Od audytu po wdrożenie — buduję systemy danych, które dają zarządowi jedną wersję prawdy i wyższą marżę, zamiast kolejnego raportu do przeklikania.
Firmy usługowe, PropTech, e-commerce i agencje performance z przychodem 50 mln PLN+ lub zespołem 10–300 osób.
Firmy, które rosną szybciej niż ich procesy — Excel, ręczne raporty i coraz więcej ludzi „sklejających dane” na boku.
Firmy szykujące się do rundy finansowania lub sprzedaży (exit) w ciągu 12–24 miesięcy.
Sprawdzam, gdzie dokładnie tracisz czas i pieniądze na dane — zanim zaproponuję jakąkolwiek zmianę.
Czytaj więcejBuduję jedno źródło prawdy, żeby zarząd, marketing i operacje patrzyli na te same liczby.
Czytaj więcejZamieniam ręczne sklejanie Excela w system, który raportuje się sam.
Czytaj więcejWdrażam AI tam, gdzie realnie obniża koszty operacyjne — nie dla efektu marketingowego.
Czytaj więcejPorządkuję dane przed Due Diligence, żeby chaos informacyjny nie obniżył wyceny Twojej firmy.
Czytaj więcejZostaję po projekcie, żeby system nie zaczął się psuć wraz ze wzrostem firmy.
Czytaj więcejWiększość firm nie wie, ile faktycznie kosztuje ją chaos w danych — bo ten koszt jest rozproszony: godziny analityków, błędy w raportach, decyzje podjęte na złych liczbach. Nikt tego nie widzi w jednej linii budżetu.
Przechodzę przez Twoje źródła danych, procesy raportowe i miejsca, gdzie ludzie ręcznie łączą arkusze. Nie liczę zadań technicznych — liczę godziny, ryzyko błędu i wpływ na decyzje zarządu. Wynik to konkretna mapa: co kosztuje najwięcej i co naprawić najpierw.
Wiesz dokładnie, gdzie uciekają pieniądze i czas, zanim zainwestujesz w jakiekolwiek wdrożenie. Żadnych domysłów — decyzja oparta na liczbach.
Firma rośnie, każdy dział zaczyna prowadzić własny arkusz i własną wersję prawdy. W pewnym momencie nikt nie patrzy już na te same liczby — decyzje zapadają na przeczuciach, nie na faktach.
Projektuję i buduję centralny magazyn danych — jedno miejsce, do którego automatycznie spływają informacje ze wszystkich źródeł: sprzedaży, marketingu i operacji. To nie jest kolejne narzędzie do obsługi — to fundament, na którym wszystko inne się opiera.
Zarząd, marketing i operacje patrzą na tę samą liczbę tego samego dnia. Koniec z „a u mnie wychodzi inaczej” na spotkaniach zarządu.
Zespół traci 1–2 dni w tygodniu na ręczne sklejanie raportów z różnych systemów. To nie jest drobna niedogodność — to ukryty koszt, który rośnie razem z firmą, bo więcej ludzi oznacza więcej ręcznej pracy.
Buduję automatyczne przepływy danych — od pobrania informacji ze źródeł, przez ich oczyszczenie, po gotowy raport, który pojawia się sam, bez klikania. Tam gdzie to ma sens, dokładam AI, żeby jeszcze bardziej odciążyć zespół.
Zespół przestaje tracić dni na sklejanie danych i zaczyna z nich faktycznie korzystać. Raporty są gotowe, zanim ktokolwiek o nie zapyta.
Presja, żeby „mieć AI w firmie” prowadzi do wdrożeń, które nie mają mierzalnego efektu finansowego — kosztują, ale nie zwracają się w marży.
Wchodzę tam, gdzie AI/LLM realnie zastępuje pracę ręczną albo przyspiesza decyzje — np. automatyczna analiza sentymentu klientów, klasyfikacja danych, generowanie raportów. Każde wdrożenie zaczyna się od pytania: jak to się przełoży na koszt lub przychód?
AI, które faktycznie odciąża zespół i ma policzalny efekt — nie technologia dla samej technologii.
Podczas Due Diligence inwestorzy dokładnie sprawdzają systemy raportowe. Niespójne liczby między działami, dane rozrzucone po arkuszach, brak jednego źródła prawdy — to twardy argument, żeby zbić cenę.
Wchodzę przed rundą finansowania lub sprzedażą i porządkuję dane tak, żeby wytrzymały weryfikację drugiej strony stołu. Zamieniam chaotyczne dane w coś, co inwestor może sprawdzić i czemu może zaufać.
Chronisz wycenę firmy zamiast tłumaczyć się z rozbieżności podczas najważniejszych negocjacji w historii firmy.
Wdrożenie, które działa dziś, może zacząć się psuć za pół roku — firma rośnie, źródła danych się zmieniają, a bez opieki system zaczyna dryfować.
Po zakończeniu głównego projektu oferuję stałe wsparcie: monitoring, optymalizację i rozwój systemu razem z firmą — żeby to, co zbudowaliśmy, dalej działało tak samo dobrze, gdy zespół się podwoi.
Święty spokój — dane po prostu działają, nawet gdy firma rośnie.
1
Zaczynamy od audytu, projektuję architekturę danych, potem automatyzuję procesy i, gdzie to ma sens, wdrażam AI. Prowadzę to osobiście od pierwszej rozmowy z zarządem po wdrożenie — czy sama budowa techniczna jest po stronie mojego zespołu, czy Twojego IT, to kwestia drugorzędna.
2
Po zakończeniu budowy zostaję. Monitoring, optymalizacja, rozwój — żeby system nie zaczął dryfować, gdy firma rośnie.
Zaczynamy od skanu, nie od sprzedaży. Zobaczysz konkretne miejsca wycieku marży, zanim zdecydujesz się na cokolwiek więcej.