데이터 수집은 항상 성장하는 기업의 골치 아픈 문제였습니다. 불행히도 중소기업은 데이터 수집 전략과 기술에 어려움을 겪고 있습니다. 자금을 이용할 수 있는 대기업과 신생 기업은 공급업체로부터 데이터 세트를 획득하거나 최적의 품질 및 출력을 위해 프로세스를 아웃소싱하는 이점이 있습니다. 여전히 시장에서 입지를 굳건히 하고 있는 기업가들에게 있어 투쟁은 현실입니다.
AI 시스템이 완벽한 결과를 처리하고 제공하려면 먼저 훈련 목적으로 수천 개의 데이터 세트를 처리해야 합니다. 상황에 맞는 관련 데이터 세트에 대한 반복적인 교육을 통해서만 시스템이 더 좋아집니다. 방대한 양의 올바른 데이터 세트를 확보하지 못하는 기업은 종종 왜곡되거나 편향된 결과를 제공하는 비효율적인 시스템의 길을 열어줍니다.
그러나 데이터 수집은 그렇게 간단하지 않습니다. 이전 게시물 중 하나에서 무료 리소스 사용의 장점과 단점을 살펴보았습니다. 이러한 소스를 사용하는 것이 적절한 경우를 설명했지만 무료 데이터 세트를 사용하기 전에 내부 데이터를 검토하는 것이 좋습니다. 이번 포스트에서는 사내 데이터를 사용하는 비용에 대해 자세히 설명하겠습니다.
사내 데이터란 무엇입니까?
사내 데이터는 비즈니스를 통해 내부적으로 생성한 분석을 나타냅니다. 내부 또는 내부 데이터는 CRM의 정보, 웹사이트의 히트맵 데이터, Google 분석, 광고 캠페인 또는 회사 및 운영 내에서 얻은 기타 필수 소스일 수 있습니다.
사내 데이터 소스의 장단점은 무엇입니까?
장점
사내 데이터의 가장 큰 이점은 무료라는 것입니다. 내부적으로 생성된 데이터는 귀하가 제공하는 특정 제품 또는 서비스와도 관련이 있습니다. 내부 데이터를 얻는 다른 이점은 다음과 같습니다.
- 데이터 생성을 위한 파이프라인과 워크플로가 이미 있으며 이는 자율적으로 실시간으로 발생합니다. 데이터 생성 단계에는 수동 개입이나 노력이 필요하지 않습니다.
- 사내 데이터는 귀하의 비즈니스가 고유하거나 지리적 영역에서 가장 먼저 시장에 출시된 경우 또는 틈새 시장이 매우 크고 이전에 사용할 수 있는 데이터 세트가 없는 경우 가장 적절한 정보 소스입니다.
- 내부 소스는 필요와 선호도에 따라 사용자 정의할 수 있는 가장 상황에 맞는 신뢰할 수 있는 최신 데이터를 제공합니다.
단점
내부 소스가 이상적인 것처럼 보이지만 AI 모델에 적용하는 것은 복잡합니다. 데이터 수집 프로세스는 간단하지만 준비하는 것은 훨씬 더 복잡하고 시간이 많이 걸립니다. 원시 데이터는 귀하와 귀하의 팀이 주석을 달고, 태그를 지정하고, 이를 AI 훈련 데이터.
데이터 소스가 흩어져 있는 여러 팀과 협업하고 간소화된 데이터 수집 프로세스를 위해 함께 모아야 합니다. 수집되고 컴파일되면 수작업이 다시 시작됩니다. 시장 출시 시간이 제한된 경우 복잡성이 더 가중됩니다.
사내 데이터 수집 비용은 얼마입니까?
이 경우 내부 데이터를 수집하고 준비하는 비용은 여러 의미를 가질 수 있습니다. 여기서 우리는 유형 투자와 데이터 수집 및 주석 처리에 들인 시간과 노력에 대해서만 언급합니다.
금전 거래와 관련하여 두 가지 주요 비용이 발생합니다.
- 사내 AI 전문가, 데이터 과학자, 주석가 및 QA 직원의 급여입니다.
- 전용기를 사용하고 유지하는 데 드는 비용 데이터 주석 플랫폼.
주어진 시점에서 사내 데이터 작업에 소요되는 총 비용은 다음과 같습니다.
발생 비용 = 애노테이터 수*애노테이터당 비용 + 플랫폼 비용
또한 여러 숨겨진 비용이 관련되어 있습니다. 개별적으로 살펴보겠습니다.
사내 데이터 수집과 관련된 숨겨진 비용
경비
데이터 수집 및 주석의 전체 작업 및 프로세스 관리와 관련된 중요한 비용이 있습니다. 이것은 자금을 지원하고 지속적으로 모니터링해야 하는 AI 채택의 핵심 요소입니다. 내부 데이터를 성공적으로 수집하고 준비하려면 고위 경영진에게 보고하는 직원, 품질 경영진 및 관리자가 포함된 계층 구조가 있어야 합니다.
Data 정확성 최적화 비용
CRM 또는 기타 소스에서 직접 가져온 데이터는 여전히 원시 상태이며 데이터 정리 및 주석이 필요합니다. 사내 팀은 텍스트, 비디오, 이미지 또는 오디오의 모든 단일 요소를 수동으로 식별하고 속성을 부여하고 교육 목적으로 준비해야 합니다.
데이터세트는 결과를 통한 검증이 필요합니다. 결과가 정확하지 않으면 최적화를 위해 수동으로 조정해야 합니다. 야망과 데이터 가용성의 규모에 따라 여러 라운드의 최적화 워크플로는 비용이 많이 들 뿐만 아니라 지루하고 시간이 많이 소요될 수 있습니다.
종업원 회전율 비용
직원들은 아무리 즐거운 직장 문화라도 회사를 떠날 수밖에 없습니다. 결국 개인의 야망과 만족이 직원의 우선 순위가 됩니다. 이것은 철학적으로 정확하지만 금전적으로는 사업주와 운영자에게 상당한 손실입니다.
직원이 조직에 자주 가입하고 퇴사하면 온보딩, 교육 및 퇴사에 돈을 지출하게 됩니다. 최악의 부분은 데이터 수집 및 주석 기술에 대한 새로운 리소스를 처음부터 가르쳐야 한다는 것입니다. 천천히 배우면 결과가 왜곡되고 추가 데이터 정확도 최적화 비용이 발생합니다.
최대 포장
사내 관련 비용 데이터 수집 직접 및 숨겨진 비용을 포함합니다. 복잡한 과정 속에서도 제품을 개발하고, 회사를 홍보하고, 시장 진출 전략을 준비해야 한다는 점을 기억하십시오.
모든 번거로움을 피하려면 데이터 수집 및 주석 전문가에게 문의하는 것이 좋습니다. Shaip은 가장 광범위한 데이터 네트워크를 보유하고 있어 틈새 시장 부문 및 인구 통계에서 데이터 세트를 쉽게 소싱할 수 있습니다. 또한 교육 목적으로 직접 사용할 수 있도록 주석이 달린 데이터를 제공합니다.
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