Con un parco clienti attivo di 17,000 aziende su territorio mondiale, Greci è un brand made in Italy, leader nel settore dell’industria alimentare, che ha basato il suo successo sulla qualità dei prodotti alimentari forniti a ristoranti, grossisti, e grande distribuzione.
L’esperienza produttiva dell’azienda risale al 1923 con attività legate alle trasformazioni del pomodoro, e si è adattata rapidamente ai bisogni del mercato con prodotti per intolleranti e ricette bilanciate con nutrienti biodisponibili. Oggi possiede stabilimenti produttivi sia in Italia che in Spagna, dove si concentra la produzione ittica, mentre i poli commerciali sono dislocati su territorio europeo. La distribuzione è invece su scala mondiale, con un portafoglio di prodotti che conta circa 400 articoli.
Questa azienda genera chiaramente una grande mole di dati.
Ciò nonostante, prima di intraprendere il progetto qui descritto mancava di una infrastruttura moderna per trasformare tali dati in informazioni, necessarie ai decision-maker aziendali per compiere importanti scelte strategiche. Il processo di creazione di una architettura dati efficiente ha migliorato complessivamente l’attendibilità del dato, velocizzato il processo di data-collection e data-cleaning, unificato diverse fonti dati fino a quel momento separate, rendendo anche possibile l’utilizzo di uno strumento avanzato ma intuitivo di reportistica. Tutto questo ha dato autonomia e potere decisionale a membri chiave dell’azienda che precedentemente dovevano affidarsi all’aiuto del team informatico.

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Lucrezia Noli

Sono una Data Scientist specializzata nella modellazione di soluzioni di Analisi Predittiva. Mi prefiggo di aiutare il cliente dall’individuazione delle problematiche aziendali risolvibili grazie alla Data Science, fino alla messa in atto delle architetture ottimali per eccellere nell’industria 4.0. Sono anche formatrice e docente di corsi extracurricolari presso l’Università Bocconi di Milano.
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Sono una Data Scientist specializzata nella modellazione di soluzioni di Analisi Predittiva. Mi prefiggo di aiutare il cliente dall’individuazione delle problematiche aziendali risolvibili grazie alla Data Science, fino alla messa in atto delle architetture ottimali per eccellere nell’industria 4.0. Sono anche formatrice e docente di corsi extracurricolari presso l’Università Bocconi di Milano.
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