Productos y serviciosLimpieza de datos y pipelines de datos de entrenamiento
Convierta registros desordenados y medios sin procesar en datos limpios. Puede rastrear su origen y usarlos para entrenar IA o para operar su negocio.
Cómo funciona
Súbalo todo
Los diseños y ortografías distintos se convierten en un solo formato estándar.
Nada desaparece en silencio
Los duplicados pasan a un archivo de retención, con un registro del motivo.
Empiezan a verse patrones
Los datos limpios pueden mostrar patrones estacionales para compras y publicidad.
Solo ilustración. Los nombres y las cifras son inventados.
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Most data problems start before any model is trained. Records come from old spreadsheets, PDFs and supplier sheets. Each one has a different layout. People typed things in different ways, and there are duplicates. We build pipelines, which are sets of steps that bring this data in and clean it. They keep it all in one standard format.
One project was for a building-material distributor in Canada. We cleaned and standardised 20 years of sales and stock data, and removed duplicates. We also wrote logic that reads updated supplier sheets into the same format every time. It works whether the sheets come as PDF or Excel files, and whatever their layout. The clean data then showed seasonal patterns. The team could use them for buying and advertising.
We treat training data with the same care. Our own tools do not delete closed or duplicate records. They move them into a separate holding file, called a quarantine file. Our media QC tool checks AI-generated images and video against reference examples. Then it writes a signed record of where each file came from. You get clean data. You also get a clear record of what was removed and why.
Qué incluye
Ingesta desde fuentes desordenadas
Lea hojas de cálculo, archivos CSV y archivos PDF o Excel con distintos formatos. Llévelos todos a un único formato estándar.
Eliminación de duplicados y correcciones
Encuentre duplicados y entradas que no coinciden entre sí. Corríjalos con reglas claras.
Controles de calidad con cuarentena
Las filas que no pasan los controles van a un archivo aparte que usted puede revisar. No se tiran a la basura.
Revisiones de medios para conjuntos de entrenamiento de IA
Antes de que imágenes y videos entren en un conjunto de datos, los comparamos con ejemplos de referencia aprobados. Nos aseguramos de que sean consistentes.
Seguimiento del origen de los archivos
Registre el origen de cada archivo mediante hashes. Un hash es un código único calculado a partir del contenido de un archivo. Esto permite verificar el conjunto de datos más adelante.
Ejecuciones repetibles
Cuando llegan archivos nuevos, se ejecuta de nuevo el mismo conjunto de pasos y entrega el mismo formato.
Principales fortalezas
Realizado con datos empresariales reales
Hemos depurado décadas de registros de ventas e inventario, no solo archivos de muestra.
Nada desaparece en silencio
Las filas eliminadas se conservan en un archivo de cuarentena, para que cada decisión pueda verificarse.
Pensado para ambos usos
El mismo enfoque funciona para los datos de entrenamiento de IA. También funciona para los registros que su equipo usa todos los días.
Herramientas que usamos nosotros mismos
Primero usamos nuestras herramientas de control de calidad de conjuntos de datos y medios en nuestra propia producción.
Qué necesitamos de usted
Exportaciones de muestra de los sistemas de origen, reglas de tarifas o costos y un período de informe verificado manualmente.
Entregables
- A mapping of source fields, products and units
- Repeatable calculation and reconciliation reports
- Exception lists plus traceability to the source record
Cómo se acepta
Concilie un período de control con la referencia manual acordada, investigue las diferencias y vuelva a ejecutar las mismas entradas para verificar la consistencia.
Casos de estudio
Comience con un pequeño proyecto piloto.
Díganos la tarea. Le diremos si vale la pena hacerla.