Nome dell'autore: TILItalia

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Cloud Analytics: strategie per identificare modelli di dati in real time

Oggi la Cloud Analytics è la chiave per estrarre valore dai dati in contesti dove le decisioni devono essere prese rapidamente, sulla base di informazioni affidabili e sempre aggiornate. Le aziende moderne si confrontano con volumi di dati in crescita esponenziale, una proliferazione di fonti eterogenee e la necessità di reagire in tempi sempre più […]

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Da Salesforce a Tableau Next: fare azioni tramite l’agente AI

Nel primo articolo di questa serie abbiamo visto come connetterci ai dati di Salesforce CRM, e nel secondo come creare una dashboard, sfruttando tutta la potenzialità dell’agente AI Einstein e il data model Customer360. Nel terzo come sfruttare le quick actions di Salesforce per agire direttamente dalla dashboard e come attivare una chat con Agentforce,

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Da Salesforce a Tableau Next: interattività nelle dashboard che resta nell’ecosistema Salesforce

Nel primo articolo di questa serie abbiamo visto come connetterci ai dati di Salesforce CRM, e nel secondo come creare una dashboard, sfruttando tutta la potenzialità dell’agente AI Einstein e il data model Customer360.https://www.theinformationlab.it/2025/10/28/da-salesforce-a-tableau-next-la-guida-pratica-per-creare-le-tue-analisi Oggi vediamo come creare dell’interattività che va oltre al semplice filtro drop down applicato ai widget nella dashboard o alla possibilità

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Data visualization: sapevi che l’AI può aiutarti?

Il mondo del marketing è in costante evoluzione e la data visualization, in particolare, sta diventando, grazie all’AI, sempre più diffusa e sempre più versatile. I moderni sistemi di intelligenza artificiale stanno offrendo alcune delle tecniche più potenti destinate al marketing e alla comunicazione aziendale. Ad esempio, strumenti come Tableau Pulse utilizzano l’AI per fornire

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Da Salesforce a Tableau Next: la guida pratica per creare le tue analisi

Nel precedente articolo, abbiamo visto come collegare Salesforce CRM ad un data stream, che genera un data lake object, che successivamente viene mappato per armonizzare i dati e sfruttare tutte quelle informazioni già “conosciute” dal modello dati Customer360 di Salesforce. Ora costruiremo una dashboard direttamente in Tableau Next, usando i due DMO creati e vedremo

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Da Salesforce a Tableau Next: la guida pratica per il flusso dati in Data Cloud

Il filone completo (Stream → DLO → DMO) per mappare il CRM al Customer 360 Model e abilitare l’analisi live.   1. Perché Data Cloud e Next? Se state leggendo questo articolo, la vostra prima domanda potrebbe essere: “Perché devo fare tutto questo giro in Data Cloud per usare Tableau Next, quando ho Tableau Desktop

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Data Migration: 5 best practice per trasferire dati al cloud

La data migration è una necessità sempre più urgente per le aziende che puntano sul cloud. Infatti, secondo IDC, oltre il 60% delle aziende considera la data migration al cloud il passaggio più critico delle proprie strategie digitali.  Con l’esplosione dei volumi informativi e la spinta verso infrastrutture più agili e scalabili, trasferire i dati

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Intelligent Document Processing: come AI e ML semplificano il data management

Non bisogna pensare all’Intelligent Document Processing (IDP) come se fosse l’ennesimo acronimo nel mondo del data management. Al contrario: è una delle innovazioni più concrete e trasformative nel modo in cui le aziende gestiscono documenti e informazioni non strutturate.  Fatture, contratti, moduli cartacei, report clinici: in un’organizzazione moderna, il volume di documenti cresce in modo

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Cloud Migration: trasferisci dati e BI in ambiente cloud 

Sommario La cloud migration deve essere al centro delle strategie di trasformazione digitale delle aziende. Non si tratta più solo di un tema rilegato ai reparti IT, ma di una scelta strategica che impatta direttamente sulla velocità, la qualità e l’intelligenza delle decisioni aziendali.    I dati crescono a ritmi vertiginosi e le aspettative di business

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Data integration: come unificare le informazioni aziendali con l’AI

La data integration non è mai stata così strategica quanto lo è nell’attuale era dell’AI. Ogni giorno le organizzazioni devono gestire dati provenienti da fonti disparate, sistemi legacy, applicazioni cloud, sensori IoT e piattaforme di business intelligence. L’informazione esiste, ma è frammentata.  La posta in gioco è alta: secondo il Fivetran AI and Data Readiness

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