AI & automation · 11

Data & integrationer

AI er kun så god som de data, den får. Vi gør data klar.

Kontakt os

Sådan arbejder vi med data & integrationer

Produktdata, ordrehistorik, dokumenter og systemer skal samles, renses og gøres tilgængelige for modellerne, før assistenter, automatiseringer og agenter kan svare rigtigt. Data & integrationer er det arbejde: datalag, vektor-søgning og integrationer mellem webshop, ERP, PIM og helpdesk. Ydelsen findes, fordi de fleste AI-projekter, der fejler, fejler på data, ikke på modellen.

Vi kortlægger datakilderne og deres kvalitet: hvilke felter er udfyldt, hvad stemmer ikke overens mellem systemer, og hvad ligger i fritekst og PDF. Derefter bygger vi et datalag med Postgres og pgvector eller Supabase, synkronisering via API mod PrestaShop, Shopify og ERP, og vektor-søgning over produkter, guides og dokumenter. Vi arbejder med det, I har, og bygger kun nyt, når det er nødvendigt. Datalaget bruges af alle vores andre AI-ydelser.

I står med data, der er samlet, renset og dokumenteret, og som modeller og automatiseringer kan slå op i via API eller MCP. Lager, priser og produktdata holdes synkroniserede med overvågning, så fejl fanges før kunderne. Det er fundamentet, som assistenter, content-pipelines og agenter bygges på, og det gør hvert efterfølgende projekt hurtigere.

Hvornår det giver mening

  • Lager og priser stemmer ikke overens mellem ERP og webshop, og kundeservice opdager det, når kunden ringer.
  • Produktdata ligger i tre systemer plus et Excel-ark, og ingen ved, hvilket der er det rigtige.
  • I vil bygge en assistent eller automatisering, og det første forsøg svarede forkert, fordi den fik dårlige data.
  • Guides, datablade og manualer ligger som PDF'er på en server, og hverken kunder eller assistenter kan søge i dem.

Det får du

  1. Kortlægning af datakilder
  2. Datalag og vektor-søgning
  3. Integrationer til systemer
  4. Dokumentation
Kontakt os

Sådan foregår det

  1. Kortlægning af datakilder og kvalitet

    Vi gennemgår webshop, ERP, PIM, helpdesk og dokumentlagre: hvilke data findes hvor, hvor komplette de er, og hvad der ikke stemmer overens. Resultatet er en liste over fund, prioriteret efter, hvad de blokerer for.

  2. Rensning og fælles nøgler

    Vi retter varenumre, udfylder eller markerer manglende attributter og fastlægger, hvilket system der er kilde til sandhed for hvert felt. Det, der kan rettes automatisk, rettes; resten får en liste til jeres team.

  3. Datalag, synkronisering og vektor-søgning

    Datalaget bygges med Postgres og pgvector eller Supabase, synkronisering sættes op mod systemernes API'er med logning og alarmer, og dokumenter indekseres til søgning. Alt eksponeres via API eller MCP.

  4. Dokumentation og drift

    Vi dokumenterer datamodel, kilder, synkroniseringer og adgang, og gennemgår det med jeres team. Derefter overvåger vi synkroniseringer, retter afvigelser og udvider med nye kilder efter behov.

I dybden

Samling af produkt-, ordre- og kundedata

AI er kun så god som de data, den får. Vi samler produkt-, ordre- og kundedata fra shop, ERP og PIM i en form, modeller og automatiseringer kan arbejde med. Det betyder ens varenumre på tværs af systemer, udfyldte attributter, en klar kilde til sandhed for pris og lager, og dokumenter som guides og datablade opdelt og indekseret til vektor-søgning.

Synkronisering med overvågning og logning

Lager, priser og produktdata holdes synkroniserede på tværs af systemer med overvågning og logning, så fejl fanges, før de rammer kunderne. Hver synkronisering logges med antal poster, ændringer og fejl, og afvigelser, fx et produkt med lager i ERP men ikke i shoppen, udløser en alarm. Vi bygger ovenpå de API'er, systemerne har, og undgår manuelle eksporter.

Datalaget bruges af assistenter, pipelines og agenter

Med rene data på plads bliver assistenter, automatiseringer og agenter både bedre og sikrere. Det er her, vi starter, når data er rodet. En kundeservice-assistent, en content-pipeline og en genbestillingsagent slår op i det samme datalag, så de svarer ens, og en rettelse ét sted gælder alle. Datalaget dokumenteres, så jeres egne udviklere kan bygge videre.

Fejl, vi ofte finder

  • Forskellige varenumre i ERP, PIM og webshopNår det samme produkt har tre nøgler, kan intet kobles automatisk, og hver integration ender med manuelle undtagelser. Vi fastlægger én fælles nøgle, bygger en mappingtabel for de afvigende og retter ved kilden, hvor det er muligt.
  • Ingen kilde til sandhed for pris og lagerHvis pris kan ændres både i ERP og i shoppen, opstår der forskelle, som kunderne ser før jer. Vi definerer ét system som kilde pr. felt og bygger synkroniseringen én vej med alarm ved afvigelser.
  • Dokumenter indekseret uden strukturPDF'er, der lægges ubehandlet i en vektor-database, giver søgeresultater midt i en tabel eller på tværs af to produkter. Vi opdeler dokumenter efter afsnit og produkt, tilføjer metadata og tester søgningen på rigtige spørgsmål.

Sådan måler vi effekten

  • Andel af produkter med komplette attributter i alle systemer
  • Antal afvigelser mellem ERP og webshop pr. uge
  • Andel af dokumentsøgninger med korrekt kilde i top 3

Rammer

Pris
Fra 12.000 kr. for kortlægning, datalag fra 50.000 kr.
Varighed
6–8 uger, derefter løbende
Hvem
Integrationsudvikler og dataspecialist
Kontakt os

Eksempel: Primus

Tallene hos Primus lå i seks systemer, og produktdata stemte ikke overens mellem ERP og webshop. Før vi byggede assistenter og dashboards, kortlagde vi alle kilder, fastlagde ERP som sandhed for pris og lager og shoppen for tekster og billeder, og byggede et datalag med synkronisering hver time og alarmer ved afvigelser. Ca. 6 datakilder blev samlet, den manuelle månedlige samling af tal på ca. 10 timer forsvandt, og datalaget bruges i dag af både KPI-dashboardet og kundeservice-assistenten.

Se det i praksis

Cases

t.i.n.g. shop

t.i.n.g. shop

Skræddersyet design og udvikling af møbelshop. Markedsføring gennem PPC med 200% vækst.

Se alle cases
Rigtig Kaffe A/S

Rigtig Kaffe A/S

All-around design, udvikling, branding, strategi og søgemaskineoptimering

Sokkeposten

Sokkeposten

Nyt PrestaShop site og 360 graders digital marketing med SEO og PPC annoncering.

Poetzsch Padborg

Poetzsch Padborg

Avanceret Google Tag Manager setup til konverteringstracking

Bolighuset Werenberg A/S

Bolighuset Werenberg A/S

Et digitalt sats på e-handel, der gav pote. Se vores arbejde for Werenberg, og hvordan vækstkurven blev stejl med en stabil og udviklingsdygtig webshop.

Ofte stillede spørgsmål

  • Sjældent. De fleste use cases kan starte med de data, der allerede er i webshop og ERP.

  • Kortlægning af datakilder og kvalitet fra 12.000 kr. Et datalag med synkronisering fra to til tre systemer og vektor-søgning fra 50.000 kr. Drift og overvågning fra 4.000 kr. pr. måned.

  • Vi undersøger eksport via filer, database-adgang eller leverandørens integrationsmuligheder. Det påvirker pris og hyppighed af synkronisering, og vi siger det klart, før vi bygger.

  • Med en AI-audit: en halv dags workshop og en uge med analyse. I får en prioriteret liste over processer, hvor AI giver mest, og hvad det kræver.

  • Vi bruger modeller og opsætninger, hvor jeres data ikke bruges til træning, og vi dokumenterer, hvor data flyder. GDPR og jeres egne politikker indgår i designet.

Næste Prompt-design →