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SETTORE

Fashion & Luxury

progetto
Path analysis su acquirenti Sneakers & Denim del mercato US
cliente

Multinazionale italiana

/

1B€+

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CRMStrategy

L'obiettivo del progetto era dare indicazioni al management del committente sul percorso di acquisto del cliente.

Per ogni cliente sono stati dunque considerati i singoli scontrini di acquisto, dove la classificazione di quest'ultimo, in un contesto in cui si contano ca. 35 sottocategorie di prodotto, è di fondamentale importanza per la riuscita dell'analisi. A tal fine è stata adottata una tecnica proprietaria di aggregazione degli scontrini stante i prodotti acquistati.

Successivamente è stata realizzata una Path Analysis sia nei confronti di clienti generici che appartenenti a categorie specifiche di acquisto (es. appunto acquirenti Sneakers o Denim).

I risultati sono stati poi rappresentati attraverso Diagrammi Sankey, una tipologia di diagrammi di flusso in cui lo spessore delle linee è proporzionale al flusso stesso, consentendo così di evidenziare facilmente quale tipologia di Cliente acquista i prodotti di interesse all’analisi e con quale percorso. A corredo è stata prodotta un'analisi di profiling.

Tecnologie utilizzate: Azure, PowerBI, SAS, Python, Pyspark

SETTORE

Insurance

progetto
Manutenzione e sviluppo del Datawarehouse aziendale
cliente

Multinazionale inglese

/

1B€+

#
DataWarehouse

Primo obiettivo del progetto è quello di importare quotidianamente e mensilmente i dati aziendali nel datawarehouse grazie a diversi processi di ETL e pubblicare i report per gli utenti tramite WebReportStudio su un motore OLAP.

Recentemente è stata sviluppata la reportistica di autovalutazione secondo le specifiche dell’organo di vigilanza.

Tecnologie utilizzate: SAS

7/7/22

Data Integration: quale approccio applicare?

Per mettere in pratica un processo di integrazione dei dati è fondamentale scegliere il giusto approccio architetturale. La configurazione architetturale in silos è stata ormai superata dall’avvento dei Big Data. Per questo, oggi si preferiscono modalità di archivio dei dati più avanzate. Il Data Warehouse è in grado di integrare le informazioni provenienti dai sistemi interni all’azienda con i dati provenienti da sorgenti esterne, mentre nei Data Lake è possibile integrare una grandissima quantità di dati. La terza opzione consiste nel modello integrato che prevede sia un Data Lake che un Data Warehouse che collaborano per rispondere ai diversi bisogni di gestione e analisi dei dati. Se l’approccio integrato non fosse una delle scelte possibili e i dati da integrare fossero di diversi formati e provenienti da numerose fonti, quale approccio sceglieresti? 💡 Data Warehouse 👍🏼 Data Lake
Data Integration: quale approccio applicare?Vedi progettoSCARICA PDF
5/7/22

Congratulazioni Giuseppe e buon lavoro da tutti noi!

Il team di #T4V è felice di annunciare che Giuseppe Longoni è entrato a far parte della squadra Data & Visual Management.
Congratulazioni Giuseppe e buon lavoro da tutti noi!Vedi progettoSCARICA PDF

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