วิธีเลือกบริษัทรวบรวมข้อมูลที่ดีที่สุดสำหรับโครงการ AI & ML

ทุกวันนี้ ธุรกิจที่ไม่มีปัญญาประดิษฐ์ (AI) และแมชชีนเลิร์นนิง (ML) กำลังเสียเปรียบทางการแข่งขันอย่างมาก ตั้งแต่การสนับสนุนและเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการแบ็กเอนด์และเวิร์กโฟลว์ไปจนถึงการยกระดับประสบการณ์ผู้ใช้ผ่านเครื่องมือแนะนำและระบบอัตโนมัติ การนำ AI มาใช้เป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้และจำเป็นต่อการอยู่รอดในปี 2021

อย่างไรก็ตาม การไปถึงจุดที่ AI ให้ผลลัพธ์ที่ราบรื่นและแม่นยำนั้นเป็นเรื่องที่ท้าทาย การใช้งานที่เหมาะสมไม่ได้ผลในชั่วข้ามคืน แต่เป็นกระบวนการระยะยาวที่สามารถดำเนินต่อไปได้หลายเดือน ยิ่งระยะเวลาการฝึก AI นานขึ้น ผลลัพธ์ก็จะยิ่งแม่นยำ ด้วยเหตุนี้ ระยะเวลาการฝึกอบรม AI ที่ยาวขึ้นจึงต้องการปริมาณชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องและตามบริบทมากขึ้น

จากมุมมองทางธุรกิจ แทบจะเป็นไปไม่ได้เลยที่คุณจะมีแหล่งชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องตลอดกาล เว้นแต่ระบบภายในของคุณจะมีประสิทธิภาพสูง ธุรกิจส่วนใหญ่ต้องพึ่งพาแหล่งภายนอกเช่น ผู้ขายบุคคลที่สาม หรือบริษัทรวบรวมข้อมูลการฝึกอบรม AI พวกเขามีโครงสร้างพื้นฐานและสิ่งอำนวยความสะดวกเพื่อให้แน่ใจว่าคุณได้รับปริมาณข้อมูลการฝึกอบรม AI ที่คุณต้องการสำหรับวัตถุประสงค์ในการฝึกอบรม แต่การเลือกตัวเลือกที่เหมาะสมสำหรับธุรกิจของคุณไม่ใช่เรื่องง่าย

มีบริษัทย่อยมากมายที่เสนอการรวบรวมข้อมูลในอุตสาหกรรม และคุณต้องระมัดระวังในการเลือกร่วมงานกับใคร การเป็นพันธมิตรกับผู้ขายที่ไม่ถูกต้องหรือไร้ความสามารถสามารถผลักดันข้อมูลการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ของคุณอย่างไม่มีกำหนดหรือส่งผลให้สูญเสียเงินทุน

เราได้สร้างคู่มือนี้ขึ้นเพื่อช่วยคุณเลือกบริษัทรวบรวมข้อมูล AI ที่เหมาะสม หลังจากอ่านแล้วคุณจะมีความมั่นใจในการระบุบริษัทรวบรวมข้อมูลที่สมบูรณ์แบบสำหรับธุรกิจของคุณ

ปัจจัยภายในที่คุณควรพิจารณาก่อนมองหาบริษัทรวบรวมข้อมูล

การร่วมมือกับบริษัทรวบรวมข้อมูลเป็นเพียง 50% ของงานเท่านั้น ส่วนที่เหลืออีก 50% หมุนรอบรากฐานจากมุมมองของคุณ การทำงานร่วมกันที่สมบูรณ์แบบเรียกร้องคำถามหรือปัจจัยที่ต้องตอบหรืออธิบายเพิ่มเติม ลองดูที่บางส่วนของพวกเขา

• กรณีการใช้งาน AI ของคุณคืออะไร

  คุณต้องมีกรณีการใช้งานที่เหมาะสมสำหรับการใช้งาน AI ของคุณ หากไม่เป็นเช่นนั้น คุณกำลังปรับใช้ AI โดยไม่มีจุดประสงค์ที่มั่นคง ก่อนนำไปปฏิบัติ คุณต้องคิดก่อนว่า AI จะช่วยคุณสร้างลีด ผลักดันยอดขาย เพิ่มประสิทธิภาพเวิร์กโฟลว์ มีผลลัพธ์ที่เน้นลูกค้าเป็นศูนย์กลาง หรือผลลัพธ์เชิงบวกอื่นๆ ที่เฉพาะเจาะจงสำหรับธุรกิจของคุณหรือไม่ การกำหนดกรณีการใช้งานอย่างชัดเจนจะช่วยให้คุณค้นหาผู้จำหน่ายข้อมูลที่เหมาะสมได้

• คุณต้องการข้อมูลมากแค่ไหน? ชนิดไหน?

  คุณต้องกำหนดขีดจำกัดทั่วไปเกี่ยวกับปริมาณข้อมูลที่คุณต้องการ แม้ว่าเราเชื่อว่าปริมาณที่มากขึ้นจะส่งผลให้มีโมเดลที่แม่นยำมากขึ้น คุณยังต้องกำหนดว่าจำเป็นสำหรับโครงการของคุณมากน้อยเพียงใดและประเภทของข้อมูลที่จะเป็นประโยชน์มากที่สุด หากไม่มีแผนที่ชัดเจน คุณจะประสบกับความสูญเสียที่มากเกินไปทั้งในด้านต้นทุนและแรงงาน

  ด้านล่างนี้คือคำถามทั่วไปที่เจ้าของธุรกิจถามขณะเตรียมการรวบรวมเพื่อระบุสิ่งที่:

  • ธุรกิจของคุณมีพื้นฐานมาจากคอมพิวเตอร์วิทัศน์หรือไม่?
  • ภาพใดเป็นชุดข้อมูลที่คุณต้องการ?
  • คุณตั้งใจที่จะนำการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์มาสู่เวิร์กโฟลว์ของคุณและต้องการชุดข้อมูลแบบข้อความในอดีตหรือไม่

• ชุดข้อมูลของคุณควรมีความหลากหลายเพียงใด

  คุณยังต้องกำหนดว่าข้อมูลของคุณควรจะมีความหลากหลายมากเพียงใด เช่น ข้อมูลที่รวบรวมจากกลุ่มอายุ เพศ ชาติพันธุ์ ภาษาและภาษาถิ่น วุฒิการศึกษา รายได้ สถานภาพการสมรส และที่ตั้งทางภูมิศาสตร์

• ข้อมูลของคุณมีความสำคัญหรือไม่?

  ข้อมูลที่ละเอียดอ่อนหมายถึงข้อมูลส่วนบุคคลหรือข้อมูลที่เป็นความลับ รายละเอียดของผู้ป่วยในบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ที่ใช้ในการทดลองยาเป็นตัวอย่างที่ดี อย่างมีจริยธรรม ข้อมูลเชิงลึกและข้อมูลเหล่านี้ควรถูกไม่ระบุตัวตน เนื่องจากมาตรฐานและโปรโตคอล HIPAA ที่มีอยู่ทั่วไป

  หากข้อกำหนดด้านข้อมูลของคุณเกี่ยวข้องกับข้อมูลที่ละเอียดอ่อน คุณควรตัดสินใจว่าคุณตั้งใจจะลบข้อมูลระบุตัวตนอย่างไร หรือคุณต้องการให้ผู้ขายดำเนินการให้คุณหรือไม่

• แหล่งข้อมูล

  การรวบรวมข้อมูลมาจากแหล่งต่างๆ ตั้งแต่ชุดข้อมูลฟรีและดาวน์โหลดได้ ไปจนถึงเว็บไซต์และที่เก็บถาวรของรัฐบาล อย่างไรก็ตาม ชุดข้อมูลต้องเกี่ยวข้องกับโครงการของคุณ มิฉะนั้นจะไม่มีค่าใดๆ นอกเหนือจากความเกี่ยวข้องแล้ว ชุดข้อมูลควรเป็นบริบท สะอาด และเปรียบเทียบแหล่งที่มาล่าสุดเพื่อให้แน่ใจว่าผลลัพธ์ของ AI ของคุณสอดคล้องกับความทะเยอทะยานของคุณ

• จัดทำงบประมาณอย่างไร?

  การเก็บรวบรวมข้อมูล AI เกี่ยวข้องกับค่าใช้จ่ายต่างๆ เช่น การจ่ายให้กับผู้ขาย ค่าธรรมเนียมในการดำเนินงาน ความถูกต้องของข้อมูลในการปรับค่าใช้จ่ายวงจรให้เหมาะสม ค่าใช้จ่ายทางอ้อม และอื่นๆ ทางตรงและ ค่าใช้จ่ายแอบแฝง. คุณต้องพิจารณาค่าใช้จ่ายทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการอย่างรอบคอบและกำหนดงบประมาณตามนั้น งบประมาณการเก็บรวบรวมข้อมูลควรสอดคล้องกับขอบเขตและวิสัยทัศน์ของโครงการด้วย