AI maʼlumotlar qanchalik aniq boʻlsa, shunchalik aniq
AI-tahlilchini ulashdan oldin maʼlumotlar bogʻlangan, tekshirilgan va qoidalarga koʻra ochiq boʻlishi kerak. Biz aynan shu bilan shugʻullanamiz.
01Konstruktor
Maʼlumotlar arxitekturasini yigʻing
Manbalar va maqsadlarni tanlang — oʻngda darhol sxema paydo boʻladi: manbalar, konveyer, ombor, BI va natijalar.
Dastlabki arxitekturaTugunlar: 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
Bu dastlabki sxema. Manbalaringizni koʻrib chiqqandan keyin arxitektura oʻzgarishi mumkin.
02AI uchun maʼlumotlar
AI ga maʼlumotlardan nima kerak
Tushunarli maydon nomlari va tavsiflari, dolzarblik, qator darajasidagi kirish huquqlari va agent qaysi maʼlumotlarni koʻrgani jurnali.
Maʼlumotlar tayyor — AI-agentning oʻzi kerakmi?
AI-agentlarAgentZone03Aloqa
Maʼlumotlaringizni tahlil qilaylik
Beshta savol — va siz dastlabki maʼlumotlar arxitekturasi hamda birinchi qadamni olasiz. Yoki shunchaki bizga yozing.
Dastlabki Data Architecture
6 dan 1-qadam