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DIGITAL Solutions

Data & AI

DIGITAL Solutions

Data & AI

L’integrazione dei business data aziendali con il mondo esterno può permettere alle aziende di completare un’efficace processo di Digital Transformation, che non si limiti all’adozione di nuove tecnologie ma che integri e coinvolga tutto l’ecosistema business, incentivando la trasparenza, la condivisione e l’inclusione di tutti gli stakeholder.
Si tratta di un’enorme sfida per ogni tipo di azienda. Il nostro approccio al dato sfrutta le migliori tecnologie per digitalizzare, robotizzare e automatizzare le aziende.

Intelligence driven organisations

Applicando l’approccio IDO (INTELLIGENCE DRIVEN ORGANISATIONS) aiutiamo le organizzazioni a identificare l’insieme di risultati aziendali che desiderano ottenere e la direzione che vogliono prendere nel futuro, attraverso il supporto alla digitalizzazione dei processi, in modo che possano essere implementati, monitorati, misurati e migliorati continuamente nel tempo, creando digital feedback loops.

I Digital Feedback Loops

Si tratta di flussi di informazioni che diventano evidenti quando un processo aziendale viene riprogettato intorno ai dati (dall’utilizzo del sito Web, alle richieste di vendita, sino alle operazioni di back-office e alle attività dei dipendenti o l’uso in tempo reale dei prodotti). Tutti questi dati vengono raccolti e utilizzati per ottimizzare quel particolare processo grazie ad applicazioni abilitate dall’AI. Tutte le informazioni possono essere riportate ai processi aziendali che ne hanno bisogno. Non ci sono silos di dati.

Agile data modelling

Grazie a logiche di Data Virtualization e Agile Data Warehousing, siamo in grado di supportare l’azienda in tutto il processo di design e implementazione di una soluzione Business Analytics riducendo al minimo il Total Cost of Ownership. La capacità di integrazione tra tutte le moderne tipologie di data stores consente di sfruttare informazioni contenute in dati strutturati e non. La creazione di Agile Data Lake, in piena metodologia Agile, permette di sfruttare in tempi rapidi tali informazioni e trasformarle in modelli dati virtualizzati fruibili dagli utilizzatori finali tramite strumenti di self-service BI e Visual Storytelling.

Predictive analytics

Una Intelligence Driven Organisation non deve conoscere solo il proprio passato, ma anche utilizzare le informazioni in proprio possesso per capire il contesto “futuro”. Tool di predictive analytics, text analysis e graph analytics sono in grado di individuare pattern fondamentali nei propri dati.

Machine learning

Utilizzare algoritmi e tool di Machine Learning in una soluzione Business Analytics permette di migliorare e automatizzare il processo decisionale. La possibilità di sfruttare Fast Data e dati in real time permette di essere più reattivi in tutti i processi aziendali.

MICROSOFT POWER BI

Power BI è un servizio d’analisi aziendale prodotto da Microsoft. Fornisce visualizzazioni di dati interattive e funzionalità di business intelligence con un’interfaccia grafica, per consentire agli utenti di creare report e dashboard.

MICROSOFT AI

Servizi cognitivi di Azure sono servizi di intelligenza artificiale basati sul cloud che consentono agli sviluppatori di creare intelligenza cognitiva in applicazioni senza avere competenze o conoscenze dirette di intelligenza artificiale o data science. Sono disponibili tramite LE API REST e gli SDK della libreria client nei linguaggi di sviluppo più diffusi. Servizi cognitivi di Azure consente agli sviluppatori di aggiungere facilmente funzionalità cognitive alle applicazioni con soluzioni cognitive in grado di visualizzare, ascoltare, parlare e analizzare.

Servizi cognitivi può essere classificato in quattro pilastri principali:

  • Visione
  • Sintesi vocale
  • Lingua
  • Decisione
DIGITAL LAKE

Digital Lake è il nuovo sistema informativo aziendale costituito da un ecosistema di business apps, che facilitano il lavoro di manager e dipendenti, appoggiate ad un’unica piattaforma di raccolta, verifica e accesso ai dati aziendali, da qualsiasi fonte essi provengano. Completamente orientato ad abbattere i silos aziendali, Digital Lake disaccoppia i sistemi che costituiscono le fonti dati dagli applicativi con cui lavorano quotidianamente i dipendenti. In questo modo si diminuisce il lead time e si crea un sistema durevole, che favorisce il cambiamento e non subisce contraccolpi in caso di sostituzione di una sorgente dati (ERP, impianto, CRM, etc…).

iot-
Azure IoT Hub su Azure Stack Hub

IoT Hub oggi connette milioni di dispositivi in modo che possiate monitorare, gestire e far funzionare i vostri dispositivi dal cloud. L’implementazione di IoT Hub su Azure Stack Hub consente di gestire l’intera soluzione, dalla pipeline di ingestione dei dati al flusso di lavoro analitico, fino alla gestione dei dispositivi e dei sensori IoT, il tutto dal proprio datacenter. L’anteprima di oggi sblocca una miriade di scenari IoT on-premises, tra cui l’edge computing ibrido per una bassa latenza e l’indipendenza dal cloud, la conformità con la sovranità dei dati e altri scenari ibridi ricchi e complessi che non possono essere forniti sul cloud Azure.

sap

Il nostro approccio verso l’universo SAP e le high velocity enterprise consente di sfruttare sia logiche Near Real Time che Memory Streaming, rispettando la soluzione ERP scelta dall’azienda. Nel primo caso, sfruttando connettori info source e l’aggiornamento incrementale dei dati nel Data Hub, le informazioni sono disponibili per essere consumate da strumenti di dashboarding e reporting a distanza di poco tempo, consentendo agli utilizzatori finali di prendere decisioni basandosi su tutti gli insights necessari. Nel secondo caso vengono sfruttate in tempo reale strutture logiche standard e le capacità dei più avanzati strumenti di Visual Analytics sul mercato, eliminando la latenza di aggiornamento delle informazioni.

Da un approccio più «classico» che prevede il «finding» di modelli rilevanti all’interno del patrimonio informativo aziendale con finalità di trarre un valore aggiunto dal mondo delle Operations rispondendo alle domande di Business, ad uno più «up-to-date» finalizzato a scoprire relazioni, critical paths, prevedere o simulare risultati e automatizzare il processo decisionale cogliendo le informazioni direttamente dai dati, «insights», facilitando e alimentando meccanismi di apprendimento adattivo.