Dai dati alle decisioni, in modo misurabile
Architetture dati moderne, BI self-service e modelli predittivi. Si parte da un caso d’uso concreto, si scala quando il valore è dimostrato.
Cosa facciamo
Data strategy e governance
Obiettivi, ownership, qualità e compliance GDPR. Prima la strategia, poi la tecnologia.
Data lake, warehouse e lakehouse
Architetture scalabili su Snowflake, Databricks, BigQuery, Azure e AWS.
BI e dashboard
Tableau, Power BI, Qlik e Looker: dashboard self-service per manager e team operativi.
Machine learning e AI
Previsione della domanda, churn, manutenzione predittiva, motori di raccomandazione.
Real-time e streaming
Kafka, Event Hubs e Kinesis per monitoraggio live, alert e fraud detection.
Data quality e MDM
Pulizia, deduplica e golden record: la base di ogni analisi affidabile.
Da dove si parte
- 01
Caso d’uso
Un obiettivo misurabile: ridurre il churn del 10%, migliorare il forecast, tagliare le scorte.
- 02
Assessment
Fonti dati, qualità, strumenti esistenti e competenze interne.
- 03
Pilota
2–3 mesi per dimostrare il valore con dati reali.
- 04
Scala
Estendi la piattaforma ad altri casi d’uso e reparti.
Domande frequenti
Da dove inizio se non ho mai fatto progetti dati?
Da un caso d’uso specifico e misurabile, con un progetto pilota di 2–3 mesi. Se funziona, si scala.
I miei dati sono disordinati: posso comunque fare analytics?
Sì, ma serve prima una fase di data quality e governance, che includiamo sempre. Mettere ordine nei dati è già un risultato.
Quanto costa un progetto Big Data?
Dipende da fonti dati, qualità dei dati, strumenti di BI e casi d’uso da coprire. Per questo partiamo da un assessment: in poche settimane definiamo perimetro, priorità e una stima precisa del progetto pilota.
Vuoi trasformare i tuoi dati in valore?
Ti proponiamo un assessment della maturità dei tuoi dati.