عرض حي

معالجة وتنظيف البيانات (ETL)

بيانات نظيفة تدخل، رؤى موثوقة تخرج.

ماذا يعرض هذا النموذج

بيانات واقعية فوضوية — عملاء مكررون، وصيغ هواتف مكسورة، وأسماء دول غير متسقة — كما تصل تماماً قبل أي تنظيف.

كيف تجرّبه

اضغط «تشغيل المعالجة» وشاهد كل خلية تُوحَّد، والصفوف المكررة تُدمج، وأرقام الهواتف والدول تُنظَّم في مكانها.

العميلالهاتفالدولةالمبلغ
acme CORP.0795550192jordan1250
Acme Corp(079) 555-0192Jordn1,250 USD
BLUE NILE trading050 2228841U.A.E8400.0
cedar foods llc+966554107733KSA3075.5
دُمج سجل مكرر وُحّدت 4 صيغ هواتف حُوّلت الدول إلى رموز ISO وُحّدت المبالغ

نُسلّمها على طريقة لوجانو

تكذب لوحات المعلومات حين تكون البيانات تحتها ملوثة، لذلك يبدأ هذا المشروع بالفحص: نقيس التكرارات والقيم الناقصة وفوضى الصيغ قبل أن نلمس شيئاً. ثم نكتب قواعد معالجة توحّد أرقام الهواتف ورموز الدول، وتدمج العملاء المكررين، وتصنّف المؤشرات — تعمل وفق جدول، وبشكل تزايدي، دون أي تعديل على أنظمتك المصدرية.

وللقواعد التي لا يمكنها مغادرة شبكتك، تنفّذ بوابتنا المحلية العمل داخلها. تتدفق النتيجة مباشرة إلى لوحات AIInsights365 مع مؤشر جودة بيانات تراقب تحسنه أسبوعاً بعد أسبوع — لأن الثقة بالأرقام هي الأساس الذي يقوم عليه كل ما سواها.