I nostri servizi

Scopri la soluzione su misura per la tua attività

Le aziende che si affidano a noi, usufruiscono di soluzioni ad hoc che puntano ad identificare i dati e le informazioni di interesse su cui concentrarsi e, partendo da queste, sviluppano strategie e applicazioni per trasformarli in conoscenza in tempo reale, simulando scenari e possibilità di Business nascosti (Business Discovery) per guidare così le decisioni aziendali.

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Le aziende che si affidano a noi, usufruiscono di soluzioni ad hoc che puntano ad identificare i dati e le informazioni di interesse su cui concentrarsi e, partendo da queste, sviluppano strategie e applicazioni per trasformarli in conoscenza in tempo reale, simulando scenari e possibilità di Business nascosti (Business Discovery) per guidare così le decisioni aziendali.

Data Management

Il DATA MANAGEMENT è l’insieme delle architetture, politiche e procedure che consentono di conservare e utilizzare i dati in modo sicuro ed efficiente, per creare valore.

Data Preparation

La DATA preparation, o preparazione dei dati, è l’attività che serve a organizzare i dati provenienti da fonti eterogenee e non ancora elaborati, prima dell’inserimento in database/Data Warehouse.

La Data preparation è fondamentale per un data management efficace e richiede la maggior parte del tempo dell’intero processo di gestione: i dati non elaborati vengono così trasformati in output pronti per essere analizzati.

Data Quality

La DATA Quality racchiude tutte le operazioni che servono a garantire che il dato sia accurato e utilizzabile per gli scopi previsti.

Data Governance

La DATA Governance allinea la gestione dei dati alle strategie aziendali: dagli obiettivi di sviluppo alla compliance normativa, detta le regole di funzionamento e monitoraggio dei processi, automatizza processi operativi, ma garantisce la tracciabilità della filiera di gestione all’interno e all’esterno dell’organizzazione.

Data Access

Il DATA Access, comprende tutte quelle attività che favoriscono l’accesso ai dati, ovvero la capacità di recuperare dati da qualsiasi fonte e in qualsiasi formato: file di testo, database, email, feed dei social, ecc.

Data Integration

Proprio della combinazione dei dati si occupa la DATA Integration, che unisce, integra, manipola e trasforma i dati provenienti da sistemi diversi per una visione complessiva del fenomeno da analizzare.

Tra i più comuni processi di data integration ci sono gli ETL (Extract, Transform, Load) e gli ELT (Extract, Load & Transform), differenti solo per i tempi e le modalità di trasformazione dei dati. I più importanti strumenti e tools di Data integration, oggi disponibili sul mercato, riescono a racchiudere quasi tutte le azioni e le procedure, che costituiscono il concetto di Data Management.

Web Application

Le web app sono ideate e sviluppate per facilitare la vita delle aziende e del loro business: uniscono infatti la potenza di un software sviluppato ad hoc con la semplicità d’uso e la portabilità del web.

Grazie all’utilizzo di una web application in azienda è possibile raggiungere obiettivi di efficienza interna e di innovazione, risparmiare tempo e risorse per migliorare i processi interni aziendali e, mediante progetti studiati ad hoc, incrementare fidelizzazione dei clienti e fatturato.

Data Analytics

Nelle best practice del Data Management, la Data Analytics rappresenta il momento in cui i dati trattati, vengono messi a disposizione delle aziende e nello specifico nelle mani dei decisori. Ha quindi come obiettivi la trasformazione dei dati in informazioni. Per rendere possibile tutto ciò, mediante le più avanzate metodologie statistiche, vengono effettuate analisi descrittive in grado di fotografare lo stato dell’arte e rispondere a domande come: cosa è successo, quando, in che misura, perché e quali azioni sono necessarie. E’ possibile allo stesso tempo effettuare analisi predittive, per ipotizzare scenari futuri e in base ad essi indirizzare le scelte di business, rispondendo alla domanda “Che succede se?”.

Big Data

Per Big Data si intendono tutte le tecnologie in grado di acquisire, gestire ed elaborare grandi quantità di dati eterogenei. Data Scientist, esperti di prodotti, progettisti e sviluppatori di sistemi sono il nostro team di esperti. Big Data capaci di supportare i nostri clienti nel creare un sistema di analisi complesso.
Le 5 “V” che caratterizzano oggi i Big Data:

Volume

Tecnologie proprie dei Big Data, come i data Lake e Hadoop, consentono ad aziende che raccolgono ogni giorno dati da diverse fonti (come ad esempio transazioni commerciali, dispositivi intelligenti IoT, apparecchiature industriali, video, social media, e-mail, etc.), di riuscire a gestire nello stesso posto dati così diversi tra loro.

Velocità

Sensori e contatori intelligenti, oltre all’accesso e all’utilizzo dei dati dei Social media o dalle mail, o ancora, l’utilizzo massivo del digitale nelle transazioni Bancarie e commerciali, hanno portato la necessità di gestire questi continui fiumi di dati in tempo quasi reale. Detto altrimenti con la crescita dell’Internet of things (IoT), i flussi di dati verso le imprese devono essere gestiti a una velocità senza precedenti.

Varietà

I dati provenienti dalle più svariate fonti, sono disponibili in tutti i tipi di formati, dai dati strutturati e numerici nei database tradizionali, ai documenti di testo non strutturati (e-mail, video, audio, dati di stock e transazioni finanziarie). Pertanto, questa varietà di formati possono essere gestiti grazie alle caratteristiche dei Big Data, che non necessitano di un preciso schema dei dati, come nelle basi dati tradizionali. Infatti, si parla di strutture NO-Sql per far convivere e governare dati strutturati e non strutturati e trarre da essi valore (Big Data Analytics).

Veridicità

I dati essendo di natura completamente diversa tra loro, confluiscono spesso (ma non solo) direttamente dalle fonti che lo producono (sensori, transazioni, documenti, social, ecc.), per essere poi analizzate anche in near real time, ma senza un adeguato processo di pulizia e certificazione.

Nei primi progetti di Big Data, si è prestata troppa poca attenzione a questo aspetto, rendendo di fatto le analisi sui dati assai poco attendibili. Oggi invece la “veridicità” è considerata una caratteristica intrinseca del dato da inserire nel processo di analisi.

Valore

Trasformare i dati in valore è alla base della business intelligence. L’elemento oggettivo del dato, è un aspetto tautologico che va attentamente considerato per evitare il precipitato di dati inattendibili.

Il bisogno di definire con chiarezza, in stretta relazione con il business owner del processo che genererà un determinato dato, quali sono gli elementi che caratterizzano il dato stesso, consentirà all’analytics un valore di business attendibile e misurabile.