Data and Analytics (DnA)

Dalla strategia all'implementazione, l'obiettivo della competenza Data & Analytics è quello di posizionare Dati e Intelligenza Artificiale al centro della trasformazione aziendale.​

Il team EY Data & Analytics supporta i propri clienti, appartenenti ai diversi settori, nel trasformare le loro aziende in organizzazioni data – driven. L’obiettivo che il team persegue con i clienti è rendere i dati e l’intelligenza artificiale strumenti a supporto della risoluzione dei problemi aziendali, parte integrante della quotidianità lavorativa dall’operatività del singolo al decision making delle prime linee.​

Gli elementi differenzianti l'offerta di consulenza tecnologica di EY Data & Analytics sono: ​

  • Approccio end-to-end, dal PoC alla soluzione industrializzata ​
  • Pratiche specifiche di innovazione fortemente integrate con altre linee di servizio (Business Consulting and People Advisory Services) e competenze di settore​
  • Offerta di innovazione definita a livello globale​
  • Modello di business che consente ai dirigenti di fornire risposte a domande complesse, affrontare le sfide future e inventare e progettare nuovi modelli di business. ​

Il team EY Italia Data & Analytics, parte del network di EY Technology Consulting, è in grado di supportare i suoi clienti grazie ad esperienze verticali sulla digitizzazione dei processi ed alle competenze sviluppate su diversi ambiti:​

  • Intelligent Automation. ​
  • Process Mining. ​
  • Artificial Intelligence & Advanced Analytics. ​
  • Big Data & Data Engineering. ​
  • BI & Reporting. ​
  • Enterprise Performance Management. ​
  • Solution Architecture. ​

Service & Capabilities

  • Intelligent Automation

    L'Intelligent Automation (IA) combina la Robotic Process Automation (RPA), ovvero l'automatizzazione di attività ripetitive e rule-based su sistemi digitali, con componenti di altre tecnologie come l'intelligenza artificiale (AI), Analytics, l'optical character recognition (OCR) per consentire una rapida automazione di processi aziendali end-to-end e accelerare la trasformazione digitale. L'Intelligent Automation o Hyperautomation crea processi aziendali end-to-end che non solo eseguono ma pensano, imparano e si adattano

  • Process Mining

    Il Process Mining combina elementi analitici e funzionali di processo con l’obiettivo di analizzare e ottimizzare i processi aziendali. Grazie ai dati di log raccolti all’interno dei diversi sistemi organizzativi (es. SAP, Salesforce, ServiceNow, ecc.) è possibile ricostruire i processi aziendali secondo un approccio Data Driven, aumentandone l’efficienza, identificando i colli di bottiglia ma anche garantire la conformità e i requisiti normativi.

  • Artificial Intelligence and Advanced Analytics

    L’Artificial Intelligence e l’Advanced Analytics si occupano di analizzare ed elaborare i dati al fine di fornire soluzioni e strumenti predittivi e/o analitici in grado di trasformare i dati in conoscenza e supportare i processi decisionali mediante l’approccio data driven.

  • Big Data & Data Engineering

    I Big Data sono una disciplina che si occupa di metodi per analizzare, estrarre metodicamente informazioni o gestire in altro modo volumi di dati troppo massicci o complicati per le applicazioni tradizionali di elaborazione dei dati. Le 5 caratteristiche principali dei Big Data sono: Volume, Velocità, Varietà, Veridicità, Valore

  • BI & Reporting

    La Business Intelligence (BI) è un processo technology driven per analizzare i dati e fornire insight che supportano le organizzazioni nel prendere decisioni di business informate favorendo l’aumento dei ricavi, il miglioramento dell’efficienza operativa e l’ottenimento e il mantenimento di vantaggi competitivi

  • Enterprise Performance Management

    L'Enterprise Performance Management (EPM) riferisce ai processi disegnati per supportarele organizzazioni a pianificare il Budget, il Forecast  e ad esporre le performance aziendali, nonché a consolidare e a finalizzare i risultati finanziari

  • Solution architecture

    Agiamo da intermediari tra business e IT per comprendere i requisiti di business e definire l'architettura della soluzione richiesta al fine di tradurre le richieste in soluzioni di valore. Valutiamo l'architettura di una soluzione per comprendere in che modo la trasformazione digitale possa influire sui risultati aziendali e consigliamo soluzioni/tecnologie in linea con i requisiti aziendali.