Avere accesso a enormi quantità di dati è la base del vantaggio competitivo delle aziende di qualsiasi settore. Ma non è sufficiente.
Per sfruttare il potere dei dati ed estrarre KPI utili per il Business, è necessario comprendere i Big Data a disposizione e utilizzarli nella maniera corretta, trasformando le informazioni in dati strutturati (Smart Data) per supportare e rendere più agili le decisioni aziendali per produrre risultati più rapidi ed efficaci
Cosa è la Data Intelligence e quali sono i trend in atto
“La data intelligence è il processo di analisi dei dati grezzi dai sistemi operativi al fine di prendere una decisione informata sul business”
I trend chiave della data intelligence per costruire aziende realmente competitive sono:
- Il “Data Fabric”, ovvero la capacità di un’organizzazione di aggregare i propri dati per generare valore tramite il Decision intelligence, la capacità di costruire decisione basati sugli analytics e sull’ai
- L’Hyperautomation, un approccio disciplinato e orientato al business per identificare, controllare e automatizzare rapidamente il maggior numero possibile di processi aziendali e IT, consentendo la scalabilità, il funzionamento remoto e l'interruzione del modello di business
- L’AI engineering e l’MLOPS che hanno la capacità di trasformare tutto il lavoro fatto sull’AI in qualcosa di “operazionale” cioè in qualcosa che incide concretamente sul business ad una velocità ottimizzata
Gli obiettivi di un progetto di Data Intelligence
Tutti i processi aziendali, di back end, di produzione, sales&marketing, beneficiano di progetti di Data Intelligence. Lutech ha realizzato progetti per top player dei vari settori che hanno consentito di:
- Individuare i gap nei processi aziendali e ottimizzarli
- Ridurre i costi e i rischi gestendo e anticipando anomalie di vario tipo
- Migliorare la customer experience e la customer retention, grazie a logiche di personalizzazione e al miglioramento di processi cruciali della supply chain
- Anticipare i trend grazie all’analisi dei consumer insights
- Prevedere il forecasting delle vendite
Le solutions al centro del percorso di Data Intelligence & Analytics guidato da Lutech compongono un ecosistema completo e integrato, in cui la Data Intelligence Advisory, con cui supportiamo i nostri clienti nell'analisi delle prestazioni dei loro sistemi, è il fattore di successo e distintivo della roadmap proposta da Lutech:
Data Intelligence Platform
Progettiamo, installiamo e gestiamo piattaforme dati. Dopo l'implementazione dei progetti forniamo supporto applicativo e infrastrutturale attraverso il nostro Data Operation Center che ha capacità specifiche sulla gestione, supporto e monitoraggio della piattaforma dati in modalità 7x24x365.
Data Integration
L'integrazione dei dati è al centro di ogni piattaforma di dati. Il nostro team gestisce la prima fase di data ingestion in cui i dati di origine vengono immessi così come sono nella piattaforma dati e successivamente si occupa della trasformazione dei dati, quando i dati grezzi vengono puliti, integrati e ingegnerizzati per costruire il data warehouse su cui è costruito il livello di business intelligence.
Data Governance
Attraverso un insieme di tecniche, di ruoli e processi organizzativi gestiamo in modo efficace i temi della conoscenza, della qualità, della sicurezza, dell'accessibilità e proprietà dei dati aziendali.
Data Science
Utilizziamo machine learning e AI per estrarre informazioni significative dai dati e creare modelli predittivi per i vari casi d’uso, al fine di massimizzare i risultati ottenibili.
Data Visualization
Attraverso soluzioni di Reporting, Business Intelligence e Dashboard rendiamo l’analisi dei dati fruibile, accessibile e consultabile dai team di business coinvolti
Data Intelligence Applications
Forniamo applicazioni verticali nel contesto della smart data intelligence come Corporate o Enterprise Performance Management, gestendo i vari processi e le varie metodologie per il monitoraggio e la gestione delle prestazioni di un'organizzazione, in base ai Key Performance Indicators (KPIs) come i ricavi, ritorni sugli investimenti (ROI), costi generali e operativi.
Il processo per creare Data Architecture di successo e le soluzioni di Lutech Smart Data Intelligence & Analytics
In che modo il team di Big Data e AI di Lutech supporta i Clienti nel risolvere i problemi aziendali e diventare motore dell’accelerazione del cambiamento per la tua azienda?
1) Individuiamo i dati di valore
All'interno degli asset informativi, dalle diverse fonti, identifichiamo i dati più preziosi e significativi in relazione ai processi principali
2) Organizziamo e integriamo i dati per una visione olistica e completa
Strutturiamo ambienti organizzati, integrati e sicuri, in cui far confluire i dati, seguendo le best practices della data governance
3) Costruiamo un sistema a supporto delle decisioni
I dati elaborati e aggregati consentono la creazione di analisi aziendali e di advanced analytics
4) Ti consentiamo di prendere decisioni realmente informate
Questi nuovi strumenti ti consentono di prendere decisioni informate volte a ottimizzare il business aziendale
La fase iniziale di definizione degli obiettivi di business e delle esigenze del cliente, insieme alla fase di Data Study, è fondamentale per implementare modeling di dati nella fase di sviluppo. Solo con queste premesse sarà possibile utilizzare le nuove informazioni per risolvere il pain aziendale che ha dato origine al progetto. Gestiamo quindi l’intero ciclo di vita del dato, dalla mappatura delle sorgenti dei dati, alla definizione dei kpi con il Business, seguendo step definiti:
- Data Sources: le sorgenti dati (crm, erp, iot, ecc.) sono alla base del processo di costruzione della data architecture
- Data Ingestion: il processo attraverso il quale i dati vengono immessi nel data repository.
- Data Transformation: trasformando i dati in dati di valore, curati e normalizzati è possibile ingegnerizzare il flusso e costruire indicatori di performance, di previsione, per guidare l’azienda nella direzione di business desiderata
- Data Access: la fase attraverso il quale si accede ai dati
- Data Consumer: i dati vengono trasformati in algoritmi e quindi in azioni da intraprendere per il business, grazie al Data Science e alla Data visualization
Alla base del processo vi sono naturalmente l’architettura, la data platform, e la data governance, con il suo insieme di politiche e strumenti per scoprire, mappare e classificare al meglio i dati del cliente in modo corretto al fine di costruire sistemi basati sui dati in modo rapido e coerente.
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