Zanim jakikolwiek model predykcyjny zacznie działać poprawnie, dane muszą spełniać określone wymagania jakościowe. Wiele organizacji odkrywa na tym etapie, że ich dane są niekompletne, niespójne lub przechowywane w formatach utrudniających automatyczne przetwarzanie. Audyt pozwala to zidentyfikować przed poniesieniem kosztów wdrożenia.
Co obejmuje analiza danych
Podczas audytu sprawdzamy kompletność szeregów czasowych, spójność kategoryzacji pozycji bilansowych oraz jakość danych transakcyjnych z ostatnich 36 miesięcy. Oceniamy również, czy systemy ERP lub księgowe eksportują dane w formatach kompatybilnych z narzędziami takimi jak Python, R lub platformami BI. Wynik audytu to raport z oceną gotowości danych i listą konkretnych działań naprawczych.
Dla kogo jest ta usługa
Usługa jest skierowana do działów finansowych i controllingowych firm, które planują wdrożenie modeli predykcyjnych, ale nie mają pewności, czy ich dane są do tego przygotowane. Audyt przeprowadzamy również dla organizacji po nieudanych próbach wdrożenia, gdzie problemem okazała się właśnie jakość danych wejściowych.
Typowe problemy wykrywane podczas audytu
- Luki w danych sprzedażowych przekraczające 15 dni w roku
- Niespójne mapowanie kont analitycznych między oddziałami
- Dane przechowywane w arkuszach Excel bez kontroli wersji
- Brak historycznych danych budżetowych w ustrukturyzowanej formie