Correlare dati provenienti da processi diversi
Attraverso l’utilizzo di soluzioni di Ditigal Transformation Consultancy e strumenti di intelligenza artificiale, le aziende possono identificare correlazioni e relazioni tra dati provenienti da processi diversi, migliorando la comprensione delle interazioni aziendali, l’ottimizzazione dei processi e la creazione di valore aggiunto.
Soluzioni
Success Stories
Thélios: la rivoluzione del commercio B2B su SAP Cloud Platform
Thélios, nata nel 2017 come joint venture tra LVMH e Marcolin, produce occhiali di lusso e si è distinta per l’artigianato italiano. Nel 2020, ha scelto di sviluppare una propria infrastruttura indipendente dai sistemi di Marcolin, implementando SAP HANA Cloud e SAP Analytics Cloud. Questo ha permesso analisi avanzate e predittive, migliorando i processi decisionali e la distribuzione delle informazioni. La migrazione al cloud ha garantito flessibilità, scalabilità e qualità del servizio, creando un vantaggio competitivo duraturo.
HR Analytics: analitiche al servizio delle Risorse Umane
L’HR Analytics ottimizza la gestione delle risorse umane utilizzando soluzioni di Business Analytics per supportare lo sviluppo e la pianificazione strategica del personale. Questo approccio permette di monitorare e analizzare l’evoluzione della forza lavoro, le variazioni di costi e organico, e di identificare le cause degli scostamenti. Implementando un sistema di supporto decisionale, è possibile confrontare scenari diversi e prendere decisioni basate su dati concreti. Dashboard personalizzate aiutano a visualizzare e analizzare i dati, migliorando la competitività e l’efficienza dell’organizzazione.
Come Expert Italy ottimizza la marginalità con Qlik Sense
Expert Italy, fondata nel 1967, gestisce oltre 300 punti vendita in Italia, offrendo prodotti tecnologici di alta qualità. L’azienda puntava a migliorare l’analisi della marginalità dei dati di vendita e-commerce, armonizzando le informazioni provenienti dai soci resellers. Ha scelto Qlik come piattaforma di data analytics, creando dashboard dinamiche e personalizzabili su Qlik Sense. Questo ha migliorato la visibilità e l’analisi dei dati, aumentando l’autonomia e l’efficienza degli utenti e allineando efficacemente i team.
LimaCorporate e la migrazione al Cloud: un successo ibrido
LimaCorporate, leader nelle soluzioni ortopediche, ha adottato SAP HANA OnPrem per le sue prestazioni, riducendo i tempi ETL e migliorando la gestione delle sicurezze. Per mantenere questi benefici e aggiungere flessibilità, l’azienda è passata a un modello ibrido con SAP HANA Cloud. Questo passaggio, supportato da workshop collaborativi, ha unito la solidità dell’on-premise con i vantaggi del cloud, migliorando la scalabilità e riducendo i costi operativi senza compromettere il livello di servizio.
Lagardère: un progetto di successo per il dizionario dei dati
Lagardère Travel Retail Italia, leader nel settore retail con oltre 120 negozi, punta a fornire esperienze di shopping personalizzate e migliorare l’efficienza operativa. Dopo la fusione di due aziende, aveva bisogno di armonizzare i processi e i dati per controllare le performance di vendita. Méthode ha implementato il metodo 1 1 3 1 per creare un Data Dictionary, coinvolgendo tutti i dipartimenti. Questo approccio ha migliorato l’analisi della marginalità, ottimizzato il flusso di cassa e perfezionato le politiche di prezzo e le interazioni con i partner commerciali.
Siemens Healthineers: Evidentia - a Data Literacy Journey
Siemens Healthineers ha implementato “Evidentia,” una soluzione per ottimizzare i processi di acquisizione e rinnovo dei contratti di manutenzione, migliorando la gestione dei dati per il customer service. L’obiettivo era supportare il processo decisionale e ottimizzare le attività di vendita con una migliore visibilità delle informazioni contrattuali. Attraverso l’approccio 1 1 3 1, sono stati raccolti, puliti e migliorati i dati, introdotti tool di Data Literacy e creata una piattaforma per migliorare la data transparency, acquisendo così un vantaggio competitivo.