വളർന്നുവരുന്ന കമ്പനികളെ സംബന്ധിച്ചിടത്തോളം ഡാറ്റ ശേഖരണം എല്ലായ്പ്പോഴും ഒരു പ്രശ്നമാണ്. നിർഭാഗ്യവശാൽ, ചെറുതും ഇടത്തരവുമായ ബിസിനസുകൾ ഡാറ്റ ശേഖരണ തന്ത്രങ്ങളോടും സാങ്കേതികതകളോടും പോരാടുന്നു. ഫണ്ടിംഗ് ആക്സസ് ഉള്ള വലിയ കമ്പനികൾക്കും സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്കും വെണ്ടർമാരിൽ നിന്ന് ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഏറ്റെടുക്കുകയോ ഒപ്റ്റിമൽ ക്വാളിറ്റിക്കും ഔട്ട്പുട്ടിനുമായി പ്രോസസ് ഔട്ട്സോഴ്സ് ചെയ്യുകയോ ചെയ്യുന്നതിന്റെ പ്രയോജനമുണ്ട്. വിപണിയിൽ ഇപ്പോഴും തങ്ങളുടെ സ്ഥാനം ഉറപ്പിക്കുന്ന സംരംഭകർക്ക്, പോരാട്ടം യഥാർത്ഥമാണ്.
നിങ്ങളുടെ AI സിസ്റ്റത്തിന് കുറ്റമറ്റ ഫലങ്ങൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും നൽകാനും കഴിയുന്നതിനുമുമ്പ്, പരിശീലന ആവശ്യങ്ങൾക്കായി അത് ആയിരക്കണക്കിന് ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്. സന്ദർഭോചിതവും പ്രസക്തവുമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ ആവർത്തിച്ചുള്ള പരിശീലനത്തിലൂടെ മാത്രമേ ഒരു സിസ്റ്റം മികച്ചതാവൂ. വലിയ അളവുകളിൽ ശരിയായ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ശേഖരിക്കുന്നതിൽ പരാജയപ്പെടുന്ന ബിസിനസ്സുകൾ പലപ്പോഴും തെറ്റായ അല്ലെങ്കിൽ പക്ഷപാതപരമായ ഫലങ്ങൾ നൽകുന്ന ഫലപ്രദമല്ലാത്ത സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് വഴിയൊരുക്കുന്നു.
എന്നിരുന്നാലും, വിവരശേഖരണം അത്ര ലളിതമല്ല. ഞങ്ങളുടെ മുൻ പോസ്റ്റുകളിലൊന്നിൽ, സൗജന്യ ഉറവിടങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ ഗുണങ്ങളും ദോഷങ്ങളും ഞങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്തു. ഈ ഉറവിടങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് എപ്പോഴാണ് ഉചിതമെന്ന് ഞങ്ങൾ വിവരിച്ചു, എന്നാൽ സൗജന്യ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് നിങ്ങളുടെ ആന്തരിക ഡാറ്റ അവലോകനം ചെയ്യാൻ വളരെ ശുപാർശ ചെയ്യുന്നു. ഈ പോസ്റ്റിൽ, ഇൻ-ഹൗസ് ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുള്ള ചെലവുകൾ ഞങ്ങൾ കൂടുതൽ വിശദീകരിക്കും.
എന്താണ് ഇൻ-ഹൗസ് ഡാറ്റ?
നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സിലൂടെ നിങ്ങൾ ആന്തരികമായി സൃഷ്ടിക്കുന്ന അനലിറ്റിക്സിനെ ഇൻ-ഹൗസ് ഡാറ്റ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. നിങ്ങളുടെ CRM-ൽ നിന്നുള്ള വിവരങ്ങൾ, നിങ്ങളുടെ വെബ്സൈറ്റിന്റെ ഹീറ്റ്മാപ്പ് ഡാറ്റ, Google അനലിറ്റിക്സ്, പരസ്യ കാമ്പെയ്നുകൾ അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങളുടെ കമ്പനിയിൽ നിന്നും അതിന്റെ പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ നിന്നും ലഭിച്ച മറ്റൊരു അവശ്യ ഉറവിടം എന്നിവ ആന്തരികമോ ഇൻ-ഹൗസ് ഡാറ്റയോ ആകാം.
ഇൻ-ഹൗസ് ഡാറ്റ സ്രോതസ്സുകളുടെ ഗുണങ്ങളും ദോഷങ്ങളും എന്തൊക്കെയാണ്?
ആരേലും
ഇൻ-ഹൗസ് ഡാറ്റയുടെ ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട പ്രയോജനം അത് സൗജന്യമാണ് എന്നതാണ്. ആന്തരികമായി സൃഷ്ടിച്ച ഡാറ്റ നിങ്ങൾ നൽകുന്ന നിർദ്ദിഷ്ട ഉൽപ്പന്നത്തിനോ സേവനത്തിനോ പ്രസക്തമാണ്. ഇൻ-ഹൗസ് ഡാറ്റ നേടുന്നതിന്റെ മറ്റ് ഗുണങ്ങളിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു:
- ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള പൈപ്പ്ലൈനുകളും വർക്ക്ഫ്ലോകളും നിങ്ങൾക്ക് ഇതിനകം ഉണ്ട്, ഇത് തത്സമയം സ്വയംഭരണപരമായി സംഭവിക്കുന്നു. ഡാറ്റാ ജനറേഷൻ ഘട്ടത്തിൽ സ്വമേധയാലുള്ള ഇടപെടലുകളോ ശ്രമങ്ങളോ ഉൾപ്പെട്ടിട്ടില്ല.
- നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സ് അദ്വിതീയമാണെങ്കിൽ, ആദ്യം ഒരു ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായ പ്രദേശത്ത് വിപണനം ചെയ്യുന്നത് അല്ലെങ്കിൽ സൂപ്പർ-നിഷ് ആണെങ്കിൽ, മുമ്പ് ലഭ്യമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ലഭ്യമല്ലെങ്കിൽ ഇൻ-ഹൗസ് ഡാറ്റയാണ് വിവരങ്ങളുടെ ഏറ്റവും പ്രസക്തമായ ഉറവിടം.
- നിങ്ങളുടെ ആവശ്യങ്ങളും മുൻഗണനകളും അടിസ്ഥാനമാക്കി നിങ്ങൾക്ക് ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കാൻ കഴിയുന്ന ഏറ്റവും സാന്ദർഭികവും വിശ്വസനീയവും കാലികവുമായ ഡാറ്റ നിങ്ങളുടെ ആന്തരിക ഉറവിടങ്ങൾ നിങ്ങൾക്ക് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.
ബാക്ക്ട്രെയിസ്കൊണ്ടു്
ആന്തരിക ഉറവിടങ്ങൾ അനുയോജ്യമാണെന്ന് തോന്നുമെങ്കിലും, നിങ്ങളുടെ AI മോഡലുകളിൽ അവ പ്രയോഗിക്കുന്നത് സങ്കീർണ്ണമാണ്. വിവരശേഖരണ പ്രക്രിയ ലളിതമാണെങ്കിലും തയ്യാറാക്കുന്നത് കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണവും സമയമെടുക്കുന്നതുമാണ്. അസംസ്കൃത ഡാറ്റയ്ക്ക് നിങ്ങളും നിങ്ങളുടെ ടീമും എണ്ണമറ്റ മണിക്കൂർ സ്വമേധയാലുള്ള ജോലികൾ വ്യാഖ്യാനിക്കുകയും ടാഗുചെയ്യുകയും അതിലേക്ക് മാറ്റുകയും ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട് AI പരിശീലന ഡാറ്റ.
ഡാറ്റാ ഉറവിടങ്ങൾ ചിതറിക്കിടക്കുന്നിടത്തെല്ലാം - ഒന്നിലധികം ടീമുകളുമായി നിങ്ങൾ സഹകരിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുകയും കാര്യക്ഷമമായ ഡാറ്റ ശേഖരണ പ്രക്രിയയ്ക്കായി അവയെ ഒരുമിച്ച് കൊണ്ടുവരികയും വേണം. ഒരിക്കൽ ശേഖരിച്ച് കംപൈൽ ചെയ്താൽ, മാനുവൽ വർക്ക് വീണ്ടും ആരംഭിക്കുന്നു. നിങ്ങൾക്ക് മാർക്കറ്റിലേക്ക് പരിമിതമായ സമയമുണ്ടെങ്കിൽ ഇത് കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.
ഇൻ-ഹൗസ് ഡാറ്റ ശേഖരണത്തിന്റെ വില എത്രയാണ്?
ആന്തരിക ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിനും തയ്യാറാക്കുന്നതിനുമുള്ള ചെലവിന് ഈ സാഹചര്യത്തിൽ ഒന്നിലധികം അർത്ഥങ്ങൾ ഉണ്ടാകും. ഇവിടെ ഞങ്ങൾ വ്യക്തമായ നിക്ഷേപവും ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിനും വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിനും നിങ്ങൾ ചെലവഴിക്കുന്ന സമയവും പരിശ്രമവും മാത്രമാണ് പരാമർശിക്കുന്നത്.
പണ ഇടപാടുകളെ സംബന്ധിച്ചിടത്തോളം, നിങ്ങൾക്ക് രണ്ട് പ്രധാന ചെലവുകൾ ഉണ്ട്:
- നിങ്ങളുടെ ഇൻ-ഹൗസ് AI സ്പെഷ്യലിസ്റ്റുകൾ, ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകൾ, വ്യാഖ്യാനകർ, QA അസോസിയേറ്റുകൾ എന്നിവർക്കുള്ള ശമ്പളം.
- ഒരു ഡെഡിക്കേറ്റഡ് ഉപയോഗിക്കുന്നതിനും പരിപാലിക്കുന്നതിനുമുള്ള ചെലവുകൾ ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാന പ്ലാറ്റ്ഫോം.
ഏത് സമയത്തും, ഇൻ-ഹൗസ് ഡാറ്റയുമായി പ്രവർത്തിക്കാനുള്ള ആകെ ചെലവ്:
ഉണ്ടായ ചെലവ് = അനോട്ടേറ്ററുകളുടെ എണ്ണം* ഓരോ വ്യാഖ്യാനത്തിനും വില + പ്ലാറ്റ്ഫോം വില
നിരവധി മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന ചിലവുകളും ഉൾപ്പെടുന്നു. നമുക്ക് അവയെ വ്യക്തിഗതമായി നോക്കാം.
ഇൻ-ഹൗസ് ഡാറ്റ ശേഖരണവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന ചെലവുകൾ
മാനേജ്മെന്റ് ചെലവുകൾ
ഡാറ്റാ ശേഖരണത്തിലും വ്യാഖ്യാനത്തിലും മുഴുവൻ പ്രവർത്തനവും പ്രക്രിയകളും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതുമായി ബന്ധപ്പെട്ട നിർണായക ചെലവുകൾ ഉണ്ട്. ധനസഹായം നൽകുകയും നിരന്തരം നിരീക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യേണ്ട AI ദത്തെടുക്കലിന്റെ ഒരു അവിഭാജ്യ വിഭാഗമാണിത്. ആന്തരിക ഡാറ്റ വിജയകരമായി ശേഖരിക്കുന്നതിനും തയ്യാറാക്കുന്നതിനും, സീനിയർ മാനേജ്മെന്റിന് റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്ന അസോസിയേറ്റ്സ്, ക്വാളിറ്റി എക്സിക്യൂട്ടീവുകൾ, മാനേജർമാർ എന്നിവരടങ്ങുന്ന ഒരു ശ്രേണി ഉണ്ടായിരിക്കണം.
ഡാറ്റ കൃതത ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ചെലവുകൾ
ഒരു CRM-ൽ നിന്നോ മറ്റേതെങ്കിലും ഉറവിടത്തിൽ നിന്നോ നേരിട്ടുള്ള ഡാറ്റ ഇപ്പോഴും അസംസ്കൃതമാണ്, കൂടാതെ ഡാറ്റ ക്ലീനിംഗും വ്യാഖ്യാനവും ആവശ്യമാണ്. നിങ്ങളുടെ ഇൻ-ഹൗസ് ടീം ഒരു വാചകത്തിലോ വീഡിയോയിലോ ചിത്രത്തിലോ ഓഡിയോയിലോ ഉള്ള ഓരോ ഘടകങ്ങളും നേരിട്ട് തിരിച്ചറിയുകയും ആട്രിബ്യൂട്ട് ചെയ്യുകയും പരിശീലന ആവശ്യങ്ങൾക്കായി തയ്യാറാക്കുകയും വേണം.
ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്ക് ഫലങ്ങളിലൂടെ മൂല്യനിർണ്ണയം ആവശ്യമാണ്. ഫലങ്ങൾ കൃത്യമല്ലാത്തപ്പോൾ, ഒപ്റ്റിമൈസേഷനായി അവ സ്വമേധയാ ക്രമീകരിക്കേണ്ടതുണ്ട്. നിങ്ങളുടെ അഭിലാഷങ്ങളുടെയും ഡാറ്റ ലഭ്യതയുടെയും തോത് അടിസ്ഥാനമാക്കി, ഒന്നിലധികം റൗണ്ട് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ വർക്ക്ഫ്ലോകൾ ചെലവേറിയതും മടുപ്പിക്കുന്നതും സമയമെടുക്കുന്നതുമാണ്.
തൊഴിലാളി വിറ്റുവരവ് ചെലവുകൾ
തൊഴിൽ സംസ്കാരം എത്ര ആസ്വാദ്യകരമാണെങ്കിലും സ്ഥാപനങ്ങൾ വിടാൻ ജീവനക്കാർ ബാധ്യസ്ഥരാണ്. ദിവസാവസാനം, വ്യക്തിപരമായ അഭിലാഷങ്ങളും സംതൃപ്തിയും ജീവനക്കാർക്ക് മുൻഗണന നൽകുന്നു. ഇത് തത്വശാസ്ത്രപരമായി ശരിയാണെങ്കിലും, സാമ്പത്തികമായി, ഇത് ബിസിനസ്സ് ഉടമകൾക്കും ഓപ്പറേറ്റർമാർക്കും കാര്യമായ നഷ്ടമാണ്.
ജീവനക്കാർ ഇടയ്ക്കിടെ ചേരുകയും നിങ്ങളുടെ സ്ഥാപനത്തിൽ നിന്ന് പുറത്തുപോകുകയും ചെയ്യുമ്പോൾ, അവരുടെ ഓൺബോർഡിംഗിനും പരിശീലനത്തിനും പുറത്തുകടക്കുന്നതിനുമായി നിങ്ങൾ പണം ചെലവഴിക്കുന്നു. നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ ശേഖരണത്തെക്കുറിച്ചും വ്യാഖ്യാന സാങ്കേതികതകളെക്കുറിച്ചും ആദ്യം മുതൽ ഒരു പുതിയ ഉറവിടം പഠിപ്പിക്കേണ്ടതുണ്ട് എന്നതാണ് ഏറ്റവും മോശം ഭാഗം. അവർ സാവധാനം പഠിക്കുകയാണെങ്കിൽ, അവർ ഫലങ്ങൾ വളച്ചൊടിക്കുകയും അധിക ഡാറ്റ കൃത്യത ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ചെലവുകൾ ട്രിഗർ ചെയ്യുകയും ചെയ്യും.
പൊതിയുക
വീടിനുള്ളിലെ ചെലവുകൾ ഡാറ്റ ശേഖരണം നേരിട്ടുള്ളതും മറഞ്ഞിരിക്കുന്നതുമായ ചെലവുകൾ ഉൾപ്പെടുന്നു. സങ്കീർണ്ണമായ പ്രക്രിയയ്ക്കിടയിൽ, നിങ്ങൾ നിങ്ങളുടെ ഉൽപ്പന്നം വികസിപ്പിക്കുകയും കമ്പനിയെ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുകയും വിപണിയിലേക്ക് പോകാനുള്ള തന്ത്രങ്ങൾ തയ്യാറാക്കുകയും ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്.
എല്ലാ തടസ്സങ്ങളും ഒഴിവാക്കാൻ, ഡാറ്റ ശേഖരണവും വ്യാഖ്യാന വിദഗ്ധരുമായി ബന്ധപ്പെടാൻ ഞങ്ങൾ ശുപാർശ ചെയ്യുന്നു. Shaip-ൽ, ഞങ്ങളുടെ കയ്യിൽ ഏറ്റവും വിപുലമായ ഡാറ്റാ ശൃംഖലയുണ്ട്, ഇത് നിച് മാർക്കറ്റ് സെഗ്മെന്റുകളിൽ നിന്നും ജനസംഖ്യാശാസ്ത്രത്തിൽ നിന്നും ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഉറവിടമാക്കുന്നത് ഞങ്ങൾക്ക് എളുപ്പമാക്കുന്നു. വ്യാഖ്യാനിച്ച ഡാറ്റയും ഞങ്ങൾ ഡെലിവർ ചെയ്യുന്നു, അതിനാൽ പരിശീലന ആവശ്യങ്ങൾക്കായി നിങ്ങൾക്ക് അത് നേരിട്ട് ഉപയോഗിക്കാനാകും.
സമ്പർക്കം നേടുക ഇന്ന് ഞങ്ങളോടൊപ്പം.
