Nawet najlepsze raporty i modele predykcyjne nic nie dadzą, jeśli dane są niekompletne, niespójne lub przeterminowane.
Dlatego jakość danych to nie tylko kwestia techniczna – to fundament zaufania, efektywności i skutecznego działania.
Dane się nie zgadzają między systemami
Raporty pokazują inne wartości niż Excel
Brakuje danych lub są nieaktualne
Błędy w kodach produktów, klientach lub datach
Trudno ustalić, które źródło danych jest wiarygodne
Wdrażamy procesy walidacji, monitoringu i czyszczenia danych
Tworzymy reguły kontroli jakości (np. brakujące wartości, duplikaty, nieprawidłowe formaty)
Pomagamy zbudować data governance i słowniki danych
Wprowadzamy automatyczne alerty i audyty danych
Wspieramy organizację w ustaleniu właścicieli danych i ról (Data Owner, Steward)
Microsoft Fabric Data Quality i Dataflows
Power Query, Power BI, SQL
Azure Data Factory + pipeline’y walidujące
Data Profiling i reguły jakości danych w hurtowni
mają wiele źródeł danych i integracji
tworzą lub rozwijają hurtownię danych
chcą uniknąć błędnych decyzji opartych na nieprawdziwych danych
budują kulturę pracy opartą na danych (data-driven)
System reguł jakości danych dla firmy logistycznej – sprawdzanie poprawności danych GPS, czasu dostawy i kosztów
Audyt jakości danych w e-commerce – czyszczenie kodów produktów i błędnych kategorii
Automatyczne alerty jakościowe dla zarządu – powiadomienia e-mail o anomaliach w danych sprzedażowych
Słowniki danych i standaryzacja pól – eliminacja rozbieżności między systemami
Zarządzanie jakością danych to inwestycja, która zwraca się szybko – w postaci lepszych decyzji, mniej błędów i większego zaufania do raportów.
Zacznijmy od szybkiej diagnozy – pokażemy, co warto poprawić.