Ground Data
Costruire un’infrastruttura dati integrata per analytics, marketing e business
Prima di analizzare i dati, costruire modelli predittivi o attivare strategie di marketing, c’è un problema fondamentale: i dati non sono integrati.
CRM, ecommerce, piattaforme advertising e sistemi interni non comunicano tra loro, e ogni team lavora su una versione diversa della realtà.
Ground Data è il programma con cui costruiamo un’infrastruttura dati integrata — dalla strategia al tracking, dall’integrazione alla business intelligence — per garantire dati affidabili, condivisi e utilizzabili.
La base su cui costruire analytics, automazione e decisioni.
Cosa costruiamo insieme
Definiamo la strategia dati partendo dagli obiettivi di business:
- KPI principali
- use case prioritari
- stato attuale dei dati
Il risultato è una roadmap concreta per costruire un sistema dati efficace.
Progettiamo l’architettura dati più adatta:
- Data Warehouse
- Customer Data Platform (CDP)
- Sistemi di analytics
Definiamo come integrare e ottimizzare i sistemi esistenti.
Progettiamo e implementiamo sistemi di tracking utenti su web e app. Creiamo:
- Tracking plan
- Data layer
- Sistemi di raccolta dati
Garantendo qualità e conformità GDPR.
Implementiamo una CDP per unificare i dati cliente e abilitare:
- Segmentazione avanzata
- Personalizzazione
- Marketing automation
Costruiamo pipeline di integrazione dati (ETL/ELT) per unificare fonti diverse:
- CRM
- E-commerce
- Advertising
- Sistemi interni
in un’unica infrastruttura coerente.
Costruiamo il semantic layer per garantire definizioni condivise dei KPI.
Ogni metrica ha un significato univoco in tutta l’organizzazione.
Sviluppiamo sistemi di business intelligence e dashboard per monitorare performance e KPI. Le dashboard sono progettate per supportare decisioni reali.
Definiamo processi e strumenti per mantenere qualità e coerenza del dato nel tempo.
Il team interno diventa autonomo nella gestione del sistema.
Come lo facciamo
1. Assessment e strategia dati
Analizziamo gli obiettivi di business, valutiamo lo stato attuale dei dati e dell’infrastruttura, definiamo use case prioritari e produciamo la roadmap. Questa fase determina il perimetro e l’ordine di tutto quello che viene dopo.
2. Tracking e raccolta dati
Progettiamo e implementiamo l’architettura di tracciamento. I dati comportamentali iniziano a essere raccolti in modo strutturato, documentato e verificabile.
3. Integrazione dati e data engineering
Costruiamo i pipeline di integrazione e trasformazione. Le fonti eterogenee convergono in un’unica infrastruttura coerente, con logiche di business già incorporate e documentazione di processo completa.
4. Business intelligence e analisi
Costruiamo le dashboard e il reporting operativo sopra i dati integrati. Ogni livello dell’organizzazione ha accesso alle informazioni giuste, nella forma giusta.
5. Data science e advanced analytics
Dove il progetto lo prevede, progettiamo e sviluppiamo i modelli analitici avanzati — dalla modellazione statistica al machine learning, fino all’analisi predittiva e prescrittiva.
6. Activation e Governance
I dati smettono di restare nel report e iniziano a generare azioni — trigger automatici, alert sui KPI, aggiornamento automatico degli score. Il sistema viene consegnato con tutta la governance necessaria per mantenerlo operativo nel tempo.
Le risposte alle tue domande
Tutto quello che devi sapere su come lavoriamo e come possiamo aiutarti.
È l’insieme di sistemi e processi che raccolgono, integrano e rendono utilizzabili i dati aziendali.
Per avere una visione completa e coerente su cui basare decisioni strategiche.
Il Data Warehouse raccoglie dati da diverse fonti, mentre la CDP è focalizzata sui dati cliente e sulla loro attivazione.
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Trenta minuti per capire da dove partire e cosa ha senso costruire.