Duomenų paruošimas

Kodėl tai svarbu

Dažniausia priežastis, kodėl automatizacijos projektas neduoda laukto rezultato, — netvarkingi, nenuoseklūs ar nepilni duomenys. Prieš diegdami sprendimą, patikriname, iš kur duomenys ateina, kaip jie struktūruoti ir kur yra spragų.

Ką gaunate

• Esamų duomenų šaltinių ir jų kokybės įvertinimą
• Duomenų valymą — dublikatų, klaidų ir nenuoseklumų pašalinimą
• Struktūrą, pritaikytą automatizacijai ar AI agentui naudoti
• Rekomendacijas, kaip duomenis tvarkingai kaupti ateityje

Kam tai tinka

Aktualiausia įmonėms, kurios duomenis kaupia keliose vietose — skaičiuoklėse, skirtinguose įrankiuose, popieriuje — ir dar neturi vieno aiškaus šaltinio, iš kurio automatizacija galėtų patikimai remtis.

Dažni klausimai

Ar tai atskira paslauga, ar visada dalis diegimo?

Gali būti abu variantai. Jei per auditą matome, kad duomenys nesutvarkyti, tai tampa pirmuoju projekto etapu prieš pradedant patį diegimą.