数据收集一直是成长型公司所关心的问题。 不幸的是，中小型企业在数据收集策略和技术方面苦苦挣扎。 获得资金的大型公司和初创企业具有从供应商处获取数据集或外包流程以获得最佳质量和输出的优势。 对于仍在巩固市场地位的企业家来说，斗争是真实的。
在您的 AI 系统可以处理和提供无可挑剔的结果之前，它必须处理数千个数据集以进行训练。 只有通过对上下文和相关数据集的重复训练，系统才会变得更好。 未能大量采购正确数据集的企业通常会为提供有偏差或有偏见的结果的低效系统铺平道路。
然而，数据收集并不是那么简单。 在我们之前的一篇博文中，我们探讨了使用免费资源的优缺点。 我们概述了何时适合使用这些资源，但强烈建议在使用免费数据集之前查看您的内部数据。 在这篇文章中，我们将进一步解释使用内部数据的成本。
什么是内部数据？
内部数据是指您通过业务在内部生成的分析。 内部或内部数据可以是来自您的 CRM 的信息、您网站的热图数据、Google 分析、广告活动或从您公司及其运营内部获得的其他重要来源。
内部数据源的优缺点是什么？
优点
内部数据最大的好处是它是免费的。 内部生成的数据也与您提供的特定产品或服务相关。 获取内部数据的其他优势包括：
- 您已经拥有用于数据生成的管道和工作流，并且这会自动实时发生。 数据生成阶段不涉及人工干预或努力。
- 如果您的业务是独一无二的，首先在某个地理区域进行营销，或者是超级小众，并且以前没有可用的数据集，那么内部数据是最相关的信息来源。
- 您的内部资源为您提供最符合上下文、最可靠和最新的数据，您可以根据自己的需求和偏好对其进行自定义。
利弊
虽然内部资源看起来很理想，但将它们应用于您的 AI 模型却很复杂。 数据收集的过程很简单，但准备过程要复杂得多且耗时。 原始数据需要您和您的团队投入无数小时的人工工作来注释、标记并将其转化为 人工智能训练数据.
您必须与多个团队协作——无论数据源分散在何处——并将它们整合在一起以简化数据收集过程。 一旦收集和编译，手工工作再次开始。 如果您的上市时间有限，这会进一步增加复杂性。
内部数据收集的成本是多少？
在这种情况下，收集和准备内部数据的费用可能有多种含义。 在这里，我们仅指您在收集和注释数据方面投入的有形投资以及时间和精力。
就货币交易而言，您有两项主要支出：
- 内部 AI 专家、数据科学家、注释员和 QA 员工的薪水。
- 使用和维护专用设备所涉及的成本 数据标注平台.
在任何给定时间点，使用内部数据产生的总成本为：
产生的成本 = 注释者数量*每个注释者的成本 + 平台成本
还涉及多种隐性成本。 让我们分别看一下它们。
与内部数据收集相关的隐藏成本
管理 开支
与管理数据收集和注释中的整个操作和流程相关的费用至关重要。 这是人工智能采用的一个组成部分，需要资金支持和持续监控。 为了成功收集和准备内部数据，必须有一个层次结构，包括向高级管理层报告的员工、质量主管和经理。
时间 准确性 优化费用
直接来自 CRM 或任何其他来源的数据仍然是原始数据，需要数据清理和注释。 您的内部团队必须手动识别和归属文本、视频、图像或音频中的每个元素，并使其为培训目的做好准备。
数据集需要通过结果进行验证。 当结果不准确时，必须手动调整以进行优化。 根据您的野心和数据可用性的规模，多轮优化工作流程不仅成本高昂，而且冗长乏味且耗时。
员工 周转费用
无论工作文化多么令人愉快，员工都必须离开组织。 归根结底，个人抱负和满足感成为员工的首要任务。 虽然这在哲学上是正确的，但在金钱上，这对企业主和经营者来说是一个重大损失。
当员工频繁加入和离开您的组织时，您最终会在他们的入职、培训甚至离职上花钱。 最糟糕的是，您必须从头开始教授有关数据收集和注释技术的新资源。 如果他们学习缓慢，他们最终会扭曲结果并引发额外的数据准确性优化费用。
总结
与内部相关的费用 数据采集 包括直接成本和隐性成本。 请记住，在复杂的过程中，您还必须开发产品、推广公司并准备上市策略。
为避免所有麻烦，我们建议与数据收集和注释专家联系。 在 Shaip，我们拥有最广泛的数据网络，使我们可以更轻松地从细分市场和人口统计数据中获取数据集。 我们还提供带注释的数据，因此您可以直接将其用于培训目的。
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