Компаниям перед внедрением панели, RAG, AI-агента или сквозной автоматизации.
Данные до технологии
Аудит готовности данных и интеграций
Проверяю, можно ли строить панель, RAG, ИИ-агента или автоматизацию на текущих источниках: качество, идентификаторы, владельцы, права, обновление и интеграционные разрывы.
В интересах собственникаАртефакты остаются у компанииБез неподтверждённых обещаний
Коротко
Что решает этот формат
Аудит данных отвечает не на вопрос «есть ли у компании база», а на вопрос «можно ли по этим данным принимать и проверять решение». Проверяются происхождение, определения, идентификаторы, полнота, частота обновления, владельцы и права. Результат показывает, какие сценарии можно тестировать сейчас, что требует подготовки и где интеграция лишь ускорит несогласованность.
Кому подходит
Когда работа имеет практический смысл
Руководителям, у которых 1С, CRM, Excel и BI показывают разные версии результата.
IT-командам перед интеграцией нескольких систем и переносом данных.
Собственникам, которым нужно понять реальную стоимость подготовки AI-проекта.
Когда формат не подходит
- если нужен только технический экспорт одной таблицы
- если нет владельца бизнес-определений показателей
- если компания ожидает автоматически исправить данные без изменения процессов ввода
Исходная проблема
Что обычно мешает получить управляемый результат
Одинаковые сущности имеют разные идентификаторы и не сопоставляются между системами.
Показатель имеет несколько формул, а выбор версии зависит от автора отчёта.
Данные обновляются без владельца, журналов и контроля пропусков.
Что входит в работу
Конкретные действия и проверяемые результаты
Инвентаризация
Фиксирую источники, сущности, владельцев, способы доступа, частоту и критичность.
Профилирование качества
Проверяю полноту, уникальность, форматы, идентификаторы, дубли и типичные исключения.
Маршрут данных
Показываю, где данные появляются, изменяются, агрегируются и теряют контекст.
План готовности
Разделяю обязательные исправления, допустимые ограничения и подготовку к конкретному сценарию.
Матрица решения
Как выбирается глубина работы
| Ситуация | Что проверяем | Решение |
|---|---|---|
| Нужен дашборд | Определения KPI, период, источник и сверка | Словарь показателей и data pipeline |
| Нужен RAG | Версии документов, доступ, структура и актуальность | Реестр источников и правила индексации |
| Нужен AI-агент | Контекст, права, идентификаторы и запись результата | Контракт данных и действий |
| Нужна интеграция | Владельцы, API, частота, ошибки и повторная доставка | Интеграционная схема и журнал |
Порядок работы
От вопроса до принятого результата
- 01
Целевой вопрос
Определяем, какое решение должны поддерживать данные и как будет проверяться ответ.
- 02
Карта источников
Собираем системы, сущности, доступы, владельцев и маршруты изменения.
- 03
Контрольная выборка
Проверяем реальные и сложные случаи, расхождения и пропуски.
- 04
План подготовки
Фиксируем блокеры, быстрые исправления, архитектуру и следующий тест.
Реалистичные ожидания
Первый контур ограничивается одной задачей и ключевыми источниками. Срок расширяется, если требуется восстановить определения, владельцев или интеграционные зависимости между подразделениями.
Как формируется оценка
Стоимость зависит от числа систем, сущностей, способов доступа и глубины профилирования. До начала фиксируется контрольная выборка и вопрос, относительно которого данные признаются готовыми или неготовыми.
Результат
Что остаётся у клиента
Материалы можно проверить, использовать внутри компании или передать другой команде.
- реестр источников и владельцев
- карта ключевых сущностей и идентификаторов
- профиль качества и исключений
- схема обмена и точек контроля
- матрица прав и чувствительности
- план подготовки под выбранный сценарий
Типовая ситуация
Как выглядит задача на практике
Компания хочет корпоративного помощника и панель собственника, но документы лежат в нескольких папках, а сделки и оплаты нельзя устойчиво сопоставить. Аудит отделяет две задачи, показывает общие источники и формирует минимальный план данных без преждевременной закупки платформ.
Границы ответственности
- Аудит не очищает весь исторический массив автоматически.
- Качество оценивается относительно конкретной задачи.
- Доступ к production согласуется отдельно и не всегда необходим.
- Персональные данные используются только в минимально необходимом объёме.
FAQ
Вопросы до старта
Нужно ли давать доступ ко всем системам?
Нет. Начать можно с описания, обезличенных выгрузок и контрольной выборки. Прямой доступ требуется только если без него нельзя проверить критичное свойство.
Что значит «данные готовы»?
Это значит, что для выбранной задачи известны источник, определение, владелец, права, частота, допустимые пропуски и способ проверить результат. Готовность всегда контекстна.
Аудит включает интеграцию?
Нет. Он формирует требования и план. Настройка API, очередей, преобразований и мониторинга относится к следующему этапу.
Можно проверить только документы для RAG?
Да. В этом случае фокус смещается на версии, структуру, метаданные, права, актуальность и вопросы, на которые документы должны отвечать.
Что делать с плохими историческими данными?
Определить, какая история действительно нужна, выделить критичные поля и правила исправления, а затем изменить процесс появления новых данных. Полная очистка без цели редко оправдана.
Следующий шаг
Начнём с одной проблемы и критерия результата
Документы на первом шаге не нужны. Если формат не подходит задаче, это будет зафиксировано до начала работ.