AI Datensammlung

Déi tatsächlech verstoppte Käschte vun der interner AI Datesammlung

Datesammlung war ëmmer eng plagéiert Suerg fir wuessend Firmen. Leider kämpfen kleng a mëttelgrouss Betriber mat Datensammlungsstrategien an Techniken. Méi grouss Firmen a Start-ups mat Zougang zu Finanzéierung hunn de Virdeel fir Datesätz vu Verkeefer ze kréien oder de Prozess fir eng optimal Qualitéit an Ausgang auszeschaffen. Fir Entrepreneuren déi nach ëmmer hir Positioun um Maart verstäerken, ass de Kampf real. 

Ier Ären AI System kann impeccabel Resultater veraarbecht an liwweren, muss et Dausende vun Datesätz fir Trainingszwecker veraarbechten. E System gëtt nëmme besser mat widderholl Training iwwer kontextuell an relevant Datesätz. Geschäfter déi net déi richteg Datesätz a grousse Volumen erakommen, bereet dacks de Wee fir ineffektiv Systemer déi schief oder partiell Resultater liwweren. 

Wéi och ëmmer, Datensammlung ass net sou einfach. An engem vun eise fréiere Posts hu mir d'Virdeeler an Nodeeler vun der Benotzung vun gratis Ressourcen exploréiert. Mir hu beschriwwen wéini et passend ass dës Quellen ze benotzen, awer empfeelen Iech Är intern Donnéeën ze iwwerpréiwen ier Dir gratis Datesätz benotzt. An dësem Post wäerte mir d'Käschte vun der Benotzung vun internen Daten weider erklären. 

Wat ass In-House Data?

In-House Daten bezitt sech op d'Analytik déi Dir intern duerch Äert Geschäft generéiert. Intern oder intern Donnéeën kéinten d'Informatioun vun Ärem CRM sinn, Heatmapdaten vun Ärer Websäit, Google Analytics, Annonce Kampagnen oder eng aner wesentlech Quell, déi aus Ärer Firma a sengen Operatiounen kritt gëtt. 

Wat sinn d'Virdeeler an Nodeeler vun In-House Datequellen?

Intern Datenquellen

De Pros

De bedeitendsten Virdeel vun internen Daten ass datt et gratis ass. D'Donnéeën intern generéiert sinn och relevant fir de spezifesche Produkt oder Service deen Dir ubitt. Aner Virdeeler fir intern Daten ze kréien enthalen:

  • Dir hutt schonn d'Pipelines an Workflows fir Datengeneratioun, an dëst geschitt an Echtzäit autonom. Et gi keng manuell Interventiounen oder Efforten an der Dategeneratiounsphase involvéiert. 
  • In-House Daten sinn déi pertinent Informatiounsquell wann Äert Geschäft eenzegaarteg ass, fir d'éischt an engem geographesche Gebitt ze vermaart oder super-Nisch ass, an et gi keng virdru verfügbar Datesätz verfügbar.
  • Är intern Quelle bidden Iech déi kontextuell, zouverlässeg an aktuell Donnéeën, déi Dir op Äre Besoinen a Virléiften personaliséiere kënnt.

The Cons

Wärend intern Quelle ideal schéngen, se op Är AI Modeller uwenden ass komplizéiert. De Prozess vun der Datesammlung ass einfach awer d'Virbereedung ass vill méi komplex an Zäitopwänneg. Matière Daten erfuerdert datt Dir an Äert Team eng Onmass Stonne vun der manueller Aarbecht annotéieren, taggen an et ëmsetzen AI Trainingsdaten

Dir musst mat verschiddenen Teams kollaboréieren - egal wou Datenquellen verspreet sinn - a bréngen se zesummen fir e streamlined Datesammlungsprozess. Eemol gesammelt a kompiléiert, fänkt d'manuell Aarbecht erëm un. Dëst füügt d'Komplexitéit weider, wann Dir limitéiert Zäit op de Maart hutt. 

Loosst eis Är AI Trainingsdatenfuerderung haut diskutéieren.

Wat sinn d'Käschte vun der In-House Datensammlung?

D'Käschte fir intern Donnéeën ze sammelen an ze preparéieren kënnen an dësem Fall verschidde Bedeitungen hunn. Hei bezéie mir nëmmen op déi konkret Investitioun an d'Quantitéit un Zäit an Effort déi Dir setzt fir Daten ze sammelen an ze kommentéieren. 

Wat monetär Transaktioune betrëfft, hutt Dir zwee grouss Ausgaben:

  • Gehälter fir Är intern AI Spezialisten, Datewëssenschaftler, Annotateuren, a QA Associates.
  • D'Käschte involvéiert beim Gebrauch an Erhalen vun engem engagéierten daten Annotatioun Plattform.

Zu all Zäitpunkt sinn d'Gesamtkäschte fir mat internen Donnéeën ze schaffen: 

Käschten entstanen = Unzuel vun Annotater * Käschte pro Annotator + Plattformkäschte

Et sinn och verschidde verstoppte Käschten involvéiert. Loosst eis se individuell kucken. 

Verstoppt Käschte verbonne mat In-House Data Collection

Verstoppte Käschten verbonne mat der interner Datesammlung

Gestioun Ausgaben

Et gi entscheedend Ausgaben verbonne mat der Gestioun vun der ganzer Operatioun a Prozesser an der Datesammlung an Annotatioun. Dëst ass en integralen Fligel vun der AI Adoptioun déi finanzéiert a konstant iwwerwaacht muss ginn. Fir erfollegräich intern Donnéeën ze sammelen an ze preparéieren, muss et eng Hierarchie sinn, déi Mataarbechter, Qualitéitsleit a Manager involvéiert, déi dem Senior Management berichten. 

Daten Genauegkeet Optimisatiounskäschten

Daten direkt vun engem CRM oder all aner Quell sinn nach ëmmer rau a erfuerdert Datenreinigung an Annotatioun. Ären internen Team muss all eenzel Element an engem Text, Video, Bild oder Audio manuell identifizéieren an attributéieren an et fäerdeg maachen fir Trainingszwecker. 

D'Datesätz erfuerderen Validatioun duerch Resultater. Wann d'Resultater net korrekt sinn, musse se manuell fir Optimisatioun ugepasst ginn. Baséierend op der Skala vun Ären Ambitiounen an Datenverfügbarkeet, kënne verschidde Ronnen vun Optimiséierungsworkflows net nëmmen deier sinn, awer och langweileg an Zäitopwendeg.

Employé Ëmsaz Käschten

D'Mataarbechter si gebonnen Organisatiounen ze verloossen egal wéi agreabel d'Aarbechtskultur ass. Um Enn vum Dag ginn perséinlech Ambitiounen an Zefriddenheet eng Prioritéit fir Mataarbechter. Och wann dëst philosophesch korrekt ass, monetär, ass et e wesentleche Verloscht fir Geschäftsbesëtzer a Betreiber. 

Wann d'Mataarbechter dacks matmaachen an Är Organisatioun verloossen, verbréngt Dir um Enn Sue fir hir Onboarding, Training a souguer Sortie. De schlëmmste Deel ass datt Dir eng nei Ressource iwwer Är Datesammlung an Annotatiounstechnike vun Null léiere musst. Wa se lues léieren, wäerte se d'Resultater schlëmmen an zousätzlech Date Genauegkeet Optimisatiounskäschte ausléisen.

Wrapping Up

D'Ausgaben am Zesummenhang mat intern Daten Sammlung beinhalt direkt a verstoppte Käschten. Denkt drun datt am komplexe Prozess Dir och Äert Produkt z'entwéckelen, d'Firma förderen, a go-to-market Strategien virbereeden.

Fir all Stress ze vermeiden, empfeelen mir Iech mat Datensammlungs- an Annotatiounsexperten a Kontakt ze kommen. Bei Shaip hu mir dat extensivst Datennetz an der Hand, wat et méi einfach mécht fir Datensätz aus Nischemarktsegmenter & Demographie ze Quellen. Mir liwweren och annotéiert Donnéeën sou datt Dir se direkt fir Trainingszwecker benotze kënnt. 

Wennt mat eis haut.

Sozial Share