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Chi siamo

Rendiamo l'innovazione accessibile eliminando le barriere interne ed esterne alle aziende, riducendo i tempi di accesso alle nuove tecnologie grazie al nostro network, eliminando i costi di ingresso necessari per introdurre le nuove tecnologie digitali nel business.

I nostri partner

Crediamo fermamente nel potere della condivisione.
Il nostro network di partner include Tech Companies, Startup Innovative, Centri di Ricerca, Associazioni di Categoria e Venture Capital.
Collaborare con noi vuol dire accedere a un'ampia serie di competenze e know-how di altissimo livello che faranno fare al vostro business un salto di qualità concreto.

Affrontare la trasformazione digitale non significa semplicemente adottare nuove tecnologie, ma ripensare profondamente il funzionamento delle organizzazioni. Questo processo coinvolge persone, cultura e strategie, integrandole in una visione d’insieme coerente.

La trasformazione digitale non è un esercizio tecnico, ma un percorso che richiede flessibilità e capacità di adattamento. Ogni scelta tecnologica deve essere allineata agli obiettivi aziendali, mantenendo al centro valori come sostenibilità ed etica. Questo approccio non solo consente di affrontare le sfide del presente, ma prepara le aziende a prosperare nel futuro.

Frontiere: un approccio umano e trasparente

Il nostro obiettivo non è fornire semplicemente soluzioni tecnologiche, ma aiutare le aziende a trovare un equilibrio tra innovazione e sostenibilità. Ci piace lavorare fianco a fianco con le imprese, ascoltare le loro esigenze e accompagnarle in un percorso che abbia un impatto concreto sul loro modo di operare.

Un aspetto centrale del nostro lavoro è la trasparenza. Ogni passaggio, decisione e sviluppo viene condiviso: vogliamo che chi collabora con noi mantenga piena autonomia e controllo sulle soluzioni che implementiamo insieme. Questo approccio nasce dalla convinzione che il vero cambiamento si costruisca su relazioni di fiducia, non su vincoli o dipendenze.

Le persone sono sempre al centro. Per noi, innovare significa trovare soluzioni che siano non solo funzionali, ma anche accessibili e rispettose delle esigenze di chi le utilizza. È un processo che bilancia efficienza e sensibilità, tecnologia e identità. L’obiettivo non è solo migliorare, ma farlo senza perdere di vista il contesto umano che ogni innovazione deve servire.

Guardare oltre: un futuro digitale consapevole

La tecnologia è uno strumento potente, ma non è un fine. Guardiamo al digitale come a un'opportunità per superare limiti e confini, aprendo nuove strade sia per le imprese che per la società. Ogni progetto è pensato per essere utile, sostenibile ed etico, perché crediamo che il progresso abbia senso solo se contribuisce a migliorare la vita delle persone.

Non si tratta solo di innovare, ma di farlo in modo responsabile. Vogliamo che le nostre soluzioni abbiano un impatto positivo, non solo per chi le adotta, ma per tutto l’ecosistema in cui operano. È questa la nostra idea di futuro digitale: uno spazio che offre possibilità reali, senza perdere di vista i valori fondamentali.

Una delle esperienze che ci hanno ispirato

Ricordiamo una collaborazione avvenuta pochi anni fa, subito prima del periodo COVID, con una piccola azienda manifatturiera che stava affrontando le sfide della digitalizzazione. L’obiettivo iniziale era ottimizzare i processi produttivi con nuove tecnologie, ma ciò che emerse durante i primi incontri fu una realtà più complessa: i dipendenti avevano timore di perdere il loro ruolo a causa dell’automazione.

Ci siamo resi conto che non bastava introdurre strumenti innovativi. Era necessario costruire un percorso di fiducia e formazione. Insieme all’azienda, abbiamo organizzato workshop per spiegare il valore delle nuove soluzioni e dimostrare come queste potessero migliorare il lavoro di tutti, non sostituirlo. È stato straordinario vedere come, gradualmente, l’entusiasmo abbia preso il posto della paura.

Oggi, quell’azienda non solo utilizza con successo nuove tecnologie, ma ha anche una squadra di dipendenti più motivata e partecipe. Questo episodio ci ricorda ogni giorno quanto sia importante mettere le persone al centro, perché è da lì che nasce il vero cambiamento.

Conclusioni

La trasformazione digitale non è mai un percorso semplice, ma può essere un’occasione per costruire qualcosa di significativo. Noi di Frontiere vogliamo essere un alleato in questo viaggio: non un semplice fornitore, ma un compagno di strada con cui condividere idee, sfide e risultati.

Il futuro non si inventa da soli, ma insieme. Siamo qui per farlo accadere.

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La trasformazione digitale è uno dei temi più discussi dell'epoca contemporanea, un fenomeno che ha attraversato decenni di evoluzione concettuale. Dai primi tentativi di digitalizzazione negli anni '60, passando per l'era del web 2.0, fino all'attuale adozione massiva di tecnologie avanzate come l'intelligenza artificiale e la blockchain, i pilastri che guidano questa trasformazione si sono adattati e ampliati per rispondere alle esigenze mutevoli delle organizzazioni.

Questo articolo esplora, da una parte, la cronistoria dei pilastri della trasformazione digitale, analizzando come sono cambiati nel tempo e quali teorie hanno influenzato il loro sviluppo. Dall’altra, approfondisce i pilastri che oggi consideriamo fondamentali per guidare con successo questo processo.

Cronistoria dei pilastri della Trasformazione Digitale

Anni '60-'70: digitalizzazione delle operazioni di base

Negli anni '60 e '70, la trasformazione digitale è sinonimo di automazione e informatizzazione dei processi aziendali di base. Le aziende iniziano a sostituire i registri cartacei con sistemi informatici, spesso basati su grandi mainframe.

Un esempio emblematico è l’IBM System/360, lanciato nel 1964, che permise alle imprese di standardizzare i loro processi digitali su scala. In questa fase, i "pilastri" sono principalmente due:

Frederick P. Brooks Jr., nel suo celebre libro The Mythical Man-Month (1975), evidenzia quanto fosse complesso gestire progetti tecnologici di larga scala, gettando le basi per una gestione più consapevole delle trasformazioni digitali.

Anni '90: Internet e i modelli digitali

L’avvento di Internet negli anni '90 porta una nuova ondata di innovazione. Per la prima volta, la digitalizzazione non si limita ai processi interni, ma coinvolge anche l’interazione con clienti e partner. I pilastri chiave di questo periodo sono:

Clayton Christensen, con la teoria della "disruption" in The Innovator’s Dilemma (1997), sottolinea l’importanza di adottare tecnologie innovative per non essere sopraffatti dai nuovi attori del mercato.

Anni 2000: mobilità e cloud computing

Con l’arrivo degli smartphone e delle tecnologie cloud, i pilastri della trasformazione digitale si arricchiscono ulteriormente:

Nel libro Does IT Matter? (2003), Nicholas Carr solleva la questione di come le tecnologie informatiche potessero perdere il loro valore strategico se non implementate in modo distintivo, evidenziando l'importanza della personalizzazione.

Dal 2010 a oggi: dati e Intelligenza Artificiale

Negli ultimi anni, l’attenzione si è spostata sull’utilizzo strategico dei dati e delle tecnologie emergenti:

Secondo McKinsey, solo il 30% delle trasformazioni digitali riesce a ottenere risultati tangibili, evidenziando l'importanza di una visione strategica chiara e di pilastri ben definiti.

I Pilastri della Trasformazione Digitale Oggi

1. Leadership e strategia

La trasformazione digitale non può avvenire senza una guida forte e una strategia ben definita. I leader devono essere in grado di identificare le opportunità offerte dal digitale e tradurle in obiettivi aziendali concreti.

Un esempio interessante è quello di Starbucks, che sotto la guida di Kevin Johnson ha introdotto una strategia di digitalizzazione che integra app mobile, pagamenti digitali e personalizzazione basata su dati, rafforzando l'esperienza cliente e aumentando la fidelizzazione.

2. Talento e cultura aziendale

Le persone sono il cuore della trasformazione digitale. Una cultura che promuove l’apprendimento continuo, la collaborazione e l’apertura al cambiamento è cruciale.
Secondo uno studio di Deloitte, le aziende che investono nella formazione dei dipendenti hanno il 37% di probabilità in più di completare con successo la trasformazione digitale.

Prendiamo il caso di Adobe, che ha trasformato il suo modello di business passando da licenze software tradizionali a un sistema basato su abbonamenti cloud. Questo cambiamento è stato accompagnato da un grande investimento nella formazione dei dipendenti e nella costruzione di una cultura orientata al cliente.

3. Dati e Intelligenza Artificiale

I dati sono il fulcro delle decisioni strategiche moderne. Le aziende che riescono a integrare strumenti di analisi avanzata e intelligenza artificiale possono anticipare le tendenze di mercato e rispondere in modo più efficace alle esigenze dei clienti.
Un esempio significativo è Heineken, che utilizza l’analisi dei dati per ottimizzare le campagne pubblicitarie e la logistica, migliorando la distribuzione dei prodotti in base alla domanda locale.

4. Agilità e innovazione

La capacità di adattarsi rapidamente è una delle qualità più importanti per le aziende moderne. Le metodologie agili, unite al design thinking, consentono di sperimentare nuove idee e soluzioni con tempi di sviluppo ridotti.
Ad esempio, Tesla adotta un approccio agile per introdurre innovazioni nei suoi veicoli in tempi record, superando spesso i concorrenti tradizionali.

5. Sostenibilità e impatto sociale

Oggi, la sostenibilità è un pilastro imprescindibile della trasformazione digitale. Le aziende non possono ignorare l’impatto ambientale e sociale delle loro operazioni.
Patagonia è un esempio virtuoso: utilizza tecnologie digitali per ottimizzare la supply chain e ridurre gli sprechi, dimostrando come innovazione e sostenibilità possano andare di pari passo. Un altro esempio virtuoso è IKEA, che ha investito in tecnologie per ottimizzare la gestione dell’energia nei propri negozi e migliorare la tracciabilità dei materiali, garantendo un ciclo di vita più sostenibile per i prodotti.

Conclusioni

La trasformazione digitale è un viaggio continuo, guidato da pilastri che si sono evoluti nel tempo per rispondere alle sfide di ogni epoca. Dalla semplice automazione operativa degli anni '60, siamo passati a un ecosistema complesso che integra dati, intelligenza artificiale, leadership visionaria e sostenibilità.

Nel presente, i pilastri della trasformazione digitale non riguardano solo la tecnologia, ma un approccio olistico che mette al centro le persone, i processi e l’impatto sociale. Le aziende che riescono a padroneggiare questi elementi non solo sopravvivono, ma prosperano in un mondo in continua evoluzione.

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In un contesto aziendale in rapida evoluzione, affrontare le sfide della trasformazione digitale richiede una strategia chiara e un metodo strutturato. Frontiere ha sviluppato un approccio in tre fasi — Assessment, Pianificazione Strategica ed Esecuzione — che non solo permette di gestire efficacemente le complessità del cambiamento, ma si allinea alle migliori pratiche globali nel campo della consulenza e della trasformazione aziendale. Questo approccio non è solo una dichiarazione di intenti, ma un processo validato anche da studi accademici e di mercato che ne confermano l’efficacia.

1. Assessment: La centralità di un’analisi preliminare accurata

Ogni percorso di trasformazione comincia con un’analisi approfondita dell’organizzazione. L’obiettivo è mappare flussi di lavoro, analizzare i sistemi esistenti e identificare le opportunità di miglioramento. Questa fase, spesso sottovalutata, rappresenta il fondamento su cui costruire il successo di ogni intervento strategico.

Secondo il report "The Key to Digital Transformation Success" di McKinsey, un’analisi iniziale dettagliata consente alle aziende di stabilire un punto di partenza chiaro, evidenziando le lacune da colmare e le aree di eccellenza su cui fare leva. Allo stesso modo, Gartner, nel suo "Digital Transformation Playbook", sottolinea che le aziende che conducono un assessment rigoroso vedono un aumento del 35% nella probabilità di raggiungere risultati concreti rispetto a quelle che trascurano questa fase.

Le persone sono sempre al centro. Per noi, innovare significa trovare soluzioni che siano non solo funzionali, ma anche accessibili e rispettose delle esigenze di chi le utilizza. È un processo che bilancia efficienza e sensibilità, tecnologia e identità. L’obiettivo non è solo migliorare, ma farlo senza perdere di vista il contesto umano che ogni innovazione deve servire.

Il nostro approccio si fonda proprio su questo principio: analizzare, comprendere e mappare le dinamiche interne, evitando interventi generici o non calibrati sulle esigenze specifiche del cliente.

2. Pianificazione strategica: disegnare una roadmap personalizzata

Una volta conclusa la fase di assessment, è il momento di dedicarsi alla definizione di una roadmap strategica, focalizzata su obiettivi concreti e soluzioni personalizzate. Questo non significa semplicemente proporre tecnologie, ma integrare processi operativi e obiettivi aziendali in un piano che sia realizzabile e sostenibile.

Il contributo accademico in questo ambito è ampio: Harvard Business Review, nell’articolo "Why Strategy Execution Unravels—and What to Do About It", afferma che la definizione di priorità chiare e di un piano ben strutturato è essenziale per superare le difficoltà operative e garantire il successo. Inoltre, il report "The Nine Elements of Digital Transformation" del MIT Sloan Management Review evidenzia che una roadmap strategica consente alle aziende di ottimizzare le risorse e mitigare i rischi.

Frontiere traduce queste best practice in risultati tangibili, proponendo strategie che vanno oltre le teorie astratte. Per esempio, in un recente intervento con un’azienda manifatturiera italiana, l’implementazione di un piano strategico ha portato alla riduzione dei tempi di produzione del 30% e al miglioramento dell’efficienza operativa grazie a soluzioni di automazione e analisi predittiva.

3. Esecuzione: dall’idea all’impatto concreto

La fase di esecuzione rappresenta il momento critico in cui le strategie pianificate vengono messe in pratica. Frontiere si distingue per un approccio pragmatico, che non si limita alla teoria ma punta a ottenere risultati misurabili, garantendo che ogni raccomandazione sia applicata in modo efficace e sostenibile.

PwC, nel suo studio "Success Factors in Digital Transformation Projects", afferma che l’implementazione è il passaggio più cruciale della trasformazione digitale. La capacità di eseguire efficacemente una strategia definisce il confine tra successo e fallimento. Allo stesso modo, Accenture, nella ricerca "Getting Unstuck: Breaking Through the Barriers to Transformation Success", sottolinea che l’attenzione all’impatto misurabile è ciò che distingue i progetti di trasformazione di successo.

Un esempio pratico dell’efficacia dell’esecuzione di Frontiere è rappresentato dal caso di una catena di negozi al dettaglio in Italia, che ha visto aumentare il traffico sul proprio e-commerce del 50%, e del 35% gli ordini online effettuati con ritiro in negozio, grazie a una sinergia tra i canali fisici e digitali.

Un approccio convalidato dalle migliori pratiche globali

L’approccio strutturato in tre fasi che abbiamo illustrato è pienamente allineato con le metodologie adottate da leader globali come Amazon Web Services (AWS) e Deloitte, che utilizzano modelli simili per guidare la trasformazione aziendale. AWS, ad esempio, segue un framework articolato in Assess, Mobilize, Execute, che rispecchia il nostro processo, mentre Deloitte propone un modello basato su analisi, pianificazione strategica e implementazione.

Questi paralleli evidenziano che l’approccio di Frontiere non è solo innovativo, ma anche in linea con le migliori pratiche accettate a livello globale, rafforzando la validità delle sue proposte e il valore che porta ai propri clienti.

Ciò che ci differenzia da questi giganti è la sua struttura agile, che consente di rispondere in modo più efficace, flessibile e prestante alle esigenze specifiche dei clienti. Questa agilità permette di ridurre i tempi di risposta, personalizzare ulteriormente le soluzioni e mantenere un contatto costante con le aziende, garantendo risultati che rispondono realmente alle loro necessità.

Conclusioni: creare valore attraverso un metodo collaudato

L’approccio descritto finora non è solo un metodo operativo, ma un percorso strutturato e orientato ai risultati, progettato per affrontare le sfide della trasformazione digitale con precisione e visione. La combinazione di assessment accurato, pianificazione strategica personalizzata ed esecuzione efficace garantisce che le aziende possano non solo adattarsi al cambiamento, ma prosperare in un contesto in continua evoluzione.

Grazie al supporto di evidenze accademiche e di mercato, è chiaro che questo metodo non rappresenta solo un’opzione, ma una necessità per chi vuole costruire il proprio successo su basi solide e sostenibili. Con un approccio mirato e comprovato, la nostra organizzazione si pone come partner di fiducia per guidare le organizzazioni verso il futuro.

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Cenni storici

La storia della Data Science è un continuum di innovazione e scoperta, alimentato dalla crescente quantità di dati e dall'evoluzione delle tecnologie informatiche. 

Il futuro della Data Science si preannuncia ancora più promettente, con il potenziale di rivoluzionare ulteriormente il modo in cui comprendiamo il mondo e prendiamo decisioni basate sui dati.

La Data Science, o scienza dei dati, è emersa come un campo interdisciplinare che combina competenze matematiche, statistiche, informatiche e di visualizzazione per estrarre informazioni significative dai dati.

Le sue radici possono essere fatte risalire al XX secolo, quando il calcolo meccanico e l'analisi statistica iniziarono ad avere un ruolo sempre più importante nelle scienze sociali e nel campo della ricerca scientifica. Tuttavia, è stato con l'avvento dei computer e l'enorme aumento della quantità di dati disponibili che la Data Science ha iniziato a fiorire.

Negli anni '60 e '70, gli scienziati informatici svilupparono algoritmi e tecniche per l'analisi dei dati, aprendo la strada alla nascita del concetto di "data mining". Negli anni '80, i progressi nella tecnologia informatica resero possibile l'elaborazione dei dati su larga scala, dando vita all'era della "Big Data".

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Tuttavia, è stato solo negli ultimi decenni che la Data Science ha raggiunto il suo pieno potenziale. Con l'avvento di Internet e l'esplosione dei social media e delle piattaforme digitali, l'enorme quantità di dati generati quotidianamente (Big Data) ha creato nuove sfide e opportunità per gli scienziati dei dati.

A cosa serve la Data Science

Oggi, la Data Science gioca un ruolo cruciale in molti settori, tra cui il marketing, la sanità, la finanza, l'industria e molti altri. Attraverso l'analisi dei dati, è possibile ottenere insight preziosi che guidano la presa di decisioni informate e consentono di individuare modelli, tendenze e anomalie nascoste all'interno dei dati stessi.

L'applicazione della Data Science è diventata così pervasiva che molti considerano questa disciplina come il "petrolio del XXI secolo", in quanto i dati sono diventati una risorsa di valore inestimabile. 

L'uso di algoritmi avanzati, l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale ha portato a ulteriori sviluppi nella Data Science, aprendo nuove prospettive e sfide nel mondo odierno.

L'avvento dei Big Data ha rivoluzionato il concetto moderno della Data Science, mettendo in luce l'importanza di estrarre valore commerciale attraverso l'analisi di grandi quantità di informazioni. La Data Science combina competenze scientifiche, come la statistica, la matematica e l'informatica, con capacità manageriali, focalizzandosi sull'utilizzo strategico dei dati.

La data science può essere applicata a diverse aree di competenza (dal Finance al Marketing alla Produzione). 

Distinguiamo in 4 categorie la sua modalità di applicazione:

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Il fine ultimo della Data Science è ottenere informazioni utili per raggiungere gli obiettivi di business, ampliando la conoscenza su determinati fenomeni e rispondendo a interrogativi o problemi complessi. 

Ad esempio, la Data Science può offrire soluzioni per ottimizzare processi, acquisire nuovi clienti soddisfacendo le loro esigenze, aumentare le vendite tramite lo sviluppo di prodotti e servizi innovativi e creare nuovi modelli di business per generare ulteriori profitti.

In sintesi, la Data Science mira a rendere evidenti le informazioni nascoste all'interno dei numerosi dati disponibili, al fine di contribuire alla competitività aziendale e fornire indicazioni preziose. 

Attraverso l'analisi accurata dei dati, la Data Science offre un vantaggio competitivo che può fare la differenza nel mondo degli affari ed è un pilastro della Digital Trasformation.


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Casi d’uso della Data Science

L'analisi descrittiva è applicabile in diversi settori, offrendo un'ampia gamma di possibilità per estrarre informazioni significative dai dati e migliorare la comprensione delle dinamiche aziendali.

Nel settore del marketing, l'analisi descrittiva può coinvolgere l'analisi delle interazioni sui social media, l'analisi dei dati dei clienti per una migliore segmentazione di mercato e l'analisi dei modelli di acquisto dei consumatori.

Nel campo delle operazioni, l'analisi descrittiva può riguardare l'analisi delle performance dei processi produttivi, l'analisi dei tempi di produzione e dei costi, e l'analisi della domanda e dell'utilizzo delle risorse.

Nel settore sanitario, l'analisi descrittiva può comprendere l'analisi dei dati epidemiologici, l'analisi dei tempi di attesa nei servizi sanitari e l'analisi dei dati dei pazienti per la prevenzione e la gestione delle malattie.

Nel contesto finanziario, l'analisi descrittiva può coinvolgere l'analisi delle transazioni finanziarie, l'analisi dei dati dei mercati finanziari e l'analisi dei dati dei clienti per la profilazione e la personalizzazione dei servizi finanziari.

DescrittivaCaso d’uso 1Caso d’uso 2Caso d’uso 3
MarketingAnalisi delle vendite mensili per prodottoAnalisi dei clienti per segmentazioneModelli di acquisto dei consumatori
OperazioniAnalisi delle performance dei processi produttiviAnalisi dei tempi di produzione e costiAnalisi della domanda e dell'utilizzo delle risorse
SanitàAnalisi dei dati epidemiologiciAnalisi dei tempi di attesa nei servizi sanitariAnalisi dei dati dei pazienti per la prevenzione
FinanzaAnalisi delle transazioni finanziarieAnalisi dei dati dei mercati finanziariAnalisi dei dati dei clienti per la profilazione

La Data Science diagnostica può essere applicata in vari settori per identificare le cause di determinati problemi o anomalie, consentendo di prendere misure correttive e migliorare le performance complessive.

Nel campo del marketing, la Data Science diagnostica può essere utilizzata per analizzare le campagne pubblicitarie al fine di individuare i fattori che influenzano le conversioni online o identificare le cause di una diminuzione delle conversioni.

Nell'ambito delle operazioni, la Data Science diagnostica può aiutare a analizzare le inefficienze nella catena di approvvigionamento, individuare le cause dei ritardi nella produzione o identificare le anomalie nelle prestazioni dei fornitori.

Nel settore sanitario, la Data Science diagnostica può essere applicata per individuare le cause di tassi di remissione elevati, analizzare le ragioni di errori medici o ricercare le cause di un alto tasso di infezioni ospedaliere.

Nel contesto finanziario, la Data Science diagnostica può essere utilizzata per individuare le cause di perdite nel portafoglio, analizzare le ragioni delle scarse performance di un fondo comune o ricercare le cause di anomalie nelle transazioni finanziarie.

DiagnosticaCaso d’uso 1Caso d’uso 2Caso d’uso 3
MarketingAnalisi delle campagne pubblicitarieRicerca delle cause di una diminuzione delle conversioni onlineIndividuazione dei fattori che influenzano la fidelizzazione
OperazioniAnalisi delle inefficienze nella catena di approvvigionamentoRilevazione delle cause di ritardi nella produzioneIndividuazione delle anomalie nelle prestazioni dei fornitori
SanitàIdentificazione delle cause di tassi di remissione elevatiAnalisi delle ragioni di una frequenza di errori mediciRicerca delle cause di un alto tasso di infezioni ospedaliere
FinanzaIndividuazione delle cause di perdite nel portafoglioAnalisi delle ragioni di scarse performance di un fondo comuneRicerca delle cause di anomalie nelle transazioni finanziarie

La Data Science predittiva può essere applicata in settori diversi, fornendo previsioni e prospettive che supportano la pianificazione strategica e la presa di decisioni informate.

Nel settore del marketing, la Data Science predittiva può essere utilizzata per prevedere il comportamento degli utenti online, anticipare le vendite future di un prodotto e prevedere il churn dei clienti.

Nel campo delle operazioni, la Data Science predittiva può aiutare a prevedere la domanda di prodotti, stimare i tempi di attesa dei clienti in coda e individuare anomalie nelle attività operative.

Nel settore sanitario, la Data Science predittiva può essere impiegata per prevedere il rischio di ricovero dei pazienti, prevedere i tassi di ospedalizzazione e monitorare l'andamento delle epidemie.

Nel contesto finanziario, la Data Science predittiva può essere utilizzata per prevedere i prezzi delle azioni, anticipare le fluttuazioni di mercato e stimare i tassi di interesse.

PredittivaCaso d’uso 1Caso d’uso 2Caso d’uso 3
MarketingPrevisione del comportamento degli utenti onlinePredizione delle vendite future di un prodottoPrevisione dell’abbandono  (churn) dei clienti
OperazioniPrevisione della domanda di prodottiPredizione dei tempi di attesa dei clienti in codaPrevisione delle anomalie nelle attività operative
SanitàPrevisione del rischio di ricovero dei pazientiPredizione dei tassi di rehospitalizationPrevisione dell'andamento delle epidemie
FinanzaPrevisione dei prezzi delle azioniPredizione delle fluttuazioni di mercatoPrevisione dei tassi di interesse

La Data Science Prescrittiva può fornire indicazioni preziose e suggerimenti mirati nei settori del marketing, delle operazioni, della sanità e delle finanze, contribuendo a prendere decisioni strategiche e ottimizzare i risultati.

Nel settore del marketing, la Data Science Prescrittiva può essere utilizzata per ottimizzare le campagne pubblicitarie, fornire suggerimenti personalizzati per il targeting dei clienti e ottimizzare il pricing dei prodotti.

Nel campo delle operazioni, la Data Science Prescrittiva può ottimizzare le rotte di consegna, offrire suggerimenti per l'allocazione delle risorse e pianificare in modo ottimizzato la produzione.

Nel settore sanitario, la Data Science Prescrittiva può contribuire all'ottimizzazione delle cure mediche personalizzate, fornire suggerimenti per la gestione del carico di lavoro e identificare comportamenti di rischio nei pazienti.

Nel contesto finanziario, la Data Science Prescrittiva può ottimizzare i portafogli di investimento, fornire suggerimenti per la gestione dei rischi e personalizzare le offerte di prodotti finanziari.

PrescrittivaCaso d’uso 1Caso d’uso 2Caso d’uso 3
MarketingOttimizzazione delle campagne pubblicitarieSuggerimenti personalizzati per il targetingOttimizzazione del pricing dei prodotti
OperazioniOttimizzazione delle rotte di consegnaSuggerimenti per l'allocazione delle risorsePianificazione ottimizzata della produzione
SanitàOttimizzazione delle cure mediche personalizzateSuggerimenti per la gestione del carico di lavoroIdentificazione di comportamenti di rischio
FinanzaOttimizzazione dei portafogli di investimentoSuggerimenti per la gestione dei rischiPersonalizzazione delle offerte di prodotti finanziari

Quali competenze servono per la data science

Le competenze richieste per la Data Science sono un mix di competenze tecniche, analitiche e di business. Un professionista di successo in questo campo deve essere in grado di gestire i Big Data, sviluppare modelli statistico-matematici, utilizzare tecniche di machine learning, programmazione e presentazione dei dati, nonché comprendere i processi di business e le dinamiche settoriali.

Le competenze richieste quindi, sono estremamente diverse e coprono una vasta gamma di campi. 

E’ essenziale avere una solida base di conoscenze nel data management per gestire correttamente i Big Data necessari per le analisi. Questo implica la capacità di acquisire, archiviare e organizzare grandi quantità di dati in modo efficiente e sicuro.

Inoltre, è cruciale avere padronanza nello sviluppo di modelli statistico-matematici e nell'utilizzo di tecniche di analytics. Queste competenze consentono di estrarre informazioni significative dai dati, identificando pattern, correlazioni e tendenze nascoste che possono fornire insight preziosi per prendere decisioni informate.

L'impiego delle tecniche di machine learning è un altro aspetto chiave della Data Science. La capacità di utilizzare algoritmi e modelli di machine learning permette di creare modelli predittivi e di apprendere dai dati, consentendo di effettuare previsioni accurate e automatizzare processi complessi.

Un'altra competenza fondamentale è la programmazione. Essere proficienti nei principali linguaggi di programmazione consente di scrivere codice efficiente e personalizzato per l'analisi dei dati, nonché di sviluppare algoritmi personalizzati e automatizzare compiti ripetitivi.

Inoltre, la competenza nell'utilizzo degli strumenti per la presentazione e la visualizzazione dei dati è essenziale per comunicare in modo efficace i risultati delle analisi. Questo può includere l'utilizzo di software e librerie specializzate per creare grafici, dashboard interattive e visualizzazioni chiare e comprensibili.

Infine, per applicare la Data Science in modo efficace, è importante avere una buona conoscenza dei processi di business e delle dinamiche di settore. Questo consente di comprendere i contesti in cui si lavora, identificare le domande chiave da affrontare e tradurre i risultati delle analisi in azioni concrete e strategiche per l'organizzazione.

Le figure professionali quindi che devono operare nella “scienza dei dati” sono principalmente tre:

Conclusioni

In sintesi, la Data Science è un campo interdisciplinare che combina competenze matematiche, statistiche, informatiche e di visualizzazione per estrarre informazioni significative dai dati. Con il potenziale di rivoluzionare il modo in cui prendiamo decisioni basate sui dati, la Data Science è diventata una risorsa inestimabile in settori come il marketing, la sanità e la finanza. Sfruttare al meglio il potenziale dei dati è fondamentale per ottenere un vantaggio competitivo e guidare la trasformazione digitale delle aziende.

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