Chaque outil IA — de Copilot aux modèles personnalisés — suppose des données propres, structurées et gouvernées en dessous. Pearstop construit ce fondement.
L'IA n'échoue pas parce que la technologie est mauvaise. Elle échoue parce que les données qui l'alimentent sont incohérentes, fragmentées et non structurées. Une IA achats faisant des recommandations à haute confiance à partir de données de facturation peu fiables. Un modèle de maintenance prédisant des pannes à partir d'un registre d'actifs plein d'erreurs. Le résultat ne vaut que ce qui entre.
La direction veut de la stratégie et ne veut pas que le projet échoue. Que le point de départ soit Fabric, Copilot ou un modèle personnalisé, le même problème de fondation apparaît en dessous.
Nous évaluons vos données opérationnelles par rapport aux exigences de votre cas d'usage IA — classification des achats, intelligence des actifs, maintenance prédictive ou reporting — en identifiant exactement ce qui doit être corrigé et dans quel ordre.
Nous nettoyons, classifions et structurons vos données automatiquement — supprimant les erreurs, incohérences et lacunes qui font que les modèles IA sous-performent.
Vos données sont structurées, gouvernées et maintenues en continu — prêtes pour Copilot, les modèles IA personnalisés ou tout outil nécessitant des entrées fiables.
Les modèles entraînés sur des données propres produisent des résultats auxquels les gens font confiance et sur lesquels ils agissent.
Évitez les 12 à 18 mois de préparation des données qui retardent la plupart des projets IA.
Des données propres et structurées fonctionnent avec Copilot, Azure AI, des modèles personnalisés ou toute plateforme de votre choix.
Avec des données unifiées et gouvernées.
Sans retravail manuel.
Calendrier typique de préparation des données éliminé.
Nous avions des outils IA en place mais obtenions continuellement des résultats auxquels nous ne pouvions pas faire confiance. Les données sous-jacentes n'étaient pas suffisamment propres pour que les modèles fonctionnent de manière fiable. Une fois que Pearstop a corrigé le fondement, les résultats sont devenus quelque chose sur lequel nous pouvions réellement agir.
La préparation IA signifie avoir des données opérationnelles propres, structurées et gouvernées de manière cohérente afin que les outils IA, Copilot et les modèles d'apprentissage automatique puissent produire des résultats fiables. Pour les entreprises de Hard Services, de construction et de fabrication, les blocages les plus courants à la préparation IA sont la mauvaise data quality d'achats, les registres d'actifs incohérents et les enregistrements opérationnels fragmentés. Pearstop automatise le travail de préparation des données qui fait réussir les initiatives IA — de la classification des achats UNSPSC à la structuration des données d'actifs — donnant aux organisations un fondement duquel les outils IA peuvent réellement apprendre. Si vous passez de Fabric à une adoption plus large de l'IA, le même fondement de données propres se transpose.
Réservez un appel de 7 minutes et nous vous dirons exactement ce qui doit se passer avant que vos initiatives IA puissent délivrer des résultats.