AI-gegevensverzameling

De werkelijke verborgen kosten van interne AI-gegevensverzameling

Het verzamelen van gegevens is altijd een plaag van zorg geweest voor groeiende bedrijven. Helaas worstelen kleine tot middelgrote bedrijven met strategieën en technieken voor het verzamelen van gegevens. Grotere bedrijven en start-ups met toegang tot financiering hebben het voordeel datasets van leveranciers te verwerven of het proces uit te besteden voor optimale kwaliteit en output. Voor ondernemers die hun positie in de markt nog verstevigen, is de strijd reëel. 

Voordat uw AI-systeem onberispelijke resultaten kan verwerken en leveren, moet het duizenden datasets verwerken voor trainingsdoeleinden. Een systeem wordt alleen maar beter met herhaalde training over contextuele en relevante datasets. Bedrijven die er niet in slagen om de juiste datasets in grote volumes aan te schaffen, effenen vaak de weg voor ineffectieve systemen die scheve of vertekende resultaten opleveren. 

Het verzamelen van gegevens is echter niet zo eenvoudig. In een van onze eerdere berichten hebben we de voor- en nadelen van het gebruik van gratis bronnen onderzocht. We hebben uiteengezet wanneer het gepast is om deze bronnen te gebruiken, maar raden u ten zeerste aan om uw interne gegevens te bekijken voordat u gratis datasets gebruikt. In dit bericht lichten we de kosten van het gebruik van in-house data verder toe. 

Wat zijn interne gegevens?

Interne gegevens verwijzen naar de analyses die u intern genereert via uw bedrijf. Interne of interne gegevens kunnen de informatie zijn van uw CRM, heatmapgegevens van uw website, Google Analytics, advertentiecampagnes of een andere essentiële bron die is verkregen vanuit uw bedrijf en haar activiteiten. 

Wat zijn de voor- en nadelen van interne gegevensbronnen?

Interne gegevensbronnen

De voors

Het belangrijkste voordeel van in-house data is dat het gratis is. De intern gegenereerde gegevens zijn ook relevant voor het specifieke product of de dienst die u levert. Andere voordelen van het verkrijgen van interne gegevens zijn:

  • Je hebt al de pijplijnen en workflows voor het genereren van gegevens, en dit gebeurt autonoom in realtime. Er zijn geen handmatige interventies of inspanningen nodig in de fase van het genereren van gegevens. 
  • Interne gegevens zijn de meest relevante informatiebron als uw bedrijf uniek is, als eerste op de markt komt in een geografisch gebied of superniche is en er geen eerder beschikbare datasets beschikbaar zijn.
  • Uw interne bronnen bieden u de meest contextuele, betrouwbare en actuele gegevens, die u kunt aanpassen op basis van uw behoeften en voorkeuren.

de Nadelen

Hoewel interne bronnen ideaal lijken, is het ingewikkeld om ze op uw AI-modellen toe te passen. Het proces van gegevensverzameling is eenvoudig, maar de voorbereiding is veel complexer en tijdrovender. Onbewerkte gegevens vereisen dat jij en je team talloze uren handmatig werk steken in het annoteren, taggen en omzetten ervan in AI-trainingsgegevens

U zult met meerdere teams moeten samenwerken - waar de gegevensbronnen verspreid zijn - en deze moeten samenbrengen voor een gestroomlijnd gegevensverzamelingsproces. Eenmaal verzameld en gecompileerd, begint het handmatige werk weer. Dit draagt ​​bij aan de complexiteit verder, als u beperkte time-to-market heeft. 

Laten we vandaag uw AI-trainingsgegevensvereiste bespreken.

Wat zijn de kosten van interne gegevensverzameling?

De kosten van het verzamelen en voorbereiden van interne gegevens kunnen in dit geval meerdere betekenissen hebben. Hier hebben we het alleen over de tastbare investering en de hoeveelheid tijd en moeite die u steekt in het verzamelen en annoteren van gegevens. 

Wat geldtransacties betreft, heeft u twee grote uitgaven:

  • Salarissen voor uw interne AI-specialisten, datawetenschappers, annotators en QA-medewerkers.
  • De kosten die gemoeid zijn met het gebruik en onderhoud van een dedicated platform voor gegevensannotatie.

Op elk willekeurig moment zijn de totale kosten voor het werken met interne gegevens: 

Opgelopen kosten = aantal annotators*Kosten per annotator + platformkosten

Er zijn ook meerdere verborgen kosten aan verbonden. Laten we ze afzonderlijk bekijken. 

Verborgen kosten in verband met interne gegevensverzameling

Verborgen kosten in verband met interne gegevensverzameling

Management Kosten

Er zijn cruciale kosten verbonden aan het beheer van de hele operatie en processen bij het verzamelen en annoteren van gegevens. Dit is een integrale vleugel van AI-adoptie die moet worden gefinancierd en voortdurend moet worden gecontroleerd. Om met succes interne gegevens te verzamelen en voor te bereiden, moet er een hiërarchie zijn met medewerkers, kwaliteitsmanagers en managers die rapporteren aan het senior management. 

Data Nauwkeurigheid Optimalisatiekosten

Gegevens rechtstreeks uit een CRM of een andere bron zijn nog steeds onbewerkt en vereisen opschonen en annoteren van gegevens. Uw interne team moet elk afzonderlijk element in een tekst, video, afbeelding of audio handmatig identificeren en toeschrijven en klaar maken voor trainingsdoeleinden. 

De datasets vereisen validatie door middel van resultaten. Wanneer de resultaten niet nauwkeurig zijn, moeten ze handmatig worden aangepast voor optimalisatie. Op basis van de omvang van uw ambities en de beschikbaarheid van gegevens, kunnen meerdere rondes van optimalisatieworkflows niet alleen duur, maar ook vervelend en tijdrovend zijn.

Werknemer Omzetkosten

Medewerkers zullen organisaties verlaten, hoe plezierig de werkcultuur ook is. Uiteindelijk worden persoonlijke ambities en tevredenheid een prioriteit voor medewerkers. Hoewel dit filosofisch correct is, is het financieel gezien een aanzienlijk verlies voor ondernemers en exploitanten. 

Wanneer werknemers regelmatig bij uw organisatie komen en vertrekken, geeft u uiteindelijk geld uit aan hun onboarding, training en zelfs exit. Het ergste is dat je een nieuwe bron moet leren over je technieken voor het verzamelen en annoteren van gegevens. Als ze langzaam leren, zullen ze de resultaten vertekenen en extra kosten voor optimalisatie van de gegevensnauwkeurigheid veroorzaken.

Afsluiten

De kosten in verband met in-house het verzamelen van gegevens inclusief directe en verborgen kosten. Onthoud dat u te midden van het complexe proces ook uw product moet ontwikkelen, het bedrijf moet promoten en go-to-market-strategieën moet voorbereiden.

Om al het gedoe te voorkomen, raden we aan om contact op te nemen met experts op het gebied van gegevensverzameling en annotatie. Bij Shaip hebben we het meest uitgebreide datanetwerk in handen, waardoor het voor ons gemakkelijker wordt om datasets uit nichemarktsegmenten en demografische gegevens te halen. We leveren ook geannoteerde gegevens zodat u deze direct voor trainingsdoeleinden kunt gebruiken. 

Neem contact met ons op bij ons vandaag.

Sociale Share