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Advanced Analytics

Advanced Analytics

Analisi e tecnologie per misurare il futuro

Con le soluzioni di Advanced Analytics di ITReview, le organizzazioni guardano al futuro facendosi guidare dal dato. Quest’approccio comprende la padronanza di analisi predittive, algoritmi matematici e soluzioni tecnologiche d’avanguardia. L’Advanced Analytics a servizio del business permette di configurare scenari futuri attendibili e adattarne le variabili per governare al meglio il cambiamento.

Process Mining

Process Mining

Tramite la lettura dei log dei sistemi informativi o attraverso l’elaborazione e la trasformazione delle tracce digitali delle attività aziendali è possibile ricostruire i flussi reali dei processi e verificarne i relativi KPI. Diventa così possibile analizzare i processi collegati ad ogni attività aziendale ed intervenire nella sua gestione.

Demand Planning

Demand Planning

Analizzare e gestire i processi di pianificazione della produzione aziendale in relazione alla domanda di mercato basandosi sui dati storici di vendita.
È possibile integrare i dati dell’ecosistema aziendale così da analizzare una molteplicità di variabili per efficientare gli scenari previsionali.

What if Analysis - Simulazione di scenari commerciali per la gestione del pricing

What if Analysis – Simulazione di scenari commerciali per la gestione del pricing

I modelli di simulazione di scenari futuri di vendita si basano su modelli a regressione lineare, composti da variabili governabili e non governabili, dipendenti e indipendenti. Dopo uno studio complessivo del mercato e del business del cliente, è possibile utilizzare delle leve, ovvero delle simulazioni di variazione delle variabili governabili e dipendenti, per ottenere i possibili scenari futuri. Conoscere l’impatto del cambiamento grazie alla simulazione delle variabili permette di ridurre le incertezze e mirare agli obiettivi.

Advanced Integration: R – Python

Advanced Integration: R – Python

Di fronte alla necessità di analisi che richiedono una particolare potenza nei motori di calcolo matematico, scegliamo di utilizzare linguaggi di programmazione come R o Python.
R viene utilizzato principalmente per l’analisi statistica, mentre Python fornisce un approccio complessivo alla Scienza dei Dati.
Grazie ad API o ad altri canali di comunicazione possiamo integrare nei modelli di Advanced Analytics queste piattaforme utilizzabili in modalità sincrona o asincrona.

Analisi Gettato

Analisi Gettato

La gestione del gettato e l’ottimizzazione dei processi ad esso connessi sono sempre più un tema sensibile. L’analisi del gettato rende la sua diminuzione un obiettivo raggiungibile togliendo l’incertezza di possibili variazioni.
Ottenendo informazioni riguardo alle condizioni di formazione gettato, ossia prima che i prodotti in regime di gettato diventino scarti, è possibile intervenire tempestivamente ottimizzando i l’impatto dell’azienda ed i costi di gestione.

Market Basket Analysis

Market Basket Analysis

La market basket analysis aiuta a comprendere maggiormente i clienti ed i loro comportamenti d’acquisto, permettendo di prevederne le dinamiche in base alle associazioni emerse.
Dopo uno studio complessivo del business, l’analisi permette di clusterizzare i clienti e capire quali prodotti trainano le vendite in base a molteplici dimensioni d’analisi e variabili connesse.

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