DATA ANALYSIS


Sfrutta i Big Data per  incrementare il tuo Business

BIG DATA
Cosa sono e perché è importante investirci

Integriamo strumenti consolidati e tecnologie machine learning in un processo di evoluzione delle architetture.

Gli obiettivi che condividiamo con voi sono: monitorare le variabili del business, valutare l’azienda con una lettura semplice e univoca dei dati, condividere le informazioni strutturate e non, interne ed esterne, e verificare il risultato delle azioni intraprese.

DESCRIPTIVE ANALYTICS

Strumenti orientati a descrivere la situazione attuale e passata dei processi aziendali e/o aree funzionali.

PREDICTIVE ANALYTICS

Strumenti orientati a descrivere la situazione attuale e passata dei processi aziendali e/o aree funzionali.

PRESCRIPTIVE ANALYTICS

Strumenti orientati a descrivere la situazione attuale e passata dei processi aziendali e/o aree funzionali.

AUTOMATED ANALYTICS

Strumenti orientati a descrivere la situazione attuale e passata dei processi aziendali e/o aree funzionali.

ALCUNI CAMPI D’APPLICAZIONE DEI BIG DATA

MARKETING

Con i Big Data si possono raccogliere informazioni fino a pochi anni fa inimmaginabili, come recensioni, commenti sui social o dati di comportamento dell’utente sul sito web aziendale, che permettono di profilare il cliente sulla base dell’atteggiamento con il quale si rivolge al brand e non più utilizzando soltanto variabili statiche (tipicamente demografiche). Ciò può portare a intercettare nuovi prospect, ma anche ad aumentare il valore del singolo scontrino, in quest’ultimo caso si può trattare di cross-selling altamente personalizzato, basato su algoritmi sofisticati di raccomandazione

PRODUZIONE

Sono tantissimi gli esempi di utilizzo di analisi dei dati avanzata per ridurre i costi dei processi di produzione, in contesti manifatturieri. Prima di tutto, monitorando costantemente i dati provenienti dai sensori di una fabbrica digitalizzata è possibile comprendere lo stato di salute di tutti i macchinari e quindi prevederne la rottura: si tratta di progettualità di manutenzione predittiva.

Inoltre, l’analisi dei dati sui prodotti (non solo dati tradizionali ma anche immagini!) può permettere una valutazione accurata e automatica della qualità del singolo pezzo (e non più a campione), con un ritorno economico e reputazionale per l’azienda.

CUSTOMER SERVICE & CARE

La Customer experience o Customer journey, è oggi il modo più comune di rappresentare l’interazione cliente-azienda. Per questo motivo essere in grado di raccogliere dati dei diversi touchpoint, saperli organizzare secondo le esigenze dei clienti e analizzarli generando insight di valore è quello che fa della Data analytics una leva strategica di cui non si può più fare a meno. Tutte le informazioni ricavate dalle diverse fonti a disposizione devono convergere verso una struttura dati compatta che raccoglie tutte le aree informative riscontrabili. Queste possono appartenere a diverse categorie:

  • Aree informative socio-demografiche
  • Aree di bisogno
  • Aree di usage
  • Aree di relazione
  • Aree di preferenze

A partire da questo patrimonio informativo si applicano poi le diverse tecniche di Data Analytics e di Machine Learning per impostare strategie Data-Driven che dipendono dal settore di riferimento e dalla funzione.

MEDICO

Combinata con i Big Data, l’AI nell’assistenza sanitaria e in medicina potrebbe organizzare meglio i percorsi dei pazienti o i piani di trattamento, e fornire ai medici tutte le informazioni di cui hanno bisogno per prendere una buona decisione.
Il potenziale dei big data in medicina è enorme e chi sta studiando il settore da anni è convinto che possa effettivamente innovare e migliorare profondamente la sanità. Le ricadute positive saranno, naturalmente, sul paziente. Conoscere un maggior numero di informazioni sul suo stato di salute, infatti, permetterebbe di seguire ciascuno in maniera sempre più personale e “su misura”.


CONTATTACI PER UNA CONSULENZA PERSONALIZZATA