DA BIG DATA A RICH DATA

Oggi le aziende si stanno evolvendo verso un paradigma di accesso ai dati sempre più vicino al real time per poter applicare modelli matematici (AI) in grado di generare risposte sempre più puntuali per azioni immediate in grado di prevenire criticità.

Negli ultimi due anni, infatti, la spinta alla digitalizzazione ha tenuto i riflettori ancora puntati sul mercato dei Big Data, aggiornando però le esigenze delle aziende in una direzione più concreta.

Oggi infatti le aziende hanno bisogno di:

  • Aumentare il margine
  • Migliorare la produttività
  • Indirizzare azioni sempre più veloci e precise verso il business
  • Ridurre l’impatto ambientale

Esigenze orientate al business che hanno influito anche sul concetto stesso di Big Data. I Big Data infatti indicano una raccolta di dati informativi estesa in termini di volume, velocità e varietà che necessita di tecnologie e tool di analytics per l'estrazione di valore o conoscenza elevandolo in Rich Data, che indica una raccolta di dati arricchiti dall’analisi matematica, visualizzazione ed esperienza sul campo. Una valorizzazione del dato orientata proprio ad ottenere informazioni utilizzabili su ogni ambito del business.

La capacità di arricchire il dato in real time, infatti, permette di ottenere un’informazione che è la fusione tra il dato storicizzato e gli eventi che si sono appena manifestati, orientando così decisioni strategiche sempre più adatte alle esigenze di business.

Grazie a competenze verticali, Npo Sistemi, da sempre partner per soluzioni di Digital Transformation, affianca le aziende nel percorso per abilitare l’Innovazione, che si realizza attraverso un dialogo costante per proporre le migliori tecnologie presenti sul mercato scelte in base ad esigenze specifiche.

Si tratta di un vero e proprio Data Journey che si realizza attraverso:

1.Data Collection: la raccolta dei dati attraverso dispositivi IoT e tecnologie di RPA (Robotic Process Automation);

  1. Governance e sicurezza del dato: volte a documentare e mappare il dato e capire poi chi lo utilizza, a quale fine e a chi distribuirlo;
  2. Analisi e visualizzazione delle informazioni attraverso strumenti di Business Intelligence, Advanced Analytics e Business Automation;

4.Modellazione matematica avanzata grazie all’applicazione delle tecniche comunemente chiamate di Intelligenza Artificiale e Continuous Intelligence.

DATA DRIVEN ED EVENT DRIVEN

A questo proposito, l’approccio di Npo Sistemi è sia Data Driven che Event Driven, a seconda delle necessità di scalabilità e flessibilità più adatte al Data Journey del Cliente.

L’obiettivo è quello di realizzare un’architettura che evolve nel tempo, in grado così di rispondere anche alle nuove esigenze dei Clienti, mantenendo sotto controllo gli investimenti.

Un continuous data enrichment, che migliora le azioni dei ruoli decisori per ottenere maggior produttività e marginalità.


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Per maggiori approfondimenti

ANALYTICS & AUTOMATION

Di cosa hai bisogno?

Data Management

Definire, uniformare e gestire i dati condivisi da tutte le aree aziendali attraverso una vista unica dei dati relativi a Clienti, prodotti, fornitori e asset secondo le attuali normative.

  • Integration
  • Governance
  • Quality
  • Machine Learning – Operations 
  • Streaming Data
  • Architettura ed eventi
  • Data security
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Business Intelligence

Analisi e messa in relazione di dati strutturati e non strutturati, allo scopo di individuare correlazioni tra fenomeni diversi.

  • Reporting
  • Dashboarding
  • CPM (Financial Planning, Human Resources Planning, Sales & Operations, Field Force Planning)
  • Data Warehouse

 

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Advanced Analytics

Analizzare dati e contenuti per scoprire relazioni e correlazioni, sviluppare analisi previsionali, e raccomandazioni.

  • Sales & Operations (Sales Intelligence, Pattern Recognition, Customer Intelligence)
  • Marketing (Text mining, Image Recognition, Social Media Analytics, Sentiment Analysis)
  • Service (Anomaly Detection, Incident Classification)
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Automation

Automazione di processi aziendali mediante l’utilizzo di tools di RPA (Robotic Process Automation).

  • Customer Behaviour Analytics (Customer Knowledge, Predicting customer behaviour)
  • Chatbot & Conversational AI
  • RPA – Robotic Process Automation
  • IPA – Intelligent Process Automation (Computer Vision, Cognitive Automation)
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