Leo biashara bila Akili ya bandia (AI) na Kujifunza Mashine (ML) iko katika hasara kubwa ya ushindani. Kutoka kwa kusaidia na kuboresha michakato ya nyuma na mtiririko wa kazi hadi kuinua uzoefu wa mtumiaji kupitia injini za mapendekezo, na kiotomatiki, kupitishwa kwa AI hakuepukiki na ni muhimu kwa kuishi katika 2021.
Walakini, kufikia hatua ambapo AI inatoa matokeo yasiyoshonwa na sahihi ni changamoto. Utekelezaji sahihi haupatikani mara moja, ni mchakato wa muda mrefu ambao unaweza kuendelea kwa miezi. Kwa muda mrefu wa kipindi cha mafunzo ya AI, matokeo ni sahihi zaidi. Pamoja na hayo, muda mrefu wa mafunzo ya AI unahitaji idadi zaidi ya hifadhidata zinazofaa na za kimuktadha.
Kutoka kwa mtazamo wa biashara, ni karibu kuwa haiwezekani kuwa na chanzo cha kudumu cha hifadhidata zinazofaa isipokuwa mifumo yako ya ndani ni bora sana. Biashara nyingi lazima zitegemee vyanzo vya nje kama wauzaji wa tatu au kampuni ya ukusanyaji wa data ya mafunzo ya AI. Wana miundombinu na vifaa vya kuhakikisha unapata kiasi cha data ya mafunzo ya AI unayohitaji kwa madhumuni ya mafunzo lakini kuchagua chaguo sahihi kwa biashara yako sio rahisi.
Kuna kampuni nyingi ndogo zinazotoa ukusanyaji wa data kwenye tasnia na lazima uwe mwangalifu ni nani unachagua kushirikiana naye. Kushirikiana na muuzaji mbaya au asiye na uwezo kunaweza kushinikiza data yako ya uzinduzi wa bidhaa kwa muda usiojulikana au kusababisha upotezaji wa mtaji.
Tumeunda mwongozo huu kukusaidia kuchagua kampuni inayofaa ya ukusanyaji wa data ya AI. Baada ya kusoma utakuwa na ujasiri wa kutambua kampuni kamili ya ukusanyaji wa data kwa biashara yako.
Mambo ya Ndani Unayopaswa Kuzingatia Kabla ya Kutafuta Kampuni ya Ukusanyaji wa Takwimu
Kushirikiana na kampuni ya kukusanya data ni 50% tu ya kazi. 50% iliyobaki inazunguka msingi kutoka kwa mtazamo wako. Ushirikiano kamili unahitaji maswali au sababu kujibiwa au kuelezewa zaidi. Wacha tuangalie baadhi yao.
Je! Ni Uchunguzi Wako wa Matumizi ya AI?
Unahitaji kuwa na kesi inayofaa ya matumizi iliyofafanuliwa kwa utekelezaji wako wa AI. Ikiwa sivyo, unatuma AI bila kusudi thabiti. Kabla ya utekelezaji, unahitaji kugundua ikiwa AI itakusaidia kutoa mwongozo, kushinikiza mauzo, kuboresha mtiririko wa kazi, kuwa na matokeo ya katikati ya mteja, au matokeo mengine mazuri kwa biashara yako. Kufafanua wazi kesi ya utumiaji itahakikisha unatafuta muuzaji sahihi wa data.
Je! Unahitaji Takwimu Ngapi? Aina gani?
Unahitaji kuweka kofia ya generic kwenye idadi ya data unayohitaji. Ingawa tunaamini kuwa viwango vya juu vitasababisha mifano sahihi zaidi, bado unahitaji kufafanua ni kiasi gani ni muhimu kwa mradi wako na ni aina gani ya data itakayofaidika zaidi. Bila mpango wazi, utapata taka nyingi kwa gharama na kazi.Hapo chini kuna maswali ya kawaida ambayo wamiliki wa biashara huuliza wakati wa kuandaa mkusanyiko ili kutambua nini:
- Je! Biashara yako inategemea maono ya kompyuta?
- Je! Unahitaji picha gani maalum kama hifadhidata?
- Je! Unakusudia kuleta uchambuzi wa utabiri katika utiririshaji wako wa kazi na unahitaji hifadhidata za kihistoria zenye msingi wa maandishi?
Je! Dataset Yako Inapaswa Kuwa Mbalimbali Jinsi?
Pia unahitaji kufafanua jinsi data yako inapaswa kuwa tofauti, yaani, data iliyokusanywa kutoka kwa kikundi cha umri, jinsia, kabila, lugha na lahaja, sifa za elimu, mapato, hali ya ndoa na eneo la kijiografia.
Je! Data yako ni nyeti?
Takwimu nyeti inahusu habari ya kibinafsi au ya siri. Maelezo ya mgonjwa katika rekodi ya afya ya elektroniki inayotumika kufanya majaribio ya dawa ni mifano bora. Kimaadili, ufahamu huu na habari zinapaswa kutambuliwa kwa sababu ya viwango na itifaki za HIPAA zilizopo.
Ikiwa mahitaji yako ya data yanajumuisha data nyeti, unapaswa kuamua ni jinsi gani unakusudia kwenda kutambulisha data au ikiwa unataka muuzaji wako akufanyie.
Vyanzo vya Ukusanyaji wa Takwimu
Ukusanyaji wa data hutoka kwa vyanzo anuwai, kutoka kwa hifadhidata za bure na zinazoweza kupakuliwa kwenye wavuti za serikali na kumbukumbu. Walakini, hifadhidata lazima ziwe sawa kwa mradi wako, au hawatakuwa na thamani yoyote. Mbali na kuwa muhimu, hifadhidata inapaswa pia kuwa ya muktadha, safi, na kwa kulinganisha asili ya hivi karibuni ili kuhakikisha matokeo ya AI yako yanalingana na matarajio yako.
Jinsi ya Bajeti?
Ukusanyaji wa data ya AI inajumuisha gharama kama vile kumlipa muuzaji, ada ya utendaji, usahihi wa data kuongeza matumizi ya mzunguko, matumizi ya moja kwa moja, na zingine za moja kwa moja na gharama zilizofichwa. Unahitaji kuzingatia kwa uangalifu kila gharama moja inayohusika katika mchakato na kuandaa bajeti ipasavyo. Bajeti ya ukusanyaji wa data inapaswa pia kuunganishwa na upeo na maono ya mradi wako.
Unahitaji kuweka kofia ya generic kwenye idadi ya data unayohitaji. Ingawa tunaamini kuwa viwango vya juu vitasababisha mifano sahihi zaidi, bado unahitaji kufafanua ni kiasi gani ni muhimu kwa mradi wako na ni aina gani ya data itakayofaidika zaidi. Bila mpango wazi, utapata taka nyingi kwa gharama na kazi.Jinsi ya kuchagua Kampuni bora ya Ukusanyaji wa Takwimu kwa Miradi ya AI & ML?
Sasa kwa kuwa msingi umeanzishwa, sasa ni rahisi kulinganisha kampuni bora za ukusanyaji wa data. Ili kutofautisha zaidi mtoa huduma bora kutoka kwa muuzaji wa kutosha, hapa kuna orodha ya haraka ya mambo ambayo unapaswa kuzingatia.
Seti za Hifadhidata
Uliza sampuli za hifadhidata kabla ya kushirikiana na muuzaji. Matokeo na utendaji wa moduli zako za AI hutegemea jinsi muuzaji wako anavyofanya kazi, kuhusika, na kujitolea na njia bora ya kupata ufahamu juu ya sifa hizi zote ni kupata sampuli za hifadhidata. Hii itakupa wazo la ikiwa mahitaji yako ya data yametimizwa na kukuambia ikiwa ushirikiano unastahili uwekezaji.
Utekelezaji wa Udhibiti
Moja ya sababu za msingi unakusudia kushirikiana na wachuuzi ni kuweka majukumu yanatii wakala wa udhibiti. Ni kazi ya kuchosha ambayo inahitaji mtaalam aliye na uzoefu. Kabla ya kuamua, angalia ikiwa mtoa huduma anayetarajiwa anafuata kufuata na viwango ili kuhakikisha data iliyonunuliwa kutoka vyanzo anuwai ina leseni ya kutumiwa na ruhusa zinazofaa.
Matokeo ya kisheria yanaweza kusababisha kufilisika kwa kampuni yako. Hakikisha kuzingatia kufuata wakati wa kuchagua mtoaji wa ukusanyaji wa data.
Quality Assurance
Unapopata seti za data kutoka kwa muuzaji wako, zinapaswa kupangiliwa kwa usahihi na tayari kupakiwa moja kwa moja kwenye moduli yako ya AI kwa madhumuni ya mafunzo. Haupaswi kufanya ukaguzi au kutumia wafanyikazi waliojitolea kuangalia ubora wa hifadhidata. Hii ni kuongeza safu nyingine kwa kazi iliyochosha tayari. Hakikisha muuzaji wako kila wakati anatoa hifadhidata zilizo tayari za upakiaji katika muundo na mtindo unaohitaji.
Marejeleo ya Mteja
Kuzungumza na wateja waliopo wa muuzaji wako atakupa maoni ya kwanza juu ya viwango vyao vya utendaji na ubora. Wateja kawaida huwa waaminifu kwa marejeleo na mapendekezo. Ikiwa muuzaji wako yuko tayari kukuruhusu uongee na wateja wao, wana imani wazi na huduma wanayotoa. Pitia kabisa miradi yao ya zamani, zungumza na wateja wao, na uweke muhuri mpango huo ikiwa unahisi ni sawa.
Kukabiliana na Upendeleo wa Takwimu
Uwazi ni muhimu katika ushirikiano wowote na muuzaji wako anapaswa kushiriki maelezo juu ya ikiwa hifadhidata wanazotoa zina upendeleo. Ikiwa ni, kwa kiwango gani? Kwa ujumla, ni ngumu kuondoa upendeleo kabisa kutoka kwenye picha kwani huwezi kutambua au kuashiria wakati sahihi au chanzo cha utangulizi. Kwa hivyo, wanapotoa ufahamu juu ya jinsi data inavyopendelea, unaweza kurekebisha mfumo wako ili utoe matokeo ipasavyo.
Uwezo wa Kiasi
Biashara yako itakua siku zijazo na upeo wa mradi wako utapanuka sana. Katika hali kama hizo, unapaswa kuwa na uhakika kwamba muuzaji wako anaweza kutoa idadi ya hifadhidata za mahitaji ya biashara yako kwa kiwango.
Je! Wana talanta ya kutosha ndani ya nyumba? Je! Wanachosha vyanzo vyao vya data? Je! Wanaweza kubadilisha data yako kulingana na mahitaji ya kipekee na kesi za matumizi? Vipengele kama hivi vitahakikisha muuzaji anaweza kubadilika wakati data nyingi zinahitajika.
Baadaye yako Inategemea Kutumia AI na Kujifunza Mashine
Tunaelewa kuwa kupata kampuni sahihi ya ukusanyaji wa data ni changamoto. Haina maana kuuliza seti za sampuli mmoja mmoja, kulinganisha wauzaji, na huduma za mtihani na miradi ya haraka kabla ya kujitolea. Hata unapopata kampuni inayofaa, lazima ujitoe hadi miezi miwili kujiandaa kwa ukusanyaji wa data.
Ndio sababu tunashauri kuondoa visa hivi vyote na kwenda moja kwa moja kwa hatua hiyo ya ushirikiano, na kupata hifadhidata za ubora wa miradi yako. Wasiliana na Shaip leo kwa ubora mzuri wa data. Tunazidi vitu vyote ambavyo tumetaja kwenye orodha ili kuhakikisha ushirikiano wetu una faida kwa biashara yako.
Ongea nasi leo kuhusu mradi wako, na wacha tupate kusonga mapema iwezekanavyo.
