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Abbiamo realizzato una piattaforma che possa diventare parte integrante di ogni flusso di lavoro, riducendo le frizioni e le perdite di tempo dedicate alla comunicazione, esponendo in modo trasparente ogni fase del processo di lavorazione.

I principi che ci orientano:

DATA CONVERGENCE

Il segreto è portare analytics e operations insieme. La convergenza abilita l’immediatezza delle applicazioni operative tramite gli approfondimenti portati dai dati. Potendo fare leva su i cosiddetti continuous analytics, azioni automatizzate e risposte rapide per impattare il business mentre succedono gli eventi.

STREAM PROCESSING

La comprensione dei flussi informativi e la cattura del contesto sono i blocchi fondanti della trasformazione digitale e lo sviluppo di applicazioni abilitanti. Questi eventi possono venire da molteplici sorgenti, web events, email, chat, task lavorativi e altri tipi di eventi.

APPLICATION AGILITY

I flussi permettono di abilitare microservizi basati sugli eventi.

I microservizi sono un approccio allo sviluppo applicativo nel quale una applicazione complessa viene realizzata tramite una suite di servizi modulari. Ogni modulo supporta uno specifico business goal e usa una interfaccia semplice, ben definita per comunicare con altri moduli.

I componenti della piattaforma:

UN MOTORE BPM/XRM

BPM svolge il ruolo di "direttore d'orchestra" nell'organizzazione, assegnando quale dipendente, utente esterno o sistema dovrebbe agire in ogni momento e garantendo il tracciamento e la memorizzazione completi di tutte le informazioni scambiate e generate durante il processo, dall'inizio alla fine.

Il BPM non è un "esercizio una tantum". Implica una valutazione continua dei processi e include azioni per migliorare il flusso totale dei processi. Tutto ciò porta a un ciclo continuo di valutazione e miglioramento dell'organizzazione. Gli obiettivi principali: migliorare l'esperienza del cliente end-to-end e migliorare la produttività dei nostri dipendenti, eliminando le attività ripetitive e consentendo ai dipendenti di concentrarsi su attività che aggiungono valore per l'azienda (miglioramenti creativi, nuove strategie e soluzioni, processo decisionale , ecc.) e ovviamente risparmi in termini di tempo e costi.

COMMUNICATION LAYER

Il client di comunicazione porta tutto il team in un unico posto, rendendolo accessibile da ovunque.

INTEGRATION LAYER

In questo contesto la chiave è essere sicuri che I dati raggiungano il posto giusto. La integrazione dei sistemi è quindi un componente chiave della piattaforma che abbiamo a disposizione.

Abbiamo scelto un approccio verticale all’integrazione dei sistemi per poter avere soluzioni rapide e connettere dati, applicazioni e API’s. Questo in particolare ci permette una trasformazione continua.

Il nostro integration layer fornisce:

  • High Availability e Fault Tolerance message logs.
  • Multiple Topic Consumers
  • Real-Time Handling / scalability
  • microservices programmabili in qualunque linguaggio

IL RUOLO DELLA DATA SCIENCE

per aiutare persone e processi, from poor data to rich data

La pratica della Data Science è un esercizio di ricerca, sperimentazione e scoperta continue. Una forte sinergia collaborativa tra business unit e team di data science può costituire la premessa per un modello solido con solide giustificazioni aziendali. Dal processo decisionale basato sull'esperienza e guidato dai leader al processo decisionale basato sui dati in prima linea.

Tecniche ML da implementare:

  • Supervised Learning: classificazione mediante Naïve Bayes
  • Classificazione: Bag of Words e Naïve Bayes
  • Estrazione delle caratteristiche: analisi probabilistica mediante creazione di attributi
  • NLP Creazione automatica di tag (Image) Generazione di testo tramite classificazione di immagini NLG e tag con Flow Tensor o altre librerie
  • Ricerca di prodotti varianti mediante Cluster
  • Creazione di Cross - e Up-Selling trovando prodotti simili
  • Generazione automatica di parole chiave SEO basate su contenuti o dati di vendita

Automazione del flusso di lavoro

Il vantaggio di sistemi intelligenti autonomi è la loro capacità di tenere costantemente d'occhio sistemi e dati. Invece di dover codificare i flussi di lavoro o integrarli con le API che potrebbero non offrire pieno accesso ai dati, i flussi di processi abilitati all'intelligenza artificiale possono semplicemente osservare i dati e i flussi di lavoro mentre si verificano effettivamente tra i sistemi e agire su quelli che corrispondono ai modelli identificati.

I sistemi di automazione dei processi di intelligenza artificiale possono elaborare elevati volumi di dati da una vasta gamma di fonti strutturate e non strutturate in diversi formati e lingue. I sistemi di apprendimento automatico possono quindi tenere sotto controllo informazioni, dati e sistemi e avvisare gli utenti quando si verificano attività anomale.

Big Data Wrangling

Intendiamo creare una piattaforma Big Data in cui trasmettere tutte le interazioni degli utenti, i mapping delle integrazioni, da utilizzare come base per la distribuzione di report, la ricerca di algoritmi di data mining per migliorare la qualità dei dati e il monitoraggio dei processi per identificare le misure per SLA (Business Process Mining).

AI - chatbot

L'intelligenza artificiale sta cambiando il modo in cui cerchiamo e facciamo le cose e i chatbot sono il vero esempio di aspirazione umana per automatizzare task ripetitivi. I chatbot fungono da nuova interfaccia utente, un nuovo collegamento tra i servizi e i loro utenti.