Inviaci un campione dei tuoi dati. Modelliamo le tue metriche, eseguiamo un'analisi gratuita e ti mostriamo le risposte che aspettavi da giorni. Se i risultati reggono, connettiamo il warehouse, costruiamo lo strato in linguaggio naturale e configuriamo gli alert sulle anomalie e le previsioni, così le risposte arrivano da sole.
I dati ci sono. In BigQuery, in Snowflake, in tabelle Postgres che qualcuno ha costruito due anni fa. Il problema e che ottenere una risposta richiede un data analyst, un ticket, qualche giorno di botta e risposta e un foglio di calcolo che nessuno mantiene aggiornato. Quando la risposta arriva, la decisione e gia stata presa d'istinto.
La decision intelligence cambia il ciclo. Definisci le metriche una volta, con la logica di business che le rende affidabili. Dopo, chiunque abbia accesso puo porre una domanda in linguaggio naturale e ottenere la risposta in secondi, ancorata agli stessi numeri che avrebbe estratto il team dati, con le anomalie segnalate e la previsione allegata.
Nessuna piattaforma da acquistare, nessun modello da addestrare da zero, nessuna strategia dati da sei mesi. Partiamo da un campione che ci invii e torniamo con risposte reali sui tuoi dati.
Invia un campione dei dati del tuo warehouse e le domande che il tuo team pone oggi. Fatture, ordini, eventi web, dati CRM, qualsiasi cosa con segnale.
Definiamo lo strato di metriche: ogni KPI, la sua formula e la sua granularita. Eseguiamo le previsioni sui tuoi dati storici e misuriamo l'errore prima che tu veda qualcosa.
Vedi l'analisi gratuita: risposte reali alle tue domande, anomalie segnalate, previsioni con la loro accuratezza misurata sulla tua storia. La tieni.
Se i risultati reggono, connettiamo il warehouse, costruiamo lo strato in linguaggio naturale, configuriamo gli alert sulle anomalie e pianifichiamo i report esecutivi automatizzati.
Tre capacita che si moltiplicano. Ognuna e utile da sola; insieme rendono il data warehouse la risorsa piu rapida della stanza.
Scrivi una domanda come la faresti a un collega. Il sistema la traduce in SQL sullo strato semantico di metriche, la esegue e restituisce la risposta con il grafico. Nessun dashboard da imparare, nessun ticket da aprire.
Il sistema monitora continuamente le tue metriche chiave. Quando un numero esce dall'intervallo atteso, scatta un alert con la causa probabile e la dimensione coinvolta, prima che qualcuno si accorga del calo di revenue nella review del lunedi.
Domanda, ricavi, churn, capacita: le previsioni girano sui tuoi dati storici, con bande di confidenza dichiarate e l'accuratezza del backtest mostrata subito, così sai di quanto fidarti.
Vuoi approfondire? Come lo strato semantico di metriche previene i numeri allucinati, come funziona il rilevamento delle anomalie, cosa rende una previsione affidabile e dove si collega al tuo warehouse: tutto e nella guida completa all'AI Analytics.
Una domanda in linguaggio naturale, il SQL che ha generato dal tuo strato di metriche, il risultato ancorato a numeri reali e qualsiasi anomalia rilevata lungo il percorso. Ogni numero rimanda a una metrica definita, non a un'ipotesi del modello.
La scheda a destra e illustrativa. La tua analisi gratuita e costruita sui tuoi dati reali.
SELECT month, SUM(net_revenue) AS revenue FROM metrics.orders_monthly WHERE month BETWEEN '2026-01-01' AND '2026-04-01' AND region = 'EMEA' GROUP BY month ORDER BY month; -- metric: net_revenue (defined: orders.amount - refunds.amount) -- grain: monthly, region
Se la risposta e nel tuo warehouse e stai aspettando piu di qualche minuto, questo e il divario che colmiamo.
| Esigenza | La domanda | Cosa restituisce |
|---|---|---|
| Analytics self-service | Perche i ricavi sono calati a marzo? | La risposta e il grafico, ancorati alle tue metriche definite |
| Alert sulle anomalie | Avvisami quando qualcosa si rompe | Un alert con la causa probabile e la dimensione coinvolta |
| Forecasting | Quale sara la domanda nel prossimo trimestre? | Una previsione con banda di confidenza, backtestata sulla tua storia |
| Report esecutivo | Riassumi la settimana | Un report scritto, generato dalle tue metriche, inviato a cadenza |
| Monitoraggio KPI | Siamo in linea con gli obiettivi? | Una lettura live su ogni target, segnalato quando fuori rotta |
L'analisi e sempre gratuita. Dopo paghi la costruzione e la gestione continuativa. Lo scope esatto viene definito dopo l'analisi gratuita, perche dipende dal tuo warehouse e dalle metriche che vuoi definire.
AI Analytics e un progetto di data engineering e modellazione, il lavoro per cui siamo costruiti. Alcuni case study correlati:
Attribuzione multi-touch costruita da dati eventi disordinati e resa disponibile in linguaggio naturale.
Ricavi, pipeline e metriche di coorte modellati così il team GTM poteva porre le proprie domande.
Previsioni di churn con bande di confidenza, backtestati su due anni di dati abbonati.
Dicci la tua email di lavoro e dove vivono i tuoi dati. Rispondiamo entro 24 ore per configurare l'analisi gratuita. Tieni il risultato a prescindere da come vai avanti.
Due campi. Facciamo il resto noi.
Un'analisi gratuita sui tuoi dati reali, le metriche modellate e backtestati, le anomalie rilevate. Poi costruiamo lo strato che rende ogni risposta immediata.
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