Modelli di data intelligence

Modelli di data intelligence

Di fronte a un’esplosione delle informazioni, i modelli di data intelligence rappresentano una fonte di vantaggio competitivo per le aziende e uno strumento di evoluzione del modello stesso di impresa.

 

Dall’industria manifatturiera ai servizi, dall’ingegneria industriale allo sport, dall’energia al medicale, dal fintech all’intrattenimento, dal food al non-profit, Moxoff affianca le imprese nel percorso della digital transformation per ottimizzare prodotti e processi attraverso modelli di data intelligence, metodi, processi e strumenti che consentono alle aziende di convertire i dati in informazioni utili e significative, e di distribuire tali informazioni ai responsabili aziendali, nel momento in cui ne hanno bisogno.

 

 

I vantaggi dei modelli di data intelligence

Si può pensare a un modello di data intelligence per ogni area di business. La sua individuazione è un vero e proprio percorso che ridefinisce l’impresa sotto il profilo organizzativo e strategico.

 

Pensando alle divisioni specifiche di ogni azienda, alle sue peculiarità, alle sue potenzialità, ai suoi margini di miglioramento, i modelli di data intelligence possono portare valore aggiunto in qualsiasi ambito, introducendo velocità, integrazione ed efficienza competitiva.  Oltre a una visione chiara, alla minor necessità di correzione di errori, i modelli di data intelligence consentono un’ottimizzazione dei processi produttivi, l’accesso più veloce alle informazioni e quindi una riduzione dei tempi dedicati alle analisi o per riallocare il personale su progetti maggiormente strategici.

 

I modelli di data intelligence permettono l’analisi di varie forme di dati, strutturati o meno, provenienti da fonti eterogenee, che devono essere utilizzati dalle aziende per elaborare strategie. I modelli di data intelligence in azienda portano a un aumento delle performance generando vantaggi economici in termini sia di riduzione o eliminazione di alcuni costi, sia di incremento dei ricavi, per un complessivo vantaggio competitivo. E possono essere sviluppati e sfruttati a diversi livelli cross nelle funzioni aziendali, per espandere i propri servizi, programmare investimenti e prendere decisioni future migliori in relazione al mercato di interesse.

 

Parte del gioco è anche scovare e individuare modalità e ambiti nuovi di applicazione in azienda.

 

Oltre a una visione chiara, alla minor necessità di correzione di errori, i modelli di data intelligence consentono un’ottimizzazione dei processi produttivi, l’accesso più veloce alle informazioni e quindi una riduzione dei tempi dedicati alle analisi o per riallocare il personale su progetti maggiormente strategici.

 

 

 

I modelli di data intelligence applicati alla finanza

È qui il cuore pulsante del business, ed è qui che si può tastare con mano la situazione finanziaria sia nel breve che nel medio termine. In questo ambito, i modelli di data intelligence sono utili per il controllo di produzione e di gestione, così come per monitorare i principali flussi finanziari dell’impresa.

 

Attivando programmi di elaborazione dei dati relativi alla contabilità generale e a quella analitica diventa possibile operare riclassificazioni di bilancio attraverso la definizione di indici e coefficienti su misura per ogni singolo esercizio.

 

Questo consente di comprendere cosa effettivamente genera maggiori margini e cosa invece produce più volume che valore, focalizzandosi su attività che possono essere implementate o sostituite con altre più efficaci.

 

I modelli di data intelligence permettono di effettuare previsioni accurate e di disegnare scenari attendibili: grazie alla mole di dati che ogni organizzazione che opera nell’ambito finanziario ha a disposizione – dalle serie storiche, alle informazioni provenienti da fonti esterne, al mix di entrambe – è possibile rispondere ad interrogativi complessi ed articolati ricorrendo ad algoritmi che sfruttano le tecnologie basate sui big data.

 

I modelli di data intelligence applicati al marketing

Le fonti di dati disponibili, interne ed esterne, aumentano costantemente: database relazionali, database Access, fogli Excel, ERP, CRM, assieme a Social Network e Analytics rappresentano una miniera di dati che va trasformata in informazioni utili e in Insight per supportare la capacità delle aziende di competere ed essere efficaci.

 

A partire dall’analisi delle vendite e delle performance commerciali, fino alla comprensione del comportamento dei clienti e alla segmentazione del mercato di riferimento, i modelli di data intelligence sono utilizzati come supporto strategico per la realizzazione di campagne di marketing relazionale (sistema CRM).

 

Il perno centrale è garantire la qualità dei dati, soprattutto se vengono utilizzati per supportare i processi decisionali.

 

Quando si parla di strumenti avanzati, come di predictive analytics, non esistono soluzioni pronte all’uso, ma serve un approccio sartoriale. La sfida oggi è fare un passo avanti, rendendo sistematico l’approccio data-driven e costruendo modelli di data intelligence di tipo predittivo, studiate su misura.

I modelli data intelligence supportano le aziende nell’individuazione di relazioni tra i dati, nell’identificazione dei cluster più significativi, nella raccolta ed interpretazione dei feedback dei consumatori e utilizzazione modelli predittivi per incrementare i risultati.

 

I modelli di data intelligence applicati alla logistica

In un contesto di mercato altamente competitivo, assume sempre maggiore rilevanza progettare modelli di controllo gestionale efficaci a supporto del flusso commerciale e distributivo. Per poter governare l’intero processo logistico servono soluzioni tecnologiche in grado di raccogliere ed omogeneizzare la consistente mole di dati, distribuiti su sistemi eterogenei.

 

Dal buon funzionamento del magazzino dipendono efficienza della supply chain, contenimento dei costi e, soprattutto, un migliore servizio offerto a clienti e partner. Raccogliendo e incorporando i dati generati dalla movimentazione delle merci si possono attivare facilmente funzioni di analisi delle giacenze e degli indici di rotazione, creando modelli affidabili sulla disponibilità attuale e futura, oltre che sull’aging delle scorte.

 

Per realizzare progetti così complessi è importante poter integrare e gestire completamente il flusso analitico: dai data-entry di arricchimento anagrafico e applicativo ai datamart tematici, dalla condivisione documentale alla gestione del glossario dei termini di business, fino al controllo del flusso di alimentazione e di caricamento dei vari ambienti.

 

I modelli di data intelligence offrono tutte le potenzialità ed espandibilità di sistemi di analisi in grado di rendere velocemente disponibili informazioni di qualità e dall’alto valore aggiunto. Questo consente di ottenere visibilità e controllo per ottimizzare la gestione dei sistemi di controllo, dei flussi commerciali e di quelli distributivi.

 

L’approccio di Moxoff ai modelli di data intelligence

Moxoff ha creato nuove sinergie tra tecniche di analisi statistica avanzata e modelli matematici, facendo diventare la data intelligence asset strategico fondamentale nel processo di digital transformation che tutto il mondo dell’industria e dei servizi si trova ad affrontare.

 

Moxoff progetta e sviluppa soluzioni e modelli di data intelligence su misura di ogni specifica esigenza di business, sia in termini di algoritmi che di architettura software.

 

Non è sufficiente raccogliere dati, ma serve saperli integrare, gestire e confrontare con modelli matematici che rappresentino al meglio il fenomeno sottostante, sia esso fisico o un comportamento sociale. Accoppiando la modellistica matematica e l’analisi statistica con l’ingegneria del software, Moxoff risponde con la data intelligence a nuove e specifiche esigenze di business.

 

Il tutto con l’obiettivo di fare innovazione attraverso processi e prodotti, riducendo tempi e costi.