Suite AI — P17
I dati aziendali sono spesso in CSV, gestionali, CRM e fogli scollegati. Un sistema AI analytics li rende interrogabili, costruisce dashboard e produce report che spiegano cosa sta cambiando.
Il sistema collega fonti dati, normalizza tabelle e permette analisi esplorative, query in linguaggio naturale, dashboard e report automatici. Dove ha senso, aggiunge modelli predittivi semplici e misurabili.
Non è una dashboard decorativa: serve a rispondere a domande operative su vendite, churn, margini, stock, performance campagne o anomalie.
Query SQL da linguaggio naturale, dashboard KPI, analisi churn, forecast, report anomalie, segmentazione clienti, analisi campagne e pipeline dati leggere.
Puliamo e documentiamo le tabelle necessarie, senza costruire un data warehouse enorme se non serve.
Ogni domanda viene trasformata in query, visualizzazione o report testuale verificabile.
Il sistema invia report periodici e segnala anomalie o soglie superate.
Il primo prototipo operativo viene definito dopo la diagnosi. Nei casi standard lavoriamo su una finestra di 14 giorni per arrivare a un output testabile con dati e materiali reali.
Configuriamo sempre checkpoint umani sulle decisioni sensibili. L’autonomia aumenta solo sui passaggi ripetitivi e a basso rischio, dopo test e misurazione.
No. Partiamo dagli strumenti già in uso quando è possibile: email, Drive, CRM, gestionali, fogli o database. Valutiamo nuove componenti solo se riducono davvero complessità.
K-BOT
Racconta dove stanno i dati e quali domande fai ogni settimana. K-BOT stima il primo flusso analytics automatizzabile.