Libellula Lab 4.0 — AI Web Marketing Agency
Data Analysis · BI · Predictive AI

Dati aziendali che diventano vantaggio competitivo

Raccolta, pulizia, modellazione e analisi dei dati con AI. Dashboard per ogni ruolo, modelli predittivi, governance e velocità di decisione.

Preventivo gratuito · risposta entro 48 ore lavorative · nessun impegno

BigQuery · Snowflake dbt & semantic layer Forecast AI GDPR & data governance
Cosa copriamo

Dallo storage al modello predittivo

Un solo partner per l'intero ciclo del dato: ingestion, modello, dashboard, AI e governance.

Data engineering

Connettori, ETL/ELT, pulizia, normalizzazione, data quality e data warehouse cloud.

Data model & semantic layer

Modello dati condiviso, metriche certificate, definizioni univoche per tutta l'azienda.

Dashboard & BI

Looker Studio, Metabase, Power BI, Superset: dashboard per ogni reparto e ruolo.

Modelli predittivi AI

Forecast vendite, LTV, churn, propensity, anomaly detection, raccomandazioni.

Reporting automatico

Report PDF/email automatici, alert su soglie, narrazione dei dati con AI.

Data governance

GDPR, ruoli e permessi, lineage, audit log, qualità dato monitorata nel tempo.

Affianchiamo aziende e PMI in tutta Italia, con hub a Napoli e Milano: scopri la nostra AI Web Agency a Napoli.

Per tracking server-side, CRO e dashboard executive esplora anche Analytics & CRO.

Valore

Perché i nostri clienti scelgono la BI con AI

Vista unica

Tutti i dati di marketing, sales, operations e finance nello stesso posto.

KPI chiari

Una sola fonte di verità: il management decide su numeri condivisi, non su file Excel diversi.

Insight AI

L'AI evidenzia trend, anomalie e opportunità che gli umani non vedrebbero in tempo.

Velocità

Da settimane a minuti per produrre un report: la BI diventa parte del lavoro quotidiano.

Metodo

Sei fasi: dall'audit dati ai modelli predittivi

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Fase 1 di 6: Audit dati
Step 01

Audit dati

Inventario sorgenti, qualità, granularità, gap, esigenze per ruolo, KPI strategici.

Stack

Tecnologie dati e BI che usiamo

  • BigQuery
  • Snowflake
  • Supabase
  • PostgreSQL
  • dbt
  • Fivetran
  • Airbyte
  • n8n
  • Make
  • Python
  • Pandas
  • scikit-learn
  • Prophet
  • Looker Studio
  • Metabase
  • Power BI
  • Superset
  • Tableau
Domande frequenti

Data Analysis & Business Intelligence: cosa sapere

L'insieme di processi, dati, tool e dashboard che permettono al management di prendere decisioni basate sui numeri invece che sulle sensazioni.

Sì, quando i dati arrivano da più sorgenti (Ads, CRM, ERP, e-commerce) e devono essere uniti. Senza DWH ogni report è fragile e non scala.

Un framework open source per modellare e trasformare dati nel data warehouse con SQL versionato, test automatici e documentazione condivisa.

Direzione (KPI strategici), marketing (canali, CAC, ROAS), sales (pipeline, forecast), operations (SLA, qualità), customer care (NPS, ticket).

Forecast vendite, churn, LTV, propensity-to-buy, segmentation, anomaly detection. Combiniamo modelli statistici e LLM per la narrazione.

Sì. Integriamo agenti AI che permettono al management di chiedere 'come stanno andando le vendite?' e ricevere risposte basate sui dati certificati.

Un MVP con DWH, prime pipeline e dashboard chiave parte in 6-10 settimane. Sistemi enterprise completi in 3-6 mesi.

Sì. Server EU, DPA con i provider, gestione ruoli/permessi, pseudonimizzazione, log auditabili, integrazione con le policy aziendali.

Sì. Macchinari, MES, ERP, IoT, qualità: pipeline custom, dashboard di produzione, predictive maintenance con AI.

Con un audit gratuito delle sorgenti dati, dei report attuali e dei processi di reporting per costruire una roadmap concreta.
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Analytics, dati & misurazione

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