Automatyzacja i sztuczna inteligencja

Porządkowanie i przepływ danych

Jeden uzgodniony zbiór danych o kliencie, produkcie i sprzedaży, zasilany z Twoich systemów przepływem, który pokazuje, czy dane doszły, gotowy dla raportów i modeli AI.

Porozmawiajmy o projekcie Zobacz zakres

Sytuacje

Z czym przychodzą do nas klienci

Dane o klientach leżą w systemie obsługi klienta (CRM), o sprzedaży w systemie rozliczeń (ERP), o produktach w arkuszu handlowców, o kampaniach w narzędziu marketingu. Każdy z nich liczy klienta, zamówienie i datę po swojemu, więc ta sama wielkość ma w dwóch raportach dwie wartości. Zanim skorzysta z nich raport albo model AI, ktoś uzgadnia je, czyści i przenosi w jedno miejsce ręcznie. Ten zakres prac daje firmie jeden uzgodniony zbiór danych, wiedzę, skąd pochodzi każda dana i kto za nią odpowiada, oraz przepływ, którym dane trafiają do zbioru same.

Trzy działy, trzy wielkości sprzedaży

Dział sprzedaży podaje przychód z CRM, finanse z ERP, marketing z narzędzia do kampanii. Liczby się różnią, bo jeden system liczy zamówienie w dniu złożenia, drugi w dniu faktury, a trzeci pomija zwroty. Każdy dział broni swojej liczby, bo w jego systemie jest poprawna.

Projekt AI zatrzymał się na danych

Firma chce uruchomić model, który przewiduje odejścia klientów. Wykonawca dostaje wyciągi z kilku systemów: ten sam klient pod dwoma numerami, puste rubryki, historia zakupów urwana po zmianie systemu. Model uczony na takich danych powtórzy ich błędy, więc projekt czeka, aż ktoś je uporządkuje.

Dane spływają szybciej, niż ktoś zdąży je przeczytać

Kasy, sklep internetowy albo urządzenia w sieci wytwarzają dane bez przerwy, a do raportu trafiają raz na dobę, nocnym eksportem. Gdy rano ktoś zauważy, że część urządzeń przestała odpowiadać, od zdarzenia minęła cała noc.

Zakres

Co robimy

  1. Zaczynamy od uzgodnienia, co znaczy każda dana, bo „klient”, „aktywna umowa” i „sprzedaż” mają w każdym dziale inną definicję. Dla każdej danej o kliencie, produkcie i sprzedaży ustalamy system, w którym powstaje, osobę w firmie, która za nią odpowiada, i definicję przyjętą przez wszystkie działy. Do tego spisujemy zasady jakości dla wpisu bez części danych, klienta zapisanego dwa razy i dwóch systemów ze sprzecznymi wartościami. Każdy taki przypadek dostaje regułę: odrzucić, oznaczyć do sprawdzenia albo wziąć wartość ze wskazanego źródła.

  2. Potem budujemy przepływ danych, czyli drogę, którą dane przechodzą z systemów, w których powstają, do miejsca, z którego korzystają raporty i modele AI. Tym miejscem jest hurtownia danych, czyli jedna baza ze sprawdzonymi danymi ze wszystkich systemów, w której każdy raport i model widzi te same liczby. Sam transport to ETL: pobranie danych ze źródła, sprawdzenie według zasad jakości, przekształcenie do wspólnej postaci i zapis w hurtowni. Przepływ działa okresowo albo w czasie rzeczywistym, czyli tak, że zmiana w systemie źródłowym trafia do hurtowni zaraz po powstaniu.

  3. Systemy, które już działają, zostają na miejscu. Łączenie systemów, żeby wymieniały dane między sobą w codziennej pracy, to osobny zakres usługi Systemy i integracje; tu chodzi o dane dla raportów i modeli. Raporty i pulpity zarządcze na tej hurtowni to osobny zakres. Wynikiem pracy są opis źródeł, zasady jakości i działający przepływ z podglądem, czy dane doszły.

Wynik

Co dostajesz

  • Opis źródeł danych: dla każdej danej system, w którym powstaje, definicja uzgodniona między działami i osoba odpowiedzialna po stronie firmy.
  • Zasady jakości danych: reguły dla braków, duplikatów i sprzeczności oraz lista osób informowanych o odrzuconych wpisach.
  • Hurtownia danych w chmurze w Unii Europejskiej albo w Twojej serwerowni, z jednym zbiorem danych dla raportów i modeli AI.
  • Przepływ danych z każdego systemu źródłowego do hurtowni, okresowy albo w czasie rzeczywistym, z opisem każdego kroku.
  • Podgląd przepływu: które dane doszły, ile wpisów odrzucono i dlaczego, z powiadomieniem, gdy z któregoś systemu nic nie przyszło.

Przebieg

Jak przebiega praca

  1. Ustalamy, skąd bierze się każda dana.

    Siadamy z osobami, które dziś składają raporty, i sprawdzamy, jak każdy system zapisuje klienta, produkt i sprzedaż. Wynik: opis źródeł i lista sprzeczności między systemami do rozstrzygnięcia przez Ciebie.

  2. Uzgadniamy definicje i zasady jakości.

    Dla każdej spornej danej wskazujemy źródło i osobę odpowiedzialną, dla braków i duplikatów spisujemy reguły. Wynik: zasady jakości, które zatwierdzasz, zanim zaczniemy budowę.

  3. Budujemy przepływ i sprawdzamy go na Twoich danych.

    Włączamy do przepływu jeden system po drugim i liczby z hurtowni porównujemy z tymi, które działy mają dziś w raportach. Wynik: hurtownia ze sprawdzonymi danymi i wyjaśnienie każdej różnicy wobec dotychczasowych liczb.

  4. Włączamy przepływ do codziennej pracy.

    Odbiorcy raportów i zespół AI przechodzą na hurtownię, dotychczasowe eksporty wyłączamy, podgląd i powiadomienia trafiają do wskazanej osoby. Wynik: jedno źródło danych w użyciu i osoba odpowiedzialna za nadzór nad nim.

Doświadczenie

Doświadczenie zespołu

Osoby z zespołu prowadziły konsolidację danych o klientach i kampaniach, czyli połączenie ich w jeden zbiór, dla klienta z sektora finansowego na rynku europejskim. W obszarze chmury i bezpieczeństwa, na rynku amerykańskim, zespół zbudował telemetrię, czyli bieżące zbieranie danych o pracy sieci, i ETL sieciowy w czasie rzeczywistym.

Umów spotkanie

Umów rozmowę o problemie

Opisujesz proces albo system, który przestał wystarczać, i mówisz, co ma się zmienić. Rozmowa nic nie kosztuje.

Wybierz termin

Telefon: +48 455 406 404

Przed umową

Pytania, które zarząd powinien zadać wykonawcy

  1. Który system będzie źródłem danych o kliencie, gdy CRM i ERP podają różne wartości, i kto po naszej stronie o tym zdecyduje?
  2. Co przepływ zrobi z wpisem bez części danych albo zapisanym dwa razy: odrzuci, oznaczy czy wpuści do hurtowni?
  3. Po jakim czasie od zmiany w systemie źródłowym dane pojawią się w hurtowni?
  4. Kto i po jakim czasie dowie się, że dane z jednego systemu nie doszły?
  5. Gdzie będą leżały dane hurtowni, które z nich są danymi osobowymi i kto nadaje dostęp?
  6. Czy definicje i zasady jakości będą spisane tak, żeby inny wykonawca dodał nową daną bez pytania autora?

Które dane, z ilu systemów i w jakim tempie mają trafiać do jednego zbioru, ustalamy w analizie procesu, zakończonej rekomendacją z zakresem prac.

Automatyzacja i sztuczna inteligencja

Inne zakresy tej usługi

Zobacz usługę: Automatyzacja i sztuczna inteligencja

Opieka nad AI po starcie

Twój agent albo model po starcie pod opieką: jakość odpowiedzi sprawdzana na bieżących próbkach, koszty użycia pod kontrolą, dziennik decyzji gotowy na audyt i reklamację.

Zobacz zakres

Jak zaczynamy

  1. Rozmowa o problemie

    Opisujesz proces albo system, który przestał wystarczać, i mówisz, co ma się zmienić. Rozmowa nic nie kosztuje.

  2. Analiza pod NDA

    Badamy proces i systemy i oddajemy rekomendację z zakresem prac. Zakres, termin i cenę analizy znasz przed jej startem.

  3. Oferta

    Dostajesz zakres, zespół, harmonogram i cenę wdrożenia. Decydujesz, czy ruszamy.

Koszt analizy zaliczamy na poczet wdrożenia, jeśli je zamówisz.

Porozmawiajmy o projekcie

Telefon: +48 455 406 404 E-mail: contact@aliaxit.com

© 2026 ALIAX IT sp. z o.o. · ul. Boczna 28, 64-115 Wilkowice · KRS 0001102190 · NIP 6972399808 Polityka prywatności ·