Datenanbieter

Ein Datenanbieter kostet Sie immer weniger: Hier ist der Grund

Alle Projekte mit Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning benötigen KI-Trainingsdaten. Die einzige Möglichkeit, wie KI-Systeme lernen können, genauer und relevanter für ihren Zweck zu werden, besteht darin, geeignete Informationen einzugeben. Gerade bei der Beschaffung und Aufbereitung von Datensätzen haben Unternehmen Schwierigkeiten, das Potenzial von KI und maschinellem Lernen zu nutzen.

KI-Training erfordert die konsistente Eingabe riesiger Mengen kontextbezogener Daten, damit Maschinen präzise Ergebnisse liefern können. So lernen sie mit jedem Ertrag schärfer zu werden. Die Beschaffung von Qualitätsdaten stellt Unternehmen vor große Herausforderungen. Entweder gehen ihnen die konstanten Quellen aus oder sie befürchten, dass ihnen die für die Zusammenarbeit mit Datenerfassungsunternehmen erforderlichen Mittel ausgehen würden.

Ein weit verbreitetes Missverständnis ist, dass Datenanbieter für Geschäftsinhaber nicht erschwinglich sind. Wir werden uns mit den Kosten für das Outsourcing Ihres KI-Trainings befassen und wie eine Investition langfristig Geld spart.

Verschiedene Datenquellen

Um die Kosteneffizienz von Datenanbietern zu verstehen, müssen wir zunächst die vielfältigen Quellen der Datenerfassung und ihre einzigartigen Vor- und Nachteile erkennen. Wenn Sie Ihr Verständnis der einzelnen Quellen vertiefen, erhalten Sie eine Vorstellung von den Vor- und Nachteilen der einzelnen Quellen.

QuelleVorteileNachteile
Gratis RessourcenSie stellen Datensätze über Branchen und Marktsegmente hinweg kostenlos zur Verfügung.Erfordert unzählige Stunden manueller Arbeit, um mehrere Datensätze und Kategorien zu durchsuchen, bevor die richtige gefunden wird.
Unternehmen haben mehrere Optionen, zum Beispiel Kaggle, AWS, Google Dataset Search Engine und viele andere.Die Datensätze sind meist roh und ungereinigt.
Die Daten müssen manuell annotiert werden, was wiederum zeitaufwändig ist.
Kann bei bestimmten Datensätzen zu Lizenzproblemen führen.
Interne QuellenSie stellen kontextbezogene Datensätze bereit, wie sie intern durch verschiedene, vom Unternehmen definierte Touchpoints generiert werden.Das verfügbare Datenvolumen hängt von Verkehr, Traktion und anderen berührungspunktbasierten Metriken ab.
Datensätze können je nach Bedarf angepasst werden.Die Zusammenarbeit zwischen und innerhalb von Abteilungen kann manchmal entmutigend sein.
Wenn die Markteinführung Ihres Produkts begrenzt ist, können interne Quellen zu erheblichen Verzögerungen führen.
Die Datenannotation ist immer noch eine manuelle Aufgabe.
Kostenpflichtige Quellen oder DatenanbieterMehrjährige Quellen für hochwertige KI-Trainingsdaten.Kann teuer sein, je nachdem, wie Nische Ihr Produkt ist.
Datensätze können je nach Projektanforderungen angepasst werden.
Die Daten werden unabhängig von Ihrer Time-to-Market immer pünktlich geliefert.
Lizenzierung und Compliance werden von den Anbietern übernommen.
Datensätze werden vor der Auslieferung annotiert und auf Qualität geprüft.

Wenn Sie sich die obige Tabelle ansehen, werden Sie verstehen, dass Datenvendoren mehr Vorteile als Nachteile bieten. Um Ihnen eine bessere Vorstellung zu geben, lassen Sie uns diese Aspekte im Detail untersuchen.

Lassen Sie uns noch heute Ihre Anforderungen an KI-Trainingsdaten besprechen.

Wie ein Datenanbieter immer von Vorteil für Ihre KI-Projekte ist

Datenanbieter ist immer von Vorteil für Ihre KI-Projekte Datenanbieter sind Spezialisten auf ihrem Gebiet. Sie sind Pioniere, die mit KI und ML vertraut waren, noch bevor sie zum Mainstream wurden. Datenerfassungsunternehmen verfügen über massive Netzwerke und Zugang zu Datenbanken mit unterschiedlichen Datensätzen. Sie haben auch den Einfluss und die Infrastruktur, um mit ihren Netzwerken und Kontakten neue Datensätze von Grund auf neu zu generieren.

Datenerfassungsfirmen liefern konsistent tadellose Datensätze für Ihre Projekte. Abgesehen davon sind hier einige der Kompetenzen, die sie in die Zusammenarbeit einbringen:

  • Anbieter können Daten aus verschiedenen Formaten generieren, kuratieren und bereitstellen. Wenn Sie beispielsweise Sprachsuchmodule für Ihre App entwickeln möchten, können diese Ihnen Sprachdaten entsprechend Ihren Anforderungen liefern. Sie können auch bild-, text- oder videobasierte Daten liefern, die für Ihr Projekt von Vorteil sind.
  • Datenexperten kümmern sich um alle Hindernisse und Probleme, die mit der Lizenzierung und der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften einhergehen. Die von ihnen bereitgestellten Datensätze wären völlig frei von Einschränkungen.
  • Datenerfassungsunternehmen stellen sicher, dass die Daten, die Sie erhalten, unvoreingenommen sind, oder informieren Sie über mögliche Verzerrungen, damit Sie Ihre Systeme für relevante Ergebnisse anpassen können.
  • Sie erhalten bei Bedarf die aktuellsten Datensätze aus Hintergründen, Demografie, Marktsegmenten und anderen kritischen Segmenten.

Warum Datenanbieter weniger teuer sind

Datenanbieter und Spezialisten können wettbewerbsfähige Preise verlangen, da sie maßgeschneiderte Verträge für Großprojekte haben. Ihre massiven Netzwerke sind auch einer der Hauptgründe dafür, dass sie sich auf lange Sicht als kostengünstiger erweisen. Da sie seit Jahren in der Branche tätig sind, wissen sie, welche Quelle für jeden Datensatztyp geeignet ist, wie Daten schnell unter engen Fristen abgerufen werden und an wen sie sich für genaue Datensätze wenden können.

Mit zunehmender Dauer Ihrer Zusammenarbeit verstehen sie Ihre Anforderungen und liefern eigenständig hochwertige Datensätze. Am Ende entstehen Ihnen absolut keine Ausgaben für Datenqualitätsoptimierungszyklen, Gemeinkosten, Schulungen, Anmerkungen und andere kostspielige Ausgaben.

Der Shaip-Vorteil

Wir bei Shaip sind Veteranen auf dem Gebiet der Datenannotation und -erfassung. Mit über 13 Jahren Erfahrung verstehen wir Datenanforderungen wie kein anderer auf dem Markt. Wir haben drei Runden strenger Qualitätsprüfungen, um sicherzustellen, dass die Daten, die Sie erhalten, hochgeladen werden können. Wir sind auch stolz auf unsere Transparenz und haben unser Modell darauf aufgebaut, unsere Versprechen einzuhalten.

Eine kurze Fallstudie

Wir sind spezialisiert auf die Bereitstellung hochwertige Gesundheitsdaten. Eine unserer erfolgreichsten Kooperationen war die mit einer Versicherungsgesellschaft. Sie wollten KI-gesteuerte Module wie Predictive Analytics einsetzen, um die Wahrscheinlichkeit einer Erkrankung ihrer Versicherer zu bewerten und entsprechend maßgeschneiderte Prämien anzubieten.

Um die Ergebnisse genau vorhersagen zu können, waren riesige Mengen an Gesundheitsdaten aus bestimmten demografischen Gruppen erforderlich. Mit freiwillig gemachten Angaben könnten sich Versicherer ein Bild davon machen, welche Erkrankungen sie aufgrund ihres Lebensstils, ihrer Genetik, ihrer Erbanlagen und anderer Faktoren entwickeln könnten. Bei der Erstellung von Datensätzen hat die Versicherung mit uns zusammengearbeitet und wir haben diese im vorgegebenen Zeitrahmen geliefert.

Eine der großen Herausforderungen in Bezug auf Gesundheitsdaten besteht darin, sicherzustellen, dass wir de-identifiziert Patientendaten und implementierte HIPAA-Protokolle. Unser rigoroser Prozess garantierte, dass die Daten vor jeglicher Form der erneuten Identifizierung geschützt waren und letztendlich alle Compliance-Standards erfüllten.

Fazit

Die Nutzung von Datenanbietern anstelle des Rückgriffs auf freie Ressourcen spart langfristig Geld und bereitet Ihr Unternehmen auf exponentielles Wachstum vor. Wenn Sie möchten, dass Ihre KI-Module genaue Ergebnisse liefern, sollten Sie ihnen zuerst relevante Daten zuführen, die nur von Experten wie uns stammen können.

Nehmen Sie noch heute Kontakt mit uns auf, um Ihre Ideen und Anforderungen zu besprechen.

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