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Electe entra a far parte del World Wide Web Consortium: un passo importante per l'innovazione delle PMI

Chi decide gli standard del web decide il futuro del business digitale. ELECTE è ora membro ufficiale del W3C, l'organizzazione che ha creato HTML, CSS e le fondamenta di Internet. Parteciperemo ai gruppi di lavoro su Data Privacy, Linked Web Storage e Web Machine Learning per garantire che i futuri standard rispondano alle esigenze delle PMI—non solo delle big tech. Per i nostri clienti: più interoperabilità, compliance semplificata e AI accessibile direttamente nel browser.

Siamo entusiasti di annunciare che Electe è ufficialmente entrata a far parte del World Wide Web Consortium (W3C), l'organizzazione internazionale che sviluppa gli standard aperti per il web. Questo traguardo rappresenta non solo un importante riconoscimento per la nostra azienda, ma anche un'opportunità per influenzare attivamente il futuro degli standard web a beneficio delle piccole e medie imprese italiane ed europee.

Perché questa partnership è importante

Nell'attuale panorama digitale, le normative sulla privacy dei dati diventano sempre più rigorose e le aziende necessitano di soluzioni efficienti per gestire e analizzare i propri dati senza compromettere la sicurezza. La nostra esperienza nell'analisi guidata dall'intelligenza artificiale ci pone in una posizione privilegiata per contribuire allo sviluppo di standard che aiuteranno a plasmare il futuro digitale delle imprese.

Come ha dichiarato il nostro CEO Fabio Lauria:

"Il nostro obiettivo è promuovere standard di interoperabilità e privacy che permettano alle PMI di sfruttare efficacemente i dati mantenendo al contempo elevati livelli di sicurezza. Molte piccole e medie imprese affrontano quotidianamente sfide di integrazione dei dati e conformità normativa. Attraverso la nostra partecipazione ai gruppi di lavoro del W3C, vogliamo garantire che i futuri standard web rispondano a queste esigenze, creando un ambiente digitale più equo per aziende di tutte le dimensioni."

Il nostro contributo al W3C

Come membri attivi del W3C, parteciperemo a diversi gruppi di lavoro strategici:

  • Data Privacy Vocabularies and Controls: lavoreremo allo sviluppo di tassonomie per la privacy e la protezione dei dati in linea con le normative GDPR e altre regolamentazioni internazionali.
  • Linked Web Storage: contribuiremo al miglioramento dell'archiviazione dati e del controllo degli accessi per facilitare una gestione sicura ed efficiente delle informazioni aziendali.
  • Web Machine Learning: collaboreremo all'implementazione di capacità di machine learning direttamente nei browser, per ridurre la dipendenza dalle soluzioni cloud e migliorare la privacy dei dati.

Cosa significa per i nostri clienti

Questa collaborazione si tradurrà in vantaggi concreti per tutti gli utenti della nostra piattaforma:

  • Maggiore interoperabilità: sarà più facile integrare i vostri dati con diverse applicazioni e servizi.
  • Conformità normativa semplificata: gli standard a cui contribuiremo renderanno più semplice rispettare le normative sulla privacy.
  • Accesso democratizzato all'AI: continueremo a rendere le tecnologie avanzate accessibili anche alle aziende con risorse limitate.

I risultati che abbiamo già ottenuto parlano chiaro: l'87% di riduzione nei tempi di elaborazione dati e un incremento del 278% nelle visualizzazioni della piattaforma dimostrano l'efficacia del nostro approccio.

I nostri obiettivi futuri

Questo annuncio segue il nostro recente riconoscimento ai Netty Awards, dove abbiamo ricevuto il premio "AI Innovation of the Year" nel novembre 2024. Sfrutteremo la nostra adesione al W3C per migliorare ulteriormente le capacità della nostra piattaforma, con particolare attenzione all'analisi collaborativa in tempo reale e ai meccanismi di condivisione dei dati che preservano la privacy.

Come sottolinea Fabio Lauria: "Il futuro del business dipende dall'intelligenza dei dati, ma quel futuro deve essere inclusivo. Attraverso il nostro lavoro con il W3C, ci impegniamo a garantire che l'evoluzione del web supporti aziende di tutte le dimensioni, non solo quelle con risorse estese."

Chi siamo

Electe è una piattaforma innovativa di analisi dati basata su AI dedicata a trasformare le sfide dei dati in opportunità per le piccole e medie imprese. Fondata nel 2023 da Fabio Lauria, la nostra missione è democratizzare l'accesso all'AI, garantendo che il processo decisionale basato sui dati non sia limitato alle grandi aziende ma sia accessibile a tutti.

La nostra piattaforma combina potenti algoritmi di intelligenza artificiale con un'interfaccia utente intuitiva, consentendo alle aziende di ottenere informazioni utili dai loro dati senza richiedere conoscenze tecniche specializzate. Serviamo clienti in diversi settori, tra cui retail, manifatturiero, sanitario e servizi professionali.

Contatti:
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November 9, 2025

Outliers: Dove la Scienza dei Dati Incontra le Storie di Successo

La data science ha ribaltato il paradigma: gli outlier non sono più "errori da eliminare" ma informazioni preziose da comprendere. Un singolo valore anomalo può distorcere completamente un modello di regressione lineare—cambiare la pendenza da 2 a 10—ma eliminerlo potrebbe significare perdere il segnale più importante del dataset. Il machine learning introduce strumenti sofisticati: Isolation Forest isola outlier costruendo alberi decisionali casuali, Local Outlier Factor analizza densità locale, Autoencoder ricostruiscono dati normali e segnalano ciò che non riescono a riprodurre. Esistono outlier globali (temperatura -10°C ai tropici), contestuali (spesa €1.000 in quartiere povero), collettivi (picchi sincronizzati traffico rete che indicano attacco). Parallelo con Gladwell: la "regola 10.000 ore" è contestata—Paul McCartney dixit "molte band hanno fatto 10.000 ore ad Amburgo senza successo, teoria non infallibile". Successo matematico asiatico non è genetico ma culturale: sistema numerico cinese più intuitivo, coltivazione riso richiede miglioramento costante vs espansione territoriale agricoltura occidentale. Applicazioni reali: banche UK recuperano 18% perdite potenziali via rilevamento anomalie real-time, manifattura rileva difetti microscopici che ispezione umana perderebbe, sanità valida dati trials clinici con 85%+ sensibilità rilevamento anomalie. Lezione finale: come data science passa da eliminare outlier a comprenderli, dobbiamo vedere carriere non convenzionali non come anomalie da correggere ma come traiettorie preziose da studiare.