I dati al servizio del business

Creiamo soluzioni di data analytics e data science per gestire e sfruttare i dati a supporto deL business aziendale.

I dati devono essere considerati come un asset aziendale, a supporto della strategia di business, utili per intervenire sia all’interno delle aziende, per migliorarne i processi minimizzando i costi ed ottimizzando le performance, sia all’esterno per avere vantaggi in termini di competitività creando nuovi prodotti «intelligenti» che possano aprire nuovi mercati o trasformare il business in un’ottica di servitizzazzione.

I bisogni

Avere vantaggi
in termini di competitività

Ottimizzare
i processi aziendali

Una roadmap per integrare dati e analisi nei modelli di business

I dati costituiscono una leva fondamentale per ottenere una competitività differenziante sul mercato. La roadmap ideale è costituita da 5 fasi che si differenziano in funzione del fine con cui vengono usati i dati.

Le prime tre fasi mirano ad estrarre più valore possibile dai processi interni, cercando di integrare nuove fonti di dati relative a clienti, prodotti, attività operative ed informazioni di mercato ed utilizzando gli insight ad esse relativi per migliorare le decisioni che vengono prese come parte del processo interno.

Le ultime due fasi si concentrano, invece, sulle opportunità derivate dal mercato esterno al fine di creare nuovi prodotti e/o trasformare il business.

Monitoraggio

In questa fase iniziale, tipica di molte aziende, vengono usati i dati interni per monitorare i processi chiave. I dati sono puliti, arricchiti, integrati e visualizzati mediante sistemi di report e dashboard

Approfondimento

I dati interni vengono arricchiti con dati esterni, anche non strutturati, e ne viene aumentata la profondità storica. Le analisi sono finalizzate a scoprire le cause dei fenomeni, nuovi KPI e dati a valore aggiunto

Ottimizzazione

Partendo dal consolidamento del lavoro delle fase precedente, sono realizzate soluzioni verticali, integrabili nei diversi applicativi aziendali per ottimizzare, in termini di performance e costi, i processi interni

Monetizzazione

Grazie all’utilizzo di dati ed algoritmi, ai prodotti sono associati nuovi servizi. Diventa possibile vendere non solo il bene ma anche il servizio, aprendo così nuovi mercati, acquisendo clienti e fidelizzandoli maggiormente.

Servitizzazione

Il business si trasforma: si vende solo il servizio, non più il bene. Il pagamento di un canone, molto più basso rispetto all’acquisto del prodotto, e i minori oneri di manutenzione necessari, rendono più propensi i consumatori a spendere

Il percorso tecnico

Acquisizione e validazione:

I dati con le diverse informazioni per l’operatività dei reparti aziendali vengono memorizzati in luoghi separati, con codifica, formato e granularità differenti. Per poterli analizzare i dati devono essere omogenei. Per questo i dati vengono inizialmente acquisiti, puliti, integrati e certificati.

Analisi Descrittiva:

I In questa fase I dati vengono utilizzati per descrivere, vale a dire per rispondere alla domanda: “Cosa è accaduto?” Fotografano il passato e restituiscono dettagli su richieste specifiche, come: “Nell’ultimo trimestre, è stato raggiunto il budget fissato?“

Analisi Diagnostica:

L’analisi diagnostica cerca di individuare le cause dei fenomeni. Con uno sguardo al passato cerca di rispondere alla domanda: “Perchè è accaduto?” Ad esempio: “Perchè non è stato raggiunto il budget per l’ultimo trimestre?” Si tratta di un’analisi basata ancora sulla mera lettura dei dati

Analisi Predittiva:

La lettura dei dati inizia ad essere coadiuvata dall’uso di algoritmi che permettono di guardare al future. Attraverso l’uso di modelli predittivi consentono di rispondere alla domande “Cosa accadrà?” Ad esempio: “Alla fine del trimestre in corso sarà raggiunto il budget fissato?”

Analisi Prescrittiva:

L’analisi, supportata da algoritimi più sofisticati, suggerisce azioni future per raggiungere degli obiettivi, rispondendo a domande del tipo: “Cosa andrebbe fatto per poter raggiungere il budget trimestrale?” Tali azioni sono dei suggerimenti per i sistemi supervisionati dall’uomo o comandi per i sistemi automatici

A quali aziende ci rivolgiamo? Cosa offriamo?

Chi necessita di cambiamento e di una guida per iniziare ad usare in maniera efficace i dati

Una soluzione completa: infrastruttura cloud, acquisizione dati, sistemi di data visualization

Chi ha specifiche esigenze che necessitano di modelli matematici personalizzati

Un partner che ti segue dalla progettazione, alla realizzazione, al supporto in produzione

Chi intende modificare il proprio modello di business verso la data monetization

Chi intende modificare il proprio modello di business verso la data monetization