Neta Data Platform: Valorizzare i dati del Meter-to-Cash

Un modello dati integrato e nuove modalità di accesso per utilizzare i dati Neta a supporto di reporting, analytics e integrazione con l’ecosistema dati del cliente.

I processi Meter-to-Cash generano una grande quantità di informazioni relative a clienti, contratti, forniture, letture, consumi, fatture, pagamenti, incassi e processi operativi.

Quando queste informazioni sono distribuite tra applicazioni e ambiti funzionali differenti, costruire KPI ed elaborare analisi e insight utili al business richiede estrazioni, riconciliazioni e altre onerose attività di preparazione del dato.

La Neta Data Platform mette a disposizione un modello dati integrato che organizza e rende accessibili le informazioni generate dai processi Neta, creando una base comune per reporting, analytics e integrazione con l’ecosistema dati del cliente.

Un modello dati comune per il Meter-to-Cash

Alla base della Data Platform c’è un modello che organizza le informazioni provenienti dai processi Meter-to-Cash in domini funzionali: clienti e contratti, fatturazione, credito, metering e consumi, CRM e flussi.

L’obiettivo è mettere a disposizione dati organizzati secondo una struttura comune, superando la necessità di ricostruire le informazioni partendo dalle singole applicazioni o dai singoli processi.

Su questa base il cliente può sviluppare dashboard, KPI e analisi trasversali, utilizzando i propri strumenti di Business Intelligence e Analytics.

Dalla reportistica statica a un accesso ai dati autonomo e flessibile

La Neta Data Platform si pone come complemento aggiuntivo alla reportistica operativa, nativa degli applicativi Neta, offrendo modalità di accesso ai dati che consentono al cliente di utilizzarli direttamente all’interno del proprio ecosistema analitico.

Sono previste due modalità principali.

Data Product Sharing

Per le aziende che dispongono di una propria piattaforma dati, data model Neta e relative entità possono essere condivisi tramite protocolli Delta/Open Sharing.

Il cliente può così utilizzare i dati Neta all’interno del proprio ecosistema analitico, integrandoli con altre fonti aziendali e costruire autonomamente analisi e servizi direttamente sulla propria infrastruttura.

Managed BI Access

Per i clienti che vogliono utilizzare direttamente strumenti di Business Intelligence senza disporre di una propria piattaforma dati, la Neta Data Platform mette a disposizione l’accesso tramite SQL Warehouse.

Il cliente può interrogare il modello dati e utilizzare i risultati attraverso i propri strumenti di BI, mantenendo autonomia nella costruzione di dashboard e analisi, senza l'onere di gestione di una infrastruttura dedicata agli analytics.

Le due modalità rispondono quindi a esigenze differenti, ma condividono lo stesso obiettivo: rendere i dati Neta accessibili in modo autonomo e flessibile.

Dai dati agli use case di business

La disponibilità di un modello dati unificato consente di costruire analisi trasversali a più ambiti, mettendo ad esempio in relazione consumi e fatturato, qualità e provenienza delle letture con i risultati della fatturazione, profilo e ciclo di vita della customer base con credito e pagamenti, oppure fatture, scaduto e incassi.

Dashboard e KPI non sono quindi vincolati ai soli report predefiniti: il cliente può utilizzare il modello dati come base per costruire analisi coerenti con le proprie esigenze operative e direzionali.

Una base dati pronta per AI e Analytics avanzati

Il patrimonio informativo della Data Platform può essere utilizzato anche per sviluppare casi d’uso più avanzati di Analytics, Machine Learning e AI.

A seconda dei dati disponibili e delle esigenze del cliente, possono essere sviluppati scenari come segmentazione della customer base, previsione dei consumi, analisi del rischio di churn, valutazione del rischio credito e previsione delle tempistiche di incasso, oltre ad altri modelli descrittivi e predittivi basati sui dati Meter-to-Cash.

Trasformare il dato in valore

La Neta Data Platform permette di superare la frammentazione dei dati tra applicazioni e processi, mettendo a disposizione un modello comune e modalità di accesso adattabili all’ecosistema tecnologico del cliente.

Le informazioni possono così essere utilizzate per realizzare dashboard e analisi, alimentare piattaforme dati aziendali, integrare sistemi esterni e supportare nuovi casi d’uso analitici, AI e automazione.

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