Dane i cyfryzacja
Te same dane klientów, produktów i zamówień żyją w kilku plikach i systemach, każdy w innej wersji. Porządkujemy je, ustalamy jedną strukturę i zasady, które pilnują, żeby bałagan nie wrócił.
Z czym przychodzą firmy
Bałagan w danych rzadko jest widoczny od razu. Wychodzi na jaw przy raporcie, fakturze albo próbie automatyzacji.
Jan Kowalski, J. Kowalski i JAN KOWALSKI sp. z o.o. to trzy rekordy z inną historią i innymi danymi.
Sprzedaż mówi jedno, księgowość drugie. Spotkanie zamiast o decyzjach toczy się o to, czyje dane są dobre.
Daty w trzech formatach, statusy opisane słowami, miasta z literówkami. Filtrowanie nie działa.
Plik „raport_final_v3_poprawiony” i jego pięć wersji w różnych folderach.
Nikt nie wie, kto i kiedy zmienił wartość ani który system jest źródłem.
Automat działa na testowych danych, ale na prawdziwych trafia na braki i nietypowe wpisy.
Co robimy
Sprzątanie danych to połowa pracy. Druga połowa to zasady, które sprawiają, że porządek się utrzymuje.
Spisujemy, gdzie są dane, kto z nich korzysta i które źródło jest najbardziej aktualne.
Projektujemy wspólny układ danych: jakie pola, jakie typy, jakie powiązania między tabelami.
Łączymy powtarzające się rekordy, zachowując historię i najbardziej aktualne informacje.
Daty, kwoty, adresy, numery telefonów i NIP w jednym formacie we wszystkich miejscach.
Zamiast wolnego tekstu listy wyboru: branże, statusy, kategorie produktów, źródła leadów.
Uzupełniamy dane z rejestrów, na przykład dane firm po NIP, i oznaczamy, czego brakuje.
Walidacja pól, obowiązkowe informacje i formularze, które nie pozwalają wpisać bałaganu.
Ustalamy, kto odpowiada za jakie dane i jak sprawdzać ich jakość w przyszłości.
Przykład z praktyki
Przykład firmy, która prowadziła klientów w CRM, arkuszu handlowców i programie do faktur. Tak zmieniła się jedna baza.
| Etap | Dziś, ręcznie | Po automatyzacji |
|---|---|---|
| Źródło danych | DziśTrzy miejsca z różnymi danymi o tym samym kliencie. | Po automatyzacjiJedna baza klientów, z której korzystają pozostałe systemy. |
| Duplikaty | DziśCi sami klienci zapisani kilka razy pod różnymi nazwami. | Po automatyzacjiJeden rekord na klienta z połączoną historią. |
| Formaty | DziśTelefony, adresy i daty zapisane na różne sposoby. | Po automatyzacjiJednolite formaty i automatyczna walidacja przy wpisywaniu. |
| Kategorie | DziśBranża wpisywana ręcznie, w kilkudziesięciu wariantach. | Po automatyzacjiLista wyboru z kilkunastu branż. |
| Raport sprzedaży | DziśLiczby różnią się zależnie od tego, kto przygotował raport. | Po automatyzacjiRaport oparty na jednym źródle, z tymi samymi liczbami dla wszystkich. |
Porządek w danych rzadko jest potrzebny sam dla siebie. Zwykle to pierwszy krok przed automatyzacją, raportami albo AI.
Jak pracujemy
Pracujemy na kopii danych, więc codzienna praca zespołu nie jest zagrożona.
Sprawdzamy, jakie dane macie, gdzie są i w jakim są stanie.
Proponujemy docelowy układ danych i omawiamy go z osobami, które z nich korzystają.
Na kopii danych usuwamy duplikaty, ujednolicamy formaty i uzupełniamy braki.
Zespół sprawdza wynik na znanych przypadkach. Poprawiamy to, co wymaga decyzji człowieka.
Uporządkowane dane trafiają do docelowego miejsca, razem z zasadami, które chronią je przed bałaganem.
Technologia
Porządkujemy dane tam, gdzie są, albo przenosimy je do narzędzia lepiej dopasowanego do pracy zespołu.
Airtable
uporządkowane bazy z walidacją i powiązaniami
Excel, Google Sheets
punkt wyjścia i czyszczenie danych
Power Query
przekształcanie i łączenie danych
Python
czyszczenie dużych i nieregularnych zbiorów
Make, n8n
automatyczne uzupełnianie i synchronizacja danych
API rejestrów firm
uzupełnianie danych firm po NIP
Bezpłatna konsultacja 30 min
W 30 minut przejdziemy przez wasz proces i wskażemy jeden lub dwa kroki, które najszybciej odciążą zespół. Bez zobowiązań.
FAQ
Nie ma tu twojego pytania? Zadzwoń pod +48 726 587 379 albo napisz przez formularz na dole strony.
Nie zawsze. Czasem wystarczy uporządkować dane w obecnym systemie i dodać zasady ich wprowadzania. Zmianę narzędzia proponujemy, gdy obecne nie pozwala utrzymać porządku.
Oznaczamy je i przygotowujemy listę do decyzji zespołu. Na przykład przy łączeniu duplikatów czasem tylko człowiek wie, który rekord jest właściwy.
Nie. Pracujemy na kopii, a przeniesienie uporządkowanych danych planujemy tak, żeby zajęło jak najmniej czasu, na przykład w weekend.
Wprowadzamy walidację pól, listy wyboru, obowiązkowe informacje i właścicieli danych. Możemy też ustawić automatyczne sprawdzanie jakości danych.
AI i automatyzacje działają na danych, które dostaną. Jeśli dane są niepełne albo sprzeczne, wyniki też będą. Uporządkowane dane to warunek, żeby te narzędzia działały dobrze.
Firmy chcą wdrażać AI i automatyzacje, a potem okazuje się, że najwięcej pracy wymaga sprzątanie danych. Wyjaśniamy bez żargonu, czym jest struktura danych, jakie błędy spotykamy najczęściej i jak je naprawić.
Wiedza firmy leży w segregatorach, skrzynkach mailowych, arkuszach i głowach pracowników. Pokazujemy, jak zebrać ją w jednym miejscu krok po kroku, tak żeby projekt nie utonął w skanowaniu wszystkiego, co jest w archiwum.
Arkusz kalkulacyjny to świetne narzędzie, dopóki nie zaczyna udawać systemu do zarządzania firmą. Pokazujemy, po czym poznać ten moment, czym jest Airtable i kiedy przejście na bazę danych ma sens, a kiedy nie.
Doradztwo i strategia
Sprawdzamy, gdzie zespół traci czas i co opłaca się zautomatyzować.
Doradztwo i strategia
Wybieramy zastosowania AI z realnym zwrotem i prowadzimy wdrożenie.
Bezpłatna konsultacja 30 min
Opisz, w ilu miejscach trzymacie te same dane i co sprawia najwięcej kłopotów. Podpowiemy, od czego zacząć porządki.
