Dane
z AI

Porządkowanie danych — z AI. Cleanup, deduplikacja semantyczna („Jan Kowalski" = „J. Kowalski" = „kowalski.j@..."), normalizacja, walidacja, identyfikacja anomalii, automatyczne tagowanie. Bez ręcznych regexpów na każdą wariację.

Czas trwania2-12 tygodni

WycenaPer dataset / per pipeline

StackLLM + embeddings + dbt + Python

Dla kogoChaos w CRM/ERP/wiki

↓ Co dostajesz ↓ Proces ↓ Use case'y ↓ FAQ ↓ Powiązane usługi

Co dostajesz

Czyste, zwalidowane, znormalizowane dane + pipeline który dba żeby tak zostały.

Cleanup & dedup

Deduplikacja semantyczna z LLM (rozpoznaje że „Jan K." i „J. Kowalski" to ten sam rekord). Cleanup pól, formatowania, encoding.

Normalizacja + walidacja

Adresy do jednego formatu, telefony do E.164, NIP-y walidowane, nazwy firm znormalizowane (SoftMasters Sp. z o.o. → SoftMasters), kraj/region.

Identyfikacja anomalii

Outliers (wartości spoza zakresu), niespójności (klient w PL z fakturami w USD), missing data patterns. Raport + propozycja działań.

Pipeline „dba żeby zostało czysto"

Pipeline który puszcza nowe dane przez te same reguły. Walidacja na wejściu do bazy, alerty na anomalie, dashboard jakości danych.

Proces krok po kroku

Profil danych (3-5 dni)

Analiza istniejącego datasetu: ile rekordów, ile duplikatów (z grubsza), jakie pola, jakie formaty, gdzie braki. Wstępna estymacja.

PoC na próbce (1-2 tyg)

Cleanup PoC na 5-10% danych z manual review. Mierzymy accuracy deduplikacji, jakość normalizacji. Iteracja przy LLM promptów.

Full cleanup + walidacja (1-6 tyg)

Pełne przetworzenie całego datasetu. Spot-check przez Was, review edge cases, ostateczne reguły, deployment do production DB.

Ongoing pipeline

Nowe dane przechodzą przez te same reguły. Monitoring jakości danych, alerty, miesięczny raport „co się dzieje z naszą bazą".

Use case'y, w których pomagamy

Use case 01

CRM pełen duplikatów

Salesforce/HubSpot ze 50% duplikatów (ten sam klient w 3 wersjach). LLM rozpozna semantycznie, zaproponuje merge — szybciej niż ręcznie.

Use case 02

ERP/produktowa baza

Produkty: „TSHIRT czerwony L", „T-shirt czerw L", „koszulka czerwona Large" — to ten sam. AI znajduje i konsoliduje.

Use case 03

Adresy / dane teleadresowe

Adresy w 5 formatach (ulica/numer, miasto/kod). Normalizacja + walidacja + geokodowanie. Lepsze raporty regionalne.

Use case 04

Tagowanie + kategoryzacja

Dokumenty bez tagów, produkty bez kategorii, content bez SEO meta. LLM nadaje automatycznie — szybciej i konsekwentniej.

Najczęstsze pytania

Czy AI nie pomyli rekordów przy deduplikacji?

Confidence threshold: tylko 95%+ similarity → auto-merge. 70-95% → flag do review (osoba potwierdza). < 70% → zostawić jako różne. Plus golden set do testów. Lepiej bezpiecznie niż mergować błędnie.

Co z danymi osobowymi?

Self-hosted LLM (Llama, Mistral) dla wrażliwych danych — nic nie opuszcza Waszej infry. Lub anonimizacja przed wysłaniem do cloud LLM. RODO-friendly approach z każdym przypadku.

Czy raz cleanup wystarczy?

Nie — nowe dane wpadają ciągle, w starych formatach. Dlatego budujemy też ongoing pipeline który dba żeby nowe rekordy też były czyste. „Cleanup + pipeline" to standardowy pakiet.

Ile to kosztuje?

Cleanup datasetu (do 1M rekordów): 15-40 tys. PLN. Większe datasety lub złożone reguły: 40-80 tys. PLN. Ongoing pipeline + monitoring: ~2-5 tys. PLN/mc cloud cost + maintenance.

Powiązane usługi

Chaos
w CRM,
ERP, bazie?

30-minutowa rozmowa: pokaż nam sample danych, oszacujemy potencjał cleanup'u i ROI.

Umów konsultację hello@softmasters.pl

Danez AI