Un percorso di trasformazione data-driven che ha permesso ad Autotorino di valorizzare il proprio patrimonio informativo, rendendo i dati aziendali più accessibili, affidabili e utili per migliorare la visibilità sulle performance, l’efficienza operativa e la capacità decisionale.
Where: Italy
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CHALLENGE
Integrare dati distribuiti tra sistemi e funzioni diverse, trasformandoli in una base condivisa per supportare decisioni, processi e crescita del business.
SOLUTION
Realizzazione di un Enterprise Data Warehouse per raccogliere e organizzare i dati aziendali, alimentando strumenti di Business Intelligence e soluzioni digitali dedicate alle diverse funzioni del Gruppo.
RESULTS
Maggiore visibilità sulle performance, processi più efficienti e un approccio data-driven capace di supportare l'evoluzione del business e le future iniziative di innovazione.
Challenge
Trasformare i dati aziendali in un asset strategico per il business
Con oltre 60 anni di esperienza, 75 sedi in Italia e più di 3.400 collaboratori, Autotorino si colloca nella top 30 dei maggiori concessionari europei della classifica pubblicata da ICDP nella Guide to Europe’s Biggest Dealer Groups. Una realtà articolata, costruita sulla fiducia dei clienti e sulla capacità di evolvere costantemente la propria offerta di servizi.
“Una realtà così ampia e strutturata genera, ogni giorno, una grande quantità di dati. E per noi sono sempre stati una risorsa preziosa: nasciamo, in fondo, come azienda data-driven" – come racconta Simone Mazzoleni, CIO e CTO di Autotorino.
In un contesto di continua crescita, Autotorino ha avviato insieme a Engineering un percorso volto a valorizzare ulteriormente questo patrimonio informativo, rafforzando la capacità dell'organizzazione di leggere le performance, supportare le decisioni e accompagnare l'evoluzione del business attraverso un utilizzo sempre più efficace del dato.
Per accompagnare questa evoluzione, Autotorino ha scelto Engineering come partner strategico, avviando un percorso finalizzato a consolidare i dati aziendali provenienti da sistemi diversi ed a renderli fruibili dalle diverse funzioni del Gruppo.
"La vera differenza l'ha fatta il modo in cui abbiamo lavorato insieme: un percorso graduale e strutturato e, soprattutto, un team dedicato che si è integrato nei nostri processi e nel lavoro di tutti i giorni” afferma Simone Mazzoleni.
Al centro del progetto condiviso, la realizzazione di un Enterprise Data Warehouse, progettato per raccogliere e organizzare le informazioni provenienti dai diversi ambiti aziendali e alimentare strumenti di Business Intelligence e dashboard interattive, attraverso cui le diverse funzioni possono monitorare in tempo reale le performance. Su questa base si innestano soluzioni digitali dedicate alle diverse funzioni del Gruppo, con l'obiettivo di rendere il dato sempre più accessibile, governato e condiviso.
Questo approccio ha permesso di creare un ecosistema in cui le informazioni non rappresentano più soltanto una risorsa da gestire, ma uno strumento concreto per supportare l'operatività quotidiana, orientare le decisioni e accompagnare l'evoluzione del business.
Le fondamenta costruite oggi ci permettono di affrontare le prossime evoluzioni con maggiore agilità e solidità. Disporre di dati unificati, affidabili e governati è la base da cui partono i nuovi modelli di automazione e le applicazioni di AI.
Simone Mazzoleni
CIO e CTO di Autotorino
Results
Monitoraggio delle performance in tempo reale
Processi decisionali più rapidi ed efficaci
Riduzione del time-to-market
Technologies
AI & Data
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FAQ
Quando i dati sono distribuiti tra sistemi e funzioni diverse, creare una base informativa comune permette di ottenere una visione più coerente del business. Nel progetto con Autotorino, Engineering ha realizzato un Enterprise Data Warehouse che consolida il patrimonio informativo aziendale, rendendo disponibili dati affidabili e condivisi a tutta l’organizzazione.
Centralizzare il dato è solo il primo passo: per generare valore deve diventare accessibile e utilizzabile nei processi quotidiani. Con Engineering, Autotorino ha affiancato al Data Warehouse Enterprise una piattaforma di Business Intelligence e un ecosistema di strumenti digitali integrati a supporto dei processi commerciali, HR e di performance management.
Business Intelligence e strumenti di monitoraggio permettono di trasformare i dati in informazioni utilizzabili dalle diverse funzioni. Nel caso Autotorino, le persone possono contare su informazioni puntuali, condivise e aggiornate e monitorare le performance per migliorare marginalità e servizi al cliente, supportando decisioni più rapide e consapevoli.
Per un automotive dealer group articolato su più sedi e funzioni, un approccio data-driven permette di utilizzare informazioni condivise e affidabili per monitorare le performance e supportare le decisioni. Nel caso Autotorino, il percorso intrapreso con Engineering ha contribuito a rendere l’azienda più efficiente, accelerare i processi decisionali e ridurre il time-to-market, creando le condizioni per sostenere la crescita del Gruppo.
Dati unificati, affidabili e governati costituiscono la base per sviluppare nuovi modelli di automazione e applicazioni di Intelligenza Artificiale. Il percorso realizzato da Autotorino con Engineering ha costruito queste fondamenta, preparando il patrimonio informativo del Gruppo alle successive evoluzioni tecnologiche con maggiore agilità e solidità.
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