KPI logistici e business intelligence: perché il problema non è la dashboard
Un terzo delle aziende committenti italiane ha già progetti di intelligenza artificiale in logistica, ma il primo fattore critico di successo indicato dall’Osservatorio del Politecnico di Milano è la disponibilità e la qualità dei dati. L’articolo spiega perché il WMS non è nato per l’analisi, distingue tre livelli del problema del dato (disperso, non manutenuto, inesistente), mostra perché l’AI lo amplifica e propone il test dei cinque dati da fare prima di qualsiasi investimento in Business Intelligence.
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