Siamo nell’era del Cognitive Computing, la Digital Transformation non è un fine ma un passaggio necessario per poter accedere a tecnologie e metodologie rivoluzionarie come Artificial Intelligence, Big Data e Machine Learning che rappresentano già oggi un punto fermo nello scenario tecnologico e funzionale a disposizione del mercato.
Tutti questi strumenti, in rapidissimo sviluppo, presuppongono l’esistenza di basi di dati molto estese e in costante aumento; tutte le aziende, pubbliche, private così come i singoli individui sono ormai diventati grandi “fabbriche di dati”.
La sfida più grande per la maggior parte delle aziende risiede quindi oggi nella capacità di acquisire un vantaggio competitivo lavorando sui Big Data che ci circondano e che sono di origine, struttura e forma differenti tra loro.
Unire, integrare, mescolare e analizzare elementi, dati e informazioni di natura eterogenea permettendo di ottenere risultati più utili rispetto ai singoli dati di partenza è il traguardo attuale delle soluzioni di Business Analytics.
Sulle grandi moli di informazioni disponibili si possono oggi creare nuovi contesti d’analisi per ottenere il massimo del valore possibile dalle informazioni che si trattano avendo a disposizione dati sempre più sofisticati e per conquistare nuove conoscenze da informazioni disponibili.
Blue BI da tempo affianca le aziende che vogliono fare proprio questo approccio nella realizzazione di sistemi integrati che rafforzino le loro potenzialità di analisi e di distribuzione dei dati.
Mashup e Advanced Analytics rappresentano due esempi delle potenzialità offerte dai moderni strumenti di analisi.
MASHUP
Le applicazioni di Mashup combinano dati e informazioni provenienti da varie fonti, le presentano all’utente integrate in un’unica interfaccia grafica complessiva e offrono funzioni e servizi per generare nuove ricerche ed analisi ed ottenere il più alto valore possibile dai dati.
In un Mashup, il risultato finale è composto tipicamente da una combinazione di dati interni aziendali e di applicazioni analitiche e transazionali che si possono anche integrare con dati provenienti dall’esterno e contenuti Web.
Si creano così facilmente nuovi prodotti che utilizzano l’unione di dati già esistenti, per conquistare nuove conoscenze da informazioni disponibili , aumentandone il valore, accrescendone l’utilità sia a livello personale che a livello professionale e trasformandoli in conoscenza strategica.
Alcuni esempi di utilizzo possono essere:
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Creare pagine che uniscono la strategia di comunicazione aziendale con l’analisi dei dati
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Avere dashboard o display che uniscono dati locali con dati centrali, anche in tempo reale per abilitare i processi tipici in ambito industry 4.0
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Contestualizzare in un’unica pagina processi di budgeting & planning con processi analitici e di valutazione impatti
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Realizzare delle cartine interattive collegate direttamente con le zone di rilevazione, mediante le quali analizzare l’organizzazione e la distribuzione della propria rete di vendita
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Pubblicare in tempo reale all’interno del portale aziendale i valori della propria produzione interna o della vendita
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Integrare l’andamento di una campagna di marketing
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L’unico limite sono i fabbisogni e la creatività
ADVANCED ANALYTICS – Approccio Data Scientist per una data driven company
Con gli strumenti di Advanced Analytics e gli algoritmi di Machine Learning siamo in grado oggi di esaminare dati, individuare correlazioni nascoste e prevedere scientificamente legami tra fenomeni che ad una prima analisi possono risultare invisibili, portando sempre di più alla luce il valore intrinseco dei dati e facendo in modo che generino informazioni utili non solo a comprendere il presente, ma ad orientare le scelte strategiche aziendali future.
Mashup con Qlik e R
Grazie all’integrazione con R, un linguaggio di programmazione specifico per l’analisi statistica dei dati, e di Qlikview-Qlik Sense , è possibile realizzare, senza interventi di programmazione complessi, analisi avanzate sui Big Data, creare grafici per facilitarne l’esame, valutarne l’andamento e definire al meglio le strategie di sviluppo, evidenziando le attività che producono i risultati migliori potendo quindi concentrare su di esse i propri sforzi.
Si possono ad esempio migliorare le attività di manutenzione di apparecchiature industriali ed elettrodomestici, ottimizzare gli approvvigionamenti di materiale in previsione delle richieste di mercato, prevedere i comportamenti di acquisto per categorie di consumatori, migliorare i risultati delle campagne di marketing o rendere più efficace la gestione delle risorse aziendali.
I Data Scientist di Blue BI possono predisporre per voi analisi quali:
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analisi di regressione lineare (semplice o multipla);
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test di ipotesi statistica;
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analisi della varianza;
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analisi delle componenti principali (PCA);
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analisi delle serie temporali;
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clustering;
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classificazione;
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text mining.
Chiedi un incontro (marketing@bluebi.it) con i nostri esperti per approfondire e farti illustrare gli altri casi di successo di Blue BI e cogliere le potenzialità offerte da queste soluzioni.
