Data & AI

Integrazione e ingestion evolute: Raccolta di dati da fonti eterogenee (database, API, IoT, file, web, etc.) e supporto per dati batch e in tempo reale (streaming).​
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Storage e gestione dati: Archiviazione scalabile (data lake, data warehouse), supporto per dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati e generazione del modello semantico​

Elaborazione e trasformazione: Processi di pulizia, trasformazione e arricchimento dei dati (ETL/ELT).​

Pipeline automatizzate e monitorabili: Orchestrazione affidabile di flussi dati, con logging, retry e alert.​

Architettura scalabile e modulare: Supporta ambienti cloud, ibridi e multi-tenant, garantendo performance e sicurezza.​

Sicurezza e governance: Controlli di accesso e crittografia, tracciabilità, audit e data quality

AI Platform​: Soluzione proprietaria basata su tecnologie Open Source per accelerare il journey to AI. ​
​La nostra piattaforma è caratterizzata dalle seguenti funzionalità:

• Multi Agent​Multi LLM (Gen AI Support: OpenAI, Microsoft, IBM, Meta, …)​
• Knowledge Base: file, database, url, api.​
• Intent Detection​
• Classificazione, Sintesi Testuale, Sentiment Analysis​
• Servizi vocali​
• Supporto Multi-lingua​
• Connect to AI Agent via API​
• Monitoring e testing (NRT massivi)​
• Multicanale (Social, Voce, Teams, Mail, Avatar)​

Process mining: discovery e visualizzazione dei processi, analisi​
delle conformità e delle varianti, simulazione e ottimizzazione.​

RPA: automazione task ripetitivi tramite attended e unattended bot, embedded AI (image recognition, information extraction…) progettate su misura per garantire la piena integrazione con i sistemi e i servizi del cliente

Analisi descrittiva, predittiva e prescrittiva: Supporto completo per reportistica, machine learning e ottimizzazione dei processi.​

Self-service analytics: Strumenti per l’esplorazione dei dati in autonomia (Power BI, Qlik, Tableau, etc.) e accesso controllato ai dati con filtri, drill-down, dashboard interattive e report dinamici.​

Dati visualization e data mining: Creazione di grafici, mappe, report interattivi con supporto visivo all’interpretazione dei dati.​

Data mining: Scoperta di pattern nascosti o relazioni nei dati, tecniche di clustering, associazione, classificazione​
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Data storytelling: Presentazione dei dati con una narrativa chiara e orientata alle decisioni, combinazione di visualizzazioni, testi e raccomandazioni

Model Training: Applicazione di algoritmi supervisionati, non supervisionati o di reinforcement learning per la configurazione di modelli predittivi e sistemi di raccomandazione per decisioni più rapide ed efficaci.​​

Model Evaluetion & Tuning: Monitoraggio delle performance nel tempo (drift dei dati, decadimento del modello) con Re-training automatico o manuale.​
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Pipeline MLOps e CI/CD: Deploy e monitoraggio dei modelli integrati nel ciclo di vita applicativo con versionamento e rollback.​
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Integrazione con l’ecosistema dati: Utilizzo sinergico con Data Lake, Data Warehouse, API e insight predittivi nelle dashboard di business intelligence​