Сорванные дедлайны, работа в выходные, недовольный клиент — знакомо? Если да, то вы, вероятно, сталкивались с некорректной оценкой проекта. В прошлой статье я рассказывал о риск-факторах в задачах разметки и сбора данных:
Сегодня же мы поговорим о том, как правильно считать проекты с точки зрения экономики и минимизировать риски.
Каждый проект уникален, и универсальных рецептов успеха не существует. Однако есть проверенные правила, если угодно — техномантры, которые помогут избежать ошибок. Давайте разберемся, как оценивать работы по разметке и сбору данных, чтобы защитить себя и свой бизнес.
Бесплатные тесты — ваш лучший друг
Бесплатные тесты — это ключевой инструмент для точной оценки проекта. Они помогают:
-
Определить трудозатраты;
-
Обсудить c Заказчиком ключевые аспекты выполнения задачи;
-
Выявить потенциальные подводные камни.
Для клиента тесты — это возможность понять, как будет вестись работа и какое качество данных он получит. Это укрепляет доверие и снижает риски недопонимания.
Как считать экономику проекта
Основная формула для расчета стоимости разметки выглядит так:
Стоимость за единицу данных = Часовая ставка / Скорость разметки
Пример:
-
Часовая ставка: 300 рублей в час.
-
Скорость разметки: 120 фреймов в час.
-
Стоимость за фрейм: 300 / 120 = 2.5 рубля.
Если тестировщик дал замер меньше чем на час, экстраполируйте данные. Например, за 30 минут размечено 60 фреймов. Умножаем на 2 и получаем 120 фреймов в час. Дальше считаем по формуле: 300 / 120 = 2.5 рубля за фрейм.
Учет дополнительных затрат
В реальных проектах часто возникают дополнительные расходы. Вот что нужно учитывать:
-
Специфические навыки разметчиков. Например, специалист по сварке для задач определения дефектов литья будет стоить дороже.
-
Редкость целевых респондентов (для сбора). Если вам нужны люди с уникальными характеристиками (например, возраст 50+, определенная внешность), это повлияет на стоимость.
-
Сроки и объем данных. Крупные проекты требуют аренды мощностей и поддержки инфраструктуры.
-
Реквизит и логистика. Если проект предполагает закупку оборудования или пересылку данных, заложите эти расходы в бюджет.
Как считать экономику для сбора данных
Сбор данных в интернете
Задачи парсинга и сбора данных сложнее оценить, так как они зависят от источников. Вот как подойти к расчету:
-
Оцените объем данных в источнике.
-
Определите, какой процент данных соответствует ТЗ клиента (например, разрешение, объекты в кадре).
-
Сформируйте ценник на основе целевого объема.
Пример:
-
Нужно собрать 10 000 фото лиц с прыщами.
-
В источнике 20 000 фото, но 50% не соответствуют ТЗ (например, из-за низкого разрешения).
-
Целевой объем: 10 000 фото. На него и формируем ценник.
Чем сложнее и уникальнее источник, тем выше должен быть ценник. Например, сбор медицинских данных будет стоить дороже, чем сбор изображений лиц.
Сбор данных в поле
Если проект предполагает генерацию/создание данных (например, съемка видео), расчет строится на основе часовой ставки участников.
Пример:
-
Задача: снять 100 видео драк (понарошку.
-
Скорость съемки: 6.5 видео в час.
-
Часовая ставка: 300 рублей в час на человека.
-
Для драки 1 на 1 требуется 2 актера и 1 оператор (итого 900 рублей в час).
-
Стоимость одного видео: 900 / 6.5 = ~138 рублей.
Советы по защите бизнеса
Заключайте договоры на измеримые величины
Если объем работы непредсказуем (например, количество объектов на изображении варьируется), заключайте договор не на количество изображений, а на количество размечаемых объектов. Это защитит и вас, и клиента.
Советуйтесь с командой
Если вы сомневаетесь в оценке, не бойтесь обсуждать это с командой. Разработчики, операционные менеджеры, эксперты — все они могут дать ценные советы. Например:
-
Сколько времени займет создание парсера?
-
Какие дополнительные ресурсы потребуются?
Заключение
Оценка проекта — это не просто математика, это искусство баланса между рисками и возможностями. Используйте тесты, учитывайте дополнительные затраты, советуйтесь с командой и всегда держите клиента в курсе. Так вы минимизируете риски и построите долгосрочные отношения с заказчиками.
Если у вас есть вопросы или кейсы, которыми хотите поделиться, пишите в комментариях или на почту r.fedorov@neuro-core.ru. Давайте учиться на ошибках и делать нейросетевой бизнес лучше и приятнее для всех участников процесса!
Автор: Neurocore_AI
