01 — Evaluăm datele
Analizăm sursele, structura și calitatea datelor relevante. Identificăm ce poate fi folosit, ce trebuie clarificat și unde sunt necesare ajustări.
Amplia
Platforma
Aplicația se conectează la sursele existente și adaugă un strat conversațional, adaptat limbajului și definițiilor companiei.
Nu trebuie să cauți raportul potrivit sau să știi unde se află informația. Pornești de la întrebarea pe care o ai.
Întreabă. De ce au scăzut vânzările în regiunea Vest?
Analizează. Aplicația identifică datele relevante și construiește analiza.
Înțelege. Scăderea este concentrată în 3 categorii și 12 clienți.
Explorează. Care dintre acești clienți au redus frecvența comenzilor? Ce produse nu mai cumpără? Care este impactul asupra marjei?
Decide. Ai contextul necesar ca să vezi unde merită să intervii.
Nu construim un proiect AI de la zero. Conectăm o platformă existentă la datele și contextul businessului tău și o configurăm pentru structura, definițiile și regulile tale.
Analizăm sursele, structura și calitatea datelor relevante. Identificăm ce poate fi folosit, ce trebuie clarificat și unde sunt necesare ajustări.
Conectăm ERP, CRM, baze de date, data warehouse sau alte sisteme relevante. Nu înlocuim sistemele existente.
Ce înseamnă „vânzare”, „client activ”, „marjă” și „stoc disponibil” în compania ta. Aceeași întrebare poate avea sensuri diferite în companii diferite.
Construim stratul semantic dintre limbajul businessului și structura datelor. „Arată-mi clienții activi” ajunge la definiția voastră, apoi la clienți, comenzi, status și perioadă.
Testăm întrebările împreună cu echipa și verificăm că rezultatele reflectă modul în care compania interpretează informația.
Configurăm accesul pe roluri. Directorul vede compania, managerul regiunea, agentul propriul portofoliu.
Tu întrebi în limbajul businessului. Aplicația face legătura dintre întrebare, definițiile companiei și datele necesare.
Exemplu: „Ce clienți și-au redus comenzile luna aceasta?” poate continua cu „Arată-mi doar clienții Gold”, „Ce produse nu mai cumpără?” sau „Care este impactul asupra marjei?”.
Întrebi așa cum ai întreba un coleg, fără SQL și fără să cauți raportul potrivit.
Continui analiza prin întrebări succesive, fără să reconstruiești contextul de fiecare dată.
Platforma folosește definițiile companiei pentru termeni precum „client activ”, „marjă” sau „vânzare”.
Poți trece de la clienți la vânzări, marjă, facturi, comenzi sau stoc.
Primești KPI-uri, tabele, comparații și grafice potrivite întrebării, nu doar un text.
Pleci de la un rezultat agregat și continui până la regiunile, clienții, produsele sau tranzacțiile care îl explică.
Fiecare utilizator poate întreba liber, dar vede doar datele la care are acces.
Nu ne oprim la vânzări. Fiecare companie are propriile procese, date și limbaj. Platforma poate fi configurată și pentru producție, logistică, mentenanță, achiziții sau supply chain, prin maparea datelor și a logicii specifice.
Conectează date despre producție, comenzi, stocuri și livrări ca să vezi întârzieri, abateri și blocaje.
Ce comenzi de producție sunt în întârziere?
Care sunt principalele cauze?
Ce linii de producție sunt afectate?
Ce comenzi către clienți riscă să întârzie?
Ordonează-le după valoarea comenzilor.
Analizează costurile, intervențiile, disponibilitatea și istoricul activelor.
Care vehicule au avut cele mai mari costuri de mentenanță anul acesta?
Arată-mi costul raportat la kilometrii parcurși.
Care au avut mai mult de 3 intervenții neplanificate?
Ce tipuri de defecțiuni apar cel mai frecvent?
Compară costurile cu anul trecut.
Furnizori, prețuri de achiziție, termene, stocuri și comenzi: unde apar riscuri și unde se poate optimiza.
Ce furnizori și-au crescut prețurile cel mai mult în ultimele 12 luni?
Pentru ce produse?
Care este impactul asupra marjei?
Avem furnizori alternativi pentru aceste produse?
Compară prețurile și termenele medii de livrare.
Înainte să conectăm aplicația, înțelegem datele la care o conectăm. Integrarea începe cu o evaluare.
Nu trebuie să înlocuiești ERP-ul. În funcție de infrastructură, aplicația poate fi integrată prin baze de date, data warehouse, API-uri sau conectori.
AI-ul nu poate compensa date pe care compania nu le are sau definiții asupra cărora organizația nu este de acord. Dacă două departamente calculează marja diferit, problema nu este că modelul nu știe să răspundă. Compania trebuie mai întâi să stabilească ce înseamnă „marjă”.
Nu trebuie să ai date perfecte înainte să începi. Ne concentrăm pe ceea ce este necesar pentru analizele pe care vrei să le faci, nu pe curățarea tuturor datelor companiei.
Nu. Procesul începe cu evaluarea datelor relevante pentru cazurile de utilizare. Vedem ce poate fi folosit și unde sunt neconcordanțe.
Evaluăm ce este necesar, ce poate fi folosit în forma actuală și unde sunt necesare clarificări sau ajustări înainte de conectare.
Stabilim care dintre ele afectează cazurile dorite. Nu este necesar să rezolvi toate problemele din toate datele ca să poți începe.
Nu neapărat. Evaluarea arată dacă structura existentă poate fi utilizată sau dacă sunt necesare ajustări pentru datele relevante.
Nu. Scopul este să folosim datele din sistemele companiei, nu să înlocuim sistemele operaționale.
Nu depindem de un anumit ERP. În evaluare vedem cum pot fi accesate datele și dacă structura poate fi integrată prin metodele suportate.
Da. În evaluare identificăm sursele necesare și modul în care datele trebuie corelate pentru cazurile de utilizare.
Nu. Accesul este de tip read-only. Platforma interoghează datele fără să modifice informațiile din sistemele sursă.
Depinde de numărul și complexitatea surselor, de structura datelor și de ajustările găsite la evaluare. După evaluare stabilim pașii concreți. Nu trebuie să-ți pregătești singur datele înainte de discuție.
Aplicația nu pornește de la pachete standard cu funcționalități de care poate nu ai nevoie. Configurația ține de infrastructura existentă, sursele de date, numărul de utilizatori, cerințele de securitate și modul de utilizare.
După ce stabilim configurația, primești o ofertă pentru implementare și utilizare.
Ce sisteme trebuie evaluate și conectate: ERP, CRM, baze de date, data warehouse sau alte surse.
Maparea structurii, a definițiilor, a KPI-urilor și a regulilor specifice companiei.
Numărul de utilizatori, rolurile și nivelurile de acces necesare.
Cloud Enterprise, Private On-Premise sau Hybrid, în funcție de infrastructură și de cerințele de securitate.
Configurația modelelor și a serviciilor AI necesare arhitecturii alese.
Mentenanță, actualizări și nivelul de suport inclus în licență.
Pentru organizații cu cerințe stricte privind controlul infrastructurii și al datelor.
Implementare fără infrastructură AI locală.
Pentru organizații care păstrează datele local și folosesc selectiv servicii AI în cloud.
De regulă, implementarea durează aproximativ 3–4 săptămâni după ce sunt disponibile accesul, datele și informațiile necesare.