Подготовка и очистка данных перед внедрением ИИ

Какую проблему решает

Это самая скучная часть работы и одновременно та, от которой зависит всё остальное. Дубли, противоречия, разные форматы — то, что годами копилось в каталогах и базах и на что закрывали глаза, потому что руками не хватало времени разбирать.

Проблема не в объёме, а в том, что ошибку в данных не видно на глаз. Прайс двухлетней давности выглядит так же, как актуальный, — пока клиент не получит по нему неверный ответ.

Как это работает

Первый шаг — обычно самый объёмный. В компаниях данные годами вели разные люди в разных системах, и одно и то же поле — например, объём упаковки — заполнено по-разному в каждой из них.

Кому подходит

Всем, кто собирается что-то внедрять на своих данных. Отдельно — рознице, дистрибуции и производству, где товарные каталоги собирались годами разными людьми и никогда не сверялись друг с другом.

Что нужно от вас

Доступ к источникам и человек, который может подтвердить, какая версия данных верная. Технически мы сведём что угодно, но решение о том, что считать правдой, остаётся за вами.

Чего это не гарантирует

Мы не решаем за вас, какая из противоречащих записей верная — мы показываем расхождение, а подтверждает его человек с этой стороны бизнеса. И очистка не делает данные полными: если нужного показателя в источниках просто нет, его придётся собирать заново, а не вычищать.

С чего начать

С оценки состояния: берём выборку и показываем, сколько там дублей и противоречий. Обычно эта цифра сама решает вопрос, нужна работа или нет. Оценка — часть аудита, 150 000 ₽, две недели.