Servizi di Data Strategy per una gestione dei dati orientata al business
Ottenete il controllo su come i vostri dati vengono raccolti, strutturati e utilizzati con i nostri servizi di consulenza sulla strategia dei dati. I nostri esperti progettano strategie pratiche che collegano analisi, governance e valore aziendale.
LeverX è un integratore di sistemi globale con oltre 20 anni di esperienza nella fornitura di soluzioni tecnologiche basate sui dati. In qualità di società di consulenza strategica sui dati, aiutiamo le aziende a progettare e implementare strategie sui dati che colleghino governance, architettura e analisi in un quadro coerente. I nostri servizi di consulenza consentono alle organizzazioni di definire una chiara proprietà dei dati, garantire standard di qualità e costruire modelli scalabili per una crescita a lungo termine.
Ogni decisione affidabile inizia con una strategia dei dati affidabile
Il processo decisionale basato sui dati non si limita all'accesso alle informazioni. Prima di tutto, dipende dalla struttura, dalla coerenza e dal controllo. Senza una strategia coerente, le organizzazioni devono affrontare fonti duplicate, rischi di conformità e reportistica inaffidabile. La questione non è se la vostra azienda utilizza i dati. Ma se li utilizza in modo corretto, coerente e su scala.
LeverX supporta le aziende nel trasformare la gestione dei dati in una disciplina strutturata. Nell'ambito dei nostri servizi di consulenza sulla strategia dei dati, definiamo modelli di proprietà, stabiliamo standard di qualità dei dati e progettiamo architetture scalabili per l'analisi e l'automazione. Dall'impostazione della governance alla pianificazione della migrazione al cloud, il nostro approccio di consulenza garantisce che il vostro ecosistema di dati supporti gli obiettivi aziendali e i requisiti normativi.
I nostri servizi di strategia dei dati
Valutazione dei dati
Sviluppo della strategia dei dati
Architettura dei dati e pianificazione dell'infrastruttura
Pianificazione dell'implementazione e roadmap
Valutazione della preparazione all'AI e alla Gen AI
Governance e conformità dei dati
Abilitazione all'analisi e agli approfondimenti
Gestione della qualità dei dati
Jevgenijs Skorobogatovs
Partner cliente e responsabile dello sviluppo commerciale
Vantaggi pratici di una strategia dei dati intelligente
Prendere decisioni basate sui dati
Identificare e cogliere le opportunità di mercato
Vincere con le intuizioni incentrate sui ricavi
Migliorare i risultati e la fidelizzazione dei clienti
Ottimizzare le operazioni e ridurre i costi
Accelerare l'adozione e la produzione dell'IA sicura
Workshop sulla strategia dei dati attraverso il design thinking
Organizziamo workshop di Design Thinking per collegare la strategia dei dati direttamente agli obiettivi aziendali. Questo workshop è un modo rapido per scoprire come la vostra organizzazione utilizza i dati, dove si rompono, cosa potrebbe migliorare il loro valore e altre informazioni importanti. Invece di partire dai sistemi, partiamo dalle esigenze umane e dai risultati aziendali. In poche sessioni strutturate, le idee si trasformano in casi d'uso testabili, le priorità diventano chiare e la strategia diventa qualcosa di tangibile.
Di conseguenza, la strategia è basata su una comprensione condivisa e allineata agli obiettivi aziendali. Il workshop di solito comprende i seguenti punti:
- Comprendere le esigenze degli utenti. Identificare il modo in cui i diversi team, i clienti e i responsabili delle decisioni utilizzano e si affidano ai dati.
- Mappare i flussi di valore. Analizzare il modo in cui i dati si muovono tra i processi per identificare i punti in cui emergono i colli di bottiglia o le inefficienze.
- Generare idee innovative. Individuare potenziali casi d'uso per l'analisi, l'automazione o l'intelligenza artificiale.
- Prototipare soluzioni. Delineare e testare le iniziative chiave sui dati prima di diffonderle all'interno dell'organizzazione.
- Allineare la strategia agli obiettivi aziendali. Tradurre le intuizioni in obiettivi misurabili.
- Creare una roadmap chiara. Progettare un piano che garantisca risultati immediati e miglioramenti duraturi.
Il risultato è una visione condivisa, priorità convalidate e una tabella di marcia pratica per guidare la crescita guidata dai dati.
I nostri servizi correlati
Gestione dei dati
Integrazione dei dati
Modernizzazione dei dati
Sicurezza dei dati
Settori che serviamo
Perché LeverX?
Esperienza comprovata
Esperti di settore
Partnership con SAP
Qualità e sicurezza
Investimento nell’innovazione
Flessibilità
Domande frequenti
Come mantenere la qualità e la governance dei dati?
I buoni dati non sono solo un progetto, ma un'abitudine. Si inizia con una chiara proprietà e con semplici regole per verificare l'accuratezza prima che i dati entrino in qualsiasi sistema. La governance aggiunge struttura: standard, diritti di accesso e revisioni regolari.
In LeverX abbiamo imparato che i risultati migliori si ottengono combinando l'automazione con la responsabilità. I controlli automatici catturano i problemi di routine, mentre le persone si occupano delle decisioni. Questo equilibrio consente di mantenere le informazioni accurate, conformi e affidabili in tutti i team.
Qual è la tempistica tipica per l'implementazione di una strategia sui dati?
Quali risultati - e quali KPI - dobbiamo aspettarci da una solida strategia di dati?
Quando una strategia di dati funziona, lo si vede. I report iniziano a scorrere più velocemente. I dati contrastanti compaiono meno spesso. Le verifiche di conformità diventano meno stressanti.
Si ottengono anche periodi di reporting più brevi, meno duplicati e meno tempo speso per risolvere gli errori. E poiché tutti lavorano con gli stessi dati affidabili, con il tempo il processo decisionale diventa più chiaro e le operazioni più fluide.
Come si integrano le analisi avanzate e l'IA nella nostra strategia sui dati?
L'IA è un'impresa rischiosa, che funziona solo se i dati sono solidi. Per questo motivo, prima di costruire qualsiasi modello, ci assicuriamo che i dati siano completi, coerenti e di provenienza etica.
Poi definiamo il modo in cui l'analisi e l'IA si inseriscono nei vostri flussi di lavoro (ad esempio, previsioni, approfondimenti sui clienti o automazione). Una volta che le basi dei dati sono solide, l'aggiunta di strumenti avanzati non è una sfida. È il passo logico successivo, che si basa sul lavoro già svolto anziché sostituirlo.
Quali sono i modelli commerciali disponibili per i progetti di strategia dei dati?
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