Analytrix Tracciabilità completa
Gestione sicura del ciclo di vita dei dati
Documentiamo trasformazioni e scelte: dizionari dati, versioni dei dataset, script riproducibili, log delle decisioni e schede rischio per modelli sensibili.
Dati → Modelli → Valore
Trasformiamo dati grezzi in modelli affidabili, verificati e pronti per la produzione.
Siamo uno studio di Data Science & Machine Learning con sede in Italia. Individuiamo l’impatto, mettiamo ordine nei dati, costruiamo pipeline robuste e consegniamo modelli misurabili, con spiegazioni chiare su come prendono decisioni.
Valutazione iniziale in 48 ore lavorative · Governance e tracciabilità incluse · Contratti semplici e trasparenti
Dati → Feature → Modelli → KPI 
Osservabilità in tempo reale Studio con sede a Roma
Chi siamo e cosa consegniamo, in modo concreto.
Analytrix affianca team data, marketing, prodotto e operations che devono trasformare un flusso crescente di informazioni in decisioni automatizzate e controllabili. Lavoriamo su obiettivi chiari: riduzione dei costi, aumento del margine, previsione più accurata e processi più veloci.
Copriamo l’intero percorso: audit delle fonti, qualità e governance, costruzione di pipeline, modellazione, messa in produzione e monitoraggio continuo. Operiamo in italiano e inglese, con organizzazioni in finanza, sanità, industria, energia ed e-commerce.
- Audit dati & architettura analitica
- Scoring, previsioni e sistemi di raccomandazione
- MLOps, deploy cloud e monitoraggio
- Coaching del team & revisioni indipendenti dei modelli
70+ iniziative di analytics e ML portate in esercizio negli ultimi anni.
10–35% miglioramento medio su un KPI chiave dopo l’adozione dei modelli.
3 modalità d’ingaggio: pacchetti progetto, consulenza continuativa, audit terzo.
Perché sceglierci
Quattro vantaggi che fanno la differenza nei progetti di Machine Learning.
Uniamo rigore scientifico, visione di business e disciplina ingegneristica: così i modelli restano utili, spiegabili e sostenibili nel tempo.
Allineamento al business
Modelli guidati da KPI e obiettivi
Ogni modello nasce da un KPI concordato con gli sponsor: churn, margine, accuratezza delle previsioni, tempi di lavorazione, qualità del servizio.
MLOps pragmatico
Deploy senza attriti
CI/CD, versionamento, controllo deriva e alert intelligenti: integriamo i modelli nel vostro stack senza imporre riscritture inutili.
Esperienza reale
Professionisti senior, non “solo junior”
Lavorate con consulenti che hanno già gestito contesti regolati e progetti ad alto impatto, capaci di validare ipotesi e mettere alla prova le soluzioni proposte.
Approccio in dettaglio
Garanzie pratiche su come costruiamo e manteniamo i vostri modelli.
Trattiamo ogni iniziativa come un asset aziendale: documentazione, governance, passaggio di competenze e revisione critica sono parte integrante del lavoro.
Audit iniziale
Diagnosi di dati, rischi e potenziale di valore
Analizziamo le fonti (CRM, ERP, data warehouse, stream) e individuiamo colli di bottiglia: qualità, completezza, granularità, frequenze di aggiornamento e permessi. Output: mappa delle opportunità ordinata per valore e fattibilità.
Progettazione
Architettura analitica e scelta dei modelli
Selezioniamo gli algoritmi in base al problema: serie temporali, survival, random forest, gradient boosting, reti neurali o modelli lineari quando bastano. Il tutto descritto in un documento di design chiaro e verificabile.
Governance
Spiegabilità, bias e compliance
Inseriamo tecniche di interpretabilità (importanza feature, SHAP, analisi di sensitività) e test di fairness. Allineiamo la soluzione a policy interne e normative applicabili, inclusa la protezione dei dati.
Monitoraggio
Dashboard per controllare prestazioni e deriva
Dashboard operative per seguire drift dei dati, stabilità delle performance, alert, adozione da parte degli utenti e impatto economico nel tempo.
Trasferimento
Affiancamento ai team Data & IT
Lavoriamo con i team interni: pairing, code review, guide operative, piani di test e metriche di successo condivise. Voi mantenete il controllo, noi acceleriamo l’esecuzione.
Audit indipendente
Revisione critica di modelli già in uso
Possiamo valutare modelli in produzione: robustezza, ricalibrazione, drift, simulazione impatti business e raccomandazioni prioritarie con numeri e trade-off espliciti.
Stack tipico di progetto Python Pandas · NumPy scikit-learn TensorFlow / PyTorch Airflow · dbt PostgreSQL · BigQuery Docker · Kubernetes Grafana · Prometheus
Metodo di lavoro
Un processo chiaro: dal primo contatto al supporto post go-live.
Lavoriamo per fasi brevi con validazioni frequenti. Avete un referente unico responsabile della qualità e dell’impatto dei deliverable.
1
Primo contatto
Call di inquadramento (da remoto o in sede) per capire obiettivi, vincoli tecnici, tempi e budget. Definiamo l’impatto atteso e le metriche di successo.
2
Analisi & audit
Verifica rapida di dati e architettura. Mappiamo le fonti, i gap di qualità e i rischi operativi. Produciamo una stima del valore potenziale e dei prerequisiti.
3
Piano & design
Redigiamo un piano dettagliato: deliverable, ruoli, milestone, criteri di accettazione e costi. Un documento pronto per l’allineamento interno.
4
Sviluppo & pilota
Costruiamo pipeline, feature, modelli e dashboard in ambiente di test. Iterazioni mirate con i team business e preparazione del rilascio.
5
Deploy & supporto
Messa in produzione, monitoraggio, report prestazioni e sessioni di retrospettiva. Possibile supporto mensile per evolvere i modelli e l’adozione.
Offerte
Pacchetti chiari e opzione di audit indipendente.
Le nostre proposte sono pensate per essere pianificate a budget e per collegare lavoro tecnico a risultati misurabili. In ogni caso, si parte da un confronto diretto con figure senior.
Pacchetto Esplorazione
da 8 500 € per attività
Per stimare rapidamente il potenziale dei dati su un perimetro definito (clienti, prodotti, processi o canali).
- Workshop e revisione delle fonti
- Prototipo di uno o due modelli
- Stima numerica dell’impatto
- Roadmap prioritaria a 3–6 mesi
Progetto End-to-End
da 32 000 € per progetto
Per costruire e mettere in esercizio un modello critico, con documentazione completa e passaggio di competenze.
- Architettura, feature engineering e modellazione
- Test, integrazione e rilascio in produzione
- Dashboard e alert di monitoraggio
- Formazione operativa ai team interni
Consulenza Continuativa
da 4 500 € al mese
Per avere competenze senior in modo ricorrente, senza dover assumere subito nuove figure.
- Pacchetto ore garantito
- Code review, coaching e supporto ai team
- Partecipazione a comitati data
- Priorità di accesso agli esperti
Audit Indipendente
da 6 900 € per audit
Per far verificare un modello esistente da una terza parte prima di estendere l’uso o affrontare una revisione formale.
- Revisione tecnica e statistica
- Valutazione bias e rischi
- Interventi consigliati e priorità
- Sintesi per management
Risultati
Casi d’uso misurati, con benefici visibili per i team.
Lavoriamo spesso su temi ad alta sensibilità: rischio, frodi, previsione della domanda, manutenzione, personalizzazione e ottimizzazione campagne. I valori riportati sono esempi basati su progetti reali o su scenari rappresentativi, con dati anonimizzati quando necessario.
Riduzione churn abbonati
Telco · UE · Modello di scoring
−21 %
Modello di propensione costruito su dati di utilizzo, ticket e segnali digitali. Miglioramento del targeting delle azioni di retention e aumento della durata media cliente grazie a interventi più tempestivi.
Ottimizzazione scorte
Retail · Europa · Previsione domanda
+14 %
Previsioni per negozio e per SKU integrate nel processo di pianificazione. Meno rotture di stock, riduzione degli eccessi a fine stagione e miglior controllo degli acquisti.
Prioritizzazione frodi
Assicurazioni · UE · Quasi real-time
+32 %
Modello per individuare pratiche con maggiore probabilità di anomalia, integrato nel flusso decisionale. I team investigativi concentrano le energie sui casi più impattanti, riducendo dispersione e tempi.
Feedback
Commenti sulla collaborazione, non solo sui modelli.
Oltre alle metriche, contano chiarezza, metodo e tempi di consegna. Qui sotto alcuni estratti di riscontri raccolti in progetti verificabili.
« L’audit iniziale ha messo in discussione alcune convinzioni. Il piano proposto da Analytrix ha reso la nostra roadmap dati più concreta e prioritizzata. »
« Non si sono limitati ad addestrare un modello: hanno lavorato con il marketing perché gli score venissero usati davvero, capiti e adottati sul campo. »
« La documentazione ci ha permesso di gestire internamente l’evoluzione del sistema. Abbiamo apprezzato la trasparenza su ipotesi, limiti e rischi. »
Percorso
Un’evoluzione costruita sui bisogni reali delle aziende.
Analytrix nasce dall’incontro tra data scientist e ingegneri che hanno lavorato su prodotti digitali, contesti regolati e piattaforme dati su larga scala. Nel tempo abbiamo consolidato un approccio orientato alla produzione e alla governance.
2018
Avvio dello studio
Prime consulenze a Roma con l’obiettivo di portare l’analytics fuori dai prototipi e dentro i processi decisionali quotidiani.
2020
Progetti in ambiti sensibili
Estensione a casi d’uso con requisiti elevati: tracciabilità, auditabilità e controlli di qualità per settori regolati.
2022
MLOps e monitoraggio standard
Introduzione sistematica di pratiche MLOps: versioning, deploy controllato e monitoraggio delle performance per garantire stabilità nel tempo.
2025
Componenti riutilizzabili
Consolidamento di acceleratori (template, pipeline e dashboard) per ridurre tempi di delivery e aumentare la qualità delle implementazioni.
Missione & principi
Rendiamo l’intelligenza dei dati affidabile, spiegabile e realmente utilizzabile.
Crediamo che la Data Science debba produrre valore dimostrabile e comprensibile per chi usa i risultati. I nostri principi guidano scelte tecniche e priorità di progetto.
Trasparenza
Rendiamo esplicite ipotesi, limiti e rischi. I team business sanno cosa aspettarsi dal modello e con quali condizioni di validità.
Responsabilità
Non accettiamo iniziative che non rispettano vincoli etici o normativi. Sicurezza e protezione dei dati sono requisiti, non optional.
Pragmatismo
Preferiamo soluzioni mantenibili e ben integrate. Un modello più semplice, ma operativo, vale più di un prototipo non adottato.
Condivisione
Ogni attività include trasferimento: documenti, guide e affiancamento per rendere i team autonomi nell’evoluzione dei modelli.
Lavora con noi
Entra in un team che porta i modelli nella realtà operativa.
Cerchiamo profili tecnici e ibridi che amano capire i problemi di business oltre agli algoritmi. Le attività si svolgono principalmente in Italia e nell’Unione Europea, con modalità ibride.
Senior Data Scientist
Roma · Full-time
Guiderai progetti end-to-end: diagnosi, design, sperimentazione, deploy e trasferimento di competenze presso i clienti.
Requisiti: 5+ anni in DS · padronanza Python e framework ML · ottima comunicazione con stakeholder business.
MLOps Engineer
Roma · Ibrido
Progetterai e manterrai pipeline di rilascio, osservabilità e dashboard di monitoraggio delle performance in produzione.
Requisiti: 3+ anni in infra/devops · cloud · container · monitoring.
Consulente Data & Prodotto
Roma · Full-time
Farai da ponte tra sponsor business, IT e team data, strutturando roadmap analitiche e criteri di adozione.
Requisiti: 4+ anni in consulenza o prodotto · comunicazione eccellente · forte orientamento al valore.
FAQ
Domande frequenti su servizi, prezzi e modalità di collaborazione.
Se non trovi la risposta qui sotto, contattaci: preferiamo chiarire in anticipo aspettative e vincoli, evitando sorprese a progetto avviato.
Parla con un consulente ↗Lavorate solo con grandi aziende?
No. Collaboriamo con gruppi, PMI e scale-up. Ciò che conta è la volontà di usare davvero i dati per decisioni operative e di sostenere un livello di governance adeguato.
Potete affiancare il nostro team interno di Data Science?
Sì. Possiamo co-costruire, formalizzare pratiche già presenti o intervenire su un perimetro specifico (audit, MLOps, messa in produzione e monitoraggio).
Come definite il budget di un progetto?
Dipende da disponibilità e qualità dei dati, perimetro funzionale, integrazioni richieste e organizzazione dei team. Forniamo sempre una stima e un piano a milestone validato prima di partire.
Dove vengono gestiti i nostri dati?
Privilegiamo le vostre infrastrutture o provider cloud compatibili con requisiti europei. I dati di produzione non escono dai vostri ambienti senza base legale e autorizzazione. Quando utile, lavoriamo su dataset anonimizzati o pseudonimizzati.
Offrite interventi “una tantum”?
Certo. Audit indipendenti, revisioni dei modelli e workshop di inquadramento possono essere svolti come attività puntuali e spesso sono un ottimo primo passo.