Contesto e obiettivi
Un importante operatore energetico presente in 70 Paesi.
Nell’ambito del piano di trasformazione del dipartimento finanziario delle entità di commercializzazione dell’energia, il programma mira ad automatizzare, rendere più affidabile e facilitare il processo di chiusura, le previsioni finanziarie e la determinazione dei prezzi.
Il programma copre solo le attività di “margine energetico” (parte superiore del P&L) e quindi esclude gli OPEX.
La nostra missione
PMO di progetto: definizione della roadmap, coordinamento del comitato, facilitatore tecnico e funzionale e industrializzazione dell’approccio al progetto.
Product owner: definire la visione del prodotto, esprimere le esigenze aziendali, supervisionare il backlog e lo sviluppo del prodotto.
Gestione dei dati: inizializzazione della governance dei dati associata al dominio dei dati finanziari.
Risultati
Implementazione di una fondazione AWS alimentata automaticamente dai fornitori di dati
Modellazione del P&L utilizzando DataIku per alimentare i processi di budget, rolling forecast e best-estimate.
Implementazione di un cruscotto di monitoraggio della qualità dei dati (DataIku + Power BI)
Il contributo dell'IA ai progetti di recupero dei dati storici
Estrazione automatica dei dati:
Riconoscimento dei modelli : identificazione ed estrazione automatica di dati rilevanti da varie fonti, anche non strutturate.
Pulizia e trasformazione dei dati:
Rilevamento delle anomalie: identificazione e correzione di errori o incongruenze nei dati, migliorando così la qualità dei dati trasferiti.
Standardizzazione dei dati: conversione automatica dei dati in un formato standardizzato adatto al nuovo sistema.
Migrazione dei dati:
Pianificazione intelligente: ottimizzare il piano di migrazione identificando le migliori strategie e sequenze per il trasferimento dei dati.
Automazione del trasferimento: ridurre l’intervento manuale utilizzando algoritmi di intelligenza artificiale per gestire il trasferimento dei dati.
Convalida e verifica:
Controllo di qualità: verifica che i dati trasferiti siano completi e accurati.
Test automatici: esecuzione di test per garantire il corretto funzionamento dei dati nel nuovo sistema.
Analisi predittiva:
Previsione dei problemi: anticipare i potenziali problemi durante la migrazione e proporre soluzioni proattive.
Risultati
Risparmio di tempo: riduzione significativa del tempo necessario per estrarre, pulire e trasferire i dati.
Maggiore precisione: meno errori umani grazie all’automazione e al controllo continuo.
Efficienza: processi più fluidi e minori interruzioni delle operazioni quotidiane.
Adattabilità: capacità di gestire grandi e diversi volumi di dati.
