數據收集一直是成長型公司所關心的問題。 不幸的是，中小型企業在數據收集策略和技術方面苦苦掙扎。 獲得資金的大型公司和初創企業具有從供應商處獲取數據集或外包流程以獲得最佳質量和輸出的優勢。 對於仍在鞏固市場地位的企業家來說，鬥爭是真實的。
在您的 AI 系統能夠處理和提供無可挑剔的結果之前，它必須處理數千個數據集以進行訓練。 只有通過對上下文和相關數據集的重複訓練，系統才會變得更好。 未能大量採購正確數據集的企業通常會為提供有偏差或有偏見的結果的低效系統鋪平道路。
然而，數據收集並不是那麼簡單。 在我們之前的一篇博文中，我們探討了使用免費資源的優缺點。 我們概述了何時適合使用這些資源，但強烈建議在使用免費數據集之前查看您的內部數據。 在這篇文章中，我們將進一步解釋使用內部數據的成本。
什麼是內部數據？
內部數據是指您通過業務在內部生成的分析。 內部或內部數據可以是來自您的 CRM 的信息、您網站的熱圖數據、Google 分析、廣告活動或從您的公司及其運營內部獲得的其他重要來源。
內部數據源的優缺點是什麼？
優點
內部數據最大的好處是它是免費的。 內部生成的數據也與您提供的特定產品或服務相關。 獲取內部數據的其他優勢包括：
- 您已經擁有用於數據生成的管道和工作流程，並且這會自動實時發生。 數據生成階段不涉及人工干預或努力。
- 如果您的業務是獨一無二的，首先在某個地理區域進行營銷，或者是超級小眾，並且以前沒有可用的數據集，那麼內部數據是最相關的信息來源。
- 您的內部資源為您提供最符合上下文、最可靠和最新的數據，您可以根據自己的需求和偏好對其進行自定義。
利弊
雖然內部資源看起來很理想，但將它們應用於您的 AI 模型卻很複雜。 數據收集的過程很簡單，但準備工作要復雜得多且耗時。 原始數據需要您和您的團隊投入無數小時的人工工作來註釋、標記並將其轉化為 人工智能訓練數據.
您必須與多個團隊協作——無論數據源分散在何處——並將它們整合在一起以簡化數據收集過程。 一旦收集和編譯，手工工作再次開始。 如果您的上市時間有限，這會進一步增加複雜性。
內部數據收集的成本是多少？
在這種情況下，收集和準備內部數據的費用可能有多種含義。 在這裡，我們僅指您在收集和註釋數據方面投入的有形投資以及時間和精力。
就貨幣交易而言，您有兩項主要支出：
- 內部 AI 專家、數據科學家、註釋員和 QA 員工的薪水。
- 使用和維護專用設備所涉及的成本 數據標註平台.
在任何給定時間點，使用內部數據產生的總成本為：
產生的成本 = 註釋者數量*每個註釋者的成本 + 平台成本
還涉及多種隱性成本。 讓我們分別看一下它們。
與內部數據收集相關的隱藏成本
管理 支出
與管理數據收集和註釋中的整個操作和流程相關的費用至關重要。 這是人工智能採用的一個組成部分，需要獲得資金和持續監控。 為了成功收集和準備內部數據，必須有一個層次結構，包括向高級管理層報告的員工、質量主管和經理。
數據 準確性 優化費用
直接來自 CRM 或任何其他來源的數據仍然是原始數據，需要數據清理和註釋。 您的內部團隊必須手動識別和歸屬文本、視頻、圖像或音頻中的每個元素，並使其為培訓目的做好準備。
數據集需要通過結果進行驗證。 當結果不准確時，必須手動調整以進行優化。 根據您的野心和數據可用性的規模，多輪優化工作流程不僅成本高昂，而且冗長乏味且耗時。
僱員 周轉費用
無論工作文化多麼令人愉快，員工都必須離開組織。 歸根結底，個人抱負和滿足感成為員工的首要任務。 雖然這在哲學上是正確的，但在金錢上，這對企業主和經營者來說是一個重大損失。
當員工頻繁加入和離開您的組織時，您最終會在他們的入職、培訓甚至離職上花錢。 最糟糕的是，您必須從頭開始教授有關數據收集和註釋技術的新資源。 如果他們學習緩慢，他們最終會扭曲結果並引發額外的數據準確性優化費用。
結束語
與內部相關的費用 數據收集 包括直接成本和隱性成本。 請記住，在復雜的過程中，您還必須開發產品、推廣公司並準備上市策略。
為避免所有麻煩，我們建議與數據收集和註釋專家聯繫。 在 Shaip，我們擁有最廣泛的數據網絡，使我們可以更輕鬆地從細分市場和人口統計數據中獲取數據集。 我們還提供帶註釋的數據，因此您可以直接將其用於培訓目的。
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