data strategy.

qual è lo scopo della strategia dei dati di un'azienda?

I dati sono fondamentali per raggiungere gli obiettivi di business, automatizzare i processi, personalizzare le esperienze, stimolare la crescita e l’innovazione. Per questo motivo, si parla sempre più di “data driven organizations” e la data strategy risulta sempre più allineata alla strategia di business. 

Grazie alla Data Strategy le organizzazioni definiscono come usare i propri dati coerentemente con quelle che sono le priorità di business. Grazie a strumenti di data management e data analytics le aziende possono assegnare priorità alle attività a maggior valore, in modo da raggiungere i propri obiettivi in modo più efficace ed efficiente e allocare al meglio le risorse disponibili.

Scopri i nostri servizi di consulenza in data analytics.

consulenza analytics.

“the power of data” per insight strategicamente decisivi. 

Sfruttare gli insight generati dai dati per prendere decisioni data driven non significa solo produrre report e dashboard, ma anche garantire l'integrità della fonte in ogni fase del processo. 

Grazie alla nostra consulenza in data analytics siamo in grado di supportare le aziende attraverso servizi di data consulting personalizzati in grado di rispondere ad ogni sfida di business. 

  • data engineering

    Aiutiamo le aziende a integrare le fonti di dati,  ci occupiamo di data modeling e di strutturare piattaforme di advanced analytics, sia che si tratti di data warehouse o di data lake. Inoltre, grazie alla collaborazione con data engineer siamo in grado di aiutare le aziende a strutturare i propri dati e costruire modelli e repository pertinenti. 

  • data analytics

    Aiutiamo le aziende a sfruttare la potenza di tecnologie come l'Intelligenza Artificiale (AI), il Machine Learning (ML) e l'Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) per analizzare i big data e ricavare insight azionabili. Applichiamo strumenti analitici e utilizziamo reporting tools per estrarre i dati e fornire strumenti di business intelligence personalizzati.

  • data management

    Supportiamo le aziende nel gestire la qualità dei dati, dalla loro creazione e per il loro intero ciclo di vita, garantendo governance e conformità. Per fare questo, ci occupiamo di  pianificare, costruire e gestire i processi e gli strumenti di data management.

  • intelligent automation

    Automatizziamo la gestione dei dati utilizzando l'automazione robotica dei processi (Robotic process automation - RPA), l’Artificial Intelligence (AI), il Deep learning e le reti neurali.

  • actionable insights e data driven decisions

    Abilitiamo le aziende a ricavare le informazioni necessarie per prendere decisioni più consapevoli al fine di raggiungere gli obiettivi di business. 

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analytics consulting: le nostre aree di competenza.

Abbiamo una profonda competenza nei dati e nella relativa analisi tale e siamo in grado di  coprire i settori più disparati. Ciò ci consente di offrire un'ampia gamma di analytics capabilities, che possono colmare una specifica lacuna di competenze o supportare le aziende in tutto il ciclo di vita dei propri dati.

  • creazione e integrazione dei dati

    Ti aiutiamo a integrare le tue fonti di dati e ad implementare tecnologie e metodi per creare dati in modo preciso e coerente.

  • qualità e garanzia dei dati

    Ci assicuriamo che tu possa fidarti dei tuoi dati attraverso una gestione meticolosa dei numeri, garantendo la qualità e l'integrità durante tutto il ciclo di vita.

  • data management

    Ti assistiamo nell'implementazione di un sistema di gestione dei dati e dei metadati che controlli e convalidi le informazioni in ogni fase.

  • governance & compliance

    Lavoriamo con te per definire e mettere in opera politiche e sistemi adeguati di governance dei dati.

  • modellazione dei dati

    Ti aiutiamo a comprendere tutti i dati all'interno della tua azienda, a modellare le relazioni e a capire come possono essere sfruttate.

  • migrazione e modernizzazione dei dati

    Ti aiutiamo a migrare i dati su nuove piattaforme e, nel farlo, a modernizzare questi dati e il modo in cui li utilizzi.

  • data warehousing & lakes

    Inseriamo esperti per assisterti nel modernizzare e ristrutturare i tuoi dati in un data lake o data warehouse.

  • reporting & BI

    Rendiamo i dati più comprensibili, che sia sistemare una dashboard e report o una self-service business intelligence.

  • AI, ML & NLP

    Ti aiutiamo a sfruttare tecnologie come l'Intelligenza Artificiale (AI), il Machine Learning (ML) e l'Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) per analizzare i big data e utilizzare l'apprendimento per scoprire intuizioni operative.

  • automazione dei dati

    Ti assistiamo nell'utilizzare automazioni per velocizzare il processo dei dati ed arricchirli al fine di generare un maggior valore.

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consulenza in data analytics.

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FAQ - consulenza data analytics.

  • quali sono i dati aziendali?

    Oggi i dati hanno un ruolo centrale per le aziende, in quanto consentono di guidare le decisioni per creare valore in modo sempre più efficace ed efficiente. Ogni organizzazione dispone di innumerevoli fonti di dati, interne o esterne, provenienti da processi operativi, gestionali o direzionali, che devono essere sfruttate al meglio per prendere decisioni informate. Tra i dati aziendali è possibile citare:

    • dati settoriali
    • dati aziendali
    • dati personali
    • dati condivisi
    • dati di analisi e sintesi
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  • quali sono le diverse tipologie di analisi che le aziende possono sviluppare sui dati?

    I dati e le informazioni disponibili per ogni azienda sono innumerevoli e provengono da diverse fonti. Per questo motivo, per poter estrarre suggestioni rilevanti, le organizzazioni devono adottare metodi di analisi che gli consentano di estrapolare le giuste informazioni a seconda di specifici bisogni.  Le tipologie di analisi che le aziende possono sviluppare sui dati sono principalmente: 

    1. Analisi descrittiva: analisi volta a capire cosa è successo o cosa sta succedendo. 

    2. Analisi diagnostica: consente di comprendere perché si è verificato uno specifico evento.

    3. Analisi predittiva: utilizza i dati storici per effettuare previsioni relative a tendenze future, sfruttando tecniche come il machine learning e la modellazione predittiva per identificare connessioni di causalità nei dati. 

    4. Analisi prescrittiva: una tecnica di analisi più avanzata della precedente che non si limita a fare previsioni basate sui dati storici, ma suggerisce anche la risposta ottimale a tali risultati per aiutare a definire la migliore decisione da prendere in merito.

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