Faza 02 cyklu Data Science

Identyfikacja
i dostęp do właściwych danych

Dane są surowcem każdego rozwiązania AI. Identyfikujemy odpowiednie źródła danych i oceniamy ich jakość.

Powrót do przeglądu Phase 01 Phase 03

Pozyskiwanie danych

Dane jako zasób strategiczny

Jakość Twoich danych wyznacza pułap tego, co AI może osiągnąć.

Inwentaryzacja danych

Systematyczny katalog dostępnych źródeł danych z oceną trafności.

Analiza jakości

Ocena kompletności, spójności i dokładności.

Ścieżki dostępu

Identyfikacja optymalnych dróg bezpiecznego udostępniania danych.

🖥️ ERP / CRM

📡 Czujniki IoT

🔌 APIs

🌐 Open Data

Data Pipeline

ETL / ELT / Streaming

Data Catalog

Sprofilowane & udokumentowane

✓Zapewniona jakość

Pozyskiwanie danychzautomatyzowane · wersjonowane · monitorowane

Podejście w projekcie data science

Nasze podejście

Inwentaryzacja

Rejestrujemy i katalogujemy wszystkie istotne źródła danych wraz z metadanymi.

Ocena jakości

Sprawdzanie brakujących wartości, niespójności, wartości odstających i zgodności ze schematem.

Wstępna eksploracja

Analiza eksploracyjna w celu uzyskania wglądu w wzorce i rozkłady.

Udostępnianie danych

Projektowanie bezpiecznych, odtwarzalnych ścieżek dostępu.

Rezultaty data science

Typowe rezultaty

Przegląd istotnych źródeł danych

Raport jakości danych

Wstępna analiza eksploracyjna

Rekomendacje dotyczące udostępniania danych