A coleta de dados sempre foi uma preocupação constante para empresas em crescimento. Infelizmente, as pequenas e médias empresas lutam com estratégias e técnicas de coleta de dados. Empresas maiores e start-ups com acesso a financiamento têm a vantagem de adquirir conjuntos de dados de fornecedores ou terceirizar o processo para obter qualidade e produção ideais. Para os empresários que ainda estão consolidando sua posição no mercado, a luta é real.
Antes que seu sistema de IA possa processar e fornecer resultados impecáveis, ele precisa processar milhares de conjuntos de dados para fins de treinamento. Um sistema só se torna melhor com treinamento repetido em conjuntos de dados contextuais e relevantes. As empresas que não conseguem obter os conjuntos de dados corretos em grandes volumes geralmente abrem caminho para sistemas ineficazes que fornecem resultados distorcidos ou tendenciosos.
No entanto, a coleta de dados não é tão simples. Em uma de nossas postagens anteriores, exploramos as vantagens e desvantagens de usar recursos gratuitos. Descrevemos quando é apropriado usar essas fontes, mas recomendamos revisar seus dados internos antes de utilizar conjuntos de dados gratuitos. Neste post, explicaremos melhor os custos do uso de dados internos.
O que são dados internos?
Os dados internos referem-se às análises que você gera internamente por meio de sua empresa. Os dados internos ou internos podem ser as informações do seu CRM, dados do mapa de calor do seu site, Google Analytics, campanhas publicitárias ou outra fonte essencial obtida dentro de sua empresa e suas operações.
Quais são os prós e contras das fontes de dados internas?
Os profissionais
O benefício mais significativo dos dados internos é que eles são gratuitos. Os dados gerados internamente também são relevantes para o produto ou serviço específico que você fornece. Outras vantagens de obter dados internos incluem:
- Você já tem os pipelines e fluxos de trabalho para geração de dados, e isso acontece em tempo real de forma autônoma. Não há intervenções manuais ou esforços envolvidos na fase de geração de dados.
- Os dados internos são a fonte de informação mais pertinente se o seu negócio for único, o primeiro a comercializar em uma área geográfica, ou se for um supernicho, e não houver conjuntos de dados disponíveis anteriormente.
- Suas fontes internas oferecem os dados mais contextuais, confiáveis e atualizados, que você pode personalizar com base em suas necessidades e preferências.
os Contras
Embora as fontes internas pareçam ideais, aplicá-las aos seus modelos de IA é complicado. O processo de coleta de dados é simples, mas a preparação é muito mais complexa e demorada. Dados brutos exigem que você e sua equipe dediquem inúmeras horas de trabalho manual anotando, marcando e transformando-os em Dados de treinamento de IA.
Você terá que colaborar com várias equipes – onde quer que as fontes de dados estejam espalhadas – e reuni-las para um processo de coleta de dados simplificado. Uma vez coletado e compilado, o trabalho manual recomeça. Isso aumenta ainda mais a complexidade, se você tiver um tempo limitado para o mercado.
Qual é o custo da coleta de dados interna?
A despesa de coleta e preparação de dados internos pode ter vários significados neste caso. Aqui estamos nos referindo apenas ao investimento tangível e à quantidade de tempo e esforço que você coloca na coleta e anotação de dados.
No que diz respeito às transações monetárias, você tem duas despesas principais:
- Salários para seus especialistas internos de IA, cientistas de dados, anotadores e associados de controle de qualidade.
- Os custos envolvidos no uso e manutenção de um plataforma de anotação de dados.
A qualquer momento, o custo total incorrido para trabalhar com dados internos é:
Custo Incorrido = Número de Anotadores*Custo por Anotador + Custo da Plataforma
Há também vários custos ocultos envolvidos. Vamos analisá-los individualmente.
Custos ocultos associados à coleta de dados interna
Assistência Domiciliária Despesas
Existem despesas cruciais associadas ao gerenciamento de toda a operação e processos na coleta e anotação de dados. Esta é uma ala integral da adoção da IA que precisa ser financiada e monitorada constantemente. Para coletar e preparar dados internos com sucesso, deve haver uma hierarquia envolvendo associados, executivos de qualidade e gerentes que se reportam à alta administração.
Data Precisão Despesas de otimização
Os dados diretamente de um CRM ou de qualquer outra fonte ainda são brutos e requerem limpeza e anotação de dados. Sua equipe interna deve identificar e atribuir manualmente cada elemento em um texto, vídeo, imagem ou áudio e prepará-lo para fins de treinamento.
Os conjuntos de dados exigem validação por meio de resultados. Quando os resultados não são precisos, eles precisam ser ajustados manualmente para otimização. Com base na escala de suas ambições e disponibilidade de dados, várias rodadas de fluxos de trabalho de otimização podem não apenas ser caras, mas também tediosas e demoradas.
Empregado Despesas de rotatividade
Os funcionários são obrigados a deixar as organizações, não importa quão agradável seja a cultura de trabalho. No final do dia, as ambições pessoais e a satisfação tornam-se uma prioridade para os funcionários. Embora isso seja filosoficamente correto, monetariamente, é uma perda significativa para os empresários e operadores.
Quando os funcionários entram e saem da sua organização com frequência, você acaba gastando dinheiro com a integração, o treinamento e até a saída. A pior parte é que você precisa ensinar um novo recurso sobre sua coleta de dados e técnicas de anotação do zero. Se aprenderem lentamente, acabarão distorcendo os resultados e acionarão despesas adicionais de otimização da precisão dos dados.
Resumindo
As despesas relacionadas com a casa coleta de dados incluem custos diretos e ocultos. Lembre-se que em meio ao processo complexo, você também precisa desenvolver seu produto, divulgar a empresa e preparar estratégias de go-to-market.
Para evitar todos os aborrecimentos, recomendamos entrar em contato com especialistas em coleta de dados e anotações. Na Shaip, temos a rede de dados mais extensa em mãos, tornando mais fácil para nós obter conjuntos de dados de segmentos de mercado de nicho e demografia. Também fornecemos dados anotados para que você possa usá-los diretamente para fins de treinamento.
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