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Smartware & Data Mining propone strumenti innovativi di Business Intelligence, basati sull'applicazione dei più moderni e scientificamente avanzati metodi di analisi dei dati aziendali. Un uso appropriato dei dati aziendali permette infatti una migliore conoscenza del proprio business e dei propri clienti, e quindi consente un miglioramento della posizione competitiva attraverso una miglior efficacia delle decisioni, sia a livello commerciale sia a livello industriale (miglioramento della qualità, riduzione dei costi) sia finanziario.
Smartware & Data Mining è in grado di integrare competenze per analisi di mercato, ricerca applicata e tecnologie avanzate e può offrire soluzioni tecnologiche all’avanguardia grazie alla sua stretta collaborazione con centri di ricerca ed università.

Lo schema che segue mostra come, partendo dai dati disponibili, sia possibile generare modelli previsionali e – sviluppando tecniche innovative rispetto allo stato dell’arte del settore – estrarre dai dati stessi “conoscenza” nuova, preziosa per una miglior comprensione di eventi complessi ed utilizzabile anche in fase di formazione del personale.

Le applicazioni di Business Intelligence di Smartware & Data Mining consentono di ottenere risultati allo stato dell'arte nei seguenti settori applicativi:

classificazione

  • controllo di qualità di prodotti e/o processi

ESEMPIO:
- un prodotto è  / non è di buona qualità

  • individuazione di situazioni critiche ( rilevazione guasti o malfunzionamenti)

ESEMPIO:
- il sistema funziona correttamente / non è in grado di garantire la qualità della produzione
- il sistema funziona correttamente / è prossimo ad una rottura

  • classificazione di segnali ed immagini.

ESEMPIO:
- riconoscimento di caratteri

  • diagnosi mediche

 

regressione

  • Interpolazione di misure (individuazione dei tempi di percorrenza di un mezzo pubblico per l’informativa agli utenti)

ESEMPIO:
- un’analisi viene effettuata ogni tot ore, cosa succede nel frattempo?

  • previsione di serie temporali (modelli di traffico, modelli finanziari)

ESEMPIO:   
- Previsione del carico elettrico sulla rete
- Previsione di serie finanziarie
- Previsione del consumo di energia
 


aggregazione e segmentazione

  • individuazione di comportamenti anomali (truffe assicurative, insider trading)

ESEMPIO:  
- segnalazione funzionamento anomalo di un impianto
- segnalazione comportamento anomalo di un operatore

  • aggregazioni di dati (segmentazione dei clienti)

ESEMPIO:  
- individuazione di gruppi di clienti con caratteristiche simili