Le metodologie presentate non sostituiscono consulenze personalizzate. I risultati possono variare in base al contesto e ai dati disponibili.
Aiutiamo le aziende a distinguere segnali reali dal rumore, mettendo sempre in discussione i risultati e dichiarando i limiti delle nostre metodologie. Non cerchiamo scorciatoie: ogni soluzione nasce dal confronto critico e dalla sperimentazione su dati veri.
01

Iterazione e verifica continua nei processi analitici

Ogni dato viene analizzato in modo iterativo, con verifiche incrociate tra metodi diversi. La nostra priorità è evitare decisioni affrettate su falsi allarmi, offrendo risultati contestualizzati e replicabili.
02

Trasparenza sui limiti e margini di errore

Non nascondiamo mai i limiti dei nostri modelli: segnaliamo falsi positivi, aree di incertezza e i margini d’errore stimati. La trasparenza è centrale per la fiducia reciproca.

03

Validazione su casi concreti e feedback continuo

Le soluzioni vengono testate su dati reali e validate insieme agli utenti aziendali, per garantire che gli alert abbiano valore operativo e non siano solo esercizi teorici.

04

Rispetto della privacy e della normativa

La privacy dei dati viene rispettata tramite strumenti conformi alle normative europee. Ogni passaggio è tracciabile e documentato.

05

Collaborazione multidisciplinare in ogni progetto

Favoriamo la collaborazione tra team multidisciplinari, unendo ingegneri, analisti e utenti finali in ogni fase del progetto, dal disegno iniziale alla revisione finale.

Fasi operative della metodologia

Dal caos dei dati grezzi agli insight che contano: ecco come costruiamo la rilevazione delle anomalie, passo dopo passo, senza promettere soluzioni miracolose.

01 — Fase 1

Analisi e raccolta dati

Si parte dall’analisi delle fonti dati, verificando qualità, integrità e granularità. Ogni criticità viene segnalata prima di proseguire. La raccolta avviene solo con consenso e rispetto della privacy.
02 — Fase 2

Mappatura e contesto

Il contesto operativo viene mappato con interviste e analisi dei processi. Questo passaggio permette di identificare i rischi specifici e le aree più sensibili alle anomalie.

03 — Fase 3

Selezione metodologica

Si scelgono le tecniche più adatte tra statistica, machine learning e deep learning. La scelta è guidata dal tipo di dati e dagli obiettivi di business dichiarati.

04 — Fase 4

Sperimentazione e training

I modelli vengono addestrati su dati storici o simulati, validando le prestazioni su set di test realistici. Le metriche di errore sono sempre comunicate.
05 — Fase 5

Configurazione e alert

Gli alert vengono configurati con soglie definite insieme agli utenti, per ridurre falsi positivi e ottimizzare la rilevanza operativa.

06 — Fase 6

Monitoraggio e miglioramento

La soluzione viene monitorata in esercizio. Il feedback raccolto permette correzioni periodiche e aggiornamenti delle soglie in base all’evoluzione dei dati.

Confronto tra tecniche di rilevazione

Dallo statistico al deep learning: differenze, limiti e vantaggi in base al contesto e alla qualità dei dati disponibili.

Affrontare dati complessi? I modelli tradizionali non bastano più. Il dubbio è: meglio algoritmi rapidi ma rigidi, o soluzioni adattive che richiedono più tempo? Noi confrontiamo, testiamo e adottiamo il meglio per ogni scenario, anche a costo di rallentare i tempi di delivery.

Metodo ibrido

Avolcierviuchyonmoa

Combiniamo modelli statistici, machine learning e deep learning, scegliendo di volta in volta la soluzione più adatta. Il processo è trasparente: ogni decisione è motivata e documentata.

Personalizzato

Modelli statistici tradizionali

La maggior parte dei concorrenti utilizza modelli statistici classici, più rapidi ma meno flessibili sui dati eterogenei.

Machine learning adattivo

Soluzioni basate su machine learning offrono una maggiore capacità di adattamento ma richiedono dati ben etichettati e tuning costante.

Deep learning integrato

La nostra soluzione integra deep learning, ideale per dati complessi e pattern non lineari, pur richiedendo risorse maggiori.

Dashboard personalizzate

Molte piattaforme offrono dashboard visive, ma spesso con personalizzazione limitata e scarsa trasparenza dei risultati.

Validazione su dati reali

Il nostro metodo prevede sempre validazione su casi reali e feedback continuo dagli utenti aziendali.

Soluzione concorrente tipica

Le soluzioni concorrenti si basano spesso su modelli standard e parametri predefiniti, risultando meno efficaci in contesti non convenzionali o su dati rumorosi.

Variabile

Modelli statistici tradizionali

La maggior parte dei concorrenti utilizza modelli statistici classici, più rapidi ma meno flessibili sui dati eterogenei.

Machine learning adattivo

Soluzioni basate su machine learning offrono una maggiore capacità di adattamento ma richiedono dati ben etichettati e tuning costante.

Deep learning integrato

La nostra soluzione integra deep learning, ideale per dati complessi e pattern non lineari, pur richiedendo risorse maggiori.

Dashboard personalizzate

Molte piattaforme offrono dashboard visive, ma spesso con personalizzazione limitata e scarsa trasparenza dei risultati.

Validazione su dati reali

Il nostro metodo prevede sempre validazione su casi reali e feedback continuo dagli utenti aziendali.

Esperti e ruoli nella metodologia

Il valore della metodologia nasce dall’esperienza di un team che unisce ingegneria, analisi dati e sviluppo software. Ognuno porta una prospettiva critica: non c’è una soluzione unica, ma il confronto tra visioni ci permette di perfezionare i processi e adattare i modelli a dati sempre più complessi. Presentiamo alcuni dei principali specialisti che guidano il nostro approccio.

Simona Galli Rossi

Simona Galli Rossi

Lead metodologico e AI

Milano, Italia

Competenze chiave

Integrazione ML e cloud Validazione modelli Documentazione processi Gestione progetti avanzati

Lavora all’integrazione di sistemi di machine learning con basi dati legacy e cloud. Coordina la selezione dei modelli e la validazione incrociata tra diverse tecniche. Promuove la trasparenza nel reporting dei risultati.

Alessandro De Luca

Alessandro De Luca

Responsabile automazione e dashboard

Roma, Italia

Aree di specializzazione

Automazione workflow Design dashboard Ottimizzazione alert Analisi processi operativi

Esperto di modellistica statistica e automazione, progetta workflow per la rilevazione automatica delle anomalie. Ha esperienza in ambienti produttivi e nella personalizzazione delle dashboard operative.

Martina Sarti Bellini

Martina Sarti Bellini

Supervisore qualità e privacy

Firenze, Italia

Ambiti di competenza

Data quality Privacy compliance Audit pipeline Data security

Supervisiona la qualità dei dati e la compliance normativa. Si occupa di garantire privacy, sicurezza e integrità nelle pipeline di raccolta e analisi.

Gianluca Rinaldi Verdi

Gianluca Rinaldi Verdi

Responsabile integrazione dati

Torino, Italia

Competenze tecniche

Real-time pipeline Integrazione fonti dati Manutenzione modelli Open source

Integra fonti dati eterogenee e sviluppa pipeline per l’analisi real-time. Attivo nel coordinare aggiornamenti dei modelli e nell’implementazione di soluzioni open source.

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