BUSINESS ANALYTICS

Il potere della conoscenza per guidare le decisioni aziendali

Business Analytics - Analisi dei dati Aziendali

La nostra Business Unit di Business Intelligence si occupa di raccogliere, analizzare e interpretare i dati aziendali al fine di supportare le decisioni strategiche e operative di un’organizzazione. Grazie alla business intelligence, le aziende possono ottenere una visione completa e dettagliata delle proprie performance, individuare trend (andamento, indirizzo, orientamento, tendenza) e pattern (modello, schema) nascosti nei dati, nonché prevedere i futuri andamenti del mercato.

L’implementazione di soluzioni di business intelligence consente alle aziende di ottenere una serie di vantaggi competitivi, tra cui una maggiore efficienza operativa, una migliore comprensione dei bisogni dei clienti, una minore incidenza di errori decisionali e un miglior allineamento tra obiettivi aziendali e azioni operative.

Le tecnologie di business intelligence includono strumenti di analisi dei dati, sistemi di visualizzazione e di reporting, motori di ricerca avanzati e strumenti di data mining. Attraverso queste tecnologie, le aziende possono trasformare dati grezzi in informazioni preziose che supportano la crescita e lo sviluppo del business.

In un contesto sempre più competitivo e digitale, l’importanza della business intelligence è destinata a crescere, poiché le aziende cercano di sfruttare al meglio i propri dati per ottenere un vantaggio competitivo sul mercato. Investire in soluzioni di business intelligence può rappresentare una scelta vincente per le aziende che desiderano restare competitive e prosperare nell’era digitale.

Le nostre soluzioni di BUSINESS ANALYTICS

  • Oracle Analytics Cloud
  • Oracle BI Publisher
  • Oracle Business Intelligence
  • Microsoft Power BI
  • Microsoft Fabric
  • Microstrategy
  • Qlik Sense / Qlik View
  • Tableau
Business Analytics - Analisi dei dati Aziendali

ETL (Extract, Transform, Load)

ETL è un processo utilizzato per trasferire i dati da una sorgente (Extract) a un sistema di destinazione (Load), passando attraverso una fase di trasformazione (Transform) dei dati stessi.

Il processo ETL è composto principalmente di tre fasi:

 – Estrazione (Extract): in questa fase i dati vengono estratti dalla sorgente di origine, che può essere un database, un file di testo, un foglio di calcolo, ecc. I dati vengono copiati e trasferiti in un’area temporanea per essere elaborati.

 – Trasformazione (Transform): i dati estratti vengono ora trasformati per adattarli alle esigenze e al formato del sistema di destinazione. Durante questa fase vengono eseguite diverse operazioni come la pulizia dei dati, la normalizzazione dei valori, l’unione di più fonti di dati, ecc.

 – Caricamento (Load): infine, i dati trasformati vengono caricati nel sistema di destinazione, che può essere un data warehouse, un database relazionale, un’applicazione di business intelligence, ecc. I dati possono essere caricati in una sola volta (caricamento completo) o in modo incrementale (caricamento incrementale) per mantenere i dati aggiornati nel tempo.

Il processo ETL è fondamentale per garantire la qualità e l’integrità dei dati all’interno di un’organizzazione, consentendo di integrare dati provenienti da diverse fonti e renderli utilizzabili per analisi e reporting.

Le nostre soluzioni di ETL

  • Oracle Data Integrator
  • Oracle Warehouse Builder
  • Microsoft Azure Data Factory
  • Microsoft Fabric
  • Microsoft SQL Server Integration Services
  • Talend
  • IBM Data Stage
  • Informatica Power Center
  • Jaspersoft ETL
  • Mulesoft
  • Pentaho Data Integration
  • Cloudera Impala
Business Analytics - Analisi dei dati Aziendali

Data Warehouse

Un data warehouse è un sistema di archiviazione e gestione di grandi quantità di dati provenienti da varie fonti diverse, con lo scopo di organizzare e analizzare queste informazioni per supportare le decisioni aziendali. Il data warehouse consente di integrare e consolidare i dati in modo da rendere più semplice l’accesso e l’analisi di questi dati da parte degli utenti. È progettato per memorizzare e gestire dati storici e attuali, facilitando l’elaborazione e l’analisi dei dati per ottenere insights utili per l’azienda.

Data Lake

Un data lake è una tecnologia di archiviazione che consente di memorizzare grandi quantità di dati in formato grezzo provenienti da varie fonti, come sensori, applicazioni web, mobile, social media, IoT e altro. Questi dati possono essere strutturati, non strutturati o semi-strutturati e vengono conservati in una piattaforma centralizzata che permette di fare query e analisi in modo efficiente. I data lake sono utilizzati per supportare le analisi avanzate, machine learning e altre applicazioni di analytics.

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