बढ्दो कम्पनीहरूका लागि डाटा सङ्कलन सधैं चिन्ताको विषय भएको छ। दुर्भाग्यवश, सानादेखि मध्यम आकारका व्यवसायहरू डेटा सङ्कलन रणनीति र प्रविधिहरूसँग संघर्ष गर्छन्। ठूला कम्पनीहरू र कोषमा पहुँच भएका स्टार्ट-अपहरूसँग विक्रेताहरूबाट डाटासेटहरू प्राप्त गर्ने वा इष्टतम गुणस्तर र आउटपुटको लागि प्रक्रियालाई आउटसोर्स गर्ने फाइदा हुन्छ। उद्यमीहरूको लागि अझै पनि बजारमा आफ्नो स्थिति बलियो छ, संघर्ष वास्तविक छ।
तपाईंको AI प्रणालीले त्रुटिरहित नतिजाहरू प्रशोधन गर्न र प्रदान गर्नु अघि, यसले प्रशिक्षण उद्देश्यका लागि हजारौं डेटासेटहरू प्रशोधन गर्नुपर्छ। सान्दर्भिक र सान्दर्भिक डेटासेटहरूमा बारम्बार प्रशिक्षणको साथ प्रणाली मात्र राम्रो हुन्छ। ठूला मात्रामा सही डाटासेटहरू प्राप्त गर्न असफल हुने व्यवसायहरूले अक्सर असक्षम वा पक्षपाती परिणामहरू प्रदान गर्ने प्रभावहीन प्रणालीहरूको लागि मार्ग प्रशस्त गर्दछ।
यद्यपि, डाटा सङ्कलन त्यति सरल छैन। हाम्रो अघिल्लो पोष्टहरू मध्ये एकमा, हामीले नि: शुल्क स्रोतहरू प्रयोग गर्ने फाइदाहरू र हानिहरू पत्ता लगायौं। हामीले यी स्रोतहरू प्रयोग गर्न उपयुक्त हुने बेलामा उल्लेख गरेका छौं तर नि:शुल्क डेटासेटहरू प्रयोग गर्नु अघि तपाईंको आन्तरिक डेटाको समीक्षा गर्न सिफारिस गर्छौं। यस पोष्टमा, हामी इन-हाउस डाटा प्रयोग गर्ने लागतहरू थप व्याख्या गर्नेछौं।
इन-हाउस डाटा के हो?
इन-हाउस डाटाले तपाईंले आफ्नो व्यवसाय मार्फत आन्तरिक रूपमा उत्पन्न गर्ने विश्लेषणलाई जनाउँछ। आन्तरिक वा इन-हाउस डेटा तपाईंको CRM, तपाईंको वेबसाइटको तापम्याप डेटा, Google विश्लेषण, विज्ञापन अभियानहरू, वा तपाईंको कम्पनी र यसको सञ्चालनहरू भित्रबाट प्राप्त अन्य आवश्यक स्रोतहरूबाट जानकारी हुन सक्छ।
इन-हाउस डाटा स्रोतहरूको फाइदा र बेफाइदा के हो?
पेशेवरों
इन-हाउस डाटाको सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण फाइदा यो नि: शुल्क छ। आन्तरिक रूपमा उत्पन्न गरिएको डाटा तपाईंले प्रदान गर्नुभएको विशिष्ट उत्पादन वा सेवासँग पनि सान्दर्भिक हुन्छ। इन-हाउस डाटा प्राप्त गर्ने अन्य फाइदाहरू समावेश छन्:
- तपाईंसँग पहिले नै डेटा उत्पादनको लागि पाइपलाइनहरू र कार्यप्रवाहहरू छन्, र यो वास्तविक-समयमा स्वायत्त रूपमा हुन्छ। डाटा उत्पादन चरणमा कुनै म्यानुअल हस्तक्षेप वा प्रयासहरू संलग्न छैनन्।
- यदि तपाइँको व्यवसाय अद्वितीय छ भने, भौगोलिक क्षेत्रमा बजारको लागि पहिले, वा सुपर-निक हो, र त्यहाँ पहिले उपलब्ध डाटासेटहरू उपलब्ध छैनन् भने इन-हाउस डाटा जानकारीको सबैभन्दा उपयुक्त स्रोत हो।
- तपाईंका आन्तरिक स्रोतहरूले तपाईंलाई सबैभन्दा सान्दर्भिक, भरपर्दो, र अप-टु-डेट डाटा प्रदान गर्दछ, जुन तपाईं आफ्नो आवश्यकता र प्राथमिकताहरूमा आधारित अनुकूलन गर्न सक्नुहुन्छ।
को विपक्ष
जबकि आन्तरिक स्रोतहरू आदर्श देखिन्छन्, तिनीहरूलाई तपाईंको AI मोडेलहरूमा लागू गर्न जटिल छ। डाटा सङ्कलन प्रक्रिया सरल छ तर तयारी धेरै जटिल र समय खपत छ। कच्चा डाटाले तपाइँ र तपाइँको टोलीलाई अनगिन्ती घण्टा म्यानुअल कार्य एनोटेटिङ, ट्यागिङ, र यसलाई परिवर्तन गर्न आवश्यक छ। एआई प्रशिक्षण डाटा.
तपाईंले धेरै टोलीहरूसँग सहकार्य गर्नुपर्नेछ - जहाँ जहाँ डाटा स्रोतहरू छरिएका छन् - र तिनीहरूलाई एक सुव्यवस्थित डाटा सङ्कलन प्रक्रियाको लागि सँगै ल्याउनु पर्छ। एक पटक सङ्कलन र कम्पाइल गरेपछि, म्यानुअल काम फेरि सुरु हुन्छ। यदि तपाइँसँग बजारमा सीमित समय छ भने यसले थप जटिलता थप्छ।
इन-हाउस डाटा संग्रह को लागत के हो?
आन्तरिक डाटा सङ्कलन र तयारीको खर्च यस अवस्थामा धेरै अर्थ हुन सक्छ। यहाँ हामी केवल ठोस लगानी र तपाईंले डेटा सङ्कलन र एनोटेट गर्न लगाउनुभएको समय र प्रयासलाई मात्र उल्लेख गर्दैछौं।
जहाँसम्म मौद्रिक लेनदेनको सम्बन्ध छ, तपाईंसँग दुईवटा प्रमुख खर्चहरू छन्:
- तपाईंको इन-हाउस AI विशेषज्ञहरू, डेटा वैज्ञानिकहरू, एनोटेटरहरू, र QA सहयोगीहरूका लागि तलब।
- एक समर्पित प्रयोग र रखरखाव मा संलग्न लागत डाटा एनोटेशन प्लेटफर्म.
कुनै पनि समयमा, इन-हाउस डाटासँग काम गर्न लाग्ने कुल लागत हो:
लागत खर्च = एनोटेटरहरूको संख्या * प्रति एनोटेटर लागत + प्लेटफर्म लागत
त्यहाँ धेरै लुकेका लागतहरू पनि समावेश छन्। तिनीहरूलाई व्यक्तिगत रूपमा हेरौं।
इन-हाउस डाटा सङ्कलनसँग सम्बन्धित लुकेका लागतहरू
व्यवस्थापन व्ययहरू
डेटा सङ्कलन र एनोटेसनमा सम्पूर्ण सञ्चालन र प्रक्रियाहरू प्रबन्ध गर्न सम्बन्धित महत्त्वपूर्ण खर्चहरू छन्। यो AI अपनाउने को एक अभिन्न शाखा हो जसलाई वित्त पोषित र निरन्तर निगरानी गर्न आवश्यक छ। सफलतापूर्वक आन्तरिक डाटा सङ्कलन र तयार गर्न, त्यहाँ एक पदानुक्रम हुनुपर्दछ जसमा सहयोगीहरू, गुणस्तर अधिकारीहरू, र वरिष्ठ व्यवस्थापनलाई रिपोर्ट गर्ने प्रबन्धकहरू समावेश छन्।
तथ्याङ्क शुद्धता अनुकूलन खर्च
सीआरएम वा अन्य कुनै स्रोतबाट प्राप्त डाटा अझै कच्चा छ र डाटा सफा र एनोटेसन आवश्यक छ। तपाईंको इन-हाउस टोलीले पाठ, भिडियो, छवि, वा अडियोमा प्रत्येक एकल तत्वलाई म्यानुअल रूपमा पहिचान र विशेषता दिनुपर्दछ र यसलाई प्रशिक्षण उद्देश्यका लागि तयार पार्नु पर्छ।
डेटासेटहरूलाई परिणामहरू मार्फत प्रमाणीकरण चाहिन्छ। जब नतिजाहरू सहि छैनन्, तिनीहरू अनुकूलनका लागि म्यानुअल रूपमा समायोजन गर्नुपर्छ। तपाईको महत्वाकांक्षा र डेटा उपलब्धताको मापनमा आधारित, अप्टिमाइजेसन कार्यप्रवाहको बहु राउन्ड महँगो मात्र हुन सक्दैन तर कष्टकर र समय-उपभोग पनि हुन सक्छ।
कर्मचारी कारोबार खर्च
कार्य संस्कृति जतिसुकै रमाइलो भए पनि कर्मचारीहरूले संगठन छोड्न बाध्य छन्। दिनको अन्त्यमा, व्यक्तिगत महत्वाकांक्षा र सन्तुष्टि कर्मचारीहरूको लागि प्राथमिकता बन्छ। यद्यपि यो दार्शनिक रूपमा सही छ, मौद्रिक रूपमा, यो व्यवसाय मालिकहरू र अपरेटरहरूको लागि महत्त्वपूर्ण घाटा हो।
जब कर्मचारीहरू प्रायः तपाईंको संगठनमा सामेल हुन्छन् र छोड्छन्, तपाईंले तिनीहरूको अनबोर्डिङ, प्रशिक्षण, र बाहिर निस्कनमा पैसा खर्च गर्नुहुन्छ। सबैभन्दा नराम्रो पक्ष भनेको तपाईंले आफ्नो डाटा सङ्कलन र स्क्र्याचबाट एनोटेशन प्रविधिहरूको बारेमा नयाँ स्रोत सिकाउनु पर्छ। यदि तिनीहरूले बिस्तारै सिक्छन् भने, तिनीहरूले स्केइङ परिणामहरू समाप्त गर्नेछन् र अतिरिक्त डेटा शुद्धता अनुकूलन खर्चहरू ट्रिगर गर्नेछन्।
लिपिङ अप
आन्तरिक खर्च सम्बन्धित तथ्यांक संकलन प्रत्यक्ष र लुकेका लागतहरू समावेश छन्। याद गर्नुहोस् कि जटिल प्रक्रियाको बीचमा, तपाईंले आफ्नो उत्पादन विकास गर्न, कम्पनीको प्रवर्द्धन गर्न, र बजारमा जाने रणनीतिहरू तयार गर्नुपर्छ।
सबै बाधाहरूबाट बच्न, हामी डेटा सङ्कलन र एनोटेसन विशेषज्ञहरूसँग सम्पर्कमा रहन सिफारिस गर्छौं। Shaip मा, हामीसँग हातमा सबैभन्दा व्यापक डाटा नेटवर्क छ, यसले हामीलाई आला बजार खण्डहरू र जनसांख्यिकीबाट डेटासेटहरू स्रोत गर्न सजिलो बनाउँछ। हामीले एनोटेटेड डाटा पनि डेलिभर गर्छौं ताकि तपाइँ यसलाई सीधा प्रशिक्षण उद्देश्यका लागि प्रयोग गर्न सक्नुहुनेछ।
सम्पर्कमा रहनुहोस् आज हामी संग.
