AI настолько точен, насколько точны данные
Прежде чем подключать AI-аналитика, данные должны быть связаны, проверены и доступны по правилам. Этим и занимаемся.
01Конструктор
Соберите архитектуру данных
Выберите источники и цели — справа сразу появится схема: источники, конвейер, хранилище, BI и что на выходе.
Предварительная архитектураУзлов: 8
- CRM → ETL · ELT
- ERP · 1C → ETL · ELT
- External API → ETL · ELT
- ETL · ELT → Data quality checks
- Data quality checks → Data Warehouse
- Data Warehouse → AI analyst, Alerts
- AI analyst
- Alerts
SOURCES CRM · ERP · 1C · External API PIPELINE 3 connectors · Scheduled / incremental loads · Deduplication · validation · reference data STORAGE Data Warehouse (PostgreSQL or ClickHouse by volume) OUTPUTS AI analyst · Alerts
Это предварительная схема. После разбора ваших источников архитектура может измениться.
02Данные для AI
Что нужно AI от данных
Понятные названия и описания полей, актуальность, права доступа на уровне строк и журнал того, какие данные видел агент.
Данные готовы — нужен сам AI-агент?
AI-агентыAgentZone03Контакты
Разберём ваши данные
Пять вопросов — и вы получите предварительную архитектуру данных и первый шаг. Или просто напишите нам.
Предварительная Data Architecture
Шаг 1 из 6