Competenza sui dati, senza agenzie di mezzo.
Data engineering, analytics, IA e automazione per le organizzazioni che vogliono risultati anziché raccomandazioni.
30 minuti, senza impegno. Alla fine avrà un piano d'azione, che si lavori insieme o no.
DATA ENGINEERING - ANALYTICS & BI - INTELLIGENZA ARTIFICIALE - PREVISIONE - AUTOMAZIONE
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LA SITUAZIONE
I Suoi dati esistono già. Non stanno lavorando per Lei.
Export ripresi a mano ogni settimana. Informazioni sparse tra un CRM, tre fogli di calcolo e una casella di posta. Decisioni prese su cifre vecchie di un mese. E l'IA, di cui parlano tutti, che resta una promessa finché i dati sottostanti non sono affidabili.
COSA FACCIO
Cinque modi per rimettere al lavoro i Suoi dati
I Suoi dati sono sparsi tra troppi strumenti
Vedi il dettaglioArchitettura, pipeline ETL/ELT, data warehouse, connettori verso i Suoi strumenti aziendali. Un'infrastruttura affidabile e documentata, che regge quando l'attività cresce.
Decide senza visibilità sulla Sua attività
Vedi il dettaglioDashboard interattive, indicatori aziendali, report automatizzati. Il reporting smette di essere un'incombenza mensile e diventa uno strumento di gestione.
Le Sue conoscenze interne sono inutilizzabili
Vedi il dettaglioAssistenti aziendali, ricerca documentale (RAG), agenti. L'IA collegata ai dati che ha già, senza rifare ciò che già funziona.
Subisce la domanda invece di anticiparla
Vedi il dettaglioPrevisione delle vendite, dimensionamento delle scorte, rilevamento di anomalie. I Suoi dati storici servono finalmente a qualcosa di più che constatare a posteriori.
I Suoi team ripetono ogni settimana gli stessi gesti
Vedi il dettaglioWorkflow su misura, agenti integrati, connettori tra sistemi che non si parlavano. Ciò che si ripete non deve più essere fatto a mano.
LAVORI
Su cosa sto lavorando
Un progetto cliente che sta partendo e due prodotti sviluppati internamente. Questi ultimi non sono dimostrazioni teoriche. Sono sistemi completi, costruiti dall'architettura alla messa in produzione.
Strutturazione di una piattaforma Data & IA
Affiancamento a un'azienda francese di prêt-à-porter nella realizzazione di un'architettura di dati, per rendere utilizzabili i dati aziendali e aprire la strada ai futuri casi d'uso analitici e di IA.
Perimetro ipotizzato: strutturazione delle fonti esistenti, progettazione dell'architettura, automazione di alcuni flussi e sviluppo di strumenti di supporto alle decisioni.
- Supabase
- PostgreSQL
- Shopify
- Python
- SQL
- API
- IA
Prevedere l'attività commerciale invece di constatarla
Better Forecast incrocia lo storico del fatturato e del traffico con pioggia, temperatura, vento, vacanze scolastiche, festività, eventi locali, stagione e promozioni.
Non è in gioco solo la precisione. Le previsioni devono restare spiegabili, perché un team possa usarle senza credere sulla parola a una scatola nera.
- Python
- FastAPI
- PostgreSQL
- Supabase
- Chart.js
- IA
- 10
- variabili operative integrate
Scegliere dove surfare con tre mesi di anticipo, quando non esiste alcuna previsione
Nalu incrocia quattro anni di climatologia dello swell con i prezzi dei voli in partenza da Parigi, e classifica venti spot secondo un cursore qualità/prezzo regolabile.
Oltre al tema, il punto è rispondere con una probabilità misurata dove il dato manca, e pubblicare gli scarti del modello invece di tacerli.
- Python
- polars
- ERA5
- Pydantic
- Streamlit
- Plotly
- 20
- spot documentati
- 240
- coppie spot × mese
- 701 280
- ore di swell in cache
COME FUNZIONA
Tre fasi, nessuna zona d'ombra
Guardiamo insieme i Suoi dati
Trenta minuti per capire il Suo contesto e individuare ciò che è fattibile subito e ciò che non lo è. Ne uscirà con un piano d'azione, anche se non andiamo oltre.
Una proposta dettagliata prima di iniziare
Un perimetro scritto, deliverable identificati e una tariffazione definita in base a quel perimetro. Sa a cosa si impegna prima di impegnarsi.
Eseguo io l'incarico, nessun altro
Dall'architettura alla messa in produzione, chi progetta è la stessa persona che consegna. Nessun passaggio a un team che Lei non ha mai incontrato.
CHI LE RISPONDE
Pierre-Angélo Jubé
Ho fondato dal bello partendo da una convinzione semplice: le aziende dispongono spesso di dati preziosi, ma raramente di soluzioni davvero adatte alla loro attività.
Progetto infrastrutture di dati, automazioni e applicazioni che integrano l'intelligenza artificiale, con un approccio orientato al prodotto. L'obiettivo è trasformare un'esigenza aziendale in uno strumento affidabile, comprensibile e utilizzabile subito dai team.
Seguo personalmente ogni incarico, dalla progettazione dell'architettura fino allo sviluppo e alla messa in produzione.
Le domande che mi vengono poste prima di firmare
Come vengono calcolate le tariffe?
Ogni progetto inizia con un confronto per capire i Suoi obiettivi e il Suo ambiente tecnico. Viene poi redatta una proposta dettagliata in base al perimetro definito, con una tariffazione chiara e trasparente.
Quando si vedono i primi risultati?
A seconda della natura del progetto, una prima versione funzionante o un primo deliverable è generalmente disponibile in poche settimane, per validare rapidamente le scelte tecniche e la direzione presa.
Che fine fanno i miei dati?
I dati restano strettamente riservati e vengono utilizzati esclusivamente nell'ambito del Suo progetto. Le architetture realizzate privilegiano sicurezza, tracciabilità e rispetto dei Suoi vincoli tecnici.
A chi appartengono gli sviluppi realizzati?
Gli sviluppi realizzati per la Sua azienda appartengono alla Sua azienda. Le modalità di proprietà intellettuale e di manutenzione vengono definite in modo trasparente fin dall'inizio della collaborazione.
Trenta minuti per capire se i Suoi dati possono lavorare per Lei
Una conversazione, senza impegno e senza argomentazioni di vendita. Ne uscirà con un parere onesto su ciò che è realizzabile nella Sua azienda, anche se questo significa dirLe che non è ancora il momento.
RISPOSTA ENTRO 24 ORE