Big Data & Analytics
Consulenza e supporto Big Data&Analytics
Per la raccolta, l’elaborazione e l’interpretazione dei dati a supporto della conoscenza e la strategia di Impresa
Siamese Network offre supporto strategico nella raccolta, la pulizia e l’interpretazione di metriche Big Data & Analytics in merito alle seguenti aree operative:
✓ Automazione flussi di raccolta e il delivery multicanale;
✓ Ottimizzazione delle risorse e dei costi interni di elaborazione, interpretazione e applicazione dei dati;
✓ Reingegnerizzazione ed efficientamento dei processi di data collection;
✓ Consulenza e Mentoring organizzativo per Management aziendale e linee operative.
Automazione dei processi di raccolta, elaborazione e interpretazione dei dati
I processi e le fasi coinvolte nella consulenza Big Data & Analytics variano a seconda degli obiettivi organizzativi, dei fabbisogni e relative peculiarità del mercato operativo dell’Azienda. In linea di massima, la SIAMESE NETWORK offre supporto all’Impresa in rapporto all’introduzione e/o all’automazione di processi e procedure a supporto della raccolta e relativa interpretazione di dati e KPI complessi per finalità euristiche e strategiche.
I servizi di raccolta, elaborazione e interpretazione dei dati possono essere riassunte in passaggi e step operativi che dettagliamo di seguito:
→ Assessment e mappatura degli obiettivi e delle esigenze. Le fasi iniziali e lo sviluppo delle progettualità di servizio prevedono la pianificazione di incontri e sessioni esplorative finalizzate alla determina delle esigenze e degli obiettivi tattico strategici del cliente. Obiettivi correlati agli assessment riguardano anche la definizione degli indicatori chiave di prestazione (KPI) per il progetto di analisi e relativa mappatura delle aree organizzative e dei canali coinvolti.
→ Canali, integrazione e cross data-collection. L’integrazione e la raccolta di big data implicano la canalizzazione, l’archiviazione e la combinazione di dati provenienti da varie fonti e canali, al fine di ricavare informazioni strutturate finalizzate a orientare il management aziendale in scelte e decisioni di natura tattica e strategica.
In SIAMESE NETWORK riteniamo la conoscenza e l’interpretazione del dato un asset prezioso per la minimizzazione dei rischi connessi all’esercizio dell’attività di Impresa. Rimandiamo il lettore, pertanto, nel caso desiderasse maggiori approfondimenti sul mondo delle ricerche di mercato e relative tecniche metodologiche, alla consultazione del verticale Market Research di SIAMESE NETWORK, presente a questo indirizzo.
In linea di massima, e nei casi più comuni, l’integrazione e la raccolta dei big data deriva dall’automazione dei flussi di raccolta e relativa interpretazione combinata di diversi canali, quali: social page, siti e piattaforme aziendali, crm, dealer e point territoriali, ecc. La normalizzazione e l’automazione dei flussi dati consente all’Impresa l’archiviazione e la lavorazione “informata” di contatti commerciali e anagrafiche organizzative, guidata da principi di efficienza e completezza attraverso logiche di data base building e sales performing.
È possibile effettuare processi di integrazione e interpretazione strutturata
in riferimento a:
Digital Sales e-Commerce:
a) Integrazione e combinazione strutturata dei dati dei clienti provenienti da vari punti di contatto, come le interazioni con il sito Web, l’utilizzo della app mobili e la cronologia degli acquisti;
b) Raccolta e canalizzazione multicanale dei dati in tempo reale sul comportamento, le preferenze e i dati demografici degli utenti;
c) Deploy e autoreply di raccomandazioni, invito all’azione e messaggi sulla base dei dati integrati dei clienti.
IoT&Smart Cities:
a) Integrazione di dati provenienti da vari sistemi urbani, come trasporti, reti energetiche, sicurezza pubblica e similari;
b) Raccolta di dati da sensori, telecamere del traffico, social media, pubblic screen, cityboard e feedback dei cittadini;
c) Ottimizzazione dei servizi cittadini, miglioramento della gestione del traffico e rafforzamento della sicurezza pubblica attraverso approfondimenti basati sui dati.
Financial Fraud Detection:
a) Integrazione e combinazione di dati sulle transazioni, profili e storico creditizio dei clienti;
b) Raccolta e monitoraggio in tempo reale delle transazioni, analisi dei modelli e incorporazione di fonti dati diverse, esterne e di terze parti;
c) Rilevamento anomalie e modelli associati ad attività fraudolente per prevenire frodi finanziarie.
Servizi manifatturieri e Supply Chain:
a) Integrazione di dati provenienti dai processi di produzione, dalla logistica della catena di fornitura e dai sistemi di gestione dell’inventario;
b) Raccolta di dati da dispositivi IoT su macchinari, sensori su linee di produzione e dati sulle prestazioni dei fornitori;
c) Ottimizzazione dei programmi di produzione, riduzione dei tempi di inattività e miglioramento dell’efficienza della catena di fornitura.
ITC&Telecomunicazioni:
a) Integrazione di dati sulle prestazioni della rete, registri del servizio clienti e informazioni geografiche;
b) Raccolta di dati in tempo reale da elementi di rete, record di chiamate dei clienti e feedback;
c) Identificazione e risoluzione dei problemi di rete, miglioramento della qualità del servizio e previsione delle esigenze di capacità.
Social Media Analytics:
a) Integrazione di dati provenienti da varie piattaforme di social media, interazioni con i clienti e analisi del sentiment;
b) Raccolta di post sui social media, commenti degli utenti e metriche di coinvolgimento in tempo reale;
c) Comprendere il sentiment dei clienti, migliorare le strategie di marketing e migliorare la reputazione del marchio.
Energy e Utility:
a) Integrazione di dati provenienti da contatori intelligenti, previsioni meteorologiche e modelli di consumo storici;
b) Raccolta in tempo reale dei dati sul consumo energetico dai dispositivi IoT;
c) Ottimizzazione della distribuzione energetica, previsione della domanda e implementazione di strategie di risposta alla domanda.
Risorse umane:
a) Combinazione di dati provenienti dai registri delle prestazioni dei dipendenti, dai sistemi di reclutamento e dai feedback dei dipendenti;
b) Raccolta di dati sul coinvolgimento dei dipendenti, sulla produttività e sui risultati della formazione;
c) Ottimizzazione dei processi di reclutamento, miglioramento della soddisfazione dei dipendenti e identificazione delle opportunità di sviluppo dei talenti.
Educazione e istruzione:
a) Integrazione di dati sulle prestazioni degli studenti, dei sistemi di gestione dell’apprendimento e delle valutazioni degli insegnanti;
b) Raccolta di dati sul coinvolgimento degli studenti, sui risultati della valutazione e sui comportamenti di apprendimento;
c) Personalizzazione delle esperienze di apprendimento e relativa mappatura delle aree di miglioramento degli studenti al fine della definizione di percorsi e programmi di miglioramento.
I casi evidenziano soltanto alcune declinazioni pratiche delle infinite applicazioni in rapporto ai bisogni e agli obiettivi organizzativi e aziendali. Se desideri valutare e/o approfondire possibili integrazioni in merito alla tua Impresa o alla tua organizzazione, puoi contattarci direttamente per chiedere un nostro intervento preliminare gratuito.
