Competenze

Le nostre competenze

Le nostre competenze sono focalizzate sullo studio e l’impiego delle tecnologie più valide che meglio si adattano alle esigenze dei clienti e del mercato di riferimento.

Progettazione, analisi e sviluppo di database analitici e applicativi, integrazioni di sistemi software, migrazioni ed elaborazione dei dati sono il nostro core business.

Data Modeling

Creazione di una rappresentazione visiva dell’insieme dei dati e delle relazioni tra essi. In base alle esigenze aziendali, si definiscono quali dati vanno utilizzati e in che modo, arrivando a progettare il modello logico, composto da entità, attributi e relazioni. A partire da questo si crea il modello fisico, che si traduce nella definizione di strutture tabellari, chiavi primarie, vincoli di integrità referenziale e altri elementi tipici di un database.

Data Integration

Definizione di processi ETL (Extract, Transform, Load) da attuare sui dati provenienti da diversi database operazionali o sorgenti esterne, per fornire all’utente una visione unificata. Dati provenienti da varie fonti sono combinati tra loro e trasformati opportunamente, in modo da arrivare all’utente corretto, senza comprometterne l’affidabilità o la sicurezza. Questo permette alle figure aziendali di lavorare su dati più coerenti e avere una visione completa delle attività aziendali in corso.

Data Warehousing

Tecnologie e strumenti a supporto del Knowledge Worker per l’analisi dei dati finalizzati all’attuazione di processi decisionali e al miglioramento del patrimonio informativo aziendale. Dati provenienti da diverse sorgenti sono puliti, se necessario trasformati, e successivamente conservati in un unico grande archivio. Questo permette di reperire più facilmente informazioni di vario tipo ed evitare ridondanza nei dati.

Data Science

Combina competenze matematiche, statistiche, informatiche e di business per estrarre valore dai dati. Il processo include la raccolta, la pulizia, l’analisi e l’interpretazione di grandi volumi di dati, impiegando tecniche di analisi statistica e Machine Learning per identificare pattern, tendenze, e sviluppare modelli predittivi. Questa disciplina ottimizza i processi, supporta le decisioni aziendali, e fornisce soluzioni basate su dati concreti.

Intelligenza Artificiale

Sviluppa sistemi capaci di simulare i processi cognitivi umani, che comprendono l’apprendimento (l’acquisizione di informazioni e le regole per il loro utilizzo), il ragionamento (l’applicazione di regole per giungere a conclusioni), e l’auto-correzione. Questi sistemi si articolano in diverse categorie, tra cui il Machine Learning e il Deep Learning. L’IA trova applicazioni in vari settori, dalla medicina all’automazione industriale, e ha l’obiettivo di migliorare l’efficienza operativa attraverso l’automazione e l’ottimizzazione dei processi decisionali.

Machine Learning

È una branca dell’Intelligenza Artificiale che sviluppa algoritmi capaci di apprendere dai dati. Attraverso modelli statistici e tecniche di apprendimento automatico, si possono identificare pattern nei dati, eseguire previsioni e prendere decisioni basate su variabili complesse. Le applicazioni spaziano dalla classificazione e regressione al riconoscimento di immagini, permettendo alle aziende di ottimizzare le loro strategie e di estrarre valore dai dati tramite l’automazione dei processi decisionali.

ERP Management

Analisi dei requisiti aziendali, implementazione e personalizzazione del software, integrandolo anche con altri sistemi aziendali. Gestione efficace della migrazione dei dati, garantendo una transizione fluida. I moduli del software vengono configurati o creati da zero per soddisfare le esigenze specifiche dell’azienda. Verifica che i processi aziendali siano ben integrati e che l’interfaccia utente risulti intuitiva. Infine, offre formazione agli utenti finali per un corretto utilizzo del software, e un supporto continuo, al fine di massimizzare i benefici derivanti dall’uso del sistema nella gestione aziendale.

Big Data

Raccolta dati non strutturata, eterogenea e di mole estesa che richiede velocità e varietà di tecnologie e metodi analitici specifici per l’estrazione di valore o conoscenza, allo scopo di scoprire i legami tra fenomeni diversi e prevedere quelli futuri. Possono provenire da diverse fonti, come social media, sensori, dispositivi elettronici ed essere di vario tipo, ad esempio immagini, video, testi. Spesso vengono elaborati con tecnologie quali Hadoop e Spark.

Business Intelligence

Trasformazione dei dati raccolti in conoscenza per valutare in maniera strategica il proprio contesto aziendale e il mercato a cui si partecipa, incrementando al contempo il vantaggio competitivo. Tramite l’impiego di varie tecnologie, permette alle aziende di analizzare dati attuali e storici provenienti da fonti interne ed esterne e creare report e dashboard che permettono alle aziende di elaborare decisioni e pianificazioni più accurate.

Business Analytics

Utilizzo di statistica descrittiva per analizzare dati storici relativi a strategie passate al fine di individuare quali siano le cause che hanno portato a determinati risultati. Utilizzo di modelli predittivi per anticipare futuri scenari e poter quindi suggerire quali azioni intraprendere per raggiungere gli obiettivi aziendali. Spesso, tramite l’analisi di big data, permette di individuare pattern nascosti e correlazioni tra i dati, utili per prevedere i futuri andamenti del mercato e accrescere il vantaggio competitivo.

System Integration

Connettere sistemi eterogenei trasformandoli in un’unica applicazione allo scopo di creare una nuova struttura funzionale che possa utilizzare contemporaneamente le potenzialità degli impianti d’origine ed estendere con nuove funzionalità originariamente non presenti, soddisfacendo le necessità del cliente. Questo comporta un risparmio in termini di costi e tempo per le aziende, in quanto vari sistemi, servizi e software anche di terze parti potranno comunicare tra loro permettendo un rapido e coerente passaggio di informazioni.

Web Application Development

Progettazione, sviluppo e testing di applicazioni Web partendo da una corretta architettura dei dati, sia di navigazione che relativa alla struttura della singola interfaccia utente. Le Web App risiedono in server in remoto e possono essere utilizzate dai clienti finali tramite web browser. Utilizzo di APIs per mettere in comunicazione più Web App. Particolare attenzione è quindi volta alle misure di protezione contro attacchi esterni.