EY aiuta i clienti a generare valore a lungo termine per tutti gli stakeholder. Potenziati dall'analisi dati e dall'innovazione tecnologica, i nostri servizi e soluzioni offrono sicurezza tramite la verifica e supportano i clienti nel loro percorso di trasformazione, crescita e gestione operativa.
In EY, il nostro purpose è quello di costruire un better working world. Gli insight e i servizi che forniamo contribuiscono a generare valore a lungo termine per i clienti, le persone e la società e a creare fiducia nei mercati dei capitali.
Data Analytics si riferisce alla capacità di estrarre valore, unendo i dati raccolti da diverse fonti informative attraverso:
La data collection (Data Lake, Data Warehouse…);
La data visualization (ex BI, …);
Le applicazioni di AI (ex. RPA, Chatbot, predictive analysis,…).
Timeline di lavoro
Dipende dal perimetro di implementazione, può variare da qualche settimana fino a 10 mesi.
Talking Point
La necessità di affrontare una progettualità sul tema Data Analytics nasce normalmente da una forte dispersione delle informazioni, presenti in numero fonti diverse (es. tanti ERP). Un gruppo societario molto dinamico, che effettua operazioni straordinarie di frequente, dovrebbe più di altri avere l’esigenza di creare una struttura dati flessibile in grado di processare le informazioni da diverse fonti in maniera efficace e veloce.
Principali challenges
Gestire ed utilizzare i dati come un asset;
Incertezza su come usare gli Analytics e l’IA;
I progetti cross-funzionali e scalabili sono tra i più complessi, ma permettono di garantire maggior valore aggiunto al cliente;
Mancanza di comunicazione tra il Business e la funzione IT.
EY Private Specs
Esempi di applicazioni di IA per l’analisi dei dati;
Sfruttare i Data Analytics per ridurre i costi e guidare le vendite;
Migliorare la flessibilità del business e le decisioni aziendali.
Come può aiutare EY
Portfolio: definire e misurare il valore dei dati raccolti;
Data: assicurarsi che il dato sia disponibile, che sia di qualità e che sia usato correttamente;
Visualization: dare uno story telling, la corretta grafica tramite il tool più adatto;
Technology & Cyber: sviluppare soluzioni scalabili e sicure;
Talent & Change: sviluppare nel cliente le giuste capabilities e formare le persone attraverso la Data-driven transformation journey;
Operating Model: definire i processi e i modelli di collaborazione.
Sub-activities
Visioning Assessment;
Current state assessment e Gap Analysis;
Disegnare la struttura dati in maniera dettagliata e una Dashboard come mock-up;
Supporto al modello operativo di roll-out e sviluppo delle di una corretta Segregation of Duties;
Manualistica e training.
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