AIデータ収集

社内AIデータ収集の実際の隠れたコスト

データ収集は、成長する企業にとって常に厄介な懸念事項でした。 残念ながら、中小企業はデータ収集の戦略と手法に苦労しています。 資金調達にアクセスできる大企業や新興企業には、ベンダーからデータセットを取得したり、最適な品質と出力を得るためにプロセスをアウトソーシングしたりできるという利点があります。 まだ市場での地位を固めている起業家にとって、闘争は現実のものです。 

AIシステムが非の打ちどころのない結果を処理して提供する前に、トレーニングの目的で何千ものデータセットを処理する必要があります。 システムは、コンテキストおよび関連するデータセットに対して繰り返しトレーニングを行うことによってのみ改善されます。 適切なデータセットを大量に調達できない企業は、多くの場合、偏った結果や偏った結果をもたらす効果のないシステムへの道を開きます。 

ただし、データ収集はそれほど単純ではありません。 以前の投稿のXNUMXつで、無料のリソースを使用することの長所と短所を調査しました。 これらのソースを使用することが適切な場合について概説しましたが、無料のデータセットを利用する前に内部データを確認することを強くお勧めします。 この投稿では、社内データを使用するコストについてさらに説明します。 

社内データとは何ですか?

社内データとは、ビジネスを通じて社内で生成する分析を指します。 内部データまたは社内データは、CRMからの情報、Webサイトのヒートマップデータ、Googleアナリティクス、広告キャンペーン、または社内とその運営から取得した別の重要なソースである可能性があります。 

社内データソースの長所と短所は何ですか?

社内データソース

長所

社内データの最も重要な利点は、無料であるということです。 内部で生成されたデータは、提供する特定の製品またはサービスにも関連しています。 社内データを取得するその他の利点は次のとおりです。

  • データ生成のためのパイプラインとワークフローはすでにあり、これはリアルタイムで自律的に行​​われます。 データ生成フェーズに関連する手動の介入や作業はありません。 
  • 社内データは、ビジネスが独自のものである場合、地理的領域で最初に市場に出される場合、または非常にニッチであり、以前に利用可能なデータセットがない場合に最も適切な情報源です。
  • 内部ソースは、最もコンテキストに応じた信頼性の高い最新のデータを提供します。これらのデータは、ニーズや好みに基づいてカスタマイズできます。

短所

内部ソースは理想的なように見えますが、AIモデルにそれらを適用することは複雑です。 データ収集のプロセスは単純ですが、準備ははるかに複雑で時間がかかります。 生データでは、あなたとあなたのチームは、注釈を付け、タグ付けし、それを変換するために数え切れないほどの手作業を行う必要があります AIトレーニングデータ

データソースが散在している場所であればどこでも、複数のチームと協力して、合理化されたデータ収集プロセスのためにそれらをまとめる必要があります。 収集してコンパイルすると、手作業が再び始まります。 市場投入までの時間が限られている場合、これによりさらに複雑さが増します。 

今日は、AIトレーニングデータの要件について説明しましょう。

社内データ収集のコストはいくらですか?

この場合、内部データの収集と準備の費用には複数の意味があります。 ここでは、具体的な投資と、データの収集と注釈付けに費やした時間と労力についてのみ言及しています。 

金銭取引に関する限り、XNUMXつの主要な費用があります。

  • 社内のAIスペシャリスト、データサイエンティスト、アノテーター、QAアソシエイトの給与。
  • 専用の使用と維持に伴うコスト データ注釈プラットフォーム.

任意の時点で、社内データを処理するために発生する総コストは次のとおりです。 

発生したコスト=アノテーターの数*アノテーターあたりのコスト+プラットフォームのコスト

また、複数の隠れたコストが関係しています。 それらを個別に見てみましょう。 

社内データ収集に関連する隠れたコスト

社内データ収集に伴う隠れたコスト

マネジメント 経費

データ収集と注釈付けの操作とプロセス全体の管理に関連する重要な費用があります。 これはAI採用の不可欠な要素であり、資金を提供し、常に監視する必要があります。 内部データの収集と準備を成功させるには、上級管理職に報告するアソシエイト、品質管理者、およびマネージャーが関与する階層が必要です。 

且つ 正確さ 最適化費用

CRMまたはその他のソースからの直接のデータはまだ生であり、データのクリーニングと注釈が必要です。 社内チームは、テキスト、ビデオ、画像、またはオーディオのすべての要素を手動で識別して属性を付け、トレーニング目的で使用できるようにする必要があります。 

データセットには、結果による検証が必要です。 結果が正確でない場合は、最適化のために手動で調整する必要があります。 野心の規模とデータの可用性に基づいて、最適化ワークフローの複数のラウンドは、費用がかかるだけでなく、面倒で時間もかかる可能性があります。

従業員 売上高

従業員は、どんなに楽しい職場文化であっても、組織を離れることになります。 結局のところ、個人的な野心と満足は従業員の優先事項になります。 これは哲学的には正しいですが、金銭的には、事業主や事業者にとって重大な損失です。 

従業員が頻繁に組織に出入りする場合、最終的にはオンボーディング、トレーニング、さらには退社にお金を費やすことになります。 最悪の部分は、データ収集と注釈技術について新しいリソースを最初から教えなければならないことです。 学習が遅いと、結果が歪曲され、データ精度の最適化に追加の費用が発生します。

アップラッピング

社内関連費用 データ収集 直接コストと隠れたコストを含みます。 複雑なプロセスの中で、製品を開発し、会社を宣伝し、市場開拓戦略を準備する必要があることを忘れないでください。

すべての面倒を避けるために、データ収集と注釈の専門家に連絡することをお勧めします。 Shaipには、最も広範なデータネットワークがあり、ニッチ市場セグメントと人口統計からデータセットを簡単に入手できます。 また、トレーニング目的で直接使用できるように、注釈付きのデータも提供しています。 

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