Проблема
Хотите внедрить AI, но не уверены, что данные подходят. Или данные есть, но разбросаны по системам, дублируются, содержат ошибки.
Решение
Проводим дата-аудит: обследуем все источники данных, оцениваем качество, выявляем пробелы и предлагаем план по приведению в порядок.
Что входит в услугу
Инвентаризация источников данных
Оценка качества: полнота, актуальность, дубли
Анализ связей между системами
Выявление пробелов и дублей
Рекомендации по улучшению
Дорожная карта: что нужно для AI-проектов
Кому подходит
Компании, планирующие внедрение AI
Бизнес с данными в 5+ системах
Компании после миграции или слияния
Любой бизнес, желающий навести порядок в данных
Кейсы
Дата-аудит для торговой сети
Торговая сеть, 30 точек, 5 систем учёта
Проблема
Хотели внедрить AI-прогнозирование, но данные в разных форматах, 20% дублей, 3 системы не связаны.
Решение
Полный аудит: инвентаризация, оценка качества, план интеграции. Выявили 40 000 дублей клиентов.
Результат
Чистые данные → запуск ML-прогноза за 6 недель вместо ожидаемых 6 месяцев.