ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਹਮੇਸ਼ਾ ਵਧ ਰਹੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਚਿੰਤਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਬਦਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, ਛੋਟੇ ਤੋਂ ਦਰਮਿਆਨੇ ਆਕਾਰ ਦੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਡੇਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨਾਲ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਫੰਡਿੰਗ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਵਾਲੀਆਂ ਵੱਡੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਤੇ ਸਟਾਰਟ-ਅਪਸ ਨੂੰ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾਸੈਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਜਾਂ ਸਰਵੋਤਮ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਲਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਆਊਟਸੋਰਸ ਕਰਨ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਉਦਮੀਆਂ ਲਈ ਜੋ ਅਜੇ ਵੀ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਸੰਘਰਸ਼ ਅਸਲ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ AI ਸਿਸਟਮ ਨਿਰਦੋਸ਼ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰ ਸਕੇ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕੇ, ਇਸ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨੀ ਪੈਂਦੀ ਹੈ। ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ 'ਤੇ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਨਾਲ ਹੀ ਸਿਸਟਮ ਬਿਹਤਰ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਕਾਰੋਬਾਰ ਜੋ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਡੇਟਾਸੈਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ ਅਕਸਰ ਬੇਅਸਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਲਈ ਰਾਹ ਪੱਧਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਤਿੱਖੇ ਜਾਂ ਪੱਖਪਾਤੀ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਇੰਨਾ ਸੌਖਾ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਸਾਡੀਆਂ ਪਿਛਲੀਆਂ ਪੋਸਟਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਮੁਫਤ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਫਾਇਦਿਆਂ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਦੱਸਿਆ ਹੈ ਕਿ ਇਹਨਾਂ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਕਦੋਂ ਉਚਿਤ ਹੈ ਪਰ ਮੁਫ਼ਤ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਆਪਣੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ੋਰਦਾਰ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਇਸ ਪੋਸਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇਨ-ਹਾਊਸ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਖਰਚਿਆਂ ਦੀ ਹੋਰ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਾਂਗੇ।
ਇਨ-ਹਾਊਸ ਡੇਟਾ ਕੀ ਹੈ?
ਇਨ-ਹਾਊਸ ਡੇਟਾ ਉਹਨਾਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੁਆਰਾ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਅੰਦਰੂਨੀ ਜਾਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਡੇਟਾ ਤੁਹਾਡੇ CRM ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਤੁਹਾਡੀ ਵੈਬਸਾਈਟ ਦਾ ਹੀਟਮੈਪ ਡੇਟਾ, Google ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਵਿਗਿਆਪਨ ਮੁਹਿੰਮਾਂ, ਜਾਂ ਤੁਹਾਡੀ ਕੰਪਨੀ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਕਾਰਜਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਕੋਈ ਹੋਰ ਜ਼ਰੂਰੀ ਸਰੋਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਨ-ਹਾਊਸ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਫਾਇਦੇ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਕੀ ਹਨ?
ਪ੍ਰੋ
ਇਨ-ਹਾਊਸ ਡੇਟਾ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫਾਇਦਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਮੁਫਤ ਹੈ। ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਡੇਟਾ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਖਾਸ ਉਤਪਾਦ ਜਾਂ ਸੇਵਾ ਲਈ ਵੀ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ। ਇਨ-ਹਾਊਸ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਹੋਰ ਫਾਇਦਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
- ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਡਾਟਾ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਲਈ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਹ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਨਾਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਡਾਟਾ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦੇ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਦਸਤੀ ਦਖਲ ਜਾਂ ਯਤਨ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਹਨ।
- ਇਨ-ਹਾਊਸ ਡੇਟਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵਾਂ ਸਰੋਤ ਹੈ ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡਾ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿਲੱਖਣ ਹੈ, ਪਹਿਲਾਂ ਕਿਸੇ ਭੂਗੋਲਿਕ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਮਾਰਕੀਟ ਕਰਨ ਲਈ, ਜਾਂ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਉਪਲਬਧ ਕੋਈ ਡਾਟਾਸੈਟ ਉਪਲਬਧ ਨਹੀਂ ਹਨ।
- ਤੁਹਾਡੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਰੋਤ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ, ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਅਤੇ ਅੱਪ-ਟੂ-ਡੇਟ ਡੇਟਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਤਰਜੀਹਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਬਦੀ
ਜਦੋਂ ਕਿ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਰੋਤ ਆਦਰਸ਼ ਜਾਪਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ AI ਮਾਡਲਾਂ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸਧਾਰਨ ਹੈ ਪਰ ਤਿਆਰੀ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਲੈਣ ਵਾਲਾ ਹੈ। ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਨੂੰ ਅਣਗਿਣਤ ਘੰਟਿਆਂ ਦੇ ਹੱਥੀਂ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਇਸਨੂੰ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ, ਟੈਗ ਕਰਨ ਅਤੇ ਬਦਲਣ ਲਈ ਕਰਦੇ ਹਨ ।
ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਈ ਟੀਮਾਂ ਨਾਲ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰਨਾ ਹੋਵੇਗਾ - ਜਿੱਥੇ ਕਿਤੇ ਵੀ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ ਖਿੰਡੇ ਹੋਏ ਹਨ - ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੁਚਾਰੂ ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਇਕੱਠੇ ਲਿਆਉਣਾ ਹੋਵੇਗਾ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਅਤੇ ਕੰਪਾਇਲ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਹੱਥੀਂ ਕੰਮ ਦੁਬਾਰਾ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਹੋਰ ਜਟਿਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਮਾਰਕੀਟ ਲਈ ਸੀਮਤ ਸਮਾਂ ਹੈ।
ਇਨ-ਹਾਊਸ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲਾਗਤ ਕੀ ਹੈ?
ਅੰਦਰੂਨੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੇ ਖਰਚੇ ਦੇ ਇਸ ਕੇਸ ਵਿੱਚ ਕਈ ਅਰਥ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇੱਥੇ ਅਸੀਂ ਸਿਰਫ ਠੋਸ ਨਿਵੇਸ਼ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਲਗਾਏ ਗਏ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਮਿਹਨਤ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦੇ ਰਹੇ ਹਾਂ।
ਜਿੱਥੋਂ ਤੱਕ ਮੁਦਰਾ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦਾ ਸਬੰਧ ਹੈ, ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਦੋ ਵੱਡੇ ਖਰਚੇ ਹਨ:
- ਤੁਹਾਡੇ ਇਨ-ਹਾਊਸ AI ਮਾਹਿਰਾਂ, ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ, ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ, ਅਤੇ QA ਸਹਿਯੋਗੀਆਂ ਲਈ ਤਨਖਾਹਾਂ।
- ਇੱਕ ਸਮਰਪਿਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਸਾਂਭ-ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਖਰਚੇ ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮ.
ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਮੇਂ 'ਤੇ, ਇਨ-ਹਾਊਸ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਕੁੱਲ ਲਾਗਤ ਹੈ:
ਲਾਗਤ = ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ* ਪ੍ਰਤੀ ਐਨੋਟੇਟਰ ਦੀ ਲਾਗਤ + ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਲਾਗਤ
ਇਸ ਵਿੱਚ ਕਈ ਲੁਕਵੇਂ ਖਰਚੇ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਆਉ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੇਖੀਏ.
ਇਨ-ਹਾਊਸ ਡੇਟਾ ਕਲੈਕਸ਼ਨ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਲੁਕੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਲਾਗਤਾਂ
ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਖਰਚੇ
ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਪੂਰੇ ਸੰਚਾਲਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਖਰਚੇ ਹਨ। ਇਹ AI ਗੋਦ ਲੈਣ ਦਾ ਇੱਕ ਅਨਿੱਖੜਵਾਂ ਵਿੰਗ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਫੰਡ ਦਿੱਤੇ ਜਾਣ ਅਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਅੰਦਰੂਨੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ, ਸੀਨੀਅਰ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਐਸੋਸੀਏਟਸ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਕਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਲੜੀ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਨੁਕੂਲਨ ਖਰਚੇ
ਕਿਸੇ CRM ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਸਿੱਧਾ ਡੇਟਾ ਅਜੇ ਵੀ ਕੱਚਾ ਹੈ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਫਾਈ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੀ ਇਨ-ਹਾਊਸ ਟੀਮ ਨੂੰ ਲਾਜ਼ਮੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਟੈਕਸਟ, ਵੀਡੀਓ, ਚਿੱਤਰ, ਜਾਂ ਆਡੀਓ ਵਿੱਚ ਹਰ ਇੱਕ ਤੱਤ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਨਤੀਜਿਆਂ ਰਾਹੀਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਨਤੀਜੇ ਸਹੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਨ ਲਈ ਹੱਥੀਂ ਐਡਜਸਟ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਅਭਿਲਾਸ਼ਾਵਾਂ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਉਪਲਬਧਤਾ ਦੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਵਰਕਫਲੋ ਦੇ ਕਈ ਦੌਰ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਮਹਿੰਗੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਸਗੋਂ ਔਖੇ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਕਰਮਚਾਰੀ ਟਰਨਓਵਰ ਖਰਚੇ
ਕਰਮਚਾਰੀ ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡਣ ਲਈ ਪਾਬੰਦ ਹਨ ਭਾਵੇਂ ਕੰਮ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਕਿੰਨਾ ਵੀ ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਕਿਉਂ ਨਾ ਹੋਵੇ। ਦਿਨ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਲਈ ਨਿੱਜੀ ਇੱਛਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ ਇੱਕ ਤਰਜੀਹ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਦਾਰਸ਼ਨਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਹੈ, ਵਿੱਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇਹ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੇ ਮਾਲਕਾਂ ਅਤੇ ਆਪਰੇਟਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨੁਕਸਾਨ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਕਰਮਚਾਰੀ ਅਕਸਰ ਤੁਹਾਡੀ ਸੰਸਥਾ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਛੱਡ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਆਨ-ਬੋਰਡਿੰਗ, ਸਿਖਲਾਈ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਬਾਹਰ ਨਿਕਲਣ 'ਤੇ ਪੈਸਾ ਖਰਚ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਸਭ ਤੋਂ ਬੁਰੀ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਸਰੋਤ ਸਿਖਾਉਣਾ ਹੋਵੇਗਾ। ਜੇਕਰ ਉਹ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹ ਨਤੀਜੇ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵਾਧੂ ਡਾਟਾ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਨੁਕੂਲਨ ਖਰਚਿਆਂ ਨੂੰ ਟਰਿੱਗਰ ਕਰਨਗੇ।
ਰੈਪਿੰਗ ਅਪ
ਅੰਦਰੂਨੀ ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਖਰਚਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸਿੱਧੇ ਅਤੇ ਲੁਕਵੇਂ ਖਰਚੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਯਾਦ ਰੱਖੋ ਕਿ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨਾ, ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਤਿਆਰ ਕਰਨੀਆਂ ਪੈਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਸਾਰੀਆਂ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਮਾਹਰਾਂ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰਨ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਸ਼ੈਪ 'ਤੇ, ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਸਭ ਤੋਂ ਵਿਆਪਕ ਡਾਟਾ ਨੈੱਟਵਰਕ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਾਡੇ ਲਈ ਖਾਸ ਬਾਜ਼ਾਰ ਦੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਅਤੇ ਜਨ-ਅੰਕੜਿਆਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ ਦਾ ਸਰੋਤ ਬਣਾਉਣਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਡੇਟਾ ਵੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕੋ।
ਅੱਜ ਹੀ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ ।
