Подготовка датасетов и очистка данных

Hero

H1: Превратите разрозненные данные в базу для AI

Подзаголовок: Подготовим CRM, 1С, Excel, PDF, DOCX и внутренние документы к RAG, AI-ассистентам и fine-tuning без потери контроля над данными.

CTA: Запросить AI-аудит

Проблематика

Данные есть, но ИИ на них не работает. Карточки клиентов, сделки, документы и переписка лежат в разных системах и не собираются в единый контур.
База засорена дублями, пустыми полями и ошибками. Пока данные не очищены и не нормализованы, любой AI-сценарий начинает ошибаться уже на входе.
Документы выглядят как архив, а не как база знаний. PDF, DOCX, сканы и письма трудно искать, чанкить и безопасно использовать в RAG.
Непонятно, что нужно на самом деле: RAG, fine-tuning или чистая аналитика. Без аудита легко переплатить за сложную архитектуру там, где хватило бы правильной подготовки данных.
Есть ПДн, коммерческая тайна и риск нарушить 152-ФЗ. Данные нельзя просто отправить во внешний API и надеяться, что всё будет хорошо.

Решение / Состав услуги

AI-аудит данных. Инвентаризируем источники, считаем Data Quality Score, фиксируем legal-риски и предлагаем маршрут: очистка, RAG, fine-tuning или гибридный сценарий.
Очистка CRM, 1С и таблиц. Убираем дубли, нормализуем ФИО, телефоны, адреса, ИНН, даты и возвращаем данные в машиночитаемый вид.
Очистка и сборка корпоративного корпуса документов. Собираем файлы в единое хранилище, делаем OCR, извлекаем текст, убираем мусор и устаревшие версии.
Обогащение данных. Добавляем недостающие атрибуты из внешних источников: адреса, ОКВЭД, статус компании, геоданные и другие признаки, которые усиливают аналитику и поиск.
Структурирование под целевой AI-сценарий. Готовим данные в Markdown, JSONL, CSV, SQL или другой согласованный формат под RAG, instruction dataset или downstream-аналитику.
Контроль качества. Формируем golden set, проверяем качество retrieval и логичность структуры, чтобы клиент получал не архив файлов, а рабочий AI-ready контур.
Передача и внедрение. Отдаём очищенный датасет, README, отчёты, правила версионирования и рекомендации по следующему этапу: ассистент, поиск, модель или подписка на сопровождение.

Почему ПОЛЕЗНЫЕ ЦИФРЫ

Начинаем не с продажи модели, а с аудита. Входной продукт занимает 3-7 дней и сразу показывает, что у вас реально готово для AI, а что пока только создаёт шум.
Работаем и со структурированными, и с неструктурированными данными. В одном проекте можем привести в порядок CRM, 1С, Excel, PDF, DOCX, HTML и файловые хранилища.
Бьём в главный барьер внедрения AI. Спрос на AI растёт быстрее, чем готовность данных, поэтому мы устраняем корневую причину слабых пилотов и дорогих ошибок.
Markdown-first там, где это повышает качество LLM. Для документов приводим корпус к Markdown, потому что такой формат лучше сохраняет структуру, легче чанкуется и проще версионируется.
Data-driven контроль вместо обещаний на словах. На выходе клиент получает отчёт по качеству, метрики “было -> стало”, правила обработки и прозрачные критерии приёмки.
Legal и безопасность встроены в процесс. Учитываем 152-ФЗ, режим коммерческой тайны, деперсонализацию и ограничения на передачу данных во внешние облачные API.
Не навязываем fine-tuning там, где он не нужен. Для большинства клиентов МСП разумнее начинать с RAG и чистой базы знаний, а дообучение подключать только при реальной необходимости.

Как это работает

Снимаем задачу и просим сэмпл. На старте достаточно 100-1000 строк или 20-50 документов, чтобы понять масштаб работ, чувствительность данных и целевой AI-сценарий.
Проводим AI-аудит. За 2-5 человеко-дней описываем источники, качество данных, legal-ограничения и даём понятный план действий со сроками и бюджетными ориентирами.
Чистим и обогащаем данные. В зависимости от объёма проект занимает от 1 до 4 недель по таблицам и от 2 до 6 недель по документам и базе знаний.
Собираем AI-ready формат. Готовим Markdown-корпус, JSONL-датасет, SQL/CSV-выгрузку или RAG-ready структуру с метаданными, чанками и golden set.
Передаём результат и следующий маршрут. Вместе с датасетом клиент получает документацию, критерии качества и решение, что делать дальше: запускать ассистента, строить RAG или идти в fine-tuning.

Кейсы / Результаты

AI-аудит данных за 3-7 дней. На выходе: карта источников, Data Quality Score, legal-check и рекомендация, какой AI-сценарий имеет смысл запускать первым.
Очистка CRM / 1С / таблиц за 1-4 недели. На выходе: дедублицированная и нормализованная база, отчёт по исправлениям и прозрачная логика слияния спорных записей.
Корпоративная база знаний для RAG за 2-6 недель. На выходе: OCR, очищенный Markdown-корпус, чанки 300-800 токенов, метаданные и корпус для поиска по внутренним знаниям.
RAG-ready или fine-tuning-ready dataset. На выходе: финальный набор в Markdown, JSONL, CSV или SQL, golden set, README и структура проекта для дальнейшего развития.
Ориентир по малому пилоту. Внутренняя модель проекта показывает, что очистка CRM на 10 000 записей укладывается примерно в 200 000 ₽ при прозрачной декомпозиции по людям, API и срокам.

Для кого

МСБ. В компании уже накопились CRM, 1С, Excel, папки с документами и много ручных процессов. Задача — подготовить данные к первому AI-сценарию без найма собственной data-команды.
Крупные компании. Пилоты с ИИ уже есть, но данные по подразделениям разрознены и не готовы к масштабированию. Задача — собрать управляемый контур данных для RAG, ассистентов, аналитики и узких моделей.
Госструктуры и регулируемые отрасли. Нужно работать с ПДн, документами и внутренними регламентами в российском правовом контуре. Задача — подготовить знания и данные для AI без нарушения требований по безопасности и локализации.
Стартапы и продуктовые команды. Есть идея AI-продукта, но нет чистого датасета и непонятно, какой объём данных нужен. Задача — быстро собрать рабочий набор данных под MVP, классификатор, RAG или instruction tuning.

Регуляторный контекст

152-ФЗ “О персональных данных”. Если клиент передаёт CRM, переписку или договоры с ПДн, нужен законный контур обработки, контроль доступа, локализация данных в РФ и при необходимости деперсонализация.
Коммерческая тайна. Для чувствительных баз и документов обязателен NDA, ограничение круга лиц, хранение в защищённом контуре и запрет на передачу во внешние сервисы без согласия клиента.
Авторские права на документы. Для RAG использование внутреннего корпуса обычно решается безопаснее, чем fine-tuning на чужих текстах, но правовая оценка нужна заранее.
Облачные API и внешние модели. Перед отправкой данных в любой внешний сервис проверяем согласия, политику поставщика и необходимость on-prem или российского облака.

Форматы участия / Тарифы

AI-аудит данных: 50-150 тыс. ₽, 3-7 дней.
Очистка CRM / 1С / таблиц: 100-500 тыс. ₽, 1-4 недели.
Корпоративная база знаний для ИИ: 250-900 тыс. ₽, 2-6 недель.
RAG-ассистент: 400 тыс. ₽ - 1,5 млн ₽, 4-10 недель.
LoRA / fine-tuning: 700 тыс. ₽ - 3 млн ₽, 6-14 недель.
AI Data Office: 100-500 тыс. ₽/мес., если нужен постоянный контур очистки, обновления базы знаний и мониторинга качества.

Правило входа: почти всегда начинаем с аудита. Он снижает риск лишних трат и помогает выбрать правильный формат запуска.

FAQ

В: С чего лучше начать, если мы только думаем про AI?
О: Начинать лучше с AI-аудита данных. Он показывает, какие источники у вас уже есть, где главные проблемы качества и какой сценарий даст самый быстрый эффект: очистка, RAG, аналитика или fine-tuning.

В: Вы работаете только с таблицами или можете разобрать документы тоже?
О: Работаем с обоими типами данных. Для структурированных данных чистим CRM, 1С, Excel и SQL-выгрузки, а для документов собираем корпус, делаем OCR, извлекаем текст, убираем мусор и приводим всё к рабочей структуре.

В: Что в большинстве случаев лучше: RAG или fine-tuning?
О: Для большинства клиентов МСП разумнее стартовать с RAG. Если задача держится на документах, регламентах и FAQ, RAG запускается быстрее, дешевле и проще обновляется; fine-tuning подключаем, когда нужен устойчивый стиль, классификация или более глубокая модельная адаптация.

В: Что делать, если в данных есть персональные данные или коммерческая тайна?
О: Это учитывается ещё на этапе аудита. Мы закладываем NDA, поручение на обработку ПДн, деперсонализацию и режим работы в защищённом контуре клиента или согласованной российской инфраструктуре.

В: Какой объём данных нужен, чтобы проект вообще имел смысл?
О: Для первичной оценки достаточно сэмпла 100-1000 строк или 20-50 документов. Для RAG часто хватает 100+ осмысленных документов, а для fine-tuning обычно нужен instruction dataset от 200+ качественных пар, но точный порог зависит от задачи.

В: От чего сильнее всего зависит стоимость?
О: На цену влияют объём и формат данных, доля дублей и ошибок, необходимость OCR, объём ручной валидации, наличие ПДн и то, нужен ли просто clean dataset или полноценная база знаний под RAG/fine-tuning.

В: Вы отдаёте только датасет или можете довести до работающего AI-решения?
О: Можем закрыть полный цикл. После подготовки данных переводим проект в RAG, AI-ассистента, LoRA/fine-tuning или режим постоянного сопровождения AI Data Office.

В: Можно ли начать с пилота, а не с большого проекта?
О: Да. Для этого и нужен аудит или ограниченный пилот по одному источнику данных, одному отделу или одному AI-сценарию.

CTA

Заголовок: Начните с данных, а не с догадок.

Подзаголовок: На первом шаге покажем, что у вас уже готово для AI, где риск по ПДн и какой путь окупится быстрее: очистка, RAG или fine-tuning.

Текст кнопки: Запросить AI-аудит

Микротекст: Достаточно сэмпла: 100-1000 строк или 20-50 документов.

SEO

H1: Очистка данных и подготовка датасетов для AI
Title: Очистка данных и подготовка датасетов для AI | ПОЛЕЗНЫЕ ЦИФРЫ
Description: Аудит, очистка, обогащение и структурирование данных для RAG, AI-ассистентов и fine-tuning. Работаем с CRM, 1С, Excel и документами.
Keywords: очистка данных, подготовка датасетов, подготовка данных для AI, AI-ready data, очистка CRM, подготовка данных 1С, RAG база знаний, подготовка документов для LLM

Что нужно уточнить

Нужны 2-3 публичных кейса с подтверждёнными метриками для усиления блока Кейсы / Результаты.
Нужны подтверждённые логотипы, отзывы или партнёрские статусы, если страница пойдёт в публичный релиз без редактуры.