DISCOVER
Analizziamo processi e dati per identificare i casi d’uso più promettenti. Definiamo KPI chiari e obiettivi di business per misurare l’impatto.
Il Machine Learning non è più un campo di ricerca: è la chiave per prevedere trend, ottimizzare processi e prendere decisioni più rapide e precise. Con DEGG trasformi i tuoi dati in modelli predittivi scalabili e sicuri, progettati per generare vantaggio competitivo reale.
Riduci i costi e aumenta l’efficienza grazie ai modelli predittivi
Prevedi la domanda e ottimizza la produzione.
Rileva anomalie e previeni errori nei processi
Prendi decisioni più rapide basate su insight affidabili.
Non servono milioni di dati o algoritmi complessi: serve un approccio concreto e personalizzato.
Con DEGG sviluppiamo modelli di Machine Learning su misura che analizzano i tuoi dati per migliorare performance e ridurre l’incertezza.
Unendo consulenza strategica, data engineering e software development, rendiamo il Machine Learning un motore operativo della tua crescita.
Analizziamo la qualità dei dati, individuiamo le variabili e costruiamo la base per l’addestramento dei modelli.
Creiamo pipeline di training, validazione e monitoraggio continuo per garantire stabilità e performance nel tempo.
Sviluppiamo modelli di forecasting, scoring e anomaly detection personalizzati sugli obiettivi di business.
Gestiamo qualità, compliance e manutenzione costante dei modelli, con KPI chiari e miglioramenti progressivi.
Analizziamo processi e dati per identificare i casi d’uso più promettenti. Definiamo KPI chiari e obiettivi di business per misurare l’impatto.
Sviluppiamo un Proof of Concept basato sui tuoi dati per testare la validità del modello in tempi rapidi. Validiamo risultati e scalabilità con rischio minimo.
Mettiamo i modelli in produzione e li integriamo nei tuoi sistemi aziendali. Garantiamo performance, sicurezza e governance dei dati con pipeline MLOps.
Monitoriamo i risultati, aggiorniamo i modelli in base all’evoluzione dei dati e individuiamo nuove applicazioni predittive in altri reparti.
Credit scoring avanzato: valutazione automatica del rischio di credito su base storica e comportamentale.
Fraud detection: individuazione in tempo reale di pattern sospetti e anomalie operative.
Ottimizzazione portafogli: modelli predittivi per migliorare performance e ridurre la volatilità.
Previsione consumi energetici: analisi predittiva per ottimizzare carichi e costi operativi.
Gestione risorse e logistica: ottimizzazione delle rotte e dei tempi di consegna.
Analisi anomalie sensori: identificazione preventiva di guasti e inefficienze negli impianti.
Serve avere molti dati per applicare il Machine Learning?
Non necessariamente. Il Machine Learning moderno è efficace anche con dataset limitati, purché di qualità.
DEGG effettua sempre un Data Assessment iniziale per valutare la consistenza dei dati e la loro capacità predittiva. Quando necessario, applichiamo data augmentation, feature engineering e tecniche di normalizzazione per potenziare le performance del modello.
In altre parole: non serve avere “big data”, ma i dati giusti, puliti e strutturati per rispondere a un obiettivo concreto.
Quanto tempo serve per ottenere risultati concreti?
Dipende dalla complessità del caso d’uso, ma un Proof of Concept (PoC) può essere pronto in 6–8 settimane.
In questa fase validiamo l’accuratezza del modello, misuriamo i KPI (precisione, recall, RMSE, ecc.) e valutiamo il ROI atteso.
Successivamente, il passaggio alla produzione e al monitoraggio MLOps consente di ottenere miglioramenti continui nel tempo.
Il nostro approccio è iterativo: partiamo da un progetto pilota mirato e lo facciamo crescere con risultati reali.
Come garantite l’affidabilità dei modelli nel tempo?
I modelli non sono statici: cambiano i dati, cambiano i comportamenti, cambiano i contesti.
Per questo adottiamo un’infrastruttura MLOps che include:
monitoraggio costante delle performance (model drift e data drift),
retraining periodico automatico,
versionamento e rollback dei modelli,
alert in caso di variazioni significative nei risultati.
In questo modo garantiamo continuità, affidabilità e tracciabilità nel tempo, senza interruzioni operative.
Qual è il ROI medio dei progetti di Machine Learning?
Il ritorno sull’investimento varia in base all’ambito applicativo, ma i nostri clienti registrano in media:
riduzione dei costi operativi del 20–40%,
incremento dell’efficienza dei processi fino al 60%,
miglioramento della precisione decisionale del 50–70%.
La chiave è partire da use case con impatto misurabile e rapido, come demand forecasting, anomaly detection o manutenzione predittiva.
Ogni progetto DEGG include una stima ROI iniziale e un monitoraggio KPI continuo, per misurare il valore reale generato.
Il Machine Learning è sostenibile per una PMI?
Sì. Non è una tecnologia riservata alle big corporate.
Le soluzioni DEGG sono modulari e scalabili, quindi è possibile partire da piccoli progetti pilota e crescere nel tempo.
Gestiamo anche l’infrastruttura (on-premise o cloud) e ottimizziamo i costi di calcolo, per garantire accessibilità economica e sostenibilità nel lungo periodo.