Corporate Social Responsibility
La dashboard interattiva, snella e veloce, agevola il monitoraggio dei risultati e rendere più rapido ed efficace il processo decisionale.
English gestire e analizzare i dati aziendali, usando decine di database diversi, rallenta l’operatività e incide sulle perfomance. INTWIG risolve questo problema con il Data Hub, la soluzione che consente di avere una visione unificata e sintetica delle performance aziendali.
Grazie all’innovativa architettura delle informazioni, il Data Hub INTWIG rappresenta un’evoluzione dei sistemi di Business Intelligence ed Erp, permettendo una lettura istantanea delle prestazioni.
DATA HUB
Tutti i processi di business in una sola piattaforma
I dati prodotti dalle aziende sono sempre più complessi e numerosi. Troppo spesso, tuttavia, queste informazioni vengono archiviate e gestite in “silos” indipendenti, che richiedono tempo e risorse per essere analizzati, aumentando il rischio di dispersione.
Unificando i dati in un’unica piattaforma interattiva, il Data Hub INTWIG garantisce la visibilità e accessibilità simultanea delle prestazioni e permette di individuare facilmente i KPIs e le strategie necessarie al raggiungimento degli obiettivi.
La nostra soluzione è personalizzabile in termini di grafica e contenuti. Inoltre, si adatta a tutti i settori e a tutti gli aspetti di business, interni ed esterni all’azienda.
Grazie a questa flessibilità, il nostro Data Hub permette il monitoraggio di prodotti, clienti, fornitori, competitor, risorse umane, movimentazioni merci, investimenti, vendite e altri fattori di marketing.
Il Data Hub INTWIG è raggiungibile da qualsiasi dispositivo e, grazie alla combinazione di diverse licenze, permette l’accesso differenziato alle diverse figure aziendali.
DATA HUB
Il metodo InTwig per il Data Hub
I progetti di Data Hub INTWIG si distinguono per il loro metodo rigoroso. Ecco il nostro approccio passo per passo.
- Definizione degli obiettivi e ricognizione dei database aziendali per valutarne l’eventuale integrazione;
- Catalogazione, integrazione e sistematizzazione: chiarite le informazioni a disposizione, si procede all’eventuale arricchimento da banche dati secondarie;
- Raccolta e strutturazione, grazie a diversi strumenti di analisi, che comprendono anche l’uso di Intelligenza Artificiale e Machine Learning;
- Individuazione e definizione di KPI, strategie, modelli predittivi e prescrittivi in grado di restituire indicatori sintetici di misurazione delle performance;
- Invio degli indicatori in un’unica piattaforma interrogabile in modo veloce e snello, agevolando così il processo decisionale.
