बढ़ती कंपनियों के लिए डेटा संग्रह हमेशा एक चिंताजनक चिंता का विषय रहा है। दुर्भाग्य से, छोटे से मध्यम आकार के व्यवसाय डेटा संग्रह रणनीतियों और तकनीकों के साथ संघर्ष करते हैं। फंडिंग तक पहुंच वाली बड़ी कंपनियों और स्टार्ट-अप को विक्रेताओं से डेटासेट प्राप्त करने या इष्टतम गुणवत्ता और आउटपुट के लिए प्रक्रिया को आउटसोर्स करने का लाभ मिलता है। उद्यमियों के लिए जो अभी भी बाज़ार में अपनी स्थिति मजबूत कर रहे हैं, संघर्ष वास्तविक है।
इससे पहले कि आपका एआई सिस्टम त्रुटिहीन परिणाम संसाधित और वितरित कर सके, उसे प्रशिक्षण उद्देश्यों के लिए हजारों डेटासेट संसाधित करना होगा। प्रासंगिक और प्रासंगिक डेटासेट पर बार-बार प्रशिक्षण से ही एक प्रणाली बेहतर बनती है। जो व्यवसाय बड़ी मात्रा में सही डेटासेट प्राप्त करने में विफल रहते हैं, वे अक्सर अप्रभावी प्रणालियों के लिए मार्ग प्रशस्त करते हैं जो विषम या पक्षपातपूर्ण परिणाम देते हैं।
हालाँकि, डेटा संग्रह इतना आसान नहीं है। हमारी पिछली पोस्टों में से एक में, हमने मुफ़्त संसाधनों का उपयोग करने के फायदे और नुकसान का पता लगाया था। हमने रेखांकित किया है कि इन स्रोतों का उपयोग करना कब उचित है, लेकिन मुफ़्त डेटासेट का उपयोग करने से पहले अपने आंतरिक डेटा की समीक्षा करने की अत्यधिक अनुशंसा करते हैं। इस पोस्ट में, हम इन-हाउस डेटा का उपयोग करने की लागतों के बारे में आगे बताएंगे।
इन-हाउस डेटा क्या है?
इन-हाउस डेटा से तात्पर्य उस विश्लेषण से है जो आप अपने व्यवसाय के माध्यम से आंतरिक रूप से उत्पन्न करते हैं। आंतरिक या इन-हाउस डेटा आपके सीआरएम, आपकी वेबसाइट के हीटमैप डेटा, Google एनालिटिक्स, विज्ञापन अभियान, या आपकी कंपनी और उसके संचालन से प्राप्त किसी अन्य आवश्यक स्रोत से प्राप्त जानकारी हो सकती है।
इन-हाउस डेटा स्रोतों के फायदे और नुकसान क्या हैं?
पक्ष
इन-हाउस डेटा का सबसे महत्वपूर्ण लाभ यह है कि यह निःशुल्क है। आंतरिक रूप से उत्पन्न डेटा आपके द्वारा प्रदान किए जाने वाले विशिष्ट उत्पाद या सेवा के लिए भी प्रासंगिक है। इन-हाउस डेटा प्राप्त करने के अन्य लाभों में शामिल हैं:
- डेटा उत्पादन के लिए आपके पास पहले से ही पाइपलाइन और वर्कफ़्लो हैं, और यह वास्तविक समय में स्वायत्त रूप से होता है। डेटा उत्पादन चरण में कोई मैन्युअल हस्तक्षेप या प्रयास शामिल नहीं हैं।
- यदि आपका व्यवसाय अद्वितीय है, किसी भौगोलिक क्षेत्र में पहली बार बाज़ार में आया है, या सुपर-आला है, और पहले से उपलब्ध कोई डेटासेट उपलब्ध नहीं है, तो इन-हाउस डेटा जानकारी का सबसे प्रासंगिक स्रोत है।
- आपके आंतरिक स्रोत आपको सबसे अधिक प्रासंगिक, विश्वसनीय और अद्यतित डेटा प्रदान करते हैं, जिसे आप अपनी आवश्यकताओं और प्राथमिकताओं के आधार पर अनुकूलित कर सकते हैं।
विपक्ष
जबकि आंतरिक स्रोत आदर्श प्रतीत होते हैं, उन्हें अपने एआई मॉडल पर लागू करना जटिल है। डेटा संग्रह की प्रक्रिया सरल है लेकिन तैयारी बहुत अधिक जटिल और समय लेने वाली है। कच्चे डेटा को एनोटेट करने, टैग करने और उसे परिवर्तित करने में आपको और आपकी टीम को अनगिनत घंटों का मैन्युअल काम करना पड़ता है एआई प्रशिक्षण डेटा.
आपको कई टीमों के साथ सहयोग करना होगा - जहां भी डेटा स्रोत बिखरे हुए हैं - और एक सुव्यवस्थित डेटा संग्रह प्रक्रिया के लिए उन्हें एक साथ लाना होगा। एक बार एकत्र और संकलित होने के बाद, मैन्युअल काम फिर से शुरू हो जाता है। यदि आपके पास बाज़ार के लिए सीमित समय है तो इससे जटिलता और भी बढ़ जाती है।
इन-हाउस डेटा संग्रहण की लागत क्या है?
इस मामले में आंतरिक डेटा एकत्र करने और तैयार करने के खर्च के कई अर्थ हो सकते हैं। यहां हम केवल वास्तविक निवेश और डेटा एकत्र करने और व्याख्या करने में आपके द्वारा लगाए गए समय और प्रयास की बात कर रहे हैं।
जहां तक मौद्रिक लेनदेन का सवाल है, आपके दो प्रमुख खर्च हैं:
- आपके इन-हाउस एआई विशेषज्ञों, डेटा वैज्ञानिकों, एनोटेटर्स और क्यूए सहयोगियों के लिए वेतन।
- एक समर्पित के उपयोग और रखरखाव में शामिल लागत डेटा एनोटेशन प्लेटफ़ॉर्म.
किसी भी समय, इन-हाउस डेटा के साथ काम करने में आने वाली कुल लागत है:
खर्च की गई लागत = एनोटेटर्स की संख्या * प्रति एनोटेटर लागत + प्लेटफ़ॉर्म लागत
इसमें कई छिपी हुई लागतें भी शामिल हैं। आइए उन्हें व्यक्तिगत रूप से देखें।
इन-हाउस डेटा संग्रह से जुड़ी छिपी हुई लागतें
प्रबंध व्यय
डेटा संग्रह और एनोटेशन में संपूर्ण संचालन और प्रक्रियाओं के प्रबंधन से जुड़े महत्वपूर्ण खर्च हैं। यह एआई अपनाने का एक अभिन्न अंग है जिसे वित्त पोषित करने और लगातार निगरानी करने की आवश्यकता है। आंतरिक डेटा को सफलतापूर्वक एकत्र करने और तैयार करने के लिए, सहयोगियों, गुणवत्ता अधिकारियों और वरिष्ठ प्रबंधन को रिपोर्ट करने वाले प्रबंधकों को शामिल करते हुए एक पदानुक्रम होना चाहिए।
जानकारी शुद्धता अनुकूलन व्यय
सीआरएम या किसी अन्य स्रोत से सीधे प्राप्त डेटा अभी भी कच्चा है और डेटा की सफाई और एनोटेशन की आवश्यकता है। आपकी इन-हाउस टीम को टेक्स्ट, वीडियो, छवि या ऑडियो में प्रत्येक तत्व को मैन्युअल रूप से पहचानना और विशेषता देना होगा और इसे प्रशिक्षण उद्देश्यों के लिए तैयार करना होगा।
डेटासेट को परिणामों के माध्यम से सत्यापन की आवश्यकता होती है। जब परिणाम सटीक नहीं होते हैं, तो उन्हें अनुकूलन के लिए मैन्युअल रूप से समायोजित करना पड़ता है। आपकी महत्वाकांक्षाओं और डेटा उपलब्धता के पैमाने के आधार पर, अनुकूलन वर्कफ़्लो के कई दौर न केवल महंगे हो सकते हैं, बल्कि थकाऊ और समय लेने वाले भी हो सकते हैं।
कर्मचारी टर्नओवर व्यय
चाहे कार्य संस्कृति कितनी भी सुखद क्यों न हो, कर्मचारी संगठन छोड़ने के लिए बाध्य हैं। दिन के अंत में, व्यक्तिगत महत्वाकांक्षाएँ और संतुष्टि कर्मचारियों के लिए प्राथमिकता बन जाती है। हालांकि यह दार्शनिक रूप से सही है, आर्थिक रूप से, यह व्यापार मालिकों और ऑपरेटरों के लिए एक महत्वपूर्ण नुकसान है।
जब कर्मचारी बार-बार आपके संगठन में शामिल होते हैं और छोड़ देते हैं, तो आप उनकी नियुक्ति, प्रशिक्षण और यहां तक कि बाहर निकलने पर भी पैसा खर्च करते हैं। सबसे बुरी बात यह है कि आपको अपने डेटा संग्रह और एनोटेशन तकनीकों के बारे में शुरुआत से ही एक नया संसाधन सिखाना होगा। यदि वे धीरे-धीरे सीखते हैं, तो उनके परिणाम ख़राब हो जाएंगे और अतिरिक्त डेटा सटीकता अनुकूलन खर्च शुरू हो जाएंगे।
लपेटकर
घर-परिवार से जुड़े खर्चे डेटा संग्रह प्रत्यक्ष और छिपी हुई लागत शामिल करें। याद रखें कि जटिल प्रक्रिया के बीच, आपको अपना उत्पाद भी विकसित करना होगा, कंपनी का प्रचार करना होगा और बाजार में जाने की रणनीति तैयार करनी होगी।
सभी परेशानियों से बचने के लिए, हम डेटा संग्रह और एनोटेशन विशेषज्ञों से संपर्क करने की सलाह देते हैं। शेप में, हमारे पास सबसे व्यापक डेटा नेटवर्क है, जिससे हमारे लिए विशिष्ट बाज़ार क्षेत्रों और जनसांख्यिकी से डेटासेट प्राप्त करना आसान हो जाता है। हम एनोटेटेड डेटा भी प्रदान करते हैं ताकि आप इसे सीधे प्रशिक्षण उद्देश्यों के लिए उपयोग कर सकें।
संपर्क में रहें आज हमारे साथ.
