Katika 2020, 1.7 MB ya data iliundwa kila sekunde na watu. Na katika mwaka huo huo, tulitoa karibu baiti za data za kwintimilioni 2.5 kila siku katika 2020. Wanasayansi wa data wanatabiri kuwa kufikia 2025, watu watazalisha karibu na Exabytes 463 ya data kila siku. Hata hivyo, si data yote inayoweza kutumiwa na biashara kuteka maarifa muhimu au kutengeneza zana za kujifunza za mashine.
Kadiri kikwazo cha kukusanya data muhimu kutoka kwa vyanzo kadhaa kilivyopungua kwa miaka mingi, biashara zinatengeneza njia ya kutengeneza suluhisho za kizazi kijacho cha AI. Kwa kuwa zana zinazotegemea AI husaidia biashara kufanya maamuzi bora kwa ukuaji, zinahitaji data iliyo na lebo na maelezo kwa usahihi. Kuweka data na ufafanuzi ni sehemu ya uchakataji wa awali wa data, ambapo vitu vinavyovutia hutambulishwa au kuwekewa lebo ya maelezo muhimu, ambayo husaidia kufunza algoriti ya ML.
Walakini, wakati kampuni zinafikiria kuunda miundo ya AI, itafika wakati italazimika kuchukua uamuzi mgumu - ambao unaweza kuathiri matokeo ya muundo wa ML - ndani au nyumba. uwekaji data wa nje. Uamuzi wako unaweza kuathiri mchakato wa maendeleo, bajeti, utendaji na mafanikio ya mradi. Kwa hivyo, wacha tulinganishe zote mbili na tutambue faida na hasara za zote mbili.
Uwekaji uwekaji data wa Ndani ya Nyumba Vs Uwekaji lebo wa Data ya Utumiaji
| Kuweka lebo kwenye Data ya Ndani | Uwekaji data wa Nje |
| Kubadilika | |
| Ikiwa mradi ni rahisi na hauna mahitaji maalum, basi a uwekaji data wa ndani timu inaweza kutimiza kusudi. | Ikiwa mradi unaofanya ni mahususi na changamano na una mahitaji mahususi ya kuweka lebo, inashauriwa kutoa nje mahitaji yako ya uwekaji lebo ya data. |
| bei | |
| Uwekaji lebo na maelezo ya data ya ndani inaweza kuwa ghali sana kujenga miundombinu na kutoa mafunzo kwa wafanyikazi. | Uwekaji lebo wa data ya nje huja na uhuru wa kuchagua mpango unaofaa wa bei kwa mahitaji yako bila kuathiri ubora na usahihi. |
| Utawala | |
| Kusimamia a ufafanuzi wa data au timu ya kuweka lebo inaweza kuwa changamoto, hasa kwa vile inahitaji uwekezaji katika muda, pesa na rasilimali. | Uwekaji lebo na ufafanuzi wa data kutoka nje unaweza kukusaidia kulenga kutengeneza muundo wa ML. Zaidi ya hayo, upatikanaji wa wachambuzi wenye uzoefu unaweza pia kusaidia katika utatuzi wa matatizo. |
| Mafunzo | |
| Uwekaji lebo sahihi wa data unahitaji mafunzo makubwa ya wafanyakazi kuhusu kutumia zana za ufafanuzi. Kwa hivyo lazima utumie muda mwingi na pesa kwenye timu za mafunzo ya ndani. | Utoaji huduma nje haujumuishi gharama za mafunzo, kwani watoa huduma wa kuweka lebo data huajiri wafanyakazi waliofunzwa na wenye uzoefu ambao wanaweza kukabiliana na zana, mahitaji ya mradi na mbinu. |
| Usalama | |
| Uwekaji lebo wa data ya ndani huongeza usalama wa data, kwani maelezo ya mradi hayashirikiwi na wahusika wengine. | Ufafanuzi wa data ya nje kazi si salama kama ndani ya nyumba. Kuchagua watoa huduma walioidhinishwa na itifaki kali za usalama ndilo suluhisho. |
| Wakati | |
| Uwekaji uwekaji data wa ndani unatumia muda mwingi zaidi kuliko kazi uliyopewa na kampuni ya nje, kwa kuwa muda unaochukuliwa kutoa mafunzo kwa timu kuhusu mbinu, zana na mchakato ni mkubwa. | Ni bora kutoa uwekaji lebo za data kwa watoa huduma kwa muda mfupi wa utumaji kwa kuwa wana kituo kilichoboreshwa cha kuweka lebo sahihi za data. |
Ufafanuzi wa Data ya Ndani ya Nyumba Huleta Maana Zaidi Lini?
Ingawa kuna manufaa kadhaa kwa uwekaji lebo wa data nje, kuna nyakati ambapo uwekaji lebo wa data wa ndani huwa na maana zaidi kuliko utumaji huduma nje. Unaweza kuchagua maelezo ya data ya ndani lini:
- Timu za ndani haziwezi kushughulikia idadi kubwa ya data
- Bidhaa ya kipekee inajulikana tu kwa wafanyikazi wa kampuni
- Mradi una mahitaji maalum yanayopatikana kwa vyanzo vya ndani
- Inachukua muda kutoa mafunzo kwa watoa huduma wa nje
Manufaa ya Utoaji Data Kazi ya Ufafanuzi wa Shaip
Una mkusanyiko bora wa data wa ndani na timu ya ufafanuzi ambao wana ujuzi na uzoefu ufaao wa kushughulikia idadi kubwa ya data. Kwa kuongeza, huoni uwezo wa ziada wa data wa mradi wako chini ya mstari, na miundombinu yako inaweza kushughulikia kusafisha na kuweka data kwa usahihi.
Ikiwa unaweza kutimiza vigezo hivi, bila shaka, utazingatia timu yako ya ndani kutekeleza mahitaji yako ya kuweka lebo na maelezo. Walakini, ikiwa huna uwezo wa ndani, unapaswa kuzingatia kupata usaidizi wa kitaalam kutoka kwa viongozi wa tasnia kama vile Shaip.
Baadhi ya faida ya kufanya kazi na Shaip ni:
Uhuru wa kuzingatia kazi ya msingi ya maendeleo
Mojawapo ya sehemu zenye changamoto bado muhimu za mafunzo ya miundo ya ML ni kuandaa seti za data kwanza. Wanasayansi wa data wanapohusika katika kusafisha na kuweka lebo data, huelekeza muda wao wa ubora katika kutekeleza majukumu yasiyo ya lazima. Kwa hivyo, mzunguko wa maendeleo ungeanza kukabiliana na hitilafu kwani michakato inayoingiliana inaweza kucheleweshwa.
Mchakato unapotolewa nje, hurahisisha mfumo mzima na kuhakikisha kuwa mchakato wa uendelezaji unafanyika kwa wakati mmoja. Kwa kuongezea, kwa Shaip kutekeleza mahitaji yako ya kuweka lebo data, timu yako ya ndani inaweza kuzingatia umahiri wao wa kimsingi wa kuunda suluhisho dhabiti zinazotegemea AI.
Uhakikisho wa ubora
Wakati kuna timu ya wataalamu waliojitolea, waliofunzwa na wenye uzoefu wa kuweka lebo data wanaofanya kazi mahususi kwenye mradi wako, unaweza kuwa na uhakika wa kupata kazi ya ubora wa juu kwa wakati. Shaip hutoa uwekaji lebo wa data ulioimarishwa kwa miradi ya ML na AI kwa kutumia uzoefu wa kufanya kazi kwenye seti tofauti za data na kuendeleza uwezo wao wa kuweka lebo data.
Uwezo wa kushughulikia idadi kubwa ya data
Kuweka data ni kazi inayohitaji nguvu kazi kubwa, na kwa hivyo, mradi wa kawaida wa AI utahitaji maelfu ya seti za data kuwekewa lebo na kufafanuliwa kwa usahihi. Hata hivyo, kiasi cha data kinategemea zaidi aina ya mradi, na ongezeko hili la mahitaji linaweza kuongeza hatua muhimu za timu zako za ndani. Zaidi ya hayo, wingi wa data unapoongezeka, unaweza pia kuhitajika kutafuta washiriki kutoka timu nyingine kwa usaidizi, jambo ambalo linaweza kuathiri ubora wa kazi.
Ukiwa na Shaip, unaweza kufurahia usaidizi wa mara kwa mara kutoka kwa timu zilizojitolea ambazo zina utaalamu na uzoefu wa kushughulikia mabadiliko ya kiasi cha data. Kwa kuongeza, wana rasilimali na ujuzi wa kuongeza pamoja na mradi wako bila kujitahidi.
Kushirikiana na Shaip ni uamuzi bora kwa mafanikio ya mradi wako. Tumetoa mafunzo kwa wataalam wa uwekaji lebo na vidokezo ambao wana uzoefu wa miaka mingi wa kushughulikia seti mbalimbali za data zinazohitaji mahitaji mahususi ya kuweka lebo data. Ukiwa na Shaip, unaweza kupokea vidokezo vya ubora wa juu haraka, kwa usahihi na ndani ya bajeti yako.
[Soma pia: Mwongozo wa Wanaoanza kwa Ufafanuzi wa Data: Vidokezo na Mbinu Bora]
