Обработка данных на изолированном сервере
Приводим в порядок разрозненные данные компании — прайсы, каталоги, справочники, документы
Обработка по детерминированным правилам — без вероятностной модели: каждый результат, будь то сверка, нормализация или извлечение, можно объяснить.
Пример одной из задач — сверка прайса и сайта
Оптовая компания, товары для крепежа (метизы). В прайс-листе — 1600 позиций. У 40 из них цена в прайсе отличалась от цены на сайте в 1.6 раза. Расхождение не устранялось три месяца.
Какие задачи решаем
Прайсы поставщиков → единая база
Сводим прайсы разных поставщиков — PDF, Excel, сканы — в единый шаблон: нормализуем артикулы, единицы измерения, валюты.
Наполнение и сверка каталога
Переносим карточки товаров из PDF-каталогов поставщиков в ваш каталог: характеристики, фото, сверка «сайт ↔ прайс».
Нормализация справочников (НСИ)
Убираем дубли и разнобой в наименованиях, приводим номенклатуру к единому виду для мастер-данных в 1С.
Обработка входящих документов
Счета, УПД, накладные, спецификации из PDF — переводим в таблицу или сразу в формат для импорта в 1С.
Сверка и поиск расхождений
Сопоставляем два источника — прайс и сайт, прайс и остатки, спецификация и факт — и показываем построчно, где разошлось.
Оцифровка архивов и сканов
Извлекаем таблицы и текст из сканов и бумажных архивов, делаем их доступными для поиска.
Мониторинг открытых источников
Регулярно собираем цены конкурентов, тендерные реестры и открытые данные в таблицу или дашборд.
Отчёты из Excel-хаоса
Сводим десятки разрозненных файлов в один консолидированный отчёт.
Выгрузка спецификаций из чертежей
Извлекаем ведомости материалов (BOM) из проектной и технической документации.
Архитектура безопасности
Изолированный контур обработки
Данные обрабатываются на собственном сервере, без обращения к внешним API.
Эфемерное хранение
Файлы и результаты сверки не сохраняются после того, как отчёт отправлен.
Детерминированный подход
Применяются явные, объяснимые правила сопоставления, а не вероятностная модель.
Как это работает
Демонстрация на примере нормализации названий — тот же метод применяется и к другим задачам из списка выше, не только к прайс-листам.
Фрагмент прайса поставщика стройматериалов — разнобой в названиях одной и той же позиции, часть цен отсутствует.
- Профиль ПН 28×27, 3000 ммцена не указана
- Профиль потолочный 28/27, 3 мцена указана
- ПН-28-27 оцинкованныйцена не указана
- ГКЛ 12.5×1200×2500цена указана
- Гипсокартон обычный 12,5 ммцена указана
Разные написания одного артикула сводятся к единому коду по явному правилу, не по догадке.
"Профиль ПН 28×27, 3000 мм" "Профиль потолочный 28/27, 3 м" → артикул: PROF-PN-2827 "ПН-28-27 оцинкованный" правило нормализации: 1. привести к нижнему регистру 2. разделители "/", "×", "-" → единый вид 3. отбросить единицы измерения из названия 4. сверить получившийся ключ со справочником SKU
Итоговая таблица, готовая к выгрузке.
| Артикул | У поставщика | На сайте | Статус |
|---|---|---|---|
| PROF-PN-2827 | указана | указана | расхождение |
| GKL-125-1200-2500 | указана | указана | совпадает |
| CEM-M400-50KG | не указана | указана | нет цены в прайсе |
Что на выходе
Принимаем
Любой формат исходных данных: PDF, Excel, сканы — без требований к структуре файла.
Отдаём
Структурированный отчёт по итогам обработки — в зависимости от задачи: сверка, нормализация или извлечение.
Готово к использованию
Нормализованный файл, готовый к импорту — в 1С, на маркетплейсы или в вашу учётную систему.
Форматы сотрудничества
Разовая работа
- Разовая обработка данных по любой из задач выше
- Результат — построчный отчёт или нормализованный файл, по задаче
- Отчёт по итогу в машинно-читаемом виде
Рекомендуем
Регулярный конвейер
- Периодическая обработка по расписанию
- Отчёт о полноте и точности каждого прогона
- Уведомление об изменениях
Готовы навести порядок в данных
konstantinprosvetov@aichecker.clubФайлы, которые вы присылаете, обрабатываются на собственном сервере и не уходят во внешние сервисы.