Die Datenerhebung war schon immer ein großes Problem für wachsende Unternehmen. Leider haben kleine und mittelständische Unternehmen Schwierigkeiten mit Strategien und Techniken zur Datenerfassung. Größere Unternehmen und Start-ups mit Zugang zu Fördermitteln haben den Vorteil, Datensätze von Anbietern zu erwerben oder den Prozess für optimale Qualität und Leistung auszulagern. Für Unternehmer, die ihre Position auf dem Markt noch festigen, ist der Kampf real.
Bevor Ihr KI-System einwandfreie Ergebnisse verarbeiten und liefern kann, muss es zu Trainingszwecken Tausende von Datensätzen verarbeiten. Ein System wird nur durch wiederholtes Training über kontextbezogene und relevante Datensätze besser. Unternehmen, die nicht die richtigen Datensätze in großen Mengen beschaffen, ebnen oft den Weg für ineffektive Systeme, die verzerrte oder verzerrte Ergebnisse liefern.
Die Datenerhebung ist jedoch nicht so einfach. In einem unserer vorherigen Beiträge haben wir die Vor- und Nachteile der Nutzung kostenloser Ressourcen untersucht. Wir haben dargelegt, wann es angemessen ist, diese Quellen zu verwenden, empfehlen jedoch dringend, Ihre internen Daten zu überprüfen, bevor Sie kostenlose Datensätze verwenden. In diesem Beitrag erläutern wir die Kosten für die Nutzung von Inhouse-Daten.
Was sind interne Daten?
Interne Daten beziehen sich auf die Analysen, die Sie intern durch Ihr Unternehmen generieren. Interne oder interne Daten können Informationen aus Ihrem CRM, Heatmap-Daten Ihrer Website, Google Analytics, Werbekampagnen oder andere wichtige Quellen sein, die aus Ihrem Unternehmen und seinem Betrieb stammen.
Was sind die Vor- und Nachteile von internen Datenquellen?
Die Vor-
Der größte Vorteil interner Daten ist, dass sie kostenlos sind. Die intern generierten Daten sind auch für das von Ihnen bereitgestellte Produkt oder die spezifische Dienstleistung relevant. Weitere Vorteile des Erhaltens interner Daten sind:
- Sie haben bereits die Pipelines und Workflows für die Datengenerierung, und dies geschieht in Echtzeit autonom. In der Phase der Datengenerierung sind keine manuellen Eingriffe oder Aufwände erforderlich.
- Interne Daten sind die relevanteste Informationsquelle, wenn Ihr Unternehmen einzigartig ist, zuerst in einem geografischen Gebiet auf den Markt kommt oder eine Supernische ist und keine zuvor verfügbaren Datensätze verfügbar sind.
- Ihre internen Quellen bieten Ihnen die kontextuellsten, zuverlässigsten und aktuellsten Daten, die Sie an Ihre Bedürfnisse und Vorlieben anpassen können.
Die Nachteile
Während interne Quellen ideal erscheinen, ist es kompliziert, sie auf Ihre KI-Modelle anzuwenden. Der Prozess der Datenerhebung ist einfach, aber die Vorbereitung ist viel komplexer und zeitaufwändiger. Rohdaten erfordern von Ihnen und Ihrem Team unzählige Stunden manueller Arbeit zum Kommentieren, Taggen und Umwandeln in KI-Trainingsdaten.
Sie müssen mit mehreren Teams zusammenarbeiten – wo immer Datenquellen verstreut sind – und sie für einen optimierten Datenerfassungsprozess zusammenführen. Einmal gesammelt und zusammengestellt, beginnt wieder Handarbeit. Dies erhöht die Komplexität zusätzlich, wenn Sie nur eine begrenzte Zeit zur Markteinführung haben.
Was kostet die interne Datenerfassung?
Der Aufwand für die Erhebung und Aufbereitung interner Daten kann dabei mehrere Bedeutungen haben. Hier beziehen wir uns nur auf die materielle Investition und den Zeit- und Arbeitsaufwand, den Sie in das Sammeln und Kommentieren von Daten investieren.
Was den Geldverkehr betrifft, haben Sie zwei Hauptausgaben:
- Gehälter für Ihre internen KI-Spezialisten, Data Scientists, Annotatoren und QA-Mitarbeiter.
- Die Kosten für die Nutzung und Wartung eines dedizierten Datenanmerkungsplattform.
Die Gesamtkosten für die Arbeit mit internen Daten betragen zu jedem Zeitpunkt:
Angefallene Kosten = Anzahl der Kommentatoren*Kosten pro Kommentator + Plattformkosten
Es gibt auch mehrere versteckte Kosten. Betrachten wir sie einzeln.
Versteckte Kosten im Zusammenhang mit der internen Datenerfassung
Management Kosten
Die Verwaltung des gesamten Betriebs und der Prozesse bei der Datenerfassung und Annotation ist mit erheblichen Kosten verbunden. Dies ist ein integraler Flügel der KI-Einführung, der finanziert und ständig überwacht werden muss. Um interne Daten erfolgreich zu sammeln und aufzubereiten, muss es eine Hierarchie mit Mitarbeitern, Qualitätsmanagern und Managern geben, die an die Geschäftsleitung berichten.
Datum Genauigkeit Optimierungsaufwand
Daten direkt aus einem CRM oder einer anderen Quelle sind immer noch Rohdaten und erfordern eine Datenbereinigung und Annotation. Ihr internes Team muss jedes einzelne Element in einem Text, Video, Bild oder Audio manuell identifizieren und zuordnen und für Schulungszwecke vorbereiten.
Die Datensätze erfordern eine Validierung durch Ergebnisse. Wenn die Ergebnisse nicht genau sind, müssen sie zur Optimierung manuell angepasst werden. Je nach Umfang Ihrer Ambitionen und Datenverfügbarkeit können mehrere Runden von Optimierungsworkflows nicht nur teuer, sondern auch mühsam und zeitaufwändig sein.
Mitarbeiter Umsatzkosten
Mitarbeiter sind verpflichtet, Unternehmen zu verlassen, egal wie angenehm die Arbeitskultur ist. Am Ende des Tages stehen für die Mitarbeiter persönliche Ambitionen und Zufriedenheit im Vordergrund. Obwohl dies philosophisch korrekt ist, ist es monetär ein erheblicher Verlust für Geschäftsinhaber und Betreiber.
Wenn Mitarbeiter häufig Ihrem Unternehmen beitreten und es verlassen, geben Sie am Ende Geld für deren Einarbeitung, Schulung und sogar Ausstieg aus. Das Schlimmste daran ist, dass Sie einer neuen Ressource Ihre Datenerfassungs- und Anmerkungstechniken von Grund auf beibringen müssen. Wenn sie langsam lernen, verzerren sie die Ergebnisse und verursachen zusätzliche Kosten für die Optimierung der Datengenauigkeit.
Fazit
Die Aufwendungen im Zusammenhang mit Inhouse Datensammlung beinhalten direkte und versteckte Kosten. Denken Sie daran, dass Sie inmitten des komplexen Prozesses auch Ihr Produkt entwickeln, das Unternehmen bewerben und Go-to-Market-Strategien vorbereiten müssen.
Um den ganzen Ärger zu vermeiden, empfehlen wir, sich mit Experten für Datenerfassung und Annotation in Verbindung zu setzen. Bei Shaip haben wir das umfangreichste Datennetzwerk in der Hand, das es uns einfacher macht, Datensätze aus Nischenmarktsegmenten und Demografie zu beziehen. Wir liefern auch kommentierte Daten, damit Sie diese direkt für Schulungszwecke verwenden können.
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