Cosa sono i Big Data e perché conviene investirci?

Integriamo strumenti consolidati e tecnologie di Machine Learning in un processo di evoluzione delle architetture aziendali. Gli obiettivi che condividiamo con i nostri clienti 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.

Quali tipi di analisi dei dati offre AND ITALIA?

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Descriptive Analytics

Descrive la situazione attuale e passata dei processi aziendali e delle aree funzionali.

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Predictive Analytics

Analizza i dati per rispondere a domande su cosa potrebbe accadere in futuro.

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Prescriptive Analytics

Propone al decision-maker soluzioni strategiche sulla base delle analisi svolte.

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Automated Analytics

Implementa autonomamente l'azione proposta in base al risultato delle analisi.

Alcuni campi di applicazione dei Big Data

Illustrazione dell'applicazione dei Big Data al Marketing

Marketing

Con i Big Data si possono raccogliere informazioni fino a pochi anni fa inimmaginabili — recensioni, commenti sui social, dati di comportamento sul sito web — per profilare il cliente in base al suo atteggiamento verso il brand, e non più solo con variabili demografiche statiche. Questo permette di intercettare nuovi prospect e aumentare il valore del singolo acquisto, anche con cross-selling personalizzato basato su algoritmi di raccomandazione.

Illustrazione dell'applicazione dei Big Data alla Produzione

Produzione

Monitorando costantemente i dati provenienti dai sensori di una fabbrica digitalizzata è possibile comprendere lo stato di salute dei macchinari e prevederne la rottura, con progetti di manutenzione predittiva. L'analisi dei dati sui prodotti — non solo dati tradizionali, ma anche immagini — permette inoltre una valutazione accurata e automatica della qualità di ogni singolo pezzo, non più a campione.

Illustrazione dell'applicazione dei Big Data al Customer Service

Customer Service & Care

La Customer Experience è oggi il modo più comune di rappresentare l'interazione cliente-azienda. Per questo è fondamentale raccogliere i dati dei diversi punti di contatto, organizzarli secondo le esigenze dei clienti e analizzarli per generare insight di valore. Le informazioni raccolte convergono in genere in queste categorie:

  • Aree informative socio-demografiche
  • Aree di bisogno
  • Aree di utilizzo (usage)
  • Aree di relazione
  • Aree di preferenze

A partire da questo patrimonio informativo si applicano le tecniche di Data Analytics e Machine Learning per impostare strategie data-driven, in base al settore e alla funzione aziendale.

Illustrazione dell'applicazione dei Big Data in ambito Medico

Medico

Combinata con i Big Data, l'AI in ambito sanitario può aiutare a organizzare meglio i percorsi dei pazienti e i piani di trattamento, fornendo ai medici tutte le informazioni necessarie per decisioni più accurate. Conoscere un maggior numero di informazioni sullo stato di salute del paziente permette di seguirlo in modo sempre più personale e su misura.

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