עלויות ישירות ונסתרות. זכרו שבתוך התהליך המורכב, עליכם גם לפתח את המוצר שלכם, לקדם את החברה ולהכין אסטרטגיות יציאה לשוק.

כדי להימנע מכל הטרדות, אנו ממליצים ליצור קשר עם מומחי איסוף נתונים והערות. ב-Shaip, יש לנו את רשת הנתונים הנרחבת ביותר ביד, מה שמקל עלינו להשיג מערכי נתונים מפלחי שוק נישה ומדמוגרפיה. אנו גם מספקים נתונים מוערים כך שתוכל להשתמש בהם ישירות למטרות הדרכה. 

נהיה בקשר איתנו היום.

שתף חברתי