L'innovazione nel territorio

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L'innovazione nel territorio

E4 Analytics

Startupeasy -

E4 Analytics è una startup innovativa nata, il 30 Agosto 2018, per fornire consulenza e servizi professionali nell’ambito del Big Data Analytics. E4 Analytics lavorerà per integrare le più moderne tecnologie per la gestione dei Big Data ed applicare le metodologie degli Advanced Analytics nel Business delle Aziende che operano in mercati altamente competitivi ed hanno compreso che, saper estrarre valore dalla crescente mole di dati oggi disponibile, è la vera chiave per la competitività.

Concorrenza

ADVANCED TECHNOLOGY per rendere efficiente e priva di rischio la messa in produzione delle soluzioni svi- luppate. E4 Analytics propone un approccio integrato: mettiamo a disposizione dei clienti i no- stri Data Architect per analizzare, dal punto di vista dei Big Data Analytics, le neces- sità del Business per poi definire insieme al cliente obiettivi chiari e misurabili. Grazie ad eccellenti competenze di modellistica numerica e ad una profonda espe- rienza sui sistemi di calcolo ad alte prestazioni, una volta definiti gli obiettivi del Cliente, OUR SKILLS il nostro Team di Data Scientist e Data Engineer, disegna e realizza la soluzione spe- cifica per le sue necessità, la evolve e la supporta durante tutto il suo ciclo di vita, senza lasciarlo mai solo.
Settore: IT
Labels: AI, Analytics
Canali di Vendita: Agents
Interessi: Partner university, Technical support figures

Stadio della startup E4 Analytics

Prodotto/Servizio

E4 Analytics si è posta innanzitutto l’obiettivo di disegnare, validare ed integrare una nuova Data Architecture che fosse semplice da utilizzare e da gestire, poi scalabile dal singolo server al cluster da migliaia di nodi ed infine che potesse garantire, ad ogni scala, le più alte prestazioni possibili, ovvero che fosse in grado di utilizzare al meglio i componenti Hardware tipici del settore del High Performance Computing (HPC), come cluster di server con CPU multi core e GPU, soluzioni di storage distribuito e networking ad alta banda e bassa latenza. Una Data Architecture con queste caratteristiche può essere facilmente integrata nel sistema ICT aziendale, è in grado di contenere il TCO per il cliente e, soprattutto, garantisce il miglior rapporto tra prestazioni e prezzo.

Team

Dati della startup E4 Analytics

Costituzione Impresa : 18/09/2018
Data iscrizione alla sezione delle Startup: 18/09/2018
Denominazione:
E4 ANALYTICS S.R.L.
Comune: SULMONA
Provincia: L'Aquila
Regione: Abruzzo
Codice Fiscale: 02041350667
Forma Giuridica : SOCIETA' A RESPONSABILITA' LIMITATA
Codice Ateco : 6201
Settore: IT

E4 Analytics

Modello di Business

ADVANCED ANALYTICS: UNA TECNOLOGIA PERVASIVA Gli Advanced Analytics possono essere i margini di successo di una terapia ri- utilizzati in qualsiasi settore, in tutti i abilitativa o per identificare un tumore casi in cui si voglia comprendere feno- maligno da una risonanza magnetica. meni in dettaglio o migliorare i pro- Gli Advanced Analytics possono es- cessi e le strategie aziendali. sere utilizzati anche nella Video Sor- Le possibili applicazioni sono molte- veglianza Intelligente, grazie ad algo- plici; in ambito finanziario, ad esempio, ritmi in grado di riconoscere oggetti e i modelli di apprendimento automatico volti all’interno di uno flusso video e possono essere utilizzati con profitto di analizzare e classificare in termini di per misurare il rischio di credito di un «pericolosità» quanto sta accadendo di cliente o per individuare frodi, identi- fronte alle telecamere. ficando tempestivamente e bloccando E’ bene ricordare, però, che i migliori eventuali transazioni sospette. risultati si ottengono quando mettiamo Nel settore del commercio, gli Advan- insieme le persone con la tecnologia, ced Analytics sono utili per la previsione si dice «Human in the Loop», ovvero della domanda futura di un prodotto, quando le applicazioni sono progettate per la realizzazione di campagne di partendo dal presupposto che l’ad- vendita mirate sui bisogni del cliente, destramento dei sistemi sia guidato per ottimizzare i contact center o per dall’essere umano. misurare la fidelizzazione del cliente. Nelle successive pagine saranno ap- In ambito medico, gli algoritmi di Ma- profonditi alcuni esempi d’uso degli chine Learning possono essere utiliz- Advanced Analytics. zati per misurare in maniera preventiva

Innovazione

Breve descrizione degli aspetti di innovazione che caratterizzano il business dell’impresa E4 Analytics si è posta innanzitutto l’obiettivo di disegnare, validare ed integrare una nuova Data Architecture che fosse semplice da utilizzare e da gestire, poi scalabile dal singolo server al cluster da migliaia di nodi ed infine che potesse garantire, ad ogni scala, le più alte prestazioni possibili, ovvero che fosse in grado di utilizzare al meglio i componenti Hardware tipici del settore del High Performance Computing (HPC), come cluster di server con CPU multi core e GPU, soluzioni di storage distribuito e networking ad alta banda e bassa latenza. Una Data Architecture con queste caratteristiche può essere facilmente integrata nel sistema ICT aziendale, è in grado di contenere il TCO per il cliente e, soprattutto, garantisce il miglior rapporto tra prestazioni e prezzo.

Requisiti di innovazione tecnologica

R&S

Team Qualificato

Proprietà Intellettuale

classe di produzione
100K-500K euro
B

Leggenda Classe di Produzione
A=1-100K euro
B=100K-500K euro
C=500K-1M euro
D=1M-2M euro
E=2M-5M euro
F=5M-10M euro
G=10M-50M euro
H=più di 5OM di euro
ND=non disponibile

classe di addetti
0-4 addetti

Leggenda Classe di Addetti
A=0-4 addetti
B=5-9 addetti
C=10-19 addetti
D=20-49 addetti
E=50-249 addetti
F=almeno 250 addetti
ND=non disponibile

A
classe di capitale
5K-10K euro
3

Leggenda Classe di Capitale
1=1 euro
2=1-5K euro
3-5K-10K euro
4=10K-50K euro
5=50K-100K euro
6=100K-250K euro
7=250K-500K euro
8=500K-1M euro
9=1M-2,5M euro
10=2,5M-5M euro
11=più di 5M di euro
ND=non disponibile

prevalenza femminile
NO

Legenda prevalenza femminile/giovanile/straniera
NO: [% del capitale sociale + % Amministratori] / 2 ≤ 50%
Maggioritaria: [% del capitale sociale + % Amministratori] / 2 > 50%
Forte: [% del capitale sociale + % Amministratoril / 2 > 66%
Esclusiva: [% del capitale sociale + % Amministratori] / 2 = 100%
?: Non disponibile

I dati sulla prevalenza sono riferiti al trimestre precedente

prevalenza giovanile
NO

Legenda prevalenza femminile/giovanile/straniera
NO: [% del capitale sociale + % Amministratori] / 2 ≤ 50%
Maggioritaria: [% del capitale sociale + % Amministratori] / 2 > 50%
Forte: [% del capitale sociale + % Amministratoril / 2 > 66%
Esclusiva: [% del capitale sociale + % Amministratori] / 2 = 100%
?: Non disponibile

I dati sulla prevalenza sono riferiti al trimestre precedente

prevalenza straniera
NO

Legenda prevalenza femminile/giovanile/straniera
NO: [% del capitale sociale + % Amministratori] / 2 ≤ 50%
Maggioritaria: [% del capitale sociale + % Amministratori] / 2 > 50%
Forte: [% del capitale sociale + % Amministratoril / 2 > 66%
Esclusiva: [% del capitale sociale + % Amministratori] / 2 = 100%
?: Non disponibile

I dati sulla prevalenza sono riferiti al trimestre precedente

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