Pengumpulan Data

Cara Memilih Perusahaan Pengumpul Data Terbaik untuk Proyek AI & ML

Saat ini bisnis tanpa Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML) berada pada kerugian kompetitif yang signifikan. Dari mendukung dan mengoptimalkan proses dan alur kerja backend hingga meningkatkan pengalaman pengguna melalui mesin rekomendasi, dan otomatisasi, adopsi AI tidak dapat dihindari dan penting untuk kelangsungan hidup di tahun 2021.

Namun, mencapai titik di mana AI memberikan hasil yang mulus dan akurat merupakan tantangan. Implementasi yang tepat tidak dicapai dalam semalam, itu adalah proses jangka panjang yang dapat berlanjut selama berbulan-bulan. Semakin lama periode pelatihan AI, semakin akurat hasilnya. Dengan demikian, durasi pelatihan AI yang lebih lama menuntut lebih banyak volume kumpulan data yang relevan dan kontekstual.

Dari perspektif bisnis, hampir tidak mungkin Anda memiliki sumber dataset relevan yang abadi kecuali sistem internal Anda sangat efisien. Sebagian besar bisnis harus bergantung pada sumber eksternal seperti vendor pihak ketiga atau perusahaan pengumpulan data pelatihan AI. Mereka memiliki infrastruktur dan fasilitas untuk memastikan Anda mendapatkan volume data pelatihan AI yang Anda butuhkan untuk tujuan pelatihan, tetapi memilih opsi yang tepat untuk bisnis Anda tidaklah sesederhana itu.

Ada banyak perusahaan di bawah standar yang menawarkan pengumpulan data di industri ini dan Anda harus berhati-hati dengan siapa Anda memilih untuk berkolaborasi. Bermitra dengan vendor yang salah atau tidak kompeten dapat mendorong data peluncuran produk Anda tanpa batas waktu atau mengakibatkan kerugian modal.

Kami telah membuat panduan ini untuk membantu Anda memilih perusahaan pengumpulan data AI yang tepat. Setelah membaca, Anda akan memiliki kepercayaan diri untuk mengidentifikasi perusahaan pengumpulan data yang sempurna untuk bisnis Anda.

Faktor Internal Yang Harus Anda Pertimbangkan Sebelum Mencari Perusahaan Pengumpul Data

Berkolaborasi dengan perusahaan pengumpulan data hanya 50% dari tugas. 50% sisanya berkisar pada pekerjaan dasar dari sudut pandang Anda. Kolaborasi yang sempurna membutuhkan pertanyaan atau faktor untuk dijawab atau dijelaskan lebih lanjut. Mari kita lihat beberapa di antaranya.

  • Apa Kasus Penggunaan AI Anda?

    Anda harus memiliki kasus penggunaan yang tepat untuk implementasi AI Anda. Jika tidak, Anda menggunakan AI tanpa tujuan yang kuat. Sebelum implementasi, Anda perlu mencari tahu apakah AI akan membantu Anda menghasilkan prospek, mendorong penjualan, mengoptimalkan alur kerja, mendapatkan hasil yang berpusat pada pelanggan, atau hasil positif lainnya yang spesifik untuk bisnis Anda. Mendefinisikan use case dengan jelas akan memastikan Anda mencari vendor data yang tepat.

  • Berapa Banyak Data yang Anda Butuhkan? Tipe apa?

    Berapa banyak data yang Anda butuhkan? Anda perlu memberi batasan umum pada volume data yang Anda butuhkan. Meskipun kami percaya bahwa volume yang lebih tinggi akan menghasilkan model yang lebih akurat, Anda masih perlu menentukan seberapa banyak yang diperlukan untuk proyek Anda dan jenis data apa yang paling bermanfaat. Tanpa rencana yang jelas, Anda akan mengalami pemborosan biaya dan tenaga yang berlebihan.

    Berikut adalah beberapa pertanyaan umum yang diajukan pemilik bisnis saat mempersiapkan pengumpulan untuk mengidentifikasi apa:

    • Apakah bisnis Anda berbasis visi komputer?
    • Gambar spesifik apa sebagai kumpulan data yang Anda perlukan?
    • Apakah Anda bermaksud menghadirkan analisis prediktif ke dalam alur kerja Anda dan memerlukan kumpulan data berbasis teks historis?
  • Seberapa Beragam Seharusnya Dataset Anda?

    Anda juga perlu menentukan seberapa beragam data Anda, yaitu data yang dikumpulkan dari kelompok usia, jenis kelamin, etnis, bahasa & dialek, kualifikasi pendidikan, pendapatan, status perkawinan, dan lokasi geografis.

  • Apakah Data Anda Sensitif?

    Data sensitif mengacu pada informasi pribadi atau rahasia. Rincian pasien dalam catatan kesehatan elektronik yang digunakan untuk melakukan uji coba obat adalah contoh ideal. Secara etis, wawasan dan informasi ini harus dihilangkan identifikasinya karena standar dan protokol HIPAA yang berlaku.

    Jika persyaratan data Anda melibatkan data sensitif, Anda harus memutuskan bagaimana Anda ingin melakukan de-identifikasi data atau jika Anda ingin vendor Anda melakukannya untuk Anda.

  • Sumber Pengumpulan Data

    Pengumpulan data berasal dari berbagai sumber, mulai dari kumpulan data gratis dan dapat diunduh hingga situs web dan arsip pemerintah. Namun, kumpulan data harus relevan dengan proyek Anda, atau mereka tidak akan memiliki nilai apa pun. Selain relevan, kumpulan data juga harus kontekstual, bersih, dan relatif baru untuk memastikan hasil AI Anda selaras dengan ambisi Anda.

  • Bagaimana Menganggarkan?

    Pengumpulan data AI melibatkan pengeluaran seperti membayar vendor, biaya operasional, akurasi data yang mengoptimalkan biaya siklus, biaya tidak langsung, dan biaya langsung dan lainnya. biaya tersembunyi. Anda perlu mempertimbangkan dengan hati-hati setiap pengeluaran yang terlibat dalam proses dan merumuskan anggaran yang sesuai. Anggaran pengumpulan data juga harus diselaraskan dengan ruang lingkup dan visi proyek Anda.

Mari diskusikan kebutuhan Data Pelatihan AI Anda hari ini.

Bagaimana Cara Memilih Perusahaan Pengumpul Data Terbaik untuk Proyek AI & ML?

Sekarang setelah Anda memiliki dasar-dasarnya, sekarang relatif lebih mudah untuk mengidentifikasi perusahaan pengumpulan data yang ideal. Untuk lebih membedakan penyedia kualitas dari vendor yang tidak memadai, berikut adalah daftar periksa cepat dari aspek yang harus Anda perhatikan.

  • Contoh Kumpulan Data

    Meminta contoh kumpulan data sebelum bekerja sama dengan vendor. Hasil dan kinerja modul AI Anda bergantung pada seberapa aktif, terlibat, dan berkomitmen vendor Anda dan cara terbaik untuk mendapatkan wawasan tentang semua kualitas ini adalah dengan mendapatkan kumpulan data sampel. Ini akan memberi Anda gambaran apakah persyaratan data Anda terpenuhi dan memberi tahu Anda apakah kolaborasi itu layak untuk investasi.

  • Kepatuhan terhadap Regulasi

    Salah satu alasan utama Anda ingin berkolaborasi dengan vendor adalah untuk menjaga kepatuhan tugas dengan badan pengatur. Ini adalah pekerjaan yang membosankan yang membutuhkan seorang ahli dengan pengalaman. Sebelum memutuskan, periksa apakah calon penyedia layanan mengikuti kepatuhan dan standar untuk memastikan data yang diperoleh dari berbagai sumber dilisensikan untuk digunakan dengan izin yang sesuai.

    Konsekuensi hukum dapat mengakibatkan kebangkrutan perusahaan Anda. Pastikan untuk selalu memperhatikan kepatuhan saat memilih penyedia pengumpulan data.

  • Kualitas asuransi

    Ketika Anda mendapatkan set data dari vendor Anda, mereka harus diformat dengan benar dan siap untuk langsung diunggah ke modul AI Anda untuk tujuan pelatihan. Anda tidak perlu melakukan audit atau menggunakan personel khusus untuk memeriksa kualitas kumpulan data. Ini hanya menambahkan lapisan lain ke tugas yang sudah membosankan. Pastikan vendor Anda selalu mengirimkan set data siap unggah dalam format dan gaya yang Anda butuhkan.

  • Rujukan Klien

    Berbicara dengan klien vendor Anda yang sudah ada akan memberi Anda pendapat langsung tentang standar dan kualitas operasi mereka. Klien biasanya jujur ​​dengan referensi dan rekomendasi. Jika vendor Anda siap untuk membiarkan Anda berbicara dengan klien mereka, mereka jelas memiliki kepercayaan pada layanan yang mereka berikan. Tinjau proyek masa lalu mereka secara menyeluruh, bicarakan dengan klien mereka, dan tutup kesepakatan jika Anda merasa mereka cocok.

  • Menangani Bias Data

    Transparansi adalah kunci dalam kolaborasi apa pun dan vendor Anda harus membagikan detail tentang apakah kumpulan data yang mereka berikan bias. Jika ya, sejauh mana? Umumnya, sulit untuk menghilangkan bias sepenuhnya dari gambar karena Anda tidak dapat mengidentifikasi atau mengaitkan waktu atau sumber pengantar yang tepat. Jadi, ketika mereka menawarkan wawasan tentang bagaimana data bias, Anda dapat memodifikasi sistem Anda untuk memberikan hasil yang sesuai.

  • Skalabilitas Volume

    Bisnis Anda akan tumbuh di masa depan dan ruang lingkup proyek Anda akan berkembang secara eksponensial. Dalam kasus seperti itu, Anda harus yakin bahwa vendor Anda dapat memberikan volume set data yang dibutuhkan bisnis Anda dalam skala besar.

    Apakah mereka memiliki cukup bakat di rumah? Apakah mereka menghabiskan semua sumber data mereka? Bisakah mereka menyesuaikan data Anda berdasarkan kebutuhan unik dan kasus penggunaan? Aspek seperti ini akan memastikan vendor dapat melakukan transisi saat volume data yang lebih tinggi diperlukan.

Masa Depan Anda Bergantung pada Pemanfaatan AI dan Pembelajaran Mesin

Masa depan Anda bergantung pada pemanfaatan AI dan pembelajaran mesin Kami memahami bahwa menemukan perusahaan pengumpulan data yang tepat itu menantang. Tidak masuk akal untuk meminta kumpulan sampel satu per satu, membandingkan vendor, dan menguji layanan dengan proyek cepat sebelum melakukan. Bahkan ketika Anda menemukan perusahaan yang tepat, Anda harus mendedikasikan waktu hingga dua bulan untuk mempersiapkan pengumpulan data.

Itulah mengapa kami menyarankan untuk menghilangkan semua instance ini dan langsung ke fase kolaborasi tersebut, dan mendapatkan kumpulan data berkualitas untuk proyek Anda. Hubungi Shaip hari ini untuk kualitas data yang sempurna. Kami melampaui semua elemen yang telah kami sebutkan di daftar periksa untuk memastikan kemitraan kami menguntungkan bagi bisnis Anda.

Bicaralah dengan kami hari ini tentang proyek Anda, dan mari kita mulai ini sedini mungkin.

sosial Share