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Energy & Greentech

Progetti Services & Goods

Progetti Automotive & Manufactoring

Progetti Fashion & Retail

Progetti Pharma & Healthcare

Progetti Civil Engineering
Ganiga Logo Ganiga Logo

Industry:
Greentech Startup

Area:
Dataset automation, AI classification

Product / Service:
Google Cloud, Vertex - Gemini

Tech Stack:
GCP, Vertex AI, GitHub

CASE: VERTEX AI PER IL CESTINO HOOLY GANIGA

  • HOOOLY è un innovativo Smart Bin (cestino intelligente) progettato dalla startup innovativa Ganiga per rivoluzionare la gestione dei rifiuti sfruttando la potenza dell'intelligenza artificiale avanzata (AI) e della Gen AI.
  • Dotato di queste tecnologie all'avanguardia, HOOOLY è in grado di differenziare efficacemente più tipi di rifiuti e, contemporaneamente, analizzare i dati per ottimizzare i processi di gestione dei rifiuti e ridurre i costi e le emissioni di CO2.
  • Il progetto si configura come un sistema di classificazione di immagini per assegnare automaticamente le immagini fornite a una delle cinque categorie predefinite.
  • Il dataset consiste in un corpus di circa 15.000 immagini distribuite tra queste categorie. Il dataset è stato bilanciato tramite data augmentation.

CHALLENGE

  1. Automazione della classificazione delle immagini dei rifiuti.
  2. Calcolo CO2.
  3. Raggiungere un'accuratezza del 90% su 4 categorie di rifiuti.

RISULTATI

  1. Archiviazione dati su Cloud Storage per portare i dati su Google Cloud.
  2. Modelli AI pre-allenati con Vision AI per aumentare la quantità di dati.
  3. Utilizzo di Gemini per esplorare use case di Generative AI.
  4. Deployment modelli ML su Vertex AI per sfruttare l'hardware Google Cloud.

Industry:
Greentech, Electric Mobility

Area:
BI & Data Analytics

Product / Service:
Cloud Migration, BI Dashboard

Tech Stack:
Google Cloud, Looker, Datapartners Data Analyst

CASE: BI A SUPPORTO DELLA MOBILITÀ SOSTENIBILE

  • Powy opera come Charging Point Operator specializzato nello sviluppo e nella gestione di infrastrutture di ricarica per veicoli elettrici, con sedi in Italia e Spagna e attività a livello europeo.
  • Per le colonnine di ricarica, abbiamo sviluppato un progetto composto da 5 fasi:
    • Assessment iniziale delle fonti di dati e la modalità di reportistica
    • Datalake
    • Valutazione delle dashboard presenti su Google Data Studio
    • Onboarding Looker e la formazione dei responsabili
    • Setting dashboard

CHALLENGE

  1. Mancanza di un punto centralizzato di data collection (sia per dati strutturati che non strutturati).
  2. Dati sparsi in diversi sistemi, errori e manomissioni.

RISULTATI

  1. Integrazione di dati da più fonti.
  2. Generazione di report personalizzati.
  3. Modalità visualizzazione di dati avanzate.
  4. Migliore processo decisionale.

Industry:
Energy & Utilities

Area:
Operational Auditing

Product / Service:
Data Analysis, Data Architecture, Prompt AI

Tech Stack:
AWS, QuickSight, Google Document AI

CASE: DOCUMENT AI - CHAT WITH MULTIPLE FILES

  • Il cliente è un fornitore europeo di servizi, software ed operatività di mercato per la gestione e l’ottimizzazione di attività in campo energetico.
  • Datapartners ha sviluppato un progetto per consolidare la Data Architecture per definire i principi progettuali e i modelli che stabiliscono come i dati vengono archiviati, organizzati, elaborati, accessibili e mantenuti all'interno dell'azienda, poter monitorare le performance e attuare un rapido fine tuning di ottimizzazione in produzione.
  • La parte due del progetto prevede l'addestramento di un Prompt aziendale addestrato sui documenti regolatori e normative del settore.

CHALLENGE

  1. Nessuna strutturazione dei dati.
  2. Mancanza di una strategia dati.

RISULTATI

  1. Qualità, gestione e sicurezza dei dati.
  2. Ottimizzazione costi e risorse.
  3. Conformità legale.
  4. Auditing e reporting avanzato.

Industry:
Facility & Energy

Area:
Smart Building - Data Lake & IoT, Architecture, Business Intelligence, Robot Process Automation

Product / Service:
Embedded Analytics

Tech Stack:
AWS IoT Analytics, QuickSight, Q UI

CASE: BI & ADVANCED ANALYTICS REPORTING

  • Data Assessment per comprendere lo stato attuale delle fonti di dati dell'organizzazione, la loro qualità e la loro struttura attraverso attività di data inventory, data quality e data profiling.
  • Questo progetto delinea un'architettura Internet of Things (IoT) progettata per monitorare e raccogliere dati su parametri ambientali, in particolare temperatura, concentrazione di CO2 e luminosità.
  • Costruire un'interfaccia utente, accessibile via web o mobile, che visualizzi i dati in tempo reale, le tendenze storiche e fornisca avvisi o notifiche in base alle soglie impostate.

CHALLENGE

  1. Identificare i KPI giusti e corretti per dare priorità agli interventi e gestire le squadre di manutenzione.
  2. Mancanza di un monitoraggio corretto sui fattori inquinanti.

RISULTATI

  1. Servizi automatizzati real time e adattivi, integrabili con l'organismo edilizio e l'ecosistema esterno, dotati di tecnologie connesse, interoperabili e sostenibili che permettono l'ottimizzazione nell'utilizzo delle risorse.
  2. Risparmi sui consumi energetici.
  3. Analisi predittivi e avanzati sulla qualità dell'aria e i livelli di CO2 e altri inquinanti.

Industry:
Facility & Energy

Area:
Medical Device Production

Product / Service:
Embedded Analytics

Tech Stack:
Microsoft SQL, On Premise, Front End: AMG - HTML5, Google & AWS Blockchain

CASE: MANUTENZIONE REMOTA (DATA INTEGRITY & BLOCKCHAIN)

  • Sviluppo di una piattaforma di connessione remota per gestire l'assistenza e la manutenzione dei dispositivi installati presso ospedali e rivenditori.
  • Realizzare la soluzione seguendo le best practice GDPR e di sicurezza per i dati sensibili dei pazienti.
  • La soluzione SaaS a microservizi può essere integrata in dispositivi edge, sistemi cloud o applicazioni, agendo come connettore o plugin. È versatile e si integra facilmente con le infrastrutture esistenti.
  • Facilitare l'aggiornamento dei sistemi legacy per operare in modo efficiente all'interno delle reti aperte.

CHALLENGE

  1. Rischio di accessi non autorizzati e attacchi informatici.
  2. Manutenzione, monitoraggio, accesso e automazione remota.

RISULTATI

  1. Monitoraggio proattivo: I sistemi possono essere monitorati per problemi potenziali, consentendo di risolverli prima che causino interruzioni.
  2. Soluzione di manutenzione remota per garantire sicurezza, accessibilità e integrità dei dati e reti.

Industry:
Facility & Energy

Area:
Medical Device Production

Product / Service:
Embedded Analytics

Tech Stack:
Microsoft SQL, On Premise, Front End: AMG - HTML5, Google & AWS Blockchain

CASE: DATA INTEGRITY - SAVING ENERGETICO

  • Trusted Operations è preinstallata in un dispositivo IoT collegato al Contatore Energetico che legge i risparmi energetici. Questo consente una distribuzione facile e modifiche minime alla macchina.
  • I dati possono essere esportati e verificati esternamente.
  • I record di manutenzione (documentazione e fotografie) sono conservati per agevolare ispezioni e l'accesso ai progetti.

CHALLENGE

  1. Rischio di accessi non autorizzati e attacchi informatici.
  2. Manutenzione, monitoraggio, accesso e automazione remota.

RISULTATI

  1. Gestione delle Comunità Energetiche Monitoraggio della curva di Produzione/Consumo energia.
  2. Reportistica per la gestione dei ricavi dei soggetti partecipanti.
  3. Indicatori di sostenibilità ambientale.
  4. Massimizzazione degli interventi di Energia Rinnovabile.
  5. Consapevolezza dei consumi.
  6. Indicatori per interventi di sostituzione e manutenzione.

Industry:
E-Commerce Fan to Fan

Area:
Customer Service Marketing

Product / Service:
Cloud Migration, Doc AI Classification & Automation

Tech Stack:
Google, Vertex AI, Document AI

CASE: DOCUMENT AI FOR DOC - TICKETING CLASSIFICATION

  • Per la piattaforma di compra-vendita biglietti fan to fan, abbiamo iniziato con la migrazione cloud del database e formazione sui servizi di Google: Vertex AI per la classificazione e analisi dei documenti. Nella seconda fase raccoglieremo un set di sample di biglietti per procedere con l’addestramento del modello AI per la classificazione automatica. Il servizio non permetterà fenomeni di bagarinaggio e valuterà l’originalità del biglietto.

CHALLENGE

  1. Cloud adoption.
  2. Automatizzare i processi e migliorare la customer experience.
  3. Prevenire la rivendita e atti di concorrenza sleale.

RISULTATI

  1. Servizio innovativo e automatico di classificazione delle immagini.
  2. Migliore classificazione e routing dei ticket.
  3. Automatizzazione dell'estrazione dei dati e reporting avanzato.
  4. La possibilità di implementare AI Product / Ticket Recommendation.

Industry:
Marketing & Advertising

Area:
Communication Customer Service

Product / Service:
Formazione, Document AI (Advanced OCR)

Tech Stack:
Google, Gen AI, LLM

CASE: AI TRAINING & AI DOCUMENT SEARCH SOLUTION

  • Per un’azienda specializzata in comunicazione e servizi di pubblicità, che ha sviluppato un modello organizzativo che consente di gestire, tramite aree di competenza specializzate, diversi ambiti e canali della comunicazione. Abbiamo organizzato la formazione nell’ambito AI-GenAI con il personale responsabile dei progetti innovativi. Formazione training on the job, due diligence e analisi mirate per ogni settore o BU, informazioni su diversi programmi finanziati dai partner Google e AWS. Oltre questo abbiamo sviluppato per loro un servizio specializzato di estrazione intelligente dei dati attraverso Document AI.

CHALLENGE

  1. Mancanza di comprensione e consapevolezza per interagire con protocolli di GenAI.
  2. Rischi di perdita di dati (knowhow, dati di terzi, IP), attacchi hacker.
  3. Aumento del volume dei dati digitali, time consuming per la raccolta di dati in scenari complessi.

RISULTATI

  1. Presentare esempi concreti di come la GenAI viene utilizzata in vari settori, mostrando come può essere applicata nel contesto lavorativo dei dipendenti.
  2. Sviluppo POC Document AI Search.

Industry:
Marketing & Advertising

Area:
Communication Customer Service

Product / Service:
Formazione, Document AI (Advanced OCR)

Tech Stack:
Google, Gen AI, LLM

CASE: AI TRAINING & AI DOCUMENT SEARCH SOLUTION

  • Per un’azienda specializzata in comunicazione e servizi di pubblicità, che ha sviluppato un modello organizzativo che consente di gestire, tramite aree di competenza specializzate, diversi ambiti e canali della comunicazione.
  • Abbiamo organizzato la formazione nell’ambito AI-GenAI con il personale responsabile dei progetti innovativi.
  • Formazione training on the job, due diligence e analisi mirate per ogni settore o BU, informazioni su diversi programmi finanziati dai partner Google e AWS.
  • Oltre questo abbiamo sviluppato per loro un servizio specializzato di estrazione intelligente dei dati attraverso Document AI.

CHALLENGE

  1. Mancanza di comprensione e consapevolezza per interagire con protocolli di GenAI.
  2. Rischi di perdita di dati (knowhow, dati di terzi, IP), attacchi hacker.
  3. Aumento del volume dei dati digitali, time consuming per la raccolta di dati in scenari complessi.

RISULTATI

  1. Presentare esempi concreti di come la GenAI viene utilizzata in vari settori, mostrando come può essere applicata nel contesto lavorativo dei dipendenti.
  2. Sviluppo POC Document AI Search.

Industry:
Large Organized Distribution Food Retail

Area:
Geomarketing

Tech Stack:
Full Stack - PHP, Salesforce Marketing Cloud, AWS

CASE: GEOMARKETING & GEOINTELLIGENCE FOR CUSTOMER

  1. Introduzione di un sistema di geo-intelligenza guidato dall'AI per analizzare e assegnare i territori di vendita.
  2. Fusione dei dati interni ed esterni all'interno del data lake aziendale.
  3. Algoritmo di taglio delle aree ottimizza le dimensioni basandosi su due parametri:
    • Potenziale (ricavi)
    • Tempo di percorrenza dal centroide geometrico dell'area alla posizione dei potenziali clienti

CHALLENGE

  1. Segmentazione del territorio.
  2. Distribuzione delle risorse.
  3. "Tempi morti".

RISULTATI

  1. Customer experience e decisioni basate sui dati.
  2. Ottimizzazione della segmentazione del territorio.
  3. Massimizzazione delle opportunità di vendita.
  4. Efficienza operativa.

Industry:
Food Beverage and Spirits

Area:
Ecommerce Management, Digital and Data Strategy, Customer Engagement & Marketing Automation

Tech Stack:
Microsoft Dynamics, Salesforce, Marketing Cloud, Magento

CASE: DIGITAL AND DATA STRATEGY

  • Il piano di strategia digitale data-driven inizia con una valutazione iniziale dell'attuale panorama digitale e dei dati. Questo processo comporta la raccolta di requisiti specifici e lo svolgimento di colloqui con il consiglio di amministrazione e i dirigenti di livello superiore. Viene eseguita un'analisi delle lacune per identificare le aree di miglioramento e le potenziali opportunità. Sulla base di queste informazioni, viene delineata una roadmap digitale, la cui prima tappa significativa è la selezione e l'adozione di un sistema CRM. Il progetto continua con la strategia di automazione del marketing su misura per 8 marchi distinti. Al centro di questo approccio c'è una segmentazione profonda, che garantisce che ogni marchio comunichi in modo efficace e personale con il proprio pubblico di riferimento, ottimizzando il coinvolgimento e le conversioni.

CHALLENGE

  1. Dalla gestione del negozio, all'ottimizzazione delle scorte e alla gestione dei rifornimenti, al servizio clienti (domande, resi e feedback).
  2. Unificare tutte le fonti di dati e disporre di un’unica vista del cliente in pochi clic.

RISULTATI

  1. Adozione di un sistema CRM efficace: migliorare la customer experience e aumentare la fidelizzazione.
  2. Segmentazione avanzata della clientela, creazione dei profili dettagliati dei clienti.
  3. Ottimizzazione delle conversioni e le probabilità di acquisto.
  4. Aumento del ROI delle campagne di marketing: sull'investimento più elevato.

Industry:
Oil and Gas

Area:
Digital & Data Strategy, CRM

Tech Stack:
GCP - Google Cloud, Business Intelligence, CRM

CASE: DIGITAL & DATA STRATEGY

  • Nel mondo del petrolio e del gas, una strategia digitale e dei dati è essenziale per sfruttare la tecnologia moderna e garantire una crescita sostenibile:
  1. Assessment: valutazione dell'infrastruttura digitale, dei dati e delle operazioni aziendali, definizione dei KPI attuali e futuri.
  2. Adozione di un CRM: permettendo all'azienda di gestire efficacemente le relazioni, i contratti e le negoziazioni con tutti gli stakeholder. Il CRM supporta diverse attività, dal monitoraggio dei contatti alla gestione dei contratti, assicurando che l'azienda rimanga centrata sul cliente in ogni sforzo.
  3. Formazione del personale.

CHALLENGE

  1. Frammentarietà delle risorse IT.
  2. Definizione KPI di riferimento.
  3. Definizione data analytics.

RISULTATI

  1. Adozione di un CRM.
  2. Efficienza nella gestione del database e documentazione commerciale e operativa.
  3. Miglioramento della performance lavorativa.

Industry:
Food

Area:
ICT Marketing

Product / Service:
Assessment, Digital Strategy, Data Lake

Tech Stack:
AWS

CASE: DIGITAL STRATEGY & DATA LAKE

  • Assessment iniziale dello stack tecnologico, mappatura delle fonti di dati e dalla catalogazione dei dataset disponibili aziendale e individuare la roadmap di trasformazione digitale. Implementare la governance dei dati per garantire la disponibilità, l'usabilità, l'integrità e la sicurezza dei dati. Successivamente, si procede con la pulizia, normalizzazione e trasformazione dei dati per garantirne la qualità e coerenza, ponendo le basi per l'analisi avanzata. L'obiettivo è ricavare informazioni per decisioni strategiche basate sui dati. La valutazione include l'analisi CRM e KPI (RFM, Clustering, Segmentazione), la misurazione delle competenze e la maturità digitale, e un'analisi dettagliata delle tecnologie IT per definire la roadmap di trasformazione digitale.

CHALLENGE

  1. Accesso più ampio ai dati e di approfondimenti sui big data.
  2. Sfruttare i dati non strutturati.

RISULTATI

  1. Efficienza operativa, time saving e precisione dei dati.
  2. Riduzione del tempo e delle risorse necessarie per l'analisi di enormi volumi di documenti.
  3. Analisi avanzate basate sui dati strutturati e non, dati storici.
  4. Processo decisionale data-driven, basato sui dati.

Industry:
Food

Area:
Controllo Qualità, Business Intelligence

Product / Service:
Embedded Analytics, Garanzia Qualità, Visual Inspection

Tech Stack:
AWS, SageMaker, QuickSight

CASE: CONTROLLO QUALITA’ & EMBEDDED ANALYTICS

  • Implementare un processo di AQ (garanzia qualità) tecnologico a livello software & hardware completo per identificare i difetti meccanici (strappi o rotture, incoerenza dello spessore eccesso di grasso sui bordi) e difetti organici (decolorazione, muffa, consistenza secca o eccessivamente umida) dei vetrini e delle confezioni di prosciutto. Unendo la potenza della Data Visualization, dei report interattivi e delle capacità avanzate di Business Intelligence (BI) all'interno delle applicazioni aziendali, per migliorare il processo decisionale e monitorare la qualità a 360.

CHALLENGE

  1. Identificare, prevenire e gestire i rischi della qualità dei prodotti alimentari.
  2. Digitalizzare e automatizzare i processi di monitoring.
  3. Alerts in tempo reale sui fattori di processo (errori umani, malfunzionamento macchinari, condizioni ambientali non idonee).

RISULTATI

  1. Soluzione digitale completa e personalizzabile per gestire audit, ispezioni, controlli e collaudi; registra evidenze, rilievi e non conformità nella fase di preparazione; associa a questi e non conformità foto, video, audio.

Industry:
HR, Customer Service, E-commerce, Education

Area:
Digital & Data Strategy

Tech Stack:
GCP - Google Cloud Platform, Vertex AI, Gemini Pro Visual

CASE: HAMBURGER CHATBOT (custom GenAI PROMPT)

  • Il progetto prevede l'utilizzo e l'integrazione della tecnologia GenAI nel settore della ristorazione. La prospettiva è quella di condurre un pilota per l'implementazione di un prototipo di ChatBot, addestrato su dati e documenti specifici del cliente. Lo scopo di questo pilota è fornire al personale di cucina uno strumento intuitivo e facile da usare, in grado di rispondere a richieste in linguaggio naturale riguardanti ricette e procedure di cottura.

CHALLENGE

  1. Time consuming per gestione documentale.
  2. Operatori umani sovraccarichi di richieste.
  3. Disponibilità.

RISULTATI

  1. Riduzione del tempo per cercare informazioni e per la formazione del personale.
  2. Risposte rapide e precise alle domande del personale di cucina.
  3. Gestione di richieste complesse.
  4. Precisione e coerenza nelle risposte.

Industry:
Electrical and Electronics Manufacturing

Area:
Administration, Document Management

Product / Service:
LLM, Chatbot

Tech Stack:
Google, Vertex AI, Document AI

CASE: DOCUMENT AI & CHAT WITH YOUR FILES

  • Per l'azienda italiana specializzata nella progettazione e nello sviluppo di sistemi per l'illuminazione di interni ed esterni su misura, abbiamo elaborato un’introduzione sui prodotti e servizi Google.

    1. Perimetro del POC: sviluppo di un sistema di intelligenza documentale che riesca ad estrarre informazioni in modo strutturato da una base documentale (pdf, word, immagini, etc.) ai fini di costruire un database interrogabile facilmente e possibilmente integrabile con altri sistemi legacy Linea Light. Datapartners necessita di alcuni sample (10 documenti) rispetto a vari formati e layout da analizzare. La tipologia di documenti identificati in ordine di priorità sono:
    • Fatture
    • Bollette
    • Schede tecniche

CHALLENGE

  1. Mancanza della classificazione dei documenti.
  2. Estrazione informazioni da diversi fonti e modelli di dati.

RISULTATI

  1. Integrazione del sistema di intelligenza artificiale per l'analisi documentale con un'interfaccia di accesso per gli utilizzatori, fine tuning e mantenimento.
  2. Estrarre informazioni e dati dai documenti di sample (fatture, bolle, schede tecniche) in maniera strutturata per ingestion su database.

Industry:
Aviation, Elisoccorso ed Emergenza - Urgenza Sanitaria

Area:
Operational, Data Management, Auditing

Product / Service:
EasyDay, Custom Digital Flight Diary

Tech Stack:
Datapartners

CASE: DIGITAL FLIGHT DIARY

  • La digitalizzazione dei quaderni di bordo aeronautici offre una moltitudine di vantaggi per piloti, compagnie aeree, organismi di regolamentazione e l'industria aeronautica nel suo complesso. Migliorando l'efficienza, la qualità dei dati, la sicurezza e la conformità normativa, i quaderni di bordo digitali contribuiscono a creare un ambiente aeronautico più snello, sicuro e basato sui dati.

    Il QTB (Quaderno Tecnico di Bordo), chiamato anche ATL (Aircraft Technical Logbook), è uno di quei documenti che vanno portati obbligatoriamente a bordo dell’aeromobile e che ne certificano l’aeronavigabilità.

CHALLENGE

  1. Nessun controllo sui dati.
  2. Rischio di errore umano associato all'inserimento manuale dei dati.
  3. Nessuna strutturazione dei dati.
  4. Perdita di tempo nella consuntivazione dei dati.
  5. Litigi legali e ripudi dei documenti cartacei.

RISULTATI

  1. Risparmio sul tempo di imputazione e data IN.
  2. Integrazione con Sistemi di Pianificazione del Volo e Navigazione.
  3. Validazione Automatica dei Dati, data quality e dati consolidati.
  4. Invio automatico di reports ai clienti e consuntivazione.
  5. Digitalizzazione del processo (sincronizzazione e archiviazione dei dati).

Industry:
Industrial Automation

Area:
Remote Monitoring

Product / Service:
EasyDAI SaaS

Tech Stack:
AWS, QuickSight, Google Document AI

CASE: REMOTE CONNECTIVITY SOLUTION

  • R4P offre al mondo industriale, medicale, civile e della ricerca attività e servizi per supportare l'innovazione di prodotti e processi di elevata tecnologia. Il progetto prevede lo sviluppo di una soluzione SaaS che permette di monitorare i propri dispositivi presso gli ospedali clienti. Il sistema permette di avere i dati da remoto dei devices, la storia delle configurazioni, messaggi e dati, controllare le anomalie dei devices e le features. La dashboard sviluppata consentirà:
    • La visualizzazione dei valori statistici sugli eventi occorsi.
    • La visualizzazione degli eventi specifici del dispositivo.
    • La visualizzazione delle statistiche degli esami del dispositivo.

CHALLENGE

  1. Mancanza di dati esatti in tempo reale.
  2. Mancanza di manutenzione e assistenza a distanza.

RISULTATI

  1. Raccolta dati in tempo reale da diversi devices. Consente agli utenti autorizzati di controllare e configurare i dispositivi da remoto, eseguire aggiornamenti del firmware e risolvere i problemi.
  2. Dashboard e grafici completi per visualizzare le metriche di prestazioni dei dispositivi.

Industry:
B2B Textile Manufacturing, Production, All Industries

Area:
Digital & Data Strategy, AI Strategy

Product / Service:
Visual Inspection

Tech Stack:
Visual Inspection, AWS, Bedrock

CASE: COMPUTER VISION - AI TEXTILE DEFECTS DETECTION

  • Implementare una soluzione all'avanguardia in grado di rilevare e classificare in modo efficiente i difetti, come bave, fori e altre irregolarità, in tempo reale durante il processo di produzione tessile, garantendo rotoli di tessuto di alta qualità e riducendo al minimo gli sprechi. Il servizio impara a comprendere il prodotto da un insieme di immagini ed è in grado di trovare anomalie, individuare e classificare difetti e controllare l'integrità delle superfici. È adatto per l'ispezione di tessuti e altri materiali come tessuti a maglia e a navetta, tessuti non tessuti, pelle, fogli di plastica o gomma, imbottiture per filtri, carta, fogli chirurgici e molti altri materiali.

CHALLENGE

  • Rilevare difetti difficilmente prevedibili
  • Semplificare, velocizzare e rendere più sicura la produzione industriale
  • Controllo della qualità e della sicurezza chimica dei filati per tutta la linea produttiva

RISULTATI

  • L'identificazione precoce di difetti e irregolarità, prima dell'ulteriore lavorazione del materiale, è un modo efficace per eliminare o ridurre al minimo gli scarti
  • Possibilità di intervenire sul processo produttivo in atto
  • Possibilità di analizzare gli oggetti di varie dimensioni
  • Velocizzano i controlli in serie
  • Un elevato numero di dati sui prodotti
  • Riduzione dei costi di gestione

Industry:
Automotive

Area:
Ecommerce Management

Tech Stack:
Full Stack Framework, Magento

CASE: SMART E-COMMERCE FLOW

  • Il progetto ha lo scopo di semplificare i propri rapporti con i rivenditori, attraverso un progetto di e-commerce utilizzando Magento. Il fulcro di questa iniziativa è la creazione di un portale per i rivenditori di pneumatici, una piattaforma dedicata dove i rivenditori possono effettuare e gestire i loro ordini senza problemi. Attraverso questo portale, l'azienda di pneumatici può gestire in modo efficiente gli ordini dei rivenditori, assicurando l'evasione tempestiva, la tracciabilità e la comunicazione, il tutto fornendo ai rivenditori un'interfaccia facile da usare per rendere il loro percorso di acquisto semplice ed efficiente.

CHALLENGE

  1. Semplificazione dei rapporti con i rivenditori.
  2. Gestione, evasione, tracciabilità degli ordini.

RISULTATI

  1. Ridurre i costi operativi, migliorare l'efficienza della supply chain e aumentare le vendite attraverso un canale di e-commerce efficiente.
  2. Interfaccia e-commerce user-friendly.
  3. Miglioramento del percorso di acquisto dei rivenditori.

Industry:
Technical, Industrial Cleaning

Area:
Legal, HR, Marketing, Data Management

Tech Stack:
EasyDAI, GenAI, Google

CASE: Single AI Agent - Chat with your files

  • La soluzione prevede l'implementazione di un prototipo di ChatBot generativo, addestrato su dati e documenti specifici dei bandi di gara e progetti. L'obiettivo di questo pilota è fornire al personale legale uno strumento intuitivo e facile da usare, in grado di rispondere a richieste di informazioni in linguaggio naturale relative alla documentazione di gara. L’evolutiva del progetto è creare un servizio di DOC Composition per poter comporre il documento di progetto per il bando di gara.

CHALLENGE

  • Time consuming per analizzare e preparare i bandi di gara, documenti legali e volumi enormi di dati
  • Documenti sparsi su diversi supporti (cartacei, digitali), cartelle e dispositivi
  • Assenza di un sistema di indicizzazione efficace

RISULTATI

  • Efficienza operativa, time saving e precisione dei dati
  • Riduzione del tempo e delle risorse necessarie per l'analisi di enormi volumi di documenti
  • Facile accesso a informazioni dettagliate

Industry:
Automotive

Area:
Customer Engagement & Marketing Automation

Product / Service:
SAP Marketing Cloud

Tech Stack:
Datapartners Data Analysts

CASE: BI & EMBEDDED ANALYTICS

  • Data Assessment per comprendere lo stato attuale delle fonti di dati dell'organizzazione, la loro qualità e la loro struttura attraverso attività di data inventory, data quality e data profiling. Questo progetto delinea un'architettura Internet of Things (IoT) progettata per monitorare e raccogliere dati su parametri ambientali, in particolare temperatura, concentrazione di CO2 e luminosità. Costruire un'interfaccia utente, accessibile via web o mobile, che visualizzi i dati in tempo reale, le tendenze storiche e fornisca avvisi o notifiche in base alle soglie impostate.

CHALLENGE

  • Identificare i KPI giusti e corretti per dare priorità agli interventi e gestire le squadre di manutenzione
  • Mancanza di un monitoraggio corretto sui fattori inquinanti

RISULTATI

  • Servizi automatizzati real time e adattivi, integrabili con l’organismo edilizio e l’ecosistema esterno, dotati di tecnologie connesse, interoperabili e sostenibili per ottimizzare l’utilizzo delle risorse
  • Risparmi sui consumi energetici
  • Analisi predittivi e avanzati sulla qualità dell’aria ed i livelli di CO2 e altri inquinanti

Industry:
Fashion

Area:
Reporting, Auditing, Marketing Automation

Product / Service:
EasyDAI, Embedded Analytics, BI

Tech Stack:
Datapartners, QuickSight

CASE: BI & EMBEDDED ANALYTICS

  • Per un'importante azienda del settore fashion, abbiamo sviluppato un servizio di data strategy per un percorso di trasformazione digitale e di valorizzazione dei propri dati aziendali volto allo sviluppo di iniziative CRM. Il Data as a Service (DaaS) è uno strumento software basato su cloud utilizzato per lavorare con i dati, ad esempio per gestire i dati in un data warehouse o analizzarli con la business intelligence. Sviluppo di ETL (Extract/Transform/Load), ovvero estrazione/trasformazione/caricamento, è il processo di raccolta dei dati da un numero illimitato di sorgenti e della loro successiva organizzazione e centralizzazione in un unico repository.

CHALLENGE

  • Fonti di dati disparsi
  • Rischi di perdita di dati, know-how
  • Report inesatti

RISULTATI

  • Repository centralizzato dei dati strutturati e non strutturati
  • Previsione delle tendenze e decisioni data-driven
  • Ottimizzazione della supply chain
  • Integrazione con i sistemi esistenti

Industry:
B2B Textile Manufacturing, Production, All Industries

Area:
Digital & Data Strategy, AI Strategy

Product / Service:
Visual Inspection

Tech Stack:
Visual Inspection, AWS, Bedrock

CASE: COMPUTER VISION - AI TEXTILE DEFECTS DETECTION

  • Implementare una soluzione all'avanguardia in grado di rilevare e classificare in modo efficiente i difetti, come bave, fori e altre irregolarità, in tempo reale durante il processo di produzione tessile, garantendo rotoli di tessuto di alta qualità e riducendo al minimo gli sprechi. Il servizio impara a comprendere il prodotto da un insieme di immagini ed è in grado di trovare anomalie, individuare e classificare difetti e controllare l'integrità delle superfici. È adatto per l'ispezione di tessuti e altri materiali come tessuti a maglia e a navetta, tessuti non tessuti, pelle, fogli di plastica o gomma, imbottiture per filtri, carta, fogli chirurgici e molti altri materiali.

CHALLENGE

  • Rilevare difetti difficilmente prevedibili
  • Semplificare, velocizzare e rendere più sicura la produzione industriale
  • Controllo della qualità e della sicurezza chimica dei filati per tutta la linea produttiva

RISULTATI

  • L'identificazione precoce di difetti e irregolarità, prima dell'ulteriore lavorazione del materiale, è un modo efficace per eliminare o ridurre al minimo gli scarti
  • Possibilità di intervenire sul processo produttivo in atto
  • Possibilità di analizzare gli oggetti di varie dimensioni
  • Velocizzazione dei controlli in serie
  • Un elevato numero di dati sui prodotti
  • Riduzione dei costi di gestione

Industry:
Retail & Fashion

Area:
CRM Database

Product / Service:
Visual Inspection, Digital Transformation

Tech Stack:
SAP Marketing Cloud, Salesforce Marketing Cloud

CASE: CRM ADOPTION AND IMPLEMENTATION

  • Guidare il cliente nel percorso dei dati e digitale. Partendo dalla valutazione iniziale, con un focus specifico sui sistemi CRM e sul loro allineamento con gli obiettivi aziendali. Questa comprensione orienta la raccolta di requisiti precisi che, a loro volta, aprono la strada alla ricerca dei fornitori. Si avvia la fase di sviluppo del progetto, modellando l'infrastruttura digitale. Centrale a questa strategia è un approccio chiaro ai dati, mirato a specifici KPI dei clienti per misurare il successo e guidare il miglioramento continuo. Implementazione di un sistema CRM per centralizzare i dati cliente (POS e e-commerce), ottimizzare i processi di vendita e migliorare il servizio clienti. Le fasi chiave includono la raccolta dei requisiti, la configurazione del sistema, la migrazione dei dati, la formazione degli utenti e il supporto post-lancio.

CHALLENGE

  • Implementazione sistema CRM
  • Snellire il processo di pagamento per migliorare la customer retention

RISULTATI

  • Centralizzare i dati clienti POS + e-commerce
  • +5% Retention Marketing & Churn Rate

Industry:
Retail & Fashion

Area:
E-Commerce, Digital Strategy

Tech Stack:
Data Lake, CRM, Marketing Cloud

CASE: DIGITAL TRANSFORMATION

  • La valutazione iniziale ha avuto come focus l’assessment dell’infrastruttura IT e degli obiettivi aziendali, e poi l’adozione dei sistemi CRM. Il progetto si è concluso con l’implementazione di un sistema CRM per centralizzare i dati cliente (POS e e-commerce), ottimizzare i processi di vendita e migliorare il servizio clienti. Le fasi chiave includono la raccolta dei requisiti, la configurazione del sistema, la migrazione dei dati, la formazione degli utenti e il supporto post-lancio. La collaborazione prosegue da 6 anni, partendo con la visione dei "piccoli passi".

CHALLENGE

  • La Digital Transformation con un consulente esterno
  • L’adozione di Marketing Cloud Platform

RISULTATI

  • L'implementazione di un approccio Customer-centrico e Omnicanale ha portato a:
  • +10% di tasso di apertura delle campagne di email marketing
  • +5% di fidelizzazione della clientela (customer retention)
  • +8% di valore medio dell'ordine (AOV) sull'e-commerce

Industry: Fashion & Luxury

Area: Customer Service, Phygital Marketing

Tech Stack: AWS, SAP Commerce Cloud, Full Stack Framework - Angular (Front End), Node JS (Back End)

CASE: PHIDIGITAL - BOOK AN APPOINTMENT

  • Sviluppare un’iniziativa digitale omnichannel, introducendo uno strumento integrato di prenotazione appuntamenti in negozio. Collegato senza soluzione di continuità con i sistemi IT legacy del brand, questo strumento colma il divario tra i mondi digitale e fisico.
  • I clienti possono ora prenotare comodamente le loro visite in negozio online, garantendo un'esperienza di shopping personalizzata.
  • Questa integrazione non solo migliora il coinvolgimento dei clienti, ma solidifica anche la posizione del brand all'avanguardia nella convergenza tra retail digitale e fisico.

CHALLENGE

  1. Strumento di booking per aumentare la presenza in negozio

RISULTATI

  1. Shopping experience
  2. Esperienza snella online vs. negozio

Industry: Beauty/Healthcare

Area: Digital & Data Strategy, Data Lake & Business Intelligence, Forecast

Tech Stack: AWS - Forecast, Navision, HubSpot, SAP Marketing Cloud, Shopify, Klaviyo, Google Analytics, Facebook, IGT

CASE: AI Business Intelligence

  • Valutazione iniziale: comportamenti dei clienti e preferenze online.
  • La strategia CRM: fondamentale non solo per i clienti, ma anche fan base di FB.
  • AI marketing automation & digital experience: percorsi su misura.
  • Data lake & business intelligence: analisi dati, offerte e strategie intuitive e mirate.
  • AI & modelli di previsione avanzati: supply chain e logistica integrata, ottimizzando le scorte e riducendo i costi di inventario.
  • Percorso basato sui dati: integrazione di fonti come ERP - Navision, CRM (SAP Marketing Cloud e HubSpot), Shopify, Klaviyo, Google Analytics, ecc.
  • Implementati 100 dashboard per il consiglio di amministrazione e tutte le unità aziendali.

CHALLENGE

  1. Creare fiducia e diventare a data-driven company
  2. Definizione e integrazione dell’infrastruttura IT
  3. Help finding right resources to be employed
  4. Become a data-driven company

RISULTATI

  1. Approccio Customer-centric e Omnichannel, orientato verso l'incremento degli obiettivi aziendali
  2. Implementazione del CRM
  3. Assunzione e onboarding
  4. -5% carrelli abbandonati
  5. +8% KPI dell'email marketing
  6. +4% tasso di fidelizzazione dei clienti
  7. +30% risparmio di FTE su attività dispendiose in termini di tempo

Industry: Dental Services

Area: Digital & Data Strategy, Customer Service

Tech Stack: AWS - SageMaker, QuickSight

CASE: AI Virtual Sales Assistant

  • Sviluppare un assistente virtuale alle vendite basato su IA per la gestione dell'agenda e la previsione degli ordini. L'Assistente Virtuale alle Vendite, ogni lunedì, organizza le agende settimanali dei rappresentanti di vendita e, basandosi su dati storici e vari metriche (consumo, stock di SKU, prezzi, ecc.), propone un ordine preconfezionato completo di analisi economica e valore del margine. Automazione dei processi, la riduzione degli errori, le capacità dell'IA di aumentare l'esperienza dei clienti e quindi anche le vendite, non solo è possibile risparmiare denaro su processi aziendali altrimenti costosi, ma anche aumentare le entrate.
    Sviluppo: Artificial Intelligence Marketing (AI Marketing) - per interagire con i clienti, migliorare la comprensione del mercato e delle persone e suggerire – più rapidamente dell'uomo – le azioni da intraprendere per affinare le tecniche di persuasione, forecast & recommandation.

CHALLENGE

  1. Gestione dell'agenda e previsione degli ordini
  2. Automazione dei processi di vendita e riduzione degli errori
  3. Aumentare l'esperienza del cliente e le vendite

RISULTATI

  1. Aumento delle vendite grazie alla personalizzazione dell'esperienza cliente
  2. Risparmio sui processi aziendali grazie all'AI Marketing
  3. Ottimizzazione delle entrate attraverso raccomandazioni predittive

L'infrastruttura Single AI Agent

L'infrastruttura AI Multiagent

Industry: Medical Equipment Manufacturing

Area: MES, Customer Engagement & Marketing Automation, Predictive Maintenance

Tech Stack: Full Stack - PHP, Salesforce, Marketing Cloud, AWS

CASE: Customer Engagement & Marketing Automation

  • 1. Implementazione del sistema MES (Manufacturing Execution System) finalizzato all'integrazione e all'ottimizzazione delle operazioni di fabbrica con i processi aziendali.
    2. Assistenza al cliente nella trasformazione della sua attività da B2B a B2C.
    3. Sviluppo di un sistema di raccolta dei dati degli utenti finali.
    4. Sviluppo di un portale per gli ottici.
    5. Permette di inserire e gestire i certificati delle lenti associati al nome del cliente finale.
    6. Integrato con tutti i sistemi legacy dell'azienda (ERP, MES, ecc.).
    7. Implementazione di percorsi di coinvolgimento e automazione del marketing dopo la raccolta dei dati.

CHALLENGE

  1. Digitalizzazione e automazione dei processi produttivi
  2. Definizione KPI di riferimento
  3. Definizione data analytics
  4. Algoritmi di manutenzione predittiva per le macchine

RISULTATI

  1. Analytics e dashboarding avanzati
  2. Transizione dal B2B al B2C
  3. Miglioramento della produttività, prevenzione dei potenziali guasti

Industry: Medical Equipment Manufacturing

Area: MES, Customer Engagement & Marketing Automation, Predictive Maintenance

Tech Stack: Full Stack - PHP, Salesforce, Marketing Cloud, AWS

CASE: Customer Engagement & Marketing Automation

  • 1. Implementazione del sistema MES (Manufacturing Execution System) finalizzato all'integrazione e all'ottimizzazione delle operazioni di fabbrica con i processi aziendali.
    2. Assistenza al cliente nella trasformazione della sua attività da B2B a B2C.
    3. Sviluppo di un sistema di raccolta dei dati degli utenti finali.
    4. Sviluppo di un portale per gli ottici.
    5. Permette di inserire e gestire i certificati delle lenti associati al nome del cliente finale.
    6. Integrato con tutti i sistemi legacy dell'azienda (ERP, MES, ecc.).
    7. Implementazione di percorsi di coinvolgimento e automazione del marketing dopo la raccolta dei dati.

CHALLENGE

  1. Digitalizzazione e automazione dei processi produttivi
  2. Definizione KPI di riferimento
  3. Definizione data analytics
  4. Algoritmi di manutenzione predittiva per le macchine

RISULTATI

  1. Analytics e dashboarding avanzati
  2. Transizione dal B2B al B2C
  3. Miglioramento della produttività, prevenzione dei potenziali guasti

Industry: Medical Equipment Manufacturing

Area: MES, Customer Engagement & Marketing Automation, Predictive Maintenance

Tech Stack: Full Stack - PHP, Salesforce, Marketing Cloud, AWS

CASE: Customer Engagement & Marketing Automation

  • 1. Implementazione del sistema MES (Manufacturing Execution System) finalizzato all'integrazione e all'ottimizzazione delle operazioni di fabbrica con i processi aziendali.
    2. Assistenza al cliente nella trasformazione della sua attività da B2B a B2C.
    3. Sviluppo di un sistema di raccolta dei dati degli utenti finali.
    4. Sviluppo di un portale per gli ottici.
    5. Permette di inserire e gestire i certificati delle lenti associati al nome del cliente finale.
    6. Integrato con tutti i sistemi legacy dell'azienda (ERP, MES, ecc.).
    7. Implementazione di percorsi di coinvolgimento e automazione del marketing dopo la raccolta dei dati.

CHALLENGE

  1. Digitalizzazione e automazione dei processi produttivi
  2. Definizione KPI di riferimento
  3. Definizione data analytics
  4. Algoritmi di manutenzione predittiva per le macchine

RISULTATI

  1. Analytics e dashboarding avanzati
  2. Transizione dal B2B al B2C
  3. Miglioramento della produttività, prevenzione dei potenziali guasti

Industry: Healthcare / Hospital

Area: Cartella Clinica, Customer Service

Product / Service: Migrazione Cloud, Electronic Health Record

Tech Stack: Google Cloud Platforms, EasyDAI

CASE: Cloud Migration & Maintenance Service

  • L'obiettivo primario di questo progetto è la migrazione e l'implementazione della nuova cartella clinica elettronica (CCE) fornita da GPI, su una piattaforma cloud altamente performante e scalabile come Google Cloud. Questa transizione rappresenta un passo fondamentale verso la digitalizzazione dei processi clinici, migliorando l'efficienza, la sicurezza e l'accessibilità dei dati sanitari.
    • Migrazione dei dati: Trasferimento dei dati dalla vecchia piattaforma (Oracle) alla nuova infrastruttura cloud di Google.
    • Configurazione dell'ambiente cloud: Adattamento dell'ambiente Google Cloud alle esigenze specifiche della cartella clinica.
    • Ottimizzazione delle prestazioni
    • Gestione della manutenzione

CHALLENGE

  • Contenimento del TCO – Total Cost Ownership
  • Migrazione workload Oracle vs PostGres full Managed Google Cloud

RISULTATI

  • Landing zone - costruzione stack e architettura per progetti innovativi
  • Controllo dei costi
  • Controllo delle performance dei servizi
  • Passare da un sistema di cartella clinica tradizionale ad una soluzione digitale più efficiente e scalabile
  • Migliorare la gestione dei dati sanitari e l'assistenza ai pazienti

Industry: Healthcare

Area: Business Intelligence

Product / Service: Digital Strategy, Embedded Analytics

Tech Stack: AWS, SageMaker, QuickSight

CASE: Digital Strategy & BI

  • Stiamo guidando il cliente nella definizione di una roadmap evolutiva finalizzata alla trasformazione digitale a tutti i livelli e in tutte le funzioni aziendali (cliniche, mediche, operative, ecc.) e alla valorizzazione del patrimonio di dati interni. Il primo passo inizia con l'adozione del cloud, a partire dalla migrazione del primo carico di lavoro relativo al progetto di cartella clinica elettronica, adottando politiche e best practice di governance dei dati in conformità alle misure di sicurezza e al GDPR.
    L'adozione dell'AI relativa all'applicazione di algoritmi per l'analisi delle immagini PACS. La collaborazione è stata incentrata sull'analisi di correlazione: indagare la relazione tra visite all'agopuntura e perdita di peso dei pazienti.
    In particolare, un algoritmo in grado di rilevare sia il peso assoluto sia la variazione relativa del peso, ad esempio una perdita di X kg.

CHALLENGE

  • Standardizzazione della raccolta dati
  • L'analisi di correlazione: indagare la relazione tra visite all'agopuntura e perdita di peso

RISULTATI

  • Automatizzazione del processo analitico
  • Valorizzazione del knowledge base ed il patrimonio di dati aziendale
  • Sviluppata una procedura automatizzata, un algoritmo per estrarre diversi dati del paziente dall’anamnesi

Industry: Civil Engineering and Construction

Area: Customer Engagement & Marketing Automation

Product / Service: SAP Marketing Cloud

Tech Stack: Google, Vertex AI, Document AI

CASE: AI Document Search

  • Per un gruppo formato da professionisti di talento, specializzati nella progettazione e nella gestione di progetti ingegneristici complessi, abbiamo sviluppato una POC per l’utilizzo della GenAI per l’analisi documentale e la creazione di un Database di documenti GENAI. Un database di documenti alimentato da AI per il settore AC che naviga senza soluzione di continuità in vasti laghi di dati senza metadati, estrae i dettagli rilevanti, automatizza la creazione di documenti a marchio aziendale, scala con l'aumento dei dati e perfeziona continuamente la sua accuratezza e la sua efficienza con ogni interrogazione.

CHALLENGE

  • Gestione grandi volumi di documenti
  • Analisi di diversi tipi di documenti (normative, manuali, policy)

RISULTATI

  • Ricerca guidata
  • Estrazione dinamica dei dati: estrazione di dettagli specifici quali nomi di progetti, date e budget in base alle query dell'utente
  • Apprendimento continuo: il sistema affina e ottimizza i risultati a ogni interrogazione, migliorando nel tempo

Industry: Civil Engineering and Construction

Area: Digital & Data Strategy, Hourly Workers Analytics

Product / Service: SAP Marketing Cloud

Tech Stack: AWS, SageMaker, QuickSight

CASE: BI, Data & Embedded Analytics

  • Per un'azienda del settore dell'ingegneria civile e delle costruzioni, la strategia digitale e dei dati inizia con un progetto graduale. La fase iniziale della creazione di una solida strategia digitale e dei dati consiste nel condurre una valutazione approfondita (dell’infrastruttura digitale, la gestione dei dati, lo stack tecnologico) del panorama digitale e dei dati attuale dell'azienda. Questa valutazione approfondita approfondisce le capacità digitali esistenti dell'azienda, l'infrastruttura e le pratiche di gestione dei dati. Identifica inoltre eventuali lacune o aree che richiedono miglioramenti, fornendo preziose informazioni sui punti di forza e di debolezza dell'azienda nel regno digitale. La seconda fase del progetto: analizzare i costi effettivi degli ordini di lavoro produttivi e non produttivi. Individuazione dell'andamento e del margine tra la registrazione delle ore lavorate nel corso della settimana.

CHALLENGE

  • Mancanza di una strategia digitale
  • Determinare i costi diretti del lavoro (stipendi, contributi), costi indiretti (manutenzione, utenze), costi dei materiali

RISULTATI

  • Creazione della roadmap digitale
  • Creazione di un sistema di monitoraggio e reporting predittivo e avanzato

Industry: Civil Engineering and Construction

Area: Data & Document Management

Product / Service: SaaS Blockchain Certification

Tech Stack: Blockchain, Data Integrity, API

CASE: Tracciabilità e Certificazione Blockchain

  • In questo progetto Blockchain, la tecnologia è incorporata all'interno di microservizi su una Progressive Web App (PWA) proprietaria. L'obiettivo del progetto è garantire che i dati provenienti dai cantieri, come Check In, Check Out e DPI, insieme alle ispezioni in cantiere, siano certificati, convalidati, affidabili e unici. Sfruttando la natura immutabile e trasparente della Blockchain, il sistema garantisce che ogni inserimento di dati sia autentico e inalterato, fornendo una soluzione solida per la conformità legale e la sicurezza nelle operazioni di cantiere.

CHALLENGE

  • Errori e manomissioni
  • Litigi legali e contestazioni di attività

RISULTATI

  • Garantire l’integrità dei dati con datacerta e certificazione di ogni dato che diventa un originale digitale
  • Dati immutabili e non cancellabili
  • Prova di anteriorità e controllo dei dati

Industry: Civil Engineering & Construction

Area: Digital & Data Strategy

Tech Stack: GCP - Google Cloud Platform, Vertex AI, Gemini Pro Visual

CASE: Civil Engineering

  • Settore: Ingegneria civile e costruzioni
  • Fatturato: 180 milioni - quotata in borsa
  • Fondazione: 1993
  • Marchio italiano di Skyrocket, sia in Europa che oltreoceano. 4 anni di rapporto con il cliente.
  • Track Record di DataPartners: 3 anni di rapporto con il cliente. Iniziare in piccolo con la visione politica del "piccolo passo", testare e imparare. I nostri stakeholder sono i fondatori. Oggi raccoglie la maturità di diventare un'azienda guidata dai dati che abbraccia tutte le opportunità delle nuove tecnologie come i servizi API, SAAS e AI.

CHALLENGE

  • Creare e completare un nuovo ambiente tecnologico multi cloud e creare valore per oltre 20 anni di raccolta dati.
  • Adottare la tecnologia per garantire la sicurezza e semplificare le attività di vendita e operative. Dalla scrivania all'archivio.

RISULTATI

  • Normalizzazione dei dati e creazione di data lake
  • Un ambiente Tech integrato
  • ERP
  • Nuova piattaforma SAAS API centrica per CRM / Vendite / Pianificazione / Consumo
  • Sistema paghe
  • Piattaforma di ticketing e servizio di triage
  • Prima release di WPA per la sicurezza e le ispezioni
  • Avvio dell'analisi TCO e del decommissioning