Сбор и подготовка данных: От хаоса к сокровищу
Итак, вы поняли, что данные – это золото. Но это золото часто бывает в виде руды: смешанной с породой, неструктурированной и требующей серьёзной обработки. Именно поэтому сбор и подготовка данных – это один из самых трудоёмких, но и самых важных этапов в любом ИИ-проекте. Эксперты говорят, что до 80% времени в ИИ-проектах уходит именно на работу с данными!
Где взять данные? Источники данных:
К счастью, ваш бизнес, скорее всего, уже является настоящим кладезем данных. Вот самые распространённые источники:
Ваши внутренние системы:
CRM-системы (Customer Relationship Management): Здесь хранится вся информация о ваших клиентах: контакты, история покупок, переписки, жалобы, предпочтения. Это золотая жила для персонализации и улучшения клиентского сервиса.
ERP-системы (Enterprise Resource Planning): Эти системы управляют всеми ключевыми процессами в компании: финансами, производством, логистикой, кадрами. Здесь вы найдёте данные о продажах, запасах, поставщиках, сотрудниках.
Веб-аналитика: Google Analytics, Яндекс.Метрика и другие инструменты собирают данные о поведении посетителей на вашем сайте: что они смотрят, куда кликают, сколько времени проводят на странице.
Базы данных транзакций: Каждая покупка, каждая оплата – это ценные данные для анализа и прогнозирования.
Журналы систем (логи): Записи о работе ваших программ и серверов могут выявить проблемы или необычную активность.
Системы поддержки клиентов: Записи звонков, чаты, электронные письма клиентов.
Внешние источники данных:
Социальные сети: Публичные посты, комментарии, упоминания вашего бренда или продуктов. Это позволяет анализировать настроения, тренды и реакцию аудитории.
Открытые данные (Open Data): Правительства, исследовательские организации, статистические службы публикуют огромное количество бесплатных данных о демографии, экономике, погоде, транспорте. Эти данные могут дополнить ваши внутренние.
Данные от партнёров и поставщиков: Например, информация о цепочках поставок, ценах на сырье.
Специализированные датасеты: В интернете можно найти готовые наборы данных для обучения ИИ, например, для распознавания объектов или анализа текста.
Ваша задача – не просто собрать эти данные, но и сделать их пригодными для обучения нейросетей