Việc thu thập dữ liệu luôn là một mối lo ngại đối với các công ty đang phát triển. Thật không may, các doanh nghiệp vừa và nhỏ phải vật lộn với các chiến lược và kỹ thuật thu thập dữ liệu. Các công ty lớn hơn và các công ty mới thành lập có khả năng tiếp cận nguồn vốn có lợi thế khi mua bộ dữ liệu từ các nhà cung cấp hoặc thuê ngoài quy trình để đạt được chất lượng và sản lượng tối ưu. Đối với các doanh nhân vẫn đang củng cố vị thế của mình trên thị trường, cuộc đấu tranh là có thật.
Trước khi hệ thống AI của bạn có thể xử lý và cung cấp kết quả hoàn hảo, nó phải xử lý hàng nghìn bộ dữ liệu cho mục đích đào tạo. Một hệ thống chỉ trở nên tốt hơn khi được đào tạo lặp lại qua các bộ dữ liệu theo ngữ cảnh và có liên quan. Các doanh nghiệp không mua đúng bộ dữ liệu với khối lượng lớn thường mở đường cho các hệ thống không hiệu quả mang lại kết quả sai lệch hoặc thiên vị.
Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu không hề đơn giản. Trong một trong những bài viết trước của chúng tôi, chúng tôi đã khám phá những lợi thế và bất lợi của việc sử dụng tài nguyên miễn phí. Chúng tôi đã vạch ra thời điểm thích hợp để sử dụng các nguồn này nhưng thực sự khuyên bạn nên xem lại dữ liệu nội bộ của mình trước khi sử dụng các bộ dữ liệu miễn phí. Trong bài đăng này, chúng tôi sẽ giải thích thêm về chi phí sử dụng dữ liệu nội bộ.
Dữ liệu nội bộ là gì?
Dữ liệu nội bộ đề cập đến số liệu phân tích bạn tạo ra trong nội bộ doanh nghiệp của mình. Dữ liệu nội bộ hoặc nội bộ có thể là thông tin từ CRM của bạn, dữ liệu bản đồ nhiệt của trang web của bạn, phân tích của Google, chiến dịch quảng cáo hoặc một nguồn thiết yếu khác có được từ bên trong công ty của bạn và các hoạt động của công ty.
Ưu và Nhược điểm của Nguồn Dữ liệu Nội bộ là gì?
Các thuận
Lợi ích đáng kể nhất của dữ liệu nội bộ là nó miễn phí. Dữ liệu được tạo nội bộ cũng có liên quan đến sản phẩm hoặc dịch vụ cụ thể mà bạn cung cấp. Các lợi thế khác của việc thu thập dữ liệu nội bộ bao gồm:
- Bạn đã có các đường ống và quy trình làm việc để tạo dữ liệu và điều này xảy ra trong thời gian thực một cách tự chủ. Không có can thiệp thủ công hoặc nỗ lực liên quan đến giai đoạn tạo dữ liệu.
- Dữ liệu nội bộ là nguồn thông tin thích hợp nhất nếu doanh nghiệp của bạn là duy nhất, đầu tiên tiếp thị trong một khu vực địa lý hoặc là siêu thị trường ngách và không có sẵn bộ dữ liệu nào trước đây.
- Các nguồn nội bộ của bạn cung cấp cho bạn dữ liệu theo ngữ cảnh, đáng tin cậy và cập nhật nhất, bạn có thể tùy chỉnh dữ liệu này dựa trên nhu cầu và sở thích của mình.
các Cons
Mặc dù các nguồn nội bộ có vẻ lý tưởng, nhưng việc áp dụng chúng vào các mô hình AI của bạn rất phức tạp. Quá trình thu thập dữ liệu đơn giản nhưng việc chuẩn bị phức tạp và tốn thời gian hơn nhiều. Dữ liệu thô yêu cầu bạn và nhóm của bạn thực hiện vô số giờ làm việc thủ công để chú thích, gắn thẻ và biến nó thành Dữ liệu đào tạo AI.
Bạn sẽ phải cộng tác với nhiều nhóm - bất cứ nơi nào các nguồn dữ liệu bị phân tán - và tập hợp chúng lại với nhau để có một quy trình thu thập dữ liệu được tổ chức hợp lý. Sau khi được thu thập và biên soạn, công việc thủ công bắt đầu hoạt động trở lại. Điều này làm tăng thêm sự phức tạp hơn nữa, nếu bạn có thời gian tiếp thị hạn chế.
Chi phí Thu thập Dữ liệu Nội bộ là gì?
Chi phí thu thập và chuẩn bị dữ liệu nội bộ có thể có nhiều ý nghĩa trong trường hợp này. Ở đây chúng tôi chỉ đề cập đến khoản đầu tư hữu hình và lượng thời gian và công sức bạn bỏ ra để thu thập và chú thích dữ liệu.
Đối với các giao dịch tiền tệ có liên quan, bạn có hai khoản chi phí chính:
- Mức lương cho các chuyên gia AI nội bộ, nhà khoa học dữ liệu, chuyên gia chú thích và cộng sự QA của bạn.
- Các chi phí liên quan đến việc sử dụng và duy trì một nền tảng chú thích dữ liệu.
Tại bất kỳ thời điểm nào, tổng chi phí phát sinh để xử lý dữ liệu nội bộ là:
Chi phí phát sinh = Số lượng chú thích * Giá mỗi chú thích + Chi phí nền tảng
Ngoài ra còn có nhiều chi phí ẩn liên quan. Hãy xem xét chúng một cách riêng lẻ.
Chi phí ẩn liên quan đến việc thu thập dữ liệu nội bộ
Quản lý Chi phí
Có những chi phí quan trọng liên quan đến việc quản lý toàn bộ hoạt động và các quy trình trong việc thu thập và chú thích dữ liệu. Đây là một phần không thể thiếu của việc áp dụng AI cần được tài trợ và giám sát liên tục. Để thu thập và chuẩn bị thành công dữ liệu nội bộ, phải có một hệ thống phân cấp liên quan đến các cộng sự, giám đốc điều hành chất lượng và người quản lý báo cáo cho quản lý cấp cao.
Ngày tính chính xác Chi phí tối ưu hóa
Dữ liệu trực tiếp từ CRM hoặc bất kỳ nguồn nào khác vẫn là dữ liệu thô và yêu cầu làm sạch dữ liệu và chú thích. Nhóm nội bộ của bạn phải xác định và quy định thủ công từng thành phần trong văn bản, video, hình ảnh hoặc âm thanh và chuẩn bị sẵn sàng cho mục đích đào tạo.
Bộ dữ liệu yêu cầu xác nhận thông qua kết quả. Khi kết quả không chính xác, chúng phải được điều chỉnh thủ công để tối ưu hóa. Dựa trên quy mô của tham vọng và dữ liệu sẵn có của bạn, nhiều vòng của quy trình tối ưu hóa không chỉ có thể tốn kém mà còn tẻ nhạt và mất thời gian.
Công nhân Chi phí Doanh thu
Nhân viên nhất định phải rời bỏ tổ chức cho dù văn hóa làm việc có thú vị đến đâu. Vào cuối ngày, tham vọng cá nhân và sự hài lòng trở thành ưu tiên của nhân viên. Mặc dù điều này đúng về mặt triết học, nhưng về mặt tiền tệ, đó là một tổn thất đáng kể cho các chủ doanh nghiệp và nhà điều hành.
Khi nhân viên thường xuyên tham gia và rời khỏi tổ chức của bạn, bạn sẽ phải chi tiền cho việc giới thiệu, đào tạo và thậm chí là rời bỏ tổ chức của họ. Phần tồi tệ nhất là bạn phải dạy một tài nguyên mới về kỹ thuật thu thập dữ liệu và chú thích của bạn từ đầu. Nếu họ học chậm, họ sẽ làm sai lệch kết quả và kích hoạt thêm chi phí tối ưu hóa độ chính xác của dữ liệu.
Tổng kết
Các chi phí liên quan đến nội bộ thu thập dữ liệu bao gồm chi phí trực tiếp và chi phí ẩn. Hãy nhớ rằng giữa quá trình phức tạp, bạn cũng phải phát triển sản phẩm của mình, quảng bá công ty và chuẩn bị các chiến lược tiếp cận thị trường.
Để tránh tất cả những điều phức tạp, chúng tôi khuyên bạn nên liên hệ với các chuyên gia thu thập dữ liệu và chú thích. Tại Shaip, chúng tôi có trong tay mạng lưới dữ liệu rộng lớn nhất, giúp chúng tôi dễ dàng tìm nguồn dữ liệu từ các phân khúc thị trường và nhân khẩu học thích hợp. Chúng tôi cũng cung cấp dữ liệu có chú thích để bạn có thể trực tiếp sử dụng nó cho mục đích đào tạo.
Hãy liên lạc với chúng tôi hôm nay.
