Orix Belvumo
Orix Belvumo
Via Raffa Garzia, 9 — Cagliari, Italy
Chi siamo

Analisi dati, decisioni reali

Orix Belvumo è una piattaforma di consulenza internazionale che lavora con organizzazioni che devono capire cosa fanno davvero i loro dati — non solo raccoglierli.

Consulente Orix Belvumo al lavoro su un'analisi dati

Cosa facciamo concretamente

La consulenza su big data e AI spesso rimane astratta. Noi lavoriamo su pipeline di dati reali, modelli predittivi applicati a contesti specifici, e architetture cloud già operative — non su slide con grafici generici.

I clienti arrivano con problemi definiti: previsione della domanda, rilevamento anomalie, ottimizzazione dei processi interni. Ogni sessione parte da quei problemi, non da un catalogo di servizi standardizzati.

L'approccio remoto non è un limite: permette di lavorare con organizzazioni in fusi orari diversi, mantenendo una struttura di comunicazione chiara e documentata.

14+ Settori industriali con cui abbiamo lavorato
38 Paesi raggiunti attraverso consulenze remote
6+ Framework di AI applicati in produzione

Il gruppo di lavoro

Specialisti con esperienze diverse, che collaborano su progetti comuni senza struttura gerarchica rigida.

Giulia Ferrata, Lead Data Scientist

Giulia Ferrata

Lead Data Scientist

Lavora su modelli di machine learning applicati alla logistica e alla finanza aziendale. Specializzata in feature engineering e validazione statistica su dataset ad alta dimensionalità.

Tomas Vrábel, AI Strategy Consultant

Tomas Vrábel

AI Strategy Consultant

Aiuta le organizzazioni a capire dove l'automazione intelligente è effettivamente utile e dove crea complessità inutile. Ha gestito progetti in Europa centrale e nel Medio Oriente.

Sessione di analisi big data Visualizzazione di modello AI

Come si struttura una consulenza

  • Analisi del contesto dati

    Prima sessione dedicata a capire quali dati esistono, come vengono raccolti e dove si trovano i colli di bottiglia reali nei processi.

  • Selezione del modello adeguato

    Non ogni problema richiede deep learning. Spesso regressioni lineari o alberi decisionali producono risultati più interpretabili e più facili da mantenere.

  • Documentazione e trasferimento

    Ogni progetto termina con documentazione tecnica che il team interno può leggere e aggiornare — senza dipendere da noi per ogni modifica futura.