RD[AI] Data Preparation
AI-обработка технических архивов для нефтегаза и строительства
Разбираем PDF, сканы, исполнительную документацию, проектные архивы, старые выгрузки и legacy-данные. Превращаем их в структурированные реестры, датасеты и отчёты для ИИ, миграции, проверок и сдачи объектов.
Проблема
Данные есть. Использовать их невозможно.
Перед ИИ, миграцией или сдачей объекта часто оказывается, что данные формально накоплены, но лежат в PDF, сканах, старых таблицах, папках подрядчиков и выгрузках без единой структуры.
Нефтегазовые проекты
Исполнительная документация, паспорта оборудования, акты, регламенты и журналы хранятся разрозненно. Вручную искать связи, ошибки и пропуски дорого и долго.
Строительство и капитальные объекты
Проектная, рабочая и исполнительная документация живёт в PDF, сканах, Excel и папках подрядчиков. Для ЦИМ, экспертизы и сдачи нужна структура.
Legacy-системы и старые выгрузки
DBF, CSV, архивы СЭД, старые базы, ERP/SCADA-выгрузки. Данные есть, но без разбора их нельзя перенести или использовать в AI-проектах.
Что делаем
Приводим неструктурированные данные в рабочий вид
Мёртвые архивы
Разбираем накопленные PDF, сканы, Excel, папки и архивы. Строим реестр документов, извлекаем ключевые поля, находим дубли и пропуски.
Legacy-миграция
Готовим данные из старых систем к переносу: описываем структуру, чистим, нормализуем и делаем mapping в новую систему.
Проверки и сдача
Собираем доказательную базу для проверки, сдачи объекта, внутреннего аудита, экспертизы или заказчика.
Датасет-подготовка
Готовим корпоративные данные для RAG, AI-ассистента, поиска, аналитики или обучения модели.
Первый продукт
Начинаем с экспресс-аудита за 5 рабочих дней
Аудит не обязывает запускать большой проект. Его задача — быстро понять, что реально лежит в архиве, сколько стоит обработка и какой бизнес-результат можно получить.
Стоимость старта
Фиксированная фаза для оценки массива, демонстрации извлечения и подготовки сметы пилота или проекта.
Пакеты
Три понятных формата работы
| Формат | Когда подходит | Результат | Стоимость |
|---|---|---|---|
| Экспресс-аудит5 рабочих дней | Нужно понять масштаб, риски и реальную трудоёмкость | Карта данных, примеры извлечения, план обработки | от 150 000 ₽ |
| Пилот обработкиодин массив или тип документов | Нужно проверить подход до большого проекта | Реестр, извлечённые поля, отчёт качества | от 350 000 ₽ |
| Проект структурированияполный архив или поток | Нужно обработать весь массив и передать в систему | База, датасет, mapping, отчёт и регламент | от 1 200 000 ₽ |
Фокус
Первый приоритет — нефтегаз и строительство
Для нефтегаза
Исполнительная документация, паспорта, регламенты, журналы, проектные архивы и данные при передаче объектов в эксплуатацию.
- Единый реестр документов
- Связи документ → оборудование → объект → подрядчик
- Список пропусков и дубликатов
- Данные для поиска, ИИ или внутренней системы
Для строительства
Проектная, рабочая и исполнительная документация, архивы подрядчиков, сканы актов, ведомости и таблицы из разных систем.
- Структурированный архив
- Реестр документов и атрибутов
- Выявленные несоответствия
- Подготовка данных для ЦИМ, проверки или аналитики
Процесс
Не внедряем ИИ поверх хаоса. Сначала приводим данные в порядок.
Получаем тестовый массив
Файлы, архив, выгрузку или ограниченный контур данных.
Классифицируем форматы
Разделяем документы, таблицы, сканы, старые базы и технические артефакты.
Извлекаем сущности
Документы, оборудование, даты, статусы, подрядчиков, теги, номера, связи.
Проверяем качество
Фиксируем пропуски, дубли, противоречия, нечитаемые сканы и допущения.
Собираем структуру
Реестр, датасет, mapping, JSON, CSV, SQL или API-ready структуру.
Передаём результат
Отчёт, набор файлов и понятный следующий инженерный шаг.
Чувствительные данные
Режим обработки данных согласуется до начала работ
Не все массивы данных можно отправлять во внешние AI-сервисы. До начала работ мы определяем режим обработки: открытый, обезличенный или закрытый.
Открытый контур
Для публичных, демонстрационных или некритичных материалов можно использовать облачные AI-инструменты, если это согласовано с заказчиком.
Обезличенный контур
Перед обработкой удаляются названия объектов, номера договоров, персональные данные, коммерческие условия и другие чувствительные атрибуты.
Закрытый контур
Для чувствительных архивов нефтегаза, строительства и промышленности используем локальную обработку, выделенную инфраструктуру или контур заказчика.
Облачные AI-инструменты применяются только там, где это допустимо по согласованным правилам. Для конфиденциальных документов исходные материалы не передаются во внешние AI-сервисы.
Выход
Вы получаете не презентацию, а рабочий набор файлов
Реестр документов
Единая таблица с типами, статусами, атрибутами и ссылками.
Извлечённые поля
Ключевые сущности из PDF, сканов, таблиц и legacy-выгрузок.
Карта качества
Дубли, пропуски, нечитаемые файлы, конфликтующие версии.
Датасет или mapping
Структура для ИИ, миграции, поиска, ЦИМ или внутренней системы.
FAQ
Частые вопросы
Сколько документов нужно для старта?
Можно начать с тестового массива: 100–500 файлов, одного архива подрядчика или одного типового комплекта документов.
Вы забираете данные к себе?
Формат согласуем под требования клиента: защищённый архив, отдельный сервер, NDA, локальный контур или обезличенный тестовый набор.
Что если документы плохого качества?
Это фиксируется в аудите: качество OCR, читаемость, доля ручной проверки, невозможные для автоматического извлечения зоны.
Можно ли сразу внедрить ИИ-ассистента?
Можно, но только после подготовки структуры. Иначе ассистент будет отвечать по хаосу и переносить ошибки исходного архива.
Передаются ли данные в зарубежные AI-сервисы?
Только если это заранее согласовано и данные не содержат чувствительной информации. Для конфиденциальных документов используем обезличивание или закрытый контур обработки без передачи исходных материалов во внешние AI-сервисы.
Какие форматы отдаёте?
Excel, CSV, JSON, SQL-структуру, markdown-отчёт, API-ready dataset или mapping под целевую систему.
Старт
Начните с экспресс-аудита массива данных
За 5 рабочих дней покажем, что есть в архиве, какие данные можно извлечь, где риски и сколько будет стоить полноценная обработка.