ઇન-હાઉસ AI ડેટા કલેક્શનના વાસ્તવિક છુપાયેલા ખર્ચ

ઇન-હાઉસ ડેટા કલેક્શનનો ખર્ચ કેટલો છે?

આ કિસ્સામાં આંતરિક ડેટા એકત્રિત કરવા અને તૈયાર કરવાનો ખર્ચ અનેક અર્થો ધરાવી શકે છે. અહીં અમે ફક્ત મૂર્ત રોકાણ અને ડેટા એકત્રિત કરવા અને ટીકા કરવામાં તમે જે સમય અને પ્રયત્ન કરો છો તેનો ઉલ્લેખ કરી રહ્યા છીએ. 

જ્યાં સુધી નાણાકીય વ્યવહારોનો સવાલ છે, તમારા બે મુખ્ય ખર્ચ છે:

• તમારા ઇન-હાઉસ AI નિષ્ણાતો, ડેટા વૈજ્ઞાનિકો, ટીકાકારો અને QA સહયોગીઓ માટે પગાર.
• સમર્પિત ઉપયોગ અને જાળવણીમાં સામેલ ખર્ચ ડેટા એનોટેશન પ્લેટફોર્મ.

કોઈપણ સમયે, ઇન-હાઉસ ડેટા સાથે કામ કરવા માટે થતો કુલ ખર્ચ આ પ્રમાણે છે: 

થયેલ ખર્ચ = એનોટેટર્સની સંખ્યા* પ્રતિ એનોટેટર ખર્ચ + પ્લેટફોર્મ ખર્ચ

તેમાં અનેક છુપાયેલા ખર્ચાઓ પણ સામેલ છે. ચાલો તેમને વ્યક્તિગત રીતે જોઈએ. 

ઇન-હાઉસ ડેટા કલેક્શન સાથે સંકળાયેલ છુપાયેલા ખર્ચ

મેનેજમેન્ટ ખર્ચ

ડેટા સંગ્રહ અને એનોટેશનમાં સમગ્ર કામગીરી અને પ્રક્રિયાઓના સંચાલન સાથે સંકળાયેલા નિર્ણાયક ખર્ચાઓ છે. આ AI અપનાવવાની એક અભિન્ન શાખા છે જેને ભંડોળ પૂરું પાડવાની અને સતત દેખરેખ રાખવાની જરૂર છે. આંતરિક ડેટા સફળતાપૂર્વક એકત્રિત કરવા અને તૈયાર કરવા માટે, સહયોગીઓ, ગુણવત્તાયુક્ત અધિકારીઓ અને મેનેજરોનો સમાવેશ કરતી વંશવેલો હોવી જોઈએ જે વરિષ્ઠ મેનેજમેન્ટને રિપોર્ટ કરે છે. 

ડેટા ચોકસાઈ ઑપ્ટિમાઇઝેશન ખર્ચ

સીઆરએમ અથવા અન્ય કોઈપણ સ્ત્રોતમાંથી સીધો ડેટા હજુ પણ કાચો હોય છે અને તેને ડેટા ક્લિનિંગ અને એનોટેશનની જરૂર હોય છે. તમારી ઇન-હાઉસ ટીમે ટેક્સ્ટ, વિડિયો, ઇમેજ અથવા ઑડિઓમાં દરેક ઘટકને મેન્યુઅલી ઓળખવો જોઈએ અને તેને તાલીમ હેતુઓ માટે તૈયાર કરવો જોઈએ. 

ડેટાસેટ્સને પરિણામો દ્વારા માન્યતાની જરૂર પડે છે. જ્યારે પરિણામો સચોટ ન હોય, ત્યારે તેમને ઑપ્ટિમાઇઝેશન માટે મેન્યુઅલી ગોઠવવા પડે છે. તમારી મહત્વાકાંક્ષાઓના સ્કેલ અને ડેટા ઉપલબ્ધતાના આધારે, ઑપ્ટિમાઇઝેશન વર્કફ્લોના બહુવિધ રાઉન્ડ ફક્ત ખર્ચાળ જ નહીં, પણ કંટાળાજનક અને સમય માંગી લે તેવા પણ હોઈ શકે છે.

કર્મચારી ટર્નઓવર ખર્ચ

કર્મચારીઓ સંગઠનો છોડવા માટે મજબૂર છે, ભલે તેમની કાર્ય સંસ્કૃતિ ગમે તેટલી આનંદપ્રદ હોય. અંતે, વ્યક્તિગત મહત્વાકાંક્ષાઓ અને સંતોષ કર્મચારીઓ માટે પ્રાથમિકતા બની જાય છે. જ્યારે આ દાર્શનિક રીતે સાચું છે, નાણાકીય રીતે, તે વ્યવસાય માલિકો અને સંચાલકો માટે નોંધપાત્ર નુકસાન છે. 

જ્યારે કર્મચારીઓ વારંવાર તમારી સંસ્થામાં જોડાય છે અને છોડી દે છે, ત્યારે તમે તેમના ઓનબોર્ડિંગ, તાલીમ અને બહાર નીકળવા પર પૈસા ખર્ચ કરો છો. સૌથી ખરાબ વાત એ છે કે તમારે તમારા ડેટા સંગ્રહ અને ટીકા તકનીકો વિશે શરૂઆતથી જ એક નવો સંસાધન શીખવવો પડશે. જો તેઓ ધીમે ધીમે શીખશે, તો તેઓ પરિણામોને વિકૃત કરશે અને વધારાના ડેટા ચોકસાઈ ઑપ્ટિમાઇઝેશન ખર્ચને ટ્રિગર કરશે.

રેપિંગ અપ

ઇન-હાઉસ ડેટા કલેક્શન સંબંધિત ખર્ચમાં પ્રત્યક્ષ અને છુપાયેલા ખર્ચનો સમાવેશ થાય છે. યાદ રાખો કે જટિલ પ્રક્રિયા વચ્ચે, તમારે તમારા ઉત્પાદનનો વિકાસ કરવો પડશે, કંપનીનો પ્રચાર કરવો પડશે અને બજારમાં જવા માટેની વ્યૂહરચના તૈયાર કરવી પડશે.

બધી મુશ્કેલીઓ ટાળવા માટે, અમે ડેટા સંગ્રહ અને ટીકા નિષ્ણાતોનો સંપર્ક કરવાની ભલામણ કરીએ છીએ. Shaip ખાતે, અમારી પાસે સૌથી વ્યાપક ડેટા નેટવર્ક છે, જે અમારા માટે વિશિષ્ટ બજાર વિભાગો અને વસ્તી વિષયક માહિતીમાંથી ડેટાસેટ્સ મેળવવાનું સરળ બનાવે છે. અમે ટીકા કરેલ ડેટા પણ પહોંચાડીએ છીએ જેથી તમે તાલીમ હેતુઓ માટે તેનો સીધો ઉપયોગ કરી શકો. 

આજે જ અમારો સંપર્ક કરો.