AI ಮತ್ತು ML ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಕಂಪನಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು

ಇಂದು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI) ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ (ML) ಇಲ್ಲದ ವ್ಯಾಪಾರವು ಗಮನಾರ್ಹ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಅನನುಕೂಲತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಮತ್ತು ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಮತ್ತು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸುವುದರಿಂದ ಹಿಡಿದು ಶಿಫಾರಸು ಎಂಜಿನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಮೂಲಕ ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವವರೆಗೆ, 2021 ರಲ್ಲಿ ಬದುಕುಳಿಯಲು AI ಅಳವಡಿಕೆ ಅನಿವಾರ್ಯ ಮತ್ತು ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ.

ಆದಾಗ್ಯೂ, AI ತಡೆರಹಿತ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುವ ಹಂತಕ್ಕೆ ಹೋಗುವುದು ಸವಾಲಿನ ಸಂಗತಿಯಾಗಿದೆ. ಸರಿಯಾದ ಅನುಷ್ಠಾನವನ್ನು ರಾತ್ರೋರಾತ್ರಿ ಸಾಧಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಇದು ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದ್ದು ಅದು ತಿಂಗಳುಗಳವರೆಗೆ ಮುಂದುವರಿಯಬಹುದು. AI ತರಬೇತಿ ಅವಧಿಯು ಹೆಚ್ಚು, ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು. ಅದರೊಂದಿಗೆ, ದೀರ್ಘ AI ತರಬೇತಿ ಅವಧಿಯು ಸಂಬಂಧಿತ ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪರಿಮಾಣಗಳನ್ನು ಬಯಸುತ್ತದೆ.

ವ್ಯವಹಾರದ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ, ನಿಮ್ಮ ಆಂತರಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗದ ಹೊರತು ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ದೀರ್ಘಕಾಲಿಕ ಮೂಲವನ್ನು ನೀವು ಹೊಂದಿರುವುದು ಅಸಾಧ್ಯ. ಹೆಚ್ಚಿನ ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಬಾಹ್ಯ ಮೂಲಗಳ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರಬೇಕು ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಮಾರಾಟಗಾರರು ಅಥವಾ AI ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಕಂಪನಿ. ತರಬೇತಿ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ನಿಮಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ AI ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದ ಪರಿಮಾಣವನ್ನು ನೀವು ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಅವರು ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಮತ್ತು ಸೌಲಭ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ ಆದರೆ ನಿಮ್ಮ ವ್ಯಾಪಾರಕ್ಕಾಗಿ ಸರಿಯಾದ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಆರಿಸುವುದು ಅಷ್ಟು ಸುಲಭವಲ್ಲ.

ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಸಾಕಷ್ಟು ಸಬ್‌ಪಾರ್ ಕಂಪನಿಗಳಿವೆ ಮತ್ತು ನೀವು ಯಾರೊಂದಿಗೆ ಸಹಯೋಗಿಸಲು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ನೀವು ಜಾಗರೂಕರಾಗಿರಬೇಕು. ತಪ್ಪು ಅಥವಾ ಅಸಮರ್ಥ ಮಾರಾಟಗಾರರೊಂದಿಗೆ ಪಾಲುದಾರಿಕೆಯು ನಿಮ್ಮ ಉತ್ಪನ್ನ ಉಡಾವಣಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ತಳ್ಳಬಹುದು ಅಥವಾ ಬಂಡವಾಳ ನಷ್ಟಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.

ಸರಿಯಾದ AI ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಕಂಪನಿಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ನಾವು ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯನ್ನು ರಚಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಓದಿದ ನಂತರ ನಿಮ್ಮ ವ್ಯಾಪಾರಕ್ಕಾಗಿ ಪರಿಪೂರ್ಣ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಕಂಪನಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ವಿಶ್ವಾಸವನ್ನು ನೀವು ಹೊಂದಿರುತ್ತೀರಿ.

ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಕಂಪನಿಯನ್ನು ಹುಡುಕುವ ಮೊದಲು ನೀವು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕಾದ ಆಂತರಿಕ ಅಂಶಗಳು

ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಕಂಪನಿಯೊಂದಿಗೆ ಸಹಯೋಗ ಮಾಡುವುದು ಕೇವಲ 50% ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ. ಉಳಿದ 50% ನಿಮ್ಮ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ ನೆಲದ ಕೆಲಸದ ಸುತ್ತ ಸುತ್ತುತ್ತದೆ. ಪರಿಪೂರ್ಣ ಸಹಯೋಗವು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಅಥವಾ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಉತ್ತರಿಸಲು ಅಥವಾ ಮತ್ತಷ್ಟು ವಿವರಿಸಲು ಕರೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವನ್ನು ನೋಡೋಣ.

• ನಿಮ್ಮ AI ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣ ಯಾವುದು?

  ನಿಮ್ಮ AI ಅನುಷ್ಠಾನಕ್ಕಾಗಿ ನೀವು ಸರಿಯಾದ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ. ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಘನ ಉದ್ದೇಶವಿಲ್ಲದೆ AI ಅನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತಿದ್ದೀರಿ. ಅನುಷ್ಠಾನಕ್ಕೆ ಮೊದಲು, ನೀವು ಲೀಡ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು, ಮಾರಾಟವನ್ನು ತಳ್ಳಲು, ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗಳನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಲು, ಗ್ರಾಹಕ-ಕೇಂದ್ರಿತ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹೊಂದಲು ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಹಾರಕ್ಕೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾದ ಇತರ ಸಕಾರಾತ್ಮಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು AI ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ನೀವು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣವನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದರಿಂದ ನೀವು ಸರಿಯಾದ ಡೇಟಾ ಮಾರಾಟಗಾರರನ್ನು ನೋಡುತ್ತೀರಿ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

• ನಿಮಗೆ ಎಷ್ಟು ಡೇಟಾ ಬೇಕು? ಯಾವ ವಿಧ?

  ನಿಮಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಡೇಟಾದ ಪರಿಮಾಣದ ಮೇಲೆ ನೀವು ಜೆನೆರಿಕ್ ಕ್ಯಾಪ್ ಅನ್ನು ಹಾಕಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಪರಿಮಾಣಗಳು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತವೆ ಎಂದು ನಾವು ನಂಬಿರುವಾಗ, ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ಗೆ ಎಷ್ಟು ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಯಾವ ರೀತಿಯ ಡೇಟಾವು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ಇನ್ನೂ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ. ಸ್ಪಷ್ಟ ಯೋಜನೆ ಇಲ್ಲದೆ, ನೀವು ವೆಚ್ಚ ಮತ್ತು ಶ್ರಮದಲ್ಲಿ ಅತಿಯಾದ ತ್ಯಾಜ್ಯವನ್ನು ಅನುಭವಿಸುವಿರಿ.

  ಏನನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಂಗ್ರಹಣೆಗೆ ತಯಾರಿ ನಡೆಸುತ್ತಿರುವಾಗ ವ್ಯಾಪಾರ ಮಾಲೀಕರು ಕೇಳುವ ಕೆಲವು ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೆಳಗೆ ನೀಡಲಾಗಿದೆ:

  • ನಿಮ್ಮ ವ್ಯಾಪಾರವು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆಯೇ?
  • ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಾಗಿ ನಿಮಗೆ ಯಾವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಚಿತ್ರಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ?
  • ನಿಮ್ಮ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗೆ ಮುನ್ಸೂಚಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ತರಲು ನೀವು ಬಯಸುತ್ತೀರಾ ಮತ್ತು ಐತಿಹಾಸಿಕ ಪಠ್ಯ-ಆಧಾರಿತ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದೆಯೇ?

• ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಎಷ್ಟು ವೈವಿಧ್ಯಮಯವಾಗಿರಬೇಕು?

  ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಎಷ್ಟು ವೈವಿಧ್ಯಮಯವಾಗಿರಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ, ಅಂದರೆ, ವಯಸ್ಸಿನ ಗುಂಪು, ಲಿಂಗ, ಜನಾಂಗೀಯತೆ, ಭಾಷೆ ಮತ್ತು ಉಪಭಾಷೆ, ಶಿಕ್ಷಣ ಅರ್ಹತೆ, ಆದಾಯ, ವೈವಾಹಿಕ ಸ್ಥಿತಿ ಮತ್ತು ಭೌಗೋಳಿಕ ಸ್ಥಳದಿಂದ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾದ ಡೇಟಾ.

• ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಸೆನ್ಸಿಟಿವ್ ಆಗಿದೆಯೇ?

  ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾವು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಅಥವಾ ಗೌಪ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಔಷಧಿ ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ನಡೆಸಲು ಬಳಸಲಾಗುವ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಆರೋಗ್ಯ ದಾಖಲೆಯಲ್ಲಿನ ರೋಗಿಯ ವಿವರಗಳು ಆದರ್ಶ ಉದಾಹರಣೆಗಳಾಗಿವೆ. ನೈತಿಕವಾಗಿ, ಚಾಲ್ತಿಯಲ್ಲಿರುವ HIPAA ಮಾನದಂಡಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್‌ಗಳ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಈ ಒಳನೋಟಗಳು ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಬೇಕು.

  ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದನ್ನು ಹೇಗೆ ಮಾಡಲು ಬಯಸುತ್ತೀರಿ ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ಮಾರಾಟಗಾರರು ನಿಮಗಾಗಿ ಅದನ್ನು ಮಾಡಲು ಬಯಸಿದರೆ ನೀವು ನಿರ್ಧರಿಸಬೇಕು.

• ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ಮೂಲಗಳು

  ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯು ವಿವಿಧ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಬರುತ್ತದೆ, ಉಚಿತ ಮತ್ತು ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಂದ ಸರ್ಕಾರಿ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಆರ್ಕೈವ್‌ಗಳವರೆಗೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿರಬೇಕು ಅಥವಾ ಅವು ಯಾವುದೇ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಸಂಬಂಧಿತವಾಗಿರುವುದರ ಹೊರತಾಗಿ, ನಿಮ್ಮ AI ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ನಿಮ್ಮ ಮಹತ್ವಾಕಾಂಕ್ಷೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ, ಸ್ವಚ್ಛ ಮತ್ತು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಇತ್ತೀಚಿನ ಮೂಲಗಳಾಗಿರಬೇಕು.

• ಬಜೆಟ್ ಮಾಡುವುದು ಹೇಗೆ?

  AI ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯು ಮಾರಾಟಗಾರರಿಗೆ ಪಾವತಿಸುವುದು, ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಶುಲ್ಕಗಳು, ಡೇಟಾ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವ ಸೈಕಲ್ ವೆಚ್ಚಗಳು, ಪರೋಕ್ಷ ವೆಚ್ಚಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ನೇರ ಮತ್ತು ಗುಪ್ತ ವೆಚ್ಚಗಳು. ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವೆಚ್ಚವನ್ನು ನೀವು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಬಜೆಟ್ ಅನ್ನು ರೂಪಿಸಬೇಕು. ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಬಜೆಟ್ ಅನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ನ ವ್ಯಾಪ್ತಿ ಮತ್ತು ದೃಷ್ಟಿಗೆ ಸಹ ಜೋಡಿಸಬೇಕು.