Servizi data science
Servizi data science
Data science e analisi predittiva: trasforma i dati in vantaggio competitivo
Chiamaci subito+39 06 8672 61 50Analizziamo il tuo progetto.
Ti diciamo costi, tempi e rischi del tuo progetto — prima di firmare.
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15 min
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Cosa ottieni
Costi, tempi, rischi
// I numeri
Time-to-market massimo
// da discovery a go-liveCode ownership · zero vendor lock-in
// repository consegnato al clienteSLA uptime garantito
// infrastruttura cloud scalabileCome lavora Rea sui progetti di analisi dati
Il nostro processo, fase per fase.
Discovery
Settimana 1-2
- Analisi business e mercato
- Obiettivi e KPI concordati
- Audit dello stato attuale
Strategia
Settimana 2-3
- Piano d'azione e priorità
- Budget approvato
- Roadmap condivisa
Esecuzione
In corso
- Sprint con cadenza definita
- Review condivise
- Produzione e ottimizzazione
Scale & Report
Ongoing
- Report trasparenti
- Ottimizzazione continua
- Crescita progressiva
// Come lo costruiamo
Il metodo, in concreto.
Metodo agile, rilasci frequenti, qualità verificata prima della produzione. Codice e pipeline tuoi dal primo giorno.
API-first, cloud-native
Monolite modulare o microservizi in base al carico reale. Deploy su AWS/Azure, scalabilità orizzontale, infrastruttura as code.
CI/CD con QA a ogni merge
Pipeline automatiche, test unit/e2e, code review. Ogni rilascio passa da staging e QA prima della produzione.
GDPR by design
Cifratura in transito e a riposo, ruoli e permessi, audit log, backup e disaster recovery. Dati in UE.
Migrazione senza downtime
Connettori e API verso sistemi legacy ed ERP. Migrazione incrementale con rollback previsto.
Modelli di ingaggio
Non vendiamo “pacchetti”. Scegliamo insieme come lavorare.
Il software su misura non ha un listino: ha un modello di collaborazione giusto per il tuo momento — e una stima seria dopo aver capito il problema.
Pilot / MVP
Hai un'idea o un primo modulo da mettere in mano agli utenti, in fretta.
- Scope ridotto e concordato
- Primo rilascio in 6–10 settimane
- Validi prima di investire sul resto
Progetto a scope definito
Le specifiche sono chiare e vuoi una proposta solida per l'intera applicazione.
- Scoping tecnico prima della proposta
- Tempi e milestone definiti
- Gestionali e applicazioni complete
Team dedicato
Hai una roadmap continua e ti serve un team che lavori come il tuo.
- Sviluppatori dedicati, a canone
- Backlog e priorità gestiti con te
- Per prodotti in evoluzione costante
Niente prezzi finti: definiamo il modello giusto e una stima realistica in una call di scoping, dopo aver capito cosa ti serve.
// Richiesta preventivo
Costruiamo la tua proposta.
Ti ricontattiamo entro 24h, niente prezzi automatici: una proposta su misura.
Step 1 / 7
Che tipo di problema di machine learning vuoi risolvere?
Il tipo di problema determina algoritmi, metriche e dataset necessari.
Parliamo del tuo progetto? Ti rispondiamo in 24h.
Raccontaci obiettivi e tempi: un consulente ti ricontatta con una proposta su misura. Zero impegno.
Case in evidenza
Dig: dall’idea al rilascio.
Servizi data science per dare valore ai tuoi dati
*(Intro visibile — paragrafo 1)*
I servizi data science non servono a produrre grafici eleganti da mostrare in riunione: servono a decidere meglio. Ogni azienda genera già una quantità enorme di dati — vendite, comportamenti dei clienti, scorte, marginalità — che restano quasi sempre inutilizzati. In Rea partiamo da qui: prendiamo i dati che hai, verifichiamo cosa raccontano davvero e li trasformiamo in previsioni e indicazioni operative. L'obiettivo è che chi guida l'azienda smetta di scegliere a sensazione e cominci a farlo sui numeri, con un margine di errore che si può misurare e ridurre nel tempo.
*(Intro visibile — paragrafo 2)*
Quello che distingue un progetto riuscito da un esperimento fine a sé stesso è la domanda di partenza. Prima ancora di parlare di algoritmi, definiamo insieme cosa vuoi prevedere o capire: la domanda di un prodotto, il rischio di abbandono di un cliente, il prezzo giusto in un dato momento. Solo dopo scegliamo lo strumento. Questo approccio evita il rischio più comune di questi progetti — costruire modelli sofisticati che nessuno userà — e tiene i servizi data science ancorati a un ritorno concreto, non a una moda tecnologica passeggera.
Dai dati grezzi a un dato di cui fidarsi
La parte meno visibile ma più decisiva di ogni progetto è la preparazione dei dati. Informazioni duplicate, buchi nelle serie storiche, formati incoerenti tra un reparto e l'altro: prima di prevedere qualsiasi cosa, questi problemi vanno risolti, altrimenti anche il modello migliore restituisce risposte fragili. Dedichiamo a questa fase il tempo che merita, perché un dato sporco produce decisioni sbagliate con la stessa sicurezza con cui un dato pulito ne produce di buone. Alla fine consegniamo non solo il modello, ma un flusso di dati affidabile su cui l'azienda potrà appoggiarsi anche in futuro.
Previsione, non indovinello
Un modello predittivo stima cosa accadrà — la domanda del prossimo trimestre, quali clienti stanno per andarsene, quali lead hanno più probabilità di chiudere. La differenza rispetto a un'ipotesi è che la previsione porta con sé un livello di confidenza e si aggiorna man mano che arrivano nuovi dati. Costruiamo modelli tarati sul tuo caso e li teniamo interpretabili: chi decide deve capire perché il sistema suggerisce una certa azione, non fidarsi di una scatola nera. È così che un servizio data science entra davvero nei processi.
Data science e AI: dove si incontrano
L'intelligenza artificiale non sostituisce la data science, la potenzia. Le tecniche di machine learning permettono di cogliere pattern che l'occhio umano non vedrebbe in mesi di analisi manuale, ma restano strumenti: vanno indirizzati verso un problema reale. In Rea integriamo modelli di AI dove aggiungono valore misurabile — riconoscimento di anomalie, segmentazione avanzata, raccomandazioni — senza inseguire la complessità per il gusto di dirsi all'avanguardia. La regola resta: prima il problema di business, poi la tecnologia più adatta a risolverlo.
Dashboard che chiudono il cerchio
Un'analisi che rimane in una slide non cambia nulla. Per questo integriamo gli output nei processi quotidiani: dashboard aggiornate, alert automatici, indicazioni che arrivano a chi deve agire nel momento in cui servono. La data science diventa così parte del modo di lavorare dell'azienda, non un progetto isolato con una data di scadenza. Curiamo anche la formazione delle persone, perché uno strumento potente ma incompreso viene abbandonato dopo poche settimane.
Quanto conta il settore in cui operi
I dati di un e-commerce, di un retail luxury o di una realtà healthcare raccontano storie diverse e richiedono metriche diverse. La nostra esperienza su più settori ci permette di riconoscere in fretta cosa conta davvero nel tuo — stagionalità, marginalità, ciclo di vita del cliente — e di non partire da zero ogni volta. È un vantaggio che accorcia i tempi e riduce il rischio di puntare l'analisi nella direzione sbagliata.
Modelli predittivi che le persone capiscono
Quando ha senso — e quando no.
Sì_qualifica
Il servizio fa al caso tuo se:
- Excel e i gestionali standard non reggono più il processoQuando il flusso di lavoro è cresciuto oltre fogli e tool generici, un software su misura ripaga in tempo ed errori risparmiati.
- Hai un processo specifico che nessun software pronto copreSe la tua operatività è un vantaggio competitivo, costringerla in un gestionale standard significa snaturarla.
- Vuoi un asset di proprietà, non un canone per sempreIl software che costruiamo è tuo: niente licenze a vita, codice e dati restano in azienda.
No_qualifica
Meglio rimandare se
- Un software pronto copre già quasi tutto il bisognoSe un SaaS standard risolve il 90% del problema, spesso conviene partire da lì: te lo diciamo con onestà.
- Cerchi solo la soluzione più economicaIl software su misura è un investimento che porta valore nel medio periodo, non la scorciatoia low-cost.
- Non puoi dedicare tempo a brief e validazioneI progetti migliori nascono da un confronto reale: senza accesso a processi e referenti il risultato ne risente.
I servizi data science trasformano i dati che la tua azienda già produce in previsioni, modelli e decisioni concrete. Rea Soluzioni, software house a Roma dal 2015, aiuta le imprese a estrarre valore dai propri dati con un approccio che parte sempre dal problema di business, non dall'algoritmo di moda.
Cosa sono i servizi data science
I servizi data science comprendono la raccolta, la pulizia e l'analisi dei dati per individuare pattern, fare previsioni e supportare le decisioni. Si va dall'analisi descrittiva, che spiega cosa è successo, ai modelli predittivi che stimano cosa accadrà, fino agli strumenti prescrittivi che suggeriscono l'azione migliore. Il tutto reso utilizzabile da chi deve decidere, non solo dai tecnici.
Come affrontiamo i progetti data science
Partiamo dalla domanda di business: cosa vuoi prevedere o capire. Valutiamo i dati disponibili, ne verifichiamo la qualità e costruiamo modelli interpretabili, perché un risultato che nessuno capisce non viene usato. Integriamo gli output nei processi aziendali e nelle dashboard, così le previsioni diventano azioni quotidiane e non slide da convegno.
Per chi sono indicati
Per aziende che accumulano dati senza sfruttarli, per chi vuole anticipare la domanda, prevenire l'abbandono dei clienti o ottimizzare prezzi e scorte. Per direzioni che vogliono decidere sui numeri e non sulle sensazioni.
Vuoi sfruttare davvero i tuoi dati? Parla con Rea e richiedi una consulenza.
Domande frequenti
Servono tanti dati per iniziare?
Non sempre. Valutiamo i dati che hai e ti diciamo con onestà cosa è possibile fare oggi e cosa richiede prima una raccolta più strutturata.
I risultati sono comprensibili da chi non è tecnico?
Sì. Privilegiamo modelli interpretabili e li traduciamo in dashboard e indicazioni operative per chi deve decidere.