Dalam 2020, 1.7 MB data diciptakan setiap detik oleh manusia. Dan pada tahun yang sama, kami menghasilkan hampir 2.5 triliun byte data setiap hari pada tahun 2020. Ilmuwan data memperkirakan bahwa pada tahun 2025, orang akan menghasilkan hampir 463 exabyte dari data harian. Namun, tidak semua data dapat digunakan oleh bisnis untuk mendapatkan wawasan yang bermanfaat atau mengembangkan alat pembelajaran mesin.
Ketika rintangan mengumpulkan data yang berguna dari beberapa sumber berkurang selama bertahun-tahun, bisnis membuka jalan untuk mengembangkan solusi AI generasi berikutnya. Karena alat berbasis AI membantu bisnis membuat keputusan optimal untuk pertumbuhan, mereka membutuhkan data yang diberi label dan anotasi secara akurat. Pelabelan data dan anotasi merupakan bagian dari prapemrosesan data, di mana objek yang diinginkan ditandai atau diberi label dengan informasi yang relevan, yang membantu melatih algoritme ML.
Namun, ketika perusahaan mempertimbangkan untuk mengembangkan model AI, akan tiba saatnya mereka harus mengambil keputusan sulit – keputusan yang dapat memengaruhi hasil model ML – internal atau pelabelan data yang dialihdayakan. Keputusan Anda dapat memengaruhi proses pengembangan, anggaran, kinerja, dan keberhasilan proyek. Jadi mari kita bandingkan keduanya dan kenali kelebihan dan kekurangan keduanya.
Pelabelan Data In-House Vs Pelabelan Data Outsourcing
| Pelabelan Data Internal | Pelabelan Data yang Dialihdayakan |
| keluwesan | |
| Jika proyeknya sederhana dan tidak memiliki persyaratan khusus, maka pelabelan data internal tim dapat mencapai tujuan. | Jika proyek yang Anda lakukan cukup spesifik dan kompleks serta memiliki kebutuhan pelabelan khusus, disarankan untuk mengalihdayakan kebutuhan pelabelan data Anda. |
| Harga | |
| Pelabelan dan anotasi data internal bisa sangat mahal untuk membangun infrastruktur dan melatih karyawan. | Pelabelan data outsourcing hadir dengan kebebasan untuk memilih paket harga yang wajar untuk kebutuhan Anda tanpa mengurangi kualitas dan akurasi. |
| Pengelolaan | |
| Mengelola a anotasi data atau tim pelabelan dapat menjadi tantangan, terutama karena memerlukan investasi waktu, uang, dan sumber daya. | Pelabelan dan anotasi data outsourcing dapat membantu Anda berfokus pada pengembangan model ML. Selain itu, ketersediaan annotator berpengalaman juga dapat membantu dalam memecahkan masalah. |
| Pelatihan | |
| Pelabelan data yang akurat membutuhkan pelatihan staf yang sangat banyak dalam menggunakan alat anotasi. Jadi, Anda harus menghabiskan banyak waktu dan uang untuk tim pelatihan internal. | Pengalihdayaan tidak melibatkan biaya pelatihan, karena penyedia layanan pelabelan data mempekerjakan staf terlatih dan berpengalaman yang dapat beradaptasi dengan alat, persyaratan proyek, dan metode. |
| Security | |
| Pelabelan data internal meningkatkan keamanan data, karena detail proyek tidak dibagikan kepada pihak ketiga. | Anotasi data yang dialihdayakan pekerjaan tidak seaman in-house. Memilih penyedia layanan bersertifikat dengan protokol keamanan yang ketat adalah solusinya. |
| Waktu | |
| Pelabelan data internal jauh lebih memakan waktu daripada pekerjaan outsourcing, karena waktu yang dibutuhkan untuk melatih tim tentang metode, alat, dan prosesnya tinggi. | Lebih baik untuk melakukan outsourcing pelabelan data ke penyedia layanan untuk waktu penerapan yang lebih singkat karena mereka memiliki fasilitas yang mapan untuk pelabelan data yang akurat. |
Kapan Anotasi Data Internal Lebih Masuk Akal?
Meskipun ada beberapa manfaat dari outsourcing pelabelan data, ada kalanya pelabelan data internal lebih masuk akal daripada outsourcing. Kamu bisa memilih anotasi data internal kapan:
- Tim internal tidak dapat menangani volume data yang besar
- Produk eksklusif hanya diketahui oleh karyawan perusahaan
- Proyek ini memiliki persyaratan khusus yang tersedia untuk sumber internal
- Memakan waktu untuk melatih penyedia layanan eksternal
Keuntungan Dari Outsourcing Data Annotation Work to Shaip
Anda memiliki tim pengumpulan dan anotasi data internal yang sangat baik yang memiliki keterampilan dan pengalaman yang tepat untuk menangani data dalam jumlah besar. Selain itu, Anda tidak memperkirakan kemampuan data tambahan untuk proyek Anda di masa mendatang, dan infrastruktur Anda dapat menangani pembersihan dan pelabelan data secara akurat.
Jika Anda dapat memenuhi kriteria ini, Anda pasti akan mempertimbangkan tim internal Anda untuk melakukan pelabelan data dan kebutuhan anotasi Anda. Namun, jika Anda tidak memiliki kemampuan internal, Anda harus mempertimbangkan untuk mendapatkan bantuan ahli dari pemimpin industri seperti Shaip.
Beberapa keuntungan bekerja sama dengan Shaip adalah:
Kebebasan untuk fokus pada pekerjaan pengembangan inti
Salah satu bagian yang menantang namun penting dari melatih model ML adalah menyiapkan kumpulan data terlebih dahulu. Ketika ilmuwan data terlibat dalam pembersihan dan pelabelan data, itu menyalurkan waktu berkualitas mereka untuk melakukan tugas-tugas yang berlebihan. Akibatnya, siklus pengembangan akan mulai menghadapi gangguan karena proses yang tumpang tindih dapat tertunda.
Ketika proses di-outsource, itu merampingkan seluruh sistem dan memastikan bahwa proses pengembangan terjadi secara bersamaan. Selain itu, dengan Shaip yang memenuhi kebutuhan pelabelan data Anda, tim internal Anda dapat fokus pada kompetensi inti mereka dalam membangun solusi berbasis AI yang kuat.
Jaminan kualitas
Jika ada tim pakar pelabelan data yang berdedikasi, terlatih, dan berpengalaman yang bekerja secara eksklusif pada proyek Anda, Anda dapat yakin untuk mendapatkan pekerjaan berkualitas tinggi yang dikirimkan tepat waktu. Shaip memberikan pelabelan data yang disempurnakan untuk proyek ML dan AI dengan memanfaatkan pengalaman bekerja pada kumpulan data yang beragam dan membangun kemampuan pelabelan data mereka.
Kemampuan untuk menangani jumlah data yang besar
Pelabelan data adalah pekerjaan padat karya, dan dengan demikian, proyek AI yang khas akan membutuhkan ribuan set data untuk diberi label dan diberi anotasi secara akurat. Namun, volume data sangat bergantung pada jenis proyek, dan peningkatan permintaan ini dapat meningkatkan pencapaian tim internal Anda. Selain itu, saat jumlah data meningkat, Anda mungkin juga diminta untuk mencari anggota dari tim lain untuk mendapatkan dukungan, yang dapat memengaruhi kualitas kerja.
Dengan Shaip, Anda dapat menikmati dukungan konstan dari tim khusus yang memiliki keahlian dan pengalaman untuk menangani perubahan volume data. Selain itu, mereka memiliki sumber daya dan keterampilan untuk disesuaikan dengan proyek Anda dengan mudah.
Bermitra dengan Shaip adalah keputusan terbaik untuk kesuksesan proyek Anda. Kami telah melatih pakar pelabelan dan anotasi data yang memiliki pengalaman bertahun-tahun menangani beragam kumpulan data yang memerlukan kebutuhan pelabelan data tertentu. Dengan Shaip, Anda dapat menerima anotasi berkualitas tinggi dengan cepat, akurat, dan sesuai anggaran Anda.
[Baca juga: Panduan Pemula untuk Anotasi Data: Kiat dan Praktik Terbaik]
