Dashboard & Analytics

Business Intelligence

Infrastruttura BI custom per aggregare dati da tutti i sistemi aziendali, analizzarli in modo coerente e distribuirli ai team nella forma più utile per prendere decisioni migliori.

Business Intelligence
672+
Progetti consegnati
17+
Anni di sviluppo
Single
Source of truth aziendale
Cosa costruisco

BI su misura per la tua azienda

Un progetto BI non è installare Tableau o Power BI. È costruire la pipeline dati corretta, definire le metriche in modo coerente tra reparti e creare report che le persone usano davvero.

Data Pipeline & ETL

Raccolta, trasformazione e caricamento dati da tutti i sistemi: ERP, CRM, e-commerce, analytics, ads. Dati puliti, normalizzati e pronti per l'analisi.

Data Warehouse

Repository centrale dove confluiscono tutti i dati aziendali: storico completo, versioning, accesso controllato per ruolo e query veloci anche su grandi volumi.

Definizione Metriche

Revenue, margine, CAC, LTV, churn — definiti in modo coerente tra tutti i reparti. Marketing e finance parlano la stessa lingua, i numeri tornano sempre.

Dashboard per Ruolo

Dashboard diverse per audience diverse: CEO vede i macro, marketing vede le campagne, operations vede i processi. Ogni persona vede solo i dati rilevanti per lei.

Self-Service Analytics

Interfaccia per permettere ai team di esplorare i dati autonomamente — senza passare dall'IT o da me per ogni nuova domanda. Filtri, drill-down e export integrati.

Reportistica Schedulata

Report settimanali e mensili generati automaticamente dal data warehouse e distribuiti ai destinatari giusti nei formati che usano (email, PDF, Slack).

Approccio

Dati utili, non dati tanti

Il rischio di un progetto BI è costruire un sistema tecnicamente impeccabile che nessuno usa. Parto sempre dalla domanda di business — cosa devi decidere? — e costruisco la pipeline più semplice che risponde a quella domanda.

  • Workshop iniziale per mappare le domande di business critiche
  • MVP in 4-6 settimane con le metriche più importanti
  • Iterazioni basate sull'utilizzo reale, non su wishlist
  • Formazione del team per usare i dati in autonomia
Python / PandasPostgreSQL / BigQuerydbt Apache AirflowFastAPINext.js / React Plotly / RechartsRedisDocker GitHub ActionsMetabaseSuperset
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