Decidi con i dati. Scala con l’analisi.
Progettiamo e realizziamo la tua strategia dati: governance del dato, ingegneria (ETL/ELT), piattaforme (DW/Lake/Lakehouse), Business Intelligence e analisi avanzata con IA. Valore in poche settimane: dashboard executive, casi d’uso con ROI e modelli pronti per la produzione.
Cosa risolviamo (impatto sul business)
Applichiamo dati e analisi per risolvere problemi concreti e muovere i KPI. Lavoriamo con direzione, finanza, operations, marketing/vendite e customer care per collegare dati → decisioni → risultati.
Direzione & Finanza
- Forecasting di ricavi e margini
- Chiusure più rapide e riconciliazioni automatiche
- Controllo del rischio con dati affidabili
Operations & Logistica
- Pianificazione di domanda e inventario
- Qualità in tempo reale e manutenzione predittiva
- Ottimizzazione di rotte e SLA
Marketing, Vendite & Cliente
- Lead scoring e attribuzione
- Personalizzazione e LTV
- Analisi ticket e autoservizio
Servizi di dati, BI e analisi
Copriamo l’intero ciclo: strategia dati e governance, ingegneria, piattaforme, BI, analisi avanzata con IA e DataOps/MLOps, con adozione per ruoli.
1) Strategia e Data Governance
Modello di governance, ruoli (CDO, data owner), catalogo e lineage, politiche di qualità, privacy e sicurezza. Allineiamo i dati a obiettivi di business e normative (GDPR e AI Act).
- Deliverable: quadro di governance, catalogo iniziale, KPI di qualità.
2) Ingegneria dei Dati (ETL/ELT & streaming)
Ingest da ERP/CRM, API e file; normalizzazione; modellazione semantica; orchestrazione e test; carichi batch e real-time.
- Deliverable: pipeline versionate, monitoraggio, documentazione tecnica.
3) Piattaforme Dati (DW / Data Lake / Lakehouse)
Design e implementazione su Azure, AWS o GCP con Microsoft Fabric, Snowflake, Databricks o BigQuery. Architettura per ridurre il vendor lock-in.
- Deliverable: architettura, IaC opzionale, data mart e landing zone.
4) Business Intelligence e Visualizzazione
Dashboard executive e operative con Power BI, Tableau, Looker o Qlik; sicurezza (RLS), dizionario KPI e data storytelling.
- Deliverable: dashboard, modello semantico e guide all’adozione.
5) Analisi Avanzata e IA Applicata
Previsioni, segmentazione, rilevazione anomalie e ottimizzazione. IA generativa con RAG per rispondere in linguaggio naturale sui tuoi dati, con spiegabilità.
- Deliverable: modelli/notebook, valutazione e piano di deploy.
6) DataOps & MLOps
Repo versionati, CI/CD di pipeline e modelli, test, osservabilità, retraining e controllo deriva.
- Deliverable: pipeline di rilascio, pannello di osservabilità e policy.
7) Self-Service e Cultura del Dato
Formazione per ruoli, governance dell’autoservizio, kit di visualizzazione e standard UX per abilitare il business ai dati.
- Deliverable: piano di adozione, playbook e kit visual.
8) Servizio gestito (opzionale)
Supporto ed evoluzione di dashboard e casi d’uso; miglioramento continuo e controllo costi.
- Deliverable: SLA, backlog e roadmap trimestrale.
Metodologia Bastelia (30/60/90) — da PowerPoint a produzione
Riduciamo l’incertezza con un quadro chiaro di impatto/fattibilità. In 90 giorni passiamo da diagnosi a piloti misurabili e piano di scalabilità con DataOps/MLOps.
Tecnologie (ci adattiamo al tuo stack)
BI: Power BI, Tableau, Looker, Qlik · Dati: Microsoft Fabric, Snowflake, Databricks, BigQuery, Redshift, Synapse · Orchestrazione/Trasformazione: dbt, Airflow · Linguaggi: SQL, Python.
Casi d’uso tipici
Selezioniamo i casi per impatto/fattibilità e dati disponibili. Alcuni esempi frequenti:
Finanza
- Previsioni di vendite e margini
- Pricing e alert di spesa (FinOps)
- Riconciliazione automatica e chiusure più rapide
Operations
- Manutenzione predittiva e controllo qualità
- Pianificazione domanda e inventario
- Ottimizzazione rotte e SLA
Marketing e Vendite
- Lead scoring, attribuzione e personalizzazione
- Analisi pipeline e opportunità
- Contenuti con IA + revisione umana
Customer Care
- Classificazione e sintesi dei ticket
- Bot con RAG e passaggio a umano
- Autoservizio e analisi della soddisfazione
Deliverable e tempi indicativi
In 2–4 settimane
Diagnosi, mappa dati e shortlist di 4–6 casi con ROI.
In 6–10 settimane
Dashboard executive e 1–2 piloti con metriche di successo.
In 3–6 mesi
Architettura stabile, casi in produzione e adozione per ruoli.
Qualità, sicurezza e conformità
Data governance, controlli privacy e IA responsabile (AI Act) fin dal giorno 0.
Modelli di collaborazione e prezzi
Scegliamo il modello più adatto: progetto a deliverable, pacchetto ore per evolutivi o retainer come servizio gestito.
Domande frequenti
Qual è la differenza tra BI e analisi avanzata?
La BI spiega “cosa succede” e “come va il business” con metriche e dashboard. L’analisi avanzata prevede, segmenta e ottimizza (“cosa succederà / cosa conviene fare”).
Quali deliverable include un progetto BI?
Architettura e modello semantico, pipeline, dashboard, dizionario KPI, sicurezza, documentazione e piano di adozione.
Quale strumento BI scegliere (Power BI, Tableau, Looker o Qlik)?
Dipende da stack, governance e profili. Valutiamo integrazione, licenze, governance e casi d’uso.
Come rientrano privacy e AI Act?
Definiamo controlli di IA responsabile (uomo-nel-circuito), tracciabilità e policy sui dati; documentiamo e monitoriamo i modelli.
Quando vedrò valore?
Primi insight in 4–6 settimane con piloti mirati; scala successiva con DataOps/MLOps.
Lavorate con il mio cloud attuale?
Sì. Ci adattiamo ad Azure, AWS o GCP e agli strumenti già in uso.
Come misurate l’ROI?
Uplift in conversione/ricavi, ore risparmiate e riduzione errori/rework, oltre a metriche di adozione e soddisfazione.
Offrite formazione e supporto?
Sì. Programmi per ruoli e servizio gestito con SLA.
Pronto a decidere con i dati?
Raccontaci il tuo caso e ti proporremo un piano chiaro per trasformare i dati in decisioni.