ഇൻ-ഹൗസ് vs ക്രൗഡ്‌സോഴ്‌സ് vs ഔട്ട്‌സോഴ്‌സ്ഡ് ഡാറ്റ ലേബലിംഗ്: ഗുണങ്ങൾ, ദോഷങ്ങൾ, & "ശരിയായ ഫിറ്റ്" ഫ്രെയിംവർക്ക്

സാമ്യം: ഒരു റെസ്റ്റോറന്റ് അടുക്കള പോലെ ലേബൽ ചെയ്യുന്നതിനെക്കുറിച്ച് ചിന്തിക്കുക.

• ഇൻ-ഹൗസ് സ്വന്തമായി അടുക്കള നിർമ്മിക്കുകയും പാചകക്കാരെ പരിശീലിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
• ക്രൗഡ്‌സോഴ്‌സിംഗ് എന്നത് ഒരേസമയം ആയിരം വീട്ടിലെ അടുക്കളകളിൽ നിന്ന് ഓർഡർ ചെയ്യുന്നതാണ്.
• ഔട്ട്‌സോഴ്‌സിംഗ് എന്നാൽ സ്റ്റാൻഡേർഡ് പാചകക്കുറിപ്പുകൾ, സ്റ്റാഫിംഗ്, ക്വാളിറ്റി അഡ്മിനിസ്ട്രേഷൻ എന്നിവയുള്ള ഒരു കാറ്ററിംഗ് കമ്പനിയെ നിയമിക്കുന്നതാണ്.

നിങ്ങൾക്ക് ഒരു "സിഗ്നേച്ചർ ഡിഷ്" (ഡൊമെയ്ൻ ന്യൂയൻസ്) അല്ലെങ്കിൽ "ഹൈ ത്രൂപുട്ട്" (സ്കെയിൽ) ആവശ്യമുണ്ടോ, തെറ്റുകൾ എത്ര ചെലവേറിയതാണ് എന്നതിനെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കും ഏറ്റവും മികച്ച തിരഞ്ഞെടുപ്പ്.

ഇൻ-ഹൗസ് ഡാറ്റ ലേബലിംഗ്: ഗുണങ്ങളും ദോഷങ്ങളും

വീടിനുള്ളിൽ തിളങ്ങുമ്പോൾ

ഇൻ-ഹൗസ് ലേബലിംഗ് നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമുള്ളപ്പോൾ ഏറ്റവും ശക്തമാണ് കർശനമായ നിയന്ത്രണം, ആഴത്തിലുള്ള സന്ദർഭം, വേഗത്തിലുള്ള ആവർത്തന ലൂപ്പുകൾ ലേബലർമാർക്കും മോഡൽ ഉടമകൾക്കും ഇടയിൽ.

സാധാരണ ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ സാഹചര്യങ്ങൾ:

• വളരെ സെൻസിറ്റീവ് ആയ ഡാറ്റ (നിയന്ത്രിതമോ, ഉടമസ്ഥാവകാശമുള്ളതോ, അല്ലെങ്കിൽ ഉപഭോക്തൃ രഹസ്യാത്മകമോ)
• ഡൊമെയ്ൻ വൈദഗ്ദ്ധ്യം ആവശ്യമുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ ജോലികൾ (മെഡിക്കൽ ഇമേജിംഗ്, ലീഗൽ എൻ‌എൽ‌പി, സ്പെഷ്യലൈസ്ഡ് ഓൺടോളജികൾ)
• കാലക്രമേണ ആന്തരിക ശേഷി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്ന ദീർഘകാല പ്രോഗ്രാമുകൾ

നിങ്ങൾക്ക് അനുഭവപ്പെടുന്ന വിട്ടുവീഴ്ചകൾ

ഒരു ഏകീകൃത ആന്തരിക ലേബലിംഗ് സംവിധാനം നിർമ്മിക്കുന്നത് ചെലവേറിയതും സമയമെടുക്കുന്നതുമാണ്, പ്രത്യേകിച്ച് സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്ക്. പൊതുവായ പ്രശ്നങ്ങൾ:

• ലേബലർമാരെ നിയമിക്കൽ, പരിശീലനം നൽകൽ, നിലനിർത്തൽ
• പദ്ധതികൾ വികസിക്കുന്നതിനനുസരിച്ച് സ്ഥിരത പുലർത്തുന്ന മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുക
• ടൂൾ ലൈസൻസിംഗ്/നിർമ്മാണ ചെലവുകൾ (ടൂൾ സ്റ്റാക്ക് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിന്റെ പ്രവർത്തന ഓവർഹെഡും)

റിയാലിറ്റി പരിശോധന: ഇൻ-ഹൗസിന്റെ "യഥാർത്ഥ ചെലവ്" വെറും വേതനമല്ല - അത് പ്രവർത്തന മാനേജ്മെന്റ് ലെയറാണ്: QA സാമ്പിൾ, പുനർപരിശീലനം, വിലയിരുത്തൽ മീറ്റിംഗുകൾ, വർക്ക്ഫ്ലോ അനലിറ്റിക്സ്, സുരക്ഷാ നിയന്ത്രണങ്ങൾ.

ക്രൗഡ്‌സോഴ്‌സ് ഡാറ്റ ലേബലിംഗ്: ഗുണദോഷങ്ങൾ

ക്രൗഡ്‌സോഴ്‌സിംഗ് അർത്ഥവത്താകുമ്പോൾ

ഇനിപ്പറയുന്ന സാഹചര്യങ്ങളിൽ ക്രൗഡ്‌സോഴ്‌സിംഗ് വളരെ ഫലപ്രദമാകും:

• ലേബലുകൾ താരതമ്യേന ലളിതമാണ് (വർഗ്ഗീകരണം, ലളിതമായ ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്സുകൾ, അടിസ്ഥാന ട്രാൻസ്ക്രിപ്ഷൻ)
• നിങ്ങൾക്ക് വേഗത്തിൽ ഒരു വലിയ ലേബലിംഗ് ശേഷി ആവശ്യമാണ്.
• നിങ്ങൾ നേരത്തെയുള്ള പരീക്ഷണങ്ങൾ നടത്തുകയാണ്, ഒരു വലിയ ഓപ്‌സ് മോഡലിൽ ഏർപ്പെടുന്നതിന് മുമ്പ് സാധ്യത പരിശോധിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു.

"പൈലറ്റ് ഫസ്റ്റ്" എന്ന ആശയം: സ്കെയിലിംഗ് നടത്തുന്നതിന് മുമ്പ് ക്രൗഡ്സോഴ്സിംഗിനെ ഒരു ലിറ്റ്മസ് ടെസ്റ്റായി കണക്കാക്കുക.

ക്രൗഡ്‌സോഴ്‌സിംഗ് തടസ്സപ്പെടുന്ന ഇടങ്ങൾ

രണ്ട് അപകടസാധ്യതകൾ പ്രബലമാണ്:

1. ഗുണമേന്മ വ്യത്യാസം (വ്യത്യസ്ത തൊഴിലാളികൾ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ വ്യത്യസ്തമായി വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നു)
2. സുരക്ഷ/പാലിക്കൽ സംഘർഷം (നിങ്ങൾ ഡാറ്റ കൂടുതൽ വ്യാപകമായി വിതരണം ചെയ്യുന്നു, പലപ്പോഴും അധികാരപരിധിയിലുടനീളം)

ക്രൗഡ്‌സോഴ്‌സിംഗിനെക്കുറിച്ചുള്ള സമീപകാല ഗവേഷണങ്ങൾ, പ്രത്യേകിച്ച് വലിയ തോതിലുള്ള ക്രമീകരണങ്ങളിൽ, ഗുണനിലവാര നിയന്ത്രണ തന്ത്രങ്ങളും സ്വകാര്യതയും എങ്ങനെ പരസ്പരം എതിർക്കുമെന്ന് എടുത്തുകാണിക്കുന്നു.

ഔട്ട്‌സോഴ്‌സ് ചെയ്‌ത ഡാറ്റ ലേബലിംഗ് സേവനങ്ങൾ: ഗുണദോഷങ്ങൾ

എന്ത് ഔട്ട്‌സോഴ്‌സിംഗാണ് നിങ്ങളെ വാങ്ങുന്നത്?

ഒരു മാനേജ്ഡ് ദാതാവ് ഇനിപ്പറയുന്നവ നൽകാൻ ലക്ഷ്യമിടുന്നു:

• പരിശീലനം ലഭിച്ച ഒരു തൊഴിൽ സേന (പലപ്പോഴും സ്‌ക്രീൻ ചെയ്യപ്പെടുകയും പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെടുകയും ചെയ്യുന്നത്)
• ആവർത്തിക്കാവുന്ന ഉൽ‌പാദന വർ‌ക്ക്ഫ്ലോകൾ‌
• ബിൽറ്റ്-ഇൻ ക്യുഎ ലെയറുകൾ, ടൂളിംഗ്, ത്രൂപുട്ട് പ്ലാനിംഗ്

ക്രൗഡ്‌സോഴ്‌സിങ്ങിനേക്കാൾ ഉയർന്ന സ്ഥിരത, ഇൻ-ഹൗസിനെ അപേക്ഷിച്ച് ആന്തരിക നിർമ്മാണ ഭാരം കുറവ്.

വിട്ടുവീഴ്ചകൾ

ഔട്ട്സോഴ്സിംഗ് ഇനിപ്പറയുന്നവ അവതരിപ്പിക്കാം:

• മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ, സാമ്പിളുകൾ, എഡ്ജ് കേസുകൾ, സ്വീകാര്യതാ മെട്രിക്കുകൾ എന്നിവ വിന്യസിക്കുന്നതിനുള്ള സമയം വർദ്ധിപ്പിക്കുക.
• താഴ്ന്ന ആന്തരിക പഠനം (നിങ്ങളുടെ ടീമിന് അത്ര പെട്ടെന്ന് വ്യാഖ്യാന അവബോധം വികസിപ്പിച്ചേക്കില്ല)
• വിൽപ്പനക്കാരുടെ അപകടസാധ്യത: സുരക്ഷാ നിലപാട്, തൊഴിൽ ശക്തി നിയന്ത്രണങ്ങൾ, പ്രക്രിയ സുതാര്യത

നിങ്ങൾ ഔട്ട്‌സോഴ്‌സ് ചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ, നിങ്ങളുടെ ദാതാവിനെ നിങ്ങളുടെ ML ടീമിന്റെ ഒരു വിപുലീകരണം പോലെയാണ് പരിഗണിക്കേണ്ടത് - വ്യക്തമായ SLA-കൾ, QA മെട്രിക്‌സുകൾ, എസ്കലേഷൻ പാതകൾ എന്നിവയോടെ.

ഗുണനിലവാര നിയന്ത്രണ പ്ലേബുക്ക്

ഈ ലേഖനത്തിൽ നിന്ന് നിങ്ങൾക്ക് ഒരു കാര്യം മാത്രമേ ഓർമ്മയുള്ളൂ എങ്കിൽ, അത് ഇങ്ങനെ ആക്കുക:

ഗുണനിലവാരം അവസാനം സംഭവിക്കുന്നില്ല - അത് പ്രവർത്തനരീതിയിൽ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടുള്ളതാണ്.

വിശ്വസനീയമായ ടൂളിംഗ് ഡോക്യുമെന്റുകളിലും യഥാർത്ഥ കേസ് പഠനങ്ങളിലും ആവർത്തിച്ച് കാണിക്കുന്ന ഗുണനിലവാര സംവിധാനങ്ങൾ ഇതാ:

1. ബെഞ്ച്മാർക്കുകൾ/സ്വർണ്ണ നിലവാരങ്ങൾ

ലേബൽ കൃത്യത വിലയിരുത്തുന്നതിന് ഒരു സ്വർണ്ണ നിലവാര വരി ഉപയോഗിക്കുന്നതായി ലേബൽബോക്സ് "ബെഞ്ച്മാർക്കിംഗ്" വിവരിക്കുന്നു.
ഇങ്ങനെയാണ് നിങ്ങൾ "നല്ലതായി കാണപ്പെടുന്നു" എന്നത് അളക്കാവുന്ന സ്വീകാര്യതയാക്കി മാറ്റുന്നത്.

2. സമവായ സ്കോറിംഗ് (അത് എന്തുകൊണ്ട് സഹായിക്കുന്നു)

കൺസെൻസസ് സ്കോറിംഗ്, ഒരേ ഇനത്തിലെ ഒന്നിലധികം വ്യാഖ്യാനങ്ങളെ താരതമ്യം ചെയ്ത് കരാർ കണക്കാക്കുന്നു.
ജോലികൾ ആത്മനിഷ്ഠമായിരിക്കുമ്പോൾ (വികാരം, ഉദ്ദേശ്യം, മെഡിക്കൽ കണ്ടെത്തലുകൾ) ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്.

3. വിധിനിർണ്ണയം/മധ്യസ്ഥത

അഭിപ്രായവ്യത്യാസം പ്രതീക്ഷിക്കുമ്പോൾ, നിങ്ങൾക്ക് ഒരു ടൈ-ബ്രേക്കർ പ്രക്രിയ ആവശ്യമാണ്. വോളിയത്തിൽ ഗുണനിലവാരം നിലനിർത്തുന്നതിന് ഷൈപ്പിന്റെ ക്ലിനിക്കൽ അനോട്ടേഷൻ കേസ് സ്റ്റഡി ഇരട്ട വോട്ടിംഗിനെയും മധ്യസ്ഥതയെയും വ്യക്തമായി പരാമർശിക്കുന്നു.

4. ഇന്റർ-അനോട്ടേറ്റർ എഗ്രിമെന്റ് മെട്രിക്സ് (IAA)

സാങ്കേതിക സംഘങ്ങൾക്ക്, കോഹൻസ് കപ്പ / ഫ്ലീസ് കപ്പ പോലുള്ള IAA മെട്രിക്കുകൾ വിശ്വാസ്യത അളക്കുന്നതിനുള്ള സാധാരണ മാർഗങ്ങളാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, യുഎസ് നാഷണൽ ലൈബ്രറി ഓഫ് മെഡിസിനിൽ നിന്നുള്ള ഒരു മെഡിക്കൽ സെഗ്മെന്റേഷൻ പേപ്പർ കപ്പ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള കരാർ വിലയിരുത്തലും അനുബന്ധ രീതികളും ചർച്ച ചെയ്യുന്നു.

സുരക്ഷ & സർട്ടിഫിക്കേഷൻ ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റ്

നിങ്ങളുടെ ആന്തരിക പരിധിക്കു പുറത്തേക്കാണ് ഡാറ്റ അയയ്ക്കുന്നതെങ്കിൽ, സുരക്ഷ ഒരു തിരഞ്ഞെടുക്കൽ മാനദണ്ഡമായി മാറുന്നു - ഒരു അടിക്കുറിപ്പായി മാറുന്നില്ല.

വെണ്ടർ അഷ്വറൻസിൽ വ്യാപകമായി പരാമർശിക്കപ്പെടുന്ന രണ്ട് ചട്ടക്കൂടുകൾ ഇവയാണ്:

• ISO / IEC 27001 (വിവര സുരക്ഷാ മാനേജ്മെന്റ് സിസ്റ്റങ്ങൾ)
• എസ്ഒസി 2 (സുരക്ഷ, ലഭ്യത, പ്രോസസ്സിംഗ് സമഗ്രത, രഹസ്യാത്മകത, സ്വകാര്യത എന്നിവയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട നിയന്ത്രണങ്ങൾ)

കൂടുതൽ ആഴത്തിലുള്ള വായനയ്ക്ക്, നിങ്ങൾക്ക് റഫർ ചെയ്യാം:

• ISO/IEC 27001 സ്റ്റാൻഡേർഡ് അവലോകനം
• AICPA S2OC 2 അവലോകനം

വിൽപ്പനക്കാരോട് എന്താണ് ചോദിക്കേണ്ടത്

• ആർക്കാണ് റോ ഡാറ്റ ആക്‌സസ് ചെയ്യാൻ കഴിയുക, എങ്ങനെയാണ് ആക്‌സസ് അനുവദിക്കുന്നത്/റദ്ദാക്കുന്നത്?
• ഡാറ്റ വിശ്രമത്തിലോ ഗതാഗതത്തിലോ എൻക്രിപ്റ്റ് ചെയ്തിട്ടുണ്ടോ?
• ലേബലറുകൾ പരിശോധിക്കുകയും പരിശീലനം നൽകുകയും നിരീക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യുന്നുണ്ടോ?
• റോൾ അധിഷ്ഠിത ആക്സസ് നിയന്ത്രണവും ഓഡിറ്റ് ലോഗിംഗും ഉണ്ടോ?
• നമുക്ക് ഒരു മാസ്ക്ഡ്/മിനിമൈസ്ഡ് ഡാറ്റാസെറ്റ് പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ കഴിയുമോ (ടാസ്കിന് ആവശ്യമുള്ളത് മാത്രം)?

പ്രായോഗിക തീരുമാന ചട്ടക്കൂട്

ഈ അഞ്ച് ചോദ്യങ്ങൾ ഒരു ഫാസ്റ്റ് ഫിൽട്ടറായി ഉപയോഗിക്കുക:

1. ഡാറ്റ എത്ര സെൻസിറ്റീവ് ആണ്?
   ഉയർന്ന സെൻസിറ്റിവിറ്റി ഉണ്ടെങ്കിൽ, ഇൻ-ഹൗസ് അല്ലെങ്കിൽ തെളിയിക്കാവുന്ന നിയന്ത്രണങ്ങളുള്ള (സർട്ടിഫിക്കേഷനുകൾ + പ്രക്രിയ സുതാര്യത) ഒരു ദാതാവിനെ തിരഞ്ഞെടുക്കുക.
2. ലേബലുകൾ എത്ര സങ്കീർണ്ണമാണ്?
   നിങ്ങൾക്ക് SME-കളും അഡ്ജുഡിക്കേഷനും ആവശ്യമുണ്ടെങ്കിൽ, ഔട്ട്‌സോഴ്‌സിംഗ് (മാനേജ്ഡ്) അല്ലെങ്കിൽ ഇൻ-ഹൗസ് സാധാരണയായി ക്രൗഡ്‌സോഴ്‌സിംഗിനെ വെല്ലും.
3. നിങ്ങൾക്ക് ദീർഘകാല ശേഷിയാണോ അതോ ഹ്രസ്വകാല ത്രൂപുട്ടാണോ വേണ്ടത്?
   • ദീർഘകാലാടിസ്ഥാനത്തിൽ: ഇൻ-ഹൗസ് കോമ്പൗണ്ടിംഗ് മൂല്യവത്തായിരിക്കും
   • ഹ്രസ്വകാല: ക്രൗഡ്‌സോഴ്‌സിംഗ്/ദാതാവ് വേഗത വാങ്ങുന്നു
4. നിങ്ങൾക്ക് "വ്യാഖ്യാന ഓപ്‌സ്" ബാൻഡ്‌വിഡ്ത്ത് ഉണ്ടോ?
   ക്രൗഡ്‌സോഴ്‌സിംഗ് വഞ്ചനാപരമായി മാനേജ്‌മെന്റ് ഭാരമുള്ളതാകാം; ദാതാക്കൾ പലപ്പോഴും ആ ഭാരം കുറയ്ക്കാറുണ്ട്.
5. തെറ്റ് പറ്റിയാൽ എന്ത് വില വരും?
   ലേബൽ പിശകുകൾ ഉൽപ്പാദനത്തിൽ മോഡൽ പരാജയങ്ങൾക്ക് കാരണമാകുകയാണെങ്കിൽ, ഗുണനിലവാര നിയന്ത്രണങ്ങളും ആവർത്തനക്ഷമതയും ഏറ്റവും വിലകുറഞ്ഞ യൂണിറ്റ് വിലയേക്കാൾ പ്രധാനമാണ്.

മിക്ക ടീമുകളും ഒരു ഹൈബ്രിഡിലാണ് ഇറങ്ങുന്നത്.:

• സെൻസിറ്റീവ് ആയതും അവ്യക്തമായതുമായ കേസുകൾക്കുള്ള ഇൻ-ഹൗസ്
• സ്കെയിലബിൾ ബേസ്‌ലൈൻ ലേബലിംഗിനുള്ള ദാതാവ്/ജനക്കൂട്ടം
• എല്ലാത്തിലും പങ്കിട്ട QC ലെയർ (സ്വർണ്ണ സെറ്റുകൾ + വിധിനിർണ്ണയം)

നിങ്ങൾക്ക് കൂടുതൽ ആഴത്തിലുള്ള ഒരു ബിൽഡ്-വോഴ്‌സ്-ബൈ ലെൻസ് വേണമെങ്കിൽ, ഷൈപ്പിന്റെ ഡാറ്റ അനോട്ടേഷൻ വാങ്ങുന്നയാളുടെ ഗൈഡ് ഔട്ട്‌സോഴ്‌സിംഗ് തീരുമാന പോയിന്റുകളെയും വെണ്ടർ ഇടപെടലിനെയും ചുറ്റിപ്പറ്റിയാണ് ഇത് പ്രത്യേകമായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്‌തിരിക്കുന്നത്.

തീരുമാനം

“ഇൻ-ഹൗസ് vs ക്രൗഡ്‌സോഴ്‌സ് vs ഔട്ട്‌സോഴ്‌സ്ഡ് ഡാറ്റ ലേബലിംഗ്” എന്നത് ഒരു തത്വശാസ്ത്രപരമായ തിരഞ്ഞെടുപ്പല്ല—ഇത് ഒരു പ്രവർത്തനപരമായ ഡിസൈൻ തീരുമാനമാണ്. നിങ്ങളുടെ ലക്ഷ്യം വിലകുറഞ്ഞ ലേബലുകളല്ല; അത് ഉപയോഗപ്രദവും സ്ഥിരവുമായ അടിസ്ഥാന സത്യം നിങ്ങളുടെ മോഡൽ ജീവിതചക്രം ആവശ്യപ്പെടുന്ന വേഗതയിൽ വിതരണം ചെയ്യുന്നു.

നിങ്ങൾ ഇപ്പോൾ ഓപ്ഷനുകൾ വിലയിരുത്തുകയാണെങ്കിൽ, രണ്ട് നീക്കങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ആരംഭിക്കുക:

1. നിങ്ങളുടെ QA ബാർ നിർവചിക്കുക (സ്വർണ്ണ സെറ്റുകൾ + വിധിനിർണ്ണയം).
2. നിങ്ങളുടെ എഞ്ചിനീയറിംഗ് ടീമിനെ ക്ഷീണിപ്പിക്കാതെ, ആ ബാറിനെ വിശ്വസനീയമായി പാലിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഓപ്പറേറ്റിംഗ് മോഡൽ തിരഞ്ഞെടുക്കുക.

പ്രൊഡക്ഷൻ-ഗ്രേഡ് ഓപ്ഷനുകളും ടൂളിംഗ് പിന്തുണയും പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നതിന്, ഷൈപ്പിന്റെ ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാന സേവനങ്ങൾ ഒപ്പം ഡാറ്റ പ്ലാറ്റ്‌ഫോം അവലോകനം.