perché investire in data analytics.

Per un'azienda, investire in data analytics rappresenta una leva strategica fondamentale per la crescita. Il mercato italiano dei Big Data e Business Analytics riflette questa urgenza, con un valore che ha raggiunto i 3,42 miliardi di euro e una crescita annuale stimata del 20% nel 2024, secondo l'Osservatorio Big Data & Business Analytics del Politecnico di Milano.

Questa espansione è guidata dalla certezza del valore generato: le analisi dimostrano che i progetti di data analytics registrano un tasso di successo altissimo, producendo risultati da "buoni" a "disruptive" in termini di ritorno sull'investimento (ROI). I benefici principali si manifestano in miglioramento dell'engagement con il cliente, incremento delle vendite e sensibile riduzione del time to market.

Noi di Randstad Digital, siamo il partner strategico ideale per navigare questa trasformazione digitale. Attraverso servizi di consulenza in machine learning e data analysis, aiutiamo le aziende a capitalizzare l'enorme potenziale dei dati, garantendo che ogni progetto non solo sia allineato con la strategia aziendale, ma massimizzi il ROI nel medio-lungo periodo.

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data strategy.

qual è lo scopo della strategia dei dati di un'azienda?

I dati sono fondamentali per raggiungere gli obiettivi di business, automatizzare i processi, personalizzare le esperienze, stimolare la crescita e l’innovazione. Per questo motivo, si parla sempre più di “data driven organizations” e la data strategy risulta sempre più allineata alla strategia di business. 

Grazie alla Data Strategy le organizzazioni definiscono come usare i propri dati coerentemente con quelle che sono le priorità di business. Grazie a strumenti di data management e data analytics le aziende possono assegnare priorità alle attività a maggior valore, in modo da raggiungere i propri obiettivi in modo più efficace ed efficiente e allocare al meglio le risorse disponibili.

Scopri i nostri servizi di consulenza in data analytics.

consulenza analytics.

“the power of data” per insight strategicamente decisivi. 

Sfruttare gli insight generati dai dati per prendere decisioni data driven non significa solo produrre report e dashboard, ma anche garantire l'integrità della fonte in ogni fase del processo. 

Grazie ai nostri servizi di consulenza in dati & analytics siamo in grado di supportare le aziende attraverso servizi di data consulting personalizzati in grado di rispondere ad ogni sfida di business. 

  • data engineering

    Aiutiamo le aziende a integrare le fonti di dati,  ci occupiamo di data modeling e di strutturare piattaforme di advanced analytics, sia che si tratti di data warehouse o di data lake. Inoltre, grazie alla collaborazione con data engineer siamo in grado di aiutare le aziende a strutturare i propri dati e costruire modelli e repository pertinenti. 

  • data analytics

    Aiutiamo le aziende a sfruttare la potenza di tecnologie come l'Intelligenza Artificiale (AI), il Machine Learning (ML) e l'Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) per analizzare i big data e ricavare insight azionabili. Applichiamo strumenti analitici e utilizziamo reporting tools per estrarre i dati e fornire strumenti di business intelligence personalizzati.

  • data management

    Supportiamo le aziende nel gestire la qualità dei dati, dalla loro creazione e per il loro intero ciclo di vita, garantendo governance e conformità. Per fare questo, ci occupiamo di  pianificare, costruire e gestire i processi e gli strumenti di data management.

  • intelligent automation

    Automatizziamo la gestione dei dati utilizzando l'automazione robotica dei processi (Robotic process automation - RPA), l’Artificial Intelligence (AI), il Deep learning e le reti neurali.

  • actionable insights e data driven decisions

    Abilitiamo le aziende a ricavare le informazioni necessarie per prendere decisioni più consapevoli al fine di raggiungere gli obiettivi di business. 

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analytics consulting: le nostre aree di competenza.

Abbiamo una profonda competenza nei dati e nella relativa analisi tale e siamo in grado di  coprire i settori più disparati. Ciò ci consente di offrire un'ampia gamma di analytics capabilities, che possono colmare una specifica lacuna di competenze o supportare le aziende in tutto il ciclo di vita dei propri dati.

  • creazione e integrazione dei dati

    Ti aiutiamo a integrare le tue fonti di dati e ad implementare tecnologie e metodi per creare dati in modo preciso e coerente.

  • qualità e garanzia dei dati

    Ci assicuriamo che tu possa fidarti dei tuoi dati attraverso una gestione meticolosa dei numeri, garantendo la qualità e l'integrità durante tutto il ciclo di vita.

  • data management

    Ti assistiamo nell'implementazione di un sistema di gestione dei dati e dei metadati che controlli e convalidi le informazioni in ogni fase.

  • governance & compliance

    Lavoriamo con te per definire e mettere in opera politiche e sistemi adeguati di governance dei dati.

  • modellazione dei dati

    Ti aiutiamo a comprendere tutti i dati all'interno della tua azienda, a modellare le relazioni e a capire come possono essere sfruttate.

  • migrazione e modernizzazione dei dati

    Ti aiutiamo a migrare i dati su nuove piattaforme e, nel farlo, a modernizzare questi dati e il modo in cui li utilizzi.

  • data warehousing & lakes

    Inseriamo esperti per assisterti nel modernizzare e ristrutturare i tuoi dati in un data lake o data warehouse.

  • reporting & BI

    Rendiamo i dati più comprensibili, che sia sistemare una dashboard e report o una self-service business intelligence.

  • AI, ML & NLP

    Ti aiutiamo a sfruttare tecnologie come l'Intelligenza Artificiale (AI), il Machine Learning (ML) e l'Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) per analizzare i big data e utilizzare l'apprendimento per scoprire intuizioni operative.

  • automazione dei dati

    Ti assistiamo nell'utilizzare automazioni per velocizzare il processo dei dati ed arricchirli al fine di generare un maggior valore.

i vantaggi dei servizi di analytics consulting.

consulenza dati & analytics per PMI.

  • ha l'obiettivivo raggiungere efficienza operativa e controllo dei costi, oltre a garantire l'accessibilità e la democratizzazione dei dati
  • gli investimenti iniziali sono focalizzati e ottimizzati, grazie a progetti gestiti in cloud 
  • time-to-value relativamente breve (in media di 3-6 mesi), grazie anche all'implementazione di soluzioni di business intelligence descrittiva
  • tra i benefici principali, troviamo: miglioramento dell’engagement con il cliente, incremento delle vendite, riduzione del time to market, ampliamento dell’offerta di nuovi prodotti e servizi e l’ottimizzazione dell’offerta attuale al fine di aumentare i margini e riduzione dei costi.

consulenza dati & analytics per grandi aziende.

  • ha l'obiettivo di generare un vantaggio competitivo, dando priorità alla trasformazione digitale del business e all'integrazione strategica dei dati
  • prevede investimenti più strutturali, ad esempio in piattaforme di analytics e data governance
  • time-to-value più lungo (9-18 mesi per un impatto completo), in quanto la trasformazione completa richiede l'integrazione di advanced analytics e AI
  • i principali benefici riguardano: l'iperpersonalizzazione dell'offerta su larga scala, previsioni predittive accurate e possibile riduzione del rischio operativo e finanziario.
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consulenza in data analytics.

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resta al passo con le tecnologie emergenti.

Il panorama della data analytics è in rapida evoluzione. Per eccellere, è necessario guardare oltre la business intelligence tradizionale e abbracciare le tecnologie che stanno ridefinendo la creazione di valore e l'efficienza operativa. In Randstad Digital Consulting & Managed Solutions, guidiamo le aziende nell'integrazione di queste innovazioni, assicurando che la strategia dati sia a prova di futuro.

intelligenza artificiale generativa (genAI).

L'AI generativa sta rivoluzionando il modo in cui i dati vengono non solo analizzati, ma anche utilizzati. Aiutiamo le aziende a sfruttare la genAI per accelerare l'innovazione di prodotto, automatizzare la creazione di contenuti personalizzati e trasformare l'interazione con il cliente (e con i dati) attraverso interfacce conversazionali avanzate.

autoML (automated machine learning).

Semplifichiamo e velocizziamo il processo di creazione e deployment di modelli predittivi. La consulenza in machine learning per aziende ha l'obiettivo di ottimizzare le attività dei team di data science. Inoltre, permette al business di sviluppare rapidamente modelli di machine learning per previsioni più accurate su domanda, rischio o churn, democratizzando l'uso dell'AI.

real-time analytics.

In un contesto di mercato che richiede decisioni immediate, l'analisi differita non è più sufficiente. Progettiamo e implementiamo architetture di real-time analytics che permettono di processare enormi flussi di dati in tempo reale. Questo è cruciale per la gestione proattiva delle supply chain, la prevenzione delle frodi e l'offerta di esperienze cliente iper-personalizzate.

I nostri servizi di business intelligence vanno oltre la semplice consulenza in data analytics, ma abbracciano tutti gli ambiti dell'innovazione digitale.

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FAQ - consulenza data analytics.

  • quali sono i dati aziendali?

    Oggi i dati hanno un ruolo centrale per le aziende, in quanto consentono di guidare le decisioni per creare valore in modo sempre più efficace ed efficiente. Ogni organizzazione dispone di innumerevoli fonti di dati, interne o esterne, provenienti da processi operativi, gestionali o direzionali, che devono essere sfruttate al meglio per prendere decisioni informate. Tra i dati aziendali è possibile citare:

    • dati settoriali
    • dati aziendali
    • dati personali
    • dati condivisi
    • dati di analisi e sintesi
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  • quali sono le diverse tipologie di analisi che le aziende possono sviluppare sui dati?

    I dati e le informazioni disponibili per ogni azienda sono innumerevoli e provengono da diverse fonti. Per questo motivo, per poter estrarre suggestioni rilevanti, le organizzazioni devono adottare metodi di analisi che gli consentano di estrapolare le giuste informazioni a seconda di specifici bisogni.  Le tipologie di analisi che le aziende possono sviluppare sui dati sono principalmente: 

    1. Analisi descrittiva: analisi volta a capire cosa è successo o cosa sta succedendo. 

    2. Analisi diagnostica: consente di comprendere perché si è verificato uno specifico evento.

    3. Analisi predittiva: utilizza i dati storici per effettuare previsioni relative a tendenze future, sfruttando tecniche come il machine learning e la modellazione predittiva per identificare connessioni di causalità nei dati. 

    4. Analisi prescrittiva: una tecnica di analisi più avanzata della precedente che non si limita a fare previsioni basate sui dati storici, ma suggerisce anche la risposta ottimale a tali risultati per aiutare a definire la migliore decisione da prendere in merito.

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