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Portfolio

Infrastructure & Operations

Per una società che si possa definire “moderna” è di vitale importanza implementare e sviluppare la propria Area Infrastructure&Operations. È fondamentale risparmiare sui costi mantenendo la migliore efficienza possibile, per poter lavorare su iniziative tecnologiche che possano essere il giusto modello innovativo di Business per interagire con i clienti e per i propri dipendenti, al fine di migliorare al massimo la progettazione e l’ingegnerizzazione dei servizi offerti.

Document Management

Il Document Management System (DMS) è un sistema utilizzato per tenere traccia, gestire e archiviare documenti, riducendo la carta, ma anche in grado di monitorare i processi e produrre uno storico del tracciamento. Spesso viene associato ad una componente di sistemi di gestione dei contenuti aziendali (ECM) e legato alla gestione digitale dei beni aziendali, Document Imaging, Sistemi di Workflow e di sistemi di gestione dei record. Iws ha ideato il Content Flow Service, Framework multidimensionale e dinamico, adattabile a qualsiasi esigenza

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Business Process Management

Il Business Process Management avvicina l’area Business aziendale con quella IT per poter realizzare dei modelli di successo. Il BPM è inserito tra i processi operativi che interessano l’analisi di tipo quantitativo dei dati prodotti dall’azienda quotidianamente e ripetuti su grandi volumi. L’obiettivo del BPM è quello di arrivare ad una visione globale e condivisa dell’insieme dei processi lavorativi di una azienda, grande o piccola che sia, e delle innumerevoli interazioni, al fine di ottimizzarle e automatizzarle al massimo.

Master Data Management

Il Master Data Management è un insieme di processi per collezionare, aggregare, unificare, consolidare, assicurare qualità, rendere persistenti e distribuire i dati critici di una organizzazione, ad esempio i dati di riferimento dimensionali per assicurare consistenza e controllo sull’uso applicativo e manutentivo dell’informazione. MDM può essere vista come una disciplina specializzata nel miglioramento delle qualità definita dalle politiche e procedure messe in atto da una governance aziendale. L’obiettivo finale è quello di fornire alla comunità degli Utenti Business una singola e certificata versione del dato con il quale prendere decisioni strategiche.

Analytics

Gli ambienti analitici in generale (EDW) sono sistemi per il reporting e l’analisi dei dati, considerati come una componente essenziale del contesto di Business Intelligence. I dati attuali e storici, sono utilizzati per la creazione di report analitici di tutta l’azienda, sulla base di analisi multidimensionali e multivariate. L’ambiente implementato tipicamente per i Data Warehuose e i Data Mart solitamente include:

  • I dati dei sistemi sorgente che alimentano il warehouse e i mart;
  • Tecnologie di integrazione dei dati e di processi che sono necessari per preparare i dati per l’uso;
  • Differenti architetture per struttura dati adatta ai Data Warehouse o i Data Mart;
  • Diversi strumenti e applicazioni per svariate tipologie di utenti;
  • Qualità del dato, meta dati e processi di governance devo essere progettati in modo tale da garantire che il database o i Data Mart siano coerenti agli scopi che ci si è prefissati;

Big Data and NoSQL

Big Data è un termine utilizzato per indicare un insieme di dati voluminosi e complessi tanto che gli strumenti di elaborazione dei dati tradizionali spesso sono inadeguati per l’analisi, la cattura, l’integrazione dei dati, la ricerca, la condivisione, la memorizzazione, il trasferimento, la visualizzazione, l’interrogazione, l’aggiornamento e la privacy delle informazioni. La precisione nella lavorazione dei Big Data può portare ad un processo decisionale più sicuro e quindi portare a una maggiore efficienza operativa, la riduzione dei costi e la conseguente riduzione del rischio.

Le caratteristiche dei Big Data:

VOLUME: la quantità di dati immagazzinati e di dati generati determinano il valore e il potenziale delle statistiche;
VARIETA’: il tipo e la natura dei dati aiutano gli analisti ad utilizzare i risultati delle statistiche;
VELOCITA’: la velocità con la quale i dati vengono generati e processati;
VARIABILITA’: l’inconsistenza del set di dati può ostacolare i processi per gestirli;
VERIDICITA’: La qualità dei dati acquisiti può variare notevolmente, compromettendo un’analisi accurata.