6. Applicazione dei Vincoli
Integriamo i limiti operativi reali, come la capacità produttiva massima o i budget, nella previsione statistica per ottenere un piano esecutivo realistico e immediatamente attuabile.
5. Deployment in Produzione
Mettiamo in produzione il sistema, automatizzando il flusso di generazione, aggiornamento e distribuzione delle previsioni attraverso dashboard e report integrati.
4. Applicazione dei Vincoli
Sviluppiamo e validiamo il modello di previsione, misurandone rigidamente le performance contro un benchmark di settore per garantirne la superiorità e l'affidabilità operativa.
3. Selezione delle Variabili
Analizziamo il potere predittivo di ogni dato raccolto, selezionando solo le variabili statisticamente significative e creando nuove feature per massimizzare l'accuratezza della previsione.
2. Raccolta Dati Esogeni Potenziali
Identifichiamo e integriamo i dataset di tutte le variabili potenzialmente influenti, come campagne marketing, eventi e dati di magazzino, per arricchire il contesto informativo del modello.
1. Acquisizione Dati Storici
Recuperiamo e puliamo il dato storico del KPI da prevedere, come il fatturato, costituendo la serie temporale fondamentale su cui verrà costruito e addestrato il nostro modello predittivo.
Forecasting di Domanda
Olivia combina dati storici e intelligenza artificiale per offrire previsioni accurate e consulenze strategiche. Dal forecasting per nuove aperture all'analisi finanziaria, aiuta aziende e retailer a ottimizzare scelte e risorse con strumenti data-driven.
Gli algoritmi proprietario si basano sull'analisi di database e variabili, garantendo previsioni affidabili. L'integrazione con dati esterni e la collaborazione con grosse realtà dimostrano l'adattabilità della soluzione a diversi contesti aziendali, per supportare decisioni strategiche nel food, retail, finanza e tanto altro.
Case study
Olivia ha lavorato con Mondadori per sviluppare modelli predittivi avanzati, combinando dati interni ed esterni. L'obiettivo era migliorare le decisioni strategiche attraverso l'analisi di trend e l'identificazione di opportunità basate su dati concreti.
Il progetto ha utilizzato machine learning e business intelligence per elaborare variabili complesse, come dati storici, indicatori di mercato e fattori socioeconomici. Questo approccio ha permesso di creare previsioni più accurate e personalizzare le strategie aziendali.
Grazie ai modelli implementati, Mondadori ha potuto ridurre l'incertezza nelle scelte, anticipare scenari futuri e ottimizzare le risorse. L'analisi data-driven ha supportato un processo decisionale più agile e informato, rafforzando la competitività nel mercato editoriale.
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