Dane, które trzeba najpierw zdobyć i uporządkować
Zanim dane cokolwiek powiedzą, trzeba je zebrać z rozproszonych źródeł, oczyścić i sprowadzić do wspólnego formatu. Pobieramy je ze stron, dokumentów, plików i systemów, porządkujemy i przygotowujemy do analizy albo do zasilenia modeli AI. Bez tego etapu każda analiza stoi na piasku.
Zanim to zmienicie
Analiza jest tylko tak dobra jak dane pod nią
O danych mówi się zwykle na etapie wykresów i wniosków. Znacznie rzadziej mówi się o tym, że zanim powstanie jakikolwiek wykres, ktoś musiał te dane zebrać z kilku miejsc i doprowadzić do porządku.
A to właśnie tu przepada najwięcej. Ten sam klient w trzech pisowniach, daty w czterech formatach, kwoty raz z przecinkiem, raz z kropką. Model karmiony takim materiałem nie da mądrych odpowiedzi, tylko powtórzy bałagan, który dostał.
Dlatego traktujemy pozyskanie i oczyszczenie danych jako osobny, poważny etap, nie jako dodatek do analizy. Uporządkowany zbiór to fundament, na którym dopiero ma sens stawiać dashboardy i AI.
Wnioski z brudnych danych
Analiza na niespójnym materiale wygląda wiarygodnie, a prowadzi do decyzji opartych na błędzie.
Godziny na ręczne przepisywanie
Przenoszenie informacji z dokumentów do systemu to praca, którą maszyna wykona szybciej i bez pomyłek.
Dane uwięzione u źródła
Informacja, której nie da się wygodnie wydobyć, w praktyce nie istnieje dla firmy, choć formalnie ją macie.
Jak to robimy
- Etap 01
Źródła i cel
Ustalamy, skąd biorą się dane, w jakim są stanie i do czego mają posłużyć. Cel decyduje o formacie.
- Etap 02
Pobranie i oczyszczenie
Zbieramy dane, usuwamy śmieci, ujednolicamy formaty i sprawdzamy, czy nic nie zginęło po drodze.
- Etap 03
Przekazanie i odświeżanie
Oddajemy gotowy zbiór, a gdy dane mają się odświeżać, ustawiamy powtarzalny, monitorowany proces.
Co dostajesz
Zbieranie z rozproszonych źródeł
Strony, pliki, PDF-y, skany, systemy bez wygodnego eksportu. Wyciągamy dane stamtąd, gdzie dziś siedzą uwięzione.
Czyszczenie i ujednolicanie
Duplikaty, literówki, różne formaty tego samego pola. Sprowadzamy bałagan do jednej, spójnej postaci.
Odczyt z dokumentów
Modele wyciągają konkretne informacje z faktur, umów i formularzy, których nikt nie przepisuje ręcznie do systemu.
Gotowe pod analizę i AI
Uporządkowany, opisany zbiór, który da się od razu podłączyć do dashboardu albo użyć do trenowania i zasilania modeli.
Kiedy warto się tym zająć
- 01
Potrzebne dane są rozsypane po plikach, mailach i stronach
- 02
Analiza się nie klei, bo połowa danych jest brudna albo niespójna
- 03
Ktoś ręcznie przepisuje informacje z dokumentów do systemu
Uporządkujmy dane, zanim zaczniecie je analizować
Umów bezpłatną rozmowęPowiedzcie, gdzie siedzą dziś Wasze dane i w jakim są stanie. Ocenimy, ile pracy trzeba, żeby dało się na nich cokolwiek pewnego zbudować.
Nasze case studies w tym temacie
Wszystkie case studies →
